电子行业半导体超级周期系列-重视产业驱动：Rubin是主线

目录云厂商收入端加速，待履约订单提高收入可见度 3Rubin全面量产爬坡，GoogleTPUv8开启效率优化新阶段 6Rubin平台进入量产爬坡阶段 6GoogleTPUv8系列性能大幅提升，未来成长可期 8NPO：数据中心互联需求旺盛，NPO有望迎来快速增长期 13PCB：VeraRubin与GoogleTPU架构演进推动AI服务器高阶PCB升级 15电源：功率密度跃升驱动配电体系重构 18800VDC架构与技术优势 18800VDC商业化部署稳步推进 19800VDC量产在即，SST重要性提升 22液冷：从可选项到必选项，渗透率与单柜价值量双升 23Rubin平台：全球首个100%液冷AI计算平台 23液冷走向主流标配 23液冷产业进程全面提速 25投资建议 26风险提示 27插图目录 28表格目录 282026AIMalphabt、亚马逊再度上调2026年资本开支指引。云厂商受益于AI需求扩张。2026年二IntelligentCloudGoogleCloud和甲骨文OracleCloud分别实现收入约422亿美元、393亿美元、248亿美元和99亿美元，同37%3282%47%116243%，15%。其中，GoogleCloudIntelligentCloudOracleCloud生成式AI的是四大云厂商快速增长的订单储备，四家公司披露口径下的未履约订单合计约2.33万亿美元，较上年同期约8090亿美元增长约188%。Alphabet/GoogleAlphabet1198LSEG1169.3248100%44940%投向数据中心和网络设备。公司目前预计1950205018001900亿美元预测，正大量投入资金于人工智能基础设施以跟上蓬勃发展的需求。图1：谷歌云营收同增82%资料来源：谷歌业绩说明会，国联民生证券研究所AnatAshkenaziAlphabetSpaceX9.2Nvidia图形处理器来运行人工智能模型的协议基础上。Ashkenazi指出，指引区间上调的主要原因是产能交付加速以满足不断增长的需求，这使得公司能够继续扩大客户群体并获取更大的整体价值，尽管短期内使用第三方产能将带来温和的利润率压力。Microsoft202690018%（按固定汇40618%MicrosoftCloud为593亿美元，同比增长27%，商业剩余履约义务同比增长84%至6780亿美元；其中，Azure及其他云服务营收增长43%，智能云业务营收为393亿美元，32%（·纳德拉表示，公司正在推进成本到产出曲线的前沿，确保每位客户都能将token转化为业务成果。今年，Azure营收首次突破1000亿美元，Microsoft365Copilot3000图2：2016-2026微软ROI走势图资料来源：macrotrends，国联民生证券研究所Amazon31%增长的预期，创下该业务自2021年以来的最快增速。本季度资本开支达到542亿美元，而去年同期为321亿美元。CEO安迪·贾西表示，今年资本开支预计将达到2200亿美元（2月份和4月份的预测均为2000亿美元）。22002027250此外，AWS（即尚未上线的合同工作量）49601276（一年前为182），但强劲的需求和订单量印证了资本投入具备较强需求基础。Metaa第二季度总收入达到60828（固定汇率增长27%158Apps59412%（含融资租赁本金支付为3112026开支预计在1300亿至1450亿美元之间。Meta1MetaComputeAI图3：四大Hyperscaler近三年资本开支不断上调 资料来源：TheInformation，投中网，极客公园，国联民生证券研究所RubinTPUv8RubinNVIDIA于GTC台北2026主题演讲上宣布，NVIDIAVeraRubin平台已开始进入量产阶段。当前VeraRubin平台处于量产爬坡阶段，预计于Q4放量。在高性能模拟计算能力上，VeraRubin平台相较于GraceBlackwell平台及GraceHopper平台有显著提升。图Rubin性能相较于GraceBlackwell性能大幅提升 资料来源：英伟达官方博客，国联民生证券研究所VeraRubin平台由六款全新芯片构成：NVIDIACPU：88NVIDIAOlympusAIArm。NVIDIARubinGPU：HBM4NVIDIATransformerEngineAINVIDIANVLink63.6TB/sGPUGPU带宽。