> **来源:[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** 行业深度 (R3) 电子 2026年02月12日 评级 领先大市 评级变动: 维持 行业涨跌幅比较 <table><tr><td>%</td><td>1M</td><td>3M</td><td>12M</td></tr><tr><td>电子</td><td>0.92</td><td>11.16</td><td>51.21</td></tr><tr><td>沪深300</td><td>-0.83</td><td>1.45</td><td>21.54</td></tr></table> 何晨 分析师 执业证书编号:S0530513080001 hechen@hnchasing.com 袁鑫 分析师 执业证书编号:S0530525080001 yuanxin@hnchasing.com 周剑 分析师 执业证书编号:S0530525090001 zhoujian64@hnchasing.com 汪颜雯 研究助理 wangyanwen@hnchasing.com 管诗睿 研究助理 guanshirui@hnchasing.com # 相关报告 # AI能力加速迭代,产业发展新机遇 <table><tr><td rowspan="2">重点股票</td><td colspan="2">2024A</td><td colspan="2">2025E</td><td colspan="2">2026E</td><td rowspan="2">评级</td></tr><tr><td>EPS(元)</td><td>PE(倍)</td><td>EPS(元)</td><td>PE(倍)</td><td>EPS(元)</td><td>PE(倍)</td></tr><tr><td>胜宏科技</td><td>1.32</td><td>196.81</td><td>5.03</td><td>51.74</td><td>9.61</td><td>27.10</td><td>买入</td></tr><tr><td>沪电股份</td><td>1.34</td><td>51.28</td><td>2.01</td><td>34.26</td><td>2.68</td><td>25.72</td><td>买入</td></tr><tr><td>兆易创新</td><td>1.57</td><td>192.83</td><td>2.20</td><td>137.94</td><td>2.87</td><td>105.81</td><td>买入</td></tr><tr><td>德明利</td><td>1.55</td><td>155.23</td><td>2.52</td><td>95.28</td><td>4.06</td><td>59.15</td><td>买入</td></tr><tr><td>蓝思科技</td><td>0.69</td><td>50.65</td><td>0.94</td><td>36.97</td><td>1.28</td><td>27.19</td><td>增持</td></tr></table> 资料来源:iFinD,财信证券 # 投资要点: > AI模型能力和Agent应用模式不断迭代升级。2026年初以来,全球AI生成式内容(AIGC)赛道迎来密集技术落地,海内外头部企业集中发布新一代模型产品,推动AIGC从碎片化素材生产,迈向可商用的完整内容单元与可交互数字世界,有望革新内容产业。伴随模型能力提升的同时,AIAgent的应用方式也在不断取得新的进展,OpenClaw项目上线后引起了广泛关注。大模型参数规模、多模态理解能力,Agent调用效率和成功率的提升,有可能极大改变当前产业的竞争壁垒,重新定义价值创造的核心路径,为互联网与内容产业带来结构性变革。 > 资本开支高增叠加服务器更新,AI硬件再迎机遇。谷歌、亚马逊、微软、Meta2025年第四季度资本开支合计1181.32亿美元,同比增长 $63.28\%$ ,环比增长 $20.51\%$ ;2025年全年资本开支合计3780.47亿美元,同比增长 $65.42\%$ ;预计2026年进一步增长 $58.44\%$ ,达到6550亿美元。资本开支总体保持强劲增长,有望拉动服务器需求。随着英伟达正式发布Rubin平台,VR200有望在2026年下半年实现量产,CPX、VR300有望在VR200之后逐步放量,持续推动AIPCB材料升级、工艺迭代与产品创新,实现价值增长。资本开支持续高增拉动服务器需求,叠加AIPCB价值增长,PCB产业有望迎来量价齐升。 > AI推理驱动存储规模持续扩容,预计2026年供不应求态势延续。AI产业重心由模型训练转向大规模推理应用,更强调实时响应能力与数据存取效率,带动服务器端对高容量、高带宽DRAM的需求持续扩大,单机搭载容量亦同步提升。根据Trendforce预测,2026年存储器产值将达到5516亿美元,同比增长 $134\%$ ,预估2027年行业产值将再创高峰达8427亿美元,同比增长 $53\%$ 。同时,受资本开支与物理条件双重制约,预计2026年存储位元供应增长有限。当前AI驱动存储需求爆发与供给结构性紧张的行业背景下,我们认为存储价格仍具备上行动力,将有望为存储厂商带来持续的业绩弹性。 > AI驱动下消费电子迎来升级周期。AI技术不仅重塑产品形态,更成为定义市场竞争力的核心变量,正加速推动智能手机、笔记本电脑、AI眼镜/XR头显等核心消费电子品类的创新与迭代,为消费电子行业 带来了新一轮的发展机遇。AI功能(如影像增强、实时翻译、生成式交互)正成为高端机型实现差异化的核心所在,直接拉动了用户的换机意愿与产品溢价空间。叠加苹果产品迭代节奏加快以及Apple Intelligence关键突破,我们预计2026年苹果产业链有望迎来“量价齐升”的发展窗口期,同时持续关注AI眼镜产业链的产品迭代。 > 投资建议与评级:AI模型持续迭代、AIAgent应用加速落地,叠加下游消费端、企业端场景的AI化渗透不断深化,将持续拓宽AI应用生态的覆盖范围与落地深度。应用端的全面繁荣,将直接拉动算力芯片、存储、AI服务器、PCB及端侧AI、个人消费电子等产业链需求放量,带动电子行业整体景气度稳步上行。基于AI驱动的产业升级趋势明确,我们维持电子行业“领先大市”评级。建议关注相关标的,包括三七互娱、完美世界、胜宏科技、沪电股份、深南电路、德明利、兆易创新、立讯精密、蓝思科技、歌尔股份、水晶光电。 > 风险提示:AI产业投资规模不及预期,AI服务器更新不及预期,技术发展不及预期,AI应用发展不及预期,行业竞争加剧,下游需求不及预期,AI监管政策收紧,行业政策风险,AI商业化能力不及预期的风险。 # 内容目录 # 1AI能力加速迭代,推动互联网、传媒等行业模式变革. 5 1.1多模态模型迭代加速,有望革新内容行业 5 1.2AI能力不断提升,未来产业格局将发生快速变化 8 1.2.1 漫剧行业的生产效率和工业化能力进一步提升 8 1.2.2行业生态和商业模式将迎来变化 9 1.3 投资建议 10 # 2 资本开支高增叠加服务器更新,AI硬件再迎机遇 10 2.1北美云厂2026年资本开支维持高速增长 10 2.2 Rubin 平台正式发布,量价齐升推动PCB市场规模高速增长 11 2.3 投资建议 14 # 3AI推理驱动存储规模持续扩容,预计2026年供不应求态势延续 15 3.1需求端:AI推理重塑存储格局,数据中心拉动规模扩容 15 3.1.1AI推理驱动存储架构变革,NAND跃升为数据中心新基石 15 3.1.2 模型权重&KV缓存推动DRAM/HBM需求攀升 16 3.2供给端:资本开支与物理条件双重制约,预计2026年存储位元供应增长有限...17 3.3 投资建议 19 # 4AI驱动产业升级,高端化与终端创新开启新周期. 19 4.1AI驱动价值跃升,苹果优势持续扩大 19 4.2智能眼镜延续强增长,折叠屏手机蓄势待发 23 4.3 投资建议 24 # 5 投资建议与评级 ..... 25 # 6风险提示 25 # 图表目录 图1:使用文字、图片提示Genie3,创造世界. 5 图2:Artificial Analysis最新公布的榜单显示,Vidu Q3排名中国第一,全球第二,超越Runway Gen-4.5,Google Veo3.1和OpenAI Sora 2... 图3:Seedance2.0的基础能力增强 7 图4:OpenClaw核心架构图 8 图5:2020-2030年中国动画微短剧市场规模及预测 8 图6:2025年漫剧市场子分类占比. 