李星全：为什么2026年还敢继续看好AI上游算力板块？

直播嘉宾：

李星全 国泰基金量化投资部行业研究员

直播时间：

2025年12月19日 10:30

摘 要

2026年AI算力仍是市场核心主线，海外算力高景气与国产算力崛起形成双轮驱动，建议聚焦“海外算力+国产算力”两大方向，把握确定性机遇与高弹性机会。

核心驱动层面，AI算力行情爆发源于多重因素共振。技术端，全球AI模型持续迭代，算力底层硬件成本改善推动性价比升级；供给端，英伟达Blackwell芯片加速放量，带动光模块、PCB等配套配件需求激增；业绩端，光模块、PCB、服务器ODM三大环节盈利确定性强，液冷、电子布等新领域后续有望迎来需求腾飞。

海外算力支撑逻辑稳固，增长持续性明确。资本开支具备强惯性，北美四家云厂商2025年Q3单季度资本开支超1000亿美金，2026年规划乐观，且AI赋能传统业务形成“资本开支-收入增长”循环，无需依赖爆款应用即可维持持续性。谷歌崛起为全球AI超级巨头，TPU芯片与Gemini系列模型表现亮眼，放量对A股光模块、PCB等“卖铲人”环节无负面影响。训练端受算法迭代与厂商增加驱动，推理端受益于用户规模扩张，算力需求每6个月翻倍，支撑产业链持续景气。

A股光模块竞争优势突出，通信ETF（515880）为核心标的。光模块是数据中心组网核心配件，长距离传输不可替代，在Scale-out环节占据主导，未来有望向Scale-up环节渗透。通信ETF（515880）中光模块占比近50%、服务器占比约20%，充分受益海外算力高景气，2025年涨幅居ETF前列，后续仍具配置价值。

国产算力崛起态势明确，聚焦科创芯片ETF（589100）、半导体设备ETF（159516）。半导体产业链制程升级、产能扩产与良率提升持续推进，GPU后续放量速度将加快，国产替代与自主可控为主线。

2026年新技术趋势值得关注，英伟达Rubin架构将推动1.6T光模块需求，功耗提升催生液冷板块机遇；谷歌TPU带动ASIC定制芯片大规模放量，计算芯片领域整体保持高景气。投资策略上，优先布局确定性较强的海外算力“运力”环节，如光模块、PCB，再配置国产算力高弹性标的，通过通信ETF（515880）、科创芯片ETF（589100）、半导体设备ETF（159516）均衡配置，全面覆盖AI算力产业链成长机遇。

正 文

AI算力行情爆发：核心驱动因素与长期价值细分领域

李星全：各位投资者大家好，我是国泰基金的ETF研究员李星全。今天非常荣幸有机会给大家分享关于2026年AI算力的看法。首先，我还是想给大家先来看一下今年AI算力行情启动的核心因素是什么，以及在AI的板块里面需要关注哪些细分领域会更加具备长期价值。

我们看到，从今年以来全球范围内的AI催化是比较明显的，它的发展也迎来了一波加速。不管是国内还是北美，我们都看到了今年整个AI的发展速度应该是比较快的。但其中我觉得比较主要的支撑，一个是前两年的技术积累，另一个就是最近的算力紧缺的程度可能有一定的缓解，尤其是今年英伟达的Blackwell卡处在了加速放量的时期里面。

从软件端去看，我们可以看到不管是海外像谷歌Gemini 3 Pro、GPT-5这样的模型都在陆续发布，国内一些头部互联网厂商也在持续更新他们的模型，且这些模型在性能，比如各类榜单成绩上正以肉眼可见的速度快速提升。在这个过程中，部分模型在性能提升的同时，成本还在持续下降，而这种性价比的提升主要源于算力底层硬件在成本端的改善。

从A股的算力链厂商的业绩去看，他们今年的业绩成长也是比较明显的，尤其是在Q2的时候。为什么A股的这些算力厂商业绩能有如此显著的涨幅呢？相信有的朋友可能已经注意到，今年Q2部分核心光模块或者PCB企业的业绩同比增速达到百分之大几十甚至一两百，这印证了该领域景气度极高的情况。

