计算机行业专题研究报告：算力的强结构主线.pdf

全球AI算力基础设施建设正进入结构性升级新阶段，NVIDIA从GB300到Vera Rubin及Rubin Ultra的代际演进，推动了单机柜价值量中PCB、电源和光互联占比的显著提升。本报告深入剖析了算力硬件由“单芯片算力”向“全系统互联带宽”竞争转变的行业逻辑，指出即使云厂商资本开支增速趋缓，上述细分领域仍可依靠单位机柜价值量和CapEx占比提升获得独立成长斜率。

PCB：机架级互联骨架的量价齐升

报告指出，PCB角色已从芯片承载平台升格为承担高速互联、供电、散热和结构集成的系统级组件。Vera Rubin NVL72引入PCB中板，减少传统线缆，连接复杂度前移至板级。据测算，VR200单机柜PCB价值量较GB300增长约233%，主要得益于层数增加（部分达78层）、材料升级（M9、PTFE混压）及新工艺导入（mSAP、CoWoP）。2026年8月台股龙头厂商营收同比大幅增长，验证了高端AI PCB供需偏紧及“产能为王”的逻辑。

电源：缺电Beta与架构升级Alpha

面对北美电力需求加速及数据中心用电占比攀升至6.7%-12%的预期，电力约束成为算力建设的行业Beta。NVIDIA推动AIDC由传统415/480VAC向800VDC演进，旨在提高端到端供电效率。800VDC架构可减少转换级数与铜耗，支持100kW至1MW以上机柜。价值增量将从服务器电源模块扩展至电源柜、母线、DC/DC、功率器件、电容及机架级储能。其中，Vera Rubin引入的智能功率平滑技术和大幅增加的机架级储能，凸显了动态功率管理的重要性。

光互联：Scale-up与Scale-out共振

随着Scale-up计算域从单柜72颗GPU扩展至Rubin Ultra的多柜576颗GPU，数据搬运增速快于GPU数量增长。近端连接仍以铜为主，但跨柜Scale-up推动光连接向计算域内部渗透，形成“板内PCB、柜内铜、柜间光”的结构。光模块速率向1.6T及以上演进，带动硅光引擎、激光器及测试设备需求。报告特别提到，国产测试设备厂商联讯仪器在1.6T光模块测试领域实现量产供货且业绩爆发，标志着国产替代进入兑现期。

总体而言，报告认为算力产业链的投资主线应从总量扩张转向结构升级，重点关注具备高端产能、技术壁垒及客户认证优势的PCB、电源及光互联龙头企业。