国产AI链逐渐成为市场焦点

今日复盘与热点聚焦：

A股上演V型反弹。截至收盘，上证指数涨1.65%报4036.59点，深证成指涨3.07%，创业板指涨4.49%，沪深300涨2.54%，北证50涨0.44%，科创50涨8.41%，中证A500涨2.83%。半导体产业链强势爆发，半导体硅片、GPU、内存芯片、先进封装等方向领涨；能源设备、航天军工、工业机械、券商股表现强劲。锂电池产业链、稀土、餐饮旅游、钢铁、煤炭股低迷。市场成交额增至2.93万亿元，上日成交2.58万亿元。全市场上涨个股2483家，下跌个股2884家。

港股冲高回落，科网股涨势暂歇，恒生指数收盘跌0.7%报24030.18点，恒生科技指数基本收平，盘中一度涨超2%，恒生中国企业指数跌1.08%。黄金股、消费股、金融股跌幅居前；半导体芯片走强。大市成交额3772.48亿港元，上一交易日为3758.35亿港元。南向资金净买入98.3亿港元。

*以上资料来源：WIND，截至2026/07/09$华泰柏瑞上证科创板半导体材料设备主题ETF发起式联接C(OTCFUND|024975)$

众所周知，国内市场AI相关标的公司，大致可以分为国产链和海外链两类，资金流动有时聚合有时分化。而今年5月底以来，随着全球科技投资整体进入消化拥挤度和泡沫再审视的阶段，我们会发现，国产AI链关注度不降反升。背后的原因是什么？这里面又蕴含着哪些投资机会？

首先从产业逻辑来看，两条链的需求分别从哪儿来？

当前海外AI链的需求起点，不是单一模型升级，也不是单一芯片换代，而是北美头部云厂商正在以极高强度扩张AI基础设施。数据显示，北美四大云厂商2026年一季度资本开支合计约1288亿美元，同比增长81%，环比增长10%，说明AI基础设施投资彼时并未出现边际收缩，而是在高基数上继续加速；进一步看全年指引，谷歌2026年资本开支上调至1800-1900亿美元，Meta为1250-1450亿美元，微软约1900亿美元，亚马逊约2000亿美元且同比增长56%。（数据来源：WIND，公司公告）

这背后的因果链条是清晰的：闭源模型能力竞争加剧 → 云厂商争夺训练与推理基础设施 → 资本开支持续上修 → GPU/ASIC/网络/光互连/液冷等环节同步扩产。

值得注意的是，海外需求的本质并不是一次性训练集群采购，而是训练和推理双轮扩张：据TrendForce测算，2026年AI服务器出货量有望增长28%，AI推理算力则有望增长122%，AI训练算力有望增长56%。这里面的文章在于，若训练需求扩张，直接受益的或是高端GPU、HBM、CoWoS、交换芯片；若推理需求爆发，则可能放大ASIC、网络互连、液冷、电源、服务器整机的分量。（注：机构预测数据仅供参考，不代表实际情况，不作为基金业绩表现的保证或承诺，请投资者关注相关投资风险）

也就是说，海外AI链的逻辑不是估值故事，是全球头部云厂商在用真实资本开支争夺未来AI算力的主导权。$华泰柏瑞上证科创板50成份ETF联接C(OTCFUND|011611)$

与海外链不同，国产AI链当前需求的根部并不是全球化高付费企业客户，而是外部高端算力供给受限后，国内模型、云厂商、行业客户必须转向国产替代。换言之，国产链的驱动机制更像是一种“刚性导入”，在国产算力仍然十分紧缺的情况下，很多核心环节空间弹性或将放大。

更重要的是，国产链正在从“芯片替代”走向“模型—芯片—系统协同”。已有头部国产模型完成多平台国产算力适配，更有甚至直接与国产算力厂商进行Co-design，致力于模型端需求和芯片端适配不再割裂。（资料来源：证券时报、经济观察网、中国科技网、澎湃新闻等）

因此，如果同样要给出一条逻辑链，那么会是：国产大模型调用量和商业化加快 → 对算力可得性要求上升 → 海外高端卡受限导致本土供给成为必需 → 模型厂商主动适配国产芯片 → 国产算力从“能用”走向“好用” → 订单与采购开始真正放量。

并且国产链催化并非单点消息，而是一整个事件集群：2026世界人工智能大会（WAIC）将于7月17日至20日举行，预计将举办近140场专业论坛、吸引1100余家企业参展，并实现超300款AI新品全球首发，其中算力与自主系统两大赛道均集聚200家以上企业，多家国产算力公司被预期在WAIC发布新产品，且昇腾计划展出950超节点真机产品，昭示国产算力从单芯片向系统级集群能力跃升；而据上海市新闻发布会7月7日消息，会前已促成162亿元意向合作金额及57个实体应用场景落地。

