来源：市场资讯
（来源：上银基金管理有限公司）
徐北
上银基金权益研究部助理研究员
本科毕业于加州大学尔湾分校商业经济学，研究生毕业于约翰霍普金斯大学金融学，擅长基于第一性原理构建产业研究框架，以叙事逻辑串联产业链、商业模式与竞争格局，并通过辩证分析识别市场预期差，目前主要研究方向为电子、计算机等行业。
市场概况
上周（6.29-7.3）A股整体呈现先涨后跌、结构剧烈分化的走势，市场风格迎来明显再平衡。受Meta出售算力消息冲击，AI科技赛道剧烈回调，科创50冲高回落；创新药、大消费等前期超跌板块迎来估值修复。
指数涨跌分化明显：上证指数上涨0.41%，中证500上涨0.48%，中证A50上涨0.80%；沪深300下跌0.54%，创业板指下跌4.16%，科创50下跌2.79%。
行业端医药生物10.53%领涨，美容护理、汽车、农林牧渔、纺织服饰涨幅均超5%；通信大跌9.17%，建筑材料、电子同步走弱。概念板块创新药涨15.17%领跑，玻纤、玻璃基板、覆铜板、光通信、电路板跌幅均超7%。
热点聚焦
2026年7月2日全球半导体全线重挫，当日万得全A跌2.81%、中证半导体大跌9.36%，韩国综指、费城半导体指数分别下跌7.89%、6.27%；（注：数据来源Wind，截至2026/07/02）
这也导致了此前的半导体硬件板块下挫严重，其中，设备材料、CPO及PCB等板块领跌并出现资金净流出。境内市场再度热议"风格切换"，越来越多观点认为TMT板块或面临调整，资金将轮动至更广泛的市场板块。
下跌根源是7月1日Meta宣布对外出租富余AI算力与模型服务，市场担忧算力不再稀缺、云厂商削减算力资本开支，算力上游个股遭集中抛售。（注：新闻来源彭博，2026/07/01）
Meta下场做云，对AI硬件叙事意味着什么?
7月1日彭博消息显示，Meta计划对外开放AI服务，售卖模型使用权限并出租闲置GPU，消息落地后盘面分化明显，Meta股价走高，新兴云厂商、美光与英伟达等半导体标的承压。
市场普遍将该行为视作两大行业利空，而本次算力出租仅针对H100、H200老旧显卡，Meta仍大额订购新一代GB300算力芯片，此举只是盘活存量资产、优化投入效率，并未缩减AI布局。由此可判断行业算力仍供给偏紧，并未进入过剩阶段，相关硬件板块将维持高位震荡走势。
Meta没有退出军备赛
（1）官方口径：需求持续被低估。Meta2026年一季度财报会议提及内部AI运算需求被低估，基础设施扩容后，多款新AI产品落地，长期拉升算力训练、推理需求。
（2）需求外溢信号：连Google都供不起了。谷歌限制Meta使用Gemini算力，造成其项目延后，Meta随即自研对应模型，足以体现Meta算力缺口庞大，自主研发是保障供应链安全的必然选择。
（3）仍在对外高价抢先进算力。Meta连续多月签约合作锁定高端算力与大型数据中心资源，仅对外出租老旧显卡，企业紧缺高端算力，整体算力并未过剩。
（4）净买方的硬证据。Meta一季度新增千亿级算力采购合约，外加外部算力配额不足、内部管控token使用，实打实说明Meta算力供给不足，属于算力净买入方。
（5）从战略激励看，没有认输的理由。扎克伯格深耕AI赛道意愿强烈，同业企业也同步盘活老旧算力、研发新一代模型，Meta并无缩减AI布局的现实动机。
为什么此时出租（动机拆解）
（1）代际切换带来的结构性错配。Meta计划对外出租H100/H200老旧算力卡，高端模型训练则依赖新一代芯片。大参数多模态模型训练对显存、互联通信等硬件条件要求严苛，老算力运行效率偏低、单位token成本更高。本次操作属于出售旧算力置换先进芯片，和行业同行盘活存量硬件的运营模式一致。
（2）阶段性超订(overbook)的对冲。Meta历来资本开支高于产出，存在算力阶段性超额部署情况，上游硬件涨价背景下，盘活闲置算力可优化资产使用效率。
（3）ROI叙事压力下的收入出口。2026年Meta高额资本开支仅小幅拉动广告业务增长，裁员降本模式难以延续。为印证大额投入的合理性，算力出租成为新增创收途径，还可同步完成自有模型与平台产品商业化落地。
行业含义：需求足够强，能消化出租的算力
更重要的判断是：目前需求足够强，完全能消化Meta这类厂商出租出来的算力。
中美头部企业纷纷布局MaaS业务，侧面印证token需求景气度充足，将吸引更多企业入局AI基础设施赛道；模型迭代与推理场景普及能够抬高行业整体AI渗透率。算力商业化落地构建起资本投入、营收增厚的正向循环，打消了市场关于大厂缩减资本开支、压制硬件需求的顾虑，谷歌也维持原有资本投入计划，叠加AgentAI开启行业发展元年，下游算力需求延续扩张态势。
