#硬件设备# 华硕推出搭载 AMD EPYC 9006 系列处理器的机架式全闪存服务器，完整支持 PCIe 6.0 协议最高支持 32 块固态硬盘。 这些服务器包含单路和双路版，双路版主要为旗舰级，可以提供更高的性能，适合资源密集型负载场景。 @ASUS 称这些服务器可以企业级人工智能、虚拟化、存储和云环境的工作要求。 查看全文：

AMD史上最大的单笔生态系统投资。具体覆盖： 第一部分：Venice CPU量产 ●AMD最新一代旗舰CPU "Venice「（第六代EPYC）正式在TSMC的2纳米工艺开始量产爬坡●这是全球第一颗在2nm工艺上量产的HPC（高性能计算）CPU●AMD抢在英特尔和英伟达之前拿到了TSMC 2nm的首发权 第二部分：先进封装生态共投 ●与日月光（ASE）、矽品（SPIL）合作，开发下一代晶圆级2.5D桥接互连技术（EFB架构）●与力成科技（PTI）合作，面板级EFB封装互连技术●与三泰科技（Sanmina）、纬颖（Wiwynn）、纬创（Wistron）、英业达（Inventec）合作，构建Helios机柜级平台

说真的AMD这次让我重新理解了备胎的价值。 AMD 昨晚这份财报，盘后市场反馈还可以。毕竟，这家公司正在经历一场脱胎换骨的变化。 第三季度营收 134 亿美元，同比增长 45%，调整后每股利润增长 74%。 已经很猛了吧？ 但管理层预计，第四季度营收还会冲到 170 亿美元，并且 2027 年全年营收增速有望超过 80%。 按这个速度推算，AMD 明年的营收规模可能接近甚至突破 1000 亿美元。 钱从哪里来？ 答案毫无疑问，AI 数据中心。 第三季度，AMD 数据中心收入达到 85 亿美元，同比增长 97%，贡献了公司超过六成的营收。 且，管理层透露，到了第四季度，AI GPU 的收入就将正式超过服务器 CPU。 虽然趋势都能看明白，但这依然具有里程碑意义。 过去 AMD 靠着 EPYC 服务器 CPU，不断从英特尔手里抢市场。结果现在，自己培养出来的 AI GPU，反而要成为数据中心业务的主角了。 关键是 CPU 也没停下来，管理层预计明年服务器 CPU 收入还会大幅增长。 相当于 AMD 突然拥有了两台同时高速运转的发动机。 还有一个重要变化。 以前 AMD 跟英伟达竞争，主要是在比 GPU 性能和价格。 现在，它已经开始交付 Helios 机架级 AI 系统。 简单说，以前主要卖发动机，现在也开始卖整车了。 GPU、CPU、高速互联、软件，打包成一整套算力基础设施。 微软、Meta、OpenAI 这些大客户也已经开始测试或部署相关系统。 为什么重要？ 因为英伟达真正厉害的，从来不只是芯片性能，而是整个软硬件生态。 AMD 终于开始正面进入这个市场。 而且，AMD 根本不需要打败英伟达。 只要 AI 算力需求继续膨胀，大客户为了降低对单一供应商的依赖，愿意把部分订单交给 AMD，就足够支撑巨大的增长。 不过，这份财报里也有几个比较不顺眼的地方。 比如现金流。 AMD 第三季度调整后净利润接近 35 亿美元，自由现金流却只有 5.54 亿美元，环比暴跌 64%。 钱去哪了？ 光库存就增加了差不多 30 亿美元，应收账款也增加了约 19 亿美元。 说白了，就是提前备货、垫钱准备交付。 另外，为了拿下 OpenAI、Meta 这些超级客户，AMD 还提供了附带条件的认股权证。 如果未来相关条件全部满足，两家客户最多可以获得合计 3.2 亿股的认购权。 这相当于 AMD 当前股本的近两成。 所以，这些巨额订单也不是完全没有代价。 还有个反差最近大家应该也都有看到。 AMD 的 AI 数据中心生意虽然火的不行，但游戏业务收入却同比下滑了 40%。 管理层甚至预计，明年整个 PC 市场出货量可能下降两位数百分比。 原因大家都懂， AI 抢走了太多上游资源，内存等零部件涨价，推高了普通电脑的成本。 这也是当下半导体行业的真实写照。 再说回价格。 财报出来之后，AMD 盘后一度涨了大约 8%，市场显然认可这份成绩单。 但我觉得也不能太上头。 毕竟市场已经提前为未来两三年的 AI 爆发买过单了。 所以，之后 AMD 光是业绩好那是万万不够的，它必须持续好，而且最好一次比一次好。 未来收入能不能兑现？GPU 毛利率会不会被高昂的 HBM 和系统成本拖累？库存什么时候转化成现金？认股权证最终带来多少摊薄？ 这些问题，都会逐渐从财报角落走到舞台中央。 $AMD

