Rubin加速，AI算力进入下一轮扩张周期：真正的瓶颈正在从GPU转向先进封装与数据中心基础设施，泼天的财富会花落谁家？

进入2026年下半年，AI算力产业正在进入一个非常关键的阶段，英伟达Rubin的加速无疑是AI产业链中最确定的投资机会（本文总计10335字，后半段会重点介绍A股的投资机会）。

过去两年，市场围绕NVIDIA GPU形成了一条极其清晰的投资主线：从H100、H200到Blackwell，核心逻辑是GPU需求爆发，进而带动HBM、先进封装、服务器、交换机、光模块以及液冷等产业链全面扩张。但进入2026年以后，随着Blackwell进入批量生产、Rubin开始加速推进，AI基础设施正在发生一个重要变化——市场关注的重点正在从“GPU卖多少”，逐渐转向“每一代AI系统需要多少基础设施”。

这背后的意义非常大。

因为AI算力的增长已经不再只是芯片数量增加，而是整个数据中心架构发生变化。单机柜功率不断提升，HBM需求继续增长，高速网络成为标配，先进封装越来越复杂，光互连需求持续提升，同时数据中心开始向800V高压供电架构演进。

换句话说，下一阶段AI产业链最大的机会，可能并不完全在GPU本身，而是在围绕GPU形成的庞大基础设施体系。

一、Blackwell还在放量，Rubin已经开始接棒

目前最值得关注的信号之一，就是NVIDIA的产品周期并没有出现明显断档。

Blackwell仍然处于批量生产阶段，而Rubin已经进入加速推进阶段。这意味着未来几个季度，NVIDIA很可能同时享受两个周期：一方面是Blackwell的大规模交付，另一方面是Rubin带来的下一代平台升级。

这与过去传统半导体产品迭代存在明显区别。

过去一代芯片放量之后，市场通常会担心下一代产品出现需求切换，导致客户进入观望期。但AI基础设施目前处于供不应求状态，云厂商和大型科技公司仍在持续建设AI数据中心，因此新旧平台之间更可能形成接力，而不是简单的替代。

