自研芯片持续推进:Maia 200 效能 / 成本较前代提升 30%,已同时支援 OpenAI 与 MAI 模型;并宣布将率先部署采用 AMD Helios 与 NVIDIA Vera Rubin 的新一代 AI 基础设施,并于本季在五大洲新增 31 个数据中心(累计达 88 个)。此外,Cobalt 200 预期在 7 月底前部署于全球超过 25 个数据中心。
结论
微软公布 Q2 财报和业绩说明会后,盘后股价大涨 8%,对比 7/22 的 Google 和同日公布财报的 Meta 盘后呈现下跌,反映市场极度关注于科技巨头「创造现金」的能力,尤其在大家都纷纷扩大 AI 支出之际,而微软目前缴出了最佳答案,增加的资本开支有效转换成获利和现金流,并且获得更多订单后继续扩大资本开支,我们认为这得力于两个原因,第一是微软主要以 Microsoft 365 、 Azure 等订阅制与长约云端服务为主,而 Google 和 Meta 有一大部分是仰赖广告这种波动性较大的收入来源,第二是微软没有选择和 Google 、 Meta 打「顶尖前沿模型」的战争,而是透过自己的生态系优势,从不同入口获得更多订单。因此,未来在 AI 赛道上谁能赢得胜利,并不只是看模型的性能提升多少,或成本降得多低,而是能够把 AI 能力快速嵌入既有的企业通路与客户关係,并转换成可预期现金流的生态系。
预期哪一项 AI 业务服务能在 2026 至 2027 年最先展现 ROIC? 祖克伯仅回应目前多数算力仍会继续用于训练模型,以保持领先地位,其余才会分配到不同的产品与营收机会,包括优化核心业务、即将推出的新消费者产品、 API 、企业代理人、开发者工具,以及直接销售算力的机会。
如何打进企业市场? 祖克伯将企业市场分为两类,第一类是既有广告主与商家的延伸,尤其是透过 WhatsApp 、 Messenger 和 Instagram 的 Business Agent 帮助企业客服、销售与完成交易;第二类是 API 、程式开发工具、内部生产力工具及更广泛的企业软件,这也是 Meta 过去不完全具备的新能力。
一般消费者何时会真正使用 AI Agent? 祖克伯认为某些 AI 市场已经突破,例如 Coding Agent,虽消费者个人 Agent 尚未成熟,但看好未来 5 年内,数十亿人会拥有能理解个人目标、全天候协助工作的 Agent。
为甚么一边买算力,一边卖算力? 祖克伯回应是从资本配置角度来思考,因为目前整体市场算力严重不足,所以 Meta 既有内部高价值用途,也收到了外部的高价购买需求,而管理层会在两者之间做组合配置,部分算力可以直接出售,但更大部分将保留用来训练模型和建构更高价值的「智能层」。
广告系统导入全新的「 Meta 生成式推荐器」,不再对每个广告独立评分,而是运用 LLM 同时理解广告内容与用户偏好进行精准匹配。这项转变与 GEM 模型共同驱动了 Facebook 广告点击次数提升 8.3%,转化率提升 15.7% 。此外,旗下自动化行销方案 Advantage+ 的年化营收 run rate 已达 750 亿美元。
结论
Meta 公布 Q2 财报和业绩说明会后,盘后股价大跌 -9%,反应目前 Meta 的获利能力和现金流创造,以及在企业 AI(非广告)和个人 Agent 的发展,尚未提供明确的营收时,难以说服市场再度上调资本开支,但观察 Meta 本业的广告需求并未转弱,广告收入仍强劲增速,且在 AI 驱动下继续带动广告展示量和平均价格增速,提高点击和转换率。再者,Meta 后续也预计能够受惠到现在算力供不应求的环境,来自祖克伯在业绩说明会中提到的「大量以溢价租用算力的邀约」,同时为了近一步分摊基础建设成本,正积极引进如贝莱德(BlackRock)战略合资伙伴关係等创新的融资模式,均有助于缓解目前市场对于现金流的担忧。
Robotaxi 会与 Uber 等叫车平台合作吗?马斯克明确表示,Tesla 倾向保持垂直整合,也就是自行掌握车辆、软件、平台与营运,而不是将 Robotaxi 交由外部平台分销。理由是 Tesla 预期需求将高于供应,因此没有必要支付第三方平台抽成。
