1.6T光模块与下一代AI算力架构 - 预计明年可能推出1.6T光模块，该产品对应英伟达Blackwell架构的下一代产品Rubin架构 [1] - 若明年Rubin架构落地，相关配套产业链将迎来升级，1.6T光模块将进入放量阶段，实现量价齐升 [1] - 明年AI应用端有望实现放量增长，ASIC领域也可能加速成长，谷歌、OpenAI、AWS等厂商均在推进ASIC相关方案 [1] 北美算力产业链 - 北美算力上游环节确定性较高，主要驱动力是英伟达可能从Blackwell架构切换至Rubin架构，以及谷歌TPU进入放量阶段 [1] - 这两大趋势对国内光模块、PCB、服务器需求的拉动具有较高确定性 [1] - 北美算力对应的国内映射标的主要是通信ETF(515880)，该ETF是英伟达、谷歌的GPU、TPU在国内的映射 [1] - 通信ETF(515880)今年涨幅已超过100%，预期明年仍有较好表现 [1] 国产芯片与半导体产业链 - 国产芯片的核心逻辑是国产替代与自主可控，以及AI芯片持续放量并逐步抢占传统芯片市场份额 [2] - 国产芯片产业链的多个环节，包括上游设备与材料、中游设计与制造、下游封装与测试以及存储芯片，均处于需求扩张周期且需求紧张 [2] - 半导体设备领域确定性较高，因为GPU芯片的生产和产能扩张都离不开上游设备与材料的支持 [2] - 存储领域的需求增长可能映射到刻蚀设备与薄膜沉积设备板块 [2] - 值得关注的标的包括芯片ETF(512760)、科创芯片ETF(589100)以及半导体设备ETF(159516) [2] AI应用端与下游环节 - 目前市场已有各类轻量级AI应用，如AI写作、AI生成视频、游戏内AI生成画面，较大的应用领域包括机器人、智能驾驶 [3] - 机器人板块近期出现异动，驱动因素主要与特斯拉多次调整生产指引导致市场预期不明确有关 [3] - 目前AI领域尚未出现大规模应用，对于应用端建议采取谨慎策略，待出现明确驱动信号后再布局 [3] - 应用端板块此前涨幅不大，估值相对较低，机器人产业ETF(159551)可作为提前布局的选项 [3] 电力供应与长期算力展望 - 美国已面临电力供应不足的问题，若未能解决，未来应用端爆发可能面临算力支撑不足的风险 [3] - 2026年AI算力上游环节仍值得关注与布局，具体可分为北美算力与国产算力两部分 [3] - 北美算力对应通信ETF(518800)，国产算力对应科创芯片ETF(589100)、半导体设备ETF(159516)等 [3] 行业长期前景与波动性 - 看好2026年AI相关领域的机会 [4] - 若未来海外大厂的资本开支出现下滑，可能引发资本市场波动 [4] - 高波动、高成长是该类板块的固有属性 [4]