证 券 研 究 报 告

AI驱动下的电子行业新周期

人工智能系列（二）

评级：强于大市（维持） 2026年10月22日 王炤杰 电子行业分析师 执业编号：S1750526070001 邮箱：wangzj@jypscnet.com

目 录

CONTENTS

• 1 AI算力演进与硬件升级

• 2 景气周期的三大驱动

• 3 电子行情复盘与估值重估

• 4 市场分歧与投资定力

AI算力演进与硬件升级

01

l 全栈算力竞争 l 存储互联升级

l 超节点突围 l 供电散热接力

AI算力竞争正在从单卡峰值性能，转向集群效率、能效与总体拥有成本（TCO） 的较量。国产超节点有望通过大规模互联缩小单卡差距，但单位算力成本仍需优 化；推理复杂化推动存储、互联和PCB价值量提升，机柜功率密度上行进一步打 开供电与散热空间。硬件机会将沿系统瓶颈的迁移逐步扩散。

AI算力需求持续扩张，模型迭代与应用落地驱动基础设施升级

训练与推理需求双轮驱动，AI算力成为关键基础设施：大模型能力持续提升，多模态、深度推理及智能体等应用加速 演进，推动AI算力需求从大规模模型训练向训练与推理并重转变。算力基础设施已成为支撑AI技术进步和商业化落地 的重要基础。

算力需求持续增长，系统效率与能源约束的重要性提升：根据IEA于2026年发布的研究，全球数据中心用电量预计由 2025年的485TWh增长至2030年的945TWh，接近翻倍。AI是重要驱动力，算力基础设施竞争逐步从单芯片峰值性 能延伸至集群互联、资源利用率及整体能效。

算力需求演进方向

全球数据中心用电量持续增长

单位：TWh

模型训练

945

1000

862.4

更大模型规模、更复杂训练任务、 更高集群性能需求

773

750

664.4

560

规模化推理

485.1

500

更长上下文、智能体、多模态及实时服务， 推动低成本推理需求

250

算力基础设施升级

高带宽内存、高速互联、集群调度、 供电散热与TCO优化

0

2025

2026E

2027E

2028E

2029E

2030E

2025：历史估算 2026—2030：基准情景预测

数据来源：IEA《KeyQuestionsonEnergyandAI》（2026），金圆统一证券研究所

算力竞争由单卡延伸至全栈，软件生态构筑长期壁垒

全球AI算力竞争正从单芯片性能比拼，逐步走向芯片、互联、软件生态与系统集成的全栈竞争。

数据来源：金圆统一证券研究所

昇腾产品规划持续迭代，国产算力性能提升值得关注

产品迭代节奏清晰，算力性能持续跃升。昇腾950系列布局2026年，960系列规划2027年推出，970、980系列分别面 向2028年和2029年，形成接近“一年一代、算力翻倍”的演进路线。 核心性能指标同步升级，持续突破算力瓶颈。FP8算力从950系列的919TFLOPS，提升至960系列的2PFLOPS、970系 列的3.6PFLOPS，980系列初步规划达到7.2PFLOPS。显存容量、带宽及互联能力同步增强，逐步完善产品竞争力。

数据来源：湾芯展，金圆统一证券研究所

国产超节点以系统规模补足单卡差距，能效与TCO仍待优化

单芯片竞争转向系统整体能力竞争：国产算力通过大规模芯片互联与系统级集成，弥补单芯片性能差距。华为 CloudMatrixCM384在系统总算力、显存容量等方面展现规模优势，推动超节点向更高算力密度发展，但仍需综合优化 能效与TCO（建设和运营成本）。

国产路线多规格并行，开放兼容，推理先行：国内云厂商及服务器厂商加速推出高密度超节点方案，形成以太网与自研 互联并行、多种芯片架构兼容的技术格局。重点围绕高密度部署、整柜交付、供电散热和整体成本优化，逐步从推理应 用向训练场景拓展。

昇腾vs英伟达

国产超节点方案梳理

FP8稠密算力(TFLOPS) 5000 919 0.2x HBM容量(GB) 192 144 0.7x HBM带宽(TB/s) 8 4 0.5x Scale-Up单向带宽(Gb/s) 7,200 2016 0.28x Scale-Out单向带宽(Gb/s) 400 400 1.0x

