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直播嘉賓：

李星全 國(guó)泰基金研究員

— 摘 要 —

2026年英偉達(dá)GTC大會(huì)密集發(fā)布重磅技術(shù)成果，推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)技術(shù)迭代持續(xù)加速，算力、存力、運(yùn)力三大核心賽道迎來全新增長(zhǎng)機(jī)遇，通信ETF（515880）、半導(dǎo)體設(shè)備ETF（159516）成為把握AI產(chǎn)業(yè)高景氣紅利的核心配置工具。

本屆大會(huì)四大核心發(fā)布奠定產(chǎn)業(yè)發(fā)展基調(diào)：一是Feynman架構(gòu)芯片正式亮相，采用臺(tái)積電1.6nmA16制程，單GPU算力達(dá)50PFLOPS，推理性能為Blackwell的5倍，計(jì)劃2028年量產(chǎn)；二是推出Rubin UltraNVL576卡機(jī)柜，通過正交背板技術(shù)大幅提升單機(jī)柜算力集成度；三是全球首款量產(chǎn)CPO交換機(jī)落地，明確銅纜、光學(xué)、CPO三條技術(shù)路線并行推進(jìn)；四是發(fā)布LPU推理專用芯片，專為AI推理場(chǎng)景優(yōu)化，吞吐效率較Blackwell提升35倍，預(yù)計(jì)2026年下半年出貨。

行業(yè)趨勢(shì)層面，算力端AI已取代智能手機(jī)成為半導(dǎo)體制程迭代核心驅(qū)動(dòng)力，單芯片性能升級(jí)與集群規(guī)模擴(kuò)張形成雙輪驅(qū)動(dòng)；存力端AI大模型與Agent商用化催生海量存儲(chǔ)需求，HBM、DRAM等產(chǎn)品景氣度持續(xù)上行，漲價(jià)周期有望延續(xù)；運(yùn)力端scale up與scale out雙向擴(kuò)容，高規(guī)格PCB、銅纜率先受益，光互聯(lián)、CPO技術(shù)打開長(zhǎng)期成長(zhǎng)空間，光模塊與GPU配比穩(wěn)定在1:6，規(guī)格持續(xù)向1.6T升級(jí)。

長(zhǎng)期來看，AI行業(yè)發(fā)展遠(yuǎn)未觸頂，2026年全球AI資本開支預(yù)計(jì)超7000億美元，Agent技術(shù)進(jìn)入規(guī)模化商用元年，產(chǎn)業(yè)成長(zhǎng)空間全面打開。投資層面，核心推薦通信ETF（515880），光模塊、服務(wù)器等算力核心權(quán)重超75%，2025年漲幅居全市場(chǎng)ETF首位；半導(dǎo)體設(shè)備ETF（159516）受益于全球存儲(chǔ)擴(kuò)產(chǎn)與國(guó)產(chǎn)替代雙重邏輯，具備充足業(yè)績(jī)彈性。同時(shí)短期布局需警惕美聯(lián)儲(chǔ)貨幣政策不確定性、大宗商品漲價(jià)推高運(yùn)營(yíng)成本等潛在風(fēng)險(xiǎn)。

正 文

盛會(huì)直擊：英偉達(dá)GTC大會(huì)四大核心重磅發(fā)布

李星全：今天非常榮幸給大家分享一下GTC盛會(huì)的情況。今天我們除了會(huì)復(fù)盤GTC以往發(fā)布的產(chǎn)品之外，也會(huì)和大家探討從硬件層面看未來的行業(yè)趨勢(shì)，最后再提煉相關(guān)的投資參考內(nèi)容。

首先，我們來看英偉達(dá)歷屆GTC大會(huì)的產(chǎn)品發(fā)布情況。英偉達(dá)在GPU領(lǐng)域深耕多年，自1999年發(fā)布首款GPU至今，已有約27年時(shí)間。其芯片制程從220納米迭代至4納米左右，未來還將向1.6納米推進(jìn)，這也是我們較為期待的投資價(jià)值。

本輪AI浪潮始于2023年，當(dāng)時(shí)市場(chǎng)主流GPU為A100與H100。截至目前，市場(chǎng)主流GPU已更新為Blackwell架構(gòu)芯片。A100與H100的核心技術(shù)特征是什么？其中H100芯片性能強(qiáng)勁，在2023年AI浪潮爆發(fā)后，迅速成為市場(chǎng)炙手可熱的GPU產(chǎn)品。

H100由中國(guó)臺(tái)灣臺(tái)積電采用4納米工藝代工生產(chǎn)，單芯片集成800億個(gè)晶體管，還專門內(nèi)置了Transformer模型引擎。為什么要專門針對(duì)Transformer做硬件適配？當(dāng)前國(guó)內(nèi)外我們耳熟能詳?shù)母黝惔竽Ｐ停涞讓蛹軜?gòu)基本都是基于Transformer基礎(chǔ)架構(gòu)針對(duì)性優(yōu)化發(fā)展而來。

英偉達(dá)極具前瞻性地在Hopper架構(gòu)中，從硬件層面對(duì)Transformer做了專項(xiàng)優(yōu)化，也就是引入了對(duì)應(yīng)的專用引擎。英偉達(dá)也憑借這一核心優(yōu)勢(shì)，在短短兩年多的時(shí)間里，從一家規(guī)模中等的企業(yè)，成長(zhǎng)為全球市值第一的科技巨頭，由此也能充分看到AI產(chǎn)業(yè)的強(qiáng)勁爆發(fā)力。

總結(jié)來看，H100的核心優(yōu)勢(shì)是極致適配大模型訓(xùn)練場(chǎng)景。其在大模型訓(xùn)練中的能效比與運(yùn)算速度，相比上一代Ampere架構(gòu)的A100芯片，均有大幅提升。

