11月4-5日我们组织了2027年度投资峰会并举办“全球AI机遇与挑战论坛”分论坛，本次论坛聚焦光纤、RISC-V与先进封装等主题。我们认为，AI需求正通过互联密度提升、计算能效优化和芯片集成升级，带动景气向材料、芯片设计及制造设备扩散。1）集群扩张增加光纤用量，CPO将连接延伸至芯片附近，推动保偏光纤与精密光纤阵列升级；2）AI任务多样化推动处理器内核、专用计算单元与编译器协同，为RISC-V处理器IP、定制芯片及工具链拓展空间；3）封装尺寸扩大推动板级工艺探索，形变补偿、对位及拼接要求拓展数字光刻应用。具备特种材料开发、软硬件适配与精密制造能力的厂商有望受益。
　　光纤：AI拉动用量与规格升级，保偏连接拓展应用
　　AI集群扩张提高用纤量，也推动连接方式升级。根据康宁24年10月31日通讯稿，生成式AI数据中心所需光纤超过传统数据中心网络的10倍，密集布线对低损耗和抗弯性能提出更高要求。供给端，根据CRU官网，中国部分拉丝产能转向抗弯曲光纤，叠加预制棒供应约束，推动不同品类供需分化。根据康宁25年5月8日通讯稿，CPO将光收发器与交换芯片置于同一基板，缩短电信号传输路径并降低互联功耗。采用外置光源的相关方案通过保偏光纤连接激光器与光子芯片；FAU集成单模与保偏光纤，需要将纤芯与芯片波导精密对准。我们认为，保偏性能、加工精度和组件集成能力影响高密度连接的可靠性，材料及连接组件厂商有望随AI光互联升级受益。 
　　RISC-V：AI拓展端侧与云端应用，软硬件协同成为关键
　　AI任务的多样化与模型快速迭代，有望拓展RISC-V在端侧和数据中心的应用。不同场景对时延、功耗、存储和算子支持提出差异化要求，开放、模块化的指令集便于围绕工作负载开展定制设计。根据Google开发者博客及Meta MTIA介绍页，Coral NPU与MTIA芯片均采用RISC-V内核，与矩阵计算等专用单元协同，分别面向端侧与数据中心的AI任务。国内厂商亦积极布局相关领域，根据奕斯伟计算产品手册，其EIC7700芯片集成RISC-VCPU与自研NPU等计算单元，面向视觉处理与边缘AI应用，体现RISC-V架构在端侧智能计算领域的应用潜力。与此同时，硬件设计配套编译器与主流AI框架，完成模型映射、算子融合和存储资源适配，系统优化更加重视数据搬移效率、算子覆盖及模型部署。我们认为，AI定制计算需求有望带动处理器IP、专用芯片设计及工具链适配，软硬件协同和场景交付能力将影响产业链厂商的竞争力。 
　　先进封装：大尺寸推动工艺升级，数字光刻拓展应用
　　AI芯片集成更多计算芯粒与高带宽存储，推动封装尺寸和互连密度同步提升。根据台积电3Q26业绩会，CoWoS持续向更大尺寸演进，CoPoS开发着眼于未来成本优化。根据应用材料《DRAM and Advanced Packaging》，矩形中介层在圆形晶圆上排布存在边缘损失，板级加工通过扩大承载面积，提高单批中介层产出，为大尺寸封装提供降本路径。封装面积扩大也加大基板翘曲风险，图形对位与连接误差影响良率和可靠性，扩产需要同步提升工艺控制能力。根据德州仪器DLP技术应用说明稿，无掩模数字光刻通过可编程图形曝光减少拼接误差，并可随基板形变实时调整图形，适应大尺寸、多层布线的制造要求。我们认为，AI封装设备有望同时受益于产能扩张和工艺升级，大面积曝光、形变补偿与生产效率将成为设备竞争的重要维度。
　　风险提示：1）全球AI算力投入不及预期；2）新技术产业化进度不及预期；3）行业供需失衡。