研报库

【核心观点】 全球算力服务需求旺盛，价格持续上涨，英伟达算力卡租赁价格维持高位，交付周期延长。算力商业模式从卡时租赁向Token分成升级，Token分成模式加速成型，算租厂商商业逻辑升级。国内算力黄金时期仍在持续，供需共振向上，重申国内算力机会。 【关键要点】 • 全球算力服务价格持续上涨，英伟达B200租赁价较2025年6月上涨约7%，B300涨幅超50%，交付周期延长至2027年。 • 算力商业模式升级，从卡时租赁向Token分成转变，Token分成模式加速成型。 • 国内算力黄金时期，GPU国产芯片适配提速，寒武纪授信120亿元，国内大厂加码采购国产AI芯片，CPU需求量提升，推理时代开启。 【风险提示】 ⚠ 行业竞争加剧的风险 ⚠ 技术研发进度不及预期的风险 ⚠ 特定行业下游资本开支周期性波动的风险

【核心观点】 报告核心观点强调AI PCB行业上游材料（如覆铜板、铜箔）因供需紧张和原材料成本上升而持续涨价，中游板厂则因承接AI算力需求将于2026年第三季度迎来业绩拐点。PCB行业正经历半导体化升级，价值量、工艺难度和产能壁垒显著提升，产业链整体高景气度延续。建议优先关注上游材料弹性及中游板厂业绩兑现窗口。 【关键要点】 • 上游材料供给弹性最小，涨价确定性高，如覆铜板、铜箔、玻纤布等主材持续提价。 • 中游板厂依托中国大陆算力PCB产能优势，预计2026年第三季度迎来业绩拐点，三季度为传统旺季叠加AI需求释放。 • PCB半导体化特征驱动产业链升级，高端产能与技术壁垒抬升，头部企业份额与估值重估空间显著。 【风险提示】 ⚠ AI服务器出货不及预期风险 ⚠ 上游原材料价格大幅波动风险 ⚠ 中游成本顺价不及预期风险 ⚠ 技术路线与认证进度风险 ⚠ 行业产能扩张超预期风险

【核心观点】 电容作为算力系统的'电RAM'，与DRAM在系统角色、层级结构和需求驱动上高度同构。随着AI算力提升，电容需求从线性外推转向系统级扩张，重点关注按时间常数分层的完整缓冲网络。市场对灰区（多级降压配电环节）的增量认知不足，导致需求测算存在低估。目前电容处于量价齐升阶段，高端材料约束与国产替代窗口共存，为相关企业带来增长机会。 【关键要点】 • 电容与DRAM在系统角色、时间常数阶梯、需求驱动上高度同构，算力提升倒逼电容需求系统级加密 • 白区与灰区协同扩容，灰区增量被低估，电容用量随功率增长而非简单GPU线性外推 • 量价齐升逻辑兑现：需求弹性高于GPU增速，高端材料受限叠加国产厂商扩产窗口期 【风险提示】 ⚠ 高端材料保供风险 ⚠ 客户验证不及预期风险 ⚠ 价格回落风险 ⚠ 海外厂商扩产竞争风险

【核心观点】 报告指出国产大模型GLM-5.2在长周期任务、代码能力和上下文处理方面显著追赶海外顶尖模型，同时字节跳动批量采购国产GPU，加速国产算力生态建设。二者形成双向驱动的产业闭环，国产AI产业链发展前景广阔。 【关键要点】 • GLM-5.2模型发布：100万Token上下文处理能力，代码与智能体场景表现全球领先 • 国产算力加速落地：字节采购5万颗天数智芯GPU，寒武纪完成Day0级适配 • 形成产业正循环：模型能力提升带来算力需求增长，国产芯片反哺技术迭代 【风险提示】 ⚠ 行业竞争加剧导致企业出清风险 ⚠ 技术研发进度不及预期风险 ⚠ 下游资本开支周期性波动风险

【核心观点】 太空算力是将AI计算部署于太空的新型基础设施，通过重构数据处理流程，实现低时延、高效率的数据服务。当前以'天数天算'为主，通过在轨AI处理提升数据利用率，长远目标是构建天地协同计算网络。中美发展路径不同，中国侧重国家战略推动，美国依靠商业需求驱动。核心技术瓶颈在于抗辐射芯片、高功率散热和能源系统，产业链尚处早期，未来需突破运力和规模化瓶颈。 【关键要点】 • 太空算力通过将AI计算部署于太空，重构数据处理价值链，提升响应速度和数据利用效率。 • 中美发展路径分化：中国以'天数天算'切入，构建算力星座；美国侧重'地数天算'，通过太空数据中心降低成本。 • 核心瓶颈：抗辐射芯片、散热系统、兆瓦级能源供应及低成本发射运力。 • 产业链逐步成型，短期聚焦算力芯片和激光通信，中长期需解决空间站散热与在轨组装问题。 • 投资建议：关注上游核心载荷技术（如抗辐射芯片、散热系统）及产业链上游环节，长期受益于全球化算力需求增长。 【风险提示】 ⚠ 技术风险：抗辐射芯片、高功率散热系统尚未成熟，兆瓦级部署存在不确定性。 ⚠ 政策风险：中美航天政策变化可能影响行业发展节奏。 ⚠ 市场风险：太空算力替代地面数据中心存在不确定性，商业化路径尚需验证。

