AI巨頭頻「聯姻」，算力板塊接下來怎麼投？｜2025招商證券「招財杯」ETF實盤大賽

2025年10月15日，「招財杯」ETF實盤大賽系列直播邀請到了國泰基金量化投資部ETF研究員李星全探討《AI巨頭頻「聯姻」，算力板塊接下來怎麼投？》。

李星全表示：AI大廠之間的合作頻繁，最直接反映出來AI算力資源仍然比較緊缺。隨着新型計算芯片開始放量，計算性價比提升，一些算力密集型的場景開始落地，會進一步帶動AI算力需求的增長。

我國光模塊企業在全球已經做到了比較好的卡位優勢，已經在全球有較大份額，同時這些企業還能夠不斷地去配套國外廠商研發。

從基本面角度來看，今年國內光模塊、PCB、服務器ODM表現亮眼，底層驅動力還是英偉達的芯片持續放量。且這些環節的市場規模在今年可能增速還沒有見頂，明年增速有望再創新高，因此這些板塊的估值支撐比較強，且估值持續上修的空間比較大。

投資配置方面，普通投資者更適合通過指數投資，可以同時關注一下海外以及國內的算力。海外算力可以關注通信相關ETF，國內算力可以關注科創芯片指數，半導體材料設備指數則具備更高的估值安全墊。

01

AI持續催化

業績成長主要靠硬件驅動

全景網：您能否先回顧一下這一輪行情啟動背后的核心催化劑是什麼？有沒有哪些重點的細分板塊值得大家關注？

李星全：今年從全球範圍內來看，AI的催化是比較明顯的，不管是國內還是北美。最近GPT5已經發布了，雖然它有多個模型，現在市場上評價也不太一致，但是它的性能還是有比較明顯的上升。

同時，token的價格開始迅速下降，當然性價比提高本質上也是源於算力資源方面的支持。除了GPT5之外，不管海外還是國內都有發佈很多比較先進的大模型。比如DeepMind就發佈了世界模型Genie 3，它在生成模型的時候可以保持良好的一致性，同時可以更好地去理解我們世界的物理規律。這樣生成出來的一些圖片或者視頻，可能就會更加符合邏輯。

今年從各個廠商的業績去看，它們的業績成長動能主要還是由硬件來驅動的。比如今年一季度、二季度，英偉達新一代Blackwell架構的產品開始放量。對於英偉達而言，Blackwell算得上是史上爬坡放量最快的一個產品。GPU放量之后，一些配套的東西，比如A股有很多公司，像光模塊、PCB等等，都在這一條產業鏈上。所以GPU快速放量對於A股這些公司而言，成長動能也比較明顯。因為A股光模塊、PCB以及服務器ODM等等環節，在全球範圍內還是比較有競爭力的，同時在英偉達或者北美雲廠商的產業鏈里面份額也較高。所以，相關公司的三季報都還是比較值得期待的，相關的業績增速可能會在未來有較好的持續性。

從細分的環節去看，現在已經明確進入了業績高速增長的一些賽道，主要是光模塊、PCB以及服務器ODM，就是因為里面很多公司在全球都屬於業內龍頭廠商。

另一方面，因為計算芯片，比如英偉達的GPU，還是維持在比較快的迭代速度。現在架構基本上是兩年一變，產品一年一變。每一次迭代，ASP也會增長比較明顯。所以相關環節的業績成長動能是比較強勁的，並且未來幾年還是有希望維持較為高速的增長。

除此之外，可能大家也有關注到一些正在興起的領域，比如液冷、光纖、銅連接賽道，也比較具有投資潛力。所以我們覺得，如果比較看好AI的行情，可以從這幾個環節再去深入挖掘一下。

