上银基金一周早知道丨新技术层出不穷，AI投资机会如何看？

（来源：上银基金管理有限公司）

惠军

上银基金权益投研部基金经理

本科及硕士毕业于中国科学技术大学电子信息工程专业，博士毕业于香港科技大学工业工程与物流管理专业；2022年2月加入上银基金，历任上银基金研究员、高级研究员等职务。擅长分析量子雷达、人工智能等科技行业成长趋势，目前主要覆盖电子等行业。现任上银数字经济混合发起式基金经理。

市场概况

上周（8.25-8.29）股市表现稳中向好，指数在3800点上方高位震荡。上证指数收于3857.93点，上涨0.84%。深证成指收于12696.15点，上涨4.36%。创业板指收于2890.13点，上涨7.74%。科创50指数收于1341.31点，上涨7.49%。上周上证指数继续创年内新高，逼近3900点。全市场周日均成交金额接近3万亿水平，市场交投较为活跃。

上周上证指数涨幅落后于其他各主流指数，从申万一级行业看，各行业分化显著。以光模块为代表的股票推动通信行业上涨12.38%，同时有色、电子和电新板块涨幅居前。而红利属性较强的煤炭，银行和交运行业上周跌幅较大，反映了市场风险偏好提升。

热点聚焦

一、“人工智能+”政策驱动端侧AI普及，看好消费电子复苏成长

近期国家层面提出“人工智能+”行动计划，为AI技术在各行业的深度融合与应用落地注入了强劲动力。与此前集中于云端训练不同，本轮AI发展的显著特征是向终端侧扩散，推动端侧AI加速普及。

从需求端看，AIPC、AI手机等新型终端产品密集发布，预计将带动新一轮消费电子换机潮。行业分析显示，2024年全球AI手机出货量有望突破数亿部，渗透率快速提升；AIPC也在芯片厂商和整机品牌的共同推动下，迎来规模化落地元年。这一趋势不仅带来硬件升级需求，更将推动终端操作系统、应用软件及服务的创新变革。

从技术端看，端侧AI芯片算力持续提升，部分旗舰移动芯片AI算力已超过50TOPS，能够支持大模型在终端侧的流畅运行。同时，模型轻量化技术和推理优化技术不断突破，为端侧AI体验提供了有力保障。边缘计算与云端协同的发展，正构建起“云边端”一体化的AI算力新格局。

投资逻辑上，这不仅是技术升级带来的产品创新，更是用户体验变革驱动的需求复苏。具备端侧AI芯片研发能力、整机设计创新优势，以及能够提供AI应用和生态服务的平台型企业，有望在这轮“人工智能+”浪潮中率先受益。

二、国产算力主线：短期承压，长期依然向好

国产算力板块作为数字经济的基石，长期成长逻辑依然稳固，但短期面临估值消化压力。经过前期快速上涨，部分龙头公司股价已接近合理估值区间，短期内存在技术性调整需求。市场情绪逐渐从狂热回归理性，资金开始关注业绩兑现节奏与估值匹配度。

然而，从长期视角看，国产算力的核心驱动逻辑并未改变：AI算力需求持续爆发，2025年中国AI芯片市场规模预计仍将保持高速增长；自主可控政策导向明确，国企、地方政府等需求主体的“刚需采购”为行业提供坚实基本盘；国内头部企业在产品迭代、生态建设方面持续进步，正逐步缩小与国际领先水平的差距。

投资策略上，我们建议投资者保持战略定力，利用市场波动逢低布局具备核心竞争优势、业绩确定性高的龙头企业。国产算力从“可用”到“好用”的进程仍在加速，行业龙头有望通过技术突破和市场份额提升，穿越短期波动实现长期价值成长。

每周关注

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Spectrum-XGS——

跨地域AI算力集群的网络新范式

一、概念背景：超大规模AI训练催生网络新需求

随着AI大模型参数规模持续突破，单一数据中心在电力、散热和空间上面临物理极限，万卡乃至十万卡级的算力集群需跨地域部署。传统以太网技术在长距离传输中存在高延迟、高抖动和性能不可预测等瓶颈，无法满足超大规模AI训练对高效协同的苛刻要求。在此背景下，英伟达推出Spectrum-XGS以太网技术，旨在通过"跨区域扩展（scale-across）"模式，将分布全球的数据中心连接成统一的"十亿瓦级AI超级工厂"，这被视为继纵向扩展和横向扩展后的"AI计算第三大支柱"。

二、核心驱动力：三重技术突破构建网络新基准

1.性能突破驱动：

Spectrum-XGS通过三大核心技术实现跨越式提升：一是自适应距离拥塞控制，根据数据中心间距离动态优化传输策略；二是精准延迟管理，使跨站点多GPU通信性能提升近一倍；三是端到端遥测系统，为地理分散的集群提供可预测的性能保障。测试显示，该技术可将长距离数据传输延迟降低40%以上，尾延迟减少多达5倍。