8 图7:漫剧制作的流程 9 图8:北美云厂单季度资本开支(亿美元) 11 图9:英伟达产品路线图 12 图10:GB300与VRComputeTray对比图 12 图11:VR NVL144 CPX Compute Tray侧视图 12 图12:Oberon与Kyber机架对比图 13 图13:2023-2027年DRAM与NANDFlash产值预估(十亿美元) 15 图14:KV缓存存储层级结构 16 图15:VeraRubin 超级芯片核心参数 16 图16:Vera Rubin NVL72 计算托盘核心参数 16 图17:2025-2026年DRAM细分领域位元需求、占比及增速 17 图18:2022-2026年DRAM与NANDFlash产业资本支出 18 图19:全球智能手机市场分品牌收入份额、ASP与出货量份额情况 20 图20:2025年第一季度-2025年第三季度PC市场份额(按价格区间、内存及存储容量划分) 21 图21:2007Q1-2025Q4苹果分产品类别营收情况 22 图22:主要智能手机品牌的AI功能推出时间表 23 图23:中国折叠屏手机出货量及同比增速 24 表 1: 北美云厂 2026 年资本开支指引 (亿美元) ..... 11 表 2: 单 GPU 对应 PCB 价值变化情况 ..... 14 # 1 AI能力加速迭代,推动互联网、传媒等行业模式变革 # 1.1 多模态模型迭代加速,有望革新内容行业 2026年2月初以来,全球AI生成式内容(AIGC)赛道迎来密集技术落地,海内外头部企业集中发布新一代模型产品,覆盖AI游戏世界生成、长时文生视频、多模态创作等核心方向。本轮技术迭代聚焦长时生成、声画同步、叙事一致性、全流程创作等关键痛点,推动AIGC从碎片化素材生产,迈向可商用的完整内容单元与可交互数字世界,有望革新内容产业。 1)谷歌推出ProjectGenie世界模型测试版本,生成可玩游戏世界。据IT之家资讯,1月30日,谷歌向美区的GoogleAI Ultra订阅用户开放体验ProjectGenie原型版本,订阅费用为250美元。用户可通过输入文本提示词或图片生成游戏世界,定义角色移动方式、人称视角等属性;还支持在既有世界上继续修改美术风格、角色设定并导出预览视频。 图1:使用文字、图片提示Genie3,创造世界 环境描述你想探索的风景一一从现实到奇幻,从卡通到电影感。 性格描述你的角色——一个人、动物、物体,或者完全不同的东西。解释如何引导它穿过你的世界——从走路到跳跃,驾驶到飞行。 世界素描根据环境和角色提示,NanoBananaPro会生成你世界的图像预览。修改图像直到看起来像你想进入的世界。你也可以上传自己的图片。 资料来源:Google DeepMind 官网 2)生数科技发布ViduQ3视频模型,支持16秒音视频直出。据投资界的资讯,1月30日,生数科技推出全球首个支持16秒音视频直出的AI视频模型ViduQ3,突破AI视频仅能生成短片段的限制,可直接输出具备完整叙事能力的视频内容。 Vidu Q3 通过三项核心能力,将传统后期流程前置至生成端,实现“一镜到底”的工业化突破:第一,支持 16 秒声画同出。音频与画面一体生成,口型精准对齐,特写细节真实,具备电影级视听张力。第二,可多镜头自由切换。Vidu Q3 具备“导演思维”,可根据剧情自动切换不同镜头,让视觉表现更引人入胜。第三,支持多语言对话,多语种文字渲染。Vidu Q3 支持中、英、日等多语种、多语言文字自然嵌入视频画面,无需后期逐 帧跟踪、拼贴剪辑。 图2:Artificial Analysis最新公布的榜单显示,ViduQ3排名中国第一,全球第二,超越Runway Gen-4.5,Google Veo3.1和OpenAI Sora 2 <table><tr><td>Current models</td><td>All models</td><td>No Audio</td><td>With Audio</td><td>All</td><td>Open weights</td><td colspan="2">Global Leaderboard</td><td colspan="2">Personal Leaderboard</td><td></td><td></td></tr><tr><td>↑↓</td><td>Creator ↑↓</td><td colspan="4">Model ↑↓</td><td>ELO ↑↓</td><td>95% CI</td><td>Samples ↑↓</td><td>Released ↑↓</td><td>API Pricing1</td><td></td></tr><tr><td>1</td><td>XAI xAI</td><td colspan="4">grok-imagine-video</td><td>1,241</td><td>-11/11</td><td>4,284</td><td>Jan 2026</td><td>$4.20 /r</td><td></td></tr><tr><td>2</td><td>VIDu Vidu</td><td colspan="4">Vidu Q3 Pro</td><td>1,239</td><td>-11/11</td><td>4,148</td><td>Jan 2026</td><td>$9.60 /r</td><td></td></tr><tr><td>3</td><td>KlingAl KlingAl</td><td colspan="4">Kling 3.0 Pro</td><td>1,236</td><td>-14/14</td><td>2,484</td><td>Feb 2026</td><td>$13.44 /r</td><td></td></tr><tr><td>4</td><td>Google Google</td><td colspan="4">Veo 3.1 Fast</td><td>1,234</td><td>-16/16</td><td>1,896</td><td>Jan 2026</td><td>$6.00 /r</td><td></td></tr><tr><td>5</td><td>Runway Runway</td><td colspan="4">Runway Gen-4.5</td><td>1,231</td><td>-8/8</td><td>8,095</td><td>Dec 2025</td><td>No API availa</td><td></td></tr><tr><td>6</td><td>Google Google</td><td colspan="4">Veo 3.1</td><td>1,228</td><td>-14/14</td><td>2,492</td><td>Jan 2026</td><td>$12.00 /r</td><td></td></tr><tr><td>7</td><td>Google Google</td><td colspan="4">Veo 3</td><td>1,224</td><td>-12/12</td><td>3,221</td><td>Jul 2025</td><td>$12.00 /r</td><td></td></tr><tr><td>8</td><td>KlingAl KlingAl</td><td colspan="4">Kling 3.0 Standard</td><td>1,224</td><td>-14/14</td><td>2,536</td><td>Feb 2026</td><td>$10.08 /r</td><td></td></tr><tr><td>9</td><td>KlingAl KlingAl</td><td colspan="4">Kling 2.5 Turbo 1080p</td><td>1,216</td><td>-11/11</td><td>4,114</td><td>Sept 2025</td><td>$4.20 /r</td><td></td></tr><tr><td>10</td><td>KlingAl KlingAl</td><td colspan="4">Kling O1 Pro (January)</td><td>1,214</td><td>-11/11</td><td>3,715</td><td>Jan 2026</td><td>$10.08 /r</td><td></td></tr></table> 资料来源:Artificial Analysis 3)快手发布Kling 3.0系列模型,进一步解决AI视频一致性问题。据上海证券报的资讯,2月5日,快手发布可灵Kling 3.0系列模型,包括Video 3.0、Video 3.0 Omni、Image 3.0、Image 3.0 Omni,覆盖图片生成、视频生成、编辑及后期等影视全流程链路。新版本模型通过音色绑定、图生视频结合主体参考等能力,让人物行为在镜头切换中更稳定;此外模型支持最长15秒的连续视频生成,并引入智能分镜与自定义镜头控制,让用户能直接把握镜头节奏与叙事结构。 4)字节跳动旗下Seedance2.0视频模型,降低内容创作门槛。2月10日,据财联社消息,近日字节跳动旗下Seedance2.0视频模型进行内测,目前在字节旗下豆包、小云雀app可使用。据即梦Seedance2.0的官方使用手册,Seedance2.0支持文本、图片、视频、音频四种模态输入,同时模型的基础能力增强,物理规律更合理、动作表现更自然流畅、指令理解更精准、风格保持更稳定,不仅能稳定完成复杂动作、连续运动等高难度生成任务,也让整体视频效果更真实、更顺滑。 整体一致性全面提升。