02

AI算力資源持續緊缺

性價比提升引發下游需求擴張

全景網：近期甲骨文與OpenAI簽訂了三千億美元算力大訂單，這當中釋放了什麼樣的信號？您覺得未來幾年國內外的AI大廠資本開支增長性與持續性如何？

李星全：OpenAI從二季度以來都比較活躍，其與博通簽訂了一個戰略合作協議，此外還跟其他很多廠商展開了深入合作。並且除了訂單層面，還深入到了股權層面。

我覺得這些合作最直接反映出來的可能是OpenAI本身的算力資源比較緊缺，其開啟了全球掃卡的模式。往更深層次去看，我覺得可能是新一輪算力資源爭奪的強烈信號。

當然我們也有提到過，隨着新型計算芯片開始放量，計算性價比是在提高的。可能有的朋友就會覺得，性價比提高對一個行業而言，就意味着產品要降價、行業的競爭加劇，可能會影響到相關廠商的盈利能力。但是我們可以看到，對於算力而言，至少從目前全球算力市場去看不是這樣的。以OpenAI為例，以前的模型主要是文字類，現在過渡到圖像以及視頻類，有很大的成長。用文字去調用模型的計算量天然不如圖片跟視頻的運算量，所以通過這種多模態能力的發展，算力的總體需求會快速增長。當性價比提高以后，反而會讓更多用户更願意去用AI大模型，從而讓一些算力密集型的場景開始落地，包括像各種AI的端側，比如AI手機、人形機器人、智能駕駛等等，這些場景都有望成為AI的用武之地。

所以總體上大家可以看到，token的調用量基本上每三、四個月就可以翻倍，這種算力需求的增長是非常迅速的。這樣可能就意味着，哪家廠商有更多的算力資源，它可能就把握了未來更好的成長機會。

全景網：近期海外AI巨頭頻頻「聯姻」。從英偉達計劃最高投資1000億美元給OpenAI、到英偉達投資50億美元入股英特爾、再到AMD向OpenAI發行認股權，后者有望以極低成本獲得AMD約10%的股權。您認為海外AI巨頭之間的強強聯合背后的主要動因是什麼？這一現象對於整個AI產業未來發展趨勢以及競爭格局會帶來什麼樣的影響？

李星全：從商業模式上去看這件事情的本質。以前這些大廠去投入AI基礎設施建設，它決定去買多少卡的時候，主要是以自有現金流衡量。所以大家以前做一些研究都會去考慮這幾家廠商的資本開支佔了多少它們的現金流，未來還有多少空間。

但是最近相關的一些事情在顛覆過往的邏輯，從以前的自有現金流投入轉變到了融資投入，本質上就是AI硬件投入有可能會迎來新的一輪加速。最直觀的原因還是算力需求在快速增長，導致算力硬件的稀缺性在上升。

我認為這些合作會讓AI加速進化。因為現在各種各樣的模型、應用場景都在迅速打開，推理端的發展顯著。當推理端性能提升了，用户多了，就意味着更多的算力。用户多了以后，也能夠產生更多的數據從而去反哺現金側，讓這些廠商去做出更好的模型。

所以就是推理跟訓練，我們可以理解成一個螺旋式良性上升的過程。所以我覺得相關的這種合作提供了更多的現金流，讓這些廠商可以購置更多芯片，這樣就是它們自己可以運用的資源，使得AI發展的速度可能會更快。

競爭格局方面，從芯片廠商到模型廠商到雲計算廠商，它們的這種深度合作從訂單層面擴展到了股權層面。未來這種模式進一步發展，可能會加強AI行業的龍頭效應。以前我們可能覺得，像雲廠商這些比較有實力的企業，它們自己去做模型會更有優勢，因為它們本身已經有很多數據中心。但是從現在的變化去看，可能下游的模型廠商，比如像OpenAI也可以自己去建數據中心，這種滲透是在雙向進行。

03

AI敍事為國內半導體帶來強勁動能

設計環節彈性更大

全景網：這幾年，在自主可控邏輯的推動下，國內AI芯片取得了哪些突破性進展，還有哪些環節仍有待加強？

李星全：先給大家拆解一下產業環節。從AI芯片去看，我們可以先參考一下英偉達的傳導順序。當這種算力需求快速上漲，英偉達會收到更多芯片訂單。英偉達可以算作是一個芯片設計廠商，他設計完GPU之后，會去找製造廠商去進行製造，找封測廠商去進行封測。所以當需求開始快速增長的時候，景氣度應該是先傳導到設計環節，進一步傳導到製造。當半導體制造廠商發現產能不夠，比如臺積電在擴產，可能景氣就會進一步傳遞到設備跟材料領域。所以從整個半導體的發展去看，聯動性還是比較強的。當然，資本市場不一定嚴格按照這種景氣傳遞順序去掀起一輪又一輪的行情。但是總體上去看，現在AI給整個半導體行業帶來新的敍事，動能是非常強勁的。

