AI基础设施产业链 — 投资研究综述
从电子到智能 — AI基建全链路：电力生成 → 输配 → 数据中心 → 散热 → 服务器 → GPU/封装 → 网络互联 → 智能输出
Core Thesis
AI基建是确定性最高的AI投资主线。26-27年模型竞争胶着、无人放弃军备赛，算力需求锁定。
- 硬件链以芯片为核心阵眼 — GPU/ASIC占数据中心CAPEX的42%，是整条链的定价锚；但芯片本身估值已充分，弹性有限
- 光通/存储/DCI有增量α — 800G→1.6T迭代带来ASP提升（非纯量增长）、HBM供需缺口至27年、DCI流量CAGR 40%+，这三个环节的增长不完全依赖芯片出货量
- 电力链：燃气轮机 > 储能 > 变压器 — 燃气轮机是唯一能2-3年内解决AIDC供电的方案且已售罄至2028年（硬缺口）；储能受益ERCOT新政+AIDC配储但标准未定；变压器缺口29年后收窄
- 28年后需警惕硬件高毛利拐点 — 供给追上需求后，EPS见顶+估值压缩的戴维斯双杀风险
核心投资原则
做多物理瓶颈（ASIC / 电力 / 光通信），锁定26-27年CAPEX确定性；同时严格盯住领先指标（OAI收入 & TSMC CoWoS利用率）— 在供需反转触发估值崩塌之前，果断清仓。
三大支柱
支柱一
做多物理瓶颈
核心逻辑：需求确定但供给受物理产能约束时，定价权归瓶颈所有者。三类瓶颈：
- ASIC/芯片：CoWoS封装产能（TSMC）、HBM供给（SK海力士）
- 电力：燃气轮机售罄至2028年（GEV/西门子）、变压器交期18-24个月
- 光通信：800G→1.6T迭代，CPO威胁2028年前不构成实质影响
支柱二
盯住领先指标
不要等周期转向 — 监控能提前2-3个季度预判转向的领先信号：
- OAI收入：季度增速 — 任何miss预示CAPEX减速
- TSMC CoWoS利用率：跌破85% = 供给追上需求
- CSP CAPEX指引：任何环比下修
- HBM ASP趋势：价格见顶 = 需求饱和
支柱三
果断清仓
供需反转时，估值压缩迅速且猛烈。历史规律：
- EPS见顶 → 估值压缩 → 戴维斯双杀
- 硬件毛利率是金丝雀（关注毛利率指引下修）
- 不要锚定成本价 — 卖的是仓位，不是盈亏
- 轮动至下游受益方（模型公司、AI应用）
执行手册：建仓 → 持有 → 退出
阶段一：建仓（现在 – 2026年中）
在合理估值买入物理瓶颈标的。优先级：中国电力链（东方电气26x、杰瑞25x、阳光16x）> ASIC（AVGO）> 光通（中际旭创/COHR）> 存储（SK海力士）
↓
阶段二：持有+监控（2026年中 – 2027年底）
持仓穿越多模态催化浪潮。每季度监控OAI收入、TSMC CoWoS利用率、CSP CAPEX指引。任一指标恶化即减仓20-30%。
↓
阶段三：信号减仓（2027年末）
若2个以上领先指标同时走弱：减仓50%。转向防御性仓位（现金、下游AI应用、有经常性收入的模型公司）。
↓
阶段四：全面退出（2028年或触发时）
若CoWoS利用率<85% + OAI收入miss + 任一CSP下修CAPEX：清仓所有硬件/电力仓位。供需反转已启动，估值崩塌将在1-2个季度内发生。
领先指标仪表盘
| 指标 | 绿灯（持有） | 黄灯（减仓） | 红灯（退出） |
|---|
| OAI收入 QoQ | >15%增长 | 5-15%增长 | <5%或miss |
| TSMC CoWoS利用率 | >90% | 85-90% | <85% |
| CSP CAPEX指引 | 上调或维持 | 环比持平 | 下修>5% |
| HBM ASP趋势 | 上涨中 | 连续2季度持平 | 下跌 |
| 燃气轮机交期 | >30个月 | 24-30个月 | <24个月 |
决策规则：5个指标中任意2个转红 = 启动60-90天系统性清仓。不要等卖方一致看空确认 — 等到降级报告发出时，估值已经压缩了30-40%。
组合构建
瓶颈集中组合
| 板块 | 权重 | 标的 |
|---|
| 电力链 | 35% | 东方电气、杰瑞股份、阳光电源、思源电气 |
| ASIC + 光通 | 25% | AVGO、中际旭创、COHR、Alchip |
| 存储超级周期 | 20% | SK海力士、闪迪、希捷 |