当下算力行业格局发生转变，告别单一高端GPU紧缺阶段，迈入多代芯片分层应用、差异化定价的发展阶段。顶层新一代GB300、Rubin算力专供前沿大模型训练，供给持续紧张，各大企业持续锁定相关产能；次一级H100、H200上代算力适配模型微调、推理落地、企业级AI等场景，从稀缺训练资源转变为规模化商用算力；底层通用GPU云服务承接长尾企业业务，价格敏感度高但需求弹性充足。Meta仅按照算力代际匹配对应使用场景，属于合理的资产优化配置，并未缩减AI基建布局。
整体来看，算力资源依旧供需偏紧，头部大模型营收增速未现明显下滑，行业紧缺格局不会逆转。结合数据，Meta在云行业整体份额有限，2026年资本开支大幅提升，落地超大算力集群且规划扩建数倍规模的数据中心，足以说明出租算力意在拓宽营收渠道，并非抛售算力收缩布局。后续行业景气度可依托企业季报落地验证，现阶段算力租赁价格位于高位、下游AI企业营收稳步上行，下半年算力硬件赛道景气逻辑稳固，无需看空板块走势。
每周关注
PCB的价值量，随层数、工艺难度、厚度提升呈非线性增长——厚度提升对材料和加工工艺的要求，幅度与层数提升相当，且能在层数增长的基础上进一步加成。
用英伟达的产品迭代最能说明这条曲线有多陡：
GB300：主力是22/26/32层的超多层板，没有高阶HDI方案。
Vera Rubin（2026年6月起小批量、三季度大批量）：包含32层高阶HDI的switch tray、44层高阶HDI的compute tray,PCB单机柜价值量较GB300暴涨233%。
Rubin Ultra（正交背板,量产较市场预期的2027下半年提前，2026Q4–2027Q1即可小批量交付）：单产品包含4–6个子板，层数达100–168层，仅层数就是当前主力产品的6–7倍，叠加高阶HDI和材料工艺升级。从GB300到Rubin Ultra，PCB价值量最高可达10倍提升。
除主线外，还有几条增量：光模块mSAP工艺需求爆发、主流厂商产能捉襟见肘、正处爬坡期，三季度起业绩大规模释放：LPU/IPU配套的新一代交换板、以及CoWoP（Chip on Waferon PCB）工艺陆续落地，CoWoP对平整度、CTE等提出半导体级要求，进一步抬升PCB价值量。
供需格局：长协锁产能，订单可见度极高
供给端格局非常优异。核心PCB厂已经开始签订长协锁定产能，订单可见度极高，2027年核心厂商将处于满产且供给不足的状态。行业没有明显的上游产能瓶颈，主流厂商正在积极扩产，今年板块斜率有望超过光模块。
节奏上分两段：当前阶段上游材料环节景气度更高,英伟达、谷歌等大厂已开始锁定上游供应链资源；2026年7月中下旬起，中游板厂进入业绩兑现期，三季度、四季度、2027一季度和二季度将迎来业绩爆发，板块机会正从上游向中游传导。
中游板厂：多领域需求共振
中游的需求是多个领域同时爆发
GPU/ASIC：谷歌2025年TPU出货约100万张、单张PCB价值量1000多元；2026年V8版TPU采用M8及以上材料，单张价值量提升6倍至6000元以上，若2027年出货达1000万张，将新增600亿元PCB需求。亚马逊相关板卡2025年出货约100万张、2026年200多万张、2027年预计超400万张。
光模块：1.6T光模块PCB面积约为主流手机主板的一半，但价格是后者的3–4倍、层数十几层,工艺要求高于手机主板，多数厂商良率偏低、扩产周期长,短期供给紧缺；2027年800G与1.6T总出货量接近2亿只，1.6T全部采用mSAP、800G硅光方案也普遍采用mSAP，需求持续高增。
交换机：当前主流800G，2026下半年1.0T起量、单机价值量提升数倍：1.0T交换机2026年出货约10万台，2027年预计40–50万台。
CPU：海外及国产CPU出货量均快速增长。
盈利结构在系统性上移：传统PCB产品毛利率约20%–30%，AI相关PCB达40%–50%，mSAP工艺产品可达50%–60%，产品结构升级直接带动盈利大幅提升。
扩产上有个很能说明景气度的细节：下游需求强到客户甚至为厂商承担全部扩产费用以锁定产能——这和存储行业客户提前锁定上游产能的模式如出一辙。而行业整体扩产速度偏慢，头部厂商外溢订单充足，竞争格局优异。
每周一图
玻璃桥（玻璃波导）：被寄予厚望的CPO耦合新方案，为何短期难加速?
