今年AI算力行情启动的核心因素是什么？在AI的板块里面需要关注哪些细分领域会更加具备长期价值？

从今年以来全球范围内的AI催化是比较明显的，它的发展也迎来了一波加速。不管是国内还是北美，我们都看到了今年整个AI的发展速度应该是比较快的。但其中比较主要的支撑，一个是前两年的技术积累，另一个就是最近的算力紧缺的程度可能有一定的缓解，尤其是今年英伟达的Blackwell卡处在了加速放量的时期里面。

从软件端去看，不管是海外像谷歌Gemini 3 Pro、GPT-5这样的模型都在陆续发布，国内一些头部互联网厂商也在持续更新他们的模型，且这些模型在性能，比如各类榜单成绩上正以肉眼可见的速度快速提升。在这个过程中，部分模型在性能提升的同时，成本还在持续下降，而这种性价比的提升主要源于算力底层硬件在成本端的改善。

从A股的算力链厂商的业绩去看，他们今年的业绩成长也是比较明显的，尤其是在Q2的时候。为什么A股的这些算力厂商业绩能有如此显著的涨幅呢？今年Q2部分核心光模块或者PCB企业的业绩同比增速达到百分之大几十甚至一两百，这印证了该领域景气度极高的情况。

业绩之所以能实现如此大规模的快速放量，最主要的原因还是底层计算芯片的放量在加速。今年英伟达的Blackwell芯片正在加速爬坡，这款芯片虽于去年上半年发布，但去年下半年受量产技术难题影响未能放量，直到今年Q1良率等问题才逐步得到解决。

因此可以看到，今年5月份左右，英伟达GB200的超大规模客户每周就要部署1000台设备，而每台设备包含72张卡，相当于一周内在这些超大规模云客户中就要卖出7万多张卡。这也意味着，与这些卡组成较大集群相关的配件，比如光模块、PCB的需求量会快速释放。同时，受技术架构更迭影响，这些配件的价格也有明显提升——Blackwell配套的光模块至少需要800G以上，而上一代Hopper芯片配套的光模块主要还是400G。因此，这种架构的技术升级也使得这些配件的价格有了明显提升。相关厂商的份额和竞争格局相对稳定，所以在市场规模快速增长的过程中，相关厂商的业绩也会迎来快速增长。

哪些细分领域具有长期价值呢？从整体算力产业链来看，尤其是在A股的海外算力产业链中，目前业绩增长较快、利润已释放且未来利润增长确定性较高的环节，主要是光模块、PCB以及服务器这三个环节。

以PCB为例，从英伟达的Hopper芯片到Blackwell芯片，再到下一代Rubin、下下代Feynman架构，技术迭代持续推进。在这一过程中，若芯片算力实现明显增长，就会对PCB传输提出更高要求，其使用量也会大幅提升（比如后续正交背板的相关预期），因此PCB领域的景气度确实较高。

第二个是光模块，这一领域我们后面还会进一步分析，总体来看，其目前正处于量价快速增长且确定性较强的上升周期中。

第三个是服务器的ODM领域，这一板块的增长主要源于机柜正变得越来越复杂。随着机柜复杂度提升，其内部卡的数量从8张增加到了72张，后续还可能推出144卡、576卡的大型机柜。这类机柜推出后，由于内部卡数量增多，功耗也会相应增大，对内部布局的考量也会更多，因此对服务器厂商的技术要求正在逐步提高。而一旦技术要求提升，相关服务器厂商的利润率也可能会有明显增长。所以我们可以看到，这三个环节确实处于业绩增长确定性较强的上升通道中。

展望明后年，一些新的需求可能会迎来腾飞，比如液冷板块、电子布板块等，这些新的机会也值得大家关注。这是我们的第一个大方向。

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