2月26日，全球AI芯片巨头英伟达发布的2026财年第四季度财报再次刷新纪录，营收与利润双双创下历史新高，且下一季度营收指引超出市场预期，显示AI算力需求持续飙升。

芯片巨头业绩的超预期表现，映射出整个AI算力产业链的高景气度。由于AI大模型的产品力不断巩固，算力所对应的资本开支约束被不断放宽，市场也将高昂的AI资本开支解读为抢抓AI机遇的积极信号。当前“算力应用-基础设施投资”逐步形成正向循环，算力投入在未来两年或仍将维持高景气，利好光模块、PCB、液冷、电源等算力产业链相关环节。

2025年，随着大模型能力的量变到质变，以及多模态模型渐入正轨，天量的tokens消耗进一步展现了AI需求的真实性，AI算力已凝聚起更大的空间共识。目前，训练一个前沿模型的资本开支投入规模已经达到数十亿美金量级，如OpenAI预计其2026年模型训练成本将达95亿美元，而该趋势尚无放缓迹象。尽管资本投入的不断加大不时引发市场对AI泡沫的担忧，但用来描述模型能力提升的“Scaling Law”（规模化法则）仍在持续。而在算力的持续投入中，AI硬件是最为重要的方向。

在AI硬件中，光模块与PCB市场规模较大。随着AI训练与推理网络带宽需求快速增长，市场对2026年1.6T光模块需求不断上修。同时，光模块客户粘性较高，市场格局较为可控，叠加2026-2027年是交付大年，头部厂商的规模效应、供应链优势放大。

对于PCB而言，随着AI趋势持续，服务器和交换机中的PCB价值量均大幅增长，在AI资本开支占比仍在提升。尽管供应商数量较多，但一旦产品定好后主供变动不大这一规律较难打破，且新进入者产品放量往往需要一定时间。当前AI-PCB产品的净利率显著提高，行业ROE也随净利率提高进入上升周期。

除光模块、PCB外，算力领域规模较大的细分赛道还包括液冷和电源等。