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      【2026投資展望-電子】沿主線,買缺口 | 智庫

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      AI硬件重點看好AI芯片方向,國產算力在解決產能供給瓶頸后,伴隨國內互聯網公司持續提升的AI算力需求以及自上而下的國產化目標,有望迎來“從1到10”的業績放量,核心公司具有較大彈性。

      存儲芯片供給端擴產周期長、產能彈性有限,導致供需嚴重失衡,進而推動存儲價格大幅上漲。這一趨勢預計將在未來1—2年內持續,為存儲產業鏈帶來顯著的業績彈性。

      AI大模型要真正觸達消費者,必須依托高效的端側入口。當前最具潛力的兩大終端形態為智能手機與AI眼鏡。

      來源:新財富雜志(ID:xcfplus)

      作者:王芳(中泰證券研究所聯席所長兼電子行業首席分析師)

      更多詳細內容參見2月份出版的《新財富》雜志

      01

      AI硬件:升級迭代加速

      云端算力基建維持高景氣,大廠資本開支強勁,北美及中國頭部云廠商(CSP)2025―2026年資本開支指引樂觀,主要用于AI服務器、數據中心和網絡基礎設施,因此帶動硬件升級迭代加速:AI服務器技術規格快速演進(如英偉達Rubin架構),帶動PCB(印刷電路板,高階技術路線包括高端HDI/SLP,即高密度互連板/類載板)、光模塊、液冷系統等配套硬件的需求量和價值量雙升。

      重點看好AI芯片方向,從圖形處理器(GPU)向專用集成電路(ASIC)演進,降本成為核心驅動力。當前AI服務器中價值占比最高的部分是GPU,其成本約占整機的80%―90%。過去兩年,尤其是2024年以來,AI應用重心正從訓練階段加速向推理階段遷移,芯片架構也逐步由通用型GPU轉向專用型ASIC。

      這一轉變的核心動因在于顯著的成本優化。以英偉達高端GPU為例,單顆售價約10萬美元以上;而谷歌通過自研TPU(張量處理單元),可將推理成本降低約50%。正因如此,全球科技巨頭紛紛布局自研AI芯片?谷歌的TPU已支撐其大模型在全球保持領先地位,而博通作為TPU的主要設計方,市值在近兩年增長2―3倍,目前已達1.5萬億美元。

      相比之下,中國AI芯片龍頭企業寒武紀當前市值僅約5000億元人民幣,遠低于英偉達的4萬多億美元。差距并非源于市場規模或設計能力,而主要受限于先進制程制造環節。國產AI芯片高度依賴臺積電等海外代工廠,在先進工藝節點上面臨“卡脖子”問題,導致產品迭代速度滯后。因此,以中芯國際為代表的本土晶圓代工企業正加速布局先進制程產能,其營收已實現持續快速增長,成為國產替代的關鍵支點。

      展望2026年,國產算力在解決產能供給瓶頸后,伴隨國內互聯網公司持續提升的AI算力需求,以及自上而下的國產化目標,有望迎來“從1到10”的業績放量,核心公司具有較大彈性。

      02

      存儲:需求爆發疊加供給緊張,價格持續上行

      服務器第二大價值組成部分是存儲系統。近年來,AI服務器和數據中心建設推動存儲需求呈爆炸式增長。國內頭部互聯網廠商資本開支強勁,AI服務器出貨量年增速普遍超過30%;若按英偉達的樂觀預測,未來幾年AI服務器復合增長率有望達到50%。在此背景下,存儲需求同步高速增長。

      根據TrendForce數據,我們預計2026年全球八大CSP(云計算服務商,包括美系四巨頭谷歌、亞馬遜、Meta、微軟及中國的阿里巴巴、百度、騰訊等)的資本開支將飆升至6020億美元,同比增長40%。其中,約60%將用于服務器及相關ICT基礎設施,這意味著僅CSP的服務器支出就將達到3612億美元。在全球服務器市場中,CSP貢獻近59%的采購額,其需求動向已成為整個市場的風向標?我們不能忽視這一核心引擎的強勁拉動力。

      此外,我們測算出服務器存儲市場規模將同步水漲船高。在服務器BOM成本(物料清單成本)中,存儲芯片(DRAM+NAND+HDD,即“動態隨機存取存儲器+閃存+硬盤”)的價值量占比已穩定在25%―27%。基于上述CSP支出,并考慮非CSP領域(企業、政府等)約20%的需求增速,我們推算2026年全球服務器存儲采購金額將達到1376億美元,同比增長31%。值得注意的是,這一數字尚未計入因供需緊張可能帶來的價格上漲因素,實際市場規模有望更高。

