投资评级 - 增持评级 [6] 核心观点 - 全球AI资本开支需年投入约5万亿美元以支持AI贡献10万亿美元GDP增量的目标 [2] - 英伟达护城河已从芯片技术扩展为"AI工厂"系统级壁垒 通过协同设计 年度迭代和TCO优势建立多维竞争力 [3][13] - 公司定位从芯片供应商升维至AI基础设施合作伙伴 提供全栈解决方案 增强客户黏性与定价权 [5] - 推理需求呈指数级增长 三大规模定律（预训练 后训练 推理）并行驱动算力需求远超市场预期 [11] - 对OpenAI的1000亿美元投资为独立财务决策 基于其成为万亿美元级公司的前景 与芯片销售无捆绑 [4][15] 行业需求与增长动力 - AI推理模式从"一次性作答"演进为"深度思考再回答" 链式推理与多智能体协同推动算力几何级增长 [11] - 三大增长动力：1）数万亿美元CPU数据中心向GPU加速计算全面替换 2）云巨头核心业务（推荐引擎 搜索等）技术迁移形成数千亿美元市场 3）AI增强全球50万亿美元GDP中约10万亿美元经济活动 [12] - 全球云厂商与科技巨头全力抢占AI基础设施战略制高点 [2] 竞争优势与护城河 - 总拥有成本（TCO）优势显著 即使竞争对手ASIC芯片免费 英伟达系统在单位能耗性能（Token per Watt）上仍具数量级优势 [3][14] - 极致协同设计实现全技术栈同步创新 年度迭代（如Hopper到Blackwell提升30倍系统性能）形成产业压制 [13] - 开放平台战略 向英特尔等伙伴开放NVLink Fusion技术 构建生态合作 [15] 财务与市场表现 - 公司总市值4.33万亿美元 [6] - 近12个月绝对回报46.8% 相对纳斯达克指数超额回报22.7% [8] - 近3个月日均成交额300.89亿美元 [6]

公司战略布局 - Micro-LED在显示与光互联两大领域均具巨大潜力 公司未来将同时布局这两大领域以顺应技术演进和市场需求[1] - 光互联的拓展能进一步打开Micro-LED应用边界 从消费电子显示延伸至AI基础设施[1] 技术协同效应 - 显示与光互联共享封装 驱动等核心技术 形成互补共生关系而非对立[1] - 光互联拓展不会分散资源 反而能最大化释放Micro-LED的商业价值[1] 市场需求驱动 - AI算力爆发式增长推动数据中心对高速光互联需求激增[1] - Micro-LED作为潜在核心光源可显著提升光模块性能[1]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 短期A股虽有调整压力，但中长期支撑较强，当前点位胜率较高，科技和金融券商板块值得关注 [5] - 临近国庆假期，高位科技板块或延续回撤，但中长期建议“持股过节”，关注科技创新、“反内卷”、中美关系缓和受益方向和券商板块 [6] 根据相关目录分别进行总结 市场观察-如何看待近期科技与金融板块回调 - 上周市场风格分化，科技板块高切低，通信回落、电力设备上涨，科创板与创业板ETF净赎回企稳，科技龙头受美股拖累后或显估值韧性，周期类仅有色金属因金银上涨涨幅大，PPI降幅收窄但需求未实质回暖 [5] - A股中长期支撑强，当前点位胜率高，资金面散户情绪有空间、重要股东净减持下降、两融余额上升，消息面阿里巴巴巨额投入、摩尔线程IPO过会激发科技上涨动能 [5] - 金融券商板块调整关键看政策立场，当前调整或为中长期资金逢低布局，政策温和、改革推进时具备配置价值与反弹空间 [5] 市场观察-如何看待近期A股科技板块上行 - 临近国庆假期，高位科技板块或回撤，中长期建议“持股过节”，关注科技创新、“反内卷”、中美关系缓和受益方向和券商板块 [6] 市场回顾-市场表现 - 上周主要指数大多上涨，科创50涨幅最大为6.47%，信息技术和材料指数表现较好，日常消费和医疗保健指数较弱 [7][8][15] - 30个申万一级行业7个上涨，电力设备、有色金属和电子涨幅大，社会服务、商贸零售和轻工制造跌幅大 [7][16][17] 市场回顾-交易热度 - 上周万得全A日均成交额23131.93亿元，较前值下降，处于三年历史分位数94.70%的极高位置 [20] 市场回顾-估值跟踪 - 截至2025/9/26，万得全A估值（PE_TTM）为22.12，较上周升0.02，处于近5年历史分位数89.90%，30个申万一级行业7个估值修复 [24] 本周全球经济日历 - 本周国内将公布中国官方综合PMI、中国财新制造业PMI，海外将公布美国ADP就业人数变动、美国ISM制造业PMI等数据 [26]

