光模块板块估值回归理性 中信建投于海宁详解AI算力投资新逻辑
11月10日，一场聚焦2027年资本市场走向的策略会在北京召开——中信建投证券2027年度资本市场策略会。会上，中信建投证券科技研究组负责人于海宁围绕AI算力产业链、光模块板块估值及大模型商业化进展，给出了较为明确的判断框架。
北美云厂商资本开支激增，算力投入仍在高位
AI算力需求到底有多强？一组来自北美市场的数据提供了直观答案。
于海宁在会上披露，2026年第三季度，北美四大云服务提供商的资本开支合计达到约2087亿美元，同比增长84.2%。这一数字表明，即便在市场对AI投资回报预期反复讨论的背景下，头部云厂商并未放慢基础设施建设的节奏。
与此同时，大模型的商业化也在加速落地。截至2026年9月底，OpenAI和Anthropic两家公司的年度经常性收入（ARR）合计约1240亿美元。于海宁认为，2026年大模型商业化规模快速扩大，这为上游算力环节的业绩兑现提供了现实支撑。
光模块等板块定价趋于理性，业绩兑现成关键
过去一段时间，光模块等AI算力相关板块经历了较为明显的估值波动。于海宁指出，随着估值溢价逐步消化，市场对这类标的的定价已趋于理性，股票配资平台投资者的关注点正从单纯的主题炒作转向业绩兑现与增长持续性。
从具体数据来看，截至10月30日，申万通信指数滚动市盈率（PE-TTM）分别处于近5年的60.45%分位和近10年的34.93%分位。这意味着板块估值已回到历史中枢附近，既不算极度低估，也未出现明显泡沫。
于海宁表示，他长期看好北美算力和国产AI算力产业链两条主线，认为这两个方向在未来仍有结构性机会。
递归自我改进与"泛编程"打开新增量
对于AI算力需求的中长期驱动力，于海宁提到了一个值得关注的技术方向——递归自我改进（RSI）。他判断，RSI有望推动模型能力实现跃升，进而拉动更大规模的算力消耗。
在应用层面，AI编程已经形成了较为清晰的商业化路径。除了传统的代码生成场景，设计、建模、仿真等"泛编程"领域也在逐步打开市场。此外，人工智能驱动科学研究、机器人等方向同样被视为未来算力需求的重要增长极。于海宁认为，这些新兴应用空间的拓展，将持续带动算力需求增长。
总体来看，这场策略会传递的核心信号是：AI算力赛道正从估值驱动阶段过渡到业绩验证阶段，北美和国产两条产业链均值得持续跟踪。
