新力量NewForce总第4928期

2025年12月19日星期五 研究观点 【公司研究】 腾讯（700，买入）：全球化前瞻布局游戏潜力赛道，云基建突围东南亚 【行业评论】 人工智能计算及半导体行业专题：AI计算人工智能计算及半导体行业专题：存储 咨询热线：400-882-1055服务邮箱：Service@firstshanghai.com网址：www.mystockhk.com 第一上海证券有限公司www.mystockhk.com 【公司研究】 腾讯（700，买入）：全球化前瞻布局游戏潜力赛道，云基建突围东南亚 李京霖852-25321539Jinglin.li@firstshanghai.com.hk 中国游戏出海迎来“结构性机遇” Alexandra.lyu@firstshanghai.com.首席战略官James Mitchell在会上指出，市场长期低估了中国工作室相对于西方大厂的“生产力代差”。凭借大规模协作的“工程师红利”及成熟的GaaS（长线运营）经验，中国团队在UE5和AI技术应用上更为激进，已建立起结构性优势。未来腾讯将超越单纯的产品发行，转向“技能输出”，即把GaaS经验和技术中台赋能给全球被投公司，并利用“西方题材+中国效率”的融合模式抢占全球份额。 吕彦辛+852 25321539hk 精准卡位射击品类代际更替，以“小注”博弈全球增量 管理层在策略会上重申射击品类的基石地位。公司敏锐捕捉到市场正从成熟的“大逃杀”（占比40%）向高潜力的“撤离类”（占比10%但增长潜力巨大）演变。腾讯采取下小注策略，在新兴市场（如中东）利用基础设施快速渗透，一旦机会出现即全力投入。目前已通过自研大作《三角洲行动》及与育碧合作的《彩虹六号》手游，提前锁定了下一代射击玩法的核心入口。 AI重塑工业化管线，“工程师红利”构建生产力代差 市值5.524万亿港元总股本91.31亿股52周高/低683/360.5港元每股净资产141.5元人民币 光子工作室群披露AI技术已深度重塑研发全链路：2D美术与代码生成效率提升超过50%，最复杂的3D角色制作成本降低8%，Demo制作周期从数月缩短至几周，大幅降低了玩法试错成本。同时，AI并非仅用于降本，更能创造新体验——《和平精英》推出的AI队友“花傲天”上线一周即获269万DAU，验证了AI对用户留存的直接拉动作用。大规模协作的“工程师红利”与AI技术的激进应用，使中国工作室相对于受困于预算的西方大厂建立了结构性优势。 云业务出海：以“高标准基建+垂直能力”突围东南亚，斩获标杆客户 腾讯云在印尼（雅加达）与泰国等地建立3AZ（三可用区）高标准数据中心，凭借国内磨练的高并发技术，成功承接GoTo集团（旗下Gojek核心业务全量迁移）等行业巨头的关键订单，完成了东南亚规模最大的迁云实践。其核心壁垒在于解决跨境数据传输的低延迟痛点及AI基础设施的软硬结合优化。虽然缺乏微信的海外C端入口，但依托对投资生态及强大的游戏泛娱乐网络，腾讯云通过“资本+技术”的双重纽带，在AWS与Google占据主导的市场中实现了差异化突围。 目标价790港元，买入评级 综合分析，考虑到游戏业务在新赛道的先发优势，以及云业务在海外市场跑通“大客户驱动”的高质量增长模型，我们对公司2026年的收入与利润增速保持乐观。AI技术全链路落地带来的降本增效，将进一步释放利润弹性。收入和经营利润预测采用2026年的预测数据，计算得出目标价为790港元，较上一收盘价有31%上升空间，维持买入评级。 【行业评论】 人工智能计算及半导体行业专题：AI计算 韩啸宇+852-2522 2101Peter.han@firstshanghai.com.hk 思维链驱动推理需求提升 行业半导体 AI计算行业的范式正在从以模型训练为核心的军备竞赛阶段转向以推理应用为核心的生态建设阶段。模型层竞争的重心已从单纯的“训练驱动”转变为“推理驱动”，推理负载首次全面超越训练负载，成为算力的主要消耗场景。