NV最近动静是相当大，上周刚官宣投资Intel，本周又扔出1000亿投资OpenAI。今早大家就忙活一件事：各种算空间：数据中心、电源、液冷、正交背板......
正好昨天Alpha派投研模型全新发布了PaiPai-think思考模式，今天来用一下，一篇文章把整个NV和AI算力链的弹性算清楚。
先列结论：
拆解分析正文（以下为Alpha派PaiPai-think思考模式直出）
1.数据中心
用黄仁勋披露的成本口径拆分：建设1GW数据中心的总成本约500–600亿美元，其中英伟达芯片与系统约350亿美元。据此推算，英伟达拟投的1000亿美元可对应约≈2.9GW的英伟达系统供货能力，或若单独承担全口径投资则约≈1.7–2.0GW的总数据中心容量；但本项目整体规划容量为10GW，需要多方资金共同覆盖。
弹性测算：
官方成本口径（黄仁勋）：建设1GW数据中心总成本约500–600亿美元，其中英伟达芯片与系统约350亿美元。
•推导A（对应英伟达系统供货能力）：1000亿美元/350亿美元≈2.9GW（英伟达系统等值）。
•推导B（若独立承担全口径CAPEX）：1000亿美元/（500–600亿美元/GW）≈1.7–2.0GW（总数据中心等值）。
其他数据口径（某专家纪要）：若按“约70%资金用于GPU/交换机等IT”假设、以及单机功率与PUE等进一步估算，曾有测算认为1000亿美元可对标约≈5GW总IT电力，但该口径与黄仁勋“1GW需500–600亿美元”的全口径成本假设存在张力，应谨慎对待。
综合判断：就本次合作的“融资安排与供货节奏”而言，英伟达的1000亿美元更像是贯穿“10GW项目部署进度”的战略投资承诺，并非单一主体覆盖10GW全额CAPEX；若仅以英伟达系统成本口径折算，对应的“可交付系统等值”大致在≈3GW量级，而项目总体10GW仍需微软、甲骨文、软银等生态内外资金合流覆盖。
拆分要素表：
2.电源
以行业对训练型服务器“电源功率单价”口径，按2,500–4,000元/千瓦计，1GW对应PSU一次性价值量约25–40亿元人民币；对应10GW为250–400亿元人民币。这一体量与行业对2025–2026年英伟达GB200/300电源市场393/589亿元的年度规模是同量级的强支撑（但10GW为多期分布的项目）。
方法与关键假设：
以券商测算“以PSU为核心的服务器电源市场”的功率单价为基准：
•GB200/300 NVL72场景：功率单价约4,000元/千瓦（2025E），后续有3,600元/千瓦（2027E）的价格演进假设。
•其他训练型服务器：功率单价约2,500元/千瓦（2025E）。
结果（一次性装备价值量）：
•1GW（=1,000,000千瓦）对应PSU价值量≈25–40亿元人民币（按2,500–4,000元/千瓦）。
•10GW对应PSU价值量≈250–400亿元人民币（同口径）。
交叉验证（之前卖方测算口径）：
•某卖方预计2025/2026年“英伟达GB200/300服务器电源市场规模”约393/589亿元；则单个GW级项目的PSU价值量（25–40亿元）相当于该年度英伟达平台电源市场的数个百分点量级，若多GW逐步落地，将在年度市场中占据更高比重（注意：10GW为多年期分布，不一次性在单年兑现）。
•另有测算指向2027年全球AI服务器电源市场规模约783亿元，电源价值量占AI服务器总额的5.39%，印证“电源—尤其高功率高密度PSU—在AI服务器BOM中的权重提升”。
拆分要素表：
3.光模块
有两种算法，互相可交叉验证：
以“光模块/数据中心CapEx占比”法测算：每100亿美元数据中心投入，光模块价值量约为50–60亿美元/万亿美元CapEx的5%–6%；据此，英伟达拟向OpenAI的1000亿美元投资若对应同等规模的建设支出，将对应约50–60亿美元的光模块价值量；若对应OpenAI-英伟达“10GW”全量项目（总CapEx约500–600亿美元/GW×10GW=5000–6000亿美元），对应的光模块价值量约250–360亿美元。
以“GPU数量×单GPU配套光模块数×ASP”自下而上校验：10GW对应400–500万颗GPU。在Rubin时代1.6T上量背景下，若按“每GPU约1.5个1.6T模块（900美元/只）”与“每GPU约2.88个800G模块（400–500美元/只）”的组合，得到的全量10GW光模块价值量区间与上述“5%–6%CapEx”法相一致的中枢约在250–360亿美元；极端架构（Rubin四机架288卡需5184个1.6T模块，对应每GPU约18个1.6T）则形成上沿更高的边际需求，但属于特定拓扑的上限场景。我们以5%–6%CapEx口径作为机构级“主估值口径”。
