# 2026-09-15 ## 今日交易判断 缩量环境下保留分歧和条件：徐倬迅继续谨慎等待，橙子偏好绩优PCB，铜渐层提示小PCB落袋、封测关注SH但原文调仓对象有歧义；科技新增交易仓应看订单和位置，海外仍等利率与变现证据。 ## 市场观察与操作 ### 1. A股缩量轮动仍宜谨慎：徐倬迅继续放弃科创50弹簧交易，若尝试只宜小仓且以1500为止损位；托底资金尚不足以逆转趋势，支撑失守仍有红利、科技和小票同跌风险。 - 科创50并没有跌破1500的止损位，在这个位置我觉得做一个弹簧应该是可以的。但因为它是短期内的第二次压紧，理论上只应该下一半的仓位，就是要做的话应该只是小仓位试一下。而且上周一的时候，我已经做过一次这个弹簧位置，有点不太想做，暂时是选择放弃了。 [2026-09-15.md]() - 但我们这边的互联网公司大部分都在恒科上，但是恒科目前有港交所IPO一直停不下来的问题，所以只能依靠红利做对冲，避险资金的话，也只能去红利板块。 [2026-09-15.md]() - 这种震荡行情里面，如果你是做短线趋势的，我建议你休息一段时间是更好的… [2026-09-15.md]() - 这种程度的买入不会根本性的逆转市场，但会起到一个托底、延缓下跌的作用。 [2026-09-15.md]() - 尤其是现在，我感觉基本到了选方向的时候。基本上所有的指数都来到了短暂的支撑位置，甚至有一些来到了前低点的支撑位置。这个位置如果能撑住是不错的，但如果没撑住的话，这里基本上就开始真正的红利科技和小票一起跌的行情了 但因为市场整体的运动区间是有限的，毕竟下方有人托着，所以这个普跌的行情可能只会持续短暂一些，结束了就差不多可以磨底了。 [2026-09-15.md]() - 这个位置的弹簧有是有的，但因为已经显著地跌破了20天线和40天线的支撑，最强最直接的那一段支撑已经完全用掉了，一般情况下会较为难做。实在要尝试的话，我建议小仓位尝试。 [2026-09-15.md]() - 今天国产方向相对更强，设备、零部件、材料，封装等等涨的范围比较广，不过没量绝对强度一般。目前拥挤度上，半导体之类已经历史最低，反弹持续性要看量，以及是否有局部的细分逻辑发酵。 [20260915午盘.md]() - 整体上创指比较难，不是宁德出问题就是大光有压力。关键都还有港股，创指内部权重互相抽水，还被各自的港股压制估值，在情绪低落时非常影响向上动能。 [20260915日报.md]() - 美股情绪还可以，明天A股正常还是早盘先沉寂，然后一些机会蹭蹭表现，下午回落后尾盘再补量，和今天一样，但情绪更好一些。 [20260915日报.md]() ### 2. PCB操作应按标的分化：橙子仍可加些仓位、首选mSAP改善的景旺并看好方正；铜渐层要求百亿以下二三线PCB落袋，大标的只做缩量回踩不破支撑的套利，放量破位就放弃。 - 北美链依然以PCB为主，今天可以继续做些仓位，挑选绩优和有边际变化的标的。板子标的质地边际变化（mSAP）角度，首选景旺，景旺月底发港股，对情绪有一定影响，但调整不可能深，按明年太便宜。Q3~Q4就是净利润大拐点，目前机构还有不小的预期差。另外就是方正，也有充分的向上动能，最近这些是趁着3、4线PCb情绪交易时在前高做调整，合理走势。 [20260915日报.md]() - 最强的是华正新C无疑，明年至少35亿利润（预期）比较猛，估值大家自己把握。 [20260915日报.md]() - 温馨提示一下PCB加速窗口期不到两天了，有盈利的可以先落袋 [20260915_110318_温馨提示一下PCB加速窗口期不.md]() - 这个位置就是小的PCB，不能够有放量滞涨的信号，其实今天已经有了。 所以，严格意义上来讲，市值100亿以下的23线PCB就是一个落袋的节点。 [20260915_220350_9月15日复盘.md]() - 但是还有一些PCB CCL的大的标的，SY，HZ，XS，JW。 这些到了关键的支撑位回踩缩量不破，还是可以去做套利的，你比如说我们前段时间讲的非常清楚XS回踩缩量不破37.5就是上车的节点。 [20260915_220350_9月15日复盘.md]() - 包括HZ ，这依旧也是一个新的型号，回踩缩量不破筹码的密集区，依旧可以上车做超额套利。 但是如果放量破了那个筹码的密集区，那就不用看了。 [20260915_220350_9月15日复盘.md]() ### 3. 封测短线弹性偏向SH，CD、TF仍需消化上方筹码；铜渐层提出从两者各拿10%给SH，但同文另写“给到TF”，调仓对象存在歧义，拉长周期则未区分三者。 - 因为封测板块的景气度，导致有一些散户还死死的拿着封测的CD和TF，看了一下上方的筹码结构，依旧属于洗的比较慢的节奏。 [20260915_220350_9月15日复盘.md]() - 这种状态破局的方法只有两种，第一种就是在这里横住半个月的时间内连续的震荡洗。 或者再往下踩一脚取量，让筹码更干净。 第二种破局的办法就是阳包阴，就整个市场的情绪上来了之后，就连续的筹码结构全部都会给你释放掉。 [20260915_220350_9月15日复盘.md]() - SH，所以在这个位置可以调一部分资金去给到TF。 [20260915_220350_9月15日复盘.md]() - 封测板块向上调的时候，它一定是三兄弟一块向上调，但是现在这个位置SH的弹性一定要高于前两个。 拉长周期，看他们没有任何的区别。 但是从向上的动能上来看，一定是SH更强，这里可以各拿10%给到SH。 [20260915_220350_9月15日复盘.md]() ### 4. 科技超额更取决于景气与股价的错配：铜渐层以光通信作景气锚，新增交易仓须有新订单；设备保留底仓、等待低位高景气被持续认可，存储盯价格斜率，国产GPU等利率环境稳定后再看弹性。 - 光现在更像什么？我觉得它依然是整个科技组合里面最重要的景气锚和基仓，但是如果要去搓新的交易仓，你需要新的催化，不能靠重复旧逻辑。这也是为什么现在研究光，颗粒度必须继续往下沉。不是再去讨论AI有没有需求，这个没有什么研究价值了，而是要继续看1.6T、光引擎、硅光、MPO、FAU甚至后面新的交换架构，谁出现了真实订单，谁只是一个产业叙事。有订单，继续搓。没订单，哪怕名字再性感，也先放着。 [01-加息背景下，机构和买方会选择搓什么？.md]() - 只要价格斜率继续往上，我继续做。只要库存继续往下，我继续做。只要HBM供给还是紧，我继续做。但是一旦价格上涨速度变慢、库存开始重新起来，或者新增资本开支的速度超过需求上修速度，那哪怕当期利润表还是历史最好水平，我也会开始撤。 [01-加息背景下，机构和买方会选择搓什么？.md]() - 今天科技跌的时候，设备开始不怎么跌，这是第一步。然后有行业订单、招标、扩产、产品验证这些催化的时候，它不是冲一天第二天全吐回去，而是能够连续表现，这是第二步。再往后，中微、拓荆、华海、长川里面开始有两三个真正的核心品种形成趋势，而不是几个小票自己乱跑，这是第三步。 [01-加息背景下，机构和买方会选择搓什么？.md]() - 我把它定义成分母稳定以后再搓的弹性资产。这东西现在基本面已经越来越能看，国产算力逻辑也没有坏，但是它还是需要非常多2027、2028年的假设来解释估值。所以十年美债从4.5%干到5%，它一定是受影响最大的。什么时候好做？不是风险刚出现的时候。而是美联储加息落地，美债不再创新高，纳斯达克也不再持续杀估值，大家知道这个宏观风险大概就到这个量级了。这个时候资金才会开始从：“我只要当期利润。”重新变成：“现在是不是可以重新买一点弹性了？”那时候国产GPU才进入搓票顺序。 [01-加息背景下，机构和买方会选择搓什么？.md]() - 所以你不需要去担心主线的景气度，只需要等市场重新有量的情况下，主线它依旧是那个弹性最大的。 当前这个节点如果有波段的需求的话，明天再冲高就可以T一点了。 [20260915_220350_9月15日复盘.md]() - 但是我一直没动过底仓 [01-加息背景下，机构和买方会选择搓什么？.md]() ### 5. 海外风险偏好降温尚未推翻AI资本开支预期，但利率无序上升与拥挤半导体仓位增大调整风险；亚洲加仓更看变现证据，日本银行配置已拥挤，不能把防御轮动当作全面风险出清（美银调查）。 - 如果9月真的加息25bp，应该如何理解？A：更倾向于把它理解成一次防御性、风险管理式的加息，而不是新一轮持续紧缩周期的起点。当前市场已经高度定价9月加息，部分FOMC鹰派官员也连续公开发声。在这种情况下，美联储可能因为自身前期缺乏明确沟通，又不希望突然逆转已经形成的市场预期，而选择顺势加息25bp。