夜雨聆风
一、产业背景与宏观机遇：全球AI资本开支的"全链条通胀"与超级周期确立
在全球数字化转型与大模型技术共振的历史性节点，人工智能基础设施的建设已彻底跨越早期的"技术探索与概念验证"阶段，全面步入以"重资产部署与生态跑马圈地"为核心的超级周期。这一周期的核心驱动力，源自全球顶级云服务提供商（CSP）面对生成式AI技术变革时的战略焦虑与算力军备竞赛，进而引发了产业链上下游的"全链条通胀"。
1.1 北美云巨头资本开支中枢的趋势性上移与超预期扩张
进入2026年，资本市场曾一度担忧AI基础设施投资会因商业化落地不及预期而触顶回落。然而，事实与预期截然相反，全球核心科技巨头的资本开支不仅未见缩减，反而以远超市场预期的幅度剧烈向上修正。
根据2026年第一季度财报及后续指引，谷歌、微软、亚马逊和Meta这北美四大云计算与科技巨头，其2026年全年的合计资本支出不仅上调，且预计规模将突破8000亿美元，同比实现约67%的惊人增长。更为长期的指引显示，至2027年，这一规模将进一步突破1万亿美元大关，维持约25%的持续高增长态势。
这一宏大的资本开支并非盲目扩张，而是建立在极其坚实的云计算收入与AI产品变现基础之上。以2026年一季度业绩为例，谷歌云业务实现了创纪录的200.3亿美元营收，同比大幅增长63%，其中基于Gemini等生成式AI模型的企业级产品营收同比飙升了惊人的800%。同期的亚马逊AWS营收达到376亿美元（同比增长28%），其用于构建AI智能体的Bedrock平台客户支出环比暴增170%；微软Azure的增长率也达到了超预期的40%。
这种"AI基础设施投入激增—AI云服务收入暴涨—进一步反哺资本开支"的正向商业闭环已在北美巨头中成型，为全球算力产业链提供了最强有力的宏观基本面支撑。
1.2 中国互联网大厂的重资产博弈与算力资源"通胀"
将视野转向国内，以字节跳动、阿里巴巴、腾讯和百度为代表的中国科技巨头，同样处于极为激进的资本扩张期。若将全球九大核心CSP（上述北美五家加上甲骨文，以及中国的字节、阿里、腾讯、百度）合并统计，其2026年合计资本支出预估已被研究机构大幅上调至约8300亿美元，同比增幅由原先预期的61%跃升至79%。
在此背景下，国内算力市场呈现出明显的资源紧缺与成本通胀特征。以字节跳动为例，其2025年全年资本开支已超过1500亿元人民币（其中约900亿用于AI算力采购），而2026年这一预算被进一步上调至超2000亿元人民币，较原计划增加25%。这种不计成本的投入，一方面是因为国内大模型竞争进入白热化阶段，另一方面则是受到上游硬件成本暴涨的直接倒逼。
进入2026年一季度，存储芯片价格加速上行，LPDDR5和DDR5的合同价格预计分别同比上涨约4倍和5倍，极大地推高了服务器OEM厂商的采购与出货成本。
同时，国内基础算力资源的极度稀缺，使得算力租赁价格水涨船高。包括阿里巴巴、百度在内的云厂商，因算力供不应求，已对其云计算资源及相关服务实施了多轮提价。这种算力链条的全面涨价，标志着行业供需格局已发生根本性质变，具备大规模资金储备与重资产运营能力的企业将在这一轮周期中占据绝对主导权。
1.3 地缘政治约束与中国AI算力底座的国产化突围
有别于北美市场的高度全球化供应链，中国AI算力产业链的演进始终伴随着深刻的地缘政治博弈与技术封锁风险。海外先进制程GPU及高端AI芯片的获取受限，从根本上改变了中国大厂的IT基础设施采购逻辑，从"效率最优"全面转向"安全可控与生态闭环"。
