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财联VIP专栏【盘中宝】AI时代不可或缺,该产业已进入新一轮景气周期,头部公司相关产品持续推进涨价、库存趋紧、交期延......
AI Report
AI 简报
核心结论
AI 从训练向推理与智能体(Agent)演进,CPU 在 AI 工作负载中的角色从辅助转向核心,与 GPU 的配比显著提升。CPU 产业已进入新一轮景气周期,头部厂商出现库存趋紧、交期延长和涨价现象,相关国产 CPU 及封装、算力服务企业有望受益。
关键信息
- 英伟达财报:2027 财年 Q1 营收 816.15 亿美元,同比增 85%,创纪录;GAAP 净利润 583.21 亿美元,同比增 211%;毛利率 74.9%。黄仁勋表示,专为智能体设计的 Vera CPU 年内收入有望达 200 亿美元,打开 2000 亿美元新市场。
- 算力重心偏移:Agent 不仅依赖 GPU 推理,更需要高性能 CPU 处理逻辑编排、工具调用和内存管理,推动 CPU 需求进入新一轮景气周期。
- 供给趋紧:国金证券指出,Intel、AMD 服务器 CPU 库存趋紧、交期延长,2026 年以来持续推进涨价。
- 配比变化:英特尔表示,AI 时代 CPU 不可或缺,CPU 与 GPU 配置比例从 1:8 向 1:1 甚至 4:1 靠拢。
潜在影响
- 产业格局:CPU 在 AI 基础设施中的价值量将显著提升,上游先进封装、IC 载板、国产 CPU 设计企业迎来需求扩张。
- 成本传导:CPU 涨价和交期延长可能推升智算中心及服务器整机成本,拥有国产替代能力和稳定供应关系的企业竞争力增强。
- 技术路线:异构计算(CPU+GPU)趋向更均衡的配比,推动芯片设计、互联技术及系统架构升级,利好具备 CPU、GPU 协同设计或适配能力的企业。
关注要点
- 国产 CPU 厂商在 AI 推理和智能体场景下的性能表现与生态适配进展。
- CPU 先进封装(如 IC 载板)的国产化进程及产能扩张节奏。
- 智能体应用落地速度和算力需求结构变化,对 CPU 与 GPU 配置比例的真实牵引力。
- 服务器供应链上 CPU 缺货和涨价的持续性,以及对下游数据中心建设的传导。
关联个股
- 海光信息:国产 CPU/DCU 龙头,产品兼容万卡级超级集群,面向大规模算力调度、训练与推理,直接受益于国产 CPU 需求增长。
- 禾盛新材:通过子公司海曦技术与参股公司熠知电子,布局国产 AI 服务器、算力运维及国产化 CPU 设计,具备上下游协同能力。
- 兴森科技:IC 封装基板供应商,产品用于 CPU、GPU 等领域,有望受益于 CPU 封装需求增加和国产替代进程。
(注:以上个股仅依据原文提及信息整理,不作投资建议。)
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正文
【盘中宝】AI时代不可或缺,该产业已进入新一轮景气周期,头部公司相关产品持续推进涨价、库存趋紧、交期延长,这家企业子公司可为客户提供AI细分业务
盘中宝
2026.05.21 09:13 星期四
财联社资讯获悉,英伟达(NVDA.O)公布截至今年4月26日的2027财年第一季度财报。该季度英伟达营收816.15亿美元,同比增长85%,刷新季度营收最高纪录;GAAP净利润583.21亿美元,同比增长211%;GAAP毛利率74.9%。ColetteKress和英伟达CEO黄仁勋都提到CPU在AI工作负载中的使用。黄仁勋表示,英伟达VeraCPU是世界上第一款专为智能体设计的CPU。“今年英伟达CPU收入有望达到200亿美元,VeraCPU为英伟达打开了2000亿美元规模的全新市场。”ColetteKress表示。
一、CPU产业已进入新一轮景气周期
国金证券表示,随着大模型从Chatbot向Agent演进,计算负载重心正发生偏移。Agent不仅需要GPU进行模型推理,更依赖高性能CPU处理复杂逻辑编排、工具调用与内存管理。伴随Agent数量、任务复杂度与Token消耗指数级增长,CPU产业已进入新一轮景气周期,Intel、AMD服务器CPU库存趋紧、交期延长,并于2026年以来持续推进涨价。
英特尔陈立武表示,随着AI从训练转向推理,CPU在AI时代日益重要且不可或缺,CPU与GPU的配置比例从1:8向1:1靠拢,甚
至可达4:1。

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二、相关上市公司:兴森科技、禾盛新材、海光信息
兴森科技IC封装基板为芯片封装原材料,应用于CPU、GPU、FPGA、ASIC、存储芯片、射频芯片等领域。
禾盛新材子公司海曦技术作为以国产化人工智能芯片为基础,产品包括面向智算中心的服务器、人工智能一体机以及大模型的数据中台等。海曦技术为客户提供AI基础设施、算力运维服务。参股公司熠知电子则是国产化CPU领域的核心企业之一,设计融合一流AI算法和先进制程工艺的智能芯片。
海光信息自主研发的DCU、CPU凭借高性能、高兼容、高可靠的产品特性,具备全面适配万卡级超级集群的技术基础,能够为大规模算力调度、人工智能训练推理、科学计算等场景提供稳定高效的核心算力支撑。
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