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      但斌:一個被低估的時代主線,未來幾年CPU增長或遠超GPU!

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      咱炒股、做投資這么多年,都懂一個理兒——風(fēng)口來了豬都能飛,但真正賺大錢的,都是提前蹲在風(fēng)口上的人。

      現(xiàn)在AI炒得熱火朝天,市場眼睛全盯在GPU上,資金扎堆,熱度居高不下,仿佛整個AI時代就靠顯卡撐著。但斌近期公開分享了一個不一樣的產(chǎn)業(yè)觀點:不要一味追捧GPU,從產(chǎn)業(yè)周期來看,未來幾年CPU的產(chǎn)值增長,大概率會遠超GPU。

      本文僅為行業(yè)觀點邏輯拆解,不構(gòu)成任何投資建議。

      這話不是隨口空談,是他結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)泡沫歷史、AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)律、行業(yè)供需數(shù)據(jù)做出的理性判斷。今天咱就把這邏輯講透,新手老手都能看懂——為什么現(xiàn)階段被冷落的CPU,反而會是AI時代被嚴重低估的產(chǎn)業(yè)主線?



      一、當下AI市場:瘋炒GPU,冷待CPU,典型的認知偏見

      現(xiàn)在的AI半導(dǎo)體賽道,簡直是冰火兩重天。

      一邊是GPU持續(xù)受到資金追捧:行業(yè)熱度高、市場關(guān)注度拉滿,資金持續(xù)涌入,只要沾邊GPU,很容易成為資金偏好的方向。在市場情緒加持下,所有人默認AI的核心就是GPU。

      另一邊是CPU被市場冷淡對待:很多散戶甚至機構(gòu)都覺得CPU屬于傳統(tǒng)芯片,技術(shù)門檻普通、行業(yè)競爭激烈、增長平緩,沒有高成長想象空間。資金不僅不愿意布局,甚至在二級市場對長期堅守CPU產(chǎn)業(yè)鏈的資本給出消極估值。

      為什么會出現(xiàn)這種極端分化?說白了就是市場路徑依賴。

      前兩年AI大模型快速迭代,模型訓(xùn)練高度依賴GPU并行計算能力,GPU自然站在聚光燈下。久而久之,大家形成了固化思維:AI=GPU。

      但絕大多數(shù)人忽略了AI產(chǎn)業(yè)的完整邏輯:高強度訓(xùn)練只是AI產(chǎn)業(yè)的上半場,推理落地、終端應(yīng)用、生態(tài)普及,才是AI下半場。

      這一段發(fā)展規(guī)律,放在歷史里,早就有一模一樣的劇本。

      二、歷史照進現(xiàn)實:互聯(lián)網(wǎng)泡沫的教訓(xùn),不要重復(fù)踩坑

      但斌反復(fù)提到一段歷史,用來警示當下AI市場:技術(shù)革命初期,基建層短期產(chǎn)值碾壓應(yīng)用層,但拉長時間看,最終應(yīng)用層創(chuàng)造的價值,遠遠高于基建層。

      回頭看2000年互聯(lián)網(wǎng)泡沫,很多規(guī)律和現(xiàn)在如出一轍:

      ? 初期:市場瘋狂炒作光纖、服務(wù)器、硬件基礎(chǔ)設(shè)施,所有人認定基建為王,硬件估值一路拔高;

      ? 中期:電商、社交、各類軟件應(yīng)用悄悄萌芽,卻無人重視;

      ? 后期:貨幣環(huán)境收緊,基建類資產(chǎn)泡沫破裂,大批硬件企業(yè)深度回調(diào),而真正穿越周期、創(chuàng)造長期價值的,全部是后期崛起的應(yīng)用層企業(yè)。

      并且歷史規(guī)律證明:當基建和應(yīng)用發(fā)展嚴重脫節(jié)時,行業(yè)極易產(chǎn)生泡沫。

      放到現(xiàn)在的AI賽道,邏輯通俗易懂:

      ? GPU,就好比當年的硬件基建,主打模型訓(xùn)練;

      ? CPU,就好比支撐全域應(yīng)用的底層載體,主打落地、調(diào)度、推理。

      現(xiàn)階段市場只爆炒GPU基建端,忽視CPU應(yīng)用端,和當年互聯(lián)網(wǎng)泡沫初期的炒作模式幾乎一致。

      也正因如此,但斌給出判斷:AI上半場是GPU的主場,AI下半場CPU的價值會逐步凸顯,現(xiàn)階段或是CPU長期布局的窗口期。



      三、CPU增長硬邏輯:GPU存在明顯天花板,CPU迎來全生態(tài)爆發(fā)

      很多股友心里不服:現(xiàn)在GPU這么強勢,憑什么CPU后期增速能超過它?