      我們深入剖析了AI推理三大范式升級如何重構存儲需求的底層邏輯。

      KVCache多層緩存成為標配:為降低大語言模型(LLM)推理時延與算力成本,業界普遍采用“HBM(熱點計算)+DRAM(層級緩存)+SSD(冷數據/長周期緩存)”的三級架構。這使得DRAM與SSD不再是被動的數據倉庫,而是主動參與計算流程的關鍵環節,其配置容量被顯著放大。

      對話范式從“自答”走向“協作”:鏈式推理(CoT)、多Agent(智能體)協同、工具調用等復雜交互模式日益普及,單次任務的詞元(Token)消耗量從千級躍升至萬級,帶來10倍量級的數據讀寫需求。這要求我們的存儲系統能高效、低成本地承載中間態與歷史態數據。

      媒介從“文本”邁向“多模態”:視頻、音頻等內容的生成與理解,其時空Token密度遠超純文本,對HBM帶寬、DRAM容量及SSD持續擴容能力提出更高要求?尤其在冷數據緩存、檢索索引等方面,SSD展現出最強彈性。

      這些趨勢共同指向一個結論:我們正進入一個“存儲即性能”的時代,存儲不再只是配套,而是決定AI系統效率與成本的核心變量。

      然而,存儲芯片供給端擴產周期長、產能彈性有限,導致供需嚴重失衡,進而推動存儲價格大幅上漲。這一趨勢預計將在未來1―2年內持續,為存儲產業鏈帶來顯著的業績彈性。

      面對洶涌需求,我們觀察到存儲原廠并未盲目擴產,而是采取“技術優先、聚焦高端”的戰略,將有限產能向AI數據中心傾斜,導致通用產品供給相對寬松,而AI專用高端產品供給極度緊張。

      在DRAM領域,我們看到制程迭代正在加速。行業正從1a節點快速向1b、1c演進,其中1b將在2026年成為主力,1c則率先用于HBM4芯片等頂級產品。具體來看,三星已與英偉達敲定HBM4供應協議,并通過P4、P5工廠擴建及舊產線改造,大幅提升1c、HBM4產能,同時削減1a產能轉向1b。SK海力士采用1b制程生產HBM4,并計劃將1c產能擴大8倍以滿足AI客戶,更宣布將于2026年4月停產DDR4,將全部產能轉向HBM與DDR5。美光則將1β、1b工藝用于HBM4,1γ、1c用于DDR5、LPDDR5X,并逐步覆蓋全產品線。這些動作清晰表明,原廠的戰略重心已完全轉向AI驅動的高價值DRAM,通用DRAM的供給增長極為有限。

      在NAND領域,我們同樣看到結構性傾斜。3DNAND層數已邁入“300+時代”(如SK海力士為321層),單Die(單個NAND閃存芯片)容量與晶圓產出效率大幅提升。但廠商策略高度聚焦:三星重啟Z-NAND研發,目標是提供性能比傳統NAND高15倍、功耗低80%的AI優化產品;SK海力士推出專屬“AI-NAND”家族;美光則果斷退出移動UFS5(通用閃存存儲第五代標準)與消費級SSD業務,新工廠(臺灣A5、日本廣島)全力聚焦HBM,同時推出基于G9-NAND的企業級SSD。

      由此可見,NAND供給也在向高密度、高性能的數據中心SSD集中,消費級與移動級產品線被戰略性收縮。這種“高端緊、低端松”的格局,正是“硬缺口”形成的關鍵原因。

      03

      AI終端入口:

      手機與AR眼鏡將成為關鍵載體

      AI大模型要真正觸達消費者,必須依托高效的端側入口。當前最具潛力的兩大終端形態為智能手機與AI眼鏡。

      智能手機:蘋果被視為AI手機的核心引領者。其首款AI手機將于2025年進入第二代產品周期,并在2026年迭代至第三代,標志著AI手機進入創新爆發期。

      AI眼鏡:Meta是該領域的先行者。其AI眼鏡銷量從2023年不足200萬臺,躍升至2024年約500萬臺,預計2025年將突破2000萬臺。Meta正積極推進多款AI硬件產品的發布與生態建設,市場前景廣闊。

      巨頭紛紛布局,蘋果、Meta、阿里、字節等科技巨頭正加速將AI能力下沉至手機、可穿戴設備(尤其是AI眼鏡)等終端。

      硬件載體明確,AI手機和AI眼鏡被視為中短期最重要的端側AI落地場景,有望催生新的硬件創新浪潮和供應鏈機會。

      終端設備需兼顧性能、成本與用戶體驗,因此對芯片能效比、系統集成度及工業設計提出更高要求,也為產業鏈上下游帶來新的增長機遇。

      本文所提及的任何資訊和信息,僅為作者個人觀點表達或對于具體事件的陳述,不構成推薦及投資建議,不代表本社觀點。投資者應自行承擔據此進行投資所產生的風險及后果。

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