📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本报告提出了“Token经济学”分析框架，将Token视为AI时代的核核心生产要素，认为数据中心已转型为Token工厂。上游硬件作为“卖铲人”，直接决定了Token的供给效率与成本上限，是AI算力经济的物理底座。
行业主线：
- Token经济框架：构建了覆盖供给、需求、定价与资源配置的闭环逻辑，强调“上游硬件约束 $\rightarrow$ 中游算力承载 $\rightarrow$ 下游需求牵引”。
- 硬件驱动效应：Token生成速度与硬件性能强相关，带动AI服务器、高性能存储（HBM/DDR5/eSSD）以及高端电子元器件需求爆发。
关键变化与分歧：
- 性能评价体系转移：产业关注点从“模型规模”转向“单位能耗下的Token生成效率”。
- 硬件升级迭代：AI服务器驱动PCB向超高层（HLC）与HDI融合演进；被动元件向高容、耐高温、低ESR/ESL的高端MLCC和金属合金电感升级。
- 存储周期切换：存储行业进入AI驱动的上行周期，HBM产能扩张成为核心竞争力，导致通用DRAM产能受限。
受益方向与风险：
- 受益方向：看好半导体（算力芯片、存储芯片）和电子器件（高端PCB、MLCC、钽电容）方向。
- 核心风险：AI技术迭代不及预期、硬件产能扩张速度低于需求、国产芯片替代进度不及预期、全球AI算力投资增速放缓。