2026年，国产算力芯片的替代进程取得了历史性的实质突破。在硬件端，华为推出的基于昇腾（Ascend）910B及更先进950芯片的AI算力集群，在多项关键指标上已具备对标国际主流高端算力芯片的能力，其订单被国内主要互联网企业争相锁定。
在更为关键的软件生态端，国内开发者已成功完成了从底层CUDA架构向国产CANN Next架构的大规模代码迁移。这一软件生态的跨越，意味着国产算力产业已正式打破了海外巨头的生态垄断，完成了从"被动追赶与备胎"向"并行共存与全球运营商"的战略突围。
海外顶级投行对2025年中国AI芯片市场格局的测算显示，华为与英伟达的市场份额已极其罕见地并驾齐驱，各占约40%的绝对主力地位，而寒武纪与海光信息紧随其后，各斩获约4%的市场份额，彻底重塑了中国算力的底层竞争格局。
二、周期判断：从"大模型训练军备竞赛"向"推理应用规模落地"的范式跨越
贯穿2025年至2026年中国AI产业发展的核心脉络，是一场深刻的产业周期演进与范式切换。如果说2023年至2024年是算法大厂狂热追求参数规模的"训练期"，那么2025年下半年至今，行业已无可挽回地全面迈入高频、并发、海量数据的"推理应用期"。
2.1 推理端算力需求的几何级数爆发与Token爆炸
大模型的真实商业价值与生命力，最终取决于其在终端应用中的实际调用量（即Token消耗量）。在推理时代，算力的消耗逻辑发生了根本改变：训练算力是脉冲式的、集中的，而推理算力则是连续的、分布式的，且随着用户基数的增长呈现几何级数的膨胀。
数据直观地印证了这一趋势。2026年4月底至5月初，国产AI大模型的周调用量连续两周超越美国，达到7.942万亿Token，环比激增81.7%。在全球范围内，包括Hy3 preview与Kimi K2.6在内的多款中国大模型，其调用量已包揽全球排名前列。
更为极端的案例体现在消费级超级应用上。字节跳动旗下的豆包（Doubao）大模型应用，其日均Token消耗量在2026年3月已突破120万亿大关，相较于其在2024年5月刚发布时，实现了千倍级别的爆炸性增长，且仅豆包一家的月活跃用户数就高达3.45亿，超过了千问（1.66亿）与DeepSeek（1.27亿）的总和。
智能体（Agent）、多模态生成等高频交互场景的迅速普及，直接将庞大的计算压力传导至后端的智算中心，迫使企业以前所未有的速度扩充推理算力集群。
2.2 商业化闭环的打通与现金流的自我造血
推理算力的爆炸式增长带来了极其沉重的成本负担。尽管国内头部厂商在技术层面进行了极致的推理效率优化（例如豆包2.0推理效率提升了43%，万Token推理成本大幅降低），但海量免费用户带来的服务器成本窟窿依然难以填补。
因此，2026年成为国内AI大模型全面开启商业化变现的分水岭。在经历了三年的免费竞争后，拥有庞大用户基数的大厂率先发难，打破了"零收费"的囚徒困境。
5月，豆包正式推出三档定价策略（标准版68元/月、加强版200元/月、专业版500元/月），标志着以C端订阅制为代表的变现模式正式落地。除了订阅收费，B端的云服务开放（如火山引擎接入内部主力模型能力）、API接口调用计费、广告增效以及电商导流，构成了更加庞大且多元的商业化矩阵。
从行业的宏观周期研判，这种商业化闭环的初步形成具有决定性意义。它证明了国产大模型已经能够形成"应用落地—收入反哺—模型迭代—生态扩张"的正向循环。下游持续且健康的现金流回笼，为上游AI算力基础设施的持续资本开支提供了安全垫，使得整个中国AI算力产业链的增长逻辑具备了极强的抗周期韧性。
