李星全：為什么2026年還敢繼續看好AI上游算力板塊？

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李星全 國泰基金量化投資部行業研究員

2025年12月19日 10:30

摘 要

2026年AI算力仍是市場核心主線，海外算力高景氣與國產算力崛起形成雙輪驅動，建議聚焦“海外算力+國產算力”兩大方向，把握確定性機遇與高彈性機會。

核心驅動層面，AI算力行情爆發源于多重因素共振。技術端，全球AI模型持續迭代，算力底層硬件成本改善推動性價比升級；供給端，英偉達Blackwell芯片加速放量，帶動光模塊、PCB等配套配件需求激增；業績端，光模塊、PCB、服務器ODM三大環節盈利確定性強，液冷、電子布等新領域后續有望迎來需求騰飛。

海外算力支撐邏輯穩固，增長持續性明確。資本開支具備強慣性，北美四家云廠商2025年Q3單季度資本開支超1000億美金，2026年規劃樂觀，且AI賦能傳統業務形成“資本開支-收入增長”循環，無需依賴爆款應用即可維持持續性。谷歌崛起為全球AI超級巨頭，TPU芯片與Gemini系列模型表現亮眼，放量對A股光模塊、PCB等“賣鏟人”環節無負面影響。訓練端受算法迭代與廠商增加驅動，推理端受益于用戶規模擴張，算力需求每6個月翻倍，支撐產業鏈持續景氣。

A股光模塊競爭優勢突出，通信ETF（515880）為核心標的。光模塊是數據中心組網核心配件，長距離傳輸不可替代，在Scale-out環節占據主導，未來有望向Scale-up環節滲透。通信ETF（515880）中光模塊占比近50%、服務器占比約20%，充分受益海外算力高景氣，2025年漲幅居ETF前列，后續仍具配置價值。

國產算力崛起態勢明確，聚焦科創芯片ETF（589100）、半導體設備ETF（159516）。半導體產業鏈制程升級、產能擴產與良率提升持續推進，GPU后續放量速度將加快，國產替代與自主可控為主線。

2026年新技術趨勢值得關注，英偉達Rubin架構將推動1.6T光模塊需求，功耗提升催生液冷板塊機遇；谷歌TPU帶動ASIC定制芯片大規模放量，計算芯片領域整體保持高景氣。投資策略上，優先布局確定性較強的海外算力“運力”環節，如光模塊、PCB，再配置國產算力高彈性標的，通過通信ETF（515880）、科創芯片ETF（589100）、半導體設備ETF（159516）均衡配置，全面覆蓋AI算力產業鏈成長機遇。

正 文

AI算力行情爆發：核心驅動因素與長期價值細分領域

李星全：各位投資者大家好，我是國泰基金的ETF研究員李星全。今天非常榮幸有機會給大家分享關于2026年AI算力的看法。首先，我還是想給大家先來看一下今年AI算力行情啟動的核心因素是什么，以及在AI的板塊里面需要關注哪些細分領域會更加具備長期價值。

我們看到，從今年以來全球范圍內的AI催化是比較明顯的，它的發展也迎來了一波加速。不管是國內還是北美，我們都看到了今年整個AI的發展速度應該是比較快的。但其中我覺得比較主要的支撐，一個是前兩年的技術積累，另一個就是最近的算力緊缺的程度可能有一定的緩解，尤其是今年英偉達的Blackwell卡處在了加速放量的時期里面。

從軟件端去看，我們可以看到不管是海外像谷歌Gemini 3 Pro、GPT-5這樣的模型都在陸續發布，國內一些頭部互聯網廠商也在持續更新他們的模型，且這些模型在性能，比如各類榜單成績上正以肉眼可見的速度快速提升。在這個過程中，部分模型在性能提升的同時，成本還在持續下降，而這種性價比的提升主要源于算力底層硬件在成本端的改善。

從A股的算力鏈廠商的業績去看，他們今年的業績成長也是比較明顯的，尤其是在Q2的時候。為什么A股的這些算力廠商業績能有如此顯著的漲幅呢？相信有的朋友可能已經注意到，今年Q2部分核心光模塊或者PCB企業的業績同比增速達到百分之大幾十甚至一兩百，這印證了該領域景氣度極高的情況。

