AI算力更新 1、近期算力主...

1）摩尔线程IPO成功过会。上交所26日消息，摩尔线程首发获上交所上市委会议通过。招股书显示，摩尔线程拟募集资金80亿元，用于摩尔线程新一代自主可控AI训推一体芯片研发项目、摩尔线程新一代自主可控图形芯片研发项目、摩尔线程新一代自主可控AISoC芯片研发项目、补充流动资金。

2）阿里AI持续超预期： 阿里云扩建全球基础设施将新增巴西、法国和荷兰数据中心，未来集团资本开支会在3800亿基础上，增加更多的投入；

3）存储景气度持续： NAND Flash明年将涨价最高20%，美光2026年HBM整体产能已基本提前售罄。

4）10 月 6 日，OpenAI DevDay在旧金山举行，这是OpenAI迄今为止规模最大的一次活动。

上周五AI板块大跌，实际上每逢季度末都会有类似的情况，偏移资金调仓+美股Macro扰动。那么调整之后怎么看，我们分板块讨论如下：

1）存储

可能是当下最值得重视的板块，

我们近期的专题报告特意展开讲了eSSD的逻辑，这是本轮存储周期的绝对核心。

从AI产业发展角度看，SSD的需求爆发，是#伴随着AI推理需求涌现的，SSD速度更快、带宽更大、功耗更低。具体原因来看：

-云厂商从HDD切换到eSSD；

-未来GPU的KV存储会放到SSD；

-HBF新技术方案导入等。

美股是SNDK，回到国内主要还是德明利、江波龙，佰维存储等。同时存储衍生的半导体晶圆厂、设备材料机会也很大。长鑫IPO节奏是催化剂，产业链核心包括华虹、晶合、华创、中微、聚和等等。

1）海外算力核心资产

近期表现整体不佳。工业富联相对稳健一些，但胜宏科技受到正交传言的影响，调整幅度比较大。我们周末约了TTM的专家，他们反馈正交方案依旧推进，他们准备送样ing，从未听说取消的传言。

我们认为，近期调整之后，算力核心资产更加具性价比。接下来重点看三季报表现，富联、以及大部分的PCB、光模块公司的同环比表现都不错。

2）海外算力弹性资产：

继续看好HVDC、OCS、以及H鸿腾等。

其中，HVDC赛道产业趋势会在26年全面加速，当下虽然不断推进，但落地节奏没有那么快，所以更加适合调整了捞。

鸿腾精密则是深度受益于鸿海体系，伴随工业富联的机柜份额提升，鸿腾承接机柜内零部件、连接器的逻辑也在不断增强。

10月观点：业绩期聚焦业绩稳定增长。

1）旭创减持。控股股东0.49%的减持量很小，且全部通过大宗。重要的是，控股股东及一致行动人（持股约18%）承诺，此次减持完成后的12个月内不再进行减持。即，控股股东及一致行动人未来15月左右封顶减持0.49%，还是通过大宗交易。我们认为对于一个股价涨超3倍的公司控股股东而言，这个减持规划是非常克制的，打消了市场对于其未来一段时间连续减持的担忧，应被机构视为利好。

2）27-28年需求。近期我们对产业链进行调研，在26年需求超预期的同时，部分终端客户（nv、csp）已经提前开始沟通27-28年需求。正常的沟通时间应该是26年的上半年，之所以提前沟通说明实际需求是超过产业规律的强劲，必须提前通知供应商（光模块公司）提前准备产能和物料。这对于市场理解光模块公司未来中长期需求和上市公司估值提升帮助很大

3）26年供给。近期产业链调研，26年产业需求整体较好的情况下，目前龙头公司的物料锁定工作已经进入尾声，核心物料锁定情况好于行业平均水平。目前市场对26年上市公司的关注点还在需求侧，但真正应关注的是物料锁定情况，反应到报表里是原材料库存、预付账款等几项指标。

