科技组观点汇报及卫星互联网展望

发⾔⼈ 1 00:00:06 好，⼤家好，欢迎参加银河证券科技组观点汇报及卫星互联⽹展望。⽬前所有参会者均处于静⾳状态，下⾯开始播报免责声明。宣布报完毕后，主持⼈可直接开始发⾔，谢谢。 发⾔⼈ 2 00:00:21 本次会议仅⾯向银河证券专业投资者客⼾，未经银河证券和演讲嘉宾事先书⾯许可，不得以任何形式将会议内容和相关信息对外公布、转发、转载、传播、复制、编辑、修改等。 发⾔⼈ 3 00:00:40 好，尊敬的各位投资⼈⼤家晚上好，呃，感谢在2026年的第⼀个开⼯的⽇⼦参加我们科技组的这个电话会议。那么我们⾸先向各位汇报⼀下近期不管是国内还是国外⽐较关注的焦点就是AI泡沫的问题。那我们在呃在本年开年之初和去年。尾啊，我们也出了⼀篇报告。那这篇深度报告的话呢，就是深度解析了啊这个 AI 泡沫的⼀个底层的原理以及当下的⼀些现状，并且做了⼀个未来趋势的⼀个展望。那我们的呃⿇烦主持，⿇烦会议助理帮忙播放⼀下 PPT 好。好的，谢谢。啊，那我们这个报告的题⽬是呃这个热⼒学熵增定律视⻆看本轮 AI 泡沫的演变。 发⾔⼈ 3 00:01:31 啊，这篇整个 PPT 的话呢，其实我们去简单的向各位汇报⼀下我们的⼀个分析框架。因为呃实际上我们在去做 AI 泡沫的⼀个分析的时候，整体来讲我们惯⽤的⽅式就是⼀个传统的分析⽅式，分析范式。那么呃基本上来⼤家会去对⽐2,000年的互联⽹泡沫，以及当下 AI产业链各个层级它的⼀个估值和它的⼀个成⻓性。那我们认为这种的估值，这种的⼀个分析⽅式。整体来讲，难以匹配当下这⼀轮 AI 泡沫的⼀些个特殊性和复杂性。 发⾔⼈ 3 00:02:05 所以我们这次构建的⼀个基于热⼒学熵增定律的分析框架的话，它会是⼀个相对来讲更符合复复杂系统的⼀个嗯边界更宽泛的⼀个框架，并且它可以动态的去跟踪。啊，然后那这⾥边的话呢，我们 呃就是会把整个全球的 AI产业链这样的⼀个系统，把它定义为⼀个可以呃不断有⼀个新能量注⼊的这样的⼀个动态的系统。那么这个能量有能量的就是我们所谓的熵增定律啊，那其实这⾥学的定律。然后能量的输⼊的话呢，主要是以呃 CAPEX为核⼼，这样的⼀个流动性的⼀个注⼊。那么商的话呢，指的是我们经常讲的商增，它背后其实是市场的⼀个⽆序度，或者说不确定性，或者说这个信息的混乱程度，或者说估值的⼀个哦体系的⼀个混乱。那么这个商，然后富商的话呢，就是说呃。 发⾔⼈ 3 00:03:00 那整体来讲，基本上是两⼤这个关键的指标，那么⼀个是我们要去看 skilling low 那 skilling low 的它的⼀个技术的转化率的本质上来讲，其实是说你的 Capex 投⼊到⼀个上游的这种资本⽀这种资本⽀出投⼊进去之后。它是否是可以产⽣规模效应？也就是说算⼒的堆堆叠是否能有效转化为效率。那另⼀层⾯话就是就是其实就是下游这个 AI 应⽤的⼀个 ROI 那么它的商业转化效率。所以呃那么这样的⼀个分析体系框架实际上可以去呃相对来讲⽐较有效的去呃跟踪当下 AI 泡沫的这样的⼀个进展。 发⾔⼈ 3 00:03:41 那么在这样的⼀个分析框架之下，我们去看⼀些具体的数据，⾸先我们把 AI产业链分为上游、中游和下游，那么对于上游来讲，我们看到的是左边这张图是北美的四⼤云⼚商，它的 Capex 基础，呃，它和呃 Capex以及增速，那么在2025年和甚⾄包。包括今年2026年它的⼀个增⻓趋势依然还是⾮常⾼的。那么呃但是右⾯这张图的话，我们会分析，看到这个泡沫的⻛险就隐隐的可以呃这样可以体现出来了。 发⾔⼈ 3 00:04:14 那这个右边这张图的话，它是什么呢？它是这个上游芯⽚⼚商，呃，这个它的库存增⻓率尤其是这个英伟达，那我们看到英伟达的⼀个库存增⻓率的⼀个增速，呃，它和下游这个就是说，那其实这个是属于偏上游层⾯的下游。那这个下游指的就是呃以北美 CSP为主的这样的云场云业务的⼚商。