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本文作者：李笑寅
来(lai)源：硬AI
5月29日周一，英(ying)伟达创始人兼CEO黄仁勋以主题演讲拉开了COMPUTEX大会上的(de)序(xu)幕。
6月3日，摩根大通发布研报(bao)，总结了黄仁勋主题演讲的(de)几大亮点。
1.发布强大的(de)AI芯片路线(xian)图，2027年前每年推出一款新芯片
英(ying)伟达概述了其强大的(de)路线(xian)图，2027年前每年推出一款新的(de)AI芯片（2024年推出Blackwell，2025年推出配备更多(duo)HBM 的(de)Blackwell Ultra，2026年推出Rubin，2027年推出配备HBM升级版的(de)Rubin Ultra）。这是(shi)一个(ge)强有力的(de)路线(xian)图，但基本符合市场预期。
除GPU外，英(ying)伟达还在推进其Arm CPU内核（2026年推出新版本Vera）、网络能力（Rubin平(ping)台的(de)NVLink Switch 6和(he)向1.6T网络的(de)迁移(yi)）。我们认(ren)为，逻辑芯片升级仍可能每两年进行一次（2026年，Rubin 将在台积电(dian)转(zhuan)向N3P），HBM升级将在此期间进行。
2.供应链受益(yi)者——HBM迭代最(zui)快，先(xian)进封装(zhuang)、网络和(he)前沿(yan)工艺采用趋势强劲
从供应链的(de)角度来(lai)看，HBM的(de)迭代速度似乎最(zui)快，内存(cun)容(rong)量每年都在增加。我们估计，从Hopper H100到Rubin Ultra，英(ying)伟达AI芯片的(de)内存(cun)容(rong)量至少会增长7倍（我们预计将从80GB增长到576GB），这是(shi)一个(ge)非常(chang)快的(de)迭代速度，SK海力士应该会从中受益(yi)。
先(xian)进封装(zhuang)供应链（ASE、ASMPT）也应受益(yi)于复杂性的(de)增加和(he)更高的(de)HBM容(rong)量，根据我们目前的(de)观点，CoWoS到2025年可能会保持紧张。
对于台积电(dian)而言，AI芯片的(de)前沿(yan)应用通常(chang)会在新技术节点推出后1-2年出现，大多(duo)数AI芯片将从下半(ban)年开始采用N3。
网络和(he)光学供应链也将受益(yi)于加速后的(de)2年迭代周期（迭代周期一般为4-5年）。由于BMC（Baseboard Management Controller，一种独立于主处理器的(de)微控(kong)制器）含量较高，网卡的(de)采用率较高，这对信驊科技而言是(shi)个(ge)利好。
3.Blackwell已经(jing)投(tou)产，重点主要放在GB200配置上
英(ying)伟达证实Blackwell已经(jing)投(tou)产，这对市场来(lai)说是(shi)一个(ge)惊(jing)喜，因为此前投(tou)资者普遍对Blackwell的(de)供应链瓶颈(jing)存(cun)在一些(xie)担忧。
与GTC主题演讲类似，英(ying)伟达还在主题演讲中着重强调了GB200，这应该会提高投(tou)资者对GB200产品——鸿(hong)海、欣旺达、广达 、Auras、AVC、ASE、ASMPT和(he)SK海力士——的(de)兴(xing)趣。
4.加速计算(suan)革命仍处于早期阶段
英(ying)伟达强调， 我们仍处于加速计算(suan)革命的(de)早期，人工智能的(de)基础设施建设仍处于早期阶段。加速产品路线(xian)图可能会降低生成式AI的(de)成本，推动对大模型的(de)需求，并扩大生成式AI的(de)用例。
英(ying)伟达没有具体评论ARM PC的(de)NPU或CPU，但希望(wang)能其PC OEM（原始设备制造商）厂(chang)商合作伙伴能利用独立的(de)GPU（已安装(zhuang)超过1亿(yi)个(ge)带有张量内核的(de)GPU）来(lai)执行AI任务，并成为支(zhi)持Copliot+的(de)Windows PC。AI PC可能会成为华(hua)硕和(he)联(lian)想等PC OEM股的(de)主要驱动力，而微星(xing)科技也是(shi)英(ying)伟达AI PC的(de)主要合作伙伴。
5.AI应用的(de)下一阶段将是(shi)物理机器人AI
英(ying)伟达预计，AI应用的(de)下一阶段将是(shi)物理AI，这将在很大程度上涉及(ji)到工业机器人和(he)仿人机器人。从供应链的(de)角度来(lai)看，这似乎还为时尚(shang)早，不过它(ta)可能会为工业自动化的(de)亚洲股票带来(lai)一些(xie)动力。
本文主要观点来(lai)自摩根大通分析师Gokul Hariharan、Albert Hung、Jay Kwon于6月3日发布的(de)研报(bao)《Asian Tech Computex takeaways》。