报告行业投资评级 - 维持电子行业“增持”评级 [2][8][22] 报告的核心观点 - 2025年以来消费电子延续复苏态势，折叠屏手机新品不断发布，人工智能技术进步推动AI基建需求维持高景气，AI技术在终端落地推动端侧硬件升级，带动端侧SOC、散热材料等零部件赛道景气度提升，看好AI基建、端侧SOC、折叠屏手机供应链的投资机会 [8][22] 根据相关目录分别进行总结 市场回顾 - 上周（2025.07.21 - 2025.07.25）电子行业指数上涨2.85%，跑赢沪深300 1.16pct；2025年以来电子指数上涨9.52%，跑赢沪深300 4.64pct [3][10] - 各细分板块表现为半导体报收5132.81点，上涨4.65%；消费电子报收7000.39点，上涨1.85%；元件报收9223.95点，下跌0.85%；光学光电子报收1516.60点，上涨2.36% [3] - 上周表现居前的公司有统联精密、苏州天脉、阿石创、芯导科技、茂莱光学；表现靠后的公司有*ST恒久、东田微、中电港、*ST华微、*ST东晶 [3] - 截至7月25日，电子PE（TTM，剔除负值）为48.38X，位于近10年以来30.00%分位数，环比上升1.55X；PB（LF）约3.83X，位于近10年以来38.05%分位数，环比上升0.10X [4][10] - 电子在申万31个一级行业中从低到高估值倍数排第29，低于计算机、国防军工，整体处于10年历史偏低位置，各细分行业估值均处于10年历史偏低位置 [13] - 近一周涨幅靠前的公司为统联精密（39.97%）、苏州天脉（33.58%）、阿石创（21.34%）、芯导科技（21.28%）、茂莱光学（19.82%）；2025年以来涨幅靠前的公司为*ST宇顺（443.26%）、胜宏科技（271.02%）、迅捷兴（115.77%）、景旺电子（114.57%）、慧为智能（110.18%） [19] 行业动态点评 - 7月23日盘后谷歌母公司Alphabet公布2025年二季度财报，当季营收同比增长14%至964亿美元，谷歌云服务收入达136亿美元，净利润增长19%至281.96亿美元，谷歌服务收入增长12%至825亿美元；谷歌调高全年资本支出预期，预计2025年达约850亿美元，2026年还会继续增加 [5] - 谷歌搜索查询量和商业查询量持续增长，token用量翻倍，Gemini APP月活超4.5亿人，日请求量较一季度增长超50%，6月超5000万人使用AI会议记录功能，5月以来用户用AI视频生成大模型Veo 3生成超7000万个视频，表明AI应用已渗透入谷歌主要服务，需求强劲，算力需求有望持续增长 [6] 投资建议 - 维持电子行业“增持”评级，AI基建板块建议关注寒武纪、芯原股份、翱捷科技；端侧SOC板块建议关注瑞芯微、恒玄科技、乐鑫科技、中科蓝讯 [8][22]

市场表现 - 中证人工智能产业指数(931071)下跌0.82%，成分股涨跌互现，萤石网络领涨2.84%，寒武纪上涨2.05%，宝信软件上涨1.59%，奥比中光领跌 [1] - 人工智能ETF(515980)最新报价1.11元，近1周累计上涨7.50% [1] - 人工智能ETF近1年净值上涨44.82%，在指数股票型基金中排名425/2929，居于前14.51% [3] 流动性及规模 - 人工智能ETF换手率5.45%，全天成交1.73亿元，近1周日均成交2.46亿元 [3] - 人工智能ETF最新规模达31.83亿元，融资买入额1231.29万元，融资余额8960.29万元 [3] 收益及风险指标 - 人工智能ETF成立以来最高单月回报30.38%，最长连涨月数3个月，最长连涨涨幅43.97%，上涨月份平均收益率6.80% [3] - 人工智能ETF近1年夏普比率1.35，今年以来相对基准回撤0.26% [3] 费率及跟踪精度 - 人工智能ETF管理费率0.50%，托管费率0.10%，近1月跟踪误差0.010% [3] 指数构成及权重 - 中证人工智能产业指数选取50只最具代表性上市公司证券，反映人工智能产业整体表现 [4] - 前十大权重股合计占比52.07%，包括中际旭创(8.20%)、新易盛(7.36%)、科大讯飞(6.63%)等 [4] 行业动态 - OpenAI发布ChatGPT Agent，具备自主思考和行动能力，可完成多步骤复杂任务 [6] - 长城证券认为H20回归缓解高端芯片短缺，加速AI应用商业化落地，激励国产厂商加速迭代 [7]

