广发：OCP峰会后半导体回调是买点，看好英伟达、迈威尔及CPU链
nashnova research
广发证券分析师杰夫·普参加OCP全球峰会后指出，云厂商正转向全栈协同设计，当前半导体股回调为英伟达、迈威尔等创造了买入窗口，代理式AI将使CPU可寻址市场翻倍。
为什么说这次回调是买点？
杰夫·普判断，超大规模云厂商正从"买单一芯片"转向全栈协同设计——芯片、网络、散热一起重新规划。
这意味着→ 半导体的需求结构没有变弱，只是市场情绪先跌了一步，优质标的因此出现了价格差。
他明确建议逢低买入英伟达（NVDA）和迈威尔（MRVL），同时看好CPU供应链（AMD、英特尔）及PTFE板块。
英伟达的网络路线图走到哪了？
英伟达同时推进两条路线：共封装光学（CPO）（把光模块直接封装在芯片旁边，缩短信号距离）和新型USFP可插拔标准。
USFP由英伟达与思科联合开发，单模块速率最高12.8 Tb/s、单通道400 Gb/s。
用大白话说＝ USFP的效率已经接近CPO，但模块还能拔插更换，现场维护比CPO灵活得多。
电力和液冷——扩张的真正卡脖子在哪？
调研显示，电力许可仍是数据中心扩张的决定性因素，但目前并不存在电力短缺——大多数站点远离城市、采用稳定的燃气发电。
区域电价差异显著，新项目正向美国南部走廊和意大利等海外区域迁移。
液冷基础设施仍是部署瓶颈，而模块化数据中心壳体最快三个月即可完工。这反映出"盖房子"不难，难的是"装空调"。
GPU利用率才两三成，钱花对了吗？
GPU在解码负载中的平均利用率仅20%–30%，基于SRAM的加速器处理长上下文时效率不佳。
Token成本每年下降5–10倍，但半导体和存储成本却在上升，瓶颈集中于NAND、DRAM和散热。
这意味着→ 算力不是简单地"买更多GPU"就能解决——成本结构正在从算力本身转移到存储和散热。
代理式AI为什么能让CPU市场翻倍？
代理式AI（agentic AI，让AI自主拆解任务、调用工具、多步执行的新范式）的兴起，使CPU在推理环节中的重要性显著上升。
在代理式AI工厂模式下，编排和检索跑在CPU上，CPU与加速器的配比从聊天机器人时代的1:4至1:8变为1:1。
用大白话说＝ 以前一颗CPU带四到八颗GPU就够了，现在每颗GPU都需要配一颗CPU——CPU的需求量直接翻了好几倍。
风险在哪，关键验证节点是什么？
杰夫·普提示四项下行风险：AI需求放缓、基础设施部署进度、供应约束、竞争加剧。
CPU与GPU配比能否如预期向1:1切换，是验证整套投资逻辑的核心节点。
这意味着→ 如果代理式AI的落地速度不及预期，CPU链的"翻倍故事"就要打折扣——这个配比是整篇报告最值得跟踪的数字。
市场有风险，内容仅供研究参考，不构成投资建议。