算力的内核是 AI 的快速迭代：多行业专题电话会纪要

摘要： 本次多行业专题电话会探讨了 AI 快速迭代如何驱动底层算力消耗模式的代际切换，重点分析了 ASIC 芯片、AI Agent 对云端推理算力的拉动、美国电力基础设施升级以及国内燃气轮机与光通信产业链的投资机会。

行业主线：

1. 算力消耗模式切换：AI Agent（如 open cloud）使 AI 从辅助生成向自主执行演进，将单次人类交互转化为多次机器与云端的 API 交互，实质性拉升 token 调用量和云端 GPU 推理算力需求。
2. 硬件与组件升级：ASIC 定制芯片需求强劲且放量超预期；存储芯片涨价趋势持续；光模块关注二线厂商的业绩兑现与赔率。
3. 基础设施延伸：AI 数据中心 G 瓦级项目驱动美国电网向 765kV 高压线路升级；国内燃气轮机产业链在海外订单推动下迎来国产化加速。

关键变化与分歧：

1. 算力需求斜率：市场对 AI 算力需求的预判正在被快速验证，且发展斜率超出年初预期，推理算力成为新增长点。
2. 地缘风险扰动：霍尔木兹海峡封锁可能导致亚洲半导体能源成本上升及原材料短缺，短期构成板块扰动，但中长期 AI 趋势确定。

受益方向与风险：

1. 受益方向：ASIC 产业链、国产 GPU/CPU、AIDC 核心卡位公司、特高压电力设备、燃气轮机叶片供应商及二线光模块厂。
2. 核心风险：地缘政治引发的供应链中断、美国电网审批与建设进度不及预期、AI 应用端落地节奏波动。