英偉達(dá)在2023年前后發(fā)布的Blackwell芯片，則重點(diǎn)針對(duì)AI推理場(chǎng)景做了優(yōu)化。AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的后半程，推理場(chǎng)景的重要性愈發(fā)凸顯，Blackwell在推理場(chǎng)景優(yōu)化上做了大量技術(shù)布局，其中就包括低精度訓(xùn)練技術(shù)。什么是低精度運(yùn)算？GPU的晶體管數(shù)量是有限的，采用低精度數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，能夠在單位時(shí)間內(nèi)完成更多次運(yùn)算，完美契合推理場(chǎng)景降本提效的核心需求。因此Blackwell架構(gòu)更側(cè)重推理場(chǎng)景優(yōu)化，同時(shí)也保留了極強(qiáng)的訓(xùn)練性能。

展望未來，大家可以重點(diǎn)關(guān)注英偉達(dá)的產(chǎn)品發(fā)布節(jié)奏與技術(shù)路線圖。本屆GTC大會(huì)上，英偉達(dá)正式披露了其未來數(shù)年的新品規(guī)劃，清晰梳理并展望了從Blackwell到Rubin再到Feynman的技術(shù)演進(jìn)路線。其中2027年將推出RubinUltra架構(gòu)、CPX芯片與CPU交換機(jī)，2028年將實(shí)現(xiàn)Feynman架構(gòu)芯片的量產(chǎn)，這些重磅新品均已在本屆GTC大會(huì)上完成首次亮相。

本屆大會(huì)的核心重磅發(fā)布之一，就是Feynman架構(gòu)芯片。目前英偉達(dá)市場(chǎng)主流GPU仍是Blackwell架構(gòu)的GB300，該芯片已實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)，目前仍在持續(xù)放量的GPU產(chǎn)品均基于GB300基礎(chǔ)架構(gòu)。按照本次大會(huì)披露的規(guī)劃，英偉達(dá)將于今年下半年推出Rubin架構(gòu)的新一代GPU，2028年實(shí)現(xiàn)Feynman架構(gòu)芯片的量產(chǎn)，整體架構(gòu)迭代速度非常快。

本次大會(huì)官方披露，F(xiàn)eynman架構(gòu)芯片將采用臺(tái)積電A16制程生產(chǎn)，是全球首款1.6nmAI芯片。相較臺(tái)積電上一代N2P工藝，A16制程在同等電壓下速度提升約10%，更關(guān)鍵的是晶體管密度提高1.1倍，實(shí)現(xiàn)了翻倍以上的增長(zhǎng)。摩爾定律帶來的計(jì)算密度提升，讓Feynman架構(gòu)芯片的性能表現(xiàn)實(shí)現(xiàn)了重大突破，單GPU算力達(dá)50PFLOPS，推理性能是Blackwell的5倍。該芯片的核心升級(jí)集中在制程層面，同時(shí)采用背部供電技術(shù)，面向機(jī)器人、世界模型場(chǎng)景打造，初期英偉達(dá)將獨(dú)享A16產(chǎn)能，2028年正式量產(chǎn)。

第二個(gè)核心重磅發(fā)布，是大算力機(jī)柜的升級(jí)。當(dāng)前AI機(jī)柜的算力規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，英偉達(dá)目前主流的Blackwell架構(gòu)GB300機(jī)柜，單機(jī)柜搭載72張GPU卡。本屆大會(huì)上，英偉達(dá)正式推出了單機(jī)柜576卡的Rubin Ultra NVL576卡機(jī)柜，完整披露了這款機(jī)柜的核心架構(gòu)設(shè)計(jì)。本次大會(huì)正式展出了Rubin Ultra所采用的Kyber機(jī)架與正交背板連接方案，該方案采用正交背板實(shí)現(xiàn)前后向連接，將垂直部署的計(jì)算刀片與交換刀片直連，在Scale up架構(gòu)中替代傳統(tǒng)銅纜，有效提升單機(jī)柜算力集成度，相關(guān)光互聯(lián)技術(shù)細(xì)節(jié)也同步在本屆GTC大會(huì)上完成披露，成為本次大會(huì)的核心亮點(diǎn)之一。

第三個(gè)核心發(fā)布內(nèi)容，是英偉達(dá)CPO交換機(jī)的技術(shù)進(jìn)展與產(chǎn)業(yè)規(guī)劃。CPO是一項(xiàng)新興技術(shù)，也是英偉達(dá)重點(diǎn)推進(jìn)的技術(shù)方向。本屆GTC大會(huì)上，英偉達(dá)正式展示了SN6800、SN6810、Q3450三款量產(chǎn)落地的CPO交換機(jī)，這是全球首款量產(chǎn)的共封裝光學(xué)交換機(jī)，標(biāo)志著CPO技術(shù)正式從實(shí)驗(yàn)室走向規(guī)?；逃?。同時(shí)英偉達(dá)對(duì)CPO技術(shù)做了全面的技術(shù)解讀與產(chǎn)業(yè)規(guī)劃披露，黃仁勛明確表示“需要更多的銅纜產(chǎn)能，更多的光芯片產(chǎn)能，更多的CPO產(chǎn)能”，確立了銅纜、光學(xué)、CPO三條路線并行推進(jìn)的發(fā)展路徑，CPO技術(shù)的滲透率提升速度與規(guī)?；帕窟M(jìn)度有望持續(xù)超出市場(chǎng)預(yù)期。

第四個(gè)核心發(fā)布內(nèi)容，是市場(chǎng)高度關(guān)注的LPU芯片與配套機(jī)柜。英偉達(dá)去年已推出CPX系列產(chǎn)品，本屆大會(huì)正式發(fā)布了整合Groq技術(shù)的LPU芯片與配套機(jī)架，之所以持續(xù)布局LPU芯片，核心原因是適配快速增長(zhǎng)的AI推理場(chǎng)景需求。AI發(fā)展初期，尤其是2023年，絕大部分算力都用于大模型訓(xùn)練；但對(duì)于商業(yè)化云廠商而言，模型訓(xùn)練完成后，需要通過落地應(yīng)用實(shí)現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)，不能只做投入。因此長(zhǎng)期來看，AI推理賽道具備極高的產(chǎn)業(yè)價(jià)值。