BF16稠密算力(PFLOPS) 180 300 1.7x HBM容量(TB) 13.8 49.2 3.6x HBM带宽(TB/s) 576 1,229 2.1x Scale-Up单向带宽(Gb/s) 64,800 134,400 2.1x Scale-Up域规模(GPU数) 72 384 5.3x Scale-Out单向带宽(Gb/s) 28,800 153,600 5.3x 系统总功耗(W) 145,000 559,378 3.9x 单位算力功耗(W/TFLOP) 0.81 1.87 2.3x 单位带宽功耗(W/(TB/s)) 251.7 455.2 1.8x 单位容量功耗(kW/TB) 10.5 11.4 1.1x

数据来源：湾芯展，各公司官网及白皮书，金圆统一证券研究所

推理工作负载持续复杂化，显存与互联需求有望进一步增长

业内对现有Transformer架构与训练范式继续scale的进步空间普遍乐观，甚至认为可直达AGI。2026年下半年，海外头部 基础模型的参数规模预计进一步向10万亿级迈进，GPT-6预计达到约8万亿参数，部分下一代模型的参数规模可能更高。

参数规模迈向十万亿量级，对产业链的直接影响体现在训练与推理两端。 Ø 训练侧：十万亿参数模型的单次完整训练需数万张高端加速卡持续运行数月，对集群互联带宽、故障恢复能力与能耗

管理提出前所未有的要求，这也正是超节点技术在2026年集中落地的直接动因，规模化互联技术已成为决定大模型训 练效率的关键瓶颈之一。

Ø 推理侧：参数规模扩张对显存容量与访存带宽的要求依然刚性提高，这构成了高端Token成本刚性的技术根源。 2026年下半年国内外主流基座模型参数规模预期

数据来源：ArtificialAnalysis，LifeArchitect，金圆统一证券研究所

数据搬运贯穿训练全流程，多级存储协同决定集群效率

AI服务器训练与推理过程中的数据全生命周期流转架构：数据从网络存储（数据湖）出发，经原始数据读取（高延迟）进入系统内存 DRAM，在本地NVMeSSD进行预处理缓存与分发后，通过主机到设备的数据传输（PCIe）进入AI加速器（GPU/NPU），在加速器内 部利用HBM（高带宽内存）进行高带宽计算与热数据交互，同时周期性将检查点保存至本地NVMeSSD，并最终通过异步归档写回网 络存储的完整闭环，整体系统依托网络交换结构（以太网/InfiniBand）实现各组件间的高效数据交互。

KVCache（键值缓存）推动推理存储分层，容量增量取决于并发负载

KV Cache分层存储有望带动DRAM及SSD容量需求提升。 随着大模型推理向长上下文、多轮交互及Agent场景演进，KV Cache的跨 请求复用需求增加，推动缓存数据由HBM向DRAM、SSD分层迁移。假设KV在HBM中活跃驻留30秒，DRAM热缓存保留至第10分钟， SSD冷缓存保留至第120分钟，且分别有45%和18%的初始KV数据进入DRAM和SSD。根据各层KV驻留时间及有效留存比例测算， DRAM/HBM容量比为8.55倍，SSD/HBM容量比为39.6倍。

高速互联持续向高带宽演进，铜光选择取决于距离与功耗

AI服务器PCB向高层数及高速材料升级，单机价值量有望提升

机柜功率密度上行，电力架构升级带来功率器件新机会

AI数据中心的供电架构，正在从传统交流配电向800V及以上直流架构升级。电力首先通过SST固态变压器完成交直流变换，再由STS

和SSCB实现快速切换与故障保护，最后通过机架内的高频DC/DC降压，为GPU核心供电。升级贯穿源端、站点、机房和机架四个环 节，对高电压、高开关频率和高功率密度提出了更高要求，也带来了明确的器件机会。SST和SSCB将推动SiC器件应用，机架侧高频 DC/DC将带动GaN器件渗透，同时拉动控制、保护及电源管理芯片的需求。

