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华泰 | 海外科技：从“烧钱”到“算账”，从“涨价”到“扩产”——2026年7月美国走访反馈总结

核心内容概览

本次美国路演（2026年7月20日-25日）揭示了AI硬件行业在2026年的发展态势，重点聚焦于大模型、CSP资本开支、存储周期、中国科技资产及政策风险等方面。整体来看，市场从“烧钱”转向“算账”，从“涨价”转向“扩产”，投资逻辑正在发生转变。

主要观点

1. 大模型：从“多烧 token”到“算 token 的账”

   • 企业侧开始关注大模型的投入产出比，而非单纯增加token消耗。
   • 中国开源模型（如GLM-5.2、Kimi K3）迅速追赶美国模型（如Fable 5），能力差距缩小至3分，但私人投资差距仍达23倍。
   • 投资人担忧中国模型对美国模型层的回报率产生冲击，部分美国公司呼吁限制中国模型的使用。

2. CSP资本开支：关注现金流质量而非规模

   • 北美五大云厂商2026年资本开支预期达7,739亿美元，同比增长88%。
   • 投资人开始质疑资本开支的回报率，而非单纯关注开支规模。
   • 谷歌二季度自由现金流首次转负，显示扩张模式由现金流驱动转向融资驱动。

3. 存储周期：斜率下降是共识，分歧在2027年之后

   • 传统DRAM合约价环比下降，但HBM仍存在补涨预期。
   • 投资人分歧集中在HBM是否能补涨以及High-NA设备是否加速扩产。
   • 存储价格涨幅斜率下降，未来走势取决于2027年度合约重签和产能释放节奏。

4. 如何穿越AI周期：设备最确定，终端被低估

   • 设备板块被看好，预计2028年全球半导体设备投资将较2025年翻倍。
   • 终端硬件（如苹果）虽关注度较低，但市值表现优于部分AI核心标的，被视为“反AI资产”。
   • 投资人关注设备与终端的业绩逆周期特性，担忧设备与存储的高相关性重演。

5. 中国科技资产：两条链，买能被季报验证的盈利

   • 中国产业链（光模块、PCB等）受益于海外云厂商资本开支，其盈利可通过订单、毛利和市场份额逐季验证。
   • 国产化链条（代工、AI芯片设计、设备）则更关注确定性与稀缺性。

6. 美国政策风险：尚未落地的变量

   • RASA法案拟将跨境算力租用纳入授权管理，可能抬高合规成本。
   • MATCH法案要求盟友采用等效规则，重点在存量设备服务许可。
   • 中美AI对话可能成为影响中美技术竞争的关键节点。

关键信息汇总

大模型发展

• 企业侧从“多烧token”转向“算token账”，强调效率与产出。
• 中国模型能力接近美国头部模型，但投资差距巨大。
• 投资人担忧中国模型对美国模型层的回报率构成威胁。

CSP资本开支

• 北美五大云厂商2026年资本开支达7,739亿美元，同比增长88%。
• 投资人关注现金流质量，而非单纯开支规模。
• 谷歌自由现金流首次转负，转向融资驱动扩张。

存储周期

• 传统DRAM合约价环比下降，HBM存在补涨预期。
• 投资人分歧在于HBM能否补涨及High-NA设备是否加速扩产。
• 存储价格涨幅斜率下降，未来走势取决于合约重签和产能释放。

中国科技资产

• 海外投资人对中国科技资产兴趣集中在可验证的盈利路径上。
• 两条链：全球AI产业链（光模块、PCB）与国产化产业链（代工、AI芯片设计、设备）。
• 中国资产面临政策约束与估值分歧，需关注出口管制和立法进程。

政策风险

• RASA法案可能影响海外训练的合规成本与周期。
• MATCH法案聚焦存量设备服务许可，范围窄但可执行性强。
• 中美AI对话可能成为未来政策博弈的重要节点。

板块排序建议

根据路演反馈，华泰建议关注以下板块排序（由高到低）：

1. 设备（如ASML）
2. 终端（如苹果）
3. 代工（如台积电、中芯国际）
4. 设计
5. 存储

风险提示

1. AI资本开支不及预期
2. 循环融资链条收缩
3. 存储价格与盈利下修快于预期
4. 设备订单与交付节奏低于预期
5. 出口管制及相关法案落地超预期
6. 一致预期无法兑现
7. 市场拥挤度与流动性风险
8. 第三方数据与历史数据风险

高频问题与课题对应

总结

本次美国路演揭示了AI硬件行业从“烧钱”到“算账”，从“涨价”到“扩产”的趋势转变。企业开始关注大模型的投入产出，投资人则更关注现金流质量与回报率。存储价格涨幅斜率下降已是共识，但未来走势仍存分歧。设备板块被看好，终端虽关注度低但表现亮眼。中国科技资产受到政策与估值的双重影响，需关注其盈利可验证性。政策风险仍是不确定性因素，尤其RASA和MATCH法案可能对相关公司产生实质性影响。