三、财务透视：2025年报及2026年一季报成长性与盈利能力的深度剖析
2026年4月底，随着A股上市公司2025年年报及2026年一季报的全面收官，算力产业链迎来了一场对经营成色的集中检验。这一披露季最核心的特征在于：产业红利正在向财务报表进行实质性、分化性的转化，"业绩兑现"取代了"概念预期"，成为衡量企业价值的唯一准绳。
3.1 盈利拐点的全面确立：核心芯片与整机环节的高速兑现
在附加值极高且技术壁垒最为森严的AI芯片与服务器整机环节，龙头企业交出了具有里程碑意义的答卷，彻底宣告了"国产算力盈利拐点"的到来。
表1：中国核心AI算力企业2025及2026Q1核心财务指标对比
寒武纪在2025年实现上市以来的首份盈利年报，并在此基础上于2026年一季度单季实现超10亿元的净利润，其扣非归母净利润更是大增238.56%。这一华丽转身的背后，是国产AI算力生态跨越了可用性门槛，迎来了下游智算中心与互联网大厂的规模化采购。
同样，作为承接庞大算力落地实体经济的载体，工业富联（FII）在高达2511亿元的一季度营收基数上，实现了102.55%的净利润翻倍增长，这在万亿体量的制造业巨头身上实属罕见，深刻验证了全球AI硬件需求的狂热。
3.2 利润结构的非对称性与杜邦分析视角下的隐忧
尽管整体业绩亮眼，但若运用杜邦分析法穿透财务报表的表象，可以发现部分高预期细分板块（尤其是光通信环节）在2026年一季度暴露出了成长的烦恼与结构性隐忧。
以光模块双雄新易盛和天孚通信为例。尽管新易盛在2025年交出了净利润飙升235.89%的完美年报，但其2026年一季报却遭遇了市场冷眼——一季度扣非净利润27.80亿元，环比下降13.25%，这是其时隔九个季度首次出现单季盈利环比下滑。天孚通信的净利润同样出现了10.82%的环比回落。
这种环比降速的背后隐藏着复杂的经营与宏观变量：
汇率与非经营性扰动：新易盛在2026年一季度产生了高达5.22亿元的财务费用（较上年同期激增1678%），主要系人民币汇率波动带来的巨额汇兑损失，这严重侵蚀了当期利润表现。
供应链瓶颈导致的出货受阻：资产负债表的急剧膨胀揭示了更为深刻的产业现实。2026年一季报中，新易盛的预付款项高达6.82亿元（另一口径指出其上游材料预付款暴涨10倍至14.9亿元），存货更是飙升至90亿元。这种极端的预防性备货与资金占用，说明上游核心关键物料（如CW光芯片、EML激光器）的供给已极度紧缺。企业的出货节奏受到供应链掣肘，导致接单能力无法在当期完全转化为收入。
3.3 传统与AI业务的剪刀差效应及盈利能力修复
对于兼营传统IT基础设施与AI算力的厂商而言，财报清晰地反映了新旧动能转换过程中的"剪刀差"效应。
浪潮信息提供了一个极为经典的分析样本。2026年一季度，浪潮信息面临着营业收入同比下滑24.3%（至354.7亿元）以及合同负债明显回落的双重压力。这表象上预示着订单景气度受挫，但深入分析其盈利指标却发现，其毛利率从2025年四季度的4.82%大幅回升至6.64%，净利率亦同步修复至1.71%。这种"收入与订单双降，利润率反向回升"的背离，恰恰证明了浪潮信息正在经历深度的订单结构优化——主动或被动地缩减了低毛利率的传统通用服务器业务，而高单价、高毛利的AI服务器交付比例显著提升。产品结构的高端化，成为整机厂商对抗总体需求边际波动的有效护城河。
