算力市场迷局背后的真相：2026下半年AI产业五大关键走向
近期全球科技圈最引人瞩目的消息，莫过于Meta宣布对外开放算力租赁服务。市场普遍担心的两个核心问题——「算力资源是否已经过剩？」以及「Meta是否将停止大模型研发？」——经过我们的深入调研后发现，这些担忧实际上被过度放大了。
要厘清这个问题，首先需要把事实脉络梳理清楚。
Meta此前在资本开支方面持续保持高投入，但与谷歌、亚马逊、微软不同，它缺乏现成的云服务业务基础。在当前资本开支居高不下、现金流承压的情况下，考虑将部分算力资源对外出租，完全符合商业逻辑。
这里有一个值得参考的案例：SpaceX（及合并前的xAI）此前储备了大量算力资源，在上市筹备阶段，将部分算力集群租赁给了Anthropic。原因在于Anthropic今年在AI编程辅助场景取得突破后，算力需求急剧攀升，在全球范围内四处寻找算力支持。此举不仅为SpaceX带来了稳定可观的现金流收入，也为Meta提供了重要借鉴。
更值得关注的数据显示：当前北美算力租赁市场的投资回收期约为两年左右，仍然是一门利润丰厚的生意。即使在获取芯片相对便利的情况下，算力租赁的商业价值依然十分突出。这正是Meta决定入局的重要考量因素之一。
从更大的背景来看：英伟达正在积极推进其「新云」业务。随着全球AI需求的爆发式增长，算力供给仍然存在缺口，仅依靠传统云服务提供商难以完全满足市场需求。英伟达推出了整合算力与金融服务的综合支持方案，致力于成为全球AI发展的基础设施供应商。未来将有更多企业参与这一领域。这是我们在今年GTC大会上获得的信息——从英伟达及GPU厂商的视角，他们也洞察到了这一市场机遇，正在积极布局算力租赁和新云业务。
关于Meta是否会放弃大模型研发的问题。根据我们掌握的情况，Meta大模型团队的招聘工作以及模型迭代计划均未受影响，大模型研发按照原有计划稳步推进。尽管Meta的模型目前尚未达到顶级水平（当前第一梯队主要是Anthropic和OpenAI，这两家企业在今年或近期都有IPO计划），但Meta做模型的核心逻辑是与自身产品深度整合、实现商业化并保持竞争优势，这一战略目标从未改变。
从竞争格局角度分析：美国AI模型竞争已进入收敛阶段，逐渐集中到四五家企业。但Meta、谷歌等企业为何坚持研发模型？因为模型能力代表着未来流量入口的争夺。如果Meta放弃模型研发、放弃AI能力建设，OpenAI等企业同样能够开发出类似的AI产品，这意味着Meta的流量入口价值将归零。从这个维度来看，Meta绝不会轻易放弃模型和AI业务。
市场此前在高位、交易拥挤的背景下，对Meta事件的反应过于激烈。但从我们掌握的事实以及整体竞争格局来看，市场对Meta出租算力一事存在过度恐慌。
最后从投资视角分析：两年半的投资回收期意味着，投入越多、掌握更多算力资源，未来业务的盈利前景就越可观。云服务商也一直在通过增加资本开支来获取更多客户、保持业务持续增长。我们还注意到Meta本周宣布在加拿大新建百亿级数据中心项目，用实际行动和持续投资回应了市场的担忧。
自今年3月以来，市场交易的核心逻辑已开始从「大型科技公司资本开支持续攀升」转向「AI商业化变现能力显著增强」。
过去三年多，市场最关注的核心指标是资本开支——只要资本开支继续增长，就意味着AI硬件的整体投资逻辑依然成立。但今年已是AI浪潮的第四个年头，仅靠「信念」来投资资本开支，实际上难以持续。
