AI产业链系列报告一：26年算力景气度持续上行，关注互联、液冷、供电板块

2 6年 算 力 景 气 度 持 续 上 行 ， 关 注 互 联 、 液 冷 、 供 电 板 块 行业研究·行业专题 AI产业链 投资评级：优于大市（维持评级） 证券分析师：王晓声010-88005231wangxiaosheng@guosen.com.cnS0980523050002证券分析师：李书颖0755-81982362lishuying@guosen.com.cnS0980524090005 证券分析师：张宇凡021-61761027zhangyufan1@guosen.com.cnS0980525080005证券分析师：袁阳0755-22940078yuanyang2@guosen.com.cnS0980524030002 证券分析师：熊莉021-61761067xiongli1@guosen.com.cnS0980519030002 证券分析师：艾宪0755-22941051aixian@guosen.com.cnS0980524090001 联系人：赵屿021-61761068zhaoyu6@guosen.com.cn 摘要 n海外大厂Capex指引乐观，26年算力景气度持续上行。微软、谷歌、Meta、亚马逊等海外大厂对2026年资本开支指引乐观，我们预计2025年、2026年四家大厂资本开支总和分别为4065、5964亿美元，分别同比+46%、47%，且用于投资AI算力及基础设施的比例有望持续提升。目前，海外大厂仍以采购英伟达AI芯片为主，2026年AMD、海外大厂自研芯片有望快速放量。 n互联侧：光摩尔定律，单卡价值量代际增加。1）光模块：一方面，端口速率按“1–2年一代”从10G/40G-100G/400G-800G/1.6T；另一方面，数据中心网络从“少量跨机柜光互连”走向leaf-spine扁平化、东西向流量主导，叠加AI训练集群由几十卡扩展到数百卡规模，使得光模块的用量、规格与单点价值量同步抬升。未来，800G将加速规模化部署、1.6T进入导入期；同时LPO/CPO、硅光、AOC等路线让网络向“更低功耗、更高密度、更高可靠”演进。2）PCB：行业进入AI驱动的新周期，需求结构发生根本性转变。AI服务器集群建设带来算力板卡、交换机与光模块的同步升级，推动PCB需求量和单价双升。随着算力架构从GPU服务器向正交化、无线缆化演进，信号链条更短、对材料损耗更敏感，PCB成为AI硬件中最核心的互联与供电载体之一。本轮AI周期不同于5G周期的“高峰—回落”型特征，而呈现“技术迭代带动持续渗透”的长周期属性。 n冷却侧：功率密度持续提升，液冷大势所需。根据Vertiv数据显示，AI GPU机架的峰值密度有望从2024年的130kW到2029年突破1MW，采用液冷技术是大势所趋。海外机柜算力密度提升直接带来二次侧及ICT设备侧价值量的提升，其中，CDU、冷板价值量占比较高。 n供电侧：AIDC供配电路径演变，关注HVDC、SST领域。随着AI服务器功率的持续提升，传统供配电架构下配电房占地面积大幅提升、电能传递损耗大幅增长，迫切需要通过供配电架构升级减少占地面积、提升系统效率、减少用铜量、提升分布式能源接入能力。我们预计，AIDC供配电方式将遵循UPS-HVDC-SST路径演变，2026年行业催化有望持续。 n投资建议：2026年海外大厂资本开支持续上行，算力侧建议关注海光信息，互联侧-光模块建议关注光迅科技、华工科技，互联侧-PCB建议关注生益科技、胜宏科技、沪电股份、鹏鼎控股、东山精密、景旺电子、世运电路、芯碁微装，冷却侧建议关注英维克，供电侧建议关注麦格米特。 n风险提示：互联网大厂资本开支不及预期风险；英伟达及头部AI ASIC厂商技术路劲变化风险；AI应用活跃用户数增长不及预期风险；行业内部竞争加剧，进而导致毛利率下滑风险。 