全球AI芯片领军企业英伟达最新公布的财报显示，其2026财年第四季度营收与净利润双双突破历史纪录，同时对下一季度营收的预测超出市场普遍预期。这一成绩单印证了人工智能算力市场的强劲增长势头，反映出全球范围内对AI基础设施的投入持续加码。作为产业链核心环节，芯片企业的超预期表现直接映射出整个AI算力生态的繁荣景象。
当前AI大模型发展呈现显著特征：模型能力正经历从量变到质变的跨越，多模态技术路线日趋成熟，天量级数据 tokens 的消耗量成为需求真实性的有力佐证。据行业估算，训练单个前沿模型的资本支出已攀升至数十亿美元量级，OpenAI披露其2026年模型训练成本预计达95亿美元，且投入增速未见放缓迹象。尽管市场对AI资本泡沫的讨论从未间断，但支撑模型迭代的"规模化法则"仍在持续发挥作用，推动算力硬件成为资本布局的重点领域。
在AI硬件生态中，光模块与PCB板构成两大核心赛道。随着AI训练与推理任务对网络带宽提出更高要求，市场对2026年1.6T光模块的需求预期持续上调。该领域呈现明显的头部效应，主要供应商凭借技术壁垒和客户粘性形成稳定格局，2026-2027年将迎来交付高峰期，规模效应与供应链优势将进一步凸显。PCB板市场则呈现价值量迁移特征，AI服务器和交换机中PCB组件的价值占比显著提升，尽管供应商数量较多，但已形成稳定的主供体系，新进入者需经历较长的产品验证周期。当前AI专用PCB产品的净利率较传统产品提升明显，带动行业整体投资回报率进入上升通道。
除上述领域外，液冷散热和电源系统等配套环节也展现出可观的市场规模。随着单机柜功率密度突破性增长，液冷技术成为数据中心散热方案的主流选择，而高可靠性电源系统则成为保障算力集群稳定运行的关键基础设施。这些细分领域的技术迭代与市场需求形成良性互动，共同构建起完整的AI算力产业图谱。
