Core Viewpoint - Goldman Sachs and JP Morgan have released contrasting analyses on SMIC, highlighting differing perspectives on the company's future performance and market conditions [1]. Group 1: Goldman Sachs Analysis - Goldman Sachs maintains a positive outlook on SMIC, citing strong customer demand and the benefits of local production trends and diversified partnerships [2][4]. - The management of SMIC is optimistic about maintaining high capacity utilization rates through 2025, with a stable capital expenditure plan to support expansion [2][3]. - Despite short-term pressures on average selling prices (ASP) and rising depreciation costs, SMIC's long-term gross margin target remains at 20%, supported by operational efficiency and product upgrades [3][4]. Group 2: JP Morgan Analysis - JP Morgan reports that SMIC's first-quarter revenue fell short of market expectations by 5%, primarily due to ASP declines caused by factory yield fluctuations [5][6]. - The second-quarter revenue guidance indicates a projected decline of 4-6%, reflecting ongoing ASP weakness and cautious outlook on technology demand due to tariff concerns [6][7]. - JP Morgan has lowered its revenue growth expectations for 2025 to 10-11%, down from 16%, due to a weak outlook for the second half of the year [6][7]. Group 3: Comparative Insights - Both firms predict similar gross margin ranges for SMIC, with Goldman Sachs focusing on industry recovery and domestic substitution benefits, while JP Morgan is more sensitive to supply-demand imbalances and cost pressures [8].

Core Viewpoint - The article discusses the evolving landscape of global wafer fabrication plants, highlighting China's increasing market share in the 12-inch mature process wafer foundry sector, projected to reach 47% by 2027 from 29% in 2023 [1]. Group 1: Market Share and Growth Projections - China's share of the global 12-inch mature process wafer foundry market is expected to grow from 29% in 2023 to 47% by 2027, with an annual capacity growth rate of 27% from 2024 to 2027 [1]. - The global wafer fabrication industry is projected to see a total of 128 new fabs built from 2019 to 2024, with China accounting for 30% of these [2][3]. - The global pure wafer foundry market is expected to grow from $32.257 billion in 2023 to $47.271 billion by 2027, with a CAGR of 10% [12]. Group 2: Capacity Utilization and Competitive Landscape - In Q3 2024, SMIC and Hua Hong's capacity utilization rates were 90% and 105%, respectively, while UMC's was only 71%, indicating a competitive edge for Chinese foundries [7]. - The global 12-inch mature process capacity utilization is expected to remain between 73% and 75% from 2024 to 2027, with specific nodes like 28nm maintaining high utilization due to limited competition [13]. Group 3: Cost Analysis and Competitive Advantages - Chinese wafer foundry companies have a significant cost advantage in labor, with average salaries in mainland China at 240,900 RMB compared to 435,800 RMB in Taiwan, representing a 80.9% difference [8]. - The cost structure of wafer foundry companies shows that labor costs account for approximately 15.7% of total costs, allowing Chinese firms to maintain a competitive edge [8]. Group 4: Supply Chain and Material Localization - The domestic semiconductor materials sector is still in its early stages of localization, with 12-inch silicon wafer localization at only 10% as of 2022 [10]. - The logistics and energy supply systems in mainland China are mature, leading to lower operational costs compared to some overseas regions, although fixed facility costs have a limited impact on overall product costs [10].

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下面这个图是2024年的出货统计，其中英伟达以70%的市场份额，占据这绝对的第一；第二名是华 为的昇腾，占了23%，其他的总共只占了7%。 在这7%里面，百度又是出货最多的，其次是天数、寒武纪、沐曦、燧原、太初和摩尔线程。AMD和 Intel的AI芯片看来在国内基本上是没有什么市场的。 没有出现在做这个榜单里的国产GPU公司，也可能是因为他们的保密工作做的比较好，IDC无法获取 到他们的出货数据。当然也有可能确实卖的不太好。 在AI芯片的应用场景中，推理的应用已经占据了大头，占了58%，而训练只占33%，大家都说2025年 是AI应用的元年，今年将会是AI应用大爆发的一年，其实在笔者看来，这种势头在去年就已经开始 了。AI的博主们在去年就可以接到很多AI应用公司的广告了，而且给的广告费也都不低。 很多FPGA从业者还在幻想着FPGA能在这波AI的浪潮中有一席之地，但起码在中国的市场中，FPGA 可以说是被GPU和ASIC打的毫无还手之力，无论是市场占有率还是供应商们的营收，都趋近于0. end 我们前几天写过一篇国产GPU性能PK的文章，很多同学都说里面有些数据统计的并不是很准确。 国产GPU的性能PK 今天 ...