| 新趋势 | 10% | 英维克（液冷）、麦格米特（PSU） |
| 现金/对冲 | 10% | 留存弹药 + Put保护 |
催化剂日历
| 时间 | 事件 | 影响标的 | 操作 |
|---|
| 2026.04 | GEV Q1财报 | 燃气轮机链 | 验证订单 |
| 2026.05 | NVIDIA GTC/财报 | GPU/ASIC链 | 观察指引 |
| 2026.06 | TSMC CoWoS扩产完成 | 全链 | 关注利用率 |
| 2026.08 | CSP Q2财报季 | 全链 | CAPEX指引 |
| 2026.09 | 1.6T光模块量产 | 光通信 | ASP验证 |
| 2026.12 | OAI年度收入 | 全链 | 需求锚点 |
| 2027.03 | HBM4量产 | 存储链 | 供需拐点 |
| 2027.06 | 东方电气G50交付 | 中国电力链 | 出口验证 |
| 2027.09 | CPO试产规模 | 光通信 | 威胁评估 |
| 2027.12 | 28年CAPEX指引 | 全链 | 退出信号 |
核心不对称机会：中国电力标的（东方电气26x PE、阳光电源16x PE）提供整条AI基建链中最优的风险回报比。物理瓶颈逻辑与GEV（30x PE）完全一致，但估值折价反映的地缘政治风险被过度定价 — 考虑到美国电力需求的迫切程度。
Follow the Token — AI基建全栈供需图谱
追踪一个AI token从电力生成到模型输出的完整路径，识别每一层的供需失衡与投资机会
⚡
Stage 1: 电力生成 Electricity Generation
燃气轮机 (GEV/Siemens) 至2028年售尽，75GW累计缺口
严重短缺
技术解剖 — 燃气轮机（Gas Turbine Combined Cycle）
↓
🔌
Stage 2: 电力输配 Power Delivery
变压器 (≥60MVA) 交期18-24个月，三重需求叠加
偏紧
技术解剖 — 电力变压器（Power Transformer Anatomy）
↓
🏗
Stage 3: 数据中心建设 Data Center Shell
土建 + 施工 + 并网审批，102GW美国已规划项目
中等紧张
技术解剖 — 1GW AI数据中心园区（Campus Layout）
↓
❄
Stage 4: 散热与电源 Cooling & PSU
液冷渗透率加速提升，高功率PSU成为新增长向量
新兴瓶颈
技术解剖 — 直接液冷系统（Direct Liquid Cooling）
↓
🧠
Stage 5: 算力核心 Compute (THE CORE)
GPU (NVDA 79%→64%) + ASIC (AVGO 9%→25%)，CoWoS封装 = 核心瓶颈
严重 (CoWoS)
技术解剖 — AI GPU模块（NVIDIA B200 Anatomy）
↓
🔗
Stage 6: 网络互联 Networking
光模块 (800G→1.6T) + DCI，27年增速Peak
偏紧 (Peak 27年)
技术解剖 — 800G光收发模块（Optical Transceiver）
↓
💾
Stage 7: 存储 Storage
HBM需求爆发 + DRAM超级周期 + NAND + HDD供不应求至28年
严重 (HBM)
技术解剖 — HBM3e高带宽存储（Memory Stack）
↓
🤖
Stage 8: AI负载 → Token输出 AI Workload
训练 (60%→35%) + 推理 (40%→65%)，2030年推理收入$7T（视角2）
需求驱动
核心结论：投资机会集中在供需最失衡的环节 — 电力生成 > 芯片封装 (CoWoS) > HBM存储 > 光模块。沿Token路径自下而上，越靠近物理层，供给约束越刚性，定价权越强。
图 01 — 硬件 & 电力两大板块全景
研究框架总览
| 章节 | 模块 | 覆盖范围 | 核心输出 |
|---|
| I | 核心框架 | 全局框架 & 核心论点 | 投资逻辑链 & 五大核心指标 |
| II | 算力测算 | 算力需求三视角 | 三情景模型 & Base Case论证 |
| III | 硬件产业链 | 10个子行业深度覆盖 | 各环节TAM、竞争格局、核心标的 |
