浦银国际证券_全球科技：Agentic Era系列一：智能体AI浪潮已至，CPU与IC载板迎来非线性跃迁_20260703.pdf

浦银国际证券2026-07-03查看原文

摘要

1浦银国际发布Agentic AI系列首篇研报，指出智能体AI浪潮推动CPU与GPU配比从1:8向1:1收敛，测算全球CPU TAM弹性超两倍，IC载板进入涨价超级周期。

2行业评级“超配”。

3首次覆盖深南电路（002916.CH）和兴森科技（002436.CH）给予“买入”评级，目标价分别为600元和61元；

4深南电路为首选股。

5ARM.US给予“买入”评级，目标价397美元；

6AMD.US给予“持有”评级，目标价574美元。

文本

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2026年7月2日

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Agentic Era系列一：智能体AI浪潮已至， CPU与IC载板迎来非线性跃迁

超配

首次覆盖

随着 Agentic AI 加速发展，AI产业范式从“训练”与“推理”向“代理式”切换，推动 Token（词元）消耗量指数级提升，显著抬升 CPU 在 AI 系统中的价值。受此驱动，AI服务器 CPU 与 GPU 配比正从过去的1:8收敛至1:1、甚至更低，我们测算当 CPU 与 GPU 的配比从1:4提升到1.5:1时，这会为全球 CPU 总可触达市场规模（TAM）增长带来超两倍弹性。与此同时，服务器 CPU 的爆发与先进封装的规格质变，叠加 IC 载板上游材料市场格局的高度集中与产能供需的结构性失衡，也直接带动 IC 载板行业进入涨价超级周期。因此，我们重申对 Agentic AI 带动下的 CPU 及 IC 载板行业的“超配”评级。首次覆盖安谋控股（ARM.US）、深南电路（002916.CH）、兴森科技（002436.CH），均给予“买入”评级；恢复覆盖超威半导体（AMD.US），给予“持有”评级。深南电路（002916.CH）是我们在 CPU 及 IC 载板行业的首选股。

陈耀波（首席科技硬件分析师）

elvis_chen@spdbi.com

(852) 28086435

苏聪（科技分析师）

louise_su@spdbi.com

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(852) 28086442

欢迎关注浦银国际研究

Agentic AI Era系列一：智能体AI浪潮已至，CPU与IC载板迎来非线性跃迁

Agentic AI渗透加快，开启CPU与IC载板超级周期：2026年Agentic AI加速发展，带动生产效率进一步提升，全球算力进入以“执行”为核心的代理时代。AI算力关注点逐步从GPU依赖转向“GPU+CPU”双协同。CPU角色的转变和在AgenticAI时代的地位提升，带来了需求的增加与产品角色的重构。与此同时，作为与CPU出货量存在1:1刚性需求映射的IC载板，面对CPU需求的爆发式增长和先进封装的规格提升，在产能约束下享受到涨价超级周期红利。因此，我们强烈看好CPU及其上游产业链的增长潜力，给予“超配”评级。ARM（ARM.US）受益于架构升级与AGI CPU双轮驱动，首次覆盖给予“买入”评级。超威半导体（AMD.US）受益于CPU+GPU双轮驱动和Helios全栈平台战略，我们恢复覆盖超威半导体，给予“持有”评级。兴森科技（002436.CH）受益于从PCB样板龙头切入AI服务器赛道，通过载板国产替代进入加速期，首次覆盖给予“买入”评级。深南电路（002916.CH）受益于BT载板与FCBGA载板的双重“顺风破局时刻”，首次覆盖给予“买入”评级。深南电路是我们在CPU及IC载板行业的首选股。

Agentic AI时代CPU核心价值凸显，ARM或长期红利最大，AMD短期受益：AgenticAI时代，AI角色从“对话工具”转变为“任务执行者”，Agents在数量、任务频率、单次复杂度上都得到扩展，带动人类在线活动时间延长，实现了人类注意力及能力边界的扩展，进而推动Token消耗量的指数级跃迁。伴随这一变化，CPU也凭借其在复杂逻辑、低延迟和多任务调度上的固有优势，从早期辅助角色升级为现在的控制平面和编排中枢，其在代理任务中的工作量迎来爆发式增长。根据各主流厂商的业绩指引，AI Agent推动的服务器CPU需求呈结构性放量增长，并为CPU总可触达市场规模（TAM）带来巨大弹性。根据我们的测算，当CPU与GPU的配比从1:4提升到1.5:1时，全球CPU TAM增长或超2倍。我们认为短期内AMD凭借x86生态、产品兑现能力和市场份额的快速增长，更有望率先受益；长期看，ARM依托其架构特点、商业模式升级和生态布局，具备更强的增量弹性。

服务器CPU的爆发打开IC载板结构性投资机遇：AgenticAI对IC载板的影响呈现逐层放大的乘数效应：首先，AgenticAI推动GPU与CPU配比从8:1走向1:1，直接拉动CPU出货量增长，并等比例带动对ABF载板的需求；其次，AI对CPU性能要求的提升也直接驱动了载板层数和面积的增加，进而带来更多对铜箔与ABF薄膜等材料的消耗，并推高了载板的单位成本；最后，上游材料ABF薄膜产能扩张受限及高端载板本身产线建设周期较长的刚性约束，导致ABF载板的市场供需日趋紧张，并促使IC载板行业从“消费电子周期”转向“AI算力超级周期”，从而为头部载板厂商带来量价齐升的良机。

投资风险：全球宏观经济波动导致企业AI资本开支增长不及预期，进而影响算力基建扩张速度；AI大模型演进及生态发展速度不及预期导致 Agent渗透率滞后，制约其对高性能CPU及上游零部件的需求放量；上游关键材料（如ABF薄膜等）的供给短缺或受制于资本、地缘政治因素，亦可能对产业链企业的业绩释放带来压力。

陈耀波

首席科技硬件分析师

elvis_chen@spdbi.com

(852) 28086435

苏聪

科技分析师

浦银国际

louise_su@spdbi.com

(852) 28086442

2026年7月2日

安谋控股

(ARM.US)

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目标价（美元）

397

潜在升幅/降幅

+16%

目前股价（美元）

343.6

超威半导体

持有

(AMD.US)

目标价（美元）

574

潜在升幅/降幅

+6%

目前股价（美元）

539.5

深南电路

(002916.CH)

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目标价（人民币）

600

潜在升幅/降幅

+31%

目前股价（人民币）

457.9

兴森科技

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(002436.CH)

目标价（人民币） 61

潜在升幅/降幅 +20%

目前股价（人民币） 51.0

注：美股股价截至2026年6月29日收盘，A股

资料来源：Bloomberg、浦银国际

Agentic AI Era系列一：智能体AI浪潮已至，CPU与IC载板迎来非线性跃迁

人类社会对计算能力的需求尚未充分发掘

2025年是AgenticAI兴起之年，2026年AgenticAI迎来加速发展期。随着推理模型的日渐成熟、主流AI Agent开发平台和框架的兴起，AgenticAI在 2025年开始经历从“Copilot”向“Autopilot”的范式切换。2025年11月奥地利开发者Peter Steinberger发布开源AI智能体项目OpenClaw；2026年1- 2月OpenClaw在GitHub迅速走红；3月“养虾潮”席卷中国（从专业技术极客到普通民众都排队部署开源AI智能体OpenClaw，让AI接管电脑自主处理任务的一种现象级AI应用热潮），OpenClaw的出现和火爆，推动AI从 “对话式”走向“执行”，从工具转变为“Coworker”，并带动Token消耗的进一步放量。

根据OpenRouter平台调用数据，顶尖文本大模型的周度Token调用量从 2025年7月7日的2.37T抬升到2026年6月22日的46.7T（19倍+）。根据国家数据局相关负责人在国新办新闻发布会上的介绍，中国日均Token调用量2024年初为1000亿，到2025年底跃升至100万亿，2026年3月已突破140万亿，两年增长超千倍。根据火山引擎披露的数据，自2024年5月发布以来，豆包日均Token调用量从首次披露的1200亿已经迅速提升到 2026年6月180万亿（仅从2025年底到今年6月，其日均Token调用量就增长至原来的三倍以上），两年增长了1500倍。

图表 1: 2026年初 OpenClaw 在 GitHub 上出现现象级爆火

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注：原贴发布于2026年3月26日，展示了OpenClaw短期内从默默无闻到垂直暴涨20万+stars，快速超过经历十几年积累的Linux和挑战Meta的React；

资料来源：GitHub、X、浦银国际

图表2：过去一年OpenRouter主流文本模型的周度使用情况变化

![](page=3,bbox=[999, 1803, 1817, 2322])

注：数据截至2026年6月29日起那周资料来源：OpenRouter、浦银国际

![](page=3,bbox=[1684, 2612, 1861, 2666])

图表3：字节跳动豆包大模型发布以来日均Token调用量变化情况

![](page=4,bbox=[157, 367, 941, 893])

图表4：中国日均Token调用量变化情况

资料来源：字节跳动火山引擎原动力大会、字节跳动发布会、浦银国际

![](page=4,bbox=[1018, 371, 1792, 897])

资料来源：国家数据局、浦银国际

此外，作为长期持续降价的通缩型产品，算力也开始出现“预付锁单”模式。美东时间5月19日，OpenAI推出名为“Guaranteed Capacity”（保障算力）的新产品，主要为企业客户提供限量的1-3年的算力使用协议，年限越长折扣越大。相较于上游锁定供应链资源的长协机制（LTA），OpenAI作为大模型公司，首次在需求侧推出这种算力订阅产品，本质上反映出下游客户对算力确定性的需求刚性。

未来Token需求预计将随着Agent数量和任务执行量的激增而进一步爆发。根据IDC发布的预测，全球企业活跃Agent数量将从2025年的约2860万大幅增长到2030年的22亿（年复合增长率139%）；Agents的年执行任务次数将从2025年的440亿次暴涨到2030年的415万亿次（年复合增长率 524%）；同时Token的年消耗量也将从2025年的0.0005PetaTokens暴增至 2030年的152,667PetaTokens（年复合增长率3418%）。

类似的，黄仁勋在2026年5月的戴尔科技大会上强调未来世界上将出现数十亿的AI agents，它们可以实现全天候且快速地使用工具（类似人类使用电脑），且每个人类可能拥有上百个数字代理同时工作，因此生产力曲线将发生非线性的跃迁，AI gents对Token及Token背后的算力需求也将迎来指数级的跃迁。

![](page=4,bbox=[1684, 2612, 1861, 2666])

图表 5：IDC对2025-2030年全球企业活跃 Agent关键数据预测

![](page=5,bbox=[226, 343, 722, 991])

![](page=5,bbox=[728, 342, 1220, 988])

资料来源：IDC、浦银国际

![](page=5,bbox=[1229, 347, 1788, 990])

综上，AgenticAI渗透率仍在持续提升，企业及个人借助Agents协作和执行任务的需求在不断放大，Agents数量和执行任务次数逐步上升，执行单次任务的复杂度和深度也在逐步深化，最终将带动人类进一步拓展在线活动的时长，拓展人类个体注意力及能力的边界，从而推动Token消耗指数级提升。当前人类对算力需求的探索仍处于早期阶段。

![](page=5,bbox=[1684, 2612, 1860, 2666])

AI应用范式切换，驱动CPU开启超级周期

AI算力需求经历三次范式跃迁：训练——推理——代理。1. 训练时代（2020-2023年），AI产业重心是通过海量数据喂养和万亿参数更新，训练出更强大的基础模型，涉及高吞吐、大批量、超高并发的矩阵运算工作负载。这一阶段极度依赖GPU并行性能，CPU仅作为辅助调度。2. 推理时代（2023- 2025）随着ChatGPT的爆发而开启，此时重心已经转向如何高效、低延迟地为用户提供实时智能推理服务（即使用已训练模型对新数据做预测），使用场景也开始多样化（RAG、多轮交互、API对接等），此时需要CPU承担一系列前处理与后处理任务，从而协助提升GPU的利用率，保障整个系统的效率。3. 代理时代（2025-至今），与此前的问答式推理不同，更多是人类给定目标后由Agent实现自主任务规划、工具调用、多步任务执行和结果验证与迭代，强调长记忆和多智能体协同，高度依赖CPU支持海量分支、长链路的通用计算任务。CPU已经成为AgenticAI阶段智能体系统的核心中枢。