业绩之所以能实现如此大规模的快速放量，最主要的原因还是底层计算芯片的放量在加速。刚刚提到，今年英伟达的Blackwell芯片正在加速爬坡，这款芯片虽于去年上半年发布，但去年下半年受量产技术难题影响未能放量，直到今年Q1良率等问题才逐步得到解决。

因此可以看到，今年5月份左右，英伟达GB200的超大规模客户每周就要部署1000台设备，而每台设备包含72张卡，相当于一周内在这些超大规模云客户中就要卖出7万多张卡。这也意味着，与这些卡组成较大集群相关的配件，比如光模块、PCB的需求量会快速释放。同时，受技术架构更迭影响，这些配件的价格也有明显提升——Blackwell配套的光模块至少需要800G以上，而上一代Hopper芯片配套的光模块主要还是400G。因此，这种架构的技术升级也使得这些配件的价格有了明显提升。相关厂商的份额和竞争格局相对稳定，所以在市场规模快速增长的过程中，相关厂商的业绩也会迎来快速增长。

哪些细分领域具有长期价值呢？从整体算力产业链来看，尤其是在A股的海外算力产业链中，目前业绩增长较快、利润已释放且未来利润增长确定性较高的环节，主要是光模块、PCB以及服务器这三个环节。

以PCB为例，从英伟达的Hopper芯片到Blackwell芯片，再到下一代Rubin、下下代Feynman架构，技术迭代持续推进。在这一过程中，若芯片算力实现明显增长，就会对PCB传输提出更高要求，其使用量也会大幅提升（比如后续正交背板的相关预期），因此PCB领域的景气度确实较高。

第二个是光模块，这一领域我们后面还会进一步分析，总体来看，其目前正处于量价快速增长且确定性较强的上升周期中。

第三个是服务器的ODM领域，这一板块的增长主要源于机柜正变得越来越复杂。随着机柜复杂度提升，其内部卡的数量从8张增加到了72张，后续还可能推出144卡、576卡的大型机柜。这类机柜推出后，由于内部卡数量增多，功耗也会相应增大，对内部布局的考量也会更多，因此对服务器厂商的技术要求正在逐步提高。而一旦技术要求提升，相关服务器厂商的利润率也可能会有明显增长。所以我们可以看到，这三个环节确实处于业绩增长确定性较强的上升通道中。

展望明后年，一些新的需求可能会迎来腾飞，比如液冷板块、电子布板块等，这些新的机会也值得大家关注。这是我们的第一个大方向。

海外AI算力：核心支撑逻辑与增长持续性解析

第二个，我想给大家分享一下今年海外AI算力板块后续的走势会怎么样，或者说它的核心支撑有哪些。

首先从资本开支来看，这类投资具有较强的惯性。目前大家可能仍有疑惑：以北美的几家云厂商为例，他们今年第三季度的单季度资本开支已经超过1000亿美金，四家云厂商合计单季度资本开支超1000亿美金，年化下来约为4000亿美金。如此大规模的投入其实是具有较强计划性的，而且这几家云厂商对于2026年的资本开支也抱有充足信心。

回顾云计算行业的发展历程，我们认为大家可以复盘过往：当市场出现新机遇时，云厂商若能抓紧时间新建基础设施、抢占更多市场份额，这对其中长期发展而言可能是关键着力点。

从当前情况来看，AI无疑是云计算以来最大的一次机遇，甚至这一机遇的级别可能超过整个云计算。虽然目前大家可能仍有疑惑：我们尚未看到爆款应用，这些厂商该如何回收成本？他们的资本开支是否具有持续性？对此我们抱有较强信心。

虽然从下游来看，目前尚未出现特别令人惊艳的爆款应用，但以北美的四家云厂商为例，他们内部的业绩与资本开支已形成了有效的循环。比如从2023年以来，这几家云厂商的资本开支持续增长，且基本呈现逐季增长的态势，在资本开支逐季增长的过程中，我们也看到这些云厂商的收入在快速提升。