| IV | 电力产业链 | 4个子行业深度覆盖 | 供需缺口、燃气轮机、储能、变压器 |
| V | 投资建议 | 标的排序 & 时间框架 | 三梯队分层 & 催化剂映射 |
| VI | 关键问答 | 投资者最关注的15个问题 | 预判挑战 & 应对框架 |
| VII | 汇报框架 | Executive Briefing Flow | 45分钟结构化汇报流程 |
| VIII | 数据附录 | 关键数据速查 | TAM、估值、标的一览 |
五大核心指标
428 GW
视角2 · 25-30年
累计新增AI DC
报告结构
Hardware
硬件板块 · 15章
| 章节 | 主题 |
|---|
| 01-03 | 模型趋势 → 算力需求 → AIDC落地 |
| 04-05 | AI芯片趋势 & 竞争格局 |
| 06-07 | 光模块 & DCI |
| 08-09 | PCB & 服务器 |
| 10-12 | DRAM/HBM & NAND & HDD |
| 13-14 | 液冷 & 电源PSU |
Power
电力板块 · 5章
| 章节 | 主题 |
|---|
| 15 | AI电力总览与估值 |
| 16 | 美国电力缺口测算 |
| 17 | 燃气轮机行业供需 |
| 18-19 | 燃机标的 & 储能BESS |
| 20-22 | 变压器 & SOFC |
板块排序：燃气轮机 > 储能 > 变压器
图 02 — 核心投资逻辑链（四层瀑布）
核心投资逻辑链
第一层 · 模型竞争胶着
Google / OpenAI / Anthropic / Meta / xAI — 无人绝对领先
↓
第二层 · 26-27年大厂持续投入
训练军备赛 + 多模态加速 + 主权AI起量
↓
第三层 · 算力需求确定
25-30年累计新增 428GW AI DC（视角2 中性假设）
↓ ↓
硬件需求爆发
芯片 → 光通 → 存储 → DCI → PCB → 服务器 → 液冷 → 电源
电力需求爆发
燃气轮机 → 储能 → 变压器 → SOFC
↓
28年后警惕
硬件高毛利拐点 → EPS + 估值双杀风险
关键判断: 26-27年算力需求确定性高（模型竞争胶着，无人放弃，多模态加速军备赛）。28年后最大风险是高基数+增速放缓→EPS和估值双杀。电力链确定性高于硬件链（物理硬缺口 vs 技术迭代风险）。
II. 算力需求测算
三视角情景分析 & Base Case论证
图 03 — 三视角对比（三条路）
三个视角对比表
| 维度 | 视角1 (保守) | 视角2 (中性) ★ | 视角3 (乐观) |
|---|
| 核心假设 | 格局胶着，OAI按计划发展 | 军备赛加剧+主权AI起量 | Google一家领先+全行业AI渗透 |
| 累计新增DC | 308 GW | 428 GW | 525 GW |
| 30年CAPEX | $1.5T | $2.8T | $4T |
| 30年推理收入 | $3.9T | $7T | $10T |
| 28年芯片TAM增速 | 2% (断崖) | 31% | 50% |
| 投资逻辑 | 26-27短炒，28后撤 | 26-27主攻，28后择机 | 全面做多到28+ |
大厂算力排序
图 04 — 大厂算力军备赛
| 公司 | 训练算力系数 | 推理特点 | 核心逻辑 |
|---|
| Google | 2x OAI | 推理占比>OAI，上升更快 | 200W TPU，算力优势巨大 |
| OAI | 1x (基准) | 推理/训练~40:60→65:35 | 基准线 |
| Meta | 1.2x | 推理占比>OAI (~50%) | 内部应用多 |
| xAI | 1x | 推理<OAI (~20%) | 推理跑得比OAI慢 |
| Anthropic | 0.7x | 与OAI相当 | 算力有限，专注coding |
| MSFT | 0.65x | 推理进展弱于OAI | 刚开始加大投入 |
| TSLA | 0.4x | 短期低，后续追齐 | 自驾上线后推理占比上升 |
大厂AIDC规划全景 (至2030年)
| 公司 | 总规划(GW) | 芯片策略 | DC供应商 | 电力方案 |
|---|