视频生成长期痛点在于跨镜头一致性差,角色在不同镜头中容易出现外观漂移、比例变化或风格突变,导致无法拼接成长内容。Seedance 2.0 在人脸、服装、发型、字体等细节层面的一致性显著提升,跨镜头切换时主体稳定性更强。 高难度运镜与复杂动作精准复刻。以往AI生成的视频画面具备一定随机性,用户需要同一提示词使用多次,才能得到满意的结果,生成一次满意的画面需要支付多次成本。通过Seedance2.0模型,用户只需上传参考视频,即可复刻复杂动作与运镜效果。 图3:Seedance2.0的基础能力增强 <table><tr><td>prompt</td><td>img</td><td>vid1</td></tr><tr><td>女孩在优雅的晒衣服,晒完接着在桶里拿出另一件,用力抖一抖衣服。</td><td></td><td>超强真实感</td></tr><tr><td>画里面的人物心虚的表情,眼睛左右看了看探出画框,快速的将手伸出画框拿起可乐喝了一口,然后露出一脸满足的表情,这时传来脚步声,画中的人物赶紧将可乐放回原位,此时一位西部牛仔拿起杯子里的可乐走了,最后镜头前推画面慢慢变得纯黑背景只有顶光照耀的罐装可乐,画面最下方出现艺术感字幕和旁白:“宜口可乐,不可不尝!”</td><td></td><td>00:15</td></tr><tr><td>镜头小幅度拉远(露出街头全景)并跟随女主移动,风吹拂着女主的裙摆,女主走在19世纪的伦敦大街上;女主走着走着右边街道驶来一辆蒸汽机车,快速驶过女主身旁,风将女主的裙摆吹起,女主一脸震惊的赶忙用双手向下捂住裙摆;背景音效为走路声,人群声,汽车声等等</td><td></td><td></td></tr></table> 资料来源:即梦Seedance 2.0 官方使用手册 5)OpenClaw个人自主开源AI智能体引起关注。OpenClaw(曾用名ClawdBot、Moltbot)是2026年初全球爆红的开源自主AI智能体,由奥地利开发者Peter Steinberger推出,凭借本地部署、聊天交互、全流程自主执行的特性,快速成为AI Agent领域现象级项目推动个人与办公自动化进入新阶段。OpenClaw定位为本地自托管个人数字员工,以大模型为决策核心,通过即时通讯工具(Telegram、WhatsApp、飞书等)交互,无需独立APP,实现“聊天即操作”。它可直接调用本地文件、浏览器、终端命令与第三方API,完成从任务拆解到执行反馈的闭环,区别于传统对话式AI的被动应答模式。 该项目大幅降低AI Agent使用门槛,推动个人生产力工具从“交互”向“执行”跃迁,成为AI自动化范式升级的标志性产品。虽然因为其高系统权限与开源特性,面临插件安全、权限滥用、数据泄露等隐患,但长期看OpenClaw是个人AI Agent的早期雏形,未来围绕Agent体系建立的商业生态是大势所趋。 图4:OpenClaw核心架构图 资料来源:腾讯云开发者 # 1.2 AI能力不断提升,未来产业格局将发生快速变化 # 1.2.1漫剧行业的生产效率和工业化能力进一步提升 中国动画微短剧行业正快速增长,AI漫剧成为关键动能。据艾媒咨询数据,2025年中国动画微短剧市场规模达189.8亿元,同比增加 $276.3\%$ ,预计2026年市场规模攀升至313.7亿元。据DataEye数据,按视觉画风分类,漫剧可划分表情包漫(占比 $44\%$ )、解说/小说漫( $26\%$ )、2D/3D漫( $22\%$ )等。从短剧自习室整理的2025年抖音累计播放量TOP10的剧目来看,AI漫占据5席,在内容产出规模和市场份额上实现了大幅增长,该品类是驱动市场增长的重要力量。 图5:2020-2030年中国动画微短剧市场规模及预测 资料来源:艾媒咨询,财信证券 图6:2025年漫剧市场子分类占比 资料来源:DataEye,财信证券 AIGC技术赋能漫剧创作,显著提升内容生产效率。AIGC已深度嵌入漫剧从剧本创作、分镜设计、画面生成、配音合成、后期剪辑的全流程,将传统创作的复杂流程简化为“创意输入—AI生成—人工优化”的高效链路。这一变革大幅缩短制作周期,降低人力成本,提升单位时间内容产出。据短剧自习室统计,2025年抖音平台漫剧上新数量达 37,583部。视频生成模型在角色一致性、动作连贯性等关键技术环节取得实质性突破,降低了漫剧的创作门槛,带来产能跃进。 图7:漫剧制作的流程 <table><tr><td>1</td><td>2</td><td>3</td><td>4</td><td>5</td></tr><tr><td>剧本创作 ✓智能生成与优化: 大语言模型可基于关键词或故事梗概自动生成剧本初稿,支持多风格适配。 ✓效率提升: AI可将时间压缩至数小时,并生成多个剧情分支供选择。 ✓IP改编加速: 网文IP借助AI短时间转化为剧本,保留原著爽点。</td><td>分镜图设计 ✓一键生成分镜画面: 输入剧本后,AI可自动输出分镜画面,支持4K分辨率及武侠国漫等风格化渲染。 ✓分镜智能扩展: 平台支持分镜扩展,解决传统分镜绘制耗时问题。 ✓低成本试错: 分镜方案可实时修改提示词调整细节,显著降低成本。</td><td>分镜视频生成 ✓多模型协同生成: 通过图生视频、文生视频等模型,将分镜图、剧本文字转化为动态视频,保留角色动作稳定性。 ✓转场自动化: 部分AI辅助创作平台具有“首尾帧生视频”功能,可自动生成转场动画,替代人工手动拼接镜头。</td><td>配音及音效 ✓AI配音情感化: AI配音模型支持多音色情感配音,通过调整语速、停顿来增强戏剧张力,替代真人配音成本。 ✓智能音效匹配: AI自动生成bgm,根据剧情节点匹配音效,实现情绪同步。 ✓多语言适配: 一键切换方言或外语配音,助力出海。</td><td>后期剪辑 ✓AI辅助剪辑工具: 部分AI辅助剪辑平台的“自动拆分镜头”功能可识别高潮点,智能卡点音效,自动匹配转场镜头,提升节画面修复增强: 通过AI查找并修复生成视频的闪烁、变形等问题,提升低分辨率素材的清晰度。</td></tr></table> 资料来源:艾媒咨询 # 1.2.2行业生态和商业模式将迎来变化 AI模型能力的持续突破与Agent形态的快速迭代,未来有可能重塑产业逻辑。大模型参数规模、多模态理解能力,尤其是Agent调用效率和成功率的提升,有可能极大改变当前产业的竞争壁垒,重新定义价值创造的核心路径,为互联网与内容产业带来结构性变革。 1、AI技术的普及让内容产出成本实现断崖式下降,文本、图像、视频等普通内容的创作门槛被大幅拉低,无需专业技能即可完成标准化内容生产。一方面,拥有渠道资源、海量数据与算力/算法优势的大厂,可借助AI实现内容规模化生产与精准分发。另一方面,具备独特审美品味、垂直领域深度认知的个人或微小型公司,聚焦细分赛道打造差异化内容。在AI技术的带动下,游戏、影视等内容市场的竞争格局可能同时出现向头部集中和长尾化的双重趋势。 2、Agent体系的成熟与AI Coding的普及,对标准化软件产品与传统SaaS模式有可能带来巨大冲击。AI Coding大幅降低软件开发门槛,使定制化解决方案的成本趋近于零,传统标准化产品的竞争优势逐渐弱化。行业价值锚点从产品开发能力转向底层数据产权与场景适配能力,用户付费逻辑也随之转变:不再为软件的代码实现与功能交付买单,而是更愿意为数据的真实性、系统的稳定性及合规性付费,大量长尾需求将得到满足。 3、当前互联网行业用户时长增长已接近天花板,平台间的竞争本质是对用户注意力的争夺,商业模式高度依赖广告变现。而Agent模式的全面普及将彻底改变这一逻辑:个人Agent可替代用户完成购物比价、信息筛选、事务办理等各类线上行为,用户无需亲自投入时间操作,只需明确目标即可获得结果。这一转变推动互联网从“注意力经济”转向“结果效益经济”,平台价值不再取决于流量大小,而是取决于任务完成效率与结果 质量。商业模式也将随之重构,广告植入需融入 Agent 执行流程,付费模式向“按结果计费”倾斜,有望引发互联网行业自移动互联网以来的又一次范式革命。 # 1.3投资建议 ViduQ3、Kling3.0、Seedance2.0等视频模型在声画同步、跨镜头一致性、角色动作连贯性等问题上突破,正推动AI视频从辅助素材升级为可直接用于制作的成片单元,显著压缩内容创作的制作周期,驱动单位内容成本下探与产能扩张。实景资源等对内容制作的限制减少,优质内容爆发概率提升。AI模型能力的持续突破与Agent形态的快速迭代,未来有可能重塑产业逻辑。大模型参数规模、多模态理解能力,尤其是Agent调用效率和成功率的提升,有可能极大改变当前产业的竞争壁垒,重新定义价值创造的核心路径,为互联网与内容产业带来结构性变革。 建议关注:1)具备丰富IP储备的公司;2)已布局短剧或漫剧、有望率先受益于制作成本下降与产能释放红利的企业;3)游戏研发流程深度融合AIGC、产品矩阵丰富的公司,如三七互娱、完美世界;4)头部互联网平台同时具备AI技术、成本和流量的优势。 # 2 资本开支高增叠加服务器更新,AI硬件再迎机遇 # 2.1北美云厂2026年资本开支维持高速增长 资本开支持续增长,AI产业发展基础夯实。2023年ChatGPT-4发布以来,全球范围在AI领域的投入持续加大。