涉及的行业与公司 * **行业**：光模块、智能手机、AI与算力、半导体制造、存储芯片 * **公司**：阿里巴巴、腾讯、美团、MiniMax、智谱、寒武纪、昆仑芯、台积电、英伟达、谷歌、美光、三星、海力士、长鑫存储、联发科 核心观点与论据 光模块行业 * 行业对2026-2027年需求展望乐观，CPU发展不会颠覆光模块需求[2][10] * 新一代技术（NPO、SPO）加速发展，已进入实际样品展示阶段，预计2027年上半年可能出现商业案例[2][13] * 北美光通讯公司推动的SSPU理念及其联盟被视为技术变革的积极信号[2] * 整体市场看好，新技术为传统光模块公司带来机遇[2][14] 智能手机行业 * 市场整体持保守和谨慎态度，内存价格上涨和销量下滑带来收入压力[2][10] * 手机OEM厂商希望通过提高平均售价来抵消成本压力，维持收入稳定[10][13] * 投资者对厂商的乐观运营数据持保留意见，认为2026年可能是行业极具挑战的一年[2][14] * 未来3-5个月的业绩表现将成为验证行业韧性的关键时期[2][14] AI发展与芯片短缺 * 中国互联网巨头、云厂商及模型公司普遍指出，芯片短缺是制约AI相关收入增长的主要瓶颈[3][8][15] * **阿里巴巴**：阿里云目标五年后达到1100亿美元对外收入，但后续增长取决于芯片供应；计划未来两年将亏损减半，为AI投入腾出资源[3][15] * **腾讯**：预计2026年上半年处于芯片短缺阶段，下半年将增加国产芯片采购，并与华为、寒武纪、昆仑芯等公司接触[3][16] * **模型公司**：MiniMax（海外收入占比70%）与智谱（国内收入占比40%）已开始探索国产芯片应用，但美国芯片仍占主导；两家公司年度经常性收入增长迅速[3][15] 中国AI算力与芯片 * 投资人评估中国AI芯片不应仅关注7纳米制程节点，而应全面看待系统层级和基础设施优势[4][16] * 中国在系统层级（如网络互联）和基础设施（电力供应、数据中心空间、政策支持）方面比美国更具优势[16] * 通过配置多个国产芯片并扩大产能，有能力满足中国AI云服务需求[17] 存储芯片市场 * **DDR4**：过去12个月价格上涨超过七倍，主要由供给端驱动（主流厂商为应对AI需求减少DDR4产能）[5][9][17] * 供给情况已开始变化，多家厂商（如长鑫存储）计划在2026-2027年增加DDR4产能，预计供给将大幅增长[5][17] * 需求端因价格上涨而减弱（消费电子需求下降、客户观望），叠加云厂商优化DRAM利用率，市场可能面临供给过剩与需求疲软的双重压力[5][9] * 对DDR4前景持谨慎态度，但对MLC NAND保持乐观，因其需求相对稳定且未见大量扩产[6][18] * 长期协议可能为价格敏感的DDR4厂商提供一定支撑，但通常不包含固定价格[6][18] 半导体制造与台积电 * **台积电**：预计季度毛利率超过64%，智能手机领域旧库存将很快被新通讯产品和CPU需求弥补[18] * 台积电在智能通讯与CPU领域有增长潜力，与英特尔存在竞争[7] * 由于碳化硅需求强劲，台积电及其供应链明后年仍有较大发展潜力[19] * **联发科与谷歌**：合作关系依然存在，谷歌内部使用TPU时倾向于选择联发科；预计2026年可出货40万颗TPU，2027年达到250万个单元[19][20] * 看好中国AIGPU产业链中的相关公司[20] 其他重要内容 * **美团**：随着阿里巴巴减少外卖业务投资，行业竞争环境趋于缓和，美团有望受益，预计第二季度核心商业板块盈利，第三季度外卖业务盈利[3][16] * **阿里AI亏损**：预计全年AI相关亏损约700亿人民币[15]