DIAonnctX-面向横向扩展INVIDIABlueField-4数据处理单元(64核NVIDIAGraceCPU以及集成NVIDIAConnectX-9NVIDIASpectrum-6以太网交换机：采用共封装光器件实现横向扩展连接，以提高效率和可靠性。图Rubin平台由六款全新芯片构成 资料来源：英伟达官方博客，国联民生证券研究所相较于GB200NVL72，VeraRubinNVL72在多方面取得了性能的大幅进步：RubinNVL72AgenticAI景下，每百万Token成本降至GB200NVL72的十分之一。AIFactory能效比大幅提升：在同等功耗和封装面积下，VeraRubinNVL7210图Rubin优势：每百万tokens成本大幅下降 图Rubin优势：AIFactory能效比大幅提升资料源英达网国民券研所 资料源英达网国民券研所RubinNVL72MoEGPUGB200NVL7235RubinNVL7235图Rubin优势：训练效率抬升 图Rubin优势：万亿参数模型吞吐量提升35 倍 资料源英达网国民券研所 资料源英达网国民券研所GoogleTPUv820264TPU8t，面向大规模预训练及高嵌入负8tSuperpodAI芯片效率优化"的新阶段。图10：TPUv8t及v8i参考图 资料来源：Google官网，国联民生证券研究所谷歌TPU8t在计算单元与网络架构层面实现双重突破，核心升级主要为以下四点：SparseCore引入专用加速器处理嵌入层不规则内存访问，将all-gather等通信操作从主计算路径卸载，硬件级规避稀疏数据零操作瓶颈。VPU/MXU重叠提升算力转化：向量运算与矩阵乘法实现深度流水线重叠，最小化Softmax、LayerNorm等操作的串行等待，最大化有效FLOPs利用率。FP44HBM。VirgoNetwork采用高基数交换机扁平两层非阻塞拓扑，DCN4CPU主控HBM带宽峰值FP4CPU主控HBM带宽峰值FP4PFLOPsHBM容 片内SRAM量 (Vmem)主要任务 网络拓扑 专用芯片特性特性TPU8t

大规模训练

3D环面

SparseCore（嵌入）&LLM解码引擎

216GB 128MB 12.6 6,528GB/s ArmAxionTPU8iTPU8i采样、服务与推理BoardflyCAE（集合通信加速引擎）288GB384MB10.18,601GB/s（约TPU8t的1.3倍）ArmAxion资料来源：Google官网，国联民生证券研究所TPU8t：训练效率跃升谷歌TPU8tSuperpod9,6002PB共享HBM121ExaFlops1010TPU，有助于确保端到端系统实现最大利用率。我们认耗之间的错配。go网络结合X与athways软件栈，支持单逻辑集群近百万芯片的近线性扩展。我们认为，软件-硬件协同优化是谷8t97%以上——即实际可用的生产性计算时间占比。这些能力包括：覆盖数万颗芯片的实时遥测；自动检测并绕行故障ICI图11：TPU8t相比较于Ironwood的参数升级 资料来源：Google官网，国联民生证券研究所TPU8i：Agentic谷歌TPU8i定位Agentic时代推理基础设施，针对多Agent协作、迭代推理等高并发场景，通过四大创新提升运算效率：打破“内存墙”：配备288GBHBM及384MB片上SRAM（3倍于前代AxionCPUCPUAxionArmNUMAMoEICI19.2Tb/s，Boardfly50%，MoECAE消除片上延迟：片上延迟最高降低5倍，有助于提升百万级Agent并发场景下的响应能力。TPU8i实现每美元性能提升80%、同等成本服务量翻倍，自研AI芯片从"算力竞赛"进入"追求性价比"阶段。图12：TPU8i相比较于Ironwood的参数升级资料来源：Google官网，国联民生证券研究所TPU8i采用创新的Boardfly拓扑重构片间互联，all-to-all延迟最高优化50%。3Dmeshall-to-all8iBoardflyICI1,152系统跳数。该架构直击MoE模型及推理负载核心的all-to-all密集型场景中实现最高50扑级保障。图13：TPU8i分层式Boardfly拓扑结构图资料来源：Google官网，国联民生证券研究所针对结构而言，Boardfly由以下层级组成：构建模块(ICI16个外部连接，以实现更广泛的联网。