Industry Overview - Artificial intelligence (AI) infrastructure spending is expected to increase significantly, with the five largest hyperscalers and cloud computing companies in the U.S. projected to spend between $660 billion and $690 billion in 2026, up from $380 billion last year [1][2] - The demand for AI infrastructure is driven by both established companies and new entrants in the AI space, indicating a robust growth trajectory for the sector [2] Company Analysis: Micron Technology - Micron Technology's dynamic random-access memory (DRAM) chips, particularly high-bandwidth memory (HBM), are essential for AI data centers, enabling faster data processing for AI models [5][8] - The company has noted that AI servers require six times the amount of DRAM compared to standard servers, leading to a significant increase in demand and a shortage of memory chips [7][9] - Analysts predict a substantial increase in Micron's earnings, with expectations of more than a fivefold increase in earnings per share over two fiscal years, making it an attractive investment opportunity [11] - Micron's current trading multiples are favorable compared to the tech-focused Nasdaq-100 index, suggesting potential for price appreciation [12] Company Analysis: Jabil - Jabil is positioning itself as a key player in AI infrastructure, providing manufacturing and engineering services for AI server racks and related technologies [13][15] - The company plans to invest $500 million to expand its AI data center infrastructure manufacturing capacity, reflecting its commitment to capturing the growing demand in this sector [15] - Jabil is forecasting a 35% increase in AI revenue for fiscal 2026, indicating strong growth potential, and has raised its operating margin guidance due to improved contributions from its AI business [16] - The stock is currently trading at a discount compared to the Nasdaq-100's earnings multiple, suggesting it may still have significant upside potential [18][19]

（来源：科技头版） 硅谷不讲忠诚，只讲未来。 出品 | 科技头版 作者 | 刘峰 2026年的硅谷，没有岁月静好，只有硝烟弥漫。 最近，一则消息炸裂了美国科技圈：入职仅7个月的Meta"超人工智能实验室"AI基础设施负责人、身价高达2亿美金（约合人民币14.35亿元）的华人研究 员庞若鸣（Ruoming Pang），正式转投OpenAI。 这不仅是硅谷"最贵华人"的又一次跳槽，更是在短短一周内，继清华大神张鹏川之后，又一位从Meta FAIR出走的顶尖大脑。 为什么？为什么在扎克伯格挥舞着天价支票簿，在Meta豪掷千金组建"超级智能实验室"之际，那些站在金字塔尖的华人研究员，依然选择"弃船"？ 一切，都隐藏在算力、薪酬和股权背后的硅谷新秩序中。 钱没给够？不，是平台比人才更重要 外界看到的是2亿美金的数字，看到的是庞若鸣放弃了在Meta的天价薪酬。但这背后，其实是一场关于人工智能研发主导权的残酷博弈。 庞若鸣是谁？他不是普通的算法调参师。翻开他的履历，你会发现这是一个典型的构建者。 上海交大本科毕业，普林斯顿博士，在谷歌深耕15年，联手打造了谷歌TPU上使用率最高的深度学习框架Lingvo，后来又去苹果负责基 ...

Group 1: AI Bubble Characteristics - The current AI bubble is characterized as a "rational bubble," differing from historical irrational bubbles like the Dutch tulip mania, due to AI's transformative potential for society[4] - The macroeconomic environment, valuation structures, and investment intensity indicate that the risks associated with the current AI bubble are manageable compared to the 2000 internet bubble[4] - Global major economies are in a rate-cutting window, with actual interest rates significantly declining, which increases market tolerance for long-term capital expenditures and uncertainties in future returns[4] Group 2: Risks and Potential Outcomes - Structural and cyclical issues in the global economy present systemic risks that exceed those during the 2000 internet bubble, driven by demographic aging, debt expansion, and de-globalization[4] - The AI bubble may lead to unexpected liquidity tightening, especially if geopolitical tensions raise commodity prices, potentially resulting in a "secondary inflation" scenario[5] - The difficulty in forming a closed-loop business model within the AI industry could hinder the sustainability of the bubble, as heavy asset expansion increases operational cash flow pressures[5] Group 3: Economic Implications - AI's impact on employment and consumption may lead to economic demand shocks, with the potential for a "smart crisis" that could exacerbate economic downturns[5] - If the bubble bursts, China's adjustment may be more manageable due to its national system and domestic market advantages[5] - The ongoing AI investment is still in the early stages of technology diffusion, with significant room for growth compared to the peak of the internet cycle[7]

