行业投资评级 - 评级：看好 [1] 报告核心观点 - AI算力链维持高景气，消费电子因AI技术落地终端场景而迎来新的创新与增长周期 [1][2] - 2026年是AI产业从“算力基建放量”向“场景应用落地”衔接的关键之年，北美算力链持续承接需求，国产算力自主替代加速，同时AI端侧渗透率有望提升 [110] 2025年行情回顾 - 年初至12月19日，电子(申万)指数上涨41.11%，显著跑赢上证指数（上涨16.07%）25.04个百分点 [14] - 同期，费城半导体指数上涨41.93%，电子(申万)指数表现与之接近 [14] - 细分板块中，印刷电路板(PCB)涨幅最高，申万三级行业印制电路板指数上涨128.30% [16] - 电子申万二级行业中，元件板块上涨92.71%，消费电子上涨40.29%，半导体上涨39.70% [16] AI算力：行业高景气，算力链核心受益 北美算力：高景气持续，远期空间广阔 - **需求驱动**：AI大模型算力需求呈指数级增长，模型训练、训练后优化和推理三大环节共同推动 [22] 截至2025年10月，OpenAI付费企业用户数突破500万，较6月的300万增长 [22] 2025财年微软通过API处理的tokens总量超500万亿，同比增长7倍 [22] 谷歌AI服务6月单月处理tokens量超980万亿，较5月的480万亿大幅提升 [22] - **资本开支扩张**：根据英伟达预测，2025-2030年全球数据中心资本开支(Capex)复合年增长率(CAGR)预计达40%，2030年开支规模预计将达3-4万亿美元 [6][37] AI是核心驱动，将引领新一轮技术投资增长 [24] - **巨头动态**：谷歌上调2025年资本开支指引至910-930亿美元，高于此前850亿美元的估计，其2025年第三季度云积压订单环比增长46%至1550亿美元 [27] 英伟达与OpenAI战略合作升级，计划新增共建至少10GW算力（对应数百万颗GPU），首期1GW项目将于2026年投产 [30][31] 英伟达算力产品迭代周期已缩短至1-2年，从Blackwell系列向Rubin、Feynman架构持续升级 [32] - **开源生态**：开源大模型开发者采用度持续高增，2025年10月总月下载量已逼近1.4亿 [33] 服务器组装环节 - **技术升级**：英伟达GB300 NVL72服务器在算力、存储等关键指标上实现升级，其FP4张量核心稀疏算力达3440 petaFLOPS，HBM内存容量提升至20TB [39][40] - **公司表现**：工业富联深耕AI服务器，2025年1-9月实现营收6039.31亿元，同比增长38.40%，其中云业务营收同比增长超65% [41] 2025年第三季度云业务营收同比增速超75%，云服务商GPU AI服务器前三季度营收同比增幅超300%，第三季度单季同比增逾5倍 [41] PCB（印刷电路板）环节 - **行业规模**：2024年全球PCB产值达735.65亿美元，同比增长5.8%，预计2029年市场规模将增至946.61亿美元，2024-2029年CAGR为5.2% [46] 2024年中国大陆PCB产值达412.13亿美元 [46] - **高端需求**：AI算力升级带动高端PCB需求，2024-2029年全球HDI板市场规模CAGR预计达6.4%，其中AI服务器相关HDI增速高达19.1% [47] 18层及以上PCB板同期CAGR为17.4%，AI场景对应产品增速达20.6% [47] - **公司业绩与扩产**：2025年第三季度，胜宏科技营收50.86亿元（同比+78.95%），沪电股份营收50.19亿元（同比+39.92%）[48] PCB公司资本开支显著提升，胜宏科技2025年第三季度购建固定资产等支付的现金达14.95亿元，沪电股份为7.15亿元 [53] 光模块环节 - **市场前景**：光模块是AI算力网络核心硬件，未来800G和1.6T等高速光模块需求将占据主导 [69] 根据Lightcounting预测，2030年800G和1.6T以太网光模块整体市场规模将超过220亿美元 [69] - **公司业绩**：受益于AI需求，2025年第三季度中际旭创、新易盛、天孚通信营收分别为102.16亿元（同比+56.83%）、60.68亿元（同比+152.53%）、14.63亿元（同比+74.37%）[70] 800G订单需求持续释放，1.6T开始部署 [70] 国产算力：国产大模型与芯片有望形成闭环 - **算力规模**：据IDC数据，2025年中国智能算力规模将达1037.3 EFLOPS，预计2028年攀升至2781.9 EFLOPS，2023-2028年CAGR高达46.2% [73] - **技术协同**：国产大模型（如DeepSeek-V3.1采用针对下一代国产芯片设计的FP8精度）与国产算力芯片（如寒武纪针对FP8/INT8进行布局）正形成技术协同与商业闭环 [6][77] AI端侧：AI落地终端，消费电子迎新生 AI手机 - **市场出货**：2025年第三季度全球智能手机出货量达3.201亿台，同比增长3% [80] 三星、苹果、小米出货量同比分别增长6%、4%、1% [80] - **AI渗透与创新**：根据Omdia数据，2024年全球AI手机渗透率为16%，预计到2028年将提升至54%，2023-2028年CAGR达63% [86] 