《通信行業投資策略：AIDC算力產業鏈迎黃金新周期-250511（55頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《通信行業投資策略：AIDC算力產業鏈迎黃金新周期-250511（55頁）.pdf（55頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、通信通信 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 1/55 通信通信 2025 年 05 月 11 日 投資評級：投資評級：看好看好（維持維持）行業走勢圖行業走勢圖 數據來源：聚源 AI 上游業績高兌現，美團 AI 需求漸起行業周報-2025.4.27 AI 推理陸續落地，6G 漸行漸近行業周報-2025.4.20 重視國產算力、衛星互聯網、光通信等板塊機遇行業周報-2025.4.13 AIDC 算力算力產業鏈產業鏈迎迎黃金黃金新周期新周期 行業投資策略行業投資策略 蔣穎（分析師）蔣穎（分析師）陳光毅（聯系人）陳光毅（聯系人）雷星宇（聯系人）雷星宇（聯系人） 證書編號：S07905231200

2、03 證書編號：S0790124020006 證書編號：S0790124040002 回顧與展望：回顧與展望：板塊估值處于較低水平，以國產板塊估值處于較低水平，以國產 AI 為主攻兼顧多板塊投資機遇為主攻兼顧多板塊投資機遇 截至 2025 年 5 月 9 日，通信指數上漲 24.68%，在 31 個子行業中排名第 4，在TMT 板塊中跑贏電子（上漲 17.31%，排名第 6）?？v向與自身歷史 TTM 估值對比，通信板塊估值中樞處于歷史平均偏下水平，2024 年以來 PE_TTM=31。展望2025 年，以字節跳動、阿里巴巴、騰訊等為代表的國內 AI 巨頭進入 AI 算力和AI 應用大規模投入期

3、，同時以 Meta、微軟、亞馬遜、谷歌等為代表的海外巨頭繼續大力投資 AI，我們認為 AIDC 算力產業鏈是核心主攻方向，同時看好 AI 應用、運營商、衛星互聯網&6G 等板塊投資價值。2025 年賽道一：年賽道一：以以 AI 為主攻，聚焦為主攻，聚焦 AIDC&云產業鏈高景氣細分賽道云產業鏈高景氣細分賽道 2024 年 Q4 開始，豆包大模型和 Deepseek 等陸續引爆市場，字節跳動、阿里巴巴、騰訊先后宣布大力進行 AI 投資和 AI 人才招聘，同時運營商積極投入 AI，中國移動宣布對推理資源投資不設上限，2025 年，Manus、QwQ-32B、豆包 1.5 深度思考多模態模型等 AI

4、 Agent 陸續演化，同時以 Meta、微軟、亞馬遜、谷歌等為代表的海外巨頭繼續大力投資 AI，我們認為 AIDC 算力產業鏈或迎黃金發展新周期，建議重視五大細分方向：（1）AIDC 機房基建：AIDC 機房、液冷風冷、柴油發電機、蓄電池、UPS/HVD、變壓器等；（2）IT 設備：AI 芯片、AI 服務器、服務器電源等；（3）網絡設備：交換機路由器&交換機芯片、光模塊&光器件&CPO、AEC&銅纜、光纖光纜等；（4）算力租賃；（5）云計算平臺。2025 年賽道二年賽道二：AI 應用風起云涌，模組、控制器、應用風起云涌，模組、控制器、CDN 等板塊迎機遇等板塊迎機遇 基于 AI 模型的語音識

5、別、圖像識別等技術的進步加速了 AI 玩具的發展，AI 玩具通過搭配智能算力模組、蜂窩/wifi 模組等硬件實現了擬人化交互能力，伴隨邊端 AI 模型持續優化，智能算力及通信模組需求或將加速釋放；AI 模型是具身智能發展的底座，經過剪枝、量化后的小模型在邊緣終端表現亮眼，智能算力模組及控制器需求或將逐步提升；AI 應用有望催生對于毫秒級響應的需求，而 CDN通過邊緣節點網絡的布局，有望將算力下沉至用戶端，實現數據的本地化和輕量化的處理，AI 應用或持續拉動對于 CDN 的需求。2025 年賽道三：年賽道三：國家重視自主可控，衛星互聯網邁入“破繭成蝶”成長期國家重視自主可控，衛星互聯網邁入“破繭

6、成蝶”成長期 在國際局勢動蕩、地緣沖突加劇、關稅摩擦升級的復雜形勢背景下，內需擴展+自主可控+技術升級的邏輯或被反復強化，衛星互聯網作為 6G 核心組成部分，受到國家高度重視，建議重視四大細分方向：（1）衛星制造環節：優先受益于衛星發射增量需求，關注衛星載荷供應商、衛星平臺零部件供應商；（2）衛星發射環節：關注發射資源分配、發射節奏及技術發展帶來的產業催化；（3）地面設備環節：關注高價值量核心網建設各環節，以及終端市場；（4）衛星運營環節：星網、垣信分別牽頭星網、G60，雙線共進，有望快速構建衛星網絡。風險提示：風險提示：AI 發展不及預期、發展不及預期、衛星衛星發展發展低于預期低于預期、中美

7、貿易摩擦加劇中美貿易摩擦加劇等等 -24%-12%0%12%24%36%48%2024-052024-092025-01通信滬深300相關研究報告相關研究報告 開源證券開源證券 證券研究報告證券研究報告 行業投資策略行業投資策略 行業研究行業研究 行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 2/55 內容目錄內容目錄 1、回顧與展望：通信板塊估值仍處于低位.5 1.1、通信板塊表現優秀，估值仍處較低水平.5 1.2、以 AIDC 算力產業鏈為主攻，兼顧多個板塊.6 2、國內巨頭開啟 AI 大規模投資，AI 應用與 AI 訓練或齊飛.7 2.1、AI 應用陸續演化，國內巨頭

8、開啟 AI 規模投資新周期.7 2.2、運營商積極投入 AI，中國移動對推理資源投資不設上限.10 2.3、海外巨頭仍保持較高 AI 投入，全球 AI 有望共振.12 2.4、AI 大模型持續迭代，推理成本降低帶動 AI 應用加速發展.14 3、算力即國力，AIDC 算力產業鏈核心受益.16 3.1、AIDC 機房：AI 應用起，AIDC 起.17 3.1.1、AI 時代，IDC 向 AIDC 升級.17 3.1.2、需求端：巨頭 AIDC 需求大幅提升.19 3.1.3、供給端：國家能耗控制趨嚴，供給側逐步收緊.19 3.1.4、資金端：IDC REITs 有望助力 IDC 企業規模擴張.2

9、0 3.1.5、重視八大節點和三大超級節點，以及算力租賃投資機會.21 3.2、風冷液冷：制冷設備需求提升，液冷有望加速滲透.23 3.2.1、間接蒸發冷：節能效果顯著，適用于基地型 AIDC.23 3.2.2、液冷：AI 集群高密度化發展，液冷滲透率有望快速提升.23 3.2.3、液冷技術優勢顯著，液冷服務器加速放量.26 3.3、國產 AI 芯片、AI 服務器、高速交換機需求持續高增.28 3.3.1、貿易摩擦反復發酵，國產算力芯片指日可待.28 3.3.2、AI 服務器需求快速釋放，非 GPU 卡占比提升.29 3.3.3、AI 集群新增后端組網需求，高速交換機有望加速釋放.30 3.4

10、、光模塊：AI 驅動高速光模塊需求，重視 CPO 等新技術發展.32 3.4.1、AI 帶動高速光模塊需求，1.6T 時代加速到來.32 3.4.2、Nvidia 推出 CPO 交換機，重視 CPO 產業機遇.33 3.5、光電共進，銅連接需求逐步提升.37 3.5.1、銅互聯技術已成為提升數據中心性能的關鍵要素.37 3.5.2、銅連接技術契合數據中心當前需求.37 3.5.3、伴隨接口速率升級，高速銅纜傳輸速度亦逐步升級.38 3.5.4、高速銅纜產業鏈涉及多環節，市場空間廣闊.38 4、AI 應用：重視模組、控制器、CDN 等板塊投資機會.41 5、運營商：AI 大推理時代，云計算業務有

11、望估值重塑.43 6、衛星互聯網：6G 重要方向，自主可控重要性凸顯.45 6.1、產業建設不斷落地，國產自主邏輯不斷強化.45 6.2、向低軌化、寬帶化、星間組網、星地一體發展.47 6.3、作為 6G 重要組成部分，星地一體加速發展.48 7、投資建議.49 8、風險提示.53 圖表目錄圖表目錄 行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 3/55 圖 1：2024 年初至今通信指數累計上漲 24.68%.5 圖 2：通信行業估值處于歷史較低水平（PE_TTM）.5 圖 3：2024 年第四季度阿里和騰訊資本開支同比高速增長.9 圖 4：中國移動算力相關開支有望持續上

12、升.10 圖 5：中國電信算力資本開支占比有望增長.10 圖 6：2025 年三大電信運營商總資本開支或將略有下滑.11 圖 7：2024 年第四季度海外云巨頭（谷歌、微軟、AWS、Meta、蘋果）資本開支持續增長.13 圖 8：AI 模型持續迭代.15 圖 9：AIDC 算力產業鏈拆分圖.16 圖 10：零售、批發、代建模式對比.17 圖 11：IDC 建設模式和盈利能力對比.18 圖 12：IDC 收入和成本結構拆分.19 圖 13：國家和地方政策對數據中心 PUE 要求趨嚴.20 圖 14：IDC 項目 REITs 盤活存量資產.21 圖 15：IDC 項目 REITs 盤活存量資產.2

13、1 圖 16：數據中心機架規模持續增長.21 圖 17：2020-2023 年第三方數據中心服務商為增長主力.21 圖 18：數據中心制冷技術逐漸向液冷發展.24 圖 19：液冷產業鏈上下游.25 圖 20：GPU（AI）服務器采用冷板式液冷散熱.25 圖 21：英偉達 NVL576 采用冷板式液冷方案.25 圖 22：電信運營商提出液冷三年愿景，2024 年開展項目試點.26 圖 23：中國液冷數據中心市場規模有望持續增長.27 圖 24：中國液冷數據中心配套設施市場規模有望維持較高增速.27 圖 25：華為 CloudMatrix 384 超節點發布.29 圖 26：2024 年 AI 服

14、務器中非 GPU 卡占比超 30%.29 圖 27：國內 AI 服務器市場規模加速增長.29 圖 28：推理占比持續增長.29 圖 29：AI 集群組網可分為前端（Front End）和后端網絡（Back End）.30 圖 30：前后端網絡組網均來帶來大量交換機需求.30 圖 31：白盒交換機產業生態較為完善.30 圖 32：2024 年中國交換機市場規模持續增長.31 圖 33：2025 年 800G 端口交換機有望加速放量.31 圖 34：交換機密度每兩年翻一番.32 圖 35：光模塊功耗隨著速率的提升大幅增長.32 圖 36：傳統三層網絡架構向 Spine-Leaf 架構轉變.33 圖

15、 37：DGX GH200 驅動 800G 光模塊需求.33 圖 38：英偉達芯片加速迭代.33 圖 39：AI 加速互聯速度迭代發展.33 圖 40：Nvidia 在 GTC2025 上推出多款 CPO 交換機.34 圖 41：CPO 有望成為未來數據中心互連的重要解決方案.34 圖 42：CPO 較傳統光模塊集成大量光電器件.35 圖 43：CPO 利用光互連替代傳統光模塊至交換芯片的銅互連.36 圖 44：AEC、DAC、ACC 方案對比.37 圖 45：不同鏈接方式功耗.38 行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 4/55 圖 46：不同通信鏈接方式成本對比

16、.38 圖 47：CEI 協議標準向 224G 升級.38 圖 48：AOC、DAC、AEC 性能比較.39 圖 49：預計 2028 年 AOC+DAC+AEC 全球合計市場規模為 28 億美元.39 圖 50：預計 20232028 年 AEC 復合增速為 45%.39 圖 51：高速線纜組件產品制造流程.40 圖 52：金屬材料、線材是華豐科技 2022 年原材料 BOM 采購的重要組成部分.40 圖 53：國內電信運營商多因素驅動營收增長.43 圖 54：運營商云業務穩步增長.44 圖 55：衛星互聯網產業鏈.45 圖 56：中國國內衛星互聯網相關公司.46 圖 57：衛星互聯網多項技

17、術處于發展階段.47 圖 58：6G 衛星通信網絡三階段演進路線.48 表 1：液冷及蒸發冷卻技術能效更高.23 表 2：海外和國產卡性能對比.28 表 3：CPO 產業重要板塊及公司.36 表 4：AI 玩具內相關技術.42 表 5：推薦及受益標的盈利預測與估值.50 行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 5/55 1、回顧與展望回顧與展望：通信板塊估值仍處于低位：通信板塊估值仍處于低位 1.1、通信通信板塊表現優秀，估值仍處較低水平板塊表現優秀，估值仍處較低水平 2024 年初至今通信板塊整體表現優秀，在 TMT 板塊中跑贏電子、計算機、傳媒。截至 2025 年

18、 5 月 9 日，通信指數上漲 24.68%，在 31 個子行業中排名第 4，在TMT 板塊中跑贏電子（上漲 17.31%，排名第 6）。圖圖1：2024 年初至今通信指數累計上漲年初至今通信指數累計上漲 24.68%數據來源：Wind、開源證券研究所，數據更新日期：2025 年 5 月 9 日 我們對 2015 年至今 TMT 各子行業的估值情況進行了復盤，橫向對比來看，通信行業估值的歷史平均水平為 PE_TTM=42，低于計算機（PE_TTM=62）和電子（PE_TTM=47），略高于傳媒（PE_TTM=41）?？v向與自身歷史 TTM 估值對比，通信板塊估值中樞處于歷史平均偏下水平，202

19、4 年以來 PE_TTM=31。圖圖2：通信行業估值處于歷史較低水平通信行業估值處于歷史較低水平（PE_TTM）數據來源：Wind、開源證券研究所，數據更新日期：2025 年 5 月 9 日-20%-10%0%10%20%30%40%50%銀行家用電器汽車通信非銀金融電子機械設備有色金屬公用事業國防軍工計算機交通運輸商貿零售傳媒環保鋼鐵建筑裝飾綜合石油石化美容護理基礎化工電力設備社會服務紡織服飾建筑材料輕工制造食品飲料農林牧漁房地產煤炭醫藥生物0204060801001201401601802015/12016/12017/12018/12019/12020/12021/12022/12023

20、/12024/12025/1通信傳媒計算機電子行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 6/55 1.2、以以 AIDC 算力產業鏈為主攻算力產業鏈為主攻，兼顧多個板塊兼顧多個板塊 展望展望 2025 年，以字節跳動、阿里巴巴、騰訊等為代表的國內年，以字節跳動、阿里巴巴、騰訊等為代表的國內 AI 巨頭進入巨頭進入 AI算力和算力和 AI 應用大規模投入期，應用大規模投入期，同時以微軟、同時以微軟、Meta、亞馬遜、谷歌等為代表的海外、亞馬遜、谷歌等為代表的海外巨頭繼續大力投資巨頭繼續大力投資 AI，我們認為我們認為 AIDC 算力產業鏈是核心主攻方向，同時看好算力產業鏈

21、是核心主攻方向，同時看好 AI應用、運營商、衛星互聯網應用、運營商、衛星互聯網&6G 等板塊投資價值。等板塊投資價值。2025 年賽道一：以年賽道一：以 AI 為主攻，聚焦為主攻，聚焦 AIDC&云產業鏈高景氣細分賽道云產業鏈高景氣細分賽道 2024 年 Q4 開始，豆包大模型和 Deepseek 等陸續引爆市場，字節跳動、阿里巴巴、騰訊先后宣布大力進行 AI 投資和 AI 人才招聘，同時運營商積極投入 AI，中國移動宣布對推理資源投資不設上限，2025 年，Manus、QwQ-32B、豆包 1.5深度思考多模態模型等 AI Agent 陸續演化，同時以 Meta、微軟、亞馬遜、谷歌等為代表的

22、海外巨頭繼續大力投資 AI，我們認為 AIDC 算力產業鏈或迎黃金發展新周期，建議重視五大細分方向：（1）AIDC 機房基建：AIDC 機房、液冷風冷、柴油發電機、蓄電池、UPS/HVD、變壓器等；（2）IT 設備：AI 芯片、AI 服務器、服務器電源等；（3）網絡設備：交換機路由器&交換機芯片、光模塊&光器件&CPO、AEC&銅纜、光纖光纜等；（4）算力租賃；（5）云計算平臺。2025 年賽道二：年賽道二：AI 應用風起云涌，模組、控制器、應用風起云涌，模組、控制器、CDN 等板塊迎機遇等板塊迎機遇 基于 AI 模型的語音識別、圖像識別等技術的進步加速了 AI 玩具的發展，AI 玩具通過搭配

23、智能算力模組、蜂窩/wifi 模組等硬件實現了擬人化交互能力，伴隨邊端AI 模型持續優化，智能算力及通信模組需求或將加速釋放；AI 模型是具身智能發展的底座，經過剪枝、量化后的小模型在邊緣終端表現亮眼，智能算力模組及控制器需求或將逐步提升；AI 應用有望催生對于毫秒級響應的需求，而 CDN 通過邊緣節點網絡的布局，有望將算力下沉至用戶端，實現數據的本地化和輕量化的處理，AI應用或持續拉動對于 CDN 的需求。2025 年賽道三：國家重視自主可控，衛星互聯網邁入“破繭成蝶”成長期期年賽道三：國家重視自主可控，衛星互聯網邁入“破繭成蝶”成長期期 在國際局勢動蕩、地緣沖突加劇、關稅摩擦升級的復雜形勢

