英伟达财报及AI基建投资持续增长 [page::0]

• 2026财年第二季度营收467亿美元，同比增长56%，数据中心营收达到411亿美元。

- Spectrum-X以太网实现双位数环比增长，年化收入突破百亿美元。

• GB300计算芯片量产满负荷，单周可产1000套机架。

- 预计2030年数据中心基础设施投资达3-4万亿美元，AI基建长期景气持续。

微软自研AI模型发布及Copilot生态赋能 [page::0]

• 发布语音生成模型MAI-Voice-1和混合专家模型MAI-1-preview。

- MAI-Voice-1已应用于Copilot Daily和播客，强化语音交互。

• MAI-1-preview基于端到端训练，使用1.5万块英伟达H100 GPU，增强文本类功能。

- 持续推动多场景落地，巩固微软AI端用户优势。

xAI快速低价编程模型推出 [page::0]

• 发布GrokCode Fast 1，面向智能编程平台限时免费开放。

- 模型完全自主架构，预训练包含相关编程语料，针对真实编码任务优化。

• 定价优惠，每百万输入token 0.20美元，输出1.50美元，对中小开发者友好。

投资建议与风险提示 [page::0]

• 维持AI算力、云厂商、AI应用、AI社交及中概巨头的行业增持评级。

- 风险包括地缘政治、技术进展不及预期、消费复苏不足、行业竞争及政策监管风险。

国泰海通证券研究报告详尽解析——《模型与算力持续加速，AI产业强劲扩展》

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一、元数据与报告概览

报告标题： 模型与算力持续加速，AI产业强劲扩展
报告作者： 秦和平（分析师，登记编号S0880523110003）
发布机构： 国泰海通证券股份有限公司
发布日期： 2025年8月31日
研究主题： 聚焦海外科技尤其是人工智能（AI）领域，重点分析算力基础设施、AI模型进展以及相关产业链的扩展。

核心论点及评级：
该报告认为，未来AI产业将持续发展，算力基础设施的打造与AI模型技术的不断迭代为核心驱动力。得益于英伟达等龙头企业超预期的业绩表现，以及微软与xAI等公司发布创新AI模型，整个AI生态的竞争格局进一步明朗。报告维持“行业增持”评级，推荐关注AI算力、云服务厂商、AI应用、AI社交以及中概互联网巨头的投资机会。通过集中观察技术领先企业的战略布局与财务表现，报告展示了AI产业链在未来数年的强劲成长潜力。[page::0]

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二、逐节深度解读

1. 报告导读与市场动态

报告首先指出英伟达2026财年第二季度财报的关键亮点：

• 总营收达46.7亿美元，同比增长56%。

- 核心的数据中心业务收入为41.1亿美元，同比增长56%，环比增长5%。

• 特别强调了网路硬件（Spectrum-X以太网）与计算业务（GB300芯片）部分的发展，产能满负荷，产量可达每周1000套机架。

- 显示英伟达在AI基础设施投资上的长远规划，预计2030年全球数据中心基础设施投资将达到3-4万亿美元。

报告由此推断，AI基建投资趋势长期向好，推动相关产业链持续扩张，相关硬件企业具备强劲增长基础。[page::0]

逻辑依据： 英伟达作为AI核心算力提供者，其业绩表现和前瞻性投资预期，反映了整个AI基础设施市场需求的增长动力。数据中心的持续支出表明AI应用场景扩容和算力需求大幅提升，为产业链上下游企业带来机会。

2. 微软AI模型创新：赋能Copilot生态

微软于8月28日发布两款自研AI模型：

• MAI-Voice-1： 微软首款语音生成模型，已部署在Copilot Daily及播客功能中，语音作为其互动核心界面，强调高保真与丰富表现力。

- MAI-1-preview： 端到端训练的混合专家模型(MoE)，在LMArena开放测试，训练中使用了15000块英伟达H100 GPU，但使用数量相对克制，体现微软在算力消耗和模型效率上的平衡考量。

报告认为，这两款模型的发布将显著提升微软Copilot的多模态能力和用户体验，巩固其在C端AI竞争的领先地位。微软聚焦多场景实际应用，形成生态闭环，加大自身AI领域竞争壁垒。[page::0]

