海外技术突破与国内资本开支形成“东西共振”，算力产业链将迎来新机会。本周英伟达召开 GTC 大会，以 Blackwell Ultra 芯片、Rubin 架构、Quantum-X Photonics 和 Spectrum-X Photonic 交换机等新产品掀起算力密度跃升浪潮；同时国内部分运营商以及腾讯发布财报，指引 2025 年资本开支平稳增长，且仍向 AI 倾斜。在此情况下我们认为，技术迭代与资本投入的协同作用有望推动 AI 基础设施以及光模块产品量价齐升。

【创新驱动：算力高速迭代中，将迎来密度跃迁浪潮】

本周 GTC 大会中，黄仁勋透露年初至今微软、谷歌、亚马逊和 Meta 四家大型云服务商已经购入 360 万颗 Blackwell 芯片，预计 2028 年数据中心资本支出规模突破 1 万亿美元。同时英伟达推出的多个产品均向高密度、高速率方向演进，光通信成为焦点：

• GB300：基于全新 Blackwell   Ultra 架构，与 2024 发布的 GB200 相比，AI 计算 FLOPS 性能提升了 1.5 倍，新的注意力机制提升 2 倍，拥有 20TB HBM 高带宽存储提升 1.5 倍，预计将在 2025 年下半年出货。

• Vera Rubin：与 Grace   Blackwell（GB）类似，Vera 是 CPU，Rubin 是 GPU，而 Vera Rubin 整体性能是 GB300 的 3.3 倍，CPU 内存容量是 Grace 的 4.2 倍，内存带宽是 Grace 的 2.4 倍，预计将于 2026 年下半年量产出货，下一代 AI 超级芯片 Rubin Ultra 内存带宽是前代的 8 倍，性能是 GB300 的 14 倍。

• NVIDIA GB300 NVL72：采用机架级设计，连接 72 个 Blackwell   Ultra GPU 和 36 个基于 Arm Neoverse 的 NVIDIA Grace   CPU，充当专为测试时间扩展而构建的单个大型 GPU。

• Spectrum-X Photonics：基于 1.6T 硅光引擎的 CPO 交换机，将 AI 工厂扩展至数百万个 GPU，与传统方法相比将光学创新与 4 倍更少的激光器相结合，从而实现 3.5 倍的能效、63 倍的信号完整性、10 倍的大规模网络弹性和 1.3 倍的部署速度。

我们认为，北美各大厂商仍批量采购芯片已说明企业仍需通过搭建更先进、性能更佳的计算集群占据市场优势，在“推理算力激增 +AGI 技术攻坚”的大趋势下，AI 竞赛仍将处于白热化阶段；同时技术的更新迭代将继续驱动光模块等相关产业链景气度抬升，光模块 CPO 技术伴随 NVL72 实现数百万台 GPU 互联将进一步加速各大云厂商进行计算集群建设。

【国内 Capex：平稳增长继续印证算力高需求】

本周中国移动、中国联通以及腾讯发布财报，Capex 倾斜 AI 趋势仍然明显，且进一步确认结构优化方向：

• 中国移动：计划在算力领域的投资为 373 亿元，占资本开支的比例提升到 25%。同时公司在业绩说明会上明确表明公布的算力建设主要是以预训练资源为主，而推理资源将根据市场需求不设上限。

• 中国联通：公司预计 2025 年固定资产投资在人民币 550 亿元左右，其中算力投资同比增长 28%；此外，为人工智能重点基础设施和重大工程专项作了特别预算安排。同时公司预计 2025 年数据中心收入增速不会低于 2024 年，大模型收入有望实现 200%~300% 增长。

• 腾讯：2024 年年度资本支出增加三倍多至 107 亿美元（约占营收 12%），且 2025 年 Capex 保持平稳增长，继续投资研发自有模型、加速各业务组的 AI 应用开发、投资营销以提高用户对新 AI 产品（如元宝）的认知度和采用率。

我们认为，目前算力产业链正迈入“技术迭代 + 资本共振”的增长周期，产业势能释放将重塑算力基础设施的价值逻辑，伴随未来训练集群建设以及推理侧算力扩容，光模块、与 AI 基础设施等环节实现结构性增长。