图表6：训练推理代理三阶段演化对比

对比维度

训练阶段(2020-2023)

推理阶段(2023-2025)

代理阶段(2025-现在)

主要任务

在有限时间和成本内最大化模型收敛与参数优化,高效学习数据

把已训练好的模型,低成本、低延迟、高并发地服务于海量用户与业务

让AI能够自主完成多步多任务执行,实现“目标驱动任务闭环”

价值侧重

关注模型能力:参数量、架构、数据质量、收敛效果

关注服务效率:延迟、Token效率、Token成本等

关注任务完成率:人工干预频率、流程周期、流程效率提升等

工作负载

前向+反向+权重更新,大批量、高度可并行的矩阵运算、高吞吐优先但单步延迟不敏感、运行时间长

单次前向传播(无需反向传播or权重更新)、高并发、多请求、低延迟、模型已固定、运行时长短

多步推理+工具调用+反馈修正闭环、长上下文+持久记忆、多智能体协同、任务链长、流程复杂

典型场景

大模型预训练、模型微调、新模型架构研究与验证

客服Chatbot、代码助手、实时对话、语音助手

自动客户支持、自动订单处、自动软件开发

Token消耗

仅训练数据处理

单轮推理,1xToken

多轮代理工作流,5-30xToken

CPU工作占比

5-20%

15-50%

70-90%

GPU角色

绝对核心

重要推理引擎,但不是唯一选择,CPU/NPU/ASIC在部分场景可替代

仍为核心推理引擎,CPU成为核心瓶颈

CPU角色

负责数据加载、预处理、参数同步等,计算任务次要,必要但不稀缺

配合GPU进行任务调度、利用率优化,承担部分简单推理任务

任务编排的核心,从宿主层升级为控制平面和编排中枢

CPU与GPU配比趋势

1:8

1:4(1:2)

1:1或更高

资料来源：Intel及AMD等业绩会、Gartner、渠道调研、浦银国际整理

![](page=6,bbox=[1684, 2612, 1861, 2666])

CPU和GPU在设计取向和工作负载上天然有差异。CPU的设计目标是让单个线程尽快完成复杂、串行、控制流密集的任务，关注的是单核性能、低延迟和通用性，在晶体管分配上更侧重缓存和控制。其核心是用复杂控制逻辑和大缓存来换取低延迟和通用性，因此更擅长处理串行任务、控制流密集型、低延迟敏感型和多样型的任务，这与AgenticAI时代的工作负载特征（多步推理+工具调用、长上下文+持续记忆、多智能体协同和复杂的控制流与逻辑调度）比较契合。相比之下，GPU的设计目标是让海量并行线程同时执行同一套简单计算，最大化总吞吐量，关注的是并行度、吞吐量和高带宽，在晶体管分配上明显向计算单元倾斜，核心是用海量简单核心和高带宽换取极致吞吐和并行计算能力，因此更擅长处理高度并行、计算密集、吞吐量优先和数据同构的任务。因此，虽然在AgenticAI时代GPU仍然是推理算子主力，但是整体系统的吞吐会受限于CPU的调度能力、任务的划分和数据流的管理能力。

图表7：CPU与GPU对比

对比维度

CPU

GPU

设计目标

让单个线程尽快完成复杂、串行、控制流密集的任务

让海量并行线程同时执行同一套简单计算，最大化总吞吐量

设计理念

少核心（几十个高性能核心）+强单核+复杂控制+大缓存，侧重低延迟+通用性

海量小核心（数千个小型核心）+SIMT（单指令多线程）+高带宽内存+专用矩阵单元，侧重高吞吐+高并行

架构差异

晶体管分配上用大量控制逻辑和缓存支撑复杂、串行、多分支任务

纯计算密集型芯片，把大部分晶体管都设置为计算单元，牺牲控制能力换取极致并行计算

工作负载

擅长处理复杂逻辑、分支、调度、I/O、控制的通用处理器

擅长处理海量简单重复计算、高度并行、数据同构的专用并行处理器

典型负载

操作系统内核、数据库引擎、业务逻辑、Web服务器、工具调用等

AI训练、AI推理、图形渲染、科学计算、视频编解码等

Agentic AI时代角色

任务编排、工具调度、异常处理、权限控制等的总指挥

仍然是核心推理引擎，负责执行CPU下发推理任务

资料来源：Intel官网、CSDN、浦银国际整理

传统推理与AgenticAI对CPU需求的侧重点不同。在传统大模型推理场景下，大模型推理可以划分为三个阶段：模型加载（ModelLoading）、预填充（Prefill）和解码（Decode）。1)加载阶段是推理服务启动的第一步，该阶段中CPU主导将大模型从磁盘“搬进”GPU显存，完成权重加载、量化、编译等工作的初始化。这一步本质上属于I/O密集型任务，CPU的加载效率决定了系统能否快速启动和热切换；2)预填充阶段是从用户发送请求后到模型开始生成并输出第一个Token之前的处理过程，属于计算密集型任务。虽然GPU需要承担主要的矩阵运算，但CPU在此阶段需要负责的分词处理（Tokenization）、格式化、KVcache初始化与安全及合规检查等工作，是前置于GPU任务的。因此，如果CPU处理速度不够快、出现CPUStarvation，就会导致GPU的空闲。3)解码阶段即“模型正在回答”的阶段，属于内存带宽密集型任务，需要从GPU显存中读取整个模型的权重和不断增长的KVcache，CPU在此阶段主要负责采样策略、反分词处理、KV-Cache增量更新、停止条件判断、结果序列化与网络传输等工作。CPU必须跟上GPU的Token生成速度，否则会出现GPU已经生成Token但是CPU来不及处理的现象（即Backpressure）。因此，尽管在传统大模型的推理阶段，CPU也是贯穿全程的决定整个推理服务质量的不可或缺部分。

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图表8：传统大模型推理流程中CPU角色示意图

![](page=8,bbox=[164, 403, 1676, 954])

注：图中的上箭头表示系统发起的操作，是计算阶段的起点，如脚本启动；下箭头表示生成与交付输出。

资料来源：Intel GitHub Pages、浦银国际

而在 Agentic AI 场景下，AI 工作模式的核心改变在于：从“一问一答”的Chatbot交互，转变为“给定目标情况下自主完成一段任务流程闭环”，AI从单纯的“问题回答”升级为“任务完成”的AI Agents。对于用户给出的目标，AI Agent可以自行将其拆分为子任务、自主规划执行路径、调用工具（如API、数据库、搜索引擎等）、获取中间结果、验证输出质量，并在必要时进行多轮迭代修正。在 Agent 由目标驱动的多步执行中，每一步都要重新带上下文、调用工具、更新状态，每次都伴随着 Token 消耗量的放大。CPU不仅需要处理在传统推理任务中负责的分词、上下文管理等任务，还要承担传统推理中不存在的“编排 + 工具执行 + 状态管理 + 决策判断+多智能体协同”CPU密集型任务，其中工具调用（Tool Calling）环节更是CPU专属处理环节。这些因素导致CPU在整个流程中的工作量大幅度增加。知名半导体与AI研究机构SemiAnalysis指出当前的AI Agent Coding工作流中有 $42\%$ 的时间是花在CPU上，用于执行工具调用，例如编辑文件、运行Bash脚本、运行代码检查（lints）等。考虑到当前AgenticAI时代的经济模型是“Dollar per token”，SemiAnalysis认为增加CPU算力才是推动更多Token生成的关键。

![](page=8,bbox=[1684, 2612, 1861, 2666])

图表9：传统大模型推理与AgenticAI场景中各自CPU工作循环对比

对比维度

传统推理

Agentic AI

任务形态

一次请求完成一次推理，一个CPU工作循环，最终给出一个答案

目标驱动，多轮循环完成一个任务，最终是为了完成一个任务或交付一个结果

[接收任务]→[任务分解/规划]→循环开始{[工具选择与参数构造]→[分词+上下文组装]→[调度+批处理]→{GPU推理}→[输出解析]→[工具执行]→[结果验证]

→[状态更新]→[决策：继续/终止/回退]}→循环结束

(5-50轮)→[最终结果整合]→[返回结果]

CPU工作循环流程

[接收请求]→[分词]→[调度]→{GPU推理}→[采样]→[反分词]→[返回结果]

CPU角色

前后处理器，配合GPU完成一次回答

流程总指挥，串起多轮推理与工具链路，循环过程多维CPU密集及CPU独占任务

工具调用

基本不涉及

高度依赖，多次调用

循环次数

1次

5-50次，复杂任务更多

Token消耗

相对固定，线性增长

多轮叠加，Token消耗显著放大

资料来源：腾讯云、经济观察报、CSDN（《AI智能体核心原理综述：从AgenticAI到AI Agent的演进之路》，2025年9月）、浦银国际整理

图表 10: Agentic AI 相较于传统推理对 CPU 工作量的放大效应

指标

传统单轮推理

Agentic AI

放大倍数

LLM调用次数

20-40(含重试)

20-40x

总Token消耗

~1,000

30,000-100,000

30-100x

CPU分词/反分词周期

20-40

20-40x

CPU工具调用执行

10-30(搜索/API/代码)

新增

CPU状态管理操作

20-40(每步读写状态)

新增

CPU结果验证

20-40(格式/安全/质量)

新增

网络I/O请求

1(返回结果)

30-80(工具调用+结果返回)

30-80x

端到端执行时间

1-5秒

30秒-10分钟

10-100x

资料来源：Gartner、AMD业绩会、渠道调研、浦银国际整理

图表 11: AI Agent coding 中 CPU 与 GPU 时间消耗分布为 42% vs 58%

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图表12：代码推理vs代码问答vsAgentic代码三种任务下平均输入/输出比，平均总Token消耗，以及平均成本消耗

资料来源：SemiAnalysis（2026年5月27日在社交媒体平台X的推文）、浦银国际

![](page=9,bbox=[1032, 1891, 1851, 2408])

资料来源：How Do Coding Agents Spend Your Money? Analyzing and Predicting Token Consumptions in Agentic Coding Tasks (University of Michigan, Stanford University, AllHands AI，Google DeepMind，MIT Preprints, April 2026）、浦银国际

![](page=9,bbox=[1684, 2613, 1861, 2666])

综上，AI从训练时代到 AgenticAI时代的演进过程，本质上是任务主线从探索“模型能力极限”到追求“系统任务闭环率”的进化，是算力需求重心从以 GPU为主向“GPU+CPU”系统协同的切换，也是工作负载从批量矩阵运算向多任务、高并发、长链路的持续推理与自我迭代的的迁移。

之所以 Agentic AI 显著抬升 CPU价值，不是因为推理次数简单增加，而是因为 AI 工作负载从单轮问答变成了多步规划、工具调用、状态管理和结果验证的长链路执行，CPU 因而从辅助角色升级为流程编排与任务控制的核心中枢。因此，Agentic AI 带动的并不仅仅是 CPU 需求的增加，而是 CPU 在整个 AI 系统中的角色重定义与产品重构。

![](page=10,bbox=[1684, 2612, 1861, 2666])

CPU行业自身机会：长期ARM增量弹性强，短期x86仍受益

AgenticAI时代，CPU角色开始出现分化。随着系统瓶颈向CPU倾斜，AgenticAI时代面对的工作任务也向着高度复杂、异构和多样化发展随之而来的是CPU需求和设计的分化。参考AMD近期业绩会表述和SemiAnalysis等机构的市场研究，我们根据Agent的工作负载和场景差异，将CPU划分为三类：云端及通用计算型、头节点型（即HeadNode）和网络化CPU。1.云端及通用计算型CPU主要服务于传统企业IT和云端，具备高核心密度、高能效且拥有高吞吐量，但缓存和I/O较为精简，代表产品如AWSGraviton5、AMDBergamo/Turin-Dense等；2.头节点型CPU是专为配合GPU等AI加速器作为主控调度节点设计，具有高性能单核、高带宽内存，并与GPU紧密耦合，以NVIDIAVera等为代表；3.网络化CPU是一种具备数据处理和网络能力、用于应对AI集群海量数据需求和模型上下文卸载的CPU/DPU。我们认为AgenticAI时代下不再存在一种应对所有场景工作负载的全能CPU，而是出现了针对不同工作负载和架构痛点的分化型CPU产品生态。

