短期聚焦美国缺电，继续推荐低位液冷 20251216 摘要 数据中心装机规模预期增长推动用电需求，天然气发电因部署快、综合 性能优成为短期有效解决方案，燃气轮机承担美国 10%-40%电力需求， 部分地区甚至超过 50%。 储能系统配合风光伏发电可提高供电稳定性，但短期内难以完全替代传 统主力电源，需审慎评估风光伏竞争力，中长期（3-5 年）随技术进步 有望成主流。 美国 AI 训练产业前景广阔，液冷技术占据重要地位，预计 2026 年 G300 系列芯片投放量达百万个，VR200 系列达 200-300 万个，市场 规模预计突破百亿美元。 英伟达芯片单颗 SP 价值量：GB300 约 1,659 美元，VR200 约 2,350 美元。液冷市场随芯片出货量增长快速扩张，预计从 2022 年的 15 亿 美元增长至 2026 年的 107 亿美元。 美国基础设施建设板块受益于 AI 训练研讨会、数据中心装机预期上调等 因素，天然气发电、储能系统、智能计算中心等新兴领域发展推动板块 增长。 Q&A 美国当前电力短缺的主要原因是什么？未来可能的解决方案有哪些？ 美国当前电力短缺的问题主要体现在两个方面：电量和功率 ...

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 受外盘影响，周三两市主要指数大幅低开后震荡上行收涨，光伏、电池板块领涨，本轮回调基本结束，后市有望震荡上行重回4000点上方，股指期货多单配置以沪深300指数为主，股指远月深虚值看涨期权多看少动 [1][3] - 高盛CEO对中国香港和内地股市给出乐观预期，随着全球估值上升，许多中国股票有吸引力；中国资本向股票的结构性迁移或已开始，由潜在中国资产再配置资金推动，中国再次进入海外投资者视野 [1][3] - 美国规划或建设的数据中心项目总容量超45吉瓦，预计总投资额超2.5万亿美元，超大规模云厂商是主要参与者；全球能源行业因数据中心和人工智能发展每年需4万亿美元投资 [2][3] 根据相关目录分别进行总结 行情复盘 - 周三两市主要指数受外盘影响大幅低开后震荡上行收涨，两市成交额1.87万亿元稍有减量，沪深300、中证500、中证1000指数收涨，上证50指数收跌，行业与主题ETF、两市板块指数有涨有跌，中证1000、中证500、沪深300、上证50指数股指期货沉淀资金分别净流入16、15、6、4亿元 [1] 重要资讯 - 证监会将提升境外上市备案质效，扩大沪深港通标的范围，支持相关纳入港股通，支持香港推出国债期货 [1] - 11月4日央行发布10月中央银行各项工具流动性投放情况，公开市场国债买卖净投放200亿元，国债买卖操作恢复 [1] - 高盛CEO对中国香港和内地股市给出乐观预期，认为许多中国股票有吸引力 [1] - 中国10月RatingDog服务业PMI指数微降至52.6，服务业需求保持扩张，就业收缩和利润率压力是主要制约因素 [1] - 美国政府停摆使财政部TGA余额猛增至超1万亿美元，从市场抽走超7000亿美元现金，紧缩效应堪比数次加息 [1] - 美国财政部囤积现金致银行体系流动性骤降、融资利率飙升，融资状况恶化或重演2019年回购危机，财政流动性回流或引爆风险资产“融涨”行情 [2] - 周三韩国股市盘中紧急“拔网线”，KOSPI200指数、综合指数期货跌超5%后程序化交易卖单暂停 [2] - 微软承诺向多家数据中心公司投入超600亿美元满足AI需求，与Nscale协议使其能使用约20万个英伟达GB300芯片 [2] - AMD CEO预计到2027年数据中心AI业务年收入达“数百亿美元”，但面临AI芯片增长何时“真正爆发”追问 [2] - 美股经周期调整的市盈率突破40，历史上第二次触及该高位，基于该估值模型预测未来十年美国大型成长股真实回报可能为负 [2] - 高盛消费品专家指出更多公司报告消费放缓，疲软扩散至中等收入群体，消费类股票遭抛售，非必需消费品板块跑输大盘500个基点 [2] - Indeed招聘职位指数降至2021年2月初以来最低水平，较月初下降约0.5%，招聘广告减少使薪资开价回落 [2] - 