王思聪当年花100万组的电脑，今天值多少钱？ 很多人以为电子产品买回来只会贬值，我来算下王思聪当年那台“百万电脑”，现在的市场价格 ▪️ 戴尔R7525服务器 当年：2.8万元｜现价：2.7万元｜跌幅3.57% ▪️ AMD EPYC 7763处理器 ×2 当年：13万元｜现价：2.6万元｜跌幅80.00% ▪️ 64GB 3200内存 ×32 当年：7.36万元｜现价：24.96万元｜涨幅239.13% ▪️ 三星30TB硬盘 ×16 当年：54.4万元｜现价：75.2万元｜涨幅38.24% ▪️ 15TB硬盘 ×4 当年：9.2万元｜现价：8.8万元｜跌幅4.35% ▪️ 英特尔傲腾系统盘 ×4 当年：14万元｜现价：12万元｜跌幅14.29% ▪️ RTX 3090 24GB显卡 ×3 当年：4.8万元｜现价：2.7万元｜跌幅43.75% 当年整套硬件总价：约105.56万元，现在128.96万元 整体涨幅22.17% 最夸张的不是显卡，也不是CPU，而是内存和大容量硬盘。 我只能说一声：存为王，CWW。

AMD CEO苏姿丰在Advancing AI大会后向媒体确认，AMD已接近与三星敲定HBM4供应协议，三星有望正式进入AMD下一代加速卡核心供应链。 AMD正全力推进Helios机架级服务器系统，这是其首次面向数据中心交付的大型整机方案，集成72块Instinct MI455X GPU、6代EPYC处理器等，可提供2.9 EF FP4和1.4 EF FP8算力，HBM4总容量达31TB。目前Helios已进入全面量产阶段，预计第三季度末开始出货。此前3月苏姿丰曾前往三星平泽园区签署存储芯片优先供应谅解备忘录，MI455X采用2nm与3nm工艺混合制造，晶体管规模达3200亿颗，HBM4用量较上代提升50%。

留意 $AMD 7月大涨的机会 AMD Advancing AI 2026，定于 7月22-23日，地点旧金山 Moscone Center（同步线上直播）。 这是 AMD 的年度旗舰 AI 大会，规格对标 NVIDIA GTC。 主要看点： •Lisa Su 发表主题演讲，另有生态合作伙伴、客户及开发者参与  •预计发布下一代 Instinct MI500 系列 AI 加速器，以及基于 Zen 7 架构的 Verano CPU  •去年大会发布了 MI350 加速器、Helios 机架，并预告了 EPYC Venice 系列  •整体围绕 AMD 从芯片到软件的全栈 AI 方案，覆盖构建、部署、规模化等议题  投资角度值得关注的点： MI500 的规格与 TSMC N2P 制程进展（能否正面竞争 Blackwell/Vera Rubin）、ROCm 软件生态更新、以及是否有新的 OEM/云厂商合作公告，都是市场关注焦点。

推特突然都在说AI缺CPU，突然都是在冲英特尔？我是一脸蒙的。 我自己持有英特尔，但持有的逻辑跟缺CPU半毛钱关系都没有。 让我先把AI真正的瓶颈优先级排一排。 GPU和HBM并列第一。 这是目前最刚性最核心的需求。这俩是不可替代的。 第二层，高速互连网络。光模块光器件这些。 第三层才是CPU。 随着智能体数据预处理和系统调度增加，CPU需求确实在上升。这个趋势是真的。 但英特尔的x86一直在被AMD蚕食。英特尔服务器CPU出货份额从64.4%跌到54.9%，一年掉了近10个百分点。 AMD营收份额飙到46.2%创历史新高，几乎跟英特尔平起平坐了。AMD的EPYC192核比英特尔Xeon 128核还便宜，吃到这个缺货红利最多的是AMD不是英特尔。 还有一点非常重要，就是自研ARM才是未来。 AWS Graviton、谷歌Axion、微软Cobalt、英伟达Vera，全在用ARM架构自研CPU。 美国AI数据中心虽然当前仍以x86为主，但厂商自研ARM架构CPU增长快得多前景好得多。瑞银预测2030年ARM份额到40-45%，英特尔从62%跌到35.8%。 趋势很清楚，英特尔两头承压。 那我我自己持有英特尔。逻辑是什么呢？ 持有的逻辑不是缺CPU，是代工业务。 代工收入依然很低，亏损严重，代工业务还在亏。18A节点刚量产，我赌的是AI可以让英特尔制造复兴，美国政府也入了股，马斯克200-250亿美元项目选英特尔14A做代工伙伴。 我赌的是英特尔能把代工做起来，从台积电抢肉。 如果英特尔代工成了，估值重估空间巨大。 参考台积电市值一万多亿美元。 英特尔代工业务已经有18A量产和14A在路上。 代工才是想象空间，不是卖几颗CPU。