数据来源：英飞凌（Infineon），金圆统一证券研究所

AI瓶颈由互联存储向供电等环节延伸，约束变化孕育新机会

AI的发展不只是纯技术命题，更 是一场与资源约束和经济成本持 续博弈的漫长旅程：

短期是互联与存储：计算单元之 间的通信带宽日益吃紧，数据搬 运速度跟不上计算速度，海量参 数的存储与读取也变得愈发吃力， 直接拖累训练效率。 中期是功耗与供电：大规模芯片 集成带来极高的能耗密度，数据 中心不仅要承受高昂的电费压力， 还要面对散热能力的物理上限， 这一约束甚至会影响AI基础设施 的选址与运维策略。 中长期转向数据与算法：高质量 数据逐渐枯竭，数据获取和标注 成本不断攀升，同时现有深度学 习架构与训练方法的潜力趋于饱 和，算法层面的创新进入深水区， 边际收益愈发有限。

AI投资机会从芯片向基建与能源延伸，应用变现决定长期空间

应用层：AI经济价值的最终落地场。渗透于人类生产与生活的方 方面面，任何一项具体应用的实现，都离不开下方各层的支撑。

• 1

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• 5

模型层：AI模拟人类思维的层级。它为AI赋予了理解世界并与之 交互的本领。从语言文字到自然科学，模型层正由简单的文字重 组机器向掌握自然定律的物理AI蜕变。这是AI从感知跨向认知的 核心跃升。

基建层：综合性的AI制造厂。统筹土地、电力、散热及通信网络 等资源，将海量处理器统筹为提供智能算力的系统，是AI规模化 应用的基础保障。

芯片层：Al计算的核心硬件基础。完成电能向算力转化的关键组 件。依托大规模并行计算与高速互联技术，芯片层的性能直接决 定了算力规模，是评估国家及企业AI竞争力的关键指标。

能源层：生产AI的能量源泉，也是AI工厂的底层约束。内容的实 时生成依赖电力的持续供应，每一个token都伴随着能量的消耗。 能源决定了该系统的最终总产出。

景气周期的三大驱动

02

l 云厂资本开支 l 国产替代提速

l 结构性涨价

本轮电子行业景气有望由“量、价、份额”三重力量共同驱动：云厂高强度资本 开支支撑硬件需求，AI占用高端产能使存储及MLCC出现结构性涨价，供应安全 优先级提升则推动国产算力与半导体设备导入。相比单一需求复苏，三条主线共 振使周期具备延续基础，但仍需以资本开支指引、提价兑现和国产订单验证。

驱动一：头部云厂CapEx维持高强度投入

全球头部云厂商资本支出(亿美元)

资本开支持续扩张，全球云厂商集体加码 五大头部云厂商2026年CapEx预计达7,916 亿美元，较2024年增长近126%；2027年 有望进一步提升至10,662亿美元，同比增长 34.7%，AI基础设施建设维持高强度投入。

投资结构加速升级，AI硬件价值量持续提升 资本开支由传统服务器扩容转向GPU/ASIC、 HBM、高速互联、先进封装及高功率数据 中心等核心环节。训练、推理及智能体需求 共同驱动算力基础设施升级。

高基数下增速趋稳，长期景气趋势仍未结束 预计2028年全球头部云厂商CapEx突破万亿 美元。后续增速虽有所放缓，但绝对投资规 模仍处于历史高位，AI硬件产业链有望持续 受益。

数据来源：MorganStanley，Amazon、Alphabet、Meta、Microsoft、Oracle财报及电话会，金圆统一证券研究所

云厂财报密集验证算力需求，资本开支与现金流决定预期方向

10月下旬，全球科技巨头将进入财报密集披露期，随后AI芯片及硬件供应链厂商陆续公布业绩。市场关注重点将从AI 资本开支扩张，逐步转向云业务增长、订单兑现及自由现金流表现，重点验证AI需求持续性与产业链景气度。

