Rubin 或推动微通道液冷技术应用，液冷通胀逻辑再强化 20250925 摘要 液冷技术正经历从 0 到 1 的过程，投资斜率高，国产算力芯片采用液冷 方案，市场空间巨大，尤其是在阿里等大厂推出超节点方案的背景下， 国内市场潜力不容忽视。 算力通胀是液冷底层驱动力，从 GB200/300 到 Ruby 芯片，算力和功 耗提升对散热提出更高要求，推动液冷方案迭代，如微通道方案价值量 提升显著，预计整体价值量提升约 20%。 预计 2026 年 NV 和 ASIC 的液冷需求接近千亿级别，技术迭代和价格上 涨将持续扩大市场规模。国产液冷产业链公司有望凭借定制化、快速响 应和制造能力切入海外配套链。 液冷决策链参与方增多，服务器 ODM 厂商和电源厂也开始涉足，但部 件制造和工艺积累不如专业厂商，大概率会合作进行贴牌生产，为国产 供应商带来机遇。 四大云厂商自研 ASIC 芯片转向定制化液冷方案，并有意弱化原有 NV 供 应链，为新供应商带来代工及 T2 one 机会，决策链下沉，Telecom 厂 商拥有更强建议权。 Q&A 微通道液冷热板技术快速发展，英伟达和微软推动应用，强化液冷热板 领域的通胀属性及国产配 ...

基金经理曹晋的投资业绩 - 近十年收益率达435% 管理富国中小盘精选基金十年间实现近五倍回报 [5] - 最新净值达4.9250 截至2025年9月12日数据 [5] - 近五年年度业绩表现分化 2020年收益率83.69% 2021年8.91% 2022年-21.92% 2023年-5.06% 2024年10.11% [5] - 净值修复能力强 在2025年4月7日关税风暴后较主流指数更早实现净值修复 [6] 投资框架与风控特点 - 注重科技股阿尔法挖掘 不进行极致行业集中 即便在算力通胀等明确趋势下也不all in [6] - 控制回撤能力突出 通过前瞻性判断规避市场风险 如在2023年提出算力通胀观点并提前调整组合 [15] - 避免受迫性交易 强调不做什么比做什么更重要 不参与鱼尾行情 [21][49] - 保持行业适度分散 通过布闲子方式积累知识储备 避免单一赛道过度暴露 [38] 科技股投资方法论 - 坚持成长股投资方法论 认为A股存在显著成长性溢价 2003-2023年万得全A收益387%显著高于沪深300的219.2% [29] - 关注ROE动态提升而非静态水平 认为ROE跨越提升是A股最具魅力的成长逻辑 [32] - 通过全球产业链比较发现机会 曾通过台股美股公司与A股同类公司股价背离发现错误定价 [16][25] - 复用历史经验捕捉第二增长曲线 如把握互联网公司底部反弹机会 [37] 研究体系与认知构建 - 构建格栅思维体系 通过跨行业调研积累生意经 形成认知复利 [7][44] - 重视第一性原理和常识判断 从反常识现象中寻找超额收益机会 [25][26] - 保持Day One研究热情 工作状态与十年前保持一致 持续进行一线调研 [7][19] - 不做预制菜式研究 需要原汁原味信息素材而非结论性观点 [45] 对市场认知与独立思考 - 不刻意逆向投资 独立思考不等于对抗市场 需保持适当距离观察 [23][24] - 认为中国竞争禀赋在科技制造 东亚人擅长科技制造 中国企业仍积极扩产 [30] - 科技基金长期表现突出 印证科技制造是国家产业基因 [31] - 投资是自我修行 关键在认识自己 坚持适合自身的投资方法 [20]

行业投资评级 - 汽车行业评级为看好 [4] 核心观点 - 科技与国央企改革双主线驱动投资机会 重点推荐具备强α属性的主机厂、智能化趋势受益标的、国央企整合标的及业绩增长确定的零部件企业 [4] - 端侧算力需求爆发式增长 天准科技凭借英伟达合作伙伴优势有望获得估值提升 [3][5] - 福耀玻璃全球化加速与产品高端化驱动业绩超预期 2025年利润有望突破百亿元 [4][6] - 星宇股份短期客户需求稳健 长期全球化竞争力凸显 [4][7] - 拓普集团受益特斯拉汽车与机器人业务边际改善 [4][9] - 零跑汽车产品高端化与海外合作推动盈利拐点 [4][10] 天准科技分析 - 英伟达索尔芯片发布强化天准科技在Jetson平台产业地位 作为金牌合作伙伴享有优先适配优势 [3][5] - 端侧算力需求将达百T级至千T级 公司先发优势与核心竞争力有望推动估值提升 [3][5] 福耀玻璃分析 - 2025年上半年营收214.47亿元（同比+17%） 归母经营利润48.05亿元（同比+37%） 二季度营收115.37亿元创历史新高 [6] - 2025年全年利润预期上调至百亿元 对应估值仅16.5倍 [4][6] - 核心增长逻辑为全球化市占率提升与智能化高附加值玻璃应用 单车价值量持续提高 [4][6] - 竞争对手旭硝子、板硝子、圣戈班汽车玻璃业务收缩 圣戈班2024年11月因亏损出售该业务 [6] 星宇股份分析 - 2025年第一季度营收30.9亿元（同比+28.3%） 