● 本报记者 吴玉华

近几年，AI硬件板块经历了一轮波澜壮阔的行情。市场用两年时间验证了AI算力需求的真实性，进入2026年，市场的核心争议已不再是AI算力需求的真实性，而是资本开支能否持续、最终能否形成足够高的投资回报率。而AI应用板块则在不同阶段出现阶段性的行情。

西南证券研究院副院长、计算机及海外行业首席分析师王湘杰日前在接受中国证券报记者专访时表示，当前AI硬件环节已经进入业绩验证阶段，未来应用端将逐步成为市场关注的重要方向。AI硬件的海外链更多体现全球AI资本开支的β，而国产链除享受AI产业β之外，还叠加供应链重构带来的α机会。

近期调整是估值消化而非产业反转

近期，A股市场中报密集披露，光模块、PCB、服务器链条等AI硬件上游企业业绩普遍高增，海外市场中AI上游的企业财报也表现亮眼。市场层面上，AI硬件板块近期出现一定调整。

如何看待这种“业绩好、股价跌”的背离现象？王湘杰认为，市场已经不是单纯交易2026年业绩了，实际上在给“未来两到三年AI基础设施投资仍维持较高强度”定价。2026年中报更多是在验证此前订单和景气度判断，而当前估值真正敏感的是2027年的增长斜率。

对于近期板块的调整，王湘杰认为，虽然AI硬件产业景气度仍高，但市场开始重新评估相关股票远期增长和估值，这和产业反转不是一回事。

王湘杰表示，经过过去一段时间上涨以后，一部分AI硬件股票实际上已经不只是交易2026年利润，而是提前交易2027年甚至更远的盈利增长。当估值走到这个阶段以后，市场对负面信息的敏感度自然提高。

“真正值得担心的不是股价本身跌多少，而是产业领先指标是否发生变化。例如，云厂资本开支是否下修、订单是否延迟、交付周期是否明显缩短等。”王湘杰表示，目前微软仍明确表示Azure需求超过可用供给，因此至少从云计算端看，还没有出现典型的需求反转信号。

王湘杰判断，当前AI硬件已经进入一个比较重要的阶段，现阶段算力需求并没有出现明显逆转，AI硬件正从过去的需求驱动型行情，逐步进入盈利质量和竞争格局驱动的新阶段。这一轮首先是估值和预期调整，而不是产业周期反转。但随着2027年临近，市场对基本面的要求会越来越高。

2027年AI硬件行业将分化

对于2027年PCB、光模块产能释放给行业带来的影响，王湘杰认为，2027年更可能出现的是行业分化，而不是整个AI硬件链条毛利率的全面下降。

究其原因，王湘杰表示，当前部分环节的高盈利确实包含供需紧张带来的阶段性溢价。随着2026年-2027年新增产能逐步释放，供需紧张缓解，部分产品价格和毛利率回归正常是比较符合产业规律的。但需要注意，AI硬件不是一个静态行业。光模块从800G向1.6T升级，PCB向更高层数、更高速材料演进，新增产能并不一定完全对应成熟产品的简单扩张。真正决定盈利能力的是有效产能增长是否超过需求增长，以及产品升级能否持续提升价值量。

“2027年的核心变化可能不是‘有没有需求’，而是从过去两年的供不应求，逐步进入供需平衡阶段。”王湘杰表示，市场会更加关注企业自身的技术壁垒、客户份额和产品迭代能力。前几年AI硬件主要赚的是行业景气的钱，未来随着供给增加，市场会更多去区分哪些公司能够把产能转化成竞争力。

云厂资本开支指引也是市场关注的一个重要因素，王湘杰表示，从A股投资角度看，真正敏感的通常不是单纯的资本开支变化，而是市场预期差最大的环节。一般来说，海外收入占比较高、客户集中度较高、估值中隐含未来较高增长预期的公司，对海外云厂资本开支变化会更加敏感，例如部分光模块、PCB、AI服务器相关环节。但不同环节的影响也会有所区别。未来AI硬件的增长不仅取决于云厂资本开支规模，也取决于产品升级、价值量提升以及企业自身竞争力。因此，未来看待AI硬件核心不是简单判断“资本开支涨还是跌”，而是关注资本开支是否能够持续转化为有效算力需求，以及产业链公司能否通过技术升级、份额提升和产品迭代获得更高价值量。

对于AI硬件的海外链和国产链，王湘杰表示，未来几年，随着国内AI基础设施建设、大模型发展以及行业应用落地，国产算力体系仍然存在较大的发展空间。同时，中国企业在制造能力、工程化能力和供应链整合方面具备优势，在全球AI基础设施扩张和供应链重构过程中，也有机会获得更多市场份额。整体来看，海外链更多体现全球AI资本开支的β，而国产链除了享受AI产业β之外，还叠加供应链重构带来的α机会。

AI应用投资机会值得重视

当前，AI硬件和AI应用正处于不同的发展阶段。

对于AI硬件和AI应用，王湘杰表示，AI硬件目前最大的优势在于产业趋势和业绩验证相对清晰。过去两年，全球AI基础设施建设快速推进，云厂资本开支、服务器需求、高速互联需求都保持较高景气，相关产业链已经形成较明确的盈利兑现路径。因此，从确定性角度来看，PCB、光模块、存储等环节仍然具备较好的产业基础。但从中长期看，AI应用也是非常重要的方向。随着模型能力提升，企业对于AI工具的接受度提高，办公、工业、软件服务等领域有望逐步出现更多商业化机会。

“未来市场可能不会简单从硬件切换到软件，而是产业链不同环节逐步成熟、价值不断向应用端扩散的过程。”王湘杰表示，整个AI产业链的发展是一个从基础设施建设，到平台能力提升，再到应用生态繁荣的过程。当前硬件环节已经进入业绩验证阶段，未来应用端将逐步成为市场关注的重要方向。

王湘杰表示，未来判断AI应用关键不是看有没有简单增加一个AI功能，而是看AI是否能够真正提升企业效率、客户是否愿意持续付费和应用公司是否能够形成规模化商业模式。

对于AI应用，王湘杰认为，未来比较值得关注的方向包括：企业办公智能化；编程和软件开发助手；工业智能化；专业领域智能体。随着模型能力、算力成本和企业接受度不断改善，AI应用有望逐步从单点工具走向更加深入的生产力平台。