本周财报核弹来袭！SpaceX 首发季报叠加非农，美股面临大变盘： 周一 8月3日 1. Palantir $PLTR 盘后发布。共识约EPS $0.34–0.35、营收约$1.81B（YoY +80–81%），贴近/略超自身指引。核心看US政府+商业双轮驱动（尤其AIP落地转化、商业增速回升）、Rule of 40/毛利/FCF、以及全年指引上修空间。若商业超预期且维持高增速+指引上调，盈利预期上调空间大，股价有望强势反弹（隐含波动约±12–15%）；若商业不及预期或估值担忧主导，则可能回调。 周二 8月4日 2. 超威半导体 $AMD 盘后发布。共识约EPS $1.61–1.62、营收约$11.3B（YoY +47%），贴近自身指引中值（约$11.2B ±$0.3B）。核心看数据中心（Instinct AI加速器+EPYC CPU）贡献、毛利率（指引约56%）、客户端/嵌入式表现，以及下半年/全年指引。若AI加速器超预期且毛利稳中有升，盈利预期上调空间大，股价有望延续强势（隐含波动约±8–10%）；若数据中心增速放缓或竞争担忧上升，则可能回调。 3. SpaceX $SPCX 盘后发布（首份季度财报）。共识约营收$6.8–6.9B、EPS约-$0.20至-$0.35（仍亏损）。核心看Starlink用户/收入增速与利润率、Space发射表现、AI/算力租赁进展、Starship进展与资本开支/现金消耗。若Starlink继续高增且亏损可控（投资而非恶化），股价有望企稳反弹（隐含波动较大，约±10–15%+，因新上市+锁定期临近）；若亏损扩大或增长不及预期，则可能承压。 周三 8月5日 4. 闪迪 $SNDK 盘后发布（财年Q4）。共识约EPS $33–35、营收约$8.3–8.5B（YoY +340%+），贴近/略超自身指引（营收$7.75–8.25B、EPS $30–33）。核心看NAND价格与供需、企业级SSD/AI存储需求、毛利率、以及明年指引与投资者日前瞻。若价格与需求超预期且指引强劲，盈利预期上调空间大，股价有望大涨（隐含波动约±20–25%）；若库存/价格不及预期，则可能大幅回调。 5. 西部数据 $WDC 盘后发布（财年Q4）。共识约EPS $3.3–3.35、营收约$3.7B（YoY +40%+），贴近自身指引。核心看HDD/闪存价格与AI数据中心需求、毛利率（指引约51–52%）、库存与供需平衡、以及下半年展望。若价格与出货超预期且毛利稳，盈利预期上调空间大，股价有望延续强势（隐含波动约±12–16%）；若需求或价格不及预期，则可能回调。 周五 8月7日 6. 非农就业（NFP，7月数据） 共识约新增就业+85K（前值+57K），失业率约4.3%（前值4.2%），平均时薪环比约+0.3%。核心看就业韧性 vs 降温信号、工资增速、劳动力参与率。若大幅超预期（就业强+工资热），则强化Fed鹰派预期，股债承压、美元走强；若明显不及预期（就业弱+失业率升），则增强降息预期，风险资产有望受益。整体对大盘隐含波动中等，但对利率敏感板块影响更大。

