美银：中国半导体

> 转向系统级超级节点：中国领先的 AI 加速器和基础设施供应商正将重点从独立芯片性能转向通过广泛推出机架级超级节点（从 64 张卡到超过 1,000 张卡，例如华为和壁仞科技架构）的系统级集成。这种策略有助于通过更高的密度、更快的互连和并行计算来弥补单个芯片的性能差距。

> PCIe 交换机需求增长：大多数超级节点计算托盘具有 2:1 的高 XPU-交换机比率（每四个 GPU 配两个 PCIe 交换机），推动了对 PCIe 交换机的显著需求，以处理计算托盘内增加的密度和复杂的 I/O 配置。

> 边缘 AI 和 AIoT 的扩展：边缘 AI 正从智能手机和个人电脑扩展到更广泛的 AIoT 类别，如 AI 眼镜、玩具、音频产品、车载盒子、工业终端和机器人。结合主机处理器与边缘 AI 协处理器（如瑞芯微的双芯片设计）的架构正在提高每台设备的半导体内容价值。

> Kimi K3 的影响：月之暗面推出的 Kimi K3 验证了持续的基础设施需求，其拥有 2.8 万亿参数的混合专家（MoE）架构、原生多模态能力和 100 万 token 上下文窗口。

> K3 带来的硬件和内存需求增加：K3 的规模增加了高带宽内存（HBM）容量需求（在缓存和缓冲区之前需要约 1.4TB 的原始模型存储），而其专家数量跃升至 896 个，每个 token 激活 16 个专家，对内存带宽、高效的专家路由和扩展互连效率提出了沉重负担。

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