电话会议纪要关键要点总结 一、 涉及的行业与公司 * 行业：AI算力（特别是国产AI算力）、半导体、电子、消费电子、模拟芯片、光通信、服务器制造 * 公司： * AI大模型厂商：阿里（千问）、智谱（GLM）、小米（MiMo）、MiniMax、DeepSeek * 国产AI芯片厂商：华为（升腾）、寒武纪、摩尔线程、昆仑芯、沐曦、燧原、海光 * 消费电子/硬件产业链：工业富联、蓝特光学、环旭电子、东山精密、电连技术、苹果及其产业链公司 * 模拟芯片厂商：ADI、TI、MPS、思瑞浦、杰华特 二、 核心观点与论据 1. 国产AI算力：2026年确定性最高的投资方向 * 核心驱动：供需两端共振，与传统周期及宏观地缘政治关联度较低[2] * 需求端：国产大模型从“可用”向“强可用、可收费、可对标海外”迈进，应用侧流量与多模态场景爆发，推动推理算力进入新一轮扩张周期[2] * 供给端：国产芯片性能预计在2026年下半年实现飞跃，多家厂商将推出对标H200的产品；供应链（流片渠道、先进封装产能）问题逐步缓解，市场需求旺盛甚至出现涨价迹象[1][2] * 投资逻辑：市场整体规模扩张使所有国产芯片厂商受益，竞争格局尚非主要矛盾[2] 2. 国产大模型趋势：商业化加速驱动算力需求 * 迭代加速：模型更新从年度迭代变为按周、按场景迭代，全面覆盖文本、编程、多模态图像与视频[3] * 聚焦高价值场景：重点突破编程（Coding Agent）和视频生成，因其付费意愿强、调用频次高（编程），以及单位任务Token消耗巨大（视频）[3] * Token消耗量激增：进入“用算力换效果”阶段，模型厂商和用户均愿意为更好效果承担更高推理成本[3] * 数据验证：根据OpenRouter数据，2026年3月主流付费模型Token总量达71.93万亿，环比增长57.1%[4]；其中国产模型增长迅猛，如小米达8.7万亿（环比增超4，000%）、智谱4.42万亿（环比增61.1%）、千问2.83万亿（环比增96.4%）[4][5] * 宏观数据：国家数据局数据显示，2026年中国日均Token调用量超140万亿，较2024年初增长1，000倍[1][5] 3. 国产算力生态：模型与芯片适配快速推进 * 生态迁移：模型迭代主动向国产算力生态迁移，形成结构性变化[5] * 代表性案例：GLM-5在发布时已完成对华为升腾、寒武纪等七大主流国产芯片平台的深度推理与算力优化适配[1][5]；市场传闻DeepSeek-V4将完全运行于国产芯片之上[5] * 意义：模型升级带来的Token消耗增长将直接转化为对国产算力芯片的明确需求[5] 4. 硬件瓶颈与产业链投资机会 * 三大瓶颈：互联、存储和计算（CPU等），源于模型向多Agent、长推理和多模态发展的趋势[6] * 服务器ODM（超节点）：算力架构向64/128卡“超节点”演进，机柜复杂度提升，带动高难度组装厂商价值量和利润跃升；已有国产龙头厂商给出超节点业务年收入超百亿指引[1][6] * 连接器：互联需求增加拉动高速连接器用量和价值量[6] * 服务器组件国产替代：国产算力服务器放量为本土模拟芯片等供应商提供进入供应链的机会[6] 5. 消费电子板块：主业见底与AI跨界突破 * 市场预期与实际情况：市场因存储涨价对2026年手机/PC出货量及毛利率持悲观态度，风险已基本反映在股价中[8]；但苹果产业链存在被错杀情况，苹果2026年出货量未受存储涨价重大影响，且2026年是苹果产品创新大年（如折叠屏），部分龙头标的具备抄底机会[1][8][9] * 核心投资逻辑：在主业基本面见底、风险已定价的基础上，寻找在AI领域有从0到1突破的公司[6][7] * AI跨界四大方向： 1. 光学公司切入光通信：利用透镜等无源器件能力禀赋，如蓝特光学、港股光学龙头[8] 2. 连接器厂商受益铜连接：全球AI算力需求爆发，头部CSP和服务器厂商为平衡供应链引入新供应商，为国内龙头带来机遇[8] 3. 通过并购切入光模块/光芯片：如环旭电子收购光创联、东山精密收购索尔思[8] 4. 手机厂商进军AI大模型：如小米发布MiMo基座大模型及米Cloud[8] 6. 模拟芯片行业：景气度回升与格局优化 * 积极边际变化： 1. 需求结构改善：AI、汽车、工业需求稳健，未如预期般疲软[9] 2. 库存低位与补库：行业库存已处较低水平，补库趋势明确[9] 3. AI注入新动能：AI带来边际变化[9] * 海外验证：ADI、TI、MPS等海外龙头2026年Q1业绩普遍环比增长，并频繁发布涨价函，部分关键料号交期延长[1][9] * 国内厂商机遇： 1. 竞争格局优化：海外龙头涨价为国内厂商创造了至少无需降价的稳定环境，支撑2026年收入增长[10] 2. 国产替代与份额提升：国内龙头在国产替代和市场份额方面持续进展[10] 3. 细分领域突破：思瑞浦等在光通信细分市场实现新突破；杰华特的DrMOS等特定产品景气度高[10] * 投资逻辑：与消费电子类似，抓住基本面悲观预期已充分定价和公司在AI领域取得边际变化两条主线[10] 三、 其他重要内容 * 市场关注点转移：正从模型性能追赶转向模型升级、应用扩散、算力扩容及基础设施受益的产业验证阶段[2] * 增长来源转变：Token调用量增长不仅源于试用，更源于模型从问答工具向工作流工具的转变，特别是Coding Agent、多模态及视频等高消耗场景的普及[5]