证券市场回顾 - 上证综指周内上涨0.69%，收于3534.48点，最高3536.01点 [1] - 深证成指周内上涨2.04%，收于10913.84点，最高10946.4点 [1] - 创业板指周内上涨3.17%，收于2277.15点，最高2296.91点 [1] - 纳斯达克综指上涨1.51%，道琼斯工业指数下跌0.07%，标普500上涨0.59% [1] - 恒生指数上涨2.84%，日经225指数上涨0.63% [1] ETF市场表现 股票型ETF整体市场表现 - 股票型ETF周度收益率中位数为1.32% [2] - 规模指数ETF中嘉实上证科创板综合增强策略ETF周度收益率最高，为5.35% [2] - 行业指数ETF中广发国证通信ETF周度收益率最高，为7.15% [2] - 策略指数ETF中中金MSCI中国A股国际质量ETF周度收益率最高，为2.95% [2] - 风格指数ETF中易方达创业板成长ETF周度收益率最高，为5.3% [2] - 主题指数ETF中富国创业板人工智能ETF周度收益率最高，为10.95% [2] 股票型ETF涨跌幅排行 - 涨幅最高的5只ETF：富国创业板人工智能ETF(10.95%)、华宝创业板人工智能ETF(10.69%)、南方创业板人工智能ETF(10.59%)、华夏创业板人工智能ETF(10.53%)、新华中证云计算50ETF(10.53%) [5][6] - 跌幅最大的5只ETF：华泰柏瑞中证动漫游戏ETF(-3.24%)、国泰中证动漫游戏ETF(-3.22%)、华夏中证动漫游戏ETF(-3.2%)、南方标普中国A股大盘红利低波50ETF(-3.07%)、南方中证全指房地产ETF(-2.56%) [6] 股票型ETF流动性 - 日均成交额增加4.9%，日均成交量增加13.6%，换手率增加0.05% [7] 股票型ETF资金流向 - 资金流入最多的5只ETF：华夏中证动漫游戏ETF(流入6.9亿元)、华宝中证金融科技主题ETF(流入3.45亿元)、南方中证500ETF(流入2.86亿元)、嘉实上证科创板芯片ETF(流入2.76亿元)、华泰柏瑞中证红利低波动ETF(流入2.12亿元) [10] - 资金流出最多的5只ETF：华夏上证科创板50成份ETF(流出3.91亿元)、易方达沪深300ETF发起式(流出3.7亿元)、易方达沪深300医药卫生ETF(流出2.41亿元)、华夏上证50ETF(流出2.18亿元)、易方达中证人工智能主题ETF(流出2.14亿元) [10][11] ETF融资融券情况 - 融资余额由413.962亿元下降至410.568亿元，融券余量由22.153亿份下降至21.912亿份 [12] - 融资买入额最高的ETF为华夏上证科创板50成份ETF，买入总额为6.46亿元 [12] - 融券卖出量最高的ETF为富国中证A500ETF，卖出总量为0.42亿份 [12] ETF存量市场情况 - 存量ETF共计1222只，其中股票型ETF982只，债券型ETF39只，货币型ETF27只，商品型ETF17只，跨境型ETF157只 [13] - ETF市场总规模达到45347.71亿元，较前一周增加1250.26亿元 [15] - 股票型ETF规模为30953.21亿元，债券型ETF为5014.71亿元，货币型ETF为1619.45亿元，商品型ETF为1593.52亿元，跨境型ETF为6166.82亿元 [15] - 股票型ETF的存量数量、规模分别占比整个ETF市场的80.4%、68.3% [17] - 股票型ETF总规模较前一周增加240.77亿元 [17] ETF发行与成立 - 上周无新ETF发行，有10只新ETF成立 [18] 机构观点 - 光大证券指出，在人工智能快速发展的背景下，算力芯片和数据中心迎来爆发时刻，光模块及光电共封装（CPO）也获得重要的机遇 [18] - 兴业证券表示，AI浪潮带动算力需求爆发，服务器、AI芯片、光芯片、存储、PCB板等环节价值量将大幅提升 [18]