微软、Google、Meta和Amazon仍然是全球AI GPU服务器需求最重要的客户群体，在2027年之前，大型云厂商预计仍将占据AI服务器需求的大部分。

这意味着NVIDIA的核心地位短期内仍然难以撼动。

市场真正需要思考的问题不是“NVIDIA会不会被替代”，而是NVIDIA每一代平台升级，会给整个数据中心产业链增加多少价值量。

二、内存容量下降，并不意味着HBM和存储逻辑结束

最近市场注意到一个变化：随着架构优化，下一代AI系统可能出现部分内存内容减少的情况。

如果只看DRAM容量，这似乎是一个偏负面的信号。

但如果把整个系统放在一起看，结论可能完全不同。

AI服务器正在从单纯增加内存容量，转向提高计算密度、网络带宽、模拟器件、电源能力以及系统级效率。

因此，即使某些配置中的传统内存容量有所下降，也可能被其他环节的价值量增长抵消。

尤其值得关注的是HBM。

AI加速器越来越依赖高带宽内存，HBM并不是简单意义上的“内存容量”，而是直接参与GPU计算系统的数据吞吐。随着GPU计算能力提高，内存带宽的重要性越来越高。

这意味着未来存储产业链的核心逻辑可能从“容量增长”进一步转向“高端化”。

也就是说，真正值得关注的不是服务器里到底放了多少TB内存，而是每颗AI GPU到底需要多少HBM、多少堆叠层数以及多少先进封装资源。

这也是为什么存储周期与AI周期正在逐渐融合。

三、CoWoS正在成为AI产业链最重要的瓶颈之一

如果要从整个产业链中寻找一个最值得长期跟踪的环节，我认为先进封装尤其是CoWoS依然是核心。

原因非常简单：

GPU越来越大，HBM越来越多，芯片之间的连接越来越复杂，先进封装已经从“制造后端工艺”变成了AI芯片系统的一部分。

根据目前产业链信息，NVIDIA预计2026年将消耗约63万片CoWoS晶圆，2027年可能突破100万片。

这个数字意味着什么？

意味着NVIDIA自身就可能成为一个巨大的先进封装需求来源。

更重要的是，NVIDIA并不是唯一的客户。

Broadcom正在推动ASIC加速器，AMD继续扩大AI GPU业务，MediaTek等厂商也在增加先进封装需求。

因此，CoWoS未来面对的不是单一客户增长，而是整个AI芯片市场共同扩张。

这也是先进封装与GPU之间一个非常重要的区别：

GPU市场即使出现份额变化，CoWoS仍然可能受益。

如果NVIDIA增加GPU数量，CoWoS需求增加；如果Google、Amazon、Meta、Microsoft增加自研ASIC，CoWoS需求同样增加；如果AMD扩大AI GPU市场份额，依然会增加CoWoS需求。

因此，从产业链确定性来看，先进封装实际上比单一GPU供应商更加具有“卖铲子”的属性。

四、TSMC的价值正在从晶圆制造延伸到先进封装

这也是TSMC未来几年非常重要的第二增长曲线。

过去市场给TSMC估值，核心还是先进制程。

3nm、2nm以及未来更先进节点决定晶圆制造价值。

但AI时代出现了一个新的变量：先进封装的重要性正在快速提升。

如果TSMC到2027年底CoWoS月产能达到约20万单位，那么其先进封装业务的规模已经不能再被简单视为晶圆制造业务的附属环节。

先进封装实际上正在成为AI芯片产业链的关键基础设施。

更重要的是，目前先进封装产能利用率仍然处于较高水平。

如果TSMC、ASE、Amkor等主要供应商未来几年仍然能够维持80%—95%左右的高利用率，那么行业就具备一个非常典型的资本开支周期特征：

需求增长 → 产能紧张 → 扩产 → 新产能释放 → 利用率维持高位 → 继续扩产。

这意味着CoWoS可能不是一次性的AI行情，而是一个持续数年的产业扩张周期。

五、ASE和Amkor的机会也正在发生变化

过去投资者往往把封测企业视为成熟半导体产业链，成长性相对有限。

AI正在改变这个逻辑。

传统封装的价值量并不高，但AI芯片采用的先进封装技术完全不同。

GPU、HBM、Chiplet以及高速互连共同推动封装复杂度提升，单位产品封装价值量不断增加。

如果ASE未来CoWoS相关产能达到每月2万—4万单位，Amkor达到每月1.5万—2.5万单位，同时整体利用率维持高位，那么先进封装就会从传统封测行业中的一个细分业务，逐渐成长为AI产业链的重要环节。

这也是未来值得重点观察的方向：

AI芯片越复杂，封装价值量越高。

这实际上意味着半导体产业链的价值分配正在发生变化。

过去更多价值集中在晶圆制造和芯片设计；未来先进封装可能获得越来越高的价值份额。

六、ASIC不是NVIDIA的终结，而是CoWoS的新需求

另外一个非常重要的趋势，是大型科技公司开始越来越重视ASIC。

Google已经拥有TPU体系（，Amazon、Meta、Microsoft等大型科技公司也在持续推进自研AI芯片。

很多投资者看到ASIC，就会直接得出一个结论：

“ASIC增加意味着NVIDIA份额下降。”

这个判断并不完全错误，但容易忽略另一个问题：

ASIC本身也需要先进制程、HBM、CoWoS、高速网络和先进封装。

所以从产业链角度看，ASIC与NVIDIA并不是简单的零和关系。

假设未来AI算力市场继续高速增长，NVIDIA占据GPU市场的主导地位，同时Google、Amazon、Meta、Microsoft等公司的ASIC渗透率提高，那么整个AI加速器市场的总芯片数量仍然可能继续增长。

