文章核心观点 德银认为，内存短缺、AI挤压主流组件、光电子加速渗透、先进封测升级、800V电源架构改革及边缘AI回归增长，将成为2026年欧洲科技硬件行业的六大核心主题，这些趋势将重构行业竞争格局，并为多个细分领域带来结构性投资机会 [1][3] 内存短缺持续发酵，WFE支出成核心推手 - 过去三个月DRAM现货价格飙升300-400%，DDR4现货价达到每GB 17美元，DDR5为13-14美元；NAND闪存关键产品TLC 512Gb现货价上涨200% [4] - 2025年第四季度PC DRAM合约价环比上涨25-30%，服务器DRAM环比涨幅高达43-48%，11月晶圆级NAND合约价环比涨幅介于20-60%之间 [4] - 市场预期2026年上半年DRAM和NAND合约价将再涨30-50%，短缺态势将持续至2027年，推动晶圆制造设备（WFE）支出超预期增长 [4] - 德银预测ASML等半导体设备龙头估值可能突破常规25-30倍的2027年预期市盈率区间，ASML目标价已上调15%至1150欧元，对应35倍2027年预期市盈率 [4] AI支出引发组件挤压，主流电子领域承压 - AI支出的爆发式增长加剧了内存、无源器件、光组件及硬盘驱动器（HDD）等关键组件的供应紧张 [5] - 内存成本上涨可能迫使Realme在2026年6月前将手机价格提高20-30% [5] - Dell表示当前成本上涨速度史无前例 [5] - 汽车行业因拥有独立产线受冲击较小，但Nokia和Ericsson等网络设备厂商可能面临无源器件等组件的供应压力 [5] - Raspberry Pi、Soitec等对智能手机行业暴露度较高的企业将直面经营压力 [5] 光电子/光子学加速渗透，数据中心成核心场景 - AI数据中心的带宽需求爆炸式增长，推动光电子/光子学技术成为行业增长核心引擎 [6] - 技术将从可插拔光模块向线性可插拔光学（LPO）及共封装光学（CPO）演进，以降低功耗和延迟 [6] - LPO和CPO技术推动硅光子学（SiPho）渗透率快速提升 [6] - Tower Semi计划在2025年底将硅光子产能翻倍，并在2026年中再扩大三倍，目标2026年硅光子销售额达到9亿美元，较2024年的1.05亿美元实现跨越式增长 [6] - Nokia通过Elenion交易获得自有SiPho平台，正在圣何塞扩建光子芯片工厂，产能将提升25倍，其AI数据中心相关订单年初至今已增长3倍 [6] - Soitec的SOI晶圆在低插入损耗单模波导领域占据主导地位 [6] 测试与先进封测热度攀升，技术升级打开成长空间 - AI加速器复杂度提升与产品价值增长，推动测试与先进封测成为半导体产业链的关键增长点 [8] - 随着AI加速器封装集成的芯粒数量增加，产品报废成本呈指数级上升，促使企业大幅增加测试预算 [8] - 台积电计划在2022-2026年间将AI测试产能以80%的复合年增长率扩张 [9] - 2.5D CoWoS产能持续紧张，行业正向3D封装积极迁移，苹果计划2026年在高端笔记本电脑（M5 Pro、M5 Max）中首次采用台积电的3D封装方案SolC-mH [9] - 2026-2027年HBM4E和HBM5有望从TCB工艺转向无焊剂TCB或D2W混合键合工艺，以支持16层及以上堆叠 [9] - Intel的PowerVia背侧供电技术将推动W2W混合键合趋势加速 [9] - Technoprobe凭借在探针卡领域的优势直接受益于测试需求增长，Besi则在混合键合领域与台积电深度合作 [9] 800V电源架构转型，GaN机遇与风险并存 - 英伟达推动AI数据中心从48V向800V电源架构转型，成为功率半导体领域的重要变革 [10] - 800V架构通过高压低电流传输，可显著提升效率并降低铜缆使用量 [10] - 转型涉及电网接口、机架级DC/DC转换和板级电源三个关键阶段 [10] - AI处理器功耗预计将从2023年的7GW增长至2030年的70GW，为GaN和SiC创造巨大市场空间 [10] - Infineon预计到2030年其AI电源可寻址市场规模将达到80-120亿欧元 [10] - Aixtron股价自2025年11月3日以来已上涨28%，当前市场对GaN的乐观预期可能已过度 [11] - Infineon凭借率先实现300mm GaN量产的优势，在数据中心领域的市场份额有望持续提升 [11] 边缘AI打破沉寂，轻量化部署开启千亿市场 - 边缘AI在2026年将迎来适度增长，成为科技硬件行业新增长点 [12] - 核心优势在于保障数据隐私、降低传输延迟，节省数据中心建设与运营成本 [12] - 汽车ADAS系统、视频安防设备、工业控制终端成为核心应用场景 [12] - Rockwell推出基于英伟达Nemotron Nano的专用小型语言模型（SLM），为工业环境提供边缘生成式AI能力 [12] - Ambarella透露，其涉及设备端AI处理的边缘AI业务在2025年已占公司营收的80% [12] - 消费电子、可穿戴设备、智能家居等领域合计占据边缘AI设备市场约70%的机会空间 [12] - SHD Group预测，到2030年边缘AI设备收入将达到1030亿美元，2025-2030年复合年增长率高达21% [13] - CEVA预计，其物理AI与边缘AI的可寻址市场规模到2030年将突破1700亿美元 [13] - HuggingFace榜单显示，参数小于30亿的模型已具备较强实用性，推动边缘AI在低算力设备上的普及 [13]