资本支出的逻辑正转向构建能够支撑“代理智能” (Agentic AI)和“系统2思维” (System2 Reasoning)的垂直整合生态系统。OpenAI推出的o1系列模型，标志着AI从“概率性文本生成”（System 1）向“逻辑推理与思维链”（System 2）的跨越。这种转变使得即使模型参数量增长放缓，但推理侧的算力需求因“思维链”的引入而呈线性甚至指数级增长。AI的使用模式正从单次文本完成转向多步、工具集成和推理密集型的工作流，即代理式推理(Agentic Inference)。 据OpenRouter数据，编程已成为所有模型中增长最快、最主要的专业类别，在近期Token总量中占比超过50%。Anthropic的Claude系列模型在编程查询中保持主导地位（60%以上）。每次请求的平均输入Token长度增长了约四倍（从约1.5K增至6K以上），输出Token长度增长了近三倍（从约150增至400）。反映出工作负载不再是简单的开放式文本生成，而是对大量上下文（如代码库、文档）进行推理。 AI推动基础设施的建设重构 为 了 支 撑 万 亿 参 数 大 模 型 的 训 练 与 日 益 庞 大 的 推 理 需 求 ， 全 球 四 大 云 厂 商（Hyperscalers）的资本支出预计将超过3000亿美元。这种巨额投入正在推动基础设施的物理重构，例如，随着GPU单芯片功耗的突破1kw，新建数据中心的液冷技术渗透率从2024年的14%飙升至2025年的33%。AI数据中心消耗的大量电力也将在2028年对美国的电力容量带来超过40GW的缺口，推动燃气轮机、核电、燃料电池等产业的需求。 系统架构成为决定AI集群算力效率的关键因素。随着万卡集群成为标配，硅光技术加速渗透，NVLink与Ultra Ethernet在Scale-up和Scale-out层面展开激烈博弈。铜缆目前在机柜内为主流方案，但光互联以损耗更少、效率更高等优势正加速渗透。作为目前唯二可以提供系统级解决方案的厂商，英伟达和博通在2025Q3 的数据中心收入快速增长，分别达到356亿美元和41亿美元。 投资AI从简单买指数进入精挑细选阶段 不同于互联网时代的零边际成本+用户量增长+广告变现模式，大模型时代模型需要持续迭代以维持用户粘性。由于用户更加注重模型效果而非模型价格，AI推理成本可能和芯片功耗一样，在能忍受的限度内，尽可能的去提升体验。在ScalingLaw失效之前，算力开销成本增长不会低于互联网业绩增长。因此，进入2026年，对于Hyperscalers来说如何平衡成本、算力增长和业绩增长之间的关系成为重点，行业从“概念验证期”进入了“业绩兑现期”。市场对公司的评价更为严格，既要大模型领先、用户数据和收入漂亮，又要AI带来正向的ROI。简单的购买半导体指数或M7指数已经难以获取市场的Alpha，需要寻找真正能在AI时代成长及获益的公司。 半导体产业链中的Alpha将快速成长 半导体产业链中具备技术优势及渗透率快速提升的公司将获得“台积电式”价值重估的机会，从供应商提升级至技术创新者而享有更高的估值。 先进封装依旧供不应求：截止2025Q3，台积电预计2025年底先进封装月产能有望达到7.0万片。同时，由于先进封装产能严重不足，台积电与日月光（日月光及硅品）成立3D IC先进封装制造联盟，台积电亚利桑那州工厂与Amkor合作进行美国产晶圆的先进封装与测试。 数据中心内网络Scale-up/Scale-out导致光模块产业的供需格局持续紧张：主要源于Nvidia GB300服务器出货以及VR200服务器进展超预期，VR架构下单芯片光模块配比从GB架构下的1：2.5倍增至1：5。此外，谷歌TPU需求持续上修，带动1.6T光模块需求攀升。 光交换及硅光技术将迎来快速增长的元年：CPO（共封装光学）技术将逐步在2026年成为核心看点，在AI训练集群的高端交换机市场渗透率预计将突破10%-15%。 