信达证券： 《电子行业2026年度策略报告：云端共振，算存齐飞》 （完整版.pdf ） 以下仅展示部分内容 下载方式见文末
核心观点：AI算力基建全球扩张，存储芯片进入“超级周期”，端侧智能终端迎来爆发奇点。
一、AI算力：全球基建浪潮高增，核心产业链全面受益
1. AI大模型你追我赶，全球CSP加大资本开支
谷歌发布的 Gemini 3 成为新一代大模型标杆，其在多项AI基准测试中表现卓越。Gemini 3 Pro 将 Agent 与 UI 深度融合，证明 Scaling Law 依然是通往 AGI 的重要通道。全球大模型的快速迭代，直接推动了上游算力基础设施的需求爆发。
受此驱动，全球云服务提供商（CSP）正进入新一轮资本开支扩张周期。TrendForce 预测，2026年全球八大主要 CSP 合计资本支出将突破 6000亿美元，年增幅达 40%。这将带动 AI 服务器需求全面升温，并拉动 GPU/ASIC、存储器、封装材料、液冷散热、电源供应及 ODM 组装等上下游产业链同步扩张。
2. 海外链：GPU与ASIC共振，服务器与PCB价值重塑
英伟达持续领跑：从 Hopper 到 Blackwell，再到预计2026年下半年推出的 Rubin GPU，性能持续跃升。英伟达预计，到2026年底前，Blackwell 与 Rubin 系列 GPU 总出货量将达 2000万颗，合计带来 5000亿美元 销售额。
ASIC需求崛起：随着推理需求提升，各大 CSP 积极开发自研 ASIC 芯片，追求更高能效比和成本效益。谷歌 TPU Ironwood 和 Meta MTIAv2 已陆续量产。
服务器架构升级：AI 服务器正从单 GPU 向机架级集成设计演进，带动 ODM 和 PCB 环节价值量大幅提升。Rubin 平台采用无缆化互连设计，PCB 成为算力核心，单台服务器 PCB 价值量提升逾两倍，材料升级至 M8U/M9 等级，层数最高达104层。
3. 国产链：软硬解耦加速落地，产业链上下游共同受益
在供应链安全与自主可控的驱动下，国产算力芯片正加速追赶国际先进水平。华为昇腾、寒武纪、海光信息 等厂商性能不断提升，市场份额持续扩大。
昇腾路线图清晰：预计2026年推出昇腾950PR，2027年推出昇腾960，2028年推出昇腾970。
DeepSeek V3.1 的战略意义：该模型采用 FP8 精度，专为下一代国产芯片设计，标志着国产 AI 正走向软硬件协同阶段，有望实质性减少对海外算力的依赖。
先进制程持续突破：尽管面临外部限制，中芯国际等晶圆代工厂仍在加速扩产，支持国产 AI 芯片制造。Chiplet + 先进封装成为提升系统性能的关键路径。
IP与设计服务受益：芯原股份等一站式芯片定制服务商，在系统厂商自研芯片浪潮中价值量持续提升。
二、AI存力：周期回升叠加AI需求，“超级周期”趋势形成
1. 涨价周期确立，存储价格持续上行
存储原厂通过控产保价策略成功扭转供需格局，DRAM 和 NAND Flash 价格步入上行通道。TrendForce 预测，4Q25 DRAM 合约价将环比上涨 18%-23%，NAND Flash 上涨 5%-10%。2026年，常规存储产品供需将保持紧平衡，价格中枢有望进一步抬升。
2. DRAM：HBM产能挤兑，服务器高端存储加速
HBM成为主流：AI芯片对显存带宽的需求推动 HBM 从 HBM3 向 HBM3e 及 HBM4 演进。2026年，HBM3e 12hi 及 HBM4 将成为主流配置。
产能挤兑效应：三大原厂积极扩产 HBM，但其晶圆消耗量远高于 DDR5，导致通用 DRAM 产能紧张，2026年可能出现结构性缺货。
DDR5渗透率提升：随着 Intel 和 AMD 新平台的推广，DDR5 已成为新建数据中心标配。64GB/128GB 等高容量 RDIMM 模组出货占比提升，拉动 DRAM 位元需求增长。
3. NAND Flash：大容量eSSD需求爆发，HDD加速被替代
QLC eSSD 加速替代 HDD：AI 训练对数据吞吐速度要求极高，QLC eSSD 凭借更高性能正加速替代近线 HDD。HDD 交期已延长至52周以上，进一步加速了 CSP 向 SSD 的切换。
RAG技术推动SSD需求：推理场景下的检索增强生成技术需要频繁读取向量数据库，对存储介质的随机读取性能要求严苛，推动企业级 SSD 位元出货量在2026年维持高增长。
端侧存储升级：AI 手机和 AI PC 需要更大的 RAM 和 ROM 空间以本地运行大模型，512GB/1TB 成为旗舰机型的主流配置。
三、端侧AI：AI重塑终端硬件形态，智能终端迎来革新奇点
1. AI手机：换机周期开启，渗透率快速攀升
全球智能手机市场温和复苏，AI 成为激发换机需求的关键变量。随着手机 SoC NPU 算力的大幅提升和端侧模型剪枝技术的成熟，AI 手机渗透率快速提升。Canalys 预测，全球 AI 手机渗透率将从2024年的约 18% 攀升至2026年的 45%，2029年接近 60%。
2. AI眼镜：杀手级应用初现，SoC厂商大有可为
Ray-Ban Meta 眼镜的成功验证了“AI+眼镜”的市场接受度。多模态 AI 模型赋能下，智能眼镜可实现第一视角拍摄、实时问答、翻译等功能。Wellsenn XR 预测，2026年随着更多科技巨头入局，全球 AI 眼镜销量将迎来大幅增长。硬件成本已降至可大规模商用水平，有望成为继 TWS 耳机后的又一个亿级出货量穿戴单品。
3. 机器人：具身智能奇点临近，产业链机遇涌现
特斯拉 Optimus 等标杆产品快速迭代，人形机器人正从实验室走向工厂验证。AI 大模型赋能运动控制与环境感知能力取得突破性进展。国内宇树科技等厂商也推出高性价比产品。
传统消费电子零部件巨头积极切入机器人赛道。蓝思科技 等厂商凭借在玻璃、金属结构件、光学模组领域的制造经验，正成为机器人供应链的重要参与者。人形机器人对高精密零部件的海量需求，将为具备精密制造能力的电子零部件厂商带来第二增长曲线。
四、风险因素
宏观需求恢复不及预期：地缘政治、消费结构性调整等因素可能影响下游需求。
科技创新进展不及预期：AI 应用仍处于探索期，存在不确定性。
市场竞争加剧风险：参与者增多可能导致竞争加剧，挤压利润空间。
结语：
2026年，电子行业将在 AI 算力、存力与端侧应用的共同驱动下，迎来新一轮结构性成长周期。云端共振，算存齐飞，产业链上下游均将受益于这一波技术浪潮。
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