纪要涉及的行业或公司 * 本次电话会议为摩根士丹利（大摩）举办的2026年开年宏观策略谈，主要讨论全球及中国宏观经济、政策、市场策略以及特定行业展望 [1] * 宏观与策略部分涉及对全球地缘政治、美元、人民币、中国宏观经济（GDP、CPI、PPI）、财政与货币政策（国补、房地产纾困）的分析 [3][5][6][8][16][38][39][46][47][52][54] * 行业部分重点分析了**AI硬件/半导体行业**（涉及公司：英伟达、台积电、AMD、中国AI芯片公司如百度昆仑芯、阿里巴巴平头哥、华为昇腾等）和**汽车行业**（涉及公司：比亚迪、吉利等） [55][56][57][58][60][61][65][66][77] 核心观点和论据 宏观与市场策略 * **三个“进行时”**：2026年将延续三个深化中的趋势 [3] * **全球地缘“东稳西荡”与美元去魅**：地缘政治不确定性（如美国单边主义）导致对美元信任度下降，美元处于贬值通道，过去一年美元指数贬值接近10% [3][16] * **中国科创“星辰大海”**：AI、先进制造等领域的国产替代和产业升级将继续得到全球投资者的再认知 [4] * **打破通缩的艰难探索**：消费与房地产领域政策处于细化落地阶段，但总量刺激温和 [5][6] * **政策展望（促消费、稳地产）**： * **消费补贴（国补）**：2026年规模预计不低于2025年（约3000亿人民币），目前以耐用消费品为主，但新增了智能眼镜等AI相关品类 [8][10] * **房地产纾困**：大规模“保主体”（救助开发商）难度高，更可能试点“收库存”和“贴按揭”（对按揭利率进行财政贴息），预计在二季度后于部分一二线试点城市展开 [12][13][14][15] * **财政政策**：上半年发力点在前置发行地方专项债用于基建（城市更新、智能电网、AI算力基建等）；下半年视情况可能追加约占GDP 0.5个点（约7000亿人民币）的支出空间，用于消费补贴和房地产贴息 [16] * **经济增长与通胀预测**： * **实际GDP**：预计2026年增长4.8%，高于市场预期，得益于供给侧韧性、出口韧性和政策连续性 [40][41][45] * **名义GDP**：预计增长4.1%，低于实际GDP，意味着GDP平减指数仍将收缩，通缩压力持续 [46] * **CPI通胀**：近期食品价格上涨主要受天气等供给因素和低基数影响，预计将回落；核心CPI受金价和以旧换新政策影响阶段性走高至1.2%，但后续易降难升；全年CPI中枢可能回到1%以下，摆脱通缩仍处探索阶段 [47][48][49][50][51] * **人民币汇率**： * 近期走强源于美元偏弱和年底季节性结汇等因素，对一篮子货币保持平稳 [52][53] * 中长期因经常账户强劲有升值基础，但短期内过快升值可能加重通缩压力，预计央行将维持汇率稳定，避免形成单边升值预期 [52] * **股市策略与资金流向**： * 对2026年中国股市（A股/H股）保持积极乐观判断 [21] * 利好因素包括：1) 港股IPO市场活跃（如AI芯片公司上市），提振市场情绪和全球资本关注度 [22][23][24]；2) 政府对资本市场（包括港股）的多元化支持 [25]；3) 中国科技公司在国际展会（如CES）上受关注度提升，全球投资者对中国公司判断发生“制度性转变”(regime shift) [26][27]；4) 境内中长期国债收益率上行趋势，利好资金从债市流向股市 [29]；5) 人民币兑美元走强，直接利好离岸中国股票（港股、中概股），吸引外资配置 [30][31][32][34][35] * 主要风险或待观察点：上市公司盈利预期调整动能（Earnings Revision Breadth）趋势向下，需关注一季度政策前置发力（front-loading）能否稳定企业盈利 [28][35] AI硬件/半导体行业 * **全球AI需求强劲**：上调2029年全球AI半导体市场规模预测至5500亿美元，较此前上调30-40% [55] * **芯片格局**：英伟达GPU在训练（Training）领域仍占主导；专用芯片（ASIC）在推理（Inference）领域市场份额增长，看好AMD及台系ASIC设计服务公司 [56] * **存储周期影响**：AI需求强劲导致存储（Memory）缺货和涨价，将侵蚀传统手机、PC的供应和利润，预计2026年中国智能手机（Android）出货量下降8-10%，PC出货量下降约10% [57] * **中国AI算力供给**： * 外部供应：美国政府已批准英伟达向中国出口H200芯片，预计2026年供应量可达100万至200万颗，占英伟达全球供应量的约6%，量级庞大，且中国云服务商（CSP）正在下单 [58] * 国产替代：基于供应链安全考虑，预计中国AI算力需求约2/3来自海外采购（英伟达/AMD），1/3来自国内厂商设计 [60] * 