風口之上！吃透【AI 算力】3 大核心硬件（附龍頭公司）

01 【AI算力】產業鏈全景圖

基于AIGC的技術棧，算力層作為上層模型及應用的重要支撐

02 通俗講解 AI 算力

AI 算力就像人工智能的動力來源，決定著 AI 模型強不強、反應快不快。訓練大模型要靠算力處理海量數據、調整大量參數，日常用的語音助手、刷臉支付也全靠算力高速運算，算力不夠就會卡頓出錯。

如今大模型的競爭本質就是算力的較量，算力越充足，AI 就能越智能、越普及，就像當年電力推動家電走進生活一樣。

全球算力主要分為三類：通用算力負責日常基礎運算，智能算力專攻 AI 相關復雜任務，超算算力則用于氣象、基因等高端科研場景。

02-1、市場規模

中國 AI 算力市場預計 2028 年規模達 552 億美元，2024-2028 年將從 200 億美元增長至超 500 億美元，增速呈 “先高后穩”：2024-2025 年增速超 50%，之后回落至 20%-30% 區間，行業正從爆發期走向成熟擴張階段。

02-2、競爭格局

全球 AI 算力正進入新一輪景氣周期，海外科技巨頭的算力 “軍備競賽” 持續升級，數據中心資本開支隨之大幅增長。2023-2025 年，微軟、亞馬遜、谷歌、Meta 等頭部云廠商（CSP）的資本支出持續攀升，2025 年二季度合計已接近 1000 億美元，反映出行業對算力基礎設施的高強度投入。

從趨勢看，全球八大 CSP 的資本開支自 2024 年起進入加速通道：2024 年預計達 260.9 億美元，2025 年躍升至 430.6 億美元，2026 年有望突破 600 億美元，同比增速或達 40%。

這一增長的核心動力，是 AI 訓練與推理對高性能算力的剛性需求，以及大廠為下一代模型提前布局的戰略投入。該趨勢直接利好國內算力配套產業鏈，光模塊、液冷系統、服務器電源及銅連接等環節，有望受益于海外算力擴張帶來的訂單增長，具備較高投資潛力。

結合整個行業，AI算力硬件有著不可替代的重要作用，其中3大國產硬件產業鏈有著廣闊前景，分別為AI芯片、光模塊、高速PCB。

03 【AI芯片】產業鏈

03-1、行業簡介

AI 芯片又叫 AI 加速器或計算卡，專門處理人工智能應用里大量計算任務。當下，AI 芯片主要有 GPU、ASIC、FPGA 等。ASIC 芯片還能細分出 TPU、NPU等。

GPU：擅長大規模并行計算，通用性強，既能做通用數學運算，也能處理圖形渲染，代表廠商為英偉達、AMD。

ASIC：專為特定場景設計，效率和性能最高，但開發成本高、周期長，典型產品包括谷歌 TPU、寒武紀和華為昇騰的 NPU。

FPGA：支持現場可編程，兼具靈活性與專用性，但設計門檻較高，代表廠商為賽靈思（Xilinx）。

這三類芯片廣泛應用于云計算、數據中心、智能駕駛、智能家居等領域，共同構成了 AI 算力的底層硬件基礎。

03-2、市場規模及競爭格局

2023 年全球 AI 芯片市場規模約 536 億美元，2024 年預計增至 710 億美元，同比增速超 30%；

2025 年有望進一步攀升至 920 億美元，市場整體仍在高速擴張。AI 技術的爆發式發展，讓數據處理與智能計算成為剛需，而 AI 芯片正是支撐這一切的核心硬件，市場規模隨之水漲船高。

從市場格局看，AI 芯片市場曾是英偉達一家獨大。2022 年，國內 107 萬張加速芯片中，英偉達占比高達 85%，國產份額僅為個位數：華為昇騰 10%，百度 2%，寒武紀與燧原合計僅 2%。

到 2024 年，國內加速芯片出貨量增至 270 萬張，國產份額提升至約 30%，但與英偉達的統治地位相比，仍處于追趕階段。

目前，AI 芯片主要分為 GPGPU、FPGA 和 ASIC 三大技術路線，國內廠商以 GPGPU 和 ASIC 路線為主。

03-3、行業邏輯

AI芯片是人工智能產業的算力心臟。其增長邏輯清晰且強勁：

AI大模型（如GPT-5級）參數正從萬億向十萬億級別躍升，多模態應用遍地開花，直接拉動了對高性能AI芯片（尤其是GPU）的年需求增速達45%。

與此同時，整個AI算力基礎設施產業已從“建設期”進入“持續爆發期”，全球數據中心投資的增速已躍升至近三年的30%。

同時，市場格局正發生劇變。一方面是定制化趨勢，針對特定工作負載的定制芯片（ASIC），憑借更高的每美元性能優勢，預計到2030年將占據超過三分之一的AI計算支出。

