海通配资网官网中信建投：牛市主线成长板块的估值空间是多少

专题：A股风格切换一触即发？5月机构紧盯三大景气主线

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　　来源：中信建投证券研究

　　文：黄文涛何盛

　　当前AI算力产业链PEG中位数为0.96倍，显著低于历史牛市成长主线估值见顶时的PEG区间（2至3倍），核心资产远未进入泡沫区间；机构资金仍处持续加仓的爬坡阶段，抱团持续时间相较历史仍处早期，系统性切换风险尚不构成。资金从核心向边缘的流动并非风格切换的前兆，而是产业景气在AI算力产业链内部的梯度扩散。行情演绎正从核心资产抱团沿缺货涨价、新需求挖掘与产能挤占三重逻辑，向全产业链景气扩散转变，后续超额收益将更多来源于AI算力产业链中卡位清晰、景气收益明确且尚未充分定价的细分环节。

　　近期AI算力核心板块在3月至4月初的全球共振式下跌后出现震荡调整，机构投资者对核心算力资产估值是否触及天花板、后续行情如何演绎产生明显分歧。本文通过构建PEG估值分析框架，复盘2005年以来四轮典型牛市主线（2005-2007年资源品、2008-2009年基建地产、2014-2015年移动互联网、2019-2021年新能源与核心资产）的估值演进规律，并结合2020年白酒与2021年新能源两轮典型机构抱团案例的历史经验，从估值空间、资金周期与行情演绎三个维度进行分析。

　　研究发现，当前AI算力产业链PEG中位数仅0.96倍，显著低于历史牛市成长主线估值见顶时的PEG区间2倍至3倍，核心资产远未进入泡沫区间；从核心标的PEG分布看，产业链呈现多数低估、个别偏高的结构性特征。光模块及PCB环节估值洼地特征显著，中际旭创PEG仅0.68倍、胜宏科技低至0.33倍、工业富联0.51倍，均处于深度低估区间；新易盛0.83倍、沪电股份0.96倍亦处于合理中枢下方。当前估值水平远低于2015年TMT行情及2021年核心资产行情的泡沫化阈值。二线标的PEG中位数达4.02倍，与一线核心资产形成明显估值落差，估值透支程度已较为显著，需要指出的是，二线标的因业绩基数低、增速弹性大等特性天然享有更高估值容忍度，当前分层尚属成长板块常态，不构成独立于一线的系统性切换信号。AI算力产业链当前机构抱团情况相较白酒、新能源抱团极值仍有较大空间，且抱团持续时间较短，系统性切换风险尚不构成。

　　综合反映资金并不会因估值过热而被迫撤离科技板块，而更有机会在产业趋势持续验证的背景下，沿产业链向上下游环节进行景气扩散。行情演绎正从核心资产抱团沿缺货涨价、新需求挖掘与产能挤占三重逻辑，向全产业链景气扩散转变。后续超额收益将更多来源于电子布、CCL、CPU、先进封装等产业链卡位清晰、景气收益明确且尚未充分定价的细分环节。

　　引言

　　我们在前期报告中明确提出，AI已确立为本轮结构性牛市的核心主线，AI应用、光模块、PCB等核心环节自2024年以来相继领涨，龙头标的实现了业绩与估值的双超预期。但进入2026年3月至4月初，A股在经历全球共振式下跌后虽逐步企稳回升，AI算力核心板块却出现一定程度的震荡调整，机构投资者对核心算力资产估值是否已接近天花板、后续行情如何演绎产生了明显分歧。本文通过构建PEG估值分析框架，复盘2005年以来四轮典型牛市主线的估值演进规律，并结合白酒、新能源光伏两大典型机构抱团案例的历史经验，从三个维度展开深度分析：第一，历史牛市成长主线的估值天花板位于何处？第二，机构抱团通常会经历怎样的演进周期？第三，在估值尚未泡沫化的前提下，行情将如何进一步演绎，哪些算力产业链环节尚未完全定价？我们发现，当前AI算力产业链整体PEG中位数仅0.96倍，显著低于历史牛市成长主线估值见顶时的PEG区间2至3倍，核心资产远未进入泡沫区间；目前机构资金处在持续加仓阶段，机构抱团情况持续时间相较历史情况仍处早期。资金从核心向边缘的流动并非风格切换的前兆，而是产业景气在AI算力产业链内部的梯度扩散。行情演绎正从“核心资产抱团”，沿缺货与涨价、新需求挖掘和产能挤占等三重逻辑，向“全产业链景气扩散”转变，后续超额收益将更多来源于产业链卡位清晰、景气收益明确的细分环节。

