核心观点 - 报告核心观点认为，AI创新与存储周期是电子行业2026年投资策略的两大主线 AI模型创新与资本开支是产业发展的核心动力，驱动AI产业链协同发展 同时，AI推理需求驱动存储价格上涨和架构升级，存储周期持续向上 [1][4] AI创新：模型创新与CAPEX筑基，AI产业链协同发展 需求：模型创新与CAPEX筑基 - AI产业链包括AI硬件、AI CAPEX和AI模型与应用三大环节，其中AI CAPEX是驱动上游硬件发展的核心动力源 [12] - 模型创新是AI发展的核心动力，大模型在Chatbot、Coding、多模态等场景快速渗透，持续拓展应用领域 [14] - AI CAPEX构筑AI周期的基石，云厂商、头部企业及主权国家的资本开支具有刚性与延续性，为上游硬件环节提供订单与现金流支撑 [14] - 海外云厂商及Oracle的CAPEX/OCF在2025年第三季度环比有所下降，但仍处于可控范围，未来AI周期持续向上 [36] 模型创新进展 - 谷歌：持续突破多模态模型边界，产品矩阵覆盖内容理解、生成到虚拟世界交互全链条，多模态生成在清晰度、动作可控性与叙事连贯性上已具备商业化价值临界点 [19] - OpenAI：通过记忆功能、GPT-5.1及群聊功能升级个性化体验，内部预测2025年收入将达130亿美元，同比增约350%，2030年收入预期上调至2000亿美元 [25][28] - Anthropic：在企业级LLM API市场份额达32%，内部预测2025年营收38亿美元，2028年目标700亿美元，毛利率有望从-94%跃升至77% [29] 算力：GPU与ASIC共舞 - AI算力竞争已转向“专用硬件+计算平台”的生态构建，展现从通用计算到专用AI计算的产业演进路径 [42] - 谷歌：发布TPU v7 Ironwood，单芯片峰值算力达4614 TFLOPs，性能较前代提升4倍以上，支持单SuperPod扩展到9216个芯片，构建了从芯片集群到云服务的完整生态闭环 [45][48] - 英伟达：确立年度产品更新节奏，发布Vera Rubin NVL144和Rubin Ultra NVL576平台，后者性能可达Blackwell Ultra GB300 NVL72平台的14倍，通过“硬件+软件+网络”垂直生态巩固市场地位 [52][56] - AWS：宣布研发下一代定制芯片Trainium4，将集成英伟达NVLink Fusion互连技术和UALink，旨在提升计算、内存和互连性能 [58] - 国产算力：从“单点突围”转向“系统升维”，华为、阿里等厂商推出超节点解决方案，华为昇腾芯片规划以一年一代、算力翻倍的速度演进 [61][63][64] PCB：价值量提升与扩产 - 单GPU PCB价值量持续提升：英伟达Rubin系列新增midplane、CPX板及正交背板等设计，驱动PCB规格升级 测算显示，Vera Rubin NVL144若包含正交背板，单GPU PCB价值量预计达1313美元，较A100/H100时代提升显著 [70][74] - 单ASIC PCB价值量持续提升：谷歌TPU v7和AWS Trainium3的架构升级对PCB提出更高要求 测算显示，2025年AWS T系列单ASIC对应PCB价值量预计超700美元，Google TPU约363美元 [78][86] - AI PCB市场规模高速增长：预计AI服务器PCB市场规模将从2025年的49亿美元增长至2026年的102亿美元，同比增长108% 其中ASIC AI服务器PCB市场规模预计从32亿美元增至63亿美元，同比增长94% [89] - 国内PCB厂商积极扩产：沪电股份、生益电子、景旺电子等国内头部厂商通过海外建厂、国内技改等方式积极扩充AI PCB产能 [90][93] 存储：AI推理驱动增长 - AI推理采用分级存储架构，HBM、DRAM、SSD、HDD协同支撑高效计算 [101] - AI推理，特别是超长上下文和多模态需求，驱动AI存储快速增长 测算显示，2026年10个谷歌级推理应用所需存储容量将达48EB [106] - 英伟达GPU配置持续升级，单GPU对应的HBM容量从H100的80GB提升至VR300 Ultra的1024GB，同时CPX系列新增GDDR7内存 [108] 电源：800V HVDC升级 - 为满足MW级机柜功耗需求，英伟达提出800V HVDC供电架构，可减少电能转换环节、降低损耗并简化热管理 [111] - SiC和GaN功率半导体是实现800V HVDC架构的关键，能实现更高功率密度与能效 [112] - 采用超高压SiC MOSFET的固态变压器可将高压交流电直接转换为800V直流，进一步提升能效 [119] - 预计至2030年，全球SiC&GaN功率器件市场规模将达25.64亿美元 [121] 存储周期：AI驱动价格上涨，扩产与升级同发力 价格与盈利 - AI驱动云侧和端侧存储搭载量显著增长，存储价格持续上涨，存储原厂毛利率显著提升 [4] 扩产：优先投向HBM - 海外存储原厂资本开支进入上行区间，产能优先投向HBM，传统DRAM和NAND投产较为谨慎 [4] 架构升级与设备需求 - DRAM升级：4F2+CBA工艺延续主流DRAM升级趋势；3D堆叠DRAM显著提升带宽，指向AI推理市场 [4] - NAND升级：3D NAND堆叠层数持续升级 [4] - 存储架构升级为设备需求带来新机遇 [4] 产业模式与接口芯片 - 存储代工模式迎来产业变革机会 [4] - 接口芯片如MRDIMM和VPD为产业打开新空间 [4] 投资建议 - 建议关注AI产业链相关标的，包括模型创新与CAPEX驱动下的算力、存储、PCB、电源等环节 [4] - 建议关注存储产业链相关标的，聚焦AI驱动下的价格上涨、架构升级及产业模式变革机会 [4]