专题报告 | 科技专题系列之AI产业链分析(二)

报告作者：

王泽涵，权益研究员

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摘要

之前我们在科技专题系列之AI产业链分析（一）对AI产业链全景、芯片层及电力层的投资逻辑进行了详细的分析，本篇继续围绕AI产业链各环节展开分析，对光模块、PCB、大模型及AI应用的投资逻辑进行梳理。

2026年光通信行业处于AI算力驱动的超级周期，需求确定性高、供给紧张、国产替代加速、技术迭代是四大主线方向。光模块龙头业绩能见度最高但共识程度较高；光芯片是国产替代核心环节，弹性最大；光纤光缆受益于量价齐升。

本轮 PCB 行业核心驱动力来自 AI 算力需求爆发，主线机会主要围绕以下三点：1.AI 算力需求爆发，量价价值量三重提升；2.上游材料议价能力强，产业链利润持续向上游转移；3.国产替代提速，龙头份额持续扩张：国内企业逐步突破高端 PCB、高速覆铜板等技术壁垒。

当前大模型竞争已从单纯的模型能力排名演进为关注收入兑现速度与路径可持续性，企业盈利及增速等基本面因素不确定性较大，后续重点关注应用及商业化落地进展。模型层估值包含高增长及远期预期，后续商业化及应用进度若不及预期或无法支撑高估值。

尽管大模型能力持续迭代，但尚未诞生一款全民高频刚需、重塑用户习惯、创造全新产业生态、具备强网络效应与高商业壁垒的现象级产品。AI 应用目前尚未出现真正意义上的杀手级应用。当前AI对软件的重构仍在进行中，资金明显偏好确定性更强的硬件端，软件机会或需等待业绩验证或爆款应用催化。

综合来看，光通信与PCB处于高景气、高增长、估值快速消化阶段，业绩兑现确定性较强，是AI产业链中重要的配置方向，建议沿产业链寻找结构性配置机会。AI产业链中下游大模型和软件等AI应用仍处于左侧位置，暂不建议作为核心配置方向。

具体内容详见下方报告正文。

一、光通信

AI对光通信的拉动具有“结构升级+数量增长”双重属性。一方面，集群规模提升带来模块数量增加；另一方面，链路速率从400G向800G、1.6T、3.2T迭代，提升单只产品价值量。这使得光通信不只是出货放量，更是产品ASP抬升。

1.1光通信产业链分布

光通信产业链可分为上游光芯片/材料、中游光器件/光模块、下游设备/系统/应用三层。上游光芯片/电芯片毛利率普遍在55%—70%，精密器件环节约45%—55%，高端模块厂约30%—50%，下游设备环节通常约10%—28%，产业利润明显向“卡脖子”环节与头部平台型厂商集中。

1）上游：光芯片与关键材料，决定供给天花板

上游是当前产业链最关键、也是约束最强的环节。光芯片占光模块成本高达60%-70%，而高端光芯片长期掌握在少数海外厂商手中，尤其在400G+/800G/1.6T通信场景，高端芯片自主化率偏低。这决定了产业链利润和市场关注点正在从中游模块向上游芯片/器件迁移。当终端需求高增长、而核心物料偏紧时，最先被重新定价的是供需紧张环节。

2）中游：光模块是当前业绩兑现最强环节

中游光模块是AI景气最直接的映射环节，也是A股业绩爆发最明显的部分。中国厂商凭借制造效率、成本控制、快速交付与客户协同，已形成全球优势。中国厂商在全球光模块市场份额超过70%，800G领域份额75%+。当前光模块呈现800G高景气延续 + 1.6T放量打开新空间 + 格局稳定龙头溢价的态势。

