来源：ETF万亿指数

　　周三（6月17日）的行情
，一句话，“芯”光灿烂、咱要“屏 ”实力！半导体 、PCB涨停潮。

　　发现了 ，不仅要站在光里
，还要去“追
”光 。比如东山精密就公告了12亿美元扩建光芯片和光模块产能
。

　　还有一件振奋人心的消息，DeepSeek首轮外部融资传闻落地 ，总额超500亿元人民币（约75亿美元）
，投后估值3500-4000亿元；除国家AI产业基金外，腾讯
、宁德时代等外部资金注入有限合伙企业 ，享有经济权益但无投票权且锁定五年。

　　另
， PCB的爆发源于台积电的一则消息，公司6月16日首次向供应链发布“CoWoS玻璃基板开发计划” ，确认携手ABF载板龙头Ibiden与面板厂群创光电
，共同验证玻璃基板导入CoWoS先进封装的可行性 。

　　这是台积电首次公开披露玻璃基板技术的产业化验证进程，意味着该技术正式从实验室研发跨入工程化落地阶段
。

　　其实 ，这次增量信息并不在于“在研究玻璃基板 ”，而是首次公开确认合作方、披露具体测试数据
，并给出对比定性，实质上是在向供应链和客户释放明确的导入信号。

　　验证数据显示 ，与有机基板相比
，玻璃基板在关键指标上实现代际提升，看下面这组数据：

　　台积电特别强调 ，测试过程中未出现严重翘曲与分层/剥离现象
，而这两类问题历来是大型封装的主要良率杀手 。

　　公司进一步给出定性结论，Glass-SBT可做到“薄但COP更好
” ，而Organic-SBT则是“厚但COP更差”
。这一判断对AI芯片市场具有直接的技术替代指向意义。

　　看下市场规模
，据机构测算，2026年全球玻璃基板市场规模预计达到186亿美元 ，2026-2030年复合增长率14.5%
，远高于有机基板的6%增速 。

　　Yole Group预计，2024年先进封装市场规模约450亿美元 ，到2030年达到约800亿美元
。2025年后玻璃基板封装市场将进入高速成长期，2029年封装基板市场规模有望突破315亿美元。

　　于是
，大家看到了，玻璃基板和先进封装大幅走高 ，电子ETF华宝创下历史新高．．．

　　在这一轮狂欢背后
，我们要看清的不仅是光芒，更是整个AI硬件产业链底层的深刻巨变 。

　　下面 ，我们就来盘点一下AI硬件产业链
，到底有何关联，为什么此轮行情景气度如此之高？

　　01 产业链全景：从底层算力到顶层终端

　　根据公开数据 ，我们整理了一份AI硬件产业链全景图
，涵盖底层算力芯片 、核心配套
、中游服务器和终端应用。

　　AI硬件产业链遵循“底层算力芯片→中游服务器与集成→核心配套（互联/散热/PCB）→终端应用 ”的价值传导逻辑
。各环节核心看点如下：

　　02 此轮热潮的本质：从“训练驱动
”到“训推双轮”，算力缺口持续扩大

　　此轮AI硬件热潮的核心驱动力 ，是全产业链从“单一训练 ”向“训练+推理
”双轮驱动的结构性迁移。

　　训练端
，模型军备竞赛远未结束 。AI模型训练规模正以年均400%的速度扩张，训练成本五年间增长数十倍
。

　　这意味着 ，通往更高智能的路径仍高度依赖对高端算力的密集投入，H100等高端GPU租赁价格自低点反弹近40%就是一个例子。

　　如果说训练端是巨头们不计成本的‘军备竞赛’
，那么推理端，则是真正属于AI商业化的‘全民战场’ 。

　　当前 ，AI产业正从“训练时代”加速过渡到“推理时代 ”
。每一次用户调用、每一次AI Agent执行任务
，都是即时的算力消耗。

　　英伟达提出的“Token工厂”概念，将数据中心定义为生产Token的工厂 ，核心制约因素已从芯片数量
，扩散至电力 、散热
、互联和工程交付能力的系统性供给 。

　　微软因GitHub代码提交量暴增14倍而被迫向竞争对手AWS采购算力，正是推理需求爆炸式增长的一个缩影
。

　　此外 ，国产替代从“备选项
”到“必选项”。在外部供应受限的背景下
，中国AI服务器所用外购芯片比例已从2024年的63%降至2025年的42% 。

　　以寒武纪、海光信息 、华为昇腾为代表的国产算力芯片，在推理场景中性能逐渐接近海外标杆 ，性价比优势开始显现
。这为国内AI硬件产业链提供了独立于海外周期的第二增长曲线。

　　03 市场前景：高景气度的延续与内部结构的迁移

　　市场前景的核心判断是
，AI硬件仍是当前胜率最高的方向，但产业链内部的领涨环节正在迁移 。

　　景气度有坚实支撑。海关总署数据显示 ，2026年5月，集成电路
、自动数据处理设备出口同比增长110.9%与66.1%
，对出口增量贡献近半，中国已成为全球AI算力基建的核心供给方
。

　　全球AI硬件龙头在饱满订单支撑下 ，未来3年净利润预期较快增长
，PEG多维持在1附近，整体估值仍属合理范围。

　　领涨环节从“单点 ”走向“系统
” 。算力竞争已从“单芯片峰值性能”转向“芯片-软件-服务器-网络-液冷 ”的综合效率比拼
。

　　这意味着 ，投资机会正从芯片、服务器等核心环节
，向光模块 、PCB、液冷等配套环节扩散。

　　当前阶段可类比为AI产业周期的第二阶段，即从“硬件基建
”到“应用落地”的过渡期 ，上游硬件业绩确定性最高
，而中下游应用仍处于探索期 。

　　不过，尽管前景光明 ，不过部分核心资产股价已处高位
，后续需要更强的盈利预期来消化估值，赔率较前期有所弱化 ，需要继续关注后续业绩及估值变化~

　　04 总结一下，在“卖铲子 ”的确定性中
，寻找预期差

　　此轮AI硬件热潮，卖铲子的人算力硬件率先且规模化地兑现了业绩 ，这是产业链的客观规律
。

　　当下
，市场已充分认知硬件的“高确定性
”，并给予了部分龙头公司较高的估值溢价。未来的超额收益 ，将更多来自于寻找预期差：

　　向上超预期
，存储
、MLCC、PCB等核心元件供求紧张，价格存在进一步上调的可能 ，将直接推升公司净利润 。

　　向下超预期
，若大模型迭代放缓或应用端迟迟无法规模化变现，庞大GPU集群的资本开支将面临回报率质疑 ，造成估值与业绩的“双杀”
。

　　所以
，在“卖铲人 ”的狂欢中，我们既要享受坐在前排的暴利 ，也要时刻盯着后台的退场门。 唯有在一致预期中寻找超预期，在逻辑破灭前保持清醒
，才能在这场‘屏实力’的半导体风暴中，成为真正的弄潮儿 。