报告行业投资评级 - 投资评级：优于大市（维持评级）[1] 报告核心观点 - 海外大厂资本开支指引乐观，预计2025年、2026年算力景气度将持续上行，带动AI产业链中互联、冷却、供电等环节的投资机会[3] - 互联侧（光模块、PCB）受益于技术迭代与AI集群规模扩张，呈现量价齐升趋势[3] - 冷却侧因AI服务器功率密度急剧提升，液冷成为必然选择，单机柜价值量显著[3] - 供电侧为适应高功率AI数据中心，架构正从UPS向HVDC、SST演进，带来新的增长点[3] 根据相关目录分别总结 01 海外大厂Capex指引乐观，26年算力景气度持续上行 - 微软、谷歌、亚马逊、Meta四家大厂2025年资本开支总和预计为4065亿美元，同比+46%；2026年预计为5964亿美元，同比+47%[3][6] - 资本开支中用于AI算力及基础设施的比例有望持续提升[3] - 报告对四大厂2026年资本开支及芯片采购进行了详细测算： - 微软：2026年资本开支预计1864亿美元，同比+60%[6][7]。用于购买GPU服务器的资本开支约1007亿美元，预计采购英伟达B300芯片94万颗、R200芯片60万颗；AMD MI400芯片19万颗；自研Maia芯片约40万颗[8][9][10][11][25] - 谷歌：2026年资本开支预计1395亿美元，同比+50%[6][7]。自研TPU为主，预计采购328万颗；同时采购英伟达B300芯片32万颗、R200芯片16万颗供云客户使用[12][13][14][15][25] - 亚马逊：2026年资本开支预计1625亿美元，同比+30%[6][7]。预计采购英伟达B300芯片52万颗、R200芯片33万颗；AMD MI400芯片17万颗；自研Trainium芯片151万颗[16][17][18][25] - Meta：2026年资本开支预计1080亿美元，同比+50%[6][7]。预计采购英伟达B300芯片51万颗、R200芯片33万颗；AMD MI400芯片17万颗；自研MTIA 3芯片30万颗[19][20][21][25] - 预计2026年全球AI相关资本开支将达9600亿美元，同比+60%[22][23]。除四大厂外，其他厂商的AI资本开支预计为3636亿美元，其中预计采购英伟达B300芯片261万颗、R200芯片138万颗[22][23][25] - 汇总测算，2026年英伟达AI GPU出货量预计达770万颗（B300系列490万颗，R200系列280万颗）；AMD GPU出货量预计88万颗；大厂自研ASIC芯片（谷歌TPU、亚马逊Trainium、微软Maia、Meta MTIA）总出货量预计约549万颗[24][25] 02 互联侧：光模块+PCB持续迭代，量价齐升 - 光模块：遵循“光摩尔定律”，端口速率每1-2年迭代一代，从400G向800G、1.6T演进[3][27][30]。AI训练集群规模扩大至数百卡，网络架构扁平化，共同推动光模块用量、规格和单点价值量提升[3][30] - 单张AI加速卡对应的光模块价值量已进入千美元级别：英伟达B200/B300约2100美元，R200方案超过4000美元；谷歌TPU v6/v7与Meta MTIA2/3方案也超过3000美元[29][30] - 未来趋势：800G加速规模化部署，1.6T进入导入期；LPO/CPO、硅光、AOC等技术路线推动网络向更低功耗、更高密度、更高可靠演进[3][30] - PCB：行业进入AI驱动的新周期，需求结构和单价双升[3]。AI服务器架构演进（如英伟达Rubin）推动PCB价值量数倍增长[31] - 以英伟达GB200 NVL72机柜为例，单机柜PCB价值量约23-25万元人民币，单GPU对应价值量约3000元人民币[32][34]。更高阶的VR200 NVL144 CPX架构，单GPU对应PCB价值量预计跃升至约8000元人民币[32][33][34] - AI服务器中PCB成为核心的互联与供电载体，本轮周期呈现“技术迭代带动持续渗透”的长周期属性，不同于5G周期的“高峰-回落”特征[3] 03 冷却侧：功率密度持续提升，液冷大势所需 - AI GPU机架功率密度急剧提升，根据Vertiv数据，峰值密度有望从2024年的130kW增至2029年突破1MW，采用液冷技术是大势所趋[3][37][39] - 价值量测算：当前北美液冷价值量可按1-1.1千美元/kW计算。GB200单机柜液冷价值量约79930美元，单GPU对应1110美元；GB300单机柜约101420美元，单GPU对应1409美元[39][41]。预计功耗更高的R200，单卡对应液冷价值量或达2400美元[39] - 液冷系统分为机房侧（一次侧、二次侧）和ICT设备侧。海外机柜算力密度提升直接带动二次侧及ICT设备侧价值量提升，其中CDU（冷量分配单元）和冷板价值占比较高[3][44] - 在GB200/GB300液冷方案成本中，CDU价值占比约35%-38%，冷板占比约26%-29%，Manifold（歧管）及UQD（快接头）合计占比约30%[41][44] - 竞争格局：上游零部件市场集中度高，以台资及海外企业为主，如奇鋐科技（AVC）、双鸿科技、酷冷至尊（Cooler Master）在冷板等环节占据主导；Vertiv是CDU核心供应商[51][52][53]。国产温控厂商（如英维克）已进入英伟达供应链，凭借服务响应和定制化优势，市场占有率有望持续提升[68][69][70] 04 供电侧：AIDC供配电路径演变，关注HVDC、SST领域 - 随着AI服务器功率持续提升，传统供配电架构面临占地面积大、电能损耗高、用铜量多等挑战，亟需架构升级[3] - 预计AI数据中心供配电方式将遵循UPS（不间断电源）-HVDC（高压直流）-SST（固态变压器）的路径演变，2026年行业催化有望持续[3] - 供电架构升级旨在提升系统效率、减少占地面积、增强分布式能源接入能力[3] 投资建议 - 算力侧建议关注：海光信息[3] - 互联侧-光模块建议关注：光迅科技、华工科技[3] - 互联侧-PCB建议关注：生益科技、胜宏科技、沪电股份、鹏鼎控股、东山精密、景旺电子、世运电路、芯碁微装[3] - 冷却侧建议关注：英维克[3] - 供电侧建议关注：麦格米特[3]