| OAI | 39 | GPU+AMD+ASIC三路 | Oracle/NCP/自建 | Stargate自建电力 |
| Google | ~30 | TPU为主(成本低35-40%) | 自建为主 | 自建+PPA |
| Meta | ~20 | GPU双源(NV+AMD) | 自建+NCP | 电网+储能 |
| xAI | ~30 | GPU→ASIC过渡 | NCP为主 | 快速部署 |
OAI 39GW拆分: Stargate 10GW + NV合作 10GW + AMD合作 6GW + ASIC自研 10GW + MSFT 2.5GW + AWS 0.5GW
CAPEX结构拆解 (1GW DC)
图 05 — 1GW数据中心成本拆解（披萨饼图）
| 环节 | GB200占比 | VR200占比 |
|---|
| GPU | 42% | 40% |
| 其他芯片 | 6% | 4% |
| Scale-up网络 | 7% | 7% |
| 光模块 | 4% | 2% |
| 存储 | 7% | 7% |
| 电力基础设施 | 6% | 6% |
| 散热 | 5% | 5% |
| PCB | 2% | 2% |
| 土建+人力+other | 18% | 18% |
图 16 — CAPEX结构（俄罗斯套娃）
向上/向下变量
向上风险:
• 多模态爆发 → 商业化加速 → 往视角3走
• 主权AI军备赛 → 利好GPU → 往视角2+走
• AGI提前到来 → 空间完全打开
向下风险:
• OAI收入miss + DAU增长放缓 → 硬件顶点提前
• 模型厂缴械投降 → CAPEX下修
• 电力短缺delay → 阶段性财报miss
图 15 — 向上/向下风险（天平秤）
核心假设论证: 视角2之所以是Base Case：模型厂差距核心在资源分配而非方法论，硅谷人员流动快→训练方法不是永久秘密→差距不会拉大→持续军备赛是大概率事件。单GW CAPEX下降而非上升：芯片单W成本下降（Rubin功耗翻倍但价格只涨40%），土建电力是固定成本。
III. 硬件产业链
10个子行业深度覆盖 & 投资优先级排序
硬件链投资优先级
图 06 — 硬件链优先级（金银铜奖台）
AI芯片 — 核心中的核心
图 07 — AI芯片份额变迁：GPU→ASIC
| 公司 | 26E份额 | 30E份额 | 26E AI收入 | 趋势 |
|---|
| NVDA | 79% | 53-64% | $3,290亿 | ↓ ASIC侵蚀但仍是龙一 |
| AVGO | 9-11% | 25-40% | $443亿(+233%) | ↑↑ Google TPU + 自研ASIC |
| AMD | 5% | 2-3% | $166亿 | ↓ 被ASIC双面夹击 |
| MRVL | 2% | 3-5% | $68亿 | ↑ AWS Trainium设计 |
| Alchip | 1% | 4-5% | $51亿 | ↑ ASIC设计服务 |
技术解剖 — CoWoS先进封装（The Bottleneck Behind AI Chips）
投资排序: AVGO > NV > AMD > Alchip — 短期ASIC低基数高增长 > GPU
技术解剖 — AI芯片制造流程（From Design to Deployment）
光模块 — 最有α的环节
图 18 — 光模块迭代 + CPO威胁（进化→灭绝）
关键: 800G→1.6T迭代带来单价提升，但CPO(共封装光学) 28年开始挤压传统光模块。27年是增速Peak。
A股: 中际旭创 > 新易盛 · 美股: COHR > LITE
光模块出货量 & 单价路线图
| 速率 | 2024 | 2025E | 2026E | 2027E | 单价 |
|---|
| 400G | 1,600万 | 2,600万 | 1,800万 | 1,200万 | ~$270 |
| 800G | 900万 | 1,800万 | 5,000万 | 4,200万 | ~$490 |
| 1.6T | 0 | 180万 | 2,685万 | 5,400万 | ~$880-1000 |
| CPO | - | - | - | 试产 | ~$286(↓41%) |
