不宜妄自菲薄——通信ETF漲停點評

每經編輯｜趙雲    

市場全天持續走強，三大指數強勢反彈，創業板指和深成指雙雙再創年內新高。滬深兩市成交額2.44萬億，較上一個交易日放量4596億。截至收盤，滬指漲1.65%，深成指漲3.36%，創業板指漲5.15%。今日算力全天強勢，通信ETF開盤后一路上揚，收盤漲停。創業板人工智能ETF國泰、科創芯片ETF國泰、集成電路ETF、芯片ETF、消電ETF漲超4%。

【英偉達重磅新品發佈】

美東時間9月9日周二，英偉達發佈新一代Rubin CPX芯片系統，專門針對AI視頻生成和軟件開發等大規模上下文處理任務，強化AI編碼和視頻處理能力。 

推理由兩個不同的階段組成：上下文階段和生成階段。每個階段對基礎設施提出了根本不同的要求。

Ø上下文階段是計算受限的，需要高吞吐量處理來攝取和分析大量輸入數據以產生第一個令牌輸出結果。

Ø生成階段是內存帶寬受限的，依靠快速內存傳輸和高速互連（例如 NVLink）來維持逐個令牌的輸出性能。 

從原理上看，分解推理（Disaggregated Inference)使這些階段能夠獨立處理，從而能夠有針對性地優化計算和內存資源。這種架構轉變提高了吞吐量，減少了延迟，並提高了整體資源利用率。

資料來源：英偉達

英偉達新發布的Rubin CPX GPU 旨在增強長上下文性能，補充現有基礎設施，同時在上下文感知推理部署中提供可擴展的效率並最大限度地提高投資回報率。

單卡性能方面，Rubin CPX 具有 30 petaFLOP 的 NVFP4 計算、128 GB GDDR7 內存、對視頻解碼和編碼的硬件支持以及 3 倍注意力加速（與 NVIDIA GB300 NVL72 相比）。 

資料來源：英偉達

機櫃集成性能看，NVIDIA Vera Rubin NVL144 CPX 機架集成了 144 個 Rubin CPX GPU、144 個 Rubin GPU 和 36 個 Vera CPU，可提供 8 exaFLOP 的 NVFP4 計算（比 GB300 NVL72 多7.5倍），以及 100 TB 的高速內存和 1.7 PB/s 的內存帶寬。

投資回報率看，該平臺可以提供 30 到 50 倍的投資回報，從 $100M 的資本支出投資中轉化為 $5 的收入。

資料來源：英偉達

想借着今天的機會，跟大家探討幾個問題。首先，英偉達為什麼要推出CPX GPU？

雖然產品迭代是技術發展的必然，但感覺英偉達這次也比較突然。前幾日博通法説會，披露了其潛在的第四個「百億訂單」客户，揭開了ASIC定製芯片的火熱。那麼為什麼ASIC發展會這麼迅速？最主要的原因是性價比。對於雲廠而言，數據中心的capex大部分都花在了GPU上，而他們購買GPU的錢80%都轉化爲了英偉達的利潤。所以，假如雲廠商能夠以英偉達同樣的成本獲得一塊ASIC，而這塊ASIC的性能只要超過英偉達GPU的20%，理論上就是受益的。但是因為規模經濟等因素，實際上AISC的性能至少要達到英偉達GPU的40-50%，定製芯片的研發纔是有意義的。而當ASIC逐漸進入大規模量產之后，就意味着ASIC這個底線已經逐漸達到了。 

此前，市場上已經對ASIC的前景充滿了信心，甚至在未來可能會一定程度上擠壓GPU的空間。我們在此前的點評中也提到了這個事情。所以到現在為止，對於英偉達而言，通過提升性能來提高性價比是必要的。所以，CPX GPU創造性的將完成分解推理在芯片層面部署，使得推理性能大幅提高，這意味着英偉達與其他廠商再次拉開代際差距。

那麼，這些對A股的算力供應鏈會有什麼影響？格局會惡化嗎？

總體上，從基調上看這是利好。對於光模塊、PCB、ODM等AI環節（下稱A股AI核心環節）而言，格局不僅不會惡化，反而更加清晰。

ØGPU和ASIC之間的博弈跟A股AI核心環節沒太大關係，反正他們不管是誰放量，都要購買A股AI核心環節的零組件產品，雖然説各家配比可能不一樣，但是，硬件側的進化也能推動軟件的發展，更廣闊的推理市場需求得以落地，反而會增加算力硬件的需求。更何況對於A股AI核心環節而言，目前本來就是供不應求的狀態。