Cybercab 为何尚未快速放量?Cybercab 是全新的底盘与车型,因此必须先累积针对 Cybercab 车身、悬吊、转向与煞车特性的实际道路数据。与 Model 3 、 Model Y 已有数百万辆道路数据不同,Cybercab 缺乏足够的实车样本,因此初期仍需要搭配方向盘与踏板的测试车,蒐集校准资料,后续部署数量才会明显增加。
Tesla 为何要自己做 Terafab?Terafab 是扩大 Optimus 规模的必要条件,因为未来最大的瓶颈可能是 AI 芯片、内存储器与先进封装供应不足,而 Tesla 已为 Austin 的开发型晶圆厂下单设备。
Starlink 将整合至 Cybercab,并可能逐步扩展至其他 Tesla 车辆,提升车辆的通讯可靠性。
AI5 芯片研发进展良好,初期可能优先用于 Optimus;AI6 则被定位为更高阶的下一代边缘 AI 芯片。公司也正在评估将部分旧车升级至新一代 AI 板卡,而不只是升级到 AI4 。
结论:
Tesla 业绩说明会带动盘后股价走跌逾 -4%,反映了本业汽车获利不如预期,但持续投入 Robotaxi 、机器人等新兴业务,导致市场担忧现金流将持续恶化,但观察 Tesla 仍手握超过 400 亿美元的现金和短线投资,短中期仍能继续支撑公司积极转型的愿景,从一家电动车厂转向拥有 AI 、无人载具、机器人、芯片与能源的垂直整合基础建设公司。
而为了实现这个目标,公司中长线希望由 AI 、软件与车队型收入加速增速,改善获利结构。以进度来看,FSD 订阅和使用量正在加速,且海外市场正在提供第二条增速曲线,包括在荷兰取得部署 FSD 的批准后,2026Q2 又取得立陶宛、爱沙尼亚、丹麦及比利时等市场的进一步批准,是目前 Tesla 中最成熟且最接近规模化获利的 AI 业务,同时 AI 服务器对电力的强劲需求也带动储能业务的部署规模持续扩张;Robotaxi 业务短线财务贡献有限,但进度仍持续推进,目前以每周超过 10% 的速度增长,包括于 Austin 的无监督营运范围持续扩大、在佛州的 Miami 、 Orlando 与 Tampa 推出无监督搭乘服务。
因此,Tesla 的中长线前景仍高度取决于 AI 与车队型收入能否继续放量,以及正处于产线建置期的 Optimus 机器人何时能够真正进入真正商业化阶段。
中国 Q2 GDP 年增 4.3%,低于市场预期,主要仍由出口支撑。 6 月出口值年增 27.0%(前 19.4%),远超市场预期的 18.2%,持续受到 AI 供应链需求与价格推动,主要贸易地区亦持续向东协等亚洲地区转移。投资与消费则持续偏弱,使 Q2 GDP 同比低于全年目标区间下缘,符合我们先前的判断,在 Q1 达成 GDP 增速目标后政策力道将放缓。
核心资料中心部门(Core Data Center, CDBU):营收达 115.24 亿美元,季增 102.6%,毛利率高达 87% 。主要受惠于定价上涨与产品组合的优化,其中资料中心 SSD 营收突破 50 亿美元,较上季增速超过一倍,并且代理 AI 正在重塑资料中心基础设施架构(需求从 GPU 机柜拓展到 CPU 机柜,以及专门用于储存上下文的存储机柜)。除此之外,2026 年整体服务器单位增速将达 15 ~ 19%(High-teens %),主要由 AI 服务器带动,但传统服务器也预计有 15 ~ 17%(Mid-teens %)的增长。
客户端与行动部门(Mobile and Client, MCBU):营收达 115.21 亿美元,季增 49.4%,毛利率高达 87% 。完全受惠于定价上涨,抵销了出货量略微减速的影响,虽然 PC 与手机的出货量可能减速,但市场对于高阶、高单价设备仍具有韧性,带动平均售价增速。并且代理 AI 平台提升了边缘 AI 的设备价值,未来预计透过边缘 AI 与延迟的换机需求带动长线增速。