归母净利润3.2亿元（同比+32.7%） [7] - 短期核心客户表现稳健：赛力斯问界M8二季度销量4.1万辆（单车价值量约5000元 带来2亿元环比增量） 奇瑞集团二季度销量64万辆（同比+12%） 一汽大众销量36.6万辆（同比正增长） [7] - 长期全球化逻辑强化 竞争对手马瑞利车灯2025年6月在美国申请破产保护 [7] 拓普集团分析 - 股价回撤主因特斯拉汽车与机器人业务不及预期 [4][9] - 特斯拉人形机器人第三代预计2025年四季度推出 实现从0到1突破 [4][9] - 特斯拉6座版Model Y起售价33.9万元（低于预期） 销量有望超预期 [4][9] 零跑汽车分析 - 2025年上半年实现扭亏 新车D系列定价25-30万元 毛利率有望突破20% [10] - 与Stellantis碳积分交易协议及一汽战略合作贡献高毛利收入 [10] - 2026年归母净利润预期17.5亿元（同比+1030%） [12] 重点公司业绩预测 - 比亚迪2025年归母净利润543.4亿元（同比+35%） [12] - 赛力斯2025年归母净利润87.3亿元（同比+47%） [12] - 理想汽车2025年归母净利润115.6亿元（同比+44%） [12] - 德赛西威2025年归母净利润26.7亿元（同比+33%） [12]

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：海外AI算力行业、ACSL产业链、AI产业链中的PCB制造环节、光模块和光互联领域 - **公司**：微软、谷歌、NVIDIA、Meta、OpenAI、亚马逊、生益电子、沪电股份、广合科技、博通Marvell、深南电路、Zinus、ECAI、Skill AI、Cohere、Oracle 纪要提到的核心观点和论据 1. **美股AI反弹与算力需求趋势** - 微软上修全年和下一季度指引创新高，标志美股AI反弹基础[2] - 2025上半年AI算力市场训练和推理需求共振向下，下半年推理需求因TOKEN量增加向上，若训练算力增长，市场信心或恢复，且下半年两者需求将共振向上[1][9][13] - 算力通胀指各环节价值量显著增加，通缩指单位成本下降，TOKEN量需翻倍增长维持算力总需求[1][10][14] 2. **AI技术对算力需求的影响** - AI agent对TOKEN量和算力需求远超chatbot，预示推理模型发展方向[1][3] - 谷歌IO大会与微软数据验证TOKEN量加速增长趋势，显示行业显著拐点[1][4] 3. **云计算平台与算力需求关系**：大厂对未来算力需求不清晰，不敢轻易建大型集群，使云计算平台如K85产业价值提升[5] 4. **美股AI巨头反弹原因**：上季度业绩良好、AI商业化进展顺利、资本开支未减少[6] 5. **项目对算力市场的影响** - 星际之门项目专注训练，提升训练预期，但市场仍主要交易推理算力[7] - new scaling旨在打开模型能力天花板，下半年需找到下一代模型路径提升能力和应用潜力[8] 6. **市场对算力需求的误判**：市场误判训练和推理需求，认为需爆款应用带动，实际大厂改造业务已推动TOKEN量增加，当前推理需求占主导[1][16] 7. **未来AI大模型发展格局**：未来AI大模型发展格局渐明，下一代大模型引领者可能是OpenAI和XAI等，若靠大型集群驱动，谷歌等公司处次要地位[19] 8. **中美AI产业差距**：未来半年到一年，中美在AI大模型领域差距或拉大，中国缺大型计算集群，更多满足推理需求[20] 9. **公司算力投入情况** - Meta一年H1版采购量约30万张GPU卡片，价值超100亿美元；OpenAI购买全美主要云服务提供商卡片，需求仍存疑[23][24][26] - 亚马逊和谷歌自研芯片量显著增长，ECAI客户下半年推资源芯片并于明年放量[33] 10. **PCB环节变化** - 明年三家云厂商自主研发芯片用AI服务器硬件设计规格显著提升，新增PC需求价值量预计151 - 200亿元[34] - 核心标的公司中生益电子、沪电股份为第一梯队，广合股份与博通Marvell为第二梯队[35] 11. **各公司发展情况及前景** - 生益电子产能不足问题下半年部分解决，新增产能预计带来30亿产值弹性，明年盈利预期接近18亿元[37] - 沪电股份确定性强、估值性价比高，今年下半年释放产值弹性，明年盈利约45 - 46亿元，目标市值短期内或达1200亿元[39] - 广合科技逻辑类似生益电子，明年新增产能释放，2026年收入和利润预计14 - 15亿元，PE约17倍[40][41][42] 12. **光模块和光互联领域需求节奏**：光模块与PCB短期需求基本同步，光互联中CPO需求2026年显现，最快上半年，最慢下半年[43] 其他重要但可能被忽略的内容 - 市场对agent技术认知存在误解，国内感知度低，美国使用多，如Zinus海外估值超100亿人民币[31] - Marvell近期涨幅约9 - 10个百分点，需进一步分析其AI Day PPT内容[44]

