全球AI芯片領軍企業英偉達最新公布的財報顯示，其2026財年第四季度營收與凈利潤雙雙突破歷史紀錄，同時對下一季度營收的預測超出市場普遍預期。這一成績單印證了人工智能算力市場的強勁增長勢頭，反映出全球范圍內對AI基礎設施的投入持續加碼。作為產業鏈核心環節，芯片企業的超預期表現直接映射出整個AI算力生態的繁榮景象。
當前AI大模型發展呈現顯著特征：模型能力正經歷從量變到質變的跨越，多模態技術路線日趨成熟，天量級數據 tokens 的消耗量成為需求真實性的有力佐證。據行業估算，訓練單個前沿模型的資本支出已攀升至數十億美元量級，OpenAI披露其2026年模型訓練成本預計達95億美元，且投入增速未見放緩跡象。盡管市場對AI資本泡沫的討論從未間斷，但支撐模型迭代的"規模化法則"仍在持續發揮作用，推動算力硬件成為資本布局的重點領域。
在AI硬件生態中，光模塊與PCB板構成兩大核心賽道。隨著AI訓練與推理任務對網絡帶寬提出更高要求，市場對2026年1.6T光模塊的需求預期持續上調。該領域呈現明顯的頭部效應，主要供應商憑借技術壁壘和客戶粘性形成穩定格局，2026-2027年將迎來交付高峰期，規模效應與供應鏈優勢將進一步凸顯。PCB板市場則呈現價值量遷移特征，AI服務器和交換機中PCB組件的價值占比顯著提升，盡管供應商數量較多，但已形成穩定的主供體系，新進入者需經歷較長的產品驗證周期。當前AI專用PCB產品的凈利率較傳統產品提升明顯，帶動行業整體投資回報率進入上升通道。
除上述領域外，液冷散熱和電源系統等配套環節也展現出可觀的市場規模。隨著單機柜功率密度突破性增長，液冷技術成為數據中心散熱方案的主流選擇，而高可靠性電源系統則成為保障算力集群穩定運行的關鍵基礎設施。這些細分領域的技術迭代與市場需求形成良性互動，共同構建起完整的AI算力產業圖譜。
