AI算力深度报告:计算、网络、存储持续升级,AI算力行业投资建议(摘要)54页!

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一、报告核心内容提要

1、GPU核心：GB300计算能力大幅提升，Rubin预期乐观

B300基于BlackwellUltra架构，采用TSMC4NP工艺与CoWoS-L封装，FP4浮点算力可达15PFLOPS，是B200的1.5倍。GB300搭载288GB的HBM3E显存。VeraRubinNVL144性能是GB300NVL72的3.3倍。RubinUltraNVL576性能较GB300NVL72提升14倍，内存是GB300的8倍。FY2026Q2，英伟达营收467亿美元，同比+56%。
2、服务器细节拆分：主板从HGX到MGX，RubinUltraNVL576架构升级

GB300NVL72系统由18个计算托盘和9个交换机托盘组成，搭载72颗BlackwellUltraGPU与36颗GraceCPU。与Hopper相比，GB300NVL72的AI工厂总体产出性能最多提升50倍的潜力。

GB300NVL72集成ConnectX-8网卡与BlueField-3DPU。RubinUltraNVL576将于2027年推出，采用Kyber架构，大幅提升机架密度。
3、网络：CPO取代可插拔光模块，Rubin实现超高速互联

CPO将硅光子器件与ASIC封装，取代传统的可插拔光模块，与传统网络相比，提升能效3.5倍、部署速度1.3倍。

Quantum-X和Spectrum-X交换机减少了对传统光收发器的依赖，为超大规模人工智能工厂提供高达400Tbps的吞吐量。Rubin将采用NVLink6.0技术，速度翻倍至3.6TB/s。NVLinkFusion向第三方开放互联生态，支持异构芯片协同。

新一代NVSwitch7.0扩展至576颗GPU互联，实现非阻塞通信，实现更大规模的GPU互联。
4、HBM：HBM4预计2026年实现量产，SK海力士主导HBM市场

2025年3月，SK海力士率先向主要客户交付了全球首款12层堆叠HBM4样品。三星已准备在2025年7月底前向AMD和英伟达等客户提供HBM4样品。

美光在其AI内存产品组合中展示了下一代HBM4的计划，预计将在2026年实现量产。SK海力士已与NVIDIA、微软与博通展开合作，设计客户专属的定制化HBM芯片。
5、冷板式液冷较为成熟，GB300NVL72采用全液冷方案

GB300采用了独立液冷板设计，每个芯片配备单独的一进一出液冷板，而非大面积冷板覆盖方式。

液冷技术具备更高散热效率，包括冷板式与浸没式两类，其中冷板式为间接冷却，初始投资中等，运维成本较低，相对成熟，英伟达GB300NVL72采用全液冷设计。
二、英伟达：FY2026Q3营收指引540亿美元左右

Blackwell实现了非凡的跨越式发展——BlackwellUltra的产量正在全速提升，市场需求也异常旺盛。

指引：FY2026Q3，预期营收为540亿美元左右，上下浮动2%。

毛利率：FY2026Q2，GAAP和非GAAP毛利率分别为72.4%和72.7%；指引：FY2026Q3，预期GAAP和非GAAP毛利率预计分别为73.3%和73.5%，分别上下浮动50个基准点。



三、英伟达整机：HGX到MGX计算平台，服务器整机到系统形态

服务器制造级别可分为Level1-Level12。Level1为零部件制造，Level6为主板集成，通常为ODM发货“服务器准系统”时提供的。

Level10为完整服务器组装和测试，能够达到10级制造水平的制造商将提供有效的服务器解决方案。Level11-12级可将多台服务器联网作为机架级甚至多机架级解决方案。



四、NVL72组装模式：计算能力、内存容量实现提升

GB300NVL72对比GB200NVL72ü计算性能：密集FP4计算提升至1.5倍，INT8计算几乎被淘汰:GB200提供360P（INT8稀疏计算），而GB300则降至仅23P（INT8密集计算）。

ü内存配置：HBM内存(容量增加1.5倍，带宽保持为每个GPU8TB/s)。

GB200:72个GPUx192GB=总计13.8TB。GB300:72个GPUx288GB=总计20.7TB。ü互联网技术：内置全新的ConnectX-8网卡，替代了之前的ConnectX-7，同时光模块带宽从800G升级到了1.6T，这一改进显著提升了数据传输速度和网络带宽。



