AI算力业绩大增,资本聚焦六大领域.附龙头

最新24小时内，陆续披露了几组关键数据：

CoreWeave第二季度营收达25.8亿美元，订单储备规模攀升至1042亿美元，仅一季度新增客户合同金额便突破250亿美元；公司还将2026年资本开支指引从原定的310亿—350亿美元区间上调至350亿—390亿美元。

Nebius的表现更为亮眼。其第二季度营收达到5.823亿美元，AI云业务收入同比增长近6倍，新签4笔单笔金额超过10亿美元的AI云服务协议；公司预计本年度可获得逾90亿美元客户预付款，客户承诺总额已超400亿美元，并将2026年底电力资源储备目标提升至5GW。

与此同时，美国能源信息署(EIA)最新预测显示，美国全年用电量将从2025年的4195十亿千瓦时持续攀升至2026年的4268十亿千瓦时，并于2027年进一步增至4391十亿千瓦时，屡创历史新高，其中AI及加密货币数据中心的快速扩张是关键推力。

综合以上三组数据，AI算力产业正经历一个显著变化：

过去比拼的是GPU数量，而今已演变为"GPU+电力+融资+土地+客户合同"的综合较量。

下一阶段数据中心建设的核心瓶颈，正从单一的芯片供给向整体基础设施延伸。

首先呈现产业全景图

CoreWeave当前最受关注的数据并非25.8亿美元的营收，而是高达1042亿美元的订单储备。

这表明客户已愿意提前数年锁定AI算力供应，但CoreWeave需先落实数据中心场地、获取电力资源、采购GPU，随后完成机柜部署、网络架构、冷却系统及供电配套建设，最终才能将算力交付给客户。

这正是CoreWeave今年资本开支继续上调至350亿—390亿美元的核心原因，且其二季度单季资本支出已达到94亿美元。

Nebius同样遵循这一路径。公司目前甚至将电力容量列为核心运营指标，并判断按当前价格水平，2027年全部算力产能均可提前售罄。

因此AI云服务商的商业模式正演变为：

客户签订长期合约/支付预付款 → 获得融资支持 → 锁定GPU与电力资源 → 数据中心建设 → 算力交付。

真正的核心竞争力已不仅是"是否拥有英伟达GPU配额"，而是能否将数百亿乃至上千亿美元订单高效转化为可交付的MW和GW级算力。

GPU产能可以扩展，服务器订单可以追加，但电力基础设施建设绝非数月之功。

Nebius目前已将2026年电力资源目标提升至5GW，并计划自2027年起每年新增超1GW容量。5GW是什么规模？据路透社估算，该电力容量约相当于数百万美国家庭的总用电需求。

CoreWeave此前披露的合同电力资源也已突破3.5GW。

这显示AI算力公司的核心考核指标正新增一项过去鲜被科技投资者关注的维度：

已锁定多少GW的电力资源。

而美国电网正承受日益加大的压力。EIA预测，2027年美国用电量将达4391十亿千瓦时，再创历史新高；商业用电增速显著高于居民用电，数据中心扩张是主要驱动力。

因此本轮AI基础设施的受益范围正进一步扩展：

GPU → 服务器 → 光模块 → 液冷 → UPS/HVDC → 变压器 → 高压开关 → 柴油发电机 → 电网设备。

这正是"AI电力"有望成为下一阶段关键产业链的核心原因。

数据中心每新增1MW算力，都需同步配套相应的供电系统。

涵盖变压器、高低压开关、UPS、HVDC、电源模块、母线、配电柜及备用发电系统等。

这类产品与GPU的本质区别在于：它们不直接参与AI运算，但缺失它们，GPU将无法正常运行。

同时随着AI机柜功率从传统几十kW持续提升，高功率机柜正推动数据中心供电架构升级。传统UPS方案仍占有一席之地，但HVDC、模块化供电等方案的重要性日益凸显，供电效率每提升一个百分点，对GW级数据中心而言都意味着可观的电费节省。

A股市场可重点跟踪的产业链能力映射标的包括：科华数据、科士达、金盘科技、伊戈尔、特锐德等。

需要注意的是，这些公司并不能因海外AI资本开支增长就直接等同于已获得CoreWeave或Nebius订单，核心应跟踪其数据中心业务收入、海外订单及AI客户认证进展。