综上，我们继续看好国产算力产业链，坚定推荐算力板块，建议关注光模块以及 AI 基础设施相关进展。核心推荐光模块行业龙头中际旭创、新易盛、天孚通信等，同时建议关注算力配套相关标的如太辰光、三环集团、仕佳光子、博创科技等。

建议关注：

算力——

光通信：中际旭创、新易盛、天孚通信、太辰光、腾景科技、光库科技、光迅科技、德科立、联特科技、华工科技、源杰科技、剑桥科技、铭普光磁。铜链接：沃尔核材、精达股份。算力设备：中兴通讯、紫光股份、锐捷网络、盛科通信、菲菱科思、工业富联、沪电股份、寒武纪、海光信息。液冷：英维克、申菱环境、高澜股份。边缘算力承载平台：美格智能、广和通、移远通信。卫星通信：中国卫通、中国卫星、震有科技、海格通信。IDC：润泽科技、光环新网、奥飞数据、科华数据、润建股份。

数据要素——

运营商：中国电信、中国移动、中国联通。数据可视化：浩瀚深度、恒为科技、中新赛克。

风险提示：AI 发展不及预期，算力需求不及预期，市场竞争风险。

1.    投资策略：从 GTC 大会和 Capex 出发看算力后续

本周建议关注：

算力——

光通信：中际旭创、新易盛、天孚通信、太辰光、腾景科技、光库科技、光迅科技、德科立、联特科技、华工科技、源杰科技、剑桥科技、铭普光磁。

铜链接：沃尔核材、精达股份。

算力设备：中兴通讯、紫光股份、锐捷网络、盛科通信、菲菱科思、工业富联、沪电股份、寒武纪。

液冷：英维克、申菱环境、高澜股份。

边缘算力承载平台：美格智能、广和通、移远通信。

卫星通信：中国卫通、中国卫星、震有科技、华力创通、电科芯片、海格通信。

IDC：润泽科技、光环新网、奥飞数据、科华数据、润建股份。

数据要素——

运营商：中国电信、中国移动、中国联通。

数据可视化：浩瀚深度、恒为科技、中新赛克。

本周观点变化：

本周海外算力板块仍处于下跌趋势，英伟达、Meta、谷歌分别跌 3.3%、1.9%、0.9%。国内方面算力板块迎来较大波动，主要由于全球经济复苏不确定性加剧，市场对高风险资产保持谨慎情绪，其中太辰光、德科立、天孚通信本周跌幅分别为 13.5%、8.6%、7.8%。

综上，我们继续看好国产算力产业链，坚定推荐算力板块，建议关注光模块以及 AI 基础设施相关进展。核心推荐光模块行业龙头中际旭创、新易盛、天孚通信等，同时建议关注算力配套相关标的如太辰光、三环集团、仕佳光子、博创科技等。

2. 行情回顾：通信板块上涨，运营商表现最优

本周（2025 年 3 月 17 日 -2025 年 3 月 21 日）上证综指收于 3364.83 点。各行情指标从好到坏依次为：上证综指>中小板综>万得全 A >万得全 A( 除金融，石油石化 )> 沪深 300> 创业板综。通信板块下跌，表现劣于上证综指。

从细分行业指数看，运营商、量子通信、物联网、光通信、通信设备、卫星通信导航分别下跌 0.5%、1.7%、1.8%、3.1%、3.2%、3.8%，表现优于通信行业平均水平；云计算、移动互联、区块链分别下跌 4.8%、4.9%、6.5%，表现劣于通信行业平均水平。

本周 ST 信通上涨 27.855%，领涨版块。受益于即将发布的机器人操作系统产品，东土科技上涨 18.378%； ST 高鸿上涨 15.126%；ST 鹏博上涨 14.935%；受益于净利润亏损收窄，大位科技上涨 12.005%。