站在國內角度，因為美國對我們AI的制裁一直都比較嚴格，國內企業想去購買海外芯片是比較受限的，這樣或許反而會給國內AI芯片設計製造相關的廠商帶來更大的機會，但是可能我們的工藝要接近國際一流水平、頂級的水平還需要時間。現在英偉達GPU大部分都是臺積電4nm製程，國內會跟臺積電有差距，所以相關問題都需要去攻克。從2023年到現在，產業鏈的製造設計成熟度、良率都在逐步提升，所以半導體產業鏈也有比較大的行情。

如果從剛剛的順序去看，AI芯片給半導體產業鏈帶來的這種成長，從不同環節去看，可能設計的彈性會更大一點，因為我國的製造稀缺性會比較高。相關的一些AI訂單製造完以后，釋放業績的能力也比較強，市場給的估值也會比較高。

從其他方向去看，因為國內先進製程擴產也會有比較多的設備訂單需求，所以投資者也可以關注設備跟材料環節。

全景網：在面對海外AI巨頭的「聯姻」，您覺得國內AI產業鏈企業能夠採取哪些舉措來應對，以確保國內AI產業進程在未來幾年「不掉隊」？

李星全：我覺得軟件方面可能很難拉開像硬件那麼大的差距。因為之前國內的廠商在算力資源匱乏的情況之下，像DeepSeek、阿里等公司也都推出了一些很優秀的模型。

我們國內主要還是卡在硬件芯片上。首先就是芯片設計的成熟度需要提高，因為芯片走到更先進的製程都需要很高的成本；其次，對於製造廠商而言，國內的先進製程工藝也需要不斷去突破，跟國際廠商去接近。

另一方面，產業不同環節之間的協同性也需要快速提高。比如AI的各種垂類應用，它們跟自己的一些產業鏈上下游的協同也需要不斷提高，這樣才能更快地促成閉環。

04

光模塊伴隨算力芯片迭代量價齊升

國內企業具備卡位優勢

全景網：您如何理解國內光模塊產業在全球的競爭能力，有哪些競爭優勢？

李星全：首先光模塊為什麼重要？現在很多大模型參數量已經來到了萬億，甚至十萬億級別。所以去運行這樣的大模型，光靠一塊GPU肯定是不行的。所以就需要把GPU組成很大的集羣。從英偉達的方案去看，先把GPU組成一個服務器，再把不同的服務器連接起來組成一個數據中心，后面可能還會有這種跨數據中心的組合。

我們知道數據中心，尤其是AI數據中心信號的頻率跟速度都是比較快的，如果還用傳統導體去進行長距離信號傳輸，就不可避免地會導致發熱等問題，從而可能導致數據丟失。

所以長距離的這種信號傳輸一定是通過光纜去進行傳輸，就涉及光電轉換的問題。其中光電轉換的任務，主要是由光模塊來完成。所以當算力需求增長、GPU開始迅速放量，光模塊的需求量也會同步起來，並且很難被替代掉，因此它的確定性較強。

另一方面，AI爆發從2023年到現在，計算芯片跟光模塊之間的迭代速度可以説是亦步亦趨。英偉達一開始用的A100 GPU網絡通信的速率大概是200G，所以當時光模塊也都是200G及以上的一些產品。等到英偉達開始大規模放量H100的芯片以后，通信速率已經來到了400G，所以當時的光模塊主要就是400G以及以上的一些產品。今年以來，隨着英偉達的Blackwell架構產品開始放量，配套的一些光模塊也只能用800G及以上的一些產品。現在主要是800G/1.6T，可能后面會進行滲透。