尽管没有爆款应用出现，但这些云厂商，无论是Meta、亚马逊还是谷歌等，自身都拥有众多传统互联网业务。例如，随着AI的发展，亚马逊商城的使用体验正在快速提升，更多人愿意在亚马逊商城上找到核心产品并增加购物频次；微软浏览器的搜索客户也在快速增长，其市场份额无论在国内还是海外均持续提升，这其中最主要的原因在于，微软前期与OpenAI的合作，为其AI搜索带来了大量客户。

最后我们可以看到，当AI快速发展时，这些云厂商的各类业务很容易迎来新的赋能，在此过程中他们的收入也会快速增长。所以说，即便目前尚未出现爆款应用，但我们看到这些云厂商的资本开支所带来的AI增长，也已对其传统业务形成了有效赋能。在此过程中，其AI相关收入持续增长，而这一增长又能反哺资本开支。所以即便没有爆款应用，资本开支的持续性在中短期内依然较强；后续一旦爆款应用出现，可能会催生更多算力需求增长，届时他们还会迎来一波资本开支的加速，因此这一方面我们抱有充足信心。

第二个支撑点在于谷歌的卡位。目前，谷歌正崛起为全球AI超级巨头——从上游的TPU计算芯片、云计算，到中游的大模型，再到下游的应用场景，谷歌在几乎所有环节都处于全球超一流水平。例如在模型领域，谷歌近期发布的Gemini3Pro不仅刷新了所有基准榜单，性能表现强劲，从实测效果来看，更是当前全球最优秀的大模型之一。从硬件来看，谷歌的TPU也取得了巨大进展，据海外报道，谷歌正与Anthropic等多家下游厂商洽谈合作，其TPU有望在明年之后迎来加速增长。

尽管谷歌TPU的放量可能会给英伟达GPU带来一定的增长压力，但芯片格局的这一变化，对于我们此前提到的A股光模块、PCB、服务器等环节而言，影响并不大。这是因为这些环节遵循“卖铲人”逻辑：无论下游选择英伟达GPU、谷歌TPU还是其他厂商的ASIC芯片，购买计算芯片后都需要进行大规模组网，而这一过程必然会用到光模块、PCB等核心配件。这类核心配件的优质供应商并不多，中国大陆的相关企业在全球市场中具备较强竞争力，因此“卖铲人”逻辑的落地较为顺畅。

分析AI行情时，若仅依据“某某企业又加单”这类传闻来决定投资，风险较高，未必能获得理想收益。我们应从最底层的算力需求逻辑出发：当前，训练与推理需求均在快速增长。例如谷歌近期推出了多款模型，无论是文字类的Gemini3，还是视频类的Nano Banana Pro，其算法层面都实现了新的突破。

算力大致可分为训练与推理两个维度。从训练端来看，一方面当前做大模型的厂商在不断增加，另一方面算法也在持续迭代升级。谷歌近期的Nano Banana Pro模型首次采用自回归算法制作视频，大幅提升了视频生成的一致性，这一创新大概率会引发众多厂商跟进——毕竟，新技术出现后迅速被行业效仿，是互联网行业的典型特征，而在这一过程中，训练端的算力需求会快速增长。

从推理端来看，AI大模型性能的持续改进吸引了越来越多用户参与使用，由此带来的推理端算力需求也在快速增长。此前，谷歌AI基建负责人曾透露，谷歌AI的算力需求每6个月就会翻倍。谷歌无疑是一家优秀的企业，只是此前各部门虽力求在各自领域做到顶尖，但部门间的协同性相对不足。不过2023年以来，谷歌加强了部门协同，其在AI领域的各个环节均实现了大幅突破。近期，谷歌将AI基建负责人调入管理层，使其直接向CEO汇报。这一举措也印证了算力需求——尤其是推理端的算力需求增长，具备较强的持续性。综合以上几点，我们认为AI（尤其是海外算力）的核心支撑依然较强。