北美云厂(谷歌、亚马逊、微软、Meta,下同)2025年第四季度资本开支(现金流量表口径,不含融资租赁)合计1181.32亿美元,同比增长 $63.28\%$ 环比增长 $20.51\%$ ;2025年全年资本开支合计3780.47亿美元,同比增长 $65.42\%$ 。其中,谷歌25Q4资本开支278.51亿美元,同比 $+95.09\%$ ,环比 $+16.27\%$ ;亚马逊25Q4资本开支395.22亿美元,同比 $+41.99\%$ ,环比 $+12.61\%$ ;微软25Q4资本开支293.76亿美元,同比 $+85.88\%$ ,环比 $+51.47\%$ ;Meta25Q4资本开支213.83亿美元,同比 $+48.14\%$ ,环比 $+9.20\%$ 。 图8:北美云厂单季度资本开支(亿美元) 资料来源:同花顺,财信证券 备注:现金流量表口径,不含融资租赁 指引乐观,2026年四大云厂资本开支有望同比增长 $58.44\%$ 。根据各家公司指引,谷歌预计公司2026年资本开支约为1750亿至1850亿美元,取中值为1800亿美元,同比增长 $96.94\%$ ;亚马逊预计公司2026年资本开支约为2000亿美元,同比增长约 $51.75\%$ ;Meta预计公司2026年资本开支约为1150亿至1350亿美元,取中值为1250亿元;微软未给出明确指引,我们假设公司2026年资本开支约为1500亿美元,同比增长 $27.12\%$ 。上述四家公司2026年资本开支合计约6550亿美元,同比增长 $58.44\%$ 。高基数背景下,云厂资本开支有望在2026年继续实现高增长,有望拉动服务器需求,为AI硬件产业带来发展机遇。 表 1: 北美云厂 2026 年资本开支指引 (亿美元) <table><tr><td></td><td>2025A</td><td>2026公司指引</td><td>2026E</td><td>同比</td></tr><tr><td>谷歌</td><td>914</td><td>1750-1850</td><td>1800</td><td>96.94%</td></tr><tr><td>亚马逊</td><td>1318</td><td>约2000</td><td>2000</td><td>51.75%</td></tr><tr><td>微软(含融资租赁)</td><td>1180</td><td>/</td><td>1500(假设)</td><td>27.12%</td></tr><tr><td>Meta(含融资租赁)</td><td>722</td><td>1150-1350</td><td>1250</td><td>73.13%</td></tr><tr><td>合计</td><td>4134</td><td>/</td><td>6550</td><td>58.44%</td></tr></table> 资料来源:谷歌,亚马逊,微软,Meta,同花顺,财信证券 # 2.2 Rubin平台正式发布,量价齐升推动PCB市场规模高速增长 英伟达于1月5日正式发布NVIDIA Rubin平台,Rubin系列有望迎来量产。太平洋时间2026年1月5日,英伟达发布NVIDIA Rubin平台,该平台由六款专为打造超凡AI超级计算机而设计的全新芯片组成,分别为NVIDIA Vera CPU、NVIDIA Rubin GPU、NVIDIA NVLink6交换机、NVIDIA Connect-9 Super NIC、NVIDIA Blue Field-4 DPU和NVIDIA Spectrum-6以太网交换机。VR200包括三种配置,分别为1)VR NVL144、2) VR NVL144 CPX、3)VR NVL144 CPX 加 VR CPX 的双机架形式。VR200 有望在 2026 年下半年迎来量产出货,CPX 系列与 VR300(Ultra)有望在 VR200 之后逐步起量。 图9:英伟达产品路线图 <table><tr><td colspan="8">Nvidia Roadmap</td></tr><tr><td colspan="2">2022</td><td>2023</td><td>2024</td><td>2025</td><td>2026</td><td>2026</td><td>2027</td></tr><tr><td colspan="8">Chip and Package Level</td></tr><tr><td></td><td colspan="2">Hopper</td><td colspan="2">Blackwell</td><td colspan="3">Rubin</td></tr><tr><td>Accelerator</td><td>H100 (SXM)</td><td>H200</td><td>B200/GB200</td><td>GB300 (Ultra)</td><td>VR200</td><td>CPX</td><td>VR300 (Ultra)</td></tr><tr><td>GPU TDP (W)</td><td>700</td><td>700</td><td>700/1200</td><td>1,400</td><td>2,300</td><td>800</td><td>4,000+</td></tr><tr><td>Foundry Node</td><td colspan="2">4N</td><td colspan="2">4NP</td><td>N3P (3NP)</td><td>N3P (3NP)</td><td>N3P (3NP)</td></tr><tr><td>Logic Die Configuration</td><td colspan="2">1 x Reticle Sized GPU</td><td colspan="2">2 x Reticle Sized GPU</td><td>2 x Reticle Sized GPU, 2x I/O chiplet</td><td>1x Reticle Sized GPU</td><td>4 x Reticle Sized GPU, 4x I/O chiplet</td></tr><tr><td>FP4 PFLOPs - Dense (per Package)</td><td colspan="2">4*</td><td>10</td><td>15</td><td>33.3</td><td>20.0</td><td>66.7</td></tr><tr><td>Memory</td><td>80GB HBM3</td><td>141GB HBM3E</td><td>s#e#y#s#</td><td>288GB HBM3E</td><td>288GB HBM4</td><td>128GB GDDR7</td><td>1024GB HBM4E</td></tr><tr><td>HBM Stacks</td><td>5</td><td>6</td><td colspan="2">8</td><td>8</td><td>N/A</td><td>16</td></tr><tr><td>Memory Bandwidth</td><td>3.35TB/s</td><td>4.8TB/s</td><td colspan="2">8TB/s</td><td>20.5TB/s</td><td>2TB/s</td><td>53TB/s</td></tr><tr><td>Packaging</td><td colspan="2">CoWoS-S</td><td colspan="2">CoWoS-L</td><td>CoWoS-L</td><td>FC-BGA</td><td>CoWoS-L</td></tr><tr><td>SerDes speed (Gb/s uni-di)</td><td colspan="2">112G</td><td colspan="2">224G</td><td>224G</td><td>64G (PCIe Gen6)</td><td>224G</td></tr><tr><td>Nvidia CPU</td><td colspan="4">Grace</td><td>Vera</td><td>Vera</td><td>Vera</td></tr><tr><td colspan="8">System Form Factor</td></tr><tr><td>Maximum system density</td><td colspan="2">NVL8</td><td colspan="2">NVL72144 compute chiplets72 Logical GPUs</td><td>NVL144144 compute chiplets72 Logical GPUs</td><td>144 CPX Chips</td><td>NVL576 compute chiplets144 Logical GPUs</td></tr><tr><td>Form Factor Supported</td><td colspan="2">HGX</td><td