目录 海外大厂Capex指引乐观，26年算力景气度持续上行01互联侧：光模块+PCB持续迭代，量价齐升02冷却侧：功率密度持续提升，液冷大势所需03供电侧：AIDC供配电路径演变，关注HVDC、SST领域04风险提示05 海外大厂Capex指引乐观，预计2026年Capex持续上行 n海外大厂Capex指引乐观，预计2026年Capex持续上行。 Ø微软：3Q25公司Capex（包含融资租赁）为349亿美金，同比+75%、环比+44%，且根据电话会议披露信息，预计FY2026（本季度3Q25为微软FY1Q26）资本开支增速高速FY2025，此处假设4Q25 Capex环比微增，为360亿美金，则2025全年资本开支为1165亿美金，同比+54%，假设2026年Capex增速为60%，则2026年资本开支为1864亿美金。 Ø谷歌：3Q25公司资本开支为240亿美金，同比+84%、环比+7%，且根据电话会议披露信息，2025年Capex指引上调至910-930亿美金（前值为850亿美金），则4Q25 Capex预计为294亿美金；且指引2026年资本开支将显著增长，假设2026年资本开支增速为50%，则2026年资本开支为1395亿美金。 Ø亚马逊：3Q25公司资本开支为342亿美金，同比+61%、环比+9%，且根据电话会议披露信息，2025年Capex指引1250亿美金，则4Q25 Capex预计为351亿美金，且指引2026年资本开支持续增长；此外，亚马逊在电话会议披露，为满足公司对AI需求，过去12个月中增加了3.8GW电力容量（目前是22年2倍），预计4Q25新增1GW，且2027年电力容量预计翻倍；假设2026年资本开支增速为30%，则2026年资本开支为1625亿美金。 ØMeta：3Q25公司资本开支为194亿美金，同比+110%、环比+14%，且根据电话会议披露信息，2025年Capex指引上调至700-720亿美金（前值为660-720亿美金），则4Q24 Capex预计为219亿美金，且指引2026年资本开支增长将显著高于2025年，假设2026年资本开支增速为50%，则2026年资本开支为1080亿美金。 微软-2026年芯片需求测算 n微软2026年芯片需求测算：主要购买英伟达芯片，其次为AMD和自研Maia芯片。 ØGPU服务器资本开支：根据前文测算，2026年资本开支为1864亿美金，根据微软3Q25电话会披露数据，约50%资本开支用于购买GPU、CPU服务器，且预期比例持续提升；我们假设用于购买GPU、CPU服务器的资本开支占比为60%，且GPU服务器在其中占比为90%（由于GPU服务器ASP大幅高于CPU服务器），则2026年用于购买GPU服务器的资本开支为1007亿美金。 Ø采购英伟达芯片：考虑到芯片性能、运行稳定性、兼容性等维度，微软仍以采购英伟达芯片为主，假设2026年采购英伟达GPU服务器资本开支占比为85%，则对应购置英伟达服务器资本开支为856亿美金，假设AI芯片占服务器价值量为70%，对应英伟达GPU芯片价值量为599亿美金，分别假设采购英伟达B300（包括GB300）、R200（包括VR200）资本开支占比为55%、45%，假设B300、R200单价分别为3.5、4.5万美元（考虑到性能提升、HBM及晶圆成本提升等因素），对应B300、R200采购量分别为94、60万颗。 Ø采购AMD芯片：AMD芯片快速迭代发展，MI400系列芯片性能表现出色，预计2026年微软将采购部分AMD芯片作为补充，此处假设采购AMD GPU服务器资本开支占比为10%，且用于购置MI355、MI400资本开支占比分别为5%、95%，且假设MI355、MI400芯片单价分别为2.5、3.5万美金，对应MI355、MI400采购量分别为1、19万颗。 