博览会概况 - 2025年日本高新技术博览会以"人人享有创新"为主题，约半数参展公司带来了人工智能相关的技术、产品和服务[1] - 博览会吸引了来自日本国内外的800多家企业和团体参展[3] AI在工业制造的应用 - 三菱电机展示云端AI实现工厂流水线运行可视化、提供故障修复方案并管理零部件库存和订单跟踪，边缘AI用于监测生产设备并在故障时第一时间通知管理人员[1] - 边缘AI在无法联网时仍可运行，其参数量仅为大语言模型的十几分之一，但在特定领域的功能精确度高于通用大语言模型[1] AI在医疗健康的创新 - 日本产业技术综合研究所与早稻田大学等推进融合AI和量子计算的药物研发技术，旨在从天文数字级别的RNA序列中筛选候选分子，以缩短研发周期并助力罕见病药物研发[2] - 村田制作所研发的生物声音传感器采用"层压结构"技术，可捕捉医用听诊器听不到的频率声音，未来有望通过AI分析24小时记录的脉搏、呼吸音等数据识别潜在疾病[2] AI在消费与生活领域的应用 - 富士通公司研发骨骼识别AI，通过将人的动作数字化并提供实时建议来提升高尔夫击球表现[2] - 花王公司推出手机应用程序，通过拍摄面部照片由AI根据客观肤色指标进行皮肤分类，以帮助消费者挑选更适合的化妆品[3]

公司业绩表现 - 2026财年第二季度收入达9550万美元 同比增长49.9% [1] - Non-GAAP每股收益为0.15美元 超出IBES预期的0.05美元-0.10美元 [1] - 季度收入超出FactSet预期的9000万美元 [1] 财务指引调整 - 上调2026财年收入增长目标至31%-35% [1] - 第三季度收入指引范围为1亿至1.08亿美元 [1] 市场反应与行业趋势 - 股价单日大涨超20%至84.93美元 创年内新高 [1] - 强劲指引反映边缘AI需求持续增长 [1]

行业趋势 - 工业正经历由AI、云端连接、行业标准、虚拟仿真等技术驱动的深刻变革，2025武汉智能工业自动化及机器人展览会将展示这些创新成果[1] - 科技与制造深度融合，推动行业迈向智能新时代，展会为行业提供未来蓝图[11] AI与自主预测 - 边缘AI技术使设备能自主决策，实时分析机械状态并提前预警故障，例如某汽车制造企业利用该技术提前3天检测到关键设备故障，避免突发停产[4] - 主动预测模式将取代传统被动维护，成为智能制造核心[4] 行业标准升级 - OPC UA over TSN标准解决设备互联互通问题，支持高速实时数据交换，例如某德国汽车厂利用该标准在15分钟内完成新设备整合，效率提升近十倍[5] - 该技术实现低成本、快部署的自动化生态闭环，为行业融合奠定基础[5] 数字孪生技术 - 数字孪生技术允许企业在虚拟空间模拟生产流程，预知潜在问题，例如上海超级工厂和波音公司利用该技术节省数百万美元成本并加快研发周期[6] - 化工企业通过数字孪生实时监控反应釜数据，提前4小时预警异常，提升安全性[6] 智能机器人 - 工业机器人配备高清3D视觉和自主学习能力，可在复杂环境中实现自主避障和快速适应[7] - 亚马逊物流使用智能自主移动机器人（AMR）提升拣货和搬运效率，机器人通过强化学习实现复杂装配和自动调度[8] 工业网络安全 - 工业互联网扩展带来安全风险上升，展会展示领先网络安全解决方案，包括零信任架构和端到端数据加密[10] - 工业网络安全从事后补救转向事前防御，企业加快采用先进安全技术保障生产研发安全[10]

边缘AI市场升温 - 生成式人工智能快速发展为行业带来新机遇 众多企业加速布局边缘AI 推进大模型降本和智能终端迭代发展 [1] - 边缘AI成为科技巨头抢占的下一块高地 AI与边缘计算融合为产业链带来新机遇 [1] - 边缘计算解决数据本地化需求 降低大模型部署成本 推动具身智能机器人 数字人等终端及应用的迭代发展 [2] 企业布局进展 - 英特尔与中国企业深度布局边缘算力 加速AI大模型在实际场景应用落地 推出专为边缘和网络AI设计的模块化平台 已落地制造 交通 医疗等领域 [1][3] - 科东软件基于英特尔计算平台开发智能机械臂控制系统 通过自然语言驱动机械臂执行任务 满足工业场景轻量化本地部署需求 [2] - 深信服实现垂直领域安全大模型高效能部署 提升大语言模型处理速度 降低运营成本 [3] - 数码视讯采用AI分辨率软件 实现图像重建和生成超高清视频内容 [3] - 高通 英伟达 国内三大运营商 网宿科技等企业从不同路径布局边缘AI市场 [3] 技术应用案例 - "小英"AI 3D虚拟数智人完全部署于边缘端 集成大语言模型和RAG技术 可担任营业厅客服代表等职务 [1] - 具身机器人 机械臂 AI数字人 智能网联汽车路测设备 低空预警和5G边网融合场景在大会展示 [2] 市场前景预测 - Gartner预测到2026年 80%全球企业将使用生成式AI 50%全球边缘部署将包含AI [3] - STL Partners预测到2030年全球边缘计算潜在市场规模将达4450亿美元 年复合增长率48% [4] - 轻量化大语言模型有望带动边缘AI计算成长 加速边缘硬件市场更新迭代 边缘侧终端 算力 芯片等产业链环节将迎来规模性发展 [4]