同样，宝信软件2025年总营收下滑19.59%，归母净利下滑42.40%，主要是受传统钢铁行业处于长周期减量调结构的宏观环境拖累（系统集成业务大降56.80%）。然而，其服务外包及IDC（数据中心）业务却保持稳健增长，并在全国积极交付算力基础设施。这表明在宏观经济结构调整期，AI算力与IDC业务已成为企业抵御周期下行、稳定基本盘的定海神针。
四、各细分板块拆解及龙头公司深度投资逻辑
中国AI算力产业链可高度浓缩为"算力发源（芯片）—算力承载（服务器/整机）—算力互联（光通信网络）—算力底座与保障（智算中心与液冷温控）"四大核心板块。针对各板块的产业特征，投资逻辑呈现出显著的差异化。
4.1 AI算力芯片与基础软件：跨越生死线，强者恒强
产业背景：算力芯片是AI产业链的皇冠，占据了整个集群极高的价值量。在地缘政治因素催化下，国内市场正加速向华为、海光、寒武纪等少数掌握核心架构的巨头聚拢。
投资逻辑与龙头剖析：
寒武纪的逻辑跃迁：作为A股纯正的AI芯片龙头，市场对其的定价逻辑已发生根本改变。过去，资本市场买入的是其作为"英伟达替代者"的看涨期权，容忍其长期亏损。而2025年和2026年爆表的盈利数据表明，其云端与边缘端AI芯片已在智算中心获得大规模实质性部署。其核心投资壁垒不仅仅是硅片的算力性能，更在于其历经多年打磨的底层软件栈与国内主流大模型之间的高效适配能力。软件生态的先发优势，使其在这个"强者恒强"的赛道中构筑了极高的转换成本。
海光信息的双轮驱动：海光信息的投资逻辑锚定在"双芯战略"。其CPU业务基于x86指令集，在电信、金融等信创核心领域具备无可替代的兼容性优势；其DCU（深度计算处理器）则基于GPGPU架构，专攻AI加速。更为关键的是，海光开放了HSL总线互联协议并共建AI软件栈，直击国产算力生态长期割裂的痛点。其持续超45亿元的高强度研发投入，确立了其在国产算力底座中的"基础设施级"地位。
分化风险：芯片赛道的马太效应极其残酷。未能进入主流生态链的企业，如景嘉微与沐曦股份，在2026年一季度仍面临营收下滑或巨额亏损的窘境（如景嘉微研发费用占营收比重高达168.5%）。对于缺乏自我造血能力的跟随者，高昂的研发开支将成为致命的现金流黑洞。
4.2 AI服务器与算力整机制造：从规模比拼到高附加值演进
产业背景：伴随算力集群的规模化，服务器代工与整机制造的集中度持续提升。然而，硬件组装的天然低毛利属性，要求企业必须通过技术升级与规模效应来增厚利润。
投资逻辑与龙头剖析：
工业富联（FII）：其投资逻辑在于极其深厚的全球顶层供应链捆绑能力。作为英伟达等国际巨头核心的代工伙伴，工业富联不仅赚取制造费用，更凭借对全球最前沿AI服务器架构（如高速互联总线、复杂散热模块整合）的先期工程化验证能力，享受了新产品导入期最丰厚的利润红利。其单季超百亿的净利润，彰显了全球化高端制造的规模霸权。
中科曙光：不同于单纯的硬件制造商，中科曙光的投资逻辑在于"软硬一体化全链条"。作为国产最大AI4S计算集群的承建方，曙光依托参股的海光信息芯片，结合自身的液冷服务器整机制造与算力调度平台，成功实现了从"硬件设备商"向"算力运营商"的战略跃迁。这种全链路能力使其在争夺国内大型智算中心订单时具备排他性优势。
4.3 光通信与核心元器件：1.6T时代的"光替铜"与上游博弈
产业背景：随着AI大模型集群参数向万亿级迈进，GPU之间的通信带宽需求呈指数级增长。2025年被视为1.6T高速光模块的商用元年，光模块的速率迭代周期已从过去的数年缩短至1至2年。更重要的是，机柜内互联正酝酿着从传统铜缆向"光互联"全面迁移（光替铜）的巨大浪潮，预计2027年将打开千亿级市场。