结果就是：

GPU需求增长 → CoWoS增长。

ASIC需求增长 → CoWoS同样增长。

HBM增长 → CoWoS继续增长。

这就是先进封装最值得投资的地方。

七、Broadcom可能是ASIC时代最重要的“卖铲子”公司之一

如果说NVIDIA代表GPU时代，那么Broadcom可能是ASIC时代最值得关注的基础设施公司之一。

Broadcom的价值并不只是交换芯片。

随着大型云厂商开始自研ASIC，ASIC设计、网络芯片、高速互连以及数据中心网络架构的重要性越来越高。

AI集群规模越大，网络的重要性就越高。

因为当数万颗甚至更多AI加速器同时运行时，GPU之间的数据交换本身就会成为系统瓶颈。

这意味着未来AI基础设施可能形成这样一个结构：

GPU/ASIC负责计算，HBM负责数据吞吐，CoWoS负责芯片集成，高速网络负责芯片之间的数据交换。

而Broadcom正处于这个系统的核心位置之一。

因此，ASIC浪潮真正起来之后，Broadcom的产业地位反而可能进一步提升。

八、Rubin Ultra背后还有一个更大的变化：800V

相比GPU、HBM和CoWoS，800V可能是目前市场关注度相对较低，但未来价值量非常大的方向。

原因在于AI机架功率正在快速提升。

当单机架功率不断向更高水平发展，传统供电方式开始受到限制。

电压越低，为了传输同样的功率，就需要更大的电流。

而电流越大，铜排、连接器、电缆以及电源转换过程中的损耗就越高。

因此，提高供电电压，是提升数据中心能源效率的重要方向。

这也是800V架构值得关注的原因。

一旦下一代AI机架开始大规模采用800V高压直流架构，那么受益的就不只是GPU产业链。

它会向整个数据中心电气基础设施扩散，包括功率半导体、服务器电源、连接器、铜材、PCB、电源管理、液冷以及数据中心配电设备。

这可能成为AI基础设施的下一条大主线。

九、真正值得关注的是“每MW AI算力价值量”

未来研究AI产业链，我认为不能继续只看GPU出货量。

更重要的指标应该是：

每MW数据中心需要多少芯片、多少HBM、多少CoWoS、多少PCB、多少光模块、多少电源设备和多少液冷系统。

这是理解AI产业链未来成长空间的关键。

随着AI模型越来越复杂，数据中心单位面积功率不断提升，单个机架的价值量也在增加。

因此，即使GPU数量增长速度未来有所下降，只要单机架价值量继续提高，AI基础设施市场依然可以保持高速增长。

这也是为什么市场不能简单用“GPU出货量”判断AI产业链景气度。

下一阶段真正重要的是：

算力密度提升。

算力密度提升意味着电力需求增加，电力需求增加意味着800V等新型电源架构出现；功率增加意味着散热需求增加；芯片数量和带宽增加意味着HBM需求增加；HBM与GPU集成复杂度增加意味着CoWoS需求增加；GPU与ASIC数量增加意味着高速网络和光互连需求增加。