企业从AI代理狂热预期中回落，AI代理落地受挫，部署难、成本高、输出错误，难用于关键环节 [2] - 经济学家认为美股形成“反身性”闭环，AI泡沫破裂或消费者信心崩溃将使美国经济陷入严重衰退 [2] 市场逻辑 - 受外盘影响，周三两市主要指数大幅低开后震荡上行收涨，ETF年内规模暴增2万亿元，多类型ETF全面开花 [1][2] - 美国规划或建设的数据中心项目总容量超45吉瓦，预计总投资额超2.5万亿美元，超大规模云厂商是主要参与者 [2] - 《学习时报》发文称股市回暖带动投资者信心增强和居民财产性收入增加，凸显稳股市重要性 [2][3] 后市展望 - 受外盘影响，周三两市主要指数大幅低开后震荡上行收涨，光伏、电池板块领涨，对冲基金研究认为押注AI仍是正确的，当前AI热潮与历史泡沫有本质区别 [1][3] - 美国规划或建设的数据中心项目总容量超45吉瓦，预计总投资额超2.5万亿美元，超大规模云厂商是主要参与者；全球能源行业因数据中心和人工智能发展每年需4万亿美元投资 [2][3] - 高盛指出中国资本向股票的结构性迁移或已开始，由潜在中国资产再配置资金推动，中国再次进入海外投资者视野；稳定股市能为实体经济注入资本，反向推动消费，增强经济内循环动力 [3] - 本轮回调基本结束，后市有望震荡上行重回4000点上方，股指期货多单配置以沪深300指数为主 [1][3] 交易策略 - 股指期货方向交易方面，本轮回调基本结束，后市有望震荡上行重回4000点上方，股指期货多单配置以沪深300指数为主 [1][3] - 股指期权交易方面，股市处于区间震荡市，股指远月深虚值看涨期权多看少动 [3]

行业与公司 * 纪要涉及的行业为人工智能数据中心与云计算服务行业，核心公司为微软[1][2] * 纪要同时涉及英伟达的GB200/GB300芯片、AMD的MI350/400系列芯片、以及数据中心基础设施相关的液冷、UPS、供电系统等技术领域[7][9][15][18][37] 核心观点与论据 **微软资本支出与数据中心建设规划** * 微软2025财年AI数据中心建设投入超过815亿美元，其中一半用于美国本土[1][2] * 微软下季度资本支出指引为300亿美元，按此推算年度总额可能达1,200亿美元，同比增长50%，远超之前预期的20%增长[1][5] * 微软全球运营及规划中数据中心达240个，其中124个已运营，106个在规划和建设中[1][2] * 新建数据中心规格远大于以往，占整个资本支出约50%[6] **AI云服务市场增长与应用** * 微软云增长超预期，市场从训练转向推理的趋势明显，边缘客户需求增加[2] * 微软云服务在金融服务（占比约17.5%）、医疗与生命科学（占比12.78%且增长迅速）、零售与电子商务（B端客户占比26%）、教育（占比19%）等行业表现突出[24][36] * 公司通过嵌入生成式AI降低客户获取成本，生态工具如Microsoft 365、Copilot集成AI和API接口[24] **AI芯片采购与技术演进** * GB200芯片2024年采购量近50万颗，2025年计划交付140万套系统（每套含72张卡），并已开始发货，散热问题基本解决[7][8] * GB300芯片预计2025年11月上市[9] * Robin卡计划2026年供应，采用英伟达自研VIRA CPU和NVIDIA 6 Switch，实现每秒3.67T GPU互联宽带[25] * 微软主要使用英伟达芯片，同时是AMD前二或前三大的客户，有专项小组进行AMD芯片的性能测试与适配，但生态系统和综合成本是挑战[37][38] **数据中心基础设施投资与技术创新** * 液冷系统占数据中心投资约26%，新建106个数据中心全部采用第四代液冷技术，采用去离子水，散热面积扩大3.5倍，能耗降低60%[10][12][32] * UPS应急系统占数据中心投资约12%-13%[13][20] * 数据中心供电系统尝试创新，微软已签订总计约2.2亿美元合同，探索使用小型化模块化核反应堆（SMR）和核聚变技术，未来预计覆盖30%-40%的数据中心[18][23] * 铜镀金技术是新兴重要技术，用于PCB板间通讯，实验室表现出色，可使单板GPU数量从4块增至8块，多层PCB良品率达96%以上，有助于实现万卡集群[26][28][29][33] * 