投资逻辑与龙头剖析：
这一赛道的竞争已从下游模块的封装组装，迅速前移至对核心技术路线（如硅光SiPh、CPO共封装光学）的掌握，以及对上游稀缺光芯片的锁定能力。
中际旭创：稳坐全球光模块第一把交椅。其1.6T技术验证领先全行业，并在2025年三季度便开始在重点客户处部署。其核心投资逻辑是"代差红利收割机"——通过极高的硅光产品比例与良率，不断在每一代高速产品的导入期获取超额利润，其2026年一季度高达262.28%的净利润增速印证了这一点。
天孚通信：作为光通信的"卖水人"，卡位核心精密光器件（有源+无源一站式平台）。在未来1.6T乃至CPO（共封装光学）的技术演进中，精密光学器件在整个光引擎中的价值比重将大幅跃升。其高达56.6%的毛利率，凸显了其在全球供应链中不可替代的隐形冠军地位。
供应链制约的风险启示：剑桥科技因核心硅光引擎供应商交付延迟，被迫将1.6T量产计划从2025年推迟至2026年一季度，这生动诠释了光通信行业的核心痛点——得芯片者得天下。这也解释了新易盛为何在账面积压近百亿存货并大幅增加预付款以抢占核心物料。上游光芯片厂商（如源杰科技在26Q1凭借CW光源实现利润暴增1153%）的业绩爆发，同样印证了这一产业咽喉所在。
4.4 智算中心（AIDC）与液冷温控技术：物理基建的重资产壁垒
产业背景：高密度的AI算力对数据中心的电力供应、网络架构以及散热系统提出了极其严苛的物理挑战。全球AI数据中心液冷渗透率正经历陡峭爬坡，预计将从2024年的14%迅速提升至2026年的40%-47%，并宣告全液冷时代的到来。
投资逻辑与龙头剖析：
润泽科技（AIDC运营商）：其投资逻辑在于极其稀缺的核心区域能耗指标储备与超大规模算力集群的极速交付能力。2025年，润泽科技交付了行业首例单体100MW的超大规模智算中心，全球合计规划规模高达6GW。其从上市前依赖单一客户，成功转型为深度覆盖国内TOP3互联网企业及主流AI客户群。算力租赁这种重资产模式，依托长协合同，为其提供了确定性极强的业绩基石（26Q1净利润同增35.4%）。
英维克（温控与液冷）：作为全链条液冷技术的龙头，其近期业绩遭遇了严重逆风（26Q1净利润同比下降81.97%）。但这属于典型的"产业爆发前夜的阵痛"。一方面，公司加大了对产学研及温控新技术的研发投入（2025年研发费用增27.51%）；另一方面，液冷行业正处于从早期试点向规模量产切换的临界点，高昂的先期投入与项目确收节奏的错配导致了现金流与利润的短期承压。然而，基于全球服务器液冷市场2026-2030年高达43.6%的复合增速预期，其长线投资逻辑依然坚挺，股价创出历史新高亦表明长线资金对其护城河的认可。
4.5 边缘计算与周边配套：存储周期的强劲反转
产业背景：AI大模型向边缘终端（如AI PC、AI手机）的渗透，直接引爆了对高带宽内存（如HBM）和高容量存储芯片的需求。
投资逻辑：存储板块在2026年一季度演绎了极致的"周期反转+AI算力拉动"的双击行情。包括江波龙、德明利、佰维存储在内的超过79家相关公司，由于前期计提了巨额资产减值出清历史包袱，叠加当前存储价格报复性反弹与AI需求爆发，一季度利润均实现了超10倍以上的极端高增长。该板块的投资逻辑聚焦于周期向上阶段的业绩高弹性。
五、二级市场特征分析：2025年以来子板块及领涨公司的资金博弈与估值重塑