AI推理有明確的技術(shù)特征，整體分為Prefill（預(yù)填充）與Decode（解碼）兩個(gè)階段。這兩個(gè)階段對(duì)硬件的需求存在差異，因此要提升推理效率，最優(yōu)方案是將兩個(gè)階段拆分運(yùn)行。英偉達(dá)為此做了大量技術(shù)布局，無論是去年發(fā)布的CPX芯片，還是本屆GTC大會(huì)上正式發(fā)布的LPU芯片，核心目標(biāo)都是更好地適配AI推理的發(fā)展趨勢(shì)。該LPU芯片可視為專為推理場(chǎng)景設(shè)計(jì)的專用集成電路（ASIC），采用三星4nm制程，單芯片帶寬達(dá)150TB/S，核心目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)極致的低延遲與高吞吐量，引入后將由其負(fù)責(zé)Decode環(huán)節(jié)，相較于BlackwellNVL72吞吐效率提升35倍，預(yù)期2026年下半年出貨。英偉達(dá)在AI訓(xùn)練領(lǐng)域已建立極高的技術(shù)壁壘，其也希望在推理賽道構(gòu)建起同樣堅(jiān)固的護(hù)城河。

以上就是本屆GTC大會(huì)我們重點(diǎn)梳理的核心發(fā)布內(nèi)容，在此做簡(jiǎn)要總結(jié)：

1. Rubin Ultra576卡機(jī)柜及其先進(jìn)互聯(lián)方案；

2. Feynman架構(gòu)芯片的正式亮相與參數(shù)披露；

3. CPO交換機(jī)的量產(chǎn)落地與技術(shù)規(guī)劃解讀；

4. LPU等推理專用芯片的正式發(fā)布與落地計(jì)劃。

趨勢(shì)洞察：AI硬件算力、存力、運(yùn)力三大核心賽道演進(jìn)

梳理完GTC大會(huì)的核心發(fā)布內(nèi)容后，我們?cè)賹?duì)AI硬件的行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)做總結(jié)分析。首先從算力層面來看，英偉達(dá)的芯片產(chǎn)品是行業(yè)發(fā)展的核心風(fēng)向標(biāo)。作為全球AI計(jì)算芯片領(lǐng)域占據(jù)絕對(duì)市場(chǎng)份額的龍頭企業(yè)，英偉達(dá)的產(chǎn)品迭代節(jié)奏，對(duì)整個(gè)AI硬件行業(yè)具備極強(qiáng)的指引作用。

從英偉達(dá)的產(chǎn)品迭代來看，芯片制程正在持續(xù)微縮。此前推動(dòng)全球半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)制程持續(xù)迭代的核心動(dòng)力是智能手機(jī)，比如此前中國(guó)臺(tái)灣臺(tái)積電最先進(jìn)的制程工藝，絕大部分產(chǎn)能都優(yōu)先供應(yīng)蘋果公司。但現(xiàn)在，推動(dòng)半導(dǎo)體制程迭代的核心主角已經(jīng)發(fā)生變化，未來這一趨勢(shì)也將持續(xù)延續(xù)。

為什么要持續(xù)推進(jìn)制程升級(jí)？核心是讓AI計(jì)算能夠充分受益于摩爾定律帶來的性能紅利。但摩爾定律的迭代速度相對(duì)有限，通常需要兩年多時(shí)間才能實(shí)現(xiàn)性能翻倍。當(dāng)前半導(dǎo)體制程逐漸逼近1納米物理極限，摩爾定律的迭代速度還在持續(xù)放緩。但與此同時(shí)，AI算力需求呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，如何填補(bǔ)這一供需缺口，成為行業(yè)核心命題。

在這樣的行業(yè)背景下，行業(yè)選擇通過擴(kuò)大芯片部署規(guī)模來滿足算力需求——當(dāng)摩爾定律帶來的單芯片性能提升跟不上算力需求增長(zhǎng)時(shí)，就通過增加芯片投放量、擴(kuò)建數(shù)據(jù)中心的方式，填補(bǔ)算力缺口。這也直接推動(dòng)了算力芯片市場(chǎng)的高速增長(zhǎng)。海外市場(chǎng)中，無論是英偉達(dá)的GPU，還是谷歌的TPU等AI算力芯片，均實(shí)現(xiàn)了極快的增長(zhǎng)。以上就是算力層面的行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)。

對(duì)于存儲(chǔ)的情況，其最本質(zhì)的需求就來自于AI的帶動(dòng)。因?yàn)槲覀冎溃珹I領(lǐng)域需要大量存儲(chǔ)來存放數(shù)據(jù)，不管是GPU上面有很多的HBM——HBM就是一種高帶寬內(nèi)存。除了HBM以外，英偉達(dá)還在其機(jī)柜里面配置了大量DRAM、NAND等存儲(chǔ)芯片，催生了對(duì)應(yīng)的需求?，F(xiàn)在隨著agent的快速發(fā)展以及放量，尤其推理市場(chǎng)現(xiàn)在起量得這么快，我們知道很多用戶，比如很多人可以看到自己的公司里面可能已經(jīng)部署了一些大模型了。這種大模型在部署的時(shí)候，本身帶有海量參數(shù)，每個(gè)大模型的參數(shù)規(guī)模都極為龐大，用來存儲(chǔ)這些參數(shù)的存儲(chǔ)需求也十分強(qiáng)勁。后續(xù)大模型還在不斷地走強(qiáng)，那么從這一發(fā)展邏輯來看，后續(xù)存儲(chǔ)的需求還會(huì)快速地增加。就目前來看，存儲(chǔ)的漲價(jià)可能還會(huì)持續(xù)一段時(shí)間。所以存儲(chǔ)的景氣度，本質(zhì)上還是來源于AI的計(jì)算需求在快速地增長(zhǎng)，從而帶來的價(jià)格上行效應(yīng)。

