行业与公司 * 纪要涉及光纤光缆行业与CPU（中央处理器）行业[1] * 光纤光缆行业核心公司包括亨通、中天、烽火等国内头部供应商[9] * CPU行业核心公司包括英特尔、AMD、海光，并提及英伟达、苹果、博通等芯片设计及代工厂商[10][12][20] 光纤光缆行业核心观点与论据 需求驱动因素 * 无人机需求激增：军事应用（如俄乌战场）导致对G657A单模光纤需求大增，每台无人机需配置20至40公里单模光纤，预计从2025年二三季度起，该需求将占全球光纤总需求近10%[1][2] * AI发展驱动数据中心需求：数据中心内部及互联场景的光纤需求大幅提升，预计到2027年，AI相关需求将占全球光纤总需求的30%（2024年仅为5%），成为市场增长关键动力[1][2][4] * 北美市场供给紧缺：服务于AI的数据中心厂商（如腾仓、康宁、Prisma）表态整体供给呈现紧缺状态[4] 价格变动与市场结构 * 光纤价格大幅上涨：自2025年12月中下旬起，G657A单模光纤价格从30多元/芯公里涨至55元以上/芯公里；普通电信用G652D单模光纤价格从20元出头/芯公里涨至35元以上/芯公里，涨幅超出预期[1][2] * 产能结构性转移：厂商将G652D产能转向生产价值更高的G657A产品，导致电信市场的G652D供不应求，进一步推高其价格[2][3] * 国内运营商集采影响： * 中国联通：去年初集采报价金额较低，头部厂商参与度不高，中天和烽火以较高价格中标但份额靠后[8] * 中国移动：去年6月集采价格回升，光缆价格为47~48元/芯公里，对应光纤部分约18元/芯公里[8] * 中国电信：市场关注其后续集采策略，有传言称其希望压低价格[8] 供需关系与未来展望 * 供需缺口持续：预计到2027年，全球光纤总需求量达8亿芯公里，供应约8.1亿芯公里，即便按最高拉丝效率计算，仍有约5%的供需缺口[1][5] * 价格高位波动：未来两年供需关系维持紧张，行业将保持较高水平的价格波动，并可能进一步上涨[5][6][7] * 短期价格影响因素：无人机需求的持续性（尤其在二三季度）以及电信市场的短期集采行为[7] * 厂商策略：核心供应商可通过重点销售给联营企业而非低价参与运营商招标来保障利润，海外出口占比高、价格弹性强，在当前散纤涨价背景下，亨通、中天等头部厂商业绩前景良好[9] CPU行业核心观点与论据 市场变化与涨价原因 * 出现涨价与二级市场异动：近期CPU市场出现明显涨价[10] * 产能受限与挤占：高端GPU和定制ASIC芯片单晶圆产出价值高于传统CPU，芯片代工厂在产能分配上存在倾斜[10] * 先进制程产能被瓜分：根据TrendForce 2026年1月报告，到2027年的台积电N2和N3先进制程产能已被苹果、英伟达、博通等巨头瓜分[10] * 供应链瓶颈与原材料短缺：高端封装技术瓶颈恶化供应链，上游原材料（如ABF载板、封装材料、金属）短缺且持续上涨[10] * 出货周期延长：CPU出货周期从正常8~10周延长至24周以上[10] 具体产品涨幅 * 服务器CPU：英特尔Xeon Scalable和AMD Epic通用服务器CPU主流型号在2025年一季度已上涨几个百分点，预测2026年将继续上涨10~20%[11] * 桌面级CPU：高端消费级AI PC桌面级CPU（如英特尔I9、I5及AMD Ryzen 95）在2025年四季度已上涨超过10%[12] * 新型号定价更高：如英特尔18A产品相较之前最高端产品有18~20%的涨幅，此逻辑同样适用于国产品如海光CC86系列新品[12] * 老平台产品：因渠道囤货及返点收缩，也存在继续波动上涨情况[12] AI Agent驱动的新需求 * 需求显著增加：AI Agent时代需要运行大量不可预测的AI代码，需快速、安全地创建隔离环境（沙箱），从而显著增加对CPU的需求[13] * 微虚拟机沙箱技术成为关键： * 启动速度快：传统虚拟机启动需几分钟，容器需十几秒，而微虚拟机沙箱启动时间已缩短到约150毫秒，并有望突破至100毫秒[14] * 弹性高：可实现秒级扩缩，一台128核CPU可运行数百个沙箱，资源利用率从个位数提升至70%以上[14][15] * 安全性强：通过动态调整权限、防止权限滥用、具备远程证明能力等方式提升安全性，适合处理高价值任务[16] * 适应复杂任务：能使用浏览器、调用API处理长任务，预装工具，支持状态保存、任务中断/接续及克隆功能，提升智能化水平与效率[17] * 市场规模前景广阔：预计到2028年，Agent与沙箱市场规模可能增长上百倍，CPU沙箱规模将迎来爆发式增长，并渗透到AI编程、数据分析、自动化办公、智能客服等各类场景[17][19] 行业趋势与挑战 * CPU与GPU的关系：在AI加速时代，模型训练中CPU是瓶颈之一（例如在Blackwell上，Edge to Edge开销可能达35%在CPU上），解决方案包括加快CPU硬件速度或将部分计算负载转移至GPU/ASIC[20] * AI驱动半导体行业趋势确定但面临挑战： * 中长期AI驱动半导体行业趋势确定，但需要时间实现[21] * 投资者担忧AI资本支出增长及产能问题（如英特尔18A制程良率爬坡和资本开支压力）[21] * 商业化进程未完全解决，存储器成本上涨已构成压力，再增加大量CPU增量可能面临挑战[21] * 从供需看，DRAM、NAND等存储芯片需求旺盛且业绩落地较快，实际推动整个产业链涨价贯穿2026年仍会持续[21]