最终形成一个完整的正反馈循环。

十、2027年AI产业链的投资框架

如果把这条产业链重新梳理，可以得到一个非常清晰的投资框架。

第一层是AI加速器，核心仍然是NVIDIA、AMD以及各大云厂商ASIC。

第二层是HBM与存储，核心逻辑是AI计算带来的高带宽存储需求。

第三层是先进封装，重点关注TSMC CoWoS以及ASE、Amkor等先进封装扩产。

第四层是高速PCB与CCL，AI服务器高速化推动高频高速材料需求。

第五层是光互连，AI集群规模扩大带动800G、1.6T乃至更高速率光模块需求。

第六层是电力基础设施，800V高压架构可能打开功率半导体、连接器、电源设备和铜材的新需求。

第七层是液冷，AI机架功率持续提升以后，液冷将逐渐从高端服务器配置变成主流数据中心基础设施。

这七个环节实际上共同构成了下一轮AI资本开支周期。

十一、真正的投资机会可能从“AI芯片”向“AI基础设施”扩散

过去两年，市场最容易赚钱的逻辑是找到AI GPU供应链。

但随着产业进入下一阶段，投资机会正在发生扩散。

第一阶段是GPU短缺。

第二阶段是HBM短缺。

第三阶段是CoWoS短缺。

第四阶段开始向PCB、CCL、光模块、电源、液冷等环节扩散。

而现在，我们正在逐渐进入第四阶段。

这意味着AI产业链未来的投资机会不会消失，只是会不断发生迁移。

NVIDIA依然是核心资产，但它不再是唯一答案。

真正值得研究的，是NVIDIA每一次架构升级之后，哪些环节出现新的供需缺口。

Blackwell解决的是这一代AI算力需求，Rubin解决的是下一代。

而Rubin之后还有更强的Ultra平台以及后续架构。

只要AI模型继续向更大规模发展，算力需求就很难停止。

因此，AI产业链最大的机会并不是寻找“下一个NVIDIA”，而是寻找那些随着NVIDIA每一代平台升级，价值量都会被动增加的公司。

从这个角度看，TSMC的CoWoS、HBM、ASIC、Broadcom高速网络，以及800V电源、先进PCB/CCL、光互连和液冷，可能共同构成2026—2027年AI基础设施投资的核心地图。

最终市场会发现：

AI革命真正改变的，不只是芯片，而是整个数据中心。

而当AI数据中心从传统服务器机房逐渐变成高功率、高带宽、高密度的“算力工厂”之后，先进封装、电力、网络、散热和材料的价值量都会被重新定价。

这可能才是Rubin周期真正值得关注的投资机会。

如果把前面这条“Blackwell放量 → Rubin加速 → Rubin Ultra → ASIC扩张 → CoWoS持续紧张 → 800V高压架构”的产业链映射到A股，我认为不能平均撒网。

真正值得重视的是：高端PCB/CCL > 光互连 > 先进封装材料 > 800V电源/功率器件 > 液冷。

其中，我会把胜宏科技、沪电股份、生益科技放在第一梯队；如果追求更高弹性，再看生益电子、深南电路、东材科技、天承科技等。

目前多家产业研究也把Rubin带来的M8/M9高速PCB、CCL升级作为2026—2027年的核心产业趋势，并重点提到胜宏科技、沪电股份、深南电路、生益科技等公司。(Nxny[1])

下面按照“确定性+业绩弹性+产业位置”重新排一次。

一、第一名：胜宏科技——我认为最值得关注的A股标的之一

如果只让我从A股AI硬件产业链里面选一家，我会重点研究胜宏科技。

逻辑非常简单：

Rubin升级 → PCB层数增加 → 高速PCB价值量提升 → AI服务器PCB需求增长。

AI服务器和传统服务器最大的区别之一，就是PCB价值量明显提高。

过去普通服务器PCB可能更多是几十层，而随着GPU数量增加、NVLink高速互联、交换机以及机架内部通信复杂度提升，高端AI服务器开始使用更高层数、更高频高速的PCB。

Rubin进一步推动M8、M8.5、M9材料升级，高速PCB的ASP还有继续提升空间。相关产业研究也将胜宏科技列为Rubin、ASIC以及交换机PCB的重点标的。(Nxny[2])

