AI驱动下的电子行业新周期(附PPT)

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正文

报告摘要：

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。

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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