瑞银 美国半导体：小马智行人工智能基础设施峰会要点

摘要

瑞银团队参加了在圣克拉拉会议中心举办的2026年AI基础设施峰会，提炼出三大核心观点：市场低估了NVDA在系统层面的专长与架构灵活性；内存与存储仍是最大瓶颈且未见改善；AI正在加速算力芯片设计周期并推动超大规模云厂商（hyperscalers）更快推出ASIC方案。 在推理需求持续高涨的背景下，算力运营者面临优化当下token成本（cost/token）与维持未来数年硬件通用性之间的权衡。 优化重点正从单纯增加算力转向系统级优化，以突破内存墙。 Scale-up网络市场趋向多协议并存，NVLink被视为最成熟可靠的方案，同时ESUN与UALink等开放或新型方案受到关注。 在内存方面，CXL成为延长DDR4寿命的关键手段，Meta在会上指出当前已有43%的服务器受内存受限（memory-bound）。

主要观点

• 市场对英伟达（NVDA）的系统级专业技术和灵活性存在低估，过度聚焦于单一算力架构。

• 内存带宽与容量仍是AI系统最严重的瓶颈，且情况未见好转，倒逼系统优化重心转移。

• AI正缩短算力设计周期并协助超大规模云厂商更快部署ASIC方案，但能否加速ASIC内部化仍有待观察。

• 算力运营者面临当前模型代际的cost/token经济性优化与保持硬件通用性支持未来数年不同工作负载之间的张力。

• CBRS、SambaNova、Etched等新兴厂商方案日益受到市场关注。

• 若无法保证加速卡利用率，单纯堆砌算力价值有限，业界聚焦于打破“内存墙”、提升网络吞吐及降低延迟。

• Scale-up网络市场不再呈现赢家通吃格局，超大规模厂商希望引入多种替代方案与网络协议。

• ESUN通过缩短包头解决了以太网的历史延迟问题，成为可信的scale-up备选；NVLink仍被视为最成熟可靠的非以太网方案，UALink则是新兴替代方案。

• 谷歌GCP除广泛使用OCS解决方案外，也在评估针对特定低延迟推理工作负载部署UALink，初期或为小规模针对性应用。

• Meta指出当前43%的服务器处于内存受限状态；超大规模厂商正探讨借助CXL将DDR4内存挂载到面向DDR5设计的新型CPU上。

论述逻辑

• AI推理需求持续增长带来对cost/token的严苛要求 -> 单纯堆砌加速卡无法解决内存带宽和容量瓶颈（内存墙） -> 工程优化全面转向系统级，网络互联与内存分层（CXL）重要性急剧提升 -> 催生超大规模厂商在以太网（ESUN）、NVLink、UALink等多种协议间的并行探索与ASIC方案的加速演进。

关键展望

• AI加速算力设计周期是否会进一步加速超大规模云厂商全面内部化ASIC芯片的时间线仍有待后续验证。

• UALink在超大规模云厂商（如GCP）中的部署初期预计将是针对非常特定应用的较小规模试点。

推荐标的

• 报告未明确给出具体个股的目标价或正式评级列表（正文中涉及对英伟达NVDA系统级优势被低估的讨论，以及对CBRS、SambaNova、Etched等初创方案的关注）。