數據中心建設阻力與開源模型被視為過度解讀，半導體需求基本面依然穩固

周二，以存儲芯片廠商為首的半導體板塊大升逾5%，已連續兩個交易日跑贏大盤。

據彭博分析，儘管空頭回補提供了短期支撐，但更有說服力的論據在於，無論是數據中心建設遭遇的本地反對，還是開源大模型的湧現，均不足以宣告AI資本開支周期的終結。

近期亞洲出口數據，以及台積電等廠商的漲價舉措，均印證了算力、存儲、網絡與電力領域的底層需求依然完好，市場情緒此前已過度悲觀。

隨着上述兩大擔憂逐步證僞，周五低點以來的反彈力度，或遠不止是超賣後的技術性修復。

數據中心建設阻力，更多是延遲

本地對數據中心建設的抵制確實構成現實壓力。

據摩根士丹利引用第三方數據，2025年已有約1560億美元的數據中心項目遭取消或推遲，2026年第一季度又有約1300億美元受到波及。

該行對2026年AI資本開支的預估規模達8770億美元，面臨電網限制、建設暫停令以及更嚴格的用電與用水規定等多重下行風險。

然而，考慮到AI的戰略重要性，這場反彈最可能帶來的結果是延遲與重新設計，而非全面叫停。

從另一角度看，建設限制反而可能推升現有站點內的半導體採購需求。

運營商可通過替換低效服務器、提高機架密度、引入先進冷卻系統等方式，在相同建築面積與電力供應條件下產生更多算力輸出。

現場發電、電池儲能與電網支撐服務，則提供了繞開輸電瓶頸的另一路徑。

上述約束在客觀上將縮短老舊設備的使用壽命，並相應拉升對新型芯片、存儲器及冷卻系統的替換需求。

開源模型的API定價下行不等於硬件需求下降

中國最新一批開源大模型對硬件需求的衝擊也較為有限。

以Kimi K3為例，據報道該模型每個服務實例需消耗大量高帶寬存儲器（HBM）容量及大量加速器。該模型雖能以更低算力完成單項任務，但對存儲容量的總體需求依然可觀。

美國銀行研究進一步指出，中國API價格走低，不應被解讀為硬件成本下降的信號。

便宜的定價反映的是架構效率的提升，以及中國更高效的電價、人力成本、土地成本，加之積極的市場份額爭奪策略，而非半導體硬件成本出現了系統性崩塌。

從更長期維度看，開源模型的普及甚至可能拓寬半導體的整體市場空間。

封閉模型將硬件集中部署於少數雲計算設施；開放模型則可由企業、政府及主權雲分別下載、獨立部署，從而在每個終端節點形成新增的HBM、DRAM及NAND存儲安裝需求，帶動增量硬件採購。

綜合來看，AI資本開支受益標的自近期低點的反彈，其驅動力可能超越單純的技術性超賣修復。

盈利預期或已階段性見頂，但在現有數據支撐下，AI基礎設施建設的底層經濟邏輯比市場此前擔憂的更具韌性。

市場此前的倉位已調整至過度悲觀水平，與此同時基本面並未出現實質性惡化，這為反彈行情的延續提供了空間。