需求验证的三个方向

需求端：AI云收入能否持续高增长？

重点公司财报日历

重点看Azure、AWS、GoogleCloud增速及AI业务贡献，验证算力需 求是否持续强劲。

时间 重点公司 核心关注点

投资端：CSP资本开支是否继续上修？

重点看2026—2027年资本开支指引变化，以及大规模AI投资的持续 性。

兑现端：AI投入能否转化为收入与现金流？

重点看硬件订单落地、盈利能力和自由现金流趋势，验证AI投资回报 与产业链景气度。

数据来源：WIND，金圆统一证券研究所

第二驱动：产业链结构性涨价，AI产业链通胀正在成为趋势

AI驱动的涨价不是短期缺货，而是结构性供需失衡。AI需求持续挤占高端产能，通用产品有效供给被动收缩，而新增产能释放存在明 显时滞。这意味着本轮涨价有望从单一品类向更多产业链环节扩散，并具备跨年度的持续性。 存储：涨价率先兑现，供需紧张短期难以缓解。AI需求带动存储涨价从服务器向PC、手机等终端扩散，DRAM与NAND价格持续大 幅上涨。主流厂商有意义的新增产能预计要到2027年底至2028年才能释放，供需紧张格局短期难以逆转。 MLCC：高端需求挤占产能，行业涨价由点及面。AI服务器、新能源汽车等领域对高容、高可靠性MLCC的需求快速增长，推动原厂 产能向高端产品倾斜，并挤压通用型号供给。多家主流厂商相继提价，行业进入结构性涨价阶段。

存储涨价高位延续，2026Q2两大品类预计涨幅均超60% MLCC进入全面提价阶段，高端产品涨幅最高达35%

100

92.5%

90

80

72.5%

70

60.5%

57.5%

60

47.5%

50

35.5%

40

30

20

10

0

2025Q4（已落地） 2026Q1（已落地） 2026Q2（预计）

常规DRAM NAND Flash

数据来源：TrendForce，观研报告网，金圆统一证券研究所

第三驱动：供应安全提升国产采购优先级，算力与半导体设备有望受益

国内重点客户采购逻辑已根本性转变。2022年以前，国内互联网平台、金融机构和运营商的算力采购策略以全球最优性价比为第一优先级，国产方案作为 备选补充。华为麒麟芯片断供、英伟达A800/H800出货中断等连续性冲击事件之后，核心客户开始将供应可获得性和可维护性纳入采购决策核心权重。百 度、字节跳动、腾讯、阿里云、中国电信、中国移动等头部客户在政策压力之外，基于商业理性也在主动提升国产算力采购比例，并推动昇腾、寒武纪等国 产芯片通过正式技术验证。当验证结果趋于成熟，规模采购的临界点将在2025-2026年陆续到达。

半导体产业链国产替代正由设备端突破向制造端深化演进。受益于国内晶圆厂扩产及供应链自主化需求提升，国产设备厂商加速导入，晶圆制造企业全球竞 争力持续增强。中国大陆晶圆代工龙头企业（中芯国际、华虹集团、合肥晶合）全球市场份额由2024Q1的8.8%提升至2025Q1阶段高点9.6%，在海外大厂 资本开支大幅提升的情况下2026Q1仍维持8.4%。未来随着先进封装、特色工艺及成熟制程产能持续释放，国产半导体生态有望进一步完善。

大陆连续三年贡献全球超三成设备需求，为国产设备替代提供坚实市场基础 大陆晶圆代工龙头全球份额稳定在8%以上，本土制造体系展现韧性

10.00%

全球半导体设备销售额（亿美元） 中国大陆设备采购额（亿美元）

45.00%

1600

42.40%

0.90%

9.00%

1351

40.00%

1400

0.90%

8.00%

0.80% 0.80% 0.80%

36.50%

1171

35.00%

2.70%

34.40%

7.00%

1200

1074 1063

2.20%

1026

2.50% 2.50% 2.50%

30.00%

6.00%

28.80%

1000

26.40%

26.30%

5.00%

25.00%

712

800

4.00%

20.00%

3.00%

5.70% 6.00%

496 493

600

5.10% 5.20% 5.10%

15.00%

2.00%

366

296 283

400

10.00%

1.00%

187

200

5.00%

0.00%

2024Q1 2025Q1 2025Q2 2025Q4 2026Q1 中芯国际SMIC 华虹集团HuaHong 晶合集成Nexchip

0.00%

0

2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 2025年

数据来源：SEMI，TrendForce，金圆统一证券研究所

电子行情复盘与估值重估

03

l 科技主线领涨 l 业绩决定分化

l 估值回撤出清 l 机构持仓拥挤

电子板块2026年的先扬后抑，主要体现为AI景气预期被高估值提前反映后发生 的再平衡。6月底行业PE达106.44倍、处于历史极高分位；经历下半年回撤，10 月16日已回落至50.47倍、历史分位约59%。估值溢价已明显收敛。当前AI链调 整更多是高估值、高预期与拥挤交易的集中出清，尚不能据此判断算力需求见顶。

