摩根士丹利预测2030年半导体市场达1.5万亿，AI芯片成核心驱动力
AI产品将主导市场，摩根士丹利预测：2030年全球半导体产值将突破1.5万亿美元摩根士丹利 (简称大摩) 最新报告显示，受 AI 行业迅猛发展推动，预计 2030 年全球半导体市场总值将攀升至 1.5 万亿美元，其中 AI 芯片的贡献率将达到 50%，成为拉动市场增长的关键引擎。报告指出，主要云服务商 (CSP) 的资本开支依然坚挺，表明底层基础设施的扩张并未停止。依据大摩“云端资本支出追踪器”的数据，2026 年全球云资本支出总额预计接近 8110 亿美元，这为半导体需求提供了有力支撑。值得注意的是，大
AI GPU 在华遇冷 黄仁勋剑指 CPU 新蓝海
快科技5月24日讯，尽管美方近期再度放行H200显卡对华出口，但国内采购意愿寥寥。NVIDIA首席执行官黄仁勋坦言，其AI GPU在中国市场几近停滞，份额已让渡给华为等本土企业。不过，NVIDIA并未就此止步，而是将目光转向CPU领域。过去一年，CPU被视为AI算力的关键一环，AMD与Intel均加大投入，认为CPU与GPU的配比将升至1:1，需求量激增。黄仁勋对CPU市场的展望比AMD和Intel更为积极，预估市场规模将达2000亿美元。相比之下，AMD此前预测2030年CPU市场为1200亿美元，AR
英伟达 AI 显卡在华份额清零，黄仁勋转战 CPU 领域
5 月 24 日传出消息，NVIDIA 掌门人黄仁勋公开坦言，受限于美国出口禁令及本土采购方针，NVIDIA AI GPU 在中国市场的占有率已近乎为零，这部分份额正由华为等国内企业接手。即便 H200 显卡近期获得对华出口许可，国内方面也无实际采购意向。在 GPU 领域遭遇阻碍后，NVIDIA 正全力加速布局 CPU 市场。黄仁勋预判，涵盖中国在内的全球 CPU 市场总规模可达 2000 亿美元，这一数值约为 AMD（1200 亿美元）及 ARM（约 1000 亿美元）预估值的两倍。值得关注的是，该预测
最新AI研究速递：2026年5月第5周精选
1. 基于视频生成技术从蜂窝信号重建GPS轨迹的新方法原文标题: Think over Trajectories: Leveraging Video Generation to Reconstruct GPS Trajectories from Cellular Signaling发布时间: 2026-03-27论文链接:http://arxiv.org/abs/2603.26610v1移动终端与基站之间持续进行数据交换，产生了大量信令日志可用于分析人类移动模式。但这类数据只能提供基站覆盖范围等粗略位置信
AI智能体浪潮下：被忽视的CPU算力新机遇
若您喜爱本文，请设为“星标”。点击顶部蓝字“研值与财华”→右上角“...”→选择“设为星标⭐”。洞察底层逻辑，助力深度成长，欢迎关注研值与财华。AI正从单轮对话助手全面进化为自主智能体，算力重心从“大规模并行计算”转向“复杂任务调度计算”。这不仅是全球算力景气的被动反映，更是国产CPU从政策驱动迈向市场驱动的关键投资窗口。本文将从产业逻辑、全球格局、受益赛道等维度，梳理AI智能体时代CPU的核心逻辑。仅供研究参考。一、产业底层逻辑CPU成为AI智能体新算力瓶颈！1.认知颠覆：智能体任务，重构算力需求传统A
AI浪潮推动CPU需求激增，高通领涨芯片股
受AI智能体浪潮驱动CPU需求大幅增长的强烈预期影响，美股AI芯片股5月22日多数上扬，高通(238.16, 24.75, 11.60%)上涨近9%，AMD(467.51, 17.92, 3.99%)上涨超3%，恩智浦、IBM(253.84, 0.87, 0.34%)上涨超2%，英特尔(119.84, 1.34, 1.13%)上涨逾1%。这波涨势显示半导体投资主线正从GPU单点算力竞争转向全栈AI基础设施。 高通股价涨幅一度扩大至9%至10%，此前公司确认正重返数据中心CPU市场，并与英伟达协同开发AI集
苏姿丰：CPU 需求爆发，AMD 加码台湾扩产
AMD(470.195, 20.61, 4.58%) 掌门人苏姿丰日前透露，得益于人工智能推理及智能体技术的迅猛推广，全球 CPU 市场的需求量大大超出预判，供应链正承受巨大压力。为此，AMD 决定加大在台湾地区的布局力度，全力提速产能以匹配源源不断的订单需求。苏姿丰在台北参加活动时强调，过往三四年间市场目光多聚焦于 GPU，导致 CPU 年增速仅在 3% 至 4% 徘徊。然而，随着 AI 推理需求呈现爆发式增长，CPU 将再度成为行业核心。她预言未来五年 CPU 市场年复合增长率将突破 35%，公司将按
AI智能体时代：推理算力激增，CPU与交换芯片如何重塑