大模型市场，直接来了一个「新物种大分叉」。 全球最大AI模型API聚合平台OpenRouter给出数据： 9号到15号这一周，中国大模型的调用量冲到了 4.12万亿Token，第一次超过美国模型的2.94万亿Token。 调用量前五的模型里，中国直接占了四个：MiniMax的M2.5、月之暗面的KimiK2.5、智谱GLM-5、 DeepSeek V3.2。 市场已经彻底分成两拨人：BAT正在「向内收缩」，把模型塞进搜索、电商、办公这些老业务里；新势 力Kimi、智谱、MiniMax则「向外长手」，靠成百上千个Agent死磕开发者生态。 这是商业底层逻辑的彻底分家，大家都在算一笔名为投资回报率的生死账。 01 先得搞清楚一件事：这4.12万亿Token的调用量，到底是谁在用？ 要光看新闻标题，肯定以为中国老百姓突然爱上跟AI唠嗑了；OpenRouter的用户构成很有意 思，上面美国开发者占了47.17%，中国开发者只有6.01%。 这4.12万亿Token，主要是全球那帮程序员「用脚投票」投出来的，跟咱们在抖音刷到的那些AI聊天没 啥关系。 所以，Token调用量比DAU实在多了，日活用户能被红包砸出来，能被 ...

英伟达CEO黄仁勋在2月25日财报电话会上确认，公司已接近与OpenAI达成合作协议，但澄清此前传闻 的1000亿美元投资"从来不是一项承诺"。该协议涉及英伟达向OpenAI提供先进AI芯片及技术支持，以 支撑其大模型训练与推理需求，同时英伟达或将参与OpenAI新一轮融资。黄仁勋形容OpenAI为"一代人 中仅此一家"的企业，强调双方自2016年合作至今，OpenAI所有工作均基于英伟达技术平台。 值得关注的是，OpenAI近期也与AMD达成战略合作，计划部署6吉瓦AMD Instinct GPU，显示其在芯片 供应上正寻求多元化。分析认为，英伟达与OpenAI的协议若最终敲定，将进一步巩固前者在AI算力领 域的霸权地位，同时助力OpenAI推进"星际之门"等大规模AI基础设施建设。 此次合作标志着OpenAI采购模式的重要转变——从通过微软等云服务商间接采购，转向与英伟达直接 合作。与此同时，英伟达正加速AI生态布局，本季度已宣布向Anthropic投资最高100亿美元，并与Meta 签署多年期、价值数十亿美元的芯片供应协议，后者将部署数百万颗Blackwell和Rubin GPU。黄仁勋表 示，公司投资 ...

图源：网络 需要说明的是，"蒸馏"是全球部分AI公司训练自家大模型的常用手段，而Anthropic自己，恰恰是"蒸馏"技术的使用者，甚至存在更激进的数据抓取行为。 值得一提的是，Anthropic如今却成了人工智能领域对中国最不友好的公司之一。2025年9月，Anthropic在官方文件中明确封禁对中资企业的服务。其实指 责中国企业进行数据蒸馏，已经成了美国企业惯用套路。就在2026年2月12日，OpenAI向美国国会提交内部备忘录，明确指控DeepSeek通过复杂的混淆手 段，绕过其安全防护对GPT系列模型实施蒸馏行为。 Anthropic这次直接对中国企业"高调指控"，一个重大背景是进入2026年2月，美国AI概念股出现多轮明显下跌，资本市场对人工智能的未来产生了"颠覆传 统商业模式"的担忧。CNN评论也指出，不少所谓大模型，其实只是精心包装过的搜索引擎。 马斯克嘲讽、资本变脸，中美AI大战升级，中国凭什么破局？ 开工第一天，AI圈就上演"大戏"！美国AI独角兽Anthropic突然发难，指控DeepSeek、月之暗面（Kimi）等3家中国AI企业，靠"蒸馏攻击"抄袭技术。 "蒸馏攻击"是什么？先按下不表 ...