A股光模块：国际竞争优势与通信ETF（515880）投资机遇

第三点，我想给大家分享一下A股的光模块在国际上的竞争优势究竟有哪些，为什么能够在国际上取得这么大的份额，并且未来还能维持这种竞争格局的稳定。这是今天想给大家分享的第三个核心问题。

目前，大型数据中心组网中，不少集群需要组建10万卡以上的规模。在组网过程中，从现有技术来看，大致可分为Scale-up和Scale-out两种方式。Scale-up是在一个super pod内增加更多GPU，比如英伟达在Hopper架构中采用的是8卡服务器，而在Blackwell架构中，会将72卡GPU组成一个super pod，这一过程就可以理解为Scale-up扩展方式；Scale-out则是将不同机柜或服务器组建成更大规模集群，主要满足云厂商组建10万卡以上超大规模集群的需求。目前Scale-up的连接方式主要是铜缆和PCB，优点是延迟更低；Scale-out则依赖光模块，优点是能突破空间限制，连接更大规模集群。

光模块在数据中心的主要作用是光电转换。像刚才提到的十万卡规模的集群，空间较大，需要进行长距离传输，一旦传输距离变长，铜连接、PCB等都无法满足需求。以铜为例，它是导体，在数据中心传输信号时，由于数据中心内信号电流较大，传输距离过长容易出现发热问题，而发热会导致能量损耗，甚至数据丢失，这在AI领域是无法接受的。在长距离传输领域，目前尚无能够替代光模块的方案，仍需依赖光传输，因此光模块的应用确定性极强。

在Scale-up和Scale-out的过程中，光模块目前在Scale-out组网环节已占据主导地位。从技术发展趋势来看，光模块未来也有可能在Scale-up市场占据主导地位。以英伟达为例，其Blackwell机柜目前以72卡为主，明年可能推出144卡机柜，后年可能推出576卡机柜。随着Scale-up机柜规模不断扩大，其内部空间也越来越大，而光模块在长距离传输方面具有确定性优势，因此在Scale-up过程中，机柜持续扩容也可能带动光模块使用量增加。从技术发展趋势来看，未来几年光模块在Scale-out环节能稳定自身份额，在Scale-up环节则有望实现进一步增长。

最近市场出现了一些关于“光入柜内”的炒作预期。自2023年AI爆发以来，计算芯片快速放量，架构也在持续迭代。就计算芯片而言，目前基本每年都会推出新产品，产品迭代周期约为一年。在此过程中，一方面，计算芯片放量后，光模块的配比可能保持稳定或进一步提高，带动光模块需求放量；另一方面，随着计算芯片性能持续提升，其传输速率会不断增大，对光模块的速率要求也会相应提高。因此，光模块从400G到800G再到1.6T，其高端产品的渗透率正快速提升。

根据我们目前的测算，光模块明年仍会保持量价齐升的态势，整个市场规模可能会实现翻倍以上的增长，可见这一领域景气度极高。

再看A股光模块企业的竞争优势，首先是卡位优势突出。无论是英伟达的GPU、谷歌的TPU，还是亚马逊、Meta等其他厂商的定制芯片，这些厂商在进行数据中心组网时，大概率都会采用A股头部光模块企业的产品，因为这些企业的技术积累与know how、产品稳定性都表现出色。因此，A股部分光模块企业在海外市场形成了较强的客户粘性，客户资源丰富且技术壁垒较高，卡位优势十分明显。

第二，计算芯片迭代速度较快。无论是英伟达还是其他厂商，在今年发布新产品时，明年将要推出的新产品研发工作可能已完成八九成。因此，计算芯片迭代过程中，需要上下游协同研发。如果有企业想要进入光模块赛道，不仅要熟悉本代产品，还需跟上芯片厂商的研发速度，这就形成了较高的行业壁垒，也使得光模块行业格局总体保持稳定。

