AI算力行业:算力解剖学之价值的迁徙与硬件的α
- 来源:长江证券
- 发布时间:2026/09/13
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AI算力行业:算力解剖学之价值的迁徙与硬件的α.pdf
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...
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。长江证券在《算力解剖学之价值的迁徙与硬件的α》报告中指出,以算力芯片出货为“数量锚”,自下而上测算显示,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,而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。
资本开支结构总览:谁在膨胀,谁在收缩?
报告选择芯片出货量作为测算基准,因为可交付算力最终由芯片数量和型号决定,且受先进制程、封装及HBM等关键产能约束。通过拆分不同GPU/ASIC型号对应的服务器、机柜及集群架构,测算各环节市场规模与价值量占比。结果显示,2025-2028年间,算力芯片价值量占比呈收缩趋势,英伟达方案中算力芯片占比由77.8%降至67.2%,ASIC方案中由61.4%降至39.2%。相反,存储、PCB及液冷成为核心膨胀环节。
具体而言,存储占比提升最为显著。英伟达方案中存储占比由12.1%升至33.2%,其中HBM由7.8%升至20.0%;ASIC方案中存储占比由28.8%升至61.6%,内存与硬盘成为弹性最大的增量环节。这主要源于AI需求拉动存储价格维持高位并持续上行,叠加单机存储容量升级。PCB方面,英伟达/ASIC方案占比分别由1.0%/2.9%提升至2.3%/3.5%,受益于大机柜架构演进及多芯片堆叠带来的高速互连需求。液冷占比则由1.1%/0.9%提升至2.3%/3.4%,随着芯片功耗与机柜密度提升,液冷加速渗透成为标配。
此外,英伟达与ASIC方案存在差异化变化。英伟达大机柜路线抬升了CPU与电源价值量,超节点跨柜光互连带动光模块价值量快速上行;ASIC方案则因依赖横向扩展,铜连接价值量占比由1.1%提升至2.5%,高于英伟达方案的变化幅度。
具体环节测算:关键变量与技术趋势
围绕“量从何来、价由何定”,报告逐一拆解主要硬件环节。在CPU领域,Agentic AI驱动开启量价齐升新周期。Agent工作负载中,规划、工具调用等多步操作落在CPU上,导致CPU耗时占比提升。Arm测算显示,未来AI数据中心每GW功率所需CPU核心数将增长至1.2亿颗,增幅达四倍。同时,Intel表示未来CPU:GPU配比将从1:8逐步提升至1:1。预计2026-2028年服务器柜内CPU市场规模CAGR约75%。
光模块方面,网络带宽增长与架构膨胀推动Scale-up光互连渗透。随着算力规模扩大,非NVIDIA体系在Rubin之后的架构性能差距或拉大,推动超节点设计从“柜内Scale-up”向“跨柜、集群化Scale-up”演进。谷歌Ironwood、华为CloudMatrix等新一代架构显著提升光互连使用强度。技术趋势上,光模块平均每4年左右演进一代,每bit成本和功耗下降一半。CPO(共封装光学)方案相较传统光模块功耗节省3.5倍,博通测算其带来系统级成本节省30%以上。预计2026-2028年光模块市场规模CAGR约160%。
PCB及其上游材料呈现高密度化与高性能化趋势。AI服务器PCB向高多层、HDI及载板一体化演进,mSAP工艺使PCB接近载板制程。CoWoP(Chip-on-Wafer-on-PCB)方案省去IC载板,大幅降低材料与制造成本。上游特种电子布如Low-Dk和Low CTE纤维布因供给壁垒高出现供不应求,预计2026-2028年电子布市场规模CAGR约142%。PCB钻针受益于板材升级导致钻孔寿命下降及分段钻工艺应用,量价齐升,预计市场规模CAGR约164%。
电源与液冷环节同样迎来结构性变化。AIDC服务器单机柜功率远期有望达1000+kW,推动PSU功率密度提升及供电体系向HVDC、SST多元化发展。液冷方面,2026年起NV链条液冷1→10叠加ASIC液冷0→1,海外液冷全面爆发。双相冷板、金刚石散热及盖板微通道等技术迭代有望进一步提升单位价值量。预计2026-2028年电源市场规模CAGR约92%,液冷市场规模CAGR约75%。
竞争格局:迈向多维度竞争,壁垒特征分化
AI算力产业链各环节竞争壁垒呈现多维分化。算力芯片与CPU具备高技术复杂度、高研发投入和高客户依赖属性,生态壁垒与供给壁垒均较强。光模块、PCB、存储、液冷等环节需要供应商深度参与客户架构设计与验证流程,同时受到关键物料、产能及良率爬坡周期约束,具备较强的综合壁垒。
服务器组装正由L6-L10整机制造向L11-L12机柜级交付升级。ODM厂商凭借与北美客户共同迭代及规模交付能力,市场份额从45.1%跃升至59.4%,占据绝对主导地位。头部厂商通过整柜测试、液冷导入及全球交付能力强化客户绑定,形成稳定竞争优势。铜连接器环节绑定北美大厂,共研机柜方案,接口方案差异化大,更换成本高,格局较为集中。
部分上游材料环节更多体现供需格局变化。例如,HVLP铜箔国内厂商有望切入市场,德福科技、铜冠铜箔等企业已在高端产品上取得突破。高频高速树脂国产化趋势明确,东材科技、圣泉集团等企业受益于国产替代机遇。
投资建议
综合成长性、竞争壁垒及估值匹配度,报告推荐排序如下:第一梯队关注光模块、PCB、PCB钻针、电子布、存储,这些环节兼具较高价值量成长、产品升级及较强竞争壁垒或供给约束;第二梯队包括电源、液冷、CPU&算力芯片、铜箔,需求景气明确,但分别受到竞争格局、结构弹性或兑现节奏约束;第三梯队为服务器组装、树脂、铜连接,需求增长明确,但价值量结构弹性相对弱于前两梯队。
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。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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