核心观点 - 大盘成长风格在10月将延续强势但波动加剧 建议顺周期与科技板块均衡配置 [1] - 行业配置重点关注电力设备及新能源 电子和有色金属等景气方向 同时关注券商和房地产等滞涨板块 [1][4] 风格轮动 - 市值风格偏向中大盘 巨潮中盘指数表现领先于巨潮小盘和巨潮大盘 [2][12] - 估值风格偏向成长 全指成长表现强于全指价值 排名靠前的风格指数以成长为主 [2][12] - 行业风格周期与消费占优 中信行业风格排序为周期＞消费＞稳定＞成长＞金融 [2][12] - 美联储10月降息概率达91.9% 流动性宽松预期利好成长风格 [2][33] 市场层面分析 - TMT板块盈利优势显著 2025年二季度营收增速达10.5% 显著高于全A非金融的-0.5% [34][36] - 全球半导体周期向上 7月销售额同比增速20.6% 费城半导体指数年内累计上涨26.5% [34][39][42] - TMT成交额占比维持在40%附近 距年初46%的高点仍有空间 [40][48] - 10月进入三季报密集披露期 科技板块面临业绩验证压力 [3][40] 行业配置建议 胜率思维（景气方向） - 电力设备及新能源：行业涨幅21.5%落后于通信60.5%和电子36.1% 锂电池和光伏价格触底回升 [50][52][54] - 电子：全球半导体销售周期上行 特朗普拟推芯片1:1生产政策加速国产化进程 [55][57] - 有色金属：LME铜价创2024年5月30日以来新高 达10275美元/吨 [59][61] - 基础化工：地缘冲突升级推升资源品安全重要性 [59] 赔率思维（滞涨方向） - 券商：指数冲击4000点需大金融发力 券商板块距2024年高点仍有约10%空间 [62][64] - 房地产：大金融滞涨方向 距2024年高点仍有约10%下跌空间 [62] 宏观经济环境 - 8月经济数据放缓：出口同比增速下滑2.7个百分点至4.4% 固定资产投资累计同比回落至0.5% [16][19] - 消费分化明显：家电音像零售增速较5月高点回落38.7个百分点 服务消费相对稳定 [19][21] - 金融周期上行：8月M1增速抬升 资金活化程度改善 [22][25] - PPI降幅有望收窄：反内卷政策持续推进推动价格回升 [3][23]

英伟达的战略投资与市场定位 - 公司近期进行大规模战略投资 包括50亿美元投资英特尔和至多1000亿美元投资OpenAI [1] - 投资OpenAI被视作参与下一代万亿美元级超大规模公司（Hyperscaler）的机遇 并非合作前提条件 [7][8][9] - 市场存在对"收入循环"的质疑 但公司强调投资与采购关系独立 投资决策基于对OpenAI增长潜力的判断 [30][31] AI计算范式变革与行业机遇 - AI计算存在三条扩展定律：预训练（pre-training）、后训练（post-training）和推理（inference） 其中推理环节因"链式思考"模式带来算力需求指数级增长 [5][6] - 推理收入占比超过40% 且正经历爆发式增长 [4] - 全球计算基础设施正从通用计算转向加速计算与AI计算 仅hyperscale企业替换需求就达数千亿美元市场 [15][18] 数据中心与算力需求前景 - OpenAI计划建设10个吉瓦（Gigawatt）级数据中心 若全部采用英伟达方案 潜在收入贡献达4000亿美元 [7][9] - 阿里云计划到2030年代将数据中心电力消耗提升10倍 电力消耗与公司收入呈正相关关系 [19] - 当前AI年市场规模约4000亿美元 预计未来将增长4-5倍 全球AI收入有望从2026年1000亿美元增至2030年1万亿美元 [19][22] 技术优势与竞争壁垒 - 公司通过极致协同设计（co-design）实现系统级性能提升 Blackwell相比Hopper实现30倍性能提升 [34][37] - 年度发布节奏（Hopper→Blackwell→Vera Rubin→Rubin Ultra→Feynman）确保技术持续领先 [33][34] - 竞争优势体现在全栈能力（硬件+软件+网络+系统）和规模效应 单个客户订单可达500亿美元级别 [41][49] 供应链与产能管理 - 供应链已实现全面打通 从晶圆启动到封装、HBM内存均具备快速扩产能力 [27] - 采用按需响应模式 根据客户年度预测动态调整产能 实际需求持续超出预期 [27] - 当前全球短缺的是"计算"而非GPU数量 公司处于紧急追赶状态 [27] 对ASIC竞争格局的研判 - ASIC芯片面临系统级挑战 AI工厂需要多芯片协同设计而非单一芯片 [42][43] - 即使竞争对手免费提供芯片 英伟达系统因单位能耗性能优势仍能提供更优经济性 [49] - Google的TPU属于架构型芯片 但公司仍是Google的GPU大客户 [45] 全球AI基础设施发展 - 每个国家都需要主权AI能力 既要使用主流AI模型 也要建设自主AI基础设施 [58][59] - AI基础设施成为继能源、通信后的第三类国家关键基础设施 [59] - 与Intel合作推动生态融合 将Intel的通用计算生态与英伟达AI生态结合 [48] 财务与增长预期 - 华尔街分析师预测2027-2030年增速仅8% 但公司认为实际机会远大于市场共识 [11][14][52] - 公司定位为AI基础设施合作伙伴 而非单纯芯片公司 [53] - 有望成为史上首家10万亿美元市值公司 [2][53]

