行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级（如“增持”、“中性”等）[1] 核心观点 - 绿色算力正从单纯能效优化转向“算力-电力-碳力”系统协同，是未来若干年科技与能源交叉领域的核心赛道[1] - 短期重点关注液冷技术的改造推进、高效算法与模型架构以及高密度服务器与高带宽内存[1] - 长期持续关注“源网荷储”一体化系统与绿电直连、电算协同调度平台以及边缘计算与能碳大模型[1] 算力侧：算法、设备、载体的角色 绿色算法 - 绿色算法构成AI算力能效优化的底层逻辑，通过紧凑架构设计、高效训练策略、高效推理技术和高效数据使用实现优化[2] - DeepSeek采用专家混合（MoE）架构，仅用600万美元成本开发出DeepSeek-V3模型，显著降低训练开销[2] - 推测解码、KV缓存压缩等技术已成为GPT-4、Claude 3.5等主流模型降低平均响应功耗的关键创新路径[2] - 推理工作负载占比从2024年的65%预计提升至2028年的73%[32] - 高效训练策略包括计算压缩、存储减负和通信协同，如Flash Attention将O(n²)的注意力机制重写以降低能耗[43][45] 数据中心硬件设备 - 数据中心硬件设备是能耗产生的核心，IT设备系统功耗约占算力中心总功耗的45%[68] - 英伟达Blackwell架构芯片优势显著，GB200能效比达1.85；国产芯片中壁仞BR100能效比达1.86，表现突出[2][80][81] - 服务器向高密度化发展，ARM等精简指令集架构、整机柜高密度集成、智能功耗封顶与动态调频是主要方向[2] - 全球数据中心IT负载预计从2024年的68GW激增至2030年的174GW，2025-2030年间新增106GW，年均增长17.7GW[68] - 存储方面，HBM通过TSV垂直堆叠提供超高带宽，SK海力士1β制程配合MR-MUF封装技术使HBM3E传输速率提升50%[2] 数据中心运营载体 - 数据中心运营载体是能耗管控的核心，冷板式液冷PUE可降至1.3以下，浸没式液冷PUE更可达1.2以下[2] - AI驱动的DCIM系统通过3D可视化、数字孪生与负荷预测实现实时能效调优与智能运维[2] - 余热回收技术中，风侧、热泵与水侧三类系统已成熟应用，北方地区采暖投资回收期可缩短至5年以内[2] - 数据中心模块化与预制化可显著缩短建设工期50%以上，并能有效降低建筑垃圾、施工用水的产生[2] 能源侧：算力的尽头是电力 电力供应与结构 - 美国数据中心耗电占全球45%，电力制约显著；中国数据中心煤电占比约70%，需加快能源结构转型[2] - “东数西算”八大枢纽布局、“源网荷储”一体化微电网、绿电直连专线等创新模式优化能源配置[2] - 腾讯怀来数据中心成为国内首个“风光储”一体化并网项目[2] 储能技术 - 储能方面，磷酸铁锂电池主导电化学储能迭代，宁德时代“算力专用电池”体积能量密度提升30%[2] - 物理储能中江苏建成200MW飞轮储能阵列，数字孪生技术优化充放电策略使利用率提升至73%[2] 应用侧：AI+实现各行业各维度绿色赋能 行业减碳效果 - AI算力推动使能行业减碳，尤其聚焦AI+能源的反哺，推动四大使能行业的减碳比例：电力（12%-22%）、工业（13%-22%）、交通（10%-33%）、建筑（23%-40%）[2][3] - 能源垂式大模型如智子熹源通过MoE架构以1/10成本替代传统专家团队[3] - 人工智能物联网平台如远景EnOS实现全球845GW能源资产管理[3] 边缘计算与虚拟化 - 边缘计算推动大模型向网络边缘迁移，降低延迟并提升隐私保护[3] - 这些技术发展正在对经济社会的消费模式、生产方式、信息流动与生活方式产生全面而深远的系统性影响[3] - 全球经济向“虚拟化增值”模式深刻转型，有望进入资源强度持续下降的新发展阶段[3]

