穿越算力恐慌：2026 年下半年 AI 科技的五大主线

近期，Meta出售算力的消息在市場引發劇烈震盪，科技板塊波動顯著。市場普遍擔憂算力過剩，進而質疑AI硬體投資邏輯是否已經破裂。在這一市場分歧時點，華爾街見聞邀請國聯民生證券副總經理，海外科技首席分析師孔蓉，在經過實地調研和產業鏈深度交流後分享2026下半年科技AI的最新展望。

一、Meta賣算力≠算力過剩到Meta繼續新建數據中心：市場過度恐慌中找機會

最近全球科技板塊最大的震動，來自Meta宣布對外出租算力。市場最擔憂的兩件事——「算力是不是過剩了？」「Meta是不是要放棄大模型了？」——在我們的調研看來，都是過度反應。

要理解這件事，先把事實捋清楚。

Meta前期capex（資本開支）一直大幅增加，但它不像谷歌、亞馬遜、微軟，沒有原有的雲業務底座，在當前capex持續增加、現金流偏緊的背景下，它考慮把一部分算力對外出租，這件事本身完全可以理解。

這裡有一個重要的參照系：SpaceX（及合併前的xAI）前期也做了大量算力儲備，後來在上市過程中，把一部分算力集群租給了Anthropic，因為Anthropic今年Coding（AI編程輔助）情境起來之後，算力嚴重短缺，全世界到處找算力。這件事給SpaceX帶來了正向且穩定的現金流，也給Meta提供了一個重要啟發。

更值得關注的數據是：目前北美算力租賃市場的回本週期大約兩年多，依然是一門相當賺錢的生意。即使在拿卡比較方便的環境下，算力租賃的賺錢效應依然顯著。這也是Meta考慮入局的核心原因之一。

再看更大的背景：輝達正在推動其「新雲」業務。全球AI需求起來之後，算力依然不夠用，光靠原有的CSP（雲服務提供商）很難滿足市場需求。輝達推出了包含算力+金融服務的支持方案，作為全球AI發展的基礎設施。未來會有更多公司入局。這是我們今年在GTC期間了解到的情況——從輝達及GPU公司的角度，他們也看到了這個市場機會，在推算力租賃和新雲業務。

回到Meta會不會放棄大模型這個問題。我們了解到的情況是：Meta大模型團隊的招聘以及模型發布，並沒有受到影響，大模型推進按照原有時間表往前走。雖然Meta的模型並不是一線最頂尖的（目前一線主要是Anthropic和OpenAI，這兩家今年或未來一段時間都在考慮IPO），但Meta做模型的核心邏輯是與內部產品結合、實現商業化並保持競爭力，這個戰略目標沒有變。

再從競爭格局的邏輯判斷：模型競爭在美國已經進入收斂過程，逐漸縮為四五家。但Meta、谷歌這些公司為什麼要堅持做模型？因為模型能力意味著未來流量入口的爭奪。如果Meta放棄做模型、放棄AI能力，那麼OpenAI等公司也能做出類似的AI產品，這意味著Meta的流量入口價值會歸零。從這個維度看，Meta不會隨便放棄做模型和AI這件事。

市場前期在高位、交易比較擁擠的情況下，對Meta事件的反應比較激烈。但從我們了解到的事實、從整個競爭格局各方的情況來看，市場對Meta賣算力這件事過於恐慌了。

最後從投資視角看，兩年半的回本週期意味著，投入越多、擁有更多算力資源，未來業務賺錢的效應是持續的。雲廠商一直也在透過增加capex來獲得更多客戶、保持業務持續增長。而我們也看到Meta本週又宣布在加拿大新建百億數據中心項目，用真實的持續投資回應了市場的恐慌。

二、AI商業化營收拐點：從「信仰Capex」到「看到真實收入」

今年3月以來，市場交易的核心邏輯，已經開始從「大廠capex繼續增加」轉向「AI商業化變現能力增強」。

過去三年多，市場最關注的指標是Capex——只要Capex繼續增加，就意味著整體AI硬體的投資邏輯還在。但今年已經進入AI浪潮的第四年，只靠「信仰」去投capex，其實很難持續。

我們從今年一季度就能夠看到，Anthropic和OpenAI的賺錢能力開始顯現出來。到年中，我們了解到兩家合計年化商業收入大概超過1000億美金，已經接近大廠一半的收入規模。比如說Meta一年的收入大概在兩千億美金，這兩個大模型公司加在一起，可能也接近於這些大廠一半的收入。