而運(yùn)力，是我們今天想重點(diǎn)給大家分享的板塊。其實(shí)對(duì)于運(yùn)力而言，其組網(wǎng)邏輯主要分為兩個(gè)部分?；蛘哒f我們可以想象，海外的云廠商要進(jìn)行組網(wǎng)，是通過兩個(gè)階段實(shí)現(xiàn)的：第一個(gè)是scale up。

這個(gè)scale up怎么理解？比如英偉達(dá)之前的A100以及H100的GPU，都是以八張GPU組成一個(gè)小型集群，再把這些服務(wù)器通過柜外連接，組成超大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心。單臺(tái)服務(wù)器內(nèi)部的GPU互聯(lián)，我們就可以看作是scale up，它原本就要把服務(wù)器里面的GPU連接成一個(gè)整體，服務(wù)器之內(nèi)的互聯(lián)就是scale up。我們從scale up的發(fā)展來看，單集群內(nèi)的GPU數(shù)量在不斷地增加。目前來看，單柜GPU數(shù)量已經(jīng)增加到72卡，后續(xù)本次發(fā)布的576卡機(jī)柜將進(jìn)一步刷新單機(jī)柜算力規(guī)模。這也是剛剛提到的，我們?cè)贕TC大會(huì)上看到的核心發(fā)布內(nèi)容。

Scale out是什么？就是要把這些服務(wù)器或者機(jī)柜組成一個(gè)超大規(guī)模的整體，只有組成完整的大規(guī)模集群、搭建起超大型數(shù)據(jù)中心之后，才能開展AI的訓(xùn)練以及推理工作。從目前來看，海外頭部的云廠商，已經(jīng)建成了十幾萬卡的GPU集群，整體發(fā)展速度非?？臁?/p>

那么我們?cè)趯?shí)現(xiàn)scale up和scale out的互聯(lián)時(shí)，有哪些可用的技術(shù)方案？第一個(gè)是PCB，可能有的朋友知道PCB是什么。大家如果在家拆過鬧鐘或者其他電器，就會(huì)知道里面基本都會(huì)有一塊PCB。PCB就是印刷電路板，被稱作電子元器件之母，其核心作用就是讓電路能夠更高效、更穩(wěn)定地運(yùn)行。當(dāng)然，不同PCB之間的規(guī)格差異極大，比如我們家里鬧鐘里面用的PCB，一平方米可能也就100多塊錢。

但是像英偉達(dá)這類企業(yè)，或是其他云廠商，用于GPU計(jì)算芯片的PCB，規(guī)格都非常高：基材目前基本都在M8級(jí)別，后續(xù)還會(huì)向M9甚至M10的材料迭代；層數(shù)也很高，普遍能達(dá)到二三十層，還帶有一次DI的相關(guān)設(shè)計(jì)。所以AI場(chǎng)景所用的PCB單價(jià)極高，部分產(chǎn)品一平方米能賣到幾萬塊錢，甚至更高。

所以我們可以看到，相關(guān)PCB企業(yè)的業(yè)績(jī)成長(zhǎng)得也非常迅猛，從市場(chǎng)規(guī)模來看，也在快速地?cái)U(kuò)大，目前整個(gè)行業(yè)產(chǎn)能都處于供不應(yīng)求的狀態(tài)。大家可以看到，很多廠商目前都在快速地?cái)U(kuò)產(chǎn)，后續(xù)產(chǎn)能釋放之后，對(duì)相關(guān)廠商的業(yè)績(jī)提振是比較樂觀的。當(dāng)然這里只是給大家做行業(yè)情況的分析列示，不做任何個(gè)股推薦。

第二種備選的互聯(lián)方式是銅連接。大家可以看到，我列示了英偉達(dá)機(jī)柜背面的實(shí)拍情況，機(jī)柜背面這些銀白色、一捆一捆的部件，就是英偉達(dá)目前在NVL72機(jī)柜中所用的銅纜，整體用量非常大。

資料來源：Nvidia

這些銅纜的作用是什么？大家可以看下方的示意圖，英偉達(dá)的機(jī)柜內(nèi)部是一個(gè)個(gè)獨(dú)立的托盤，每個(gè)計(jì)算托盤里放置4個(gè)GPU，一個(gè)機(jī)柜內(nèi)有18個(gè)計(jì)算托盤，所以總共有72張GPU。計(jì)算托盤內(nèi)部的GPU，主要通過PCB來連接。從內(nèi)部結(jié)構(gòu)來看，這個(gè)結(jié)構(gòu)就相當(dāng)于一個(gè)托盤，每個(gè)托盤里有兩個(gè)超級(jí)芯片，每個(gè)超級(jí)芯片上搭載兩個(gè)GPU，下方藍(lán)色的部分就是兩塊PCB，也就是我們剛剛提到的高規(guī)格PCB。這里我們可以看到，PCB將4個(gè)GPU組成了一個(gè)完整的計(jì)算托盤。

下一步，就是要把所有的計(jì)算托盤，組成一個(gè)完整的機(jī)柜整體。而機(jī)柜內(nèi)部的跨托盤互聯(lián)，就是靠銅纜來實(shí)現(xiàn)的?；揪褪峭ㄟ^銅纜連接NV Switch芯片，從而把機(jī)柜內(nèi)所有72張GPU組成一個(gè)完整的互聯(lián)整體。

資料來源：Nvidia

但是銅纜也有自身的技術(shù)局限。比如目前單層網(wǎng)絡(luò)下，用銅纜組成72卡集群已經(jīng)接近物理極限，如果再疊加一層網(wǎng)絡(luò)，最多也只能擴(kuò)展到576卡，且這還只是技術(shù)層面的設(shè)想，未必能完全實(shí)現(xiàn)。因?yàn)殂~本身存在諸多物理限制，我們知道銅是導(dǎo)體，而當(dāng)下數(shù)據(jù)中心的功耗極高，功耗高的核心原因，是計(jì)算芯片的計(jì)算吞吐量極大，數(shù)據(jù)傳輸過程中的運(yùn)算量極高，傳輸?shù)碾娏鞲?、信?hào)頻率也更快。

