PCB 涨停潮、电子 ETF 新高！AI 硬件谁在“屏实力”追光？

来源：新浪基金

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。