賺錢效應和商業化能力的持續驗證，是AI硬體投資邏輯最重要的基石。

雖然一度大家會擔心商業化能力是否開始放緩，但我們目前了解到的增速依然比較健康。另外，我們也看到了最新模型的發布（如Anthropic新的Fbale模型等），從我們自己的評測了解來看，能力很強，另外也的確比較貴——這意味著它會帶動整體營收（ARR）的持續增長，因為營收和商業化基本上是跟著模型能力和產品能力走的。

往後續三季度去看，整體模型的商業化收入，我們覺得還是比較健康的狀態。這會作為AI硬體和整個AI板塊投資非常重要的核心指標，它也是前瞻判斷大廠capex的重要指標——因為大廠去投capex，主要也是看到了這兩家模型公司確實在賺錢，他們也願意持續看到「賺錢效應」去投capex。

三、機器人量產進入實質階段：從主題炒作到量產落地

結合我們在矽谷及韓國的產業交流情況，除了AI模型端的能力快速迭代以外，接下來非常值得關注的大場景裡，機器人是重點方向。

機器人的機會和投資，作為主題投資大家已經交易過很多輪了。但到今年的時間點，AI能力的成熟會給機器人帶來實質性的變化。

特斯拉Optimus產線改建：量產信號明確

以特斯拉Optimus為代表的機器人，已經逐步進入了量產階段。在加州Fremont的工廠，前段時間馬斯克也發布了一個圖片——主要是Fremont工廠原來生產車的產線，現在改建為生產機器人的產線。這是比較重要的訊號：量產進入了一個實質的階段。另外在德州的工廠，我們也能夠看到它也在新建機器人產線。

從特斯拉以及Optimus的進展來看，原來已經講了特別久關於量產的節奏，從海外目前的情況能夠了解到的是：的確整體的產能開始往上提，產線也已經開始改造，這是在為明年接下來更大規模的量產做準備。

供應鏈開始備貨：量產節奏可以更樂觀

另外一個重要的觀察維度來自供應鏈。在上一週美光的財報會上，也提到了儲存和HBM在機器人上的未來應用。大家關注儲存，今年前期漲得也比較多，主要還是在交易AI伺服器里的機會。但儲存還在什麼別的情境裡使用量會比較大？美光財報會裡提到了機器人。

我們在韓國的調研情況也能了解到，在當前AI硬體上漲的背景下，從整體供應鏈的角度，特斯拉也在做一些準備，主要為後續做供應鏈的備貨。

這意味著，對於明年以及後續機器人的量產節奏，我們可以更樂觀。因為原有大家認為機器人的整體進展已經很久沒有看到更多新聞透露出來，但從目前實質上的情況是：一部分產線和產能在進行改造，產能希望未來（特別是明年）能夠提上來。帶動全球機器人產業從原來0-1的概念階段進入1-10的量產落地階段！

投資邏輯正在改變：從純主題到量產落地

機器人過去幾年以概念為主，整體量產規模也不大。在今年下半年以及往後續看，它逐步進入了量產的實質階段。這個機會，可能從原有的純主題炒作，變成實質量產落地的投資。從方向上面，我們覺得是今年下半年比較重要的一個方向。

當然，裡面的爬坡需要一定的時間，因為它跟造車不一樣——馬斯克在他的X上面也提到，機器人整體的產線跟原有的車是完全不同的。但它依然是在往前實質推進。

除了機器人以外，另一個結合交流下來比較重要的方向是MLCC（多層陶瓷電容器）。

市場關注度也很高，但有的觀點認為它是「下一個儲存」，有的認為它跟儲存相比壁壘和門檻並沒有那麼高。我們認為MLCC除了在AI伺服器的使用需求不斷增長以外，包括在機器人、衛星等領域，整體需求也會在中長期體現出來。

四、儲存超級週期：AI重塑需求持續性

4.1 這一輪最大的不同：AI帶來的需求持續性，可能比前幾輪都要久

這段時間儲存板塊可能市場暴漲暴跌。前期整體的交易是圍繞著我們從去年開始提到的一個判斷：儲存大家開始逐漸關注。

在那個時間點，跟電子行業、跟整個行業的很多人去交流的時候，大家會認為這一輪的週期跟前幾輪不會有什麼不一樣——包括儲存公司一旦進入擴產，整體儲存的機會就會結束。

但我們看到了這一輪最大的不同，在於你怎麼去看AI這次機會。我們現在看下來，AI因為它是一個底層的效率工具，它帶來的機會和延續性，從目前來看，要比互聯網、要比基因計算（應為「雲計算」或「通用計算」）都要大，它持續的時間也會更長。