業績之所以能實現如此大規模的快速放量，最主要的原因還是底層計算芯片的放量在加速。剛剛提到，今年英偉達的Blackwell芯片正在加速爬坡，這款芯片雖于去年上半年發布，但去年下半年受量產技術難題影響未能放量，直到今年Q1良率等問題才逐步得到解決。

因此可以看到，今年5月份左右，英偉達GB200的超大規模客戶每周就要部署1000臺設備，而每臺設備包含72張卡，相當于一周內在這些超大規模云客戶中就要賣出7萬多張卡。這也意味著，與這些卡組成較大集群相關的配件，比如光模塊、PCB的需求量會快速釋放。同時，受技術架構更迭影響，這些配件的價格也有明顯提升——Blackwell配套的光模塊至少需要800G以上，而上一代Hopper芯片配套的光模塊主要還是400G。因此，這種架構的技術升級也使得這些配件的價格有了明顯提升。相關廠商的份額和競爭格局相對穩定，所以在市場規模快速增長的過程中，相關廠商的業績也會迎來快速增長。

哪些細分領域具有長期價值呢？從整體算力產業鏈來看，尤其是在A股的海外算力產業鏈中，目前業績增長較快、利潤已釋放且未來利潤增長確定性較高的環節，主要是光模塊、PCB以及服務器這三個環節。

以PCB為例，從英偉達的Hopper芯片到Blackwell芯片，再到下一代Rubin、下下代Feynman架構，技術迭代持續推進。在這一過程中，若芯片算力實現明顯增長，就會對PCB傳輸提出更高要求，其使用量也會大幅提升（比如后續正交背板的相關預期），因此PCB領域的景氣度確實較高。

第二個是光模塊，這一領域我們后面還會進一步分析，總體來看，其目前正處于量價快速增長且確定性較強的上升周期中。

第三個是服務器的ODM領域，這一板塊的增長主要源于機柜正變得越來越復雜。隨著機柜復雜度提升，其內部卡的數量從8張增加到了72張，后續還可能推出144卡、576卡的大型機柜。這類機柜推出后，由于內部卡數量增多，功耗也會相應增大，對內部布局的考量也會更多，因此對服務器廠商的技術要求正在逐步提高。而一旦技術要求提升，相關服務器廠商的利潤率也可能會有明顯增長。所以我們可以看到，這三個環節確實處于業績增長確定性較強的上升通道中。

展望明后年，一些新的需求可能會迎來騰飛，比如液冷板塊、電子布板塊等，這些新的機會也值得大家關注。這是我們的第一個大方向。

海外AI算力：核心支撐邏輯與增長持續性解析

第二個，我想給大家分享一下今年海外AI算力板塊后續的走勢會怎么樣，或者說它的核心支撐有哪些。

首先從資本開支來看，這類投資具有較強的慣性。目前大家可能仍有疑惑：以北美的幾家云廠商為例，他們今年第三季度的單季度資本開支已經超過1000億美金，四家云廠商合計單季度資本開支超1000億美金，年化下來約為4000億美金。如此大規模的投入其實是具有較強計劃性的，而且這幾家云廠商對于2026年的資本開支也抱有充足信心。

回顧云計算行業的發展歷程，我們認為大家可以復盤過往：當市場出現新機遇時，云廠商若能抓緊時間新建基礎設施、搶占更多市場份額，這對其中長期發展而言可能是關鍵著力點。

從當前情況來看，AI無疑是云計算以來最大的一次機遇，甚至這一機遇的級別可能超過整個云計算。雖然目前大家可能仍有疑惑：我們尚未看到爆款應用，這些廠商該如何回收成本？他們的資本開支是否具有持續性？對此我們抱有較強信心。

雖然從下游來看，目前尚未出現特別令人驚艷的爆款應用，但以北美的四家云廠商為例，他們內部的業績與資本開支已形成了有效的循環。比如從2023年以來，這幾家云廠商的資本開支持續增長，且基本呈現逐季增長的態勢，在資本開支逐季增長的過程中，我們也看到這些云廠商的收入在快速提升。

