AI推理市场趋势与份额预测 - 至2030年，预计AI推理在整个AI计算市场将占到80%的份额 [1][2] - 聚焦于极致推理的AI芯片，未来会有更强的爆发性 [1][2] - 业内普遍认为，2026年全球AI推理的需求将超过AI训练场景 [1] 推理算力需求增长驱动因素 - 未来推理请求量与并发数将大幅增加，推理算力需求呈指数级攀升 [2][3] - 以智能体为代表的人工智能新应用爆发，AI智能体整体算力消耗可达同参数规模大语言模型的10倍以上 [3] - 对智能算力的需求呈数量级跃迁 [3] 行业龙头动向与战略收购 - 全球AI算力龙头正处于由训练转向推理的阶段 [4] - 英伟达以200亿美元（约合1400亿元）收购AI推理芯片初创企业Groq的技术授权，是其迄今规模最大的一笔收购 [2][4] - Groq专注极致推理，其LPU架构曾宣称推理性能是英伟达H100 GPU的10倍，而成本仅为其十分之一 [4] 国内外极致推理芯片厂商布局 - 美国有Etched.ai、Groq等主打极致推理芯片路线的企业，其核心逻辑是大模型架构已经收敛，因此专注于打造最快的AI推理芯片 [4] - 国内企业曦望Sunrise推出了聚焦于大模型推理的GPGPU芯片启望 S3，在主流大模型推理场景中，单位Token推理成本较上一代降低约90% [4] - 曦望联合商汤科技、第四范式等，发起“百万Token一分钱”推理成本计划，目标是把百万Token的推理成本降低至1分钱 [4] 训练与推理芯片市场格局对比 - AI训练芯片赛道逐渐收敛，已经变成头部玩家的游戏，能做预训练大模型的公司数量有限 [6] - 推理赛道尚未收敛，AI智能体、大语言模型、具身智能模型、世界模型等都需要芯片做推理任务 [6] - 相比英伟达在训练端一家独大，推理端技术路线呈现百花齐放态势，为国产AI芯片厂商带来机遇 [6] 国产AI芯片市场前景与估值 - 英伟达市值达到4万亿美元，而中国或许将出现多家市值数千亿甚至万亿人民币的GPU公司 [6] - 中国AI产业呈现区域化发展特征，国内不同GPU企业在各自优势地域市场占据主导 [6] - 互联网巨头除自研芯片外，也在采购国产芯片，并已形成深度合作伙伴关系 [6] - 即便以4万亿人民币计算，中国GPU市场依然蕴藏着巨大的增长空间 [6] AI应用落地与市场渗透加速 - AI应用的月活用户规模已经破亿，其增长速度和行业渗透率远超当年的互联网产品 [7] - 百度、腾讯宣布旗下AI应用将在今年春节期间发放数亿元红包，阿里通义千问也计划加入 [7] - 花旗研报表示，春节活动能有效帮助互联网大厂吸引关注，预计新春推广活动后，中国AI应用的普及进程有望进一步加速 [7] - 春节后，中国的AI渗透率、使用率会进一步提升，代表整个AI产业价值的提升 [9] AI产业价值分布与未来展望 - 在现阶段的AI产业架构中，最底层的芯片占据了整个AI产业价值70%甚至90% [10] - 展望未来，AI芯片或许仍会占据整体AGI（通用人工智能）价值的大头 [11] - 一旦AGI时代到来，机器人数量超过人类，需要进行7×24小时的推理，推理需求将没有天花板 [10] - 随着AGI时代来临，需要构建一个普惠的推理算力网络，服务于机器人、终端设备、消费者和企业 [10]

文章核心观点 - 英伟达CEO黄仁勋2026年1月低调访华，其与远东控股集团CEO蒋承志的会面引发关注，此次会面表面是市场访问，实则是英伟达对AI算力关键基础设施（如线缆、散热）供应链的深度巡检，寻求与具备深厚技术积累和规模化生产能力的中国制造龙头企业进行战略协同[5][16][18][22] - 中国制造业正通过技术创新和战略转型，将传统制造优势与新兴趋势（如AI算力）深度融合，悄然进入全球高端产业链的核心环节，从参与者转变为定义者[23][24][25] 黄仁勋会见的江苏企业家背景 - 蒋承志是1986年出生的“企二代”，无锡远东控股集团的董事局执行主席兼CEO[6] - 远东控股集团创建于1985年，前身为宜兴市范道仪表仪器厂，目前专注电力与能源传输，年营业收入超700亿元，品牌价值1169.37亿元，已连续19年上榜“中国企业500强”[10] - 