1、英特尔AMD大涨原因解析
·英特尔大涨核心逻辑：英特尔股价大涨主要源于18A制程按期量产，这一事件具有标志性意义：其一，该制程对标台积电N2，预计2026年下半年由苹果首发，而英特尔领先约半年实现量产，系历史首次在先进制程节点上领先台积电；其二，英特尔选择在PC产品Pencil Lake上首发18A，全球PC年销量达2.5-2.7亿台，英特尔占据1亿多部份额，初期就能实现大几百万至上千万颗的产量，证明18A良率至少达75%-80%，足以满足大规模量产需求，借此向潜在代工客户传递自身制程能力的信心，为拓展代工业务奠定基础。不过英特尔存在业务隐忧，2024年底推出第六代可扩展至强后，其服务器业务份额持续下滑，当前PC业务在市场份额、销售额及客户接受度上均显著强于服务器业务。
·AMD大涨核心逻辑：AMD股价大涨核心逻辑在于数据中心业务的强劲表现，其营收结构中数据中心业务为核心增长支柱，服务器CPU（Epic系列）及GPU贡献主要营收。截至2024年Q4，AMD数据中心CPU全球市场份额预估达40%以上，全球Top500、Top100超算中多数客户采用AMD CPU+GPU+智能网卡的全套方案，体现出在超算领域的竞争优势。而AMD GPU虽全球市场份额仅为1%-1.2%，但因英伟达占据九成以上份额，AMD GPU成为北美众多大客户的第二选择，进一步支撑其数据中心业务的增长。
2、服务器CPU缺货情况分析
·缺货的型号与持续周期：当前服务器CPU缺货并非近期突发，主力缺货型号为英特尔第四代、第五代（减一、减二代）可扩展CPU，缺货从2025年Q3末期开始显现，至今无明显改善，预计将持续至2026年Q2，市场拿货货期将近20周或20多周；英特尔最新第六代CPU供应无明显紧张。AMD缺货情况相对有限，从2025年Q4起仅第四代、第五代中不超过六七个型号存在缺货，未出现全系列缺货，整体供应较为稳定。若客户因旧制程CPU缺货切换至第六代CPU，还需升级操作系统基线版本，重新测试上层应用，过程漫长且繁琐。
·缺货的核心驱动原因：英特尔第四代、第五代CPU缺货的核心原因是供需错配：a.2024年底发布的英特尔第六代CPU因采用PCIe 5.0标准，导致服务器整机成本上升，且分为两个子系列需研发两款主板适配，客户接受度低，2025年全年渗透率低于市场预期；b.2025年全球经济疲软，客户更多资金投向GPU服务器，这类服务器算力主要由GPU提供，对CPU代际要求低，导致第四代、第五代CPU需求猛增，远超2024年底至2025年初的产能规划。以戴尔为例，2025年九十月份其申请翻倍采购旧制程CPU，英特尔仅能额外满足50%-60%，货期长达3-5个月，浪潮、华三等国内外厂商均面临类似供需缺口问题。
3、CPU及服务器涨价解读
·官方定价与终端涨价差异：针对CPU及服务器涨价问题，英特尔2026年至今未发布CPU涨价通知，也未进行官方提价；2025年第四季度及2026年第一季度，仍对多数厂商提供CPU特价、方定、软配等支持，大型项目仍可向英特尔或AMD申请特价政策。终端市场服务器整机涨价并非源于CPU官方定价上调，核心驱动因素主要包括两方面：一是内存、硬盘等存储介质涨价；二是OEM、ODM厂商结合当前市场需求紧缺及自身供货量有限的情况，统一上调整机出货的最低利润要求。2025年Q4至2026年Q1，国内主流服务器厂商整机利润要求上涨30%-40%。
·市场囤货与涨价传导：服务器整机涨价是产业传导的结果，与市场囤货行为密切相关。2025年第四季度国内服务器厂商销售表现强劲，多数厂商在1.5个月内即完成全年销售任务；客户因2026年上半年有项目交付压力，囤货情绪高涨，部分大型客户已囤足2026年上半年服务器需求。囤货行为进一步放大了涨价效应，而存储介质涨价预计持续至2026年上半年，为服务器价格上涨提供持续性支撑。
4、AI产业制程产能探讨
·GPU对先进制程需求特点：a. GPU与CPU结构及性能要求存在差异：GPU尺寸远大于服务器和PC的CPU，可大幅提升功耗，从早年顶级GPU三四百瓦到如今单颗顶级GPU功耗达700-1000瓦，因此对晶体管密度及功耗控制的要求远低于CPU；b. 台积电先进制程供应优先级明确，GPU制程选择逻辑清晰：台积电最先进制程优先保障第一大客户苹果的手机、笔记本产品，其次满足AMD、英特尔的PC处理器需求；英伟达的B200/B300及未来的Viva等旗舰GPU，因对晶体管密度和功耗控制要求不高，采用台积电减一代或减一代增强版制程即可满足需求；c. AI算力扩展核心制约因素并非产能：GPU代工产能无明显缺口，当前AI算力市场进一步扩大的主要限制因素是电力供应。
5、Agent趋势下端侧算力分析