另一方面是國產化的加速。受美國出口管制和國內政策引導，華為昇騰、寒武紀、海光等國產芯片廠商迅速崛起，預計2026年國產AI芯片市占率將突破50%，推理場景已實現對進口產品的全面替代。英偉達在中國的市場份額則預計從2025年的55%暴跌至2026年的8%左右。

03-4、核心參與企業

04 【光模塊】產業鏈

04-1、行業簡介

光模塊可以簡單理解為數據中心里的 “高速翻譯官”。

服務器、交換機之間要傳海量信息，電信號傳不遠、速度慢，光模塊就負責把電信號轉成光信號，通過光纖高速傳輸；到了接收端再把光信號轉回電信號，讓數據快速、低損耗地傳遞。

AI 時代數據量暴增，就像交通流量變大需要更寬的高速路，高速光模塊就是 AI 算力的 “信息高速公路”，是數據中心必不可少的核心硬件。

04-2、市場規模及競爭格局

在數據中心、云計算，尤其是 AI 算力需求的推動下，全球及中國光模塊市場均保持強勁增長，數通市場與超高速產品成為核心增量來源。

隨著英偉達等廠商推動算力互聯架構升級，CPO 等新一代技術正加速迭代，有望成為未來主流的高速互聯方案。

中國企業已主導全球光模塊制造與封裝，2024 年全球前十供應商中中國廠商占七席。

中際旭創在 400G/800G 領域領跑并服務全球巨頭，光迅科技、新易盛及華工正源、海信寬帶等亦在各自賽道具備全球與國內核心競爭力。

04-3、行業邏輯

AI數據中心對超高帶寬、低功耗和低成本的極致追求，驅動技術從800G向1.6T快速迭代，并向硅光、CPO（共封裝光學）等下一代技術演進。

2026年是1.6T光模塊的商業化元年，其需求將實現10倍以上的爆發式增長。與此同時，為解決傳統可插拔光模塊在高帶寬下的功耗和密度瓶頸，CPO技術進入爆發起點，預計2026-2027年將應用于交換機和GPU。

硅光技術憑借其集成優勢，產業規模也在快速擴張。然而，技術升級也伴隨著“甜蜜的煩惱”，即高端光芯片（如100G/200G EML）的產能嚴重短缺，這為國產光芯片廠商創造了絕佳的導入窗口。

04-4、核心參與企業

05 【PCB】產業鏈

05-1、行業簡介

印制電路板，簡稱 PCB，也叫印制線路板，它就像電子產品的 “骨架與血管”，負責連接所有電子元器件，實現電路導通與信號傳輸，是不可或缺的互連載體。

它既為元器件提供機械支撐，又承擔布線、電氣連接與絕緣的功能，直接決定著設備的穩定性與使用壽命，因此被稱為 “電子產品之母”。

PCB圖示

05-2、市場規模及市場格局

市場規模方面，到 2027 年全球 PCB 市場規模將達到 984 億美元，未來 8 年復合增速約 6%；

據中商產業研究院數據，中國 PCB 市場從 2019 年的 2267 億元增長至 2024 年的 3469 億元，五年復合增速達 9%，增速顯著高于全球水平。

PCB 行業呈現分散競爭格局，頭部企業難以形成壟斷。2021 年全球 PCB 行業前十企業市占率合計僅 36%，龍頭鵬鼎控股份額約 7%；2024 年國內前五企業市占率合計也僅 34%。

全球 PCB 產能持續向亞太地區遷移，中國已成為最大生產基地，在成本、產業鏈與政策加持下保持核心地位。

據 Prismark 預測，未來五年亞洲仍將主導全球市場，中國大陸年均增速約 4%，2026 年總產值有望達到 546 億美元。

05-3、行業邏輯

AI服務器單臺的PCB價值量是普通服務器的8到10倍，從幾千元躍升至近2萬元。這種價值躍升并非短期脈沖，而是來自硬件架構的根本性變化：

英偉達等新架構帶動PCB用量增長2-3倍、價值量提升4-5倍，材料也從M6級別全面升級至M9級別。

PCB本身也在向高多層（18層以上）和高階HDI（高密度互連板）持續演進，HDI被認為是未來5年AI服務器領域增速最快的PCB細分市場。

05-4、核心參與企業

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