组11个可用的外部链路进行组内通信。结构：最终架构可扩展至36（最多1,024个有效芯片通过光路交换机(OCS7TPUmarket.US2024358年的约10,7312025年至2034（CG）40.52024118.1图14：TPU市场规模预计 资料来源：Market.us，国联民生证券研究所NPO：数据中心互联需求旺盛，NPO快速增长期AITPUAIAIAIGoogleTPUAIGoogleCloudAIHypercomputerTPUTPU更大规模训练和推理场景扩展，AI图15：GoogleTPUv5e系统架构图 资料来源：GoogleCloud，国联民生证券研究所NPO等集成式光模块正进入加速渗透阶段。Counterpoint预测，板载光学（OBO）（NPO）（CPO）解决方案的出货量预计到2033年的复合年增长率（CAGR）将达到50%；其中NPO和CPO将在20272033I/O图16：NPO有望迎来快速增长期资料来源：Counterpoint，国联民生证券研究所图17：光互连发展趋势中，集成度逐渐抬升资料来源：Counterpoint，国联民生证券研究所Rubin与GoogleTPUAIPCB随着NVIDIAVeraRubin以及GoogleTPU架构持续演进，服务器内部GPU/TPU数量、高速接口数量以及电源系统复杂度不断提升，推动PCB从传统服务器板向高层数、高速低损耗方向升级，带动高阶PCB及覆铜板需求增长。NVIDIARubinAINVIDIARubinNVL72AI72RubinGPU36CPUNVLink6SwitchGPUEthernetPCB号完整性以及供电能力提出更高要求。RubinNVL72PCB作为PCBPCB整性和制造精度都提出了更高要求。这一升级有效简化了线缆组装易损和多供应商管理复杂的问题，大幅提升了生产良率和组装效率。同时，PCB中板的设计使图18：Midplane为RubinPCB全新增量 资料来源：Semianalysis，Nvidia，国联民生证券研究所图19：PCBMidplane位置示意图 GoogleTPUTPUv7PCB36v7p44；TPUv8Switch40‑4652，TPUv8SwitchPCBTPUv7图20：GoogleTPUv7、v8PCB材料对比资料来源：IC&PCBUnion，国联民生证券研究所PrismarkPCBAIPCB（HighLayerCount,HLC）以及高密度互连（HDI）AIPCBPCB规格升级。高层数、高密度互连PCB渗透率提PCBAIPCBCCLAI图21：PCB市场增长图资料来源：Prismark，国联民生证券研究所电源：功率密度跃升驱动配电体系重构800VDCAI工作负载的指数级增长正在推高数据中心电力需求，54VDC配电架构成为兆瓦级AI54VAI54VDC1MW200GW级数据中心仅机柜内部铜排消耗量即达20万公斤。由此可见，在GW级数据中心的建设场景下，现行54VDC配电技术在材料用量与经济可行性方面均难以为继，配电技术路线迭代升级的重要性提升。图22：传统数据中心电源架构资料来源：英伟达技术博客，国联民生证券研究所为突破上述瓶颈，800VDC架构在技术层面提供了系统性解决方案。从传统415480800VDC800VDC150200800VDC——更小的线缆和铜排提供连接灵活性；减少铜材用量——重量和成本节约；更高效率——降低热损耗。AC/DC图23：未来800伏直流电在数据中心内部被直接使用，供计算机架使用资料来源：英伟达官网，国联民生证券研究所800VDC架构的技术优势最终体现为可量化的经济性与可靠性指标。低高达30%。端到端电力效率提升高达5%。由于电源模块故障减少和组件维护70%。图24：800伏直流技术的优势资料来源：英伟达官网，国联民生证券研究所800VDC800VDC化部署。根据英伟达技术博客显示，800VDC数据中心的全面量产将与英伟达2027AI800数据中心的支40800VDCLambdaNebiusOracleCloudInfrastructureAI800在整体生态加速的同时，关键基础设施供应商已公布具体的产品路线图与合作细节。