　　一、历史牛市主线回顾

　　估值情况衡量方法

　　在业绩高增长的背景下，如何评估估值是否存在泡沫，是投资者最为关心的问题。我们采用PEG（市盈率相对盈利增长比率）框架进行分析，该方法将市盈率与盈利增长率相匹配。

　　计算公式：PEG=PETTM/过去两年净利润复合增速。与传统PE估值相比，PEG框架具有以下优势：

　　使用TTM（滚动十二个月）市盈率而非静态PE，更及时反映最新业绩变化；

　　采用两年复合增速而非单年增速，平滑行业周期波动和一次性损益影响；

　　为不同增速的公司提供可比基准，便于跨行业、跨阶段的估值比较。

　　2005-2007年：上游资源品超级周期牛市

　　此轮行情根植于城镇化加速与重工业化高峰期的需求爆发，上游资源品成为核心配置主线。钢铁、煤炭、有色金属等行业进入超级景气周期，宝钢股份、中国神华等龙头实现千亿级市值突破。从资金结构看，QFII渠道开放引导外资加速流入，与国内公募基金共同形成对上游资源品的重仓配置，全球大宗商品周期与国内经济高速增长形成共振。

　　从历史估值水平看，2007年8月前后，随着万科A、招商银行等龙头PEG中位数触及1.18倍，银行地产板块估值性价比边际下降，主线板块出现显著的估值过热迹象。历史数据表明金融地产等重资产股票PEG中位数触及1.18时表明过热。

　　资源品价格强周期属性导致业绩呈现单峰特征，即1至2年业绩爆发期后往往伴随多年低迷，2008年全球金融危机后大宗商品价格暴跌即为验证。相较本轮AI算力，上游资源品缺乏连续高增长的产业基础，其估值扩张主要依赖商品价格周期而非销量持续增长，盈利波动性显著更高。

　　2008-2009年：基建与地产链政策驱动牛市

　　“四万亿”经济刺激计划出台后，基建与房地产产业链成为新一轮资金抱团方向。工程机械、建筑、水泥及地产开发商受益于财政扩张与信贷宽松，订单与业绩在短期内实现爆发式增长。本轮主线的核心特征在于强政策驱动，财政扩张与货币宽松为基建地产提供充足资金支持。

　　2009年8月左右，周期股PEG中位数达到2.99倍，为当时牛市主线的估值顶点。历史复盘显示，当强周期板块PEG突破2.9倍区间，往往意味着市场对其业绩持续性的担忧升温，资金开始寻找更具确定性的配置方向。消费与医药板块凭借稳定的现金流特征，成为估值高位时的主要承接方向。

　　2010年后随通胀压力上升及房地产调控收紧，基建投资增速快速回落，资金抱团随之瓦解。从投资逻辑看，此阶段机构行为更多体现为政策博弈而非产业趋势投资，与本轮AI算力由技术迭代和资本开支共振驱动的长期产业趋势存在本质差异。

　　2014-2015年：移动互联网+估值扩张牛市

　　此轮行情的核心驱动力在于场景应用与流量红利，智能手机普及催生移动互联网爆发，电商、社交等应用场景快速渗透。创业板引领结构性行情，“互联网+”成为市场最强主线。以东方财富、乐视网为代表的创业板龙头涨幅居首，TMT板块成交占比显著提升，市场交易活跃度居前。

　　从资金特征来看，此轮抱团呈现显著的风险偏好提升特征，估值扩张成为股价上涨的主要贡献，盈利兑现相对滞后。多数“互联网+”公司盈利模式尚不清晰，部分标的长期处于亏损状态，股价支撑主要依赖对未来流量变现前景的乐观预期。

