Dec 30, 2025

算力革命的基石：中美AI“铲子股”全产业链深度研究报告

摘要

生成式人工智能（GenAI）的爆发引发了继互联网之后的第四次工业革命。与前几次以软件和应用驱动的浪潮不同，本次 AI 革命呈现出显著的“硬约束”特征：大语言模型（LLM）的 Scaling Laws（扩展定律）决定了算力需求与模型参数量呈指数级关系，从而引爆了对底层物理基础设施的史诗级需求。在这场万亿美元级别的资本开支（CapEx）竞赛中，无论最终哪家大模型胜出，提供算力基础设施的“卖铲人”都将是确定的受益者。

本报告旨在详尽拆解 AI 基础设施产业链的核心板块及其投资逻辑。我们深入分析了中美两大市场在 AI 芯片、存储、PCB、光模块、电网、散热、封测等七大关键领域的竞争格局，并基于技术壁垒、市场份额、业绩增速与确定性，筛选出中美市场各 10 只（共 20 只）核心龙头股票。研究发现，虽然美国在核心算力芯片（GPU/ASIC） and 基础算法软件上占据垄断地位，但中国企业在光通信、精密制造（PCB/服务器 ODM）及液冷温控等环节已构建起全球性的产能与成本护城河，并在算力芯片国产化替代领域展现出强劲的爆发力。

第一部分：AI 基础设施的宏观叙事与投资逻辑

1.1 从“数据中心”到“AI 工厂”的范式转移

传统数据中心（Data Center）的设计初衷是存储文件、运行数据库和托管 Web 应用，其核心是通用计算（CPU）。然而，随着 Jensen Huang（黄仁勋）提出的“加速计算”时代的到来，基础设施的形态正在发生根本性改变。未来的数据中心将不再仅仅是信息的仓库，而是生产智能的“AI 工厂”（AI Factories）。

这种范式转移对硬件 BOM（物料清单）产生了颠覆性影响：

算力核心的迁移：价值链从 Intel（CPU）向 NVIDIA（GPU）及其代工伙伴 TSMC 转移。
网络架构的重构：从传统的叶脊架构转向专为大模型训练设计的无阻塞、高带宽胖树架构（Fat-Tree），带动了 InfiniBand 和以太网光模块需求的爆发。
能源密度的跃升：单机柜功率从传统的 5-8kW 飙升至 NVIDIA NVL72 架构下的 120kW 甚至更高，这对电网配电、备用电源和散热系统提出了物理极限级的挑战。

投资“铲子股”的核心逻辑在于确定性与乘数效应。各大科技巨头（Hyperscalers）的军备竞赛已成定局，2025 年全球 AI 基础设施支出预计将达到数千亿美元。每一个 GPU 的售出，都会引发对 HBM 内存、CoWoS 封装、PCB 基板、光模块和液冷系统的连带需求，这种乘数效应使得产业链上游环节拥有极高的业绩弹性。

1.2 核心概念板块解析

A. AI 算力芯片（Compute）

核心逻辑：训练侧追求极致的并行计算能力，NVIDIA 处于绝对垄断；推理侧追求成本与能效的平衡，ASIC（专用集成电路）和国产芯片迎来机遇。
技术趋势：制程向 3nm/2nm 演进，架构向 Chiplet（芯粒）互联发展。

B. 存储与接口（Memory & Interface）

核心逻辑：“内存墙”（Memory Wall）成为限制算力释放的最大瓶颈。HBM（高带宽内存）成为 AI 加速器的标配，且随着模型参数增长，单卡显存容量需求持续倍增。
关键组件：HBM3e/4、DDR5、MRDIMM 以及负责内存数据调度的接口芯片（RCD/DB）。

C. 光通信（Optical Interconnect）

核心逻辑：在万卡集群中，网络即算力。GPU 之间需要超高速互联（East-West Traffic），推动光模块速率从 400G 向 800G、1.6T 演进。
弹性：光模块与 GPU 的配比关系随网络架构演进而增加（从 1:2 到 1:3 甚至更高），是弹性最大的硬件环节。

