廣發：OCP峰會後半導體回調是買點，看好輝達、邁威爾及CPU鏈
nashnova research
廣發證券分析師杰夫·普出席OCP全球峰會後指出，雲廠商正轉向全棧協同設計，當前半導體股回調為英偉達、邁威爾等創造了買入窗口，代理式AI將使CPU可尋址市場翻倍。
點解話呢次回調係買點？
杰夫·普判斷，超大規模雲廠商正從「買單一晶片」轉向全棧協同設計——晶片、網絡、散熱一齊重新規劃。
這意味著→ 半導體的需求結構並無轉弱，只係市場情緒先跌咗一步，優質標的因此出現價格差。
他明確建議逢低買入英偉達（NVDA）和邁威爾（MRVL），同時看好CPU供應鏈（AMD、英特爾）及PTFE板塊。
英偉達嘅網絡路線圖行到邊？
英偉達同時推進兩條路線：共封裝光學（CPO）（將光模塊直接封裝喺晶片旁邊，縮短信號距離）同新型USFP可插拔標準。
USFP由英偉達與思科聯合開發，單模塊速率最高12.8 Tb/s、單通道400 Gb/s。
簡單來說＝ USFP嘅效率已經接近CPO，但模塊仲可以拔插更換，現場維護比CPO靈活得多。
電力同液冷——擴張真正卡住嘅地方喺邊？
調研顯示，電力許可仍係數據中心擴張嘅決定性因素，但目前並唔存在電力短缺——大多數站點遠離城市、採用穩定嘅燃氣發電。
區域電價差異顯著，新項目正向美國南部走廊同意大利等海外區域遷移。
液冷基礎設施仍係部署瓶頸，而模塊化數據中心殼體最快三個月即可完工。這反映出「起樓」唔難，難嘅係「裝冷氣」。
GPU利用率得兩三成，錢使啱咗未？
GPU喺解碼負載中嘅平均利用率僅20%–30%，基於SRAM嘅加速器處理長上下文時效率不佳。
Token成本每年下降5–10倍，但半導體同存儲成本卻喺度升，瓶頸集中於NAND、DRAM同散熱。
這意味著→ 算力唔係簡單地「買多啲GPU」就解決到——成本結構正從算力本身轉移到存儲同散熱。
代理式AI點解可以令CPU市場翻倍？
代理式AI（agentic AI，令AI自主拆解任務、調用工具、多步執行嘅新範式）嘅興起，使CPU喺推理環節中嘅重要性顯著上升。
喺代理式AI工廠模式下，編排同檢索跑喺CPU上，CPU與加速器嘅配比從聊天機械人時代嘅1:4至1:8變為1:1。
說白了＝ 以前一粒CPU帶四到八粒GPU就夠，而家每粒GPU都要配一粒CPU——CPU嘅需求量直接翻咗好幾倍。
風險喺邊，關鍵驗證節點係乜？
杰夫·普提示四項下行風險：AI需求放緩、基礎設施部署進度、供應約束、競爭加劇。
CPU與GPU配比能否如預期向1:1切換，係驗證成套投資邏輯嘅核心節點。
這意味著→ 如果代理式AI落地速度不及預期，CPU鏈嘅「翻倍故事」就要打折扣——呢個配比係成篇報告最值得跟蹤嘅數字。
市场有风险，内容仅供研究参考，不构成投资建议。