快手可灵AI流水持续超预期,AI算力需求预期差在哪里?ASIC爆发致光模块需求高增长

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作者：微信文章


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事件：快手官网信息显示，可灵AI在推出10个月之后（即今年3月）的年化收入运行率（ARR）已突破1亿美元，另外今年4月和5月的月度付费金额均超过1亿元人民币。目前可灵AI全球用户规模突破2200万，为超过1万家的企业客户提供API服务。自2024年6月发布以来，快手可灵AI在1年内已累计完成了超过20次的迭代。今年4月，快手可灵AI面向全球用户正式发布可灵2.0视频生成模型，其在动态质量、语义响应、画面美学等维度持续保持全球领先水平。今年5月底，快手可灵AI推出可灵2.1系列模型。其中，可灵2.1模型包含标准（720p）、高品质（1080p）两种模式，主打高性价比和高效生成；定位高端的可灵2.1大师版，则提供更加卓越的运动表现和更强语义响应，为AI视频创作带来了新的突破。可灵AI贡献估值溢价，且尚未充分体现。可灵 AI 持续迭代，流水不断攀升，我们继续看好可灵AI作为国内头部视频生成模型保持高速增长趋势，同时公司主业在AI赋能下进一步优化效率，维持看好观点。我们认为国内AI应用（尤其是C端应用）目前主要由大厂引领变化，且市场对大厂推出的C端应用具备更高的感知度和认可度，近期市场上应用层面已经出现不少的积极变化，建议重点关注大厂链机会。
光模块下一阶段叙事：ASIC爆发致光模块需求高增长如果光模块前两段叙事是“nv加速迭代”和“云厂商解耦”，那25年下半年开启的叙事就是#ASIC需求增加带动光模块需求超预期提升，利好整个AI光通信板块我们在5月27日提出，2026年光模块市场规模40%以上的增长的主要来自#国内外科技巨头对ASIC需求的大幅增长，具体来看：1、ASIC需求大幅增长博通指引三个量产客户24-27年ASIC可触达市场空间CAGR60%左右；我们预测，2026年全球ASIC需求较25年提升约一倍。四大csp、OpenAI、Anthropic、苹果均有ASIC规划。ASIC受到科技巨头欢迎的本质原因是1）#芯片设计可以更贴合自己的模型，提升讯推效率；2）#降低成本，保持技术路线独立性。2、ASIC需求增长拉动光模块需求超预期增长：1）同样的capex可以买到更多ASIC。2）ASIC配套的网络架构变化，特别是META的高配比Back-End网络架构，使得光模块与AISC的比例提升3）超大规模（百万卡）ASIC部署使得架构层数增加，光模块与交换机用量水涨船高由此26年光模块需求大幅增长的原因不言自明。当然，ASIC市场份额提升是AI硬件领域最大变化，不能否认英伟达增速依然乐观，英伟达在主权AI、中小型企业市场依然具有统治地位。投资建议：ASIC带来的光模块及光模块上游市场需求增加是A股光通信的贝塔机会，利好大部分光通信公司；同时meta的asic架构使用大量铜缆，铜缆景气度亦高涨。看好光模块#中际旭创/新易盛/天孚通信，有望成为新晋META 800G供应商#联特科技，受益MPO需求增量的#太辰光/博创科技，受益百万卡DCI需求的#德科立，受益FR模块需求增长的#仕佳光子，受益铜缆景气度的#鼎通科技/瑞可达，二季度业绩进入兑现期&客户突破的#源杰科技，受益oracle业绩的#汇绿生态/腾景科技。

1、和机构客户进行了非常密集的交流，令我感到惊讶的是，OpenAI的o3自4月中旬正式上线ChatGPT以来，已经在能力上取得了肉眼可见的提升（无论是普通的o3联网搜索还是ODR），但绝大部分与我交流的客户甚至尚未使用过o3，更别说更高阶的ODR了

2、我们一直说，AI目前最具有PMF的两个场景，一个是Coding（Cursor已成为历史上最快达到5亿美元ARR的公司），另一个就是DeepSearch，显然我们二级从业者是最受益于DeepSearch类应用的群体之一（身边积极拥抱AI的客户已经用o3学习创新药赚钱了，这真不是段子）。因此，我们要更多思考“如何才能让AI更好地为我所用”，而不是试图证明“AI在某些方面不行”

3、事实证明，亲自去体验o3这样的最SOTA的Agent产品就是最好的AI应用路演，这要比我讲多少页PPT发多少周的行业观点要有效果很多，体验完o3之后我相信大家心中对AI对Agent的很多质疑会不攻自破（首批被我按手体验的客户已经反馈大量真香好评）。在这里我也再次呼吁大家去尝试一下o3这样的最前沿的AI应用，你可以嫌弃A股的投资标的，但最好不要忽视AI带来生产力变革

4、AI的预期差不仅存在于上述对o3这样的最前沿产品的认知上，也存在于中美AI交易的巨大背离上。美股这边，硬件的AVGO已经创下历史新高，CRWV一骑绝尘，NVDA也突破在即，软件的MSFT/PLTR/NET/SAP/INTU等等都已突破新高。产业方面，Anthropic的ARR在短短五个月内从去年底的10亿美元飙升至30亿美元。OpenAI今年收入也有望突破120亿美金，相较去年的37亿美金增长数倍。Google的token日均调用量达到16万亿，较去年同期增长了50倍。Openrounter最新的周token调用量达到2.32T，较去年同期增长也近50倍