colspan="2">HGX,Oberon</td><td>HGX,Oberon</td><td>VR CPX</td><td>Kyber</td></tr><tr><td># of GPU Packages</td><td colspan="2">8</td><td>72</td><td>72</td><td>72</td><td>144</td><td>144</td></tr><tr><td># of GPU dies</td><td colspan="2">8</td><td>144</td><td>144</td><td>144</td><td>144</td><td>576</td></tr><tr><td>Scale up links</td><td colspan="2">UBB (PCB)</td><td colspan="2">Copper Backplane</td><td>Copper Backplane</td><td>None</td><td>PCB Backplane</td></tr><tr><td>Aggregate FP4 PFLOPs (Dense)</td><td colspan="2">32*</td><td>720</td><td>1,080</td><td>2,398</td><td>2,877</td><td>9,605</td></tr><tr><td>Aggregate Memory capacity</td><td>14TB</td><td>14TB</td><td>14TB</td><td>21TB</td><td>21TB</td><td>18TB</td><td>147TB</td></tr><tr><td>Aggregate Memory bandwidth</td><td>27TB/s</td><td>38TB/s</td><td>576TB/s</td><td>576TB/s</td><td>1,476TB/s</td><td>288TB/s</td><td>7,668TB/s</td></tr></table> * Hopper doesn't have FP4 support, but downcast from other formats for sake of comparison. 资料来源:SemiAnalysis Rubin平台取消托架内部线缆,CPX配置增加中板及CPX板。为提高组装效率,解决传统有线缆托盘在装配与运维中的问题,Rubin平台采用无线缆、无软管、无风扇设计的计算托盘架构。VR NVL144 CPX采用无线缆设计,并增加中板(Midplane)与CPX板。VR NVL144 CPX采用无线缆设计,Overpass被替换为Paladin板对板连接器,与位于机箱中间的中板相连,连接OSFP接口笼(cage)与ConnectX网卡的线缆、连接PCIe至前端Bluefield DPU及本地NVMe存储的线缆,以及其他侧边带线缆均被取消。 图10:GB300与VRComputeTray对比图 资料来源:英伟达 图11:VRNVL144CPXComputeTray侧视图 资料来源:SemiAnalysis Kyber机架架构有望使用PCB背板取代铜缆。英伟达在GTC2025上推出了Rubin Rubin Ultra NVL576,Rubin Ultra NVL576的Kyber机架架构与GB300 NVL72的Oberon机架架构相比,主要有以下区别: 1)计算托盘旋转90度。Kyber将计算托盘旋转90度呈刀片状排列以实现更高的机架密度。 2)单机架芯片数达576个。单个Kyber机架包含四个罐体,每个罐体包含18个计算托盘,每个计算托盘包含2个Rubin Ultra GPU和2个Vera CPU,整个机架含有144个GPU(576个芯片)。 3)PCB背板替代铜缆背板。考虑在更小的空间内布置电缆的难度过高,Kyber将采用PCB背板取代铜缆,作为GPU与机架内NVSwitch之间的扩展链路。机架背面的NVSwitch托盘通过PCB背板的背面连接到计算托盘。 图12:Oberon与Kyber机架对比图 资料来源:SemiAnalysis 量价齐升逻辑下,AIPCB市场规模有望迎来高速增长。谷歌、亚马逊、微软、Meta2026年资本开支预计达6550亿美元,同比增长 $58.44\%$ ,有望拉动服务器需求增长。我们假设GPU&ASIC总量同比增长 $40\%$ ,结合单卡对应PCB价值增长 $50\%$ ,预计2026年AIPCB市场规模同比增长 $110\%$ ,实现翻倍增长。 单GPU对应PCB价值情况测算如下: 1)量的因素,PCB增层或者增阶后导致原材料、工艺流程的直接增长,背钻、层压等工艺流程增加,设备、人工成本相应增加。以多层板26层向28层升级为例,简单估算原材料使用量增加 $7.69\%$ ,假设材料、工艺等量的变化推动产品价格上调 $10\%$ 。 2)价的因素,A)存量原材料价格阶梯上涨。根据财联社1月19日资讯,因玻纤布等原材料供应紧张、价格飙升,日本半导体材料厂Resonac宣布自3月1日起调涨铜箔基板(CCL)、黏合胶片等印刷电路板(PCB)材料售价、涨幅达 $30\%$ 以上。Resonac并非近期首家对CCL实施调价的材料厂,2025年底,建滔集团向客户发涨价函,新接单CCL价格全面调涨 $10\%$ 。B)材料升级换代的涨价。AIPCB高频高速需求推动原材料持续升级,树脂、玻布、铜箔整体电性能沿着M7、M8、M9持续升级换代。价格原材料价格变动推动产品价格上调 $30\%$ 。 3)良率的因素,AIPCB新产品更迭&材料、工艺升级,可能降低产线良率,假设良率由 $92\%$ 降低至 $87\%$ ,价格对应上涨 $5.75\%$ ,假设良率因素推动产品价格上调 $5\%$ 。 综合考虑上述因素,单GPU对应PCB价值可由1.00增长至1.50,上涨 $50\%$ 。进一步,我们考虑PCB的增量:1)如VR200CPX配置中采用无线缆设计并增加中板、CPX板等,价值有望进一步从1.50提升至2.50;2)VR300中有望再增加正交背板,推动PCB价值进一步增长。 表 2: 单 GPU 对应 PCB 价值变化情况 <table><tr><td></td><td>价值指数</td><td>备注</td></tr><tr><td>P0</td><td>1.00</td><td></td></tr><tr><td>*量的因素 k1</td><td>1.10</td><td>1) 增层或增阶导致原材料&工艺流程直接增加。以多层板 26 层向 28 层升 级为例,简单估算原材料使用量增加 7.69%;2) 背钻、层压等工艺增加,设备、人工成本增加;3) 假设材料、工艺等量的变化推动产品价格上调 10%。</td></tr><tr><td>*价的因素 k2</td><td>1.30</td><td>1) 存量原材料阶梯式涨价;2) 材料升级换代的大幅涨价;3) 假设原材料价格变动推动产品价格上调 30%。</td></tr><tr><td>*良率的因素 k3</td><td>1.05</td><td>1) 新产品&材料、工艺升级等因素压制良率,假设良率由 92%降低至 87%,价格需上涨 5.75%;2) 假设良率因素推动产品价格上调 5%。</td></tr><tr><td>P1</td><td>1.50</td><td>未考虑增量 PCB</td></tr><tr><td>P2</td><td>2.50</td><td>VR 200 CPX 配置中采用无线缆设计并增加中板、CPX 板等,PCB 用量增 加</td></tr><tr><td>P3</td><td>/</td><td>VR300 有望使用正交背板,PCB 用量增加</td></tr></table> 资料来源:财联社,财信证券 # 2.3投资建议 谷歌、亚马逊、微软、Meta2025年第四季度资本开支合计1181.32亿美元,同比增长 $63.28\%$ ,环比增长 $20.51\%$ ;2025年全年资本开支合计3780.47亿美元,同比增长 $65.42\%$ 预计2026年进一步增长 $58.44\%$ ,达到6550亿美元。资本开支总体保持强劲增长,有望拉动服务器需求。随着英伟达正式发布Rubin平台,VR200有望在2026年下半年实现量产,CPX、VR300有望在VR200之后逐步放量,持续推动AIPCB材料升级、工艺迭代与产品创新,实现价值增长。资本开支持续高增拉动服务器需求,叠加AIPCB价值增长,PCB产业有望迎来量价齐升,我们预计2026年AIPCB市场规模有望同比增长 $110\%$ 实现翻倍增长。建议关注胜宏科技、沪电股份、深南电路。 # 3 AI推理驱动存储规模持续扩容,预计2026年供不应求态势延续 # 3.1需求端:AI推理重塑存储格局,数据中心拉动规模扩容 AI驱动下存储产业产值将逐年攀升,预估2027年行业产值年增率将超 $50\%$ 。AI产业重心由模型训练转向大规模推理应用,更强调实时响应能力与数据存取效率,带动服务器端对高容量、高带宽DRAM的需求持续扩大,单机搭载容量亦同步提升。