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：燃气轮机行业、航发发动机行业、核能核电领域、低空经济板块 - **公司**：应流股份（英牛股份、英洛股份、英诺股份、英力股份）、西门子、东方电气、GEV、三菱、豪迈、PDC、HOMET、赛峰、基翼航空、罗罗、普惠、中国商发、安徽矩变新材、一飞航空、追梦空天、顺丰、南康无人机、美国 Howmet、霍尼韦特、雷神技术 纪要提到的核心观点和论据 应流股份发展潜力与现状 - **股价表现与驱动力**：从 2024 年底推介，股价从 10 元左右接近翻倍创新高，驱动力是人工智能数据中心投资逻辑，特朗普投资 700 亿美元、扎克伯格将投资数千亿美元用于人工智能，显示算力需求增长[3]。 - **行业地位**：经过十年发展成国内两机叶片龙头企业，突破全球头部客户，产品批量供货赛峰、机翼、罗罗等航发客户，能生产匹配 400 兆瓦以上功率燃气轮机叶片[2][8]。 - **财务与业绩**：固定资产和再建工程保持增长，低谷期投入重资产和研发，2025 年进入订单交付期，产能利用率、收入、利润率预计提升；研发费用占比 10% - 12%，固定资产周转率上升，业绩拐点预计在三季报体现[9][10][11]。 - **盈利能力**：两机业务毛利率 40%左右，高毛利业务占比将从 38%提至 60%，推进木头项目预计形成 15 亿元产值，未来盈利能力显著提高[12]。 燃气轮机行业 - **市场规模与趋势**：受益于全球 AI 数据中心扩张，预计到 2029 年销量达 100GW，五年内翻倍；国内加速推进国产化替代，东方电气自主化重型燃气轮机收入快速增长[4][12][18]。 - **订单情况**：头部主机厂订单充足，排产到未来四年以上，但核心零部件叶片供应成瓶颈，国内叶片供应商有机会；主机厂积极扩产，但受叶片供应限制[4][12][14]。 - **合作情况**：零部件公司与主机厂紧密合作，西门子因产能爆发与应流股份签长协，推动其合同负债增长[15]。 航发发动机行业 - **行业景气度**：头部主机厂新签订单量逐步恢复，但交付能力低于新签一半，自 2024 年起启动扩产及维保扩展，推动上游零部件需求增长[16]。 - **应流股份表现**：自 2024 年起与赛峰、基翼航空等签长协，对海外客户交付量预计从今年三季报开始大幅增长[16][17]。 其他领域 - **核能核电领域**：整体平稳增长，核能材料需求受益于维保和后处理市场，预计增速 15% - 20%；应流股份有核主泵一级资质，铸件业务随核电审批数量上升[22]。 - **低空经济板块**：应流股份布局较早，今年大幅减亏接近盈亏平衡，明年实现盈亏平衡；无人机领域订单量高，今年小批量交付，明年加速交付，预计低空经济板块明年盈利[25][26]。 应流股份业绩预期与估值 - **业绩预期**：2025 年是业绩爆发元年，预计全年业绩 4.45 亿元，同比增长 55%，未来几年增速 40%以上[27]。 - **估值情况**：对比国外同类企业，有较大估值提升空间；目前估值未完全反映行业高景气度，今年市值至少超 200 亿，有 30% - 40%增长空间[27][29][32]。 其他重要但可能被忽略的内容 - **海外市场**：科技公司二季报指引显示算力需求超预期，GEV 二季度订单环比增长，下半年可能有更多超预期订单提升估值[30]。 - **近期订单**：应流股份自 1 月更新长协合同，近期可能有新订单，下半年有更多超预期点推动业绩增长[31]。 - **投资者担忧**：部分投资者担忧过去业绩受低空经济影响，随着报表发布，误解将逐步消除[33]。