PCB互联的重要性持续提升：在AI服务器的架构中，PCB已不再是简单的电子元器件支撑体，而是承载高速信号完整性的算力高速公路。 半导体扩产将利好半导体设备及EDA板块：设备与EDA作为半导体产业的“卖铲人”，将穿越芯片价格波动的周期，成为最为稳健的投资赛道。 关注AI估值“泡沫化”风险 尽管英伟达在2025年11月市值一度突破5万亿美元，占据标普500指数8%的权重，但市场对AI泡沫的担忧从未停止。红杉资本提出的“6000亿美元问题”在2025年依然未能完全解答：底层基础设施的巨额资本支出与应用层产生的实际收入之间，存在着巨大的剪刀差。虽然微软、谷歌等巨头的Capex在2025年开始趋于稳定，但应用层的爆发速度仍滞后于基础设施的建设速度，这构成了市场波动的主要风险源。我们认为绝大部分头部公司前瞻（NTM）估值仍在合理偏高区间内，调整可能是温和的，但对于部分超高估值的应用层或依托单一Hyperscalers订单供应链公司，技术路线改变将可能对其造成巨大影响。 本报告不可对加拿大、日本、美国地区及美国国籍人士发放 人工智能计算及半导体行业专题：存储 韩啸宇+852-2522 2101Peter.han@firstshanghai.com.hk 存储芯片为何大幅涨价？ 行业半导体 2025年存储市场的全面涨价是AI需求爆发与原厂供应策略发生结构性冲突的结果。简单来说，就是高利润产品（HBM/企业级SSD）造不过来，普通产品（DDR4/消费级SSD/HDD）不想多造。GPU/TPU的需求暴涨推动三星、SK海力士和美光将大量产线从DDR4/DDR5转去生产HBM，导致了DRAM的供应量减少。而DDR4等旧制程产品的投片量下调，市场向DDR5切换，导致DDR4价格一度超过DDR5。在2025年的DRAM供应当中，HBM同比大涨了88.1%，消费类记忆体同比下滑1.2%，用于图形处理的视讯记忆体同比下滑0.3%，移动端记忆体同比增长了23.3%，伺服器记忆体同比增长了28.4%，PC端记忆体同比增长4.4%。 AI不仅需要快数据（存储在HBM/SSD里），还需要存储海量的原始数据（Raw Data）作为备份。HDD依然是单位存储成本最低的介质。随着数据量呈指数级增长，数据中心对近线硬盘（Nearline HDD）的需求激增。过去几年HDD市场萎缩，希捷和西部数据几乎停止了扩建新的HDD产线。当需求突然反弹时，扩产周期长达6-12个月，推动了HDD价格的大幅上涨。HDD的价格大幅上涨及AI需求推动企业增加采购大容量QLC NAND，导致供需不平衡传导至NAND行业。经历过2019、2023年的巨额亏损后，NAND原厂（三星、美光、铠侠、海力士）在2025年扩产非常谨慎。部分SSD涨价还受限于主控芯片产能的紧张，尤其是在高端的PCIe 5.0 SSD领域，主控芯片的良率和供应制约了成品出货。 这轮上涨周期将持续更长时间 HBM挤占晶圆产能，DRAM及NAND价格将持续上涨：以上一个DRAM超级周期为例来看，在2016年-2018年由云计算通用服务器需求驱动的，DRAM价格持续上涨了约9个季度。但当前这一轮存储芯片价格上涨则是由AI服务器（HBM、LPDDR）和通用服务器（NAND、DDR）共同驱动的，并且还存在着结构性的产能转换和多个维度的需求竞争，情况更为复杂，短缺和涨价可能将会持续更长时间，预计2026年一整年都会面临供应紧缺和涨价的问题，三大存储原厂（三星、美光、SK海力士）的利润将在明年快速增长。 2026年至少6个点的供需不平衡将使DRAM短缺加剧 服务器高端DRAM需求旺盛：据TrendForce的预计，2026年DRAM市场的供应量将为1740亿个单位（2Gb）容量，同比增长20%；营收规模将会达到3010亿美元，同比大涨85%；平均单价约为1.63美元，同比上涨58%。DRAM行业的资本支出将在2025年达到537亿美元