D. 印刷电路板（PCB）与铜缆

核心逻辑：高速信号在主板传输会产生损耗，AI 服务器需要采用超低损耗材料、20 层以上的高阶 HDI 板。同时，柜内互联正大量采用铜缆（DAC）替代光纤以降低成本和功耗。

E. 能源与电网（Power & Grid）

核心逻辑：AI 是吞电巨兽。数据中心建设不再受限于土地或光纤，而是受限于电力接入（Power Availability）。变压器、高压开关、备用电源（UPS）成为紧缺资源。

F. 散热与温控（Thermal Management）

核心逻辑：风冷散热的物理极限约为 30-40kW/机柜。AI 集群的高功率密度强制推动散热技术向液冷（冷板式、浸没式）转型，这不仅是升级，而是替代。

G. 先进封测（Advanced Packaging）

核心逻辑：摩尔定律放缓，通过 CoWoS 等 2.5D/3D 封装技术将 GPU、HBM 封装在一起是提升性能的唯一路径。产能瓶颈往往出现在封装环节而非晶圆制造。

第二部分：AI 芯片板块——算力皇冠的争夺

AI 芯片是整个产业链的心脏。美国市场呈现“一超多强”格局，而中国市场则在“实体清单”封锁下演绎着悲壮而迅猛的“国产替代”逻辑。

2.1 美国市场：NVIDIA 的护城河与 ASIC 的挑战

市场格局：NVIDIA 凭借 CUDA 生态和 NVLink 互联技术构建了极深的护城河，市场份额超过 90% [1]。AMD 作为唯一的通用 GPU 挑战者，正通过性价比和开放生态（ROCm）切入市场。Broadcom（博通）和 Marvell 则主导了定制化 ASIC 市场，帮助 Google（TPU）、Meta（MTIA）等巨头设计自有芯片以降低对 NVIDIA 依赖。

关键数据：IoT Analytics 数据显示，数据中心 GPU 市场在 2024 年翻倍增长，NVIDIA 占据 92%份额，AMD 份额微增至 4% [1]。

核心龙头分析

1. NVIDIA (NVDA)

投资逻辑：NVIDIA 不仅仅是芯片公司，而是全栈计算平台。其推出的 Blackwell 架构（B100/GB200）再次拉大了与竞争对手的差距。NVL72 机柜将 72 颗 GPU 通过铜缆互联成一颗“超级芯片”，这种系统级的设计能力无可匹敌。其确定性在于只要大模型还在 Scaling，NVIDIA 就是唯一的“军火商”。
业绩支撑：数据中心业务连续多个季度实现三位数增长，毛利率维持在 70%以上的惊人水平。

2. Broadcom (AVGO)

投资逻辑：如果说 NVIDIA 是通用算力的王者，Broadcom 就是定制算力（ASIC）的霸主。随着 AI 推理需求爆发，通用 GPU 成本过高，科技巨头纷纷自研芯片。Broadcom 拥有极其丰富的 IP 核和 SerDes（串行器/解串器）技术，是 Google TPU 和 Meta MTIA 的独家设计合作伙伴。
数据佐证：2025 财年 Q4，Broadcom 的 AI 半导体收入同比增长 74%，并预计 2026 财年 Q1 将翻倍至 82 亿美元 [2, 3]。这一增速表明 ASIC 市场正在加速爆发。

3. AMD (AMD)

投资逻辑：作为“第二供应商”的确定性。虽然难以撼动 NVIDIA 的统治地位，但下游客户迫切需要引入竞争以压低成本。AMD 的 MI300 系列在显存容量上优于 NVIDIA 同代产品，适合大模型的推理场景。
市场地位：虽然目前份额仅个位数，但其数据中心 GPU 营收正从零向数十亿美元跨越，弹性巨大。

2.2 中国市场：封锁下的突围与爆发

市场格局：受限于美国商务部实体清单，高性能 GPU（如 A100/H100/B200）无法对华出口。这为国产芯片留出了巨大的市场真空。华为海思（未上市）、海光信息、寒武纪、摩尔线程等公司成为“全村的希望”。

关键驱动：信创（信息技术应用创新）政策强制要求党政、金融、电信等关键基础设施实现国产化替代。

核心龙头分析

1. 海光信息 (688041.SH)