简要说明：我们举办了第 51 期 AI 专家电话会议，邀请到全球领先液冷行业公司的专家参与。

会议围绕以下议题展开讨论：全球头部 AI 企业的技术趋势与液冷发展路线图、供应链动态及竞争格局。

该专家还就近期热点话题发表了看法，包括英伟达（NVDA US，未评级）的微通道液冷板（MLCP），以及微软（MSFT US，未评级）的芯片内微流控冷却系统（相关技术可参考微软官方博客）。

以下为会议核心要点：

1）全液冷成增长趋势：英伟达 GB300 已采用该方案，头部云服务提供商（CSP）纷纷跟进

-专家表示，英伟达 GB200 型号仍部分采用风冷方案，但GB300 已全面采用全液冷系统。

-与 GB200 在计算单元上使用大型模块化冷板不同，GB300 为每个图形处理器（GPU）配备独立冷板，这一设计不仅增加了冷板用量，也提高了快速连接器的需求。

-专家指出，随着专用集成电路（ASIC）算力持续提升，且全液冷方案能为 AI 数据中心（AIDC）带来更长使用寿命，谷歌（GOOG US，未评级）、亚马逊 AWS（AMZN US，未评级）、元宇宙平台公司（META US，未评级）等头部云服务提供商及 ASIC 客户，均在考虑采用全液冷方案。

- 其中，谷歌在云服务提供商中处于领先地位—— 专家介绍，谷歌采用隔离式冷板与模块化冷却液分配单元（CDU），这类设备更易于安装和维护。

2）英伟达 MLCP vs 微软微流控冷却：面向更高算力芯片的高效冷却路线图，技术壁垒高

-专家称，由于传统冷板技术的散热效率可能无法满足需求，MLCP 与微流控两种方案的核心目标，均是应对 GPU 与 ASIC 算力不断增长带来的散热挑战。

-MLCP（微通道液冷板） ：在盖板上设计微通道（供冷却液流动），并直接贴合在计算芯片上。专家表示，尽管微通道尺寸较小导致该技术入门门槛较高，但现有冷板厂商仍有能力应对。

-微流控冷却方案 ：技术更进一步-将通道直接蚀刻在芯片上，这需要采用集成电路（IC）级别的生产工艺。因此，云服务提供商需与头部晶圆代工厂合作，共同开发该方案。

-专家认为，受技术挑战影响，MLCP 的落地时间可能早于芯片内微流控冷却方案。

此前，市场传闻rubinultra576铜互联将取代正交背板方案，我们认为两者并非互相替代的关系，而是互补性的技术组合（pcb高密、铜缆信号损耗低），两者将共同实现芯片架构更高密度互联。

在Rubinultra576方案中，正交背板通过90°垂直布线结构，在给定空间内（单个144canister）实现更密集的连接点，从而使一米余长的铜缆可以实现4个144canister的互联，最终单机柜实现更高密度的芯片互联。

此外，我们认为在Ai超节点结构快速迭代的背景下，对供应链的要求将快速提升，新型技术在量产前夕总会遇到各种困难，考虑到正交中板的技术潜力和迭代连续性，即使现在核心PCB厂在正交背板良率仍然有较大提升空间，但我们认为终端厂商也将持续推进，配套供应链攻克技术难关。

