市场观察-2026年6月

一、市场看法和投资思路

1. AI 基础设施进入架构变化最大阶段：系统瓶颈开始兑现，结构性 Alpha 加速扩散

今年 AI 产业最重要的变化，并非单纯需求增长，而是需求扩张与系统架构变化正在同时发生。

一方面，AI 整体 capex 仍在快速增长，并逐步进入万亿美元级别，总量扩张意味着产业链需求被系统性放大。另一方面，数据中心基础设施正处于过去几年变化最快的阶段。从 GB 系列向 Rubin、Rubin Ultra 以及后续 Feynman 演进，变化的不只是 GPU 本身，而是整个系统架构。更高功率密度、更大集群规模以及推理需求快速增长，正在推动机柜、电力、网络、存储和互联体系同步升级。

更重要的是，这一轮变化开始从 roadmap 和架构规划阶段，逐步进入 deployment 与交付阶段。过去很多基础设施变化更多停留在技术路线、产品规划和需求预期，而随着 AI capex 加速落地，系统约束开始真实暴露，过去讨论中的“未来瓶颈”正在变成现实瓶颈。近期公司披露也开始验证这一趋势：Dell 持续上修 AI server 收入指引，NVIDIA 数据中心网络收入维持高增长，本质上都说明 AI 基础设施建设已经开始从单点算力采购，进入系统级扩张阶段。

存储仍是当前最明确的约束之一。长上下文、Agent workflow 与推理需求增长持续提升 memory demand，而供给改善速度相对有限。HBM、DRAM、NAND 等环节的重要性持续提升，存储依然是影响算力有效释放的重要瓶颈，我们认为供给紧张在 2027 年前仍难明显缓解。

网络侧，系统开始更多依赖连接效率提升来降低整体成本和提升算力利用率。随着单机柜带宽、集群规模和功率密度持续提升，网络架构正在进入重构阶段：机柜内部连接密度持续提升，推动系统向 NPO/CPO、更复杂交换架构以及新型互联协议演进；与此同时，推理需求增长使算力部署更加分散，带宽需求开始从 scale-up 扩展至 scale-out 和 DCI。

产业侧验证也在逐步显现。Marvell 将未来增长驱动进一步指向 800G/1.6T 光连接、交换芯片、NPO/CPO、DCI 以及 custom XPU 与 XPU attach 等方向；Nokia 披露 AI & Cloud 业务收入同比增长 49%，新增订单约 10 亿欧元，同时表示仍有大量 design win 尚未转化为订单，需求主要来自 AI 驱动的数据中心互联；Cisco 也持续强调 AI 基础设施相关订单增长，并指出 hyperscaler 对数据中心网络与光连接需求仍在加速。这些信号共同说明，连接层的重要性正在从逻辑推演进入实际建设阶段。

电力系统也开始从支持系统变成系统约束。随着 rack power 持续提升，传统低压、多级转换路径在铜耗、转换损失、散热和空间占用上的压力快速放大，系统优化目标开始从单点效率转向整个电能路径效率。核心变化并不是单纯从 48V 升级到 800V，而是整个电力架构重构：通过减少转换级数、提升电压等级以及前移供电路径，提高系统效率与部署密度。800V HVDC、±400V、高压器件、BBU/CBU 与新型配电方案的重要性提升，本质上都在解决高功率密度下的系统约束。

随着系统复杂度持续提升，瓶颈也开始进一步向上传导。功率器件、光器件、先进材料、散热材料以及关键基材等过去更多被视作配套的环节，开始成为决定系统部署速度与效率的重要变量。这种变化已经开始体现在部分上游环节，当需求快速增长，而行业供给扩张速度相对有限，产品开始出现涨价，比如MLCC、功率器件、磷化铟等。这意味着系统瓶颈并不会停留在机柜、电源或网络层，而会继续向材料、器件与制造能力传导。

总体来看，我们认为当前产业变化的核心，不只是 AI 投资规模扩大，而是系统架构进入变化幅度最大、同时也是落地速度最快的阶段。当总量增长、架构变化与 deployment 同时发生时，系统瓶颈开始显性化，产业链利润池也开始向新的约束环节迁移。过去几年讨论更多的是技术路线与长期方向，而当前阶段开始进入交付与验证阶段。系统约束在哪里演化，产业链利润池就更可能向哪里迁移。

2. 后续思路：坚持寻找结构性机会的主线，但更强调基本面可验证性

经过过去一轮上涨后，当前 AI 相关资产估值已不再便宜，但结合AI商业化快速落地、capex 增长以及系统架构变化带来的盈利能力提升，整体估值水平仍处于基本面可以解释的范围内。

投资思路上，我们仍将沿着结构性机会的大方向布局，但相比过去更强调基本面验证与动态定价。

重点关注存储、网络/互联、电源以及上游器件与材料等系统瓶颈环节，同时持续跟踪落地进度与新瓶颈出现情况。

组合层面，我们会根据验证进度、产业链定价与供需格局变化动态调整判断和配置。我们认为，在系统架构变化最快、同时进入交付阶段的时期，系统的瓶颈的演化路径，将持续决定结构性机会的方向与超额收益来源。

二、其他重点方向：寻找差异化 Alpha 来源

AI之外，新兴市场、金融科技和消费这三块也是我们重点关注的方向：

新兴市场：不同经济体在增长阶段、政策空间、产业结构上的差异，天然提供了差异化的Alpha来源。我们在拉美和中亚都做过实地调研，一些结构性机会的赔率相当有吸引力。

金融科技与金融创新：金融是少数几个体量足够大、ROE足够高的行业——任何效率提升或商业模式创新，哪怕只吃到一小块，绝对体量就很可观。这个领域我们跟踪了很久，一些公司的Unit Economics正在快速改善。

消费领域：2025年以来消费板块被AI替代就业的叙事压得很惨，连基本面没问题的公司估值都被一起砸下来了。担忧本身有一定道理，但恐慌过后分化一定会出现——谁的需求是刚性的、谁的定价权是真实的，下跌之后反而看得更清楚。