苹果有望在2026年推出首款折叠机，预计将激活高端用户换机需求，并在当年占据22%的折叠屏手机市场份额 [82] AI眼镜 - **市场放量**：2025年第三季度全球AI眼镜单季销量跃升至165万台，同比增幅高达370% [92] 其中Ray-Ban Meta智能眼镜单季销量达112万台 [92] - **未来预测**：根据Omdia预测，2025年全球AI眼镜出货量预计达510万部（同比+158%），2026年有望超1000万部，2030年有望达3500万台，2025-2030年CAGR高达47% [93] - **产业链参与**：恒玄科技的可穿戴主控芯片已用于小米、阿里夸克、理想等品牌的AI眼镜产品 [98] 立讯精密、蓝思科技、歌尔股份等传统消费电子厂商也积极布局AI眼镜硬件 [99] AI玩具 - **产品升级**：AI Agent技术为传统玩具注入智能内核，使其从“功能性”向“陪伴性”升级，实现情感陪伴与智能交互 [6][100] - **市场反响**：华为与珞博智能共同开发的情感陪聊AI玩具“智能憨憨”（售价399元）在2025年11月开售后秒售罄 [107] - **产业链切入**：乐鑫科技与火山引擎合作推出智能AI开发套件，降低AI玩具开发门槛 [108] 中科蓝讯推出集成Wi-Fi、蓝牙的AI玩具芯片方案 [108] 投资建议汇总 - **AI算力**： - **北美算力**：关注服务器组装、高端PCB、光模块环节，建议关注工业富联、沪电股份，相关标的包括胜宏科技、景旺电子、中际旭创、新易盛、天孚通信 [2][111] - **国产算力**：关注在自主可控与供应链安全逻辑下有望加速发展的国产芯片，建议关注北方华创、兆易创新，相关标的包括中芯国际、寒武纪-U、海光信息 [2][111] - **AI端侧**： - **AI手机**：关注受益于AI换机拉动的苹果生态链，建议关注立讯精密，相关标的包括鹏鼎控股、东山精密、歌尔股份、蓝思科技 [2][112] - **AI眼镜**：关注作为创新终端形态的AI眼镜赛道，建议关注恒玄科技、炬芯科技 [2][112] - **AI玩具**：关注AI玩具主控芯片供应商，建议关注乐鑫科技 [2][112]

行业投资评级 * 报告对行业整体持积极看法，核心观点为“继续看好 AI-PCB 及核心算力硬件、半导体设备及苹果产业链” [2][30] 核心观点 * AI需求持续强劲，是当前确定性最强的需求，带动硬件产业链业绩高增长 [2][5][31] * 存储行业进入上行周期，呈现供应紧张、价格大幅上涨的态势 [2][24][26] * PCB/覆铜板行业景气度高，呈现价量齐升、订单饱满、扩产积极的局面 [5][7][30] * 半导体设备、材料、零部件等环节的自主可控逻辑在外部制裁背景下持续加强 [27][29] * 消费电子端侧AI应用持续拓展，看好以苹果链为代表的硬件创新机会 [6][30] 细分行业总结 消费电子 * AI正从技术探索迈向大规模生产力赋能，端侧处理能力持续提升 [6] * 看好AI手机带动的苹果产业链，逻辑在于算力与运行内存提升，将带动PCB、散热、电池、声学、光学等部件迭代 [6] * 多家厂商发布AI智能眼镜，需关注Meta、苹果、微软等大厂明年新品节奏 [6] * AI端侧应用产品加速，覆盖AIPin、智能桌面、智能家居等品类，为可穿戴硬件带来新机遇 [6] PCB * 11月产业链保持高景气度，原因在于汽车、工控政策补贴及AI开始大批量放量 [7] * 四季度景气度有望持续，中低端原材料和覆铜板迎来新一轮涨价，覆铜板涨价斜率可能变陡 [7] * AI服务器PCB层数从以往的14~24层提升至20~30层，交换机提升至38~46层，部分引入HDI工艺，行业附加值增长 [31] * AI覆铜板需求旺盛，由于海外扩产缓慢，大陆覆铜板龙头厂商有望积极受益 [5][30] 元件 * AI端侧升级有望带来被动元件用量增长和价格提升，AI手机单机电感用量预计增长，MLCC手机用量增加且均价提升 [22] * 以WoA笔电为例，ARM架构下MLCC容值规格提高，每台MLCC总价大幅提高到5.5~6.5美元 [22] * LCD面板价格企稳，面板厂计划春节前控产，1月份报价有望报涨 [22] * 看好OLED上游材料与设备的国产化机会，国内8.6代线规划增强大陆话语权，加速上游国产化进程 [23] IC设计（存储） * 存储板块景气度上行，2025年第四季Server DRAM合约价涨势转强，一般型DRAM价格涨幅预估从8-13%上修至18-23% [24] * 供给端减产效应显现，存储大厂开启涨价；需求端云计算大厂资本开支启动，企业级存储需求增多，同时消费电子补库需求加强 [26] * 集邦咨询预测2026年DRAM均价年对年上涨约58%，行业营收将再增长约85%，产业规模首次突破3000亿美元；NAND Flash平均单价同比上涨32%，营收规模将达到1105亿美元 [2] * 持续看好企业级存储需求及利基型DRAM国产替代 [26] 半导体代工、设备、材料、零部件 * 半导体产业链逆全球化，美日荷出口管制措施使半导体设备自主可控逻辑持续加强 [27] * 封测板块景气度稳健向上，先进封装需求旺盛，寒武纪、华为昇腾等AI算力芯片需求带动扩产，HBM产能紧缺且国产已取得突破 [27] * 2025年第二季度全球半导体设备出货金额达330.7亿美元，同比增长24% [28] * 看好国内存储大厂及先进制程扩产加速落地，以及消费电子补库带来的成熟制程资本开支重启 [29] * 半导体材料看好稼动率回升后的边际好转及自主可控下的国产化快速导入，光刻胶存在催化机会 [29] AI算力与ASIC * 美光2026财年第一季度总收入达136亿美元，环比增21%，同比增57%，连续三个季度创历史新高，毛利率为56.8% [2] * 美光预计第二季度收入将达创纪录的187亿美元（±4亿美元），毛利率将进一步攀升至68%（±100 bps） [2][30] * 预计DRAM和NAND行业供应紧张将持续到2026年及以后，公司目前仅能满足关键客户约50%到三分之二的需求 [2] * 2026年HBM全部供应量（包括HBM4）已与客户签订协议，预计HBM市场规模将以约40%的年复合增长率增长，从2025年的350亿美元增至2028年的1000亿美元 [2] * 美光将2026财年资本支出预算从180亿美元上调至约200亿美元，主要用于支持HBM供应能力和1-gamma DRAM节点量产 [2] * 谷歌自研AI芯片（TPU）表现出色，Meta及Anthropic正计划购买谷歌TPU及云服务 [2] * Token数量爆发式增长带动ASIC强劲需求，研判谷歌、亚马逊、Meta、Open AI及微软的ASIC数量在2026-2027年将迎来爆发式增长 [2][5][30] 重点公司业绩与动态 * **沪电股份**：2024年AI服务器和HPC相关PCB产品占企业通讯市场板营收约29.48%，高速网络交换机相关产品占约38.56%，公司已启动相关扩产项目，境外营收占比83% [31] * **思泉新材**：2025年1-9月营收6.70亿元，同比增57.93%，归母净利润0.63亿元，同比增52.21%，毛利率28.18% [32]，公司布局AI服务器液冷散热及机器人热管理，已具备液冷产品大规模生产能力 [33] * **三环集团**：2025年前三季度营收65.08亿元，同比增20.96%，归母净利润19.59亿元，同比增22.16%，Q3毛利率43.39% [34]，AI需求带动SOFC业务增长，MLCC向高容化、微型化发展 [34] * **北方华创**：2025年1-9月营收273.01亿元，同比增34.14%，归母净利润51.30亿元，同比增14.97% [35]，产品覆盖刻蚀、薄膜沉积等核心工艺装备，平台化布局完善 [35] * **中微公司**：2025年1-9月营收80.63亿元，同比增46.40%，归母净利润12.11亿元，同比增32.66% [38]，60:1超高深宽比刻蚀设备已成国内标配，近期发布六款新产品加速向平台化转型 [38][39] * **兆易创新**：2025年前三季度营收68.32亿元，同比增20.92%，归母净利润10.83亿元，同比增30.18%，Q3毛利率40.72% [40]，公司为全球Nor Flash第二大供应商，利基DRAM受益于海外大厂退出，DDR4价格快速提升 [40] * **江丰电子**：2025年前三季度营收32.91亿元，同比增25.37%，归母净利润4.01亿元，同比增39.72% [37]，公司计划募资不超过19.48亿元用于静电吸盘等项目，助力关键零部件国产化 [37] 市场行情回顾 * 本周（2025.12.15-2025.12.20）电子行业涨跌幅为-3.28%，在申万一级行业中排名靠后 [42] * 电子细分板块中，品牌消费电子、面板、LED涨幅居前，分别为1.48%、-0.41%、-1.57%；半导体材料、数字芯片设计、其他电子跌幅靠后，分别为-4.10%、-4.40%、-4.63% [45] * 个股方面，涨幅前五为久之洋（39.65%）、科森科技（24.49%）、奕东电子（20.36%）、华体科技（20.01%）、臻镭科技（19.95%）；跌幅前五为富信科技（-20.39%）、摩尔线程（-18.50%）、腾景科技（-16.22%）、芯原股份（-16.06%）、格林达（-14.87%） [49]

露，字节跳动此次合作旨在构建新型流量变现通道，通过向手机厂商开放流量分发与会员订阅收益分成，探 索免收定制开发费及 Token 销售分成的合作模式，当前方案仍处初期讨论阶段。 合作计划将优先覆盖 2000 元以上中端机型，首批通过新机预装实施，后续以 OTA 升级扩展至存量机型。字 节跳动内部设定 1.5-2 亿台设备规模的目标，其海外渠道优势可能成为重点投放方向。 IT之家 12 月 19 日消息，据智通财经今日报道，字节跳动正与 vivo、联想、传音等硬件厂商推进 AI 手机合作计划，拟通过预装 AIGC 插件获取用户入口。 多位 vivo 员工证实，字节跳动已与 vivo 确立合作意向，具体方案仍在商讨中。截至IT之家发稿，相关企业未对合作事宜作出回应。 报道显示，vivo 此前曾探索与腾讯的 AI 大模型深度合作，因商业化路径存在分歧未达成一致。知情人士透 消息人士透露，字节跳动 AI 手机项目团队规模已超千人，此前与 OPPO 的接洽未达成合作。中兴手机是目 前字节跳动官方披露的唯一合作厂商，魅族科技则已主动发出合作邀约。 字节跳动此前声明称，旗下豆包应用正与多家手机厂商洽谈助手级合作，并明确表示无 ...

