文章核心观点 - AI大周期已开启，全球科技产业处于结构性变革初期，2026年是观察AI基础设施约束、芯片竞争格局及终端应用整合的关键窗口期 [1] - 尽管市场对资本开支与回报节奏有讨论，但AI对生产力的潜在提升及其对全球超过110万亿美元GDP的带动作用，确立了其长周期增长的主旨 [1] - 汇丰对2026年美股表现持乐观态度，将S&P 500目标价定为7500点，并建议投资者将AI投资从基建供应商扩展至应用者和推动者 [1] 云端产能与资本开支 - 全球三大云巨头（亚马逊、微软、Alphabet）订单积压严重，但产能扩张受限于数据中心建设周期，预计产能紧张状况将持续至2026年 [2] - Alphabet、Meta和亚马逊均暗示2026年资本开支将出现“显著/重大”增长，汇丰预测相关企业汇总资本开支增速将达到44% [2][4] - 多数巨头预计将依靠自由现金流完成融资（甲骨文和CoreWeave除外），目前开支节奏更多受限于“建设能力”而非“投入意愿”，2026年开支指引存在上行风险 [2][4] 电力供应瓶颈 - 产能扩张最大阻碍是电力，重型燃气轮机订单交付周期已延长至四年以上，核能小型模块化反应堆在2035年前难以贡献产能，短期内数据中心电力缺口将持续存在 [3] - 中国市场本土品牌凭借更短交付周期，正在快速渗透大型引擎市场 [3] - 随着芯片功率提升，液冷技术在2026年将从可选变为必选，成为热门议题 [3] AI芯片竞争格局 - 英伟达GPU仍是云服务商首选，但ASIC芯片（如Alphabet的Ironwood TPU和亚马逊的Trainium3）竞争加剧，凭借更好性价比和成本优势吸引超大规模企业自研投入 [5] - 汇丰预计，到2027年ASIC在云服务商资本开支中的占比将从2023年的2%升至13% [5] - 外部芯片销售可能到2027年才实质性贡献财务报表，但2026年关于订单和技术协议的讨论将影响估值，英伟达与Groq的许可协议被视为应对推理成本降低趋势的正向举措 [5] 前沿模型发展 - 前沿大模型竞争进入洗牌期，高昂沉没成本将导致市场理性化，最终形成由少数巨头主导、小型专业参与者并存的寡头格局 [6] - 开源/开放权重模型的智能水平正加速追赶闭源模型，两者差距已缩短至约三个月 [6] - 2026年重点是高端模型收费模式和AI广告商业化，汇丰预计2030年AI聊天广告将占数字广告支出2% [6] 终端硬件整合与创新 - 2026年被视为AI整合进智能手机的关键年份，同时也是新型硬件挑战传统平台的元年 [7] - 苹果预计将在2026-2027年大幅提升硬件AI能力，包括升级版Siri以及可能的折叠屏或20周年纪念版iPhone [7] - 智能眼镜被视为AI大模型重要载体，Meta与EssilorLuxottica的合作处于领先地位，三星、Google、苹果及亚马逊均有相关产品计划在2026-2027年问世，这些设备有望通过语音对话和上下文信息捕捉部分取代智能手机功能 [7]