中信建投研报表示，展望2026年AI投资 ，有两大类投资机会：1. 算力端围绕龙头确定性 、新技术升级方向 、本土化产业集群加速以及订单外溢寻找投资机会 ，重点关注散热、PCB、电源及供电方向；2. 以OpenAI为代表的厂商今年都加快了应用商业化，收入快速增长，寻找AI对各行业赋能和改造的投资机会 。
全文如下中信建投人工智能2026年投资策略展望：北美算力确定性高 ，国产AI芯片迎来高斜率增长期 ，应用商业化加速
1）算力端围绕龙头确定性 、新技术升级方向 、本土化产业集群加速以及订单外溢寻找投资机会，重点关注散热、PCB 、电源及供电方向 。
2）中期维度看 ，订单向国产芯片倾斜是必然趋势。考虑到国产芯片逐渐进入量产交付阶段 ，预期市场集中度将看到显著提升，重点关注在云厂商中份额提升较为明显的芯片厂。
3）以OpenAI为代表的厂商今年都加快了应用商业化 ，收入快速增长 ，寻找AI对各行业赋能和改造的投资机会 。
展望2026年AI投资，我们认为有两大类投资机会：1）算力端围绕龙头确定性 、新技术升级方向、本土化产业集群加速以及订单外溢寻找投资机会；2）以OpenAI为代表的厂商今年都加快了应用商业化 ，收入快速增长 ，寻找AI对各行业赋能和改造的投资机会 。
AI应用渗透快，ChatGPT用两年零一个季度的渗透率大致对应PC互联网十年的渗透进度 ，因此对整个产业链配套要求极快 ，算力领域我们认为有以下投资机会：1）龙头公司增长确定性：英伟达需要整个产业链研发能力快速迭代 、快速响应。若能力不够很难进入英伟达产业链，或者份额显著下降，PCB 、光模块等龙头公司与下游芯片公司跟踪紧密、地位稳固；2）新技术升级方向 ，英伟达阶段性着重解决问题的方向 ，是获取超额利润的子方向 。2025年开始，系统方案的供电 、散热问题成为整个系统的瓶颈点 。北美缺电越来越明显 ，电力系统需要更加稳定以及更加高效的输送方式。同时随着芯片性能提升 ，散热方面遇到越来越多的瓶颈，如何稳定提高芯片计算频率 ，对于AI芯片来说是一个提升性能的关键办法 ，针对下一代芯片封装方案演进是未来重要投资方向；3）产业链加速本土化集群 。为应对快速的研发迭代，产业集群优势逐步显现 ，如PCB产业链国内下游高份额之后 ，上游的覆铜板，覆铜板上游的树脂 、玻纤布、铜箔等等都开始了国内企业加速验证 ，光模块亦是如此；4）订单外溢 。围绕份额变化投资 ，随着龙头公司订单外溢，整个产业链都呈现高景气度，部分公司份额提升。
1）散热方面：散热方面将是AI算力领域未来几年核心技术升级方向之一 ，机柜散热越来越关键 ，并且近芯片端匀热/散热将是AI芯片性能提升核心要素之一 。英伟达单卡功耗从700瓦到1200 、1400瓦，未来有望迭代至2000瓦+ ，并且大机柜 、超节点的出现 ，热源的叠加使得散热难度进一步提升，因此散热成为了接下来持续迭代升级的方向 。其次 ，目前供应商以台系、美系厂为主 ，如Coolermaster、AVC 、BOYD及台达等，中国大陆供应商比例较低 ，随着液冷散热从研发走向大规模量产 ，中国大陆公司扩产能力更具优势，我们认为液冷散热领域一系列部件会有更多中国大陆供应商进入到全球供应体系。随着芯片制程提升 ，向N2（2纳米） 、A16工艺（1.6纳米）发展 ，芯片内部热点问题越来越明显，稳定提升芯片计算频率成为芯片性能提升的关键 。目前看核心是英伟达与台积电，尤其是台积电的下一代封装方案 ，台积电聚焦于演进热界面材料、硅集成微流道及引入碳化硅/金刚石衬底等几种方案 ，从而增强匀热 、散热能力，该技术方向需要重点关注 。
PCB：随着正交背板需求 、Cowop工艺升级 ，未来PCB将更加类似于半导体 ，价值量将稳步提升。其次，亚马逊、META 、谷歌等自研芯片设计能力弱于英伟达 ，因此对PCB等材料要求更高 ，价值量更有弹性。随着短距离数据传输要求不断提高，PCB持续升级 ，并带动产业链上游升级 ，覆铜板从M6/M7升级到M8/M9 。伴随国内PCB公司在全球份额持续提升，并带动上游产业链国产化 ，从覆铜板出发 ，并带动上游高端树脂 、玻纤布、铜箔等国内份额进一步提升 。
电源领域：高功率带动单W价值提升。PSU是服务器电源进行AC-DC转换的核心，随着单体功率密度的提升，单W价格也在提升 ，呈现量价齐升局面 。新一代GB300等GPU方案中 ，BBU 、CBU逐步成为标配，能够解决负载波动率大的供电稳定 、电压稳定问题 。目前5.5 KW电源已进入量产阶段 ，后续伴随2026 下半年800 V HVDC 数据中心电力基础设施及 1 MW IT 机架逐步落地 ，电源将持续升级。随着功率密度要求的提升，UPS目前正在由600kW级向MW级迈进 ，以应对越来越大的功率密度需求 ，未来AIDC有望全面切换到HVDC为代表的全直流供电方案，电压等级也提升至800V 。巴拿马电源等集成化、模块化产品逐步成为大厂青睐的主流 ，更先进的固态变压器（SST）也已开始研发和测试 。
