全球AI资本开支持续高增,通信产业链迎来景气周期
2026-06-12 10:19:14未知 作者:徽声在线
从大模型发展的底层逻辑来看,存在一个被业界广泛认可的规律——缩放定律(或称规模定律),这一理论为近年来大模型技术的迅猛发展提供了坚实的理论支撑。简单来说,缩放定律揭示了一个现象:当模型的参数量持续增加,同时用于训练模型的数据量也不断扩大时,模型的准确率会随之显著提升。这一规律不仅适用于模型的预训练阶段,而且正逐步向后训练及推理阶段延伸,尽管近年来关于缩放定律的讨论有所减少,但它仍然是推动算力需求持续增长的核心动力。以谷歌为例,其token生成量每过一到两个季度便接近翻倍,这正是规模定律在算力需求上的直观体现。
从全球产业链的视角审视,北美地区汇聚了多家AI领域的领军企业,如英伟达、谷歌等,它们不仅在GPU研发上占据领先地位,还积极投身于定制型计算芯片ASIC的研发。以英伟达为例,作为一家芯片设计巨头,它完成芯片设计后,会委托中国台湾的台积电进行代工生产。台积电完成芯片制造后,再将其交付给下游的组装厂商,最终组装成服务器并交付给云厂商,由云厂商进一步构建成大型数据中心。在这一过程中,光模块、PCB等关键器件的需求也随之激增,因此,通信行业的需求变化与北美市场的景气程度紧密相连。而北美资本开支情况,尤其是头部云厂商的资本支出,成为了衡量行业景气度的核心指标。我们通过台积电的AI收入来测算全球AI资本开支,因为无论哪家海外厂商研发AI芯片,最终都离不开台积电的代工服务,这使得台积电的收入数据对全球AI发展具有极强的指引意义。
据我们测算,台积电的代工收入与全球资本开支之间存在着约20倍的倍数关系。基于此,我们预测2026年台积电的AI代工收入将达到354亿美元左右,占其总收入的22%,进而推算出全球AI资本开支将达到约8000亿美元,这是一个庞大的市场需求。展望2027年,全球AI资本开支有望突破1.14万亿美元,年均增速保持在45%左右,呈现出高位企稳的态势。这一数字若换算成人民币,将接近8万亿元,远超许多上市公司的收入规模,为产业链上的众多企业提供了广阔的增长空间。
将目光投向更远的未来,根据台积电的预测,2029年其AI收入有望接近1000亿美元,对应全球AI资本开支将达到约2万亿美元。这意味着在2028年和2029年,全球AI资本开支将继续保持中高双位数的增长速度,需求成长势头强劲。这一庞大的资本开支不仅涵盖了芯片研发与生产,还包括了数据中心所需的服务器、交换机等硬件设施,为相关产业链上的企业带来了前所未有的发展机遇。
进一步剖析资本开支的结构,我们可以发现芯片领域的创新与发展尤为迅猛。以英伟达为例,其GPU产品路线图显示,2025年及2026年主流芯片仍将基于Blackwell架构,而Rubin芯片架构则将于今年第三季度实现量产发货,预计2028年将推出Feynman芯片。英伟达的芯片底层架构每两年更新一次,产品则每年迭代升级,如Rubin架构下的GPU将在下半年生产,明年则将推出Rubin Ultra GPU,展现出极强的创新活力。
与此同时,谷歌的TPU计算芯片也呈现出快速增长的态势。尽管谷歌在计算芯片领域的起步较晚,其第一代TPU于2015年才问世,但今年谷歌TPU的出货量已达到约400万片,明年有望进一步增长至600万片左右,对英伟达的市场份额构成了一定挑战。然而,无论芯片市场的竞争格局如何变化,芯片端的快速放量都将为A股市场上的光模块等部件带来利好。
光模块等部件在数据中心建设中扮演着至关重要的角色,它们如同“卖铲人”一般,无论数据中心采用的是英伟达还是谷歌的芯片,都需要大量的光模块来构建超大型网络。当前的数据中心往往由一二十万张GPU组成,光模块的需求量之大可想而知。因此,芯片端的快速放量无疑将为光模块等部件带来广阔的市场空间。
从ETF配置的角度来看,通信ETF(515880)更侧重于海外算力主线,受益于光模块、服务器、铜连接、光纤等环节的景气提升。由于A股通信产业链与美股半导体、海外云计算厂商同处于一条AI算力产业链上,海外AI资本开支的高增有望继续带动相关环节的需求增长。而半导体设备ETF(159516)则更偏向于国产算力和存储扩产主线,受益于半导体设备的国产替代和存储产能的扩张。整体来看,通信ETF在短期业绩弹性和确定性方面表现更为突出,而半导体设备ETF则具有更大的中长期发展空间,但波动和风险也相对较高。投资者可根据自身的风险承受能力,采取分批或逢低布局的方式参与投资。
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