涉及的行业与公司 * 行业：人工智能（AI）行业，特别是AI硬件（算力、存储）、半导体、印刷电路板（PCB）产业[1] * 公司：英伟达（NVIDIA），Meta[1][3] 核心观点与论据 * 2026年AI行业趋势：行业焦点从模型端进步转向Agent AI的爆发，AI for AI成为不可逆趋势，体现在大厂员工深度使用AI，例如Meta部分员工单日Token消耗量可达数百美金，高者甚至接近一万美金[3] * 硬件需求共识：存储将处于非常紧缺的状态，Agent AI带来的Token调用量增长为存储中长期需求打开了新的天花板，需求可能呈现无上限状态；算力需求也处于持续狂奔状态[4] * 英伟达订单与增长前景：英伟达在手订单展望已从过去的5,000亿美金增长至1万亿美金，支撑其2027年持续增长，但基于此测算的2027年预期增速未显著超出市场预期[2][5] * 新技术趋势重点：英伟达重点强调LPU（推理） 和Open Cloud Agent两大方向[6] * Rubin Ultra架构细节：代号Capricorn的Rubin Ultra产品确认采用正交背板互联方案，具体配置为NVR 144，即单个机柜内含144颗GPU，由36个计算簇和18个交换簇组成，通过两块正交背板连接，预计2027年下半年量产[2][6] * 远期柜间互联规划：在NVR 144之后，规划有NBL 1,152方案，通过串联8个NVR 144机柜实现，预计是2028年的产品[7][8] * LPU机柜架构：LPU以独立机柜形式存在，一个机柜包含256颗LPU芯片，架构为“八卡OEM+UBB”，对PCB产业构成实质性增量需求[9] * LPU与CPX方案对比：LPU方案在定位推理应用上比CPX更具性价比，可能取代后者；从PCB价值量看，LPU方案（八卡OEM+UBB）对PCB的整体需求增长大于CPX方案（核心增量在于Middle plane和计算主板）[10] * 新增独立机柜：英伟达推出独立CPU机柜（基于PCIe协议，满足Agent AI任务分配需求）和独立存储机柜（满足低延迟存储需求），两者均会产生相应的PCB增量需求[11] * 对PCB行业影响：新产品路线图（材料升级、芯片用量增加）推动PCB需求持续增长，PCB的TAM（总潜在市场）正在明确地持续膨胀[12] * 技术路线演进：在未来的Blackwell架构中，CPO（共封装光学）和铜互联将处于共存状态，技术迭代是相对渐进的过程，并非颠覆式更替[2][13] 其他重要内容 * Agent AI驱动需求：Agent AI的快速发展是驱动算力与存储需求呈现无上限增长态势的核心因素[2][3] * 市场关注点转移：市场未过多讨论资本开支的可持续性问题，而是全力拥抱AI并利用其巩固工作[3] * CPX方案现状：CPX版本生命周期可能非常短暂，相关项目或已暂停，前期小批量生产可能终止[10] * 正交背板制造难度：从示意图判断，NVR 144方案中的交换板面积较大，预计制造难度和正交背板的规格都非常高[6]