投资逻辑：生态兼容性之王。海光通过与 AMD 的合资获得了 x86 架构授权，其 DCU（深算单元）系列产品（如海光 8000）在软件栈上与主流生态（CUDA/ROCm）兼容性最好，是存量应用迁移成本最低的国产方案。
业绩爆发：2024 年营收增长 52.4%，Q3 单季增长 54.65%，净利润增长超 50% [4]。这表明其产品不仅停留在 PPT 阶段，而是已经大规模部署于金融和政务云。
确定性：在国企和政府集采中拥有极高的市占率，不仅是 GPU，其 CPU 业务也受益于服务器国产化，形成了“CPU+DCU”双轮驱动。

2. 寒武纪 (688256.SH)

投资逻辑：纯正的 AI 芯片标的。作为中科院计算所孵化的企业，寒武纪是国内少有的拥有自主指令集架构的 AI 芯片公司。在 NVIDIA 高端卡断供后，寒武纪的思元（MLU）系列成为国内智算中心建设的重要选择。
数据佐证：2024 年上半年，营收同比增长惊人的 4000% [5]，这是国内算力焦虑转化为实际订单的直接体现。尽管尚未完全盈利，但其作为国产算力硬核资产的稀缺性极高。

3. 摩尔线程 (Moore Threads)

投资逻辑：全功能 GPU 新星。不同于寒武纪专注于 AI 加速，摩尔线程致力于研发具备图形渲染（Graphics）和计算（Compute）双重能力的全功能 GPU，技术路线最接近 NVIDIA。虽然刚上市，但首日暴涨 425%显示了市场对其“中国版 NVIDIA”定位的极高预期 [6]。

第三部分：存储与接口板块——打破“内存墙”

AI 训练对显存带宽的渴求推动了 HBM（高带宽内存）的供不应求。而在服务器主存侧，DDR5 的渗透率提升也带动了接口芯片的量价齐升。

3.1 美国市场：HBM 的盛宴

市场格局：HBM 市场由 SK Hynix、Samsung 和 Micron 三家寡头垄断。SK Hynix 因最早绑定 NVIDIA 处于领先地位，但 Micron 正在凭借 HBM3e 的低功耗优势加速追赶。

核心龙头分析

1. Micron Technology (MU)

投资逻辑：技术反超与产能售罄。Micron 绕过了 HBM3，直接量产 HBM3e，其能效比竞争对手高 30%，这对电力紧张的 AI 数据中心极具吸引力。公司已确认 HBM 产能直至 2025 年底全部售罄 [7]。
业绩拐点：2025 财年数据中心收入同比增长 400%，HBM 收入占比显著提升，带动毛利率大幅修复。Micron 是美股中最纯粹的 AI 存储标的。

3.2 中国市场：接口芯片的全球霸主

中国在 DRAM 颗粒制造上（如长鑫存储）仍在追赶，但在内存接口芯片领域，中国公司已占据全球统治地位。

核心龙头分析

1. 澜起科技 (Montage Technology) (688008.SH)

投资逻辑：全球双寡头之一。在内存模组（DIMM）中，除了存储颗粒，还需要接口芯片（RCD/DB）来管理数据流。澜起科技与瑞萨（Renesas）、Rambus 三分天下，且在 DDR5 世代市场份额持续提升。
技术红利：AI 服务器需要更高带宽，推动内存技术从 DDR4 向 DDR5 升级，并引入 MRDIMM（多路复用 DIMM）等新技术。MRDIMM 需要更多的配套芯片（MRCD/MDB），使得澜起科技的单机价值量成倍增加。
数据佐证：2025 年 Q3 营收同比增长 57%，DDR5 第四代 RCD 芯片开始规模出货，PCIe Retimer（高速互联芯片）等新品也开始放量 [8, 9]。澜起是少有的依靠技术实力在全球市场赚取高额利润的中国芯片设计公司。

第四部分：光模块与光通信——中国制造的绝对优势

如果说芯片是美国的主场，光模块则是中国的绝对主场。全球前十大光模块厂商中，中国企业占据半壁江山，且在 800G/1.6T 等高端产品上处于领先地位。

4.1 行业逻辑：速率升级的“超级周期”

