1、海外算力产业发展态势·海外云厂商资本开支趋势：三家机构对海外云厂商的资本开支预期如下：1）摩根士丹利预计2026年四家头部云厂商总资本开支为7950亿美元，2027年为1.4万亿美元；2）美国银行预计2026年资本开支为7150亿美元，2027年为1.6万亿美元；3）高盛更新的2026-2031财年资本开支预期总计7.6万亿美元，其中2026年、2027年分别为7700亿美元、1.64万亿美元。增速方面，2024年海外云厂商资本开支较2023年轻微上涨，2025年较2024年增速为30%-40%，2026年较2025年增速70%以上，2027年较2026年增速100%以上。当前海外资本开支处于高位扩张状态，需求端无明显拐点，2027年之后的行业展望争议较大。海外头部芯片厂商经营情况：头部及第二梯队芯片厂商整体经营环境向好，核心厂商情况如下：1） 英伟达2026财年（对应自然年2025年）毛利率70%以上，净利率55%以上，在手订单规模超1万亿美元，包含2025年未交付订单及2027年提前下达的订单，而2025年全球半导体销售额仅约8000亿美元，在手订单规模已超过全球半导体年度销售体量；2026自然年（对应英伟达2027财年）营收较2025年翻倍，净利率维持55%以上。2） AMD的GPU是英伟达的有效补充，暂不具备替代能力，客户包括Meta、Open AI等，主要用于成本端优化，后续将在大客户侧持续放量；CPU业务在与英特尔的竞争中持续抢夺市场份额，GPU、CPU两块业务未来两年均将处于持续放量状态，业绩弹性充足。·海外算力产业链环节机遇：算力产业链多个环节均存在明确发展机遇：1） 存储环节：传统存储为周期性行业，AI下游需求带动下HBM供给存在瓶颈，供需缺口下相关环节具备量价齐升属性，相关公司营收、利润弹性较高，后续CPU等环节也有望在供需缺口支撑下迎来发展机遇。2） 配套硬件环节：单卡功耗从H系列的700W左右升至B系列的1200W左右，整机功耗从H时代单机柜十几千瓦升至B卡时代单机柜100千瓦以上，风冷散热已无法满足需求，液冷渗透率将随B卡渗透大幅提升；供电端传统50V电源无法适配，将向800V电源切换。3） 产业趋势演进带来的结构性机遇：AI产业趋势从训练转向推理，后续将逐步向端侧应用演进，CPU/GPU配比从原来的1:8逐步降至1:4、1:2，未来随着端侧AI时代到来将演进至1:1，CPU核数需求、颗数需求均将持续提升，国内相关厂商如海光信息的CPU业务逻辑将迎来重估。2、国产AI芯片行业投资逻辑·芯片性能与迭代路径：目前国产AI芯片性能分为多个梯队，第一梯队包括S腾、寒武纪、海光等厂商，旗下核心芯片性能可达A700的80%左右；核心竞争者的芯片性能为A700的50%-80%；入门级芯片单卡性能稍弱，但经集群优化后整体表现可观，核心推荐第一梯队厂商。以S腾系列为例，去年推出的910C是主力产品，单精度算力约800T，互联带宽约800GB/s，搭载升思生态，暂未与CUDA完全对齐。2026年上半年推出的950PR芯片，单精度算力有所提升，LP8算力约1P、LP4算力约2P，实测互联带宽达1.2T，采用自研HIBL架构显存，相当于HBM2E水平，生态进一步完善，支持CUDA一键迁移，更适配推理端应用。2026年下半年预计推出DT芯片，纸面算力与950PR差异不大，但互联带宽提升至2T/s，优于NV Link5.0的1.8T/s，搭载第二代HIGQ CM显存，生态进一步优化，整体性能达到H200水平，可满足国内大部分推理及部分基础模型训练需求，其组成超节点后在基础模型训练领域的突破值得期待。未来产品迭代方面，2027年将推出9960芯片对标Blackwell系列，2028年推出970芯片对标Rubin系列，显存规格、互联带宽与海外产品差距极小，仅单卡算力稍弱，可通过超节点方式弥补不足。