📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本次会议由多位 TMT 首席分析师共同展望 2026 年行情。核心观点认为，AI 模型能力正从“可用”向“实用”阶段飞跃，将驱动 AI 应用在 2026 年迎来爆发；同时，算力基础设施在模型迭代驱动下需求依然旺盛，国产 AI 体系（算力-模型-应用）的内循环将成为重要主线。
行业主线：
- AI 应用爆发：模型能力提升（尤其是多模态）将解锁 AI 眼镜、端侧机会及自动驾驶等场景。AI Coding 和垂直行业（教育、司法、金融）被视为变现最快的方向。
- 算力基础设施升级：关注“速率”与“功率”的提升。通信领域聚焦 1.6T 光模块及硅光技术，电子领域关注液冷电源与 PCB 创新。
- 国产 AI 内循环：国产算力、开源大模型与本土应用场景将形成快速闭环，缩短中美大模型差距。
关键变化与分歧：
- 能力阈值：认为 AI 应用大规模推广的前提是模型能力必须真正超过人类，而非仅仅提高效率。
- 资本开支预期：尽管市场对总开支增速有质疑，但认为价值量会向具备增量扩张能力的细分赛道（如 CPO、液冷）转移。
- 算力演进：通信连接正从 800G 向 1.6T 演进，硅光渗透率预计将超过 50%，中国光源芯片有望实现高端出海。
受益方向与风险：
- 受益方向：全球 AI 巨头（谷歌、特斯拉）、国内互联网大厂（腾讯、阿里）、国产算力芯片（寒武纪、海光信息）、算力硬件龙头（工业富联）及光通信产业链。
- 核心风险：全球资本开支不及预期、AI 应用商业化落地速度低于预期、国产算力供应链受限。