图表13：不同应用场景下对应CPU类型

应用场景

对应CPU类型

关键特征

主要需求

代表厂商/产品

RL训练环境(代码、数学、仿真)

通用x86

高频、强IPC、SMT低尾延迟

需要大量编译、验证、工具执行等,强调单核响应与并行调度

AMD Venice、Intel Diamond Rapids

Agent工具调用与RAG推理

Cloud-native

高密度、高吞吐、低功耗

多轮工具调用、检索、路由、长上下文管理会增加CPU调度与I/O压力

Graviton5、Cobalt200

GPU HeadNode

ARM定制

高单核+高带宽+低延迟

负责喂数、调度、编排GPU任务

NVIDIA Vera、Venice-F

KV-Cache卸载与上下文存储

DPU化CPU

CPU+网络融合、数据搬运能力强

上下文、KV cache、状态管理

BlueField-4

数据预处理、Tokenization

Cloud-native+通用

高吞吐、广泛适配、通用性强、性价比

数据爆炸带来大量ETL、切分、清洗、Tokenize和批处理任务

全部

VibeCoding/Codegen后端

通用x86

高吞吐x86、兼顾编译和验证

服务于大量代码生成、编译、测试、静态/动态验证

AMD/Intel

资料来源：AMD及英伟达等业绩会、SemiAnalysis、浦银国际整理

![](page=11,bbox=[1684, 2612, 1861, 2666])

AgenticAI时代的服务器CPU更关注四大需求。传统数据中心对服务器CPU的评价维度相对简单一一核心数越多、频率越高、价格越低，就越受欢迎。但AgenticAI时代，一颗能够大量优化端到端体验的CPU，需要满足四个维度的需求：高并发核心密度、内存系统能力、高能效比、生态/指令集兼容性。1.高并发核心密度之所以重要，是因为AgenticAI的本质是多Agent并发、工具链并发、沙箱并发和任务分叉并发，决定系统上限的不是单次推理速度，而是同一时刻能稳定运行多少执行单元的并发承载能力。近期头部CPU的路线也都朝着更高核心密度的方向演化。2.内存系统能力的关注来自于AgenticAI不是纯计算密集型任务，而是强状态、强检索、强数据搬运的工作负载，因此CPU能够快速、稳定访问和管理数据的能力日益关键。3.高能效比的重要性在于AgenticAI时代CPU已经演变为持续在线的控制平面和执行层，如何降低每个agent的持续运行成本成为关键。4.生态/ISA（InstructionSetArchitecture，指令集架构）兼容性决定的是能不能真正跑进生产环境，因为AgenticAI不只是运行模型本身，最终是要通过对接现有软件栈与工具链，在生产环境中进行部署。

图表14：AgenticAI时代服务器CPU核心能力

高并发核心密度

内存系统能力

高能效比

生态/ISA兼容性

解决本质

能同时跑多少任务，CPU同时承载多个Agent、工具链和沙箱任务的能力

任务能否快速拿到数据，CPU高效访问、缓存和管理上下文/状态数据的能力

能否大规模长期运行，在持续负载下维持性能输出并控制功耗的能力

能否真正进入生产环境，与现有软件栈、工具链和企业系统适配的能力

解决问题

多任务并发不足导致排队、超时和延迟放大

内存系统弱会导致数据拿不到、状态切换慢、RAG和KV cache效率低

长期在线运行会带来TCO和机架部署成本高、散热和机架密度问题

CPU的生态成熟与否决定生产落地

对应系统约束

并发编排

数据访问

持续运行成本

工具链落地

关键指标

核数、线程数、SMT、调度吞吐、尾延时控制

DRAM带宽、容量、缓存、NUMA、CXL/MRDIMM扩展

Performance per watt、TDP、制程、持续负载效率

x86/Arm生态、虚拟化、安全性、软件迁移成本

资料来源：Arm官网、CSDN、腾讯云等公开文章、浦银国际整理

主导当前服务器CPU市场的两大主流指令集架构分别是x86和ARM。x86是一种CISC（Complex Instruction Set Computer，复杂指令集）架构，最大的优势在于其极为成熟的软件生态系统，全球绝大多数服务器操作系统、虚拟化平台（VMware、KVM）、容器编排系统（Kubernetes）、推理框架（vLLM、TensorRT-LLM）和企业应用都原生支持x86。对于需要运行复杂编排逻辑的AgenticAI场景，x86的软件生态成熟度意味着更短的开发周期、更低的部署风险和更丰富的调试工具。ARM是一种RISC（Reduced Instruction Set Computer，精简指令集）架构，其设计哲学强调简洁性和能效，ARM架构的每条指令执行周期更短、功耗更低，天然适合高能效场景。ARM在服务器市场最大的突破来自超大规模云服务商（Hyperscalers）的自研芯片浪潮，如AWS的Graviton系列、Google的Axion系列、Microsoft的Cobalt系列等。结合上述AgenticAI时代对服务器CPU的四个需求，目前在生态和ISA兼容性上x86领先较为明显，在能效比上ARM优势较为明显，而在高并发核心密度和内存系统能力上，x86仍占优势，ARM也在快速追赶。

![](page=12,bbox=[1685, 2613, 1861, 2666])

图表15：CPU主要指令集及指令集架构

![](page=13,bbox=[429, 385, 1540, 1049])

资料来源：浦银国际

图表 16：x86和ARM两大架构对比

对比维度

x86

ARM

所属指令集

CISC复杂指令集

RISC精简指令集

单核/控制流

单核性能更强，适合复杂控制流，和复杂软件支持

单核相对弱，但是可通过高核心密度弥补

功耗

功耗相对高

功耗相对低、能效更优

核心密度

高核路线在推进，但是能效压力更大

更适合高核心数与高密度部署

生态情况

企业与服务器生态最成熟，深度绑定Windows/Vmware/Oracle

云端和AI生态快速完善，但企业兼容仍是约束，主要在Linux和云原生已全面适配

定制化

通用性更强

对于大型云服务商在自研/定制化上更有优势

企业兼容性

传统企业IT无缝迁移

需应用重编译/适配

Agentic AI适配度

企业Agent、低时延控制面更强

云端Agent、头节点、独立CPU机架更强

下游客户在Agentic AI的拉动

Xeon、EPYC，是企业Agent部署首选（无需改造IT栈）

AWS Gravition、Google Axion、Microsoft Cobalt100

资料来源：Arm官网、腾讯云、浦银国际整理

我们认为ARM阵营或有望成为长期增量弹性的最大受益者。首先，ARM架构本身更强调每瓦性能，其路线更容易把芯片设计重点放在高核数和高密度部署上，侧重性能、规模和效率的组合，比较适合AgenticAI时代对高并发、低功耗、可规模化编排节点的需求；且相较于x86没有太多历史兼容包袱，更便于在新建AI基础设施中做系统级优化。其次，ARM的商业模式近

![](page=13,bbox=[1684, 2613, 1861, 2666])

期正在从纯IP授权商转变为IP授权+数据中心CPU芯片双轮驱动，其于2026年3月正式发布ARMAGICPU，这是一款专为Agentic数据中心设计的高密度、高带宽、高能效服务器CPU，具备136核、3.7GHz，采用3nm工艺，300WTDP，高带宽内存且低延迟等特点。公司曾在业绩会披露，预计这部分业务到2031财年将创造150亿美元的AGICPU收入，若量产与客户导入顺利，将成为ARM新增核心增长曲线。最后，ARM在云厂商市场有较好的生态基础，如NVIDIAVera已经采用ARM路线进行自研，其他还包括AWS Graviton5、GoogleAxion、MicrosoftCobalt等项目，公司亦在2026年5月的业绩会中披露其在超大规模云厂商中的市场份额已经接近 50%。但是，考虑到短期内AGICPU尚处于量产导入阶段，以及新的商业模式产生业绩贡献仍需要时间兑现，因此我们更看好其长期增量弹性。

x86阵营AMD或短期受益最大。在AgenticAI带来的CPU新周期下，AMD因为更匹配现阶段主流客户的可落地采购需求，可以直接用x86的兼容性承接，直接服务于企业和数据中心大量既有的建立在x86上的软件、工具链、运维体系等。AMD在2026年5月21日于其官网发布了已经开始量产的、代号为“Venice”的第六代AMDEYPC处理器，这是业内首款采用台积电先进2nm工艺实现量产的高性能计算产品。Venice处理器包含至多256个2nm的Zen6微架构核心，拥有2倍的CPU与GPU通信带宽，代际性能提升达到 70%，内存总带宽高达1.6TB/s，几乎专为“CPU作为编排控制平面”而设计。值得注意的是，当前AMD在x86生态中的市场位置具备较好的持续强化势能。根据MercuryResearch发布的数据，1Q26AMD在服务器CPU营收份额攀升至创纪录的 46.2%，AMD在整体x86CPU市场的份额首次达到 30%的门槛，较去年同期提升5.6个百分点。此外，AMD采用Fabless模式，选择台积电代工（Venice是业界首个进入台积电2nm量产阶段的高性能计算产品），具备较好的灵活性和良率保证，上市节奏和兑现能力的历史记录也较好，加之业务上还享受GPU+CPU的双轮驱动，因此我们更看好AMD在短期内把需求转化为实际出货的红利兑现能力。相比之下，Intel虽然也受益于短期CPU新周期和供需机遇，但长期可能同时面临AMD对市场份额的持续侵蚀和ARM的潜在替代风险。

图表 17：AMD服务器CPU营收份额在1Q26达到创纪录的 46.2%

AMD市场份额(%)

2026Q1

2025Q4

2025Q1

Unit Share

Revenue Share

Unit Share

Revenue Share

Unit Share

Revenue Share

Server

33.2%

46.2%

30.0%

41.3%

27.2%

39.5%

Desktop

33.2%

37.6%

36.4%

42.6%

28.0%

34.4%

Mobile

28.3%

28.9%

26.0%

24.9%

22.5%

22.2%

Total Client

29.6%

31.4%

29.2%

31.2%

24.1%

26.6%

Total CPU

30.0%

38.1%

29.3%

35.4%

24.4%

31.7%

资料来源：Mercury Research、浦银国际

![](page=14,bbox=[1684, 2612, 1861, 2666])

图表 18：CPU三家代表厂商对比

指标

Intel

AMD

ARM阵营(云厂商自研)

核心架构

x86

ARM(RISC)

CPU市场空间测算

Agent本质是一种能够围绕请求来执行完整工作流程，且最终可交付一个直接可用的结果的工具。Agent带来的一项核心改变在于Token消费模式的转变，而Token消费模式的转变又会引起系统结构的改变（当前的AI性能已经上升到系统性能），并带来CPU在AgenticAI时代的价值重新定义。

Agentic AI场景下CPU增量可观。我们基于全球AI加速器总出货量和CPU：GPU配比假设，倒推出AI场景所需的服务器CPU的增量，叠加传统服务器CPU的出货量，以及PC、笔记本、桌面等传统终端CPU出货量的自然增长，配合各部分ASP的假设，得出CPU行业总可触达市场规模（TAM）的弹性变化区间。我们根据TrendForce的定义，将AI服务器CPU的出货划分为两种模式进行测算：柜内头节点模式（位于GPU算力柜内部）和柜外独立式机柜模式（位于GPU算力柜外部，不替代原有的HostCPU，当前渗透率低、弹性大），并主要通过调整AI服务器的渗透率和CPU:GPU的配比变化，来测算远期不同情形下的TAM变化。

![](page=15,bbox=[1684, 2613, 1861, 2666])

图表 19：CPU市场空间测算表

2025A

2026E

2027E

悲观

中性

乐观

价值量(单位:亿美元)

1)全球CPU总TAM

1165

1401

1877

2573

2906

3323

AI服务器CPUTAM

219

483

968

1167

1434

传统服务器CPUTAM

196

237

261

415

413

430

传统终端CPUTAM

891

946

1133

1191

1326

1459

2)价值量Mix(单位:%)

AI服务器CPUTAM

16%

26%

38%

40%

43%

传统服务器CPUTAM

17%

14%

16%

14%

13%

传统终端CPUTAM

76%

68%

60%

46%

44%

出货量(单位:万颗)

