投资要点：
　　Meta对外出租算力的核心信号是算力资产正在从内部成本中心转向可商业化、可长期锁定的基础设施资产。据Bloomberg报道、Reuters转述，Meta正在筹划通过云业务向外部客户出售富余AI算力，并可能提供模型访问服务；此前Zuckerberg在股东会上表示，几乎每周都有外部公司询问是否可购买Meta的模型API或闲置算力，且愿意以高于Meta采购成本的溢价购买，但Meta尚未实际开展该业务。市场解读为“算力过剩”，主要反映投资者对AI资本开支回报率的担忧；从产业趋势看，头部科技企业通过外部租赁提升GPU集群利用率、平滑折旧压力并验证算力现金流属性，反而说明AI算力正在成为可计量、可调度、可交易的基础设施。Anthropic也印证了这一点：公司2025年底run-rate收入已超过90亿美元，远期乐观预期下2028年收入有望达到700亿美元，并与Google、Broadcom扩大合作，锁定2027年起约3.5GW的Google TPU算力容量，说明头部模型厂商的商业化增长仍然高度绑定长期算力供给。
　　聚焦中国市场，AI算力需求仍处于政策牵引、云厂商加码、模型调用放量和国产替代共振阶段。政策端，2026年政府工作报告提出实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程。据Bloomberg报道、Reuters转述，中国正研究未来五年约2万亿元的全国AI数据中心网络建设方案。企业端，字节跳动据FT报道拟在2026年投入约1600亿元建设AI基础设施；阿里巴巴宣布未来三年投入至少3800亿元用于云和AI基础设施；腾讯表示2026年将显著增加AI投入；中国移动2026年算力网络投资同比增长62.4%，中国电信2026年算力基础设施投资255亿元，同比增长26%，中国联通2026年算力投资占资本开支比例超过35%。模型端，智谱2025年收入同比增长132%，云端API收入同比增长292%，2026Q1API提价83%后调用量仍同比增长400%。供给端，国产AI芯片仍受先进制程代工、良率、HBM和封装能力约束，存在较大供应缺口。
　　我们看好中国科技企业在AI全产业链的系统性重估机会。①AI算力基础设施环节，国产AI芯片、GPU服务器、服务器DRAM、HBM替代、eSSD、光模块、交换机、PCB、液冷、电力设备、IDC和算力租赁有望受益于持续资本开支、国产替代和高质量算力供给偏紧。②模型与平台环节，MaaS、模型服务、向量数据库、数据治理、算力调度和AI工程化工具有望受益于大模型调用量增长、企业私有化部署和推理成本优化。③AI应用环节，编程、工业、办公、金融、政务、汽车、教育、医疗和智能终端等场景有望推动Token消耗和推理算力需求持续增长。④国产替代与自主生态环节，国产芯片、国产模型、国产数据库、国产中间件和国产AI开发工具有望在政策牵引、供应链安全和头部客户适配中加速放量。
　　风险提示：资本开支、国产AI芯片突破不及预期、行业竞争加剧。