AI

通过全面的行业分析，深入了解人工智能领域的前沿洞察与发展趋势。及时掌握塑造 AI 未来发展的市场动态、新兴技术与竞争策略。我们覆盖从芯片、云计算到应用的完整 AI 生态系统，重点分析推动 AI 增长的关键因素及其未来几年的商业化潜力。通过数据驱动的研究与针对行业决策者的可执行建议，为企业决策提供有力支持。

"AI" Data and Research

每一美元的 AI 投入，都始于晶圆，终于 Token。

我们追踪整条价值链：晶圆代工产能与 CoWoS 产能、计算芯片、HBM、光器件、服务器、机架、基础设施支出、AI Token 需求，直至各类应用场景的经济性——全部纳入一个相互关联的数据集进行建模，每季度更新，并由分析师对每一层进行深度解读。

1. 晶圆代工与封装
决定上限的是产能，而非需求。我们基于每家 AI 计算芯片厂商的路线图，自下而上测算晶圆消耗量，再与制程节点及封装产能进行交叉核对。
- 按芯片厂商及制程节点划分的晶圆出货量
- 按厂商划分的 CoWoS-S/R/L、EMIB-T 等产能分配
- 良率、产能利用率及代工厂与芯片厂商路线图
- TSMC、Samsung 与 Intel Foundry 的代工产能分配
深入了解 · 晶圆代工服务

1. 晶圆代工与封装

决定上限的是产能，而非需求。我们基于每家 AI 计算芯片厂商的路线图，自下而上测算晶圆消耗量，再与制程节点及封装产能进行交叉核对。

按芯片厂商及制程节点划分的晶圆出货量
按厂商划分的 CoWoS-S/R/L、EMIB-T 等产能分配
良率、产能利用率及代工厂与芯片厂商路线图
TSMC、Samsung 与 Intel Foundry 的代工产能分配

深入了解 · 晶圆代工服务

每一层内容均按季度或半年度提供两种形式：一是可灵活切分的定量追踪数据与预测，二是深入的定性分析。订阅用户可同时获得两者，因此每一次出货量修正都附带其背后的原因。

我们解答的问题

供给与产能

晶圆与封装产能是否充足、利用率趋势是否足够强劲，能够支撑已公布的 AI 计算路线图？若不能，谁会首先受到挤压？
晶圆产能与先进封装产能如何在各厂商之间分配，每个季度又如何变化？
晶圆价格走势如何？未来的代工制程节点与技术路线图如何演进？
按供应商划分，LPDDR 与 HBM 等不同技术的存储器分配、价格及产能趋势如何？

算力与竞争

需求在商用 GPU 与超大规模云厂商定制 ASIC 之间如何分配，结构变化速度有多快？
哪些定制芯片项目正在实现量产，哪些正在悄然延期？

每机架价值量

每个加速器、服务器及机架中存储器、光器件、电源与散热的价值量是多少？趋势如何？
液冷取代风冷的速度有多快，谁将获取其中的价值？主要趋势有哪些？
一个 AI 机架逐层的成本是多少，哪个环节受零部件价格波动影响最大？

电力与互连

在固定功耗预算内可以提供多少算力，其价值几何？
NVIDIA、AMD、Google 等厂商的机架级能力与部署情况相比如何？
纵向扩展、横向扩展与跨域扩展（Scale-across）将如何从铜互连向光互连技术演进？

需求与商业化

CSP 的资本支出在自研芯片与商用芯片之间如何分配？
当前的 Token 经济性能否支撑已承诺的资本支出？利用率低于何种水平时投资逻辑将不再成立？
Token 需求是否正在超过 Token 生成能力？
推理与训练之间的 Token 经济如何变化？
哪些是领先的 AI 城市？主权 AI 是否正在兴起？谁在胜出，谁处于领先？

Latest Research

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2026年10月21日