关键数据及假设：

• 15000块H100 GPU为模型训练算力投入基准，显示高强度算力使用但以合理利用率进行控制。

- 混合专家模型(MoE)为当前主流大模型训练架构，能实现计算效率与性能的平衡。

• 语音生成模型带来的交互界面升级，有利于增强用户粘性与生态构建。

3. xAI编程模型GrokCode Fast 1的战略意义

xAI发布的智能代码生成模型GrokCode Fast 1，主打“快速”与“低价”特质：

• 完全重新架构，重点训练含编程内容的预训练语料，保证针对实际编码任务的优化。

- 以每百万输入token 0.20美元、输出token 1.50美元的低价策略，面向中小开发者，填补细分市场。

• 在Cursor、GitHub Copilot等主流智能编程平台限时免费开放，主打易用性和性价比。

报告指出，该产品加速了xAI在AI编程方向的布局，有望抢占开发者市场，尤其是对成本敏感的用户群体，促进AI编程工具的普及。[page::0]

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三、图表深度解读

本报告图片包含扫码关注二维码，是渠道推广性质，未包含财务数据或理论模型图表。后续财务数据和图表内容尚未披露，无法进行数值深度解读。[page::1]

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四、风险因素评估

报告严肃提示了以下风险，突显投资不确定性与潜在波动：

• 地缘政治风险： 国际贸易摩擦、制裁等可能影响跨国科技企业的供应链与市场开拓。

- 技术发展风险： AI技术进步速度若不及预期，将影响算力需求和模型商业化前景。

• 消费复苏风险： 若宏观经济环境不佳或终端消费需求疲软，将直接影响云服务及AI应用业务收入。

- 行业竞争风险： AI领域行业壁垒逐渐消失，更多玩家加入，可能加剧价格战及市场份额分割。

• 政策监管风险： 各国对AI算法及数据使用监管加强，可能限制业务创新和市场拓展。

报告未明确给出风险缓解措施，但风险提示促使投资者保持警觉，结合市场条件动态调整投资策略。[page::0]

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五、批判性视角与细微差别

报告整体立意明确，观点均以公开数据和一线企业动态为依据，数据翔实。

• 可能的偏向： 投资建议侧重于“增持”，呈现较为乐观姿态，可能未充分反映产业面临的潜在挑战与周期波动。

- 数据依赖单一： 重点依赖英伟达财报及个别模型发布，对其他关键企业如云厂商、下游应用服务等数据披露较少，分析尚不够全局。

• 缺乏定量财务预测： 报告主要描绘行业趋势和技术动态，对公司具体财务预测（如收入、利润、现金流）未涉及，缺少量化估值支持。

- 模型与算力的投资规模与ROI未深入探讨： 尽管提及高额投资，尚缺乏对资本回报周期、产业投入产出效率的深入评估。

整体来看，报告虽然信息丰富，但更适合作为宏观产业趋势的参考，投资决策还需结合更详细的个股财务分析。

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六、结论性综合

此次国泰海通证券发布的《模型与算力持续加速，AI产业强劲扩展》报告，以权威数据和最新市场动态为基础，深刻揭示了AI产业链正处在快速发展和技术迭代的关键节点。报告通过三大核心案例：

• 英伟达的算力基建投入与市场扩张， 显示未来数据中心和算力支出的庞大潜力。

- 微软两款自主研发AI模型， 强化Copilot生态的跨模态交互和应用场景。

• xAI低价智能编程模型， 拓展AI编程市场份额，驱动开发者群体扩大。

这些具体案例共同支撑了整个AI产业“模型与算力同步加速”的论断，并强化了“行业增持”的投资建议。
报告还科学揭示了政策、技术和市场风险，提醒投资者注意潜在不确定性。

虽然财务预测缺失，图表不显，报告凭借详实材料为AI行业未来成长性和投资价值奠定了坚实的观点基础。整体而言，此报告是理解海外AI科技最新动态及未来行业机遇的重要参考资料。[page::0,page::1]

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主要行业推荐方向

• AI算力硬件龙头（如英伟达）

- 云服务提供商（微软等）

• AI应用及社交创新企业

- 中国概念大型互联网企业（AI注入周期带来成长机会）

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图表与图片展示

目前报告仅包含扫码二维码推广图片，无其他关键图表或财务数据图片。
如下为报告来源页二维码展示：



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术语及概念解释

• 混合专家模型（MoE，Mixture of Experts）：一种模型架构，通过“专家”模块只激活部分计算单元，提高效率与性能的结合。

- Token：NLP中模型输入输出文本的最小单位，用于计量计算资源和计费。

• 算力（Compute Power）：执行模型训练和推理所需的计算资源，通常用GPU数量或计算量衡量。

- Copilot：微软推出的基于AI的智能辅助工具，覆盖程序设计、办公等多场景。

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综合建议

基于报告内容，行业整体维持积极增持态度。建议关注具备核心算力供应能力、垂直AI模型研发优势及生态构建能力的公司。此外，建议投资者严格关注产业链动态，密切监视政策、地缘风险及技术革新速度变化，动态调整配置策略。

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