2026年电子行业AI泡沫系列研究之电子行业篇：AI硬件的理性泡沫与星辰大海

当前 AI 发展阶段与互联网泡沫时期不同

（一）当前 AI 产业发展阶段与互联网泡沫时期不同

1.回顾 2000s 互 联网泡沫

1990s 互联网技术兴起是一次重大的技术革命，从根本上重构了人类的信息传播方式、生产协 作模式和社会运转逻辑。与之对应，互联网产业投资也形成了科技产业投资历史上一轮巨大的泡沫。 1995 年-2000 年互联网泡沫逐步形成，其中 1998 年-2000 年为泡沫鼎盛时期；2000 年-2003 年互 联网泡沫破裂。以纳斯达克指数作为衡量指标，指数从 1995 年的 1000 点左右涨到 2000 年顶峰 5049 点，5 年翻 5 倍；随后泡沫破裂，到 2003 年最低跌到 1866 点，跌幅达 63%。纳斯达克指数 市盈率从 1995 年初约 10×飙升至 2000 年顶峰时期的 175×左右，2003 年跌回 20×左右。

回顾上一轮互联网泡沫时期，我们认为有几个特点： 第一， 泡沫发生在技术广泛普及、商业模式形成，产业加速发展的阶段。1993 年图形浏览器 Mosaic 出现后被广泛普及，使互联网真正走入大众；1995 年 Amazon、eBay 等成 立，互联网商业模式出现，后激发了众多互联网创业公司成立以及风险投资涌入，互 联网产业加速发展，泡沫随之产生。 第二， 互联网自身的商业 模式容易 导致泡沫产生。轻资产、0 边际成本的商业模式导致互联网 企业初期成长性极强，但后期容易因技术迭代或商业竞争等因素被颠覆。互联网企业 通常是先获取规模、后实现利润的非线性发展路径，对其的投资也存在迅速布局比合 理估值更重要的特点。例如，1994 年底成立的 Netscape 公司，其推出的 Netscape Navigator（网景）浏览器凭借着比 Mosaic 更好的用户体验，1.0 版本很快获得了 600 万份下载量，到 1996 年网景浏览器达到 4500 万份下载量、80%市占率；在风险资本 助推下，1995 年 8 月 Netscape 公司就实现了上市，上市当天股价最高涨幅 4 倍，公 司成立不到两年即拥有 21 亿美元市值。但是 1995 年 8 月微软推出了 IE 浏览器，采 用与 Windows 捆绑并且永久免费的策略，凭借微软在 PC 操作系统拥有 70-90%市占 率的绝对优势，IE 浏览器逐步取代网景浏览器成为行业第一，1998 年 Netscape 公司 即陷入经营困境被美国在线公司收购。又如，在 Amazon、eBay 成立之后，互联网变 现模式更加清晰，一系列以互联网作为唯一或核心运营渠道的“Dot-com”类型的公 司出现，在其业务运营尚未被验证的情况下即获风险资本助推上市获得高估值，但最 终商业模式并未跑通，形成大量泡沫。 第三， 宽松的货币环境加速了互联 网泡沫进程。1998 亚洲金融危机爆发，以及 LTCM（美国 长期资本管理公司）的破产，促使美联储于 1998 年 9 月首次降息，此后在 10 月和 11 月连续两次降息，联邦基金目标利率由 5.5%降至 4.75%，宽松的货币环境加速了互联 网泡沫进程。与此同时，风险投益日益活跃，据统计，2000 年泡沫顶峰时期美国信息 技术产业风险投资额达到 1078 亿美元，较 1997 年增长了 6 倍。此外，考虑大量互联 网企业前期投入大、有形资产少但成长性强，1997 年纳斯达克调整了上市指标，在之 前单一的“资产类”指标基础上，新增了 “市值”、“总资产+总收入”等多套财务标 准组合指标，使企业即便未满足传统的资产或净利润要求，只要市值达标，或总资产 与总收入达到相应标准，也能申请上市。由此形成了一系列诸如 Webvan、Pets.com 等一些激进的互联网企业上市后不久即破产的泡沫案例。 第四， 泡 沫 加 速 了互 联 网 基础 设 施建 设 ， 为 产业 下 一 阶段 的 大发 展 奠 定 了基 础 。其中包括， 光纤网络铺设规模爆发式增长，1999-2000 年左右电信行业年度资本支出达约 1200 亿 美元，这波投资最终促成美国境内约 8000 万英里的光纤电缆铺设，常规需要约 15 年 的建设时间因泡沫时期资本狂欢缩短为 5 年；泡沫时期建成了大量数据中心等托管设 施，虽然不少托管商因泡沫破裂而破产，但这些沉淀下来的设施，后续以极低的价格 对外提供服务，降低了后续互联网企业的运营成本；光纤网络和数据中心的大规模建 设，带动了网络设备需求的激增，推动相关硬件企业加速扩张与技术迭代，虽然泡沫 破裂后相关企业订单大幅萎缩，但这一时期设备产业的扩张和技术积累，为后续网络 设备的国产化、低成本化奠定了基础，也提升了互联网基础设施的整体技术水平；2000s 互联网泡沫的热度还蔓延到无线领域，欧洲电信公司为抢占移动互联网先机，在 3G 移 动网络的无线频谱许可证和网络基础设施上投入巨额资金，使无线互联网基础设施布 局提前启动。此外，一些成立于互联网泡沫时期公司诸如 Google、Amazon 也成功穿 越泡沫，成为互联网产业下一轮发展的领头羊，也是本轮 AI 技术发展的主要推动者。