此外,英伟达在Vera Rubin平台的推广中,强化了对高效能存储的需求,推升了企业级SSD的重要性。为了在Token生成效能与成本之间取得平衡,CSP厂商正加速采用大容量QLC SSD以应对海量数据存取。在需求持续扩张及供给端产能有限的供需格局背景下,存储价格持续上扬,驱动存储器产业产值逐年创高,根据Trendforce,预估2026年存储器产值将达到5516亿美元,同比增长 $134\%$ ,预估2027年行业产值将再创高峰达8427亿美元,同比增长 $53\%$ 。其中DRAM产值2026年将增长至4043亿美元,年增率高达 $144\%$ ;NAND Flash行业产值将同比增长 $112\%$ 至1,473亿美元。 图13:2023-2027年DRAM与NANDFlash产值预估(十亿美元) 资料来源:Trendforce # 3.1.1 AI推理驱动存储架构变革,NAND跃升为数据中心新基石 Agentic AI时代,智能体需要基于对话、工具和中间结果的长期记忆进行推理、反思和规划,生成最终答案,催生大量历史数据。在基于Transformer架构的模型中,长期记忆以推理上下文的形式实现,也称为KV缓存。KV缓存能够保存推理阶段的上下文信息,从而避免模型为生成每个新Token而重复计算历史数据。随着序列长度的增加,KV缓存的规模会呈线性增长,迫使其在更长的会话中持续保存,并可在多个推理服务之间实现共享。 现有的内存和存储层层级结构中,随着推理上下文持续扩展,其流转机制依次为GPU HBM(G1)、系统RAM(G2)、本地SSD(G3)、共享存储(G4)。在整个存储层级架构的顶层,GPU HBM(G1)除用于承载模型权重外,因其可提供纳秒级访问和超高效率, 亦直接用于 token 生成的活跃 KV 缓存。随着上下文超出 HBM 的物理限制,KV 缓存会扩展到系统 DRAM(G2)和本地/机架内存储(G3)中,此时访问延迟会增加,每个 token 的能耗和成本开始上升。虽然这些层级扩展了有效容量,但每向下迁移一个层级,都会产生额外的开销,从而降低整体效率。在整个存储层级架构的底层,共享对象和文件存储(G4)可提供持久性和存储容量,但延迟将达到毫秒级,推理效率也是最低的。虽然它适用于存储访问频率较低的或共享的数据资产,但将活跃或频繁复用 KV 缓存保存到此层级会增加功耗,并直接限制 AI 扩展的成本效益。 图14:KV缓存存储层级结构 资料来源:NVIDIA 基于上述问题,英伟达推出了基于BlueField-4数据处理器(DPU)的推理上下文记忆存储平台,该平台创建了一个专用上下文记忆层(G3.5),以弥合高速GPU内存和可扩展共享存储之间的性能差距。在存储架构上,BlueField-4DPU通过4颗DPU管理150TB内存池直连GPU,为每颗GPU额外拓展16TB上下文空间,这一架构变革直接推动单机柜NAND需求从830TB飙升至近2PB。 图15:VeraRubin超级芯片核心参数 资料来源:NVIDIA 图16:VeraRubinNVL72计算托盘核心参数 资料来源:NVIDIA # 3.1.2模型权重&KV缓存推动DRAM/HBM需求攀升 推理阶段AI服务器对DRAM、HBM需求攀升。从推理的角度来看,推理对HBM的需求主要来自模型权重静态内存、KV缓存动态内存两大模块,以典型的GPT模型为 例,GPT-5推理阶段整体对HBM的需求量可达至26.8PB。其中,模型权重静态内存方面,对于4.5万亿参数的MoE架构GPT-5模型,其活跃专家权重需全部加载至HBM以保障响应效率,此部分需求约为24PB;其二是KV缓存动态内存,KV缓存的核心作用是避免注意力权重的重复计算,通过GQA技术优化后,单个token的KV缓存占用约480KB,按照58亿的总并发Token规模计算,该模块需消耗2.8PB的HBM资源。DRAM的需求核心则主要来自KV缓存,且需结合缓存命中率进行综合测算。在24小时时间窗口内,若输入KV缓存的重用率达到 $50\%$ ,可有效降低Prefill阶段的计算量。按每日38万亿的Token处理规模估算,GPT-5推理所需的DRAM容量约为9.1EB。 预计2026年数据中心DRAM需求增速将跃升至 $63\%$ ,成为最大增长引擎。根据Clearview,2026年全球DRAM总需求预计达381Eb,同比增长 $23.2\%$ 。预计服务器DRAM需求将达172Eb(Data Center/Ent/OEM Server),占总需求近一半。数据中心DRAM需求占比预计将从2025年的 $22\%$ 跃升至2026年的 $30\%$ ,位元需求增速达 $63\%$ ,成为最大增长引擎。 图17:2025-2026年DRAM细分领域位元需求、占比及增速 资料来源:ClearView # 3.2供给端:资本开支与物理条件双重制约,预计2026年存储位元供应增长有限 行业厂商将加大2026年资本支出力度。根据TrendForce,2026年各主要原厂DRAM与NAND Flash后续的资本支出将持续上涨,其中,DRAM产业的资本支出在2025年预计将达到537亿美元,预计在2026年进一步增长至613亿美元,年增率达 $14\%$ 。NAND Flash部分,资本支出在2025年预计为211亿美元,2026年预计小幅增长至222亿美元,年增约 $5\%$ 。 资本开支主要聚焦技术及产线升级,对位元产出成长助力或有限。从各厂商资本开支规划来看,DRAM和NAND Flash产业的投资重心正从单纯地扩充产能,转向制程技 术升级、高层数堆栈、混合键合以及HBM等高附加价值产品。 DRAM各供应商中,美光计划将2026财年资本支出从此前预估的180亿美元提升至约200亿美元,主要用于提升HBM、1-gamma产品供应能力及TSV设备建置;根据TrendForce,SK海力士2026年预计为205亿美元,年增 $17\%$ ,以应对M15x的HBM4产能扩张;三星预计投入200亿美元,年增 $11\%$ ,用于HBM的1C制程渗透及小幅增加P4L晶圆产能。在无尘室空间也有不足供应的情况,检视所有DRAM供应商的产能空间,仅有三星与海力士仍有小幅扩大产线的机会,而美光则需要等待其美国ID1新厂落成,最快2027年才能有产出,因此任何后续上修的资本支出对2026的位元产出贡献皆非常有限。 NAND方面各供应商资本开支方面,根据TrendForce,铠侠、闪迪预计投入45亿美元,年增 $41\%$ ,加速BiCS8生产并投资BiCS9研发;美光2026年目标是微幅增加NANDFlash产能并专注于G9制程和Enterprise SSD业务,预计资本支出年增幅达 $63\%$ 。相较之下,三星和海力士/Solidigm(思得)则将缩减或限制NANDFlash资本支出,优先将投资转向HBM和DRAM领域。随着2026年资本支出重心放在制程升级和导入hybrid-bonding而非扩产,将导致供应位元增幅有限。 图18:2022-2026年DRAM与NANDFlash产业资本支出 资料来源:TrendForce 原厂展望2026年位元出货量增长约 $20\%$ ,预计供不应求态势持续。根据各存储原厂最新法说会披露的信息来看,普遍展望2026年DRAM和NAND位元出货量约 $20\%$ 的增长,受供应限制,行业供不应求态势预计持续。具体来看: 1)三星电子:由于洁净室空间有限,预计2026年和2027年供应增长将受到制约,且供应短缺状况将持续。预计2026年Q1DRAM出货量由于库存水平处于显著低位,环比增长将受限于低个位数区间;NAND则受上季度出货量基数较低影响,预计出货量将 实现中个位数百分比的增长。 2)海力士:由于AI服务器需求激增及通用服务器为支持AI工作负载规格升级,2026年服务器存储产品出货量预计实现high teens增长,个人电脑和移动设备受零部件成本上涨及消费者信心疲软影响,需求增速将低于整体市场。 3) 美光:受行业供应限制,预计2026年DRAM和NAND行业位元出货量将较2025年增长约 $20\%$ 。2026年公司DRAM和NAND位元出货量将增长约 $20\%$ 。尽管已付出巨大努力,公司仍表示无法满足所有市场细分领域其他客户的需求。 4)闪迪:客户需求在2026年之后仍然远超供给,预计2026年数据中心NAND的EB需求增长率达high- $60\%$ ,与NVIDIA合作跟踪KVCache为AI推理带来的机遇,2027年预计新增约75-100EB的数据量,2028年需求量将翻倍。公司将持续推动长期位元出货量CAGR实现mid-high teens增长。 # 3.3投资建议 基于当前AI驱动存储需求爆发与供给结构性紧张的行业背景,我们认为存储价格仍具备上行动力,将有望为存储厂商带来持续的业绩弹性,建议核心聚焦于如下细分方向:1)直接受益于价格上涨的存储模组厂:德明利;2)专注于利基市场,受益海外产能退出,且具备高端产品布局的存储芯片厂商:兆易创新。 # 4 AI驱动产业升级,高端化与终端创新开启新周期 消费电子板块在AI技术驱动、终端创新加速与政策红利的协同作用下,呈现出“量价齐升”的稳健增长态势。