3.周专题：从 GTC 大会和 Capex 出发看算力后续

海外技术突破与国内资本开支形成“东西共振”，算力产业链将迎来新机会。本周英伟达召开 GTC 大会，以 Blackwell Ultra 芯片、Rubin 架构、Quantum-X   Photonics 和 Spectrum-X Photonic 交换机等新产品掀起算力密度跃升浪潮；同时国内部分运营商以及腾讯发布财报，指引 2025 年资本开支平稳增长，且仍向 AI 倾斜。在此情况下我们认为，技术迭代与资本投入的协同作用有望推动 AI 基础设施以及光模块产品量价齐升。

【创新驱动：算力高速迭代中，将迎来密度跃迁浪潮】

本周 GTC 大会中，黄仁勋透露年初至今微软、谷歌、亚马逊和 Meta 四家大型云服务商已经购入 360 万颗 Blackwell 芯片，预计 2028 年数据中心资本支出规模突破 1 万亿美元。同时英伟达推出的多个产品均向高密度、高速率方向演进，光通信成为焦点：

• GB300：基于全新 Blackwell   Ultra 架构，与 2024 发布的 GB200 相比，AI 计算 FLOPS 性能提升了 1.5 倍，新的注意力机制提升 2 倍，拥有 20TB HBM 高带宽存储提升 1.5 倍，预计将在 2025 年下半年出货。

• Vera Rubin：与 Grace   Blackwell（GB）类似，Vera 是 CPU，Rubin 是 GPU，而 Vera Rubin 整体性能是 GB300 的 3.3 倍，CPU 内存容量是 Grace 的 4.2 倍，内存带宽是 Grace 的 2.4 倍，预计将于 2026 年下半年量产出货，下一代 AI 超级芯片 Rubin Ultra 内存带宽是前代的 8 倍，性能是 GB300 的 14 倍。

• NVIDIA GB300 NVL72：采用机架级设计，连接 72 个 Blackwell   Ultra GPU 和 36 个基于 Arm Neoverse 的 NVIDIA Grace   CPU，充当专为测试时间扩展而构建的单个大型 GPU。

• Spectrum-X Photonics：基于 1.6T 硅光引擎的 CPO 交换机，将 AI 工厂扩展至数百万个 GPU，与传统方法相比将光学创新与 4 倍更少的激光器相结合，从而实现 3.5 倍的能效、63 倍的信号完整性、10 倍的大规模网络弹性和 1.3 倍的部署速度。

我们认为，北美各大厂商仍批量采购芯片已说明企业仍需通过搭建更先进、性能更佳的计算集群占据市场优势，在“推理算力激增 +AGI 技术攻坚”的大趋势下，AI 竞赛仍将处于白热化阶段；同时技术的更新迭代将继续驱动光模块等相关产业链景气度抬升，光模块 CPO 技术伴随 NVL72 实现数百万台 GPU 互联将进一步加速各大云厂商进行计算集群建设。

【国内 Capex：平稳增长继续印证算力高需求】

本周中国移动、中国联通以及腾讯发布财报，Capex 倾斜 AI 趋势仍然明显，且进一步确认结构优化方向：

• 中国移动：计划在算力领域的投资为 373 亿元，占资本开支的比例提升到 25%。同时公司在业绩说明会上明确表明公布的算力建设主要是以预训练资源为主，而推理资源将根据市场需求不设上限。

• 中国联通：公司预计 2025 年固定资产投资在人民币 550 亿元左右，其中算力投资同比增长 28%；此外，为人工智能重点基础设施和重大工程专项作了特别预算安排。同时公司预计 2025 年数据中心收入增速不会低于 2024 年，大模型收入有望实现 200%~300% 增长。

• 腾讯：2024 年年度资本支出增加三倍多至 107 亿美元（约占营收 12%），且 2025 年 Capex 保持平稳增长，继续投资研发自有模型、加速各业务组的 AI 应用开发、投资营销以提高用户对新 AI 产品（如元宝）的认知度和采用率。

我们认为，目前算力产业链正迈入“技术迭代 + 资本共振”的增长周期，产业势能释放将重塑算力基础设施的价值逻辑，伴随未来训练集群建设以及推理侧算力扩容，光模块、与 AI 基础设施等环节实现结构性增长。

综上，我们继续看好国产算力产业链，坚定推荐算力板块，建议关注光模块以及 AI 基础设施相关进展。核心推荐光模块行业龙头中际旭创、新易盛、天孚通信等，同时建议关注算力配套相关标的如太辰光、三环集团、仕佳光子、博创科技等。