2.当前 AI 产业所处阶段

纵观科技产业发展历史，深度学习技术无疑也是一次重大的技术革命，它让机器具备了“从数 据中学习”的能力，这是人类科技史上首次实现非生物系统的“自主学习与进化”。人工智能（AI） 的发展将是一次生产力革命——它提升了人类处理复杂信息的效率，重构了产业分工，甚至改变了 人类与技术的交互方式。在产业层面，AI 将重构全球科技竞争格局，催生新的经济增长引擎。 我们认为 2012-2019 年是深度学习技术积淀期。2020 年 OpenAI 发布 GPT-3 在技术上具有突 破性意义：验证了大模型的 scaling law，确立了大模型“规模驱动”的发展路径；降低了 NLP 技 术应用门槛，极大推动了 NLP 技术在各行业的普及应用。2022 年是 AI 技术走入 大众的元年， ChatGPT 正式上线，上线 2 个月活跃用户突破 1 亿，成为史上增长最快的消费级应用；我们认为这 与 1993 年第一个广泛使用的图形浏览器 Mosaic 出现，使互联网走入大众高度类似。2023-2025 年 美国、中国等大模型技术均有重要进展，但是目前 AI 大规模变现的商业模式尚未形成，产业发展尚 未来到类似于 1995 年“商业互联网”出现时的“商业 AI”时刻。

2024 年开始，市场开始对 AI 的投资回报质疑，产生“AI 泡沫”的担忧；2025 年 10 月英伟达、 AMD、Open AI、甲骨文之间的“循环融资”事件使市场对“AI 泡沫”的担忧达到峰值。从 ROI 的 角度来看，目前 AI 处于基础设施投资建设阶段，回报主要体现在 2B 部分领域的成本下降、效率提 升，在 2C 领域能够产生大规模盈利的杀手级应用尚未形成。整体的 ROI 尚无精准的统计数据，定 性而言仍处于早期投资阶段。从融资来源看，与上一轮互联网泡沫时期产业从“0-1”、资金主要来 自于业外不同，目前 AI 基础建设的资金主要来自于产业大型云厂商的投资。从云 厂商的财务风险 角度看，目前确实 来到一个关 键节点：从整体情况来看，统计全球八大 CSPs（亚马逊、谷歌、微软、 Meta、甲骨文、腾讯、阿里巴巴、百度）最新财年度的经营活动净现金流合计约 5500 亿元；根据 Trendforce 的预测，2026 年全球八大 CSPs 的资本支出总额将达 6020 亿美元（YoY+40%），超 过 CSPs 原有业务的造血上限，这意味着 AI 投资如果继续加码就开始需要借助外部融资，以及对AI 投资产生回报的需求迫切性提升。从各厂商情况来看，部分厂商已暴露财务风险：甲骨文公司在 2025 财年资本支出超过了其经营活动净现金流，1H26 财报期资本支出超出经营性净现金流约 1 倍， 85%的高资产负债率使标普将甲骨文公司评级确认为“BBB”评级，展望为负面；亚马逊公司在 2025 年前三季的财报期资本开支已略超出公司经营性净现金流；谷歌、微软、Meta 各自的资本开支仍然 在经营性净现金流可覆盖范围之内；中国云厂商的资本开支仍有追赶提升空间，但部分企业的经营 性现金流受原有业务拖累。

