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机构级研报
IBM · 机构持仓 × 产业链定位本标的暂无大佬观点覆盖，以机构共识与产业逻辑为准

IBM 在 AI 芯片链的核心不是外售通用 GPU，而是把 Telum II 片上 AI、Spyre PCIe 加速卡、Z/LinuxONE/Power 与 watsonx 软件栈绑定成企业本地推理平台；驱动来自金融、政企核心交易数据不愿外搬，约束是生态规模和通用加速器性能曲线弱于 NVIDIA/AMD。

数据截至 2026-06-20
🏛 机构共识 · 13F 全市场

谁在建仓 IBM：全市场机构的钱怎么站队

最新一季 · 2026Q1

3,564 家 13F 申报机构披露持有它，占全市场约 40.8%；本季 +92 家加注。

产业节点② AI芯片 持有机构3,564 家 本季持有人+92 家 披露市值环比-0.8% AI 产业链持有广度第 13 / 359

口径=全市场 13F 季度申报聚合（8,741 家申报机构为分母）· 仅呈现机构持仓事实与季度变化，非买卖建议、不构成目标价 · 完整持有人名单 · 逐家调仓 diff · 资金视角 →

财报与关键数据 · 数据采集中心

真财报 + 13F + 信号

SEC XBRL · 截至 2026-06-20
US$67.5B
FY2025 FY 收入
SEC XBRL companyfacts
58.2%
毛利率 GM
FY2025 FY
—
营业利润率 OPM
FY2025 FY
US$12.1B
自由现金流 FCF
FY2025 FY
US$263.9B
市值(客观)
PS 3.91x · 2026-06-08
✓聪明钱看点
  • 观察 Spyre 是否从 Z/LinuxONE 扩展到 Power11 并形成明确的模型支持矩阵，这是 IBM AI 芯片从架构展示转向平台收入的关键。
  • 看 Red Hat OpenShift、watsonx、z/OS 工具链是否把 Telum/Spyre 作为默认加速后端，而非只停留在硬件发布稿。
  • 跟踪 Samsung 5nm 服务器级代工合作是否延续到下一代 IBM AI accelerator，关系到 IBM 自研芯片路线的持续性。
  • 大型机生态伙伴 Kyndryl、Broadcom、BMC、Rocket 的 AIOps/安全/批处理产品是否开始明确调用 Z 本地 AI 能力。
⚠口径风险
  • IBM AI 芯片多为系统内生能力，不能按独立 GPU 公司口径理解其收入弹性。
  • Spyre/Telum 的公开性能口径与 NVIDIA/AMD GPU 训练集群不可直接横向比较，应用重点是本地推理和交易数据邻近。
  • 财报、持有人和雷达数据块由数据管线另行注入，本文件不伪造任何财务数字或 13F 结论。
  • 公开客户案例可能受大型金融/政府保密限制，采用进度需要结合生态软件支持和系统发货节奏判断。

SEC XBRL companyfacts · FY2025 FY
  • ✓FY2025 FY 毛利率 58.2%，毛利 US$39.3B
  • ✗FY2025 FY 营业利润率 —，营业利润 —
  • ✓FY2025 FY 净利率 15.7%，净利润 US$10.6B
  • ✓FY2025 FY FCF US$12.1B
毛利率 GM 58.2%
净利率 NM 15.7%

AI 收入结构

集团收入趋势 · US$B
FY2024Q3FY2024Q1FY2025Q2FY2025Q3FY2025Q1FY2025Q2FY2025Q3FY2026Q1

IBM 在AI产业链依赖谁、被谁依赖、和谁竞争？

上游 / 下游 / 竞品
上游
  • Samsung Foundry
  • Synopsys
  • Cadence
  • Tokyo Electron
  • Applied Materials
  • Zuken
下游
  • Kyndryl
  • Broadcom
  • BMC Software
  • Rocket Software
  • Red Hat
  • SUSE
竞品
  • NVIDIA
  • AMD
  • Intel
  • Oracle
  • Fujitsu