資料來源：Nvidia

如果用銅纜承擔(dān)數(shù)據(jù)傳輸任務(wù)，極有可能出現(xiàn)過度發(fā)熱的問題。持續(xù)發(fā)熱就意味著能量損耗，長(zhǎng)時(shí)間工作還會(huì)引發(fā)數(shù)據(jù)丟失等問題，這在AI訓(xùn)練與推理場(chǎng)景中是絕對(duì)無法容忍的。為什么？我們以訓(xùn)練為例，AI模型需要通過一次次的迭代，不斷尋找到最優(yōu)的參數(shù)集合，如果每次迭代都丟失一部分?jǐn)?shù)據(jù)，最終很可能導(dǎo)致整個(gè)訓(xùn)練過程完全無效。所以銅纜的核心問題就在這里：它只能支持短距離的連接，傳輸距離過長(zhǎng)就無法滿足需求。從目前來看，銅纜最多只能支持幾米的傳輸距離，而英偉達(dá)的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)升級(jí)到800G通信規(guī)格，后續(xù)還會(huì)進(jìn)一步向1.6T升級(jí)，銅纜的局限性會(huì)持續(xù)凸顯。

當(dāng)然，在英偉達(dá)機(jī)柜規(guī)格持續(xù)提升的過程中，柜內(nèi)互聯(lián)的整體市場(chǎng)規(guī)模也在不斷擴(kuò)大。在這個(gè)擴(kuò)容的過程中，我們認(rèn)為無論是PCB還是銅纜，后續(xù)都能獲得可觀的市場(chǎng)份額。但如果要讓它們承擔(dān)柜內(nèi)全部的互聯(lián)任務(wù)，尤其是本次發(fā)布的576卡機(jī)柜的互聯(lián)需求，僅靠銅和PCB在技術(shù)上存在不小的難度。后續(xù)隨著Feynman芯片的量產(chǎn)落地，將正式引入CPO技術(shù)，同步推進(jìn)柜內(nèi)可插拔光模塊等光互聯(lián)方案的落地應(yīng)用。

柜外的互聯(lián)要如何實(shí)現(xiàn)？從英偉達(dá)的方案來看，其目前所用的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，主要是葉脊網(wǎng)絡(luò)。什么叫葉脊網(wǎng)絡(luò)？大家可以看下方的拓?fù)鋱D，葉脊網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)其實(shí)很簡(jiǎn)單，看起來就像一棵樹，從樹根不斷長(zhǎng)出更多的樹枝，樹枝再進(jìn)一步分化出更細(xì)的枝丫，最終連接到葉片，就是這樣的架構(gòu)。

注：以上為根據(jù)英偉達(dá)資料推論所得，具體應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)會(huì)在客戶間有一定差異

葉脊網(wǎng)絡(luò)的邏輯就是如此，比如我們假設(shè)有四個(gè)輸入端口，中間設(shè)置兩臺(tái)交換機(jī)，從這個(gè)架構(gòu)來看，最基本的要求，就是任意一個(gè)輸入端口到任意一個(gè)輸出端口之間，至少要有一條通信通路。

而所有的交換機(jī)不僅承擔(dān)輸入功能，也承擔(dān)輸出功能，如果我們把上面的拓?fù)鋱D沿中線對(duì)折，就形成了英偉達(dá)所用的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。大家可以看到，最上層是脊交換機(jī)，把下層的葉交換機(jī)連接成一個(gè)整體，葉交換機(jī)再進(jìn)一步連接大量的GPU，最終組成數(shù)據(jù)中心的完整集群。

這個(gè)架構(gòu)中需要用到大量的光模塊。光模塊的應(yīng)用場(chǎng)景在哪里？大家可以看到，拓?fù)鋱D里標(biāo)注的這些線路，其實(shí)都是光纜，而交換機(jī)側(cè)和服務(wù)器側(cè)處理信號(hào)時(shí)，用的都是電信號(hào)。所以信號(hào)要從一臺(tái)交換機(jī)傳輸?shù)搅硪慌_(tái)交換機(jī)，或是從一臺(tái)服務(wù)器傳輸?shù)搅硪慌_(tái)服務(wù)器，傳輸過程中需要多次完成光電轉(zhuǎn)換，而這個(gè)核心功能，就是由光模塊來實(shí)現(xiàn)的。

我在這里給大家做了相關(guān)測(cè)算：在三層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下，GPU與光模塊的配比大約是1:6。當(dāng)然這里是用同規(guī)格的光模塊進(jìn)行測(cè)算的，比如在Hopper架構(gòu)芯片下，1:6的配比對(duì)應(yīng)的是400G光模塊；在Blackwell架構(gòu)芯片下，1:6的配比對(duì)應(yīng)的是800G光模塊；下一代Rubin架構(gòu)，對(duì)應(yīng)的則是1.6T光模塊。當(dāng)然大家也知道，光模塊有很強(qiáng)的靈活適配性，兩個(gè)800G的光模塊可以合并當(dāng)作一個(gè)1.6T的光模塊使用，一個(gè)1.6T的光模塊也可以拆分成兩個(gè)800G的光模塊使用。所以這個(gè)配比在實(shí)際產(chǎn)品應(yīng)用中可能會(huì)有小幅波動(dòng)，但整體對(duì)應(yīng)的帶寬需求是固定的，因此三層網(wǎng)絡(luò)下的配比基本維持在1:6左右。