五、HBM市场：预计制造难度更高的HBM4溢价幅度将突破30%

HBM（HighBandwidthMemory）：是一款新型的CPU/GPU内存芯片（即“RAM”），是将很多个DDR芯片堆叠在一起后和GPU封装在一起，实现大容量，高位宽的DDR组合阵列。

根据TrendForce最新研究，HBM技术发展受AIServer需求带动，三大原厂积极推进HBM4产品进度。由于HBM4的I/O（输入/输出接口）数增加，复杂的芯片设计使得晶圆面积增加，且部分供应商产品改采逻辑芯片架构以提高性能，皆推升了成本。

据Trendforce数据，鉴于HBM3E刚推出时预计的溢价比例约为20%，预计制造难度更高的HBM4溢价幅度将突破30%。



六、HBM市场：HBM4预计于2026年推出，自2026年起开始量产

HBM4预计规划于2026年推出，预计将在2026年第二季度量产。

HBM迭代快速，预计HBM3E将占据2025年出货份额超过90%，2026年HBM4将开始渗透入市场，供货商预计2026年第二季度量产。随着客户对运算效能要求的提升，在堆栈的层数上，HBM4除了现有的12hi外，也将再往16hi发展。HBM412hi产品将于2026年推出；

而16hi产品则预计于2027年问世。此外，受到规格更往高速发展带动，将首次看到HBM最底层的Logicdie采用12nm制程wafer，该部分将由晶圆代工厂提供，使得单颗HBM产品需要结合晶圆代工厂与存储器厂的合作。



七、HBM：预计2025年三星产能领先，SK海力士市占超50%主导HBM市场

以HBM产能来看，三星、SK海力士（SKhynix）至2025年底的HBM产能规划较为积极，三星HBM总产能至年底将达约170K（含TSV）；SK海力士约150K，但产能会依据验证进度与客户订单持续而有变化。

CounterpointResearch表示，SK海力士扩大了其在HBM领域的领先地位，第一季度市场份额达到70%。

TrendForce预测，今年SK海力士的HBM市场份额将保持在50%以上，三星的份额将降至30%以下，美光科技的份额将升至近20%。



八、HBM： KAIST发布技术演进路线，展望未来发展方向

2025年6月，韩国国家级研究机构——韩国科学技术院（KAIST）发布HBM相关论文，详细介绍了HBM技术到2038年的演进，展示了带宽、容量、I/O宽度和散热性能的提升。

该路线图涵盖了从HBM4到HBM8的技术发展，涵盖了封装、3D堆叠、以内存为中心的嵌入式NAND存储架构，甚至还有基于机器学习的功耗控制方法。HBM性能参数全面跃升：容量、功耗、带宽与接口技术持续突破。

在容量方面，预计单堆栈容量将从HBM4的288-348GB跃升至HBM8的5,120-6,144GB；功耗管理上，单堆栈功耗将随性能提升从75W(HBM4)增至180W(HBM8)，并配套机器学习动态调频技术；带宽性能方面，预计2026年至2038年间，内存带宽将从2TB/s增长到64TB/s，数据传输速率将从8GT/s提升到32GT/s。

每个HBM封装的I/O宽度也将从目前HBM3E的1,024位接口增加到HBM4的2,048位，之后将一路提升到HBM4的16,384位。



九、2026年GPU液冷市场有望达800亿元

GB200/GB300出货量的扩大使液冷渗透率不断提升，液冷市场空间大开。TrendForce预估今年BlackwellGPU将占NVIDIA高阶GPU出货比例80%以上，随着GB200/GB300出货的扩大，液冷散热方案在高阶AI芯片的采用率正持续升高。

按照单机柜液冷价值量70万元计算，假设明年出货10-12万个机柜，预计仅GPU液冷市场就有望达800亿。以GlobalMarketInsights2024年规模数据65亿美元为基准，2025-2026年CAGR约为30%。

非GPU/CPU部分也存在散热需求，整体制造成本有望显著提高。根据热管理行家公众号，英伟达计划2027年推出的RubinUltraNVL576——600kW等级的Kyber机架，将彻底摒弃风冷，实现100%液冷，并采用计算刀片（computeblade）。



来源：国海证券；需要报告全文可联系客服。

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