回顾2025年至2026年第一季度，A股AI算力板块在资本市场上演了一场波澜壮阔的结构性牛市，其交易逻辑的演化深刻折射出资本对新兴产业认知从"狂热"走向"理性"的过程。
5.1 2025年："拔估值"阶段的狂飙突进与"易中天"现象
整个2025年，A股万得AI算力指数年内大幅上涨44.53%，板块内诞生了8只翻倍股及2只"四倍股"（新易盛以444.84%的涨幅傲视群雄）。
这一阶段的二级市场特征高度统一：资金狂热追捧确定性，极致拔高估值。以新易盛、中际旭创、天孚通信为代表的"易中天"组合，以及具备芯片逻辑的"纪连海"（寒武纪、连城数控、海光信息等）组合，成为场内资金抱团的核心焦点。
驱动这一浪潮的逻辑是"技术突破+需求爆发+业绩落地"的三维共振。只要企业能够向市场证明其产品已成功打入北美大型云厂商（如800G光模块的大批量出货），或在全球供应链中占据不可替代的卡位，资金便愿意给予极高的市盈率溢价。这一时期，市场实际上是在透支性地贴现2026年乃至2027年的远期利润。
5.2 2026年初至今：极致分化与"去伪存真"的业绩验牌期
进入2026年4月底，随着真实财报数据的出炉，市场的交易逻辑发生了一百八十度的猛烈转向，迎来了残酷的"去伪存真"与估值重塑。
表2：2026年算力板块二级市场资金博弈逻辑演化
从上述特征可以看出，2026年的算力板块已彻底告别了"一人得道鸡犬升天"的普涨格局。领涨公司的核心共性特征已收敛为两点：第一，具备深不可测的技术壁垒或供应链卡位能力，能够在全链条通胀中维持甚至提升高毛利率；第二，具备极强的盈利韧性与现金流造血能力，能够用真实的财务报表不断消化前期高企的估值。资金的审美已经从"仰望星空看需求"，实实在在地落地为"脚踏实地审视资产负债表与现金流量表"。
六、总结与前瞻：寻找具有周期穿越能力的算力核心资产
穿透庞杂的宏观数据与微观财报，我们对中国AI算力产业链的未来发展路径可得出如下终局性研判：
首先，全球资本开支的"超级周期"远未见顶。无论北美科技巨头还是中国互联网大厂，动辄千亿乃至万亿美元规模的资本支出，构筑了未来3至5年AI算力基建长达数年的高景气度长坡。特别是在大模型全面迈入推理应用期的背景下，Token调用量的几何级增长，将使智能算力成为如同水和电一样不可或缺的底层社会运行资源。
其次，2026年不仅是业绩兑现的元年，更是产业链利润重新分配的分水岭。随着通用大模型算法红利的逐渐收敛，产业的核心价值正在不可阻挡地向"硬科技底层"汇聚。那些掌握国产芯片核心指令集架构与软件生态、主导下一代高速光互联（1.6T/硅光/CPO）技术标准、以及手握稀缺能耗指标并具备液冷集群交付能力的头部企业，将攫取产业链中绝大部分的超额利润。
最后，中国AI算力产业面临的挑战已经从"需求端的不确定性"彻底转向了"供给端的极限施压"。在全球地缘政治与供应链博弈的重重封锁下，中国算力产业链展现出了令人惊叹的韧性。从被动寻求替代，到构建以华为、海光、寒武纪为核心的底层生态系统；从简单的代工组装，到在高速光模块、液冷温控等细分领域引领全球技术标准。随着商业化闭环的打通，中国AI算力企业正逐步摆脱对政策补贴的依赖，在全球范围内进化为具备真实盈利能力与技术代差优势的"全球运营商"。在未来的二级市场博弈中，紧抱这些具备周期穿越能力、拥有坚实护城河的算力核心资产，将是应对不确定性时代的最优解。
「超哥资本眼」专注产业与公司深度研究，内容仅为观点逻辑分享，不构成任何投资建议。股市有风险，投资需谨慎，请理性独立决策。