光器件处于产业链中游偏上位置，部分细分赛道（如陶瓷基板、法拉第旋片、光隔离器等）因技术壁垒高、扩产周期长，同样受益于供需偏紧格局。

传统光纤光缆长期处在价格竞争格局中，但2025年以来，AI数据中心与DCI需求驱动下，行业已进入量价齐升阶段。

3）下游：设备与应用决定需求持续性

下游包括交换机、路由器、光通信设备以及数据中心、运营商、电网、工业互联网等终端场景。其中，AI数据中心是未来几年最强需求来源。

1.2供需格局：需求高增，供给约束决定盈利质量

需求端：AI算力基础设施建设的加速，直接推升了高速光互联需求。根据TrendForce、Cignal AI等机构统计数据，2023-2024年全球高速光模块（400G及以上）出货量从640万只激增至2040万只，同比增幅高达219%。2025年根据TrendForce预测，出货量将达到3190万只，同比增长约56.5%。2026年预计继续高增长，出货量有望突破6000万只，较2025年增长约90%。高速光模块需求超预期，1.6T光模块已进入量产阶段，预计2026年出货量将显著增长，2027-2028年3.2T产品将进入商业验证。

光模块需求高速增长核心驱动来自海外四大云厂商需求。北美四大云厂商今年一季度资本开支约1288亿美元，同比增长81%，增速仍在提升。另一方面也关注到资本开支占经营现金流比例已超85%，部分公司已超100%，巨额资本开支下现金流承压。后续需关注北美云厂商资本开支情况，或将影响整体光模块需求预期。

光通信供给端呈现以下主要特征：

光芯片产能约束：海外厂商Lumentum、Coherent正积极扩产。Lumentum产品供不应求，产能已排至2028年底；Coherent订单排至2027甚至2028年；国内厂商加速产能建设，但高端芯片仍依赖海外供应。2026年国产光芯片平均自给率预计从2025年的38.8%提升至45.2%，200G EML自给率从18%跃升至36%。

光模块产能集中头部：头部厂商凭借客户认证优势、产能储备及技术迭代能力占据主要市场份额，龙头企业800G订单维持高景气度，1.6T产品加速落地。

上游材料紧缺：磷化铟衬底（日本住友产能受限、美国AXT订单排至2030年）、法拉第旋片（日本古河产能受限）等核心材料供应紧张，国产替代空间广阔。

供给端无论是EML、CW激光器、硅光代工、DSP芯片，还是法拉第旋光片，均在不同层面形成结构性卡点，行业进入“订单饱满—物料紧张—交付分化—利润向上游稀缺环节再分配”的阶段。在供给刚性约束下，拥有芯片保供能力的企业将获得份额与毛利的双重优势。短期内，行业景气度高企并不会自动转化为全链条普遍受益，反而会加速市场份额向头部光模块厂商、上游高端光芯片供应商及具备国产替代能力的关键材料环节集中。

1.3技术路线演进

2026年光通信技术路线正经历从"可插拔主导"向"多路线分层共存"的变化，核心驱动力是AI算力对带宽、功耗、密度的极致要求。CPO（共封装光学）被视为光通信的下一阶段技术方向，相较传统可插拔方案可降低最高约40%的功耗，在800G、1.6T等高数据速率场景下优势显著。OFC 2026大会上，Lumentum明确指引2027年下半年将成为scale-up CPO商业化元年，Coherent预计2030年CPO市场规模达150亿美元。

虽然CPO/NPO/LPO等新架构不断推进，但短期内可插拔模块仍是AI集群扩张的主力承载形态。原因在于其生态成熟、可维护性强、量产经验充分，而CPO受制于良率、散热、成本、可维护性等因素，短期内难以全面替代。CPO是中长期重要方向，但短期更多是增量共存。

2026年最大的产业变量是英伟达从"光模块买家"变为"技术路线定义者。英伟达的垂直整合策略（芯片→封装→系统）意味着光通信技术路线的选择权正从光模块厂商向AI芯片巨头转移。光模块企业的角色从"独立产品供应商"向"英伟达生态配套商"演变，技术路线与英伟达的架构节奏深度绑定。