方法A：CapEx占比法
经验系数：光模块/数据中心CapEx占比约5%–6%（“每1000亿美元CapEx≈至少50–60亿美元光模块”）。
对应投资口径与结果：
•英伟达拟投资的单笔1000亿美元（若与建设支出同尺度匹配）：对应光模块价值量约50–60亿美元。
•全量“10GW”项目（总CapEx5000–6000亿美元）：对应光模块价值量约250–360亿美元。
方法B：GPU数量×配比×ASP（自下而上）
为反映Rubin时代1.6T上量、网络层数差异，我们给出“中性/保守/上限”三种场景，用于校验A法结果的合理性。
核心输入
•GPU数量：10GW≈400–500万（取中枢450万）
•模块配比与单价：
￮1.6T：每GPU≈1.5只；ASP≈900美元/只。
￮800G：每GPU≈2.88只（英伟达系统经验值）；ASP≈400–500美元/只。
￮备用上限（特定拓扑）：Rubin四机架288卡需5184个1.6T（约每GPU18只）。
计算过程与结论（面向10GW全量）
•中性场景（Rubin主导、1.6T为主）：假设70%GPU用1.6T（1.5只/GPU，900美元），30%GPU用800G（2.88只/GPU，400–500美元）：对应光模块价值量约260–310亿美元（贴近5%–6%CapEx口径中枢）。
•保守场景（800G占比较高，按2.88只/GPU、400美元）：对应光模块价值量约>150亿美元 ，低于A法，原因是该口径可能仅覆盖“计算网络”层，未计入前端CPU网络与DCI等外延需求。
•上限场景（特定高密Rubin拓扑，按18只1.6T/GPU、900美元）：可推演出>700亿美元 的“理论上限”，但仅适用于特定超大规模Scale-up拓扑（实际部署受机架空间、功耗与成本约束，上限并非均值）。
注：如果只考虑一期1GW阶段（2026年下半年）的对应光模块价值量，1GW总CapEx约500–600亿美元；按5%–6%比例法，对应光模块价值量约25–36亿美元；具备Rubin平台“1.6T优先”的产品结构特征。
拆分要素表：
4.液冷
在Rubin平台“全液冷”的技术路径与1GW数据中心总投资/成本假设下，单GW对液冷环节的新增需求基准测算约为14亿美元（≈人民币140亿元）；对应10GW合计液冷增量约140亿美元（≈人民币1400亿元），与券商对本次合作“10GW≈1400亿元液冷需求”的结论一致，区间测算为每GW 15–24亿美元、10GW 150–240亿美元。
拆分过程（单GW与10GW的液冷增量）
方法学与参数：
•单GW总投资：50–60亿美元（黄仁勋口径）
•基建（含机电/温控等非IT系统）占比：取20%（券商计算口径）
•液冷在基建中的占比：15–20%（Rubin平台全液冷、液冷为主的散热架构）
推导结果（区间与基准）：
￮单GW液冷投资区间：50–60亿美元 × 20% × 15–20% = 15–24亿美元/GW（区间）
￮基准情形（与卖方口径对齐）：按50亿美元/GW、20%基建、17.5%液冷占比，单GW液冷≈19亿美元，10GW≈190亿美元，折合约人民币1400亿元（卖方测算给出10GW≈1400亿元）
与“10GW≈1400亿元”的交叉校验：
卖方以“每GW 500亿美元总投资、基建20%、液冷15–20%”得到10GW≈1400亿元人民币的增量结论；我们以相同口径复核得到10GW≈150–240亿美元区间，基准约190亿美元，与“约1400亿元人民币”匹配。
拆分要素表：
液冷的细分方向细拆：
Rubin平台将以冷板式为主（并逐步引入微通道/两相），可用冷板式液冷的价值结构作参考：冷板（30–45%）、液冷泵（15–25%）、散热器（10–20%）、管路系统（8–15%）、工质（5–10%）、控制单元（5–10%）、其他（5–10%）
结合基准情形“单GW液冷≈人民币140亿元”进行区间化拆分：
•冷板：约42–63亿元/GW（30–45%）
•液冷泵：约21–35亿元/GW（15–25%）
•散热器：约14–28亿元/GW（10–20%）
•管路系统：约11–21亿元/GW（8–15%）
•工质：约7–14亿元/GW（5–10%）
•控制单元：约7–14亿元/GW（5–10%）
•其他：约7–14亿元/GW（5–10%）
说明：Rubin平台被判断为“全液冷”，且冷板式生态成熟度更高，上述结构有较强参考意义；GB300代起液冷刚性亦得到多方论证（如独立小冷板+快接头数量提升），对冷板、快接头、CDU/泵等高价值环节更为有利