从今年第一季度开始，我们就能看到Anthropic和OpenAI的盈利能力开始显现。到年中，根据我们了解的情况，两家企业的合计年化商业收入已超过1000亿美元，接近大型科技公司一半的收入规模。例如Meta年收入约2000亿美元，这两家模型公司的收入加起来，可能已相当于这些大厂一半的收入水平。
盈利能力和商业化进程的持续验证，是AI硬件投资逻辑最关键的基石。
虽然市场一度担忧商业化能力是否开始放缓，但目前了解到的增速仍然较为健康。此外，我们还看到了最新模型的发布（如Anthropic新的Claude模型等），根据我们的评测结果，能力非常强劲，当然价格也不菲——这意味着它将推动整体营收（ARR）的持续增长，因为营收和商业化基本与模型能力和产品能力同步提升。
展望今年后三个季度，整体模型的商业化收入前景仍然较为乐观。这将成为AI硬件和整个AI板块投资的关键核心指标，也是前瞻判断大型科技公司资本开支的重要依据——因为大厂之所以愿意投入资本开支，主要是因为看到了这两家模型公司确实在盈利，他们愿意持续看到「盈利效应」而加大资本开支投入。
结合我们在硅谷及韩国的产业调研情况，除了AI模型端能力快速迭代外，接下来非常值得关注的大场景中，机器人是重点方向。
机器人领域的机遇和投资，作为主题投资大家已经反复讨论。但到了今年这个时间节点，AI能力的成熟将为机器人带来实质性变革。
特斯拉Optimus产线升级：量产信号明确
以特斯拉Optimus为代表的机器人产品，已逐步进入量产阶段。在加州弗里蒙特工厂，前段时间马斯克发布了一张图片——展示了弗里蒙特工厂原有汽车生产线正在改建为机器人生产线。这是一个相当重要的信号：量产已进入实质性阶段。另外在德州工厂，我们也能看到新建机器人生产线的动向。
从特斯拉及Optimus的最新进展来看，此前已反复讨论过量产的节奏规划。从海外目前的情况来看，整体产能确实开始提升，生产线也已启动改造，这是在为明年更大规模的量产做准备。
供应链开始备货：量产节奏可以更乐观
另一个重要的观察维度来自供应链。上周美光的财报会议上，也提到了存储和HBM在机器人领域的未来应用。市场对存储的关注度较高，今年前期涨幅也较为明显，主要受益于AI服务器领域的机会。但存储还在哪些场景中使用量较大？美光财报会提到了机器人领域。
我们在韩国的调研情况也能了解到，在当前AI硬件上涨的背景下，从供应链整体角度看，特斯拉也在做一些准备工作，主要是为后续供应链备货。
这意味着，对于明年及后续机器人的量产节奏，我们可以更加乐观。原本市场认为机器人的整体进展已很久没有看到更多消息披露，但从目前实际情况来看：一部分生产线和产能在进行改造升级，产能规划希望未来（特别是明年）能够提升。这将带动全球机器人产业从原来的0-1概念阶段进入1-10的量产落地阶段！
投资逻辑正在改变：从纯主题到量产落地
机器人过去几年以概念炒作为主，整体量产规模有限。在今年下半年及后续展望中，它正逐步进入量产的实质阶段。这个机会，可能从原有的纯概念炒作，转向实质性量产落地的投资。从方向来看，我们认为这是今年下半年比较重要的一个投资方向。
当然，产能爬坡需要一定时间，因为它与造车不同——马斯克在X平台上也提到，机器人整体生产线与原有汽车生产线完全不同。但它仍然在实质推进中。
除了机器人外，另一个在交流中比较重要的方向是MLCC（多层陶瓷电容器）。
市场关注度较高，但存在不同观点：有人认为它是「下一个存储」，也有人认为它与存储相比壁垒和门槛并没有那么高。我们认为MLCC除了在AI服务器的使用需求不断增长外，包括在机器人、卫星等领域，整体需求也会在中长期逐步体现出来。
4.1这一轮最大的不同：AI带来的需求持续性，可能比前几轮都要久