24、背景下，內需擴展+自主可控+技術升級的邏輯或被反復強化，衛星互聯網作為 6G 核心組成部分，受到國家高度重視，建議重視四大細分方向：（1）衛星制造環節：優先受益于衛星發射增量需求，關注衛星載荷供應商、衛星平臺零部件供應商；（2）衛星發射環節：關注發射資源分配、發射節奏及技術發展帶來的產業催化；（3）地面設備環節：關注高價值量核心網建設各環節，以及終端市場；（4）衛星運營環節：星網、垣信分別牽頭星網、G60，雙線共進，有望快速構建衛星網絡。行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 7/55 2、國內巨頭國內巨頭開啟開啟 AI 大規模投資，大規模投資，AI 應用與應用與 A

25、I 訓練或齊飛訓練或齊飛 2.1、AI 應用應用陸續陸續演化演化，國內巨頭國內巨頭開啟開啟 AI 規模投資新周期規模投資新周期 2024 年四季度年四季度，字節跳動豆包大模型，字節跳動豆包大模型引爆市場，引爆市場，2025 年春節開始，年春節開始，Deepseek大模型大模型逐漸逐漸引領國產引領國產 AI 大模型浪潮，以阿里云、騰訊云、大模型浪潮，以阿里云、騰訊云、火山云、火山云、華為云、天翼云、華為云、天翼云、移動云、聯通云等為代表的國內云計算平臺和以亞馬遜移動云、聯通云等為代表的國內云計算平臺和以亞馬遜 AWS、微軟、微軟 Azure 為代表的為代表的海外云計算平臺紛紛接入海外云計算平臺紛

26、紛接入Deepseek，國內各大行業陸續接入，國內各大行業陸續接入/適配適配Deepseek大模型，大模型，國產國產 AI 大模型和國產算力發展呈現出勢如破竹大模型和國產算力發展呈現出勢如破竹的的態勢。態勢。2024 年開始，以字節跳動、阿里巴巴、騰訊微代表的國內年開始，以字節跳動、阿里巴巴、騰訊微代表的國內 AI 巨頭陸續加大巨頭陸續加大 AI投資，投資，阿里和騰訊資本開支同比增速從阿里和騰訊資本開支同比增速從 2024 年年 Q3 開始顯著提速開始顯著提速。進入到進入到 2025 年，年，字節跳動持續大幅擴張字節跳動持續大幅擴張 AI 大模型和大模型和 AI 應用版圖，阿里巴巴應用版圖，阿

27、里巴巴宣布宣布開啟三年開啟三年 AI 資本資本開支大投入期和開支大投入期和 AI 人才大幅擴招期，騰訊資本開支人才大幅擴招期，騰訊資本開支從從 2024Q4 開始開始大幅增長并大幅增長并宣布宣布開啟開啟大大規模規模人才人才招聘招聘。國內。國內 AI 三巨頭三巨頭 AI 軍備競賽持續加劇，或大幅拉動國產軍備競賽持續加劇，或大幅拉動國產 AI算力產業鏈發展。算力產業鏈發展。2025 年，年，國內國內按下按下 AI Agent 加速鍵加速鍵。2025 年年 3 月月 6 日，中國的創業公司日，中國的創業公司 Monica正式對外發布通用型正式對外發布通用型 AI Agent 產品產品 Manus，在

28、，在 GAIA 基準測試的基準測試的 Level 13 均中取均中取得了得了 SOTA 的成績，顯示其性能超越的成績，顯示其性能超越 OpenAI DeepResearch；3 月月 6 日，阿里通義日，阿里通義千問發布推理模型千問發布推理模型 QwQ-32B；4 月月 17 日，微信上線日，微信上線 AI 助手“元寶”搭載混元和助手“元寶”搭載混元和DeepSeek 雙模引擎雙模引擎；4 月月 18 日，豆包發布日，豆包發布 1.5深度思考多模態模型，在數學、代深度思考多模態模型，在數學、代碼、科學等專業領域推理任務中表現出色，已經達到或接近全球第一梯隊水平。碼、科學等專業領域推理任務中表現

29、出色，已經達到或接近全球第一梯隊水平。伴隨著國內伴隨著國內 AI 巨頭大幅發力巨頭大幅發力 AI 訓練大模型和訓練大模型和 AI 推理大模型，以及推理大模型，以及 AI Agent的持續的持續演化演化，我們認為國產，我們認為國產 AI 算力算力鏈鏈或迎來黃金發展時代或迎來黃金發展時代。（1）字節跳動：大幅擴張）字節跳動：大幅擴張 AI 大模型和大模型和 AI 應用版圖應用版圖 字節跳動持續完善 AI 大模型及 AI 終端產品布局。2025 年 1 月 22 日，字節跳動正式發布豆包全新基礎模型 Doubao-1.5-pro，在知識、代碼、推理、中文等多個測評基準上獲得較優成績，模型效果達到全球

30、領先水平。此外，公司還發布了視覺理解、語音合成、視頻生成、語音識別、角色扮演、文生圖、圖生文等多個模型，持續完善模型矩陣，加速迭代升級。據極客公園、書享界等報道，1 月底，字節啟動SeedEdge 項目，專注比預訓練和大模型迭代更長線、更基礎的通用人工智能（AGI）前沿研究，公司將持續加大對 SeedEdge 的投入，當前字節 AI 部門架構分為三層:Stone(技術支持)、Seed(專注大模型研發)、Flow(專注 AI 應用開發)，已形成算力、算法、模型、應用的全產業鏈布局，未來或將在 AI 模型和 AI 終端產品應用等方面持續加碼。4 月 17 日，豆包發布豆包 1.5深度思考模型，升級

31、豆包文生圖模型 3.0、豆包視覺理解模型。豆包 1.5深度思考多模態模型采用 MoE 架構，總參數為 200B，激活參數僅 20B，具備顯著的訓練和推理成本優勢，在數學、代碼、科學等專業領域推理任務中表現出色，已經達到或接近全球第一梯隊水平，模型還具備視覺理解能力，可以像人類一樣，不光基于文字思考，更能基于所見畫面思考。同時，面向 Agent服務，發布 OS Agent 解決方案、GUI Agent 大模型豆包 1.5UI-TARS 模型；面向大規模推理，發布 AI 云原生ServingKit 推理套件。截至 2025 年 3 月底，豆包大模型日均 tokens 調用量已超過 12.7 萬億，

32、是 2024行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 8/55 年 12 月的 3 倍，是一年前剛剛發布時的 106 倍。IDC 報告顯示，2024 年中國公有云大模型調用量激增，火山引擎以 46.4%的市場份額位居中國市場第一。（2）阿里巴巴：）阿里巴巴：開啟三年開啟三年 AI 資本開支大投入期，資本開支大投入期，規模擴招規模擴招 AI 人才人才 據阿里巴巴 2025 財年第三季度財報及業績交流會，未來三年，阿里將圍繞 AI戰略核心，加大投入三大領域：第一，AI 和云計算的基礎設施建設，未來三年集團在云和 AI 的基礎設施投入預計將超越過去十年的總和。第二，AI 基礎

33、模型平臺以及 AI 原生應用。第三，現有業務的 AI 轉型升級。公司宣布未來三年 AI 相關投入將投入至少 3,800 億元人民幣，超過阿里過去十年在云和 AI 基礎設施上的投入總和，明確加碼基礎設施、基礎大模型及業務 AI 化三大方向，全力構建技術護城河。Al 推動阿里云收入增速持續提升，2025 財年第三季度，阿里云季度收入同比增長 13%，公有云業務保持雙位數增長，AI 相關產品收入連續 6 個季度實現三位數同比增長，截至 2025 年 1 月 31 日，基于 Qwen 模型家族在 Hugging Face 上開發的衍生模型數量超 90000 個，已經成為全球最大的 A1 模型家族之一；

34、截至 2025 年 2 月中旬，A1 模型社區“魔搭”模型總量超過 4 萬個，涵蓋 LLM、對話、語音、文生圖、圖生視頻等多個領域，已服務超 1000 萬開發者。2 月 19 日，阿里 AI To C 業務開啟大規模人員招聘，開放招聘崗位達到數百個，其中 AI 技術、產品研發崗位占比達到 90%，所招聘人員將重點投入到文本、多模態大模型、AI Agent 等前沿技術與應用的相關工作中，持續加大 AI 投入。（3）騰訊：）騰訊：資本開支大幅提升，元寶資本開支大幅提升，元寶 DAU 高速增長高速增長 據騰訊 2024 年 Q4 及全年度財報，公司重視 AI 板塊，幾個月前重組 AI 團隊以聚焦深度

35、模型研發及產品創新，增加AI資本開支及原生AI產品的研發和銷售力度，2024Q4 公司資本開支達 365.78 億元，同比增長 113.98%，環比增長 386.15%，主要是購買了大量的 GPU，2024 年全年資本開支達到 767.60 億元，同比增長 221.27%，公司計劃于 2025 年持續增加資本開支，堅定投入 AI?；煸竽Ｐ统掷m突破，元寶 DAU 加速增長?；A模型方面，2024 年 9 月，騰訊推出基礎模型混元 Turbo，采用 MoE 混合專家架構，訓練和推理效率翻倍，推理成本減半；2025 年 3 月，發布新一代快思考模型混元 TurboS，吐字速度提升一倍，首字時延降低

36、 44%，同時應用于騰訊元寶等內部產品，3 月 21 日，TurboS 升級為混元-T1 正式版，顯著降低了訓練和推理成本，騰訊云寶率先接入 DeepSeek-R1，同時上線騰訊混元深度思考模型 T1 及 Turbo S，持續提供的 AI 服務，騰訊元寶 2025 年2 月至 3 月的 DAU(日活)增長超 20 倍。4 月 16 日，微信上線 AI 助手元寶，用戶可以將它添加為好友，即可直接在微信聊天界面與其進行聊天互動。元寶是騰訊元寶 APP 入駐微信的 AI 助手，搭載混元和 DeepSeek 雙模引擎，并無縫銜接微信生態。它目前支持的核心功能包括：一鍵解析公眾號文章、圖片和文檔（100

37、M 以內），并支持對解讀內容做各種智能互動，同時也支持日常陪伴互動等，并對微信場景進行了特別優化，避免直接調用第三方模型，確保用戶數據僅在本地處理。用戶通過騰訊元寶，可以免費使用 DeepSeek-R1滿血版、DeepSeek-V3、騰訊混元深度思考模型 T1 以及騰訊混元通用模型 Turbo，不僅支持深度思考，也支持快速輸出答案。行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 9/55 圖圖3：2024 年第年第四四季度季度阿里和騰訊阿里和騰訊資本開支同比資本開支同比高速高速增長增長 數據來源：Wind、開源證券研究所 -100%-50%0%50%100%150%200%2

38、50%300%350%400%010000200003000040000500006000070000800002017Q12017Q22017Q32017Q42018Q12018Q22018Q32018Q42019Q12019Q22019Q32019Q42020Q12020Q22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q32023Q42024Q12024Q22024Q32024Q4騰訊資本開支（百萬元）阿里資本開支（百萬元）騰訊YOY阿里YOY行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文

39、后面的信息披露和法律聲明 10/55 2.2、運營商運營商積極投入積極投入 AI，中國移動對推理資源投資不設上限中國移動對推理資源投資不設上限 運營商運營商云計算業務維持增長云計算業務維持增長，智算規模持續增長智算規模持續增長。三大運營商云計算營收持續增長，持續投入算力資源，自有通用算力資源保持較大規模，智算算力規模實現較快增長。截至 2024 年底，中國電信擁有 35EFlops 智算算力，中國聯通擁有超 17EFlops智算算力，中國移動擁有超 29.2EFlops 智算算力。國內國內 5G 網絡建設進入平緩期，運營商網絡建設方面總投資網絡建設進入平緩期，運營商網絡建設方面總投資持續持續下

40、降，下降，但但算力算力相關業務資本開支相關業務資本開支占比占比呈上升趨勢呈上升趨勢，中國移動曾公開表示對推理資源投資不設上限，中國移動曾公開表示對推理資源投資不設上限。（1）2024 年，中國移動實現資本開支 1640 億元，預計 2025 年資本開支為 1512億元，其中算力資本開支為 373 億元，總資本開支占比達到 24.67%，同比提升 2.05個百分點，預計通算規模（FP32）累計達到 8.9 EFLOPS，智算規模（FP16）超 34 EFLOPS，公司表示超 34 EFLOPS 的智算計劃主要是以預訓練資源為主，對于推理資源將根據市場需求進行投資，不設上限；（2）2024 年，中

41、國電信實現資本開支 935 億元，預計 2025 年資本開支為 836億元，其中產業數字化資本開支為 318 億元，總資本開支占比達到 38.00%，同比提升 3.00 個百分點；（3）中國聯通預計 2025 年固定資產投資約為 550 億元，其中算力投資同比增長 28%。圖圖4：中國移動算力相關開支有望持續上升中國移動算力相關開支有望持續上升 圖圖5：中國電信算力資本開支中國電信算力資本開支占比有望增長占比有望增長 數據來源：中國移動推介材料、開源證券研究所 數據來源：中國電信推介材料、開源證券研究所 我們認為運營商積極發展創新業務，有望驅動運營商在算力基礎設施方面持續投資，對于 AIGC

42、方面，運營商以“國家隊”身份持續投入到 AI 模型訓練中，有望賦能多個垂直領域，加速 AI 應用在多行業持續滲透，國產算力產業鏈（AI 芯片、AIDC、AI 服務器、液冷風冷、光通信、交換機及路由器、銅纜等）有望持續受益。0%5%10%15%20%25%30%3003103203303403503603703803904002022202320242025E中國移動算力（億元）總資本開支占比0%5%10%15%20%25%30%35%40%0501001502002503003504002022202320242025E中國電信產業數字化（億元）總資本開支占比行業投資策略行業投資策略 請務必參

43、閱正文后面的信息披露和法律聲明 11/55 圖圖6：2025 年三大電信運營商總資本開支或將年三大電信運營商總資本開支或將略有略有下滑下滑 數據來源：中國電信推介材料、中國移動推介材料、中國聯通推介材料、開源證券研究所-25%-20%-15%-10%-5%0%5%10%15%20%25%05001,0001,5002,0002,5003,0003,5004,0004,5005,0002009201020112012201320142015201620172018201920202021202220232024 2025E運營商資本開支（億元）YoY行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的

44、信息披露和法律聲明 12/55 2.3、海外巨頭海外巨頭仍仍保持保持較高較高 AI 投入，全球投入，全球 AI 有望共振有望共振（1）谷歌：）谷歌：據谷歌 2025 年第一季度報告，2025Q1 公司實現營收 902 億美元，同比增長 12%，其中，谷歌云業務實現營收 123 億美元，同比增長 28%，實現谷歌云營業利潤率提升到 17.7%，同比提升 8.4 個百分點，GCP 核心產品、AI 基礎設施和生成式 AI 解決方案營收持續增長，盈利能力持續提升。自研 AI 模型持續突破，自研芯片持續迭代。在搜索領域，營收保持 2 位數增長，AI Overviews 每月已有超15 億用戶。公司在 3

45、 月份推出了 Gemini 2.5 pro 系列模型，在推理、編碼、科學和數學功能方面持續突破，在多項基準測試中取得 SOTA 成績，在 Chatbot Arena 排名第一。自今年年初以來，AI Studio 和 Gemini API 的活躍用戶增長了 200%以上。目前，公司的 15 款產品約 5 億用戶都在使用 Gemini 模型。公司發布了第七代 TPU Ironwood，首款專為大規模推理設計的 TPU，計算能力提高了 10 倍以上，同時能效幾乎翻倍，同時，公司也是首家提供 NVIDIA B200 和 GB200 Blackwell GPU 的云提供商，并將提供他們的下一代 Vera

46、 Rubin GPU。公司 2025Q1 資本開支為 171.97 億美元，同比增長 43%，其中主要為服務器投資，其次為數據中心，用以支持在 Google Services、Google Cloud 和 Google DeepMind 方面的業務增長。公司重視 AI 和云的投資，當前云的供需關系緊張，預計 2025 年底云容量將達到較高水平，預計 2025年資本開支仍約為 750 億美元。（2）微軟：）微軟：據微軟 2025 財年第三季度報告，公司 FY2025Q3 實現營收 701 億美元，同比增長 13%；微軟云實現營收 424 億美元，同比增長 20%，毛利率達 69%，其中，智能云業

47、務實現營收 268 億美元，同比增長 21%，Azure 及其他云服務同比增長33%，AI推動Azure云營收增長到達16%。在本季度，公司處理了超過1萬億tokens，同比增長 5 倍，其中 3 月份創下了單月 500 億 tokens 的記錄。公司持續增長數據中心容量，公司在本季度中在 10 個國家開通了數據中心，并持續優化數據中心效率，在供應鏈上，新 GPU 從碼頭到交付的時間縮短了 20%。公司 FY2025Q3 資本開支為214 億美元，主要受到數據中心租賃交付時間正常波動，略低于預期，資本開支中超過一半云和 AI 資本開支用于購買長期資產，剩余主要用于服務器（CPU 和 GPU），