这些信号表明，国产链当前的需求已不仅是“政策倡导”，而开始表现为模型调用增长、应用场景落地、系统级产品发布、采购预期上修的同步推进。

再往深一层看，国产链需求还具有鲜明的“中国式AI路径”特征：它并不一定复制海外“最高参数通用模型+顶级企业级订阅”的商业化路径，更可能走向低成本API、行业场景化、政企私有化部署、制造业与区域智算中心渗透。例如，县域级全栈国产化智算中心已经出现——利川人工智能计算中心形成150P算力规模，并在文旅、知识库管理、数据共享等场景中落地；中国信通院也已启动“算力超市”和“算力银行”两种新模式，支持按“卡时”“核时”及Token计费。（资料来源：中国科技网，20260708）

随着需求外延从头部大厂向区域、政企、中小企业等更分散的客户群体延展，国产AI链的核心将不是复制北美，而是在外部约束下形成一条“本土模型需求—国产算力供给—场景化商业落地”的自主闭环。

所以，面对不同的需求源头和实现路径，两者的结构必然也会有差异。

如果说海外AI链的核心矛盾在于CAPEX能否持续、GPU向ASIC扩散、上游供应链能否承接，其核心环节GPU、ASIC、交换网络、光互连、PCB、液冷、电源通过高度专业化分工和全球化供应链协同组织起来，商业模式是全球闭源模型生态、云服务订阅、高付费企业客户；

那么国产AI链的核心矛盾就在于供给受限下国产芯片/系统能否真正交付并形成闭环，其核心环节GPU/AI芯片、晶圆制造、设备、封装、存储、服务器、交换机、超节点、算力租赁的组织方式更强调全栈自主可控与系统级整合，商业模式是行业场景落地、API调用增长、区域与政企算力部署——因而表现出往上游更上直至半导体设备、往下游更下直至各垂类应用出口的“全面”特征。

也因此，在海外AI链占上风的时候，A股与港股往往是通过出海供应链映射北美资本开支，市场焦点落在GPU、ASIC、网络、光互连、液冷等相对有限的环节；如最近这般国产AI链起势阶段，从AI芯片/GPU到晶圆制造与半导体设备，再从AI服务器、机柜、电力设备、液冷、交换机到超节点与智算中心、算力租赁/交易平台，资金拥抱的是一个更大的范围。

那么，为什么近期两条链开始分化呢？

经过上述分析，我们可以清楚认知到，海外AI链与国产AI链本质上是同一轮AI资本开支浪潮下、由不同需求驱动、具备不同产业结构的两套资产体系。

海外链自2023年以来持续扩张，目前已经处于高景气验证与结构扩散阶段，近期叙事的变化和资金面的松动更多依然围绕AI资本开支，也就是需求端能否闭环来展开。Meta引发的“算力过剩”争议正甚嚣尘上，市场对CAPEX的预期依然非常两极分化。这也意味着，在大型云厂揭晓CAPEX计划之前，海外链以及国内映射标的波动放大的可能性是存在的。

但这并不是说AI主线就此结束，而可能更多推动市场开始从全球AI同涨同跌的单因子交易，切换到按景气边际、拥挤度位置、产业兑现阶段进行分层定价的思路上。

如此一来，处在生命周期更早阶段的国产链接过市场关注也就不难理解了。如前所述，国产链的需求端除了头部大厂更有区域、政企、中小企业等更分散的客户群体，资本开支继续增长的确定性较高；供给端头部国产芯片设计公司2026年开始拿到晶圆厂的流片，意味着在供不应求的阶段可能会被互联网大厂选中，转向真正的交付和订单，待到新产品流片起量，明年的业绩增长空间或也可打开，虽说现阶段芯片设计公司研发成本高企、并且也受到高存储成本的影响，但随着下一代产品出来开始涨价，后续经营杠杆放大盈利的空间或也较为可期。

也就是说，当海外链出现波动，国产链依然可能因订单兑现维持向上趋势，根本原因是两者在产业拐点的确认时间和景气预期的上修方向上均存在错位，当市场处于存量博弈状态而科技趋势仍未动摇，也就有需要对其进行性质区分和分化演绎。加之催化方面，三季度的国产链也明显要比海外链更前置、更密集：除了前述围绕本月WAIC 2026发生的事件集，也可期待新的互联网客户签单、新产品推出、国模能力追赶等。

至此，我们基本厘清了国产AI链与海外AI链出现不同市场节奏的缘由，以及为什么当前建议关注国产AI链。之后，我们将下沉到具体子板块，探讨科技行情演绎进入深水区后的细分投资机会。

END