智通财经APP获悉，中信证券发布研报称，中美科技股大涨后回落，市场出现显著分歧。该行认为，当前仍处于人工智能应用的早期。即便没有最终实现AGI，AI仍将释放互联网30年积累的数据红利，低成本提升知识和智能获取的便利性，从而提高效率和生产力。该行预计，2030年的全球AI Capex有望在2025年的基础上增至5-7倍，中国AI Capex有望增至7-9倍。AI投资远没有见顶。未来如中国AI投资超预期，或技术进步超预期，中国AI公司的投资吸引力将进一步提升。
推荐产业趋势明确、行业增量带来业绩改善确定性高、AI落地速度快的细分方向和标的，包括：1)国产算力链龙头及核心供应链；2)全球算力链龙头及核心供应链；3)价值量有望提升的配套供应链(光纤、液冷、电源、柴发等)。
中信证券主要观点如下：
历史复盘：中美市场AI公司表现强劲，相关公司股价处于高位；市场分歧加剧。
1)AI驱动美股三年牛市：2022年底至今，纳指上涨最高达140%，英伟达最高上涨达14倍。2025年初至11月27日，费城半导体指数(SOX)上涨39%。
2)中国AI资产上涨：部分受益于英伟达产业链，部分受益于DeepSeek和国产AI算力进展。年初至11月27日，A股市场光模块/PCB分别上涨137%/65%。7月25日至11月27日，寒武纪(688256.SH)/海光信息(688041.SH)/中芯国际(00981)分别上涨119%/58%/ 37%。
3)9月以来，OpenAI先后和甲骨文、英伟达、AMD、博通等签订累计超过1万亿美元的AI算力采购合同，市场分歧因此加大。
4)根据中信证券研究部前瞻组预计，美国四大CSP 2025年Capex合计将达到4060亿美元，同比增长61%；该Capex水平预测已超越这些公司的净利润但仍小于其经营性现金流。市场开始担忧全球Capex是否见顶，开始广泛类比当下与2001年科网泡沫的异同。
2030年全球AI算力测算：该行从AI应用和token用量入手，构建完整测算框架。
尽管AI应用的商业模式仍处于探索初期，展望2030年，不难预测，聊天、AI Agent、多模态内容生成、自动驾驶和机器人等物理AI仍将消耗海量token。即便考虑到AI模型计算效率的提升、芯片运算能力的提升、以及部分算力用于训练模型而非推理等因素，依然可以得到如下研究结论：
预计2030年全球token消耗或增至2025年的100~340倍；进而考虑模型参数量、芯片利用率等因素，预计2030年推理算力规模或增至2025年的65~220倍；考虑推理算力占比提升，预计2030年存量算力规模或增至2025年的16~55倍；假设芯片5年使用期，预计2030年增量算力规模或增至2025年的10~39倍；考虑单位算力降价，预计2030年AI芯片市场规模或增至2025年的5~9倍，即2030年全球AI芯片市场空间或超1万亿美元。这一预测与英伟达等科技巨头的展望接近。
依照上述核心测算逻辑，并补充供给、产业展望两个角度交叉验证，综合认为2030年全球AI芯片市场空间仍能增至2025年的5~7倍，达到万亿美金级别：
产业展望验证：英伟达预计全球AI基础设施空间从2025年的6~7千亿美金增长至3~4万亿美金，对应测算AI芯片空间从2千亿美金增长至万亿美金级别，增至5倍左右。AMD针对2030年AI数据中心市场也有类似预期。
供给视角验证：AI芯片的供给中短期可以参考CoWoS扩产节奏以及各芯片厂商的收入指引，中长期则需要观察各芯片厂商产品升级与单位算力降本趋势(单位算力成本降低趋势会约束需求爆发的节奏)。其结论是预计2030年全球算力增量约51万EFLOPS，对应AI芯片市场规模约1.3~1.5万亿美元，是2025年的7~8倍。
国产AI芯片：预计2030年的中国AI芯片市场规模将在2025年350-400亿美元基础上，增至原来的7-9倍，增幅高于全球。中国AI芯片国产化率有望从2025年30~40%提升至2030年的60~70%水平。
当前国内厂商在AI领域资本开支绝对值显著低于美国，考虑到中国互联网厂商投入意愿提升，叠加中国厂商在应用端的优势，预计未来五年，中国AI芯片市场规模将增至原来的7-9倍。在美国限售高端算力背景下，为满足国内算力需求，国产算力正加速突围：
1)国产算力芯片厂商携手国产供应链正加速追赶；2)华为昇腾发布会也展示了突围新方向：通过超节点/集群能力弥补单卡性能差距。伴随国产算力厂商在单卡性能、软件生态、通信能力(超节点/集群)等方面持续取得突破，预计中国AI芯片国产化率有望从2025年30~40%提升至2030年的60~70%水平。这将使得国产AI芯片公司和算力产业链上下游公司显著受益。当前，国产AI算力公司交易属于“强预期、弱现实”，即收入和利润尚未显著体现，而估值快速提升。在这种情况下，国产AI算力公司的估值波动会较大，直到收入和利润增长逐步兑现。
国产AI算力产业链：国产AI芯片仍落后英伟达，导致AIDC功耗和散热面临压力，为液冷、AI电源等环节带来机遇。此外，输配电、柴发、存储、光通信、材料等更多领域都值得关注。
1)液冷：在AI服务器功耗和芯片功率大幅提升的背景下，液冷方案凭借更高的散热效率、更低的PUE(电能使用效率)，正成为数据中心节能降耗的主流技术路径。该行预测，2027年全球液冷市场空间约858亿元；
2)AI电源：服务器电源功率密度提升对电压调节模块的拓扑结构、材料特性、冗余设计等提出更高的要求，相关电源模块产品有望迎来量价齐升的局面。AC/DC环节该行预测2026/2027年市场空间分别为585/957亿元；
3)输配电：巴拿马电源为代表的直流输电方案或成为未来发展方向。该行认为2025将是HVDC(High Voltage Direct Current，高压直流输电)爆发元年，该行预计HVDC方案2028年市场空间将达到431.5亿；
4)光通信：GPU带宽速率的持续提高+算力集群规模的不断扩大对高速/低功耗的数通光模块有着更高的需求。根据Lightcounting预测，2025年以太网光模块行业规模已经超过150亿美元；未来五年，该市场年复合增长率将达22%；
5)柴油发动机：凭借高稳定性、快速响应、体积较小等优势成为了数据中心备电需求直接受益者。该行测算2025/2026年全球数据中心备用电源用大缸径发动机销量分别为1.60万台/2.25万台。
风险因素：
AI应用落地速度不及预期的风险；云厂商资本支出不及预期的风险；企业核心技术、产品研发进展不及预期的风险；相关产业政策不及预期的风险。