光模块在超大规模集群中仍不可或缺，与铜缆等技术是相互成就的关系[26][34] 其他重要内容 **区域投资分布** * 微软在亚太地区的新增投资（印尼17亿美元、日本约12亿美元、中国约10亿美元、中东约15亿美元）总计49亿美元，占整体投资不到10%，但存量数据中心投资占比达31%[4] **国内相关厂商与市场** * 国内厂商如浙江南州（指南都电源Narada Power）在UPS系统方面是领先企业，其半固态电池模组化设计使用20英尺集装箱，提供约6.5兆瓦时容量，电池模组充放电生命周期超2,800次[16][17][31] * 国内AI厂商通常签订10年、15年或20年的长期电力协议以确保稳定供电[22] * 国内ITC支出中电价通常占租赁价格的10%[21] **市场动态与风险** * AI GPU资源属于抢占性资源，未来订单规模大且长期[5] * UPS市场需求旺盛，但不同国家对消防改造标准要求不同可能增加成本，电动车退役电池的梯度二次利用降低了UPS边际成本[30] * AMD等替代芯片供应商希望加强推理能力，但其生态系统和交付能力仍需观察[37][39]

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：北美算力供应链、光通信、ASIC、PCB、光模块、CPU交换机 - **公司**：英伟达、新易盛、盛宏、太辰光、旭创、江海、麦克米特、胜宏科技、景旺电子、亚马逊、谷歌、微软、Meta、AWS、Broadcom、甲骨文、马斯克xAI公司、台积电、博通、康宁、天孚科技、仕佳光子、博创科技 纪要提到的核心观点和论据 北美算力供应链现状 - **需求强劲**：英伟达2025年Q1业绩超预期，营收441亿美元高于预期的430亿美元；北美几大云计算公司资本开支符合或超出预期；英伟达股价自4月7日以来上涨近40%，A股相关产业链公司如新易盛和盛宏有超额收益[1][2] - **数据中心业务**：2025年Q1营收390亿，计算相关340亿，Blackwell芯片贡献240亿；一季度机柜最终出货约1000多台，下个季度可能达八九十万；GB300预计二季度末送样并可能出货[1][4][5] - **网络业务**：2025年Q1营收50亿美元，同比显著增长；受益于Blackwell拉动，Spectrum以太网被谷歌GCP、Meta等采用；预计二季度CAP侧出货环比显著增长[1][8] 英伟达业绩关键因素 - **H20禁令**：发布前H20收入46亿美元，禁令致25亿美元无法出货，对库存计提45亿美元；二季度预计收入450亿，受H20影响约80亿美元，加上这部分总体同比增速超70%[4] - **Blackwell芯片**：在数据中心业务计算相关部分占240亿，相当于六七十万量级芯片销售额，增长强劲[1][4][5] 英伟达产品线及发展方向 - **现有产品线**：今年主要是Blackwell GB200和GB300产品线；GTC大会发布GPU、Rubicon计算平台以及下一代Whitehaven和Whitley架构机柜[6] - **未来规划**：2026年有望推出K8架构机柜，对应Rubicon芯片及NVH144、NVH576等相应架构[7] 芯片性能提升亮点 - **GB300芯片**：制程不变，FP4算力相比GB200提升50%，通过减少非FP4算力单元实现；推理层面性能显著增强，HBM存储改进[10] - **VR200芯片**：采用从4纳米到N3P的制程升级，计算单元数量增加，通过独立IO带宽提升算力；整体算力相比GV200有五倍增长[10] - **Rubicon系列芯片**：制程升级至N3P，计算单元数量增加；通过独立IO带宽提升整体算力；VR200和VR300分别实现五倍和更高的推理性能增长，SerDes速率显著提高[12] 英伟达服务器架构变化 - **架构命名变化**：Blackwell一代以NVL72或NVL16为主，Rubicon一代出现NVL144和NVL576，反映chiplet数量变化[13] - **供电需求变化**：新架构中高速率SerDes和光模块使功耗大幅增加，需采用HVDC等新技术进行供电改革[13] 