因此如果最终加息，更像是央行与市场预期之间形成的妥协，而不是美国基本面要求开启一轮新的紧缩周期。 [01-摩根士丹利最新宏观策略谈.md]() - 现金水平从3.5%飙升至3.9% = 创下自26年3月以来的最大单月涨幅。 [comment01_img1.jpg]() - 现金水平仍低于4.0% = 触发美银的“卖出”信号 [comment01_img1.jpg]() - 但79%的受访者认为今年 AI 巨头不会宣布削减资本支出 → 意味着短期内 AI 继续烧钱的逻辑还没破。 [comment01_img1.jpg]() - 最大的尾部风险从上个月的“AI泡沫”变成了“债券收益率无序上升”（33%） [comment01_img1.jpg]() - 最拥挤的交易 = 做多全球半导体（53%）→ 依然绝对霸榜。 [comment01_img1.jpg]() - 80%的基金经理表示 = 必须看到明确的AI变现/创收证据，才会继续加仓AI概念股。 [comment02_img1.jpg]() - AI产业链内的偏好转移：软件与平台（Software & Platforms）超越了电力与能源（Power & Energy）= 成为目前性价比最高（risk-reward最佳）的AI细分赛道。 [comment02_img1.jpg]() - 上个月还在往价值股/周期股里躲，这个月直接转向防御性板块（Defensives）作为AI交易的下行对冲 [comment02_img1.jpg]() - 仓位极度集中：日本市场的资金疯狂扎堆在银行股 + 半导体 → 尤其是银行股的配置比例，直接创下了历史新高。 [comment02_img1.jpg]() - 资金开始重新审视印度的基本面，不再单纯用AI成色来“一票否决”。 [comment02_img1.jpg]() - 核心防御/首选主线 = 计算（NVDA, AMD）+ 网络（MRVL）+ 模拟（ADI, ON）。 [comment01_img1.jpg]() - 进攻弹性 = 如果行业动能恢复，存储与设备龙头（MU, LRCX, AMAT, INTC）有望领涨。 [comment01_img1.jpg]() ## 产业点睛 算力扩张仍向设备、供电和高端材料传导，但订单兑现取决于保供、客户验证和实际施工。新云、国产芯片及液冷要区分规划与交付，消费AI则更看重流量和履约闭环。 ## 产业信息 ### 6. AI安全投入可能重分配算力并增加评估工具需求，尚不足以确认资本开支减速；但若前沿模型发布放缓损害推理收入，硬件需求仍会承压，单一云厂当前训练优先也不能代表全行业需求结构。 - TMTB的Arun 认为 ，近期的算力影响可能不大，安全支出更可能重新分配 GPU 的配置，而非实质性削减推理需求，不过依赖 RSI 的前沿 ARR 才是更大的风险。Ed 提出了更清晰的看空逻辑 ：如果模型发布放缓打击了投资者此前所押注的推理侧收入/算力爬坡，那这比训练工作负载的任何变化都更重要。Tony 提出了另一个角度： 实验室推动安全，可能部分是为了让监管机构在重大事件迫使法院替他们定规矩之前，先界定可接受的风险和责任保护。Gavin Baker 的观点基本上代表了算力领域纯粹的看涨逻辑：“放慢”前沿步伐很可能意味着在对齐、监控和评估上投入更多，成本将体现在实验室利润率下降，而非整体算力需求减少。 [02-黄仁勋免提接电话…AI 减速论怎么看.md]() - 更重要的是，AI半导体需求正逐渐从训练转向推理。特别是随着代理型AI使用案例的增加，推理用计算需求正在持续扩大。目前运行现有模型所需的计算资源都不足，如果再考虑未来推出的新模型，短缺现象可能会更加严重。此外，要求制定AI标准和监督体系，这也不是第一次了。谷歌DeepMind的德米斯·哈萨比斯也在去年7月提出了类似建议。因此，最近AI企业提出的收入目标中，很可能已经反映了相当一部分未来的投资计划。我认为这些计划突然大幅改变的可能性不大。 [02-黄仁勋免提接电话…AI 减速论怎么看.md]() - 实际表态里没有任何lab提出削减推理算力、放缓agent产品化或收缩企业商用,推理侧的军备竞赛(agentic inference scaling)照常全速。 [01-没减速.md]() - 后续如果安全Eval、Red Team、Monitoring、Alignment进一步加强,反而可能产生额外算力需求。 [01-没减速.md]() - 当前MSL 的主要算力需求仍来自训练，主要包括两部分：一是大模型训练，二是研究员的探索性训练任务。 公司招聘了较多研究员，单人可能需要数百到约1,000张卡规模的算力，因此训练仍是当前最主要的算力消耗来源。 [file01_北美CSP大厂调研-AI算力需求结构和规划机制-大模型训练与推理需求变化趋势-GPU平台导入流程和采购策略-第三方云厂商.md]() - 推理需求存在上升可能，主要驱动力并非模型对外销售，而是公司AI 产品的发布计划。 例如Personal Super Intelligence Agent基于公司自研模型构建，随着相关产品落地，推理需求会随之增加。 与此同时，公司内部正在推动更多使用自研模型，减少对Anthropic 和OpenAI等外部模型的依赖，这也会增加公司自研模型的内部推理需求。 软件工程团队对Coding Agent的需求较大。 [file01_北美CSP大厂调研-AI算力需求结构和规划机制-大模型训练与推理需求变化趋势-GPU平台导入流程和采购策略-第三方云厂商.md]() - 现阶段的RSI:Coding提效,但缺乏研究方向选择能力AI已显著提升模型厂商内部Coding、数据获取与实验效率,在执行有明确目标的任务上展现出比人类研究者更强能力,实现模型研发提效。Anthropic认为未来一年内AI代码质量将明显超过人类;截至2026H1,Claude编写代码占Anthropic代码的80%+,内部工程师人均每日项目代码量达到2024年的8倍;开放式编程任务成功率达到76%,半年提升50 ppts。但现阶段短板在于自主发现问题和选择下一步研究方向,如Anthropic所言,人类的比较优势在于研究品味与判断力。 [01-没减速.md]() - 订单与产能 = 2027年各大计算/网络/存储供应商的产能基本已被全部预订/合同锁定 → 2028年依然会非常紧张。 [comment01_img1.jpg]() - 到2027年，主要AI科技巨头资本开支预计超过1.3万亿美元，需要持续从全球资本市场和信贷市场获取资金。融资工具也越来越复杂，包括债券、私人信贷以及各种结构化融资。因此AI已经不只是科技行业自身的资本开支问题，而开始显著影响全球资金供需以及利率市场。 [01-摩根士丹利最新宏观策略谈.md]() - 如果监管真正明显升级，过去市场认为可以一路高速增长的AI资本开支超级周期，可能第一次受到来自物理资源、监管和安全三方面更加明显的约束。这并不意味着AI产业趋势结束，但可能影响资本开支和技术迭代的速度。 [01-摩根士丹利最新宏观策略谈.md]() - 本轮安全话语的核心词是模型失控、递归自我改进(RSI)、权限管控、事故披露等,指向的是顶级模型pre-training和RSI(自动化AI研究)迭代,更多还是ESG视角下的治理风险(governance) [01-没减速.md]() - 增量预算或流向"三方合规"和"最后一道防线",可能会带动终端安全、合规审计与咨询、模型合规和可观测工具链等的需求。 [01-没减速.md]() - 目前约80%-90%的日常工作内容可以由公司自研模型完成，基本能够满足需求。 [file01_北美CSP大厂调研-AI算力需求结构和规划机制-大模型训练与推理需求变化趋势-GPU平台导入流程和采购策略-第三方云厂商.md]() - 整体上，这两项变化会降低内部对Anthropic、OpenAI 等外部模型的需求。 [file01_北美CSP大厂调研-AI算力需求结构和规划机制-大模型训练与推理需求变化趋势-GPU平台导入流程和采购策略-第三方云厂商.md]() ### 7. 新云算力订单能否变成收入取决于实际交付，自建机房上线还可能削弱后续租赁增量；受访北美云厂预计自身2027年租赁见峰，行业GW规划须去重，不能将其外推为所有新云见顶。 - 成立该部门的背景是算力不足、需要更好利用已采购的外部容量，而不是算力过剩。 扎克伯格此前确实提到，如果未来出现算力冗余可能考虑出租，但这更接近对AI产品表现不确定性的预案；当前执行层面的重点仍是把现有算力充分利用起来。 [file01_北美CSP大厂调研-AI算力需求结构和规划机制-大模型训练与推理需求变化趋势-GPU平台导入流程和采购策略-第三方云厂商.md]() - 新兴云厂商中，Nebius的技术能力和交付表现相对更好，能够较及时地按合同交付；CoreWeave、Nscale以及其他云厂商均出现不同程度的交付延迟。 Nebius 团队大量来自Yandex，当前使用的数据中心位于芬兰，因此存在一定安全方面顾虑，可能限制长期合作。 美国新兴云厂商整体还面临数据中心建设本身的现实约束，包括地方政府、社区、电力公司等多方协调问题，这也是部分项目交付延迟的原因之一。 [file01_北美CSP大厂调研-AI算力需求结构和规划机制-大模型训练与推理需求变化趋势-GPU平台导入流程和采购策略-第三方云厂商.md]() - 按当前预估，2027 年将是第三方云租赁需求的高峰，之后不会再有明显新增合同，现有合同到期后也会逐步结束，主要因为2027年起自建数据中心会陆续上线。 [file01_北美CSP大厂调研-AI算力需求结构和规划机制-大模型训练与推理需求变化趋势-GPU平台导入流程和采购策略-第三方云厂商.md]() - Nebius 已经签署合同，但预计不会成为整体算力规划中的主力，长期重要性可能低于GCP和CoreWeave。 [file01_北美CSP大厂调研-AI算力需求结构和规划机制-大模型训练与推理需求变化趋势-GPU平台导入流程和采购策略-第三方云厂商.md]() - 北美算力建设存在重复计算问题。 例如公司公布的总算力规划中包含租赁云厂商的容量，而云厂商也可能把同一部分容量计入自身建设计划，因此市场上各家公司公布的GW规模不能简单相加，需要进行去重，具体去重比例难以判断。 整体看，最终真实落地规模相较各方公布计划需要打一定折扣。 [file01_北美CSP大厂调研-AI算力需求结构和规划机制-大模型训练与推理需求变化趋势-GPU平台导入流程和采购策略-第三方云厂商.md]() - CoreWeave 等厂商也出现过交付延迟，整体北美算力建设进度低于理想状态。 [file01_北美CSP大厂调研-AI算力需求结构和规划机制-大模型训练与推理需求变化趋势-GPU平台导入流程和采购策略-第三方云厂商.md]() ### 8. 国产AI芯片放量更依赖实测利用率与稳定供货，双Die规格接近尚不能决定客户份额；2027年HBM3E和先进封装可能限制交付，寒武纪出货预测分歧较大，应保留为情景（专家纪要及机构转述）。 - 相关的测试主要在公司内部进行，其结果与最初的设计值没有太大差异，但客户方不允许将此类仿真测试结果用于上车验证。 关于后续节点，预计大约在九月中下旬可以拿到小规模返回的芯片，之后还需要进行板卡模组的制作，因此可能要到十月中旬才能形成可供送测的工程样品。 [file05_芯片大厂调研-国产AI芯片性能及客户竞争格局-HBM3E-先进封装供应瓶颈.md]() - 当前及未来一年的竞争关键点将更多地体现在算力利用率、双Die 的合封技术、系统化互联以及超级节点等系统级能力上，这些也是互联网客户在产品测试时关注的核心指标。 [file05_芯片大厂调研-国产AI芯片性能及客户竞争格局-HBM3E-先进封装供应瓶颈.md]() - 客户主要关注三个方面：产品的稳定性、性价比和供货能力。 其中，稳定性和供货能力是刚性需求，对性价比的要求则比以往略有降低。 例如，如果客户签订了5 万片的年供货合同，供应商必须提供书面证明，证明其年产能至少大于5万片，这通常需要制造商联合出具盖章的承诺书。 [file05_芯片大厂调研-国产AI芯片性能及客户竞争格局-HBM3E-先进封装供应瓶颈.md]() - 算子优化是其中的关键，目前国内寒武纪和华为在这方面做得最好。 如果算子优化做得不好，芯片性能可能会下降30%至50%，这将严重影响产品竞争力，因为不可能通过降价50%来弥补性能差距。 [file05_芯片大厂调研-国产AI芯片性能及客户竞争格局-HBM3E-先进封装供应瓶颈.md]() - 2026 年寒武纪的出货量预计在25 万到30 万片之间，主要取决于产能情况，其芯片平均单价约为5 万元。 对于2027 年，业内预测第一梯队的厂商出货量普遍会实现翻倍增长，基于此预测，寒武纪2027年的出货量中MLU690 型号将成为主力产品，预计占比达到70%左右。 [file05_芯片大厂调研-国产AI芯片性能及客户竞争格局-HBM3E-先进封装供应瓶颈.md]() - 寒武纪：明年近100w颗出货预期，有望达700亿，300亿利润 [20260915日报.md]() - HBM3E 的供应确实是一个关键问题。 预计2026 年各家厂商的新款芯片推出后，将消耗掉大部分现有库存。 到2027 年，剩余库存可能仅能维持约半年的生产需求。 [file05_芯片大厂调研-国产AI芯片性能及客户竞争格局-HBM3E-先进封装供应瓶颈.md]() - 目前CoWoS 封装主要在国内进行，产能上没有出现短缺问题。 不过，各家的设计水平和良率存在差异，导致最终选择的方案有所不同。 [file05_芯片大厂调研-国产AI芯片性能及客户竞争格局-HBM3E-先进封装供应瓶颈.md]() - 预计明年（2027 年）先进封装会面临短缺。 当前，各家厂商方案不一，部分产品未使用互联技术。 但明年（2027 年），如果客户发现互联技术能带来显著的效益提升且成本可控，可能会反向要求供应商提供具备相应工艺水平的芯片，届时竞争焦点可能转向互联技术。 [file05_芯片大厂调研-国产AI芯片性能及客户竞争格局-HBM3E-先进封装供应瓶颈.md]() - 差异点在于对低精度格式的支持，支持FP4 的产品会比仅支持FP8 的更有优势，因为预计到2027年，大模型推理将逐渐向FP4 迁移。 [file05_芯片大厂调研-国产AI芯片性能及客户竞争格局-HBM3E-先进封装供应瓶颈.md]() ### 9. 超节点解耦为国产PCIe Switch打开替代窗口，但验证、稳定性和架构演进限制放量；144通道升级可能减少单GPU配比，2029—2030年用量还有下降风险（调研判断）。 - 64 卡方案是目前最主流的选择，其占比非常高。 从整体比重来看，64 卡方案大约占45%至50%，而384卡或1,024 卡方案的占比约为10%至15%。 [file02_超节点调研-2027年GPU与超节点放量-PCIe_Switch-MLCC-存储国产替代-NPO-OCS及Hybrid.md]() - 大厂倾向于自研协议的核心原因在于，他们希望在超融合方案上避免对单一供应商的过度依赖。 公司提供的是一套包含GPU、CPU及所有相关芯片的标准化解决方案，这种方案对大厂而言耦合性过高。 当前大厂的趋势是逐步解耦，他们更倾向于只采购核心部件，例如只采购公司的computetray，然后由他们自己来定义和实现上层部分；或者更进一步，只采购芯片，连compute tray也由他们自己完成。 [file02_超节点调研-2027年GPU与超节点放量-PCIe_Switch-MLCC-存储国产替代-NPO-OCS及Hybrid.md]() - 数渡科技的产品都通过了公司的合格性测试，其104 通道的产品已经在放量使用。 关于144 通道的新品，目前公司仍在验证过程中，预计9 月底会进行第二轮验证。 如果进展顺利，有望在今年（2026 年）年底前完成全部验证测试。 需要指出的是，针对不同规模的GPU集群（如64 卡、1,024卡等），都需要进行独立的、分开的测试。 [file02_超节点调研-2027年GPU与超节点放量-PCIe_Switch-MLCC-存储国产替代-NPO-OCS及Hybrid.md]() - 如果切换到144 通道的PCIe Switch，这个比例可能会调整为1:3，即一个PCIeSwitch 芯片对应三个GPU。 [file02_超节点调研-2027年GPU与超节点放量-PCIe_Switch-MLCC-存储国产替代-NPO-OCS及Hybrid.md]() - 短期内，至少在未来两代产品中，应该还会继续使用。 然而，展望2029 年至2030 年，其用量预计会减少，但不一定会完全消失。 [file02_超节点调研-2027年GPU与超节点放量-PCIe_Switch-MLCC-存储国产替代-NPO-OCS及Hybrid.md]() - 从性能短板来看，该国产供应商的产品在速率和稳定性方面的综合性能比博通弱大约20%。 尽管如此，其性价比表现尚可。 [file02_超节点调研-2027年GPU与超节点放量-PCIe_Switch-MLCC-存储国产替代-NPO-OCS及Hybrid.md]() - 预计其市场份额可能在30%至35%的区间。 剩余的市场份额将由博通占据。 [file02_超节点调研-2027年GPU与超节点放量-PCIe_Switch-MLCC-存储国产替代-NPO-OCS及Hybrid.md]() ### 10. 高端MLCC的可靠性溢价与原厂产能取舍有望推动价格上行，国产替代却更可能先落在低容料；批量稳定性及材料验证决定订单，不能把送样达标或10月涨价预期当作普遍兑现。 - 目前MLCC 供应仍然比较紧缺，几家核心的海外供应商价格上涨较多。 从2026 年7 月至今，价格涨幅估计接近10%。 预计这种紧缺状况短期内将持续，国产替代进程相对较慢，可能要到明年（2027年）下半年供应紧张的局面才会有所缓解。 [file02_超节点调研-2027年GPU与超节点放量-PCIe_Switch-MLCC-存储国产替代-NPO-OCS及Hybrid.md]() - 目前国内MLCC 尚未在公司的AI 服务器上实现规模化应用。 主要挑战在于，尽管供应商送样的产品性能可以达标，但在进行规模化下单和灰度测试时，产品质量的稳定性存在问题。 展望明年（2027 年），预计这两家国内厂商的情况会有所改善，可能会获得一些订单。 届时，国内厂商的合计份额有望达到20%至25%。 [file02_超节点调研-2027年GPU与超节点放量-PCIe_Switch-MLCC-存储国产替代-NPO-OCS及Hybrid.md]() - 预计明年（2027 年）国内供应商的份额将主要集中在技术难度相对较低的低容值MLCC产品上，高容值产品短期内应该还不会采用国产品牌。 在供应商进展方面，感觉三环集团的导入速度可能会更快一些。 [file02_超节点调研-2027年GPU与超节点放量-PCIe_Switch-MLCC-存储国产替代-NPO-OCS及Hybrid.md]() - 公司近期公告，氧化锆粉体已进入潮州三环MLCC粉体供应商验证体系，后续订单情况将按规定披露。当前公司氧化锆相关产能满负荷生产，正在规划新生产线； [20260915日报.md]() - 10月是MLCC国产替代的重要观察窗口，村田减产将促使国产MLCC厂商加速扩产。我们预计10月村田“大概率”会进行第一次普调涨价、三星“大概率”跟涨、三环“确定”要涨，继续维持“一个月以内，原厂先涨，材料随后”的观点。 [20260915日报.md]() - 用大白话总结就是：村田不想再卷低端市场的份额了，因为高端产品产能吃紧，现在要优先保供高端。 [comment02_img1.jpg]() - 现在 = 聚焦优势领域 + 提价以覆盖大规模的资本开支。 [comment02_img1.jpg]() - GPU换代升级 = 必须在极其有限的封装基板和AI加速卡空间内，塞进更大容量的MLCC。 [comment02_img1.jpg]() - 村田的护城河 = 小型化 + 大容量 + 高频运行下电容极度稳定。 [comment02_img1.jpg]() - 结果 = 客户愿意为这种高可靠性支付溢价。 [comment02_img1.jpg]() - 日本经产省(METI)7月数据显示MLCC美元均价同比大跌25.6%，但日本财务省的出口均价却同比上涨9.5%，数据出现背离。 [comment02_img1.jpg]() ### 11. 半导体设备需求仍受先进制程与存储升级支撑，单片晶圆设备投入增加可弱化销售额口径的误导；2027年订单可见度较高，2028年采购斜率和下单节奏仍有分歧（美银及调研判断）。 - 公司2026 年和2027 年的量测/检测设备订单基本都处在满载状态，至少2027 年的PO已经比较明确。 现阶段没有看到需求突然往下掉，2027 年的趋势仍然比较乐观、可预期。 [file04_量检测设备调研-2027年订单与2028年需求节奏-先进封装检测精度升级与竞争格局-国产替代-HBM-Hybrid_Bo.md]() - 2028 年因为距离现在还有一年多，客户下PO的时间相对偏早，所以订单还没有完全落下来，公司仍在持续接单。 现阶段看到2028 年的需求还是增长，只是订单覆盖度和确定性不如2027 年。 [file04_量检测设备调研-2027年订单与2028年需求节奏-先进封装检测精度升级与竞争格局-国产替代-HBM-Hybrid_Bo.md]() - 目前看到的是设备采购决策延后，而不是明确砍掉产能。 对设备厂而言，2028 年的booking 因此会比2027 年更慢形成。 [file04_量检测设备调研-2027年订单与2028年需求节奏-先进封装检测精度升级与竞争格局-国产替代-HBM-Hybrid_Bo.md]() - 新增设备采购主要跟新增产能相关，所以如果产能扩张斜率下降，新增设备需求的增长斜率也会同步放缓。 从目前数字看可以这样理解，但2028年的booking还没有完全落定，因此不能把当前测算直接当成最终结果。 [file04_量检测设备调研-2027年订单与2028年需求节奏-先进封装检测精度升级与竞争格局-国产替代-HBM-Hybrid_Bo.md]() - 真正明显的价格提升主要来自新机型或升级迭代，新一代机台平均价格可能比前一代高10%-20%左右。 [file04_量检测设备调研-2027年订单与2028年需求节奏-先进封装检测精度升级与竞争格局-国产替代-HBM-Hybrid_Bo.md]() - 预期大修 = 2028年WFE支出预期上调至2700亿美元，2030年逼近3600亿美元。 [comment01_img1.jpg]() - 核心逻辑 = 表面上看“WFE资本密集度（WFE/销售额）”在下降，但这其实是被存储芯片涨价（ASP上升）给扭曲了。 [comment01_img1.jpg]() - 制造工艺变复杂（EUV普及 + 3D NAND层数增加 + 2nm全环绕栅极放量）= 生产每一片晶圆需要砸钱买更多的设备。 [comment01_img1.jpg]() - HBM的乘数效应 = HBM的“晶圆消耗置换率”极高（生产1片HBM相当于消耗3-4片传统DRAM晶圆）→ 随着向HBM4/5演进、层数增加、混合键合技术引入 = 极大地吞噬了现有产能并推高了设备采购需求。 [comment01_img1.jpg]() - 核心变化 = 2030年全球半导体TAM（总潜在市场）预期大幅上调至3.2万亿美元（此前预期为2.7万亿）。 [comment01_img1.jpg]() - 增长引擎 = 存储/数据中心（绝对主力）+ 汽车/工业市场的复苏。 [comment01_img1.jpg]() ### 12. 先进封装检测价值量随高价芯片集成与良率要求提升，竞争将同时看精度和翘曲适应性；高端100nm以下需求利好高精度平台，中低阶AOI仍有市场，国产份额须以重复订单和稳定性验证（调研判断）。 - 先进封装把GPU、HBM 和其他芯片集成到一起，任何一个die 或者一道工序出现yieldloss，都可能让整个高价值封装报废，所以客户希望最终良率尽量接近100%。 [file04_量检测设备调研-2027年订单与2028年需求节奏-先进封装检测精度升级与竞争格局-国产替代-HBM-Hybrid_Bo.md]() - 公司后道设备大约能覆盖1mm级翘曲，而Onto Innovation、Camtek可以覆盖3-5mm，因此后两者在中低阶先进封装、制程变异较大的客户里更容易适配。 [file04_量检测设备调研-2027年订单与2028年需求节奏-先进封装检测精度升级与竞争格局-国产替代-HBM-Hybrid_Bo.md]() - 美光HBM 已经提出约20nm 级最小缺陷检测要求，台积电也在导入更多公司Puma设备做高精度检测。 在这种场景下，Dragonfly G5 目前150nm的绝对精度是不够的。 未来如果客户普遍要求100nm 以下，公司的高精度能力会成为明显优势。 [file04_量检测设备调研-2027年订单与2028年需求节奏-先进封装检测精度升级与竞争格局-国产替代-HBM-Hybrid_Bo.md]() - 中低阶先进封装目前仍有大量场景不需要100nm以下，因此Onto Innovation、Camtek 的AOI仍然有较大市场。 未来是否全面向更小缺陷升级，要看封装价值量、产品结构以及客户良率要求。 [file04_量检测设备调研-2027年订单与2028年需求节奏-先进封装检测精度升级与竞争格局-国产替代-HBM-Hybrid_Bo.md]() - 以公司29 系列高阶明场检测设备为参照，新凯来和中科飞测已经有同等级方向的产品在客户端完成demo，并出现repeatorder。 这个阶段已经不只是样机验证，部分产品开始进入重复采购。 [file04_量检测设备调研-2027年订单与2028年需求节奏-先进封装检测精度升级与竞争格局-国产替代-HBM-Hybrid_Bo.md]() - 后续采购取决于缺陷检出、稳定性、产能和使用成本等实际结果。 如果性能差距缩小，国产份额会继续提升；如果关键指标仍有明显差距，国产设备放量速度也会受到限制。 [file04_量检测设备调研-2027年订单与2028年需求节奏-先进封装检测精度升级与竞争格局-国产替代-HBM-Hybrid_Bo.md]() - 2026年以来Onto Innovation 的产品竞争力提升较快，Dragonfly G5 的2D检测已经做到150nm，同时把IR、荧光、多模态光源和3D量测整合到同一平台，在台积电的应用量也明显增加。 个人认为台湾市场Onto Innovation 份额会继续提升，Camtek 份额可能有所下降。 [file04_量检测设备调研-2027年订单与2028年需求节奏-先进封装检测精度升级与竞争格局-国产替代-HBM-Hybrid_Bo.md]() - 激光不是换光源就可以完成升级，而是会牵涉整套光学结构、光路、镜头重新设计。 不同光源对应的镜头、聚焦和光学路径都不一样，系统集成难度远高于传统LED 方案。 中国大陆很多设备商也在开发激光光源，但既要找到合适的激光供应商，又要把光源稳定集成到检测设备里，难度都比较高。 [file04_量检测设备调研-2027年订单与2028年需求节奏-先进封装检测精度升级与竞争格局-国产替代-HBM-Hybrid_Bo.md]() ### 13. 超节点扩展正推动光互联与高集成封装升级，但光学验证、散热和良率决定配套兑现；NPO、OCS及混合键合验证节奏不同，不能把下一代技术同时计入近期订单（调研判断）。 - 封装方案向Hybrid Bonding 的转变将带动相关设备的需求增长。 具体而言，首先是对混合键合设备的需求，例如BESI 的相关设备。 其次，在键合前需要进行减薄和表面平整度检测，因此对减薄设备的需求也会增加。 最后，对TSV（硅通孔）工艺也提出了更高要求，需要实现密度更高、尺寸更细的通孔，这对相关设备和工艺构成了新的挑战。 [file02_超节点调研-2027年GPU与超节点放量-PCIe_Switch-MLCC-存储国产替代-NPO-OCS及Hybrid.md]() - 每叠一层之后都需要确认结合、裂纹、bump 等状态，但芯片本身并不透明，叠到十几层甚至20层以后，如何看到中间层的缺陷就变成新的技术挑战。 因此，层数增加既带来更多检测步骤，也要求新的检测方式。 [file04_量检测设备调研-2027年订单与2028年需求节奏-先进封装检测精度升级与竞争格局-国产替代-HBM-Hybrid_Bo.md]() - 现有HBM4 及之前主要还是TSV+Bump连接，Hybrid Bonding则是更直接的晶圆/芯片结合，对结合表面的洁净度要求非常高。 台积电、美光等客户已经把相关缺陷检测要求推进到约20nm，因为结合面上一个很小的颗粒就可能造成电性问题。 [file04_量检测设备调研-2027年订单与2028年需求节奏-先进封装检测精度升级与竞争格局-国产替代-HBM-Hybrid_Bo.md]() - 相较而言，NPO 的落地速度会比OCS 更快。 [file02_超节点调研-2027年GPU与超节点放量-PCIe_Switch-MLCC-存储国产替代-NPO-OCS及Hybrid.md]() - 目前NPO 的主要供应商包括华工科技、中际旭创和海信宽带。 正在测试的是3.2T 的NPO 产品，其调制器采用的是薄膜铌酸锂方案。 [file02_超节点调研-2027年GPU与超节点放量-PCIe_Switch-MLCC-存储国产替代-NPO-OCS及Hybrid.md]() - 全光OCS 交换机的部署应用预计要到2028 年下半年之后。 [file02_超节点调研-2027年GPU与超节点放量-PCIe_Switch-MLCC-存储国产替代-NPO-OCS及Hybrid.md]() - 对于玻璃基板，公司正在进行预研，预计可能在2028 年开始应用，主要的合作方是安捷利美维。 [file02_超节点调研-2027年GPU与超节点放量-PCIe_Switch-MLCC-存储国产替代-NPO-OCS及Hybrid.md]() - 2）CoWoS-L：硅桥方案在头部国产算力客户验证顺利。当前产能约1,000片/月，26年底提升至2,000-3,000片/月，#27H2进入L大放量到5000片/月。单片L加工费1万美元以上，#甬矽是国内L第一梯队。 [20260915日报.md]() - 28年主业5亿元净利，30x PE对应150亿元市值；CoWoS-L 27年5,000片/月满产对应年收入43亿元，稳态净利8-9亿元，考虑国产L稀缺性及后续万片扩产空间，50x PE对应400-450亿元市值。 [20260915日报.md]() - 在互连链路上，超节点正从电互连向光互连演进。电互连方案成熟但逼近机柜物理极限，NPO、OCS等光互连技术可突破柜间限制，长期来看，光电融合将是未来发展的主流趋势。 [01-上海AI芯片峰会终极议程来了，60+嘉宾齐聚中国模都.md]() - 目前看到SK Hynix 进度最快，个人判断最早可能在2027 年年中看到相应产品。 三星、美光的HBM5 仍以研发为主，现阶段更主要的工作还是扩产；SK Hynix已经在做更靠前的预研，因此2027 年的进展可能领先。 [file04_量检测设备调研-2027年订单与2028年需求节奏-先进封装检测精度升级与竞争格局-国产替代-HBM-Hybrid_Bo.md]() - 采用高性能散热方案是必须的，因为公司产品的整体功耗较高，后续的显卡功耗预计将达到每张1.5 千瓦以上。 目前来看，冷板式散热是首选方案，而浸没式方案因其对机房改造要求较高且稳定性问题，不会被推荐。 [file02_超节点调研-2027年GPU与超节点放量-PCIe_Switch-MLCC-存储国产替代-NPO-OCS及Hybrid.md]() - 当前阶段不会直接采用纯金刚石，而是会先采用金刚石铜复合方案，并逐步提高金刚石的比重。 当前的供应商包括中航光电、飞荣达和鸿富瀚。 [file02_超节点调研-2027年GPU与超节点放量-PCIe_Switch-MLCC-存储国产替代-NPO-OCS及Hybrid.md]() ### 14. 存算一体近期仍难替代成熟AI芯片，局部能效优势尚未跨过精度、软件和集群可靠性门槛；灰度测试不等于批量采购，2027年商用只是待验证情景（受访客户判断）。 - 这类芯片在能效比方面确实具备优势，但这并非某家公司特定产品的独特优势，而是该类别芯片在处理特定算子时相较于传统电子芯片的普遍特性。 尤其在批量较小、延迟敏感度较高的在线推理场景中，其表现更为突出。 [file03_存算一体芯片调研-存算一体厂商测试进展-RRAM技术瓶颈及商业化节奏-AI芯片技术路线及采购优先级.md]() - 首先是精度损失问题，这种模拟计算方式受器件噪声、阵列均匀性及ADC 精度的影响，在INT4和INT8 精度上尚可，但无法处理FP16 等高精度计算。 [file03_存算一体芯片调研-存算一体厂商测试进展-RRAM技术瓶颈及商业化节奏-AI芯片技术路线及采购优先级.md]() - 从数据中心大规模部署的角度来看，存算一体芯片面临的痛点是系统性的，可以归结为50%的器件问题和50%的软件与系统问题，且两者之间存在“双盲”，一旦出现故障，排查极其困难。 [file03_存算一体芯片调研-存算一体厂商测试进展-RRAM技术瓶颈及商业化节奏-AI芯片技术路线及采购优先级.md]() - 技术选型的优先级是明确的：首先会选择性能较好的ASIC 电芯片，包括自研芯片。 在此基础上，存算一体架构是备选方案。 更靠后的选择才是光计算、量子计算等全新方案。 只有当主流方案无法满足需求时，才会考虑其他备选方案。 [file03_存算一体芯片调研-存算一体厂商测试进展-RRAM技术瓶颈及商业化节奏-AI芯片技术路线及采购优先级.md]() - 该技术要实现规模化商用预计要到明年（2027 年），今年（2026年）内不会有实质性进展。 [file03_存算一体芯片调研-存算一体厂商测试进展-RRAM技术瓶颈及商业化节奏-AI芯片技术路线及采购优先级.md]() - 关于昕原在9 月或10 月获得一笔小批量的灰度订单是有可能的，比如在百台级别。 但明年1 月获得批量订单的说法不实。 公司的决策流程相对较长，在灰度测试结束后，必须进行组网和集群验证，确认没有问题后，还需经过内部会议讨论才能决定是否采购。 从灰度测试到数千台规模的小批量采购之间，还需要相当长的观察和验证周期。 