股价表现 - A股光模块双雄中际旭创与新易盛6月分别上涨43.90%和56.54%，截至7月14日当周又分别上涨41.96%和27.22% [1] - 2025年2月5日节后首日，中际旭创与新易盛分别大跌14.43%和18.49%，光模块指数跌幅近9% [5] 行业地位 - 中国光模块企业全球市占率从2018年32%升至2023年55%，全球前十大厂商中占据7席 [1][6] - 中际旭创与新易盛分别代表硅光模块和LPO两大技术路线，均为AI时代高速光模块代表企业 [3][4] 财务数据 - 新易盛2024年营收86.47亿元（同比+179.15%），净利润28.38亿元（同比+312.26%） [3] - 中际旭创2024年营收238亿元（同比+122.64%），净利润51.71亿元（同比+138.66%） [4] - 新易盛2025年上半年预计净利润37亿-42亿元（同比+327.68%-385.47%） [8] 技术发展 - LPO技术因低功耗、通用性优势在算力中心快速起量，硅光模块CPO技术因更高速率和更低能耗被视为未来方向 [3][5] - 800G到1.6T光模块出货量实现近四倍增长，预计2026年1.6T规模商用 [10] - 2025年硅光模块渗透率预计达50%，CPoE技术逐渐受市场关注 [10] 市场需求 - 2025年Q2全球三大云厂商合计资本开支520亿美元（同比+42%），AI投资占比超60% [2] - 微软单季度AI基础设施投资190亿美元（同比+67%），明确表示AI算力需求未饱和 [2] - 2024年全球400G+光模块出货量预计2040万颗，2025年将超3190万颗（年增56.5%） [8] 客户结构 - 新易盛与中际旭创约80%客户来自海外，海外巨头资本开支增长直接反映在公司财报 [8] - 英伟达恢复H20芯片供货改善市场预期，国产光模块厂商实际未受海外限制冲击 [6] 需求驱动因素 - AI智能体应用消耗算力达普通大模型百倍至千倍，推理算力需求因"慢思考"功能提升3-5倍 [7] - AI大模型边缘化与企业独立部署趋势进一步催生算力需求 [7]

报告行业投资评级 - 科技行业评级为增持（维持），计算机行业评级为增持（维持） [6] 报告的核心观点 - 未来算力需求中存在Token调用量随推理扩展倍数增长、算力需求随Token增长倍数增长两个倍数关系，共同决定推理端未来算力需求广阔，目前市场存在较大预期差，长期看好算力需求持续快速增长 [89][90] 根据相关目录分别进行总结 New Scaling：不止于预训练，三条Scaling推动算力需求增长 - 市场认为预训练Scaling law可能见顶，但考虑后训练Scaling和推理Scaling，AI对算力需求仍有大量空间 [10] 从三条Scaling law的差异看为什么算力需求将继续增长 - 预训练和后训练Scaling属训练阶段，推理Scaling属推理阶段 [11] - 预训练Scaling性能和数据、参数量相关，后训练Scaling利用微调等技术提高模型能力和领域特异性，推理Scaling性能与推理时间相关 [13] 推理Scaling的必要性和算力消耗量化 - 推理Scaling能大幅提高模型回答困难问题能力，是通往Agentic AI的重要路径 [15] - 预训练受训练数据约束，推理Scaling能提高模型性能，特别是困难问题方面 [15] - 推理模型的Token消耗可能是传统模型的10倍左右 [18] Grok系列模型的发展对应了三条Scaling曲线 - Grok系列模型发展历程对应三条Scaling曲线，Grok 3对应预训练阶段的Scaling law，Grok 4对应后训练与推理过程的Scaling law [19] - Grok 4在HLE测评集上的突破证明了推理Scaling的有效性 [22] 从Deep Research看Agentic对Token量的影响 - Deep Research是“Agentic化”的AI Search，以其为研究Agentic AI的抓手，分析Token量变化并拓展到广泛Agentic AI场景进行量化 [28] - Agentic AI与狭义AI Agent存在差异，前者涉及多流程多工具调用，任务更复杂 [32] Deep Research是研究Agentic AI的重要抓手之一 - AI Search成为Token消耗的重要组成，Google Token量增长可能源于搜索业务 [34] - Deep Research产品是AI Search的Agent路径拓展，被多家厂商竞相推出 [37] Deep Research的Token多在哪？