全球 AI 算力投资展望与 2026 下半年投资策略

摘要： 本次分享聚焦于全球 AI 算力的投资展望，核心逻辑在于 Scaling Law 驱动的算力需求持续扩张。分析认为 2026 年将成为 AI 投资形成闭环的关键年份，CAPEX 将持续增长，且目前不存在超前建设的闲置问题，算力需求在未来两年将处于严重供不应求的状态。

核心观点：

1. 底层逻辑坚定：AI 发展遵循 Scaling Law（算力+数据+工程），每代大模型升级预计带动 3-5 倍算力投入，算力消耗将持续加大。
2. 产业闭环形成：2026 年将是 AI 投资从单纯基建投入转向收入闭环的年份，B 端 API 收入将逐步支撑大规模 CAPEX 投入。
3. 硬件演进路径：算力集群向千万卡规模演进 $\rightarrow$ 电力供应成为瓶颈 $\rightarrow$ 硬件端从 GPU 扩展至 TPU/LPU/NPU $\rightarrow$ 传输端光模块速率升级（1.6T）及 CPO/LPO 技术普及 $\rightarrow$ PCB 层数与材质要求提升。

论据支撑：

1. CAPEX 趋势：全球巨头（Meta, Google, Amazon 等）持续投入 AGI，预计 2027 年相关 CAPEX 将达到万亿美元级别。
2. 关键环节分析：光模块需求随集群规模增加而上升；PCB 领域，高层数、高材质要求成为核心竞争力（提及胜宏科技）；存储端 HBM 需求将持续释放。

局限性/风险：

1. 能源瓶颈：北美电力供应不足成为制约百万卡级机群落地的核心物理瓶颈。
2. 估值风险：虽然部分环节可能存在泡沫，但整体 A 股 AI 产业链估值处于较低分位，具备较高的配置价值。