核心观点 - 报告认为中央经济工作会议提出的“坚持内需主导建设强大国内市场”与“加快构建新发展格局着力推动高质量发展”两大方向将为电子行业带来结构性增长机会[3][4][5] - 一方面AI端侧创新将通过创造新品类和升级现有产品来拉动消费电子内需[4] - 另一方面半导体产业链需强化自主创新突破硬科技瓶颈以提升供应链安全并参与全球竞争[5] 行业趋势与市场预测 - 全球端侧AI市场规模预计将从2025年的3219亿元跃升至2029年的12230亿元年复合增长率高达39.6%[4] - AI技术正加速赋能电子终端设备升级推动新型显示技术突破并在智能家居智能汽车人形机器人等领域催生AI手机智能眼镜等新型终端形态[4] 消费电子产业链机会 - AI端侧创新有望通过现有品类“升级+扩展”拉动电子产品市场消费活力为国产电子科技产业链提供结构性增长机会[4] - 报告提及立讯精密歌尔股份鹏鼎控股长盈精密达瑞电子等公司将受益[4] 半导体产业链发展路径 - 针对算力芯片需紧扣AI数据中心等需求强化自主创新突破高端GPUCPU等“硬科技”瓶颈构建安全可控的算力底座[5] - 存储芯片方面在提升DRAMNAND Flash国产化率与良率的同时需前瞻布局HBM等存储技术以匹配先进算力对高速数据交互的需求[5] - 核心在于打通从材料设备到设计制造的全产业链环节通过“练内功”提升技术韧性与供应链安全性[5] - 报告提及寒武纪摩尔线程北方华创中微公司华峰测控等公司有望深度参与国产替代进程[5]

文章核心观点 - 2026年，AI将从提升效率的工具演变为彻底重塑工业制造、企业软件和个人体验的“AI Native”环境，行业将从“使用AI”迈入在“AI Native”环境中思考、创造和运营的全新时代 [3] 基础设施与数据 - **Agent-native基础设施成为必需品**：企业后端系统需适应智能体（Agent）的工作模式，其可能瞬间发起数千个子任务或API调用，传统系统视其为DDoS攻击，因此需要重新设计控制平面，将海量并发访问作为默认状态处理，核心瓶颈在于复杂的“协调能力”而非简单的算力或存储 [11][12] - **非结构化、多模态数据处理是巨大创业机会**：企业内部80%的知识和信息存在于非结构化数据（如PDF、截图、视频、日志）中，数据的时效性、结构化和准确性不断下降，导致AI应用出现“幻觉”和错误，因此需要可持续的解决方案来清理、结构化、验证和管理这些数据，应用场景广泛涉及合同分析、理赔处理、客户支持等环节 [6][7][9] - **AI原生数据栈持续演进**：数据基础设施出现整合趋势（如Fivetran和dbt合并），但距离真正的“AI原生数据架构”仍有距离，未来演进将聚焦于：存储双轨制（数据同时高效流入向量数据库和传统结构化数据库）、解决AI Agent的“上下文问题”通过构建强大的语义层、以及传统BI工具和电子表格的形态变化 [13][18] - **关键行业的数据争夺战**：2026年AI领域的关键词将从算力限制转向数据限制，特别是传统关键行业（如物流、制造）中大量未被开发的、反映“如何做”的非结构化流程数据，拥有物理设施的传统工业公司采集数据的边际成本几乎为零，创业公司将涌入提供从传感器硬件到数据标注软件的一整套协调工具 [14][15][16] - **物理世界的“可观测性”革命**：美国城市已部署超过十亿个联网摄像头和传感器，物理世界的可观测性成为现实，能实时了解城市、电网等基础设施运行状态，这将成为机器人和自动驾驶下一阶段发展的基础，赢家将是能建立保护隐私、可互操作且值得信赖的AI原生系统的公司 [38] 消费级AI应用与交互 - **消费级AI重心从“Help me”转向“See me”**：主流产品将从提高效率转向增进连接，通过多模态技术（分析聊天记录、相册、行为模式）全方位了解用户，帮助用户更清楚地认识自己并建立更牢固的人际关系，“懂我内心”的产品比“帮我做事”的产品有更好的用户留存和更强的使用粘性 [19] - **创意工具进入多模态与精细控制时代**：未来模型将不再局限于单一指令，可以输入多种形式的参考内容（如视频、图片、音频）进行深度协作，实现“导演级控制”，例如让AI在保持原有剧情基础上创造新角色，或从不同视角“重新拍摄”同一场景，2026年将是AI进入多模态创作的一年 [21] - **下一代AI应用交互方式为“无提示框”且“主动式”**：将标志着“提示框”在主流应用中的终结，AI应用不再依赖用户主动输入指令，而是静默观察用户操作并在合适时机主动提供建议（如IDE中建议代码重构、CRM自动起草跟进邮件），由用户的“意图”而非“指令”激活 [27] - **产品从大众化走向“为我定制”**：2026年将成为“为我定制的一年”，产品将根据个人需求量身定制，例如教育领域的AI导师能根据学生进度和兴趣提供个性化教学，健康领域能基于生物数据设计专属饮食计划，媒体领域能让内容流根据用户语调和兴趣实时整合 [28] - **ChatGPT将演变为新的应用分发平台**：随着OpenAI发布Apps SDK、苹果支持小程序生态以及ChatGPT推出群聊功能，开发者可直接触达其庞大的9亿用户群，这个全新的分发渠道将在2026年开启一场十年一遇的行业机遇 [25] 企业软件与商业模式 - **AI核心价值从“降本”转向“增收”**：最优秀的AI创业公司致力于放大客户的经济效益，例如利用专有数据预测胜诉率以直接提升律所营收，到2026年，这种通过优化决策链条创造复合优势、驱动收入增长的逻辑将扩展到各行各业 [23] - **AI应用将不再以“屏幕使用时间”为KPI**：未来衡量标准将被基于结果的定价模式取代，因为AI的价值往往体现在“减少”屏幕时间上（如深度研究、自动处理医患对话），能够最简单清晰地讲清楚用户ROI的公司将在竞争中领先 [24] - **记录系统地位下降，智能体执行层更重要**：到2026年，企业软件领域“记录系统”（如CRM、ITSM）将不再是核心，而是退居为标准化数据存储层，行业的战略价值将转移到能够自主执行工作流的动态“智能体层” [49] - **大企业将迎来新的“协调层”与新角色**：世界500强企业将从使用孤立的AI工具转向使用需要协同工作的多智能体系统，这将迫使企业重构岗位，出现“AI工作流设计师”、“智能体监督员”等新职位，并在现有记录系统之上构建专门管理多智能体互动的“协调系统” [50][51] - **服务新成立的“AI Native”创业公司是有效策略**：在巨头环伺的背景下，创业公司可参考Stripe等公司的成长路径，专注于服务那些尚未被巨头锁定的、新成立的“AI Native”公司，随着这些客户的成长而壮大 [52] 垂直行业应用 - **AI绝大部分市场机会在传统垂直行业**：到2026年，创业者将意识到AI绝大部分的市场机会存在于硅谷之外的大型传统垂直行业（如系统集成、咨询服务、制造业），真正的机会在于这些行动相对缓慢的行业 [31] - **垂直领域AI从“信息处理”走向“多人协作”**：垂直软件（如医疗、法律）的增长将进入第三阶段——“多人协作模式”，智能体将在不同利益相关方（如买卖双方、顾问）之间进行协调、分配任务、保持信息同步，协作层本身将成为最强的护城河 [32][34] - **AI倒逼金融基础设施彻底升级**：金融机构将面临临界点，不进行AI升级的代价将比升级失败更惨重，大型机构将转向AI原生的新一代基础设施，打破数据孤岛，集中并利用内外部数据，这将带来工作流简化与并行化（如AI同时处理数百个贷款审批任务）以及业务类别合并（如KYC与交易监控数据整合）等变化，新一代金融科技公司的规模可能比旧巨头大十倍 [35][39] - **医疗健康领域将出现“健康月活用户”**：指那些没有生病但希望定期监测并深度了解自身健康状况的消费者，随着AI降低服务成本、新型预防性保险产品出现以及订阅制付费习惯养成，这群高参与度用户将成为健康科技领域下一个高增长点 [36] - **AI将彻底解决网络安全领域自动化难题**：到2026年，AI将通过自动化处理大部分重复性工作（如审查日志），帮助解决网络安全团队招聘难的问题，让专家从繁杂工作中解脱，专注于追踪黑客、修复漏洞等核心任务 [41] - **打造AI原生的工业基础**：美国正在重建关键经济领域（能源、制造、物流、基建），新一代公司从第一天起就采用模拟、自动化设计和AI驱动的运营模式，这为先进能源系统、机器人重工业等领域带来巨大机会，AI能够设计更清洁的反应堆、优化矿产开采并协调复杂的自动化机器集群 [37] 新兴领域与前沿趋势 - **新的模型能力将催生新类型公司**：到2026年，将出现一批核心产品能力完全建立在近期模型突破性进展（如推理、多模态、计算机操作能力）之上的全新类型公司，这些公司此前根本不可能存在 [48] - **推理能力进步**：使得AI能够处理复杂的金融索赔或裁决账单纠纷等高密度分析任务 [48] - **多模态能力进步**：让AI能从物理世界的视频数据（如工厂监控流）中提取潜在的结构化信息 [54] - **计算机操作能力进步**：意味着AI可以直接操作桌面软件，释放那些被困在老旧软件和碎片化工作流中的传统行业数据价值 [54] - **自动化实验室加速科学突破**：随着AI在多模态理解和机器人操控上的进步，科研领域将迎来“自动化实验室”，能够实现从提出假设、设计执行实验到分析结果的全流程自动化，实现24小时不间断实验 [40] - **第一所AI-native大学诞生**：2026年将诞生完全围绕智能系统运行的“AI原生大学”，课程、研究项目甚至校园运营会根据数据反馈和最新研究自动更新，教授角色转变为学习体验设计师，评估方式转向考核学生的“AI感知能力”与协作能力，该大学将成为新经济的人才引擎 [53][55][56] 内容与媒介演进 - **视频将成为可“进入”的仿真环境**：2026年，视频将不再是被动观看的平面内容，而会变成可以真正“走进去”的空间，视频模型将理解时间概念、记住已展示内容并对用户行为做出反应，生成的视频能长时间维持角色、物体和物理规则，成为一个可被再创造的媒介，用于机器人模拟训练、游戏原型制作等 [42][44][45] - **“世界模型”成为全新创意媒介和经济领域**：由AI驱动的“世界模型”将通过构建可交互的虚拟世界和数字经济，彻底改变讲故事的方式，用户能凭文本提示生成完整3D环境，并实时通过自然语言改变游戏机制，这不仅模糊了玩家与创作者的界限，构建了动态的“生成式多元宇宙”，还将成为训练AI Agent和机器人的高保真模拟环境 [46][47]

行业投资评级与核心观点 * 报告对科技行业持积极看法，核心增长动力在于AI算力需求扩张与端侧AI创新周期 [1] * 建议关注两条投资主线：1) AI算力基础设施；2) 端侧AI创新机遇 [1] 2026年全球科技产业格局与终端需求展望 * 全球科技产业呈现终端需求分化与AI创新加速并存的格局 [1] * 算力产业链景气度持续高企，端侧AI新品（AI手机/AI PC/AI眼镜）落地提速 [1] * 受全球宏观不确定性、中国补贴红利退坡及存储成本上涨影响，低端消费电子需求预计短期承压 [1] * 预计2026年全球服务器出货量同比增长7%至1,850万台 [25] * 预计2026年全球PC出货量同比下降2%至2.75亿台 [25] * 预计2026年全球智能手机出货量同比下降5%至11.8亿台 [25] AI算力基础设施：服务器市场 * **整体市场**：2026年全球服务器市场将由AI基础设施投资主导，预计AI服务器（训练）出货量同比增长50%至231.5万台 [2][14] * **市场结构**：呈现“GPU/ASIC双轮驱动”格局，预计2026年ASIC AI服务器市场份额将从2025年的21%上升至25% [2][44] * **GPU