创始人蒋锡培于1990年筹资180万元创办电缆厂，第一年销售额达460万元，第二年1800万元，1992年突破5000万元，后通过创新研发打破国外技术垄断，成为国内最具影响力的线缆生产企业[12] - 蒋承志拥有南京大学经济学本科及美国福特汉姆大学数量金融学硕士学位，曾在中信产业基金任职，2012年回归企业推动战略转型，2025年上榜福布斯中国出海全球化领军人物TOP30，其推动公司从单一制造向全产业链服务转型，布局储能、智能电池与智慧机场等新兴板块[14] 会面背后的深意：AI算力对关键基础设施的需求 - 线缆是AI算力最易被忽视的“血管”，黄仁勋在Computex 2025曾展示一个重达70磅、拥有两英里电缆、130 TB/s带宽的核心互联模块，其数据吞吐量比整个互联网都大[21] - 英伟达需要可靠的“物理伙伴”来输送电力、传输数据并维持散热稳定，远东控股在高压直流供电线缆、适配GPU的高速铜缆、液冷散热技术等关键领域覆盖了AI算力中心的多个关键节点，契合英伟达未来发展需求[22] - 远东控股早在2024年9月便取得全球顶尖人工智能芯片公司在中国稀缺的Vendor Code（供应商代码），双方对话很可能围绕推动高速数据传输线缆的技术创新和产业升级展开，推动合作从单纯供货关系升级为战略协同[22] 会面折射的中国制造业变革 - 过去常被贴上“低端制造”标签的中国企业，正通过技术创新和战略转型进入全球高端产业链核心环节[23] - 中国制造业的升级路径是将传统优势与新兴趋势深度融合，例如远东40年的线缆制造经验在AI时代成为难以复制的竞争壁垒[24] - 从新能源到高端装备，一批中国制造企业正通过相似路径，从全球产业链的参与者转变为定义者，以其独特的“硬实力”在全球AI竞赛中赢得一席之地[24][25]

ETF表现与市场动态 - 科创人工智能ETF(589010)最新价报1.602元，较开盘价下跌1.111% [1] - ETF持仓的30只成分股中22只走跌，云天励飞跌超9%领跌，星环科技、奥比中光跌超4% [1] - 仅少数标的逆势上涨，思看科技涨超5%形成零星支撑 [1] - 该ETF成交额达2695万元，换手率1.07%，成交活跃度维持适中水平 [1] 行业趋势与格局 - 海外AI行业正从狂热扩张转向需求兑现与效率竞争的新周期，局部存在泡沫但非系统性崩盘 [2] - 行业在算力、云服务、模型层均出现分化，中美技术差距已缩窄至6-9个月 [2] - 应用层toB商业化进程提速，toC格局趋于集中，科技巨头内部AI赋能价值凸显 [2] - 投资应聚焦具有真实变现能力与成本优势的标的，看好上游算力、云巨头及精选应用赛道 [2] 特定公司与事件 - 英伟达CEO黄仁勋表态将对OpenAI进行大规模投资，该投资或成英伟达史上最大单笔投资，金额不到1000亿美元 [1] - 英伟达与OpenAI于去年9月官宣合作，英伟达承诺为其搭建10吉瓦算力并投资，OpenAI承诺租赁其芯片，但至今谈判无实质进展 [1] 相关金融产品 - 科创人工智能ETF华夏(589010)紧密跟踪上证科创板人工智能指数，覆盖AI全产业链优质企业 [2] - 该ETF成分公司兼具高研发投入与政策红利支持，20%涨跌幅与中小盘弹性有助于捕捉AI产业“奇点时刻” [2]

英伟达对OpenAI的投资计划 - 英伟达在2025年9月宣布计划向OpenAI投资高达1000亿美元[1] - 但公司随后指出尚未就该笔资金达成“最终协议”[1] - 根据报道，这项高达1000亿美元的投资计划因内部疑虑已“停滞”[1] 投资计划的变化与现状 - 英伟达首席执行官黄仁勋表示公司仍计划投资OpenAI，但降低了关于投资规模预期的调门[1] - 停滞的部分原因与OpenAI未来的竞争定位有关[1] - 作为替代方案，英伟达可能通过参与OpenAI下一轮大规模融资的方式进行不同类型的投资[1] 市场与行业影响 - 人工智能股票投资者可能正在经历一场关于新闻稿炒作与现实差异的教训[1] - 这一消息加剧了科技板块交易的紧张情绪[1]

