AI算力跟踪深度（四）-怎么看算力的天花板和成长性？.pptxVIP

证券分析师：张良卫

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核心观点

我们认为AI产业的天花板、变现性、成长性、产业链友好度等是稀缺的，从宏观到微观进行对比分析，我们认为主要有以下几点因素：

1、行业天花板更高：AI的产出是可乘数放大的“智能”，由“算力—模型—应用—数据”飞轮驱动，OpenRouter等平台Token调用量呈指数级增长；对比通信流量的“加法式”增长与频谱/站址等物理边界，AI的可拓展空间显著更大，AI在各行业重构流程并催生新价值链与新市场，行业天花板由可被智能化的任务空间决定而非人口、设备数等底层数字。

2、见效更快：4G/5G“先覆盖后变现”的工程属性与ARPU增速受限导致回本周期达数年；AI模型、算力投入后可即插即用，并不断迭代满足新需求、新场景，进行滚动式兑现。

3、硬件迭代更快，优化价格、需求周期：AI算力“年更+软硬协同”的高频迭代，在12–18个月内刷新单位算力成本并催生新需求，从而在价格下行之前就以“更高代际的价值锚”重定价，打破了传统硬件的量价周期。当算力更便宜、更易得时，开发者会把更复杂的模型与系统作为新基准，提升参数量、上下文与并行度。模型架构的迭代有机会减小单次推理、训练所需算力，而AI产业发展过程中杰文斯悖论将演绎很多次，如Genie3等生成视频的世界模型，或需要跨数量级提升的算力才可满足。

投资建议：我们认为AI算力更高的天花板与更好的竞争格局支撑起AI算力相对4G/5G的更高估值框架

与更强Beta，相关标的——光互连：中际旭创，新易盛，天孚通信，光库科技，长芯博创，仕佳光子，源杰科技，长光华芯，太辰光；交换机：锐捷网络，盛科通信；铜互连：兆龙互连，中际旭创。

风险提示：AI算力需求不及预期；客户处份额不及预期；产品研发落地不及预期；行业竞争加剧。;;

一、AI的天花板与飞轮不一样;

?AI算力呈“乘法式”扩张，行业天花板与技术迭代速度显著更高；4G/5G呈“加法式”增

长、受物??边界约束。

?5G的需求与可部署资源和连接总量高度相关，受频谱、站址、覆盖半径、功耗等硬约束影响，收入结构本质上由基建CAPEX与运营服务收入相加决定，边界受人口与设备密度限制。

?AI的核心产出是“智能”，作为生产要素与数据、劳动力、资本相乘提升全要素生产率，算力需求由模型规模、上下文长度、多模态维度与推理负载共同驱动，能力提升与单位算力成本下行形成“算力-模型-应用-数据”正反馈飞轮，带来指数级模型复杂度与场景渗透。

?横向对比流量消耗量与token消耗量，从13年开始的4G时代到当前的5G时代，流量消耗量

CAGR（2013-2024年）约61.1%，而token消耗量则呈指数级增长，以openrouter平台为例，过去一年即增长约28倍。

?AI在各行业重构流程并催生新价值链与新市场，行业天花板由可被智能化的任务空间决定而非人口与设备数，概念上更接近无界；5G的连接上限虽高，但受频谱资源和物理部署所

框定。

中国移动互联网流量消耗量（亿GB）openrouter平台token消耗量（T）;

1.1AI具有更高的天花板

?基础设施端，受“可计算的连接上限”约束，4G/5G呈现明显的周期特性。

?从国内三大运营商资本开支轨迹可见，4G推进期（约2013-2016）

CAPEX阶梯上行并在2016年前后见顶，随后2017-2019年进入消化回落；5G首轮规模建网（2020-2022）CAPEX再度抬升，伴随覆盖范围扩大、

边际收益下行与折旧约束，2023-2024转为高位趋稳。建设周期取决于频谱/标准迭代速度与站址、光纤、供电等物理资源上限，以及人口与终端渗透的可测边界，使连接类基础设施的TAM收敛。

2010-2024年中国三大运营商资本开支（亿元）;

1.1AI具有更高的天花板

?我们认为AI算力的行业天花板远高于4G/5G并仍在上修，体现为数据中心Capex与上游加速芯片TAM的绝对规模与增速同时抬升。

?北美四大云厂资本开支持续高增，主权AI等贡献新增量，英伟达指引

Blackwell和Rubin平台有望共同推动全球AI基础设施规模在2030年左右达到3-4万亿美元。

?GrandViewResearch预测预计全球直接AI市场规模到2030年将达到