2026-10-07 · Bernstein · 公司/行业基本面

伯恩斯坦美国网络与通信设备人工智能价值链：我们需要相信什么才能相信人工智能构建是健康的？

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摘要

伯恩斯坦在报告中探讨了AI基础设施投资的可持续性，并维持对AI基础设施交易短中长期的正面观点。机构估算超大规模云厂商到2027年将上线约1.2T美元的AI基础设施，按15%的ROI门槛和24%净利润率倒推，AI数据中心运营商需要约175B美元净利润及约729B美元（或约730B美元）的终端用户支出，约为Exponential View统计的2026年8月AI ARR（229B美元）的3倍。彭博一致预期显示数据中心资本开支将从2024年的约259B美元激增至2027E的1.3T美元。虽然技术领导者坚定信奉扩展定律（Scaling Laws），且AI普及速度已超过以往任何技术周期，但长期看硬件算力面临摩尔定律驱动的年复合30%的降本通缩挑战，最终依赖模型性能扩展与实际终端需求的同步超额成长。

主要观点

对AI基础设施相关标的维持短、中、长期看好，尽管未来某一时刻可能出现过度建设，但目前需求持续超出供应。

数据中心资本开支增长可见度极高，市场一致预期数据中心资本开支将从2024年的约259B美元跃升至2027E的1.3T美元。

根据Exponential View的报告，截至2026年8月AI ARR达到229B美元，年初至今增长3倍（同比增3.5倍）；Anthropic收入年初至今增长7倍。

AI基础设施全栈需求强劲，Nebius上调GPU租金，常规DRAM和NAND价格在2026年第三季度预计上涨近20%。

测算显示到2027年云厂商上线约1.2T美元基础设施，以15% ROI门槛和24%净利润率计算，需约175B美元净利润及约729B美元终端支出，约为当前ARR的3倍。

AI后端交换机收入增长预计将超过小芯片出货量，预计后端交换机市场规模从2024年的8,087百万美元增长至2030E的116,403百万美元。

硬件面临历史性的成本通缩挑战，摩尔定律意味着半导体和硬件计算成本长期复合年降幅达30%，需求必须超越成本下降带来的自然供应扩张。

模型扩展和AI采用率是核心领先指标，只要扩展定律有效，过剩产能就会被重新用于训练更新、能力更强的模型以解锁新市场。

论述逻辑

超大规模云厂商资本开支加速增长（2027E达1.3T美元） -> 当前算力与存储出现供不应求（DRAM与NAND在3Q26上涨近20%且ARR达229B美元） -> 倒推投资回报率模型确认2027E需约729B-730B美元终端支出即可支撑15% ROI门槛 -> 扩展定律与更强模型不断解锁新TAM消化成本通缩 -> 维持对AI网络与通信基础设施板块的正面展望。