行业竞争格局 - 谷歌与OpenAI的竞争进入高潮，谷歌推出Gemini 3，OpenAI则推出GPT-5.2以抗衡 [1] - 两者分别代表了“谷歌AI链”（以TPU AI算力产业链为核心）和“OpenAI链”（以英伟达AI GPU算力链为核心）两大投资主线 [1][2] 核心投资主题 - 摩根大通指出，数据中心高速互联、光互联与企业级高性能存储是同时受益于谷歌与OpenAI算力需求激增的三大核心投资主题 [1] - 这三大主题至少在2026至2027年全球AI算力产业链持续紧张的阶段将保持高景气度 [1] - 预计从当前至2030年，全球AI基础设施投资浪潮规模有望高达3万亿至4万亿美元 [4] 数据中心高速互联与光互联 - 无论英伟达主导的“InfiniBand + Spectrum-X/以太网”架构，还是谷歌主导的“光路交换”架构，都离不开DCI与光互联设备供应商 [2] - 光互联不是AI叙事的配角，而是在2026-2027年供需偏紧、代际升级明确的业绩兑现主线 [8] - 当AI训练集群从单一机房走向多区域，网络互联的速度与一致性要求迫使竞争升级为“跨域调度能力”的竞赛 [6] - 谷歌在Jupiter设想中深度融合光路交换与波分复用，把光交换嵌入数据中心网络架构 [6] - 英伟达的“IB+以太网”架构中，当链路从机架内走向跨排/跨域，光互联硬件系统的占比天然上升 [9] 企业级高性能存储 - 无论是谷歌的TPU集群，还是各大AI巨头购置的英伟达GPU集群，均离不开需要集成AI芯片的HBM存储系统及服务器级别高性能DDR5、企业级SSD等存储设备 [2] - 所有AI算力最终要落到数据的处理，企业级数据存储平台与海量容量介质成为训练-推理闭环的底座 [7] - 希捷的HAMR平台已量产出货30TB级近线盘，并推进更高容量节点，直击云厂商“机架功耗/每TB成本”痛点 [7] - OpenAI已签署接近1.4万亿美元规模的AI算力基础设施累计协议，这些项目迫切需要天量级的企业级高性能存储产品 [7] 受益公司列表 - 摩根大通对DCI、光互联与存储主题给出具体股票名单并予以“超配”评级，包括：Arista、思科、Coherent、Credo、Fabrinet、慧与科技、Lumentum、Pure Storage、希捷以及Teradyne [3] - Lumentum是谷歌AI爆发的最大赢家之一，因其提供与谷歌TPU集群深度捆绑的光路交换机及高速光器件 [8] - 在英伟达IB/以太网架构下，Lumentum、Coherent等光互联器件厂商是受益链的重要部分 [9] - 华尔街金融巨头也看好西部数据、希捷及从西部数据拆分出的“新”闪迪的未来股价前景 [7] AI模型性能进展 - OpenAI的GPT-5.2是其迄今最先进的AI大模型，在SWE编码能力测试中刷新历史最高分，是首个性能达到或超过人类专家水平的模型 [5] - 在GPQA Diamond测试中，GPT-5.2 Pro准确率达到93.2%，GPT-5.2 Thinking为92.4% [5] - 在专家级数学测试FrontierMath上，GPT-5.2 Thinking解决了40.3%的问题，创下新纪录 [5] - 谷歌Gemini 3系列发布后带来庞大的AI token处理量，迫使谷歌大幅调低免费访问量并对Pro用户实施暂时限制 [3] 市场需求验证 - 韩国近期贸易出口数据显示HBM存储系统以及企业级SSD需求持续强劲，验证了AI热潮仍处于算力基础设施供不应求的早期建设阶段 [3] - MongoDB的高质量增长财报数据，加上谷歌云平台整体营收的高增长、Gemini系列产品Token量激增及巨额AI资本支出，共同说明从AI应用开发到云端AI推理算力的需求都处在高景气区间 [4]