48、以滿足客戶需求，FY2025Q3 積壓訂單為 3150 億美元。預計 FY2025Q4 資本開支將環比增長，下半年資本開支維持指引，FY2026 將根據強勁的需求信號繼續投入，同比增速將低于 FY2025。公司預計 FY2025Q4 智能云實現營收 287.5-290.5 億美元，同比增長 20-22%，其中，預計 Azure 云營收同比增長 34-35%，Azure 云營收將隨著AI 容量增長持續加速。（3）亞馬遜：）亞馬遜：據亞馬遜 2025 年第一季度報告，公司 2025Q1 實現營收 1557 億美元，同比增長 9%；其中，AWS 云業務實現營收 293 億美元，同比增長 17%，AI

49、和非 AI 業務持續增長。2025Q1 AWS 積壓訂單為 1890 億美元，同比增長 20%。加權平均壽命周期為 4.1 年。公司 AI 領域擁有數十億美元年化收入率，持續以三位數年增長率增長，并且仍處于早期階段，公司表示只要有新投入云的容量，便會被很快消耗掉，仍有大量本地設施尚未遷移至云中。定制芯片 Trainium2 已開始大量生產，與其他基于 GPU 的實例相比，Trainium2 的性價比提高了 30-40%，公司認為為了持續推進 AI 的發展，推理價格需求大幅降低。公司 2025Q1 實現現金資本開支 243億美元，大部分用于建設 AWS 基礎設施以滿足 AI 需求，并且更多的投資

50、于 Trainium定制芯片，其余還用于投資建設北美和國際市場的基礎設施以及配送運輸網絡，公司認為 2024Q4 年化資本支出率將代表 2025 年全年資本開支水平（即 263x4，約 1050億美元）主要用于建設 AWS 基礎設施以滿足 AI 需求。預計 2025Q2 將實現營收1590-1640 億美元，同比增長 7-11%。行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 13/55（4）Meta：據 Meta2025 年第一季度報告，公司 2025Q1 實現營收 423 億美元，同比增長 16%；實現凈利潤 166 億美元，同比增長 35%。第一批 Llama 4 AI

51、 模型已對外發布，是更智能、更低延時和更高效的多模態模型，更大參數的 Llama 4 behemoth model 正在開發當中，已有近 10 億月活用戶使用 Meta AI，使用率持續提升。2024上半年自研芯片最初 MTIA 用于核心排名和推薦的推理，2025 年將持續提高其負載采用率、增加容量，并替代老舊 GPU 服務器，2026 年將用 MTIA 支持核心 AI 訓練工作，并支持 GenAI 使用案例。公司 2025Q1 實現資本開支 136.9 億美元，同比增長104%，主要是對服務器、數據中心和網絡基礎設施的投資。公司預計 2025Q2 實現營收 425-455 億美元，預計 20

52、25 年總資本開支將在 640-720 億美元之間，高于年初600-650 億美元資本開支指引，公司將持續增加數據中心和基礎設備投資以支持 AI相關工作。圖圖7：2024 年第四季度海外云巨頭（谷歌、微軟、年第四季度海外云巨頭（谷歌、微軟、AWS、Meta、蘋果）資本開支持續增長、蘋果）資本開支持續增長 數據來源：Wind、開源證券研究所 -40%-20%0%20%40%60%80%100%0100200300400500600700800云巨頭資本開支（億美元）YOYQoQ行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 14/55 2.4、AI 大模型大模型持續持續迭代，推

53、理成本降低帶動迭代，推理成本降低帶動 AI 應用應用加速加速發展發展 國國外大模型外大模型持續迭代持續迭代，國內大模型加速追趕，國內大模型加速追趕，拉動算網基礎設施建設。拉動算網基礎設施建設。2018 年，谷歌提出基于 Transformer 實現的預訓練模型 BERT，同年，OpenAI 公司發布了第一代生成式預訓練模型 GPT-1，擅長文本內容生成任務。2022 年 11 月，OpenAI 發布的 ChatGPT，隨后相繼發布文生圖模型 Sora、多模態模型 GPT-4.5、GPT-4o、o3、o4-mini 模型。國內大模型加速追趕，截至 2024 年 6 月，據信通院數據，國內已經發布

54、了華為“盤古”、百度“文心一言”、阿里“通義千問”、騰訊“混元”和智譜“清言”等 200 多個通用和行業大模型產品，據國家數據局數據，國內 10 億參數規模以上大模型超 100 個，持續拉動對算力基礎設施需求。2025 年 3 月 6 日，中國的創業公司 Monica 正式對外發布通用型 AI Agent 產品Manus，在 GAIA 基準測試的 Level 13 均中取得了 SOTA 的成績，顯示其性能超越OpenAI DeepResearch。相較于目前的大模型產品，作為通用型 Agent，Manus 定位于一位性能強大的通用型助手，具備一定的學習能力和適應性，不再局限于單一任務，而是能夠

55、理解復雜指令、自主學習、跨領域協同，根據官網展示，Manus 可以實現的功能包括：簡歷篩選、旅行規劃、教育內容創建、保險政策比較、供應商采購、財務報告分析、創業公司列表整理、在線商店運營分析等。3 月 6 日，阿里通義千問發布推理模型 QwQ-32B，擁有 320 億參數，在推理模型中集成了與 Agent 相關的能力，使其能夠在使用工具的同時進行批判性思考，并根據環境反饋調整推理過程。QwQ-32B 在數學能力 AIME24、代碼能力LiveCodeBench、LiveBench 等評測集中，性能可與具備 6710 億參數（其中 370 億被激活）DeepSeek-R1 媲美。4 月 17 日

56、，微信上線 AI 助手“元寶”搭載混元和 DeepSeek 雙模引擎，用戶通過騰訊元寶，可免費使用 DeepSeek-R1 滿血版、DeepSeek-V3、騰訊混元深度思考模型 T1 以及騰訊混元通用模型 Turbo，并無縫銜接微信生態，核心功能包括：一鍵解析公眾號文章、圖片和文檔（100M 以內），并支持對解讀內容做各種智能互動，同時也支持日常陪伴互動。4 月 18 日，豆包發布 1.5深度思考多模態模型，采用 MoE 架構，總參數為200B，激活參數僅 20B，具備顯著的訓練和推理成本優勢，在數學、代碼、科學等專業領域推理任務中表現出色，已經達到或接近全球第一梯隊水平。Scaling La

57、w 拓展至多領域，模型深度思考成為新主線。拓展至多領域，模型深度思考成為新主線。模型訓練方面，Scaling Law 從預訓練擴展到后訓練和推理階段，模型不光隨著參數量提升而提高性能，還能基于強化學習、思維鏈等算法創新在后訓練和推理階段更多的算力投入，可以進一步大幅提升大模型的深度思考能力。據 OpenAI 介紹，GPT-4.5 使用了 10 萬張 GPU卡進行訓練，在開發OpenAI o3時在訓練計算和推理時間方面都增加了一個數量級，發現了明顯的性能提升，驗證了模型的性能會隨著思考的次數而不斷提高，并首次將圖片整合到思維鏈中，算力需求持續提升。模型推理方面，DeepSeek 帶來的算法效率的

58、提升并未抑制算力需求，反而因更多的用戶和場景的加入，推動 AI 大模型普及與應用落地，進而帶動數據中心、邊緣及端側算力建設。行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 15/55 圖圖8：AI 模型持續迭代模型持續迭代 資料來源：信通院、開源證券研究所 行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 16/55 3、算力即國算力即國力力，AIDC 算力算力產業鏈核心受益產業鏈核心受益 大模型加速行業滲透，疊加多模態大模型發展，催生算力需求持續增長大模型加速行業滲透，疊加多模態大模型發展，催生算力需求持續增長，有望有望持續拉動算力基礎設施建設。持續拉動算力

59、基礎設施建設。2022 年底生成式 AI 大模型 ChatGPT 橫空出世，掀起新的 AI 浪潮，海內外云計算廠商和研究院所等企業均陸續投入到大模型研發當中。伴隨模型參數量、Token 數量、上下文能力、多模態能力持續提升，模型對算力需求持續增長。隨著AIGC技術發展，IDC預測2024年全球將涌現出 5億個智能化應用，在較大的應用藍海市場面前，算力缺口顯著，Sora、OpenAI o3、Gemini 等多模態大模型持續迭代，多模態的海量數據、高清晰度的多輪去噪將帶來算力百倍以上的增長。根據智算產業發展研究報告測算，與語言大模型（GPT-3）相比，Sora 訓練階段的算力需求是大語言模型 17

60、0+倍；推理階段，即完成一項常規任務，算力需求是大語言模型 600+倍。我們認為隨著模型持續迭代，我們認為隨著模型持續迭代，AIGC 應用多點開花，訓練和推理算力需求有望應用多點開花，訓練和推理算力需求有望持續增長，持續增長，有望有望長期利好長期利好 AIDC 算力基礎設施產業鏈算力基礎設施產業鏈，建議重視五大細分方向：建議重視五大細分方向：（1）AIDC 機房基建：機房基建：AIDC 機房、液冷風冷、柴油發電機、蓄電池、機房、液冷風冷、柴油發電機、蓄電池、UPS/HVD、變壓器等；變壓器等；（2）IT 設備：設備：AI 芯片、芯片、AI 服務器、服務器電源等；服務器、服務器電源等；（3）網絡

61、設備：交換機路由器）網絡設備：交換機路由器&交換機芯片、光模塊交換機芯片、光模塊&光器件、銅纜連接器、光器件、銅纜連接器、光纖光纜等；光纖光纜等；（4）算力租賃；）算力租賃；（5）云計算平臺。）云計算平臺。圖圖9：AIDC 算力產業鏈拆分圖算力產業鏈拆分圖 資料來源：UnitekFiber、河北科技工程職業技術大學就業信息網、英維克公眾號、開源證券研究所 行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 17/55 3.1、AIDC 機房：機房：AI 應用起，應用起，AIDC 起起 3.1.1、AI 時代，時代，IDC 向向 AIDC 升級升級 AI 時代來臨，時代來臨，IDC

62、 逐步走向逐步走向 AIDC。傳統數據中心（IDC）可向用戶提供建筑物、數據中心基礎設施、網絡通信、服務器/存儲、數據庫、中間件、應用等不同層次的服務，包括網絡寬帶服務、網絡安全服務、服務器托管服務、虛擬主機服務、數據備份管理等。相比傳統數據中心，智算中心（AIDC）的機柜電力容量更高，機房的 IT 容量也更高，可支持更高算力密度，支持更大規模的算力集群，提供的服務除了機房托管外，還包括算力租賃、智算平臺、工具集等增值服務和模型即服務（MaaS）、大模型應用服務等，呈現定制化、智能化特點。從業務類型來劃分，國內從業務類型來劃分，國內 IDC 市場主要有零售型、批發型、基地代建三種業務市場主要有

63、零售型、批發型、基地代建三種業務模式，一般而言，從客戶結構、議價能力、盈利能力來看模式，一般而言，從客戶結構、議價能力、盈利能力來看，零售型，零售型批發型代建批發型代建，不過隨著互聯網大客戶占比逐漸提升，一線零售型和批發型界限逐漸模糊，零售型不過隨著互聯網大客戶占比逐漸提升，一線零售型和批發型界限逐漸模糊，零售型企業也會按照客戶需求進行定制化開發建設企業也會按照客戶需求進行定制化開發建設:（1）零售：）零售：卡位需求旺盛核心地段的零售型 IDC 企業客戶結構最優質、議價和盈利能力最強，劣勢在于上架速度較慢，國內大部分一線布局的 IDC 企業都是以零售業務為主；（2）批發：）批發：批發型 IDC

64、 企業主要服務于客戶大批量定制化需求，優勢在于上架速度較快以及需求具備確定性，劣勢在于客戶結構相對較差、議價和盈利能力相對較弱；（3）代建：）代建：基地代建業務主要伴隨著互聯網巨頭二三線大型基地型項目的投建而興起，優勢在于機柜擴張速度快且需求具備確定性，劣勢在于議價和盈利能力差，由于不掌握機房所屬權，后續存在無法永續運營的風險。圖圖10：零售、批發、代建零售、批發、代建模式模式對比對比 資料來源：開源證券研究所 從從 IDC 企業建設模式來看，目前市場上存在五種較為常見的模式，其中自建模企業建設模式來看，目前市場上存在五種較為常見的模式，其中自建模式盈利能力較強。式盈利能力較強。自建模式自建模

65、式分為自有土地和租賃土地兩種模式，自有土地模式毛利率相對最高；代建模式代建模式主要是為云計算企業代建 IDC，由云計算企業出地建房子，搞定能耗指標、帶寬、電力資源等，IDC 企業僅負責投資相關機電設備，云計算企業以租金的形式覆蓋 IDC 企業的 Capex，同時雙方一般會約定一個較長時期的運營期；租賃模式租賃模式和代運營模式代運營模式毛利率較低，未來或將逐漸退出市場。行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 18/55 圖圖11：IDC 建設模式和盈利能力對比建設模式和盈利能力對比 資料來源：開源證券研究所 IDC 收入的三個主要決定因素：收入的三個主要決定因素：出租率

66、、出租率、ARPU 值、機房規模：值、機房規模：（1）與客戶距離越近、機房等級越高，則出租率越高，除了云計算客戶，主要金融客戶、政企客戶、大型互聯網企業等大部分集中在一線城市；（2）客戶結構越好，則 ARPU 值越高，從單機柜價值來看，金融客戶、大企業客戶單機柜價值相對較高；（3）機柜數越多，則機房規模越大。由此可見，在一線城市及周邊進行大規模布局，搶占高價值客戶，有助于提高 IDC 企業收入和盈利能力。IDC 成本：成本：主要分為建設成本主要分為建設成本 Capex 和運營成本和運營成本 Opex：Capex 主要反映在 Opex 的折舊攤銷中，折舊攤銷費用在 Opex 占比約超 20%，電

67、力成本在 Opex 中占比約近 50%，為主要構成部分，決定電力的主要因素是電價和PUE，電價主要走的是國家電網的電價，差距不大，所以降低 PUE 成為降低電力成本的重要途徑，地租也是影響單機柜毛利率的一個重要成本因素。行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 19/55 圖圖12：IDC 收入和成本結構拆分收入和成本結構拆分 資料來源：寶信軟件公告、光環新網公告、開源證券研究所 3.1.2、需求端：巨頭需求端：巨頭 AIDC 需求大幅提升需求大幅提升 巨頭巨頭加大加大 AI 算力投入，帶來大量算力投入，帶來大量 AIDC 需求。需求。據阿里巴巴 2025 財年第三季度

68、財報及業績交流會，阿里公司宣布未來三年 AI 相關投入將投入至少 3,800 億元人民幣，超過阿里過去十年在云和 AI 基礎設施上的投入總和，明確加碼基礎設施、基礎大模型及業務 AI 化三大方向；據騰訊 2024 年 Q4 及全年度財報，公司重視 AI 板塊，增加 AI 資本開支及原生 AI 產品的研發和銷售力度，2024Q4 公司資本開支達 365.78億元，同比增長 113.98%，環比增長 386.15%，主要是購買了大量的 GPU，2024 年全年資本開支達到 767.60 億元，同比增長 221.27%，公司計劃于 2025 年持續增加資本開支，堅定 AI 投入；據 Omdia 預計

69、，2024 年字節跳動和騰訊各自訂購約 23 萬塊英偉達芯片，包括 H20 型號，2025 年字節持續加碼 AI 模型、AI 應用、AI 工具框架，AIDC 需求或將加速釋放。3.1.3、供給端：國家能耗控制趨嚴，供給側逐步收緊供給端：國家能耗控制趨嚴，供給側逐步收緊 數據中心已成為新“能耗大戶”數據中心已成為新“能耗大戶”，政策對能耗指標控制趨嚴，政策對能耗指標控制趨嚴，AIDC 稀缺性凸顯稀缺性凸顯?！半p碳”目標提出后，國家更加重視數據中心能耗，貫徹落實碳達峰碳中和目標要求推動數據中心和 5G 等新型基礎設施綠色高質量發展實施方案、數據中心節能診斷服務指南（2023）、數據中心綠色低碳發展

70、專項行動計劃等進一步落實數據中心能效監管，對 PUE 等指標提出明確要求，推動產業綠色低碳發展。在落實節能降碳方面，政策要求到 2025 年，數據中心運行電能利用效率和可再生能源利用率明顯提升，全國新建大型、超大型數據中心平均電能利用效率降到 1.3 以下，國家樞紐行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 20/55 節點進一步降到 1.25 以下，綠色低碳等級達到 4A 級以上，旨在有序推動以數據中心為代表的新型基礎設施綠色高質量發展，發揮其“一業帶百業”作用，助力實現碳達峰碳中和目 圖圖13：國國家家和地方政策對數據中心和地方政策對數據中心 PUE 要求要求趨嚴趨嚴

