AI算力芯片呈现多元化发展趋势，重视定制化ASIC芯片潜在市场。智能芯片是算力产业的关键基础设施要素，多元化的人工智能芯片可针对不同的应用场景进行优化设计，例如，针对深度学习训练的GPU和TPU，能够提供大规模矩阵运算的高效支持；而针对推理任务的ASIC，则在功耗和延迟方面表现出色。据Marvell预测，到2028年加速计算市场规模可达2210亿美元，其中定制化芯片市场规模预计从2023年的66亿美元增长到2028年的554亿美元，复合增长率达53%。我们认为，具备低功耗、高适配性优势的定制化ASIC芯片，未来有望在AI服务器领域释放更大市场潜力。
　　智算网络扩展方式再升级，千亿级计算能力AI工厂成可能。英伟达近日宣布推出NVIDIASpectrum-XGSEthernet技术，这一面向分布式数据中心的跨域互联技术，可打破现有以太网高延迟、性能不可预测等限制，通过跨域扩展架构将多个分布式数据中心连接成具备十亿瓦级的智能巨型AI超级工厂，其跨域扩展能力也成为继纵向扩展、横向扩展后的AI计算“第三大支柱”。我们认为，随着智算网络扩展方式的不断进步，AI计算有望持续突破单节点、单集群和单数据中心的算力瓶颈，更可能加速AI基础设施的全球化布局。
　　液冷技术成为关注重点，聚焦智能算力散热革命。随着人工智能、大数据等技术发展，数据中心能耗激增，可持续发展成行业焦点，亟需解决高功耗与散热难题。IDC预测，2028年中国液冷服务器市场将达105亿美元，2023-2028年五年复合增长率达48%。业界从计算节点（如冷板、相变浸没液冷服务器）、机柜层面（超高密度液冷机架、AI智能控制）及整体转型（引入可再生能源）多维度探索，推动高效能源管理与冷却方案落地。我们认为，液冷技术作为关键突破，能显著降低数据中心总能耗、提升计算密度，有望重塑数据中心的硬件架构。
　　投资建议与投资标的
　　AI服务器性能升级，对硬件提出更高要求，相关标的：
　　（1）PCB及上游CCL材料：生益科技、沪电股份、景旺电子、深南电路等；
　　（2）内存和存储：澜起科技、聚辰股份、德明利、江波龙等；
　　（3）联接和网络：1）光芯片和光模块：源杰科技、光迅科技、中际旭创、新易盛、剑桥科技、华工科技等；2）电缆：沃尔核材、兆龙互连等；3）互联接口：澜起科技等;
　　（4）散热系统：英维克、中石科技、思泉新材等；
　　（5）电源：麦格米特、欧陆通等;
　　（6）整机：工业富联、联想集团、浪潮信息等。
　　风险提示
　　AI服务器渗透率不及预期；算力需求增长不及预期；技术迭代进展不及预期。