产业链再梳理（不构成投资建议）

PCB正交中板：胜宏科技、景旺电子、深南电路、东山精密

铜互联：立讯精密、沃尔核材、精达股份、鼎通科技、奕东电子、新亚电子

根据协会近期调研，目前行业内个别企业延续价格内卷的经营思路，导致铜箔加工费仍然低于行业平均成本，与中央坚决反对“内卷式”恶性竞争的政策相背离。

因此，我协会强烈建议各铜箔企业将电子铜箔的加工费平均上调2元/公斤，以达到行业平均成本价格水平，扭转铜箔行业亏损的不利局面。

各铜箔企业应根据自身实际情况，尽快调升铜箔加工费，用实际行动维护我行业健康可持续发展。

阿里近期发布万亿参数新模型

再次重申阿里云的重估三步走：AI带动云收入提升->云利润率提升->阿里云兑现更高的利润

1）阿里在周末新模型 Qwen3 - Max - Preview（Instruct）是其迄今为止最大的模型，参数量超 1 万亿，Qwen3 - Max - Preview 在多项主流权威基准测试中展现出全球领先的性能。阿里在模型层面的迭代路径清晰持续追赶海外先进水平，而模型层面的领先将会收敛到云业务收入增速和远期利润率上。

2）重申目前市场上所有的AI概念，不管是技术层还是应用层的变化，都可以落地在阿里上：MCP、超级入口（夸克、苹果合作）、Agent（不管是电商还是高德地图）等等。而任何外部或内部的应用放量又都可以映射到阿里云的潜在增长上，逻辑链是非常完善的。所有业务都回到了增长的区间，正视有模型的云的稀缺性。

阿里是大模型与云都是国内第一，是国内AI Infra最核心的资产，未来不仅是总量受益还是盈利能力全面提升。

黄仁勋昨日做客对话节目谈及了和OpenAI的合作，并就AI竞赛格局、主权AI前景等主题发表看法。

以下为对谈的亮点内容：

1）OpenAI想和英伟达建立起类似于马斯克和X那样的“直接关系”，包括直接的工作关系和直接的采购关系。

2）假设AI为全球GDP带来10万亿美元的增值，而这10万亿美元的Token生成有50%的毛利率，那么每年的合理资本支出大约是5万亿美元。

3）10GW大约需要4000亿美元投资，这4000亿美元需要通过OpenAI的承购协议来资助，也就是他们指数级增长的收入。这必须通过他们的资本、通过股权融资和能够筹集的债务来资助。

4）未来5年内，AI驱动收入从1000亿美元增至1万亿美元的的概率几乎是确定的，而且现在几乎已经达到了。

5）全球的算力短缺不是因为GPU短缺，而是因为云服务厂商的订单往往低估了未来需求，导致英伟达长期处于“紧急生产模式”。

6）英伟达唯一的遗憾是，OpenAI很早就邀请投资，但当时太穷了，没有投资足够多的资金。

7）英伟达很可能成为第一家10万亿美元级别的公司。十年前，人们说永远不可能有万亿美元的公司，现在有了10家。

8）AI竞争比任何时候都激烈，但也比任何时候都困难，这是因为晶圆成本越来越高，这意味着除非进行极限规模的协同设计，否则就无法实现X倍增长因子。

9）谷歌拥有前瞻性优势，在一切开始之前就启动了TPU1。当TPU成为一门大生意后，客户自有工具将成为主流趋势。

10）英伟达芯片的竞争优势在于总拥有成本（TCO），竞争对手在构建更便宜的ASIC，但英伟达的目标是，即使他们将芯片价格定为零，客户仍然会购买英伟达系统，因为运营该系统的总成本仍然比购买芯片更划算。

11）英伟达芯片的性能是其他芯片的两倍，虽然每单位能耗性能也要高得多，但客户可以从他们的数据中心产生两倍的收入。

12）每个国家都必须建设主权AI。没有人需要原子弹，但每个人都需要AI。

13）未来人工智能大约占全球GDP的55-65%，也就是约50万亿美元。

14）人工智能不是零和游戏，想法就越多，可以解决的问题就越多，创造的工作就越多，创造的就业机会就越多。

15）在接下来的5年里，真正酷的事情是人工智能与机器人技术的融合。

16）AI改变了做事方式，就像不再使用煤油灯而改用电力，不再使用螺旋桨飞机而改用喷气式飞机一样。

*公开资料整理，仅作为行业分析参考，不构成任何投资建议！