71、 資料來源：智能計算產業聯盟國家“東數西算”工程背景下新型算力基礎設施發展研究報告 3.1.4、資金端：資金端：IDC REITs 有望助力有望助力 IDC 企業規模擴張企業規模擴張 我國我國REITs試點采用契約型試點采用契約型REITs架構架構，有助于盤活存量資產，改善融資壓力有助于盤活存量資產，改善融資壓力。根據組織結構，REITs 分為公司型 REITs 和契約型 REITs。其中，美國 REITs 以公司型 REITs 為主，亞洲國家 REITs 以契約型 REITs 為主，我國 REITs 試點采用契約型 REITs 架構。對于國內 IDC 企業來說，IDC REITs 有助于盤活

72、存量資產，實現資金閉環，增加隱形杠桿，改善融資壓力。IDC 屬于重資產項目，建設周期較長，建好以后存在比較長的上架爬坡期，爬坡期業績增速較快，可幫助企業實現高增長，一般上架率到 95%就達到成熟期，成熟期項目雖然每年可以貢獻穩定現金流，但后續已無法實現太大增長。IDC REITs 給成熟項目很好變現渠道，可幫助企業盤活存量資產，一次性獲得可觀的投資收益，用于新項目開發與建設，及大量并購，幫助企業快速擴張。IDC REITs 有助于提有助于提升升 ROE，實現輕資產運營。，實現輕資產運營。對于 IDC 企業而言，IDC 項目做 REITs 以后財務報表可能將從母公司剝離，IDC 企業可以將重資產

73、業務從體內剝離，并通過代運營業務實現輕資產運營。（1）資產端：資產、折舊攤銷等均或實現出表，有助于降低資金風險和財務成本，同時可以將商譽一并剝離，有助于提升整體 ROE 水平；（2）利潤端：一般而言資產公司并不具備 IDC 運營能力，IDC 企業可以通過成立運營公司對 IDC REITs 機柜進行代運營，IDC 企業仍可獲得 IDC 代運營的收入和利潤，另外由于 IDC 企業仍保留對 IDC REITs 項目不低于 20%的股權，所以仍可獲得穩定持續的派息收益。行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 21/55 圖圖14：IDC 項目項目 REITs 盤活存量資產盤活

74、存量資產 圖圖15：IDC 項目項目 REITs 盤活存量資產盤活存量資產 資料來源：開源證券研究所 資料來源：開源證券研究所 近年來數據中心朝著大型化、集約化方向發展，第三方數據服務中心成為增長近年來數據中心朝著大型化、集約化方向發展，第三方數據服務中心成為增長主力。主力。截至 2024 年 9 月底，國內數據中心在用機架總規模超過 880 萬標準機架，算力總規模達到 263 EFLOPS（FP32 單精度），全球排名第二。根據信通院數據，在機架數量方面，2017-2023 年國內機架總數從 166 萬架增長至 810 萬架，復合增長率約 30%，保持較快增長，其中新增機架主要為大型規模機架

75、，數據中心行業正朝著大型化、集約化方向發展。根據 ODCC 數據顯示，2020-2023 年第三方數據中心服務商是國內數據中心新增機柜的主要貢獻者，新增機柜數量占比達到 56%，持續推動國內數據中心市場發展。圖圖16：數據中心機架規模持續增長數據中心機架規模持續增長 圖圖17：2020-2023 年第三方數據中心服務商為增長主力年第三方數據中心服務商為增長主力 數據來源：信通院、開源證券研究所 數據來源：ODCC、安永、開源證券研究所 3.1.5、重視八大節點和三大超級節點，以及算力租賃投資機會重視八大節點和三大超級節點，以及算力租賃投資機會 在在 AI 時代，我們判斷時代，我們判斷 AIDC

76、 需求主要由三部分構成：（需求主要由三部分構成：（1）八大節點超大規模）八大節點超大規模AIDC 需求；（需求；（2）三大超級節點大規模）三大超級節點大規模 AIDC 需求；（需求；（3）由于）由于 AI 對于對于 AI 芯片的需芯片的需求或大幅提升，我們判斷“算力租賃”有望迎來新發展機會。求或大幅提升，我們判斷“算力租賃”有望迎來新發展機會。AI 時代，IDC 向 AIDC 演進，AIDC 主要部署 AI 服務器，較傳統服務器，AI服務器功耗或大幅提升，我們判斷 AIDC 將沿著超大規模綠色數據中心演進。我國于近年來啟動了“東數西算”工程，規劃了八大算力樞紐節點和十大數據中心集群，0%5%1

77、0%15%20%25%30%35%40%45%01002003004005006007008009001000機架規模（萬架）YOY第三方數據中心服務商云計算和互聯網公司電信運營商大型企業金融機構政府部門行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 22/55 其中八大算力樞紐節點包括：京津冀樞紐、長三角樞紐、粵港澳大灣區樞紐、成渝樞紐、貴州樞紐、內蒙古樞紐、甘肅樞紐、寧夏樞紐，十大集群包括：張家口集群、長三角、蕪湖集群、韶關集群、天府集群、重慶集群、貴安集群、慶陽集群、和林格爾集群、中衛集群。我們認為隨著字節跳動、阿里、騰訊等 AI 巨頭對于 AI 的大力投入，東數西算八

78、大節點重要性或將日益凸顯，八大節點中部分節點城市的需求或將率先釋放，重視在八大節點城市卡位有規模布局的 AIDC 重點公司。中國網絡的核心層由北京、上海、廣州、沈陽、南京、武漢、成都、西安等 8個城市的核心節點組成，核心節點之間為不完全網狀結構。核心層的功能主要是提供與國際 internet 的互聯，以及提供大區之間信息交換的通路。其中北京、上海、廣州核心層節點各設有國際出口路由器，負責與國際 internet 互聯，以及兩臺核心路由器與其他核心節點互聯，其他核心節點各設一臺核心路由器。以北京、上海、廣州為中心的三中心結構，其他核心節點分別以至少兩條高速 ATM 鏈路與這三個中心相連。隨著 D

79、eepSeek 和豆包大模型的持續升級，我們判斷 2025 年有望成為 AI 應用百花齊放的一年。隨著 AI 應用的發展，我們判斷對于網絡時延的要求或逐步提升，從而帶動對于三大超級節點城市及周邊核心城市卡位的 AIDC 的需求。行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 23/55 3.2、風冷液冷：風冷液冷：制冷設制冷設備需求備需求提升提升，液冷，液冷有望有望加速加速滲透滲透 伴隨伴隨 AIDC 加速建設，加速建設，有望有望持續拉動制冷系統設備的需求持續拉動制冷系統設備的需求，間接蒸發冷，間接蒸發冷等風冷等風冷設備設備及液冷設備有望受益及液冷設備有望受益。在制冷系統方面

80、，包括如風冷 DX 空調系統、水冷冷水機組系統、蒸發冷卻系統、新型氟泵系統、液冷系統等。對比來看，風冷 DX 空調設備構成簡單、部署靈活，適用于對能效要求不高且規模較小的數據中心；水冷冷水機組設備種類多、系統較為復雜、運維難度大，適用于對能效要求較高且自然環境適宜的大規模數據中心；蒸發冷卻機組能效高，依據園區的空氣潔凈度和溫度夠做到極致的節能效果；液冷技術能夠滿足 AIDC 高密度、低能耗的發展需求。3.2.1、間接蒸發冷間接蒸發冷：節能效果顯著節能效果顯著，適用于，適用于基地型基地型 AIDC 間接蒸發冷效率高、安全性好、不易堵塞，節能效果顯著間接蒸發冷效率高、安全性好、不易堵塞，節能效果顯

81、著，適用于，適用于 AI 大基地型大基地型數據中心機房數據中心機房。蒸發冷卻技術分為直接蒸發冷卻和間接蒸發冷卻。直接蒸發冷卻技術是指空氣與水直接接觸，水分子蒸發進入空氣，吸收汽化熱而使空氣的干球溫度降低。間接蒸發冷卻技術是指空氣經過表面式換熱器，與經蒸發冷卻的水或空氣進行熱交換而被冷卻，其極限溫度能達到空氣的露點溫度。依據不同的室外氣象參數，間接蒸發冷卻空調可分為干模式、濕模式、混合模式 3 種運行模式。（1）干模式：當室外空氣干球溫度足夠低，僅依靠一次空氣與二次空氣熱交換提供的冷量滿足機房所需全部冷量時，此時水噴淋系統、補充機械制冷系統不開啟，僅一/二次風機運行；（2）濕模式：當干模式不能滿

82、足制冷需求時，需開啟水噴淋系統，依靠蒸發冷卻提供的冷量補充機房所需要的全部冷量；（3）混合模式：當濕模式不能滿足制冷需求時，開啟機械制冷系統來補充不足的冷量，此時水噴淋系統、機械制冷系統、一/二次風機全部開啟。對比傳統空調來看，應用間接蒸發冷空調耗電量更低，數據中心 PUE 更低，在嚴寒地區、西北干旱地區節能效果顯著。表表1：液冷及液冷及蒸發冷卻技術能效更高蒸發冷卻技術能效更高 類別類別 風冷風冷 DX 空調空調 水冷冷水機組水冷冷水機組 蒸發冷卻蒸發冷卻 新型氟泵新型氟泵 液冷液冷 能效 較低 較高 高 高 高 CLF 0.25-0.5 0.12-0.4 0.11-0.25 0.06-0.1

83、8 0.05-0.15 適用機柜功率 中低 中 中低 中高 中高 安全性 獨立系統，安全性高 需備份以提升安全性 對氣候條件/空氣要求高 安全性高 對設備和冷卻液安全性要求極高 運維難度 簡單 復雜 較復雜 簡單 簡單 適用規模 小 大 小/大 小/大 小/大 資料來源：ODCC數據中心綠色設計白皮書、開源證券研究所 3.2.2、液冷：液冷：AI 集群高密度化發展，液冷滲透率有望快速提升集群高密度化發展，液冷滲透率有望快速提升 AIGC 高速發展，帶動數據中心朝著高密度化發展。高速發展，帶動數據中心朝著高密度化發展。（1）主流計算芯片功耗不斷增加，熱流密度不斷增加，芯片側發熱量熱逼近風冷極限，

84、繼續使用風冷或造成局部熱點問題，導致硬件故障率提升；（2）AI 集群對算力密度有一定要求，訓練單元過于分散不利于作業開展，減少組網距離亦可減少通信耗材開支,使得整體機柜密度較高；（3）服務器功率上升帶動單機柜功率不斷上升，逼近風冷單機柜散熱極限，行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 24/55 液冷散熱效率優于風冷，或將成為更佳選擇。隨著人工智能的算力需求不斷增長，我們認為液冷能更好滿足 AIDC 的散熱需求，液冷有望在 AIDC 場景中加速部署。液冷技術優勢顯著，運營商助力液冷生態完善。液冷技術優勢顯著，運營商助力液冷生態完善。雖然風冷技術是目前最普遍應用的數據中

85、心散熱技術，但其存在密度低和散熱能力差的缺陷。液冷與風冷技術相比，具有低能耗、高散熱、低噪聲、低 TCO、空間利用率高、環境易部署等優勢。在電信運營商的強推動下，我們認為液冷產業鏈生態有望加速完善，解決液冷產品標準不統一、CAPEX 較高等行業痛點，助力液冷散熱成本進一步降低，推動液冷滲透率持續增長。長期驅動：政策對長期驅動：政策對 PUE 要求趨嚴，引導數據中心綠色化、低碳化發展。要求趨嚴，引導數據中心綠色化、低碳化發展。隨著數據中心規模不斷擴大，行業耗電量與日俱增，數據中心節能減排迫在眉睫。在碳達峰、碳中和戰略引導下，各地方政府對新建數據中心 PUE 指標要求日益嚴格，當前數據中心平均 P

86、UE 水平偏高，液冷方案可使 PUE 降至 1.25 以下，可由傳統風冷向風液混合冷過渡，充分滿足政策要求。圖圖18：數據中心制冷技術逐漸向液冷發展數據中心制冷技術逐漸向液冷發展 資料來源：中興通訊中興通訊液冷技術白皮書 液冷產業生態涉及產業鏈上中下游，包括上游的液冷系統一次側和二次側產品液冷產業生態涉及產業鏈上中下游，包括上游的液冷系統一次側和二次側產品零部件提供商、中游的液冷服務器、液冷交換機等零部件提供商、中游的液冷服務器、液冷交換機等 IT 設備提供商及下游的算力使用設備提供商及下游的算力使用者和第三方者和第三方 IDC 服務商。服務商。（1）上游：）上游：主要為產品零部件及液冷設備，

87、包括快速接頭（QDC）、CDU/CDM、電磁閥、浸沒腔體（TANK）、分級液器（Manifold 或 RCM 或 VCDU）、冷卻液、軟管、環路工藝冷媒供回歧管（LCM）等組件或產品供應商；（2）中游：）中游：主要為液冷服務器和液冷交換機等 IT 廠商、芯片廠商以及液冷集成設施、模塊與機柜等；（3）下游：）下游：主要為算力使用者和第三方 IDC 服務商，主要包括三大電信運營商、互聯網企業、第三方 IDC 服務商及其他行業客戶。行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 25/55 圖圖19：液冷產業鏈上下游液冷產業鏈上下游 資料來源：電信運營商電信運營商液冷技術白皮書、各

88、公司官網、開源證券研究所 AIGC 高速發展，帶動數據中心朝著高密度化發展高速發展，帶動數據中心朝著高密度化發展，伴隨芯片側及機柜側功耗，伴隨芯片側及機柜側功耗持續增長，逼近風冷散熱極限，液冷產業鏈滲透率有望快速提升。持續增長，逼近風冷散熱極限，液冷產業鏈滲透率有望快速提升。（1）芯片側：）芯片側：高算力需求下，國內外算力芯片熱功率不斷攀升，傳統風冷散熱模組下熱點問題顯著，風冷散熱已達瓶頸。我們認為：當當 CPU 芯片芯片350W 或或 GPU芯片功耗芯片功耗400W 時時，液冷成為“待選”方案。，液冷成為“待選”方案。隨著芯片功率提升，液冷散熱優勢逐漸凸顯，風冷散熱性價比持續降低，采用液冷散

89、熱方案的比例不斷增長。當當 GPU 芯芯片功耗片功耗800-1000W 時，時，液冷成為必選方案。液冷成為必選方案。此時已逼近風冷散熱極限 800W 左右，液冷將從可選改為必選，目前英偉達 B200 計算芯片 TDP 為 1000W，GB200 計算芯片 TDP 最高為 2700W，已采用單相冷板式液冷替代原有風冷方案，若芯片功耗持續上升，單相冷板式液冷或達到散熱瓶頸逐漸開始向相變冷板式或浸沒式液冷轉變；（2）機柜側：）機柜側：AI 集群對算力密度有一定要求，訓練單元過于分散不利于作業開展，同時，AI 服務器功耗大幅增長帶動機柜側整體功耗持續增長，如英偉達 GB200 NVL72 方案單機柜功

90、耗達 120KW，華為 Atlas 900 單機柜功耗達到 50KW，已超過風冷散熱極限，均改用風液混合方案，英偉達下一代 Rubin Ultra NVL576 單機柜功耗高達 600KW，或采用純液冷方案。圖圖20：GPU（AI）服務器采用冷板式液冷散熱）服務器采用冷板式液冷散熱 圖圖21：英偉達英偉達 NVL576 采用冷板式液冷方案采用冷板式液冷方案 資料來源：Vertiv 資料來源：NVIDIA 行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 26/55 電信運營商提出三年愿景，液冷電信運營商提出三年愿景，液冷發展按下“加速鍵”。發展按下“加速鍵”。據三大電信運營商聯

91、合發布的電信運營商液冷技術白皮書，電信運營商提出三年愿景：構筑開放生態，降低 PUE 與 TCO；發揮規模優勢，大力拓展應用。冷板式液冷方面，推進形成擁有原創技術、接口標準統一、產業生態完善、接口標準統一、產業生態完善、應用規模最大的發展態勢；浸沒式液冷方面，推進形成標準統一化、產品國產化、實施工程化、推廣規?；陌l展格局。電信運營商液冷技術白皮書提出：2023 年開展技術驗證，充分驗證液冷技術性能，降低 PUE，儲備規劃、建設與維護等技術能力；2024 年開展規模測試，推進液冷機柜與服務器解耦，促進競爭，推進產業生態成熟，降低全生命周期成本；至 2025 年，開展規模應用，共同推進形成標準統

92、一、生態完善、成本最優、規模應用的高質量發展格局，電信行業力爭成為液冷技術的引領者、產業鏈的領航者、推廣應用的領先者。運營商近年來對算力基礎設施的資本開支增長較快，我們認為運營商大力開展液冷技術驗證，有望加速液冷數據中心的標準化，完善液冷生態。圖圖22：電信運營商電信運營商提出提出液冷三年愿景液冷三年愿景，2024 年開展項目試點年開展項目試點 資料來源：三大電信運營商電信運營商液冷技術白皮書、開源證券研究所 3.2.3、液冷技術優勢顯著，液冷服務器加速放量液冷技術優勢顯著，液冷服務器加速放量 性能方面，液冷技術相較于風冷，優勢顯著。性能方面，液冷技術相較于風冷，優勢顯著。雖然風冷技術是目前普

93、遍應用的數據中心散熱技術，但其存在散熱密度低和散熱能力差的缺陷，在散熱密度較高的場景如 AI 集群、HPC 集群下盡現頹勢。液冷與風冷技術相比，液冷技術主要有：（1）低能耗；（2）高散熱；（3）低噪聲；（4）低 TCO；（5）空間利用率高；（6）環境要求低，易部署；（7）余熱回收易實現等優勢。AI 注入強大注入強大動動能能，液冷數據中心市場規模，液冷數據中心市場規模有望有望保持高速增長。保持高速增長。AIGC 的高速發展離不開高算力的支撐，隨著計算芯片功耗持續上升帶動服務器及整機柜功耗上升，液冷散熱有望成為首選。據 IDC 數據，2024 年中國液冷服務器市場保持快速增長，市場規模達到 23.