4. 中国移动：计划 2025 年累计开通 5G 基站 275 万站，智算规模超 34 EFLOPS

据 C114 报道，3 月 20 日下午中国移动发布 2024 年度财报。期内，中国移动营运收入达到人民币 10,408 亿元，同比增长 3.1%，其中通信服务收入达到人民币 8,895 亿元，同比增长 3.0%。股东应占利润为人民币 1,384 亿元，同比增长 5.0%。

报告显示，2024 年中国移动累计开通 5G 基站超 240 万个，比 2023 年增加 46.7 万站，并打造全球首个规模商用 5G-A 网络，RedCap 覆盖全国所有城市。千兆宽带覆盖住户达到 4.8 亿户，比 2023 年增加 0.9 亿户。

资料显示，2025 年中国移动计划开通 5G 基站 34 万站，累计达到 275 万站，千兆覆盖住户超 5 亿户。

2024 年中国移动智算规模达到 29.2EFLOPS，净增 19.1EFLOPS，呼和浩特、哈尔滨万卡级超大规模智算中心上线提供服务。计划 2025 年通算规模 (FP32) 累计达到 8.9 EFLOPS，智算规模 (FP16) 超 34 EFLOPS。

5.  腾讯 2024 年净利润 1941 亿元 预计 2025 年资本开支约千亿元

据 C114 报道，3 月 19 日晚间，腾讯控股披露了 2024 年业绩。2024 年腾讯实现营收 6602.57 亿元（人民币，下同），同比增长 8%；净利润 1940.73 亿元，同比增长 68%。

其中，ToB 板块（金融科技及企业服务）实现营收 2120 亿元，占腾讯总营收的 32%。

值得一提的是，腾讯 2024 年研发投入达 706.9 亿元，创历史新高；年度资本开支更突破 767 亿元，占营收比重约 12%，同比增长 221%，同样创历史新高。

对于 2025 年，腾讯计划进一步增加资本支出，预期资本支出占收入的比例为“低两位数百分比”。按 deepseek 的解释“低两位数”，大概率是指 13%-15%，按照腾讯 8% 的营收增幅来算，可粗略计算腾讯 2025 年的资本开支约 1000 亿元。

腾讯计划 2025 年增加年度股息 32% 至每股 4.50 港元，并计划至少回购价值 800 亿港元的股份。

6. OpenAI 星际之门首个项目曝光：可配备 40 万颗英伟达 AI 芯片

据彭博社报道，OpenAI 规模为 1000 亿美元的“星际之门”基础设施计划的首个数据中心综合体可容纳多达 40 万个英伟达强大 AI 芯片。如果全部装满芯片，它将成为已知的最大 AI 算力集群之一。

根据开发商 Crusoe 的介绍，这个位于得州小城市阿比林的项目将于 2026 年中期完成建设，电力容量为 1.2 吉瓦。Crusoe 计划于周二宣布下一阶段的开发。尽管该设施足以容纳数十万个先进的 AI 芯片，但目前尚不清楚它已承诺使用多少芯片。

Crusoe 表示，目前约有 2000 工人在参与该项目的建设，未来计划增加到接近 5000 名。该项目将包括八座数据中心建筑，每座建筑的设计容量为最多容纳 5 万个英伟达 GB200 芯片。

7. 英伟达新一代 AI 芯片 Rubin 重磅官宣，2026 年下半年推出

C114 报道，在 3 月 19 日凌晨的英伟达 GTC 2025 大会上，英伟达 CEO 黄仁勋发布了 Blackwell Ultra NVL72 平台，该平台将于 2025 年下半年推出，具有两倍的带宽和 1.5 倍更快的内存。