TAM: 26E ~$460亿(+188% YoY)，27E ~$604亿(+31%)。CPO渗透率：28E 15% → 30E 50%。中际旭创份额31%→43%，新易盛12%→21%。
技术解剖 — CPO共封装光学 vs 传统可插拔（Co-Packaged Optics）
存储 — 超级周期
图 10 — 存储超级周期（过山车）
DRAM
26年"量稳+价弹"最强
涨价持续到27H1
海力士 > 美光 > 三星
NAND
26年涨价约50%
27年分化：DC仍涨，消费平
闪迪 > 铠侠
HDD
供不应求至2028年
交期超36个月
希捷 > 西部数据
HBM供需缺口时间线
| 年份 | HBM供给(GB) | HBM需求(GB) | 缺口 | 状态 |
|---|
| 2024 | - | - | +125M surplus | 🟢 |
| 2025 | - | - | +75M surplus | 🟡 narrowing |
| 2026E | - | - | -35M deficit | 🔴 shortage begins |
| 2027E | - | - | -2.79B deficit | 🔴🔴 severe |
HBM厂商份额变迁
| 厂商 | 2024 | 2026E | 2029E |
|---|
| SK Hynix | 66.5% | 52% | 45.6% |
| Samsung | 27% | 29.6% | 31.5% |
| Micron | 6.5% | 18.4% | 22.6% |
HBM ASP: $11.77/GB(2024) → $17.13/GB(2030)。TSV产能瓶颈：全球仅315K片/月(25E)。供需缺口2026年开始，是CoWoS之外的第二大物理瓶颈。
技术解剖 — 企业级NVMe SSD（30.72TB Drive Anatomy）
其他硬件环节
| 环节 | 26-27年逻辑 | 首选标的 |
|---|
| PCB | TAM 207/378亿$，28年增速Peak | 胜宏科技 > 沪电股份 |
| 服务器 | 逻辑弱于芯片，估值接近 | 工业富联 / CLS |
| 液冷 | 新趋势，25-27年CAGR高 | 英维克 / Vertiv |
| 电源PSU | 新趋势，25-27年CAGR高 | 麦格米特 |
技术解剖 — 高层PCB截面（20-30+ Layer Cross-Section）
技术解剖 — AI服务器机架（120kW GPU Rack）
技术解剖 — NVL72 Scale-Up网络（72 GPU Domain）
技术解剖 — 3kW高功率PSU（AC-to-48V DC Architecture）
技术解剖 — Scale-Out网络拓扑（Spine-Leaf Architecture）
技术解剖 — 数据中心互联DCI（Long-Haul DWDM）
GPU功耗路线图 → 液冷TAM爆发
液冷TAM (NV+ASIC combined)
| 年份 | 26E | 28E | 30E | CAGR |
|---|
| 液冷TAM | $12.8B | $25.3B | $44.4B | 67% |
CDU单价: $37,500-$51,000/柜
PSU单芯片价值爆发
| 芯片代际 | PSU单芯片价值 | 倍数 |
|---|
| GB200 | $530/芯片 | 1x (基准) |
| VR200 | $1,110 | 2.1x |
| Rubin | $4,950 | 7.4x |
新增市场空间
| 技术 | 28E TAM |
|---|
| 800V HVDC | $9.6B |
| SST (固态变压器) | $11.9B |
供应格局: Delta 55%→40%, 麦格米特 0%→30%
硬件整体时间线
图 14 — 时间维度投资框架（红绿灯）
26年
军备赛加速 · 硬件全面β · 存储超级周期 · ASIC高增
27年
多模态催化 · 可能最后一波上涨
28年+
硬件高毛利拐点 · EPS+估值双杀风险
关键时点: CPO对传统光模块的挤压预计从2028年开始，2027年为光模块增速Peak——投资窗口集中在26-27年。
25年是美国AI基建元年（规划为主），26-27年才真正进入DC建设高峰期，缺电问题将白热化。燃气轮机硬缺口确定性最强，需求外溢至发动机/SOFC等替代方案。
