AI算力行业：算力解剖学之价值的迁徙与硬件的α.pdf
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- 时间：2026/09/13
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AI算力资本开支持续扩张，但总量增长并不等同于各硬件环节同比例受益。本文以算力芯片出货为“数量锚”，自下而上测算AI硬件各环节的市场规模与价值量占比，并从量价驱动、技术趋势及竞争壁垒识别结构性机会。
核心发现：
1. 资本开支结构迁移：测算显示，资本开支正由算力芯片向系统配套迁移。存储、PCB和液冷在英伟达及ASIC两类方案中共同膨胀；英伟达高密度大机柜路线进一步抬升CPU、电源及散热价值量，ASIC低芯片成本与大规模横向扩展则显著增强光互连、内存与硬盘及铜连接需求。
2. 关键环节测算：围绕“量从何来、价由何定”，逐一拆解算力芯片、CPU、服务器组装、光模块、PCB及上游、存储、电源、液冷与铜连接等环节。随着AI系统向高密度机柜和大规模集群演进，硬件竞争正由单点性能升级为算力、互连、存储、供电与散热的系统协同。
3. 竞争格局分化：各环节壁垒呈现多维分化特征。算力芯片与CPU具备强生态与供给壁垒；光模块、PCB、存储、液冷等需深度参与客户设计并受供给约束；服务器组装、铜连接依赖客户协同和规模交付能力。
投资建议：
配置上，重点关注光互连、存储、PCB及上游、液冷、电源与CPU等价值量占比提升的环节，优先筛选兼具生态协同与供给约束共振的方向。推荐排序为：第一梯队：光模块、PCB、PCB钻针、电子布、存储；第二梯队：电源、液冷、CPU&算力芯片、铜箔；第三梯队：服务器组装、树脂、铜连接。具备核心客户共研、关键资源锁定及规模交付能力的头部供应商，更有望承接AI资本开支结构迁移带来的增量价值。
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