这段时间存储板块可能在市场中暴涨暴跌。前期整体交易围绕着我们从去年开始提出的一个判断：存储板块开始逐步受到关注。
在那个时间点，与电子行业及业内人士交流时，大家普遍认为这一轮周期与前几轮不会有太大区别——包括存储公司一旦开始扩产，整体存储的机会就会结束。
但我们看到了这一轮最大的不同，在于如何看待AI这次机遇。我们目前的判断是：AI作为底层效率工具，它带来的机会和延续性，从目前来看，比互联网、云计算都要大，持续的时间也会更长。
这将决定存储等硬件的机会，与前几轮相比持续周期也会更长。我们不能说它已经不再是周期品种，而是说这一轮周期，我们要判断它有多长？这是一个超级周期，持续的时间会有多久？
如果去看存储目前的需求，无论是HBM在服务器中的需求，还是未来模型能力的迭代（我们一开始就提到模型能力迭代仍在加速，能力越来越强，目前仍未看到天花板），以及未来多模态的需求、AI Agent的需求等，数据量在不断增长。基于我们对AI的基本判断，就能大致判断出未来存储的需求和持续时间。
4.2关于存储涨价的判断：需平衡各方利益，非单一公司可决定
关于价格，我们看到市场有不同判断，有人认为涨价幅度很快，有人认为涨价幅度并不明显。确实，需求端带动了涨价节奏，但目前上游的涨价，不能只看企业口径，需要整体综合判断。
例如关于HBM的涨价，它还核心影响着AI服务器的出货量，以及整体云服务商能承担的成本——我们也看到目前整个云厂商及其资本开支、现金流都面临压力。因此我们认为HBM的整体涨价确实会随市场需求提升，但也要考虑平衡各方利益。
从目前整体需求端来看，确实比较旺盛。除非可能出现的情况是，商业化和AI进一步实现非线性增长——我们一开始也提到Anthropic和OpenAI两家合计目前营收约1000亿美元出头——如果后续这两家公司因新模型和AI产品实现AI的非线性增长和跳涨，那么上游硬件可能又会迎来更大幅度的上涨。
否则在目前水平下，资本开支已处于高位，大家需要靠融资来投入的话，更大幅度的涨价对所有企业都会造成很大压力。需要权衡考虑：这究竟是短期交易，还是长期生意？这也是从AI整体判断来看的。我们对于整体涨价，特别是最核心的HBM涨价，认为会随市场变化动态调整，同时要平衡各方利益，并非单一企业能够单维度决定的。
4.3关于存储扩产的判断：短期扩不出大量能，供需缺口持续
关于扩产，可能在上周我们也看到，韩国政府与两大存储巨头三星、海力士进行了商议，制定了五年计划，包括整体投资规划。这让市场担心，是否整个大规模扩产即将到来？
但我们的看法是：从目前整个扩产节奏来看，基本都需要两年甚至更长时间，所以短期要扩出大量产能，并非一件容易实现的事情。
第二点，从实际各企业未来实际落地的角度来看，这也是比较重要的观察——他们实际上未来能够执行扩展的节奏，在明年我们了解也需要进行内部详细规划，所以实际提升幅度也可以后续观察。
此外，大家也很关注的是，在整个存储行业中，真正影响市场未来的主要是国内的长鑫和长存（长江存储），他们的上市以及未来参与竞争后，对整体市场的影响会如何。这可能是后续持续重点关注的——他们后续新产品和整体市场客户的变化。但从目前几家已上市公司来看，整体扩产的节奏也是按照一定计划进行，同时要考虑实际执行能力。
对于整个市场，从供需来看，供需不平衡仍将持续较长时间。
4.4存储估值逻辑的可能切换：从PB走向PE
从存储整体投资来看，大家担心的是一旦扩产，可能机会就结束了。我们要强调的是：供需不平衡将持续存在。这其中一方面取决于AI需求是持续的、快速不断增长的；另一方面，供给和供应很难跟上需求的速度。在这种情况下，整体存储机会并未结束。