图 09 — 美国电力缺口（巨大水坝裂缝）
美国电力缺口全景
各州电力缺口详情
| 州 | 规划DC(GW) | 缺电项目占比 | 并网排队 | 自建电力必要性 |
|---|
| Texas | 38.4 | 28% | 36-48月 | 70%+需自建燃机 |
| Ohio | 15.4 | 最高 | 36+月 | 高 |
| Virginia | 12.8 | 中 | 24-36月 | 中(PJM较好) |
| Georgia | 8.2 | 中 | 24月 | 中 |
| Indiana | 6.7 | 中高 | 36月 | 高 |
缺电地区占比: 26E 23.5% → 28E 38.6% → 30E 87%。全美138.5GW规划中，114个项目(57%)位于缺电区域。ERCOT新政：75MW以上大负荷需单独审批。
德州ERCOT新政 (2026年2月): 并网审批更严格 → 利好确定性强的项目 → 加强燃气轮机+储能需求
技术解剖 — 从电网到GPU的供电链路（Power Delivery Chain）
燃气轮机 — 确定性最强
图 08 — 燃气轮机需求外溢（瀑布溢出图）
为什么燃气轮机最适合AIDC？
- 供电稳定 — 不受日照/风速影响
- 负载跟踪强 — 每分钟可调10-30%额定功率
- 功率密度最高 — 体积小于柴发/风光
- 低碳排 — 排放仅柴发一半
需求外溢路径
大中型燃气轮机 (GEV/西门子/三菱) — 至28年售尽
↓ 外溢
小型燃气轮机 (贝克休斯/Solar Turbines) — 爆发增长
↓ 外溢
燃气发动机 (卡特彼勒/瓦锡兰) — 进入AIDC主电源
↓ 外溢
航改机 + SOFC (FTAI / Bloom Energy)
↓ 外溢
中国燃气轮机 (东方电气G50 / 杰瑞股份)
竞争格局
| 公司 | 25年产能(GW) | 30年产能(GW) | 扩产幅度 |
|---|
| GEV | 17.0 | 30.0 | +76% |
| 西门子 | 18.0 | 30.0 | +67% |
| 三菱 | 10.0 | 17.0 | +70% |
| 贝克休斯 | 2.0 | 5.0 | +150% |
核心标的 (A股)
图 11 — 东方电气：中国龙出海
| 标的 | 核心逻辑 | 26PE | 27PE |
|---|
| 东方电气 | 唯一有望出口美国的国产燃机(G50, 50MW)，询单>1GW | 26x | 20x |
| 杰瑞股份 | 唯一将燃机发电机组卖进美国AIDC，在手34亿订单 | 25x | 21x |
| 博盈特焊 | 唯一海外HRSG产能(越南)，VPI 15台框架协议 | 46x | 13x |
| 应流股份 | 燃气轮机叶片龙头，进入贝克/西门子供应链 | 80x | 52x |
图 12 — 杰瑞股份：油田到数据中心转型
储能 — 中长期确定，短期偏缓
三大需求共振: AIDC建设用电激增 + IPP新增装机 + 公用电力All-Source RFP
投资排序: 阳光电源(16x PE) > CSIQ
AI DC配储需求爆发
| 指标 | 26E | 29E |
|---|
| AI DC配储需求 | 14.1 GWh | 77.9 GWh |
- IRA优惠: ITC 30-50%, LCOE从$120降至$50-80/MWh
- AI DC配储溢价: 1.4元/Wh (vs 电网级1.1元/Wh)
- 阳光电源毛利率: 33-37% (vs Tesla 25-30%)
技术解剖 — 电池储能系统BESS（Container Architecture）
变压器 — 硬缺口至28年
三重拉动: AIDC建设 + 电网升级 + 制造业回流 → ≥60MVA电力变压器最紧缺
投资排序: 思源电气(42x/32x) > 金盘科技(39x/29x)
美国变压器供需缺口
| 指标 | 数值 |
|---|
| 美国年产能(25E) | 507台 (利用率77.7%) |
| 进口依赖度 | 61% |
| 每GW AIDC需变压器 | 13-14台 |
| 26-28E供需缺口 | -25% 至 -44% |
| 累计缺口(25-30E) | 493-1,048台 |
| 扩产投资总额 | $14亿 (10个项目) |
| 缺口收窄时间 | 2029E |