1)全球CPU总出货量

69761

66341

70,720

72412

74427

76868

2)全球AI加速器总出货量

1050

1502

2048

3072

CPU:GPU配比假设

1:4

1:2.5

1:1.6

1:1.2

1:1

1.5:1

单GPU对应AICPU数量(颗)

0.3

0.4

0.6

0.8

1.5

头节点(柜内)

0.23

0.3

0.4

0.5

独立式机柜(柜外)

0.03

0.08

0.19

0.3

0.5

1.0

独立式机柜渗透率

10%

20%

30%

40%

50%

67%

3)AI服务器CPU出货量

341

781

1510

2765

3072

3584

头节点(柜内)

236

480

896

1536

独立式机柜(柜外)

105

300

614

1229

1536

2048

4)传统服务器CPU出货量

2000

2200

2310

4147

3755

3584

5)传统终端CPU出货量

67420

63360

66900

65500

67600

69700

PCCPU出货量

33710

31680

33450

33000

34000

35000

NotebookCPU出货量

25120

23150

24880

24000

25000

26000

DesktopCPU出货量

8590

8530

8570

8500

8600

8700

ASP(单位:美元)

AI服务器CPUASP

2300

2800

3200

3500

3800

4000

传统服务器CPUASP

978

1075

1129

1000

1100

1200

传统终端PCCPUASP

135

145

157

180

190

200

传统终端NotebookCPUASP

105

126

150

160

179

195

传统终端DesktopCPUASP

200

228

274

250

270

290

E=浦银国际整理测算

资料来源：TrendForce、Mercury Research、SemiAnalysis、各公司业绩会、浦银国际

![](page=16,bbox=[1684, 2611, 1861, 2666])

图表 20: Intel、AMD、ARM、英伟达近期业绩会关于 CPU TAM 的表述汇总

公司

TAM表述

Intel

“我们关注的一个统计指标是CPU与GPU的比率。如果看训练解决方案，通常大约是7-8个GPU配1个CPU。看推理的话，可能会降到大约3-4比1。进入具有主体性的Agentic和多代理场景时，可能会变成1比1，甚至在某些情况下向另一个方向略有翻转。”

AMD

“在（2025年）11月的金融分析师日上，我们曾预计未来3-5年服务器CPU市场年增长率约为18%。基于当前看到的需求信号以及智能体AI推动的CPU算力需求结构性增长，我们现在预计服务器CPU总市场（TAM）年增长率将超过35%，到2030年规模将突破1200亿美元。”

ARM

“过去CPU与GPU的比例主要是作为主机节点，比例大概是1比4或1比8；现在正在逐步接近1比1。如果未来有大量agent，甚至可以想象CPU数量超过GPU。”

英伟达

“随着智能体AI的规模化发展，数据中心对CPU算力的需求将达到当前水平的四倍以上，到2030年将创造超1000亿美元的数据中心CPU市场机遇。”

英伟达

“关于和AMD业绩会所提出的1200亿美元TAM对比，（我们）认为当然有可能达到。”“关于配比，我的思考方式是，从芯片数量看，CPU数量未必会超过GPU；但从核心数量看，很可能会超过。”

英伟达

“VeraCPU为英伟达打开了一个全新的2000亿美元TAM，这是我们此前从未进入过的市场。”“我们今年对CPU总收入的可见度接近200亿美元，这将使我们有望成为全球领先的CPU供应商。”

资料来源：各家公司近期业绩会、公司报告、浦银国际

CPU需求向上游传导，IC载板进入涨价超级周期

IC载板：芯片封装的“地基”与“桥梁”。IC载板（ICSubstrate）是一种用于芯片封装的直接载体，承担着上层芯片裸片（Die）与下层印刷电路板（PCB）之间“地基”与“桥梁”的双重角色，是裸片走向可用产品的关键基础设施。和PCB（印刷电路板）相比，虽然二者广义上都属于“电路板/基板”的大类，且技术上存在一定承继关系，但两者仍存在较大的差异。PCB处于系统组装层，提供各类元器件之间的连接电路，属于电子产品的关键电子互联件；而IC载板处在芯片封装层，用于承载芯片，相较于普通的PCB产品具备更细的线路、更高的层数和更复杂的孔结构，技术门槛也相对更高。

IC载板具备三大核心功能：一是电气互连，通过多层精密布线将裸片上微小的I/O引脚间距（通常<100μm）扇出（Fan-out）至主板级的球栅阵列封装（BGA，Ball Grid Array）焊球间距（通常0.8-1.0mm），实现信号可靠传输；二是机械支撑，为大尺寸高端裸片（如AI GPU或高端服务器CPU）提供物理支撑平台，防止芯片在回流焊及使用中发生物理弯曲或开裂；三是散热通道，协助TDP（热设计功耗，衡量芯片散热需求的指标）动辄达到300-500W+的高性能芯片高效散热，而载板的材料选择和结构设计会直接影响散热效率。

IC载板根据核心绝缘层材料的不同，主要可划分为ABF载板与BT载板两种。ABF载板（Ajinomoto Build-up Film Substrate）采用日本味之素集团（Ajinomoto）生产的ABF薄膜（生产工艺门槛极高，拥有核心专利），具备高层数、高布线密度和高价格特点，适合线路较细、高脚数、高传输IC，是目前高端芯片封装的标准选择，如服务器CPU、AI GPU、高端PC CPU等；

![](page=17,bbox=[1684, 2613, 1861, 2666])

BT载板（Bismaleimide-Triazine Substrate）采用双马来酰亚胺-三嗪树脂（BT Resin）作为核心材料，布线精度低于ABF载板，但成本更低、产量更大，主要用于中低端应用，如通信基频芯片、存储芯片和消费级芯片等。

图表 21：IC载板结构示意图

![](page=18,bbox=[153, 540, 1688, 1206])

资料来源：未来半导体、浦银国际

图表 22: PCB vs HDI vs IC 载板

PCB

HDI

IC载板

中文名称

印刷电路板

高密度互连板

集成电路载板/封装基板

英文名称

Printed Circuit Board

High Density Interconnect PCB

IC Substrate

定义

用于承载并连接电子元器件的基础电路板

更高布线密度的PCB，解决传统PCB在高密度、小型化、高速信号上的不足

用于连接裸芯片与PCB的封装互连基板，承担信号转接、支撑与散热

所处层级

系统组装层

系统组装层的高密度版本

芯片封装层

核心工艺

通孔钻孔、孔金属化、压合、蚀刻

微孔激光钻孔、盲埋孔、任意层互连、叠孔、电镀填孔

MSAP、SP、AP等；以及高精度压合、超细线路、微孔互连

典型层数

常见为2-8层，复杂板可更高

常见4-12层，阶数越高越复杂

常见8-20+层，高端CPU/GPU载板可更高

线宽线距

较宽

更细

最细

孔结构

通孔为主，复杂度较低，孔径较大，孔位精度一般

微孔、盲孔、埋孔、叠孔，孔结构升级，孔径较小，孔位精度高

微孔、激光盲孔、通孔、叠孔、填孔，孔径最小，孔位精度最高，最复杂

制造难度

中低

中高

最高

成本水平

最低

中高

最高

典型应用

通用电子、家电、工控、通信设备、汽车电子

手机、平板、笔记本、穿戴设备、高速通信设备

CPU、GPU、ASIC、FPGA、存储芯片、AI服务器芯片

资料来源：iPCB、电子发烧友、浦银国际

![](page=18,bbox=[1685, 2613, 1861, 2666])

图表 23：IC载板分类

![](page=19,bbox=[337, 345, 1565, 2033])

资料来源：PSElectronics、浦银国际

![](page=19,bbox=[1683, 2611, 1861, 2667])

图表24：BT载板

![](page=20,bbox=[133, 327, 969, 885])

资料来源：PSElectronics、浦银国际

图表25：ABF材料

![](page=20,bbox=[994, 331, 1815, 878])

资料来源：PSElectronics、浦银国际

图表26：IC载板中ABF载板与BT载板对比

ABF载板

BT载板

核心绝缘层材料

日本味之素集团生产的ABF薄膜

BT树脂（双马来酰亚胺-三嗪树脂）

材料特性

低介电损耗、高精度布线能力与高层数堆叠，硬度高、厚度薄

成本更低、工艺成熟、产量更大、综合性能均衡，但较ABF基板更硬，较难布线，无法满足细线路要求

材料供给格局

上游高度集中，味之素近乎垄断——全球市占率超过90%

供应相对分散，国产化和通用化程度更高，供给弹性更大

封装特点

高层数、超细线宽线距、高I/O数、高速信号传输、散热要求高

层数较低或中等，强调成本、量产和稳定性，适合中低复杂度封装

常见层数

8-20+层，先进应用可进一步提升

4-8层较常见，部分高阶应用可更高

典型面积

从25×25mm起，AI/服务器可到120×120mm以上

以15×15mm到35×35mm为主

线宽线距

极细，通常优于BT载板很多，适合高密度互连

相对较宽，满足大多数成熟消费与存储封装需求

电性能

更适合高频高速、低延迟、大带宽场景

更适合常规信号传输，对超高频高速不占优

主要应用

高端芯片封装，如CPU、GPU、ASIC、服务器芯片、AI芯片

中低端应用，如存储、手机SoC、IoT、通信基频芯片

价值量

高

低

资料来源：未来半导体、浦银国际

全球ABF载板市场高度集中，寡头垄断下面临产能瓶颈。鉴于AgenticAI驱动的服务器CPU/GPU需求更直接作用于ABF载板市场，因此下文将更聚焦于ABF载板市场的变化与格局。市场呈现高度集中的寡头格局，根据TPCA数据（台湾电路板协会），前五大厂商市占率常年超 80%：第一梯队为日系龙头Ibiden（揖斐电4062.JP，深度绑定Intel且与味之素有长期合作关系）与Shinko（新光电气6967.JP，Fujitsu集团子公司，Intel和AMD重要供应商），技术储备领先，属于高端载板市场核心参与者；第二梯队为台系厂商

![](page=20,bbox=[1684, 2613, 1861, 2666])

Unimicron（欣兴电子3037.TT，AMD和NVIDIA主要载板供应商）、Nan Ya PCB（南亚电路板8046.TT，其母公司南亚塑胶是全球重要CCL供应商）及 Kinsus（景硕科技3189.TT），通过快速扩产和性价比优势迅速追赶；第三梯队为大陆厂商，如深南电路（002916.CH）、兴森科技（002436.CH）等，正在积极突破高端FC-BGA载板技术瓶颈，但技术上仍有一定差距。

同时，ABF载板的上游材料供应链，同样因为寡头垄断，目前存在三大关键瓶颈：一是味之素垄断了全球超 90%的ABF薄膜供应，短期无可替代且控价权极强；二是AI服务器对高频信号传输和低传输损耗的要求，提升了ABF载板对关键材料高速铜箔（HVLP，High-profile Very Low-Profile）的需求并触及紧平衡；三是T-Glass玻纤布（低损耗玻纤布，用于高端CCL和载板）高度集中于Nittobo（日东纺织，3110.JP，垄断全球最先进的高阶玻纤布供应）和NEG（日本电气硝子，5214.JP）等少数日系厂商，使AI服务器的增长面临紧张，进一步加剧了载板上游材料的成本压力。高端产线面临5-10亿美元的资本开支与2.5-3年的漫长扩产周期，导致供给端短期无法迅速释放。

图表27：ABF载板市场竞争主要参与者情况

竞争梯队

代表厂商

主要情况及特点

重要客户

第一梯队(日系领跑高阶算力)

Ibiden(揖斐电,4062.JP)

全球ABF载板龙头,超高层数(16L+)、超精细线宽(L/S≤10μm)领先,与味之素长期合作或在ABF薄膜供应配给上有优势

Intel(Xeon系列)、NVIDIA、AMD等

Shinko Electric(新光电气,6967.JP)

Fujitsu集团公司,在高端FCBGA载板领域具有强竞争力,在先进封装(如Chiplet互连载板)领域具备领先技术储备

AMD、Intel、苹果

Unimicron(欣兴电子,3037.TT)

台系载板龙头,近年来在AI相关载板领域快速扩产,产品线较全,是CoWoS等先进封装平台的主要载板供应商之一

Intel、AMD、NVIDIA

Nan Ya PCB(南亚电路板,8046.TT)