      咱不講晦澀專業(yè)術(shù)語,直白說三個硬核邏輯,普通人也能聽懂。

      1、GPU存在硬性天花板,長期增長受限

      市場很少主動提及GPU的行業(yè)短板,這里客觀直白講清楚:

      ? 產(chǎn)能受限:高端GPU制程要求嚴苛,擴產(chǎn)周期漫長,全球產(chǎn)能高度集中,短期很難實現(xiàn)大規(guī)模放量;

      ? 應(yīng)用場景單一:GPU擅長超高強度并行計算,只適配模型訓(xùn)練。在終端推理、工業(yè)控制、邊緣計算、車載智能場景里,GPU成本高、功耗大、適配性差,并不適用;

      ? 行業(yè)利用率偏低:現(xiàn)階段不少企業(yè)采購的GPU資源閑置率偏高,脫離CPU調(diào)度管控,單獨的GPU硬件無法完成完整算力工作。

      簡單總結(jié):GPU像專業(yè)特種兵,只能執(zhí)行特定高強度任務(wù);適用場景有限,天花板肉眼可見。

      2、CPU隱性優(yōu)勢突出,是AI不可替代的控制核心

      但斌明確表示:任何一臺AI服務(wù)器,都需要CPU作為控制調(diào)度核心。

      GPU負責(zé)運算,CPU負責(zé)指揮、調(diào)度、邏輯處理、數(shù)據(jù)分發(fā)。沒有CPU統(tǒng)籌管控,GPU根本無法獨立運行。

      CPU三大核心優(yōu)勢,全部貼合AI下半場剛需:

      ? 行業(yè)地位不可替代:目前AI服務(wù)器CPU與GPU配比持續(xù)優(yōu)化,從前幾年的1:8,逐步調(diào)整至1:1、2:1,部分場景配比更高,CPU需求量持續(xù)抬升;

      ? 終端全面滲透:手機、AI PC、智能汽車、智能家居,所有本地AI推理任務(wù),全部依賴集成AI算力的CPU;

      ? 邊緣計算剛需:工業(yè)自動化、智能安防、車載控制,這類場景要求低功耗、低成本、高兼容,CPU適配能力遠優(yōu)于GPU。

      3、產(chǎn)值乘數(shù)效應(yīng)拉開差距,CPU體量級別完全不同

      這是最通俗易懂、也最硬核的邏輯:

      GPU產(chǎn)業(yè)鏈集中在少數(shù)企業(yè)、小眾高端算力場景,全球高端GPU每年需求量僅有千萬級別。

      而CPU覆蓋全計算生態(tài):服務(wù)器、PC、手機、汽車、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)設(shè)備,凡是帶電的智能設(shè)備,基本離不開CPU,出貨量達到GPU的成千上萬倍。

      并且高端服務(wù)器CPU單價遠高于普通消費級芯片,量價齊升之下,CPU行業(yè)整體產(chǎn)值彈性,會遠遠大于GPU。

      這不是主觀預(yù)判,是最簡單的數(shù)學(xué)邏輯。

      四、市場對CPU的三大偏見,全部是認知誤區(qū)

      為什么優(yōu)質(zhì)的CPU賽道一直被冷落?歸根結(jié)底,是市場存在三大根深蒂固的偏見。

      偏見一:很多人認為CPU技術(shù)壁壘低

      客觀來講,低端CPU門檻不高,但是高端服務(wù)器CPU、AI專用CPU技術(shù)壁壘極高。

      全球能量產(chǎn)高端架構(gòu)CPU的企業(yè)屈指可數(shù),疊加國產(chǎn)替代、信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)加持,高端CPU行業(yè)門檻、技術(shù)壁壘、研發(fā)成本都處于高水平,并不是隨便企業(yè)就能入局。