所以，當計算芯片在迭代的時候，光模塊的性能也需要同步去提高，所以對光模塊而言，是量價提升的一個市場。

A股光模塊企業在全球有什麼競爭優勢？第一點，就是現在已經做到了比較好的卡位優勢。不管是英偉達的GPU還是其他雲廠商，比如説像谷歌、微軟，它們自己會去做一些定製芯片。它們在採購光模塊的時候，大概率還是會採購國內的這些光模塊企業的產品。就是説國內的這種光模塊企業，它們現在已經在全球有比較大的份額，它們也在不斷地配套國外廠商去進行研發。

另外，如果從產業的變化去看，我覺得A股的光模塊企業有賣鏟人這樣的一個邏輯。

國外的GPU以及ASIC定製芯片，它們之間的放量都比較快。雖然整個市場還是在快速增長，但是它們之間的份額可能也會有一定的切換。但不管是GPU還是ASIC放量，它們也都需要去找我們國內的光模塊企業去購置。相當於對A股的光模塊企業而言，不管它們買的是什麼芯片，反正只要買了這種計算芯片，要去組網，就必須用我們的光模塊。

有的朋友可能會覺得，后面光模塊會不會有新進入者，把市場整個搞成紅海市場？我覺得是比較難的。現在這種組網，比如説英偉達數據中心里面的價值量，絕大部分還是用在GPU以及交換機上，其中光模塊在里面的佔比是非常小的。所以對於這些大廠而言，它們沒有必要爲了優化這一點成本去自己做，這樣反而會分散精力。對於其他小廠，如果要切入到光模塊環節，首先它們的產品不一定能夠做得出來，不一定能夠跟得上海外這些廠商產品迭代以及研發速度。海外的廠商更換供應商的動能也較弱，因為光模塊在它們數據中心的建設里面佔比非常低。如果因為光模塊供應不穩定，導致它們的GPU運行停止，反而會是更大的成本。所以它們最重要的一點是保證產品供應的穩定性，以及品質都要更好。

05

英偉達驅動

光模塊、PCB、服務器ODM基本面表現亮眼

全景網：從基本面來看，您如何解讀A股AI算力相關企業已披露的半年報，有哪些亮點值得關注，AI對於相關企業上半年業績的貢獻程度有多大？以及對於三季度業績有哪些展望？

李星全：最重要的釋放業績環節，主要就是光模塊、PCB以及服務器ODM。

幾家比較具有代表性的公司，它們業績增長是非常快的。核心還是在於相關廠商在全球已經具備了很強的競爭力，達到了很高的份額。所以當市場規模快速增長的時候，它們的業績理應也會快速成長。今年以來，最重要驅動力還是英偉達的卡在加速放量。

當然，對於A股，像PCB、光模塊環節，製造周期可能不會像芯片那麼長。比如英偉達從今年年初開始放量，它們去購買PCB應該只需要提前一個月左右。所以業績成長速度出現的時候，應該是在二季度。所以二季度國內這些廠商的業績增速大超預期，底層驅動力還是英偉達的芯片。

AI對相關企業上半年業績的貢獻程度有多大？我們也可以分一下。像光模塊，在AI興起以前，光模塊體量要小很多，並且當時的成長可能也會更加温和一點。AI起來以后，這種業績增長的確定性以及動能都是非常強的。所以上半年光模塊企業的業績增長主要就是由AI去驅動的。

PCB也差不多。只是像PCB、服務器，在AI興起以前，可能它們自己相關的市場會更大。所以今年除了AI給它們帶來了很強的成長動能以外，可能傳統領域還是會有不同程度的復甦。

三季度英偉達放量還在持續增加，除此之外，今年國內的一些卡，也在不斷加大出貨量。所以我覺得三季度相關企業還是有望保持較快的同比增速。

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AI產業鏈估值仍有持續上修空間

全景網：幾輪AI行情當中，包括半導體、AI算力等相關標的已經收穫了不少的漲幅。那麼您如何看待當前這些細分賽道的估值水平？是否依然具備投資的性價比？

李星全：估值直觀上看就意味着我們對企業未來成長的信心。對於AI里面深度受益的，像半導體、光模塊環節，我覺得成長空間是比較大的。

現在對於全球而言，GPU的市場規模應該已經遠遠超出了CPU市場規模，這就是AI所帶來的一些邊界變化。所以，理論上當市場規模在快速擴容，我們有理由預期，相關廠商如果能夠保持自己的份額，其未來的業績成長動能應該是比較強的。在這種情況下，也就意味着估值還有持續上修的空間。

