#事件 1、英伟达CEO黄仁勋再次强调算力紧缺性，B系列仍是供不应求的紧张态势 2、甲骨文2025财年Q1利润超预期，云算力业务营收超预期，公司表示在算力租赁层面同样供不应求，并预计25财年资本开支将同比翻倍 3、光博会上主要厂商重视并推出硅光等替代方案以应对明年需求高增背景下EML芯片短缺问题 #观点重申： #需求端的高景气仍是主要矛盾所在 1）算力需求方对于算力投资越来越乐观、有决心的，无论是对内AI模型训推的ROI还是对外算力租赁的IRR都已形成正向反馈，Scaling Law仍适用于RL，算力的堆叠仍将有效。在算力投资的竞争博弈中，不投资AI的风险远大于投资的风险。 2）算力需求方多样化，其实除了云厂，地区主权主体、消费互联网、其它科技企业自建算力的需求已经逐渐显露，云厂在英伟达数据中心业务收入占比已经连续两个季度不到50%，主权AI客户今年收入贡献可以到小几百亿美金 黄仁勋重申 AI 高投入产出比，全面看好算力行业 ✨ 加速计算：摩尔定律不再能提供过去那样的创新速度，这导致了数据中心的计算通胀。此外，仅通过密集化和加速现有价值1万亿美元的数据中心基础设施就可以在未来10年内推动增长，因为这将显著提升性能和/或节约成本。 ✨ 客户投资回报率（ROI）：晶体管的scaling已经到了最后。虽然使用GPU增强CPU会使绝对成本增加约两倍（以Spark为例），但速度可提升约20倍，像Spark类似应用最终的净成本收益可达10倍。从收入角度，得益于加速计算需求的持续强劲增长，超大规模客户每花费1美元在Nvidia的基础设施上，就可以获得5美元的租赁收入。 ✨ 竞争壁垒：英伟达优势，1) 跨多个平台的大量GPU装机基础（兼容前向和后向的软件）；2) 能够通过软件（如特定领域的库）增强硬件；3) 能够设计Rack级系统并在各种芯片上进行创新（Nvidia为Blackwell平台设计了7种芯片）。 ✨ 对供应链的看法：供应链合作伙伴具有灵活性，台积电在内的关键供应商助推公司收入增长。 ✨ 重申Blackwell计划：2024Q4开始发货基于Blackwell的产品，并在2025年实现规模化生产。 英伟达最新发言：AI投资回报率可观，重申Blackwell将于Q4发货 1、GPU提升数据中心效率，AI投资回报率可观 云计算发展之前，最大的趋势是虚拟化，计算工作不需要与特定的计算机绑定。然后将虚拟计算机放到云中，利用率提升，计算成本下降。目前，利用率的提升已经到达了极限，所以出现了数据中心的的计算通胀。 而使用GPU进行加速计算，可以显著降低计算成本。以Spark为例，如果使用英伟达GPU加速，计算成本增加一倍，但计算速度提升20倍，意味着节省10倍成本。 对于大型CSP而言，投资1美元在GPU上，云设施服务商可以获得5美元的投资回报。因此GPU需求非常巨大。 2、英伟达的竞争壁垒，不仅是芯片，还包括软件生态 跨多个平台的大量GPU装机基础（兼容前向和后向的软件）；能够通过软件（如特定领域的库）增强硬件；能够设计Rack级系统并在各种芯片上进行创新（Nvidia为Blackwell平台设计了7种芯片）。 3、Blackwell预计在Q4发货，持续供不应求 Blackwell在性能上的提升意味着，对于用于有1千兆瓦电力的客户，他们可以获得3倍的收入。性能直接转化为吞吐量，吞吐量则转化为收入。 公司目前正全面生产Blackwell，并且计划在第四季度开始发货。Blackwell需求如此之大，每个人都希望能够尽早拿到产品，获取更多份额，这种紧张和激烈的氛围前所未有。 光博会 1.人气较去年有提升，国内光博会主要面向国内需求，受益于AI，国内需求景气也有起色。 2.1.6T产品逐步进入落地阶段。单波200G方案陆续推出。 3.头部厂商侧重于海外，国内展台不算太大。面向国内需求更多的市场二线头部厂商人气较旺。 4.上游芯片/器件/材料等国产化公司今年起势，规模较明显，与海外性能差距缩小，且部份形成超越。 5.对于硅光/铌酸锂/CPO进度关心程度提高，产业结构升级也在加速迭代。 关于 需求持续性/供需结构/竞争格局/产能瓶颈的讨论较多，目前看都处于良性状况。 结论： 1.海外需求仍是溢出，国内需求也在跟进，未有见顶担忧。 2.上游国产化进度乐观，包括EML/TIA/Driver/DSP/薄膜铌酸锂/设备等都有明显升级和进步。未来份额有继续扩张的预期。 3.供给仍有缺口，由于芯片/物料紧张+良率/部署难度等因素。不排除后续缺口放大的价格弹性。 ​