市场表现 - 尽管1月最后一周市场波动性有所上升 但美国整体市场在年初录得上涨 SPDR® S&P 500® ETF (SPY) 实现正收益 [1] 分析师背景 - 分析师拥有西北大学分析学硕士学位和会计学学士学位 [1] - 在投资领域拥有超过10年工作经验 从分析师职位起步并晋升至管理职位 [1] - 股息投资是其个人爱好 [1] 分析师持仓披露 - 分析师通过股票所有权、期权或其他衍生品对以下公司持有有益的多头头寸：ZTS, INTU, DPZ, MSCI, BMI, MSFT, MA, ADP, ACN, V, PAYX, MRSH, ROL, NKE, SBAC, WST, CDW, FDS, MPWR, LLY, NVDA, AVGO [2]

市场表现回顾 - 2026年1月26日至1月30日当周，电子行业指数周涨跌幅为-2.18%，其中消费电子板块下跌4.74%、半导体板块下跌0.83%、光学光电板块下跌4.10% [1][2] - 重点个股方面，中芯国际H股本周下跌3.46%，华虹半导体H股上涨6.10%，寒武纪下跌5.70% [1][2] - 海外市场方面，纳斯达克指数本周微跌0.17%，个股表现分化显著，闪迪大涨21.62%，Meta上涨8.76%，苹果上涨4.61%，美光上涨3.81%，英特尔上涨3.11% [1][2] 终端消费电子动态 - 苹果公司四季度营收达到1437.6亿美元，大幅超越市场预期的1384.8亿美元，净利润从去年同期的363.3亿美元攀升至421亿美元，主要受益于iPhone业务营收的同比激增 [3] - 受Openclaw（原名Clawdbot）爆火影响，Mac Mini的销量悄然上升 [3] 算力与AI基础设施投资 - Meta 2025年第四季度业绩全线超市场预期，并将2026年资本开支指引上修至1150-1350亿美元，同比接近翻倍，核心是加码AI算力与基础设施建设 [3] - 阿里巴巴明确将未来三年云与AI基础设施投入由3800亿元人民币上调至4800亿元人民币，资本开支呈战略抬升态势，算力布局持续提速 [3] - 市场预期英伟达拟对Open AI投资200-300亿美元，显示算力厂商与大模型生态深度绑定，AI产业链投入热度持续攀升 [3] 存储（存力）行业业绩 - 闪迪2025年第四季度营收为30.25亿美元，同比增长61%，GAAP口径下净利润为8.03亿美元，同比增长672%，毛利率为50.9%，同比提升18.6个百分点，全面超越市场预期 [4] - SK海力士2025年第四季度三大指标均创下季度历史新高，营收环比增长34%至32.83万亿韩元，营业利润环比增长68%至19.17万亿韩元，营业利润率达到58% [4] - 希捷2025年第四季度营收为28.3亿美元，同比增长21.5%，高于分析师预期的27.4亿美元，环比增长7.5%，其下季度指引也超预期 [4] 半导体设备（基座）表现 - ASML 2025年第四季度实现净销售额97.18亿欧元，同比增长4.9%，环比增长29.3%，新增订单132亿欧元创下历史新高 [4] - 截至2025年底，ASML未交付订单高达388亿欧元，公司对2026年第一季度的业绩指引也优于预期 [4]

报告行业投资评级 - 报告未明确给出统一的行业投资评级，但对多个细分领域和公司表达了积极看法，例如：存储板块是AI持续走强下的最佳选择[3]，对存储板块持乐观态度[7]，非常看好存储和半导体设备领域[15]，美光科技是首选[14] 报告的核心观点 - AI芯片市场需求在未来12个月内依然强劲，并非零和博弈，各厂商均能将产能转化为销量，行业增长率在80%到100%之间[1][6] - 英伟达在AI半导体市场占据约85%的份额，预计将保持稳定，其向生态系统（如对OpenAI的千亿美元投资计划）的投入旨在支持其万亿美元营收目标[1][2][6] - 存储芯片基本面与英伟达的强劲表现紧密相关，供应短缺和价格上涨（如第一季度存储器价格上涨90%）推动业绩预期不断提高[3][13] - 美光科技因能产生大量现金流、改善资产负债表而受青睐，其本季度预计自由现金流约为70亿美元，实际收到的预付款可能是该数字的数倍[3][13][14] 英伟达 (NVIDIA) - 计划在未来6到7年内向OpenAI投资1,000亿美元，每千兆瓦产能对应100亿美元投入，旨在支持AI生态系统并实现其万亿美元营收目标[1][2] - 目前未承担显著信用风险，仅与CoreWeave有少量信用义务，其大规模股权投资被视为一种竞争优势[1][2] - 