AI算力行情爆發：核心驅動因素與長期價值細分領域

今年AI算力行情啟動的核心因素是什么？在AI的板塊里面需要關注哪些細分領域會更加具備長期價值？

從今年以來全球范圍內的AI催化是比較明顯的，它的發展也迎來了一波加速。不管是國內還是北美，我們都看到了今年整個AI的發展速度應該是比較快的。但其中比較主要的支撐，一個是前兩年的技術積累，另一個就是最近的算力緊缺的程度可能有一定的緩解，尤其是今年英偉達的Blackwell卡處在了加速放量的時期里面。

從軟件端去看，不管是海外像谷歌Gemini 3 Pro、GPT-5這樣的模型都在陸續發布，國內一些頭部互聯網廠商也在持續更新他們的模型，且這些模型在性能，比如各類榜單成績上正以肉眼可見的速度快速提升。在這個過程中，部分模型在性能提升的同時，成本還在持續下降，而這種性價比的提升主要源于算力底層硬件在成本端的改善。

從A股的算力鏈廠商的業績去看，他們今年的業績成長也是比較明顯的，尤其是在Q2的時候。為什么A股的這些算力廠商業績能有如此顯著的漲幅呢？今年Q2部分核心光模塊或者PCB企業的業績同比增速達到百分之大幾十甚至一兩百，這印證了該領域景氣度極高的情況。

業績之所以能實現如此大規模的快速放量，最主要的原因還是底層計算芯片的放量在加速。今年英偉達的Blackwell芯片正在加速爬坡，這款芯片雖于去年上半年發布，但去年下半年受量產技術難題影響未能放量，直到今年Q1良率等問題才逐步得到解決。

因此可以看到，今年5月份左右，英偉達GB200的超大規模客戶每周就要部署1000臺設備，而每臺設備包含72張卡，相當于一周內在這些超大規模云客戶中就要賣出7萬多張卡。這也意味著，與這些卡組成較大集群相關的配件，比如光模塊、PCB的需求量會快速釋放。同時，受技術架構更迭影響，這些配件的價格也有明顯提升——Blackwell配套的光模塊至少需要800G以上，而上一代Hopper芯片配套的光模塊主要還是400G。因此，這種架構的技術升級也使得這些配件的價格有了明顯提升。相關廠商的份額和競爭格局相對穩定，所以在市場規模快速增長的過程中，相關廠商的業績也會迎來快速增長。

哪些細分領域具有長期價值呢？從整體算力產業鏈來看，尤其是在A股的海外算力產業鏈中，目前業績增長較快、利潤已釋放且未來利潤增長確定性較高的環節，主要是光模塊、PCB以及服務器這三個環節。

以PCB為例，從英偉達的Hopper芯片到Blackwell芯片，再到下一代Rubin、下下代Feynman架構，技術迭代持續推進。在這一過程中，若芯片算力實現明顯增長，就會對PCB傳輸提出更高要求，其使用量也會大幅提升（比如后續正交背板的相關預期），因此PCB領域的景氣度確實較高。

第二個是光模塊，這一領域我們后面還會進一步分析，總體來看，其目前正處于量價快速增長且確定性較強的上升周期中。

第三個是服務器的ODM領域，這一板塊的增長主要源于機柜正變得越來越復雜。隨著機柜復雜度提升，其內部卡的數量從8張增加到了72張，后續還可能推出144卡、576卡的大型機柜。這類機柜推出后，由于內部卡數量增多，功耗也會相應增大，對內部布局的考量也會更多，因此對服務器廠商的技術要求正在逐步提高。而一旦技術要求提升，相關服務器廠商的利潤率也可能會有明顯增長。所以我們可以看到，這三個環節確實處于業績增長確定性較強的上升通道中。

展望明后年，一些新的需求可能會迎來騰飛，比如液冷板塊、電子布板塊等，這些新的機會也值得大家關注。這是我們的第一個大方向。

風險提示：

投資人應當充分了解基金定期定額投資和零存整取等儲蓄方式的區別。定期定額投資是引導投資人進行長期投資、平均投資成本的一種簡單易行的投資方式。但是定期定額投資并不能規避基金投資所固有的風險，不能保證投資人獲得收益，也不是替代儲蓄的等效理財方式。

無論是股票ETF/LOF基金，都是屬于較高預期風險和預期收益的證券投資基金品種，其預期收益及預期風險水平高于混合型基金、債券型基金和貨幣市場基金。

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