這幾個業績釋放能力比較強的環節，總體市場規模就是受益於量和價兩個方面的快速提升。至少目前觀測來看，今年這些環節的市場規模增速可能還沒有見頂，明年增速有望再創新高。所以我覺得從估值層面去看，支撐比較強，其次是持續上修的空間還是比較大。很多投資者喜歡去看估值在歷史分位的多少評估當前的估值水平，但是這樣的方式可能在周期性行業里面適用性會更高一點，像AI這種產業革命級別的技術滲透的時候，估值很有可能打破原有的估值邏輯。

全景網：結合基本面、政策、資金等幾個方面，您能否對AI算力接下來的行情作一個展望？

李星全：如果從基本面去看，我想剛剛已經說了很多了。這里就再簡單總結，AI有幾個比較明顯的優勢，首先就是產業趨勢比較明確。現在從全球去看，商業模式也已經跑通。整體上AI算力還是處在一種供不應求的狀態。相關的邏輯可能會在國內不同企業之間進行擴散。第二點，市場空間、增長速度也很高，估值支撐是比較強的。第三個點，現在產業的這種邊際變化比較明顯，基礎模型的性能在不斷提升。像國內一些半導體產業鏈的相關進展也比較迅速。

從政策面去看，可能大家主要會關注政策對國產算力的扶持。首先，中國是全球第二大計算市場。儘管我們現在的算力硬件性能以及放量規模可能跟北美比起來還有差距，但從后續算力的發展節奏去看，我們覺得國產算力會是戰略級別的，后面可能也會有比較多的激勵，不管是大基金、各地產業基金，或者是各種政策相關的空間還是比較大的。

從資金鍊去看，現在A股的流動性也在持續寬松。一個價值投資者去選擇方向，最好是基本面比較強的。它們的成長可以通過自身利潤、EPS擴張去驅動估值的上漲。我覺得當前AI就是這樣一個行業。

所以如果市場持續上行，AI也會是相關資金的首選。當然，雖然我們看好AI的長期發展空間，但是也會有一些短期波動，所以還是要注意風險。

07

指數投資低風險兼具彈性

關注通信、科創芯片、半導體材料設備指數

全景網：作為普通投資者，如果看好AI算力相關賽道，應當如何去進行佈局？應當優選個股還是指數？如果進行指數化投資的話，有哪些指數能夠很好地匹配投資者的訴求，您能否介紹一下？

李星全：我覺得指數可能會更好。因為普通投資者可能在信息層面比起一些相對專業機構而言，信息是天然的劣勢。個股波動較大，作為普通投資者也不一定能拿住，可能某天跌了一點就被洗出來了。

但是大家去看指數，比如像在AI這一波行情里面很多相關的指數，它們的彈性也是比較強的。所以我覺得指數風險相對單一個股較低，也會有一定的彈性。對於普通投資者而言，可能持有的體驗也會更好一些。

至於具體的配置，爲了讓大家更好地去把握住全球AI發展機遇，我們覺得大家可以同時關注一下海外以及國內的算力。

海外算力方面，通信設備指數里面的光模塊、光纖銅連接服務器，這幾個較核心的環節，加起來的佔比應該是超過70%的。這類指數里面的AI核心環節含量可能會更高一點，能夠較好地代表海外算力發展的情況。

國產算力，比如説里面最重要的芯片環節，半導體產業鏈就是國產算力的一個重中之重。以科創芯片指數為例，因為科創板有較多優質的半導體企業，這些企業它們本身的質地比較優秀，一直以來也是政策偏愛的一個板塊，從基本面去看也會比較強。加上科創板彈性較大，從今年的走勢去看，也是比較強的。

另外如果從估值層面去看，設備環節的估值就會比設計要更低。可以看到很多設計相關指數都已經創了新高，但是像半導體材料設備指數等設備相關指數PE可能還處在歷史分位70%—80%。投資者可以根據自己的需求去進行一些匹配，比如説把多少倉位放在海外算力，把多少倉位放在國產算力，每個投資者都會有自己的風險偏好。