2025年8月,国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出要深入实施“人工智能 $+$ ”行动,培育产品消费新业态。推动智能终端“万物智联”,培育智能产品生态,大力发展智能网联汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人、智能家居、智能穿戴等新一代智能终端,打造一体化全场景覆盖的智能交互环境。2025年12月,国家发展改革委、财政部发布关于2026年实施大规模设备更新和消费品以旧换新政策的通知,与2025年“国补”相比,新增智能眼镜品类。AI技术不仅重塑产品形态,更成为定义市场竞争力的核心变量,正加速推动智能手机、笔记本电脑、AI眼镜/XR头显等核心消费电子品类的创新与迭代,为消费电子行业带来了新一轮的发展机遇。 # 4.1 AI驱动价值跃升,苹果优势持续扩大 全球智能手机市场正持续以“价值扩张”为主线实现增长。根据Counterpoint Research报告,2025年第四季度,全球智能手机市场收入同比增长 $13\%$ ,达到1430亿美元,创下单季度历史新高;然而出货量仅同比增长 $5\%$ ,显著低于收入增幅。收入增长的核心驱动力在于高端化趋势加速,叠加物料成本上升等因素,推动智能手机平均售价(ASP)同比 上涨 $8\%$ ,首次在单季度突破400美元。数据表明,市场增长更多源于“卖得更贵”,而非“卖得更多”,这反映出行业逻辑已从“以量取胜”转向“以价补量”,高端化成为当前市场增长的首要动力。同时,AI功能(如影像增强、实时翻译、生成式交互)正成为高端机型实现差异化的核心所在,直接拉动了用户的换机意愿与产品溢价空间。 图19:全球智能手机市场分品牌收入份额、ASP与出货量份额情况 资料来源:Counterpoint 全球智能手机平均售价(ASP)预计将延续上涨态势。Counterpoint Research 分析指出,未来 ASP 上行的核心驱动力主要来自三方面:高端化趋势持续深化、市场对 AI 功能需求不断增强,以及 DRAM/NAND 存储芯片价格上涨带来的成本传导。然而,存储器价格高企与元器件成本上升也将对 2026 年智能手机出货量形成压力,倒逼厂商更加聚焦产品价值提升与产品组合结构优化,以缓解利润压力并巩固市场地位。 存储与内存供应趋紧,PC行业正着力提升高端产品占比。2025年全球PC市场整体 表现良好,但自年中起,存储与内存供应趋紧,同时伴随价格上行压力;至2025年12月,PC厂商已开始释放涨价预期,而供应不足也已经对2026年的出货预期形成抑制。Omdia分析指出,从2025年第一季度到第四季度,主流PC内存与存储成本上涨了 $40\%$ 至 $70\%$ ,导致成本压力最终传导至客户。鉴于2026年供应端仍将紧张,厂商正着力提升高端产品占比,聚焦于AI端侧算力优化与OLED屏幕普及,并适度精简中低端配置,以保障利润率。 图20:2025年第一季度-2025年第三季度PC市场份额(按价格区间、内存及存储容量划分) 资料来源:Omdia 中国笔记本电脑市场结构正加速向高端化倾斜,AI算力成核心竞争力。洛图科技(RUNTO)线上监测数据显示,2025年中国笔记本电脑线上市场均价已攀升至6672元,同比上涨 $8\%$ 。近年来用户对高端机型的溢价接受度显著提升,AI算力、OLED屏幕等核心配置也为价格上行提供了关键支撑。从价格段分布来看,8000元以上市场的销量同比增长 $43\%$ ,份额从 $22\%$ 提升至 $30\%$ ;其中万元及以上超高端机型销量激增 $65\%$ 。2024年的第一大价格段——4000至5999元市场销量下滑 $24\%$ ,份额减少9个百分点至 $22\%$ 。而2025年第一大价格段已上移至6000至7999元,销量同比增长 $18\%$ ,份额攀升至 $26\%$ ,这进一步印证市场重心正向高端市场全面迁移。与此同时,AIPC全面爆发,成为驱动中国笔记本电脑市场增长的核心引擎。根据洛图科技(RUNTO)线上监测数据显示,在线上市场,AIPC的销量占比已达 $40\%$ ,同比激增 $115\%$ ,AI算力已成为产品的核心竞争力。 苹果领跑高端市场,iPhone营收再创新高。2025年第四季度(即2026财年第一季度),苹果公司营收同比增长 $16\%$ ,达1440亿美元,创下历史新高。这一增长主要得益于iPhone强劲的升级周期推动,iPhone单季度营收首次突破850亿美元,同比增长 $23\%$ ,实现连续第四个季度增长。凭借这一亮眼表现,苹果在2025年全年及第四季度均登顶全 球智能手机市场榜首。 图21:2007Q1-2025Q4苹果分产品类别营收情况 资料来源:Counterpoint 产品迭代节奏加快,Apple Intelligence迈出关键一步。据IT之家援引彭博社记者Mark Gurman在《Power On》时事通讯中的消息,苹果未来几周内将陆续推出多款新品,包括iPhone 17e、新款iPad 12、iPad Air 8,以及M5 Pro/Max款MacBook新品;软件方面也将迎来iOS 26.4与macOS 26.3等关键版本更新。进入下半年,苹果产品矩阵进一步向高端与创新延伸,首款折叠屏iPhone、iPhone 18 Pro、iPhone 18 Pro Max以及MacBookPro将成为重点发力方向。与此同时,Apple Intelligence迎来关键突破——谷歌与苹果在联合声明中正式宣布,谷歌Gemini模型将整合至苹果下一代基础模型体系。这些模型将进一步赋能Apple Intelligence,其中也包括计划自2026年起逐步落地的Siri重大升级。 图22:主要智能手机品牌的AI功能推出时间表 <table><tr><td rowspan="2"></td><td>UtilitiesMedia</td><td colspan="2">ProductivityOthers</td><td>SearchBold: Differentiated</td></tr><tr><td>H1 2024</td><td>H2 2024</td><td>H1 2025</td><td>H2 2025</td></tr><tr><td>Galaxy AI</td><td>Live Translate/Interpreter,Chat/Note Assist,Circle to Search,Generative Edit</td><td>Sketch to Image,Portrait Studio</td><td>Now Brief,AI Select,Audio Eraser,Photo Assist,Drawing Assist</td><td></td></tr><tr><td>Apple Intelligence</td><td></td><td>Writing Assistance,Notification Summaries,Photos Clean-up/Memories,ChatGPT Integration</td><td></td><td>Live Translation,Genmoji,Visual Intelligence,Image Playground,Intelligence Shortcuts</td></tr><tr><td>Gemini</td><td>Circle to Search, MagicCompose, Photomoji,Scam Protection</td><td>Gemini Live, Add Me,Call Notes, NotificationSummaries</td><td></td><td>Magic Cue, VoiceTranslate, CameraCoach, Music Creation</td></tr><tr><td>Xiaomi HyperAI</td><td>AI Interpreter, Notes,Photo Editor, Circle toSearch</td><td>AI Writing Tools,AI Magic Painting, AI AntiFraud, AI Erase/Expansion/ Film</td><td>AI Lockscreen</td><td></td></tr><tr><td>ONEPLUS AI</td><td>AI Summarize, AIGCRemover, AI Eraser</td><td>AI Imaging Suite</td><td>AI Translation, Plus Mind</td><td>AI Voice scribe, Gemini +Plus Mind</td></tr><tr><td>VIVO</td><td></td><td></td><td>AI Erase, Live Cutout,Transcript Assist, ScreenTranslation, Circle toSearch, Note Assist, LiveText</td><td>AI Creation, AI Captions,AI Search, DocumentScanning</td></tr></table> 资料来源:Counterpoint # 4.2智能眼镜延续强增长,折叠屏手机蓄势待发 全球AR眼镜市场延续强劲增长态势。