廣東
2月26日，全球AI芯片巨頭英偉達發布的2026財年第四季度財報再次刷新紀錄，營收與利潤雙雙創下歷史新高，且下一季度營收指引超出市場預期，顯示AI算力需求持續飆升。
芯片巨頭業績的超預期表現，映射出整個AI算力產業鏈的高景氣度。由于AI大模型的產品力不斷鞏固，算力所對應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機遇的積極信號。當前“算力應用-基礎設施投資”逐步形成正向循環，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、電源等算力產業鏈相關環節。
2025年，隨著大模型能力的量變到質變，以及多模態模型漸入正軌，天量的tokens消耗進一步展現了AI需求的真實性，AI算力已凝聚起更大的空間共識。目前，訓練一個前沿模型的資本開支投入規模已經達到數十億美金量級，如OpenAI預計其2026年模型訓練成本將達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引發市場對AI泡沫的擔憂，但用來描述模型能力提升的“Scaling Law”（規模化法則）仍在持續。而在算力的持續投入中，AI硬件是最為重要的方向。
在AI硬件中，光模塊與PCB市場規模較大。隨著AI訓練與推理網絡帶寬需求快速增長，市場對2026年1.6T光模塊需求不斷上修。同時，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，頭部廠商的規模效應、供應鏈優勢放大。
對于PCB而言，隨著AI趨勢持續，服務器和交換機中的PCB價值量均大幅增長，在AI資本開支占比仍在提升。盡管供應商數量較多，但一旦產品定好后主供變動不大這一規律較難打破，且新進入者產品放量往往需要一定時間。當前AI-PCB產品的凈利率顯著提高，行業ROE也隨凈利率提高進入上升周期。
除光模塊、PCB外，算力領域規模較大的細分賽道還包括液冷和電源等。
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