由此可以看到，隨著下游芯片的快速放量，光模塊的整體市場(chǎng)規(guī)模會(huì)迎來快速增長(zhǎng)。后續(xù)來看，“光入柜內(nèi)”會(huì)是整個(gè)市場(chǎng)預(yù)期最高的發(fā)展方向之一。為什么會(huì)有光入柜內(nèi)這樣的預(yù)期？剛才我已經(jīng)給大家介紹過，實(shí)現(xiàn)scale up和scale out互聯(lián)的技術(shù)方案，目前只有三種：銅連接、PCB，以及光模塊。目前在英偉達(dá)的技術(shù)體系中，scale up對(duì)應(yīng)的柜內(nèi)互聯(lián)，全部通過電連接實(shí)現(xiàn)，也就是銅纜和PCB；而柜外的長(zhǎng)距離互聯(lián)，基本都通過光模塊來實(shí)現(xiàn)。

往后面去看，正是因?yàn)镾cale Up在不斷地?cái)U(kuò)張，我們可以看到從8卡到72卡再到576卡，甚至后續(xù)規(guī)?？赡軙?huì)越來越大、覆蓋的卡量越來越多。隨著GPU的數(shù)量在不斷地增加，對(duì)應(yīng)的部署空間也在不斷地?cái)U(kuò)大，對(duì)吧？所以大家可以看到，比如本次發(fā)布的576卡的機(jī)柜落地后，所需的部署空間就已經(jīng)非?？捎^了。

對(duì)于這么大的部署空間而言，不管是PCB還是銅纜，都會(huì)存在自身的固有局限。比如說PCB無法制造得過大，不可能做出一間屋子那么大的PCB板，因?yàn)槠鋬?nèi)部尤其是多層板的壓合工藝，會(huì)受到諸多機(jī)械條件的限制。而銅纜則受自身物理特性的限制，無法實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)距離的信號(hào)傳輸。所以其實(shí)在scale up市場(chǎng)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大的過程中，光技術(shù)后續(xù)很有可能會(huì)成為核心選擇。

在scale up規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大的過程中，我再?gòu)?qiáng)調(diào)一下：scale up的市場(chǎng)規(guī)模在不斷擴(kuò)張的過程中，首先PCB的成長(zhǎng)性是比較強(qiáng)的。不管是本次發(fā)布的Rubin Ultra采用的正交背板，還是其技術(shù)持續(xù)升級(jí)、層數(shù)不斷增加，亦或是所用材料的性能持續(xù)提升，PCB的成長(zhǎng)性都十分強(qiáng)勁。我只是想說明，在scale up規(guī)模持續(xù)增長(zhǎng)的過程中，PCB與銅纜很難獨(dú)自承接市場(chǎng)的全部份額。所以往后面去看，光技術(shù)會(huì)是非常重要的選擇。

那么scale up這個(gè)市場(chǎng)到底有多大？從目前來看，即便我們給大家做相關(guān)測(cè)算，結(jié)果也并不具備足夠的參考性。但從博通CEO的表述來看，該市場(chǎng)規(guī)模有5到10倍的增長(zhǎng)空間。雖然產(chǎn)業(yè)鏈上有5到10倍的增長(zhǎng)預(yù)期，但各家公司可能都有自身的發(fā)展訴求。從我們目前的觀察來看，該市場(chǎng)規(guī)模至少會(huì)超過柜外市場(chǎng)。

對(duì)于當(dāng)前的可插拔光模塊廠商而言，對(duì)應(yīng)的市場(chǎng)機(jī)會(huì)大概是怎樣的？我們知道，當(dāng)前的scale out市場(chǎng)，大致可以理解為柜外市場(chǎng)，已經(jīng)是可插拔光模塊的核心主戰(zhàn)場(chǎng)。而后續(xù)的scale up場(chǎng)景中，采用的可能是可插拔光模塊，也可能是CPO。但無論是可插拔光模塊還是CPO，對(duì)于當(dāng)前的行業(yè)龍頭廠商而言，都有充足的訂單機(jī)會(huì)可以承接。即便是CPO，也有諸多相關(guān)方案正在驗(yàn)證階段，后續(xù)有望拿到大量訂單，所以大家也不用過度擔(dān)心。

總體從產(chǎn)業(yè)層面來看，算力、存力、運(yùn)力仍在快速地成長(zhǎng)。在這樣的發(fā)展過程中，相關(guān)廠商都將迎來更多的成長(zhǎng)機(jī)會(huì)。

產(chǎn)業(yè)展望：AI行業(yè)遠(yuǎn)未觸頂，長(zhǎng)期成長(zhǎng)空間全面打開

有很多朋友在問我，AI從2023、2024、2025年發(fā)展到現(xiàn)在，已經(jīng)快三年時(shí)間了，發(fā)展了這么久，AI行業(yè)的發(fā)展是不是已經(jīng)接近尾聲了？比如之前新能源板塊的行情也沒有持續(xù)很多年，總會(huì)迎來發(fā)展的階段性頂點(diǎn)。如果我們站在當(dāng)前的時(shí)點(diǎn)來看，AI發(fā)展到頂了嗎？我的答案是：遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有。

單從資本開支來看，2026年全球AI的資本開支預(yù)計(jì)將超過7000億美金。大家想一下，7000億美金是什么概念？換算成人民幣，大概是5萬億元人民幣。大家可以想一下，5萬億這個(gè)數(shù)字，即便和我國(guó)整體GDP相比，也是一個(gè)極為龐大的規(guī)模。所以AI領(lǐng)域當(dāng)前的投入，堪稱人類科技發(fā)展史上前所未有的大規(guī)模投入。

從下游市場(chǎng)來看，大模型行業(yè)也實(shí)現(xiàn)了飛速發(fā)展。尤其是自去年以來，英偉達(dá)GPU持續(xù)大規(guī)模放量，很多企業(yè)都獲得了更充足的算力資源。因此大家可以看到，諸多優(yōu)秀模型的迭代速度正在持續(xù)加快，無論是OpenAI、谷歌，還是國(guó)內(nèi)的一眾模型廠商，皆是如此。