整体来看，预计2027年年中推理端需求可基本得到解决，2027年Q3/Q4训练端将取得突破，下半年随着DT及其他厂商同等级芯片推出，国产AI芯片性能将基本满足国内推理及基础模型训练需求。3、芯片供需格局分析供需缺口是推荐国产AI芯片的核心逻辑，芯片采用边际定价模式，相关厂商只要能拿到先进制程产能就有对应需求，营收及利润弹性充足。供应端来看，2026年中芯国际单月总产能约3.5万片，有效产能1万片以上，良率30%+，全年总供应约240-260万颗；宏力立可提供十几万到二十万颗产能，2026年国内AI芯片总供应量约为240-260万颗。需求端测算，国内大型CSP厂商、运营商、ICG公司及政府端2025年总资本开支保守预计约2000亿美元，折合人民币1.4-1.5万亿，其中AI资本开支占比约50%，规模达7000-8000亿；AI芯片资本开支占AI总资本开支的40%-50%，2025年国内AI芯片资本开支达3000亿以上，按单颗先进制程芯片7万人民币计算，对应需求约450万颗，供需缺口约200万颗。当前需求测算偏保守，互联网、政府、运营商端均有加大资本开支的趋势，需求规模将快速提升；而供应端按年翻倍的增速测算，供需缺口预计2028年前难以闭合，缺口持续存在将为相关厂商带来发展机会。·出货量与下游需求：出货量层面，2026年华为S腾是行业最强主线，总出货量预计达130万颗，其中910B约25万颗、910C约40万颗、950预计45万颗以上，后续仍有加单可能。寒武纪2026年出货量预期为50-60万颗，海光出货量30万颗以上，核心产品为深算三号系列。互联网厂商自研AI芯片出货量约40-50万颗，其中拼多多PPU系列810E出货约30-40万颗、M890出货约10万颗以上；昆LUN芯订单约30万颗，可确认营收的规模约20万颗以上。初创芯片公司（包括摩尔、木兮、必认、天数等）2026年总出货量约100万颗，其中主力卡占比约50%，2027年上述公司营收弹性将十分突出。下游资本开支方面，三家头部CSP厂商公开资本开支预期分别为2000亿左右、1200亿左右、3800亿，后续均有进一步提升的趋势。整体来看，国产AI芯片的核心投资逻辑为供需缺口持续存在+产品迭代速度迅猛+资本开支加速提升，三大因素共同支撑国产AI芯片行业在很长一段时间内都将处于良好的发展机遇期。4、AI超节点行业投资逻辑·超节点产品架构演进：英伟达超节点产品按代际持续迭代，去年上半年推出GP200 OVL72机器，下半年主力推GP300 OVL72机器。以GP300 OVL72为例，其采用NV Link交换机连接，共18个计算托盘，每个托盘配备4颗B300 GPU、2颗Grace CPU，整体GPU总量达72颗、CPU总量达36颗，CPU/GPU配比为1:2；NV Link为双向连接，速度约1.8T，单向速度约900GB每秒，对外连接主要依托IB网络、以太网支撑，速度约800GB每秒。今年英伟达推出Rubini系列NVL144机器，CPU/GPU配比调整为1:4，核心原因是Varro CPU性能较GP300搭载的Grace CPU有大幅提升，CPU配置数量相应减少。国内代表性超节点产品包括曙光SGO S640超节点机器、升腾384机器。·市场规模与BOM结构：全球及国内AI服务器市场规模保持高速增长：2025年全球AI服务器产业价值占整个服务器产业价值的70%以上；2026年国内AI服务器规模预计达4000多亿人民币，占全球比重约20%以上，浪潮销售额及出货台数均稳居第一。超节点单价随代际升级持续提升：去年上半年主力出货的GP200 NO72单价约300多万美元，折合人民币2000多万；下半年GP300开始出货，单价约400万美元；今年Rubini 200 NO72单价约800万美元，折合人民币5000-6000万，同期华为超节点单价约3000-4000万人民币。