因此胜宏科技的逻辑不是简单的“AI服务器数量增加”。

而是：

数量增长 × PCB层数提升 × 单位价值量提升 × 客户份额提升。

这四个因素叠加，弹性非常大。

尤其是未来ASIC。

Google、Amazon、Meta、Microsoft自研ASIC继续增加以后，PCB需求并不会减少，反而会出现新的客户和新的平台。

这也是胜宏科技最大的看点之一：

它吃的是整个AI算力基础设施升级，而不仅仅是NVIDIA GPU。

所以我把胜宏科技放在第一梯队。

二、第二名：沪电股份——确定性可能比胜宏更高

如果说胜宏科技代表“弹性”，那么沪电股份更偏向“确定性”。

沪电股份的核心优势在于：

高速交换机PCB + AI服务器中板/背板 + ASIC。

这三个方向恰好对应未来AI数据中心最重要的三个趋势。

AI服务器数量增长，服务器PCB需求增加；AI集群规模扩大，高速交换机需求增加；ASIC增加，交换机和高速互联需求同样增加。

因此沪电股份的产业逻辑非常完整。

更重要的是，AI服务器未来最大的变化之一可能不是GPU本身，而是GPU之间的互联。

当单个AI集群规模越来越大，NVLink、交换机、高速网络的重要性越来越高。

这意味着PCB的价值量会从“服务器主板”逐渐扩展到：

Compute Tray + Switch Tray + Midplane + Backplane。

而这些恰恰是沪电股份的优势领域。

目前产业研究也把沪电股份定位为AI服务器、800G/1.6T交换机PCB的重要受益者。(Nxny[3])

所以如果是比较稳健的AI硬件投资，我甚至认为：

沪电股份的产业确定性可能不低于胜宏科技。

三、第三名：生益科技——Rubin升级最容易被低估的材料公司

很多投资者看AI产业链，只看PCB厂商，却忽略了一个问题：

PCB升级以后，最先受益的其实是材料升级。

Rubin带来的一个重要变化，就是PCB材料从M7/M8向M8.5/M9甚至更高规格演进。

高速率意味着更低介电损耗、更低介电常数、更好的信号完整性。

于是PCB厂商升级以后，上游CCL必须同步升级。

这就是生益科技最大的投资逻辑。

产业研究已经明确将M9高速CCL升级作为2026—2027年重要方向，并将生益科技列为核心受益标的。(Nxny[4])

更关键的是：

材料升级往往比PCB数量增长更加具有利润弹性。

假设AI服务器PCB数量增长30%，但是高端CCL价值量增长50%甚至更多，那么材料公司的利润弹性就可能超过PCB制造企业。

所以我会把生益科技放在第一梯队。

四、第四名：深南电路——先进封装+PCB的双重逻辑

深南电路是一个非常特殊的标的。

它不像纯PCB公司那样只有一个逻辑，而是同时拥有：

高端PCB + IC载板 + 先进封装。

这使它能够同时受益于AI服务器和先进封装产业升级。

你前面提到的CoWoS需求持续增加，本质上说明：

AI芯片的价值正在从Die向Package扩散。

未来HBM、GPU、Chiplet越来越多地集成到先进封装中，封装基板和相关材料的价值量都会提升。

因此深南电路实际上处于两个产业周期的交汇点：

AI服务器PCB升级 + AI芯片先进封装升级

这也是为什么产业研究普遍把深南电路列入Rubin产业链核心标的。(Nxny[5])

如果未来CoWoS继续紧张，深南电路的先进封装业务可能成为第二增长曲线。

五、第五名：生益电子——ASIC时代的高弹性标的

生益电子与生益科技不要混淆。

生益科技主要看CCL材料。

生益电子主要看PCB制造。

生益电子最大的看点，我认为是：

ASIC。

为什么？

因为未来Google、Amazon、Meta、Microsoft等大型CSP不断增加自研ASIC之后，除了GPU服务器之外，还会出现大量ASIC服务器。

而ASIC服务器同样需要：

高层PCB、高速PCB、交换机PCB、背板、中板。

因此ASIC其实是在给PCB产业链创造第二增长曲线。

相关2026年PCB研究也把生益电子列为AI ASIC和交换机升级的重要受益者。(Nxny[6])