那这个就是右边这张图，蓝⾊的线是这个英伟达它的⼀个库存增⻓率的⼀个曲线，然后包括微软啊包括其他⼏个云⼚商，它的⼀个云业务的⼀个增速，包括云，呃，微软和⾕歌，那我们看到它和上游的这个库存增⻓率会出现⼀个剪⼑差。那这个剪⼑差。然后它是有⼀个持续扩⼤的⼀个迹象，也就是彰显了，其实当下的话呢，我们注意到就北美的云⼚商，它的云业务的收⼊增速和上游芯⽚⼤ ⼚的⼀个库存增速出现了⼀个就是这样剪⼑剪⼑差扩⼤的这样⼀个趋势。那么也就意味着如果后续的话，就是云⼚商它的⼀个对于上游英伟达为代表的芯⽚的⼀个上架能⼒会出现⼀个增速的⼀个边际递减的话，那么呃上游的这种增速也会出现⼀个下修。 发⾔⼈ 3 00:05:32 啊，那么这个是上游那么个情况，但是呃我们在看整个中游吧，那中游的话其实我们注意最关键指标还是全球的数据中⼼，也就是 data center。那么从数据中⼼当下的⼀个空置率，或者说它的上架率，因为空置率和上架率啊实际上是这个就是互补的，那么加起来整整体来讲是100%那如果从空置率来看的话呢。其实呃我们在做全球数据中⼼对⽐的时候，我们会。发现，呃，那因为最新拿到的数据是2025年Q2那么Q2的时候，全美的数据中⼼，它的这个空置率是⼀，1. 发⾔⼈ 3 00:06:08 6%那实际上到Q3的时候，它已经降到了个位数，也就是历史最低。那么对应到全球其他的地区，⽐如说欧洲，还有中国⾹港，那么它的控制率⽬前还是⽐较⾼的。啊，那么呃国内的这个数据⽬前没有相对⽐较公开的数据，但是⽬前的控制率相对来也是偏⾼的。那么这也就意味着其实如果从当下来看其实就是说美国的，北美的这种需求依然还是极度的供不应求，那这个信号依然还是暂时没有看到⼀个完全衰减的⼀个迹象。 发⾔⼈ 3 00:06:40 那中间的图的话呢，是全球的⼀个呃这个云基础设施，它的⼀个制，呃，这个这个规模的⼀个增速，那这个增速来看的话，全球的增速⽬前也是呃⾼于中国的增速的。那么在这种情况下，其实国内的这种数据中⼼，那我在我们看来还是。两端，⼀⽅⾯受制于 AI 芯⽚的⼀个供给的缺陷，那另⼀⽅⾯的话就是 AI 应⽤⽬前下游的需求的紧急度依然还是没有完全的体现出来。所以在这样的⼀个情况下，其实我们国内的数据中⼼呢，尤其是结构性的，以⼀些地⽅智算为代表的这个数据中⼼，空置率还是相对来讲偏⾼，啊，上架率还是先相对来讲偏低。那么这种情况未来怎么改善呢？ 发⾔⼈ 3 00:07:26 我觉得⼀⽅⾯就是国产芯⽚的产能还是要继续的扩⼤，那么会保证上游的供给可以啊继续扩⼤，那 么这种趋势依然是2026年会有⼀个相对来讲⽐较集中的⼀个体现。那另⼀⽅⾯的话就是依然是 AI 应⽤下游要遍地开花，那么它要⼤幅去消纳上游的这样⼀个产能。那这种情况下，我们后续最上最后⼀张⽚⼦会去跟⼤家讲，就当下的⼀个现状是什么。那右边这张，最后⼀张图是北美数据中⼼它的⼀个预租的情况，那如果从预租的情况来看，北美的数据中⼼呃在之前的数据是74%那么这个74是什么什么？就是这个预租率什么概念呢？就是说啊这个数据中⼼它其实还没有建好的时候，实际上已经嗯就是被这个预定了，所以它的现⾦流相对来讲会偏好。所以这也是如果说我们再去，在做全球的数据中⼼的⼀个配置，尤其是Reits之类的配置的过程中，那么北美的数据中⼼当下的这种投资价值可能相对来讲还是更凸显⼀些。 发⾔⼈ 3 00:08:26 哦，那么然后之后的话，其实我们在看，就是说嗯实际上我们再去做⼀个全⾯的分析时候，我们会发现2026年的这个云场上的Capex包括数据中⼼的⼀个增速依然还是会⽐较⾼的。但是到2027年会有⼀点衰减，啊，从数据上来看，那背后是什么原因就依然还是美国缺电，那我们也做了⼀个数据分析，就是电⼒问题将会导致美国的数据中⼼它的交付周期变⻓，⽽且电⼒成本也确实是影响云⼚商盈利能⼒的⼀个关键的敏感变量。啊，我们也做了⼀个。就是做了⼀个假设，那如果是美国的⼯业电价，当下的话它是呃依然相对来讲全球最低的⼀个⽔平，那平均仅为0. 发⾔⼈ 3 00:09:09 087美元每千⽡时。