AI 集群的计算效率取决于 GPU 之间的通信效率。NVIDIA 的 GPU 从 A100 升级到 H100 再到 B200，对光通信带宽的需求从 400G 跃升至 800G 甚至 1.6T。光模块的迭代周期从传统的 3-5 年缩短至 1-2 年。

4.2 核心龙头分析

1. 中际旭创 (Zhongji Innolight) (300308.SZ)

投资逻辑：全球光模块龙头。公司是 NVIDIA、Google 等北美巨头的核心供应商，拥有全球最高的 800G 光模块市场份额。其优势在于极致的工程化能力、良率控制和快速交付能力。
业绩炸裂：受益于 AI 需求，2024 年净利润预计同比增长 111%-166% [10]。公司已在泰国等地布局产能，有效规避了地缘政治风险。
确定性：只要北美云厂商增加 CapEx，中际旭创就是最直接的受益者，其业绩与 NVIDIA 数据中心营收高度正相关。

2. 新易盛 (Eoptolink) (300502.SZ)

投资逻辑：LPO 技术的先锋。新易盛在 LPO（线性驱动可插拔光学）技术上布局领先，该技术去掉了 DSP 芯片，大幅降低了功耗和延时，完美契合 AI 集群对低能耗、低延时的需求。
客户突破：公司已成功切入海外核心大客户（暗示为 Meta/Microsoft 等），800G 产品出货量占比快速提升，2024 年上半年营收增长 282%，净利润增长 355% [11]，增速甚至超过了行业龙头。

3. Marvell Technology (MRVL) (美股)

投资逻辑：光模块的“心脏”。虽然中国企业制造模块，但模块中的核心 DSP（数字信号处理）芯片主要由 Marvell 提供。Marvell 在 PAM4 DSP 领域拥有垄断地位。
双重受益：Marvell 不仅受益于光模块需求增长（DSP），还通过定制 ASIC 业务直接参与 AI 计算竞争。其光电业务预计随着 1.6T 时代的到来实现翻倍增长 [12]。

4. Coherent (COHR) (美股)

投资逻辑：垂直整合的光学巨头。Coherent 拥有从激光器芯片（VCSEL/EML）到模块封装的全产业链能力。对于希望供应链多元化、减少对中国依赖的欧美客户来说，Coherent 是首选的非 CN 供应商。其在硅光（Silicon Photonics）技术上的布局也是未来的看点 [13]。

第五部分：PCB 与先进封装——精密制造的护城河

5.1 PCB：AI 服务器的“高速公路”

AI 服务器对 PCB 的要求极高：层数超过 20 层，材料需使用极低损耗的覆铜板，且由于 GPU 和 Switch 的高密度互联，对 HDI（高密度互联）工艺要求极其苛刻。

核心龙头分析

1. 工业富联 (Foxconn Industrial Internet) (601138.SH)

投资逻辑：NVIDIA 的御用工厂。FII 不仅是全球最大的服务器 ODM，更是 NVIDIA GB200 NVL72 机柜的核心制造商。它承担了 Compute Board（计算板）、Switch Board（交换机板）甚至整个液冷机柜的制造。
业绩验证：2024 年 AI 服务器营收增长超 150%，占云服务营收比重突破 40% [14]。FII 展现了“大象起舞”的能力，其技术壁垒在于大规模精密制造和供应链管理能力。

2. 沪电股份 (WUS Printed Circuit) (002463.SZ)

投资逻辑：企业级 PCB 老兵。沪电股份长期深耕高多层企业通讯板，是华为、Cisco 及北美云厂商的核心供应商。在 AI 服务器 OAM（加速器模块）板卡上，沪电股份拥有极高的市占率。
确定性：不同于消费电子 PCB 的红海竞争，AI 与交换机 PCB 具有高壁垒、高毛利特征，沪电股份的业绩确定性极高 [15]。

3. 深南电路 (Shennan Circuits) (002916.SZ)