所以如果未来市场开始从“英伟达产业链”转向“ASIC产业链”，生益电子的弹性可能会明显提升。

六、第六名：东材科技——真正的“卖铲子”材料

如果说胜宏科技卖的是PCB，那么东材科技更加接近：

PCB的核心材料。

Rubin不断提高信号传输速率之后，对树脂体系提出更高要求。

未来M8、M9甚至更高规格材料的渗透，会推动高频高速树脂需求增长。

这个逻辑非常重要。

因为AI服务器升级以后，并不是简单把PCB做得更多，而是：

材料升级 → PCB升级 → 服务器升级。

东材科技因此属于典型的“上游卖铲子”。

它的优势是：

需求增长来自整个高端PCB行业，而不是某一家PCB企业。

因此，如果未来M9材料从验证阶段进入规模化量产，上游材料企业的利润弹性可能非常明显。

产业研究目前也将东材科技列入Rubin高端材料方向。(Ningbo Jintian Copper (Group) Co., Ltd.[7])

七、天承科技：如果想寻找PCB材料里的高弹性

天承科技属于另外一种思路。

它不是PCB制造龙头，而是PCB化学材料方向。

这种公司的特点是：

体量小、技术升级快、客户导入带来的利润弹性大。

如果AI PCB进入M9、M10等更高规格，PCB制造工艺也会同步升级。

这时候材料、药水、工艺耗材的价值量会同步增加。

所以它更适合放在“高弹性观察池”，而不是第一梯队核心仓位。

八、还有一条非常值得关注：光模块/CPO

如果把视野从PCB扩大到整个AI基础设施，那么我认为A股还有一条非常重要的主线：

光互连。

AI集群越来越大以后，GPU之间的数据交换量呈指数级增长。

铜互联的距离、功耗和带宽逐渐遇到瓶颈，因此高速光互连、1.6T以及CPO都会成为重要方向。

A股这一条线最值得关注的是：

中际旭创、新易盛、天孚通信、光迅科技、源杰科技。

相关产业研究也将这些公司列入高速光模块/CPO核心受益方向。(财富号[8])