盡管沒有爆款應用出現，但這些云廠商，無論是Meta、亞馬遜還是谷歌等，自身都擁有眾多傳統互聯網業務。例如，隨著AI的發展，亞馬遜商城的使用體驗正在快速提升，更多人愿意在亞馬遜商城上找到核心產品并增加購物頻次；微軟瀏覽器的搜索客戶也在快速增長，其市場份額無論在國內還是海外均持續提升，這其中最主要的原因在于，微軟前期與OpenAI的合作，為其AI搜索帶來了大量客戶。

最后我們可以看到，當AI快速發展時，這些云廠商的各類業務很容易迎來新的賦能，在此過程中他們的收入也會快速增長。所以說，即便目前尚未出現爆款應用，但我們看到這些云廠商的資本開支所帶來的AI增長，也已對其傳統業務形成了有效賦能。在此過程中，其AI相關收入持續增長，而這一增長又能反哺資本開支。所以即便沒有爆款應用，資本開支的持續性在中短期內依然較強；后續一旦爆款應用出現，可能會催生更多算力需求增長，屆時他們還會迎來一波資本開支的加速，因此這一方面我們抱有充足信心。

第二個支撐點在于谷歌的卡位。目前，谷歌正崛起為全球AI超級巨頭——從上游的TPU計算芯片、云計算，到中游的大模型，再到下游的應用場景，谷歌在幾乎所有環節都處于全球超一流水平。例如在模型領域，谷歌近期發布的Gemini3Pro不僅刷新了所有基準榜單，性能表現強勁，從實測效果來看，更是當前全球最優秀的大模型之一。從硬件來看，谷歌的TPU也取得了巨大進展，據海外報道，谷歌正與Anthropic等多家下游廠商洽談合作，其TPU有望在明年之后迎來加速增長。

盡管谷歌TPU的放量可能會給英偉達GPU帶來一定的增長壓力，但芯片格局的這一變化，對于我們此前提到的A股光模塊、PCB、服務器等環節而言，影響并不大。這是因為這些環節遵循“賣鏟人”邏輯：無論下游選擇英偉達GPU、谷歌TPU還是其他廠商的ASIC芯片，購買計算芯片后都需要進行大規模組網，而這一過程必然會用到光模塊、PCB等核心配件。這類核心配件的優質供應商并不多，中國大陸的相關企業在全球市場中具備較強競爭力，因此“賣鏟人”邏輯的落地較為順暢。

分析AI行情時，若僅依據“某某企業又加單”這類傳聞來決定投資，風險較高，未必能獲得理想收益。我們應從最底層的算力需求邏輯出發：當前，訓練與推理需求均在快速增長。例如谷歌近期推出了多款模型，無論是文字類的Gemini3，還是視頻類的Nano Banana Pro，其算法層面都實現了新的突破。

算力大致可分為訓練與推理兩個維度。從訓練端來看，一方面當前做大模型的廠商在不斷增加，另一方面算法也在持續迭代升級。谷歌近期的Nano Banana Pro模型首次采用自回歸算法制作視頻，大幅提升了視頻生成的一致性，這一創新大概率會引發眾多廠商跟進——畢竟，新技術出現后迅速被行業效仿，是互聯網行業的典型特征，而在這一過程中，訓練端的算力需求會快速增長。

從推理端來看，AI大模型性能的持續改進吸引了越來越多用戶參與使用，由此帶來的推理端算力需求也在快速增長。此前，谷歌AI基建負責人曾透露，谷歌AI的算力需求每6個月就會翻倍。谷歌無疑是一家優秀的企業，只是此前各部門雖力求在各自領域做到頂尖，但部門間的協同性相對不足。不過2023年以來，谷歌加強了部門協同，其在AI領域的各個環節均實現了大幅突破。近期，谷歌將AI基建負責人調入管理層，使其直接向CEO匯報。這一舉措也印證了算力需求——尤其是推理端的算力需求增長，具備較強的持續性。綜合以上幾點，我們認為AI（尤其是海外算力）的核心支撐依然較強。