94、7 億美元，同比增長 67.0%，全年出貨量超 23 萬臺。其中，冷板式液冷因具備更優的散熱密度和 PUE 控制能力，正成為智算中心的標配選擇，市場占有率進一步提高。IDC 預計，2024-2029 年，中國液冷服務器市場年復合增長率將達到 46.8%，2029 年市場規模將達到 162 億美元。據科智咨詢預計，2023 年中國液冷行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 27/55 數據中心市場將同比增長 53.2%，市場規模將增長至 154 億元，預計 2022-2027 年，中國液冷數據中心市場將以 59%的復合增長率持續蓬勃發展。預計到 2027 年，隨著AI

95、系列應用的規?；涞匾约耙豪渖鷳B的日趨成熟，市場規模將突破千億大關。圖圖23：中國液冷數據中心市場規模有望持續增長中國液冷數據中心市場規模有望持續增長 圖圖24：中國液冷數據中心配套設施市場規模有望維持較中國液冷數據中心配套設施市場規模有望維持較高增速高增速 數據來源：科智咨詢、開源證券研究所，注：液冷數據中心市場規模統計維度包括液冷服務器和液冷數據中心基礎設施市場規模 數據來源：科智咨詢、開源證券研究所 0%10%20%30%40%50%60%70%020040060080010001200中國液冷數據中心市場規模（億元）同比增速0%10%20%30%40%50%60%70%05010015

96、0200中國液冷數據中心基礎設施市場規模（億元）同比增速行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 28/55 3.3、國產國產 AI 芯片、芯片、AI 服務器、高速交換機服務器、高速交換機需求持續高增需求持續高增 3.3.1、貿易摩擦反復發酵，貿易摩擦反復發酵，國產算力國產算力芯片指日可待芯片指日可待 國產芯片加速發展，推理及訓練卡雙頭發力。國產芯片加速發展，推理及訓練卡雙頭發力。從我國自研 AI 芯片來看，我國本土的高性能芯片龍頭以華為海思、寒武紀、地平線、昆侖芯等為代表，在高性能芯片領域加大投入并持續迭代升級，雖然國產芯片性能仍與國際頂尖水平存在一定差距，但部分解決

97、方案正替代英偉達成為一些大廠的選擇。其中，華為昇騰主要包括310 和 910 兩款主力芯片，其中昇騰 910 采用了 7nm 工藝，最高可提供 256 TFLOPS 的 FP16 計算能力，其能效比在行業中處于領先水平。寒武紀先后推出了思元 290 和思元 370 芯片及相應的云端智能加速卡系列產品、訓練整機，國產算力指日可待。據 IDC 數據，2024 年，中國加速芯片的市場規模增長迅速，超過 270 萬張。從技術角度來看，GPU 卡仍然主導市場，ASIC 和 FPGA 等非 GPU 加速服務器高速增長，占比超過 30%，據 IDC 預計，2029 年非 GPU 服務器市場規模將接近 50%

98、；從品牌角度來看，中國本土人工智能芯片品牌的出貨量已超過 82 萬張，通過適配DeepSeek，中國本土芯片在軟件生態領域實現了突破，逐步完善軟件生態。表表2：海外和國產卡性能對比海外和國產卡性能對比 企業企業 產品型號產品型號 運算能力運算能力（理論峰值）（理論峰值）性能功耗比性能功耗比 峰值性能峰值性能(FP16,TFLOPs)架構架構 顯存帶寬顯存帶寬 英偉達 A100 624TOPS INT8 2TOPS/W 312 Ampere 1935GB/s 英偉達 H100 3958TOPS INT8 1979 Hopper 3TB/s AMD MI100 184.6TOPS INT8 0.6

99、TOPS/W 184.6 CDNA 1.2TB/s 華為海思 Ascend 910 512TOPS INT8 2TOPS/W 320 HUAWEI Da Vinci 寒武紀 思元 370 256TOPS INT8 96 MLUarchO3 614.4GB/s 海光信息 深算一號 GPGPU 1024GB/s 百度昆侖 昆侖 2 256TOPS INT8 2.1TOPS/W 128 XPU-R 平頭哥 含光 800 825TOPS INT8 自研 資料來源：科研智詢、開源證券研究所 量取勝，國產集群規模持續增長，彌補單卡算力差距。量取勝，國產集群規模持續增長，彌補單卡算力差距。2025 年 2

100、月 5 日，百度成功點亮昆侖芯三代 P800 萬卡集群，這也是國內首個正式點亮的自研萬卡集群。百度智能云將進一步點亮 3 萬卡集群。百度百舸 AI 異構計算平臺 4.0 在集群創建、開發實驗、模型訓練、模型推理四大方面持續提升。4 月 14 日，華為推出 CloudMatrix 384 超節點，以 384 張昇騰算力卡組成一個超節點，規模、性能和可靠性上對標英偉達 NVL72，基于 CloudMatrix 的昇騰 AI 云服務，大模型訓練作業可穩定運行 40 天，互聯帶寬斷點恢復在 10 秒級別。在互聯帶寬上，超節點網絡交換機采用 6912 個 400G光模塊，實現 2.8Tbps 卡間互聯帶

101、寬。硅基流動已經聯合華為云基于 CloudMatrix384超節點昇騰云服務正式上線 DeepSeek-R1，在保證單用戶 20TPS 水平前提下，單卡Decode 吞吐突破 1920Tokens/s，可比肩 H100 部署性能。行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 29/55 圖圖25：華為華為 CloudMatrix 384 超節點發布超節點發布 圖圖26：2024 年年 AI 服務器中非服務器中非 GPU 卡占比超卡占比超 30%資料來源：開源證券研究所 資料來源：IDC、開源證券研究所 3.3.2、AI 服務器需求快速釋放，服務器需求快速釋放，非非 GPU

102、卡占比提升卡占比提升 AI 服務器需求快速釋放，服務器需求快速釋放，推理需求加速增長，推理需求加速增長，非非 GPU 卡占比卡占比持續持續提升提升。AI 大模型興起和 GenAI 應用顯著提升了對智算資源的需求，AI 服務器作為支撐模型及應用發展的的核心基礎設施，市場規模持續擴大。據 IDC 數據，2024 年中國加速服務器市場規模達到 221 億美元，同比 2023 年增長 134%，并預計到 2029 年中國加速服務器市場規模將超過千億美元。2024 年，從服務器廠商銷售額看，浪潮、寧暢、新華三位居前三，CR3 超過 50%；從服務器出貨臺數角度看，浪潮、寧暢、華為位居前三名，占總體近 5

103、5%的市場份額；從下游客戶看，互聯網廠商依然是最大的采購行業，占整體加速服務器市場超過 65%的份額，其余行業均有不同幅度的增長。隨著模型的成熟以及生成式人工智能應用的不斷拓展，推理場景的需求日益增加，DeepSeek 等開源算法的推出進一步降低了部署大型模型的門檻，使更多企業通過私有云或公有云部署 AI 模型，推理服務器的占比將顯著提高。據 IDC 數據，2024年國內人工智能服務器工作負載重推理占比達到 65%，預計到 2028 年，推理工作負載占比將達到 73%。圖圖27：國內國內 AI 服務器市場規模加速增長服務器市場規模加速增長 圖圖28：推理占比持續增長推理占比持續增長 資料來源：

104、IDC 資料來源：IDC 行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 30/55 3.3.3、AI 集群新增后端組網需求，高速交換機有望集群新增后端組網需求，高速交換機有望加速釋放加速釋放 AI 模型參數持續增長，模型參數持續增長，AI 訓練集群帶來訓練集群帶來 GPU 互聯需求，新增后端網絡組網需互聯需求，新增后端網絡組網需求。求。傳統數據中心架構下，傳統服務器與交換機之間通過網卡互相通信，網卡可直連 CPU 進行數據交換；AI 服務器比傳統服務器新增 GPU 模組，服務器內部 GPU 之間通過 PCIe Switch 芯片或 NVSwtich 芯片實現內部互聯，GPU

105、 模組通過對應的網卡與其他服務器的網卡互聯，實現各節點之間的通信。因此相比傳統網絡架構，AI 服務器組網增加后端網絡組網（Back End），增加了每臺服務器的網絡端口數量，拉動對高速交換機、網卡、光模塊、光纖光纜等組件的需求。圖圖29：AI 集群組網可分為前端（集群組網可分為前端（Front End）和后端網）和后端網絡（絡（Back End）圖圖30：前后端網絡組網均來帶來大量交換機需求前后端網絡組網均來帶來大量交換機需求 資料來源：博通公告、開源證券研究所 資料來源：Alibaba HPN A Data Center Network for Large Language Model Tr

106、aining 白盒交換機靈活性、可擴展性較高。白盒交換機靈活性、可擴展性較高。白盒交換機不同于傳統品牌交換機，相比傳統交換機，白盒交換機靈活性、可擴展性較高，采購和維護成本較低，廣泛應用于互聯網和運營商網絡。白盒交換機產業生態較為完善，上游主要為硬件提供商包括 Arista、思科、新華三、銳捷網絡、Accton、工業富聯、Dell、Quanta 等，網絡操作系統供應商包括 Arrcus，Kaloom，Cumulus，Big Switch、FBOSS、SONIC 等，下游客戶主要包括云服務商、電信運營商等，主要利用白盒交換機用于業務轉型和網絡重構。圖圖31：白盒交換機產業生態較為完善白盒交換機產

107、業生態較為完善 資料來源：各公司官網、網絡通信與安全紫金山實驗室未來網絡白皮書、SDNLAB、開源證券研究所 行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 31/55 AIGC 持續帶動數據中心市場持續增長，持續帶動數據中心市場持續增長，800G 端口端口數據中心交換機數據中心交換機有望于有望于 2025年年加速加速放量，放量，400G 需求需求或達到頂峰或達到頂峰。據 IDC 數據，2024 年全球網絡市場規模為 645.1億美元，中國網絡市場規模為 696.8 億元人民幣，同比下滑 4.3%，其中交換機市場增長 5.9%。交換機市場細分產品來看，數據中心交換機同比增長

108、23.3%，智算建設猛增推動數據中心交換機需求，AIGC 加持下互聯網和信息技術服務企業有大量投資，金融客戶處于框架集采調整期同比基本持平，政府統籌規劃有較多智算基礎設施投資，200/400G 設備收入同比增長 132.0%，端口出貨量同比增長 166.5%；園區交換機同比下滑 9.2%，Wi-Fi 6 的成熟應用帶動 2.5/5G 多速率設備收入同比增長 30.7%，端口出貨量同比增長 48.5%。據 DellOro 數據，從端口速率來看，2023 年全球 100G 端口數據中心交換機仍為主流，400G 端口交換機加速放量，預計 2024 年 800G 端口交換機有望逐漸放量，并逐漸成為主流

109、，1.6T 端口交換機有望于 2026 年左右開始放量。圖圖32：2024 年年中國交換機中國交換機市場規模持續增長市場規模持續增長 圖圖33：2025 年年 800G 端口交換機有望加速放量端口交換機有望加速放量 資料來源：IDC 資料來源：DellOro，預測不包含以太網 AI 行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 32/55 3.4、光模塊：光模塊：AI 驅動高速光模塊需求驅動高速光模塊需求，重視重視 CPO 等等新技術新技術發展發展 算力網絡升級，加速光模塊需求及迭代。算力網絡升級，加速光模塊需求及迭代。整體來看，光模塊向著高速率、低成本、低功耗的方向發展。

110、（1）數據中心高速率光模塊加速發展。）數據中心高速率光模塊加速發展。自 2019 年后全球數據中心產業開始步入算力中心階段，根據 Cisco 數據，2010-2022 年全球數據中心網絡交換帶寬提升了80 倍，特別是近期 AIGC 的快速發展帶來網絡架構的升級和 GPU 的加速迭代，進一步帶動設備間更高的帶寬需求，從光模塊帶寬需求來看，目前已進入 800G 光模塊的放量階段，從數據中心交換芯片的演化角度來看，目前進入每兩年翻一番的快速增長階段，預計 2025 年有望實現 102.4T 的容量，對應 1.6T 光口，進一步加速 1.6T 光模塊升級；（2）高速光通信時代降本降耗需求凸顯，硅光、）

111、高速光通信時代降本降耗需求凸顯，硅光、CPO、LPO 等新技術有望迎等新技術有望迎新機遇。新機遇。根據 Cisco 數據，2010-2022 年全球數據中心的網絡交換芯片功耗提升約 8倍，光模塊功耗提升 26 倍，交換芯片 SerDes 功耗提升 25 倍。隨著高速率光模塊進一步放量，傳統可插拔光模塊方案的成本及功耗不斷增加，降本降耗的需求不斷提升，相較于傳統光模塊方案，硅光、LPO、CPO 等技術方案或迎來發展機遇期。圖圖34：交換機密度每兩年翻一番交換機密度每兩年翻一番 圖圖35：光模塊功耗隨著速率的提升大幅增長光模塊功耗隨著速率的提升大幅增長 資料來源：菲魅通信官網、開源證券研究所 數據

112、來源：菲魅通信官網、開源證券研究所 3.4.1、AI 帶動帶動高速光模塊需求高速光模塊需求，1.6T 時代加速到來時代加速到來 數據中心網絡架構升級拉動光模塊需求上升。數據中心網絡架構升級拉動光模塊需求上升。（1）云計算需求推動網絡架構迭）云計算需求推動網絡架構迭代升級。代升級。傳統數據中心計算網絡逐步向 Spine-Leaf 數據中心網絡架構轉變。由于Spine-Leaf 數據中心網絡架構連接端口眾多，信息傳遞中使用的光模塊數量隨之提高，傳統三層數據中心網絡架構所需光模塊數量約為機柜數的 9 倍，而 Spine-Leaf 網絡架構下光模塊數量約為機柜數的 44 至 48 倍。（2）DGX G

113、H200 驅動驅動 800G 光模塊市光模塊市場需求擴張。場需求擴張。英偉達發布的DGX GH200超級計算機中引入NVLink與NVLink Switch方案，搭載256顆Grace Hooper超級芯片，每臺NVLink Switch交換機含有32個800G接口，銅線方案下兩層 Fat-Tree 拓撲結構中第一層并不涉及光模塊的使用，第二層中 36 臺交換機共需 36322=2304 顆 800G 光模塊；綜上所述，256 個 GH200 與800G 光模塊對應數量關系為 1：9。行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 33/55 圖圖36：傳統三層網絡架構向傳統

114、三層網絡架構向 Spine-Leaf 架構轉變架構轉變 圖圖37：DGX GH200 驅動驅動 800G 光模塊需求光模塊需求 資料來源：Aruba 資料來源：NVIDIA 英偉達每英偉達每 1-2 年發布新的芯片架構以不斷適應算力需求的增長。年發布新的芯片架構以不斷適應算力需求的增長。2010 年英偉達發布第一代 GPU 計算機構 Fermi，2017 年提出 Volta 架構以提供人工智能超級計算機的性能，2020 年 Ampere 架構采用全新精度標準 TensorFloat32(TF32)與 64 位浮點(FP64)，以加速并簡化人工智能應用。2022 年發布 Hopper 架構，支持

115、第四代TensorCore，每個 SM 能力更強。2024 年發布新一代 GPU 架構 Blackwell 以及搭載新一代 GPU 架構的產品 B100、B200 以及 GB200 等。2024 年 10 月 8 日，富士康母公司鴻海精密舉辦 2024 鴻?？萍既?，公司董事長表示鴻海及供應鏈已準備成為“首個量產出貨（英偉達芯片）GB200 的公司”，正在墨西哥為英偉達建設全球最大的 GB200 芯片生產基地，預計到 2025 年，英偉達 NVL72 服務器產能將達到 20000臺。此外，董事長表示 GB200 服務器計劃將在 2024 年第四季度中末期發貨。我們認為，2023 年作為 AI 元

116、年，AI 在一半的時間內將互聯速度提升一倍，互聯速度由過去的 4 年兩倍變為 2 年兩倍，海外市場正由 400G 向著 1.6T、3.2T 等更高速發展。圖圖38：英偉達芯片加速迭代英偉達芯片加速迭代 圖圖39：AI 加速互聯速度迭代發展加速互聯速度迭代發展 資料來源：NVIDIA、開源證券研究所 資料來源：Marvell 公眾號 3.4.2、Nvidia 推出推出 CPO 交換機交換機，重視重視 CPO 產業機遇產業機遇 Nvidia 推出推出 CPO 交換機，預計交換機，預計 2025H2 進入商業化應用進入商業化應用。2025 年 3 月 19 日，Nvidia 在 GTC 2025 大