Bernstein昨天给海光信息的目标价从280元上调至450元，核心逻辑是Agentic AI正在颠覆过去四年"GPU独占AI capex"的格局，CPU的角色从配角回到主角。全球服务器CPU TAM从2025年的390亿美金膨胀到2030年的2230亿美金，六倍。海光作为全球唯一Intel/AMD之外的x86服务器CPU供应商，是这个结构性转向里最直接的中国受益标的。 先看Agentic AI为什么对CPU需求完全不同于传统LLM。LLM时代的工作负载映射在大规模并行矩阵运算上，GPU天然契合，CSP训练集群的GPU:CPU比从2020年的3:1一路拉到2024年的8:1。但Agentic AI的计算结构完全不一样。Agent编排、工具调用、上下文窗口管理、多Agent协调、人机交互回路，这些全是通用顺序处理，要求低时延和高内存带宽，都是CPU的活。GPU的工作退缩到token生成本身，其余一切回归CPU。Bernstein给出的数据是GPU:CPU比到2030年反转到2:1，CPU在推理集群AI capex中的占比从14%升至50%。 AMD自己在2025年11月分析师日给的CPU TAM预期是600亿美金，半年后2026年Q1财报电话会翻倍到1200亿。Intel连此前减值报废的库存芯片都能卖掉，客户抢着要。供需紧张程度可见一斑。 中国的x86服务器CPU TAM从2025年的70亿美金到2030年的270亿美金，但增长节奏分两个阶段。2025到2028年CAGR约31%，低于全球的35%，原因是双重供给约束。一方面AMD和Intel的产能被美国超大规模客户优先吸收，分配给中国的份额在缩减。另一方面SMIC先进制程产能有限，既限制了国产AI加速卡的放量（AI加速卡供应不足直接压制CPU的配套需求），也限制了海光自身的晶圆分配。2028年之后这两个约束同时松动。SMIC及其他国内代工厂的先进节点产能规模化释放，国产AI芯片供应上量带动服务器整体部署加速，叠加地方政府主导的AIDC投资追赶，中国CPU市场CAGR升至36%，开始跑赢全球。 海光的技术代际演进值得细看。2016年通过AMD Zen1授权起步，2019年被列入实体清单后失去AMD后续技术支持，但Zen1的IP授权本身不可被追溯撤销。从Gen2到G4，海光在14nm（后转SMIC N+1/10nm等效）的制程约束下，通过架构、内存子系统和I/O的自主改进，每代实现30-50%的性能提升。G4已经做到64核、DDR5、PCIe5.0，SPEC2017 int-rate得分大约1000，对标Intel Xeon四代/五代（2022-2023年产品）和AMD Zen3（2021年产品），技术差距稳定在2-3年。一个有意思的侧面验证是今年曝出的StackWarp硬件漏洞影响了多代AMD Zen处理器，海光完全不受影响，原因是其安全架构已经从AMD的SEV-SNP替换为自研的CSV3。这说明微架构层面的分叉是真实的，不是换皮。 G5是整个增长逻辑的承重点。128核、512线程（SMT4）、16通道DDR5、CXL2.0，全自研微架构，预计在SMIC N+2（7nm等效）上制造。Bernstein估计SPEC2017 int-rate得分能到2000以上，而Intel Granite Rapids（128 P核，2024年9月上市）得分2440，AMD Zen5（2024年）得分2089。如果G5按计划出来，海光跟全球最新产品的差距就从现在的"差两代"缩小到"差一代"。 128核的可行性不依赖制程突破，依赖chiplet封装。不上单片128核的巨型die（良率会崩），而是把多个较小的compute chiplet拼在一起，这是AMD EPYC从Zen2开始用的路线。在SMIC 7nm等效节点上做较小面积的计算die，良率可控，总核心数取决于封装多少块die。IPC的+17%提升来自从Gen2到G4积累的四代全流程设计经验加上国产EDA工具在7nm数字逻辑综合上的成熟。16通道DDR5则依赖长鑫存储的DDR5产能扩张和澜起科技的CXL控制器IP。三个条件中，SMIC的7nm产能分配是最硬的瓶颈。 海光G5真正差异化的点在SMT4。512线程/每socket，这在当前所有服务器CPU里是最高水平。AMD和Intel的主流产品是SMT2。SMT4在什么场景有优势？多租户推理服务（逻辑CPU密度翻倍，单位推理请求成本下降）、Agentic AI的编排层（大量I/O-bound和memory-bound的轻量线程）、以及内存受限的LLM推理（线程在等KV-cache数据时其他线程能利用执行单元）。这恰好是中国市场未来最大的增量场景。中国在推理侧有结构性优势，电力成本低加上DeepSeek等厂商展示的LLM推理优化能力，意味着同样算力下token产出更高。如果中国数据中心的CPU:GPU配比因此高于美国，那CPU需求的上行空间比Bernstein的base case还要大。 Bernstein给海光的市占率预测是按价值从2025年的19%到2030年的36%，按出货量接近50%（因ASP低于Intel/AMD）。逻辑分两步。第一步是信创存量需求的持续消化，这是政策驱动的底仓，不依赖性能绝对值。第二步是2027年之后CSP的商业化采购启动，这才是增量的大头。CSP客群到2030年会占中国x86服务器部署的约75%。海光在这个市场从目前的中个位数渗透率做到20%，需要G5的性能足够用，同时AMD/Intel的供应持续偏紧。海光还有一个独特杠杆，CPU+DCU（AI加速卡）的全栈捆绑。在国产AI芯片供应紧张期，海光可以用DCU的分配权换CPU的采购量，反之亦然。除华为外没有第二家能这么做。 整套逻辑成立与否，供给侧取决于SMIC先进节点的产能爬坡能不能支撑G5持续放量，需求侧取决于CSP客户的实测验收。G5在6月已确认量产出货，配套服务器从风冷双路到浸没式液冷（单组80,000+核心）都有了，但目前没有任何独立的SPEC跑分公开数据。2000分是Bernstein的估算，不是实测。CSP大规模采购需要POC验证周期，从送样到资质认证到批量上架通常两到三个季度。看看下半年是否有头部CSP的集采订单落地。