因此，完成灰度测试并不意味着一定会获得批量订单。 [file03_存算一体芯片调研-存算一体厂商测试进展-RRAM技术瓶颈及商业化节奏-AI芯片技术路线及采购优先级.md]() ### 15. 液冷增长更可能由已有客户和交付能力的厂商承接，新供应商拿到认证仍可能无量；谷歌CDU风险备料、英伟达接头替补资格都不能当作确定订单，国内放量仍受机房建设节奏制约（调研判断）。 - 公司现阶段并未参与批量供货，主要工作是为英伟达下一代Rubin 平台提供一些接头样品。 乐观预期是，如果下一代平台出货量巨大，且现有接头供应商出现问题，公司在UQD产品上可能会获得较大批量的出货机会。 反之，如果市场条件不具备且其他供应商表现稳定，那么即使公司的产品通过了验证，出货量也可能不会太大。 [file06_液冷调研-谷歌-英伟达液冷供应链与订单进展-CDU-QD核心部件及竞争格局-2027年放量节奏等.md]() - 英伟达的认证分为AVL 和RVL 两种，其中RVL 认证的含金量并不高，它仅表示通过了测试，但不能作为集成商选择供应商的强制性依据，因此对获取订单的实际帮助有限。 其次，海外液冷数据中心和AIDC 的建设进度普遍滞后于原定计划，导致整体需求未能有效释放。 再次，国内市场的液冷渗透率仍然较低，需求同样不足。 最后，公司自身在产能、交付以及技术研发能力方面确实存在痛点，这些也是制约发展的现实问题。 [file06_液冷调研-谷歌-英伟达液冷供应链与订单进展-CDU-QD核心部件及竞争格局-2027年放量节奏等.md]() - 目前与谷歌沟通的600 台CDU 订单尚未正式签订，但根据交流显示项目把握较大，且未来需求不止600 台。 前期准备的物料属于风险备料，由企业承担风险。 这些为谷歌指定的物料成本非常高，若最终项目未落地，这些物料很难被其他项目消化，即便消化也会导致亏损，因为谷歌CDU 产品的价值量高，单台价值约170万元人民币，能够覆盖其高昂的成本。 [file06_液冷调研-谷歌-英伟达液冷供应链与订单进展-CDU-QD核心部件及竞争格局-2027年放量节奏等.md]() - 像宝德、台达等厂商目前已经稳定地向谷歌交付CDU，每月都有出货。 而多数大陆企业在此方面尚未取得实质性进展。 [file06_液冷调研-谷歌-英伟达液冷供应链与订单进展-CDU-QD核心部件及竞争格局-2027年放量节奏等.md]() - 风液CDU 主要作为一种过渡性产品，单纯为了解决液冷散热问题，例如使芯片能够用上冷板，但 对于整个数据中心的运维并无帮助，也无法降低能耗，因为热量只是在机房内部进行了形式转换，最终仍需依赖精密空调等设备降温。 其应用场景有限，可能部分实验室会使用，但用量不大。 随着新建数据中心越来越多地替代老旧机房，未来液冷方案将普遍采用更具经济性的液液CDU。 [file06_液冷调研-谷歌-英伟达液冷供应链与订单进展-CDU-QD核心部件及竞争格局-2027年放量节奏等.md]() - CDU 产品的交付周期较长，目前物料的到货周期已达8 到12周，再加上生产、组装、测试和发货的时间，整个周期大约需要四个月。 [file06_液冷调研-谷歌-英伟达液冷供应链与订单进展-CDU-QD核心部件及竞争格局-2027年放量节奏等.md]() - 参与谷歌第五代2 兆瓦CDU 项目的供应商接近十家，远不止市场熟知的少数几家。 CDU 内部的零部件，包括物料清单，均由谷歌直接指定。 在泵方面，正在验证飞龙品牌。 大元泵业也在供应商名单中，但作为替补，其等级低于飞龙，因为其进入该项目的时间较晚。 [file06_液冷调研-谷歌-英伟达液冷供应链与订单进展-CDU-QD核心部件及竞争格局-2027年放量节奏等.md]() ### 16. 储能温控的成熟化与价格竞争正在压缩利润，液冷市场扩张并不能自动修复原有业务；受访厂商国内业务萎缩、北美拓展也不及预期，仍需按客户和产品验证盈利（调研判断）。 - 储能温控业务没有发生太大变化，但国内业务呈现萎缩趋势。 该市场经过几年发展已非常成熟，价格竞争激烈。 例如，过去售价可达13,000-16,000元的产品，现在只能卖到8,000-9,000元，导致毛利率被严重压缩。 [file06_液冷调研-谷歌-英伟达液冷供应链与订单进展-CDU-QD核心部件及竞争格局-2027年放量节奏等.md]() - 市场上出现了许多由前员工创立的新公司，他们技术和产品源自公司，发展势头良好，进一步加剧了竞争。 尽管公司凭借品质和可靠性的传统优势，目前全球出货量仍保持第一，但市场地位已不如从前稳固。 [file06_液冷调研-谷歌-英伟达液冷供应链与订单进展-CDU-QD核心部件及竞争格局-2027年放量节奏等.md]() - 目前来看，北美市场开拓也不及预期。 [file06_液冷调研-谷歌-英伟达液冷供应链与订单进展-CDU-QD核心部件及竞争格局-2027年放量节奏等.md]() ### 17. AI机柜功率密度上升正把增量价值推向800V供电、近负载降压及备电保护，近期兑现仍以A/B方案为主；SST属远期路线，2027年运行稳定性和客户验证决定渗透率与国产份额（社媒调研转述）。 - 单芯片功耗从400W飙升至1400W（未来可达4000-5000W），在机柜空间物理极限约束下，电源体系正发生”柜外升压降流+柜内缩短路径”的协同重构。柜外800V HVDC按Option A→B→C→SST四阶段演进，柜内PSU功率从3.3kW向18.3kW跃迁，价值量呈非线性提升。BBU、超级电容、SSCB等新增部件进一步打开增量市场空间。 [03-AI数据中心电源深度报告：800V架构重构与功率密度跃迁驱动的产业新周期.md]() - 判断：未来1-3年，Option A/B为实际落地主方案；Option C需待800V HVDC在电网运行验证成熟后推广；SST因高压等级验证复杂，预计2029年后逐步进入AIDC领域。 [03-AI数据中心电源深度报告：800V架构重构与功率密度跃迁驱动的产业新周期.md]() - 当前800V HVDC阶段，柜内仍保留54V中间电压等级。 [03-AI数据中心电源深度报告：800V架构重构与功率密度跃迁驱动的产业新周期.md]() - 模块化方案：定制大模块（谷歌方案，1-2个TPU对应1个电源模块）或标准化小模块（MPS/英飞凌等）。效率更高、占用空间更小，ASIC客户已全面采用。 3. 垂直供电：将电源模块置于芯片背面，穿过PCB供电，进一步缩短传输路径，显著降低电阻、提升效率。谷歌已全面采用。未来趋势：随空间极致压缩，电感、电容等器件可能进一步埋入PCB内部，持续释放主板空间。 [03-AI数据中心电源深度报告：800V架构重构与功率密度跃迁驱动的产业新周期.md]() - 配置逻辑：Option A阶段每柜24个18.3kW电源模块配24个BBU；Option B/C去UPS后，BBU配比从1:1升至2:1或4:1。 [03-AI数据中心电源深度报告：800V架构重构与功率密度跃迁驱动的产业新周期.md]() - 英伟达在Rubin上要求标配超级电容（GB300为选配），用于稳压滤波。 [03-AI数据中心电源深度报告：800V架构重构与功率密度跃迁驱动的产业新周期.md]() - 目前技术成熟但供应链 readiness 和成本仍是约束，初期MCCB为实用方案，长期SSCB为首选。 [03-AI数据中心电源深度报告：800V架构重构与功率密度跃迁驱动的产业新周期.md]() - 关键验证窗口：2027年A/B两种模式在电网运行是否稳定，是决定2028年渗透率能否跃升的核心变量。 [03-AI数据中心电源深度报告：800V架构重构与功率密度跃迁驱动的产业新周期.md]() - 台达当前垄断地位稳固，大陆企业进入北美供应链的进度和份额存在不确定性。 [03-AI数据中心电源深度报告：800V架构重构与功率密度跃迁驱动的产业新周期.md]() - 麦格米特进展：除英伟达供应链外，麦格米特已与谷歌合作，今年已供应5.5kW PSU，明年预计升级至12kW，并可能供应HVDC+超级电容一套方案。 [03-AI数据中心电源深度报告：800V架构重构与功率密度跃迁驱动的产业新周期.md]() - 立讯精密：已进入海外二次电源模块供应链，柜级模组核心受益。 [03-AI数据中心电源深度报告：800V架构重构与功率密度跃迁驱动的产业新周期.md]() - 杰华特/晶丰明源/芯朋微：DrMOS国产送样，高风险高弹性。 [03-AI数据中心电源深度报告：800V架构重构与功率密度跃迁驱动的产业新周期.md]() ### 18. 