宏观经济核心观点 - 9月CPI同比为-0.3%，较前值上升0.1个百分点，环比为0.1%，较前值上升0.1个百分点 [9][10] - 9月核心CPI环比为0%，自2025年4月以来首次低于季节性水平 [11] - 9月PPI同比为-2.3%，较前值回升0.6个百分点，环比持平于前值为0% [9][12] - 根据当前PPI环比运行趋势，若从2025年10月起PPI环比均按0%运行，则2026年全年PPI平均同比为-0.7% [13][14] - 预计10月CPI环比在0%左右，同比在0%左右，2025年全年平均同比或在0%左右 [15] - 预计10月PPI同比较前值有所回升，2025年全年平均同比或在-3%至-2%区间 [15] 电子行业核心观点 - AI硬件能力由算力、存力、运力三位一体协同推动，国产运力或成为当前发展重点 [5][18] - 随GPU计算能力与HBM带宽提升，运力瓶颈将导致AI数据中心节点空置率高，GPU性能浪费 [18] - Scale-up交换芯片预计到2030年全球市场规模接近180亿美元，2022-2030期间年复合增长率约为28% [19] - 运力硬件国产自给率极低，以交换芯片为例，博通、Marvell占据全球商用交换芯片90%以上市场份额 [21] - 国产厂商如数渡科技、盛科通信已在相关产品上取得进展，正走向从产品化至商业化的快车道 [21] 机械/人形机器人行业核心观点 - Figure发布新一代人形机器人Figure 03，是首款从设计源头即为大规模制造打造的机型 [6][23] - Figure 03首次将设计重心延伸至家庭场景，采用软质织物包覆与轻量化结构，可完成叠衬衫、清理桌面等复杂家务任务 [6][23] - Figure规划四年内出货超10万台，对应估值近400亿美元，特斯拉Optimus机器人目标交付100万台，预计带来约5000亿美元新增市值 [24] - 若国内头部机器人公司未来三年内实现出货10万台，有望对应3000亿元人民币市值空间 [24] - Figure 03硬件为Helix大模型量身设计，在灵巧手视触觉、足式无线充电和量产导向方面做出关键升级 [25] - Figure采用自研加外部配套供应链模式，与多家国内厂商建立长期合作，中国硬件供应链依赖程度或将加深 [26]

AI算力架构演进与硬件需求 - 传统算力架构难以满足高效、低耗、大规模协同的AI训练需求，超节点成为趋势[1] - 超节点通过提升单节点计算能力，大幅带动Scale up相关硬件需求[1] - 超大规模AI集群建设推动大量节点互联，带动Scale out硬件需求，单一地区电力资源成为瓶颈后，跨数据中心的Scale across方案将逐步采用[1][3] 算力、存力与运力的协同 - AI硬件能力由算力、存力、运力三位一体协同推动[1] - 算力由GPU性能和数量决定，存力当前主流方案是使用贴近GPU的超高带宽HBM缓存[1] - 运力分为Scale up、Scale out和Scale across三个场景，分别对应节点内、节点间与数据中心间的高速通信和数据传输能力[1] - 随GPU计算能力与HBM带宽提升，运力瓶颈将导致AI数据中心节点空置率高，GPU性能浪费，运力发展将成为提升AI数据中心运算能力的重点[2] 运力市场规模与增长 - Scale up交换芯片已成为数据中心主力交换需求并持续增长，预计到2030年全球市场规模接近180亿美元，2022-2030期间年复合增长率约为28%[3] 通信协议发展趋势 - 针对Scale up和Scale out有不同的通信协议，大厂自研私有协议与第三方及中小厂推动公有协议将成为未来发展趋势[1][4] - Scale up层面，英伟达NVlink、AMD Infinity Fabric和华为UB mesh是私有协议代表，博通推动的SUE与行业历史悠久的PCIe是公有协议代表[4] - Scale out层面，英伟达Infiniband为私有协议，博通致力于推动基于公有以太网的RoCE2，海外众多厂商还一起推动超级以太网联盟[4] 运力硬件国产化机遇 - 运力硬件主要涉及交换芯片与部分改善信号质量的数模混合芯片，国产自给率极低，博通、Marvell占据全球商用交换芯片90%以上市场份额[5] - 国产厂商已逐步完成产品量产并走向商业化，如数渡科技自主设计的PCIe 5.0交换芯片已实现量产并正导入客户应用，盛科通信面向大规模数据中心的Arctic系列已在2023年年底送样测试[5] - 运力硬件相关公司正走向从产品化至商业化的快车道，国产替代空间广阔，有望成为下一个高赔率的国产替代新方向[2][5] 投资建议 - PCIe硬件受益标的包括万通发展（数渡科技）、澜起科技等[6] - 以太网硬件受益标的包括盛科通信、中兴通讯、裕太微等[6]