TMT 智汇周谈：聚焦 AI 算力基础设施、AI PC 与存储行业进展

摘要： 本次周谈涵盖了 AI 算力光通信、卫星互联网、大模型迭代、AI 传媒应用以及半导体存储与 AI PC 等多个 TMT 领域，重点讨论了英伟达下一代平台 Ver Rubin 的量产进展、AI PC 的渗透路径以及存储行业的供需格局。

行业主线：

1. AI 算力基础设施升级：光通信技术向 CPO 和硅光规模部署演进，英伟达 Ver Rubin 平台将通过以太网硅光技术提升智能体吞吐量，AI 工厂引擎成为核心方向。
2. AI 终端与 PC 变革：英伟达发布 RTX Spark 超级芯片，通过集成本地智能体和前沿模型，推动 AI PC 从“指令输入”向“自主完成”转变。
3. 存储需求强劲：AI 普及导致存储供应瓶颈，HBM 及 NAND 闪存需求在 AI 数据中心和终端驱动下持续增长，预计缺货状态将延续。
4. AI 应用与传媒落地：国产大模型在编程和多模态能力上取得突破；AI 在游戏（如开放世界+GTA 玩法）和内容创作领域加速商业化。

关键变化与分歧：

1. 存储供给矛盾：行业共识认为新增产能难以跟上 AI 驱动的需求增速，存储瓶颈可能持续至 2030 年。
2. 大模型竞争格局：国产模型（如 MiniMax、千问）在视觉语言和长文本处理能力上已进入全球领先梯队。
3. 游戏出海验证：通过具体产品版本更新，验证了国产游戏在海外市场通过精细化运营挖掘增量空间的潜力。

受益方向与风险：

1. 受益方向：PCB、存储、先进封装等 AI 算力产业链；AI PC 产业链；具备全球化运营能力的传媒头部厂商。
2. 核心风险：中美科技摩擦及地缘政治风险；技术突破或生态建设不及预期；数据隐私与安全风险。