IBM 靠哪些产品/平台支撑收入？

含收入贡献 / 量产状态

IBM Telum II Processor

Telum II

Samsung 5nm、8 个高频核心、片上 AI accelerator 与 DPU，面向 z17 核心交易与本地推理

收入贡献作为 IBM Z 系统核心处理器拉动高端主机更新和容量扩展
量产成熟度
路线披露/系统商用

IBM Spyre Accelerator

Spyre AIU

75W PCIe Gen5 x16 AI 加速卡、128GB LPDDR5，面向生成式 AI、表格/文本/多模态推理与微调

收入贡献作为 Z、LinuxONE、Power 的可选 AI 加速部件提升系统配置价值
量产成熟度
商业可用/路线披露

IBM z17

z17

Telum II 驱动的大型机平台，强调交易级可靠性、z/OS 安全和本地 AI 推理

收入贡献承接大型金融、政府和保险核心系统升级，是 AI 芯片能力变现的主平台
量产成熟度
量产/商用

IBM LinuxONE 5

LinuxONE 5

Linux on IBM Z 架构，配合 Telum II/Spyre 把容器、数据库和 AI 推理部署在高可靠主机上

收入贡献面向混合云和 Linux 工作负载，为非 z/OS 客户提供主机级 AI 基础设施入口
量产成熟度
量产/商用

IBM Power11

Power11

企业服务器平台，路线中接入 Spyre 加速器以服务 AI 推理、数据库和关键业务应用

收入贡献扩大 Spyre 从大型机到 Power 客户群的可销售范围
量产成熟度
路线披露/商用推进

watsonx on IBM Systems

watsonx

AI studio、模型治理和数据平台，与 Red Hat OpenShift、Z/LinuxONE/Power 部署结合

收入贡献把硬件 AI 特性转成软件订阅、咨询和系统集成需求
量产成熟度
量产/商用

US$B · SEC XBRL companyfacts · FY2026Q1
口径FY2025Q1FY2025Q2FY2025Q3FY2026Q1
收入 14.54116.97716.33115.917
毛利 8.0319.9779.368.95
净利润 1.0552.1941.7441.216
FCF 4.126——4.937

缺失期项以 — 表示，未用估算填充。

供应链上每个环节的上行/下行情景是什么？

·

先进逻辑代工·Samsung Foundry

依赖Telum II/Spyre 对 Samsung 5nm FinFET、SRAM 良率、可靠性认证和高频功耗曲线依赖高

↑Samsung 5nm 服务器级良率和可靠性稳定，IBM 能按 z17/LinuxONE/Power 节奏扩大发货并降低单卡功耗压力
↓若 5nm 良率、可靠性或交期落后，IBM AI 硬件会被迫优先保障高端主机配置，生态扩散速度下降

EDA/IP·Synopsys/Cadence

依赖依赖高频 CPU、DPU、AI core、PCIe Gen5、LPDDR5 控制器和封装协同验证工具链

↑EDA 流程在功耗完整性、时序收敛和 DFT 上收敛顺利，Telum/Spyre 可维持企业级 RAS 要求
↓若高频路径或封装电源完整性反复 ECO，产品可用性会落后 IBM Z 主机更新窗口

设备/材料研发·Tokyo Electron/Applied Materials

依赖依赖先进沉积、刻蚀、计量和材料研发支撑下一代节点、3D 集成和 AI accelerator 能效演进

↑Albany 生态把材料和工艺模块提前验证，IBM 后续 AI 芯片能保留定制架构节奏
↓若下一代节点材料/工艺验证滞后，IBM 自研芯片能效改进会被通用 GPU 平台进一步拉开

封装/板级·Zuken 与 IBM Systems

依赖Spyre 需要 PCIe Gen5 x16、75W 级功耗、LPDDR5 内存和 Z/Power I/O 抽屉的热设计匹配

↑板级供电、散热和高速信号验证顺利，Spyre 可按卡和抽屉扩展，支持更大本地推理集群
↓若热密度或信号完整性限制卡数，IBM 在大模型推理吞吐上会更依赖外部 GPU 服务器

系统软件·Red Hat/OpenShift/watsonx

依赖依赖编译器、运行时、模型量化、容器调度和 z/OS/Linux 数据访问栈把 AI workload 放到交易数据旁边

↑watsonx、OpenShift 和 Z 软件栈形成标准部署路径，Telum/Spyre 从硬件特性转成可采购的企业 AI 平台
↓若模型支持和开发者工具不足，客户仍会把生成式 AI 工作负载迁到 CUDA/ROCm 云端集群

谁在公开披露里持有 IBM？

完整历史 = Pro
持有主体披露市值权重来源 · as_of
B BlackRock, Inc.
US$20.0B 0.3% SEC 13F · 2026-03-31
V VANGUARD CAPITAL MANAGEMENT LLC
US$15.7B 0.4% SEC 13F · 2026-03-31
S STATE STREET CORP
US$14.3B 0.5% SEC 13F · 2026-03-31
V VANGUARD PORTFOLIO MANAGEMENT LLC
US$7.5B 0.4% SEC 13F · 2026-03-31
G GEODE CAPITAL MANAGEMENT, LLC
US$6.0B 0.4% SEC 13F · 2026-03-31
M MORGAN STANLEY
US$5.1B 0.3% SEC 13F · 2026-03-31