Ø是否會有新進入者？可能有吧，但是要切入海外供應鏈其實很難。英偉達及雲廠的算力芯片迭代速度都來到一年左右，而且A股AI核心環節的技術壁壘也是很高的。對於新進入者而言，如果技術迭代、產品驗證、擴產等速度跟不上芯片的迭代速度，那麼相關的努力可能是白費的。況且A股AI核心環節對於海外的廠商而言，價值量佔比並沒有那麼高，他們沒有必要爲了降本去瘋狂殺價，產品供應的穩定性是第一位的。參考果鏈，手機市場2017年之后整體盤子就沒有太大增長了，果鏈這麼多年了也沒説供應商隨便換。

Ø那麼北美的雲廠有可能自己去做相關的產品，比如光模塊、PCB什麼的麼？不太可能，哪怕是個很簡單的產品，沒有幾家公司會花精力去做全產業鏈的產品。而且PCB、光模塊這些組件對於機櫃來説價值量確實不算什麼。 

所以，綜合看，A股的核心環節目前「賣鏟人」的邏輯很清晰，龍頭效應也有望加強。而且，不管是英偉達，還是谷歌還是誰，他們的芯片放量都要找A股AI核心廠商購買零組件。以前説達鏈，現在可能要變成「英偉達+四大雲+甲骨文+其他暫不知名廠商」鏈了。所以，真的不宜妄自菲薄，世界上能賺錢的生意不止有做芯片，A股也有很多優秀的企業。

現在AI發展到什麼階段了？

AI尚處於上升期。現在產業鏈仍處於供不應求階段，短期放量看供給，長期以需求為錨。從海外算力看，英偉達展望到2030年全球AI基礎設施支出將達3-4萬億美金，目前北美四大雲廠的年度資本開支接近4000億美元左右（財務口徑不同可能有所差異），這意味着還有數倍的成長空間。對中國市場而言，英偉達測算今年市場空間500億美元，后續有望以50%增速成長。現在國內的算力需求增長迅猛，很多信創的數據中心也正在建設。在國產算力這艘大船上，半導體產業鏈有望成為領航者。 

綜合判斷，對於A股AI核心環節而言，下游芯片放量疊加技術迭代，仍處於量價齊升態勢。市場規模快速膨脹，而且今年來看大概率市場規模增速仍未見頂，估值支撐較強。不過還是要提醒大家注意波動風險，趨勢向上也是會有波動的，可以考慮下分散投資和定投等等。

最后，怎麼進行配置呢？

建議關注北美算力和國產算力。北美算力方面，通信ETF（515880）含有光模塊（50.33%）+服務器（19.82%）+銅連接（2.51%）+光纖（7.19%），能較好代表北美算力，此外，創業板人工智能ETF國泰（159388）光模塊佔比52.5%，可以同步關注。國產算力方面，關注半導體四兄弟，，科創芯片ETF國泰（589100）、芯片ETF（512760）、集成電路ETF（159546）、半導體設備ETF（159516）。

風險提示

本速評已力求報告內容的客觀、公正，但對這些信息的準確性和完整性不作任何保證，文中的觀點、結論和建議僅供參考，相關觀點不代表任何投資建議或承諾。行業或板塊短期漲跌幅列示僅作為市場行情分析的輔助材料，僅供參考，不構成投資建議或承諾。文中涉及個股僅用於行業表現説明，非個股推薦 

我國基金運作時間較短，不能反映股市發展的所有階段。基金管理人承諾以誠實信用、勤勉盡責的原則管理和運用基金資產，但不保證本基金一定盈利，也不保證最低收益。基金的過往業績及其淨值高低並不預示其未來業績表現。基金管理人提醒投資人基金投資的「買者自負」原則，在做出投資決策后，基金運營狀況與基金淨值變化引致的投資風險，由投資人自行負擔。基金有風險，購買過程中應選擇與自己風險識別能力和承受能力相匹配的基金，投資需謹慎。 

投資人應當充分了解基金定期定額投資和零存整取等儲蓄方式的區別。定期定額投資是引導投資人進行長期投資、平均投資成本的一種簡單易行的投資方式。但是定期定額投資並不能規避基金投資所固有的風險，不能保證投資人獲得收益，也不是替代儲蓄的等效理財方式。