投资逻辑：封装基板（Substrate）的国产破局者。AI 芯片采用 Chiplet 封装，对 ABF 基板需求巨大。全球 ABF 基板长期被日台企业（伊彼登、欣兴电子）垄断。深南电路是国内首家大规模投资 ABF 基板的厂商，其广州工厂的投产标志着国产供应链在这一“卡脖子”环节的突破 [16, 17]。

5.2 先进封装：摩尔定律的续命符

1. 通富微电 (Tongfu Microelectronics) (002156.SZ)

投资逻辑：AMD 的深度绑定者。通富微电收购了 AMD 在苏州和槟城的封测厂，目前承接了 AMD 80%以上的封测订单。随着 AMD MI300 系列放量，通富微电直接受益。其在 Chiplet 和 2.5D 封装技术上处于全球第一梯队 [18, 19]。

第六部分：电力与散热——物理世界的硬约束

AI 的尽头是能源。随着数据中心向 GW（吉瓦）级迈进，电力设备和散热系统成为最紧缺的资源。

6.1 美国市场：电网升级与液冷革命

1. Vertiv Holdings (VRT)

投资逻辑：数据中心基础设施之王。Vertiv 提供从配电（PDU）到散热（CDU）的全套解决方案。最关键的是，Vertiv 是 NVIDIA 官方认证的液冷合作伙伴，与 CoolIT 共同定义了 GB200 的散热标准。
确定性：存量数据中心改造（Retrofit）和新建 AI 工厂都离不开 Vertiv，其在手订单积压（Backlog）处于历史高位，拥有极强的定价权 [20, 21]。

2. Eaton (ETN)

投资逻辑：电气化时代的赢家。Eaton 提供从电网变电站到数据中心机架的高压电气设备。AI 数据中心、电动车充电桩、电网现代化改造这三大趋势同时驱动 Eaton 的增长。其业务涵盖了变压器、开关柜等目前交付周期最长的紧缺设备 [22, 23]。

3. Amphenol (APH)

投资逻辑：连接的艺术。Amphenol 不仅做电缆，更做高速背板连接器。在 NVIDIA NVL72 机柜中，数千根铜缆（OverPass 电缆）构成了系统的神经。Amphenol 是这一领域的绝对霸主，其高毛利（Q3 2025 运营利润率达 27.5%）证明了连接器在高速信号传输中的技术含量 [23, 24]。

6.2 中国市场：液冷龙头

1. 英维克 (Envicool) (002837.SZ)

投资逻辑：全链条液冷专家。英维克是中国最早布局液冷的厂商，拥有冷板式和浸没式全套技术，是阿里、腾讯、字节跳动的核心供应商。随着“东数西算”工程对 PUE（能源使用效率）提出<1.2 的严苛要求，液冷成为必选项，英维克作为行业标准制定者，市场份额领先 [25, 26]。

第七部分：中美市场“Top 10”龙头股票筛选与总结

基于上述分析，我们综合考量业绩增速（Performance）、行业地位（Market Share）、技术壁垒（Moat）和确定性（Certainty），筛选出中美市场各 10 只核心龙头。

表 1：美国市场 AI“铲子股”Top 10 (US Market Leaders)

排名	公司名称	代码	核心板块	筛选理由与核心看点
1	NVIDIA	NVDA	AI 芯片	绝对垄断。全栈生态（芯片+CUDA+NVLink）构筑无法逾越的护城河，AI 时代的“操作系统”。
2	Arista Networks	ANET	网络	以太网之王。凭借 EOS 操作系统和低延时交换机，主导 AI 后端网络从 InfiniBand 向以太网的迁移。
3	Broadcom	AVGO	ASIC/网络	定制芯片霸主。Google TPU、Meta MTIA 的独家合作伙伴，AI 网络交换芯片（Tomahawk）的领导者。
4	Vertiv	VRT	散热/电源	液冷先锋。NVIDIA 官方认证的液冷合作伙伴，数据中心基础设施最纯正的标的。
5	Micron	MU	存储	HBM3e 黑马。技术能效领先，产能售罄，直接受益于 AI 存储需求的爆发，业绩弹性最大。
6	Eaton	ETN	电力设备	电网瓶颈。掌握变压器与配电设备核心产能，受益于 AI 带来的电力基建超级周期。
7	Amphenol	APH	连接器	高速互联。铜缆互联（Copper Interconnect）在机柜内部不可替代，拥有极强的定价权和利润率。
8	Marvell	MRVL	光电芯片	光通信心脏。垄断光模块 DSP 芯片市场，并在定制 ASIC 领域是 Broadcom 的唯一有力挑战者。
9	Synopsys	SNPS	EDA 软件	芯片之母。所有 AI 芯片设计都离不开 EDA 工具，AI 功能的加入提升了 EDA 软件的价值量，业绩稳健增长 [27]。
10	AMD	AMD	AI 芯片	第二选择。性价比优势和开放生态使其成为推理市场的重要补充，具备从低基数高增长的潜力。

