大中华区科技硬件：AI成为硬件重估主线，CPO、服务器与高端零组件机会突出

概览

本报告是摩根士丹利亚洲暑期学校系列中的大中华区科技硬件投资者演示，覆盖AI服务器、CPO/NPO光互连、AI手机、光学零件、服务器导轨、机箱、电源连接、测试设备、电子纸、ABF载板、PCB和MLCC等多个硬件链条。报告核心判断是：2026年前后科技硬件表现显著分化，AI含量成为估值重估的关键催化剂，数据中心和AI互连相关资产相对更具增长能见度，而传统智能手机和部分消费电子仍承压。

核心观点

第一，AI服务器与互连升级仍是最明确的需求主线，CPO、光模块、PCB、ABF载板、MLCC和服务器机柜价值量上升。第二，CPO不会立即全面替代可插拔方案，而是与铜缆和可插拔光模块分层共存，先共存、再扩张、再主流化。第三，AI手机提供边际催化，ZTE与Doubao合作的AI原生手机验证了市场关注度，但能否规模化仍需观察。第四，部分个股机会来自份额提升、产品升级和AI部署拉动，例如Accton、King Slide、Bizlink、Chenbro、Chroma、E Ink及Crystal-Optech等相关主题。第五，行业评级层面仍为In-Line，说明机会更多集中在结构性分化而非全行业系统性上修。

分析框架

报告采用主题拆解与供应链自下而上测算结合的方法：先从AI算力架构、scale-up/scale-out、CPO与可插拔方案对比切入，再映射到光模块、PCB、服务器、导轨、机箱、电源连接、测试设备、载板和MLCC等环节；同时结合公司收入、利润、份额、产品结构和资本开支项目，识别受益方向。

方法论与常识提炼

• 产业链映射AI硬件供应链自下而上分析

  从GPU机柜、互连架构和BOM变化推导零组件价值量。

  报告通过NVL72、NVL576、Feynman、VR200等架构比较，分析GPU数量、带宽、OE数量、机柜价值量和供应链受益环节。

• 技术路线比较CPO/NPO/可插拔光模块对比

  比较不同光互连路径在性能、灵活性、功耗和生态成熟度上的取舍。

  报告认为CPO在scale-up场景具备性能与功耗优势，但热管理、良率、可维护性、标准和成本仍是主要挑战。

• 相对评级体系Morgan Stanley Stock Ratings and Industry Views

  Overweight、Equal-weight、Underweight对应相对覆盖宇宙的12-18个月风险调整收益预期。

  本报告行业观点为In-Line，表示分析师预期大中华区科技硬件行业未来12-18个月表现大体与相关基准一致。

标的映射与对比

研报将主题/逻辑映射到具体标的时的结构化摘要（优势、劣势、对比与风险）。

• AI服务器与ODM

  直接受益于GB200/300、VR200等机柜出货与价值量提升。

  优势

  需求能见度高，机柜价值量提升，报告提到ODM每机柜增加值在VR200上升约38%。

  劣势

  高度依赖Nvidia平台节奏和云厂商资本开支。

  对比

  相较传统PC和智能手机，AI服务器增长动能更强。

  风险

  平台切换、产能爬坡、客户集中和供应链瓶颈。

• CPO/NPO与光互连

  AI集群scale-up和scale-out带动低功耗、高带宽互连需求。

  优势

  CPO具备节能和带宽优势，报告预计CPO交换机出货高速增长。

  劣势

  生态尚不成熟，热管理、良率和可维护性挑战显著。

  对比

  报告认为CPO、铜缆与可插拔方案会分层共存，而非短期单一路径胜出。

  风险

  标准延迟、成本下降不及预期、良率不足。

• AI手机与智能终端

  端侧AI可能成为智能手机新卖点和估值催化剂。

  优势

  ZTE nubia M153首日售罄显示市场对AI原生手机存在关注。

  劣势

  全球智能手机出货仍承压，1Q26同比下滑3%，2Q-4Q26仍有下行风险。

  对比

  相较AI服务器，AI手机商业化仍处早期验证阶段。

  风险

  消费者付费意愿不足、AI功能同质化、出货规模不达预期。

• ABF载板、PCB与MLCC

  AI服务器BOM升级、光收发器和Rubin系统推动高阶材料与被动元件需求。

  优势

  报告预计ABF载板自2027年起供不应求，AI应用占比到2030年升至75%以上；AI服务器增加高容值MLCC需求。

  劣势

  扩产周期长，部分材料和制程受技术规格约束。

  对比

  相较普通电子元件，高阶AI相关产品具备更高ASP和毛利率潜力。

  风险

  供给扩张过快、客户认证不及预期、AI资本开支放缓。

关键数据

• 行业观点In-Line大中华区科技硬件，亚太行业观点。
• CPO交换机出货增长2024-2030e CAGR 144%来自报告章节标题，指总CPO交换机出货预测。
• 1.6T CPO节能百万GPU规模节省约180MW报告称1.6T CPO在百万GPU规模可节省180MW。
• VR200 NVL72机柜成本约US$7.8mn报告估算单个VR200 NVL72机柜对超大规模云厂商的成本。
• 2026e GB200/300机柜70-80K报告预测2026e GB200/300机柜数量。
• ZTE AI手机首批销量约30,000台首日售罄nubia M153与Doubao AI Assistant合作机型。
• AI光收发器新估算2026E 73mn、2027E 141mn、2028E 158mn包含800G、1.6T和3.2T。
• AI收发器PCB TAM增长2025-28E CAGR约83%报告称AI transceiver PCB TAM高速增长。
• AI服务器MLCC占比2027E约3%全球单位、约5%全球价值高容值MLCC需求随Nvidia Rubin等系统提升。

影响与含义

对投资者而言，本报告提示科技硬件配置应从传统消费电子周期转向AI算力基础设施的增量价值链。AI服务器、CPO、光模块、PCB、ABF载板、MLCC和测试设备具备更强结构性成长，而智能手机主链仍需等待AI终端规模化验证。由于行业整体评级仍为In-Line，选股和细分环节判断比简单行业贝塔更重要。

风险

• AI服务器需求或云厂商资本开支低于预期。
• CPO生态、标准、良率、热管理和可维护性进展慢于预期。
• 智能手机需求继续走弱，AI手机无法形成规模化换机周期。
• 关键零组件扩产、认证或交付延迟。
• 客户集中度高导致订单波动和议价风险。
• 美国行政令及相关监管限制可能影响部分证券交易或投资者适当性。

后续跟踪

• 2026年GB200/300与VR200机柜实际出货节奏。
• CPO交换机从共存阶段进入扩张阶段的量产信号。
• 1.6T和3.2T光模块出货、ASP和PCB供应商份额变化。
• ABF载板与T glass供需缺口是否持续到2028年。
• ZTE第二款与Doubao合作AI手机的发布时间、定价和销量。
• AI服务器带动MLCC和高容值元件需求的订单兑现情况。
• 摩根士丹利覆盖公司的后续评级、目标价和盈利预测调整。