2026电子行业行情复盘（上）

2026年上半年电子板块的强势，是产业趋势与资金风格共振形成的主升行情。截至2026年6月30日，申万电子行业累计上涨86.29%， 跑赢沪深300指数78.74个百分点，跑赢创业板指数50.71个百分点，电子行业上半年涨超86%，通信涨超73%，科技方向显著跑赢传统 行业与消费板块。

AI产业链凭借业绩弹性与估值扩张能力持续领跑，与传统消费电子的复苏乏力形成鲜明对比。上游半导体设备（+151.20%）与材料 （+165.82%）受益于国产替代及AI产能扩张双重驱动；中游被动元件（+201.40%）、印制电路板（+100.73%）则借技术迭代加速 渗透AI服务器与智算中心。传统消费电子复苏节奏显著落后，呈现“AI强、消费弱”的结构分，投资重心聚焦于AI算力基建、先进封装、 高速互联、高带宽存储及液冷散热等具备业绩兑现能力的硬科技环节。

电子行业与沪深300累计涨幅（以2026年1月5日为基期）

电子行业细分领域半年度涨跌幅（2026-6-30）

SW电子行业PE走势与历史分位（上）

电子板块的估值逻辑已逐步由前期的估值修复转向景气度溢价。自2022年低点以来，板块估值持续上行，并于2026年上半年接近历史 极值。Wind数据显示，2026年6月30日，SW电子行业PE升至106.44倍，创上半年峰值，较2011年以来48.96倍的历史均值高出 117.38%，较2015年6月12日113.84倍的历史最高水平仅低6.50%。从历史分位来看，该时点估值已处于2011年以来的99.71%分位， 仅有0.29%的交易日估值高于这一水平，市场对电子行业景气预期的定价已处于历史高位。

2026电子行业行情复盘（下）

2026年下半年以来，电子板块从高位强势行情转入深度回撤，波动显著放大。7月初板块快速下行，8月出现阶段性反弹，但未能重返 6月30日高点，9月后再度走弱。截至10月16日，申万电子较6月30日下跌42.02%，同期沪深300下跌16.24%；年初至10月16日仍累 计上涨4.17%，呈现上半年积累涨幅、下半年大幅回吐的特征。

下半年市场回调主要受到筹码结构、AI预期变化及海外政策扰动的共同影响。前期资金向电子、通信板块集中，持仓拥挤加剧了市场

波动；与此同时，市场对AI的关注逐步从资本开支规模转向投资回报与现金流兑现，OpenAI收入口径调整等事件进一步推动了相关预 期的修正。此外，FCC新规、337调查等海外监管及贸易政策消息也在一定程度上压制了风险偏好。总体来看，本轮回调更多体现为前 期估值的消化、市场情绪的降温以及拥挤交易的出清，并不意味着产业长期趋势发生逆转。

电子行业与沪深300累计涨幅（以2025年12月31日收盘价为基期）

跌幅：44.18%

跌幅：16.24%

SW电子行业PE走势与历史分位（下）

SW电子行业估值自6月末高位显著回落。截至2026年10月16日，SW电子行业PE（TTM）降至50.47倍，较6月30日

的106.44倍下降55.97倍，降幅达52.58%；历史估值分位数由99.71%回落至59.24%。当前估值水平已回归20202021年约50倍的估值平台，与2024年“9·24”行情启动后10月11日的估值水平基本相当，历史分位数由99.71%回 落至约59.24%，相当于2025年中水平。