A股光模塊：國際競爭優勢與通信ETF（515880）投資機遇

第三點，我想給大家分享一下A股的光模塊在國際上的競爭優勢究竟有哪些，為什么能夠在國際上取得這么大的份額，并且未來還能維持這種競爭格局的穩定。這是今天想給大家分享的第三個核心問題。

目前，大型數據中心組網中，不少集群需要組建10萬卡以上的規模。在組網過程中，從現有技術來看，大致可分為Scale-up和Scale-out兩種方式。Scale-up是在一個super pod內增加更多GPU，比如英偉達在Hopper架構中采用的是8卡服務器，而在Blackwell架構中，會將72卡GPU組成一個super pod，這一過程就可以理解為Scale-up擴展方式；Scale-out則是將不同機柜或服務器組建成更大規模集群，主要滿足云廠商組建10萬卡以上超大規模集群的需求。目前Scale-up的連接方式主要是銅纜和PCB，優點是延遲更低；Scale-out則依賴光模塊，優點是能突破空間限制，連接更大規模集群。

光模塊在數據中心的主要作用是光電轉換。像剛才提到的十萬卡規模的集群，空間較大，需要進行長距離傳輸，一旦傳輸距離變長，銅連接、PCB等都無法滿足需求。以銅為例，它是導體，在數據中心傳輸信號時，由于數據中心內信號電流較大，傳輸距離過長容易出現發熱問題，而發熱會導致能量損耗，甚至數據丟失，這在AI領域是無法接受的。在長距離傳輸領域，目前尚無能夠替代光模塊的方案，仍需依賴光傳輸，因此光模塊的應用確定性極強。

在Scale-up和Scale-out的過程中，光模塊目前在Scale-out組網環節已占據主導地位。從技術發展趨勢來看，光模塊未來也有可能在Scale-up市場占據主導地位。以英偉達為例，其Blackwell機柜目前以72卡為主，明年可能推出144卡機柜，后年可能推出576卡機柜。隨著Scale-up機柜規模不斷擴大，其內部空間也越來越大，而光模塊在長距離傳輸方面具有確定性優勢，因此在Scale-up過程中，機柜持續擴容也可能帶動光模塊使用量增加。從技術發展趨勢來看，未來幾年光模塊在Scale-out環節能穩定自身份額，在Scale-up環節則有望實現進一步增長。

最近市場出現了一些關于“光入柜內”的炒作預期。自2023年AI爆發以來，計算芯片快速放量，架構也在持續迭代。就計算芯片而言，目前基本每年都會推出新產品，產品迭代周期約為一年。在此過程中，一方面，計算芯片放量后，光模塊的配比可能保持穩定或進一步提高，帶動光模塊需求放量；另一方面，隨著計算芯片性能持續提升，其傳輸速率會不斷增大，對光模塊的速率要求也會相應提高。因此，光模塊從400G到800G再到1.6T，其高端產品的滲透率正快速提升。

根據我們目前的測算，光模塊明年仍會保持量價齊升的態勢，整個市場規模可能會實現翻倍以上的增長，可見這一領域景氣度極高。

再看A股光模塊企業的競爭優勢，首先是卡位優勢突出。無論是英偉達的GPU、谷歌的TPU，還是亞馬遜、Meta等其他廠商的定制芯片，這些廠商在進行數據中心組網時，大概率都會采用A股頭部光模塊企業的產品，因為這些企業的技術積累與know how、產品穩定性都表現出色。因此，A股部分光模塊企業在海外市場形成了較強的客戶粘性，客戶資源豐富且技術壁壘較高，卡位優勢十分明顯。

第二，計算芯片迭代速度較快。無論是英偉達還是其他廠商，在今年發布新產品時，明年將要推出的新產品研發工作可能已完成八九成。因此，計算芯片迭代過程中，需要上下游協同研發。如果有企業想要進入光模塊賽道，不僅要熟悉本代產品，還需跟上芯片廠商的研發速度，這就形成了較高的行業壁壘，也使得光模塊行業格局總體保持穩定。

第三，A股光模塊企業遵循“賣鏟人”邏輯。正如之前提到的，下游廠商無論使用哪家的計算芯片，組網時大概率都會采用A股光模塊企業的產品，這一邏輯的落地較為順暢。比如近期谷歌TPU放量，可能會給英偉達的GPU帶來一定沖擊，但這對A股光模塊企業而言并無影響。因此，光模塊無疑是一條優質賽道，競爭優勢十分顯著。