BOM结构呈现分化变动趋势：HBM在BOM中的占比从此前不足10%提升至20%以上；网络芯片、30兆电源、PCB等部件占BOM比重无明显提升甚至下降；GPU卡数及单卡价值虽有上升，但占整机BOM的比例反而呈下降趋势。相关环节投资机遇明确：液冷渗透率逐步提升，电源向800V方向渗透；整柜增值价值持续提升，整机厂商在整柜测试、系统调优、交期管理方面的门槛持续提高。·竞争格局与标的预期：海内外超节点渗透率存在代际差，国内增长空间充足：国内超节点技术落后海外约1年，2026年海外超节点渗透率从去年的20%左右提升至40%以上，国内渗透率从去年的个位数提升至20%；2026年国内超节点规模乐观预期约1000亿人民币，2028年预计达3000多亿人民币，2026-2028年复合增速在50%以上，匹配中国智算40%左右的增速。国内超节点市场呈现多厂商竞争格局：华勤今年超节点收入预计突破100亿，下半年开始批量交货，市场份额占10%以上；华为超节点份额预计占30%-50%，Q2已出货大几百台，对应收入规模约百亿，出货主要通过渠道商分配，运营商集采中河南昆仑（超聚变）、武汉长江、四川华鲲等均能分到20%左右的份额；浪潮依托传统AI服务器高市占率，预计超节点市场份额占30%；新华三、联想、曙光等也将分得部分业务体量。重点标的浪潮信息业绩预期明确：2026年上半年利润26亿，下半年单个季度营收预计达400多亿，净利率约2.5%，不含存储单季度利润12亿以上，全年利润预计50亿以上，按40倍PE测算，市值预期约2000亿。5、国产AI算力租赁行业投资逻辑·算力租赁商业模式迭代：此前国产AI芯片算租多采用传统裸金属租赁模式，按每卡时计价，利润驱动核心依赖规模扩张，做大规模形成规模效应吸引客户租赁、提升设备利用率；该模式成本端偏重，需举债备货且具备专门显卡采购渠道，整体毛利率偏低，与传统IDC接近，属重资产运营模式。当前行业逐步向通工厂模式转型，收入按token调用量×单价×分成比例在通路厂与模型厂之间结算，利润驱动核心为优化每瓦token吞吐量以提升经营效率；部分国产AI芯片赛道项目由政府持有硬资产，运营方通过算力调优、对接下游客户的轻资产模式参与分成，参考海外代工厂运营经验，该模式毛利率显著高于传统算租模式，更适配国产AI芯片推广应用。·国产AI芯片支撑能力：当前国产AI芯片基础性能已实现大幅提升，其中海光深算三单卡算力可对标A100产品，深算三B双代版本可对标A系列显卡，下一代产品预计实现浮点数性能、互连带宽明显提升，整体性能可对标B系列芯片。国产AI芯片已从“可用”阶段转向“好用”阶段，为国产AI芯片算租模式落地推广提供扎实硬件基础支撑。·算力租赁市场空间测算：基于国产AI芯片的算租行业增长弹性较大，核心逻辑为国产AI芯片的规模化应用，具体市场空间测算及行业催化如下1） 测算基础数据：今年3-4月国内单日token消耗量达140万亿，预计年底单日消耗量攀升至500-1000万亿，全年平均单日token消耗量约300万亿，对应全年token总消耗量约10万万亿。2）不同价格假设下的市场规模：按中位价格每百万token2.5美元测算，对应整体市场规模约2000多亿美元；若相关厂商能拿到5%的市场份额，对应收入规模约140亿美元，换算为人民币约千亿元级别；以中国曙光为例，其去年营收为150亿元、利润为22亿元，该增量可带来营收7-10倍的提升。若后续token价格降至当前中位价格的十分之一，即每百万token0.28美元，对应整体市场规模仍可达2万亿美元，换算为人民币约15万亿元，行业增长空间充足。3） 行业核心观察催化：后续需要重点跟踪三类催化信号，分别是中国曙光郑州曙光卡集群、曙光万千的后续利用率情况，国模与国芯的适配进展，以及政务端、运营商端在国产AI算力领域的投资落地情况，上述事项落地均将对板块形成正向支撑。
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