台塑集团成员,因母公司南亚塑胶是全球重要的CCL供应商,故具备上游材料(CCL铜箔基板)的垂直整合优势

AMD、MediaTek、NVIDIA

第三梯队(大陆厂商崛起推动国产替代)

Kinsus(景硕科技,3189.TT)

BT载板领域的重要厂商,受益于HBM封装对载板的需求,近年来大力投资ABF载板,致力于向高端产品转型。

NVIDIA、SK Hynix、苹果

深南电路(002916.CH)

国内PCB龙头及封装基板国产化的核心推动者,目前已实现16层及以下FC-BGA产品的量产,并具备18和20层产品的相关样品制造能力

AMD、Intel、高通、大量国内CPU/GPU厂商订单

兴森科技(002436.CH)

自2022年开始布局ABF载板(广州与珠海基地),是国内坚定的高端载板追赶者,当前公司良率持续改善

积极导入海外客户CPU产品及尝试拓展射频芯片客户

资料来源：公司官网、台湾电路板协会（TPCA）、未来半导体、浦银国际

![](page=21,bbox=[1684, 2612, 1861, 2666])

AgenticAI的快速发展传导至IC载板，推动其进入涨价超级周期。AgenticAI对IC载板的影响不是线性传导的，而是带有逐层放大效应。首先，AgenticAI推动GPU与CPU配比从8:1走向1:1甚至更低，催生服务器CPU出货量爆发式增长。其次，基于服务器CPU出货量与ABF载板是接近1:1的刚性映射（每颗CPU需要1片FCGBA型的ABF载板），因此CPU的出货量大幅增长会等比例拉动ABF载板需求。最后，AgenticAI时代对服务器CPU性能的要求提升也会推动载板规格的持续升级，带动载板层数和面积的增加。以AI GPU/ASIC的载板为例，单颗NVIDIA B200的载板面积可达~100x100mm （约10,000mm²），是高端服务器CPU载板的2.5倍以上。而载板面积的增长又意味着需要消耗更多ABF薄膜与铜箔，层数的增加则意味着更长的生产周期和更高制造难度，从而推高载板的单位成本和对上游材料的用量。值得注意的是，在CPU出货量的增长带动载板出货量增长和单颗载板面积增长的乘数效应下，载板也面临供给侧的刚性约束：1）味之素业绩会及管理层发言曾指出“由AI驱动的需求增长远超预期”，公司2026年5月7日宣布将投资12亿日元用于收购ABF生产基地以应对2030年后的需求扩张，预计新工厂2028年正式开工建设，2032年建成投产，产能建设周期接近4年，因此味之素的ABF薄膜产能扩张速度远低于下游需求；2）一条高端载板产线本身的建设周期需要2-3年，投资额高达5-10个亿美元，头部厂商（如揖斐电、欣兴电子、南亚电路板）的大规模扩产也需要等到2028-2029年才会迎来实质性产能释放；3）ABF的载板供需已经进入紧张区间，核心原材料高速铜箔的供需也已经接近紧平衡。

图表28：CPU代际演变与载板规格变化

代表产品

年份

核心数

内存通道

载板层数

载板尺寸(估算)

载板面积指数

AMD EPYC Genoa

2022

96核

12ch DDR5

10-12L

~55×55mm

1.0×

AMD EPYC Turin

2024

192核

12ch DDR5

12-14L

~60×60mm

1.2×

AMD EPYC Venice

2026E

256核

16ch DDR5

14-16L

~65×65mm

1.4×

Intel Xeon SPR

2022

60核

8ch DDR5

8-10L

~50×50mm

0.83×

Intel Xeon GNR

2024

128核

12ch DDR5

12-14L

~60×60mm

1.2×

注：载板面积指数以2022年EPYC Genoa为基准1.0x，E=浦银国际预测

资料来源：公司官网、业绩会、浦银国际

![](page=22,bbox=[1684, 2612, 1860, 2666])

当前IC载板涨价周期已开启。根据媒体芯智讯2026年5月12日报道，日本材料大厂味之素（Ajinomoto）已确认ABF开始涨价，并采取逐一客户调整方式调涨价格。参考今年3月底曾有报道指味之素曾考虑调涨ABF薄膜价格约 30%，考虑到一般ABF薄膜占载板总成本比例的 10%-20%（具体取决于载板层数和尺寸），再结合当前供不应求的格局，我们预计这至少会推高载板成品涨幅 30%以上；同时，根据中国台湾电路板协会（TPCA）2026年5月6日发布的新闻，AI伺服器、数据中心的升温已经带动PCB核心材料CCL（铜箔基板）供应紧张，韩国PCB行业面临罕见缺料压力。韩国关税厅资料显示，今年3月CCL进口单价达到每公吨20728美元，已经较去年同期增长 74.5%。业内人士还指出，已经有客户开始通过提前下单CCL和扩大订单的用量规模来缓解供应不足，但也面临交期拉长的问题，过去一个月可取得的材料现在交期可能拉长至半年以上。因此，随着核心材料CCL的供应紧张，PCB从业者的接单和交货压力也持续升高。

综上，在AgenticAI引发的计算架构变革下，服务器CPU的爆发式增量与先进封装的规格质变，带动IC载板行业从“消费电子周期”向“AI算力超级周期”迁移。伴随着IC载板所在行业上游材料的市场格局高度集中和产能供需结构性失衡影响，行业或将从“买方市场”沉淀为“卖方市场”，我们预计本轮超级周期至少持续2-3年，具备高确定性与投资弹性。

![](page=23,bbox=[1684, 2612, 1861, 2666])

![](page=24,bbox=[1220, 92, 1675, 226])

安谋控股（ARM.US）：算力架构之王，架构升级与 AGI CPU 双轮驱动第二成长曲线

我们首次覆盖安谋控股（ARM.US），给予“买入”评级，目标价为 397美元，潜在升幅 16%。

架构升级与CSS渗透持续推高版税费率，基本盘增长确定性高：作为全球半导体IP授权龙头，公司凭借Armv9架构与计算子系统（CSS）的渗透率提升，持续提高版税费率。FY26Q4授权收入同比增长 29%至创纪录的8.19亿美元，其中包括两项新一代CSS授权合同。数据中心版税收入持续实现同比翻倍以上增长。管理层在FY26Q4业绩会上表示，IP与CSS仍是版税增长的基石，版税收入有望在未来继续保持强劲增长态势，基本盘增长确定性高。

AI Agent驱动推理负载向CPU迁移，Arm服务器CPU份额持续跃升：随着AI从模型训练转向部署持续运行的AI Agent，Token生成量快速增长，对CPU的推理协调与数据搬运需求大幅提升。管理层在业绩会上披露，Arm在头部超大规模云商中的CPU市场份额约 50%。管理层表示，Arm架构CPU已被三大GPU供应商采用，成为AI基础设施中不可或缺的组成部分。随着数据中心从“兆瓦级”迈向“吉瓦级”，每吉瓦所需CPU容量预计超过当前的四倍以上，Arm高能效架构的结构性优势将持续兑现。

AGI CPU客户需求强劲翻番，打开第二成长曲线：公司在2026年3月 “Arm Everywhere”投资者日发布首款自研芯片一一AGI CPU，其基于 Neoverse V3平台，单颗CPU集成多达136个Neoverse V3核心，单机架性能优异。客户进展方面，Meta为联合开发首席合作伙伴，已承诺跨代合作路线图；Cerebras、Cloudflare、OpenAI、SAP、SKTelecom等亦已确认部署计划；此外，还有超过50家行业领先企业公开表态支持。管理层在FY26Q4业绩会上披露，AGI CPU客户需求已超过20亿美元（覆盖FY2027+FY2028），较2024年3月发布时的10亿美元实现翻番，并表示公司正朝着在FY2031前实现AGI CPU收入150亿美元的目标稳步前行。

估值：我们采用前瞻市盈率（PE）估值方法。假设公司在服务器CPU份额提升与AGICPU放量的驱动下保持高成长，预计FY2029E的Non GAAP净利润为31.4亿美元，对应EPS2.9美元。考虑到商业模式的稀缺性与AGICPU后续持续超预期的潜力，给予FY2029E135倍目标市盈率，推导得到目标价397美元，潜在升幅 16%，首予“买入”评级。

安谋科技

(ARM.US)

买入

目标价(美元)

397

潜在升幅/降幅

+16%

目前股价(美元)

343.6

52周内股价区间(美元)

100.0-452.7

总市值(百万美元)

366,970

近3月日均成交额(百万美元)

3,107.0

注：截至2026年6月29日收盘价

市场预期区间

![](page=24,bbox=[1342, 1117, 1859, 1298])

资料来源：Bloomberg、浦银国际

股价相对表现

资料来源：Bloomberg、浦银国际

![](page=24,bbox=[1348, 1428, 1864, 1827])

![](page=24,bbox=[1637, 2612, 1813, 2666])

![](page=25,bbox=[1222, 95, 1680, 225])

![](page=25,bbox=[1685, 50, 1934, 274])

投资风险：AGI CPU量产与客户交付延迟；RISC-V在低端市场蚕食份额；自研芯片占比提升压低整体毛利率；宏观经济下行压制终端需求；估值偏高导致容错空间窄；地缘政治风险影响全球客户采购决策。

图表29：盈利预测和财务指标

百万美元

FY2025

FY2026

FY2027E

FY2028E

FY2029E

营业收入

4,007

4,920

5,951

7,751

9,701

营收同比增速

24%

23%

21%

30%

25%

毛利率

97.0%

97.5%

96.3%

86.3%

78.0%

净利润

792

904

1,363

1,765

2,037

净利润增速

134%

14%

51%

30%

15%

Non-GAAP基本每股收益(美元)

1.6

2.1

2.6

2.9

目标PE(x)

243.0

241.1

185.6

152.8

135.0

E=浦银国际预测资料来源：公司公告、浦银国际

![](page=25,bbox=[1636, 2612, 1813, 2666])

财务报表分析与预测

利润表

百万美元

FY2025

FY2026

FY2027E

FY2028E

FY2029E

营业收入

4,007

4,920

5,951

7,751

9,701

营业成本

-121

-217

-1,062

-2,139

毛利润

3,886

4,799

5,734

6,689

7,562

毛利率

97.0%

97.5%

96.3%

86.3%

78.0%

研发费用(GAAP)

2,071

2,776

3,067

3,526

4,040

研发费用(Non-GAAP)

1,340

1,911

2,205

2,594

3,030

销售管理费用(GAAP)

984

1,115

1,315

1,355

1,426

销售管理费用(Non-GAAP)

709

806

991

1,018

1,076

GAAP营业利润

831

900

1,344

1,799

2,088

GAAP营业利润率

20.7%

18.3%

22.6%

23.2%

21.5%

Non-GAAP营业利润

1,871

2,115

2,568

3,111

3,495

Non-GAAP营业利润率

46.7%

43.0%

43.1%

40.1%

36.0%

折旧与摊销(D&A)

183

241

252

Non-GAAPEBITDA

2,054

2,356

2,820

3,363

3,747

EBITDA利润率

51.3%

47.9%

47.4%

43.4%

38.6%

权益投资收益

-237

利息收入(净)

116

111

123

157

203

其他营业外收入

132

所得税费用(GAAP)

-253

-104

-190

-255

GAAP净利润

792

904

1,363

1,765

2,037

GAAP净利率

19.8%

18.4%

22.9%

22.8%

21.0%

Non-GAAP净利润

1,737

1,759

2,287

2,777

3,143

Non-GAAP净利率

43%

36%

38%

36%

32%

股权激励费用(SBC)

820

1,082

1,216

1,304

1,399

SBC占收入比

20.5%

22.0%

20.4%

16.8%

14.4%

GAAP稀释EPS( $)</td><td>0.7</td><td>0.8</td><td>1.3</td><td>1.7</td><td>1.9</td></tr><tr><td>Non-GAAP稀释EPS($ )

1.6

2.1

2.6

2.9

基本流通股(百万)

1,050

1,061

1,062

稀释流通股(百万)

1,063

1,068

1,069

现金流量表

百万美元

FY2025

FY2026

FY2027E

FY2028E

FY2029E

净利润

792

904

1,363

1,765

2,037

折旧与摊销

183

249

252

股权激励费用(SBC)

820

1,052

1,216

1,304

1,399

递延所得税

-218

营运资本变动等

-1,180

-696

-807

-633

-525

经营活动现金流(CFO)