呃，但是如果说⽐如说随着未来数据中⼼对于居⺠⽤电的⼀个挤压，那如果是⼯业⽤电，它的⼀个价格 double 的话，那它对于数据中⼼它的⼀个⽑利率会影响四个点。那其实四个点对数据中⼼来讲，它的盈利能⼒的敏感度还是偏⾼的。所以这也呃从利益程度确实是会能带来数据中⼼它的建设周期延延⻓，那它延⻓化也会带来呃整个上游的⼀个英伟达的⼀个这个芯⽚的⼀个交付量，它的增速也会出现⼀个2027年之后的⼀个增速上的⼀个衰减。 发⾔⼈ 3 00:09:43 啊，那这是从电⼒层⾯的⼀个分析。啊，那然后从从这个整个 AI 的中游来看，也就是⼤模型这个层⾯，那我们看到⼏个变量啊，⼀个是这两张图呢是呃这个 open router 它是⼀个调⽤全球⼤模。型API 的⼀个啊这样的⼀个呃这样的⼀个就是相当于路由这样的⼀个⽹站，那么它的相关的数据的话，其实嗯并不⼀定完全呃这个就是呃可以不⼀定⾮常全⾯，但是它还是有⼀定趋势性代表性。 发⾔⼈ 3 00:10:15 那么这两张图代表什么呢？就是⼀个趋势能看到，就是中国的⼤模型开源战略的⼀，开源战略的⼀个领域效应还是会⽐较明显。那如果是从去年春节 DPC 出来之后，那么整个中国的开源⼤模型相⽐2024年其实是同⽐有⼀个呃全球占⽐的⼀个⼤幅提升。但是从2025年全年来看，那这种增速其实还是没有完全体现出来，也就是说虽然年初有⼀个陡增，但是呃左边这张图，这个浅蓝⾊的部分是中国开源⼤模型的⼀个全球占⽐。那这个占⽐的话确实看到在 Q2 Q3 Q4其实没有继续⾼增⻓，那这种领域效应的话呢，其实今年还是要继续去观察，呃，看整个 Deepseek 是不是。还能继续的有更⾼的这个效率的模型和更低的算⼒成本这样的⼤模型的推出。那右边这张图的话，其实可以清晰的看到全球的⼤模型它的⼀个推理的 TOKEN 数其实在⾼速增⻓的，但是橙⾊的部分是中国，那也就是说其实在中国国内的这个 TOKEN 的⼀个增速呃在2025年的春季档的时候相⽐有⼀个同⽐的⼀个快速增⻓。但是整个在2025年全年啊也依然依然相对量还是偏平。 发⾔⼈ 3 00:11:29 所以这个这张图其实还是有⼀定代表性，也就是说我们⼀直讲就是在呃2025年中国的 AI 应⽤其实是嗯就是还是低于预期的啊，低于预期就 TOKEN 数量其实整体来讲也还是没有去出现⼀个就是持续⾼增⻓这样⼀个态势。那么这也给2026年留出了⼀个相对来讲⽐较⼤的⼀个弹性空间。也是，所以2026年依然还是要持续关注整个 AI 应⽤的⼀个啊就⾼爆发的⼀个潜⼒。 发⾔⼈ 3 00:11:58 哦，那从从这个。从需求增⻓引擎来看，这个就是趋势确实是从北美向亚洲，尤其中国转移。那这些呃这这两个图的话其实也会代表，就是整个⼤模型它有两种类型，⼀个是价格敏感型，⼀个是成本敏感型这两种需求。那这两种需求的话来看话，其实有有这个 Openai 的 GPT 系列以及Anthropic 的 cloud 系列，那么为代表的这种闭源模型其实⼀直在和中国的这种 Etick 和千问为代表的开源模型在⼀个⾎拼的状态。 发⾔⼈ 3 00:12:27 那么⼤家拼的是什么呢？就是左上左边这张图的⼀个成本和⽤量的这样的⼀个⾎拼，那么绿⾊的部分是北美的这样的⼀些个⼤模型，呃，红⾊的部分是就是呃左上象限有⼀部分是国内的这种呃相对 量便宜好⽤的⼤模型。但是在⽤量上⼤家其实是还难分伯仲，啊，这是⼤模型的⼀个调⽤量，所以嗯，就是然后我们再去看财务的数据，呃，从财务数据来看的话，其实我们现在只能拿到呃整个计算机去年呃 Q3之前的这样的⼀个营收和利润的增速，那么。啊，营收的增速是9%利润的增速是38. 发⾔⼈ 3 00:13:03 25%那么这也就符合我们的⼀个判断，也就是说呃整个计算机⾏业，那么体现出来的 AI 的⼀个赋能，更多的是提升全要素⽣产率。啊，就是说更多的企业其实通过裁员的⽅式，然后更多的通过 AI 编程的这种替代⼈⼯的⼀些⽅式去产⽣⼀个减增效的⼀个⼯，⼀个效应。那这种趋势的话其实在2026年依然