800VDCGB300NVL7214272GPU，电（12V48VDC200400NVIDIANVIDIARubinUltra2025800VDC侧边电源柜（PSU），为单个Kyber576RubinUltraGPU除施耐德电气外，另一家核心基础设施供应商Vertiv亦公布了明确的800VDC800VDC2026以2027RubinUltraVertivScottArmulAIAIVertivDC-DC图25：维谛高压直流供电方案示意图资料来源：极目新闻，维谛技术，国联民生证券研究所20263（TI）NVIDIA2026800VDCTI800V97.62000W/in³的800V至6V隔离式母线转换器，再通过6V至1V以下多相降压解决方案为GPU图26：TI的800VDC电源架构最大限度地提高了整个电源路径的转换效率和功率密度资料来源：德州仪器官网，国联民生证券研究所2026800VDC660kW6个110kW80W（UBBU480kW，AC-DC98%，同时还采用了铝制电容器，有助于优化GPU在高频动态干扰条件下的运行效果。台达还展示了2.4MW液冷分配单元（CDU），配备了独立的800伏直流电泵，工作温度可低至4摄氏80098.5%的转换效率。图27：800VDC电源解决方案 图28：800VDC液冷散热解决方案资料源台官，联生研究所 资料源台官，联生研究所800VDCSST21800VDC20262026年第四季度向北美头部云厂商进行800V独立电源机柜Rubin2026年推出，RubinUltra2027ABB2027800V双升Rubin100AI英伟达Rubin平台是全球首个实现100%液冷的AI计算平台，平台搭载的RubinGPU、CPU、NVLink61.6TDSXAI英伟达表示，由于Rubin平台采用全面液冷，所有为该平台建设系统的云服务商和数据中心运营商都在推动相关转型。英伟达热设计工程团队开发出全新的个机架单元的系统如今仅需2个。液冷：从可选项到必选项。散热架构的强制化是Rubin2026年7月21aRbinNVL72AI厂每兆瓦每年可节省数百万加仑水资源。GPURubinNVL72190230Blackwell120-130GenerationYearRackpowerGenerationYearRackpowerHopperHGXH1002022–23~30–40kWGB200/GB300NVL72(Blackwell)2024–25~120–130kWVR200NVL72(Rubin)2026~190–230kW(CPXvariant~370kW)RubinUltraNVL576"Kyber"2027~600kWFeynmanera2028+1MW-class资料来源：moduledge，国联民生证券研究所AI202414%提升202533%，202640%策驱动"到"技术刚需"的加速跃迁，2021-2025年从不足3%快速突破至20%，2026年随着AI算力上升和GB200等强制液冷方案落地将提升至37%，此后进202750%202865%203082%。图29：中国液冷技术渗透率预测（2026-2030E）资料来源：中商产业研究院，IDC，国联民生证券研究所2026232.5亿元增长至2028年的470.4亿元，三年增长速度将分别达到35.5%、43.5%和41%2026216.22028437.585%16.3元增至32.9亿元，规模接近翻倍。细分赛道2023-2025年复合增速2026年预计增速2027年预计增速细分赛道2023-2025年复合增速2026年预计增速2027年预计增速2028年预计增速风墙机房空调64.40%45.00%40.00%30%+液冷数据中心39.50%35.50%43.50%41.00%微模块数据中心9.70%13.00%12.50%12.00%资料来源：赛迪顾问，新华网，国联民生证券研究所AI“于更高密度的未来，浸没式液冷的美好前景我们坚信不疑。”2026器厂商的超节点系统已向液冷升级。专为万亿级大模型训练设计的昇腾950超节点强调了液冷配置，中兴OEX超节点实现冷板液冷全覆盖。投资建议RubinGoogleTPUv8PCB、电源、液冷及光互联产业链。26H2RubinGoogleTPUv8AI100%液冷散热PCB（2）ODM：电源/子等。风险提示RubinRubinPCB800VDCGoogleTPUv8TPUv8PCB3）800VDC架构产业化推进不及预期风险。若800VDC配套电源机架量产时间推迟，或SST等核心设备技术成熟度不及预期，可能影响电源产业链相关公司收入弹性。AIAI基础设施投入回报周期延长导致资本开支收缩，可能影响