股价表现 - 长飞光纤H股再跌超7% 盘中低见50.75港元 较月内高点65港元已跌超20% [1] - 截至发稿跌7.26% 报51.1港元 成交额11.2亿港元 [1] 股东减持 - Draka Comteq B.V.通过大宗交易出售长飞光纤3759.53万股H股 占总股本5% 减持后H股数量为零 [1] - 该股东是长飞光纤发起人之一 截至今年3月底持股比例仍高达23.73% [1] - 从今年4月份开始连续减持公司H股股票 直至本次清仓 [1] - 根据港交所披露减持均价粗略估计 累计减持套现超51亿港元 [1] 行业观点 - 摩根士丹利表示光模块行业基本面利好已被广泛知晓并充分反映在股价中 建议投资者在市场情绪高涨时适度获利了结 [1] - 尽管AI基础设施需求增长前景依然积极 但当前市场热情水平难以持续 [1] - 长飞光纤高端光纤业务有亮点 但业绩反转仍需验证 [1]

股价表现 - 长飞光纤光缆H股再跌超7%至51.1港元 较月内高点65港元累计跌幅超20% [1] - 单日成交额达11.2亿港元 [1] 股东减持 - 发起人股东Draka Comteq B.V.通过大宗交易清仓3759.53万股H股 占总股本5% [1] - 该股东自4月起连续减持 持股比例从23.73%降至零 [1] - 累计减持套现超51亿港元 [1] 行业观点 - 摩根士丹利认为光模块行业基本面利好已充分反映于股价 建议投资者获利了结 [1] - AI基础设施需求增长前景积极 但当前市场热情水平难以持续 [1] 公司业务 - 长飞光纤高端光纤业务存在亮点 但业绩反转仍需验证 [1]

（1）Vertiv的公司背景 Vertiv是全球最大的 液冷和电源管理提供商之一，属于 AI基础设施领域的稀缺标的。 公司约80%的营收来自数据中心业务，远超同行，业务高度聚焦，使其能最大程度受益于AI算力建设浪潮。 Vertiv与NVIDIA的深度战略合作构筑了坚固的护城河。通过联合下一代芯片技术，Vertiv能提前6-12个月布局适配下一代AI芯片（如Blackwell及Rubin平 台）的基础设施解决方案，抢占市场先机。 当竞争对手还在为新芯片进行研发时，Vertiv已拥有经过验证的成熟解决方案。 作者 | Alpha Engineer 今天继续给大家带来 「一页纸」 讲透美股公司系列。 对国内投资者而言，美股研究资料相对匮乏，导致认知大多停留在几家全球科技巨头，但其实美股存在大量的"隐形冠军"，都录得相当不错的收益。 这是一个非常「有钱景」的方向，我会借助 AlphaEngine的帮助，帮你跨越美股研究的信息鸿沟，每天挖掘一个潜在的美股财富密码。 本期的主角是 全球液冷龙头Vertiv 。 Vertiv的前身是艾默生电气旗下的网络能源部门（Emerson Network Power）。 2016年，私 ...