397

1,524

2,024

2,689

3,162

资本支出(CapEx)

-219

-545

-1,000

-1,200

投资活动现金流(CFI)

-35

-325

-1,072

-1,272

融资活动现金流(CFF)

-202

-548

-576

汇率变动影响

现金净变动

162

666

376

841

1,314

期初现金

1,923

2,085

2,751

3,127

3,967

期末现金

2,085

2,751

3,127

3,967

5,282

资产负债表

百万美元

FY2025

FY2026

FY2027E

FY2028E

FY2029E

货币资金

2,085

2,751

3,127

3,967

5,282

短期投资

740

850

应收账款

1,107

1,300

2,110

2,742

3,268

合同资产

642

977

预付款及其他

256

358

流动资产合计

4,830

6,236

7,422

8,895

10,734

固定资产(净值)

394

841

1,615

2,589

3,563

使用权资产

320

379

权益投资

565

387

395

403

411

商誉

1,620

1,623

1,620

无形资产(净值)

151

230

388

546

704

递延所得税资产

401

375

其他非流动资产

305

312

非流动资产合计

4,102

4,467

5,404

6,544

7,684

资产总计

8,932

10,703

12,826

15,439

18,418

应计薪酬

140

154

应交税费

124

106

合同负债

209

294

其他流动负债

426

447

流动负债合计

929

1,040

非流动合同负债

702

752

非流动租赁负债

316

393

其他非流动负债

161

非流动负债合计

1,164

1,377

负债合计

2,093

2,417

实收资本(APIC)

2,922

3,467

4,227

5,075

6,018

其他综合收益

372

370

留存收益

3,543

4,447

5,810

7,575

9,612

股东权益合计

6,839

8,286

10,409

13,022

16,001

负债和股东权益合计

8,932

10,703

12,826

15,439

18,418

E=浦银国际预测

资料来源：公司资料、iFind、浦银国际预测

百万美元

FY2025

FY2026

FY2027E

FY2028E

FY2029E

毛利率

97.0%

97.5%

96.3%

86.3%

78.0%

GAAP营业利润率

20.7%

18.3%

22.6%

23.2%

21.5%

Non-GAAP营业利润率

46.7%

43.0%

43.1%

40.1%

36.0%

GAAP净利率

19.8%

18.4%

22.9%

22.8%

21.0%

Non-GAAP净利率

43.3%

35.8%

38.4%

35.8%

32.4%

EBITDA利润率

51.3%

47.9%

47.4%

43.4%

38.6%

增长率

收入同比增长

23.9%

22.8%

21.0%

30.2%

25.2%

GAAP营业利润同比

544.2%

8.3%

49.3%

33.9%

16.1%

Non-GAAP净利润同比

31.9%

1.3%

30.0%

21.4%

13.2%

Non-GAAPEPS同比

29.7%

0.8%

29.9%

21.4%

13.2%

效率与回报

应收账款周转天数(DS)

101

129

123

净资产收益率(ROE)

11.6%

10.9%

13.1%

13.6%

12.7%

总资产收益率(ROA)

8.9%

8.4%

10.6%

11.4%

11.1%

![](page=26,bbox=[1684, 2612, 1860, 2666])

图表 30：SPDBI 目标价：安谋控股（ARM.US）

![](page=27,bbox=[123, 369, 1754, 1004])

注：截至2026年6月29日收盘。

资料来源：Bloomberg、浦银国际预测

![](page=27,bbox=[1637, 2612, 1813, 2666])

SPDBI乐观与悲观情景假设

图表31：市场普遍预期：安谋控股（ARM.US）

![](page=28,bbox=[122, 534, 1826, 1131])

资料来源：Bloomberg、浦银国际

图表 32：SPDBI情景假设：安谋控股（ARM.US）

![](page=28,bbox=[125, 1400, 1800, 1958])

乐观情景：公司收入增长好于预期

目标价：516美元

概率：20%

AGI CPU 新业务进展超预期；

IP渗透率及版税费率持续提升；

CSP等大客户自研需求提升。

悲观情景：公司收入增长不及预期

目标价：278美元

资料来源：Bloomberg、浦银国际预测

概率：25%

AGICPU量产与客户交付延迟；

RISC-V在低端市场蚕食市场份额；

地缘政治风险影响客户采购决策。

![](page=28,bbox=[1637, 2612, 1813, 2666])

![](page=29,bbox=[1221, 93, 1675, 226])

超威半导体（AMD.US）：CPU+GPU双轮驱动，Helios平台重塑AI基础设施格局

我们恢复覆盖超威半导体（AMD.US），给予“持有”评级，目标价为 574美元，潜在升幅 6%。

AgenticAI结构性重估CPU算力需求，服务器CPU迎来历史性增长拐点：AMD作为全球x86服务器CPU第二大供应商，正充分受益于 AgenticAI对CPU算力的结构性新增需求一一该类工作负载需要大量 CPU资源进行任务编排、数据调度与工具调用，促使CPU与GPU配比从传统的1:8向1:1迈进。管理层已在1Q26业绩会上将2030年服务器CPU TAM从600亿美元上调至1,200亿美元以上，对应CAGR从 18%跃升至 35%以上。第六代Venice当前上量的速度超越任何前代EPYC产品，1Q26服务器CPU收入份额已达约 46%。管理层指引2Q26服务器CPU收入将同比增长超 70%，增长加速态势确定性高。

锁定与Meta、OpenAI合计12GW GPU部署协议，数据中心GPU进入战略性放量期：AMD已与全球两大AI算力消费方达成史无前例的长期合作一一与Meta签署6GW多年期Instinct GPU部署协议，与OpenAI达成6GW级部署协议，合计12GW的合同锁定为GPU收入提供了多年高可见度的增长基石。上述部署将采用基于MI450架构的定制化Instinct GPU，首批出货预计于2H26启动。管理层在1Q26业绩会上表示，头部客户采购订单指引已超出公司初始预期，大规模部署管线持续扩大，GPU爆发确定性显著增强。

Helios全栈平台战略落地，从芯片供应商升级为AI基础设施平台商： AMD已构建基于开放标准的全栈AI基础设施平台Helios一集成EPYC CPU、Instinct GPU、Pensando Vulcano AI NIC及ROCm软件栈于统一的液冷机架架构中。通过收购ZT Systems获取机架级系统设计能力（制造业务已剥离给Sanmina），AMD实现了从“卖芯片”到“卖整柜方案”的战略跃迁。Meta的大规模部署正是以Helios为基础架构，这标志着平台战略已获头部客户验证。机架级整体方案显著提升单客户钱包份额与客户粘性，开放标准定位亦吸引主权AI等多元化客户群。

估值：我们采用前瞻市盈率估值方法。假设 AMD2026E-2028E利润分别为 95.9/181.1/246.5亿美元，CAGR 60%。给予2028E38倍PE，得到目标价574美元，潜在升幅 6%，给予“持有”评级。

投资风险：MI450/Helios量产进度不及预期；NVIDIA加速迭代及ASIC份额扩张致GPU竞争加剧；核心客户部署进度慢于预期；美国对华出口管制进一步收紧；GPU规模扩张稀释整体毛利率；宏观经济下行导致IT支出放缓。

超威半导体

持有

（AMD.US）

目标价（美元）

574

潜在升幅/降幅

+6%

目前股价（美元）

539.5

52周内股价区间（美元）

133.5-563.0

总市值（百万美元）

879,693

近3月日均成交额（百万美元）

14,619

市场预期区间

![](page=29,bbox=[1345, 1114, 1858, 1303])

资料来源：Bloomberg、浦银国际

股价相对表现

![](page=29,bbox=[1350, 1433, 1864, 1830])

资料来源：Bloomberg、浦银国际

![](page=29,bbox=[1637, 2661, 1814, 2713])

![](page=30,bbox=[1221, 96, 1678, 227])

![](page=30,bbox=[1556, 46, 1931, 404])

图表33：盈利预测和财务指标

百万美元

2024A

2025A

2026E

2027E

2028E

营业收入

25,784

34,638

50,999

77,000

96,000

营收同比增速

14%

34%

47%

51%

25%

毛利率

49.3%

49.5%

53.8%

54.9%

55.4%

净利润

1,641

4,335

9,586

18,106

24,654

净利润增速

92%

164%

121%

89%

36%

基本每股收益(美元)

1.0

2.6

5.9

11.1

15.1

目标PE(x)

574.2

216.7

98.0

51.9

38.1

E=浦银国际预测资料来源：公司公告、浦银国际

![](page=30,bbox=[1636, 2661, 1814, 2713])

财务报表分析与预测

利润表

百万美元

2024

2025

2026E

2027E

2028E

营业收入

25,784

34,638

50,999

77,000

96,000

营业成本

13,060

17,487

23,568

34,727

42,786

毛利润

12,724

17,151

27,432

42,274

53,214

经营支出

10,687

13,458

16,546

21,514

24,928

销售管理费用

4,231

5,367

6,420

7,966

8,984

研发费用

6,456

8,091

10,126

13,549

15,944

经营利润

2,037

3,693

10,886

20,760

28,287

利息收入

181

577

315

200

财务费用

-92

-131

-148

税前利润

2,126

4,139

11,053

20,812

28,339

所得税费用

-381

103

-1,466

-2,705

-3,684

净利润

1,641

4,335

9,586

18,106

24,654

稀释股数(百万)

1,641

1,636

稀释每股收益(美元)

现金流量表

百万美元

2024

2025

2026E

2027E

2028E

经营活动现金流

净利润

1,641

4,335

9,586

18,106

24,654

折旧摊销

3,177

3,004

3,277

3,840

4,480

股份支付

2,420

2,800

2,950

3,000

其他

-2,099

-52

营运资金变动

应收账款变动

-2,098

-2,378

-2,573

-6,337

-3,741

经营活动现金流合计

3,041

7,709

13,240

18,609

28,394

投资活动现金流

资本支出

-636

-974

-1,000

-1,300

-1,500

其他投资活动

-465

-4,559

-3,676

-2,000

投资活动现金流合计

-1,101

-5,533

-4,676

-3,300

-3,500

融资活动现金流

股份回购

-862

-1,923

-1,855

-2,000

其他融资

-1,200

1,492

融资活动现金流合计

-2,062

-431

-1,855

-2,000

现金及等价物净增减

-122

1,745

6,709

13,309

22,894

自由现金流

2,405

6,735

12,240

17,309

26,894

资产负债表

E=浦银国际预测

资料来源：公司资料、iFind、浦银国际预测

百万美元

2024

2025

2026E

2027E

2028E

货币资金

3,787

5,539

13,208

26,637

49,171

现金等价物

1,345

5,013

6,762

应收账款和应收票据

6,820

6,315

8,520

12,422

14,733

存货

5,734

7,920

10,810

15,518

18,282

其他流动资产

1,363

2,160

2,200

流动资产合计

19,049

26,947

41,500

63,539

91,148

物业、厂房及设备

1,802

2,312

2,704

3,044

3,424

无形资产

43,769

41,831

39,516

38,316

37,116

其他非流动资产

4,457

5,836

4,500

总资产

69,226

76,926

88,220

109,399

136,188

短期借贷

874

应付账款和应付票据

1,990

2,929

5,219

7,492

8,826

应付税务

其他流动负债

5,291

5,652

6,000

流动负债合计

7,281

9,455

11,219

13,492

14,826

长期借款

1,721

2,348

1,719

其他非流动负债

2,656

2,124

2,000

总负债

11,658

13,927

14,938

17,211

18,545

储备

2,364

6,699

16,303

34,409

59,063

其他权益项

55,204

56,300

56,980

57,780

58,580

股东权益总额

57,568

62,999

73,283

92,189

117,643

总负债和股东权益

69,226

76,926

88,220

109,399

136,188

主要财务比率

百万美元

2024

2025

2026E

2027E

2028E

营运指标增速

营业收入增速

13.7%

34.3%

47.2%

51.0%

24.7%

毛利润增速

21.6%

34.8%

59.9%

54.1%

25.9%

营业利润增速

455.7%

81.3%

194.8%

90.7%

36.3%

净利润增速

92.2%

164.2%

121.1%

88.9%

36.2%

盈利能力

净资产收益率

2.9%

6.9%

13.1%

19.6%

21.0%

总资产报酬率

2.4%

5.6%

10.9%

16.6%

18.1%

投入资本回报率

3.0%

6.2%

15.3%

26.8%

35.1%

利润率

毛利率

49.3%

49.5%

53.8%

54.9%

55.4%

营业利润率

7.9%

10.7%

21.3%

27.0%

29.5%

净利润率

6.4%

12.5%

18.8%

23.5%

25.7%

营运能力

现金循环周期

201

171

148

143

137

应收账款周转天数

存货周期天数

160

165

167

163

156

应付账款周转天数

![](page=31,bbox=[1685, 2661, 1861, 2713])