制造瓶颈：国内AI芯片制造可在符合美国规范范围内获得台积电支持（如7nm工艺），若超出限制则需依靠中芯国际等国内代工厂 [61] * **风险与担忧**： * 主要风险并非电力供应（国内非瓶颈），而在于AI大模型竞争若放缓或出现类似DeepSeak的突破性高效模型，可能抑制硬件需求 [62][64] * 目前AI需求强劲且供应紧张，尚未看到泡沫破裂迹象 [63] 汽车行业 * **对2026年整体谨慎**：2025年高增长背后存在需求透支、竞争激烈等风险 [66] * 2025年全国乘用车零售销量约2300万辆，同比增约4%，其中前11个月政策补贴申请量达1120万辆，超过一半销量由政策直接拉动，可能透支2026年需求 [66] * 2025年底新能源车零售渗透率已近60%，但增长主要来自低价车型，前11个月用车均价同比下滑，竞争激烈 [67] * **2026年关键变量**： * **政策精准化，普惠时代结束**：2026年“两新”政策（汽车以旧换新）补贴按车价比例计算，报废更新补贴不超过车价10%-12%（最高2万），以旧换新补贴不超过6%-8%（最高1.5万），政策红利向15-20万以上的中高端车型倾斜；同时新能源车购置税减免减半（从全免改为减半征收5%），购车成本上升 [69][70] * **内需见顶，存量博弈**：预计2026年中国乘用车批发量同比下降3%，其中国内销量下降7%，亮点在出口（预计增长16%）；新能源车预计增长11%至约1730万辆，油车加速下跌 [71] * **出海成为增长支柱，但挑战升级**：预计2026年出口量增长12%至690万辆，主要市场（欧洲、拉美、东盟）预计各增长20-25%；需从简单出口转向海外本土化生产和品牌建设以应对贸易壁垒和地区风险 [72][73][74] * **竞争升维，聚焦技术价值战**：行业竞争从价格战转向价值战、技术战；智能驾驶（L2+/L3）渗透率预计2026年达30%以上，2030年超50%，成为中高端车型标配；车企可能拓展非车产品线（机器人、低空飞行器、AI终端）以寻求估值重塑 [75][76] * **投资关注族群**： * **全球化领军者**：具备海外渠道和品牌能力的车企，如比亚迪、吉利 [77] * **结构性政策受益者**：受益于新补贴政策的中高端车型及豪华车市场，自主品牌有望继续抢占合资份额 [78] * **技术定义者**：智能驾驶落地能力强、算法迭代快的造车新势力等 [79] 其他重要但可能被忽略的内容 * 会议提及美国经济政策（移民、关税、货币政策）的不稳定性是美元去魅的背景之一 [16] * 美国关税成本正转嫁给消费者，导致其劳动力市场“供需双弱”，预计美联储上半年将继续降息两次 [42][43] * 美国经济环比增速预计在2026年下半年回到2%左右，支撑全球外需韧性 [44] * 2026年地方政府债务置换额度将下达，有助于改善现金流和解决欠款问题，支撑一季度投资数据 [54] * 汽车行业在反内卷政策下，资本开支可能下降，但研发支出预计增加20-30% [76]

合作概况与市场影响 - OpenAI与AMD达成合作，涉及约7千兆字节的芯片数据，投资规模达数百亿美元，对AMD构成重大利好[2][3] - 此次合作是OpenAI继英伟达、甲骨文之后的最新举措，显示其投资范围正持续扩大，不再局限于单一合作伙伴[2][4] - 该合作对AMD投资者而言具有技术验证意义，是投资者一直期待的类型和规模，推动公司股价突破至新高[3][6][7] 财务前景与市场地位 - AMD首席执行官Lisa Sue预计，此合作将带来每年两位数十亿美元的收入增长，未来几年累计收入可能远超一千亿美元[9] - 公司今年AI GPU收入预计约为70亿美元，若年收入能增长至150亿至250亿美元，将带来巨大的上升空间[10][11] - 尽管合作拉近了AMD与英伟达的差距，但英伟达预计仍将占据市场主导份额，AMD的角色更多是补充者，在行业中位居第二也是可观的业务[11][12] 合作模式与行业动态 - 合作包含一项循环交易安排：若未来达到特定里程碑和股价目标，OpenAI有权通过认股权证购买AMD约10%的股份[4][14] - 与此前英伟达投资OpenAI的模式不同，此次是OpenAI可能投资AMD，这种深度股权捆绑旨在使双方利益一致，形成真正的合作伙伴关系[14][15] - 此类循环交易模式在AI领域变得普遍，其积极面在于能强化合作、共荣发展，但负面风险在于一旦行业增长放缓或出现经济下行，所有关联方将受到叠加冲击[15][16][17][18] 行业挑战与潜在制约 - AI基础设施建设的最大制约因素可能是能源和电力供应，如果电网建设速度不及预期，所有合作计划的落实都可能延迟[19][20] - 其他潜在制约包括供应链能否跟上需求，以及OpenAI如何为巨额投资进行融资等实际问题[20]

