芯片巨頭業(yè)績再創(chuàng)新高 ?AI算力產(chǎn)業(yè)鏈景氣度持續(xù)

2月26日，全球AI芯片巨頭英偉達(dá)發(fā)布的2026財(cái)年第四季度財(cái)報(bào)再次刷新紀(jì)錄，營收與利潤雙雙創(chuàng)下歷史新高，且下一季度營收指引超出市場預(yù)期，顯示AI算力需求持續(xù)飆升。

芯片巨頭業(yè)績的超預(yù)期表現(xiàn)，映射出整個(gè)AI算力產(chǎn)業(yè)鏈的高景氣度。由于AI大模型的產(chǎn)品力不斷鞏固，算力所對應(yīng)的資本開支約束被不斷放寬，市場也將高昂的AI資本開支解讀為搶抓AI機(jī)遇的積極信號。當(dāng)前“算力應(yīng)用-基礎(chǔ)設(shè)施投資”逐步形成正向循環(huán)，算力投入在未來兩年或仍將維持高景氣，利好光模塊、PCB、液冷、電源等算力產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)環(huán)節(jié)。

2025年，隨著大模型能力的量變到質(zhì)變，以及多模態(tài)模型漸入正軌，天量的tokens消耗進(jìn)一步展現(xiàn)了AI需求的真實(shí)性，AI算力已凝聚起更大的空間共識(shí)。目前，訓(xùn)練一個(gè)前沿模型的資本開支投入規(guī)模已經(jīng)達(dá)到數(shù)十億美金量級，如OpenAI預(yù)計(jì)其2026年模型訓(xùn)練成本將達(dá)95億美元，而該趨勢尚無放緩跡象。盡管資本投入的不斷加大不時(shí)引發(fā)市場對AI泡沫的擔(dān)憂，但用來描述模型能力提升的“Scaling Law”（規(guī)模化法則）仍在持續(xù)。而在算力的持續(xù)投入中，AI硬件是最為重要的方向。

在AI硬件中，光模塊與PCB市場規(guī)模較大。隨著AI訓(xùn)練與推理網(wǎng)絡(luò)帶寬需求快速增長，市場對2026年1.6T光模塊需求不斷上修。同時(shí)，光模塊客戶粘性較高，市場格局較為可控，疊加2026-2027年是交付大年，頭部廠商的規(guī)模效應(yīng)、供應(yīng)鏈優(yōu)勢放大。

對于PCB而言，隨著AI趨勢持續(xù)，服務(wù)器和交換機(jī)中的PCB價(jià)值量均大幅增長，在AI資本開支占比仍在提升。盡管供應(yīng)商數(shù)量較多，但一旦產(chǎn)品定好后主供變動(dòng)不大這一規(guī)律較難打破，且新進(jìn)入者產(chǎn)品放量往往需要一定時(shí)間。當(dāng)前AI-PCB產(chǎn)品的凈利率顯著提高，行業(yè)ROE也隨凈利率提高進(jìn)入上升周期。

除光模塊、PCB外，算力領(lǐng)域規(guī)模較大的細(xì)分賽道還包括液冷和電源等。