　　2015年5月前后，随着网宿科技、全通教育等龙头PEG中位数攀升至3.38倍，TMT板块估值泡沫化迹象显现，为后续市场调整埋下伏笔。2015年6月后随监管清理场外配资及估值泡沫破裂，创业板经历剧烈调整。TMT板块的历史数据表明，核心成长资产PEG中位数达到3以上为进入过热阈值。回顾此轮估值见顶特征：缺乏业绩支撑的估值扩张难以持续。

　　2019-2021年：新能源与核心资产牛市

　　2019-2021年市场呈现显著结构性分化，新能源（光伏、车）与消费核心资产（白酒、医药）成为机构资金两大抱团方向。宁德时代、隆基股份、贵州茅台等龙头市值突破万亿，“茅指数”、“宁组合”成为市场核心配置标的。本轮主线的投资逻辑更接近于本轮AI算力：产业趋势明确、政策支持力度大、业绩持续增长。

　　2021年2月前后，核心资产板块出现典型的估值见顶。随着五粮液、贵州茅台等龙头PEG中位数达到3.41倍，消费医药板块估值性价比显著下降，资金开始从核心资产向新能源、碳中和等更具业绩弹性的方向迁移。

　　复盘本轮牛市第二条主线，2021年12月前后，新能源板块出现估值见顶，PEG达到2.23倍。本轮牛市同时揭示PEG估值过高时股价会先于业绩调整。当新能源核心公司12月股价下跌回调时，大部分公司三季报和年报业绩依然坚挺，提示我们重视绝对估值过热阈值。

　　回顾此轮估值见顶后的演绎，新能源与核心资产主线存在明显局限：一是虽业绩可持续，但增速逐步边际放缓，难以维持连续多年的超高增长；二是部分龙头市值体量巨大后，边际资金推动效应减弱；三是2021年后随产能扩张和竞争加剧，部分环节出现价格下行与盈利承压，资金抱团随之松动。相较而言，AI算力产业链技术迭代速度更快、产品升级周期更短、国产替代空间更大，为业绩持续性提供更强支撑。

　　二、资金抱团的历史经验

　　机构抱团是A股结构性行情中的典型资金现象。从历史经验看，每一次抱团的形成与板块投资逻辑的市场认可度息息相关，而抱团的瓦解往往意味着投资逻辑逐步被证伪。典型的机构抱团行为一般会经历四个阶段：认知形成、持续加仓（爬坡）、高位震荡（顶部）、抱团瓦解。

　　资金抱团的核心逻辑在于高景气叠加高确定性，机构为避免踏空核心资产，持续向优势产业集中配置。抱团能维持主要依靠抱团板块主要公司后续仍有接盘；当业绩增速跟不上估值、或行业景气度边际下滑、或整体流动性环境收紧时，抱团链条便可能断裂。

　　2020年牛市白酒抱团复盘

　　白酒板块作为A股传统核心资产，在2019年至2021年间经历了一轮完整的机构抱团周期，以2020年为加速加仓与配置登顶之年。该轮抱团可清晰划分为四个阶段：

　　2021年牛市新能源抱团复盘

　　新能源板块在“双碳”政策与产业高景气共振驱动下，于2020年至2022年形成一轮典型的机构抱团，以2021年为快速加仓与顶部确立之年。从重仓股数据观察，其抱团周期呈现认知周期长、加仓节奏快、顶部宽幅震荡、瓦解相对迅速的特征。

　　同时，在2022年新能源板块的抱团瓦解期与白酒板块的瓦解最大区别在于新能源瓦解更多呈现机构配置分化而非立刻的大幅减仓。在抱团瓦解期各子领域差异较大：光伏组件与硅片（以隆基、通威为代表）最先被机构彻底抛弃，2022年下半年隆基遭遇崩塌式减仓，排名从第3骤降至第17，反映出市场对产能过剩逻辑的快速证伪；电池材料（如恩捷、天赐）同样遭到大量抛售，恩捷、天赐排名分别跌至92名和163名，隔膜、电解液资产被持续减持；动力电池环节（宁德、亿纬）虽在2022年一季度仍可冲击榜首，但此后进入缓慢撤退而非崩盘式减持，亿纬锂能（维权）相对坚挺；新能源整车（比亚迪）在2022年二季度冲至第8位后基本维持在第9-10名，表明下游整车逻辑仍被机构认可；而逆变器与储能（以阳光电源为代表）则是在瓦解期逆势上涨，2022年下半年排名持续冲高至行业前七，显示出机构配置重心正从发电端向储能端迁移。