据WellsennXR统计,2025年全球AR眼镜销量达110万台,同比增长 $110\%$ ;从单季度表现来看,2025年第四季度全球AR眼镜销量达53.5万台,同比增幅超 $200\%$ 。该季度销量的大幅攀升主要得益于三方面因素:一是BB观影眼镜通过持续降低成本、深耕使用场景,吸引了更多企业入局;二是在智能眼镜关注度提升的背景下,头部企业融资落地,市场推广预算相应增加;三是AI眼镜热度上升带动消费者购买意愿增强。 全球AI智能眼镜市场呈现爆发式增长。据WellsennXR统计,2025年全球AI智能眼镜销量达746万台,其中,Meta销量超600万台,小米约16万台,华强北白牌AI眼镜贡献超50万台销量。从单季度表现来看,2025年第四季度全球AI智能眼镜销量达450万台,同比增幅约 $500\%$ 。该季度销量大幅攀升主要得益于三方面因素:一是头部品牌Meta旗下Ray-Ban、Oakley智能眼镜持续放量,单季贡献376万台销量,主导市场增长;二是Rokid、夸克、小米等厂商相继入局,产品矩阵逐步丰富,贡献可观增量;三是全志V821方案等低价AI拍摄眼镜开始规模出货,贡献了40万台销量。WellsennXR预计,2026年全球AI眼镜销量有望达到1600万台。目前,AI眼镜行业仍处于基数较低、高速增长的中早期阶段,预计AI音频眼镜和AI拍摄眼镜仍将是销量的主要贡献力量。本届CES大会上,AI眼镜热度依旧不减,我们认为,在AI眼镜硬件性能不断升级的背景下,集成显示功能与深度融合生态的AI眼镜产品已成为行业明确发展方向。 AI赋能折叠屏手机,苹果入局在即。2025年,中国折叠屏手机出货量达到992.30万台,同比增长 $8.25\%$ 。单季度看,2025年第四季度,中国折叠屏手机出货量为230.70万台,同比下滑 $8.00\%$ 。技术持续迭代与终端售价下探的双重驱动下,折叠屏已成为中高端市场差异化竞争的关键赛道以及各大品牌战略布局的重点。而AI交互的融入正重新定义其价值上限,2025年11月25日,华为正式发布新一代折叠旗舰华为MateX7,这款手机不仅在硬件与技术层面实现升级,更在AI交互维度开启新篇章。其搭载的小艺智能体,首次商用A2A智能体协作技术,完成基于Agent to Agent协议的系统级革新,让大折叠屏真正成为随身的全场景智能生活助理。集邦咨询分析指出,2026年有望成为折叠屏手机市场关键转折点,核心推动力在于苹果公司预计于当年推出其首款“大折叠”产品。若苹果成功进入该领域,将显著提升高端消费群体对折叠形态手机的接受度,加速市场成熟进程。 图23:中国折叠屏手机出货量及同比增速 资料来源:同花顺iFinD,财信证券 # 4.3投资建议 当前,市场逻辑已从“拼出货量”转向“拼高端份额”,建议聚焦“高端化受益链”,关注高端零部件升级环节。在2026年内存涨价背景下,苹果供应链凭借定价权与成本控制能力,抗风险能力显著强于中低端产业链。叠加苹果产品迭代节奏加快以及Apple Intelligence关键突破,我们预计,2026年苹果产业链有望迎来“量价齐升”的发展窗口期,建议关注立讯精密、蓝思科技等苹果核心供应链公司。 AI眼镜方面,我们认为,当前行业尚未进入爆发期,核心瓶颈仍在于软件与生态滞后于硬件发展:一是原生应用匮乏,缺乏现象级“杀手级应用”;二是设备碎片化严重,跨品牌、跨系统互联互通困难。基于当前行业格局,中国企业已在全球竞争中占据有利地位,叠加AI眼镜纳入国家补贴政策,赛道潜力值得看好。建议沿两大主线布局:一是聚焦核心技术壁垒高的环节,如光波导技术相关的歌尔股份、水晶光电,以及低功耗芯片相关核心增量环节;二是关注积极参与 $\mathrm{AI + AR}$ 生态建设的整机品牌及核心供应链伙伴。 # 5投资建议与评级 AI模型持续迭代、AI Agent应用加速落地,叠加下游消费端、企业端场景的AI化渗透不断深化,将持续拓宽AI应用生态的覆盖范围与落地深度。应用端的全面繁荣,将直接拉动算力芯片、存储、AI服务器、PCB及端侧AI、个人消费电子等产业链需求放量,带动电子行业整体景气度稳步上行。基于AI驱动的产业升级趋势明确,我们维持电子行业“领先大市”评级。建议关注相关标的,包括三七互娱、完美世界、胜宏科技、沪电股份、深南电路、德明利、兆易创新、立讯精密、蓝思科技、歌尔股份、水晶光电。 # 6风险提示 AI产业投资规模不及预期,AI服务器更新不及预期,技术发展不及预期,AI应用发展不及预期,行业竞争加剧,下游需求不及预期,AI监管政策收紧,行业政策风险,AI商业化能力不及预期的风险。 # 投资评级系统说明 以报告发布日后的6一12个月内,所评股票/行业涨跌幅相对于同期市场指数的涨跌幅度为基准。 <table><tr><td>类别</td><td>投资评级</td><td>评级说明</td></tr><tr><td rowspan="4">股票投资评级</td><td>买入</td><td>投资收益率超越沪深300指数15%以上</td></tr><tr><td>增持</td><td>投资收益率相对沪深300指数变动幅度为5%一15%</td></tr><tr><td>持有</td><td>投资收益率相对沪深300指数变动幅度为-10%一5%</td></tr><tr><td>卖出</td><td>投资收益率落后沪深300指数10%以上</td></tr><tr><td rowspan="3">行业投资评级</td><td>领先大市</td><td>行业指数涨跌幅超越沪深300指数5%以上</td></tr><tr><td>同步大市</td><td>行业指数涨跌幅相对沪深300指数变动幅度为-5%一5%</td></tr><tr><td>落后大市</td><td>行业指数涨跌幅落后沪深300指数5%以上</td></tr></table> # 免责声明 本报告风险等级定为R3,由财信证券股份有限公司(以下简称“本公司”)制作,本公司具有中国证监会核准的证券投资咨询业务资格。 根据《证券期货投资者适当性管理办法》,本报告仅供本公司客户中风险评级高于R3级(含R3级)的投资者使用。本报告对于接收报告的客户而言属于高度机密,只有符合条件的客户才能使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为本公司当然客户。本报告仅在相关法律法规许可的情况下发放,并仅为提供信息而发送,概不构成任何广告。 本报告所引用信息来源于公开资料,本公司对该信息的准确性、完整性或可靠性不作任何保证。本报告所载的信息、资料、建议及预测仅反映本公司于本报告公开发布当日的判断,且预测方法及结果存在一定程度局限性。在不同时期,本公司可能撰写并发布与本报告所载资料、建议及预测不一致的报告。本公司对已发报告无更新义务,若报告中所含信息发生变化,本公司可在不发出通知的情形下做出修改,投资者应当自行关注相应的更新或修改。 本报告仅供参考之用,不构成出售或购买证券或其他投资标的要约或邀请。任何情况下,本报告中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议。在任何情况下,本公司及本公司员工或者关联机构不承诺投资者一定获利,不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任。投资者务必注意,其据此作出的任何投资决策与本公司及本公司员工或者关联机构无关,投资者自主作出投资决策并自行承担投资风险。 市场有风险,投资需谨慎。投资者不应将本报告作为投资决策的唯一参考因素,亦不应认为本报告可以取代自己的判断。在决定投资前,如有需要,投资者务必向专业人士咨询并谨慎决策。本公司或关联机构可能会持有本报告中所提到的公司所发行的证券并进行交易,也可能涉及为该等公司提供或争取提供投资银行、财务顾问、咨询服务、金融产品等相关服务,投资者应充分考虑可能存在的利益冲突。本公司的资产管理部门、自营业务部门及其他投资业务部门可能独立作出与本报告中意见或建议不一致的投资决策。 本报告版权仅为本公司所有,未经事先书面授权,任何机构和个人(包括本公司客户及员工)均不得以任何形式、任何目的对本报告进行翻版、刊发、转载、复制、发表、篡改、引用或传播,或以任何侵犯本公司版权的其他方式使用,请投资者谨慎使用未经授权刊载、转发或传播的本公司研究报告。经过书面授权的引用、刊载、转发,需注明出处为“财信证券股份有限公司”及发布日期等法律法规规定的相关内容,且不得对本报告进行任何有悖原意的删节和修改。 本报告由财信证券研究发展中心对许可范围内人员统一发送,任何人不得在公众媒体或其它渠道对外公开发布。任何机构和个人(包括本公司内部客户及员工)对外散发本报告的,则该机构和个人独自为此发送行为负责,本公司不因此承担任何责任并保留对该机构和个人追究相应法律责任的权利。 # 财信证券研究发展中心 网址:stock.hnchasing.com 地址:长沙市岳麓区茶子山东路112号湘江财富金融中心B座25楼 邮编:410005 电话:0731-84403360 传真:0731-84403438