AI-ASIC行业高景气与资本支出增长 - 博通2025财年第三财季AI半导体收入达52亿美元 同比+63% 第四财季AI芯片业务收入指引大幅增长至62亿美元 环比+19% [1] - 博通CEO透露一家潜在客户带来高达100亿美元订单 成为第四大定制AI客户 预测2027财年全球AI ASIC市场规模将达600-900亿美元 [1] - Meta计划到2028年前在美国基础设施投入至少6000亿美元 2025年AI领域资本支出预计660-720亿美元 同比+68% 2026年预计类似幅度增长 [2] - Google的Gemini tokens每月处理超过980万亿个Tokens 自2025年5月以来翻倍 持续拉动TPU出货量上修 [2] ASIC出货量增长与市场地位 - 2025年谷歌TPU出货量预计150-200万台 亚马逊AWS T2预计140-150万台 英伟达AI GPU供应量超500-600万台 [2] - Google+AWS的AI TPU/ASIC总出货量达英伟达AI GPU出货量的40-60% [2] - ASIC总出货量预计2026年超越英伟达GPU出货量 Meta2026年大规模部署自主开发ASIC 微软2027年开始大规模部署 [2] AI电子布与铜箔产业链景气验证 - 中材科技25H1特种纤维布销售895万米 覆盖低介电一代/二代/低膨胀布及Q布全品类产品 完成国内外头部客户认证及批量供货 [3] - 中材科技公告扩产特种玻纤3500万米/年及Q布2400万米/年 [3] - 铜冠铜箔25H1高频高速基板用铜箔产量占PCB铜箔总产量比例突破30% HVLP铜箔25H1产量已超越2024年全年水平 [3] - 中国巨石积极进入电子布行业 [3] 液冷技术与AI PCB设备升级机遇 - 2025年有望成为液冷元年 液冷从AI服务器开始快速渗透 ASIC预计2026-2027年贡献重要增量 [4] - 液冷板领域关注深圳东创拟收购震安科技控股股东华创三鑫100%股权 [4] - 新材料方向关注冷却液/铝材/铜材/泵等 AIPCB设备存在升级机遇如曝光机/激光钻 [4]

AI算力与先进制程需求 - AI大模型技术发展推动算力需求爆发，NVIDIA成为全球首个市值突破4万亿美金的上市公司 [1] - 先进制程是AI算力的基础，台积电HPC业务营收已超过智能手机业务 [10] - AIGPU晶圆制造价值占比仅2.25%，先进封装占比5.5%，需求传导至晶圆厂作用较弱 [10][11] 智驾芯片与AIGPU对比 - 主流智驾SoC Die size为400-600mm²，接近AIGPU的600-800mm² [2][28] - 全球汽车年销量达9000万辆，远超AIGPU年销量500万颗，远期预期1500万颗 [2][28] - 远期全球智驾需消耗13.62万片/月先进制程产能，AIGPU仅需3.97万片/月 [2][61] 智驾与具身智能的协同效应 - 智驾车是"四个轮子的机器人"，具身智能是"有足无轮的车"，芯片架构高度相似 [3][64] - Tesla FSD芯片、小鹏图灵芯片、Nvidia Orin系列均实现车机通用 [65][74][81] - 机器人大脑SoC与智驾SoC在感知决策流程上高度一致，可视为同类需求 [64][87] 产能需求测算 - 远期年产10亿台机器人将带来20亿颗SoC需求，需151.36万片/月先进制程产能 [88] - 智驾+机器人总需求达165万片/月，相当于3.25个台积电现有先进制程产能 [5][88] - 大陆14nm及以下月产能仅4.47万片，需扩产37倍才能满足远期需求 [5][88] 产业格局影响 - 摩尔定律放缓使算力提升依赖产能扩张，"以量换性能"成为趋势 [6][91] - 智驾与机器人将颠覆晶圆厂下游结构，取代手机成为最大需求来源 [4][91] - 先进制程高门槛限制新进入者，现有龙头厂商将主导产能扩张 [6][88]