数据中心施工瓶颈可能把份额和价值增量转向能整舱交付的模块化设备商，单项设备能力不足以锁定订单；工期节省、可信项目落地与客户打包采购才是核心验证点（Bernstein转述）。 - 就算你电的问题全解决了，接下来卡在"施工"上。全部采用自备电源，数据中心建设依然要18-24个月，其中机电管线施工就超过15个月。也就是说，电源瓶颈刚被资本"买通"，施工瓶颈立刻顶上来了。 [04-AI数据中心的瓶颈，正在从_有没有电_变成_盖不盖得快_——我读完Bernstein这份报告，梳理了5个关键判断.md]() - 美国机电管线的劳动力天花板，大约是每年35GW。而需求远不止于此。更麻烦的是结构性错配：70%的数据中心项目，位于只有30%劳动力池的地区。 [04-AI数据中心的瓶颈，正在从_有没有电_变成_盖不盖得快_——我读完Bernstein这份报告，梳理了5个关键判断.md]() - 施耐德用模块化方案，交付周期从88周压缩到34周，缩短了60%。Vertiv更狠，现场施工从70周压到10周。ABB的预设计方案，也能省50%的部署时间。 [04-AI数据中心的瓶颈，正在从_有没有电_变成_盖不盖得快_——我读完Bernstein这份报告，梳理了5个关键判断.md]() - 美国数据库里登记的数据中心项目有582GW，听起来很吓人。但报告经过五层筛选、层层打折之后，认为2026-2030年可信的新增装机大约是126GW。 [04-AI数据中心的瓶颈，正在从_有没有电_变成_盖不盖得快_——我读完Bernstein这份报告，梳理了5个关键判断.md]() - 模块化目前占新增装机的约40%，报告预计2030年提升到57%-60%。这意味着模块化设备的增量复合增速约24%，比行业整体的14%快出10个百分点。 [04-AI数据中心的瓶颈，正在从_有没有电_变成_盖不盖得快_——我读完Bernstein这份报告，梳理了5个关键判断.md]() - 赢家阵营：Vertiv、施耐德、伊顿。这三家的共同点：既有电源舱（Power Pod），又有IT舱（IT Pod）的完整自研自产能力。报告说，模块化之后，客户 increasingly 倾向"整舱单一采购"，这三家内部配套比例高达80%-90%，份额有望提升约3个百分点。 [04-AI数据中心的瓶颈，正在从_有没有电_变成_盖不盖得快_——我读完Bernstein这份报告，梳理了5个关键判断.md]() - 52%的客户偏好电源舱+IT舱打包采购。采购权从"买零件的人"转移到"定规格的人"手里——这就是价值分配的逻辑。 [04-AI数据中心的瓶颈，正在从_有没有电_变成_盖不盖得快_——我读完Bernstein这份报告，梳理了5个关键判断.md]() ### 19. 端侧AI有望增加高端SoC与协处理器的组合用量，丰富接口和软件生态比单纯堆算力更能留住客户；低功耗穿戴仍属不同赛道，需求能见度短且新品放量需要时间（调研判断）。 - 切换SoC 的难度非常大，基本等同于从零开始重新研发一款产品。 客户需要从硬件层面重新设计，软件也需重做。 尽管大家可能都基于安卓系统，但各家芯片的底层架构不同，客户的工程师必须进行全面的重新开发。 如果芯片原厂未能提前将摄像头、屏幕等各类外设调试通畅，客户自行开发会更加困难，因为原厂最熟悉自身的系统架构。 因此，原厂必须先将各种产品应用打通，客户才能在此基础上快速实现产品落地。 更换SoC 的研发周期很长，在AIoT领域，开发一款新产品通常需要八个月到一年的时间。 [file07_AIoT芯片调研-中高端SoC竞争格局与产品矩阵-端侧AI协处理器-生态壁垒-存储约束与先进制程演进等.md]() - 一个大致的趋势是，定位越中高端、功能越复杂的产品，选择公司的概率越高；而那些对成本控制要求极为严格的产品，则可能更多地选择全志、乐鑫等厂商的方案。 对于专注于蓝牙低功耗场景的产品，则通常会选择中科蓝讯、恒玄、杰理、炬芯等厂商。 [file07_AIoT芯片调研-中高端SoC竞争格局与产品矩阵-端侧AI协处理器-生态壁垒-存储约束与先进制程演进等.md]() - 未来的智能硬件对CPU 和NPU 的综合算力要求会越来越高。 例如，3D 扫描仪需要连接多个传感器并快速构建3D 图像，这对算力要求极高。 因此，RK3588 的算力远未达到天花板，端侧AI 的普及将为更高算力的芯片带来广阔的想象空间。 [file07_AIoT芯片调研-中高端SoC竞争格局与产品矩阵-端侧AI协处理器-生态壁垒-存储约束与先进制程演进等.md]() - 在具体应用中，协处理器与SoC 是“1+1”的互补关系，而非重叠或替代。 例如，在NAS 产品中，客户会在原有的RK3588 SoC 基础上，额外增加一颗RK1828协处理器，以实现端侧大模型的部署和AI 功能。 [file07_AIoT芯片调研-中高端SoC竞争格局与产品矩阵-端侧AI协处理器-生态壁垒-存储约束与先进制程演进等.md]() - 一个设备中配置两到三颗协处理器的情况也存在。 [file07_AIoT芯片调研-中高端SoC竞争格局与产品矩阵-端侧AI协处理器-生态壁垒-存储约束与先进制程演进等.md]() - 整体来看，客户需求能见度大约在一到两个季度。 [file07_AIoT芯片调研-中高端SoC竞争格局与产品矩阵-端侧AI协处理器-生态壁垒-存储约束与先进制程演进等.md]() - 当晶圆厂等上游供应商提价导致成本上涨时，公司基本上会同步将成本压力传导给下游经销商，以维持自身的毛利率水平。 [file07_AIoT芯片调研-中高端SoC竞争格局与产品矩阵-端侧AI协处理器-生态壁垒-存储约束与先进制程演进等.md]() - 当前PCB 交期延长是另一个可能拖累订单节奏的风险点。 整体而言，由于公司产品中消费类占比已降至三到四成，且主要集中在附加值较高的中高端市场，因此具备一定的议价能力，受到的影响相对有限。 [file07_AIoT芯片调研-中高端SoC竞争格局与产品矩阵-端侧AI协处理器-生态壁垒-存储约束与先进制程演进等.md]() ### 20. IPC芯片竞争正在受存储保供重塑，涨价可能推高收入利润却压低出货量；有存储资源的厂商更有机会承接缺货份额，不能用高增长财报直接判断客户份额扩张（调研判断）。 - 今年（2026 年）行业格局发生显著变化，主要源于存储芯片的缺货。 这类视频监控芯片通常需要内置DDR 颗粒并进行合封。 由于存储缺货，而君正和星宸科技在去年（2025 年）的出货量均达到约1亿颗，导致其今年的生产缺口巨大。 [file07_AIoT芯片调研-中高端SoC竞争格局与产品矩阵-端侧AI协处理器-生态壁垒-存储约束与先进制程演进等.md]() - 星宸科技是最早囤积存储并涨价最多的厂商，但其生产缺口也很大。 因此，尽管其今年的营收和利润增长可能很高，但出货量预计将显著下滑。 这部分下滑的市场份额，正被H 公司、富瀚微以及本公司等厂商所占据。 因此，如果本公司能进一步发挥价格优势，将有机会抢占更多市场份额。 H 公司虽然受制裁影响，芯片价格不菲，但其同样拥有存储资源优势。 [file07_AIoT芯片调研-中高端SoC竞争格局与产品矩阵-端侧AI协处理器-生态壁垒-存储约束与先进制程演进等.md]() - 产品毛利率与芯片本身以及其所处的行业都有关系，但芯片自身的竞争格局是决定性因素。 如果一款芯片的竞争对手很少，市场基本由一家主导，那么定价权就高，这是核心。 [file07_AIoT芯片调研-中高端SoC竞争格局与产品矩阵-端侧AI协处理器-生态壁垒-存储约束与先进制程演进等.md]() ### 21. 中国消费AI的利润池可能更偏向广告与交易佣金，原有流量、支付和履约闭环有利于超级App承接价值；独立AI应用的用户增长未必转成订阅利润（大摩观点，180K转述）。 - 拥有原生流量、专有数据和交易闭环的超级 App（如微信、淘宝、美团），因为不需要重新培养用户习惯，投资回报率（ROI）远高于独立 App。 [comment01_img1.jpg]() - 独立 AI App 虽然在早期赚足了眼球，但面临困境 = 获客成本极高 + 用户忠诚度低 [comment01_img1.jpg]() - 在中国，靠 C 端大众买会员（订阅制）很难做大，只能作为分摊算力成本的辅助手段。 [comment01_img1.jpg]() - AI 不再只是聊天 → 变成用户的购物/旅游决策助手 → 识别出高价值的商业意图 → 引导至购买完成交易 → 平台收取广告费或抽佣。 [comment01_img1.jpg]() - 大摩预计到 2030 年，中国 C 端 AI 变现市场规模将达 3000 亿人民币，其中 99% 来自这种商家买单的模式。 [comment01_img1.jpg]() - 真正的王牌 = 微信生态（社交关系链 + 小程序 + 支付）。 [comment01_img1.jpg]() - 微信正在灰度测试的 AI 智能体（小微）可以直接调用海量小程序完成任务（比如买票、点餐）→ 这种深度的执行闭环，其他独立 AI 大模型根本无法颠覆 [comment01_img1.jpg]() - 阿里（通义千问）的优势 = 直接接入淘宝、飞猪、高德、盒马 → 从“提问”无缝衔接到“下单”。 [comment01_img1.jpg]() - 美团的优势 = 掌握本地商家的实时库存 + 强大的骑手配送网络。 [comment01_img1.jpg]() ### 22. AI直接回答和内容生成可能削弱搜索竞价广告及部分版权内容壁垒，百度、腾讯音乐与爱奇艺面临不同变现压力；现有渠道优势不能无条件抵消这一风险（大摩观点，180K转述）。 - 百度 = AI 搜索（直接给答案）会分流传统搜索流量 → 颠覆原有的竞价排名广告模式。 [comment01_img1.jpg]() - 腾讯音乐（TME）/ 爱奇艺 = AI 大幅降低了音乐和视频的创作门槛 → 导致市场上内容供给泛滥 + 削弱了平台过去靠重金砸出来的版权和自制内容护城河。 [comment01_img1.jpg]() ### 23. 现房销售若延长资金周转，地产拿地、开工与行业稳态规模仍将承压；土地付款和项目融资能缓和投资降幅，却难快速补足2027—2028年可售货值（大摩预测，社媒转述）。 - 现房销售制度对房地产行业最大的影响是什么？A：最大影响不是项目利润率，而是资金周转速度。预售模式下，开发商拿地后大约6—9个月就可以开盘，通过预售回款支持后续建设和下一轮拿地。转向现房销售后，开发商需要先承担土地款以及大部分建设成本，在项目接近完工后才能回收销售现金。因此项目资金周转周期可能从原来的约2年延长到3—4年。同样一笔资本能够支持的项目数量和土地规模自然会明显下降。 [01-摩根士丹利最新宏观策略谈.md]() - 对今年销售货值的直接影响相对有限。原因是已经获得工程许可证的存量项目仍然能够按照现有预售制度销售，因此开发商手中的存量土地和可售货值不会立刻受到全面冲击。 [01-摩根士丹利最新宏观策略谈.md]() - 更好的土地条件和更多项目融资，可以让开发商今天多买一些土地、多开一些项目。但这些项目需要施工完成以后才能形成现房销售货值。因此2027—2028年的可售资源更多取决于开发商今天已经拥有的土地储备和存量项目。融资能够改善投资，却很难马上转化成未来两年的新增销售。 [01-摩根士丹利最新宏观策略谈.md]() - 在比较严格的情景一中，未来两年新开工和房地产投资预计年复合下降约28%和18%。如果土地条款更友好、融资增加，同时房价低个位数上涨，在相对宽松的情景三中，两项降幅可以分别收窄到约22%和14%。因此未来地产政策最能改变的是投资下降速度，而不是未来两年销售收缩的大方向。 [01-摩根士丹利最新宏观策略谈.md]() - 首先看地价。假设新模式下土地价格能够下调约10%—20%，可以部分抵消周转率下降对开发商回报的影响。第二看土地付款条件。如果地方政府允许明显延长和分期支付土地款，可以降低开发商前期资金压力。第三看项目融资。如果银行愿意给现房销售项目增加贷款支持，开发商就能够维持一定的拿地和新开工。这三个指标会最早反映行业最终更接近严格情景还是宽松情景。 [01-摩根士丹利最新宏观策略谈.md]() - 现房销售虽然加剧前期行业规模收缩，但供给收缩速度更快，也可能帮助库存更早出清，从而使房价更早趋稳。 [01-摩根士丹利最新宏观策略谈.md]() ### 24. 工业智能化有望把制造业利润向软件、设备和精密部件上移，但2026—2027年仍受过剩产能与芯片约束；大摩预计加速要等2028—2029年，长期升级不能代替近期内需和盈利兑现。 - 资本开支会越来越向制造业上游和技术含量较高的环节集中。包括自动化、传感器、半导体、工业软件、高端机床、精密设备、关键零部件以及高端材料等。相比简单增加终端组装产能，未来投资更多会用于提高整个工业体系的效率、自主能力和技术水平。 [01-摩根士丹利最新宏观策略谈.md]() - 当前工业利润率大约在5%左右，预计到2035年可以恢复到约8%。主要有四个原因。第一是产业价值链向技术含量更高的上游迁移。第二是反内卷和产业整合提高产能利用率。第三是全球化进一步从产品出口升级为产业生态出海。第四也是最重要的，是中国企业在更多行业开始从跟随者转向0到1的创新阶段，从而获得更高的创新溢价。 [01-摩根士丹利最新宏观策略谈.md]() - 预计未来十年会带来大约12万亿美元的增量工业投资。投资主要分为三部分。第一是AI算力、电力和其他基础设施。第二是对现有工厂进行智能化改造，使其从传统自动化工厂升级成真正自主、自适应的生产体系。第三是为了产业韧性以及未来新兴产业建设新的战略性产能。其中后两项是最主要的投资主体。 [01-摩根士丹利最新宏观策略谈.md]() - 过去两年工业投资平均增速大约5.7%，预计2026—2027年反而可能放缓到4%—5%。主要因为当前产能过剩仍未完全消化，反内卷继续推进，同时高端芯片供应不足也会限制部分AI基础设施和工业应用落地。 [01-摩根士丹利最新宏观策略谈.md]() - 预计可能要到2028—2029年以后。到那个阶段，一部分当前的过剩产能已经得到消化，半导体国产化进一步推进。与此同时，AI投资也会从数据中心和算力基础设施逐步进入更多实际工厂和工业应用。届时工业资本开支增速有望重新提高到6%—7%左右。 [01-摩根士丹利最新宏观策略谈.md]() - 如果地方政府重新开始比拼AI园区、机器人基地和补贴规模，而最终需求没有同步增长，依然可能产生新一轮重复建设。即使技术方向正确，也不能保证每一轮投资都有效率。因此地方投资纪律仍然非常重要。 [01-摩根士丹利最新宏观策略谈.md]() - 如果生产率提高最终没有充分传导到居民收入和消费，就难以形成广泛需求端通胀。要真正形成2%—3%的广泛再通胀，还需要居民收入、社保、户籍以及住房政策进一步调整，使生产率提升真正转化成工资和消费增长。 [01-摩根士丹利最新宏观策略谈.md]() - 居民减少新增借贷、偿还历史债务，同时提高预防性储蓄，正常情况下应该降低杠杆率。但与此同时，房价下降导致居民资产和净财富缩水。因此债务在下降，但资产端可能下降得更快，居民资产负债表并没有快速改善。这就形成“越去杠杆越辛苦”的状态，也是通缩循环的重要特征。 [01-摩根士丹利最新宏观策略谈.md]() ### 25. AI板级升级有望把盈利增量传向高端钻针、BCB树脂和精密蚀刻，普通PCB却可能先承受材料成本；产能规划、并购和高利润率测算仍需订单与良率兑现（机构讨论及铜渐层观点）。 - 电子布上涨，首先受益的到底是谁？玻纤布企业当然最直接。再往下到了CCL，我有没有能力继续涨价？到了PCB制造环节，我能不能把CCL涨价传导给客户？如果我产品是普通PCB，我可能先吃成本；如果我是AI服务器和高速交换机里面的高多层、高阶产品，我本身产品价格和结构也在升级，那我就有能力把成本压力覆盖掉。所以同样是PCB，你最后的利润映射完全不一样。 [01-加息背景下，机构和买方会选择搓什么？.md]() - 公司7月公告拟以2.4亿元收购鑫寰宇60%股权，切入PCB精密钻针赛道。鑫寰宇当前在手产能8000万支，叠加3月获批的6000万支扩产，合计达1.4亿支/年。 [20260915日报.md]() - 鑫寰宇最小钻径0.03mm、长径比50倍，技术参数优于鼎泰高科（0.05mm）和中钨高新（0.075mm）。高长径比产品单价可达普通产品10倍，AI服务器PCB层数攀升（GB200中板44层）驱动高端钻针量价齐升。 [20260915日报.md]() - 鑫寰宇承诺2026-2028年扣非净利润合计不低于1亿元，其中2026年≥500万元、2027年≥3000万元、2028年≥4500万元。 [20260915日报.md]() - 明年【呈和科技】经营利润7.2亿，表观6亿（股权激励费用1.2亿），核心看BCB树脂，M8-M9确定性用量大幅增长。 M10虽然方案未定，但用量100%增加，只是增加幅度不同方案会有差异。 我们按照保守500t bcb规划，200w+单价，则对应10亿收入，50%净利率则对应5个亿利润，有望再造一个呈和，潜在期权强。 [20260915日报.md]() - 国内能提供mSAP、IC载板全套湿制程设备厂商极少，#闪蚀/蚀刻环节更是稀缺。公司完成对飞仕达战略并购后补齐精密蚀刻能力，已经签署部分订单。 [20260915日报.md]()