AI链更新：GTC+DeepS...

①2026 GTC将于3月16日召开，英伟达计划推出新芯片重塑计算市场。

②DeepSeek将发布期待已久的人工智能模型，对美国竞争对手发起新挑战。

③美国在中东的打击行动使用了Anthropic技术。

1）LPU，有16x 或 32x per compute tray, 或256x per rack的版本, 具体端侧chat还是云侧长上下文推理应用未定，目前仅有demo，将来应该会更加集成到gpu附近，例如gou/lpu + 3d sram + hbm (+hbf?)，这里散热和对gpu主频的影响值得关注；目标2028年量产；

2） 独占tsmc 1.6nm工艺资源的Feynman。同时，25%的Feynman例如IO die，EMIB packaging计划给Intel做。注: gpu原来的架构里就有sram和hbm，lpddr，所以这次feynman的主要设计演进貌似主要是?tsmc的3D堆叠@1.6nm?+?groq的软件cache集成到CUDA。集成groq的lpu理念到nvda体系架构应该是最关键的布局，可以解决之前提到的到底先优化5%还是95%的负载的问题， 1里提到的问题;

3）VR200 NVL72平台带HBM4；

4） 2027年scale-up cpo，2026年先走scale-out给spectrumx和infiniband；

5）NVL576带448G serdes，中板使用PTFE base和Q-glass M9材料；

6）Vera 做为唯一支持LPDDR5的数据中心用于post-train的CPU，以减少Amdahl‘s Law单线程的性能影响；

7）（GPU+Stacked Memory),有几种方案，以缓和内存的瓶颈问题。这里可以衍生成多节点设计，即对接到storage expansion disaggregation的设计，进一步缓解kv cache的问题;

8）展出（更真实的）正交背板；12月底是第一阶段先下单CCL需一个月，1月后PCB再需两个月至3月，然后第三阶段众多测试再需三个月；所以，应该是2026年中完成；

9）BF5，NVL8，QC，等；

10）软件，应用（Physical AI，Robotics，Digital Twin, 垂直领域等），生态，合作等不赘述。

根据目前释放的信息，本次GTC2026大会上，英伟达将重点展示Rubin和Feynman两代新产品。对应电源方面，除了去年讨论度很高的HVDC、SST等800V架构技术外，我们认为三次电源将会是最有机会超预期的方向之一。

传统的芯片，数据线和电源线都在芯片正面争抢空间。随着Rubin芯片越来越大、晶体管越来越密，“抢道”导致电阻增加，发热严重，布局方式严重受限。垂直供电的核心目的是为了缩短电流跑的距离，减少损耗，同时节省有限的主板空间。

事实上目前除了NV在用分立方案外，其他芯片都已是垂直供电模块，有的模块放在背面，有的模块放在正面，但对PCB的要求是类似的，都要做预埋电感或电容方案，即在PCB的压合过程中，直接将电感或电容元件埋入PCB内部，技术难度更高，较普通的电源PCB价值量高数倍。

未来到Feynman架构，三次电源还有可能要做成IVR设计，就是将电源模块直接集成进GPU封装内部甚至Die上的技术，对PCB要求进一步提升。相关：中富电路、麦格米特、欧陆通，以及科士达、新雷能、铂科新材、威尔高。

风险提示：新技术不及预期。

Token经济时代，推理算力迎来四大趋势：

推理算力需求爆发，春节期间国内头部大模型推理数据大幅增长，openrouter中国AI模型调用量首次超美且持续崇高。

纯推理芯片成新贵，未来形成训练用GPU-HBM、推理用ASIC+LPU-SRAM+SSD组合的格局。

推理系统全方位革新：适配Agent需求，CPU需求增加。

国产算力芯片加速突破，华为昇腾950首款推理芯片26Q1推出、盛合晶威2.5D封装业务收入快速增长。

我们期待的DeepSeekV4？

强推理和代码+长上下文+Agent+国产算力适配。技术支撑：Engram和DualPath论文，存算解耦+异步掩盖+带宽倍增，工程优化提高网络利用率、降低高性能显存依赖。

