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这份研报的核心内容是什么？
本报告分析AI算力需求由训练向推理及应用侧扩散，资本开支扩张驱动硬件产业链景气。推理需求随用户规模、调用频次和应用渗透率增长持续释放，推动AI基础设施由阶段性建设转向长期扩容与常态化运营。企业采用“外部AI算力服务+自建数据中心”的混合架构，AI硬件需求同时具备长期资本开支支撑与弹性需求增量。产业链主要覆盖计算、互连、存储和智算中心四大环节，GPU性能提升同步拉动服务器、光模块、PCB、存储、电源、散热及数据中心等环节升级，资本开支有望沿硬件产业链持续传导。
AI算力与PCB行业的发展趋势如何？
全球PCB行业已从传统消费电子周期修复，逐步转向AI算力与高端互连驱动的结构性扩张。高端品类是本轮增长的主要弹性来源。2025-2030年18层及以上高多层板、封装基板和HDI板产值预计复合增速分别为21.7%、10.9%和9.2%，显著高于行业整体。AI集群由单机服务器向机架级系统演进，互连带宽、功率密度和板级复杂度持续提升，推动PCB向更高层数、低损耗材料、高阶HDI及更复杂供电和散热设计升级，单机柜PCB数量、面积及高端材料用量同步增长。交换芯片与SerDes速率升级正在把PCB材料推向更低损耗等级。光互连不会削弱高端PCB需求，而会改变其价值环节。终端空间压缩和功能集成推动互连密度持续上移。mSAP、类载板和IC载板把精密制造能力进一步延伸至封装互连。高端PCB扩产正在明显提速，投资方向高度集中于AI服务器、交换机和高密度互连。但名义产能并不等于可销售的有效产能。行业机会的核心不是所有PCB产能同步增长，而是高端有效供给与需求结构升级的错配。
报告重点分析了哪些方向？
本报告重点分析了AI算力硬件产业链，包括计算、互连、存储和智算中心四大环节。GPU性能提升同步拉动服务器、光模块、PCB、存储、电源、散热及数据中心等环节升级，资本开支有望沿硬件产业链持续传导。报告还深入探讨了高端PCB行业发展趋势，指出18层及以上高多层板、封装基板和HDI板产值预计复合增速分别为21.7%、10.9%和9.2%，显著高于行业整体。AI集群由单机服务器向机架级系统演进，推动PCB向更高层数、低损耗材料、高阶HDI及更复杂供电和散热设计升级。此外，报告还分析了算力租赁市场，指出2025年中国智算云基础设施服务市场规模达到486.7亿元，同比增长128%，预计到2028年市场规模将超过1,000亿元。推理成为智算需求增长的重要驱动力，并改变企业对算力资源的使用方式。85.8%的企业采用“外部AI算力服务+自建数据中心”的混合架构。算力需求规模是决定企业自建还是采购外部服务的重要因素，100P左右逐渐成为两种部署模式的关键分界。随着AI应用加速落地，企业算力需求呈现更强的阶段性和弹性特征，突发峰值、短期研发和临时模型微调等场景对算力资源的快速获取能力提出更高要求。专业算力服务商有望更好承接企业快速增长及阶段性波动的算力需求。
当前AI算力市场现状如何？
当前AI算力市场正由训练向推理及应用侧持续扩散，资本开支扩张与平台升级共同驱动硬件产业链景气。推理需求随用户规模、调用频次和应用渗透率增长持续释放，推动AI基础设施由阶段性建设转向长期扩容与常态化运营。企业通常采用“外部AI算力服务+自建数据中心”的混合架构，核心稳定负载由自有基础设施承载，弹性及峰值需求通过外部算力补充，使AI硬件需求同时具备长期资本开支支撑与弹性需求增量。AI硬件是承接模型能力提升和算力需求增长最直接的基础设施层，核心驱动力来自算力需求增长、资本开支扩张和单机/单机柜价值量提升。产业链主要覆盖计算、互连、存储和智算中心四大环节，GPU性能提升同步拉动服务器、光模块、PCB、存储、电源、散热及数据中心等环节升级，资本开支有望沿硬件产业链持续传导。全球PCB行业已从传统消费电子周期修复，逐步转向AI算力与高端互连驱动的结构性扩张。高端品类是本轮增长的主要弹性来源。2025-2030年18层及以上高多层板、封装基板和HDI板产值预计复合增速分别为21.7%、10.9%和9.2%，显著高于行业整体。AI集群由单机服务器向机架级系统演进，互连带宽、功率密度和板级复杂度持续提升，推动PCB向更高层数、低损耗材料、高阶HDI及更复杂供电和散热设计升级，单机柜PCB数量、面积及高端材料用量同步增长。交换芯片与SerDes速率升级正在把PCB材料推向更低损耗等级。光互连不会削弱高端PCB需求，而会改变其价值环节。终端空间压缩和功能集成推动互连密度持续上移。mSAP、类载板和IC载板把精密制造能力进一步延伸至封装互连。高端PCB扩产正在明显提速，投资方向高度集中于AI服务器、交换机和高密度互连。但名义产能并不等于可销售的有效产能。行业机会的核心不是所有PCB产能同步增长，而是高端有效供给与需求结构升级的错配。
这份研报有哪些风险提示？
本报告提示了AI算力领域的几项主要风险：首先，AI算力需求增长可能不及预期，这将影响硬件产业链的景气度；其次，AI资本开支可能不及预期，导致产业链投资回报下降；第三，行业竞争可能加剧，压缩企业利润空间；最后，指数成分股价格波动风险，投资者需关注个股价格波动对投资组合的影响。此外，AI算力需求由训练向推理延伸，智算需求持续扩张，但算力租赁市场竞争正由算力资源规模逐步转向有效算力产出和资源运营效率，未来算力服务行业的竞争将不再局限于机柜、服务器和算力卡数量，而将进一步转向算力调度、网络与存储协同、模型适配及运维管理等综合能力的竞争。投资者需关注这些变化对行业格局的影响。