合作核心内容 - OpenAI与英伟达宣布合作，英伟达将向OpenAI投资1000亿美元的算力 [1] - 投资将用于部署10千兆瓦的NVIDIA系统，相当于一座大城市的能源需求，被形容为"史上最大的AI基础设施项目" [1] - 消息官宣后，英伟达股价上涨了4个百分点 [1] - 此次合作旨在优化OpenAI模型和基础架构软件，并扩大NVIDIA硬件和软件的路线图 [1] 合作背景与历史 - 英伟达与OpenAI已有十年合作历史，从第一台DGX超级计算机到ChatGPT的突破 [1] - 此次合作是对双方与微软、甲骨文、软银和Stargate等广泛合作伙伴网络工作的补充 [1] - OpenAI联创Greg Brockman表示自公司成立之初就与NVIDIA密切合作，利用其平台创建了数亿人每天使用的AI系统 [8] AI基础设施市场趋势 - AI基础设施已成为科技巨头和投资者的焦点，2025年全球数据中心投资或将达7万亿美元规模 [2] - 微软、谷歌、亚马逊和Meta已宣布数百亿美元的AI基础设施计划 [2] - 训练和运行大型语言模型需要数百万GPU时长，单次训练成本可达数亿美元，基础设施瓶颈已成为AI发展的最大障碍 [2] 电力需求与挑战 - 德勤估计到2035年，美国AI数据中心的电力需求可能增长30倍以上，达到123吉瓦，而2024年需求为4吉瓦 [3] - AI数据中心大规模、集中的全天候电力需求对电网运营提出了挑战，导致谐波失真、负荷释放警告等问题 [3] - 随着AI模型部署更靠近用户以提供更快响应，AI基础设施开发正向更多州扩展并走向去中心化 [3] 数据中心市场格局 - 弗吉尼亚州现有容量6.0吉瓦，在建和规划容量16.8吉瓦 [4] - 德克萨斯州现有容量2.9吉瓦，在建和规划容量3.1吉瓦 [4] - 俄亥俄州现有容量1.6吉瓦，在建和规划容量2.4吉瓦 [4] - 佐治亚州现有容量1.1吉瓦，在建和规划容量3.2吉瓦 [4] 合作影响与预期 - 美国银行分析师维韦克·阿里亚称，这笔交易可能为英伟达带来高达5000亿美元的收入 [2] - Sam Altman表示计算基础设施将成为未来经济的基础，公司将利用与NVIDIA合作构建的基础设施创造新的AI突破 [7] - 这一投资浪潮源于AI从"概念"转向"现实生产力工具"的转变，反映了科技界对AI长期价值的共识 [7] - OpenAI周活跃用户已超过7亿，在全球大型企业、小型企业和开发者中拥有广泛的应用 [8]

大模型技术产品发布 - 阿里云发布七款大模型技术产品 覆盖语言、语音、视觉、多模态、代码等模型领域 [3] - 旗舰模型Qwen3-Max预训练数据量达36T 总参数超过万亿 编程能力和工具调用能力有较大提升 [5] - 下一代基础模型架构Qwen3-Next总参数80B里激活3B 性能即可达到千问3旗舰版235B模型 [6] - 开源视觉理解模型Qwen3-VL 升级3D检测能力 扩展支持百万tokens上下文 视频理解时长扩展到2小时以上 [10] - 全模态模型Qwen3-Omni具备音视频能力 可部署于车载、智能眼镜和手机等 [11] - 通义万相2.5视频生成模型实现音画同步 视频生成时长从5秒提升至10秒 支持24帧每秒的1080P高清视频生成 [13] - 语音大模型通义百聆发布语音识别模型Fun-ASR和语音合成模型Fun-CosyVoice 后者可提供上百种预制音色 [15] AI基础设施扩建 - 阿里云宣布新一轮全球基础设施扩建计划 在巴西、法国和荷兰首次设立云计算地域节点 扩建墨西哥、日本、韩国、马来西亚和迪拜的数据中心 [16] - 阿里云在全球29个地区运营91个可用区 今年以来已投入启用8个新的AI和云数据中心及可用区 [16] - 阿里巴巴集团积极推进三年3800亿的AI基础设施建设计划 2032年阿里云全球数据中心的能耗规模将比2022年提升10倍 [16] 服务器与网络升级 - 发布新一代磐久128超节点AI服务器 单柜支持128个AI计算芯片 采用自研CIPU 2.0芯片和EIC/MOC高性能网卡 推理性能提升50% [18] - 新一代高性能网络HPN 8.0采用训推一体化架构 存储网络带宽800Gbps GPU互联网络带宽6.4Tbps 支持单集群10万卡GPU互联 [20] - 高性能并行文件存储CPFS单客户端吞吐提升至40GB/s 对象存储OSS推出Vector Bucket 成本比自建开源向量数据库降低95% [20] 产业链合作 - 阿里云和英伟达在Physical AI领域达成合作 PAI平台将集成英伟达Physical AI软件栈 缩短具身智能等应用的开发周期 [22] - 联想百应智能体接入通义Qwen3大模型 丰富了模型库 提升了语言理解、多轮推理、指令跟随等关键能力 [26] - 鸿鑫智造为阿里云液冷设施提供冷却配电方舱、一体化冷源方舱等 磐久128超节点AI服务器后续将采用液冷方式散热 [26] - 软通动力展示基于第四代英特尔志强可扩展处理器的GPU服务器 支持多种类型的AI加速卡 [28] 平台与开发生态 - 阿里云百炼平台发布全新Agent开发框架ModelStudio-ADK 1个小时能开发一个能生成深度报告的Deep Research项目 [15] - 阿里云百炼平台的模型日均调用量过去一年增长了15倍 [15] - 智能计算灵骏集群通过多级亲和性与拓扑感知调度设计 基于HPN网络支持10万卡稳定互联 [21]