基于底层系统设计视角的分析 - 以Anthropic的Deep Research系统设计为例，其将任务分配给多个Agent，带来成倍Token消耗 [41] - 搜索过程是迭代式的，Token量进一步增加 [44] 从Search到Research，量化Agentic的Token影响 - Anthropic Deep Research的Token消耗达到聊天的15倍 [46] - Google/OpenAI Deep Research的Token消耗量可能接近聊天的50倍 [50] - Agent使用和多工具调用能进一步提升Grok 4在HLE测试中的结果 [55] Deep Research在Agentic AI中并不复杂，真实Token量会更高 - Deep Research任务相对简单，普遍的Agentic AI会有更高Token消耗量，未来Token量增长可能是指数增长 [57][58] Token量的增长会带来算力需求的非线性增长 - 算力需求增长远高于Token量的增长，Token量增长10倍，所需算力量可能增长百倍 [60] 延迟和吞吐量是推理过程中两个重要指标 - 延迟和吞吐量是推理过程的关键指标，相互关联，分别决定用户使用体验和厂商总任务处理量 [61] 为什么延迟和吞吐量互相制约？中间变量——批处理 - 为提升吞吐量需进行批处理，延迟随批量大小线性增长，吞吐量随批量增长先增后缓，两者相互制约 [68] 模型厂商的帕累托最优需要追求“量价”的平衡 - 模型/AI应用厂商需追求用户使用量与AI服务质量之间的平衡，实现收益最大化 [74] 增加硬件是实现模型最优收益边界前移的重要方式 - 增加硬件可减少模型服务延迟，实现模型最优收益边界前移，算力需求增长与Token增长呈倍数关系 [81][82] 总结：两个倍数关系决定未来推理算力需求空间广阔 - 未来算力需求中Token调用量随推理扩展倍数增长，算力需求随Token增长倍数增长，决定推理端未来算力需求广阔 [89] 产业链相关公司 - 海外算力链涉及PCB、铜互联、光模块光器件光芯片相关公司，国内算力链涉及中芯国际、寒武纪等公司 [92]

Grok 4发布与性能升级 - Grok 4正式发布并开放使用 包括Grok 4和Grok 4 Heavy两个版本 B端API定价输入3美元/百万Tokens 输出15美元/百万Tokens 较o3贵50% C端30美元/月订阅可使用Grok 4 Heavy版本需300美元/月 [2] - 专业学科和复杂任务推理能力大幅提升 在HLE测试集中正确率从不使用工具的26 9%提升至使用工具的41 0% 加大RL算力投入后达50 7% 较此前SOTA模型21 6%翻倍增长 [3] - 在商业环境测试Vending-Bench中得分是第二名Claude Opus 4的两倍 在GPQA等专业测试集中4项夺冠 AIME25与HMMT25分别获100%/96 7%接近满分表现 [3] 技术突破与算力需求 - 训练量较Grok 2提升100倍 较Grok-3后训练强化学习计算量提升10倍 Grok 4 Heavy通过提高RL算力投入验证Test time computing有效性 推理性价比显著高于此前所有模型 [4] - 工程创新包括预训练阶段学习使用工具提升推理表现 以及在后训练强化学习中找到可靠奖励信号方案 为后续模型推理能力升级提供新思路 [4] 多模态与交互升级 - 发布新语音助手Eve 对话延迟降低一半 用户使用时长提升10倍 音色语气与真人高度相似 具备模仿耳语或演唱功能 [5] - 展示游戏开发潜力 设计师4小时内利用AI制作简单第一人称射击游戏 视觉能力仍不足 预计数周至数月内改进 计划8月发布代码模型 9月发布多模态智能体 10月发布视频生成模型 [5] 投资主线梳理 - 建议关注三条投资主线 1）通用管理软件 2）工具软件和其他重点行业软件 3）AI基础设施 [1]