第三，A股光模块企业遵循“卖铲人”逻辑。正如之前提到的，下游厂商无论使用哪家的计算芯片，组网时大概率都会采用A股光模块企业的产品，这一逻辑的落地较为顺畅。比如近期谷歌TPU放量，可能会给英伟达的GPU带来一定冲击，但这对A股光模块企业而言并无影响。因此，光模块无疑是一条优质赛道，竞争优势十分显著。

基于这一点，我想给大家推荐通信ETF（515880），该产品中光模块占比接近50%，服务器占比约20%，仅这两项占比就达到70%左右。此外还包含光纤、光芯片、铜连接等成分，核心成分占比较高。大家可能也注意到，该产品今年的涨幅在所有ETF中位居第一，这本质上是由海外算力的高景气度所驱动的，后续仍推荐大家持续关注。

国产算力崛起：关注科创芯片ETF（589100）、半导体设备ETF（159516）

现在我们来分享第四个重要问题：国产算力将如何发展。很多投资者都比较关注国产算力的发展情况。中国是全球第二大计算市场，按照黄仁勋的说法，英伟达今年在中国有500亿美金的市场机会，后续可能会有50%左右的复合增速。当然，他这么说可能是为了游说美国政府允许其芯片对华销售，但无论如何，中国的计算需求确实十分强劲。

但从今年的供给情况来看，一方面英伟达的GPU未能对华销售，另一方面国产GPU虽已实现一定程度的放量与加速，但仍存在明显的产能限制。因此，今年中国GPU的有效供给规模可能仅在两三百亿人民币左右，当前国内算力需求处于供给远不能满足的状态。

展望明后年，市场规模将持续增长。按照黄仁勋所说的50%左右复合增速，不到两年市场规模就会翻倍，因此该领域景气度极高。从供给端来看，半导体产业链的各项核心指标都在逐步改善，包括制程升级、产能扩产以及良率提升等。在此过程中，半导体制造厂商等企业将能提供更多产能，GPU后续的放量速度可能会进一步加快。

同时，在整个半导体产业链中，国产算力领域弹性最大的环节可能还是GPU。这一逻辑在去年到今年的行情中已经得到较多体现，我们认为后续仍会持续。如果大家想关注GPU相关的高弹性机会，建议重点关注科创芯片ETF（589100）。该产品不仅GPU弹性较高，且属于科创板板块，投资性价比突出。不过从短期来看，大家需要关注H200的相关消息——如果H200能够大规模对华销售，可能会对国产GPU造成一定冲击，这一点需要提醒大家注意风险，因此对于科创芯片ETF，建议逢低布局，谨慎追高。

回到自主可控的话题，当前全球AI浪潮对先进算力的需求十分迫切，国内对先进制程高性能GPU的需求也较高，且这一需求的确定性较强。国内半导体产业链的国产替代进程后续可能会持续推进，在这一背景下，国产替代、自主可控的核心主线将更加稳固，再叠加国产算力带来的需求大幅改善，整个半导体产业链都值得关注。

除了GPU，目前我们还可以重点关注半导体设备环节。因为国产替代的逻辑已迎来较大升级，后续GPU持续扩产过程中，将带动更多先进制程产线的设备需求。此外，最近存储板块的关注度也较高，其景气度表现十分突出。展望明年，存储产线可能会迎来大规模扩产，这一扩产最终将利好半导体设备领域。

从投资角度来看，如果大家看好存储相关机会，会发现很难找到专门的存储ETF——目前市场上尚未有此类产品。如果选择半导体、芯片等全行业基金，会发现其中存储相关成分占比较低，难以充分反映存储板块的行情。不过顺着这一思路，投资半导体设备可能是更优选择。因为存储产线扩产时对国产化的要求本身较高，且国产设备的确定性较强，所以国内设备企业有望获得更多订单，因此半导体设备赛道可能更能体现存储板块的行情。