关于后续估值逻辑的变化：此前存储可能主要交易的是涨价逻辑。那么前面说了涨价本身可能需要考虑的因素比较多，特别是对HBM。后续如果存储机会延续，它的逻辑是什么？
我们认为它变成了更长期、更持续的生意。如果整体时间周期比我们想象的要更长，它的估值能否从PB切换为PE？从这一次财报会中，也能看到一些大型海外全球一线长线机构开始配置存储。为什么？如果看AI硬件板块中的存储，从PE估值来看，依然是便宜的。
当然这需要与原有估值体系有所区别。这其中核心在于企业盈利能力能否持续增长。因此我们认为往后第二个阶段看，核心还是在于存储整体盈利能力的持续性和整体需求的持续性。
再往更长期去看，核心需要看到的是产能——谁能够持续扩产，可能意味着其盈利能力也能提升，从而拉动整体持续增长。
4.5存储依然在超级周期里面
总体结论是：存储这一轮周期依然处于超级周期中。虽然我们不能说它已经不是周期品种，但由于AI的周期和AI这一轮的机会，可能让我们看到它比前几轮持续更久、更长。这也会让整体存储的需求和存储的机会比过去延续更久。
在这种情况下，短期市场由于一些扩产消息等因素，波动会比较大。核心还是看需求端，需求端在，整体存储的机会也会延续。随着海力士美股ADR上市后大涨以及长鑫（长鑫存储）即将上市，对于整体存储行业的投资和热度仍然延续，我们仍然非常看好中国存储公司在全球的竞争实力和能力。
5.1中国模型对美国市场的影响：开源模型在抢占份额
这里回到全球模型竞争角度。美国的模型确实强大，但确实价格昂贵。这使得一部分需求无法被满足——可能有一些中小企业、创业公司、产业公司，没有那么充足、持续的预算和成本来持续覆盖如此昂贵的模型。
因此必然会留出一部分需求空间，这部分需求开源模型确实在抢占市场份额。包括我们看到了智谱的能力，不仅限于国内讨论，在整个全球范围内，包括来自业内的评价都很高。因此我们相信，开源模型目前在抢占份额，未来也会持续获得更多份额。这为中国的模型发展留下了比较重要的机遇。
从全球模型竞争的维度来看，除了智谱外，包括中国的Kimi、DeepSeek、千问，关注度也都比较高。实际上我们从产业一些企业了解，大家不只是口碑，在实际使用中也在采用。包括前面我们也看到一些海外企业CEO在公开场合提到，前期由于美国模型价格昂贵，因此他们也基于开源（主要可能也是以中国模型为主）来进行内部产品开发及产品迭代。
5.2国产大模型市场格局：淘汰赛加剧，全球竞争力持续看好
国内模型目前基本能看到大厂三家：阿里、腾讯、字节；创业型公司可能还有三四家左右，包括前面提到的智谱、Kimi、DeepSeek等。展望未来竞争格局一定会有所变化，也会像美国公司那样出现缩圈。过去两年已经经历过一定淘汰赛了，接下来淘汰赛可能更加激烈。
对于中国模型本身在全球的竞争力依旧非常看好。基于开源、基于我们比较强的AI原有人才团队，会让我们的模型能力和持续迭代、产品能力加强，有一个比较好的基础。再加上我们相对的价格和性价比优势，这一定会让中国模型在整个全球获得更多市场认可。
特别是放在更长期的维度去看，今年上半年可能拉动AI的主要是部分海外大厂，他们前期无限量鼓励员工和内部使用AI工具。如果一个公司要考虑成本和持续有效的收益，那他一定会算这笔经济账，对于有竞争力的中国开源模型，肯定是未来也会考虑的必然选项。
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