今年AI算力行情启动的核心因素 - 核心因素包括前两年的技术积累以及近期算力紧缺程度的缓解 特别是英伟达Blackwell卡正处于加速放量时期 [1] - 软件端模型持续发布与性能快速提升 同时部分模型在性能提升的同时成本持续下降 这主要源于算力底层硬件成本的改善 [1] - A股算力链厂商在Q2业绩成长明显 部分核心光模块或PCB企业的业绩同比增速达到百分之大几十甚至一两百 印证了该领域极高的景气度 [1] AI算力产业链中具备长期价值的细分领域 - 从整体算力产业链来看 业绩增长较快、利润已释放且未来增长确定性较高的环节主要是光模块、PCB以及服务器ODM这三个环节 [2] - PCB领域因芯片算力增长对传输提出更高要求 使用量大幅提升 从Hopper到Blackwell再到下一代Rubin、Feynman架构的技术迭代持续推进 景气度较高 [3] - 光模块领域正处于量价快速增长且确定性较强的上升周期中 Blackwell配套的光模块至少需要800G以上 而上一代Hopper芯片配套的光模块主要还是400G 技术升级使得配件价格有明显提升 [2][3] - 服务器ODM领域增长源于机柜复杂度提升 内部卡的数量从8张增加到72张 后续还可能推出144卡、576卡的大型机柜 技术要求提高可能带来利润率明显增长 [3] - 展望明后年 新的需求可能迎来腾飞 例如液冷板块、电子布板块等新机会值得关注 [3] 底层硬件放量对产业链业绩的驱动 - 业绩能实现大规模快速放量的最主要原因是底层计算芯片的放量在加速 英伟达Blackwell芯片正在加速爬坡 其量产技术难题在今年Q1逐步得到解决 [2] - 今年5月份左右 英伟达GB200的超大规模客户每周部署1000台设备 每台设备包含72张卡 相当于一周内卖出7万多张卡 [2] - 与这些卡组成较大集群相关的配件 如光模块、PCB的需求量快速释放 同时由于技术架构更迭 这些配件的价格也有明显提升 [2] - 相关厂商的份额和竞争格局相对稳定 因此在市场规模快速增长的过程中 相关厂商的业绩迎来快速增长 [2]