据 Woofun AI 消息，瑞银于 2026 年 7 月发布的中国实地观察报告揭示，中国 AI 产业的投资重心正经历从软件大模型向半导体硬件及基础设施的结构性转移。

这一趋势在 WAIC 2026 期间得到充分验证。瑞银组织约 40 名投资者调研了 12 家科技企业，覆盖大模型、GPU、网络、模拟芯片、封装测试、服务器 ODM 和半导体设备等领域。调研发现，国内厂商展示的重点已从单颗芯片转向由芯片、服务器、互连网络和集群管理共同构成的系统级方案。华为展示了由 1024 颗芯片组成的 Atlas 950 SuperPod；曙光推出的 Sugon 8000 方案支持十万卡级互连；沐曦、中兴和阿里巴巴也推出了各自的超节点产品。在网络侧，相关厂商开始展示 51.2T CPO 交换机原型和完整光互连方案。

这种变化表明，国产算力正通过扩大集群规模、改善互连效率和优化系统架构，来降低单芯片性能差距带来的影响。对投资者而言，受益范围已由 GPU 扩展至交换芯片、光互连、服务器 ODM、存储接口和先进封装。国内 AI 加速器厂商反馈，来自云服务商等客户的需求持续增强，海外高端算力在中国市场依然紧张，而国内云厂商采用国产计算卡的意愿正在提高。部分二线厂商正开发对标 H100 和 H200 的产品，同时迭代 SuperPod 技术。

模型公司的商业化进展同样加快，但增长质量仍取决于算力成本。据智谱管理层介绍，公司年化经常性收入截至 7 月已达到 10 亿美元，提前超过原定的 2026 年年底目标，主要受 Token 使用量增长和 API 涨价推动。公司近期完成约 310 亿港元 H 股配售，资金将支持算力扩张，同时也在考虑通过租赁获得更大规模的算力资源。瑞银认为，API 提价和推理优化可能推动智谱利润率改善，但国内算力供应偏紧、租赁价格上涨，仍是盈利能力的重要变量。

MiniMax 的 ARR 则从 2025 年底约 1 亿美元升至一季度业绩会披露的约 1.5 亿美元，并在 M3 发布前进一步增长超过一倍。管理层仍有信心在 2026 年年底实现 10 亿美元 ARR 目标。API 与 Token Plan 业务收入占比已由 2025 年的约 30% 升至 2026 年 5 月的接近一半，说明增长动力正从消费者订阅进一步转向开发者和企业调用。

不过，MiniMax 新一代 M3 模型的参数规模接近 M2.7 的两倍，更大的模型通常意味着更高的推理成本，公司需要依靠推理工程优化、集群运营和提前采购算力来维持毛利率。

Woofun AI 整理数据显示，机构资金对中国 AI 的关注开始向硬件侧集中。7 月机构调研占比环比上升最快的三个板块分别是半导体及半导体设备、科技硬件与设备，以及银行；资本品、能源和食品饮料板块的调研占比下降最明显。其中，软件与服务板块的调研热度有所提高，但拥挤度指标仍处于负值区间；材料、食品饮料和资本品的调研热度下降，仓位却相对拥挤。

这意味着半导体已成为 AI 交易升温最明显的方向，而软件板块可能仍存在一定预期差。具体到产业链，澜起科技表示 DDR5 第三代和第四代内存接口芯片正在快速放量，第五代产品预计于 2026 年下半年开始出货。MRDIMM 相关产品已成为新业务的重要收入来源，PCIe 6.0 Retimer 验证也在推进。先进封装环节的景气度更加直接。长电科技二季度产能利用率约为 80%，AI 相关业务、晶圆级封装和凸块业务均处于满载状态。公司计划投资 78 亿元建设以 2.5D 封装为重点的新工厂，预计 2028 年下半年完成建设、2029 年投产。瑞银认为，本轮封装周期与以往消费电子驱动的周期不同，AI 带来的结构性需求可能支撑利用率和毛利率继续改善。

不过，新工厂距离投产仍有较长时间，最终回报取决于国产 AI 芯片放量、客户导入和行业扩产节奏。

报告还将 AI 基础设施的观察范围延伸至储能和电力设备。阳光电源表示，公司自 2026 年一季度起已向开发商和集成商销售 AI 数据中心储能系统，这些客户再将产品提供给美国云服务商。由于储能通常是数据中心建设后期采购的设备，订单确认速度相对较慢，云服务商直接成为其客户的可能性也不高。公司同时在与美国云服务商合作推进固态变压器的研发和验证，预计未来几个月推出产品。固态变压器和储能系统采用模块化设计，可以缩短现场部署时间，并降低安装成本。但 AI 需求并不能完全抵消储能业务的周期压力。

阳光电源预计，锂价上涨可能继续压制 2026 年二季度毛利率，公司向低利润率市场扩张也会拉低整体盈利水平。瑞银因此认为，AI 数据中心储能和固态变压器提供了长期增长空间，但短期业绩仍取决于订单节奏、原材料价格和海外供应链安排。总体来看，这份报告释放的信号不是中国 AI 产业已经摆脱所有约束，而是增长路径正在变得更加完整：模型调用量带动算力需求，国产算力采用推动服务器和互连升级，芯片放量进一步传导至封装、设备和电力基础设施。下一阶段真正需要验证的，也不再只是国产模型能否继续刷新能力，而是这套逐渐成形的 AI 技术栈，能否把需求转化为稳定收入、可控成本和持续利润。