這會決定儲存這些硬體的機會，跟前幾輪相比持續的週期也會更長。我們不能說它不一樣、或者說它已經不是週期股了，而是說這一輪週期，我們要定義它有多長？這是一個超級週期，持續的時間會有多久？

如果去看儲存目前的需求，不論是HBM在伺服器裡的需求，未來模型能力的迭代（我們在一開始也提到了模型能力的迭代依然在加速，能力越來越強，依然沒有看到天花板），以及未來多模態的需求、Agent的需求等等，也能看到數據量在不斷增長。如果我們有了對AI的基本判斷，你大概就能判斷出未來儲存的需求和持續度會有多久。

4.2 關於儲存漲價的判斷：需平衡各方利益，非單一公司可決定

關於價格，我們看到市場有不同的判斷，有的認為漲價幅度很快，有的認為漲價幅度並不是那麼明顯。的確，需求端帶動了漲價節奏，但目前上游的這些漲價，不能只看公司的口徑，它需要整體去結合著去判斷。

比如說關於HBM的漲價，它這裡面還核心影響著AI伺服器的出貨，整體CSP公司能掏出來的錢——我們其實也看到了目前整個雲廠商以及他們的資本開支、現金流的壓力。所以我們認為HBM的整體漲價，的確會跟著市場的需求去提，但也要考慮平衡各方的利益。

目前的整體需求端來看，的確是比較旺盛的。除非可能出現的一點是，比如說商業化和AI又進一步的非線性增長——我們剛開始也說到了Anthropic和OpenAI兩個加在一起，他們現在的營收可能大概1000億美金出頭的水平——如果後面又發生這兩個公司因為新模型和AI的一些產品帶來了AI的非線性增長和跳漲，那麼上游的硬體可能又會拉動上漲或更大幅度的上漲。

不然在目前的水平下，capex已經頂到高位，大家要靠融資去投入的話，更大幅度的漲價對所有公司的壓力都會很大。要去平衡考慮：它是一个短期交易，還是一個長期的生意？這也是從AI本身的整體判斷來看的。我們對於整體漲價，特別是關於最核心的HBM的漲價，覺得它會根據整個市場的變化動態調整，還要平衡各方的利益，所以不是那麼簡單，能夠一個公司單維度去決定的。

4.3 關於儲存擴產的判斷：短期擴不出大量產能，供需缺口持續

關於擴產，可能在上週我們也看到了，韓國政府拉著兩個儲存巨頭——三星、海力士——做了一個5年計畫，包括整體投資未來要怎麼做。這塊大家會擔心，是不是整個大擴產要來了？

但我們的看法是：從目前整個擴產的節奏來看，大概基本都需要兩年到兩年以上的時間，所以短期要擴出很多產能，不是一件容易實現的事情。

第二點，從實際的這些公司，他們整體未來實際落地的角度來看，這也是比較重要的觀察——他們實際上未來能夠去做實際擴展的節奏，在明年我們了解也是要去做內部比較詳細的計畫的，所以提升的幅度也可以後續觀察一下到底如何。

另外，大家也很關注的是，在整個儲存的公司裡面，真正會影響整個市場未來的主要是國內的長鑫跟長存（長江存儲），那他們的上市以及未來的競爭參與進來之後，對於整個市場的影響會怎麼樣。這可能是後續持續重點關注的——他後面的一些新產品和整體市場客戶的一個變化。但從目前幾家已有的已上市的公司來看，整體擴產的目前節奏，也是按照一定的頻率，也要考慮它實際能夠落地的能力。

對於整個市場，從供需來看，供需的不平衡依然會持續比較久的一段時間。

4.4 儲存估值邏輯的可能切換：從PB走向PE

從儲存的整體投資上來看，大家會擔心的是只是擴產，可能機會就結束了。我們要強調的是：供需不平衡會持續存在。這裡面一方面決定的是AI的需求是持續的，是快速不斷在拉動的；另一方面，供給和供應很難跟得上需求的速度。在這種情況下，整體儲存機會就沒有結束。