5、不同于23/24年经历的“上半年疯狂，下半年检讨”的行业景气度骤变，25年我们看到的仍是景气度向上的态势，尤其是海外。国内方面，DeepSeek R1小版本更新提升不小，字节的token调用量也从去年12月原动力大会的日均4万亿，增长到了5月底的16万亿，年度预期将达到60万亿。我们也对下周的原动力大会充满期待（AI Coding、视频生成、垂域Agent、Aiot...）。

6、总之，我们正处于一个产业景气和市场热度背离的一个左侧区间，产生这种背离的原因更多来自于市场的行业比较和对AI叙事的审美疲劳，但这与23/24年因产业景气边际降温而导致的下跌有本质的区别。

7、当前算力市场的逻辑线：

国产算力目前的行业基本面情况，2季度业绩应该是糟糕的，但现在科技进入成交量冰点后，有资金开始博弈科技的“利空出尽”，毕竟英伟达也有可能给我们重新设计一款B30供货；在国产算力业绩不好的情况下，市场的逻辑是如何选择的呢，有几条：

1）英伟达产业链和海外链：英伟达产业链走海外路线，所以业绩更有保障，PCB方向有胜宏科技、生益电子的脱颖而出，都是因为他们走海外线；

2）国内的算力就比较迷，市场选择不太好选：周四是跟风普涨，周五才开始逻辑线逐渐浮现，即算力租赁，因为既然国内缺芯片，那么很难再建算力中心，那么以前有算力的算力租赁企业就好，因此市场选择了并行科技/青云科技/优刻得，还有算力租赁的就是科华数据/奥飞数据/润建股份；当然，deepseek R1之前出来的时候也是算力租赁表现，因为DS跟算力之间没有直接关系，也是就是租用算力，

3）存储：存储的原因不是需求，而是涨价，现在DDR4在涨价；

实际上也这波科技的回暖也没有很多很具象化的逻辑和线索。

AI算力需求：预期差在哪里？

一、市场预期偏差的核心矛盾

1.训练需求被低估

市场普遍认为训练算力需求已见顶（受“预训练见顶论”影响），但实际需求被供给压制：

- 头部厂商（OpenAI/xAI）因GPU短缺推迟训练计划，而非需求消失。

- 下一代模型探索需百万卡级集群（如OpenAI“星际之门”计划、xAI的100万卡集群），下半年将重启大规模训练。

- 训练需求跟踪对象错误：不应通过微软/Meta等云厂商判断（其策略已转向推理），而应聚焦OpenAI、xAI、Anthropic等模型原生厂商。

2.推理需求跟踪方式错误

市场过度依赖“爆款应用”出现作为判断标准，忽视客观数据：

- 真实指标应为Token消耗量（直接反映推理需求）。谷歌4月Token处理量达487万亿（单日峰值16万亿），3月起显著拐点。

- AI Agent驱动Token量激增：Agent任务复杂度提升（如Claude独立任务时长从40分钟→7小时），消耗算力是指令式聊天的百倍量级。

二、下半年核心拐点与驱动

1.训练需求拐点

- 催化剂：头部厂商GPU供给缓解（H100交付改善）+下一代模型竞争重启（如谷歌双架构模型、xAI大集群落地）。

- 关键逻辑：预训练未真正见顶，OpenAI/xAI将通过增加参数量/架构创新探索模型能力边界，算力需求持续扩张。

2.推理需求加速

核心驱动：AI Agent商业化落地（从“助手”向“协作伙伴”演进）：

- 2024年：执行多步骤任务（如自动订餐、行程规划）。

- 2025年：独立工作时长从小时级→天级跃迁。

- 数据验证：微软3月Token量达前两月总和，谷歌4月Token量同比跳升。

三、产业链分化与投资机会

1.海外算力链分化

- 创新高标的：博通（推理ASIC）、Arista（网络）、Coherent（光模块）——反映推理需求起量。

- 滞涨标的：Intel/高通（传统算力）——与AI关联度低。

2.A股预期差来源

国内对海外Agent进展感知滞后（因产品主要部署在欧美），导致：

- 低估Token增长对推理芯片/光模块的拉动。

- 忽视训练需求复苏对GPU产业链的传导。

四、美股与A股节奏预判

1.美股当前阶段

- 已反映推理需求复苏（博通/Arista创新高），但训练链（如NVDA）仍有空间。

- 风险点：7-8月季报期若未兑现“New Story”（如下代模型突破），可能回调。

2.A股拐点临近

触发条件：

- 海外大模型发布超预期（如GPT-5）。

- 美股算力股持续新高倒逼国内认知修复。

- 时间窗口：2024年下半年，早于市场预期（当前普遍悲观）。

五、核心结论

1.算力需求双引擎：训练需求（H2复苏）+推理需求（已启动，Agent驱动）。

2.跟踪指标修正：训练看头部模型厂商动态，推理盯住Token量而非“爆款”。

3.布局窗口：A股对算力预期仍处低位，下半年数据验证（Token量持续增长/训练集群投建）将驱动估值修复，建议左侧布局光模块/GPU/先进封装环节。

* 本文仅梳理公司和行业的最新基本面，并非在当前时间点推荐买卖公司，本文不具备个股操作指导功能，投资有风险，入市需谨慎。

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