📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本报告聚焦英伟达 GTC Taipei 2026 大会及近期 AI 产业链动态。核心观点认为 AI 算力商业模式已由“计算即消耗”转向“计算即收入”，Token 成为核心盈利单位，Vera Rubin 架构及 Vera CPU 的推出将大幅提升 Agent 工作负载的吞吐量，推动 PC 产业及芯片设计进入 Agent 时代。
行业主线：
- 算力范式转移：Token 经济学确立，算力架构的每瓦吞吐量成为决定投资回报率的关键。
- 硬件代际跃升：Vera Rubin 平台实现吞吐量 10 倍提升，CPO 光子交换机量产，RTX Spark 芯片重塑 AI PC。
- 光互连趋势：AI 数据中心呈现“光进铜退”趋势，3 米成为光纤切换分界点，CPO 与 1.6T/3.2T 光模块需求显著增长。
- 多元技术突破：华为提出“韬（τ）定律”探索非几何缩微的芯片演进路径；商业航天与卫星通信持续推进。
关键变化与分歧：
- 计算模式变革：从传统的应用程序模式转向由 CPU 协调的异构分布 Agent 模式，对芯片间带宽和延迟要求极高。
- 竞争格局演进：大模型竞争从参数量转向长周期任务处理能力（如 GPT-5.6 的 150 万 Token 上下文）与工程化落地效率。
受益方向与风险：
- 受益方向：光模块及光器件（CPO）、液冷散热、AIDC、国产服务器/交换机、商业航天（通导遥）及海缆龙头。
- 核心风险：AI 进展低于预期、下游应用推广不及预期、贸易摩擦等风险。