技术解剖 — 固体氧化物燃料电池SOFC（Cell Cross-Section）
电力板块排序
图 13 — 电力板块排序（领奖台）
🥇 燃气轮机
确定性最强，硬缺口
🥈 储能
中长期确定，等标准
🥉 变压器
缺口29年后收窄
关键判断: 燃气轮机需求外溢路径：大中型→小型→发动机→航改/SOFC→中国厂商。东方电气与杰瑞的核心区别：东方电气是自主燃机整机制造商（G50），杰瑞是成套商（采购机头组装发电机组）。
图 19 — 全板块标的速查（超市货架）
第一梯队 — 高确定性
| 标的 | 板块 | 26PE | 27年增速 | 核心催化剂 |
|---|
| 东方电气 | 燃气轮机 | 26x | 26% | G50出口美国签约 |
| 杰瑞股份 | 燃机成套 | 25x | 20% | 新订单+交付 |
| 阳光电源 | 储能 | 16x | 27% | 美国AIDC配储 |
| 海力士 | DRAM | - | - | 涨价至27H1 |
第二梯队 — 高弹性
| 标的 | 板块 | 26PE | 27年增速 | 核心催化剂 |
|---|
| 博盈特焊 | HRSG | 46x | 240% | 越南产能爬坡 |
| AVGO | ASIC芯片 | - | - | Google TPU需求 |
| 中际旭创 | 光模块 | - | - | 1.6T迭代 |
| 思源电气 | 变压器 | 42x | 31% | 北美出货 |
第三梯队 — 预期充分
GEV (30年20x PE) · LITE/COHR (Forward PE ~40x) · CIEN (Forward PE ~40x) — 很难再提估值
时间维度框架
短期 26-27年
确定性做多
ASIC > GPU
α: 光通/存储/DCI
电力: 东方电气/杰瑞
中期催化
多模态B+C端落地
可能引发中期需求乐观
可能是最后一波上涨
长期 28年+
硬件高毛利拐点
EPS + 估值双杀风险
利好下游应用+模型厂
关键风险矩阵
| 风险 | 概率 | 影响 | 对策 |
|---|
| OAI收入miss | 中 | 高 | 关注季度财报 |
| 模型厂缴械 | 低 | 极高 | 关注Anthropic/xAI |
| 电力延迟 | 中高 | 中 | 利好燃气轮机/储能 |
| CPO替代光模块 | 中 | 中 | 28年后关注 |
| 中美关系恶化 | 中 | 高 | 影响中国厂商出口 |
VI. 关键问答
投资者最关注的15个问题 & 应对框架
图 17 — 模型层竞争格局（武林大会）
总量级别
Q1: 为什么用428GW而不是更保守/激进的假设？
模型厂差距核心在资源分配，硅谷人员流动快→训练方法不是永久秘密→差距不会拉大→持续军备赛是大概率。加上美国创世纪计划(100+GW主权AI)，所以视角2是base case。
Q2: Jensen说的30年3-4万亿CAPEX可信吗？
对应视角3(4万亿)，实现条件非常高。我们认为视角2(2.8万亿)更现实。
Q3: 大厂CAPEX的ROI能算过来吗？
短期看不清，但融资不存在问题。B端Enterprise变现(GM~80%)远高于C端(GM~50%)，随着B端占比提升，整体盈利改善。
Q4: DeepSeek/中国模型会颠覆格局吗？
中国算力已计入40%非美需求假设。中国模型效率提升不改变全球总量—反而加速渗透率提升。
硬件级别
Q5: ASIC会不会完全替代GPU？
不会完全替代。GPU通用性强适合快速迭代；ASIC定制化适合成熟工作负载。NV中长期份额79%→64%，仍是龙一。
Q6: DRAM这次真的是超级周期吗？
基于capex预测+多模态判断，概率较大。DRAM涨价持续性最强(到27H1)，核心驱动是HBM需求爆发。
Q7: 28年硬件拐点会不会提前？
关注两个领先指标：1)OAI收入增速，2)CSP大厂CAPEX指引。如果26H2开始miss，拐点可能提前。
电力级别
Q8: 为什么不直接用核电/可再生能源？
核电建设周期10年+，可再生不稳定且功率密度低。燃气轮机是当前唯一能在2-3年内解决AIDC供电的方案。
Q9: 中国燃气轮机能进美国市场吗？
用电缺口倒逼：GEV/西门子至28年售尽，美国别无选择。东方电气G50已出口哈萨克斯坦。但地缘政治风险确实存在。
Q10: 储能什么时候真正放量？