　　历史经验对当前AI算力抱团的启示

　　对比白酒与新能源两轮典型抱团，可以提炼出以下关键规律：

　　第一，一次季度的减仓不等于抱团瓦解：新能源2021Q1和2021Q4的两次减仓都只是中场调整，需要连续2-3个季度的系统性回落才能确认瓦解。

　　第二，基本面业绩的高速增长和赛道内部的分化接力决定顶部持续时间。白酒在PEG突破3倍后约1个季度即出现股价见顶；新能源在顶部区间的估值PEG超过2，但由于业绩仍在释放，顶部震荡期持续了约3-4个季度；并且新能源板块内部有不同产业链持续接力，从上游材料与电池到下游的整车制造。当业绩增速边际放缓、无法支撑高估值时，抱团瓦解剧烈。

　　第三，板块内部出现子领域分化如上游崩塌性减仓但下游加仓，往往是瓦解的中后期信号。同时当龙头还在高位、但二线已经崩塌时，瓦解已经开始。

　　第四，瓦解后的调整周期漫长。白酒见顶后3年仍未恢复至前高；新能源板块自2022年高点至今，多数成份股跌幅中位数超过40%，部分标的跌幅超过60%。

　　第五，当前AI算力抱团处于什么阶段？从公募持仓看，2025年四季度公募基金通信行业持仓市值占比为10.18%，创历史新高，但尚未达到白酒（18.62%）与新能源（16.73%）的历史极值水平；从抱团时间看，从2025年中期开始抱团以来持续时间较短（白酒整个周期近2年、新能源整个周期近3年）并且机构投资AI算力板块持续性增多，表明爬坡时期仍在继续；从PEG估值看，当前产业链中位数0.96倍，远低于前述两轮抱团瓦解时的3倍以上水平。从业绩验证看，2026年一季度产业链净利润增速中位数超100%，业绩仍在加速释放而非边际放缓。

　　综合判断，当前AI算力抱团仍处于市场共识行程后的持续加仓爬坡期，尚未进入高位震荡期，更不构成瓦解条件。即便后续核心标的估值继续抬升，参照历史经验，在PEG达到超过2之前，系统性风险相对有限。

　　三、AI算力各细分环节景气度梳理

　　预计行情将向AI算力上下游景气扩散

　　历史复盘表明，牛市主线切换往往是当核心板块估值泡沫化后，资金从高估值方向流向低估值洼地。然而，本轮AI算力主线的逻辑存在本质不同。当前AI算力产业链PEG中位数仅为0.96倍，显著低于2015年TMT行情（3.38倍）、2021年核心资产行情（3.41倍）及2021年新能源行情（2.23倍）的历史见顶阈值，核心资产远未进入泡沫区间，同时分析机构持仓资金抱团情况得到当前板块仍处于持续加仓的爬坡阶段。综合反映资金并不会因估值过热而被迫撤离科技板块，而更有几率在产业趋势持续验证的背景下，沿产业链向上下游环节按以下三重逻辑进行景气扩散：

　　第一重逻辑：供需缺口扩大，涨价逻辑向业绩兑现传导。 AI算力需求爆发式增长与上游供给刚性形成错配，核心环节供需缺口持续扩大。例如光模块800G向1.6T规格迭代、PCB高多层板技术升级、高速CCL材料紧缺等因素推动价格中枢系统性上移，且涨价逻辑由成本驱动转向技术溢价驱动，头部厂商产能利用率维持高位，业绩兑现的确定性与持续性显著增强。

　　第二重逻辑：新需求挖掘与价值重估。 AI算力建设使得一批原本处于产业链边缘的环节战略地位显著提升。如AI服务器技术规格跃升使部分原处产业链边缘的环节战略地位质变，液冷散热与数据中心供电因单机柜功耗跃升至百千瓦量级，从可选配套转为必选基础设施。

