社区

AI基建“第二波行情”启动：液冷、光通信、推理算力谁将补涨爆发？ 当市场还在讨论AI是否“估值过高”时，高盛交易台给出了一个更具操作性的判断： 👉 AI主线没有结束，反而进入“结构性补涨阶段” 核心逻辑非常清晰： * AI数据中心整体已大幅上涨（+300%级别） * 但细分基础设施出现明显分化 * 液冷、光通信、推理算力仍明显滞涨 换句话说： 👉 第一波赚的是“算力龙头”（如GPU） 👉 第二波赚的是“基础设施补涨” ⸻ 一、AI基建进入“精细化投资阶段” 市场正在发生一个关键转变： 从： ✔ 关注“谁投钱（CAPEX）” 转向： ✔ 关注“钱流向谁（设备供应链）” ⸻ 三大核心补涨方向 1、推理算力（Inference Compute） * 到2030年占比将达 40%+ * CAGR约 35% 👉 AI从“训练”走向“应用”的核心基础设施 ⸻ 2、液冷系统（Cooling） * 高性能GPU已逼近散热极限 * 数据中心用水需求将 3倍增长 👉 从“可选项”变成“刚需” ⸻ 3、光通信（Optical Networking） * 800G / 1.6T 光模块供给严重短缺 * 最高缺口达 60% 👉 AI算力之间的“神经网络” ⸻ 二、重点受益美股公司 ⸻ 1、推理算力核心标的 $美国超微公司(AMD)$ 核心定位 AI推理芯片 + GPU竞争者 ⸻ 优势分析 1、推理市场最大受益者之一 相比训练（NVIDIA主导），推理市场更开放 2、性价比优势（每美元算力） 更符合企业降本需求 3、生态逐步完善 ROCm生态持续追赶CUDA ⸻ 投资逻辑 👉 AI从训练走向应用，AMD是最大边际受益者之一 ⸻ 2、光通信核心标的 $COHERENT(COHR)$ 核心定位 光模块、激光器核心供应商 ⸻ 优势分析 1、深度绑定AI光通信链条 参与800G/1.6T光模块供应 2、供给紧张直接受益 行业明确存在供需缺口 ⸻ 投资逻辑 👉 光模块短缺 = 价格上涨 + 订单爆发 ⸻ Lumentum Holdings（LITE） 核心定位 光通信与激光技术龙头 ⸻ 优势分析 1、数据中心光互联核心供应商 2、技术壁垒高（高速光芯片） ⸻ 投资逻辑 👉 AI算力扩张 → 数据传输需求爆发 ⸻ 3、液冷与散热系统 $Vertiv Holdings LLC(VRT)$ 核心定位 数据中心基础设施龙头（散热+电源） ⸻ 优势分析 1、液冷系统核心供应商 2、绑定大型云厂商（Hyperscaler） 3、订单爆发已在兑现 ⸻ 投资逻辑 👉 AI算力密度提升 → 液冷成为刚需 ⸻ $摩丁制造(MOD)$ 核心定位 热管理与冷却系统 ⸻ 优势分析 1、转型AI数据中心散热 2、小市值 → 高弹性 ⸻ 投资逻辑 👉 “小而美”的液冷弹性标的 ⸻ 4、AI基础设施“卖水人” $超微电脑(SMCI)$ 核心定位 AI服务器与机架解决方案 ⸻ 优势分析 1、整合GPU+液冷+服务器 2、交付能力极强（速度优势） ⸻ 投资逻辑 👉 AI基建爆发 → 服务器需求直接放量 ⸻ 三、为什么这些方向会补涨？ 原因非常简单： 1、第一阶段涨的是“核心算力” * NVIDIA * 云厂商 ⸻ 2、第二阶段才轮到“基础设施” 因为： * 算力部署 → 才需要散热 * 算力扩张 → 才需要光通信 * AI应用落地 → 才需要推理 ⸻ 👉 这是一个天然的滞后链条 ⸻ 四、投资策略 ⸻ 稳健配置 * Vertiv（液冷龙头） * Lumentum（光通信龙头） ⸻ 进攻组合 * AMD（推理算力） * Coherent（光模块） * Modine（小市值弹性） ⸻ 高弹性核心 * Super Micro（AI服务器） ⸻ 五、核心结论 AI行情没有结束，而是进入： 👉 “从核心到边缘”的扩散阶段 下一阶段最重要的机会不在： ❌ 再追GPU龙头 而在： ✅ 寻找被低估的基础设施环节 ⸻ 一句话总结 👉 第一波赚“算力”，第二波赚“算力背后的基础设施”。