2.生态协同价值：

该技术推动数据中心网络架构升级，带动空芯光纤、相干光模块和光电路交换机等配套产业创新发展。空芯光纤凭借超低时延（降低约30%）和超低损耗特性，特别适合长距离AI集群互联；高速率相干光模块需求随之增长，其技术壁垒集中在光芯片和信号处理算法；光电路交换机（OCS）通过光层直连避免光电转换，进一步降低功耗和延迟。

3.战略布局意义：

Spectrum-XGS实现了跨地域算力资源的池化协同，使分散的算力节点能像"超级芯片"般高效运作。这不仅缓解了单一数据中心的部署压力，更开创了全球算力资源灵活调度和高效利用的新模式，为未来算力网络建设指明了方向。

三、未来趋势：技术迭代与产业升级双轮驱动

1.技术演进路径：

Spectrum-XGS相关技术仍处于快速迭代期。空芯光纤当前良率低于50%，成本高昂，预计需2-3年时间实现规模化降本；相干光模块向1.6T及以上速率演进，硅光技术集成度持续提升；光电路交换机的可靠性和切换速度不断优化，加速从实验走向商用。

2.应用场景拓展：

从互联网巨头的跨洲AI训练集群，向金融高频交易、国家级科研项目、跨国企业私有云等场景渗透。预计2026-2027年，采用跨地域协同计算架构的AI项目占比将从不足10%提升至30%以上。

3.产业链发展机遇：

国内企业在光模块、光纤设备等领域已具备一定技术储备，Spectrum-XGS技术路线带来的产业升级，为相关企业提供了切入全球高端供应链的机遇。在自主可控政策导向下，国内厂商在配套元器件、系统集成等环节的市场份额有望持续提升。

4.总结：

Spectrum-XGS代表了AI算力网络向跨地域、协同化方向演进的重要趋势，其创新不仅解决了超大规模AI训练的网络瓶颈，更带动了空芯光纤、相干光模块等细分产业链的升级机遇。我们将持续关注技术商业化落地进度与产业链各环节的突破，把握从"技术创新"到"生态成熟"过程中的投资价值。

每周一图

面对AI大模型“参数竞赛”对算力的无尽渴求，以及制程微缩带来的成本暴增（从5nm到3nm，成本数倍增长，性能提升却逐步收窄），英伟达的破局思路与华为有异曲同工之妙：从“单点硬扛”转向“系统协同”。

Rubin并非单一GPU，而是一个涵盖GPU、CPU、NVLink交换芯片和硅光子处理器的全栈平台。其核心创新体现在三方面：

1

芯片架构革新：

首次采用Chiplet（小芯片）设计与4倍光罩尺寸的先进封装（CoWoS-L），突破了单体芯片的面积和良率限制，实现了更高的性能密度和可扩展性。

2

性能跨越式提升：

据悉，其FP4计算性能较前代有数倍提升，并采用HBM4内存，带宽显著增加，能更好地支持万亿参数模型的训练与推理。

3

互连与能效突破：

集成硅光子技术和下一代NVLink，旨在大幅提升芯片间和数据中心间的通信效率，降低延迟和功耗，解决大规模集群的互联瓶颈。

这种“系统级”思维，使其通过架构优化释放了整体潜力，为更大规模的AI训练与推理提供了更高效、更具性价比的解决方案。

Rubin的意义远超出一款芯片的成功，它进一步巩固了英伟达在AI基础设施领域的生态主导地位，并将为全球算力产业链带来新一轮带动效应。

1.核心生态主导者：

英伟达凭借其全栈创新能力（从硬件到软件CUDA生态）、与台积电的紧密合作（采用3nmN3P制程），以及强劲的财务表现（第二季度财报超预期，第三季度指引强劲），使其在快速增长的全球AI基础设施建设中维持了80%以上市场份额。Rubin的推出，有望使其继续引领AI算力发展，并享受行业增长的主要红利。

2.全球产业链扩散：

Rubin的研发和生产离不开全球高端供应链的支撑，特别是先进制程代工、先进封装、高端内存（HBM）、硅光技术等环节。其创新需求将驱动这些细分领域的技术升级和量价提升。

3.关注地缘政治背景下的结构性机会：

一方面，英伟达自身业绩增长对特定市场的依赖度在降低；另一方面，地缘政治因素也促使其他地区追求算力自主，这可能为其他区域的算力产业链企业带来发展机遇。

4.总结：

英伟达Rubin架构的推出，是其面对技术极限和市场需求，从单一芯片竞争迈向全栈系统创新的典范。它通过架构革新释放系统潜力，为AI产业下一阶段的发展提供核心动力。对投资者而言，Rubin带来的不仅是英伟达自身的Alpha，更是审视全球AI算力产业链的窗口。其投资逻辑在于：紧密跟踪生态引领者的技术迭代和商业进展，同时关注其创新所驱动的全球高端制造及供应链的扩散机会与结构性变化。

风险提示：

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