因此现阶段对于“AI 泡沫”的担忧并非毫无道理。但是我们仍然认为即使局部有泡沫也在比较 温和的阶段，现在与 2000s 互联网泡沫时期仍不可比。具体而言，有几个不同：第 一，推动产业发 展的企业主体不同。互联网企业普遍是轻资产模式，“0-1”创业型公司为主；而 AI 大模型发展遵 循 scaling law，前期需要大量资金投入预训练、建设基础设施，因此本轮技术及产业发展主要由科 技巨头企业推动，对于技术和产业发展的判断相对理性。截止目前，AI 基础建设资金投入主要来自 于 CSP 大厂自身经营产生的现金流，尚未超出，风险可控。第二，AI 商业 化尚未全 面到来。目前 AI 应用更多体现在 2B 领域的成本下降、效率提升，AI 在 2C 领域能够产生大规模盈利的杀手级应 用尚未形成。参照 2000s 互联网泡沫经验，真正的泡沫期产生在商业模式出现之后。第 三，即使 AI 投 资 有 泡沫， 目 前 对 股 票 市 场 的 传 导 有 限 。 截 止 2025/12/12 ， CSP 大 厂 方 面 ， 美 股 Amazon/Google/Microsoft/Meta 的 P/E-TTM 分别是 32/30/34/28 倍，港股阿里巴巴/腾讯/百度 的 P/E-TTM 分别是 21/23/38 倍，估值水平大致处于过去 5 年的历史中枢位置，意味着目前的估值 水平主要还是对 CSP 原有业务的估值。硬件厂商方面，例如美股 Nvidia 的 PE-TTM 在 44 倍，市 盈率水平与其业绩增速预期相匹配。因此目前股票市场的估值有业绩支撑，这与 2000s 互联网泡沫 时期，尚未有盈利甚至商业模式尚未成熟即上市的公司比比皆是的情况不同。第四，全球货币 环境 宽松 期尚 未全 面到来。目前美国联邦基金目标利率仍处在相对高位（3.75%），未来进一步下降可 能会刺激泡沫产生。

（二）硬件产业链：中场时刻，核心矛盾转向

在当前的 AI 热潮中，硬件产业链并非被动参与者，而是扮演着以下几个关键且矛盾的角色： 1）AI 硬件既是 AI 模型跃 迁的驱动引擎，也 是技术瓶 颈：大模型质的飞跃，并非仅仅源于算 法优化、数据规模和质量的飞跃，也源于是算力规模的指数级增长。每一次模型能力的提升，都建 立在更强大的芯片、更高速的存储和更先进的封装技术之上。然而，先进制程接近物理极限，摩尔 定律放缓、HBM 存储器成本较高、先进封装产能紧缺，共同构成了暂时难以大规模突破的物理天花 板。

2）AI 硬件既是资本开支的主要承载者之一，也是供给瓶颈：科技巨头押注 AI，其战略直接体 现为海量的硬件投资。IDC 数据显示，2024-2028 年期间，全球人工智能 IT 总投资规模将从 3158 亿美元增长至 8159 亿美元，CAGR 为 26.8%，我国的人工智能总投资规模也将在 2028 年突破 1000 亿美元。然而，无论是先进制程的 GPU 芯片、HBM 存储器、还是 CoWoS 封装产线，其产能爬坡、 工厂建设、良率提升所需时间均以年为单位。因此，科技巨头们只能争夺目前有限的产能，从而推 高了相关公司估值。

3）AI 硬件既是产能规划的超 前赌注，也是战略竞赛：当前，以 2nm 等先进制程节点为代表的 晶圆厂建设，呈现出投资额巨大、规划超前、全球竞赛白热化的特征。根据 SEMI 数据，7nm 及以 下的先进工艺产能将在 2024-2028 年间，从每月 85 万片晶圆增长至每月 140 万片晶圆，CAGR 为 14%。目前，一座先进制程的现代化晶圆厂建设成本高企，可能达到 100-200 亿美元甚至更多。尽管存在泡沫化风险，但保障长期、稳定的产能供给是产业健康发展的底层要求，晶圆厂的扩张在客 观上也扮演着为产业未来铺路的基石角色。