是OpenAI全球最大的客户，市场地位稳固，向所有客户供货[1][5] - GTC大会可能成为潜在催化剂，利润率存在提升空间，预计大会将公布Vera Rubin架构更多性能基准和细节[3][8][9] - 收购Groq将帮助拓展低延迟业务，产品产能爬坡速度比预期更快，下半年供应可能从Blackwell转向Rubin[9] - 其KV缓存产品将使用更多NAND，推动超大规模数据中心客户对NAND的长期需求增长[14] AI芯片竞争格局 - 短期内AI芯片市场并非零和博弈，未来12个月需求强劲，各公司增长率在80%-100%之间[1][6] - 谷歌内部采用混合模式，在需要灵活性的场景使用可编程架构，功能固定场景采用TPU[1][5] - Anthropic大量使用英伟达产品并保持合作，所有已发布模型均基于Hopper架构，Blackwell架构部署较晚[1][5] - 博通的客户自有工具（COT）大幅侵蚀市场的可能性小，因其已部署数十万片TPU在云端协同工作[10] - 博通向Anthropic交付价值210亿美元的机架业务，其毛利率估计在40%出头，低于整体ASIC平均水平[10] 超微半导体 (AMD) - 与OpenAI的合作起初被视为利好，但市场情绪反复波动[11] - 关键问题是MI455能否与英伟达竞争并取得成功，目前尚不明确，但即便只取得些许成功，当前也是买入时机[11] - 传统服务器微处理器业务表现强劲，由于英特尔产能限制，该领域增长基本停滞，AMD需要拉动整体增长[11] - 数据中心业务本季度表现预计会非常出色，且MI455并未出现延期问题[11] - Meta内部有20余个项目处于不同阶段，对AMD持乐观态度，但简单认为“Meta正被AMD取代”的结论不准确[12] 存储芯片市场 (美光、闪迪) - 存储业务基本面与英伟达强劲表现紧密相关，是AI持续走强下的最佳选择[3][7] - 今年第一季度存储器价格上涨了90%，反映了主流市场趋势[3][13] - 微软等超大规模数据中心运营商签订了长期合同并预付现金，市场上出现许多大额交易[3][13] - 美光科技本季度预计自由现金流约为70亿美元，实际收到的预付款可能是该数字的数倍[3][13][14] - 更看好美光科技，因其能产生大量现金流，改善资产负债表，是报告的首选[14] - DRAM短缺问题未来几个月可能影响生产，而NAND方面企业级市场需求强劲[14] - 英伟达的KV缓存产品将使用更多NAND，推动超大规模数据中心客户对NAND的长期需求预测增长[14] - 闪迪即将发布财报，在市场表现强劲时可能给出保守业绩指引，若股价下跌则是非常好的机会[14] - 目前完全看不到新增供应，DRAM和NAND前景都很强劲[14] 其他公司动态 - 联发科预计今年相关营收达10亿美元，但其初代芯片功能性能仍需验证[10] - 视频领域的一些公司虽然表现出色，但无法提供如存储企业所能带来的杠杆效应[14]

电话会议纪要研读：关键要点总结 1 涉及的行业与公司 * **行业**：半导体行业，特别是与人工智能（AI）基础设施、数据中心资本支出相关的计算、网络和存储半导体领域[1] * **主要讨论的公司**： * **云/超大规模公司**：Meta（脸书）、Microsoft（微软）[1] * **半导体公司**：Advanced Micro Devices (AMD), Astera Labs Inc (ALAB), Broadcom Inc (AVGO), MACOM (MTSI), Marvell Technology Inc (MRVL), Micron Technology (MU), NVIDIA Corporation (NVDA), Western Digital (WDC)[1][4] * **分析师覆盖范围中的其他公司**：Analog Devices, Applied Materials, Arm Holdings, Cadence Design Systems, GlobalFoundries, Intel, KLA Corporation, Lam Research, Microchip Technology, NXP Semiconductors, ON