需求的爆发已经是共识，推理时代也是国产芯片的黄金时代，CSP的下单仍将继续

另外两个重要的趋势：

1）纯推理芯片的崛起

不一定是ASIC，也可以是GPGPU，但一定越来越专用，核心的指标是TDP（TFLOPS/Watt）、吞吐，而不是原来的算力、显存、带宽。

本周热议的英伟达Feyamann架构融合Groq LPU-SRAM，OpenAI与Cerebras的合作，字节自研ASIC、PPU，都在印证这一趋势。

值得注意，SRAM速度虽快，但容量有限、综合成本更高，不会完全取代DRAM/HBM，但会作为极低延迟、高确定性推理算力的补充。

对于国产芯片厂商来说，纯推理芯片不需要最高规格的工艺，卡脖子程度缓解，但需要深刻理解应用场景，目前需求主要来自AI云，深度配合云业务的芯片有优势。

2）推理系统革新，PD分离、网卡、新的存储方案、CPU

在过往，chatbot类应用对于LLM的要求是“像输送水管一样快速吐字”，转向Agent后，应用对大模型的要求是“像数学家一样反复推演”。

应对这种需求，推理算力系统设计上，可能形成类人的三层网络

第一层是快反应层，类似人的脊髓、反射弧，由纯推理芯片来提供极致低延迟的反馈

第二层是慢思考层，类似人的大脑皮层，使用超大吞吐的算力集群负责后台并行的复杂逻辑推演和工具使用。

在这一层中，CPU也会加入进来，线程、用户数、调度的需求多了，数据的编排和程序的控制会更多，对多核多线程的CPU需求增加。但仍需要与GPU协同发挥作用。

第三层是记忆层，类似人的海马体，存储Agent的终身记忆和KV Cache，英伟达发布的ContextMemory System，在算力系统中加入通过DPU管理的SSD是一种方式，后续可能还有更多的方案出现。

申万计算机曹峥/黄忠煌

【财务表现】2025年总收入4.56亿美金（同比+83%），其中数据中心 1.96 亿美元（同比+ 32%）；CATV 收入2.45亿美金（同比+179%）。Q4单季度收入1.343亿美元（环比+13%，同比+34%，接近指引1.25-1.4亿美金上限），GAAP毛利率31.2%（高于指引29-31%上限）。

【Q4季度分业务表现】：数据中心业务：数据中心产品 7490万美元（同比+69%，环比+70%），其中100G 产品同比+54%，400G 产品同比+141%。CATV业务：收入 5400 万美元，同比+3%，环比-24%，符合此前交付波动预期。电信业务：收入 510 万美元，同比增+45%，环比+ 37%，符合预期波动。

【数据中心业务】北美云厂需求强劲，800G光模块进入放量期。美国本土制造优势驱动获单能力，2025年底800G光模块月产能达10万只，美国工厂产能占比达31%。台湾工厂已于2025 年通过该超大规模客户多款 800G 产品的生产认证，同时德州工厂预计年中完成全部认证。预计26年底，800G/1.6T总月产能有望超过 50 万只。公司具备自研激光器能力，关键组件主要在美国制造，中国组件价值不足10%。未来随着德州工厂持续扩产，美国本土制造占比有望进一步增长，27年底预计55%产品将在美国本土生产。

【客户情况】Digicomm和Microsoft分别贡献了公司2025年收入53.1%和28.8%。数据中心方面，公司本季度已获得云厂重点客户第四批800G订单，Q2开始大规模放量。同时，公司已受到另一家客户反馈即将订购800G产品；第三家客户未来几周也预计将进行800G+1.6T产品认证。

【业务指引超预期】预计Q1收入1.50 亿–1.65 亿美元（中值1.58亿美元，同比+58%，环比+17%），全年收入将超过10亿美元，非 GAAP 营业利润超1.2 亿美元。扩大制造产能方面进展顺利，德州休斯顿、台湾、宁波三地工厂同步扩产，德州工厂投资超过3亿美元，预计将扩产三倍已匹配需求爆发。到2027年中100G/400G月度收入约9000万美元，800G 月度收入约 2.17 亿美元，1.6T月度收入约 7100万美元，光模块产品月光模块产品月度总收入3.78亿美元（#年化产值达45亿同比增长5倍以上）。随着产品结构优化，预计27Q4光模块整体毛利率有望超过40%。

公司2025年营业收入64.97亿元，归母净利润为20.59亿元。其中，2025Q4单季度实现营业收入18.9亿元，环比增长8.6%。

我们认为：2025Q4收入保持环比增长，证明了下游需求的可持续性，随着新产品和新互联技术的加速落地，公司有望实现弹性较大、确定性较高的增长。

郑宏达/谢忱/李想/卢可欣

*公开资料整理，仅作为行业分析参考，不构成任何投资建议！