机构：高景气格局有望持续 | 代码 | 名称 | 现价 | 张唱� 涨跌 | | --- | --- | --- | --- | | 300317 珈伟新能 | | 5.36 | +0.89 +19.91% | | 003032 | 南网能源 | 8.22 | +0.75 +10.04% | | 600452 涪陵电力 | | 13.28 | +1.21 +10.02% | | 002015 | 协鑫能科 | 14.16 | +1.29 +10.02% | | 000899 | 赣能股份 | 14.61 | +1.33 +10.02% | | 6660000 | 闽东电力 | 14.43 | +1.31 +9.98% | | 001896 | 豫能控股 | 13.34 | +1.21 +9.98% | | 600744 华银电力 | | 7.94 | +0.72 +9.97% | | 600821 | 金开新能 | 7.39 | +0.67 +9.97% | | 600644 乐山电力 | | 13.12 | +1.04 +8.61% | | 600157 永泰能源 | | 1.84 | +0.13 +7.6 ...

2026 年 2 月 27 日 陈伟光 S0340520060001 电话：0769-22119430 邮箱： chenweiguang@dgzq.com.cn SAC 执业证书编号： S0340521020001 电话：0769-22110619 邮箱： luoweibin@dgzq.com.cn S0340524070002 电话：0769-22119302 邮箱： chenzhanqian@dgzq.com.cn 超配（维持） 散热需求向互连系统延伸，连接器散热成为重要补充 深 度 研 AI 集群互连散热专题报告 证 券 研 究 报 告 资料来源：iFind，东莞证券研究所 相关报告 投资要点： 本报告的风险等级为中高风险。 本报告的信息均来自已公开信息，关于信息的准确性与完整性，建议投资者谨慎判断，据此入市，风险自担。 请务必阅读末页声明。 通信行业 SAC 执业证书编号： 罗炜斌 AI集群功耗上扬，集群散热需求增长。AI算力需求呈指数级爆发直接推 动了AI集群功耗上扬，从单芯片到机柜级别的功耗密度的激增已经超越 了传统数据中心的设计极限。以英伟达产品为例，2026年是其AI硬件产 品将从H100/H ...

AI 编程行业深度报告 2026 年 2 月 27 日 卢芷心 S0340524100001 电话：0769-22119297 邮箱： luzhixin@dgzq.com.cn S0340521020001 电话：0769-22110619 邮箱： luoweibin@dgzq.com.cn S0340520060001 电话：0769-22119430 邮箱： chenweiguang@dgzq.com.cn 超配（维持） 海外价值获验证，国内市场开启高增长周期 深 度 资料来源：iFind，东莞证券研究所 投资要点： 本报告的风险等级为中高风险。 本报告的信息均来自已公开信息，关于信息的准确性与完整性，建议投资者谨慎判断，据此入市，风险自担。 请务必阅读末页声明。 SAC 执业证书编号： 罗炜斌 SAC 执业证书编号： AI Coding向"自主型Agent"跃迁，未来市场空间广阔。AI Coding已 成为众多AI应用领域中落地速度最快、发展潜力最大的细分赛道之一， 其产品或功能演进高度依赖底层大模型能力的发展。当前，国际前沿编 程大模型发展由海外厂商引领，而国产大模型正展现出强劲的追赶态 势。在发展趋 ...

数据不会说谎。2025年全球AI芯片市场规模突破1200亿美元，台积电、三星的3nm产线火力全开，单块 GPU的算力三年翻了10倍。可另一边，全球电力增速常年维持在3%左右，欧洲甚至因能源危机砍了数 据中心的供电配额。马斯克的焦虑不是空穴来风：当单个AI集群的功耗突破100兆瓦（相当于一座小型 核电站），当数据中心耗电量占全球10%且还在飙升，地面上的"电"确实快不够用了。 "记住我的话，36个月内太空会成为部署人工智能的最便宜去处。"马斯克的语气带着惯有的笃定，像极 了当年宣布"殖民火星"时的决绝。但这次，他的论据扎得很痛："芯片产出几乎呈指数级增长，但电力 产出是平的。那么你要如何让这些芯片通电？靠魔法电源？魔法电力精灵吗？" 当马斯克用"魔法电力精灵"调侃地面电力困境时，黄仁勋正拿着散热板图纸算尺寸。一个在太空画饼， 一个在现实算账——这场关于"太空数据中心"的隔空对话，撕开了AI时代最尖锐的矛盾：人类对算力的 贪婪，正在把地球逼到电力极限。 二、黄仁勋的"冰冷现实"：没空气的太空，散热板得造到"看得见" 就在马斯克畅想太空算力乌托邦时，黄仁勋在财报电话会议上泼了盆冰水："在太空中，能源与散热是 两回事 ...