117、會上推出 Quantum-X 和 Spectrum-X CPO 交換機，預計分別于2025H2 和 2026H2 發布，各包含多種配置，Quantum-X 包括 144 個 800Gb/s 端口或576 個 200Gb/s 端口，總帶寬可達到 115.2Tb/s；800Spectrum-X 包括 128 個 800Gb/s端口或 512 個 200Gb/s 端口，總帶寬可達到 100Tb/s，以及 512 個 800Gb/s 或 2048個 200Gb/s 端口，總帶寬可達到 100Tb/s；整個系列核心技術方面包括（1）基于微行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明

118、34/55 環調制器的1.6T硅光芯片（2）臺積電開發的3D堆疊光電集成EPIC的硅光引擎（3）高功率，高效率的外置連續激光器（4）可插拔的光纖連接器，綜合來看采用 CPO交換機在數據中心內有望節省幾十 MW 的電力。以 Quantum-X CPO 交換機為例，采用液冷技術，包含多個 CPO 模組，每套模組包含一個 TSMC 4nm 28.8Tb/s 的 Quantum-X800 ASIC 芯片，6 個可拆卸光學子組件，每個光組件包含 3 個采用 TSMC COUPE 的 1.6Tb/s 硅光引擎，每個光引擎上 2路激光輸入和 16 路數據通路，光引擎由 8200G 的硅光微環調制器組成，可實

119、現3.5 倍功耗節約；外部連接上，交換機端口采用 1152 單模光纖 144 個 MPO 連接器，采用 18 個搭載 8 個激光器的外置光源 ELS。圖圖40：Nvidia 在在 GTC2025 上上推出推出多款多款 CPO 交換機交換機 資料來源：Nvidia（1）光電共封裝（光電共封裝（CPO）是一種新型的光電子集成技術）是一種新型的光電子集成技術。光電共封裝基于先進封裝技術將光收發模塊和控制運算的專用集成電路（ASIC）芯片異構集成在一個封裝體內，形成具有一定功能的微系統。光電共封裝技術進一步縮短了光信號輸入和運算單元之間的電學互連長度，在提高光模塊和 ASIC 芯片之間的互連密度的同時

120、實現了更低的功耗，是解決未來大數據運算處理中海量數據高速傳輸問題的重要技術途徑。圖圖41：CPO 有望成為有望成為未來數據中心互連的未來數據中心互連的重要重要解決方案解決方案 資料來源：idtechex 官網 行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 35/55（2）CPO 或帶動硅光光引擎、或帶動硅光光引擎、CW 光源、光纖、光源、光纖、FAU、MPO/MTP 等需求增等需求增長長。CPO 方案通過將光引擎與交換芯片近距離互連，相較于傳統可插拔方案具有高帶寬、低延時、低功耗、小尺寸等優點，同時利用基于硅光的光引擎，CPO 使用經過驗證的半導體制造技術和設計工藝實現了高

121、水平的光學和電氣設備集成，有望實現規?；a、可靠性提高和成本的降低。從器件構成上來看，從器件構成上來看，相較于采用分立式器件的傳統可插拔光模塊，主流 CPO 方案中由于硅光光引擎的引入，除激光器外，大部分已實現了多種光電器件的硅基集成：有源器件方面，有源器件方面，激光器部分，傳統光模塊發射部分中的 EML 光芯片功能被解耦成光源和調制器，目前 CPO 多采用基于 CW 激光器的外置激光光源（ELS），一方面較 EML 激光器芯片可獲得成本上的優勢，且減少散熱影響，另一方面外置激光器方案與硅光芯片的耦合帶了新的挑戰；調制器部分，CPO 中采用集成與硅光芯片上的硅光調制器，包括馬赫-曾德爾調制器

122、（MZM）、微環調制器（MRM）等方案；探測器部分，傳統光模塊接收部分中采用分立的 PIN/APD 光電探測器，在 CPO 中同樣集成于硅光芯片上的 Ge-Si 光探測器成主流方案；無源器件方面，無源器件方面，除隔離器和 FAU 連接器外，硅光芯片替代了大部分傳統光模塊中的無源器件，傳統器件中的透鏡和大型組件都被取代，陶瓷、銅等材料用量大幅降低，晶圓、硅光芯片等電子材料占比提升，價值向硅光芯片、硅光引擎轉移，整體有望進一步實現工藝簡化和成本控制，同時硅光器件更高的集成密度帶來了芯片尺寸的大幅縮減，相較于傳統光模塊具備小型化優勢；電芯片方面，電芯片方面，傳統可插拔光模塊方案中的 DSP、TIA、

123、Driver 等電芯片或被進一步集成，CPO 中單片 CMOS EIC 有望成為重要發展方向。圖圖42：CPO 較傳統光模塊集成大量光電器件較傳統光模塊集成大量光電器件 資料來源：Manish MehtaAn AI Compute ASIC with Optical Attach to Enable Next Generation Scale-Up Architectures、開源證券研究所 從互連架構來看，從互連架構來看，在電氣連接上，通過引入更適合短距離場景 XSR SerDes，實現對電氣接口的優化；在連接零部件上，CPO 相較于傳統可插拔方案光互連取代銅互連，因此在交換機內部引入額外的

124、光纖及光纖連接器，主要包括 ELS-光引擎段、光引擎-前面板段，同時前面板原光模塊的電氣接口轉為光互連的光纖連接器。行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 36/55 圖圖43：CPO 利用光互連替代傳統光模塊至交換芯片的銅互連利用光互連替代傳統光模塊至交換芯片的銅互連 資料來源：Corning 官網（3）CPO 發展潛力較大，商業落地仍需產業協同發展潛力較大，商業落地仍需產業協同 總體來看，CPO 是實現高集成度、低功耗、低成本、小體積的最優封裝方案之一。雖然 CPO 具有顯著的潛在優勢，但 CPO 目前處于產業化初期，除了技術上的挑戰外，更受集成光學器件的市場接受

125、度、標準和制造能力的限制。作為光通信解決方案的一環，其發展仍需整體產業鏈的協同推進。表表3：CPO 產業重要板塊及公司產業重要板塊及公司 板塊 公司 光引擎 硅光光器件/光模塊 推薦標的：中際旭創、新易盛、天孚通信、亨通光電；受益標的：華工科技、光迅科技、博創科技、劍橋科技、萬通發展、銘普光磁、聚飛光電、光庫科技等 硅光配套廠商 受益標的：羅博特科、杰普特、炬光科技等 光互連 ELS/CW光源 受益標的：源杰科技（CW）、長光華芯（CW）、仕佳光子（CW）、銳科激光（CW）、光迅科技（ELS）、航天電器（ELS）等 TEC 受益標的：富信科技、東方電子 光纖 推薦標的：中天科技、亨通光電；受益

126、標的：長飛光纖（PM）、烽火通信（PM）、光庫科技（PM）等 光纖連接器 推薦標的：天孚通信（MPO）；受益標的：太辰光（MPO）、致尚科技（MPO）、中航光電（MPO）、特發信息（MPO）、仕佳光子（FA）、光庫科技（FA、MPO、MT）、博創科技（FA）、通鼎互聯、亨通光電等 封裝工藝 受益標的：通富微電、長電科技、華天科技、晶方科技、華封科技、文一科技、實益達、易天股份、凱格精機、炬光科技、華海誠科、艾科瑞思、強力新材、飛凱材料等 交換機 交換機/交換芯片 推薦標的：紫光股份、盛科通信、中興通訊；受益標的：銳捷網絡、菲菱科思、共進股份、烽火通信、光迅科技等 資料來源：開源證券研究所 行業

127、投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 37/55 3.5、光電共進光電共進，銅連接需求逐步提升銅連接需求逐步提升 3.5.1、銅互聯技術已成為提升數據中心性能的關鍵要素銅互聯技術已成為提升數據中心性能的關鍵要素 針對交換網絡，有多重連接方案。針對交換網絡，有多重連接方案。在數據中心內部，按照傳輸介質不同，存在光纖連接和銅纜連接兩大類網絡線纜連接方式，常見的光纖連接包括光模塊+光纖、AOC，銅纜連接則主要包含 DAC/ACC/AEC。按是否內置電子元件以增強信號，銅纜連接可分為無源銅纜（DAC，Direct Attach Cable）和有源銅纜（Active Copper

128、 Cable）。DAC（Direct Attach Cable，無源銅纜）：是一種雙絞線網絡線纜，用于連接交換機、路由器和服務器進行組網。不需要外部電源，不內置電子元件增強信號，僅通過兩根導線絞合在一起形成雙軸電纜。DAC 不僅滿足高速互聯的需求，同時幾乎不消耗任何電力，也不產生任何熱量，其功耗幾乎為零，同時成本相比“光模塊+光纖”更低，適用于超短距離連接，但缺點容易受到電磁干擾的影響。有源銅纜：在 DAC 基礎上加入信號調節芯片后，即形成有源銅纜，分為 ACC和 AEC。ACC 是一種在線纜的接收端（Rx 端）加入一定能力的線性 Redriver 來提供信號的均衡和整形的技術，他利用芯片來補

129、償無源銅纜 DAC 的高頻損失，更像是通過放大擬信號的有源電纜，將傳統銅纜的傳輸距離擴展到更長的應用場景范圍。AEC（Active Electrical Cable，有源電纜）是有源銅纜的細分種類，AEC 通過在線纜兩端加入 Retimer 芯片實現對信號的放大和再生，相比傳統的無源直連銅纜 DAC 的傳輸距離更長，同時大幅優化了信號質量。圖圖44：AEC、DAC、ACC 方案對比方案對比 資料來源：FS 3.5.2、銅連接技術契合數據中心當前需求銅連接技術契合數據中心當前需求 銅纜互聯由于不涉及光電轉化，因此具有低功耗特點。銅纜互聯由于不涉及光電轉化，因此具有低功耗特點。相比于有源光纜（AO

130、C），目前的銅直接連接電纜（DAC）的功耗小于 0.1W，可以忽略不計，有源電纜（AEC）亦可將功耗控制在 5w 以內，可在一定程度上降低算力集群整體功耗。行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 38/55 成本考量下銅互聯性價比突出。成本考量下銅互聯性價比突出。在銅纜可觸達的高速信號傳輸距離內，相比光纖連接，銅連接方案的成本較低，此外，銅纜模組在短距離內可以提供極低延遲的電信號傳輸并具有高可靠性，不會出現光纖在某些環境下可能出現的信號丟失或干擾風險。同時，銅纜的物理特性使得它更易于處理和維護，并且其具有高兼容度并不需要額外的轉換設備。圖圖45：不同鏈接方式功耗不同鏈

131、接方式功耗 圖圖46：不同通信鏈接方式成本對比不同通信鏈接方式成本對比 資料來源：Precisionot 資料來源：Precisionot 3.5.3、伴隨接口速率升級，高速銅纜傳輸速度亦逐步升級伴隨接口速率升級，高速銅纜傳輸速度亦逐步升級 隨著數據中心 400G 和 800G 速率網絡成為主流，1.6T 升級趨勢明確，伴隨 Serdes速率逐步從 56G、112G 向 224G 升級，單端口速率將基于 8 通道達到 1.6T，高速傳輸成本有望大幅下降，對應銅纜速率也向著 224Gbps 演進。為解決高速銅纜的傳輸損耗問題，AEC、ACC 通過內置信號增強芯片提升傳輸距離。圖圖47：CEI 協

132、議標準向協議標準向 224G 升級升級 資料來源：OIF 3.5.4、高速銅纜產業鏈涉及多環節高速銅纜產業鏈涉及多環節，市場空間廣闊，市場空間廣闊 分應用場景來看，銅互聯應用場景主要有芯片直出跳線分應用場景來看，銅互聯應用場景主要有芯片直出跳線 overpass、服務器內部、服務器內部線、背板互聯線和機柜外部線。線、背板互聯線和機柜外部線。具體來看，高速跳線 overpass 可解決數據量激增及帶寬更高時面臨的傳輸問題，可實現 AISC 與背板、ASIC 與 IO 接口及芯片之間的互連；芯片跳線主要包括 C2B（芯片對背板）線、C2C（芯片對芯片）線、C2F（芯片對前面板）線；服務器內部線主要

133、包括 MCIO 線、PCIE 線及 SAS 線等等；機柜行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 39/55 內高速背板互連指背板和單板之間通過裸線進行互連，機柜外部通過高速銅纜 ACC連接到服務器 SFP/QSFP 等 IO 端口，再通過服務器內部跳線進行數據傳輸，或實現機柜與機柜之間的互聯。外部線可進一步分類為無源外部線可進一步分類為無源 DAC、有源、有源 ACC（Active Copper Cable）和）和 AEC（Active Electrical Cable），功耗均低于），功耗均低于 AOC。以 400G 為例，無源 DAC 使用導電銅線在兩端之間直接連

134、接，不包括有源元件，因此成本最低，傳輸距離不超過 3 米，主要用于系統內機架連接，功耗也最低；有源銅纜（ACC）在電纜內部添加了有源信號驅動器或均衡器芯片，可以補償銅傳輸造成的部分損耗，因此傳輸距離可達 DAC的 2 到 3 倍，功耗也隨之增加；有源電纜（AEC）在電纜內部包含 retimer，可以在傳輸開始和結束時清理、去除噪聲并放大信號，因此傳輸距離可達近 10 米，功耗也高于 ACC，但仍低于有源光纜 AOC。圖圖48：AOC、DAC、AEC 性能比較性能比較 資料來源：NADDOD 根據 Light counting 最新預測，有源電纜（AEC）、數模轉換器（DAC）和有源光纜（AOC

135、）市場預計將從 2023 年的 12 億美元增長到 2028 年的 28 億美元。AOC的基數相對較大，預計每年將增長15%左右。DAC預計將以每年約25%的速度增長。AEC 的基數較小，但預計年均增長率約為 45%。圖圖49：預計預計2028年年AOC+DAC+AEC全球合計市場規模全球合計市場規模為為 28 億美元億美元 圖圖50：預計預計 20232028 年年 AEC 復合增速為復合增速為 45%資料來源：Light counting 資料來源：Light counting 行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 40/55 AEC 產業鏈主要可以分為以下幾個

136、環節：上游產業鏈主要可以分為以下幾個環節：上游環節包含：原材料（銅材料、塑料材料）供應、芯片制造、銅纜制造、連接器及其組件的生產。中游中游為 AEC 生產組裝廠。下游下游環節的終端客戶群體涉及多個行業，包括數據中心、高性能計算(HPC)、消費電子和工業自動化等領域，其中不乏英偉達、華為等知名算力服務器供應商，以及眾多互聯網廠商和電信運營商等大型企業。高速銅纜組件由線材和連接器組成。高速銅纜組件由線材和連接器組成。安費諾以組件形式銷售背板線模組、近芯片跳線以及外部 IO DAC&ACC，高速線材和連接器作為重要原材料可能選擇外采或代工方式。根據華豐科技招股書，高速線纜組件產品工序包括外購線材、智

137、能裁切、電子布線、導線端頭處理、與自制的連接器端接、灌封、包裝處理。高速線模組作為新興的高速銅連接產品，工藝壁壘較高，以華豐科技的產品為例，工序合計達到1000 道以上，焊點平均 6000 個以上，每個焊點均需可靠性測試，且位置精度控制在0.005mm，每個工序良率在 99%以上。圖圖51：高速線纜組件產品制造流程高速線纜組件產品制造流程 圖圖52：金屬材料、線材是華豐科技金屬材料、線材是華豐科技 2022 年原材料年原材料 BOM 采購的重要組成部分采購的重要組成部分 資料來源：華豐科技招股說明書 數據來源：華豐科技招股說明書、開源證券研究所 各環節龍頭方向，我們建議關注各環節龍頭方向，我們

138、建議關注 AEC/DAC/AOC 領域和高速連接器領域。領域和高速連接器領域。（1）連接器領域龍頭，和安費諾、華為等公司有合作，受益標的：華豐科技、瑞可達、立訊精密、意華股份；（2）一體化優勢明顯、在銅連接領域具有成本和科研優勢，推薦標的：中際旭創、新易盛，受益標的：立訊精密；（3）扎根 DAC/AOC 領域，和 AI 服務器龍頭有深度合作，受益標的：博創科技、兆龍互聯、金信諾；（4）線材，受益標的：沃爾核材、精達股份、神宇股份、新亞電子、鴻騰精密等。結構件,50.53%金屬材料,14.63%元器件,8.41%配件,3.94%線材,7.74%化工材料,3.68%其他,3.04%結構件金屬材料元

139、器件配件線材化工材料其他行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 41/55 4、AI 應用應用：重視模組、：重視模組、控制器、控制器、CDN 等板塊投資機會等板塊投資機會 AI 模型與機器人結合發生“化學反應”，具身智能加速發展模型與機器人結合發生“化學反應”，具身智能加速發展。2024 年 3 月 13日，人形機器人 Figure 公司發布搭載 OpenAI 模型的機器人 Figure 01 演示視頻，機器人由 OpenAI 模型提供高級視覺和語言智能，由 Figure 神經網絡來支撐機器人完成各項動作。根據視頻展示，人們只需要通過語言與機器人進行交互，機器人就能理