随着AI智能体（Agent）的快速崛起，推理计算需求呈现爆发式增长（预计2025至2030年间增长约1万倍）。这推动算力架构发生根本性变革：文档着重突出了CPU相关的"增量机会"，尤其是交换芯片细分领域：💡 总结：文档的核心观点是，AI智能体的迅猛发展正在根本性地改变底层算力架构，投资视角应从单一的GPU扩展至支撑整体系统高效运转的"CPU+高速互联/交换芯片"赛道，同时需重视国产算力系统化带来的效率跃升机会，并在当前市场条件下审慎控制仓位与杠杆比例。
苏姿丰：中国贡献 AMD 两成营收，战略地位显著
IT 之家 5 月 22 日讯，《日经亚洲》今日披露，AMD 首席执行官苏姿丰指出，中国大陆地区贡献了约两成的公司总收入，依然是至关重要的市场。 苏姿丰预判，未来五年 CPU 市场将迎来显著扩张，她坦言，在全球争相构建 AI 基础设施的浪潮下，业界未曾预见需求会爆发至如此程度。 “过去三四年间，CPU 市场增速缓慢，年增幅仅维持在 3% 至 4% 左右，行业目光皆聚焦于 GPU，”苏姿丰称，“然而随着 AI 推理及智能体 AI 的加速演进，CPU 市场必将重现强劲增长。展望未来五年，我们预估该领域年增长率
英伟达深耕 CPU 并加码股东回报
英伟达（NVDA）交出的成绩单优于市场预期，预估 7 月所在季度营收可达 910 亿美元，其中中央处理器业务今年有望贡献约 200 亿美元。此外，公司宣布将季度股息上调至 0.25 美元，并将股票回购计划规模扩充至 800 亿美元。虽然股价出现微幅回调，但这番举措充分彰显了管理层对未来增长势头的坚定信心。 责任编辑：张俊 SF065 新浪财经声明：此消息系转载自合作媒体，新浪财经登载此文出于传递更多信息之目的，文章内容仅供参考，不构成投资建议。 郑重声明：1.根据《证券法》规定，禁止编造、传播虚假信息或者
中金：AI 推理新时代，CPU 核心地位重估
中金点睛随着智能体 AI 的迅猛崛起，CPU 在推理阶段的角色正面临重新定义。本文深入剖析了 CPU 需求增长的驱动因素、市场规模预测及竞争态势，旨在探索其未来发展空间。尽管短期内的配置比例尚存变数，但长期来看，CPU 地位的回升具备充分合理性。为何 CPU 需求将显著增长？在大模型训练期，以 GPU 为核心的矩阵算力是决定模型上限的关键，行业焦点也多集中于 FLOPs 等 GPU 性能优化。然而自 2025 年下半年起，局势发生两方面转变：1）训练端，强化学习地位凸显，使得 CPU 与 GPU 的配比成
AMD掌门人：CPU需求未来数年将持续攀升
AMD(449.59, 2.01, 0.45%)首席执行官苏姿丰于周五指出，中央处理器（CPU）市场的增速已超越“我们任何人一年前的预估”，并将在未来数年内延续扩张态势。 展望未来五年，AMD预测CPU市场年增长率将突破35%，苏姿丰在台北出席活动时强调：“这正是我们极具优势的领域。” “大约半年至一年前，业界鲜少提及CPU短缺或供应吃紧，但随着推理需求的激增，CPU已成为各方关注焦点，”她补充道。 苏姿丰透露，此次赴台行程的重要目的之一，是为应对CPU需求的显著增长做足准备，且已获得所有供应链伙伴的鼎力
英伟达 CFO 展望：CPU 业务营收剑指 200 亿美元
专题：聚焦美股 2026 年第一季度财报英伟达披露本财年 CPU 领域的营收预测。公司首席财务官科莱特・克雷斯周四在接受雅虎财经专访时指出，预计独立服务器 CPU，以及集成于格雷斯 - 布莱克韦尔、维拉 - 鲁宾超级芯片中的 CPU 业务，总销售额将触及 200 亿美元大关。克雷斯强调：“目前我们已正式推出并销售独立 CPU 产品，市场反响热烈。结合维拉 - 鲁宾与格雷斯 - 布莱克韦尔芯片的相关业务，今年 CPU 板块的整体营收有望突破 200 亿美元。”这一观点印证了英伟达首席执行官黄仁勋在财报会议上
AI推理爆发：CPU与GPU双核驱动，存储设备板块共振
科技圈震动！🔥AI推理时代强势开启，CPU与GPU双强争霸！各位，AI领域的赛道已经发生了根本性的切换！随着AI应用重心从模型训练转向实际推理，产业正迈入“CPU+GPU”协同发展的新纪元，不再局限于GPU的垄断，CPU的战略价值正经历剧烈重塑！英特尔CEO陈立武指出，AI推理普及后，CPU与GPU的配置比例有望达到4:1；AMD掌门人苏姿丰亦表示，推理及智能体AI的发展为CPU赋予了全新的角色定位。值得注意的是，传统数据中心中CPU与GPU的比例仅为1:4，预计到2026年将逼近1:1。一旦实际配比突破
AI投资系列:CPU——算力系统的指挥官,产业链全景解析与供应商格局
继续深入AI算力服务器领域，上一篇我们剖析了GPU——算力的"核心引擎"，它以大规模并行计算承担大模型中最繁重的矩阵运算任务。然而GPU无法独立运作，需要一个"指挥官"来统筹任务分配、协调数据传输、管理存储系统和网络通信。这个关键角色正是CPU。本文是AI算力产业链深度解析系列的第二篇，将重点阐述CPU在AI基础设施中的枢纽地位，以及其完整的产业链布局。CPU位于"芯片层"，承担协调GPU、内存、网络的职责，向上衔接上游制造环节，向下连接下游应用场景。整条产