美光本季度再次缴出超越市场预期的强劲财报,再度击败各大机构分析师预期,并且下季财测也同时超越市场预期,盘后上涨 +15.82% 。各项业务也同时因为定价上涨与出货量增加,在毛利率的表现上均达到约 80% 的水准,显示内存储器已如同公司表示的,已成为「战略性」资产,对内存储器的需求从单纯的 GPU 机柜,延伸至 CPU 与存储机柜,并且已开始出现外溢至边缘与物理 AI 的现象,手机、 PC 透过定价上升维持增速动能,自动驾驶、机器人也开始出现贡献营收的情形。
先前市场对于内存储器产业未来的获利仍有存疑,本次美光也揭露对于战略客户协议,在 2030 年底前的累计保底收入约 1,000 亿美元,即便在最低价格的情境下,毛利率仍将远高于过去周期的峰值,并且公司已采取收取现金保证金的策略,显示客户愿意提前付款卡位产能,对内存储器产业的获利健康与能见度进一步提升。库存方面,公司提及的 DRAM 与 NAND 产能持续紧缩,我们也看到了存货周转天数同步回落,显示库存状况仍然健康。最后,内存储器的「结构性升级」已在美光的财报中一览无遗,而公司提及的边缘与物理 AI 的进展也显示 AI 需求已开始外溢,为此次生产力循环增添更多动能。
同时,刚结束的 2026 Taipei Computex 正好是检验 AI 实际需求和釐清疑虑的关键时点,包括内存储器需求是否面临缩减、光通讯的未来、电力瓶颈、边缘 AI 等,本周苹果 WWDC 也引发热议,本篇报告将进一步探讨 AI 等新科技趋势的基本面与投资逻辑:估值回调 AI 股市是否仍能布局?AI 硬件需求爆发究竟该如何配置?本篇报告 分析以下重点:
科技基本面仍无可挑剔,东北亚 AI 供应链的半导体出口持续维持强劲,使预估市盈率处在合理位置。
从近期 Vera Rubin 内存储器容量遭砍半、代理 AI 技术节点、 RTX Spark 发表与苹果 WWDC 重点监测:AI 应用扩大,带动一波又一波硬件需求!
架构式梳理当前 AI 硬件爆发浪潮,哪些已能商业变现?哪些为未来机会?估值修正行情下,掌握 AI 配置法则!
值得注意的是,对于下一季合併毛利率的指引,将从本季的 77.1% 下降至约 74%。管理层强调,这是 AI 半导体占总营收比例持续攀升的产品组合效应,并非结构性侵蚀。不过即使毛利率下降,营业利益率预计仍将稳定维持在 67%,主因随着营收大规模扩张,营业费用保持相对平稳,从而稀释了固定成本。
4. 营运健康状况:自由现金流创下历史新高,达 102.6 亿美元。而存货周转天数上升至 48.44 天(前 38.2 天),主要为因应下半年 AI 半导体营收翻倍增速而进行的提前备货。
5. 资本开支:本季资本开支为 2.31 亿美元,而为确保大型语言模型(LLM)前沿客户能获得充沛且低功耗的算力,博通正联合 Apollo 、 Blackstone 及其他机构投资人共同创建「 AI XPU 平台」,计画到 2028 年部署超过 20 GW 的算力容量。首期规模达 350 亿美元的融资方案正由 Apollo 启动推进,由外部金融资本承担基础设施的融资规模,使公司在算力建置量级大幅扩张的同时,维持轻资本的商业模式。
6. 客户长线合约:
Google:于 2026 年 4 月宣布与 Google 签署长线协议,内容涵盖多代 TPU 与 AI 网络技术的开发与供应,该协议确保了博通在可见的未来与 Google 保持策略性的供应商关係。儘管 Google 未来可能寻求供应商多元化,但博通目前的技术领先地位与智能财产权(IP)投入使其具备高度竞争力。
AI 客製化加速器 (XPUs) 与半导体整合:博通将其为大型语言模型(LLM)开发的客製化 AI 加速器称为 XPU,其技术正向更高复杂度演进。次世代的 XPU 芯片不仅整合了 SRAM 与稀疏核心(sparse cores),更开始嵌入 CPU 核心,并采用多芯片(multi-die)封装技术以整合大量的 HBM(高频宽内存储器)。这使得单一芯片的技术含量与平均售价(ASP)随世代演进而大幅提升。
2020 年新冠疫情之后,全球製造业周期从过去 3 ~ 4 年一循环似乎慢慢不再显着,这与 AI 发展息息相关。本篇报告,我们将从三大提问:製造业循环是否消失?AI 走到哪了?我们与泡沫的距离?一举解析自从 AI 趋势爆发以来的数据变化。
本文重点:
製造业周期没有消失,而是被 AI 新需求延长:疫情后受到库存管理从 JIT 转向 JIC 、全球贸易区域化,以及 AI 带来的新硬件需求影响,使製造业周期变得不再明显。关键不是周期消失,而是 AI 需求让新的订单不断接棒,延后了原本可能出现的去库存阶段。
AI 正从生成式 AI 进入代理 AI,硬件需求也从核心运算扩散到整个供应链:第一波 AI 爆发集中在 GPU 、先进製程与资料中心算力;但现在 AI Agent 应用开始落地,Token 使用量快速增速,需求已从芯片扩散,这代表 AI 不只是单一半导体题材,而是正在形成一轮更广泛的「软硬件同步升级」周期。
主要增持 AI 硬件基础设施及加密货币类股,新建仓博通约 40 万股、增持 AMD 约 13 万股,成为第二大持仓、同时加码加密货币发行商 Circle 和加密交易所 Bullish 分别约 36 万股和 119 万股;卖出方面,主要减持了软件相关类股,包含 Trade Desk 广告科技公司、 PagerDuty 、 Roku 串流影音平台公司,也减持了部分主要持仓,如特斯拉、 Palantir 及 Coinbase。
结论
总结来说,各大机构在 2026Q1 达成高度一致的「重硬件、轻软件」策略。资金集体涌向 AI 算力、半导体及内存储器等供应链,台积电成为本季最大赢家,获得桥水、索罗斯及阿帕卢萨的集体青睐,软件反而因为 AI 能力持续突破,估值受到挑战下全面失宠。儘管机构持续看好 AI 硬件浪潮,但面对股市估值已处于高位,机构的防御和避险心态也同步在增加。
美国在川习会前夕仍持续扩大对中国科技发展的限制,尤其是 4 月初提出的 MATCH Act 法案,试图将半导体设备管制由行政措施推向国会立法,该法案针对 DUV 曝光机、相关服务与零件维修提出更严格限制,这将持续拖累中国在 AI 与先进製程上的发展,也反映美国对中国建立自主先进製造能力的担忧仍未降低。因此在科技议题上,预期美方难同意完全放宽对先进设备与高阶芯片的限制作为交易筹码。
AI Agent 与 CPU/GPU 比例的演进:AMD 指出推理与代理 AI 工作负载大幅推升了对 CPU 算力的需求,这些任务需要 CPU 作为头端节点进行调度与资料处理,使得服务器架构中 CPU 与 GPU 的配比正从传统的 1:8 朝 1:1 甚至更高比例发展,将是纯外加的市场增量。
技术与新品布局:采用 Zen 6 架构与 2 奈米製程的第六代 EPYC Venice 预计今年稍晚推出,并首度包含专为 AI 基础设施打造的 Verano 处理器。 MI450 系列 GPU 与 Helios 架构已开始送样,并与 Meta 扩大合作部署达 6GW,预计今年下半年量产。
6. 分析师提问和公司回復(QA):
服务器 CPU TAM 上修动能:分析师询问为何短线内大幅上修 TAM 至 1,200 亿美元。执行长表示,AI 推理与代理任务扩张速度超乎预期,这需要大量 CPU 参与协调,且目前的增速「绝大部分由出货量(Unit)驱动」,虽然产品规格提升会带动 ASP 增加,且部分定价反映了成本通胀,但长线策略仍是持续扩大出货规模。而 AMD 目前新品 Turin 与 Venice 布局完整,对取得大于 50% 的长线市占率深具信心。
MI450 部署进度与客户扩展:分析师关注 OpenAI 与 Meta 以外的客户动能。公司回应 MI450 的需求已超出原先对 2027 年的内部规划,有更多新客户计划进行大规模的训练与推理部署。
出货节奏与供应链状态:针对 GPU 的供货担忧,AMD 说明 Q1 AI GPU 因中国市场过渡而微幅季减,但 Q2 服务器 CPU 将年增逾 70%,且 MI450 将于下半年量产。目前 2027 年的大规模订单能见度极高,且已与供应链确认足够产能与电力基础建设。
x86 与 Arm 架构竞争:面对 Arm 竞争加剧,AMD 强调未来的 AI 运算需要多样化的 CPU 产品组合,许多大型云端服务商仍会大量采购 x86 处理器以应对不同任务,AMD 也藉由新品 Verano 提供最佳解方。