5.PCB
在“10GW≈400–500万片GPU”的官方口径下，按英伟达GB200代际的板级价值量测算，单GW（≈40–50万片GPU）可带来约1.94–2.86亿美元的PCB新增需求；对应10GW全量项目，累计可形成约19.4–28.6亿美元的PCB增量需求。该区间高于以往“单GPU≈400美元PCB”口径的测算值，核心原因在于GB200/NVL架构带来PCB价值量显著抬升（单GPU≈484–571美元），且Rubin/Vera阶段还存在板级架构升级的上行弹性。
测算过程：
GPU数量/功率口径：采用黄仁勋给出的“10GW↔400–500万GPU”换算，避免跨口径误差；单GW取40–50万GPU区间。
单GPU PCB价值量口径：参考GB200（NVL36/NVL72）板级价值量拆分（OAM/NVSwitch/主板/UBB/其他），对应单GPU PCB价值量约571美元（NVL36）/484美元（NVL72）；同表亦给出CCL价值口径，后文仅作旁证不纳入“PCB”主问题口径。
PS：Rubin/Vera阶段板级架构（含承载背板等）存在价值上修可能；卖方提到Rubin导致承载背板价值显著提升、并替代部分铜缆市场空间，但为稳健起见，基准测算直接采用GB200已验证的单GPU PCB价值量区间，Rubin相关潜在抬升仅作定性提示。
计算式：PCB增量（美元）=（单GW GPU数）×（单GPU PCB价值量）
GPU数取40–50万；单GPU PCB价值量取484–571美元（NVL72–NVL36）
交叉验证：
与“400美元/片”经验口径对比：卖方纪要称过去“每片GPU≈400美元PCB”，4–5百万片对应≈20亿美元/年的英伟达PCB采购量级；本次10GW对应全量≈19.4–28.6亿美元，略高于20亿美元中枢，逻辑来自GB200/NVL架构下单GPU PCB价值量抬升至484–571美元区间。
与行业总盘对比：Prismark口径显示2024年AI服务器PCB（不含载板）市场规模约19亿美元，而本次10GW项目单体的新增量级就接近/超过这一数值，验证其对板级供给格局的“单体项目级”冲击力。
与1GW总投资对比：单GW英伟达系统收入约35亿美元；相对之下，PCB板级价值≈0.6%–0.8%，符合高端系统里PCB处于“关键但非成本大头”的结构特征。
6.麦格米特的弹性：1GW英伟达系统对麦格米特的业绩增量？
核心定价与规模假设（行业已披露口径）：
•单瓦价格：AI机柜电源（PSU）约2.5元/瓦。
•收入池换算：卖方测算“6GW对应约150亿元PSU收入空间（2.5元/瓦）”，据此1GW≈25亿元收入池。
•上线时间：首个1GW预计2026年下半年部署，Rubin平台，英伟达首笔100亿美元与其进度绑定。
公司侧净利率参考：
•英伟达链电源业务卖方对麦格米特净利率区间多取15%-25%，亦有30%毛利率的产品对标。
情景测算（1GW）：以收入池25亿元为基数，按市占率/净利率进行区间估算（单位：亿元）
对现有业绩的量化参考：
•麦格米特2024年归母净利润约4.36亿元，单GW中性情景的0.56亿元净利润，相当于2024年净利的约12.8%的增量（按落地年度分期确认）。
•2025H1归母净利约1.74亿元（同比-44.82%），若首GW于2026H2上线，中性情景对次年净利贡献仍具显著抬升弹性。
交叉验证：
•市占率不确定性：英伟达通常采用多家并供策略；台达、光宝、比亚迪电子等竞争者将影响份额，卖方提示麦格米特≥15%为中性、≤20%为上限。份额若下修至10%，1GW增量净利也仅0.25亿元级别。
•利润率弹性：英伟达链通常订单盈利条件较优，但净利率仍受产品结构（PSU/BBU/HVDC）、地域与本地化制造、成本曲线变化影响；卖方存在15%与25%两种净利率主流假设，实际落地需以订单条款为准。
•进度与确认：公司披露2025年仍以研发与小批量验证为主，大批量交付尚未发生；与英伟达Rubin节点2026H2上线节奏相匹配，收入与利润确认将后移。
系统外因素：供货地域、贸易政策与本地化产能（泰国/印度）对大客户交付至关重要，卖方与公司管理层多次提示需防范关税与地缘政治因素扰动交付节奏与利润率。
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本文由Alpha派AI投研助手PaiPai（think模式）分析生成，仅供研究参考，不构成任何投资投资建议。
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