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]

市场表现 - A股市场高开高走，沪指突破4000点，光模块CPO、GPU板块强势反弹 [1] - 源杰科技、东山精密、光库科技、兆易创新、中际旭创等相关概念股冲高 [1] - 截至10:50，创业板人工智能ETF华夏（159381）和5G通信ETF（515050）等热门ETF涨幅超过2% [1] 行业动态与公司合作 - 苹果公司计划采用谷歌开发的1.2万亿参数人工智能模型Gemini，以全面升级其语音助手Siri [1] - 经过漫长评估期，两家公司正就协议细节进行最终敲定 [1] - 苹果每年将向谷歌支付约10亿美元以获取Gemini技术使用权 [1] - 新版Siri预计于明年春季推出 [1] 行业资本支出预测 - 预计2025年北美四大云计算厂商（CSP）资本支出（CAPEX）同比增长61% [1] - 预计2026年北美四大云计算厂商（CSP）资本支出（CAPEX）同比增长27% [1] - 预计2025年北美四大云计算厂商（CSP）人工智能资本支出（AI CAPEX）同比增长94% [1] - 预计2026年北美四大云计算厂商（CSP）人工智能资本支出（AI CAPEX）同比增长159% [1] - 美股AI资本支出叙事短期仍将大概率延续，但2027年增长情况缺乏能见度 [1]

北美云计算厂商资本支出预测 - 预计2025年北美四大云计算厂商CAPEX同比增长61% [1] - 预计2026年北美四大云计算厂商CAPEX同比增长27% [1] - 预计2025年北美四大云计算厂商AI CAPEX同比增长94% [1] - 预计2026年北美四大云计算厂商AI CAPEX同比增长59% [1] - 2027年AI CAPEX增长缺乏能见度 [1] AI投资市场现状与风险 - 市场分歧和扰动明显增多 [1] - 扰动因素包括OpenAI需求真实性与订单履约能力 [1] - 扰动因素包括行业循环融资和债务融资 [1] - 扰动因素包括AI产业投资当下仍脆弱的ROI [1] - AI技术具有高度不可预测性 [1] - 宏观预期具有高度不可预测性 [1] - 市场乐观情绪有随时反转的可能 [1] 美股AI CAPEX叙事驱动因素 - 有利的宏观环境提供支撑 [1] - 强劲的微观供应链数据提供支撑 [1] - 科技巨头因AI战略重要性产生FOMO心理 [1] - 美股AI CAPEX叙事短期仍大概率延续 [1]

文章核心观点 - 在有利宏观环境、强劲供应链数据及科技巨头FOMO心理支撑下，AI资本开支的乐观叙事短期大概率延续，但鉴于AI技术和宏观预期的高度不可预测性，市场情绪存在随时反转的可能，建议采取"边走边看"的策略并紧密关注核心变量 [1][3] 市场的担忧 - 市场对OpenAI需求真实性及累计超过1万亿美元AI算力采购合同的履约能力存在疑虑，难以判断其意图是基于真实需求还是商业算计 [2] - 行业融资结构转向更为激进的债务融资和供应商融资，并嵌套创新性金融安排，带来潜在系统性风险 [2] - AI产业当前投入产出比仍不理想，处于脆弱平衡，其持续性需依赖收入增长和效率提升的突破，否则高速资本开支增长难以为继 [2] 支撑市场乐观情绪的因素 - 短期微观供应链数据显示AI计算芯片与整机出货顺畅，存储芯片现货及合约价格不断上移，代表性企业给出乐观指引 [3] - 科技巨头存在FOMO心理，估算北美四大科技巨头2025年合计资本开支占同期经营现金流比重将超过70%，但仍在可承受范围内，因AI战略价值而全力投入 [3] - 宽财政加降息的有利宏观环境对科技巨头AI资本开支构成显著支撑，此前美股AI算力的较大调整均缘于对美国宏观经济的担忧加剧 [3] 后续需重点关注的核心变量 - OpenAI的算法领先性、货币化落地进展及效果，短期重点关注谷歌即将发布的Gemini 3.0模型 [4] - AI货币化进展，特别是初创企业及软件SaaS的商业化突破，美股软件+AI收入体现或于Q3/Q4成为观察点，10月份的Q3财报是最佳观察窗口 [4] - 科技巨头将于2026年1月底至2月初发布2025年第四季度财报，华尔街将结合其指引对全球AI资本开支规模、持续性及企业多目标平衡进行再评估 [4] - 宏观预期方面，宽财政加降息组合推动市场情绪，后续美联储的降息节奏是重要观察变量 [4][5]