1.4估值与增长预期

在 AI 算力需求爆发、高端产品供需失衡、国产替代加速、技术持续迭代的多重驱动下，光通信全产业链估值较传统通信周期显著抬升，估值呈现清晰的产业链分层特征：上游光芯片、核心材料凭借最高技术壁垒与国产替代空间享受高估值溢价；中游光器件、光模块依托订单高增实现业绩快速兑现，动态估值持续消化；光纤光缆板块完成周期属性向成长属性切换，估值中枢同步上移。

从增长维度来看，2026–2027 年全行业维持高增长，但增速分化明显：上游光芯片标的依托国产替代 + 产品迭代，净利润增速普遍突破 100%；光模块龙头受益 800G 交付、1.6T 逐步放量，连续两年维持中高增速；光纤光缆标的 2026 年迎来业绩爆发，2027 年增速阶段性回落。同时，行业估值与业绩强绑定，短期静态高估值依靠高增速快速消化，远期估值合理性取决于需求持续性、芯片供给及技术路线变化。

2026 年行业处于高景气、高增长、估值消化阶段，综合来看，光通信板块高估值具备扎实的基本面支撑，大幅泡沫化概率较低，本质是 AI 算力刚需、供给刚性、国产替代三大逻辑共同作用的结果。展望未来2027 年或为关键分水岭：一方面高端芯片等新增产能陆续投产，供给紧张边际缓解；另一方面 1.6T 进入主流、CPO 开始小规模商用，行业进入技术切换期。届时板块整体估值中枢或将回落，投资逻辑从普涨转向精选具备技术壁垒、客户资源、芯片自给能力的龙头个股。

1.5投资逻辑总结

2026年光通信行业处于AI算力驱动的超级周期，需求确定性高、供给紧张、国产替代加速、技术迭代是四大主线方向。光模块龙头业绩能见度最高但共识程度较高；光芯片是国产替代核心环节，弹性最大；光纤光缆受益于量价齐升。中期看，CPO等新技术会带来形态变化，但在2027–2028年前，对800G和1.6T可插拔模块的替代仍有限，更多体现为新增场景扩容而非存量市场压缩。

1.6主要风险点

1.若北美CSP资本开支低于预期，行业将从“供给瓶颈”迅速转向“价格竞争”。

2.高端光芯片与材料突破慢于需求扩张。这会影响交付节奏，而不只是影响利润率。

3.高端光芯片（EML、CW激光器）供给持续受限，若海外龙头扩产超预期或国内厂商技术突破不及预期，国产替代逻辑可能弱化。

4.地缘政治与供应链限制。特别是InP材料、EDA/测试设备、海外客户认证链条受限，会放大行业波动。

5.高端光芯片（EML、InP衬底）依赖海外供应商，地缘政治因素可能影响供应稳定性。日本住友的磷化铟衬底、日本古河的法拉第旋片等核心材料产能受限，国产替代仍需时间。

6.技术路线切换快于预期。若CPO/NPO在2027年前超预期放量，可插拔模块估值体系会承压。

二、PCB

PCB是电子元器件的承载与连接平台，承担导电、绝缘、支撑等核心功能，广泛应用于服务器、通信设备、消费电子、汽车电子等终端

2.1PCB产业链分布

PCB产业链可以分为三层：上游原材料、中游制造、下游终端应用。

上游原材料环节：技术壁垒较高，主要包括铜箔、玻璃纤维布、树脂、覆铜板（CCL）等核心基材。其中覆铜板作为PCB的核心基材，其性能直接决定PCB的电气、机械及热学特性，成本占PCB生产成本约30%-45%。覆铜板自身成本构成中，铜箔约40-45%，树脂约25-30%，玻纤布约15-20%，原材料价格波动对成本影响显著。由于覆铜板市场集中度较高，上游企业具备更强的议价能力，可将部分原材料价格压力传导至中游，导致利润向上游集中。

中游为PCB制造厂商，按照产品和客户能力进一步分化为普通多层板、HDI、高频高速板、服务器板、交换机板、封装基板等。

下游则涵盖服务器/存储、通信设备、消费电子、汽车电子、工业与医疗等应用领域。

2.2供需分析

需求端：PCB需求过去较为分散，但当前已呈现出明显的结构再集中。按2025年全球PCB下游应用占比估算，服务器占19%、手机17%、PC 12%、消费电子11%、汽车11%、有线基础设施10%。服务器首次成为最大单一应用方向之一。

