26年算力景气度持续上行，关注互联、液冷、供电板块
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1. 一段话总结
2026年AI算力景气度持续上行，海外微软、谷歌等四大厂资本开支（Capex）预计达5964亿美元（同比+47%），AI算力及基础设施投入占比持续提升；核心受益板块集中于互联侧（光模块800G规模化、1.6T导入，PCB量价齐升）、冷却侧（AI GPU机架功率密度2029年将突破1MW，液冷成刚需，单KW价值量1-1.1千美元）、供电侧（AIDC供配电路径向HVDC、SST演进）；芯片需求以英伟达为主（2026年出货770万颗），AMD及海外大厂自研芯片快速放量；投资聚焦海光信息、光迅科技、英维克等标的，需警惕大厂Capex不及预期、技术路线变动等风险。
2. 思维导图（mindmap）
3. 详细总结
一、海外大厂Capex：算力投入驱动高增长
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整体规模预测
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2025年四大厂（微软+谷歌+亚马逊+Meta）Capex合计4065亿美元（同比+46%），2026年预计增至5964亿美元（同比+47%），AI算力及基础设施为核心投入方向。
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分厂商Capex及增速：
厂商 2025E Capex（亿美元） 2026E Capex（亿美元） 2026E同比增速 微软 1165 1864 60% 谷歌 930 1395 50% 亚马逊 1250 1625 30% Meta 720 1080 50%
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芯片需求测算
- 英伟达：2026年出货量770万颗（B300系列490万颗、R200系列280万颗），仍是核心采购选择。
- AMD：MI400系列表现亮眼，出货量88万颗（MI355 12万颗、MI400 76万颗）。
- 自研ASIC：谷歌TPU（328万颗）、亚马逊Trainium（151万颗）、微软Maia（40万颗）、Meta MTIA（30万颗）合计出货550万颗，快速放量。
二、互联侧：光模块+PCB量价齐升
（一）光模块：速率迭代+价值量提升
- 技术迭代：端口速率按“1-2年一代”演进（10G/40G→100G/400G→800G/1.6T），AI训练集群规模从几十卡扩展至数百卡，驱动用量、规格同步升级。
- 价值量：单张AI加速卡对应光模块价值量达千美元级（B200/B300约2100美元，R200超4000美元），光互连在单柜/单Pod投入代际翻倍。
- 未来趋势：800G加速规模化部署，1.6T进入导入期，LPO/CPO、硅光技术推动“低功耗、高密度”演进。
（二）PCB：架构迭代催生增量
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需求逻辑：算力架构向正交化、无线缆化演进，信号链条缩短，PCB成为核心互联与供电载体，AI服务器集群推动需求量、单价双升。
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价值量拆分：
架构 单机柜PCB价值量（万元） 单GPU对应价值量（元） GB200 NVL72 23-25 约2900 VR NVL144 CPX 47-51.5 约8000
三、冷却侧：液冷成高功率密度刚需
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核心驱动：AI GPU功率持续提升（英伟达B200 1000W、GB300 1400W、R200 1.8-2.3kW），机架功率密度2024年130kW→2029年1MW，液冷为唯一可行方案。
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价值量测算：
芯片型号 单GPU液冷价值量（美元） 单KW液冷价值量（美元/KW） GB200 1110 1110 GB300 1409 1006 R200 2400 1100+ -
产业链竞争：
- 海外/台资主导：双鸿、奇宏（AVC）、酷冷至尊等占据全球70%+液冷组件份额，聚焦冷板、CDU、快接头等核心环节。
- 国产突围：英维克UQD进入英伟达供应链，申菱环境、高澜股份凭借定制化服务、成本优势抢占份额。
四、供电侧：AIDC供配电路径演进
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核心痛点：传统UPS方案占地大（单机柜30kW时配电房面积达2.5万m²）、效率低、用铜量大，无法适配AI服务器高功率需求。
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演进路径：UPS→HVDC→SST（固态变压器）
- HVDC：800V架构成为主流，英伟达推动2027年导入，能效提升5%、用铜量减少45%，单位价值量5-6亿元/GW。
- SST（固态变压器）：终局方案，直接实现10kV交流→800V直流转换，效率达98%，占地省50%+、用铜量省90%+，单位价值量约10亿元/GW。
五、投资建议与风险提示
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投资建议
- 算力侧：海光信息（国产AI芯片核心标的）；
- 光模块：光迅科技、华工科技；
- PCB：生益科技、胜宏科技、沪电股份、鹏鼎控股；
- 液冷：英维克；
- 供电侧：麦格米特（HVDC+SST布局）。
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风险提示
- 互联网大厂Capex不及预期；
- 英伟达及头部AI ASIC厂商技术路线变动；
- AI应用活跃用户增长放缓；
- 行业竞争加剧导致毛利率下滑。
4. 关键问题及答案
问题1：2026年海外大厂Capex增长对AI产业链的核心拉动作用体现在哪些方面？对应的芯片需求结构如何？
- 答案：核心拉动作用：①直接驱动AI算力基础设施建设，带动互联（光模块、PCB）、冷却（液冷）、供电（HVDC、SST）等配套环节需求爆发；②推动芯片市场多元化，英伟达仍为主力，AMD及自研ASIC快速放量。芯片需求结构：①英伟达占主导，2026年出货770万颗（B300 490万颗+R200 280万颗），适配各类AI训练/推理场景；②AMD MI400系列出货88万颗，成为补充选择；③海外大厂自研ASIC合计出货550万颗，谷歌TPU、亚马逊Trainium等在自有生态中规模化应用，形成“英伟达+AMD+自研”三足鼎立格局。
问题2：液冷成为AI算力中心刚需的核心原因是什么？其价值量分布及竞争格局有何特点？
- 答案：核心原因：AI GPU功率持续飙升（从1000W升至2.3kW），机架功率密度2029年将突破1MW，传统风冷无法满足散热需求，液冷是唯一能适配高功率密度的方案。价值量分布：CDU（占比35%+）和冷板（占比26%-30%）为核心环节，单KW液冷价值量1-1.1千美元（R200超1100美元）。竞争格局：①海外/台资主导，双鸿、奇宏（AVC）等占据全球70%+组件份额，绑定英伟达等核心客户；②国产厂商突围，英维克UQD进入英伟达MGX生态，申菱环境、高澜股份凭借定制化服务、成本优势，在谷歌、Meta等CSP客户中抢占份额。
问题3：AIDC供配电领域的演进路径是什么？各阶段核心技术的优势及标的有哪些？
- 答案：演进路径：传统UPS→HVDC（高压直流）→SST（固态变压器），核心围绕“减占地、提效率、省用铜”三大目标。各阶段特点及标的：①UPS阶段：当前主流，但占地大、效率低，标的包括科华数据、科士达；②HVDC阶段：过渡核心，800V架构能效提升5%、用铜量减45%，2026年试点落地，标的包括科华数据、中恒电气、麦格米特；③SST阶段：终局方案，效率达98%、占地省50%+，2026年国内外试点催化，标的包括四方股份、为光能源、中国西电。
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