　　第三重逻辑：制造资源重构，产能挤占导致长期稀缺。 AI芯片对先进封装、HBM等高端产能的占用具有结构性特征，并非短期库存周期波动。例如CoWoS等2.5D/3D封装产能排期已延伸至2027年，HBM产能占比快速提升并挤压传统DRAM供给空间，高端产能对成熟产能的物理挤占将演变为长期资源配置格局的重塑，相关环节稀缺性由阶段性紧张转向结构性特征。

　　AI算力各细分环节景气度梳理

　　光模块：涨价与业绩兑现逻辑为主

　　AI 算力集群建设高度依赖高速通信网络，光模块是数据中心与智算中心扩容的核心硬件。目前光模块核心公司PEG处于正常范围，仍有上涨机会。

　　光模块是实现光电信号转换的核心器件，向高速率快速迭代。2026年全球光模块市场预计保持60%增速，2031年规模近600亿美元。AI 大模型分布式训练与普惠推理流量持续爆发，全球云厂商与国内算力运营商同步推进800G规模商用、1.6T 批量起量，3.2T预计2027-2028年开始验证，光通信技术迭代进一步提速。AI 场景对超高清带宽、微秒级低延迟、高可靠无损传输的要求持续提升，高速光模块需求量与规格同步爆发。国内运营商与互联网大厂全面启动智算中心内部互联、跨区域算力调度网络升级，在全国枢纽节点智算中心规模化部署高速光模块方案。

　　电子布：新需求挖掘与价值重估为主，市场未充分定价

　　AI算力集群建设推动PCB向高多层、高频高速迭代，电子布作为覆铜板核心基材，是信号完整性与热稳定性的底层保障。电子布由电子级玻璃纤维纱织造而成，与树脂结合形成覆铜板（CCL），其价值量约占CCL成本的30%，直接决定PCB的介电损耗与热膨胀系数。AI服务器PCB用量较传统服务器增长2至3倍，价值量提升4至5倍，英伟达Rubin架构采用5阶24层HDI板及M9级材料，高多层背板对低介电、低膨胀特种电子布需求爆发。特种电子布（LowDk-2、LowCTE、Q布）技术壁垒高，当前供给缺口达30%至50%，其中LowDk-2与LowCTE紧缺态势预计贯穿2026全年。全球高端织布机产能几乎被日本丰田垄断，设备交期长达12至18个月，且AI薄布生产效率仅为普通厚布的三分之一，产能扩张极度受限。2025年10月以来电子布价格开启持续上行通道，月度调价已成为行业常态，截至2026年4月主流7628型号报价已至6.2至6.5元/米。预计2026年电子布市场维持高景气，高端特种布量价弹性显著高于普通产品，国产厂商在中低端已实现自主可控，高端领域正加速突破日系垄断。

　　CCL：涨价叠加新需求挖掘，高端材料升级逻辑被低估

　　CCL（覆铜板）性能直接决定PCB的传输速率和信号完整性。AI服务器对高速CCL（低Dk/Df材料）的需求爆发，推动CCL行业进入新一轮升级周期。AI算力集群建设推动高速互联与高密度集成，覆铜板（CCL）作为PCB核心基材，是AI服务器信号完整性与散热可靠性的基础保障。CCL由树脂、玻纤布与铜箔压合而成，决定PCB的介电损耗与层间互联能力，核心指标为低损耗因子（Df）与高玻璃化转变温度（Tg）。AI服务器GPU/ASIC架构迭代正驱动CCL材料等级从M7向M8快速迁移，英伟达Rubin架构部分PCB已导入M9材料，谷歌TPU等ASIC方案亦跟进采用，未来三年M9材料需求将呈爆发式增长。一方面，Resonac、三菱瓦斯化学等宣布CCL价格上调30%以上，建滔积层板等国内龙头跟进涨价，属于典型的“涨价与业绩兑现”；另一方面，材料等级从M7向M8、M9的跃升，意味着CCL行业正从周期品向高速材料科技品切换，产品结构与价值中枢发生质变。