和主要同业的定位差在哪？

· 2026-06-24
公司定位关键差异
IBMIBM
 企业主机内生 AI 加速与混合云平台 Telum II 片上 AI、Spyre PCIe 卡与 Z/LinuxONE/Power/watsonx 绑定，优势是数据驻留、交易低延迟和企业 RAS，不是通用 GPU 生态
NVIDIANVIDIA
 通用 AI 训练/推理加速平台 CUDA、GPU、NVLink、网络和系统级平台最完整，适合大规模训练和通用推理，弱点是客户数据外搬与供应紧张
AMDAMD
 开放 GPU/CPU AI 加速替代路线 Instinct 与 EPYC 组合在云端和企业服务器中争取总拥有成本与开放生态，但软件生态仍在追赶 CUDA
IntelIntel
 x86 CPU 内建 AI 与专用加速器 Xeon AMX 适合 CPU 侧推理和企业既有 x86 部署，Gaudi 面向训练/推理集群，主机级 RAS 与 IBM Z 不同
OracleOracle
 数据库/云基础设施内嵌 AI 以 Exadata、数据库和 OCI 绑定数据层 AI，竞争的是企业关键数据所在位置，而不是自研 AI 芯片外售

什么公开信号会推翻当前叙事？（反证阈值·非预测）

产业链
  • ⚠IBM 后续 Z/LinuxONE/Power 路线图取消或弱化 Spyre/Telum AI acceleration，而把 AI 推荐配置转向外部 GPU 服务器。
  • ⚠IBM 官方文档长期不公布 Spyre 在 z17、LinuxONE 5 或 Power11 上的可用配置、驱动、模型支持清单，显示商业化落地不足。
  • ⚠Samsung Foundry 5nm 相关供应或可靠性问题导致 IBM Systems 新机型公开延迟，且 IBM 未给出替代代工路线。
  • ⚠Red Hat OpenShift、watsonx 或 z/OS 工具链没有形成对 Telum/Spyre 的明确运行时适配，硬件只能停留在小众加速特性。
  • ⚠大型机生态伙伴 Broadcom、BMC、Rocket、Kyndryl 的产品发布不再提及 IBM Z 本地 AI/AIOps 场景，说明下游采用弱化。
  • ⚠企业客户公开案例主要继续采用外部 NVIDIA/AMD 集群处理核心交易 AI，而非在 IBM Z/LinuxONE 内部做低延迟推理。
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产业逻辑深析

为什么是这门生意：产业链位置 / 护城河 / 竞争 / 误读纠偏

产业链位置产品与业务上下游分析同业竞争格局护城河误读纠偏

产业链位置

IBM 位于 AI 产业链的企业级落地层：向上依赖基础模型、云基础设施、开源软件和企业数据，向下服务金融、政府、制造、医疗、运营商等大型组织。它不是 GPU 供应商，而是把混合云、数据治理、咨询交付、自动化和企业 AI 平台组合成可控生产系统。公司 2024 Form 10-K 描述业务包括 Software、Consulting、Infrastructure 与 Financing，AI 叙事主要落在 Software 与 Consulting 的组合上。IBM 2024 10-K

产品与业务

IBM 的 AI 相关产品主线包括 watsonx、Red Hat OpenShift、Granite 模型、数据与自动化软件、咨询服务和主机/基础设施。watsonx 面向模型训练、治理、数据连接与企业应用，Red Hat 提供跨云运行环境，咨询团队负责把 AI 嵌入客户流程。IBM 官方 watsonx 页面把它定位为面向业务的 AI 与数据平台，而不是单一聊天机器人。watsonx

上下游分析

上游包括公有云、开源社区、GPU/服务器、企业数据库和基础模型生态；下游是大型企业与政府客户。IBM 的客户通常已有复杂的合规、主机、ERP、数据湖、私有云和安全要求，因此 AI 落地难点不是模型可用，而是数据权限、审计、部署、流程改造和持续运维。Red Hat OpenShift 是跨云部署的关键中间层。Red Hat OpenShift

同业竞争格局

IBM 同时与 Microsoft、Google、AWS、Oracle、Accenture、ServiceNow、Palantir 和传统系统集成商竞争。云巨头更强在基础设施和模型分发；咨询公司更强在项目交付；Palantir 更强在高强度运营系统。IBM 的差异化是混合云、主机客户、Red Hat、治理和咨询结合，但增长弹性通常低于纯云或纯 AI 应用公司。

护城河

护城河来自大型客户关系、合规行业经验、Red Hat 开源生态、主机与交易系统存量，以及咨询团队对流程的嵌入。企业 AI 的难点常在“谁能把模型接进真实系统并可审计运行”，这正是 IBM 的历史能力圈。约束在于交付型业务人力密集，且客户预算周期较长。

误读纠偏

误读一：IBM 是基础模型龙头。纠偏：IBM 的重点是企业可治理 AI 与混合云落地，不应按消费级模型公司理解。

误读二：咨询收入等于高质量软件收入。纠偏：咨询能带来客户入口和实施能力，但毛利、扩张速度和可复制性不同于纯软件。

误读三：主机业务与 AI 无关。纠偏：大型机构的关键数据和交易仍在 IBM 生态中，AI 落地经常需要连接这些存量系统。

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仅保留不随行情过期的产业逻辑章；时效性内容（最新财务/估值/事件）以上方财报与前瞻块为准（实时）。深度叙事刷新中。

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