AI服务器**：预计2025/26年出货量同比增长87%/46%至117.1万/171.4万台 [14][36] * **ASIC AI服务器**：预计2025/26年出货量同比增长64%/62%至37.1万/60.0万台 [14][44] * **通用服务器**：预计2026年出货量同比增长4%，复苏持续 [34][35] * **客户需求**：主要驱动力来自北美大型CSP和主权云，中国CSP在DeepSeek推动下也展现强劲增长势头 [34] * **技术趋势**：英伟达GB300平台将于2026年成为出货主力，下一代VR200平台预计于2H26量产，商业模式加速向L10（全集成计算托盘）交付模式转变，提升ODM技术壁垒 [35][58] AI算力基础设施：关键零部件机遇 * **高速互联**：VR/ASIC架构重塑推动价值倍增，连接器/线缆/CPO迎来突破 [2] * VR200架构将采用中介板（midplane）设计，推动高速连接器价值量提升 [66] * Scale-up机柜内互连，有源铜缆（AEC）将替代直连铜缆（DAC）成为主力，近封装铜互连（NPC）/共封装铜互连（CPC）技术有望突破 [70] * Scale-out机柜间互连，线性驱动可插拔光模块（LPO）在1.6T时代渗透率提升，共封装光学（CPO）迎来商业化拐点，光路交换（OCS）在特定集群加速渗透 [73] * **散热**：单芯片TDP突破千瓦推动液冷全面渗透，预计2026年AI训练服务器液冷渗透率将从2025年的33%激增至40% [2][80] * GB300/VR200平台交换机液冷化驱动单柜价值量提升10-20% [84] * ASIC服务器（如AWS Trainium 3、Meta MTIA 3、Google TPU v7）将于2026年迈入液冷时代，成为第二增长曲线 [85] * 为应对未来3000W TDP，微通道盖板（MCL）技术有望在2027年量产 [86] * **电源**：HVDC/BBU将成为标配，电源零部件量价齐升 [2] * 为应对200-300kW单机柜功率密度，供电架构加速向±400V/800V高压直流（HVDC）转移 [95] * 电源模块（PSU）单体功率从5.5kW迈向12kW+，备用电池（BBU）将成为AI电源柜标准配置 [96] 端侧AI创新机遇：智能手机 * **整体市场**：受宏观不确定、存储涨价及补贴红利消退影响，预计2026年全球智能手机出货量同比下降5%至11.8亿台，低端机型首当其冲 [2][101] * **高端市场**：在AI创新驱动下韧性犹在，苹果预计将迎来创新大年，iPhone 18规格升级、首款折叠屏iPhone、智能家居新品以及Apple Intelligence迭代将巩固其高端地位 [2] * **安卓阵营**：加速向AI手机转型，通过端侧大模型提升交互体验 [2] * **产业链机会**：建议关注光学（潜望/玻塑混合）、结构件（钛合金/铰链）、散热（VC）及存储涨价背景下的机遇 [2] 端侧AI创新机遇：AR/VR与PC * **AR/VR (AI眼镜)**：预计2026年全球AI眼镜出货量将突破1,000万台，成为核心穿戴品类，预计2030年出货量达3,200万台 [2] * **PC**：预计2026年全球PC出货量同比微降2%至2.75亿台，行业亮点在于AI PC加速渗透，预计2026年AI PC出货占比将突破50% [2] * **汽车电子**：随着政策法规完善及技术成本下探，L4级智能驾驶商业化进程显著提速，看好电动化与智能化共振下的细分赛道机会 [2] 内存价格上涨对产业链的影响 * **整体影响**：内存价格上涨短期内将挤压下游品牌厂及代工厂毛利率，尤其冲击中低端消费市场，最终可能体现在终端ASP提升与产品结构升级 [27] * **AI服务器**：存储涨价影响有限，客户敏感度较低，BOM成本上升有望转嫁给下游客户 [27] * **通用服务器**：内存成本占BOM约30-40%，客户敏感度高，OEM将面临毛利率挤压，低端需求可能推迟 [28] * **PC**：预计存储涨价将推高单机成本约15-30美元，对低毛利产品冲击较大，可能加速产品结构向AI PC等调整 [29] * **智能手机**：存储占中低端机型BOM成本10-15%，4Q25 DRAM合约价同比涨75%，推高单机成本10-25美元，将直接影响主打性价比的安卓厂商毛利率2-3个百分点 [30] 重点关注的产业链公司 * **报告多次提及看好的公司包括**：立讯精密、鸿腾精密、比亚迪电子、舜宇光学、瑞声科技、小米集团、京东方精电等 [1][2] * **在AI算力基础设施领域**： * 具备“机电热”一体化能力的ODM龙头（如工业富联、广达、纬颖、英业达）及核心零部件供应商将受益 [2][35][59] * 高速互联领域关注立讯精密（CPC/NPC/高速线缆）和鸿腾精密（连接器/CPO方案） [77] * 散热领域关注鸿腾精密（快接头）、比亚迪电子（冷板/快接头）和立讯精密（水冷板/CDU） [87] * 电源领域关注鸿腾精密（Busbar连接器）、比亚迪电子（BBU/电源架）和立讯精密（DC/DC/PSU） [97]