AI PCB/CCL呈现远高于行业均值的爆发式扩张。Prismark数据显示，2025年全球PCB产值约$851-852亿美元，同比增长+15.8%；2025年服务器/数据存储PCB增速+43.6%，18层以上板增速+41.7%。预计2029年"AI服务器与数据中心"PCB需求达$257亿，占PCB整体市场比例22%。

AI PCB的增长不是简单的出货量增长，更重要的是单机价值量提升。受层数提升、基材升级、工艺迭代与架构革新驱动，2025-2026年AI服务器PCB价值量大幅高于传统服务器。AI推理服务器单机PCB价值为6000-8000元，主流8卡AI训练服务器单机价值达10000-15000元；从机柜维度来看，新一代VR200旗舰AI机柜PCB价值较上一代GB300机柜增长233%。未来伴随高端AI算力需求扩张与硬件技术持续迭代，高阶高速PCB的单机、单机柜价值量将持续上行，成为PCB行业核心增长动力。

供给侧：目前供需最紧张的环节在上游材料——特种玻纤布和HVLP4铜箔。这两个环节的共同特征是：日系厂商高度垄断、扩产周期极长（2-3年）。

相比上游材料，中游PCB制造环节的紧张程度略逊一筹——因为产能扩张仍在加速推进。这一轮AI PCB周期的不同之处在于，高端有效产能的扩张速度，明显慢于市场表面看到的资本开支节奏。由于高层数产品对产能消耗更大、良率更低、工艺难度更高，实际有效产能释放并不线性。这使得PCB/CCL成为成长行业中的供给约束型子行业。PCB行业集中度并不高，但CCL集中度明显更高。这意味着在原材料涨价阶段，CCL厂商对下游PCB厂商具有更强议价权。

从产业链层面看，CCL—高端铜箔/玻纤布—高端PCB的链条最强，因为它同时受益于量增、规格升级与价格提升。

从2025年10月开始，北美PCB订单出货比（BB值）迅速抬升并持续突破1.0的景气分界线，同时CCL价格指数在2025年12月开始出现陡峭上涨，两者形成正向共振，表明AI算力需求爆发驱动的行业扩张已从需求端传导至上游成本端。

2026年3月BB值达到1.33的高位，意味着订单量显著高于出货量，行业处于供不应求的状态，这也支撑了CCL价格在2026年4月再次上调10%的动作。这种量价齐升的格局，反映出PCB产业链正处于AI驱动的超级景气周期中，高端算力需求的确定性增长成为核心支撑。

2.3估值及增长预期

受益于高端PCB量价齐升 + 单机价值量大幅提升，叠加北美 PCB 订单出货比（BB 值）持续走高、覆铜板（CCL）价格多次上调，产业链企业业绩进入集中释放期。

从估值维度来看，当前板块标的PETTM 整体处于 40–191 区间，估值差异核心源于业务结构（AI 算力板占比）、产业链位置（上游材料 / 中游制造）、产能落地进度、客户结构四大因素：上游覆铜板、玻纤、树脂企业依托强议价能力，盈利稳定性更强；中游 PCB 制造企业中，深度绑定 AI 服务器、高端交换机的龙头业绩弹性最大，估值与增速匹配度更高；传统消费电子类 PCB 企业受行业疲软影响，增长相对受限。

2026 年行业高景气延续，估值以业绩消化为主，大幅泡沫化概率较低；2027 年随着新增产能释放，行业景气度边际走弱，板块整体估值中枢或将回落。

2.4投资逻辑总结

本轮 PCB 行业核心驱动力来自 AI 算力需求爆发，主线机会主要围绕以下三点：

1.AI 算力需求爆发，量价价值量三重提升：AI 服务器成为 PCB 第一大下游应用，相关板块增速远超行业均值。AI 服务器 PCB 层数、基材全面升级，单机及机柜价值量大幅上涨；叠加上游特种铜箔、玻纤布供给垄断、扩产缓慢，中游高端产能释放受限，行业供不应求，CCL 与 PCB 价格持续上行，行业进入量价齐升阶段。

