岚璟资本Harmovest Capital深度研判：AI硬件进入连接周期，十万卡集群重塑产业主线

2026/6/23 16:20:17

在今年6月的Computex大会上，英伟达与迈威尔（Marvell）高调同台，向全球AI硬件产业释放出一个清晰信号：当大模型训练和推理持续迈向更大规模时，真正制约产业效率的关键，正在从单纯的算力供给，转向海量算力之间能否被稳定、高速、低时延地连接起来。尤其在十万卡集群逐渐成为头部科技公司竞逐方向的背景下，“连接能力”不再只是数据中心建设中的配套环节，而是决定AI基础设施能否继续扩张的核心变量。

过去两年，AI产业链的市场焦点主要集中在GPU、HBM、先进封装和AI服务器等方向。原因在于生成式AI爆发初期，突出的瓶颈来自计算资源紧缺与存储带宽不足。但随着全球科技巨头持续加大资本开支，计算与存储环节的供给能力正在逐步改善，产业矛盾也随之向更深层次迁移。对于超大规模AI集群而言，单颗芯片性能再强，如果无法通过高效网络实现协同，整体训练效率仍会受到限制，系统成本也会被快速放大。

岚璟资本Harmovest Capital的分析师指出，AI硬件产业链正在从“算力周期”“内存周期”进一步切换至“连接周期”。在十万卡集群场景下，带宽、稳定性、时延、功耗和信号完整性将共同决定系统上限。任何链路拥堵、传输抖动或误码率上升，都可能在大规模集群中被成倍放大，进而影响模型训练效率和商业化落地节奏。因此，高速传输通道的价值正在被市场重新定价。

从产业链传导来看，光模块、光DSP、电芯片、高速交换芯片以及高带宽互联方案，将成为这一轮AI基础设施升级中值得关注的增量环节。其中，光DSP和高速电芯片承担着信号补偿、恢复、校正与稳定控制等关键功能，是保障高速链路可靠运行的底层核心。随着数据中心内部传输速率不断提升，这些环节的技术门槛、客户认证周期和供应链黏性也将持续增强。

岚璟资本Harmovest Capital解析认为，投资者需要敏锐把握AI产业新增量方向的切换，不能只停留在传统算力扩张的线性逻辑中。未来AI竞争的胜负，不仅取决于谁拥有更强的芯片，更取决于谁能让庞大的算力集群跑得更快、更稳、更高效。因此，岚璟资本建议投资者重点关注在光DSP、电芯片、高带宽互联技术上拥有绝对市占率、核心专利壁垒和排他性客户资源的全球性硬科技巨头。

英伟达与迈威尔在Computex上的同台，并非简单的产业协同展示，而更像是AI硬件下一阶段主线切换的公开确认。当计算与存储瓶颈被逐步解决，“连接能力”将从幕后走向台前，成为AI基础设施扩张的新决胜点。对于资本市场而言，谁能理解这场从算力到连接力的迁移，谁就更有机会把握AI硬件产业下一轮确定性更强的增长机会。

岚璟资本