图表 34：SPDBI 目标价：超威半导体（AMD.US）

![](page=32,bbox=[167, 365, 1794, 985])

注：截至2026年6月29日收盘

资料来源：Bloomberg、浦银国际预测

![](page=32,bbox=[1684, 2662, 1861, 2712])

SPDBI 乐观与悲观情景假设

图表35：市场普遍预期：超威半导体（AMD.US）

![](page=33,bbox=[168, 524, 1848, 1187])

资料来源：Bloomberg、浦银国际

图表 36：SPDBI情景假设：超威半导体（AMD.US）

![](page=33,bbox=[167, 1424, 1862, 1986])

乐观情景：公司收入增长好于预期

目标价：746美元概率：20%

市场份额持续超预期提升；

核心客户部署进展超预期。

悲观情景：公司收入增长不及预期

目标价：402美元

概率：20%

MI450/Helios量产进度不及预期；

NVIDIA加速迭代及ASIC份额扩张致GPU竞争加剧。

资料来源：Bloomberg、浦银国际预测

![](page=33,bbox=[1685, 2661, 1862, 2712])

![](page=34,bbox=[1222, 94, 1676, 226])

深南电路（002916.CH）：算力基建核心供应商，载板业务迎顺风破局时刻

我们首次覆盖深南电路（002916.CH），给予“买入”评级，目标价为人民币600元，潜在升幅 31%。深南电路是我们在CPU及IC载板行业的首选股。

AI算力需求爆发驱动高端PCB需求喷涌，数通业务迎来量价双击：公司是全球高端数通PCB供应商。受益于AI算力及高速交换机需求爆发，高多层板需求出现井喷。2025年公司印制电路板业务收入同比增长 36.84%至人民币143.59亿元（产品结构升级带动其毛利率提升至 35.53%）。公司投资不超过46亿元的无锡高速高密、高多层PCB项目建设顺利，预计于2027年投产释放，达产后年产值有望新增40-50亿元，进一步增厚高端产能。大客户份额持续提高，业务增长确定性较高。

BT载板受益存储行业高增，FC-BGA载板迎顺风破局时刻：公司是国内封装基板龙头。受益于算力及存储芯片自主可控需求，载板国产替代加速。2025年公司封装基板业务收入达41.48亿元（同比增长 30.80%毛利率达 22.58%）。BT载板业务在头部存储厂商中占据优势份额，在存储高景气周期中有望持续高增长。FC-BGA载板已实现22层及以下产品量产，虽然产能爬坡阶段的折旧费用增加对短期利润带来阶段性压力，但AgenticAI渗透率急速爬升带来的CPU供应链短缺，有望为公司产能爬坡提供良机。

“三合一”业务协同构筑壁垒，经营杠杆释放驱动利润成长：公司构建了印制电路板、封装基板和电子装联“三合一”独特架构。该业务架构构建了深厚的技术与客户协同优势，满足高端数通及半导体客户一站式采购需求。随着高毛利产品如AI、光模块PCB等占比提升，高端数通板与封装基板产能持续放量，折旧摊薄有望使公司整体盈利能力长期维持稳健提升态势，且短期又具备拐点弹性。

估值：我们采用市盈率（PE）估值方法。我们预计公司2026/2027/2028年归母净利润分别为54.30/79.19/117.75亿元，对应每股收益（EPS）为8.14/11.87/17.65元。考虑到公司在封装基板国产替代中的龙头稀缺性，我们给予其2028年34倍PE，推导出目标价为人民币600元，潜在升幅 31%，首予“买入”评级。

投资风险：AI算力基础设施建设进度慢于预期；FC-BGA高阶封装基板研发及新客户验证进度不及预期；主要原材料价格大幅波动；新产线产能爬坡进度慢于预期；行业竞争加剧拖累产品毛利率表现；地缘政治、贸易摩擦加剧影响供应链安全。

图表37：盈利预测和财务指标

人民币百万元

2024A

2025A

2026E

2027E

2028E

营业收入

17,907

23,647

32,295

42,185

50,871

营收同比增速

32%

37%

31%

21%

毛利率

24.8%

28.3%

29.4%

30.9%

35.6%

归母净利润

1,878

3,276

5,430

7,919

11,775

净利润增速

34%

74%

66%

46%

49%

基本每股收益(元)

2.8

4.9

8.1

11.9

17.7

目标PE(x)

213.2

122.2

73.7

50.6

34.0

E=浦银国际预测资料来源：公司公告、浦银国际

深南电路

买入

(002916.CH)

目标价(人民币)

600

潜在升幅/降幅

+31%

目前股价(人民币)

457.9

52周内股价区间(人民币)

105.0-470.0

总市值(百万人民币)

311,906

近3月日均成交额(百万人民币)

4,664.7

注：截至2026年6月30日收盘价

市场预期区间

![](page=34,bbox=[1346, 1118, 1860, 1290])

资料来源：Bloomberg、浦银国际

股价相对表现

![](page=34,bbox=[1347, 1432, 1862, 1827])

资料来源：Bloomberg、浦银国际

![](page=34,bbox=[1637, 2662, 1814, 2713])

利润表

人民币百万元

2024A

2025A

2026E

2027E

2028E

营业收入

17,907

23,647

32,295

42,185

50,871

营业成本

13,460

16,951

20,574

26,248

30,896

毛利润

4,447

6,696

9,489

13,052

18,094

经营支出

2,302

3,038

3,157

3,891

4,605

销售管理费用

305

381

451

550

637

研发费用

1,272

1,591

1,563

1,965

2,352

经营利润

2,145

3,658

6,333

9,161

13,489

利息收入

148

财务费用

-41

税前利润

2,102

3,608

6,247

9,109

13,540

所得税费用

-145

-345

-812

-1,184

-1,760

除税后利润

1,879

3,279

5,435

7,924

11,780

少数股东权益

归母净利润

1,878

3,276

5,430

7,919

11,775

稀释股数(百万)

667

稀释每股收益(元)

2.8

4.9

8.1

11.9

17.7

人民币百万元

2024A

2025A

2026E

2027E

2028E

经营活动现金流

净利润

1,879

3,279

5,435

7,924

11,780

折旧摊销

1,502

1,668

3,137

3,454

3,461

股份支付

其他

782

营运资金变动

-1,227

-1,180

-1,388

-1,803

-1,609

应收账款变动

-715

-1,444

-1,524

-1,741

-1,675

经营活动现金流合计

2,982

3,838

7,279

9,638

13,591

投资活动现金流

资本支出

-2,526

-3,765

-6,000

-4,500

-3,500

其他投资活动

601

投资活动现金流合计

-1,925

-3,756

-6,000

-4,500

-3,500

融资活动现金流

股份回购

0.1

其他融资

390

137

融资活动现金流合计

-389

-650

-895

-862

-759

现金及等价物净增减

668

-567

384

4,276

9,332

自由现金流

1,057

1,279

5,138

10,091

资产负债表

E=浦银国际预测

人民币百万元

2024A

2025A

2026E

2027E

2028E

货币资金

1,553

998

1,382

5,658

14,989

应收账款和应收票据

3,806

5,250

6,774

8,515

10,190

存货

3,395

5,140

5,944

7,167

7,998

其他流动资产

2,091

2,230

流动资产合计

10,854

13,654

16,350

23,590

35,427

物业、厂房及设备

13,364

15,282

18,145

19,191

19,229

无形资产

585

639

其他非流动资产

498

1,008

961

总资产

25,302

30,583

36,094

44,380

56,255

短期借贷

应付账款和应付票据

2,687

3,934

4,874

6,036

6,932

应付税务

216

200

其他流动负债

4,733

5,859

5,847

流动负债合计

7,489

10,024

10,936

12,097

12,993

长期借款

2,577

2,679

其他非流动负债

590

699

701

总负债

10,656

13,402

14,316

15,477

16,374

储备

8,165

10,774

14,578

20,125

28,371

其他权益项

6,196

6,042

股东权益总额

14,646

17,181

20,989

26,536

34,782

总负债和股东权益

25,302

30,583

35,305

42,014

51,155

主要财务比率

资料来源：公司资料、iFind、浦银国际预测

人民币百万元

2024A

2025A

2026E

2027E

2028E

营运指标增速

营业收入增速

32.4%

32.1%

36.6%

30.6%

20.6%

毛利润增速

40.3%

50.6%

41.7%

37.5%

38.6%

营业利润增速

74.9%

70.6%

73.1%

44.7%

47.2%

净利润增速

34.3%

74.5%

65.8%

45.8%

48.7%

盈利能力

净资产收益率

12.8%

19.1%

25.9%

29.8%

33.9%

总资产报酬率

7.4%

10.7%

15.0%

17.8%

20.9%

投入资本回报率

12.7%

17.5%

24.7%

33.8%

52.2%

利润率

毛利率

24.8%

28.3%

29.4%

30.9%

35.6%

营业利润率

12.0%

15.5%

19.6%

21.7%

26.5%

净利润率

10.5%

13.9%

16.8%

18.8%

23.1%

营运能力

现金循环周期

106

应收账款周转天数

存货周期天数

110

100

应付账款周转天数

![](page=35,bbox=[1675, 2634, 1850, 2689])

图表 38：SPDBI 目标价：深南电路（002916.CH）

![](page=36,bbox=[161, 364, 1819, 1118])

注：截至2026年6月30日收盘。

资料来源：Bloomberg、浦银国际预测

![](page=36,bbox=[1674, 2634, 1850, 2688])

SPDBI乐观与悲观情景假设

图表 39：市场普遍预期：深南电路（002916.CH）

![](page=37,bbox=[155, 522, 1828, 1116])

资料来源：Bloomberg、浦银国际

图表 40：SPDBI情景假设：深南电路（002916.CH）

![](page=37,bbox=[176, 1371, 1866, 1984])

乐观情景：公司收入增长好于预期

目标价：780元

概率：20%

BT载板业务进展高于预期且领先明显；

AI算力需求带动数通业务持续放量；

高毛利业务占比持续优化。

悲观情景：公司收入增长不及预期

目标价：420元

概率：20%

FC-BGA 高阶封装基板研发及客户验证进度不及预期；

主要原材料价格大幅波动；

资料来源：Bloomberg、浦银国际预测

新产线爬坡进度慢于预期。

![](page=37,bbox=[1675, 2633, 1850, 2688])

![](page=38,bbox=[1221, 93, 1675, 226])

兴森科技（002436.CH）：PCB样板冠军，载板国产替代进入加速期

我们首次覆盖兴森科技（002436.CH），给予“买入”评级，目标价为人民币61元，潜在升幅 20%。

PCB样板龙头地位稳固，切入AI服务器赛道：公司在高端样板领域国内市占率居首位。2025年PCB业务营收人民币48.97亿元（收入占比 68.1%），毛利率为 25.3% ，提供稳健现金流。公司于2026年2月签约宜兴高阶HDI项目切入AI服务器赛道，预计2026年底产能释放。因此，传统PCB业务的稳健升级将为公司奠定坚实的成长基础。

存储高景气推动CSP载板满产满销，FCBGA载板曙光已现：公司在CSP载板领域领先，已导入三星等客户。受益于存储回暖，2025年封装基板收入16.70亿元，同比大增 49.7%。目前CSP载板产能S1+S2合计5.5万平方米/月并满产满销，S3扩产2.5万平方米/月在持续推进，推动半导体业务毛利率同比提升27.80个百分点，为FCBGA载板业务打下良好财务基础。

FCBGA封装基板填补国内空白，开启第二曲线：公司是国内极稀缺的 FC-BGA（ABF载板）量产厂商，深度绑定国内主流芯片厂商等平台，后续有望在海外客户拓展方面取得持续突破。目前公司已具备20层及以下量产能力，低层板良率超 95%，高层板良率超 90%。预计ABF载板收入将在2026E/2027E/2028E增至4.87亿/14.23亿/20.77亿元。产能利用率爬升将大幅摊薄折旧，助力公司开启高弹性的第二成长曲线。