【核心观点】 本周人工智能领域动态密集，Claude Fable 5和Claude Mythos 5发布，月之暗面推出Kimi K2.7 Code编程模型，Prometheus完成120亿美元融资。报告推荐关注高端制造业中的AI应用，尤其是具备数字孪生和工业场景落地能力的公司。短期关注算力租赁价格变化和Token消耗趋势。 【关键要点】 • Claude Fable 5在多个领域表现领先，内置安全机制。 • Kimi K2.7 Code支持长上下文编程，性能提升显著。 • Prometheus获120亿美元融资，专注工业AI优化工程流程。 • 英伟达Cosmos3物理AI模型推动制造业数字化转型。 【风险提示】 ⚠ AI底层技术迭代不及预期 ⚠ 政策监管风险 ⚠ AI应用落地效果不及预期

【核心观点】 本周计算机行业指数下跌4.88%，跑输沪深300指数4.06个百分点。尽管板块整体表现疲软，但AI相关动态频繁，如阿里整合大模型团队、工信部推动AI与信息通信融合、摩尔线程开源国产GPU代码大模型等。报告建议关注AI算力投资机会。 【关键要点】 • 计算机行业指数周跌幅4.88%，跑输沪深300指数。 • AI领域动态频繁：阿里整合大模型团队、工信部发布AI+信息通信政策、摩尔线程开源国产GPU代码大模型。 • 投资建议：关注AI算力及相关基础设施投资机会。 【风险提示】 ⚠ 政策落地不及预期 ⚠ 技术发展不及预期 ⚠ 市场竞争加剧

【核心观点】 当前大模型行业处于第五发展阶段，聚焦任务执行与复杂目标规划能力。产业链利润向GPU/HBM等基础设施、高壁垒模型及可量化应用迁移。投资建议：增持，重点推荐智谱（09998.HK）、Minimax（02318.HK）、科大讯飞（002230.SZ）、阿里巴巴（09988.HK），关注AI芯片、数据中心及应用层机会。 【关键要点】 • 大模型发展进入第五阶段（推理+Agent），竞争焦点转向任务完成能力 • 利润池迁移至GPU/ASIC、HBM、液冷等基础设施及高切换成本能力 • 开源模型推动多模型路由，加速应用层商业化落地 【风险提示】 ⚠ 技术迭代不及预期风险 ⚠ 行业竞争加剧导致利润分化 ⚠ 算力供应链与监管政策不确定性

【核心观点】 英伟达VR200平台升级推动MLCC价值重估，AI服务器需求驱动高端MLCC量价齐升，供需失衡导致行业龙头提价。报告指出，VR200单机柜MLCC价值量较GB300增长182%，高端高容产品需求激增，日韩厂商产能紧缺，国产厂商借机受益。维持‘优于大市’评级，建议关注海外龙头与国产替代机会。 【关键要点】 • VR200方案使AI服务器MLCC价值量从1530美元增至4320美元，量价齐升推估值重估 • 47μF以上超高容产品供需错配，高端MLCC市场由村田、三星电机等日韩寡头主导 • AI高容MLCC毛利率达3-5倍于消费级产品，头部厂商通过转产实现盈利提升 • 供需失衡持续拉长，海外龙头享受涨价红利，国产厂商获订单外溢与国产替代机遇 【风险提示】 ⚠ AI资本开支不及预期 ⚠ 海外产能扩张加速 ⚠ 渠道价格回落风险 ⚠ 原材料成本持续上涨

【核心观点】 东莞证券报告指出，华为提出的“韬定律”通过逻辑折叠技术实现半导体时间缩微，突破国产AI芯片瓶颈，预计2031年晶体管密度达到国际领先水平。尽管计算机行业指数近期下跌，但国产AI芯片、EDA软件及液冷散热等细分领域前景广阔，建议维持超配。 【关键要点】 • 华为“韬定律”提出时间缩微替代几何缩微，实现信号传播时延压缩和晶体管密度提升。 • 预计2031年国产高端芯片制程达1.4nm水平，利好AI芯片、EDA软件、液冷散热等领域。 • 申万计算机板块估值处于近五年较高分位，但行业指数近期持续下跌。 【风险提示】 ⚠ 政策推进不及预期 ⚠ 下游需求释放不及预期 ⚠ 技术突破进度不及预期 ⚠ 行业竞争加剧

【核心观点】 报告聚焦AI大模型迭代升级与商用化进程。核心观点包括：中国AI大模型（如阿里Qwen3.7-Max）在全球编程榜单排名第四，显示技术领先；Anthropic推出Claude Opus 4.8优化Agent能力，提升可靠性与成本效益。建议关注AI大模型技术演进、应用场景拓展及数据安全风险。行业估值虽高但低于历史水平，中长期建议布局AI与数据产业。 【关键要点】 • AI大模型竞争：阿里Qwen3.7-Max全球编程能力第四，Anthropic Claude Opus 4.8提升可靠性与效率。 • Agent应用落地：阶跃星辰开源新一代Flash模型，阿里、腾讯推出Agent开发工具及记忆插件。 • 政策驱动：中央网信办等四部门发布全民数字素养工作要点，推动AI普及与教育应用。 【风险提示】 ⚠ 中美科技摩擦、地缘政治风险影响AI技术发展。 ⚠ 应用落地不及预期，数据隐私与安全风险上升，市场竞争加剧。