AI模型发展 - 全球AI发展显著加速，尤其在国内及北美，GPT-5已发布，性能有明显提升 [1] - GPT-5的token价格迅速下降，性价比疾速提高，本质源于算力硬件及资源的支持 [1] - 海外及国内发布许多先进模型，如谷歌DeepMind发布世界模型Genie3，生成内容能保持良好一致性并更好理解物理规律 [1] - 基础模型如文生图、文生视频相关模型发展较快，例如Sora2引起广泛关注 [1] 硬件驱动业绩 - 各厂商业绩成长动能主要由硬件驱动，英伟达新一代Blackwell架构产品开始快速放量 [2] - 英伟达GB200的NVL72机架超大规模客户周均部署量约1000台，相当于周度GPU销量达7万多卡 [2] - 每张GPU卡价格达几万美金，Blackwell是英伟达史上爬坡放量最快的产品 [2] - GPU快速放量带动A股光模块、PCB等配套产业链公司，这些公司在全球范围内具竞争力且份额较高 [2] - 相关A股公司业绩成长较快，未来业绩增速或有较好持续性，二季报及三季报值得期待 [2] 投资机会环节 - 已明确进入业绩高速增长的赛道主要是光模块、PCB及服务器ODM，许多公司为全球业内龙头厂商 [3] - 计算芯片如英伟达GPU维持较快迭代速度，架构基本两年一变，产品一年一变，每次迭代ASP增长较明显 [3] - 新兴领域如液冷中的电子布、光纤、铜连接等赛道均较具投资潜力 [3] - 指数化投资是更优选择，海外算力可关注通信ETF，国产算力可布局科创芯片ETF、半导体设备ETF [3]

中国在稀土供应链中的战略地位 - 中国在AI供应链控制方面的影响力与美国相当，特别是在中重稀土领域拥有近乎绝对的垄断地位 [1] - 中国掌握了从中重稀土矿产开采到冶炼提纯，再到永磁体、靶材等组件制造的全流程设备与工艺 [1] - 全球98%的离子吸附型粘土矿型重稀土矿藏集中在中国南方和缅甸北部，提取成本更低 [11] 稀土对AI产业的关键作用 - 稀土是AI芯片性能极限与供应稳定性的关键杠杆，其独特的4f电子轨道赋予其光、电、磁特性，在原子尺度调控材料性能 [4] - 稀土在AI硬件中价值占比仅约0.1%，但覆盖了从先进制程芯片、生产测试设备到发电冷却等全供应链环节，具有不对称的冲击力 [2] - 具体应用包括：英伟达Blackwell芯片使用含钪衬底改善热失配，芯片电容器使用超纯镝提升热稳定性，氧化钆/镥作为下一代栅介材料候选 [4][5] 中国稀土出口管制政策的影响 - 中国商务部规定境外制造的稀土永磁材料/靶材，若中国产稀土价值比例超过0.1%即需申请出口许可证 [3] - 针对终端产品，对研发/生产14纳米以下逻辑芯片、256层以上存储芯片及相关设备材料的出口实行逐案审批 [3] - 管制范围已覆盖17种稀土元素中的12种中重稀土，但主要由轻稀土制成且不含铽/镝的钕铁硼永磁材料不在列 [7] 全球稀土供应链格局与挑战 - 中国是唯一能规模量产6N级纯度重稀土的国家，几乎垄断重稀土冶炼技术 [15] - 美国MP材料供应全球10%的稀土（均为轻稀土），澳大利亚Lynas在马来西亚工厂可生产氧化镝但未披露产量 [9][15] - 海外企业技术仍依赖中国成分，MP材料曾接受中国盛和资源技术支持，后者以111美元获得其9.9%股份 [15] - 美国在巴西、沙特的重稀土产能最早2028年投产，且行业面临高投入、长周期、低利润挑战，MP材料去年仍未扭亏 [8][15]