核心逻辑：服务器数量决定算力规模，MW数量决定供配电需求。

过去传统服务器主要采用风冷散热方案。

但随着GPU功耗持续攀升，单个AI机柜的功率密度已远超传统数据中心，空气散热能力正逐步逼近极限。

因此冷板式液冷、CDU、冷却液及液冷基础设施正快速渗透至AI数据中心。

Nebius、CoreWeave等AI云厂商资本开支规模越大，液冷需求越容易随MW规模扩张而同步增长。

A股该环节的代表性公司包括：英维克、申菱环境、高澜股份等。

其中重点跟踪的并非"是否拥有液冷产品"，而是三项关键数据：液冷收入占比、海外客户结构、单MW价值贡献。

我们认为液冷仍是当前AI基础设施中值得深入研究的环节，因其同时具备：

渗透率提升 + 单机价值量提升 + 数据中心规模扩张三大特征。

电力成为新瓶颈，并不意味着光模块的逻辑就此终结。

相反，CoreWeave与Nebius订单的爆发式增长，本身就在印证AI集群仍在持续扩张。

GPU数量越多，需要互联的GPU也随之增加，800G向1.6T升级仍是明确趋势。

因此中际旭创、新易盛、天孚通信等光互连企业仍将充分受益于AI资本开支增长。

但光模块与电力设备目前存在一个显著差异：

市场对光模块的认知已相当充分。

投资者已熟知800G、1.6T技术路线，也了解全球云厂商资本开支规模。因此下一阶段光模块更需跟踪：

因此我们将光模块板块定义为：

景气持续确认，但投资逻辑已从"是否存在需求"转向"业绩还能超预期多少"。

同样受益的还包括高速PCB与交换机板块。

AI服务器内部数据传输速率提升后，高多层板、高阶HDI及高速材料需求持续增长；数据中心规模扩大则需更多高速交换设备支撑Scale-out与Scale-up互联。

A股代表方向涵盖：沪电股份、胜宏科技、生益科技等PCB及上游材料企业。

该环节的逻辑与电力设备不同。

电力设备主要随MW规模扩张而增长。

PCB与光模块则更多跟随：

GPU数量×单机价值量×高速升级。

因此若AI资本开支持续上修，整个硬件产业链仍将受益，但市场下一阶段更倾向于挖掘此前定价不充分的瓶颈环节。

上述公司仅为产业链能力映射标的，并不代表其已获得CoreWeave、Nebius等海外AI云厂商订单。

这是本轮AI算力最易被忽视的环节。

CoreWeave今年资本开支最高或达390亿美元，而公司去年全年资本开支仅149亿美元，扩张步伐极为激进。

AI云业务与传统软件公司存在本质差异。

软件公司可轻松增加百万用户，无需提前投入数十亿美元硬件成本。

AI云业务恰恰相反：

客户每签下一张大额订单，公司可能需先投入数十亿美元采购GPU、建设数据中心及电力设施。

因此AI云业务越来越趋向于：

科技领域的重资产基础设施公司。

这正是Nebius客户预付款备受关注的核心原因。

公司预计今年可获得逾90亿美元客户预付款，相当于让客户协助其提前分担部分扩产资金压力。

未来AI算力公司的竞争优势可能不仅限于技术与GPU供应，还包括：

谁拥有最低成本的资本。

这将引发显著的行业分化。

头部企业可凭借长期合同、预付款、银行融资及资本市场工具持续扩产；而中小算力租赁公司即便订单充裕，也可能因融资成本过高而无力建设数据中心。

过去两年AI基础设施最稀缺的资源是GPU。

展望未来，我们认为将逐渐演变为四类资源同时稀缺：

GPU、电力、融资与土地。

这同时意味着AI产业链正经历一次重要扩散。过去市场主要给予芯片、光模块、服务器等环节估值溢价。

下一阶段，资金可能开始重新关注：

液冷、变压器、UPS/HVDC、高压开关、电网设备等环节。

因为AI订单规模已充分说明，需求并非核心矛盾。

真正的核心问题已转变为：

如此庞大的算力需求，究竟能否真正落地建设。

CoreWeave的1042亿美元订单储备、Nebius超400亿美元客户承诺及5GW电力目标，共同印证AI算力需求依然强劲。

但真正值得关注的变化是：

AI基础设施已正式迈入"重资产阶段"。

当前决定AI云公司增长上限的因素，已不仅是GPU采购规模，而是能否同步解决：

电力、融资、数据中心建设与网络互联等综合问题。

因此从产业链视角，我们将下一阶段研究重点划分为三个层级：

第一层：电力与液冷。这是最可能随MW建设规模直接增长，且当前市场认知仍在快速提升的方向。

第二层：光模块、PCB与高速网络。景气度依然强劲，但已进入验证业绩持续超预期的阶段。

第三层：纯算力租赁。收入增长可能极为迅速，但需高度关注负债水平、融资成本、GPU折旧及客户集中度。

本文仅用于AI基础设施产业研究。文中提及的A股公司属于产业链能力映射标的，并不代表其已获得相关海外公司订单，不构成任何投资建议。

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