北美云厂商资本开支影响 - **开支情况**：2025年微软Capex达214亿美元，谷歌约170亿美元，亚马逊符合预期，Meta将全年Capex从600 - 650亿上调至640 - 720亿[3][14] - **对产业链影响**：利好英伟达产业链，预计2025年Clovis产能约60 - 70万片，Blackwell系列占34.5万片，对应机柜生产数量约4万个，对太辰光等产业链公司需求大[3][14] 各行业发展趋势 - **ASIC行业**：2025年预计显著增长，谷歌TPU出货量可能超200万甚至接近300万[15] - **光通信行业**：2025年800G预计出货1800 - 2000万支，2026年北美客户需求预计增长50%以上；1.6T在2025年下半年集中放量，2026年是核心增长年，产业链头部公司业绩将持续增长[3][27] - **PCB板块**：随着英伟达产品迭代，新公司业务拓展并实现利润增长；PCB供应商格局变化；单价值量每个tray达1000美金水平[19] 部分公司情况 - **Meta**：2025年芯片需求量几十万颗甚至更少，2026年预计暴增至110 - 150万颗[16] - **AWS**：AI芯片自研布局久，2025年产量预计150万颗，2026年预期超200万颗[17] - **Broadcom**：2025年TUCOWS接近90K，2026年预计增长50%以上[18] - **胜宏科技**：预计2025年实现近50亿净利润，200亿营收；在GDP200中份额超35%，目标净利润率超20%；单英伟达HDI业务2025年收入超50亿[23] - **景旺电子**：预计2026年净利润接近20亿，营收500亿；汽车业务确定性高；英伟达业务布局带来收入和利润弹性；2026 - 2027年整体业绩增速20%以上，净利润增速30%[26] - **旭创**：2025年二季度开始出货1.6T产品，下半年集中放量；800G领域预计出货量接近600万支以上；1.6T方面占据英伟达Mellanox链条外约60 - 70%的市场份额；2025年业绩增速在Q3和Q4释放，明年增速35 - 40%，伴随每年约15%价格降幅[28][31] - **新易盛**：2025年在北美光模块市场表现突出，800G领域承接亚马逊核心客户大部分订单；1.6T领域进展迅速，今年预计至少出货20万支光模块，业绩保守估计65亿人民币，乐观估计70亿以上；明年维持40%以上增速[32] 其他重要但可能被忽略的内容 - **景旺GB300切换方案**：提出将未来方案退回到高多层成熟方案，诞生PTFE正交方案；PTFE是GB300最佳PCB板基材，但工艺壁垒高，对制造工艺能力提出挑战[20][21] - **AI服务器新增GPU板组要求**：对连接带宽要求更高，PCB和覆铜板层数持续提升，覆铜板等级从very low loss提升到Ultra low loss，带动PCB量价提升[22] - **光模块行业出口情况**：全国月度出口额同比基本无太大增长，四川省同比增长显著但环比去年年底变化不大，主要产能集中在海外工厂，海外出口数据不能完全代表整体行业需求紧密度[30] - **CPO发展趋势**：可能成为未来3.2T方案主流；今年英伟达发布三款基于1.6T光引擎的CPU交换机产品，下半年预计小批量出货，明年增长更显著[33] - **台积电与博通**：台积电自主研发3D光学引擎封装；博通基于托马霍克5芯片推出第二代CPU交换机，今年年底推出TH 6，将对标英伟达，更早进入主流以太网市场[34] - **高速率CPU交换机需求**：内部需要大量光纤，太辰光提供柔性背板解决方案；对高密度连接器需求巨大，各环节增速未来几年可能达500%左右并持续至至少2028年[35][36] - **天孚科技**：2025年预计出货量约4000台，2027年预计达75000台，占30%市场份额；2027年收入增量可能达26 - 27亿元人民币，对应利润6.65 - 7亿元人民币[37]