CPO（光电共封装）是AI算力向更高互联带宽演进的核心方向，而"光如何从光纤耦合进光芯片（PIC）"——尤其是最后那个接口位置——是整个CPO里最难、最关键的痛点之一。近期市场高度关注的玻璃桥（玻璃波导）技术，正是冲着这个痛点来的。但我们的判断是：这项技术理论上有优势，却与当下主流CPO平台不适配，短期难以加速CPO落地，真正的用武之地要等到二代、三代CPO。
一、玻璃桥要替代什么
当前主流方案（以台积电COUPE平台为代表）在光纤到PIC的接口处，用的是FAU（光纤阵列单元）技术——本质是“V型槽+光纤+微透镜”的组合。玻璃桥要做的，就是用基于离子交换工艺的玻璃波导矩阵，去替代掉这一整套FAU组合。
工艺上，玻璃桥走的是半导体流程：把玻璃基材浸入含银离子的介质中形成波导，再通过反向离子交换把波导层沉入玻璃表面之下，最后用成像方式定义走线，完成整个玻璃波导的成型。
二、玻璃桥的三点优势
（1）生产效率高，且随通道数提升越发显著。传统FAU较依赖人工与自动化设备，而玻璃波导是半导体流程，生产效率高得多。这个优势会随通道数增加而放大。
当前光模块普遍是8通道，对应的FAU大约做到16纤（8进8出）；到了NPO/CPO，普遍是16通道甚至32通道：16通道产品对应的纤芯数已经大幅提升（叠加保偏光纤后接近36channel量级），人工处理难度大幅上升；再到32通道（比如6.4T的CPO光引擎），纤芯数可能进一步增加到七十余纤。
FAU到这个规模常常要拆成两个FAU来做；而玻璃波导可以通过增加刻蚀走线来实现，更容易、效率更高。（良率方面，由于玻璃波导仍偏实验室阶段，现阶段尚不好judge。）
（2）可拆卸，满足CPO的高维护性要求。光从光源出来先走光纤，经一个微型MT头与玻璃桥波导端面对接；玻璃桥再桥接到PIC上（PIC侧需做刻蚀、做出类似微型槽的结构承接，并有边缘波导与玻璃桥对接）。整个结构下，玻璃桥可拆卸、MT部分可直接拔插——这恰好满足了CPO光引擎对可维护性的苛刻要求。
（3）耦合损耗目标低。若技术全部到位，玻璃桥有望把耦合损耗做得很低；不过现阶段针对损耗的问题，业内仍有分歧。
三、致命短板：与主流CPO平台不适配
优势之外，玻璃桥有几个绕不开的物理难题：玻璃材料脆、加工难度大；更关键的是热膨胀系数（CTE）失配，会引发翘曲/脱层。而这一点，与它采用的耦合方式叠加，构成了它最大的风险。
核心矛盾在耦合路线上：
当下最成熟的光耦合平台是台积电COUPE，采用光栅耦合（gratingcoupler），即垂直耦合——借助FAU和准直，把光从PIC表面射入，PIC内部再配合微透镜阵列及自由空间光学结构完成传输。产业链普遍认为，垂直（光栅）耦合的效率和良率更高。
而玻璃桥目前看到的方案基本都是边缘耦合（edgecoupling）——光从PIC芯片的边缘进入。边缘的宽度/高度极小，对对准精度要求极高，效率和良率确实更难做、更低。
两者叠加的风险是：玻璃采用边缘耦合，一旦工作温度过高，因CTE失配出现脱层，耦合就直接失效，光引擎随之失效——这对可靠性构成巨大挑战。
要解决，就得针对边缘耦合另开温控方案，PIC设计也要相应改造。但至少目前现有平台并没有在这一块做充分适配；未来有可能合作推进而国内阵营目前尚无很成熟的CPO平台。
四、结论：玻璃桥短期难加速CPO，时间靠后
这就引出一个关键判断：当下的玻璃桥技术无论看上去多好，都与当下主流CPO的PIC流片平台、PIC设计并不适配——主流仍不是这套。玻璃桥可能要等CPO走向多元化（二代、三代CPO）时，才会有更大的用武之地，时间上会更靠后。因此，市场上“玻璃桥能加速CPO”的观点，我们认为较难成立——因为它与当前主流CPO技术在设计上存在差异。当然，作为一种新技术，市场关注度很高，康宁也一直在做相关宣传。
后续投资者主要关注什么？
关注这项技术有多少大厂背书——除各国产/研发阵营外，是否有更多大公司愿意为它站台，尤其是云厂商、以及头部这类公司对该技术的态度；此外，国内硅光平台是否会有变化、更新或进步，也可能构成催化。
五、对通信产业链的影响范围
需要厘清影响边界：玻璃桥目前主要冲击的，是无源器件里的FAU这一个品类（以及对人工的相关影响）。其他如MPO等不受影响；它也不会影响当前的光模块方案——光模块目前都是8通道设计，未来也不太可能上到16通道，所以FAU在光模块里的这块蛋糕相对安全。玻璃桥的影响主要落在NPO/CPO光引擎侧，而非现有光模块。
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