Semiconductor, Sandisk, Synopsys, Texas Instruments[8] 2 核心观点与论据 * **AI基础设施支出持续强劲**：进入2026年，与AI相关的基础设施支出持续加强，云和超大规模公司专注于基础模型开发、智能体（Agentic）AI以及利用AI推动收入和业务改进[1] * **需求持续超过供应**：微软和Meta均指出，计算需求持续超过供应，Meta预计供应紧张的局面将持续至2026年，这将继续支撑对数据中心、服务器和网络基础设施的强劲投资至2026年并延续到2027年[1] * **近期及中期资本支出趋势强劲**： * 两家公司第四季度的资本支出均超出市场普遍预期：微软资本支出为375亿美元（市场预期为363亿美元），Meta资本支出为221.37亿美元（市场预期为220亿美元）[1] * Meta预计2026年资本支出将达到1250亿美元，同比增长73%（市场普遍预期为同比增长57%），这主要由对数据中心、服务器和网络基础设施的持续强劲投资驱动[1] * 随着2026年的推进，资本支出增长预期有望继续上调[1] * **定制硅与ASIC开发是重点**： * 除了采购更多GPU（AMD和Nvidia），两家公司都高度专注于定制ASIC芯片开发并扩大其用例[1] * Meta的MTIA项目持续扩展，检索引擎已在MTIA上运行，团队计划在2026年第一季度将该项目扩展到支持核心排序和推荐训练工作负载[1] * Broadcom是Meta的ASIC芯片设计合作伙伴，Meta将成为其数十亿美元级别的客户，预计收入将在2026年实现阶跃式增长[1] * 微软团队持续优化“每美元每瓦特性能的令牌数”，强调定制硅的重要性[1] * 尽管认为Marvell未支持微软最近发布的MAIA 200芯片，但确信Marvell正在按计划推进下一代MAIA 300芯片，该芯片将在今年下半年开始上量[1] * **计算强度呈指数级上升**：随着模型变得更大、更复杂，计算强度持续呈指数级增长[1] * Meta指出，用于训练其生成式广告推荐模型（用于广告排序）的GPU数量翻了一番，并计划在2026年扩展至更大的集群来训练其GEM模型[1] * **云资本支出评论聚焦AI基础设施建设**：Meta和微软的指引支持了关于在网络、定制芯片（ASIC）以及用于计算和存储加速的GPU项目上持续强劲支出的观点[1] * **受益于AI/数据中心支出的公司**：报告列出了受益于此趋势的公司，包括增持评级的Broadcom (AVGO)、Marvell (MRVL)、NVIDIA (NVDA)、Astera Labs (ALAB)、Micron (MU)、Western Digital (WDC)，以及中性评级的MACOM (MTSI) 和 AMD (AMD)[1] 3 其他重要内容 * **报告性质与日期**：这是一份由摩根大通（J.P. Morgan）北美股票研究部门于2026年1月29日发布的研究报告，完成于2026年1月28日美国东部时间晚上11:53，于2026年1月29日美国东部时间凌晨2:00分发[53] * **分析师评级与覆盖**： * 报告使用了明确的股票评级系统：增持（Overweight）、中性（Neutral）、减持（Underweight）[7] * 截至2026年1月1日，摩根大通全球股票研究覆盖中，增持评级占51%，中性评级占37%，减持评级占12%[9] * 报告列出了主要分析师Harlan Sur的覆盖公司范围[8] * **免责声明与合规信息**：报告包含了大量的法律实体披露、地区特定披露、分析师认证、评级解释、利益冲突声明以及一般性免责声明，强调报告信息仅供参考，投资者应独立决策[2][4][5][6][7][12][13][14][15][16][17][18][19][20][21][22][23][24][25][26][27][28][29][30][31][32][33][34][35][36][37][38][39][40][41][42][43][44][45][46][47][49][50][51][52] * **价格信息**：报告中讨论的公司股价信息截至2026年1月28日市场收盘，例如AMD股价252.74美元，Broadcom股价333.24美元，NVIDIA股价191.52美元等[4]