Ø自研ASIC芯片：2026年微软自研芯片Maia200、Maia300有望放量，此处假设自研ASIC服务器资本开支占比为5%，ASIC芯片占服务器价值量为50%，对应自研ASIC资本开支为25亿美金，假设购置Maia200、Maia300资本开支占比分别为25%、75%，假设Maia200、Maia300单价分别为0.5、0.7万美金，对应Maia200、Maia300采购量分别为11.6、27.5万颗。 图2：微软-2026年芯片需求测算 谷歌-2026年芯片需求测算 n谷歌2026年芯片需求测算：自研TPU为主，同时采购英伟达GPU主要供云客户使用。 ØGPU服务器资本开支：根据前文测算，2026年资本开支为1395亿美金，根据谷歌3Q25电话会披露数据，约60%资本开支用于购买服务器，且预期比例持续提升；我们假设用于购买GPU、CPU服务器的资本开支占比为70%，且GPU服务器在其中占比为90%（由于GPU服务器ASP大幅高于CPU服务器），则2026年用于购买GPU服务器的资本开支为879亿美金。 Ø自研ASIC芯片：考虑到谷歌自研TPU芯片性能出色、性价比高，且谷歌主要AI任务（大模型训练、推理等）主要依靠自研TPU芯片，此处假设自研ASIC服务器资本开支占比为70%，ASIC芯片占服务器价值量为65%（谷歌TPU芯片性能强大，ASP相对较高），对应自研ASIC资本开支为400亿美金，假设购置Trillium、Ironwood、TPU v8p、TPU v8e资本开支占比分别为8%、65%、20%、7%，假设单价分别为0.8、1.2、2.0、0.9万美金，对应采购量分别为40、216、40、32万颗。 Ø采购英伟达芯片：谷歌采购英伟达芯片主要供云客户使用，假设2026年采购英伟达GPU服务器资本开支占比30%，AI芯片占服务器价值量为70%，对应英伟达GPU芯片价值量为185亿美金，分别假设采购英伟达B300（包括GB300）、R200（包括VR200）资本开支占比为60%、40%，假设B300、R200单价分别为3.5、4.5万美元，对应B300、R200采购量分别为32、16万颗。 亚马逊-2026年芯片需求测算 n亚马逊2026年芯片需求测算：主要购买英伟达芯片，其次为AMD和自研Trainium芯片。 ØGPU服务器资本开支：根据前文测算，2026年资本开支为1625亿美金，根据亚马逊3Q25电话会披露数据，其资本开支主要由AI基建和电商物流基建驱动；我们假设用于购买GPU、CPU服务器的资本开支占比为50%，且GPU服务器在其中占比为90%（由于GPU服务器ASP大幅高于CPU服务器），则2026年用于购买GPU服务器的资本开支为731亿美金。 Ø采购英伟达芯片：考虑到芯片性能、运行稳定性、兼容性等维度，亚马逊仍以采购英伟达芯片为主，假设2026年采购英伟达GPU服务器资本开支占比为65%，AI芯片占服务器价值量为70%，对应英伟达GPU芯片价值量为333亿美金，分别假设采购英伟达B300（包括GB300）、R200（包括VR200）资本开支占比为55%、45%，假设B300、R200单价分别为3.5、4.5万美元（考虑到性能提升、HBM及晶圆成本提升等因素），对应B300、R200采购量分别为52、33万颗。 Ø采购AMD芯片：AMD芯片快速迭代发展，MI400系列芯片性能表现出色，预计2026年亚马逊将采购部分AMD芯片作为补充，此处假设采购AMD GPU服务器资本开支占比为12%，对应资本开支为61亿美金，且用于购置MI355、MI400资本开支占比分别为5%、95%，且假设MI355、MI400芯片单价分别为2.5、3.5万美金，对应MI355、MI400采购量分别为1、17万颗。 Ø自研ASIC芯片：亚马逊自研ASIC芯片启动时间较早，技术已经逐步成熟，预计2026年亚马逊自研芯片Trainium2.5、Trainium3快速放量，此处假设自研ASIC服务器资本开支占比为23%，ASIC芯片占服务器价值量为50%，对应自研ASIC资本开支为84亿美金，假设购置Trainium2.5、Trai