技术方案还在小规模探索，预计26-27年试点为主，28年可能是放量拐点。ERCOT新政加速需求确认。
标的级别
Q11: 东方电气26年3月签约概率？
据离职专家，北美客户询单准备了详细技术规格书和报价，需求真实。首批8台可确保交付，但签约可能推迟1-2个月。
Q12: GEV这个价位还能买吗？
30年20x PE，预期已充分。中国替代标的(东方电气26x/杰瑞25x)估值更有吸引力。
Q13: 阳光电源美国AIDC订单进展？
率先拿到美国AIDC配储订单，但政策窗口可能只有1-1.5年。16x PE合理。
宏观/策略
Q14: 如果关税升级怎么办？
对中国出口标的影响最大。但用电缺口是刚性需求，极端情况下大厂会想办法。
Q15: 这个研究和市场上其他卖方的区别？
1)从模型层推导算力需求 2)三视角框架 3)自下而上逐个AIDC验证 4)电力链用卫星地图+产业调研验证
VII. Executive Briefing Flow
结构化汇报框架 & 关键措辞参考
汇报结构 (45分钟)
| 环节 | 时长 | 内容 |
|---|
| 开场 | 3min | 核心结论：AI基建是确定性最高的投资主线 |
| Part 1 | 10min | 需求确定：模型竞争 → 三视角 → AIDC落地 |
| Part 2 | 12min | 硬件链：芯片(弹性有限) → α环节 → 存储超级周期 |
| Part 3 | 12min | 电力链：缺口全景 → 燃气轮机 → 中国标的 → 储能/变压器 |
| Part 4 | 5min | 投资建议：时间框架 + 标的排序 + 风险 |
| 收尾 | 3min | 总结 + 跟踪三个变量 |
开场: "今天和大家分享久谦对AI硬件与基建产业链的研究。核心结论是：AI基建是当前确定性最高的投资主线，我们从模型层竞争出发，构建了三个算力需求视角，基于中性假设25-30年将新增428GW AI DC，对应硬件和电力两大产业链的投资机会。"
收尾: "总结来说，26-27年是AI硬件确定性最强的窗口期，ASIC>GPU，燃气轮机确定性最强；但我们也提醒，28年后需关注硬件毛利率拐点。我们将持续跟踪模型厂收入、CAPEX指引、电力落地进度三个核心变量。"
图 20 — Presentation收尾：登山到达山顶
关键数字速查
| 指标 | 视角1 | 视角2 ★ | 视角3 |
|---|
| 累计新增DC | 308GW | 428GW | 525GW |
| 30年CAPEX | $1.5T | $2.8T | $4T |
| 30年推理收入 | $3.9T | $7T | $10T |
各环节TAM@27年 (视角2)
| 环节 | 27年TAM(亿$) | Peak年 |
|---|
| AI芯片 | 6,269 | 27年 |
| 光模块 | 593 | 27年 |
| PCB | 378 | 28年 |
| 服务器 | 9,007 | 28年 |
| DRAM(三家) | 2,745 | 26年弹性最大 |
各环节 Top Pick
| 环节 | A股首选 | 美股首选 |
|---|
| AI芯片 | - | AVGO |
| 光模块 | 中际旭创 | COHR |
| DCI | 德科立 | CIEN |
| DRAM | - | 海力士 |
| NAND | - | 闪迪 |
| HDD | - | 希捷 |
| 液冷 | 英维克 | Vertiv |
| 燃气轮机 | 东方电气 | GEV (贵) |
| 储能 | 阳光电源 | - |
| 变压器 | 思源电气 | - |
大厂算力排序 (训练)
Google(2x) > Meta(1.2x) > xAI/OAI(1x) > AAPL/Anthropic/MSFT(0.65-0.7x) > TSLA(0.4x) > TikTok(0.3x)
汇报要点
- 关键数据给区间而非单一点位，体现情景分析深度
- 面对挑战时回到框架："这是我们基于视角2的Base Case判断"
- 核心逻辑线：模型竞争 → 算力需求 → 硬件/电力 → 投资机会
- 差异化论据来源：产业专家访谈 + 卫星地图验证 + 自下而上AIDC项目追踪
久谦中台 · 淡马锡产业研究 · 2025年3月
AI基础设施产业链投资研究综述 · 仅供内部使用