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：AI 行业 - **公司**：英伟达、中金公司、Deepseek、Minimax、谷歌、OpenAI、台积电、海力士 纪要提到的核心观点和论据 - **AI 技术发展与投资机会**：未来两到三年 AI 技术将快速迭代，由产业需求和开源大模型驱动算力需求增长 ，有望为中国 GDP 带来超 12.4 万亿人民币增量，对应每年约 0.8%额外增长率 ，云厂商和第三方算力提供商加大基础设施建设，AI agent 加速实现和智能终端应用涌现是商业闭环关键[1][2] - **英伟达对行业的影响**：英伟达是 AI 领域产业推动者，过去六年芯片算力增长 4000 倍 ，总裁强调硬件半定制化、架构升级和内存带宽提升是投资热点，高吞吐、低延时互联架构支持云端应用[1][3][4] - **算力需求影响**：云端算力需求增速旺盛，依赖算法支持；端侧算力直接影响消费者体验 ，未来具身智能时代端侧算力需求或超每秒 1000 个 TOKEN，核心芯片或 SoC 芯片领域成长空间大[1][5] - **AI 基础设施建设方向**：从堆叠服务器芯片转向系统优化与效率提升，涵盖算法模型、软件系统、硬件架构及跨区域数据调动整合能力 ，全产业链条工程优化与系统效率提升成主流共识[1][6] - **中国 AI 发展挑战与机遇**：中国 AI 发展迅速但有薄弱环节，国内算力能力提升及系统扎根后，生成式 AI 行业有望全球引领 ，美国出口管制促使加快自主研发，内循环打通后将在多方面领先[1][7][8] - **国内资本开支潜力**：2023 - 2025 年 AI 资本开支总量接近 300 亿美元 ，预计 2026 - 2027 年头部云厂商资本开支迎来上行周期[3][9] - **AI 对端侧设备影响**：英伟达优化蒸馏技术使更多模型可在端侧部署，国内 SoC 厂商制程进步 ，端侧算力需求 10 个 TOPS 以内可满足初步运行，工程优化使模型参数与体验关联减弱，端侧 SoC 迭代提升消费者认可度[10][11] - **AI agent 市场前景**：AI agent 分自主和生成式智能体，已形成较好闭环 ，未来两到三年可能快速普及，2030 年市场规模或达 400 亿美元 ，任务执行单元价值显现[12] - **AI agent 替代传统 APP 可能性**：AI agent 有可能替代传统 APP 成为新内容分发入口 ，C 端和 B 端都有应用优势，B 端付费场景或形成新生产变革[13] - **人工智能与移动互联网生态差异**：人工智能生态形成网状共生模式 ，大模型基础设施开发商涉足多领域，促进应用性能和交互体验提升，整合算力和数据资产[14] - **英伟达大会信息**：展示个人端小型化算力基础设施和 B 端半定制化硬件架构 ，推动 AI 进化加速，驱动 C 端商业模式闭环，解决伦理与安全问题是重要方向[15] - **英伟达技术创新体现**：半导体先进制程快速迭代，存储能力提升 ，保持 FP4 重密算力三年翻 10 倍迭代能力 ，系统端算力能力显著提升，未来或推出高集成度机架[16][17] - **英伟达数据传输进展**：推出 GPU 交换机，2025 下半年至 2026 年规模交付 ，光电合封及硅光引擎优化网络架构，提高传输速度和带宽[18] - **AI 应用发展方向**：从生成式 AI 走向代理 AI 再到物理世界模拟 ，国内有望快速进入 Federated AI 阶段，目标是实现硅基与碳基生命互动释放生产力[19] - **全球算力基础设施发展**：过去三年全球算力基础设施发展迅速 ，新生态形成推动商业闭环，AI 技术迭代促进社会生产力进步与变革[20] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 2018 年以前国内 3G 和 4G 在移动互联网发展周期中迭代快，2018 年后迎来 5G 建设浪潮带动互联网应用迭代[9] - Minimax 从模型快速应用普及过程中，将不同能力分层，任务执行单元价值显现[12] - 英伟达 GB300 芯片是技术迭代路径清晰的重要体现[15]