2.上游材料议价能力强，利润向上游集中：覆铜板、高端铜箔、特种玻纤等核心原材料技术壁垒高、行业集中度高，在涨价周期中可顺利向下传导成本，盈利优势显著，产业链利润持续向上游转移。

3.国产替代提速，龙头份额持续扩张：国内企业逐步突破高端 PCB、高速覆铜板等技术壁垒，叠加海外供给不足，全球高端订单向国内转移。同时高端产能门槛高，中小厂商难以入局，行业集中度稳步提升。

2.5主要风险点

1.AI需求低于预期。若全球AI服务器、交换机、数据中心建设节奏明显低于当前预期，AI PCB的高增长假设将被下修，尤其会影响高估值龙头。

2.供给释放过快或竞争加剧。虽然当前有效产能仍偏紧，但若2027年后扩产集中落地，行业可能由紧平衡走向松动。

3.原材料涨价无法顺价。铜、铜箔、树脂、玻纤布价格上行对CCL更有利，但对中游PCB厂若无法顺价则会压缩毛利。

4.技术路径演进不及预期。如果M9、30+层板、6L+HDI渗透速度放缓，则ASP提升斜率会低于当前判断。

三、模型层

头部模型在推理、多模态与Agent能力上的跨越，使模型首次具备大规模进入复杂业务流程的条件，直接带动订阅、API与私有化部署收入同步上行。进入2026年大模型行业投资逻辑已完成范式级切换：彻底告别早期“拼参数、拼算力、拼融资规模”的叙事炒作逻辑，全面进入现金流兑现、效率优先、场景确权、估值分化的基本面投资时代。

3.1市场格局及主要参与者

全球大模型行业已从"百模大战"进入少数头部决战的发展阶段。通用大模型主要有两类玩家：巨头生态型模型背靠科技巨头，模型服务主业、自用+对外开放，不单纯依赖模型变现；独立通用模型的核心资产是大模型，收入依赖API、订阅、企业服务。

3.2需求及商业化进展

Token作为大模型算力消耗与商业化计费的核心计量单位，其消耗结构彻底改写了行业算力需求与成本逻辑。2026年全球大模型产业已完成算力需求结构反转，推理场景成为Token消耗与算力支出的主体，同时AI智能体（Agent）带动Token消耗量爆发式增长，成为行业新增核心变量。

根据全球第三方AI模型API聚合平台OpenRouter数据显示，5月25日至5月31日，全球AI大模型总调用量达到31.8T Tokens，呈上升态势。

价格维度，国产大模型API调用价格与海外顶级模型相比，具备较强的价格竞争力。

商业模式方面，全球形成统一的三层体系：MaaS模型即服务（Token调用计费）为核心主流模式、政企私有化部署为高价值增量、C端会员订阅为大众流量变现渠道。大模型的商业进程正在从早期以流量、融资和模型榜单为中心，转向以ARR、毛利率、客户留存、Token消耗深度与场景闭环能力为中心。

C端付费率方面，OpenAI在2026年3月披露周活用户 (WAU) 已突破9亿，订阅用户数超过5000万，付费率5.6%。

年初Anthropic的年化收入仅为约140亿美元，到5月已经飙升到470亿美元。更加重要的是，公司很有可能在今年二季度首次实现盈利。另一家大模型巨头OpenAI2023年年度经常性收入 (ARR) 为 20 亿美元，2024 年为 60 亿美元，2025 年超过 200 亿美元，较2023年增长10倍。

国内字节豆包于 2026年5月开启付费订阅测试（68/200/500 元/月三档），标志国内大模型从用户规模驱动迈入商业化变现阶段；MiniMax2026年2月ARR 达1.5亿美元，智谱3月 ARR 达 2.5 亿美元。

