文章核心观点 - 摩根士丹利预测2026年将成为AI科技硬件爆发式增长的关键之年，主要驱动力为AI服务器硬件需求的强劲增长[6] - AI服务器硬件正经历由GPU和ASIC驱动的重大设计升级，新一代平台将带来更高计算能力和机柜密度[6] - 整个AI服务器硬件供应链的价值正在被重估，设计升级将为相关厂商带来丰厚收益[7] AI服务器机架需求爆发式增长 - AI硬件增长动力正从H100/H200时代转向由NVIDIA的GB200/300及Vera Rubin平台驱动的新周期[9] - 英伟达GPU功耗从H100的700W跃升至2027年VR300的3,600W，算力密度大幅提升[10] - 仅英伟达平台AI服务器机柜需求将从2025年约2.8万台激增至2026年至少6万台，增长超过一倍[13] - 拥有强大整合能力和稳定交付记录的ODM厂商如广达、富士康、纬创和纬颖将在新机柜供应中占据主导地位[13] 功耗与散热瓶颈引爆电源与液冷方案价值 - AI硬件升级带来的功耗和散热挑战正转化为电源和冷却供应商的巨大商机[18] - 电源架构将向800V高压直流方案过渡，到2027年Rubin Ultra机柜电源解决方案价值将是当前GB200的10倍以上[20] - 液冷已成为标配，GB300机柜散热组件总价值约49,860美元，Vera Rubin平台将增长17%至55,710美元[23] - 液冷产业链中的冷板模组、冷却风扇、快速连接器等关键部件供应商将直接受益[26] 价值链全面升级PCB/基板与高速互连水涨船高 - 每一次GPU迭代都伴随对PCB层数、材料等级和尺寸的更高要求[30] - ABF载板层数从H100的12层增至B200的14层，Vera Rubin达到18层，尺寸相应增大[31] - OAM主板PCB规格从H100的18层HDI升级至GB200/300的22层HDI，Vera Rubin可能达26层HDI[31] - CCL材料从超低损耗向极低损耗等级迁移，以满足更高数据传输速率要求[31] - AI GPU和ASIC服务器设计升级将有力支撑PCB/载板行业的产能扩张浪潮[32]