但我要特别强调：

光模块和PCB的投资逻辑不完全一样。

光模块的市场预期已经非常高，因此它更看重订单兑现、产品升级和估值。

而PCB/CCL目前更偏向产业景气度向上+产能释放+ASP提升。

所以从未来两年产业趋势来看，我更倾向于把PCB/CCL作为AI硬件的第一主线，把光模块作为第二主线。

九、800V是下一阶段最值得提前埋伏的方向

还有一个我认为市场可能低估的方向：

800V高压直流。

Rubin Ultra以及未来更高功率AI机架意味着单机架功率不断提高。

功率越高，传统供电体系越难承受。

因此未来数据中心可能逐渐向高压直流供电演进。

A股对应的方向主要包括：

麦格米特、科华数据、欧陆通、英可瑞、盛弘股份、阳光电源等。

其中需要重点研究的是：

AI服务器电源 → 高压直流 → 800V → 功率半导体。

这个方向目前最大的优势不是业绩已经兑现，而是未来潜在市场空间巨大。

所以它更适合提前研究，而不是现在直接把它当成已经兑现的业绩主线。

十、液冷也是确定性很高的方向

AI机架功率越来越高以后，散热问题越来越重要。

未来AI数据中心可能逐渐从风冷向液冷大规模转移。

A股可以关注：

英维克、申菱环境、同飞股份、曙光数创。

这一条线的核心逻辑不是Rubin芯片本身，而是：

机架功率越高 → 发热越大 → 液冷渗透率越高。

因此它与GPU出货量之间存在非常直接的关系。

十一、如果让我把A股机会重新排序

如果按照我现在对2026—2027年产业趋势的判断，我会这么排：

排名

公司

核心逻辑

我认为的产业确定性

弹性

1胜宏科技

AI高端PCB、Rubin、ASIC

2沪电股份

AI PCB、交换机、背板、ASIC

3生益科技

M8/M9高速CCL

4深南电路

PCB+封装基板+先进封装

5生益电子

AI PCB+ASIC

6东材科技

M9高频高速树脂

7中际旭创

1.6T/CPO/高速光互连

8新易盛

高速光模块

9英维克

AI液冷

10麦格米特

AI电源/高压直流/800V

★★★☆☆

如果只选择前三个，我会优先研究：胜宏科技、沪电股份、生益科技。

原因不是它们“最热门”，而是它们刚好卡在Rubin周期最确定的三个价值增量上：

胜宏科技：PCB数量+层数+价值量 沪电股份：服务器PCB+高速交换机+ASIC 生益科技：M8/M9材料升级+ASP提升

这三家公司形成一个非常完整的产业链。

十二、但真正有可能出现“超额收益”的，是第二梯队

投资上最值得注意的一点是：

龙头确定性最高，但不一定意味着未来股价弹性最高。

如果市场已经充分定价胜宏、沪电、生益，那么真正产生超额收益的，往往是那些正在发生“0→1”变化的公司。

因此我会重点盯：

生益电子、东材科技、天承科技、800V电源、先进封装材料。

因为它们的特点是：

现在的业务体量可能还没有那么大，但一旦Rubin/ASIC/800V开始规模化，收入可能出现明显的斜率变化。

这类公司才是真正意义上的“业绩拐点”。

十三、最终形成一个A股“Rubin投资地图”

我认为可以把未来两年的A股AI基础设施投资逻辑压缩成这样一张图：

Rubin / Rubin Ultra

GPU + ASIC

HBM

CoWoS / 先进封装

高层PCB

→ 胜宏科技 → 沪电股份 → 生益电子 → 深南电路

M8/M9高速CCL

→ 生益科技

高频高速树脂/电子材料

→ 东材科技 → 南亚新材 → 华正新材 → 天承科技等

高速光互连

→ 中际旭创 → 新易盛 → 天孚通信 → 光迅科技

800V高压直流

→ 麦格米特 → 欧陆通 → 盛弘股份等

液冷

→ 英维克 → 同飞股份 → 申菱环境 → 曙光数创

这实际上就是未来两年A股最重要的一张AI基础设施产业链地图。

而我认为其中最核心的变化是：

过去市场炒的是“AI芯片”，未来市场炒的是“AI工厂”。

AI工厂需要芯片，也需要HBM；需要HBM，就需要先进封装；需要先进封装，就需要高端PCB和CCL；芯片数量越多、带宽越高，就越需要光互连；功率越高，就越需要800V和液冷。

所以这轮AI资本开支周期真正的投资机会，很可能不是某一个单独的产业，而是整个**“AI工厂基础设施”**。

从A股的确定性排序来看，我目前最看好的是：胜宏科技≈沪电股份＞生益科技＞深南电路/生益电子＞东材科技；从潜在弹性来看，则要重点关注生益电子、东材科技以及800V相关公司。

需要注意的是，上述是产业链和投资逻辑排序，不等同于当前股价的买入建议；尤其是PCB和光模块部分已经经历较大行情，最终是否值得买还必须结合2026—2027年盈利预测、当前估值和市场预期差来判断。近期行业研究同样强调AI PCB/CCL的高端化、产能扩张以及ASIC需求增长，但也提示了估值、产能过剩和AI需求不及预期等风险。(Nxny[9])

参考资料

申万宏源-PCB／CCL行业2026年投资策略：电互联，规模、速率、集成-260319: undefined

申万宏源-PCB／CCL行业2026年投资策略：电互联，规模、速率、集成-260319: undefined

申万宏源-PCB／CCL行业2026年投资策略：电互联，规模、速率、集成-260319: undefined

申万宏源-PCB／CCL行业2026年投资策略：电互联，规模、速率、集成-260319: undefined

[5]

申万宏源-PCB／CCL行业2026年投资策略：电互联，规模、速率、集成-260319: undefined

[6]

申万宏源-PCB／CCL行业2026年投资策略：电互联，规模、速率、集成-260319: undefined

[7]

电子 | 证券研究报告 — 行业点评: undefined

[8]

英伟达GTC2026超预期亮点（3.17凌晨发布附A股核心受益板块及个股名单）_财富号_东方财富网: undefined

[9]

申万宏源-PCB／CCL行业2026年投资策略：电互联，规模、速率、集成-260319: undefined

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