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：AI 行业 - **公司**：OpenAI、谷歌、Meta、英伟达、Deep Sea 公司、DPC 纪要提到的核心观点和论据 GROX4 相关 - **亮点进展**：推理能力大幅提升，HLE 测试中 heavy 版本得 50 分超 OpenAI 的 23 分，美国奥数竞赛表现优异；通过稀疏激活策略优化参数，参数量减少 40%，用 1.7 万亿 TOKEN 性能超 GROX3 的 2.7 万亿 TOKEN；引入多模态融合，含音频、图像、实时搜索和工具调用，支持实时上网；API 定价提高，输入每百万 TOKEN 收费 3 美元，输出每百万 TOKEN 收费 15 美元是 O3 一倍；训练加入多智能体协同机制，提高模型后续调用能力[1][3][6] - **对 AI 产业影响**：为未来 AI 产业发展提供新方向，可能重构商业价值分配，提高模型智能化水平和应用场景广泛性，对算力需求提出更高要求[1][7] - **编程能力表现**：Benchmark 测试高分有局限性，因训练数据可能受污染，在非标准 Benchmark 问题上表现大幅下降，在指令遵循、基本对话能力及幻觉率方面比大厂稍差[14] - **定价分析**：定价 300 美金每月昂贵，反映自信及成本因素，对普通用户实际体验未显著优于其他大厂产品，高定价或基于成本非市场需求[15] GPT5 相关 - **发布预期**：原定于 7 月发布，因模型能力和测试结果不满意可能推迟 1 - 2 个月，最晚 9 月发布[5] - **技术进步方向和亮点**：集中在多模态深度整合，包括文生图、文生视频、音频交互能力；增强 agent 功能提升产品体验；继续进行 Pre - train 阶段 scale up，但面临 ROI 较低瓶颈[5] Grok 创新模式相关 - **对 AI 大模型发展影响**：从量变引发质变，提高模型智能化和应用场景广泛性，可能重构商业价值分配，对算力需求提出更高要求[7] - **技术实现方式**：将 agent 调用放入预训练，多个 agent 协作完成任务，agent 在预训练阶段有调用能力[7] - **对行业分工模式影响**：可能改变 AI 行业分工模式，大厂或主导 agent 开发，挤压初创企业空间，但行业数据敏感企业有独特价值，初创企业在某些功能超越大厂可找到生存空间[11] AI 大模型发展趋势相关 - **发展阶段**：仍处高速上升阶段，强化学习技术不断 scale up，但预训练阶段未来可能进入 log 函数式缓慢增长阶段[8] - **算力需求**：持续增长，英伟达市值突破是信号，训练和推理阶段算力需求呈指数级增长，训练端目标两至三年 H100 和 B100 卡片从超 20 万张到 100 万张，推理端因多 agent 调用算力需求达 8 倍增长[2][8][19] 其他模型技术对比相关 - **GPT O1 和 Grok 区别**：GPT O1 2024 年 9 月推出，后训练引入强化学习，通过思维链提高答案质量；Grok 是第二代强化学习后训练，延续思维链机制，加入工具调用和网络搜索功能，派出多个 agent 平行搜索、整合自评，提高结果质量增加算力需求[9][10] 市场定价策略相关 - **AI 产品定价**：部分 AI 产品定价较高但未达难以接受程度，如 Grok 300 美元/月、OpenAI 的 O3 200 美元/月，Grok 具备强大 agent 功能，个人用户付费订阅占比 10% - 20%，高端用户可获高级体验，部分用户能回本[16] 各公司动态相关 - **海外一线梯队厂商**：迭代方向集中在多模态原生整合和智能代理整合，谷歌、Meta 