📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本次交流主要探讨“算力通胀”这一核心交易主线，分析了 AI 需求从文本大模型向多模态演进所带来的算力需求指数级增长，以及由此引发的产业链成本传导与利润再分配逻辑。
行业主线：
- 算力需求爆发：多模态工具的普及使得 Token 消费量呈数十倍至百倍增长，导致算力缺口进一步扩大。
- 价格传导机制（算力通胀）：上游硬件（如 HBM、CPO、特种光纤、高速 CCL）采购成本上涨 $\rightarrow$ 传导至云服务商 $\rightarrow$ 云服务价格上行，形成上行周期。
- 利润再分配：资金由下游向最上游（如 CCL、光纤棒、光芯片）转移，寻找具备定价权和产能壁垒的环节。
关键变化与分歧：
- 需求端转移：重点从简单的文本对话转向视频等多模态应用，这将显著拉动算力租赁及云服务的需求。
- 供给端瓶颈：AI 对传统产能的“虹吸效应”导致通用产能不足，且硬件建设（如光纤棒、铜箔）具有较长周期，短期供需缺口难以消除。
受益方向与风险：
- 受益方向：具备定价能力的公有云服务商、绑定大厂的算力提供商、上游核心原材料厂商（CCL、特种光纤）、拥有高壁垒核心算法的 AI 公司。
- 核心风险：新建产能释放速度超过需求增速、多模态应用普及节奏低于预期、市场情绪波动导致的仓位风险。