市场表现与资金 - 2025年12月9日A股三大指数涨跌不一，沪指跌0.37%，深成指跌0.39%，创业板指涨0.61%[3] - 当日沪深两市成交额超过1.9万亿元，较前一交易日缩量超过1300亿元[1] - 当日主力资金上证净流出2.04亿元，深证净流入27.80亿元[3] - 创业板指连续四个交易日收阳，走势强于主板[1] - 两市上涨股票数量1300多只，下跌股票数量占七成左右[1] 行业与板块动态 - 有色金属板块下跌幅度超过3%，通信、电子、商贸、银行等少数行业上涨[1] - 光通信和消费电子板块热度高，受全球AI算力竞赛及政策支持（如打造万亿级消费电子市场）推动[2] - 主力资金流入前三板块为元件、通信设备、军工电子；流出前三为工业金属、证券、白酒[3] 政策与宏观 - 政治局会议提出明年继续实施更加积极的财政政策和适度宽松的货币政策[4] - 中投公司截至2024年末总资产达1.57万亿美元，净资产1.37万亿美元，过去十年对外投资年化净收益率为6.92%[6] 产业与公司 - 国家能源局预计2025年原油产量有望达到2.15亿吨，创历史新高[7] - “十四五”期间我国累计新建原油产能1.05亿吨，海洋原油连续五年占全国石油新增产量60%以上[7] 基金市场 - 本周（12月8日至14日）预计有38只新基金启动募集，发行市场热度维持高位[11] - 截至12月5日，过去三年有60.5%（3708只）的主动权益基金未跑赢业绩比较基准，其中40%（2454只）低于基准超过10%[13]

行业与公司 * **行业**：AI硬件、消费电子、半导体（AI芯片）[1] * **公司**：苹果、谷歌、英伟达、三星、字节跳动（豆包手机）、中兴、亚马逊、Meta、华为[1][2][4][12][14][16][19] 核心观点与论据 * **AI手机雏形已现，Agent应用是未来方向** * 字节跳动与中兴合作的豆包手机展示了通过自然语言指令处理外卖、出行、打车、订机票等日常任务的AI助手应用[1][12] * 其交互方式比早期点击屏幕更成熟，类似苹果Siri的升级方向[1][12] * 预计2026年苹果、三星、谷歌将跟进Agent应用[1][12] * **AI端侧运行面临挑战，硬件创新是关键** * AI手机端侧运行中小参数模型面临散热、续航和内存瓶颈[1][13] * 未来可能通过蒸馏高参数模型来解决[1][13] * 苹果在硬件创新方面更具看点，因其受存储涨价影响小于安卓链[13] * 苹果在手机硬件升级上略滞后于安卓，预计2026年将把更新的散热VC均热板设计渗透到更多机型[14] * 苹果正逐步推广容量更大、更安全的钢壳电池技术，预计2026年延续至更多机型[4][15] * **ASIC与GPU将长期共存，共同推动AI基础设施** * **ASIC（如谷歌TPU）**：通过牺牲通用性来极致加速特定算法，降低总体应用成本（TCO优势），适合固定或类固定模型任务[1][5][7][9] * **GPU（英伟达）**：保留灵活性以服务全行业开发者[1][5][7] * 短期内ASIC不会完全取代GPU，两者将共同推动AI基础设施迭代[1][9] * 短期内谷歌TPU要达到与英伟达GPU相同效率难度较大，主要因软件生态（如PyTorch+ CUDA）不兼容[10] * **英伟达持续强化其生态优势** * CUDA toolkit 13.1版本是20年来最大更新，首次将Tensor Core函数抽象到Python层级，提升开发者生态易用性，以应对大模型发展趋势[1][8] * **全球AI算力投资节奏快，云端需求强劲** * 全球AI算力投资节奏非常快，模型端创新不断（如即将发布的Gemini 3、GPT-5.2等）[1][11] * 云端算力需求依然强劲[11] * 预计2026年创新节奏不落后于2025年[1][11] * 预计到2026年，北美四大CSP厂商CAPEX投资额可能达到6000亿美元，占经营现金流比重约90%[3] * **AI推动声学器件升级，耳机市场迎来新增长** * AI手机升级增加对高性能MEMS麦克风的需求，以提升语音交互精准度[4][16] * 随着Agent交互普及，对语音指令精准度要求将进一步提高[16] * 耳机有望因Agent接管手机功能而重新成为高粘性产品，带动新一轮增长[17] * 一家北美消费电子巨头计划2026年上半年发布带传感器的新款TWS耳机，可能引领新设计浪潮，带动SoC、声学器件等产业链增长[4][17] * **AI眼镜是理想的交互方式，多家厂商将试水** * AI眼镜被视为信息交互最理想方式之一[18] * 未来3-6个月内，多家手机及大模型厂商将尝试推出1-2款AI眼镜进行市场试水[18] * 长期看，具备显示功能的眼镜将成为趋势[19] * Meta虽调整VR预算，但仍坚定投资AI眼镜领域，看好其C端变现潜力[19] 其他重要内容 * **市场反应与影响**：尽管市场对AI手机热度不高，但豆包手机的推出具有深远意义，将加速AI端侧设备的推广和落地[2] * **投资机会关注点**： * 关注海外几大OS生态系统（如苹果、谷歌）的AI手机产品进展[20] * 在存储涨价背景下，重点关注苹果及其供应链的硬件创新机会（散热、内存、电池等）[20] * 新终端形态（如耳机、眼镜）是值得关注的重要投资方向[20]

核心观点 - 国内外利好因素共振，A股市场本周出现回暖，但整体估值处于历史高位，市场大方向仍处牛市，短期或进入宽幅震荡阶段 [1][3] - 短期配置建议关注防御性高股息板块及消费板块，中期继续关注TMT和先进制造板块 [3] 市场表现回顾 - 本周A股主要宽基指数大多上涨，其中创业板指表现最好，涨跌幅为1.9%，科创50表现最差，涨跌幅为-0.1% [1][10] - 市场风格偏向成长，中盘价值风格指数周涨跌幅为3.0%，小盘成长风格指数周涨跌幅为0.4% [14] - 行业表现分化，有色金属、通信、国防军工等行业涨幅居前，周涨跌幅分别达到5.3%、3.7%、2.8%；传媒、房地产、美容护理等行业表现靠后，周涨跌幅分别为-3.9%、-2.2%、-2.0% [1][14] - 截至2025年12月5日，万得全A的PE-TTM估值为21.8倍，处于2010年以来85.7%的历史分位数，估值处于历史偏高水平 [1][10][24] 重要事件与宏观环境 - **国内政策与产业**：国家航天局近期设立商业航天司，标志着商业航天产业迎来专职监管机构；六大国有银行集体下架五年期大额存单；中兴与豆包合作推出AI手机工程样机；朱雀三号火箭首飞入轨成功但一子级回收失败；摩尔线程登陆科创板，盘中一度涨超500% [2][19][21][22][23] - **国内经济数据**：11月份中国制造业PMI为49.2%，比上月上升0.2个百分点，制造业产需两端均有改善 [20] - **海外事件与数据**：美国总统特朗普表示可能在2026年初公布下任美联储主席提名人选；美国11月ADP就业人数意外减少3.2万人，远低于市场预期，强化了美联储12月降息预期 [2][19][20] - **市场驱动因素**：美联储降息预期升温、海外市场回暖、以及国内中央经济工作会议临近带来的政策预期升温，共同对A股市场形成利好 [3][24] 市场趋势与配置策略 - **市场趋势判断**：市场大方向仍处在牛市中，但短期可能因缺乏强力催化、年末投资者行为趋于稳健而进入宽幅震荡阶段 [3][25] - **短期配置逻辑**：历史规律显示，市场震荡期前期滞涨方向表现更好，对应于本轮市场，高股息及消费板块值得关注，如银行、公用事业、煤炭、食品饮料、社会服务、美容护理等 [3][34] - **中期配置逻辑**：在流动性驱动的行情下，中期TMT板块成为主线的概率较高，且当前TMT板块存在AI模型迭代、美债利率下行等多重催化；若行情转向基本面驱动，中期先进制造板块成为主线的概率较高，该板块目前也存在IPO推进、固态电池等潜在催化 [3][37][39]

公司：字节跳动 * **AI战略重心与组织架构** * 公司AI战略聚焦三大方向：通用型AGI、具身智能和世界模型[1] * 研发由四大团队负责：C团队（基础模型孵化）、Follow团队（垂直行业应用）、Stone团队（AI工具链）、Cici团队（海外豆包产品）[2] * C团队和Follow团队承担了80%的产品及模型研发工作，人员规模分别超过1200人和1000人[2] * 公司AI战略核心思路是B端导向，90%以上的AI token消耗来自B端业务，C端流量主要用于吸引B端客户渗透产品矩阵[7] * **资本开支与算力布局** * 2024年资本开支预计约500亿元，2025年大幅提升至1600亿元，2026年初步规划达2200亿元[5] * 2025年资本开支中，900亿元用于购买GPU，700亿元用于共建AIDC及超算中心[1][5] * 2026年规划中，约70%（约1540亿元）用于购买GPU，其余30%用于共建超算中心[6] * GPU采购中，NVIDIA占比约75%，国内厂商占比约25%[1][6] * 现有总算力为1475亿FLOPS，相当于110万张H100D GPU的算力，其中H20型号已突破30万张[1][7] * **B端业务与火山引擎** * 公司整体收入主要来源于B端业务，通过提供AI解决方案、定制开发及私有化部署等服务获取收入[1][7] * 火山引擎2025年预计收入超过500亿元，侧重提供多元化AI处理解决方案及算力服务，以差异化优势与阿里云竞争[1][8] * **AI手机战略与进展** * 推出AI手机的战略目的是拓展硬件生态，通过AIOS 1.1.0通用型Agent平台掌控移动操作系统流量入口[1][10][11] * 公司与中兴、努比亚合作，计划2026年Q1末或Q2初推出量产机，目标出货量百万级别[1][14] * 预计2026年全球AI手机市场规模达8000万台，公司目标占据5%份额，即销售突破500万台[3][15] * 工程机使用骁龙8至尊版特供版芯片，算力400 TOPS；量产机预计算力达800 TOPS，可运行7B模型[3][25] * 工程机预备了3万台，70%分配给开发者渠道，C端预约量超出预期40%[13] * 计划通过语音控制和对话方式改变用户习惯，并渗透到衣食住行领域，高德地图已加入其生态系统[3][24] * **技术挑战与用户反馈** * FLO事业群面临主要技术问题：语义理解能力不足（单轮指令识别率低，多轮对话连贯性差，此类问题占比约60%）、触控物理触控失败率达24%、跨应用操作成功率低于50%、端侧模型延迟较大（用户侧达2-3秒）[16] * 用户反馈问题集中在：语义理解与多轮对话、跨应用操作（复杂任务如出行、住酒店、点外卖尤为明显）、端侧延迟、硬件资源占用（内存、耗电、发热）、数据隐私、个性化程度不高[18] * 线上存在3400多个P0级bug，团队每两天发布一个补丁版本进行热更新[18] * 技术问题基本可通过迭代解决，但部分特殊用户需求因硬件限制难以满足[19] * **应对第三方APP调用的技术方案** * 主流方法是模拟用户物理点击（类似按键精灵加RPA），通过视觉理解捕捉屏幕事件反馈，无需APP授权[20][21] * 其他方案包括：与公司直接合作获取底层授权、使用豆包录制视频重现用户行为、云端部署花生壳代理IP切换访问[23] * 未安装相应APP时，可通过浏览器激活方式（如WebDriver或Chrome V8引擎）实现自动化操作[22] * **未来展望与行业影响** * 系统级AI助手有潜力重塑移动端流量入口，终极目标是使用户无需安装APP即可获得服务，可能颠覆现有智能终端和操作系统格局[27] * AI手机可能改变互联网平台竞争格局，但目前各大公司均处于试水阶段，未来取决于技术突破与合作竞争[28] * 公司推动超级APP策略，旨在通过其内容生态（抖音、头条、TikTok等）构建统一管理的超级APP，通过语音交互满足用户需求[29] 行业：AI手机与算力服务 * **AI手机市场预期** * 字节跳动预计2026年全球AI手机市场规模将达到8000万台[3][15] * **云计算竞争格局** * 阿里云在SaaS和PaaS领域表现出色，生态系统成熟；火山引擎作为后起之秀，侧重AI处理解决方案及算力服务，寻求差异化竞争[8] * **技术发展趋势** * 端侧与云端协同推理是AI手机的重要技术路径，但面临延迟、资源占用等挑战[16][25][26] * 模拟点击、RPA、浏览器自动化等技术是解决跨应用操作和第三方调用限制的关键方向[20][21][22]