探索多种模态融合，谷歌 JM2.5 支持视频输入，发力智能眼镜领域[21] - **广告植入计划**：谷歌和 Meta 计划将广告植入大语言模型，已处实验阶段，落地面临确保广告商公平性挑战，预计 2025 年底前有 Beta 版本[22] - **国内 Deep Sea 公司**：R2 模型进展缓慢，受算力瓶颈限制，未获取大量海外 H100 卡片，达到预训练推理端算力需 20 万张卡是巨大挑战[23][24] - **DPC**：目前无海外市场动作，算力或限制实验和能力提升，可能不采用 Grox 铺张训练方式，强化学习非增长受益者，但有算法创新值得期待[25] - **模型发布时间**：GPT - 5 预计 7 月底 - 9 月发布，各公司根据自身训练进度决定发布时间，下半年重磅新模型可能是 JNI3，各公司不会刻意同步发布时间[26] 其他重要但可能被忽略的内容 - Grok 即将发布专属编码模型，基础模型有强大编码能力，agent 能实现整合现有代码库功能，但系统协调能力未在 Benchmark 展示，考虑功能和潜力定价不算过于不合理[17][18] - AI 行业每半年出现新范式带动增长，现阶段 GPU 需求持续快速增长推动市场发展[20]

报告行业投资评级 - 看好（维持） [1] 报告的核心观点 - 主权AI+应用token消耗支撑算力需求的持续性，非Gen - AI标的亦有望受益，传统AI可对Gen - AI形成较好补充，具备较好的行业景气度 [4][7] 根据相关目录分别进行总结 算力需求持续性原因 - 主权AI市场逐步清晰，且头部大模型厂商token消耗量未见动能减速，AI算力资本投入仍有较强的持续性 [4] - 政府主导下的主权AI确定性相对更高，一定程度上延伸了中长期对算力需求的展望，如英伟达宣称欧洲将规划并建设20座AI工厂，其中5家为超10万块芯片的超级工厂等 [5] - 海内外互联网龙头应用的token消耗佐证了算力需求的稳健性，如截至2025年5月，豆包大模型日均token调用量达16.4万亿，占中国公有云大模型调用量的46.4%，同比增长137倍，较3月增长29%；海外Google 5月月token消耗量达480万亿（日16万亿），1年内增长50倍，且后续提升空间大 [6] 非Gen - AI行业机会 - 在CoT和模型幻觉有待改进的背景下，在偏人力工程、可重复、追求信息准确性的场景中，传统AI可对Gen - AI形成较好补充，受益标的有第四范式（聚焦决策式AI）、百融云 - W（聚焦金融行业） [7]

柴油发电机板块调整与市场情绪 - 柴油发电机板块调整主要受芯片禁令影响 国内大厂资本支出强度和节奏低于预期 [1] - 随着英伟达B30芯片的投放预期 市场情绪有望缓解 该芯片计划今年生产逾100万颗 [1] - 海外算力需求保持高景气 新一轮中美会谈预期下市场风险偏好有望改善 [1] - 核心AIDC电气设备公司近期调整后性价比凸显 [1] 行业供需与价格趋势 - 柴发涨价核心逻辑在于外资排产拉长价格提升 内资逐步导入市场并采取价格跟随策略 [1] - 机构预计25H2开始内资主机厂将主导涨价旋律 排产周期拉长至明年 [1] - 25H2内资主机厂价格突破300万的可能性较大 [2] - Q2数据中心建设进度缓慢未影响需求总量 行业景气时间延长至至少明年年底 [2] - 下半年大厂计划提前启动26年柴发招标 招标体量和价格均超过此前4-5月情况和当前预期 [3] 公司动态与业绩 - 潍柴动力2024年M系列大缸径发动机销售8100余台 海外销量占比62% 收入同比增长20% [4] - 潍柴动力数据中心产品销售同比增长148% 达到近400台 海外销售实现爆发式增长 [4] - 潍柴动力2025年M系列大缸径发动机及数据中心产品预计实现同比高速增长 [4] - 重庆机电2024年归母净利润约4.31亿元 增幅约42% [4] - 重庆机电受益国内AIDC及数据中心建设持续高景气 高端柴油发电机需求高增 [4] - 重庆康明斯已成为国内领先的大马力发动机制造企业 [4]