　　PCB：涨价逻辑为主，已获市场共识

　　PCB是AI服务器爆发的最大受益方向之一，其需求增长来自于多重因素叠加。PCB是芯片的承载和连线的载体，AI服务器GPU板层数从传统20层提升至40层以上，HDI板（高密度互连板）占比提高，高速材料（低损耗CCL）使用比例增加等带动PCB需求爆发；高多层板（20层以上）2025年下半年开始涨价，涨幅10%-20%。根据深南电路 2025 年半年报援引 Prismark 数据，2024~2029 年 PCB 各细分产品预计将实现不同幅度的增长。2025 年 18层以上多层板产值预计将达到 34.31 亿美元，同比增长 41.7%；2024~2029 年 18 层及以上多层板产值预计将从 24.21 亿美元增长至 50.20 亿美元，CAGR 达到约 15.7%，是增长最快的 PCB 细分产品。

　　先进封装：产能挤占为主，国产替代定价不足

　　AI芯片先进封装需求持续爆发，封测仍是产业链核心制约点，台积电CoWoS产能紧缺格局延续，据2026年2月预测，全球CoWoS需求将突破100万片，台积电产能缺口超30%，英伟达将锁定其60%以上产能，博通、AMD等被迫转向三星、安靠等替代产能；日月光年初上调封测代工价格，三菱瓦斯化学3月宣布上调封装相关电子材料价格，缓解瓶颈方面，台积电推进CoWoS产能扩张并将部分低端制程外包，英特尔推广EMIB替代方案，三星、国内封测龙头也同步加速产能扩张与技术布局。

　　日月光、台积电等海外龙头的封测产能紧张已被市场认知，A股封测标的长电科技、通富微电等在AI算力产业链持仓中的占比仍然较低，估值也相对低，国产替代定价不足。

　　CPU：新需求挖掘与价值重估逻辑，未被市场充分定价

　　AI算力集群从单一GPU通用计算向异构协同演进，CPU作为系统编排与数据调度的核心控制单元，在智算中心架构中不可或缺。随着AI推理负载爆发，通用服务器进入替换周期，服务器CPU需求显著回升，KeyBanc调查显示AMD 2026年度服务器CPU已接近售罄，英特尔与AMD考虑于2026年一季度将服务器CPU均价调涨10%-15% 。架构层面，云巨头加速部署Arm架构自研CPU以优化每瓦性能，CounterPoint预测至2029年定制化AI服务器中Arm架构CPU份额将从2025年的25%飙升至90% 。在AI投资的叙事框架中，CPU长期被简单归类为传统计算或通用服务器周期，然而AI推理服务器的爆发叠加通用服务器替换周期启动，使CPU从边缘配套重新回归核心，其战略地位面临系统性重估，CPU是核心但未被市场充分定价的典型环节。

　　存储芯片：产能挤占与资源重构逻辑为主，市场认知正在加速

　　AI浪潮引发存储芯片需求井喷，改变了存储行业景气周期。大型AI模型训练和推理对内存、存储器的需求是传统应用的数倍：单台AI服务器平均配置1.7TB存储（含DRAM和SSD），远高于普通服务器的0.5TB。这直接带来高带宽内存（HBM）、DDR5内存条及企业级SSD等高端产品供不应求。当前HBM3E为出货主力，占比超95%，HBM4预计于2026年下半年接棒成为主流。三星、SK海力士、美光三大原厂将先进制程产能系统性向HBM倾斜，挤压常规DRAM与NAND供给，叠加扩产周期长达1.5至2年，2026年全球存储产能增速仅约7.5%，远低于需求增速，预计存储芯片涨价趋势将贯穿全年。

　　总结

　　通过分析过往牛市主线案例和AI产业链梳理，我们得出以下启示：

　　（1）当前AI算力产业链PEG中位数仅0.96倍，显著低于历史牛市主线见顶阈值，核心资产远未进入泡沫区间；

　　（2）机构资金仍处于持续加仓的爬坡阶段，系统性切换风险尚不构成。

　　（3）行情正沿缺货涨价、新需求挖掘与产能挤占三重逻辑，由核心资产向电子布、CCL、CPU、先进封装等尚未充分定价的细分环节梯度扩散。