      偏見二:認為CPU增速平緩,沒有成長想象力

      這是典型的老舊認知。

      傳統(tǒng)PC時代,CPU需求平穩(wěn);但進入AI時代,服務(wù)器CPU持續(xù)供不應(yīng)求,行業(yè)報價多次上調(diào),部分高端型號交貨期拉長至半年。多家機構(gòu)上調(diào)行業(yè)預(yù)期,測算未來幾年行業(yè)復(fù)合增速保持高位,早已不是傳統(tǒng)慢增長行業(yè)。

      偏見三:片面認為AI核心只有訓(xùn)練,忽視推理價值

      很多人誤以為AI=大模型訓(xùn)練,一味追捧GPU。

      但行業(yè)內(nèi)行都清楚:訓(xùn)練只需要執(zhí)行一次,推理需要重復(fù)億萬次。

      未來AI智能體、本地交互、終端智能、生活化AI應(yīng)用,全部依賴推理算力。推理市場的行業(yè)規(guī)模,后期會遠超訓(xùn)練市場,而推理算力,正是CPU的核心主場。



      五、CPU三大黃金賽道,確定性強、邏輯通順

      結(jié)合行業(yè)趨勢與但斌公開觀點,CPU可以清晰劃分為三大高潛力賽道,邏輯簡單直白:

      1、服務(wù)器CPU:AI算力底層底座

      AI服務(wù)器持續(xù)放量,帶動服務(wù)器CPU需求爆發(fā)。一方面算力配比優(yōu)化帶來增量需求,另一方面國產(chǎn)替代持續(xù)推進,本土CPU企業(yè)穩(wěn)步滲透信創(chuàng)、數(shù)據(jù)中心市場,量價齊升邏輯通順。

      這是目前CPU行業(yè)最確定、最硬核的增長方向。

      2、AI PC CPU:個人智能算力入口

      全球PC存量基數(shù)龐大,AI PC換代周期已經(jīng)開啟。每一臺AI PC,都需要搭載集成AI處理單元的新型CPU。海量存量設(shè)備更新?lián)Q代,為消費級CPU帶來長期穩(wěn)定增量。

      3、邊緣終端CPU:AI產(chǎn)業(yè)的毛細血管

      智能汽車、工業(yè)控制、物聯(lián)網(wǎng)、穿戴設(shè)備,屬于海量長尾終端市場。這類設(shè)備不需要超高強度算力,但對通用性、功耗、成本要求嚴格,是CPU天然適配領(lǐng)域。

      終端設(shè)備數(shù)量達到百億、千億級別,是CPU行業(yè)最穩(wěn)固的長期基本盤。

      六、核心總結(jié):理性看待AI行情,不要錯過產(chǎn)業(yè)變革機會

      最后把但斌的觀點,給大家濃縮成通俗易懂三句話:

      1、AI產(chǎn)業(yè)分為上下半場,上半場GPU主導(dǎo)訓(xùn)練算力,下半場CPU主導(dǎo)推理與全域應(yīng)用;

      2、GPU產(chǎn)能、場景存在硬性天花板,CPU生態(tài)覆蓋面更廣、產(chǎn)業(yè)體量更大,未來幾年產(chǎn)值增長大概率超越GPU;

      3、現(xiàn)階段市場資金扎堆GPU,CPU處于估值冷靜期,或是長期布局的不錯窗口期。

      AI屬于百年難得一遇的科技產(chǎn)業(yè)變革,沒必要死磕單一熱門方向。投資永遠賺的是認知差,別人扎堆狂熱的時候保持理性,別人忽視冷門優(yōu)質(zhì)賽道的時候耐心潛伏,才是長久穩(wěn)健的交易方式。

      寫在最后(鄭重風(fēng)險提示)

      本文所有內(nèi)容,僅為公開行業(yè)觀點客觀整理、邏輯科普,不構(gòu)成任何投資建議。投資者據(jù)此買賣,風(fēng)險自擔(dān)。A股市場波動較大,半導(dǎo)體行業(yè)存在技術(shù)迭代、行業(yè)周期、宏觀波動等多重風(fēng)險,所有操作請結(jié)合個人風(fēng)險承受能力,理性投資、嚴控倉位。

      最后問一下各位股友:

      現(xiàn)階段你更看好GPU短期熱度行情,還是CPU長期產(chǎn)業(yè)邏輯?你之前有沒有留意過被低估的CPU產(chǎn)業(yè)鏈?

      歡迎評論區(qū)留言交流,大家一起理性探討、互相學(xué)習(xí)。

      聲明:取材網(wǎng)絡(luò)、謹慎鑒別

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