基于這一點，我想給大家推薦通信ETF（515880），該產品中光模塊占比接近50%，服務器占比約20%，僅這兩項占比就達到70%左右。此外還包含光纖、光芯片、銅連接等成分，核心成分占比較高。大家可能也注意到，該產品今年的漲幅在所有ETF中位居第一，這本質上是由海外算力的高景氣度所驅動的，后續仍推薦大家持續關注。

國產算力崛起：關注科創芯片ETF（589100）、半導體設備ETF（159516）

現在我們來分享第四個重要問題：國產算力將如何發展。很多投資者都比較關注國產算力的發展情況。中國是全球第二大計算市場，按照黃仁勛的說法，英偉達今年在中國有500億美金的市場機會，后續可能會有50%左右的復合增速。當然，他這么說可能是為了游說美國政府允許其芯片對華銷售，但無論如何，中國的計算需求確實十分強勁。

但從今年的供給情況來看，一方面英偉達的GPU未能對華銷售，另一方面國產GPU雖已實現一定程度的放量與加速，但仍存在明顯的產能限制。因此，今年中國GPU的有效供給規模可能僅在兩三百億人民幣左右，當前國內算力需求處于供給遠不能滿足的狀態。

展望明后年，市場規模將持續增長。按照黃仁勛所說的50%左右復合增速，不到兩年市場規模就會翻倍，因此該領域景氣度極高。從供給端來看，半導體產業鏈的各項核心指標都在逐步改善，包括制程升級、產能擴產以及良率提升等。在此過程中，半導體制造廠商等企業將能提供更多產能，GPU后續的放量速度可能會進一步加快。

同時，在整個半導體產業鏈中，國產算力領域彈性最大的環節可能還是GPU。這一邏輯在去年到今年的行情中已經得到較多體現，我們認為后續仍會持續。如果大家想關注GPU相關的高彈性機會，建議重點關注科創芯片ETF（589100）。該產品不僅GPU彈性較高，且屬于科創板板塊，投資性價比突出。不過從短期來看，大家需要關注H200的相關消息——如果H200能夠大規模對華銷售，可能會對國產GPU造成一定沖擊，這一點需要提醒大家注意風險，因此對于科創芯片ETF，建議逢低布局，謹慎追高。

回到自主可控的話題，當前全球AI浪潮對先進算力的需求十分迫切，國內對先進制程高性能GPU的需求也較高，且這一需求的確定性較強。國內半導體產業鏈的國產替代進程后續可能會持續推進，在這一背景下，國產替代、自主可控的核心主線將更加穩固，再疊加國產算力帶來的需求大幅改善，整個半導體產業鏈都值得關注。

除了GPU，目前我們還可以重點關注半導體設備環節。因為國產替代的邏輯已迎來較大升級，后續GPU持續擴產過程中，將帶動更多先進制程產線的設備需求。此外，最近存儲板塊的關注度也較高，其景氣度表現十分突出。展望明年，存儲產線可能會迎來大規模擴產，這一擴產最終將利好半導體設備領域。

從投資角度來看，如果大家看好存儲相關機會，會發現很難找到專門的存儲ETF——目前市場上尚未有此類產品。如果選擇半導體、芯片等全行業基金，會發現其中存儲相關成分占比較低，難以充分反映存儲板塊的行情。不過順著這一思路，投資半導體設備可能是更優選擇。因為存儲產線擴產時對國產化的要求本身較高，且國產設備的確定性較強，所以國內設備企業有望獲得更多訂單，因此半導體設備賽道可能更能體現存儲板塊的行情。

關于存儲板塊的后續走勢，其最重要的變化是AI帶來的產能擠占，這也是今年存儲產品漲價的主要原因。存儲漲價的趨勢明年可能會持續，若漲價態勢延續，市場對存儲產線擴產的預期將會增強。一旦擴產預期增強，國內半導體設備廠商就更有希望獲得更多訂單。從這一角度來看，半導體設備的確定性極強，且當前其估值相較于半導體設計板塊更低。根據我近期的觀察，其估值歷史分位約在60%左右，安全性較高，因此半導體設備可能在短期內成為半導體板塊最值得關注的賽道。