公募电子配置显著提升，拥挤度达历史极值

公募基金在2020-2026年中信一级行业配置

公募基金在2020-2026年的中信一级行业配置呈现出显 著的结构性变迁，科技成长与周期板块成为长期加仓方 向，而传统消费与金融地产板块则持续低配。电子行业 的占比从2020Q2的11.20%攀升至2026Q2的33.18%， 累计提升21.98个百分点，成为第一大重仓行业，这一趋 势与全球半导体产业链转移、AI算力需求爆发以及国产替 代加速直接相关。

100%

4.05 4.05 4.49 3.47 3.45 3.37 2.80 3.10 4.97 6.01 7.11 4.88 2.77

5.65

5.34 7.21 8.86 11.26 12.52 11.65 9.77 7.45

7.61 8.32 6.61 7.48

90%

6.74

17.07 13.31 2.29 14.75 11.10 11.10 12.44

8.40

12.29 14.15 10.98 9.73 10.52

80%

10.33

4.40

7.45 7.04 5.68

5.92

8.87 8.80

70%

10.96 11.60 10.97

10.69 14.08

3.70 3.62 3.72

12.81

3.19 2.54

1.32

2.11 0.98

1.44 1.46

17.56

60%

11.60 14.22 13.34 15.71 16.07

1.03

电子行业的高集中度意味着基金持仓的方向性风险显著 上升，若电子板块出现调整，对基金净值的冲击将远超 历史任何时期。这一持仓结构有两个含义：

33.18

13.24 9.63 9.59

11.20 11.23

12.30

50%

40%

第一，机构的核心押注已经非常明确。AI算力链、国产算 力链、半导体设备与制造龙头。说明市场对2026年电子 主线的共识度极高。

30%

49.54 49.14 45.76 48.65 50.26 50.52 51.48 49.74 51.95 49.57 50.29 51.36

20%

39.04

10%

第二，筹码集中本身会提升板块波动。当持仓高度向少 数龙头收敛时，后续股价更依赖业绩持续超预期。一旦 中报或订单增速略低于极高预期，回撤也可能非常剧烈。

0%

2020Q2 2020Q4 2021Q2 2021Q4 2022Q2 2022Q4 2023Q2 2023Q4 2024Q2 2024Q4 2025Q2 2025Q4 2026Q2 其他行业 电子 通信 食品饮料 医药 电力设备及新能源 银行

数据来源：WIND，金圆统一证券研究所

市场分歧与投资定力

04

l 现金流承压 l 地缘政治冲击

l AI叙事扰动 l 产业趋势向好

云厂自由现金流承压主要反映重资产投入，投资回报仍需要通过算力利用率、订 单履约及现金回款验证；海外政策消息也需区分传闻、监管边界和实际订单冲击。 随着定价从叙事转向业绩实证，机会有望从芯片、基础设施等向应用、端侧环节 延伸。

AI叙事分歧有所加剧，但产业长期发展趋势未改

近期AI板块负面讨论增多，涉及算力供需、云厂现金流、存储扩产、客户融资及模型商业化等多个方面。市场关注点 逐步从资本开支和订单增长，转向实际需求兑现及投资回报。当前扰动更多集中于预期层面，尚不足以判断AI需求趋 势逆转，后续仍需通过算力利用率、订单及回款持续验证。

数据来源：财联社，雅虎财经，光通信pro，上海证券报，观察者网，金圆统一证券研究所

AI投资进入高强度竞争阶段，资本压力与长期增长预期并存

AI资本开支持续攀升，现金流压力加剧，但高投入趋势未改。微软、Alphabet、亚马逊、Meta及甲骨文等海外科技巨头云业务及AI相关业 务维持高增长，但AI基础设施投资持续加码，资本开支大幅攀升，部分厂商自由现金流已转负，并通过债务、股权融资及租赁等方式拓宽资 金来源。市场对于巨额资本投入的回报周期及现金流可持续性分歧加大，但在AI算力需求增长及行业竞争压力下，头部厂商仍持续扩张投资 规模，反映出产业对AI基础设施长期需求的信心，高资本开支趋势尚未出现明显拐点。