随后，黄仁勋重磅公布了新一代 AI 芯片 Rubin，也就是 Hopper、Blackwell 之后的下一代架构。

Vera Rubin NVL144 将于 2026 年下半年推出，而 Rubin Ultra NVL576 将于 2027 年下半年推出。

黄仁勋展示了 Rubin 系统的参数，并宣称 Rubin 的性能可达 Hopper 的 900 倍，而 Blackwell 是 Hopper 的 68 倍。

8.IDC 报告：中国电信入围大模型市场份额 Top8

C114 报道，市场研究机构 IDC 发布了最新的《中国大模型应用市场份额，2024：格局巨变》报告。

报告回顾了中国大模型 2024 年进展：

2024 年第一季度，百度文心一言是市场上仅有在能力上可以对标 OpenAI GPT 的大模型。2024 年第二季度，以阿里云通义千问为代表的本土大模型能力开始崛起，能力逐步逼近全球顶尖开源大模型 GPT。

2024 年第三季度，以字节豆包大模型为代表的第一梯队的大模型能力迅速对齐，且豆包 APP 的日活、月活迅速攀升，成为头部 APP。

2024 年底，DeepSeek 发布 V3/R1 模型，成为该季度最受关注的大模型。

此外，自 2024 年年中开始，大模型初创企业开始战略转型，从基础大模型厂商转型成产品型厂商或者聚焦消费级应用赛道。

从市场规模来看，中国大模型应用市场规模 2024 年达到 47.9 亿元。

从市场份额来看，百度依旧保持领先，阿里云和商汤科技份额不俗。IDC 统计了 8 家在 2024 年大模型应用市场取得一定的商业化成就的公司。

9.英伟达推出开放推理 AI 模型系列，助力开发者和企业构建代理式 AI 平台

据C114报道，由 NVIDIA 训练的全新 Llama Nemotron 推理模型为代理式 AI 提供业务就绪型基础。

埃森哲、Amdocs、Atlassian、Box、Cadence、CrowdStrike、德勤、IQVIA、微软、SAP 和 ServiceNow 与 NVIDIA 合作，率先推出推理 AI 智能体，改变工作方式。

美国加利福尼亚州圣何塞 —— GTC —— 2025 年 3 月 18 日 —— NVIDIA 发布具有推理功能的开源 Llama Nemotron 模型系列，旨在为开发者和企业提供业务就绪型基础，助力构建能够独立工作或以团队形式完成复杂任务的高级 AI 智能体。

NVIDIA Llama Nemotron 推理模型系列基于 Llama 模型构建，提供按需 AI 推理功能。NVIDIA 在后训练期间对该推理模型系列进行了增强，以提升多步数学运算、编码、推理和复杂决策能力。

与基础模型相比，这种增强过程将模型的精度提高多达 20%；与其他领先的开放推理模型相比，优化推理速度达到了 5 倍。推理性能的提高意味着模型可处理更复杂的推理任务，增强决策能力，并降低企业运营成本。

10.上海：每年设立一定规模的算力券、模型券、语料券，支持初创型企业等优惠使用智能算力、语料库等资源

据财联社报道，为加快构建优质高效的服务业新体系，聚焦“稳增长、促就业、扩消费”带动能力强的服务业重点领域，培育经济新动能，营造创新发展优质生态，上海市制定促进服务业创新发展若干措施。其中提到，要支持 AI 融合赋能。鼓励信息服务、专业服务等行业企业深耕垂直领域，评选一批性能先进的细分专用模型并给予补助。发挥市人工智能产业母基金作用，支持大模型企业设立产业生态基金。每年设立一定规模的算力券、模型券、语料券，支持初创型企业、创新企业平台、专业服务机构等优惠使用智能算力、语料库等资源。

11.英伟达 CEO 黄仁勋回应 DeepSeek 冲击：算力需求将被推高，AI 芯片反而更吃紧

C114 报道，英伟达 CEO 黄仁勋在 GTC 2025 年度开发者大会上表示，DeepSeek-R1 模型的发布只会增加对计算基础设施的需求，“芯片需求可能减少”的担忧是毫无根据的。

黄仁勋在与金融分析师的问答环节中表示：好消息是，外界先前对“R1 可能减少芯片需求”的理解完全是错误的，未来的计算需求甚至会变得要高得多。黄仁勋表示，DeepSeek 专注于推理 ——AI 系统进行推理的能力 —— 这将增加对计算的需求，从而推动对英伟达芯片的需求。

12.  风险提示

AI 发展不及预期，算力需求不及预期，市场竞争风险。