存储领域：供给方面 ，上游颗粒厂商扩产相对谨慎，在AI推理降本需求下 ，以存带算成为主流 ，HBM 、企业级SSD的需求大幅增长。供需失衡使得2025Q3涨价加速，美光 、三星、SK海力士纷纷提价 。建议重点关注国产存储颗粒及相关产业链 。
国内算力链：中期维度看，订单向国产芯片倾斜是必然趋势。由于美国政府芯片法案多轮制裁 ，英伟达旗舰芯片向中国的售卖持续受阻 ，从2022年的片间互联、23年的算力以及算力密度限制 、到2025年初的1700GB/s通信带宽限制，英伟达产品被迫多次进行阉割 ，竞争力持续下降 。云厂商以及人工智能初创公司基于算力稳定供应诉求 ，将更多算力采购规划倾斜向国产芯片，并且比重不断加大 。目前看伴随国产先进制程逐渐成熟 ，低端版英伟达芯片在国内将不再是具有性价比的采购选项 ，国产算力市占率大幅抬升时机已经成熟。考虑到国产芯片逐渐进入量产交付阶段，预期市场集中度将看到显著提升 ，重点关注在云厂商中份额提升较为明显的芯片厂。另一方面随着国内算力消耗快速增长（典型如字节跳动 ，每三个月token消耗接近翻一倍，9月日均使用token数量超过30万亿） ，需求上的快速增长也将加速国产AI芯片放量 。
进入 2025 年 ，大模型的应用落地进程呈现显著加速态势 。我们总结了目前海外典型大模型ARR（年化收入，亿美元）情况，OpenAI已实现超过120亿美金ARR ，月度CAGR仍然保持10%的环比增速 ，Claude4凭借代码优势，10个月的时间从10亿美金奔向70亿美金 ，并有望在年底达到90亿美金 ，月度CAGR超过20%的环比增速，海外大模型开始加速实现商业化落地。
1）目前整体呈现强“头部平台 + 长尾应用 ”结构 。按 ARR 切分可见三个明显层级：超大体量（>40亿美金）由通用平台把持（OpenAI 、Anthropic、Databricks 、Canva） ，其后是 5–15亿美金的企业应用与横向工具（Deel 、Fullscript、Rippling 、Ramp 、Samsara、Notion 等） ，最后是1–5亿美金的专业垂类与新兴 AI-native（Cursor 、Cohere 、HeyGen、ElevenLabs 、Perplexity 、Aiven 等） 。这说明通用模型与数据平台依靠强大的平台效应或广泛的客户群迅速商业化。
2）榜单前二十中出现了大量B端AI应用，包括上游（模型/数据/平台）和企业工作流（ERP/人力/安全/合规） 。如“AI 编程/工作流自动化 ”成为新增长锚点 ，Cursor、Cognition（Devin+Windsurf）、Replit 、Usercentrics 、Customer.io 等显示出 AI+开发的强劲变现能力：一是高频、刚需 、可快速替代人工（如程序员）；二是从开发者自下而上渗透到B端批量采购 。传统软件厂商（如 Databricks 、Canva、Notion 、Deel 、Rippling）依靠既有客户基座与数据资产快速把AI能力嵌入 ，形成“功能增购/套件化”收入，强客户粘性是显著优势。
3）C端（图像/视频/配音/伴侣类）多数处于1–3亿美金区间 ，增速快且空间大 。且多模态内容生产正由“工具”走向“渠道与平台化 ” 。HeyGen、ElevenLabs 、Otter.ai 、Perplexity等的 ARR 进入 1-2亿美金档 ，核心不止是模型效果，而是模板化工作流、资产管理与分发渠道：例如一键生成/配音/字幕/多语版本到企业素材库，或将搜索问答转化为“可引用 、可复用 ”的知识单元。
北美经济衰退预期逐步增强 ，宏观环境存在较大的不确定性 ，国际环境变化影响供应链及海外拓展；芯片紧缺可能影响相关公司的正常生产和交付，公司出货不及预期；疫情影响公司正常生产和交付 ，导致收入及增速不及预期；信息化和数字化方面的需求和资本开支不及预期；市场竞争加剧 ，导致毛利率快速下滑；主要原材料价格上涨，导致毛利率不及预期；汇率波动影响外向型企业的汇兑收益与毛利率；人工智能技术进步不及预期；汽车与工业智能化进展不及预期；半导体扩产不及预期等 。
（文章来源：第一财经）
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