文章核心观点 - AI产业的供应链高度依赖稀土元素，特别是中国近乎垄断的中重稀土，这使其成为影响全球AI经济的关键杠杆[3][4] - 稀土在AI硬件中价值占比虽小（仅0.1%），但因其在原子尺度的独特物理特性，对芯片性能、制造设备和最终用途具有不可替代性，构成了非对称威慑力[5][6][7] - 中国在中重稀土的矿产、冶炼和加工环节占据绝对主导地位，而美国及盟友的重建供应链努力进展缓慢且集中于轻稀土，短期内难以绕过中国的“稀土墙”[9][10][15][16] 稀土在AI供应链中的战略地位 - 稀土元素通过其未填满的4f电子轨道，在原子尺度上精准调控芯片材料的能级、晶格和磁矩，是提升AI芯片功率密度、可靠性和推动摩尔定律的关键[7][8] - 具体应用包括：含钪衬底改善氮化镓芯片热应力[7]、超纯镝提升微型电容器热稳定性[7]、稀土高介电常数氧化物（如氧化钆）解决栅极漏电问题[8]、钕铁硼永磁体（掺镝或铽）确保半导体制造设备（如ASML光刻机）和AI硬件（如特斯拉机器人）的精度与效率[8] - 稀土覆盖先进制程逻辑芯片、存储芯片、光互联技术、生产测试设备及发电冷却场景，对AI硬件性能构成物理底座[5][7] 中国在中重稀土领域的垄断优势 - 中国对17种稀土元素中的12种中重稀土（如钆、铽、镝、镥、钪等）实施出口管制，近乎完全掌控其供应链[10] - 全球98%的高丰度离子吸附型重稀土矿藏集中在中国南方和缅甸北部，提取成本低且规模大，而海外矿床规模小、品位低或环保敏感[15] - 中国是唯一能规模量产6N级纯度（99.9999%）重稀土的国家，冶炼技术因稀土元素化学性质相近而难度极高，海外企业（如Lynas、MP材料）仍依赖中国技术支持或需申请出口许可证[16][19] 美国重建稀土供应链的挑战 - 美国通过补贴（如向MP材料、Lynas提供数亿美元）、国防部注资及价格保证等措施推动供应链本土化，但主要限于轻稀土，且MP材料至今未能盈利[11][12] - 重稀土产能建设周期长（乐观估计需至2028年后），且海外技术（如Lynas在马来西亚的氧化镝生产）未披露规模，难以替代中国供应[16][19] - 美国AI经济高度依赖稀土供应链：AI产品占全球贸易增量近一半，数据中心与软件投资贡献美国上半年GDP增长的92%，若中国出口管制严格执行，可能引发美国经济衰退[6] 稀土行业规模与替代技术局限 - 稀土行业直接市场规模小，巨头市值与销售额远低于万亿美元级AI企业，但0.1%的价值门槛即可对AI供应链产生否决权[5][6] - 欧美实验室尝试无稀土永磁体或仅用轻稀土的方案，但存在笨重、需整体电机系统改造或过热消磁等问题，缺乏下游规模应用场景（如新能源汽车、机器人）支撑，难以量产[9]

甲骨文业绩与市场影响 - 甲骨文股价单日暴涨36% 两天市值激增近1.8万亿元人民币 创历史新高后暂作回调 [1] - 剩余履约义务RPO从市场预期1780亿美元飙升至4550亿美元 增幅超155% 预计很快突破5000亿美元 [2] - 与OpenAI签署5年总价3000亿美元算力采购合同 为史上最大云服务订单 另签四笔每笔数十亿美元AI大单 [2] AI算力产业链结构 - 金字塔顶端芯片环节最赚钱 英伟达2026财年Q2数据中心业务营收411亿美元 毛利率72.7% Blackwell架构芯片占数据中心收入70% [4] - 中游云厂商与数据中心拼效率与节能 中科曙光AI超集群单机柜搭载96张GPU 推理速度达主流2.3倍 PUE能耗低于1.12 [7] - 光模块龙头中际旭创 新易盛受益确定性订单 国内寒武纪 海光信息等芯片设计与半导体设备厂商增速飞快 [4] 二级市场反应与ETF配置 - A股算力与半导体板块爆发 半导体设备ETF(561980)两日累涨超8.62% 云计算ETF(159890)累涨超7.7% 近一年分别涨93.76%和126.02% [2] - 半导体设备ETF重仓寒武纪和海光信息(合计占比23%) 前五大集中度60% 覆盖中微公司 北方华创 中芯国际 [5] - 云计算ETF中新易盛 中际旭创 中科曙光合计市值占比超30% 标的指数全面覆盖算力上中下游应用层 [5] 行业前景与市场空间 - AI算力需求井喷式增长 从主题炒作进入业绩兑现期 甲骨文超预期云业务收入增速印证趋势 [1][8] - IDC预测2028年中国智能算力规模将超过2781 EFLOPS 形成百万亿级市场 [8] - 需识别有技术 有订单 有生态的公司 半导体设备ETF和云计算ETF提供产业链龙头全面打包与细分个股精准覆盖 [8]

特朗普T1手机事件 - 售价499美元的T1手机被曝由中国公司生产 官网已撤下"美国制造"标签 [4] - 美国媒体质疑其制造地 Purism CEO指出该手机实为中国制造 [4] - 手机设计模仿iPhone 后盖印有"T1"字样和美国国旗 屏幕规格与闻泰科技产品相似 [4] 字节跳动机器人业务 - Seed团队扩编至超300人 密集招募机器人方向三大负责人（产品、工程、大模型） [7] - 团队布局北京、上海等一线城市 2024年底规模突破200人 [8] - 张一鸣频繁参与技术讨论 计划2025年推出首款C端或产业端机器人产品 [8] 多益网络裁员风波 - 因不满法院判决 计划裁员超1000人并将总部搬离广州 [8] - 此前成都公司因类似纠纷从438人裁至89人 [9] - 创始人徐波管理方式争议大 包括"自愿降薪10%"等政策 [9] 小米汽车动态 - YU7赛道测试中刹车片起火 官方解释为极端工况导致 功能未受损 [10] - 开售18小时锁单量破24万台 但交付周期长达33-53周 [11] - 极氪、蔚来等车企推出政策为退订用户补全5000元定金 [11] 理想汽车调整 - 下调Q2交付预期至10.8万辆（原12.3-12.8万辆） [12] - 整合成立智能汽车群组 马东辉任负责人 [13] - 6月交付量约3.3万辆 纯电SUV i8将于7月下旬发布 [13] 哪吒汽车纠纷 - 8家关联公司被南宁国资起诉 其中3家被法院认定"下落不明" [14] - 南宁国资持有哪吒13.162%股权 并拥有34.4亿元担保债权 [14] Meta AI人才争夺 - 两周内从OpenAI挖走7名核心研究员 包括o1/o3-mini开发者 [23] - 提供数百万美元薪酬方案 但否认存在1亿美元签约奖金 [24] - 此前以143亿美元收购Scale AI 49%股份 [23] 芯片行业动态 - 微软自研AI芯片"Braga"延迟至2026年 性能不及英伟达Blackwell [26] - 壁仞科技获15亿元融资 投前估值140亿元 计划Q3赴港上市 [17] 国际监管动态 - 德国要求苹果谷歌下架DeepSeek应用 指控数据非法传输 [25] - 意大利、荷兰等国已采取限制措施 美国拟立法禁用中国AI模型 [25] 汽车行业其他事件 - 一汽丰田销售总部迁至天津 离职补偿N+7 超400人随迁 [12] - 广汽本田/东风本田召回38万辆汽车 因高压燃油泵缺陷 [18] - 莲花汽车否认英国工厂停产传闻 强调持续投入英国市场 [29]