3.3估值

大模型公司普遍处于高增长、高投入、尚未盈利阶段，传统PE/DCF估值方法难以适用。Anthropic在今年5月发布声明称，完成H轮650亿美元的融资，投后估值达到9650亿美元，约合人民币6.5万亿元。这也是Anthropic官方估值首次超越OpenAI，后者在3月31日的声明中表示，最新融资的投后估值达到8520亿美元。国内大模型企业智谱和Minimax港股估值体现了大模型厂商标的稀缺性及远期叙事。

3.4投资逻辑总结

大模型行业正从第一阶段（投入期，"有人用"）向第二阶段（盈利期，"能赚钱"）过渡。模型层作为"AI核心能力提供者"，其投资价值体现在：

1.技术壁垒：头部厂商通过高资本投入和人才密度构筑护城河

2.商业模式：MaaS模式实现规模化收入，ToB+ToC双轮驱动分散风险

3.格局优化：从"百模大战"收敛至"少数头部决战"，幸存者将享受赢家通吃红利

3.5主要风险

1.技术迭代风险：大模型技术迭代速度快，若研发投入不足、核心技术人员流失或技术路线判断失误，可能导致产品竞争力下降

2.商业化不及预期风险：行业普遍"增收不盈利"，用户付费意愿薄弱、迁移成本极低，可持续的盈利商业模式仍未成型

3.竞争加剧风险：API价格战白热化，开源颠覆闭源定价。

4.估值泡沫风险：若商业化进度不及预期，可能面临估值调整

5.政策与合规风险：数据安全、隐私保护、算法合规等监管要求趋严，可能增加企业合规成本。国际地缘政治环境变化可能影响海外业务拓展。

四、AI应用

2026年，AI产业正告别参数竞赛，进入技术深耕、价值落地、生态规范的成熟期。核心叙事已从"虚拟对话"转向"现实赋能"，多模态、智能体（Agent）、具身智能成为三大主流方向。其中，Agent技术成为年度关键突破点，AI正从"回答问题"进化为"自主完成任务"，标志着应用层从Copilot辅助模式向闭环执行模式跃迁。

然而尽管大模型能力持续迭代、AI 功能在C端与B端快速渗透，但尚未诞生一款能像微信、抖音、淘宝或 Windows 那样，全民高频刚需、重塑用户习惯、创造全新产业生态、具备强网络效应与高商业壁垒的现象级产品。AI 应用目前尚未出现真正意义上的杀手级应用。

技术突破与商业兑现落差直接传导至资本市场。应用层公司正面临三重挤压：上游算力成本居高不下，下游用户付费意愿不足，中间层则遭遇通用大模型（GPT-5.4、Claude、DeepSeek等）的能力泛化冲击——市场担忧通用模型将直接替代垂类应用，削弱厂商议价能力。传统软件授权/订阅模式在AI时代面临重构，"按Token消耗"或"按效果付费"等新范式仍处于探索期，商业化路径的不确定性导致AI应用板块相对算力层和模型层出现显著估值折价，美股与A股应用端股价表现整体疲软。

但近期美股市场信号出现分化。5月以来美股软件股出现反弹，Snowflake、Okta等财报超预期成为催化剂，本轮修复由"业绩验证+估值修复+资金轮动"共振驱动。值得注意的是，反弹并非普涨："AI受益型软件"与"传统SaaS"走势分化。

展望：从"AI杀死软件"到"AI重构软件价值链"

市场叙事正在发生转向，AI对软件的影响并非简单的替代关系，而是价值链重构：功能标准化、缺乏深度数据与流程护城河的工具型软件，易被巨头生态或AI原生应用替代；而具备数据壁垒、嵌入核心业务流程、承载关键基础设施功能的软件，则有望在Agent化浪潮中增强竞争力，预计AI对软件板块的影响将呈显著分化态势。A股软件与美股商业模式存在差异，可能不会简单复制反弹路径。当前AI对软件的重构仍在进行中，资金明显偏好确定性更强的硬件端，软件机会或需等待业绩验证或爆款应用催化。

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