關於後續估值邏輯的變化：之前儲存可能大家主要交易的是漲價。那么前面說了漲價本身，它可能要考慮的因素比較多，特別是對HBM。後續如果說儲存的機會依然延續，它的邏輯是什麼？

我們覺得它是變成了更長的、更持續的生意。跳脫出或者整體時間週期比我們想象中要更長的話，它的估值是否能從PB的估值切換成PE的估值？從這一次的財報會裡，也能夠看到一些大的、海外的、全球的、一線長線機構也開始去配置儲存。為什麼？如果看AI的硬體板塊裡面儲存，從PE的估值，它依然是便宜的。

當然這是要去跟原有的估值體系有所區別和區分。這裡面核心還是在於它的盈利能力能夠持續的增長。所以我們覺得往後面第二個階段看，核心還是在於儲存整體的盈利能力的持續性和整體需求的持續性。

再往更長期去看，核心需要看到的是產能——那誰能夠去持續去擴，可能意味著它的盈利能力也能夠提升，去拉動整體持續增長。

4.5 儲存依然在超級週期裡面

總體的結論是：儲存這一輪的週期依然在一個超級週期裡面。雖然我們不能說它已經不是所謂的週期品種，但由於AI的週期和AI這一輪的機會，可能讓我們看到它比前幾輪的都要更久一些、更長。這也會讓整體儲存的需求和儲存的機會比過去可能要拉得更久。

在這種情況下，短期的市場由於一些擴產的新聞等等，波動會比較大。核心還是看需求端，需求端在，整體儲存的機會也會延續。隨著海力士美股ADR的上市後大漲以及長鑫（長鑫存儲）即將上市，對於整體儲存行業的投資和熱度仍然延續，我們仍然非常看好中國儲存公司在全球的競爭實力和能力。

五、國產大模型全球取得市場份額：性價比優勢+開源路徑

5.1 中國模型對美國市場的影響：開源模型在搶占份額

這裡面回到全球模型競爭的角度。美國的模型的確雖然強，但它的確很貴。所以這會使得一部分需求是沒有辦法被滿足的——可能有一些中小公司、創業型公司、產業公司，沒有那麼充分、持續的預算和成本能夠持續cover這麼貴的模型。

所以它必然會留出一部分需求，這部分需求開源模型的確在搶占市場份額。包括我們看到了智譜的能力，不僅限於我們國內的討論，在整個全球範圍內，包括來自於業內的評價都很高。所以我們相信的一點是，開源的模型目前在搶占份額，未來也會持續拿到一些份額。這裡面是給中國的模型的發展留下了比較重要的機會。

從這個全球模型競爭的維度來看，這裡面除了智譜以外，包括中國的Kimi、DeepSeek、千問，關注度也都比較高。實際上我們從產業的一些公司了解，大家不只是口碑，在實際（轉寫識別為「在面」，應為「實際」）的確也在用。包括前面我們也看到了一些海外的公司，他們的CEO在一些公開的會上也提到了，前期由於美國的模型很貴，所以他們也基於開源（主要估計可能也是以中國的模型為主），來去做內部的產品以及產品的迭代。

5.2 國產大模型市場格局：淘汰賽加劇，全球競爭力持續看好

國內的模型現在基本上能看到大廠的三家：阿里、騰訊、字節；創業型的公司可能有個三四家左右，包括前面講的智譜、Kimi、DeepSeek等等。展望未來的競爭格局一定會有所改變，也會出現像美國公司那樣的縮圈。過去兩年已經進入過一定的淘汰賽了，接下來淘汰賽可能更加的激烈。

對於中國模型本身在全球的競爭力依舊非常看好，基於開源、基於我們比較強的AI的原有的人才團隊，會讓我們的模型能力和持續的迭代、產品能力的加強，有一個比較好的基礎。再加上我們的相對價格和性價比的優勢，所以這一定會讓中國的模型在整個全球也會獲得更多的市場認可。

特別是放在更長期的維度去看，今年的上半年可能拉動AI的主要是來自於部分海外大廠，他們前期無限量的鼓勵員工和內部去使用。如果它是一家公司要考慮成本和持續有效的收益，那麼它一定會算這筆經濟帳，對於有競爭力的中國開源模型，肯定是未來也會考慮的一个必然選項。

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