北美 AI 硬件一线调研反馈纪要

摘要： 本次会议分享了对北美 AI 硬件供应商的一线调研结果，重点探讨了云厂商的资本开支趋势、AI 网络架构的演进方向（Scale-up 与 Scale-across）、光通信技术路径（CPO/LPO）以及英伟达 LPU 的战略意图。

行业主线：

1. 需求强劲且可见度高：北美头部科技公司对 AI 需求持乐观态度，资本开支预计在 2026-2027 年远高于历史平均水平，部分厂商订单可见度已延伸至 2028 年。
2. 网络架构重心转移：数据中心集群体量提升推动网络架构向 Scale-up 和 Scale-across 转变，这将为网络硬件、光器件及交换机带来爆发性增长。
3. 技术路径演进：CPU 与可插拔方案预计长期共存；LPO 被认为是当前较好的方案并已量产；OCS 与传统以太网交换机互补，主要用于特定长距离或计算节点场景。

关键变化与分歧：

1. 供应链瓶颈转移：制约因素已从 GPU 供给转向内存短期短缺、电力站点建设及液冷系统。
2. LPU 的结构性作用：英伟达引入 LPU 是为了通过低延时确定性执行架构补齐 GPU 在推理应用中的短板，未来可能实现 GPU 与 LPU 的共封装。
3. 市场预期分歧：市场对 Scale-up/across 的量化界定尚不明确，但实际成长潜力可能超过预期。

受益方向与风险：

1. 受益方向：800G/1.6T 光模块放量厂商、光芯片涨价环节、AI 定制化芯片（如 Google TPU 供应链）、Scale-across 需求受益公司及先进封装/测试厂商。
2. 核心风险：高功率激光器等核心零部件产能紧缺、技术路径落地节奏低于预期、资本开支波动。