如果你不知道如何投资芯片业？lg...

想象一下，AI数据中心就像一辆高性能引擎，芯片就是里面的活塞。价值链分成“机架内部”（计算密集型组件）和“机架外部”（基础设施支撑）。内部是GPU、内存、网络这些AI训练的明星；外部则是电源、冷却和制造工具，让整个系统高效运转。

芯片投资的关键环节：

• 芯片设计与IP：那些为AI负载量身定制架构的创新者。

• 制造与封装：代工厂和组装商，负责规模化生产。

• 内存与网络：高带宽数据通道的幕后英雄。

• 设备与测试：造更好芯片的“镐与铲”。

于是就有了TSMC给NVIDIA代工，SK Hynix供HBM内存，ASML的EUV机器让一切成真。哪一环出岔子（比如地缘政治闹腾）都会牵一发而动全身。

整体逻辑：价值链从上游（设计和IP）到中游（制造和组件）再到下游（集成和测试），反映AI数据中心的硬件依赖性。Inside the Rack部分聚焦计算密集型组件，直接支持AI训练和推理；Outside the Rack部分处理能源效率和基础设施，支持大规模部署。

• Inside the Rack（机架内部）：

  • Chip Design and IP（芯片设计和知识产权）：涉及核心处理器和架构设计，包括ARM架构、GPU/CPU设计，以及云服务商的定制芯片。关键公司：ARM、NVIDIA、AMD、Intel、AWS（Amazon）、Microsoft、Broadcom、Marvell。

  • Packaging（封装）：先进封装技术（如2.5D/3D封装）以集成多芯片模块。关键公司：TSMC、Intel、Amkor、ASE。

  • HBM Memory（高带宽内存）：专为AI优化的高速内存。关键公司：Samsung、SK Hynix。

  • Integrators（集成商）：组装服务器和系统。关键公司：Supermicro、Dell。

  • Components（组件）：基础半导体组件。关键公司：TSMC、Intel、Samsung。

  • Manufacturing（制造）：晶圆代工和组装。关键公司：TSMC、Intel、Samsung。

  • Networking（网络）：数据中心内部高速互联。关键公司：NVIDIA、Broadcom、Marvell、Arista、Delta Electronics。

• Outside the Rack（机架外部）：

• Power and Thermal Management（电源和热管理）：确保高效能源和冷却。关键公司：Eaton、Schneider Electric、Vertiv、nVent、ABB、Constellation Energy、Siemens、Trane Technologies、Emerson、Carrier。

• Manufacturing Equipment（制造设备）：半导体生产工具。关键公司：ASML、Lam Research、KLA、Applied Materials。

• Test and Measurement（测试和测量）：验证芯片和系统性能。关键公司：Teradyne、Advantest。