2026年，可以說是agent技術(shù)快速成長(zhǎng)、規(guī)模化商用的關(guān)鍵一年。展望2027年，AI或?qū)⒕邆渥晕业?、自我升?jí)的能力，比如AI可以自主編寫自身架構(gòu)，通過重新設(shè)計(jì)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)自我提升與自我學(xué)習(xí)的目標(biāo)。這一能力預(yù)計(jì)將在2027年的某個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)落地，屆時(shí)或?qū)?shí)現(xiàn)由核心AI帶動(dòng)多AI協(xié)同工作的模式，甚至可以實(shí)現(xiàn)AI自主運(yùn)營(yíng)公司，這一強(qiáng)勁的技術(shù)趨勢(shì)，預(yù)計(jì)將在2027年逐步顯現(xiàn)。

從大模型行業(yè)來看，2027年起，部分廠商的產(chǎn)品迭代周期可能會(huì)縮短至半年。當(dāng)前主流廠商的產(chǎn)品大多是一年一次迭代，2027年起或?qū)⒖s短至半年一次，實(shí)現(xiàn)一年兩次迭代。AI行業(yè)的發(fā)展速度極為迅猛，大家完全不必對(duì)這一產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)過度擔(dān)憂，可以說當(dāng)前整個(gè)產(chǎn)業(yè)正處于高速成長(zhǎng)的階段。

掘金指南：AI高景氣賽道核心投資方向梳理

站在當(dāng)前時(shí)點(diǎn)，若要挖掘相關(guān)投資機(jī)會(huì)，應(yīng)該關(guān)注哪些方向？首先就是通信ETF（515880）。

大家可以看到，通信ETF（515880）中，光模塊、服務(wù)器、銅連接器、光纖等相關(guān)板塊的權(quán)重占比合計(jì)超過75%。其中光模塊權(quán)重占比超43%，服務(wù)器占比17%，光纖占比約14%，整體相關(guān)板塊占比極高，各個(gè)細(xì)分賽道的行業(yè)景氣度都處于高位。

光模塊相關(guān)內(nèi)容，前文已經(jīng)做了較多介紹。服務(wù)器賽道方面，隨著英偉達(dá)機(jī)柜規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，機(jī)柜功耗也隨之提升，這就要求服務(wù)器組裝廠商必須提前布局對(duì)應(yīng)的散熱技術(shù)。同時(shí)，機(jī)柜尺寸持續(xù)增大，也會(huì)推高全球運(yùn)輸成本，這就要求組裝廠商具備全球化布局能力，行業(yè)龍頭效應(yīng)有望進(jìn)一步強(qiáng)化。

對(duì)于光纖賽道而言，大家應(yīng)該也已經(jīng)注意到，自去年四季度至今，光纖價(jià)格漲幅十分顯著。上周多家電信運(yùn)營(yíng)商的光纖招標(biāo)結(jié)果，也進(jìn)一步印證了光纖價(jià)格的大幅上漲，行業(yè)整體景氣度依然處于高位。

當(dāng)然，選對(duì)賽道之后，也要選對(duì)對(duì)應(yīng)的ETF產(chǎn)品。比如我們看好光模塊、服務(wù)器、光纖賽道，就需要選擇相關(guān)板塊權(quán)重占比高、能夠充分反映算力產(chǎn)業(yè)景氣度的ETF產(chǎn)品。

以通信ETF（515880）為例，其跟蹤的通信設(shè)備指數(shù)，在去年通信類核心指數(shù)中漲幅居首，較第二名高出數(shù)個(gè)百分點(diǎn)。因此，選對(duì)高景氣產(chǎn)業(yè)賽道的同時(shí)，也要選對(duì)對(duì)應(yīng)的指數(shù)標(biāo)的。如果大家持續(xù)看好AI賽道，通信ETF（515880）仍將是核心配置選擇之一。

通信ETF（515880）也是去年滬深兩市所有ETF中漲幅最高的產(chǎn)品。后續(xù)若AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展持續(xù)超預(yù)期，該產(chǎn)品仍有望取得不錯(cuò)的表現(xiàn)。尤其是近期市場(chǎng)整體表現(xiàn)疲軟，但業(yè)績(jī)支撐扎實(shí)、未來發(fā)展趨勢(shì)明朗的細(xì)分賽道，依然能獲得市場(chǎng)的認(rèn)可。因此我們可以看到，通信ETF（515880）近期的回調(diào)幅度相對(duì)有限，建議大家持續(xù)關(guān)注。當(dāng)然，若要進(jìn)行布局，建議等待更合適的入場(chǎng)時(shí)點(diǎn)。

第二個(gè)值得重點(diǎn)關(guān)注的方向，是半導(dǎo)體設(shè)備ETF（159516）。我們看好半導(dǎo)體設(shè)備ETF（159516），本質(zhì)上還是源于對(duì)AI產(chǎn)業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展的信心。為什么這么說？當(dāng)前存儲(chǔ)芯片價(jià)格漲幅十分迅猛，我們此前在直播和諸多路演中也給大家強(qiáng)調(diào)過，存儲(chǔ)芯片價(jià)格上漲的核心原因，是AI帶來的爆發(fā)式需求。后續(xù)無論是AI訓(xùn)練還是AI推理場(chǎng)景，都將迎來高速發(fā)展，所需的存儲(chǔ)容量也將持續(xù)提升。

從當(dāng)前情況來看，全球存儲(chǔ)廠商，無論是海外廠商還是國(guó)內(nèi)廠商，都有強(qiáng)烈的擴(kuò)產(chǎn)意愿。此前我們關(guān)注半導(dǎo)體設(shè)備賽道，大多認(rèn)為這是國(guó)產(chǎn)替代的優(yōu)質(zhì)賽道。但從當(dāng)前來看，半導(dǎo)體設(shè)備這條賽道，支撐邏輯不僅僅是國(guó)產(chǎn)替代，更核心的是全球AI發(fā)展帶來的需求增量，能夠通過存儲(chǔ)賽道，充分受益于全球AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來的高景氣度。此前海外多家相關(guān)企業(yè)公布的資本開支與業(yè)績(jī)超預(yù)期時(shí)，半導(dǎo)體設(shè)備板塊也迎來了不錯(cuò)的漲幅，也印證了這一邏輯。