需求变现 依然强筋

资本开支 全线加速

FCF 压力突出

Azure+43% GCloud+82% AWS+37% OracleIaaS+121% Meta广告+27%

五家公司最新单季CapEx同比均增长约

最近单季3/5家FCF为负，其余两家FCF 虽为正、同比仍下

+69%至+235%

数据来源：WIND，各公司财报及电话会，金圆统一证券研究所

地缘政策冲击抬升风险溢价，需区分监管边界与订单冲击

10月以来，FCC限制中国光模块、美系供应链剔除中国PCB、337调查等传闻密集发酵，多数未落地为实质禁令，但高位 筹码下任何海外政策预期差都会触发避险踩踏。

FCC限制中国光模块 美系供应链剔除中国PCB 337调查

市场流传FCC可能将中国光模块纳入限 制范围，CPO概念股集体下挫。有观 点称3.2T光模块物料中美国来源占比 可能达到65%，引发担忧。

10月上旬，市场流传美方供应链将全 面剔除中国PCB，触发PCB概念股下跌。

10月9日，美国国际贸易委员会宣布， 针对垂直供电系统启动337调查，被调 查企业包括立讯精密、工业富联、台 达电子、英飞凌等多家企业或主体。

Ø 该传闻源于美国印刷电路板协会 （PCBAA）9月中旬规定，即美国 防部自2027年1月1日起，采购特 定印制电路板将受原产地限制。

Ø 10月8日，东山精密回应，65%占 比说法系非官方市场传闻，并非正 式政策要求。

Ø 该调查源于美国Vicor公司的专利 侵权投诉，目前仍处于立案阶段， 不代表侵权成立；

Ø 10月13日发布的FCC26-50新规， 仅限制新增设备认证，不追溯既有 授权设备，不能解读为全面禁售。

Ø 据立讯精密披露，涉案产品仍处于 客户验证阶段、尚未量产，预计不 会对当期业绩造成重大不利影响。

Ø 该限制仅针对军工PCB采购，并非 针对所有商业AI供应链。

传闻夸大，实质性禁令尚未落地，短 期情绪扰动大于基本面影响。

市场存在明显的泛化误读，商业AI供 应链未受实质波及。

调查处于早期，涉案产品未量产，短 期业绩免疫。

数据来源：中新经纬，观察者网，证券时报，金圆统一证券研究所

估值退潮，产业未退

本轮电子板块的深度调整，本质上是对前期高估值、高预期、高持仓拥挤度的重新定价。我们不能将股价回撤简单等同于 AI需求的坍塌，也无法将估值下行直接视为底部的确认。市场可以修正增长的斜率，但无法仅凭一轮回调便否定AI产业增 长的长期方向。​投资逻辑上，短期博弈预期与筹码，中长期终将回归需求兑现、盈利质量与现金回报。

数据来源：MorganStanley，Amazon、Alphabet、Meta、Microsoft、Oracle财报及电话会，SEMI，TrendForce，金圆统一证券研究所

风险提示

• 1、AI需求与资本开支不及预期。 模型训练、推理及智能体应用落地若放缓，云厂可能下修资本开支或延后项目部署，AI服务器、

存储及高速互联等环节的订单增长或低于预期。

• 2、云厂现金流与融资压力加大。 AI基础设施建设投入规模较大，若云业务收入增长、算力利用率及投资回报不及预期，可能导致云 厂自由现金流持续承压、融资成本上升，进而影响后续资本开支及产业链订单兑现。
• 3、存储及电子元器件价格回落风险。 若DRAM、NAND及MLCC等产品新增产能释放快于预期，或下游需求增长放缓，行业供需格局可 能发生变化，导致产品价格回落，相关企业盈利能力及业绩增长不及预期。
• 4、国产替代及技术迭代进度不及预期。 国产AI芯片、超节点及半导体设备在性能提升、软件生态适配、客户验证和规模化应用等方面仍存 在不确定性，若技术突破或商业化落地进度低于预期，可能影响相关企业订单及盈利兑现。
• 5、国际贸易摩擦与海外政策风险。 全球半导体及AI产业链受出口管制、贸易限制、知识产权调查等因素影响较大，若海外监管政策

进一步收紧，可能对国内企业的技术获取、供应链稳定性及海外业务拓展造成不利影响。

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