目前 AI 市场的核心矛盾正在从技术是否可行转向投资能否获得回报，对于硬件产业链也从技 术投入的狂热期转换为了商业回报验证的冷静期。同时，产业链里不同的角色面临的“泡沫”大小 也不尽相同。 从需求端的角度看，AI 的真实需求是存在的，但是被资本热潮和防御性投资裹挟放大。Gemini APP 月活用户已增长至 6.5 亿，每分钟要处理的 Token 数更是达到 70 亿，表明 AI 工具已被个人 和企业用户逐步接受并高频使用，这是需求最坚实的证据。但是云厂商的巨额投资也是该需求的放 大器。根据 Trendforce 预计，2025 年八大 CSPs 资本开支将达 4306 亿美元，资本开支中或也包 括科技巨头因害怕落后而做出的部分防御性投资。

在狂热基础设施建设步入中后期的时候，商业价值需要被证明。然而，目前 AI 产业链的利润分 配呈现不甚合理的“倒金字塔”结构。虽然这是技术驱动的产业爆发初期的必然性，但是随着行业 进入冷静期，利润的重新分配和产业的再平衡或成新趋势。 英伟达、台积电等芯片设计和制造公司作为 AI 产业链核心要素的垄断企业，享有丰厚的利润。 其区别在于，英伟达主要为轻资产运营模式，台积电为重资产运营模式。云服务厂商位于产业链的 中间环节，虽然有中等的利润水平，但是需要承担数据中心建设等重资产的整合和运营，资本开支较大也是最大的风险承担方。然而，Open AI 等模型厂商暂时无法将较高的算力使用成本转化为收 入，盈利能力承压。

从业绩表现来看，从 2024 财年开始，英伟达的营业收入同比高速增长，毛利率和净利率水平更 是显著提高。2022 财年至 2025 财年期间，其营业收入从 269.74 亿美元增长至了 1304.97 亿美元， 毛利率和净利率也分别从 56.93%和 16.19%增长至了 74.99%和 55.85%。 2026 财年第三季度，英伟达的业绩表现依然耀眼，但是其毛利率和净利率的轻微变化依旧引发 了公司的定价权和长期盈利能力是否稳定的市场猜想。同时，由于产业链利润分配较为不均衡的问 题，云服务厂商开始尝试自研芯片，谷歌的 TPU 就为云服务厂商和模型厂商提供了第二选择，对产 业链的利润分配结构带来了冲击。市场情绪和市场竞争结构的转变同样意味着行业进入了计算投资 回报的冷静期。

台积电同样是利润率水平较高的企业，但是区别于英伟达受益于 AI 需求产生的营业收入和利 润水平的显著增长，台积电的营业收入的增长相对稳健，盈利能力稳中有升。其区别在于：1）台积 电属于重资产运营模式，高壁垒的投入是公司的护城河之一。2）台积电的客户更加多元化，不仅包 括英伟达，也包括 AMD、苹果等厂商。因此，上游竞争格局的变迁不影响台积电业绩表现。3）台 积电的产品具有几乎不可替代性，在先进制程生产制造环节，其竞争者不仅受限于技术水平，也受 限于资本开支和产能建设速度，短期内难以逾越台积电作为供应链关键环节的地位。

AI 硬件产业链当前的繁荣建立在应用终将获利的预期之上。因此，除 AI 硬件产业链内部处于 矛盾转向的中场时刻外，AI 应用端会对产业链带来的系统性冲击也不容小觑。如果 AI 应用端无法 实现商业化，那么其影响的传递路径或将会是云厂商收缩开支、芯片订单取消或延迟、晶圆厂产能 过剩导致价格下跌、进而影响半导体设备和材料供应商的订单进度，这种影响的深度和广度将超越 一般的行业周期调整。

总的来说，目前 AI 硬件产业链呈现典型的矛盾状态，需求预期虽然真实存在但是被一定程度 上放大，而 AI 硬件需要按既定的客观规律扩张。短期内芯片供给在追赶爆炸性的需求预期，但是硬 件的建设周期长于 AI 应用和商业模式的验证周期。因此，AI 硬件泡沫已经进入中场时刻。 同时，由于产业链整体的利润分配情况不甚合理，竞争格局产生变迁，顶层高毛利公司的定价 权面临挑战。AI 泡沫时期的矛盾也从投资能不能突破能力上限转变为投资能带来多少商业回报。但 是，顶层不同的产业环节也面临不同的处境，轻资产、客户集中的芯片设计公司可能面临更大的挑 战，而重资产、客户结构多元的制造公司具有更强的韧性。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）