全球内存行业研究纪要关键要点 涉及行业与公司 * **行业**: 全球内存行业，包括DRAM和NAND闪存，以及高带宽内存(HBM)子行业 [1] * **公司**: 三星电子、SK海力士、美光科技、LG电子(LGE) [1][3] 核心观点与论据 行业模型更新与超级周期展望 * 更新了全球内存及HBM行业模型，将2026年全球DRAM/NAND销售额预测上调25% [1] * 预计全球内存上升周期将在2026-2027年持续，形成多年增长或超级周期 [1] * 预计2026年DRAM和NAND全球销售额将从2025年的1340亿美元/810亿美元增长至2620亿美元/1470亿美元，同比增长95%/82%，主要受ASP上涨50-60%驱动 [1] * 预计DRAM ASP在2026年同比增长65%，NAND ASP同比增长53% [6] * 预计2027年DRAM和NAND销售额增长将放缓至10%和8%，ASP将出现个位数百分比的下调 [1][6] 近期市场动态：DRAM现货价首次松动，NAND供应紧张 * DRAM现货价格在2025年9月以来持续上涨4-5个月后，本周首次出现疲软 [2] * 目前16Gb DDR5和8Gb DDR4价格在30美元以上，而16Gb DDR4价格在70美元以上 [2] * 与大型一级OEM的合约价仍为每GB 10-20美元，现货价与合约价之间存在较大差距，预计现货价将回落至合约价水平 [2] * 许多OEM已表示，在当前现货价格下，DRAM成本已超过其低端PC/智能手机/平板电脑的售价，通常DRAM成本占产品售价的比例低于10% [2] * 一些内存模组制造商表示，如果价格回落至20-30美元区间，无论密度或规格如何，他们都有兴趣购买更多DDR4或DDR5 [2] * NAND现货价格本周进一步上涨(1Tb或512Gb上涨5-6%)，供应紧张(受2025年上半年减产影响滞后) [2] 资本支出与产能扩张 * 资本支出增加，主要由HBM和基础设施投资(厂房、电力等)驱动 [1] * 预计2026年DRAM资本支出同比增长36%，NAND资本支出同比增长22% [6] * 2026年DRAM资本支出总额预计为733亿美元，NAND为240亿美元 [7] * SK海力士的DRAM资本支出已接近三星，远超美国/中国/台湾同行，主要用于HBM产能扩张 [18] * 非设备资本支出(厂房和公用设施)保持高位，2025-2026年DRAM非设备资本支出占比约35-31%，NAND占比约30-29% [20] 高带宽内存(HBM)市场前景 * HBM市场规模因需求强劲(来自美国大型科技公司)和三星HBM4上量更成功而扩大 [1] * 预计2026年HBM总市场规模(TAM)将扩大至600亿美元，同比增长74% [22] * 预计2026年HBM销售额为599亿美元，出货量5.5 GB bn，ASP为10.9美元/GB [22] * 行业平均营业利润率(OPM)高于40%，得益于SK海力士的高利润率(60%+) [22] * SK海力士在HBM市场占据主导地位，预计2026年市场份额(按销售额计)为50%，三星为31% [23] * HBM4预计于2025年下半年量产，将部署在英伟达下一代"Rubin"GPU系列中 [25] 下游需求与产品假设 * 由于内存/组件成本上升可能导致需求疲软，假设2026年智能手机出货量下降中高个位数百分比，PC下降低十位数百分比，SSD下降中个位数百分比 [10] * 服务器和汽车领域预计将持续强劲复苏 [10] * 2026年服务器出货量预计同比增长13.4%，汽车DRAM嵌入式出货量同比增长6.8% [10] * DRAM销售主要由服务器(包括HBM)和智能手机驱动，2026年预计服务器占DRAM销售额的40%，智能手机占28% [16] * NAND销售主要由SSD和智能手机应用驱动，2026年预计SSD占NAND销售额的42%，智能手机占31% [17] 库存与产能利用率 * 预计2026年第一季度内存芯片制造商的成品芯片库存处于历史低位，低于正常水平(1-2个月) [11][12] * 