140、解并協助完成人類的各項指令（拿蘋果、收拾垃圾、識別盤子和杯子并進行整理）。8 月 7 日，新一代機器人 Figure 02 發布，體型相比 Figure 01 更像人，在 OpenAI 多模態大模型的加持下，實現與人類語音對話，計算和 AI 推理能力是 Figure 01 的 3倍，能夠完全自主執行實際應用中的 AI 任務，AI 數據引擎將提供最新 AI 模型，這些模型將在機器人的 GPU 上運行；Figure 02 的頭部、前軀干和后軀干共配備 6 個RGB 攝像頭，并機載視覺語言模型，用 AI 驅動的視覺系統感知來理解物理世界；此外，Figure 02 擁有 16 個自由度的第四代手部，靈

141、活度大幅提升，可實現更精細的操作，能承受與人類相當的重量。2025 年 1 月 13 日，OpenAI 官宣加入實體機器人賽道，力求實現 AI 能力與物理世界中的實際限制無縫融合。國內機器人加速發展，智能模組國內機器人加速發展，智能模組和控制器和控制器需求漸起。需求漸起。2024 年 5 月 14 日，Unitree 宇樹科技宣布推出 G1 人形機器人，定價 9.9 萬元起，該機器人體重約 35kg、身高約127cm，擁有 2343 個關節電機，關節最大扭矩 120Nm；支持模仿&強化學習驅動，搭載 UnifoLM（Unitree 機器人統一大模型），續航約 2 小時，在 AI 技術加持下機器

142、人技術有望加速升級進化。H1 機器人亮相 2025 年蛇年春晚，依據舞蹈要求設計動作，使用 AI 訓練來執行 16 臺 H1 激光 SLAM 定位。AI 模型作為具身智能發展的底座，隨著 AI 大模型本身能力持續增強，經過剪枝、量化后的小模型在邊緣終端表現亮眼，有望加速邊緣AI應用發展，智能算力模組及控制器需求或將加速釋放。AI 模型加持下，玩具行業迎來又一春。模型加持下，玩具行業迎來又一春。2024 年中秋節，字節推出“顯眼包”AI 玩具，是一款基于大模型開發的情感陪伴玩偶，集合了火山引擎的多項人工智能技術，如豆包大模型、扣子專業版、語音識別、語音合成等，通過在玩具中內嵌 FoloToy大模

143、型 AI 機芯 Magicbox（魔匣），Magicbox 可以搭載并呈現豆包大模型和扣子專業版的能力，從而實現與人之間的對話互動。根據觀研天下數據，2023 年全球 AI 玩具市場規模超 18 億美元，預計 2030 年全球 AI 玩具市場規模超 300 億美元，2023-2030年年復合增長率超 50%?；?AI 模型的語音識別、圖像識別等技術的不斷進步加速了 AI 玩具的發展，通過搭配智能算力模組、蜂窩/wifi 模組等硬件模組實現 AI 玩具“看、聽、說、動”的擬人化交互能力，伴隨邊端 AI 模型持續優化，加速邊端 AI場景應用持續發展，智能算力及通信模組需求或將加速釋放。AI 應用

144、或持續拉動對于應用或持續拉動對于 CDN 的需求。的需求。隨著 AI+自動駕駛、機器人等 AI 應用的發展，有望催生對于毫秒級響應的需求，CDN 通過邊緣節點網絡的布局，有望將算力下沉至用戶端，實現數據的本地化和輕量化的處理。行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 42/55 表表4：AI 玩具內相關技術玩具內相關技術 技術技術 簡介簡介 語音識別技術 AI 玩具可以通過語音識別技術，識別語音指令，進行互動。傳感器技術 AI 玩具內置各種傳感器，如重力傳感器、距離傳感器等，可以感知使用者的動作和位置，進行相應的互動。圖像識別技術 AI 玩具采用圖像識別技術，可以識別孩

145、子的圖像和表情，進行相應的互動。云計算和大數據技術 AI 玩具可以通過云計算和大數據技術，收集和分析用戶數據，優化玩具的功能和互動方式。資料來源：觀研天下、開源證券研究所 行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 43/55 5、運營商運營商：AI 大推理時代大推理時代，云計算業務云計算業務有望估值有望估值重塑重塑 數字經濟時代，我國電信運營商積極推進流量經營轉型、數字化轉型，大力發展 AI、云計算、物聯網等創新業務，有望成為業績增長“第一引擎”；對于傳統業務，營收端持續推進 5G 用戶滲透率及用戶使用量上升，成本端運營商之間基站共建共享有望帶動成本逐步下降，運營商盈利

146、能力有望逐步提高。DeepSeek 帶來算法效率的提升，加速推動帶來算法效率的提升，加速推動 AI 大模型普及與應用落地，運營商大模型普及與應用落地，運營商相繼接入相繼接入 Deepseek，提供多尺寸選擇，云計算業務加速發展，迎來，提供多尺寸選擇，云計算業務加速發展，迎來估值重塑機遇估值重塑機遇。中國電信通過“息壤”智算平臺，提供 DeepSeek-R1 模型的推理、訓練及微調支持，并在 GPU 云主機、科研助手、AI 云電腦等業務場景中部署應用；中國聯通則借助“星羅”平臺，實現 DeepSeek-R1 在編程助手、云桌面等產品中的集成，并在全國 270多個骨干云池預部署，以優化推理效率和數

147、據安全能力；中國移動的接入范圍相對更廣泛，宣布支持 DeepSeek 全版本、全尺寸模型，并通過智算中心、云計算平臺進行深度適配，同時結合自研的 COCA 算力平臺，實現更靈活的模型調用與部署。我們認為 DeepSeek 接入運營商一方面對于運營商的算力需求有望提升，或將帶動運營商云計算業務與智算業務發展，一方面有望推動運營商自己的 AI 大模型和 AI 應用發展，運營商有望迎來估值重塑機遇，建議重視三大運營商投資機遇。圖圖53：國內電信運營商多因素國內電信運營商多因素驅動營收增長驅動營收增長 資料來源：信通院、開源證券研究所，注：百分比數據為我國電信運營商營收增速 三大運營商充分發揮云網融合

148、優勢，積極開展云計算三大運營商充分發揮云網融合優勢，積極開展云計算、智能云、智能云業務，業務，IaaS+PaaS市場份額靠前市場份額靠前。云作為數字經濟的重要基礎設施底座，人工智能發展進一步釋放云計算需求，三大運營商憑借先天網絡優勢，紛紛發力云業務，份額實現較快增長。2024 年上半年，移動云營收達 504 億元，同比增長 20.4%，IaaS+PaaS 收入份額行業前五；天翼云營收達 1139 億元，同比增長 17.1%，IaaS/IaaS+PaaS 收入份額國內前三；聯通云營收實現 686 億元，同比增長 17.1%，智算業務快速增長。行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露

149、和法律聲明 44/55 圖圖54：運營商云業務穩步增長運營商云業務穩步增長 數據來源：中國電信推介材料、中國移動推介材料、中國聯通推介材料、開源證券研究所，注：聯通云 2024 年收入口徑優化，歷史數據未追溯調整 0%20%40%60%80%100%120%140%0200400600800100012002021202220232024天翼云（億元）移動云（億元）聯通云（億元）天翼云YOY移動云YOY聯通云YOY行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 45/55 6、衛星互聯網：衛星互聯網：6G 重要方向重要方向，自主可控重要性凸顯自主可控重要性凸顯 6.1、產業產

150、業建設不斷落地，國產自主邏輯不斷強化建設不斷落地，國產自主邏輯不斷強化 產業催化不斷，重視衛星產業催化不斷，重視衛星+軍工通信組合板塊。星座建設上，軍工通信組合板塊。星座建設上，2025 年 3 月 12 日，長征八號遙六運載火箭在海南商業航天發射場以“一箭十八星”方式將千帆星座第五批組網衛星送入預定軌道，同時本次發射也是海南商業航天發射場一號發射工位首次發射成功，2025 年 4 月 1 日，我國在酒泉衛星發射中心使用長征二號丁運載火箭，成功發射衛星互聯網技術試驗衛星；政策支持上，政策支持上，2025 年 3 月 5 日，我國 2025年的政府工作報告中，在新質生產力方面提出：推動商業航天、

151、低空經濟等新興產業安全健康發展，2025 年 4 月 11 日，工業和信息化部電子信息司在新型工業化發布踐行新時代北斗精神高質量發展北斗產業，文章指出，北斗產業發展必須堅持以我為主，實現全面自主可控。我們認為，在國際局勢動蕩、地緣沖突加劇、我們認為，在國際局勢動蕩、地緣沖突加劇、關稅關稅摩擦摩擦升級的復雜形勢背景下，內需擴展升級的復雜形勢背景下，內需擴展+自主可控自主可控+技術升級的邏輯或被反復強技術升級的邏輯或被反復強化，其中衛星互聯網化，其中衛星互聯網+軍工通信軍工通信的組合的組合板塊自主化程度較高，產業技術不斷迭代，板板塊自主化程度較高，產業技術不斷迭代，板塊調整及十四五末期軍工市場需求

152、有望逐步回暖，需要高度重視相關產業機遇。塊調整及十四五末期軍工市場需求有望逐步回暖，需要高度重視相關產業機遇。衛星互聯網是基于衛星通信的互聯網，正逐步上升為國家戰略性工程。衛星互聯網是基于衛星通信的互聯網，正逐步上升為國家戰略性工程。從產業鏈結構來看，衛星互聯網主要由基礎設施建設、衛星互聯網運營以及終端用戶三大部分組成，其中最為核心的為衛星制造、衛星發射、地面設備、衛星運營及服務四大環節。衛星互聯網與傳統衛星通信產業類似，可以劃分為上游、中游、下游，產業鏈產業鏈上游上游包括衛星制造、衛星發射、地面基礎設施等環節，構建了衛星通信的基礎設施，達到衛星通信的基本條件；產業鏈中游產業鏈中游是衛星通信運

153、營商，提出衛星方案服務、資源服務、產品服務等，旨在實現客戶衛星通信需求；產業鏈下游產業鏈下游為衛星互聯網的終端用戶。圖圖55：衛星互聯網產業鏈衛星互聯網產業鏈 資料來源：開源證券研究所 行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 46/55 我國衛星互聯網產業較為完善，我們認為需重點關注企業參與確定度及價值量我國衛星互聯網產業較為完善，我們認為需重點關注企業參與確定度及價值量占比。占比。（1）衛星制造環節：）衛星制造環節：高技術壁壘及高集中度板塊，組網前期優先受益于衛星發射增量需求，參與廠商主要由國家隊領航，民營企業聚焦零部件制造，重視我國發射節點及 6G 建設節奏帶來的

154、行業催化；（2）衛星發射環節：）衛星發射環節：國有企業為主，發射降本成發展關鍵，重點關注國內一箭多星、可回收技術的突破對整體產業催化；（3）地面設備環節）地面設備環節：C 端市場廣闊，需求彈性大，民營企業參與眾多，在價值環節中，屬于規模放量階段的中遠期受益板塊，重視我國組網節點及下游應用市場成長節奏；（4）衛星運營環節：）衛星運營環節：我國星網集團、上海垣信分別牽頭星網、G60 計劃，雙線共進，有望快速構建我國衛星互聯網系統。圖圖56：中國國內衛星互聯網相關公司中國國內衛星互聯網相關公司 資料來源：開源證券研究所 行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 47/55 6

155、.2、向低軌化、寬帶化、星間組網、星地一體發展向低軌化、寬帶化、星間組網、星地一體發展 我們認為，未來要大力發展衛星互聯網的應用，需要實現衛星互聯網廣覆蓋、我們認為，未來要大力發展衛星互聯網的應用，需要實現衛星互聯網廣覆蓋、低時延、大帶寬、低成本的連接，目前關鍵主流技術聚焦在超大容量、組網優化、低時延、大帶寬、低成本的連接，目前關鍵主流技術聚焦在超大容量、組網優化、多網融合、高效運控等方面，總體正向著低軌化、寬帶化、星間組網、星地一體化多網融合、高效運控等方面，總體正向著低軌化、寬帶化、星間組網、星地一體化的方向發展。的方向發展。（1）低軌化：）低軌化：低軌衛星由于傳輸時延小、鏈路損耗低、發射

156、靈活、應用場景豐富、整體制造成本低等特點，天然契合目前衛星互聯網的發展需求，目前已成為行業發展的主流選擇；（2）寬帶化：）寬帶化：為滿足高信息速率業務的需求，衛星通信向著大帶寬的方向發展，與大帶寬對應的是高頻頻譜資源，由于 ITU“先登先占”的申請規則，具有戰略稀缺性，已成為各國布局重點；（3）星間組網：）星間組網：為更好地實現低軌衛星間的雙向通信，包括波束間、子信道間以及用戶間的便捷通信，以及多星互聯，星間的信息傳輸和交換，星間組網逐漸普及；（4）星地一體：）星地一體：推動星地一體的發展，與地面技術融合是利用低軌衛星的全球覆蓋特性，可以有效彌補地面通信網絡覆蓋的不足，同時作為 6G 重要組成

157、部分，也成為各國搶占下一代通信標準話語權的重要戰略節點。圖圖57：衛星互聯網衛星互聯網多項技術處于發展階段多項技術處于發展階段 資料來源：賽迪顧問“新基建”之中國衛星互聯網產業發展研究白皮書 行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 48/55 6.3、作為作為 6G 重要組成部分，星地一體加速發展重要組成部分，星地一體加速發展 衛星互聯網是衛星互聯網是 6G 重要組成部分。重要組成部分。隨著全球 5G 網絡規?；逃贸掷m推進，星地融合演進從 5G 體制融合走向 6G 系統融合。5G 體制的衛星通信系統是星地獨立網絡，衛星通信體制借鑒 5G，隨著 6G 的研發演進，面向

158、 6G 的星地融合系統將實現星地一體，提供無感知一致服務。（1）6G 時代空天地一體化，衛星互聯網與地面移動通信網絡充分融合。時代空天地一體化，衛星互聯網與地面移動通信網絡充分融合。6G 總體愿景是 5G 愿景的進一步擴展和升級，其特征是全覆蓋、全頻譜和全應用。（2）6G 時代星地一體組網需要多技術融合發展。時代星地一體組網需要多技術融合發展。由于非地面網絡的網絡拓撲結構動態變化以及運行環境的不同，地面網絡所采用的組網技術不能直接應用于非地面場景，需研究新型組網技術，拉通衛星通信與移動通信兩個領域，涉及移動通信設備、衛星設備、終端芯片等。（3）各國積極戰略布局）各國積極戰略布局 6G 技術研究

159、。技術研究。目前全球 6G 技術研究處于探索與起步階段，但已成為大國科技博弈高精尖領域和全球搶占的戰略制高點。美國已發布第一份 6G 報告，我國于 2019 年 11 月 3 日正式成立國家 6G 技術研發推進工作組和總體專家組。圖圖58：6G 衛星通信網絡三階段演進路線衛星通信網絡三階段演進路線 資料來源：吳曉文等面向 6G 的衛星通信網絡架構展望 行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 49/55 7、投資建議投資建議 展望展望 2025 年，以字節跳動、阿里巴巴、騰訊等為代表的國內年，以字節跳動、阿里巴巴、騰訊等為代表的國內 AI 巨頭進入巨頭進入 AI算力和算

160、力和 AI 應用大規模投入期，應用大規模投入期，同時以同時以 Meta、微軟、微軟、亞馬遜、谷歌等為代表的海外亞馬遜、谷歌等為代表的海外巨頭繼續大力投資巨頭繼續大力投資 AI，我們認為我們認為 AIDC 算力產業鏈是核心主攻方向，同時看好算力產業鏈是核心主攻方向，同時看好 AI應用、運營商、衛星互聯網應用、運營商、衛星互聯網&6G 等板塊投資價值等板塊投資價值，建議重視，建議重視七大產業方向：七大產業方向：（1）AIDC機房建設（機房建設（AIDC 機房、柴油發電機、風冷機房、柴油發電機、風冷&液冷液冷、變壓器、變壓器等）等）；（；（2）IT 設備設備（國產（國產AI 芯片、芯片、AI 服務器

161、及電源）服務器及電源）；（；（3）網絡網絡設備設備（交換機（交換機路由器路由器及芯片、光模塊及芯片、光模塊&光器光器件件&CPO、AEC&銅纜、銅纜、光纖光纜光纖光纜等）等）；（；（4）算力租賃；（）算力租賃；（5）云計算云計算平臺；（平臺；（6）AI應用應用；（；（7）衛星互聯網衛星互聯網&6G。一、一、AIDC 機房建設（機房建設（AIDC 機房、柴油發電機、風冷機房、柴油發電機、風冷&液冷、變壓器等液冷、變壓器等）：（1）【AIDC 機房】推薦標的：新意網集團、寶信軟件、潤澤科技；受益標的：光環新網、奧飛數據、萬國數據、世紀互聯、大位科技、東方國信、科華數據、潤建股份、浙大網新、杭鋼股份

