AI算力跟踪深度（四）：怎么看算力的天花板和成长性？

AI算力跟踪深度（四）：怎么看算力的天花板和成长性？行业研究报告请务必阅读正文之后的免责声明部分证券分析师 ：张良卫执业证书编号：S0600516070001联系邮箱：zhanglw@dwzq.com.cn联系电话：021-601997932025年10月15日证券分析师：李博韦执业证书编号：S0600525070006联系邮箱：libw@dwzq.com.cn我们认为AI产业的天花板、变现性、成长性、产业链友好度等是稀缺的，从宏观到微观进行对比分析，我们认为主要有以下几点因素：1、行业天花板更高：AI的产出是可乘数放大的“智能”，由“算力—模型—应用—数据”飞轮驱动，OpenRouter等平台Token调用量呈指数级增长；对比通信流量的“加法式”增长与频谱/站址等物理边界，AI的可拓展空间显著更大，AI 在各行业重构流程并催生新价值链与新市场，行业天花板由可被智能化的任务空间决定而非人口、设备数等底层数字。2、见效更快：4G/5G“先覆盖后变现”的工程属性与ARPU增速受限导致回本周期达数年；AI模型、算力投入后可即插即用，并不断迭代满足新需求、新场景，进行滚动式兑现。3、硬件迭代更快，优化价格、需求周期：AI算力“年更+软硬协同”的高频迭代，在 12–18个月内刷新单位算力成本并催生新需求，从而在价格下行之前就以“更高代际的价值锚”重定价，打破了传统硬件的量价周期。当算力更便宜、更易得时，开发者会把更复杂的模型与系统作为新基准，提升参数量、上下文与并行度。模型架构的迭代有机会减小单次推理、训练所需算力，而AI产业发展过程中杰文斯悖论将演绎很多次，如Genie 3等生成视频的世界模型，或需要跨数量级提升的算力才可满足。投资建议：我们认为AI算力更高的天花板与更好的竞争格局支撑起AI算力相对4G/5G的更高估值框架与更强Beta，相关标的——光互连：中际旭创，新易盛，天孚通信，光库科技，长芯博创，仕佳光子，源杰科技，长光华芯，太辰光；交换机：锐捷网络，盛科通信；铜互连：兆龙互连，中际旭创。风险提示：AI算力需求不及预期；客户处份额不及预期；产品研发落地不及预期；行业竞争加剧。核心观点目录AI的天花板与飞轮不一样AI算力以更快的技术迭代，优化价格与需求周期投资建议及风险提示一、 AI的天花板与飞轮不一样40.180.210.33 0.41 0.571.12.041.82.52.233.41 3.734.9201234561.1 AI具有更高的天花板资料来源：工信部，openrouter，东吴证券研究所•AI 算力呈“乘法式”扩张，行业天花板与技术迭代速度显著更高；4G/5G 呈“加法式”增长、受物理边界约束。•5G 的需求与可部署资源和连接总量高度相关，受频谱、站址、覆盖半径、功耗等硬约束影响，收入结构本质上由基建 CAPEX与运营服务收入 相加决定，边界受人口与设备密度限制。•AI 的核心产出是“智能”，作为生产要素与数据、劳动力、资本相乘提升全要素生产率，算力需求由模型规模、上下文长度、多模态维度与推理负载共同驱动，能力提升与单位算力成本下行形成“算力-模型-应用-数据”正反馈飞轮，带来指数级模型复杂度与场景渗透。•横向对比流量消耗量与token消耗量，从13年开始的4G时代到当前的5G时代，流量消耗量CAGR（2013-2024年）约61.1%，而token消耗量则呈指数级增长，以openrouter平台为例，过去一年即增长约28倍。•AI 在各行业重构流程并催生新价值链与新市场，行业天花板由可被智能化的任务空间决定而非人口与设备数，概念上更接近无界；5G 的连接上限虽高，但受频谱资源和物理部署所框定。512.720.641.993.824671112201656221626183025337605001000150020002500300035004000201320142015201620172018201920202021202220232024中国移动互联网流量消耗量（亿GB）openrouter平台token消耗量（T）资料来源：Wind,东吴证券研究所•基础设施端，受“可计算的连接上限”约束，4G/5G呈现明显的周期特性。•从国内三大运营商资本开支轨迹可见，4G 推进期（约 2013–2016）CAPEX 阶梯上行并在 2016 年前后见顶，随后 2017–2019年进入消化回落；5G 首轮规模建网（2020–2022）CAPEX 再度抬升，伴随覆盖范围扩大、边际收益下行与折旧约束，2023–2024 转为高位趋稳。建设周期取决于频谱/标准迭代速度与站址、光纤、供电等物理资源上限，以及人口与终端渗透的可测边界，使连接类基础设施的 TAM 收敛。2010-2024年中国三大运营商资本开支（亿元）6050010001500200025003000350040004500201020112012201320142015201620172018201920202021202220232024中国移动：资本开支中国电信：资本开支中国联通：资本开支1.1 AI具有更高的天花板资料来源：彭博，英伟达官网， Grand View Research，东吴证券研究所海外四大云厂CapEx（亿美元）•我们认为AI 算力的行业天花板远高于 4G/5G 并仍在上修，体现为数据中心 Capex 与上游加速芯片 TAM 的绝对规模与增速同时抬升。•北美四大云厂资本开支持续高增，主权AI等贡献新增量，英伟达指引Blackwell和Rubin平台有望共同推动全球AI基础设施规模在2030年左右达到3-4万亿美元。•Grand View Research预测预计全球直接AI市场规模到 2030 年将达到 18117.5 亿美元，2025 年至 2030 年的复合年增长率为 35.9%。0100200300400500600700800900100019Q320Q120Q321Q121Q322Q122Q323Q123Q324Q124Q325Q1微软亚马逊谷歌脸书全球直接AI市场规模预测（十亿美元）71.1 AI具有更高的天花板注：2025年起为预测数据4G/5G 的投资回收期显著偏长，源于前期重资本、后端慢变现的商业模式。根据PatentPC，5G投资平均收支平衡时间预计为8-10年。•“先覆盖、后变现”的工程属性决定 CAPEX 前置。•频谱拍卖与许可费用进一步抬升资本门槛，如德国2019年5G频谱竞拍总额65.5亿欧元，挤压早期现金回笼空间。•收益侧提升有限：ARPU提价空间受竞争与监管制约，GSMA预计至 2030 年高收入市场 ARPU年增仅约1%，行业收入增速温和，ROI 摊薄。•二次建设叠加：当一期覆盖接近“边际”，Capex/Revenue 比率见顶后趋稳，但5G-A 与行业专网等二次建设仍需持续投入，使回收呈“建设—消化—再建设”的多周期拉长。资料来源：GSMA，东吴证券研究所运营商移动服务ARPU预测（美元/月）81.2 AI投资正滚动式兑现注：2030年为预测数据以云服务商为例，AI 算力的回收期显著短于4G/5G，核心在于边部署边变现（按量计费）+ 高利用率。•变现即时性：算力以按秒/按