從產品層面來看，半導體設備ETF（159516）是一款優質產品，它涵蓋了市場上具有競爭力的龍頭公司，無論是科創板還是主板的優秀企業基本都有納入，因此該產品基本能夠代表國內半導體設備賽道的整體競爭力。最近大家在各類互聯網平臺上也看到了不少關于國產光刻機的傳聞，這類邏輯能夠獲得市場認可，本質上是因為國產替代的確定性在持續提升。因此，國產替代后續仍會持續發展，建議大家持續關注半導體設備ETF（159516）。

2026前瞻：AI算力投資思路

最后，我想給大家展望一下2026年AI算力板塊的新技術趨勢與成長動力。目前英偉達的主導產品是Blackwell，明年其新架構Rubin產品有望落地。英偉達的新產品一旦落地，大概率會快速替代舊產品，實現快速起量，而舊產品的銷量后續可能會大幅下滑。

從產品特性來看，Rubin架構產品的計算網絡通信速率將向1.6T升級，這將催生更多1.6T相關光模塊需求，這一領域值得重點關注。此外，Rubin產品落地后功耗會進一步提升，因此展望明年，液冷板塊有望迎來較多發展機遇，該板塊近期市場關注度較高，大家可以持續關注相關投資機會。

第二個趨勢是，明年ASIC定制芯片可能會迎來大幅放量。這一趨勢主要由谷歌推動，正如之前提到的，谷歌TPUv7的算力性價比表現突出，因此越來越多的下游客戶愿意采購谷歌的TPU，谷歌TPU明年的放量規模可能會大幅提升。

總體來看，明年算力芯片板塊中，GPU有望實現雙位數增長，ASIC則會迎來大規模放量，整個計算芯片領域明年仍將保持較高景氣度。此外，PCB領域還存在正交背板等相關利好預期。

總體而言，在投資選擇上，建議大家優先選擇確定性較強的板塊，再考慮高彈性標的。因此，我推薦的投資思路是同時關注海外算力與國產算力兩大方向。

就海外算力而言，大家可重點關注“運力”相關環節。由于北美芯片的半導體制造、設計環節A股公司難以參與，A股企業與海外北美算力產業鏈的強相關性主要體現在運力相關領域，其中光模塊、PCB這兩個運力相關環節的景氣度與海外算力高度相關，確定性較強。

就國產算力而言，大家可重點關注半導體板塊，尤其是半導體設備ETF和科創芯片ETF，這兩款產品可根據不同市場階段進行切換配置。從當前來看，半導體設備ETF的安全性較高，且催化因素明確；而科創芯片賽道目前需要防范H200等產品對華銷售帶來的沖擊，但長期來看仍值得看好。這三款產品結合起來，能夠較好地覆蓋海外算力與國產算力的發展機遇，大家可以根據自身認知與風險偏好，進行倉位均衡配置，從而更好地把握整個AI行業的發展趨勢。

最后再強調一下：海外算力可重點關注通信ETF（515880）；國產算力可重點關注科創芯片ETF（589100）和半導體設備ETF（159516）。

今天就這樣，白了個白~

風險提示

投資人應當充分了解基金定期定額投資和零存整取等儲蓄方式的區別。定期定額投資是引導投資人進行長期投資、平均投資成本的一種簡單易行的投資方式。但是定期定額投資并不能規避基金投資所固有的風險，不能保證投資人獲得收益，也不是替代儲蓄的等效理財方式。

無論是股票ETF/LOF基金/聯接基金，都是屬于較高預期風險和預期收益的證券投資基金品種，其預期收益及預期風險水平高于混合型基金、債券型基金和貨幣市場基金。

基金資產投資于科創板和創業板股票，會面臨因投資標的、市場制度以及交易規則等差異帶來的特有風險，提請投資者注意。

板塊/基金短期漲跌幅列示僅作為文章分析觀點之輔助材料，僅供參考，不構成對基金業績的保證。

文中提及個股短期業績僅供參考，不構成股票推薦，也不構成對基金業績的預測和保證。

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