半导体超级周期：Rubin量产与TPU v8驱动产业链升级

云厂商资本开支加速，AI算力需求持续扩张

2026年二季度，北美科技巨头财报显示收入端普遍加速，待履约订单显著提高收入可见度。亚马逊AWS、微软Intelligent Cloud、谷歌Google Cloud和甲骨文Oracle Cloud合计收入同比增长约43%，环比增长约15%。其中，Google Cloud增速最为突出，同比增幅达82%。四大云厂商未履约订单合计约2.33万亿美元，较上年同期增长约188%，反映出生成式AI、算力租赁及企业云化需求仍处于强劲扩张阶段。

主要云厂商纷纷上调资本开支指引。Alphabet预计全年资本开支为1950亿至2050亿美元，主要用于人工智能基础设施；亚马逊今年资本开支预计将达到2200亿美元，且CEO表示即便投入如此规模仍无法满足全部需求；Meta全年资本开支预计在1300亿至1450亿美元之间，主要用于服务器、数据中心和网络基础设施投资。强劲的订单储备和资本开支计划印证了AI算力硬件具备坚实的需求基础。

Vera Rubin与TPU v8开启硬件新产品周期

NVIDIA Vera Rubin平台已全面进入量产爬坡阶段，预计于2026年第四季度放量。该平台由六款全新芯片构成，包括Rubin GPU、Vera CPU、NVLink 6交换机等。相较于前代GB200 NVL72，Vera Rubin NVL72在推理成本、能效比及训练效率上实现显著提升，每百万Token成本降至前代的十分之一，每兆瓦Token产出量提升高达10倍。这一性能跃升标志着AI工厂从单纯算力堆叠向效率优化迈进。

与此同时，谷歌发布新一代TPU 8t及TPU 8i系列。TPU 8t面向大规模预训练，单Superpod集成9600颗芯片，提供121 ExaFlops算力，并通过Virgo Network重构互联底座，支持近百万芯片级的近线性扩展。TPU 8i则定位Agentic时代推理引擎，配备更大容量HBM及片上SRAM，通过Boardfly拓扑架构大幅降低通信延迟，实现每美元性能提升80%。自研AI芯片正从追求峰值算力转向追求性价比与系统级效率优化。

架构演进驱动PCB与光互联价值量提升

Vera Rubin与Google TPU架构的演进推动AI服务器高阶PCB升级。Vera Rubin NVL72引入PCB中板（Midplane）作为核心信号传输骨架，替代传统机架内铜缆，对PCB的层数、材料、信号完整性及制造精度提出更高要求。Google TPU v8配套交换板及背板层数也进一步提升，最高可达52层。高层数、高密度互连PCB渗透率的提升，带动单机PCB价值量持续提高。

在光互联领域，随着AI集群规模扩大，NPO等集成式光模块进入加速渗透阶段。板载光学、近封装光学和共封装光学解决方案预计在未来几年迎来快速增长，出货容量占比有望突破两位数。光模块从“可插拔”向“嵌入式/共封”发展，成为解决高速互联瓶颈的关键技术路线。

800VDC电源架构重构数据中心配电体系

AI工作负载指数级增长导致单机柜功耗攀升，传统54VDC配电架构面临物理瓶颈。800VDC架构通过提高电压等级，显著减少铜材用量，提升能效并降低总拥有成本。英伟达Kyber机柜级系统将于2027年同步推进800VDC全面量产，施耐德电气、Vertiv、台达电子等基础设施供应商已公布具体产品路线图，配合Rubin Ultra平台推出高压直流供电方案。固态变压器（SST）在800VDC架构中的作用日益凸显，其高转换效率有助于优化能源利用。

液冷从可选项变为必选项，渗透率快速提升

Rubin平台是全球首个实现100%液冷的AI计算平台，机柜内部完全移除散热风扇。随着单机柜功耗从Blackwell时代的120-130千瓦跃升至Rubin时代的190-230千瓦，液冷成为保障系统稳定运行的刚需。预计2026年全球AI数据中心液冷渗透率将达到40%，中国液冷服务器渗透率将提升至37%。冷板式液冷当前占据市场主流，浸没式液冷在极端散热需求场景中渗透率有望逐步提升。头部服务器厂商已在超节点系统中全面落地液冷配置，产业链各环节竞争格局正在分化，具备综合能力的头部厂商优势进一步巩固。