内存储器通胀影响:针对内存储器价格上涨,AMD 表示已与供应商深度绑定以确保资料中心产能无虞。然而,内存储器涨价确实可能压抑下半年消费端(如 PC 与游戏主机)的市场终端需求,例如预计下半年游戏业务营收将比上半年大幅衰退超过 -20%,这已纳入财测考量,但 AMD 仍有信心凭藉 Ryzen 产品线的竞争力与商用市场的扩张,达成全年营收年增长,并持续缴出优于整体 PC 市场的表现。
结论
AMD 盘后股价大涨 16%,反应投资人对于 AMD 的强劲财测,包括了 AI GPU 业务从 Meta 、 OpenAI 等大客户显着扩张到更多领域(传统企业、主权级专案、 AI 原生企业等),以及因为 AI Agent 的爆发所带动的 CPU TAM 展望,且值得留意的是,AMD 特别提到 CPU TAM 的增加是「外加的」而不是去侵蚀掉 GPU 的加速器市场,甚至同步上修了 AI GPU 的展望,因为 AMD 认为两者的分工不同,AI 基础模型需要大量的 GPU 等加速器来提供核心运算能力, CPU 负责任务调度、资料移动、平行执行,但有趣的是这并未同步带动 Nvidia 的盘后股价(目前 +0.46%),显示市场并未完全买单这样的看法,仍更看好未来如果代理任务数量极大,CPU 的数量甚至可能超越 GPU 的故事。
AI 军备竞赛的史普尼克时刻 (Sputnik moment):Shyam Sankar 提到 AI 模型与 AIP 的结合,已经在主流的作业系统与浏览器中发现了数千个零日漏洞 (zero days),发现系统零日漏洞的速度正在飙升,而未来「找漏洞」将不再是瓶颈,「精准且自动化地修復漏洞」才是难题,这正凸显了其软件管理平台 Apollo 的重要性。
8. 技术进展:
Maven 智能系统:战场 AI 应用需求急升,使用量在最近四个月内翻倍,过去 12 个月内增速 4 倍,横跨联合参谋部与情报界。
4. 自研芯片趋势爆发:除了为了摆脱单一供应商(Nvidia)的依赖外,由于 AI 进入推论和 Agent 的阶段后,成本、功耗和延迟成为关键,因此针对不同推论任务和服务场景而设计的客製化 ASIC 就会是解方,例如:
Google:在 Cloud Next 大会上,正式推出专为应付最严苛代理式工作负载的 TPU 8i,其性价比(每美元效能)较上一代提升了高达 80% 。自研芯片除了有利于 Google 的「全端 AI 战略」,包括内部产品和外部云端服务的优化,也创造了新的商业模式(向第三方直接销售 TPU 硬件)。
Amazon:管理层预计 Trainium 每年能为公司节省数百亿美元的资本开支,且业务也正在向外扩张,包括提供给 Anthropic 与 OpenAI 的 Tranium 订单(目前累计营收承诺超过 2250 亿美元),以及 Graviton CPU 提供比其他 x86 处理器高出 40% 的性价比,这也让 Meta 与 AWS 近期签署了一项价值数十亿美元的多年期协议。这让自研芯片业务的「年化营收运转率」已突破 200 亿美元,年增达三位数的高速增速。
Meta:自研的 MTIA 就是专门用于 Facebook/Instagram 的推荐系统与推理任务。 Mark Zuckerberg 也强调发展自研芯片是「 Meta Compute 」倡议的重要目标,为的是优化长线营运成本,并正在与 Broadcom 合作开发自家的客製化芯片,且正准备部署超过 1 GW 的自研芯片算力。
Microsoft:Satya Nadella 强调为了迎接「代理运算时代」,微软正针对每一层技术堆迭进行最佳化,从资料中心设计、底层自研芯片,再到系统软件和模型架构,例如 Maya 200 负责高效的 AI 算力,且在成本效益上有显着突破,与微软机队中最新的其他芯片相比,其「每美元可处理的 Token 数量」提升了超过 30%;Cobalt CPU 负责大规模的通用与关联性工作负载,而 Azure Boost 芯片更将原本由服务器 CPU 负担的虚拟化、网路与储存任务拉出来进行加速。
5. 其他科技进展:除了 AI 外,科技巨头也在卫星通讯、自动驾驶、硬件机器人以及扩增实境等更长线的前沿科技上,有更多商业化进展,例如:
Meta:与 Ray-Ban 合作的 Meta AI 智能眼镜表现极佳,每日活跃用户数较去年同期大增三倍。 Meta 计画让这款眼镜从单纯的「问答工具」,进化为「全天候陪伴的个人 AI 代理」,另外 Meta 也提到,消费者对于结合「 Meta 神经腕带」的新一代显示眼镜展现出浓厚的兴趣,这被视为智能眼镜产品线的下一个世代演进方向。
结论
四家科技巨头的股价在业绩说明会盘之后表现不一,截稿前 Google 上涨 +7% 、 Amazon +2.74% 、 Microsoft +0.34% 、 Meta 却减速 -7%,Meta 大跌反映的是大幅上调 AI 资本开支后,短线折旧、零组件涨价对于利润率压抑,以及 AI 投入过大但回收不足的担忧,但事实是 Meta 缴出了远优于预期的获利成绩,且其他科技巨头也有同样的现象,证明了 AI 并非成本的黑洞,反而在 AI 导入后开始加速巨头们的核心业务,同时达到降本增效的效益,尤其在 AI Agent 技术更加成熟后,提供了更多 Agentic 工作流商业落地的可能性,而这也让 AI 支出更有变现的机会,继续支撑持续投入大量 AI 资本开支的理由。
美国、欧元区、台湾 GDP:本周四(4/30)将公布美国、欧元区、台湾第一季 GDP。市场预估,美国第一季 GDP 年化季环比升至 2%(前 0.5%);欧元区第一季 GDP 同比 0.9%(前 1.2%);台湾主计处预估第一季 GDP 同比 5.54%(前 12.65%)。
科技巨头财报:本周三(4/29)、四(4/30)将公布 Google 、 Apple 最新季度财报,市场预期:Google 营收 1,069.13 亿美元,同比 18.5%(前 17.99%);EPS 2.62(前 2.82),关注 TPU 出货进度、 AI 资料中心变现能力,以及 AI 对其传统搜寻业务的反哺效果。Apple 营收 1,096.89 亿美元,同比 15.03%(前 15.65%);EPS 1.95(前 2.84),关注内存储器涨价下能否继续展现定价能力、盈利韧性,以及新版 Siri 与 Google Gemini 的整合进度。
6. 系统整合需求带动 ASIC 业务需求大增:随着 AI 应用逐渐从训练走向推论与代理任务,云端与资料中心客户亟需更有效率的底层架构。以 Intel 与 Google 本季宣布的指标性合作为例,双方正共同开发客製化的 ASIC 基础架构处理器(IPUs),而 Intel 的优势在于能够结合旗下的 CPU/XPU 运算 IP 、先进封装技术,以及先进晶圆代工製程,藉此进行更深度的最佳化设计。目前营收运转率 (Run rate) 已突破 10 亿美元,未来 5 年有望成为高速增速的动能引擎。
7. Agent AI 趋势带动 CPU 地位大增:随着 AI 从训练转向分散式推论(inference)、甚至代理型 AI(agentic AI)与物理机器人,CPU 在管理资料与多重代理任务上更加有效率,成为整个 AI 堆迭的核心编排架构,在基础训练阶段,服务器中 CPU 与 GPU 的部署比例大约为 1:8;但进入推论阶段后,比例已回升至 1:4 甚至 1:3;未来在代理型多任务环境下,比例甚至有望朝 1:1 迈进,而 Intel 的 Xeon 处理器依然是目前部署最广泛的主机 CPU,其优势在于领先的内存储器、安全性与网路编排能力,也因此最新的 Xeon 6 就被选为 NVIDIA DGX Rubin NVL8 系统的主机 CPU。
8. PC 市场的挑战和转机:由于内存储器价格飙涨的衝击,Intel 预期下半年整体 PC 产业的单位潜在市场(TAM)将出现低双位数百分比的减速,但 Intel 受惠于定价策略与客户端库存回补,所受衝击将低于产业平均,预计全年相关营收从 Q2 起将维持平稳,且随着边缘运算与物理 AI 的发展,将带起更多终端装置 AI 的功能,具备 AI 运算能力的 CPU 已成为出货庄家。本季 AI PC 相关营收季增达 8%,目前在 Intel 客户端 CPU 的产品组合占比中已正式突破 60%。