截至2026年第一季度，除旧闲置产能外，DRAM和NAND晶圆厂产能利用率均处于完全利用状态 [13][14] 其他重要内容 对LG电子(LGE)的积极看法 * LG电子在2025年第四季度财报电话会议上给出了乐观指引 [3] * 原因包括：1) 妥善应对美国关税；2) 家电、汽车零部件和暖通空调业务利润率稳健；3) 电视业务重组；4) 数据中心冷却器和机器人业务带来长期增长动力 [3] * 分析显示，由于LGE的产品大多基于非内存组件/材料，内存短缺对其影响较低 [3] * 将汽车零部件和电视业务的营业利润率假设上调1-2个百分点，导致2026年每股收益预测上调11% [3] * 目标价从13万韩元上调至14万韩元 [3] * 预计许多OEM将因内存供应短缺而遭受成本上升或减产的影响 [3] 行业风险与潜在挑战 * DRAM短缺或高内存成本可能导致OEM生产削减，但由于AI服务器增长持续强劲，对总内存需求影响仍较低 [1] * 假设ASP在2026年第二季度/下半年保持稳定，然后在2027年出现低于10%的修正 [1] * NAND资本支出在2025年复苏疲软，原因是利润率较低以及从128/178层向200-300+层迁移困难 [19]

纪要涉及的行业或公司 * **行业**：人工智能（AI）算力产业链，特别是海外算力链，涵盖云服务、芯片、光模块、服务器等环节[1][3] * **公司**： * **云服务商（CSP）**：亚马逊云（AWS）、谷歌云、Meta[1][2][3] * **芯片与硬件**：英伟达、台积电[1][3] * **光模块与设备**：中际旭创、新易盛、长飞光纤[3] * **服务器/PCB**：工业富联、胜宏科技[3] * **模型公司**：Anthropic、Meta、Google、阿里、腾讯、Minimax[1][2][3] * **其他**：兆易创新[3] 核心观点和论据 * **核心判断：海外AI算力需求走强，产业链或迎修复** * 近期海外推理与训练算力需求同步走强，亚马逊云、谷歌云相继涨价，台积电上修资本支出（Capex）[1] * 尽管AI应用大规模商业化能见度有限，但在模型与应用密集催化下，未来3–6个月海外算力需求有望进一步上行，市场对算力“泡沫论”的担忧可能阶段性缓解[1] * 在海外模型与应用密集催化下，算力需求有望维持上行，板块情绪或阶段性修复[3] * **推理侧需求驱动：Agent应用落地** * MoltBot等新一代AI智能体（Agent）显著提升对电脑操作与复杂任务的处理能力，带来更高的推理算力消耗[1] * Anthropic持续推出Claude Code、Agent Skills等产品，拓展了Agent应用场景[1] * OpenRouter数据显示，2026年1月初以来Token调用量持续快速增长[2] * 参考上一轮Gemini模型对谷歌云的拉动效应，Anthropic及其云服务供应商有望成为推理需求上行的核心受益方[2] * **训练侧需求驱动：模型持续迭代** * 2026年第一季度（Q1）新一轮模型有望集中发布[2] * 语言模型方面，Grok-5、GPT-6等持续探索规模扩展（Scaling）[2] * 多模态方面，Veo-4等视频生成模型快速迭代，对训练算力提出更高要求[2] * 工业界与学术界对模型能力边界的持续探索，为训练算力需求提供支撑[2] * **近期财报与事件催化** * Meta财报超预期并上修了Capex指引[2] * 2月5日谷歌、2月6日亚马逊财报将验证云服务商（CSP）的Capex趋势[2] * 2月26日英伟达财报及3月中旬的GTC大会，以及3月的OFC大会，有望进一步强化全年算力投资预期[2] 其他重要内容（投资策略建议） * **建议关注三类投资机会**： 1. **云厂商**：Agent推动推理需求上行，Anthropic相关产业链核心受益，推荐亚马逊、谷歌[3] 2. **海外算力链**：英伟达链前期受“TPU替代GPU”叙事压制，在模型迭代窗口期重估弹性更大，推荐英伟达、兆易创新、中际旭创、新易盛、长飞光纤、胜宏科技、工业富联[3] 3. **模型公司**：模型能力超预期带来估值重估，关注Meta、Google、阿里、腾讯、Minimax[3]