表 2：中国市场 AI“铲子股”Top 10 (China Market Leaders)

排名	公司名称	代码	核心板块	筛选理由与核心看点
1	中际旭创	300308	光模块	全球龙头。绑定北美巨头，产能布局全球化，业绩增速最快（>100%），800G/1.6T 市场份额绝对领先。
2	工业富联	601138	服务器	精密制造。NVIDIA GB200 机柜核心制造商，也是全球最大的 AI 服务器 ODM，规模效应极致。
3	海光信息	688041	AI 芯片	国产替代。x86 架构兼容性最好，信创市场份额第一，业绩确定性最高，也是最稳健的国产算力标的。
4	澜起科技	688008	接口芯片	隐形冠军。内存接口芯片全球三强，DDR5/MRDIMM 渗透率提升带来量价齐升，技术壁垒极高。
5	新易盛	300502	光模块	LPO 领跑者。成功切入海外大厂，凭借 LPO 低功耗技术实现弯道超车，业绩弹性甚至强于龙头。
6	沪电股份	002463	PCB	数通板老兵。深耕高多层企业网与 AI 服务器 PCB，技术成熟，良率领先，客户结构极其优质。
7	英维克	002837	散热	液冷全链条。国内液冷标准制定者，全链条自研能力，受益于国内数据中心 PUE 强制达标政策。
8	深南电路	002916	封装基板	基板破局。国内 ABF 载板技术的先行者，填补了国产高端 IC 载板的空白，长期战略价值巨大。
9	寒武纪	688256	AI 芯片	稀缺标的。A 股最纯正的 AI 芯片设计公司，尽管面临制裁，但在智算中心建设潮中订单爆发式增长。
10	通富微电	002156	封测	AMD 代理人。深度绑定 AMD，随着 MI300 系列放量，其先进封装产线稼动率满载，业绩反转确定性强。

第八部分：风险提示与结语

8.1 潜在风险

地缘政治风险：美国对华半导体出口管制可能进一步升级，波及 HBM 内存、GAA 制程技术甚至光模块供应链。中国企业需加速出海（如东南亚建厂）以规避关税和制裁。
砍单风险（Double Ordering）：历史上，光模块和芯片行业常出现因客户恐慌性备货导致的库存积压。如果 AI 应用变现不及预期，2026 年可能面临 CapEx 修正。
电力瓶颈：变压器缺货和电网审批流程可能导致数据中心交付延期，进而影响服务器和芯片的实际部署进度。

8.2 结语

AI 基础设施建设是一场长达数年的超级周期。对于投资者而言，目前仍处于周期的早中期——即基础设施搭建期。在这一阶段，硬件公司的业绩确定性远高于应用层公司。

美国市场展现了极致的技术创新与垄断利润，NVIDIA、Broadcom、Vertiv 构成了最强的攻击组合；中国市场则展现了强大的制造韧性与国产替代的迫切需求，光模块双雄（中际旭创/新易盛）、海光信息、工业富联构成了最具爆发力的成长组合。建议投资者在中美两个市场进行均衡配置，既享受全球 AI 技术进步的红利，又把握中国供应链重构的阿尔法机会。

免责声明：本报告仅供参考，不构成具体的投资建议。股市有风险，投资需谨慎。本报告基于公开信息撰写，力求客观公正，但不对信息的准确性和完整性做任何保证。投资者据此操作，风险自担。