·机器人产业算力需求结构：在Agent大趋势下，自主决策特性使逻辑运算需求有所增加。从机器人产业算力布局看，主流模式是依托云端完成核心模型训练，国内宇树、优必选等多数企业均采用该模式，模型训练主要依赖云端数据中心（含政府支持或企业自建的大型数据采集中心），训练得到可用模型后，再将其蒸馏压缩至机器人、AGV小车等端侧设备。端侧仅需对触手、关节、摄像头、红外等部件完成感知、接口交互及实时环境判断，且端侧所处环境相对封闭简单，因此端侧算力需求远低于云端训练阶段。
·端侧芯片制程要求：机器人、AGV小车等端侧设备搭载的芯片无需采用2纳米、1.8纳米（18A）这类先进制程，减一至减三代的成熟制程已能充分满足需求。当前行业竞争尚未延伸至芯片制程、功耗及芯片尺寸层面，核心集中在机器人的动作、仿真、灵活性以及肩、手、腿等关节表现等外部硬件维度，暂未涉及芯片算力、吞吐等参数的对标竞争。
6、市场核心观点总结
·缺货涨价本质总结：当前AGI实际销量远低于市场热度，端侧算力需求并不高。IT市场中的存储（内存、硬盘）涨价及CPU缺货，核心并非需求大幅拉动：全球服务器需求仅个位数增长，并未达到两位数增长的市场预期；艾力森于2025年10月预测，2026年第一季度服务器销售或因成本大幅增长出现下滑，且2025年第四季度全球PC销售已同比下滑。其中，存储涨价是NAND三大家联手操作的市场行为；CPU缺货则源于英特尔、AMD等厂商年初需求预测与实际交付情况存在较大差距。
·AI服务器增长与中国市场：全球AI服务器（包括GPU服务器）预计2026年将持续增长，涨幅约20%-30%。但中国市场属于特例，GPU市场的相关预测准确性相对较低：2026年国内可销售的GPU产品仍不明确，若仅依靠信创GPU来满足市场需求，一方面会存在较大的算力缺口；另一方面，客户接受国产GPU及对应的生态体系，需要付出非常高的学习成本与较长的适应时间。相比之下，全球GPU市场增长趋势明确，将保持持续扩张态势。
Q&A
Q: 服务器CPU缺货的原因是否并非台积电产能问题，而是与OEM厂商适配相关？
A: 英特尔CPU销售采用OEM厂商年初或上一年底报送全年采购计划的模式。2024年底，OEM厂商与英特尔均基于第六代CPU会有较快市场接受率的假设，规划第四、五代CPU的产能及采购量。2025年，受全球经济不佳及客户更多投资GPU服务器影响，客户大量采购第四、五代CPU，导致2024年底至2025年初规划的第四、五代CPU产能及采购量不足，OEM厂商需追加订单。例如戴尔2025年九十月希望翻倍采购第四、五代CPU，但英特尔仅能提供50%-60%的增量，交货期3-5个月。综上，缺货原因并非台积电产能问题，也非与OEM厂商适配相关，而是市场实际消耗与年初预期存在较大缺口。
Q: 英特尔及AMD CPU相关涨价的大致幅度如何？
A: 英特尔及AMD未向OEM厂商、ODM厂商及最终大客户发送官方涨价通知，未明确涨价；去年第四季度至今年第一季度，仍为大型厂商提供CPU特价支持，大型项目可申请特价。市场感知的涨价主要来自服务器整机中内存、硬盘等存储介质的涨价，以及OEM/ODM厂商因市场需求紧缺、供货量有限而调整整机价格，国内几大服务器厂商去年第四季度至今年第一季度整机最低利润要求较之前上涨约30%-40%。
Q: AI产业中，英伟达、AMD、英特尔等厂商争夺两纳米、三纳米先进制程，未来是否会存在产能缺口？
A: AI产业中，GPU尺寸大于CPU，单卡功耗可达到700-1000瓦，倒逼整机厂商采用液冷等散热方案。由于GPU对晶体管密度及功耗控制的要求低于CPU，英伟达最先进的GPU无需使用台积电最先进制程，可通过减一代或减一代增强版满足需求。台积电最先进制程优先保障苹果手机/笔记本、AMD PC处理器、英特尔代工PC处理器的需求，GPU代工产能不存在大问题。当前AI算力基础市场的最大制约因素是电力，而非产能。
Q: 在agent大趋势下，自主决策导致逻辑运算需求大幅增加，对此有何看法？
A: 机器人产业普遍采用云端训练+端侧压缩模式，模型训练在云端完成，蒸馏压缩后端侧仅需处理感知、接口及封闭简单环境的实时判断，对算力需求远小于训练环节；端侧设备所需芯片无需最先进制程，减一至三代制程已足够，当前行业竞争聚焦于动作、仿真、灵活性等外部硬件层面，尚未涉及芯片制程、尺寸及功耗的内卷。
Q: 今天的主要观点是什么？
A: AGI的AI实际销量远低于市场热度，端侧算力要求不高；省级、国家级素材中心对算力需求较高，核心是原始数据来源。IT市场存储涨价、CPU缺货，需求拉动因素小——ITC预测市场需求为个位数增长，艾力森10月份预测2026年第一季度服务器销售或因成本大幅增长下滑，2025年第四季度PC销售已同比下滑；存储涨价是NAND三大家联手操作的结果，CPU缺货源于英特尔、AMD等厂商年初预测与实际交付的较大差距。AI算力方面，GPU服务器、AI服务器明年全球预计持续上涨，幅度约20%-30%；中国市场特殊，今年GPU可销售产品不明确，若仅依赖信创GPU满足需求将存在较大算力缺口，且客户接受国产GPU及生态需较高学习成本，国内市场预测不准确，但全球GPU市场会持续增长。