因此，半導(dǎo)體設(shè)備賽道同樣建議大家重點(diǎn)關(guān)注。這里再給大家梳理一下半導(dǎo)體設(shè)備賽道的核心投資邏輯：首先是AI產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展，行業(yè)高景氣度逐步傳導(dǎo)至存儲(chǔ)賽道，帶動(dòng)存儲(chǔ)價(jià)格持續(xù)上漲，進(jìn)而推動(dòng)存儲(chǔ)廠商大規(guī)模擴(kuò)產(chǎn)。

從產(chǎn)業(yè)鏈上下游來看，AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展確定性極強(qiáng)，無論是光模塊、服務(wù)器ODM廠商，還是更上游的計(jì)算芯片企業(yè)，行業(yè)景氣度都維持在高位。即便在當(dāng)前整體市場(chǎng)環(huán)境偏弱的背景下，通信ETF（515880）依然具備較強(qiáng)的抗跌性，后續(xù)也有充足的成長(zhǎng)預(yù)期。

存儲(chǔ)賽道短期催化密集，當(dāng)前多家存儲(chǔ)企業(yè)的股價(jià)表現(xiàn)也十分堅(jiān)挺。產(chǎn)業(yè)鏈上下游兩個(gè)核心環(huán)節(jié)均維持高景氣，半導(dǎo)體設(shè)備賽道自然也具備極強(qiáng)的成長(zhǎng)預(yù)期。該板塊近期出現(xiàn)較大幅度回調(diào)，核心原因是前期利好密集落地，短期進(jìn)入了信息與利好的真空期。后續(xù)來看，經(jīng)過本輪回調(diào)，若市場(chǎng)整體回暖，半導(dǎo)體設(shè)備板塊有望展現(xiàn)出極強(qiáng)的業(yè)績(jī)彈性。建議大家持續(xù)關(guān)注，若要進(jìn)行布局，可等待更合適的入場(chǎng)時(shí)點(diǎn)。

這里也給大家提示一下科技板塊的潛在風(fēng)險(xiǎn)。科技板塊，尤其是科技成長(zhǎng)板塊，其遠(yuǎn)期成長(zhǎng)預(yù)期對(duì)短期市場(chǎng)表現(xiàn)有極強(qiáng)的指引作用。當(dāng)前全球地緣沖突持續(xù)加劇，石油、天然氣等大宗商品價(jià)格大幅上漲，這將帶來兩方面的核心影響：

第一，可能會(huì)影響美聯(lián)儲(chǔ)的貨幣政策走向。在最悲觀的情況下，若美聯(lián)儲(chǔ)重啟加息，市場(chǎng)流動(dòng)性將大幅收緊，成長(zhǎng)板塊的估值也會(huì)受到明顯壓制。

第二，大宗商品價(jià)格上漲，可能會(huì)推高AI訓(xùn)練、推理及數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營(yíng)成本。盡管該因素對(duì)成本的影響幅度相對(duì)有限，但仍客觀存在。

此外，近期中東地區(qū)部分?jǐn)?shù)據(jù)中心遭遇襲擊，市場(chǎng)也擔(dān)憂該事件會(huì)影響中東國(guó)家的AI建設(shè)需求，這也是短期需要警惕的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。以上這些，都是短期內(nèi)需要重點(diǎn)關(guān)注的風(fēng)險(xiǎn)因素。

綜上，我們此前從產(chǎn)業(yè)成長(zhǎng)趨勢(shì)層面做了較多分析，AI相關(guān)賽道的長(zhǎng)期發(fā)展確定性極強(qiáng)，但短期內(nèi)仍存在上述潛在風(fēng)險(xiǎn)。因此再次提示大家注意投資風(fēng)險(xiǎn)，若要進(jìn)行布局，建議選擇更穩(wěn)妥的入場(chǎng)時(shí)點(diǎn)。

今天就這樣，白了個(gè)白~

風(fēng)險(xiǎn)提示

投資人應(yīng)當(dāng)充分了解基金定期定額投資和零存整取等儲(chǔ)蓄方式的區(qū)別。定期定額投資是引導(dǎo)投資人進(jìn)行長(zhǎng)期投資、平均投資成本的一種簡(jiǎn)單易行的投資方式。但是定期定額投資并不能規(guī)避基金投資所固有的風(fēng)險(xiǎn)，不能保證投資人獲得收益，也不是替代儲(chǔ)蓄的等效理財(cái)方式。

無論是股票ETF/LOF基金/聯(lián)接基金，都是屬于較高預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)和預(yù)期收益的證券投資基金品種，其預(yù)期收益及預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)水平高于混合型基金、債券型基金和貨幣市場(chǎng)基金。

基金資產(chǎn)投資于科創(chuàng)板和創(chuàng)業(yè)板股票，會(huì)面臨因投資標(biāo)的、市場(chǎng)制度以及交易規(guī)則等差異帶來的特有風(fēng)險(xiǎn)，提請(qǐng)投資者注意。

板塊/基金短期漲跌幅列示僅作為文章分析觀點(diǎn)之輔助材料，僅供參考，不構(gòu)成對(duì)基金業(yè)績(jī)的保證。

文中提及個(gè)股短期業(yè)績(jī)僅供參考，不構(gòu)成股票推薦，也不構(gòu)成對(duì)基金業(yè)績(jī)的預(yù)測(cè)和保證。

以上觀點(diǎn)僅供參考，不構(gòu)成投資建議或承諾。如需購(gòu)買相關(guān)基金產(chǎn)品，請(qǐng)您關(guān)注投資者適當(dāng)性管理相關(guān)規(guī)定、提前做好風(fēng)險(xiǎn)測(cè)評(píng)，并根據(jù)您自身的風(fēng)險(xiǎn)承受能力購(gòu)買與之相匹配的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的基金產(chǎn)品。基金有風(fēng)險(xiǎn)，投資需謹(jǐn)慎。