关于存储板块的后续走势，其最重要的变化是AI带来的产能挤占，这也是今年存储产品涨价的主要原因。存储涨价的趋势明年可能会持续，若涨价态势延续，市场对存储产线扩产的预期将会增强。一旦扩产预期增强，国内半导体设备厂商就更有希望获得更多订单。从这一角度来看，半导体设备的确定性极强，且当前其估值相较于半导体设计板块更低。根据我近期的观察，其估值历史分位约在60%左右，安全性较高，因此半导体设备可能在短期内成为半导体板块最值得关注的赛道。

从产品层面来看，半导体设备ETF（159516）是一款优质产品，它涵盖了市场上具有竞争力的龙头公司，无论是科创板还是主板的优秀企业基本都有纳入，因此该产品基本能够代表国内半导体设备赛道的整体竞争力。最近大家在各类互联网平台上也看到了不少关于国产光刻机的传闻，这类逻辑能够获得市场认可，本质上是因为国产替代的确定性在持续提升。因此，国产替代后续仍会持续发展，建议大家持续关注半导体设备ETF（159516）。

2026前瞻：AI算力投资思路

最后，我想给大家展望一下2026年AI算力板块的新技术趋势与成长动力。目前英伟达的主导产品是Blackwell，明年其新架构Rubin产品有望落地。英伟达的新产品一旦落地，大概率会快速替代旧产品，实现快速起量，而旧产品的销量后续可能会大幅下滑。

从产品特性来看，Rubin架构产品的计算网络通信速率将向1.6T升级，这将催生更多1.6T相关光模块需求，这一领域值得重点关注。此外，Rubin产品落地后功耗会进一步提升，因此展望明年，液冷板块有望迎来较多发展机遇，该板块近期市场关注度较高，大家可以持续关注相关投资机会。

第二个趋势是，明年ASIC定制芯片可能会迎来大幅放量。这一趋势主要由谷歌推动，正如之前提到的，谷歌TPUv7的算力性价比表现突出，因此越来越多的下游客户愿意采购谷歌的TPU，谷歌TPU明年的放量规模可能会大幅提升。

总体来看，明年算力芯片板块中，GPU有望实现双位数增长，ASIC则会迎来大规模放量，整个计算芯片领域明年仍将保持较高景气度。此外，PCB领域还存在正交背板等相关利好预期。

总体而言，在投资选择上，建议大家优先选择确定性较强的板块，再考虑高弹性标的。因此，我推荐的投资思路是同时关注海外算力与国产算力两大方向。

就海外算力而言，大家可重点关注“运力”相关环节。由于北美芯片的半导体制造、设计环节A股公司难以参与，A股企业与海外北美算力产业链的强相关性主要体现在运力相关领域，其中光模块、PCB这两个运力相关环节的景气度与海外算力高度相关，确定性较强。

就国产算力而言，大家可重点关注半导体板块，尤其是半导体设备ETF和科创芯片ETF，这两款产品可根据不同市场阶段进行切换配置。从当前来看，半导体设备ETF的安全性较高，且催化因素明确；而科创芯片赛道目前需要防范H200等产品对华销售带来的冲击，但长期来看仍值得看好。这三款产品结合起来，能够较好地覆盖海外算力与国产算力的发展机遇，大家可以根据自身认知与风险偏好，进行仓位均衡配置，从而更好地把握整个AI行业的发展趋势。

最后再强调一下：海外算力可重点关注通信ETF（515880）；国产算力可重点关注科创芯片ETF（589100）和半导体设备ETF（159516）。

风险提示

投资人应当充分了解基金定期定额投资和零存整取等储蓄方式的区别。定期定额投资是引导投资人进行长期投资、平均投资成本的一种简单易行的投资方式。但是定期定额投资并不能规避基金投资所固有的风险，不能保证投资人获得收益，也不是替代储蓄的等效理财方式。

无论是股票ETF/LOF基金/联接基金，都是属于较高预期风险和预期收益的证券投资基金品种，其预期收益及预期风险水平高于混合型基金、债券型基金和货币市场基金。

基金资产投资于科创板和创业板股票，会面临因投资标的、市场制度以及交易规则等差异带来的特有风险，提请投资者注意。

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