WAIC显示中国AI路线坚定但更务实，半导体与数据中心成为核心受益方向

概览

本报告是Jefferies对2026年WAIC后的中国科技与AI产业链观察。核心结论是，中国AI政策方向坚定，但落地更务实：通过开源模型、AI/算力/绿色能源输出和国际标准合作来服务新兴市场生态；同时，算力、半导体制造、存储、光互联、数据资源和智能体产品化将成为产业推进的关键。

核心观点

第一，中国AI玩家可能继续维持开源策略，这有利于降低新兴市场客户使用门槛，也可能对美国闭源模型形成价格压力，但对模型直接变现不利。第二，算力仍是战略核心，超级节点光互联、NPO/LPO光模块、3D DRAM堆叠和本土晶圆代工产能是关键路线。第三，中国正在补齐数据生成、标注、交易和智能体编排能力。第四，AI手机体验差异化不足且生态受限；机器人仍是大主题，但从人形转向更易商业化的轮式机器人。

分析框架

报告结合WAIC现场观察、政策信号、产业链技术路线、公司估值与风险披露进行主题研究。分析重点包括中国AI政策取向、与美国模型和芯片体系的竞争关系、超级节点和存储堆叠路线、数据要素政策、智能体产品化能力，以及AI手机和机器人商业化难度。

方法论与常识提炼

• 产业政策分析AI战略与新兴市场生态框架

  开源模型与AI/算力出口

  报告将中国AI路线理解为面向新兴市场建立友好生态，开源有助于扩大使用和降低成本，但会削弱模型货币化能力。

• 技术路线分析算力瓶颈与本土化替代框架

  光互联超级节点与3D DRAM堆叠

  在先进GPU与HBM受限背景下，中国厂商通过超级节点光连接和DDR5堆叠提升内存带宽，带动晶圆代工、OSAT、存储与IDC需求。

• 估值方法P/E、P/B、SOTP与目标价框架

  公司目标价方法

  AMEC目标价基于2026E/2027E P/E；NVIDIA目标价基于CY28E EPS倍数；SMIC目标价基于2026E P/B；VNET目标价基于SOTP。

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）。

• Advanced Micro-Fabrication Eqp Inc China (688012 CH)

  中国半导体设备受益标的；Top pick；BUY

  优势

  中国AI战略需要更多逻辑和存储产能，晶圆厂资本开支预期较强，有利于本土设备需求。

  劣势

  受客户扩产节奏、新客户拓展和新工具开发进度影响。

  对比

  相较模型层，设备环节更直接受益于算力和本土化产能建设。

  风险

  美国商务部进一步制裁、客户扩产慢于预期、中国以外新客户获取慢于预期、新工具开发慢于预期。

• Semiconductor Manufacturing International Corporation (981 HK)

  中国晶圆代工受益标的；Top pick；BUY

  优势

  报告认为中国AI路线需要大量本土逻辑和存储代工产能，SMIC处于核心环节。

  劣势

  成熟节点设备供应和需求变化可能影响供需与ASP。

  对比

  相较海外先进制程，中国本土方案更强调可获得性和内存带宽导向。

  风险

  美国继续向美国半导体设备企业发放成熟节点供货许可可能缓解供应链紧张；5G、IoT、CIS等成熟节点需求强于预期可能推动ASP继续上升。

• VNET Group (VNET)

  中国IDC受益标的；Top pick；BUY

  优势

  超级节点方案功耗高，AI算力扩张提升数据中心、电力和机房需求。

  劣势

  依赖需求增长、电力指标获取和市场定价环境。

  对比

  在高功耗本土AI算力方案下，IDC环节的基础设施价值更突出。

  风险

  需求增长慢于预期、无法获得足够政府电力配额、竞争加剧导致价格低于预期。

• NVIDIA Corporation (NVDA)

  全球AI GPU龙头；报告列示BUY

  优势

  Vera Rubin NVL72作为全球先进AI算力平台被用作中国超级节点方案的性能与能效对比基准。

  劣势

  中国开源模型和本土算力替代可能改变部分市场竞争格局。

  对比

  中国Atlas 950 SuperPoD在报告口径下内存带宽和算力指标较高，但功耗明显更高。

  风险

  INTC、AMD和Hyperscaler自研ASIC带来竞争和ASP压力；企业与Hyperscaler数据中心资本开支放缓；汽车平台爬坡慢于预期。

关键数据

• 华为Atlas 950 SuperPoD规模1,024颗Ascend950 GPU，下一代为8,192颗通过2,048个低功耗光模块连接超级节点。
• Atlas 950 SuperPoD性能107.52 TB/s内存带宽；2 EFLOPs算力报告对比NVIDIA Vera Rubin NVL72的20.7 TB/s和1.4 EFLOPs。
• Atlas 950 SuperPoD功耗1.7MW，约为Rubin NVL72的7.4倍高功耗支撑报告看好中国IDC玩家的逻辑。
• 中国GPU厂商3D DRAM路线4层DDR5堆叠，目标20+ TB/s带宽报告称带宽接近HBM4，但GPU制程仍为14nm。
• WAIC机器人展区占比约25%机器人仍是重要主题，但人形机器人展示下降，轮式机器人更受关注。
• AMEC688012 CH；CNY350.69；BUY；PT Rmb415.00目标价基于80x/58x 2026E/27E P/E。
• NVIDIA CorporationNVDA；$202.81；BUY；PT $300目标价对应21x CY28E EPS $14.14。
• SMIC981 HK；HK$67.70；BUY港股目标价基于4.0x 2026E P/B，A股目标价基于7.0x 2026E P/B。
• VNET GroupVNET；$7.39；BUY目标价基于SOTP。

影响与含义

投资含义上，报告更偏向产业链中承担算力供给和本土化产能建设的环节，包括半导体设备、晶圆代工、存储相关封装、光互联和IDC。开源模型可能压低模型层收费空间，但会扩大AI应用普及和新兴市场渗透。美国潜在应对包括加强出口管制和要求先进模型具备反蒸馏能力，这会继续影响中国算力供应链与本土替代节奏。

风险

• 美国进一步收紧AI芯片和半导体设备出口管制，影响中国算力与产能建设节奏。
• 开源模型路线可能压低模型层定价和商业化变现能力。
• 超级节点本土方案功耗较高，对电力、IDC供给和运营成本形成压力。
• 3D DRAM堆叠方案虽改善带宽，但底层GPU仍为14nm，计算能力可能受限。
• AI手机差异化不足，且可能面临互联网平台API封锁、硬件供应链议价能力弱和存储价格高等挑战。
• 人形机器人商业化仍受算力、存储、散热、灵巧手、电机和减速器等约束。

后续跟踪

• 中国是否成立中央数据类SOE以推动高质量数据集收集、标注和交易。
• 美国对AI芯片转运、模型反蒸馏和先进模型管控的政策反应。
• 中国晶圆厂资本开支、逻辑和存储产能扩张节奏。
• 华为Atlas后续超级节点规模、功耗、部署进展和IDC需求拉动。
• 中国GPU厂商3D DRAM堆叠方案的量产、带宽表现和OSAT/CXMT配套进展。
• WAIC后轮式机器人、人形机器人和AI手机的真实商业化进展。