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这份研报主要分析了什么内容？
这份研报分析了AI算力需求从训练端向推理及应用侧的扩散趋势，以及资本开支扩张与平台升级对硬件产业链的推动作用。报告指出，大模型能力提升和Agent加速落地将算力需求从阶段性集中训练转向持续性推理，推动AI基础设施由阶段性建设走向长期扩容与常态化运营。AI硬件作为承接算力需求增长的基础设施层，本轮景气不仅来自GPU、服务器等“量”的扩张，也来自AI集群向高密度机架级系统演进带来的规格升级和单位价值量提升。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。
AI算力赛道未来发展趋势如何？
AI算力赛道未来发展趋势呈现结构性成长特征。PCB行业由周期修复转向结构性成长，高端有效产能成为核心稀缺资源。预计2026年全球PCB产值同比增长12.5%至957.8亿美元，2025-2030年复合增速约7.7%，其中18层及以上高多层板、封装基板和HDI板复合增速分别达到21.7%、10.9%和9.2%，显著高于行业整体。AI集群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，单机柜PCB数量、面积及高端材料用量同步增长。具备高速材料理解、高多层及HDI量产、稳定客户认证和规模交付能力的厂商有望受益。同时，推理需求持续释放，自建与算力租赁长期互补，行业竞争由资源供给转向运营效率，全栈协同、统一调度等能力的重要性持续提升。
研报重点分析了哪些方向？
研报重点分析了AI算力产业链的景气逻辑和投资方向。从产业链看，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。报告特别关注PCB行业，指出AI集群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，高端PCB仍需经历材料验证、客户认证等环节，具备相关能力的厂商有望受益。此外，报告分析了推理需求持续释放下，行业竞争由资源供给转向运营效率的演变趋势，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，全栈协同、统一调度等能力的重要性持续提升。
当前AI算力市场现状如何？
当前AI算力市场呈现供需两端持续扩张的态势。需求端，AI算力需求正从训练端向推理及应用侧持续扩散，资本开支扩张与平台升级共同推动硬件产业链景气。大模型能力提升和Agent加速落地将算力需求从阶段性集中训练转向持续性推理，推动AI基础设施由阶段性建设走向长期扩容与常态化运营。供给端，硬件供给增加推动行业竞争重点从GPU和服务器数量转向资源利用率和有效算力产出。PCB行业由周期修复转向结构性成长，高端有效产能成为核心稀缺资源，预计2026年全球PCB产值同比增长12.5%至957.8亿美元，2025-2030年复合增速约7.7%，其中18层及以上高多层板、封装基板和HDI板复合增速分别达到21.7%、10.9%和9.2%。
研报提示了哪些风险？
研报提示了AI算力赛道相关的主要风险。首先，AI算力需求增长不及预期可能导致产业链景气度下降；其次，AI资本开支不及预期可能影响硬件厂商的盈利能力；再次，行业竞争加剧可能导致价格战，压缩厂商利润空间；最后，指数成分股价格波动风险也可能影响投资者收益。此外，高端PCB仍需经历材料验证、客户认证等环节，相关环节的延误可能影响厂商的交付能力。因此，投资者需关注这些风险因素，谨慎评估投资机会。