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：AI 算力行业 - **公司**：微软、Meta、Amazon、谷歌、OpenAI、AXIS、英伟达、博通、泰晶光天孚、Oracle、Skillz AI、DeepSeek、Gloster、X.AI 纪要提到的核心观点和论据 1. **AI 算力需求趋势**：未来 AI 算力需求显著增长，训练和推理端需求都会增加，纵向扩展规模化趋势更明显；当前市场主要反映推理需求，训练需求将成新一轮起点；4 月底起市场对 AI 算力需求存在预期差，美股季报显示微软、Meta 和 Amazon 资本开支超预期，2025 年下半年新 AI 叙事逻辑或重塑，大概率是模型迭代路径新发展 [1][2] 2. **AI 算力集群发展前景**：2025 年上半年推理需求预期上升，下半年训练需求预期增加，A股市场预期将提升；相关标的有 NVMe 链、SATA 链和光互联；若未来模型迭代依赖大集群，中美差距或拉大，中国可通过软件算法创新弥补但有不确定性，美国继续推进参数优化，各公司迭代方向各异 [1][3][4] 3. **中美 AI 领域发展差距**：可能重新拉大，取决于未来一年大模型迭代路径；方向是继续预训练并利用大集群发展大模型，2025 年 Q3 是关键时间点 [1][5] 4. **AI 模型迭代节奏**：2025 年 Q3 是新一轮 AI 模型迭代起点，训练投入增加，市场共识或在 Q4 形成，2026 年 Q1 推理需求有望增长，可通过观察客户量预测未来节奏；2026 年下半年爆款模型出现概率较大 [1][6] 5. **集群在 AI 模型迭代中的作用**：处理大规模计算任务时作用关键，模型参数量增大使对计算量、内存和通信要求增加，需更大集群支持；光互联技术受关注，但 DeepSpeed 出现标志算力通缩逻辑开启，降低对大型集群依赖 [1][7] 6. **不同公司迭代路径** - **谷歌**：预计年底推出新双架构模型，通过架构创新优化 AI 能力 [15] - **Meta**：继续卷入数据层面，拥有大量社交平台数据，但仅增加数据量提升效果有限，收购 Skillz AI 增强技术实力，内部可能有人员调整 [15][16][18] - **微软**：采取跟随策略，减少训练需求投资，转向推理战略，砍掉两个 GW 数据中心，但推理需求超预期使资本开支保持稳定 [25][26] - **OpenAI**：擅长通过增加预训练模型参数量提升效果，使用类似马斯克百万卡集群方法，2025 下半年到 2026 年该方法或成 AI 变化最大环节 [20] 7. **算力通胀与通缩逻辑** - **通胀逻辑**：每个环节性能提升导致价值量增加，如模型参数增多、数据集庞大，对单卡性能、卡间互联速度和光模块规格要求提高 [30] - **通缩逻辑**：模型变小，对集群规模要求减少，算力成本降低，DeepSpeed 出现标志算力通胀逻辑结束，开启通缩逻辑 [9] 8. **集群需求判断及发展趋势**：应基于实际算力需求，而非等待爆款产品；目前 OpenAI 和 XAI 需要大集群，微软、谷歌、亚马逊和 Meta 是否需要待定；大厂最好策略是等待新技术架构出现再建大集群，现有数据中心无法满足需求时可通过 CGI 或 ECI 互联现有数据资源解决部分问题 [28] 其他重要但可能被忽略的内容 1. **后训练阶段影响**：主要依赖强化学习算法，注重算法设计技巧，减少对大规模计算资源需求，降低模型成本，从去年 9 月到今年二季度全球大规模计算资源需求无显著增加 [13] 2. **Meta 内部观点分歧**：杨立昆和杰弗里·辛顿在大模型观点上存在分歧，杨立昆批评大模型，杰弗里·辛顿支持，这种分歧可能促使 Meta 进行管理层调整 [17] 3. **微软资本开支情况**：砍掉两个 GW 数据中心后资本开支未下降，因推理需求超预期补足训练资源 [26] 4. **中国 AI 发展路径**：因硬件基础设施限制，选择以算法优化为主的发展路径，通过异构计算和算法创新突破瓶颈，如 DeepSeek 采用稀疏架构等技术降低对硬件要求 [32][35] 5. **博通技术优势**：胖猫通信技术扩宽通信通道，增强数据同步能力，通过动态自动化负载均衡优化数据加载和处理，支撑训练过程数据处理 [36] 6. **集群架构后端网络重要性**：对带宽和卡性能要求高，是 scale up 的核心，使用 TOPO6 或更强带宽交换机芯片可扩大卡间交互带宽，对大规模集群建设整体性能优化至关重要 [39] 7. **2025 年 AI 算力市场预期变化**：上半年 A 股市场对 AI 算力、推理和训练需求预期共振向下，下半年预期共振向上，波动源于市场预期变化，实际需求一直存在且较好，上半年供给端问题导致供给不足，下半年供给恢复市场预期将改善 [40]