162、、云賽智聯、網宿科技、電科數字、首都在線、南興股份、銅牛信息等；（2）【風冷&液冷】推薦標的：英維克；受益標的：銀輪股份、同飛股份、申菱環境、網宿科技、科華數據、高瀾股份、依米康、飛榮達等；（3）【柴油發電機】受益標的：科泰電源、泰豪科技、濰柴重機、玉柴國際、重慶機電等；（4）【變壓器】受益標的：金盤科技等。二、二、IT 設備設備（國產（國產 AI 芯片、芯片、AI 服務器及電源）服務器及電源）：（1）【國產 AI 芯片】受益標的：寒武紀、海光信息等；（2）【AI 服務器】推薦標的：中興通訊、紫光股份；受益標的：浪潮信息、華勤技術、烽火通信等；（3）【服務器電源】受益標的：歐陸通、麥格米特等。

163、三三、網絡網絡設備設備（交換機（交換機路由器路由器及芯片、光模塊及芯片、光模塊&光器件光器件&CPO、AEC&銅纜、銅纜、光光纖光纜纖光纜等）等）：（1）【交換機路由器及芯片】推薦標的：紫光股份、中興通訊、盛科通信；受益標的：銳捷網絡、映翰通、東土科技、智微智能、共進股份、菲菱科思等；（2）【光模塊&光器件&CPO】推薦標的：中際旭創、新易盛、天孚通信、中天科技、亨通光電；受益標的：華工科技、光迅科技、長光華芯、仕佳光子、致尚科技、太辰光、長飛光纖、源杰科技等；（3）【AEC&銅纜】受益標的：華豐科技、意華股份、博創科技、瑞可達、沃爾核材、鼎通科技、神宇股份、珠城科技等；（4）【光纖光纜】推薦

164、標的：中天科技、亨通光電；受益標的：長飛光纖、永鼎股份、通鼎互聯等。四、四、算力租賃算力租賃：行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 50/55 受益標的：云賽智聯、潤建股份、宏景科技、利通電子、海南華鐵、大名城、鴻博股份、超訊通信、眾合科技、協鑫能科、億田智能、錦雞股份、亞康股份、匯納科技、弘信電子、中貝通信、航錦科技等。五、云計算平臺五、云計算平臺 受益標的：中國移動、中國電信、中國聯通、阿里巴巴-W、騰訊控股等。六、六、AI 應用：應用：（1）【AI 模組】受益標的：廣和通、移遠通信、美格智能、華測導航、鴻泉物聯等；（2）【AI 控制器】受益標的：和而泰、拓邦股

165、份等；（3）【CDN】受益標的：網宿科技等；（4）【AI 視頻】受益標的：億聯網絡、會暢通訊等。七七、衛星互聯網、衛星互聯網&6G（1）【衛星互聯網】受益標的：海格通信、臻鐳科技、信科移動-U、鋮昌科技、盛路通信、航天環宇、創意信息、佳緣科技、天銀機電、航天電子、光庫科技、西測測試、震有科技、華力創通、盟升電子、上海瀚訊、信維通信、中國衛星等；（2）【6G】受益標的：碩貝德、大富科技、盛路通信、武漢凡谷、通宇通訊、世嘉科技、金信諾、信維通信、飛榮達等。表表5：推薦及受益標的盈利預測與估值推薦及受益標的盈利預測與估值 證券簡稱證券簡稱 證券代碼證券代碼 評級評級 收盤價收盤價（元）（元）市值市值

166、 （億元）（億元）EPS（元（元/股）股）PE 2025E 2026E 2027E 2025E 2026E 2027E 中興通訊 000063.SZ 買入 32.51 1,467.20 1.80 1.89 2.04 18.02 17.25 15.91 中國移動 600941.SH 未評級 113.99 17,060.83 6.75 7.08 7.42 16.90 16.11 15.37 中國電信 601728.SH 未評級 7.81 6,783.78 0.39 0.41 0.44 20.03 19.05 17.75 中國聯通 600050.SH 增持 5.43 1,697.66 0.34 0.

167、35 0.37 15.97 15.51 14.68 中際旭創 300308.SZ 買入 94.80 1,047.26 7.95 11.15 14.67 11.92 8.51 6.46 英維克 002837.SZ 買入 33.47 249.29 0.87 1.21 1.50 38.28 27.67 22.24 紫光股份 000938.SZ 買入 25.20 720.74 0.87 1.21 1.50 28.82 20.83 16.75 新易盛 300502.SZ 買入 109.21 774.09 8.53 9.96 11.40 12.80 10.96 9.58 寶信軟件 600845.SH 買入

168、 26.81 658.25 1.20 1.54-22.32 17.37-潤澤科技 300442.SZ 買入 46.73 804.45 1.52 1.90 2.19 30.71 24.59 21.37 盛科通信-U 688702.SH 買入 62.15 254.82-0.19 0.11 0.29-332.53 555.90 213.65 光環新網 300383.SZ 增持 14.56 261.73 0.24 0.29 0.34 60.82 50.75 42.56 奧飛數據 300738.SZ 未評級 23.24 228.95 0.22 0.35 0.50 104.36 66.29 46.81 天

169、孚通信 300394.SZ 買入 74.12 410.60 4.45 6.06 7.78 16.66 12.24 9.52 華工科技 000988.SZ 買入 42.90 431.36 1.66 2.09 2.49 25.78 20.57 17.26 光迅科技 002281.SZ 增持 45.16 358.39 1.36 1.76 2.09 33.19 25.62 21.61 中天科技 600522.SH 買入 13.94 475.77 0.91 0.97 1.03 15.34 14.37 13.51 亨通光電 600487.SH 買入 15.69 387.03 1.25 1.31 1.38

170、12.50 11.98 11.41 行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 51/55 證券簡稱證券簡稱 證券代碼證券代碼 評級評級 收盤價收盤價（元）（元）市值市值 （億元）（億元）EPS（元（元/股）股）PE 源杰科技 688498.SH 買入 138.00 118.61 0.48 0.56-284.89 244.85-騰景科技 688195.SH 買入 38.72 50.08 0.78 1.08-49.86 35.78-科華數據 002335.SZ 買入 42.63 219.72 1.29 1.57-33.07 27.13-華測導航 300627.SZ 未評級

171、42.88 235.61 1.38 1.73 2.17 31.03 24.78 19.73 長光華芯 688048.SH 買入 61.95 109.21 1.69-36.61-網宿科技 300017.SZ 增持 11.63 284.44 0.30 0.34 0.38 38.32 34.15 30.45 博創科技 300548.SZ 未評級 49.30 142.44 0.68 0.91 1.10 72.50 54.18 44.82 聯特科技 301205.SZ 未評級 69.52 90.20 0.99 1.28-70.22 54.31-德科立 688205.SH 未評級 66.13 79.95

172、1.58 2.33 3.50 41.75 28.41 18.92 太辰光 300570.SZ 買入 78.02 177.20 1.84 2.69 3.86 42.37 28.99 20.19 致尚科技 301486.SZ 未評級 61.89 79.64 0.84 1.19-73.68 52.01-仕佳光子 688313.SH 增持 29.14 133.69 0.58 0.80 1.33 50.24 36.43 21.91 云賽智聯 600602.SH 未評級 22.66 260.02 0.18 0.22 0.26 126.38 103.90 88.69 數據港 603881.SH 增持 32.

173、37 193.78 0.30 0.37 0.39 107.90 87.49 83.00 銳捷網絡 301165.SZ 未評級 71.66 407.16 1.33 1.62 1.94 53.76 44.26 36.92 烽火通信 600498.SH 增持 21.79 258.10 0.80 0.97-27.24 22.46-菲菱科思 301191.SZ 未評級 84.51 58.60 2.17 2.85 3.68 38.94 29.65 22.96 共進股份 603118.SH 增持 9.65 75.97 0.06 0.14 0.22 160.83 68.93 43.86 億聯網絡 300628

174、.SZ 買入 34.45 435.38 2.36 2.70 3.11 14.57 12.75 11.08 夢網科技 002123.SZ 買入 14.36 115.66 0.17 0.32 0.47 83.25 44.28 30.37 禾川科技 688320.SH 未評級 45.99 69.45 0.10 0.50-448.25 92.61-東土科技 300353.SZ 未評級 21.34 131.22 0.14 0.24 0.33 157.84 88.15 65.10 海格通信 002465.SZ 增持 10.87 269.78 0.25 0.34 0.41 43.76 31.68 26.53

175、 鋮昌科技 001270.SZ 未評級 37.08 76.85 0.57 0.84 1.12 64.52 44.38 33.02 臻鐳科技 688270.SH 未評級 48.05 102.85 0.55 0.87 1.46 87.36 55.23 32.91 盛路通信 002446.SZ 買入 6.73 61.60 0.18 0.22-37.39 30.59-航天環宇 688523.SH 未評級 20.85 84.83 0.58 0.78-35.95 26.73-信科移動-U 688387.SH 未評級 5.59 191.11-0.01 0.03 0.07-698.75 215.83 74.7

176、3 創意信息 300366.SZ 未評級 7.47 45.39-佳緣科技 301117.SZ 未評級 27.41 25.29 0.45 0.71 1.70 61.14 38.39 16.16 天銀機電 300342.SZ 未評級 17.25 73.32 0.26 0.33 0.42 66.35 52.27 41.07 航天電子 600879.SH 未評級 8.79 290.01 0.21 0.26 0.31 42.06 34.22 28.81 震有科技 688418.SH 未評級 30.12 58.32 0.68 1.00-44.29 30.12-光庫科技 300620.SZ 未評級 42.1

177、4 105.00 0.47 0.65 0.81 89.66 64.83 52.02 華力創通 300045.SZ 未評級 18.50 122.59 0.02 0.05 0.09 925.00 370.00 205.56 盟升電子 688311.SH 未評級 40.34 67.74 0.60 1.04 1.78 67.07 38.93 22.65 上海瀚訊 300762.SZ 未評級 22.14 139.03-0.09 0.43 0.58-246.00 51.49 38.17 信維通信 300136.SZ 未評級 20.90 202.22 0.74 0.96 1.12 28.24 21.77 1

178、8.66 旭升集團 603305.SH 買入 13.16 125.46 0.61 0.77 0.84 21.57 17.09 15.67 中國衛星 600118.SH 未評級 26.71 315.84 0.04 0.10 0.16 612.61 272.00 168.30 FY2025E FY2026E FY2027E FY2025E FY2026E FY2027E 新意網集團 1686.HK 買入 6.21 146.37 0.28 0.35 0.49 22.39 17.83 12.60 行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 52/55 數據來源：Wind、開源證券

179、研究所，股價為 2025 年 5 月 9 日收盤價（除中興通訊、中際旭創、英維克、紫光股份、新易盛、寶信軟件、潤澤科技、盛科通信-U、天孚通信、中天科技、亨通光電、源杰科技、騰景科技、科華數據、華測導航、長光華芯為開源證券研究所預測外，其余均為 Wind 一致性預期）行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 53/55 8、風險提示風險提示（1）AI 發展不及預期發展不及預期 若 AI 發展不及預期，將影響到 IDC、服務器、交換機、光模塊、光器件、光纖光纜、液冷溫控、銅纜等細分產業發展，從而影響到相關公司業績。（2）衛星）衛星發展發展低于預期低于預期 衛星互聯網產業鏈

180、發展與我國衛星互聯網組網建設及市場投資直接相關，受實際技術發展及建設進度，有可能面臨建設發展不及預期風險。（3）中美貿易摩擦加?。┲忻蕾Q易摩擦加劇 若中美貿易摩擦加劇，會影響到 5G、AI 等相關產業的推進。行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 54/55 特別特別聲明聲明 證券期貨投資者適當性管理辦法、證券經營機構投資者適當性管理實施指引（試行）已于2017年7月1日起正式實施。根據上述規定，開源證券評定此研報的風險等級為R4（中高風險），因此通過公共平臺推送的研報其適用的投資者類別僅限定為專業投資者及風險承受能力為C4、C5的普通投資者。若您并非專業投資者及風險

181、承受能力為C4、C5的普通投資者，請取消閱讀，請勿收藏、接收或使用本研報中的任何信息。因此受限于訪問權限的設置，若給您造成不便，煩請見諒！感謝您給予的理解與配合。分析師承諾分析師承諾 負責準備本報告以及撰寫本報告的所有研究分析師或工作人員在此保證，本研究報告中關于任何發行商或證券所發表的觀點均如實反映分析人員的個人觀點。負責準備本報告的分析師獲取報酬的評判因素包括研究的質量和準確性、客戶的反饋、競爭性因素以及開源證券股份有限公司的整體收益。所有研究分析師或工作人員保證他們報酬的任何一部分不曾與，不與，也將不會與本報告中具體的推薦意見或觀點有直接或間接的聯系。股票投資評級說明股票投資評級說明 評

182、級評級 說明說明 證券評級證券評級 買入（Buy）預計相對強于市場表現 20%以上；增持（outperform）預計相對強于市場表現 5%20%；中性（Neutral）預計相對市場表現在5%5%之間波動；減持（underperform）預計相對弱于市場表現 5%以下。行業評級行業評級 看好（overweight）預計行業超越整體市場表現；中性（Neutral）預計行業與整體市場表現基本持平；看淡（underperform）預計行業弱于整體市場表現。備注：評級標準為以報告日后的 612 個月內，證券相對于市場基準指數的漲跌幅表現，其中 A 股基準指數為滬深 300 指數、港股基準指數為恒生指數、

183、新三板基準指數為三板成指（針對協議轉讓標的）或三板做市指數（針對做市轉讓標的）、美股基準指數為標普 500 或納斯達克綜合指數。我們在此提醒您，不同證券研究機構采用不同的評級術語及評級標準。我們采用的是相對評級體系，表示投資的相對比重建議；投資者買入或者賣出證券的決定取決于個人的實際情況，比如當前的持倉結構以及其他需要考慮的因素。投資者應閱讀整篇報告，以獲取比較完整的觀點與信息，不應僅僅依靠投資評級來推斷結論。分析、估值方法的局限性說明分析、估值方法的局限性說明 本報告所包含的分析基于各種假設，不同假設可能導致分析結果出現重大不同。本報告采用的各種估值方法及模型均有其局限性，估值結果不保證所涉

184、及證券能夠在該價格交易。行業投資策略行業投資策略 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 55/55 法律聲明法律聲明 開源證券股份有限公司是經中國證監會批準設立的證券經營機構，已具備證券投資咨詢業務資格。本報告僅供開源證券股份有限公司（以下簡稱“本公司”）的機構或個人客戶（以下簡稱“客戶”）使用。本公司不會因接收人收到本報告而視其為客戶。本報告是發送給開源證券客戶的，屬于商業秘密材料，只有開源證券客戶才能參考或使用，如接收人并非開源證券客戶，請及時退回并刪除。本報告是基于本公司認為可靠的已公開信息，但本公司不保證該等信息的準確性或完整性。本報告所載的資料、工具、意見及推測只提供給客戶作參考之

185、用，并非作為或被視為出售或購買證券或其他金融工具的邀請或向人做出邀請。本報告所載的資料、意見及推測僅反映本公司于發布本報告當日的判斷，本報告所指的證券或投資標的的價格、價值及投資收入可能會波動。在不同時期，本公司可發出與本報告所載資料、意見及推測不一致的報告?？蛻魬斂紤]到本公司可能存在可能影響本報告客觀性的利益沖突，不應視本報告為做出投資決策的唯一因素。本報告中所指的投資及服務可能不適合個別客戶，不構成客戶私人咨詢建議。本公司未確保本報告充分考慮到個別客戶特殊的投資目標、財務狀況或需要。本公司建議客戶應考慮本報告的任何意見或建議是否符合其特定狀況，以及（若有必要）咨詢獨立投資顧問。在任何情況

186、下，本報告中的信息或所表述的意見并不構成對任何人的投資建議。在任何情況下，本公司不對任何人因使用本報告中的任何內容所引致的任何損失負任何責任。若本報告的接收人非本公司的客戶，應在基于本報告做出任何投資決定或就本報告要求任何解釋前咨詢獨立投資顧問。本報告可能附帶其它網站的地址或超級鏈接，對于可能涉及的開源證券網站以外的地址或超級鏈接，開源證券不對其內容負責。本報告提供這些地址或超級鏈接的目的純粹是為了客戶使用方便，鏈接網站的內容不構成本報告的任何部分，客戶需自行承擔瀏覽這些網站的費用或風險。開源證券在法律允許的情況下可參與、投資或持有本報告涉及的證券或進行證券交易，或向本報告涉及的公司提供或爭取

187、提供包括投資銀行業務在內的服務或業務支持。開源證券可能與本報告涉及的公司之間存在業務關系，并無需事先或在獲得業務關系后通知客戶。本報告的版權歸本公司所有。本公司對本報告保留一切權利。除非另有書面顯示，否則本報告中的所有材料的版權均屬本公司。未經本公司事先書面授權，本報告的任何部分均不得以任何方式制作任何形式的拷貝、復印件或復制品，或再次分發給任何其他人，或以任何侵犯本公司版權的其他方式使用。所有本報告中使用的商標、服務標記及標記均為本公司的商標、服務標記及標記。開開源證券源證券研究所研究所 上海上海 深圳深圳 地址：上海市浦東新區世紀大道1788號陸家嘴金控廣場1號 樓3層 郵編：200120 郵箱： 地址：深圳市福田區金田路2030號卓越世紀中心1號 樓45層 郵編：518000 郵箱： 北京北京 西安西安 地址：北京市西城區西直門外大街18號金貿大廈C2座9層 郵編：100044 郵箱： 地址：西安市高新區錦業路1號都市之門B座5層 郵編：710065 郵箱：