这篇文章我们结合最近民生证券的一篇电子行业深度报告和AIDC的行业调研纪要，来看下我国数据 中心的市场，这些数据中心都建在什么地方？投资主体的格局是怎样的？ 全球数据中心格局 根据最新行业预测数据显示，全球数据中心（含IT基础设施）建设将迎来持续增长周期。2023年至 2026年期间，全球规划新增数据中心建设规模预计达到47GW，其中2023年现有基数为49GW，预计 到2026年总规模将突破96GW。值得注意的是，在新增容量中约85%（对应40GW）将投向智算中心 （IDC）领域，反映出人工智能算力需求的爆发式增长。 4. 其他主体：包含高校科研机构及自建企业，合计占比约5% end 中国市场 在我国数据中心市场中，传统通用计算（通算）与人工智能计算（智算）的复合增长率分别为 3%-4%和20%+。当前存量市场中，通算设施已出现供给过剩现象，核心节点机柜上架率维持在 40%-50%区间。根据民生证券的这篇研报，中国的智算中心布局如下： 从这个图可以看出，中国智算中心的大头是在中西部，像宁夏、内蒙古、甘肃、重庆、贵州都有超 过3万PF的大型算力网络国家枢纽节点，而东部和沿海最大的就是京津冀的2.28万PF智算 ...

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路透社5月9日报道，三位知情人士透露，在美国对原版芯片实施出口限制后，英伟达计划在未来两个月 内为中国市场推出其 H20 人工智能芯片的降级版本。 其中两位消息人士称，这家美国芯片制造商已通知中国主要客户（包括领先的云计算供应商）， 其目 标是在 7 月推出改良后的 H20 芯片 。 这款降级的 H20 芯片代表了英伟达在面对美国政府扩大限制中国获取先进半导体技术的努力下，维持 其在关键市场地位的最新尝试。 H20 原本是英伟达获准在中国销售的最强人工智能芯片，但美国官员上月通知该公司称，该产品需要出 口许可证，实际上已被禁止进入市场。 在截至 1 月 26 日的财年中，中国市场为英伟达贡献了 170 亿美元收入，占其总销售额的 13%。 凸显中国战略重要性的是，英伟达首席执行官黄仁勋上月访问了北京—— 就在美国官员宣布对 H20 芯 片实施新出口许可要求的几天后。 黄仁勋在与中国官员的会面中强调，中国是公司的关键市场。 自 2022 年以来，美国以担忧芯片可能用于军事用途为由，限制向中国出口英伟达最尖端的芯片。H20 芯片是在 2023 年 10 月美国收紧出口管制后推出的。 据路透社今年早些时候报道，随着 ...

最近民主党众议员Bill Foster（伊利诺伊州）计划在未来数周提交法案，要求受出口管制的美国先进AI 芯片必须配备定位追踪和远程禁用功能。根据路透社报道，这位粒子物理学家出身的议员旨在通过技术 手段（如英伟达等芯片制造商可实时追踪芯片位置，并在芯片进入未授权区域时远程禁用）遏制对华非 法出口。法案矛头直指中国，媒体此前已多次报道英伟达AI芯片通过灰色渠道流入中国市场。 我们认为即使法案最终立法，对中国AI资本支出和IDC需求的乐观预期影响有限。近期中国AI产业调研 进一步验证：随着DeepSeek等大模型的突破，中国AI商业化进程（涵盖ToB和ToC应用）已进入快车 道。未来数年，本土7纳米晶圆厂产能扩张将成为算力基建的核心驱动力。预计2026年起随着B/C端应 用爆发，推理需求将主导增长，而该领域对大规模GPU集群和CUDA生态依赖度较低——本土芯片甚至 游戏GPU即可满足需求。 技术可行性存疑 从技术层面看，定位追踪功能较易实现，英伟达或已具备相关技术储备。但远程禁用功能的有效性存在 争议。即便技术可行，此类系统也存在被黑客攻破的风险，导致管控措施形同虚设。因此，该法案虽会 增加美国AI芯片企业的合规 ...

Core Viewpoint - The article discusses the performance of domestic GPUs, highlighting the competitive landscape and the impact of sanctions on production capabilities. It emphasizes that while the BR100 from Birun is the most powerful, it cannot be mass-produced due to sanctions, leaving Huawei's 910C as the strongest available option [1][2]. Performance Comparison - The performance ranking of GPUs indicates that the Huawei 910C leads, followed by the Haiguang BW100, with the latter achieving approximately 87% of its potential performance. The Cambrian 590's performance is uncertain, potentially reaching 80% [2]. - The Haiguang BW100 has a deep computing capability of over 400T, which is about 50% of the H800's performance, while the 910C reaches approximately 60% of the H800's performance [1][2]. Memory and Bandwidth - Most domestic GPUs utilize HBM2e memory due to sanctions preventing the use of HBM3e. Sufficient memory is crucial for initiating inference tasks, as insufficient memory can hinder model startup [3]. - Huawei leads significantly in memory bandwidth, which is a critical factor for performance [4]. Pricing Insights - Current market prices for GPUs are as follows: Haiguang BW100 at approximately 100,000 yuan, Huawei 910B at around 70,000 yuan, and 910C at about 180,000 yuan. The Cambrian 590 has seen a price drop from 80,000-85,000 yuan to between 60,000-70,000 yuan [2]. Technical Specifications - A table summarizes key specifications of various GPUs, including memory type, bandwidth, capacity, and arithmetic intensity. For instance, the Huawei 910C features HBM2e with a bandwidth of 3.2 TB/s and a memory capacity of 64 GB [5].

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