估值：我们预计公司2026/2027/2028年归母净利润分别为 4.79/8.12/11.87亿元，对应股东权益总额为62.26/73.54/90.25亿元。考虑到公司在FCBGA封装基板上大规模前期投入带来的前期拖累与后续的经营杠杆弹性，我们给予其2028年13倍PB，推导出目标价为 61元，潜在升幅 20%，首予“买入”评级。

投资风险：传统PCB竞争加剧；FC-BGA认证延迟或良率爬坡不及预期；下游芯片出货波动；原材料大幅涨价；先进封装技术路线发生重大变化；BT载板毛利率低于模型假设。

图表 41：盈利预测和财务指标

人民币百万元

2024A

2025A

2026E

2027E

2028E

营业收入

5,817

7,195

10,562

13,072

14,657

营收同比增速

24%

47%

24%

12%

毛利率

15.9%

19.6%

23.4%

26.6%

28.7%

归母净利润

(198)

135

479

812

1,187

净利润增速

(194%)

168%

255%

70%

46%

基本每股收益(元)

(0.1)

0.1

0.3

0.5

0.7

PB(x)

21.0

19.5

18.0

15.8

13.4

E=浦银国际预测资料来源：公司公告、浦银国际

兴森科技

买入

目标价(人民币)

潜在升幅/降幅

+20%

目前股价(人民币)

51.0

52周内股价区间(人民币)

12.3-55.0

总市值(百万人民币)

86,598

近3月日均成交额(百万人民币)

5,655.2

注：截至2026年6月30日收盘价

市场预期区间

![](page=38,bbox=[1343, 1114, 1859, 1296])

资料来源：Bloomberg、浦银国际

股价相对表现

![](page=38,bbox=[1349, 1434, 1852, 1828])

资料来源：Bloomberg、浦银国际

![](page=38,bbox=[1627, 2647, 1803, 2700])

利润表

人民币百万元

2024A

2025A

2026E

2027E

2028E

营业收入

5,817

7,195

10,562

13,072

14,657

营业成本

4,894

5,787

8,089

9,593

10,453

营业税金及附加

112

126

销售费用

202

222

317

392

410

管理费用

508

544

760

915

997

财务费用

127

180

115

106

资产减值损失

-127

-37

-30

-28

-25

公允价值变动收益

-48

-50

投资净收益

营业利润

-567

-82

567

1,191

1,764

营业外收入

营业外支出

利润总额

-575

-87

563

1,187

1,760

所得税

-44

净利润

-531

-104

538

1,128

1,672

少数股东损益

-333

-239

316

485

归属母公司净利润

-198

135

479

812

1,187

EBITDA

295

808

2,745

3,136

4,186

EPS(元)

-0.1

0.1

0.3

0.5

0.7

现金流量表

人民币百万元

2024A

2025A

2026E

2027E

2028E

经营活动现金流

376

-63

2,254

2,486

3,731

净利润

-531

-104

538

1,128

1,672

折旧摊销

611

699

2,066

1,843

2,337

财务费用

156

134

128

130

133

投资损失

-2

-42

-61

-76

-85

营运资金变动

-3

-737

-440

-572

-356

其他经营现金流

-383

620

1,002

1,734

2,058

投资活动现金流

-1,185

-746

-1,548

-1,074

-1,116

资本支出

-1,126

-848

-1,492

-1,150

-1,201

长期投资

-186

-4

-0.4

-1

其他投资现金流

128

-51

筹资活动现金流

-643

1,028

-27

-5

短期借款

-288

422

103

128

长期借款

-63

788

普通股增加

0.004

资本公积增加

148

0.4

其他筹资现金流

-331

-340

-5

-130

-133

现金净增加额

-1,446

252

711

1,385

2,610

E=浦银国际预测

资料来源：公司资料、iFind、浦银国际预测

资产负债表

人民币百万元

2024A

2025A

2026E

2027E

2028E

流动资产

4,383

5,526

7,953

10,519

13,896

现金

618

859

1,570

2,955

5,565

应收账款

1,913

2,216

3,390

4,156

4,651

其他应收款

预付账款

104

存货

771

982

1,319

1,577

1,723

其他流动资产

1,028

1,369

1,553

1,682

1,789

非流动资产

9,285

9,556

9,071

8,344

7,178

长期投资

347

342

347

348

固定资产

6,168

6,070

8,193

10,029

11,241

无形资产

292

288

315

336

355

其他非流动资产

2,478

2,855

216

-2,368

-4,767

资产总计

13,668

15,082

17,024

18,863

21,073

流动负债

3,788

4,116

5,566

6,277

6,816

短期借款

152

574

594

697

826

应付账款

1,462

1,567

2,433

2,787

3,038

其他流动负债

2,174

1,974

2,538

2,794

2,952

非流动负债

4,304

5,222

5,232

长期借款

2,869

3,657

其他非流动负债

1,434

1,565

1,575

负债合计

8,092

9,338

10,798

11,510

12,048

少数股东权益

641

395

454

770

1,255

股本

1,690

1,700

资本公积

649

797

798

留存收益

2,597

2,851

3,274

4,086

5,273

归属母公司股东权益

4,935

5,348

5,771

6,583

7,770

负债和股东权益

13,668

15,082

17,024

18,863

21,073

主要财务比率

人民币百万元

2024A

2025A

2026E

2027E

2028E

成长能力

营业收入

8.5%

23.7%

46.8%

23.8%

12.1%

营业利润

-1664.1%

85.6%

795.9%

110.0%

48.0%

归属于母公司净利润

-193.9%

168.1%

254.8%

69.6%

46.1%

获利能力

毛利率(%)

15.9%

19.6%

23.4%

26.6%

28.7%

净利率(%)

-3.4%

1.9%

4.5%

6.2%

8.1%

ROE(%)

-4.0%

2.5%

8.3%

12.3%

15.3%

ROIC(%)

-3.0%

1.2%

5.6%

9.6%

12.0%

偿债能力

资产负债率(%)

59.2%

61.9%

63.4%

61.0%

57.2%

净负债比率(%)

145.1%

162.6%

173.4%

156.5%

133.5%

流动比率

115.7%

134.3%

142.9%

167.6%

203.9%

速动比率

81.7%

93.5%

106.7%

131.1%

167.9%

营运能力

总资产周转率

40.7%

50.0%

65.8%

72.9%

73.4%

应收账款周转率

309.8%

348.5%

376.8%

346.5%

332.8%

应付账款周转率

317.3%

382.0%

404.4%

367.6%

358.9%

![](page=39,bbox=[1702, 2616, 1877, 2669])

图表 42：SPDBI 目标价：兴森科技（002436.CH）

![](page=40,bbox=[159, 435, 1814, 1169])

注：截至2026年6月30日收盘。

资料来源：Bloomberg、浦银国际预测

![](page=40,bbox=[1702, 2616, 1877, 2669])

SPDBI 乐观与悲观情景假设

图表 43：市场普遍预期：兴森科技（002436.CH）

![](page=41,bbox=[175, 520, 1840, 1128])

资料来源：Bloomberg、浦银国际

图表 44：SPDBI情景假设：兴森科技（002436.CH）

![](page=41,bbox=[179, 1407, 1849, 2032])

乐观情景：公司收入增长好于预期

目标价：80元

概率：20%

FC-BGA客户认证及良率进展超预期；

大客户出货进展超预期；

BT载板毛利率高于预期。

悲观情景：公司收入增长不及预期

资料来源：Bloomberg、浦银国际预测

目标价：43元

概率：15%

传统PCB竞争加剧；

FC BGA认证延迟或良率爬坡不及预期；

先进封装技术路线发生重大变化。

![](page=41,bbox=[1702, 2616, 1877, 2669])

免责声明

本报告之收取者透过接受本报告（包括任何有关的附件），表示及保证其根据下述的条件下有权获得本报告，且同意受此中包含的限制条件所约束。任何没有遵循这些限制的情况可能构成法律之违反。

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美国

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英国

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权益披露

1) 浦银国际并没有持有本报告所述公司逾 1%的财务权益。

2) 浦银国际跟本报告所述公司在过去12个月内并没有任何投资银行业务的关系。

3) 浦银国际并没有跟本报告所述公司为其证券进行庄家活动。

![](page=42,bbox=[1701, 2616, 1877, 2668])

评级定义

证券评级定义：

“买入”：未来12个月，预期个股表现超过同期其所属的行业指数

“持有”：未来12个月，预期个股表现与同期所属的行业指数持平

“卖出”：未来12个月，预期个股表现逊于同期其所属的行业指数

行业评级定义（相对于MSCI中国指数）：

“超配”：未来12个月优于MSCI中国 10%或以上

“标配”：未来12个月优于/劣于MSCI中国少于 10%

“低配”：未来12个月劣于MSCI中国超过 10%

分析师证明

本报告作者谨此声明：（i）本报告发表的所有观点均正确地反映作者有关任何及所有提及的证券或发行人的个人观点，并以独立方式撰写；（ii）其报酬没有任何部分曾经，是或将会直接或间接与本报告发表的特定建议或观点有关；（iii）该等作者没有获得与所提及的证券或发行人相关且可能影响该等建议的内幕信息/非公开的价格敏感数据。

本报告作者进一步确定（i）他们或其各自的关联人士（定义见证券及期货事务监察委员会持牌人或注册人操守准则）没有在本报告发行日期之前的30个历日内曾买卖或交易过本报告所提述的股票，或在本报告发布后3个工作日（定义见《证券及期货条例》（香港法例第571章））内将买卖或交易本文所提述的股票；（ii）他们或其各自的关联人士并非本报告提述的任何公司的雇员；及（iii）他们或其各自的关联人士没有拥有本报告提述的证券的任何金融利益。

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浦银国际证券财富管理团队

essie_yang@spdbi.com

(852) 28086469

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浦银国际证券有限公司

(852) 28086467

SPDB International Securities Limited

网站：www.spdbi.com

地址：香港轩尼诗道1号浦发银行大厦33楼

![](page=43,bbox=[151, 2053, 302, 2204])

![](page=43,bbox=[1702, 2616, 1877, 2668])

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摘要

文本

Agentic Era系列一：智能体AI浪潮已至， CPU与IC载板迎来非线性跃迁

超配

目录

Agentic AI Era系列一：智能体AI浪潮已至，CPU与IC载板迎来非线性跃迁

陈耀波

苏聪

浦银国际

安谋控股

(ARM.US)

超威半导体

持有

(AMD.US)

深南电路

(002916.CH)

兴森科技

(002436.CH)

Agentic AI Era系列一：智能体AI浪潮已至，CPU与IC载板迎来非线性跃迁

AI应用范式切换，驱动CPU开启超级周期

CPU行业自身机会：长期ARM增量弹性强，短期x86仍受益

CPU市场空间测算

CPU需求向上游传导，IC载板进入涨价超级周期

安谋控股（ARM.US）：算力架构之王，架构升级与 AGI CPU 双轮驱动第二成长曲线

安谋科技

市场预期区间

股价相对表现

SPDBI乐观与悲观情景假设

乐观情景：公司收入增长好于预期

悲观情景：公司收入增长不及预期

超威半导体（AMD.US）：CPU+GPU双轮驱动，Helios平台重塑AI基础设施格局

超威半导体

持有

市场预期区间

股价相对表现

SPDBI 乐观与悲观情景假设

乐观情景：公司收入增长好于预期

悲观情景：公司收入增长不及预期

目标价：402美元

深南电路（002916.CH）：算力基建核心供应商，载板业务迎顺风破局时刻

深南电路

买入

市场预期区间

股价相对表现

SPDBI乐观与悲观情景假设

乐观情景：公司收入增长好于预期

目标价：780元

悲观情景：公司收入增长不及预期

目标价：420元

兴森科技（002436.CH）：PCB样板冠军，载板国产替代进入加速期

兴森科技

买入

市场预期区间

股价相对表现

SPDBI 乐观与悲观情景假设

乐观情景：公司收入增长好于预期

悲观情景：公司收入增长不及预期

免责声明

美国

英国

权益披露

评级定义

证券评级定义：

分析师证明