20260807-海通国际-AI新旧动能_CapEx困境_开源冲击与CSP分化_3页_121kb

报告摘要

本报告聚焦AI行业在当前阶段所面临的供给端与需求端的双重挑战，以及云厂商、硬件产业链等环节的分化趋势，分析了AI行业在资本开支（CapEx）、商业模式、技术竞争和市场格局等方面的变化。

CapEx困境
- 当前AI行业资本开支成本高企，主要源于GPU与存储的垄断定价。
- 若GPU与存储的净利率回归至40-50%，行业CapEx将降至当前水平的约60%。
- 存储价格波动对市场情绪影响较大，若上涨会加剧CSP（云服务提供商）现金流压力，若下跌则可能被视为AI需求端增长乏力的信号。
大模型商业模式缺陷
- 大模型存在“内卷”现象，厂商持续投入以维持技术领先，导致行业陷入无止境的资本竞赛。
- 用户粘性较弱，相较于移动互联网时代，用户在模型选择上切换成本低，导致模型厂商难以形成长期壁垒。
模型厂商未来挑战
- 无法持续跟进投入的厂商可能面临现金流压力，甚至被迫外租算力。

Token价格战
- 当前模型定价尚健康，但随着OpenAI等头部厂商主动降价，token价格竞争加剧。
- 开源生态的崛起进一步压缩闭源模型的盈利空间，推动模型能力趋同。
应用端机遇
- 模型价格下降和性能提升将推动应用端加速渗透。
- 应用公司可灵活选择模型，竞争重点转向产品体验和付费转化。
云厂商受益逻辑
- 云平台作为中立算力和部署入口，无论客户使用开源还是闭源模型，均需依赖云服务。
- 建议关注AI云与应用结合的公司。

国内模型算力链条
- 国产大模型能力快速提升，部分领域已反超海外。
- 国内具备电力与政策优势，AI产业链具备完整闭环战略优势。
- 关注模型端（需谨慎）、算力端、先进制程代工端、存储端、设备零部件与材料、华为τ背后的先进封装等环节。
光通信板块
- 短期受FCC禁令影响，但中长期基本面健康。
- 中国厂商在800G、1.6T等高速光模块中占据主导地位，出货占比达70%。
- 建议关注上游光芯片与核心器件，以及具备供给约束与提价能力的环节。
涨价链
- MLCC：受益于AI服务器带来的高端高容需求扩张，产品结构升级和供给迁移。
- CCL：受供给瓶颈驱动，建议关注产业链布局完整、议价能力强的龙头企业。
- 功率半导体：量价双击，AI数据中心电力架构升级带来新机遇，SiC与GaN分别主攻高压与低压高频场景。
- 存储：处于长周期景气与短周期博弈的交汇点，HBM议价能力有望在2027年提升，需警惕地缘政治风险。
消费电子
- 存储价格上涨空间收窄，但高端品牌份额扩张带动产业链整体受益。
- 建议关注果链+龙头、具备端侧硬件能力与新成长动力的OEM/ODM企业，以及AIoT&PC业务持续增长的公司。