光模块三巨头，市值单日蒸发近千亿

2026.09.14

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作者 |第一财经 魏中原

封图 |AI生成

当行业最激进的AI公司开始呼吁“慢下来”，资本市场不约而同地集体抛售AI硬件端。9月14日，日韩股市的存储芯片巨头重挫，截至收盘，日本铠侠（Kioxia）跌6.37%、SK海力士跌6.35%、三星电子跌4.05%。A股硬件端同步下跌，光通信与存储板块全天低迷，中际旭创（300308.SZ）、新易盛（300502.SZ）、东山精密（002384.SZ）、长鑫科技（688825.SH）等龙头跌幅居前，港股大模型标的亦遭遇猛烈抛售。

AI硬件集体大跌的导火索是OpenAI、Anthropic与SpaceX首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）上周末罕见地在“放缓前沿AI”上达成一致：美国AI公司Anthropic首席执行官达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）发布150页风险报告并提出三步减速方案，OpenAI首席执行官山姆·奥特曼（Sam Altman）称2026年不会启动IPO，马斯克在X上称“达里奥是对的”。市场担忧，资本开支的削减会降低存储、光模块等AI硬件的需求。

但截至目前，三家公司表态均停留在口头层面，尚无资本开支削减或订单下调的实际信号落地，市场短期情绪对相关股票价格形成了扰动。接受第一财经记者采访的业内人士认为，海外巨头的“减速”表态更多是安全与监管层面的倡议，真正决定硬件需求的仍是资本开支与推理算力增长，同时在国产算力自主化与模型从训练向推理迁移的大背景下，中国AI硬件链的中长期逻辑尚未被证伪。

海外“减速”呼声引发亚太AI硬件抛售

9月14日AI硬件股价集体大跌的起因，是达里奥·阿莫迪9月12日发表长文，呼吁全行业放缓前沿AI模型能力的提升速度，并提出“驻场评估、国家协同、全球协同”三步安全计划。同日，Anthropic还发布了一份150页的风险评估报告，强调模型递归式自我改进（RSI）带来的不可控风险。

几乎在同一时间，奥特曼与马斯克均公开支持达里奥的呼吁，表示将引入第三方评估机制。奥特曼还确认OpenAI不会在2026年启动IPO。

三巨头罕见地站在同一立场，引发市场对AI风险的担忧。这一“口头”表态也在9月14日的亚太市场掀起抛售潮。存储芯片板块首当其冲，日本铠侠收跌6.37%，韩国SK海力士收跌6.35%，三星电子收跌4.05%。美股盘前，存储、光通信股亦集体承压，SK海力士盘前一度跌超6%，美光科技、西部数据、闪迪等跌幅均在4%至5%之间。

A股市场的AI硬件链跟随下挫。光模块概念领跌，中际旭创收跌5.72%，报873.00元；新易盛跌4.99%，报401.90元；天孚通信（300394.SZ）跌1.91%，报256.96元。设备与PCB端同样承压，东山精密跌4.79%，鹏鼎控股（002938.SZ）跌4.76%，罗博特科（300757.SZ）跌2.81%，剑桥科技（603083.SH）跌2.49%。

存储芯片板块明显受压。长鑫科技、兆易创新（603986.SH）、澜起科技（688008.SH）等股均跌超3%，德明利（001309.SZ）、江波龙（301308.SZ）、普冉股份（688766.SH）等股跟跌。

从市值蒸发角度看，智谱（02513.HK）、MiniMax（00100.HK）与A股光模块三巨头“易中天”这5家公司9月14日市值合计蒸发约1315亿元。其中，智谱收跌9.08%，市值蒸发约289亿元；MiniMax跌6.52%，市值蒸发约53亿元；中际旭创、新易盛、天孚通信合计蒸发市值约973亿元。

不过截至目前，上述海外公司的表态均停留在“口头倡议”与“上市节奏调整”层面，尚无云计算厂商或AI企业宣布削减资本开支、缩减订单或推迟数据中心建设的具体计划。换言之，9月14日的抛售更多是对“AI需求见顶”担忧的情绪释放，而非基于产业链订单恶化的基本面重估。

减速风波背后，国产算力需求仍旺盛

海外AI巨头呼吁“慢下来”，是否意味着中国AI产业也将同步降速？从国内产业现状看，答案并非如此。

一方面，国内大模型迭代节奏并未放缓。近期，DeepSeek正式发布V4.1 flash版本，并同步下调API定价，继续以高性价比策略扩大开发者生态。头部厂商在模型能力、推理效率与多模态应用上的竞争仍在加剧。

另一方面，大规模模型训练和推理需要芯片、互联、内存、散热、调度及软件栈协同，国产算力的评价维度正在由单卡性能向系统能力延伸。从超级计算机、AI服务器整机到液冷散热、高速互联、机柜代工、互联芯片、内存存储、交换芯片、GPU/CPU以及AI服务器电源，国产算力产业链的配套需求正随算力规模增长而持续释放。

业内人士告诉记者，海外巨头呼吁“放缓”的对象，主要是“前沿模型能力”的递归式自我改进（Recursive Self-Improvement，简称“RSI”），而非AI算力基础设施的整体建设。事实上，随着大模型从训练阶段向推理阶段迁移，推理算力需求正在快速放量。模型能力的提升速度可能受到安全监管约束，但模型调用量、Agent应用、企业端AI部署仍在增长，这些都需要持续的算力与存储支持。

在刚刚结束的深圳光博会上，产业界对NPO（近封装光学）的关注度持续提升，“‘能用铜就用铜，必须用光再用光’的光铜并用思路已成为业内共识。同时，智算中心的Scale-up与Scale-out架构仍在快速演进，跨机柜高速互联需求进一步催生了光模块、光芯片、光纤、GPU交换芯片、存储及配套散热、电源等细分领域的订单。”有通信行业分析师对记者表示，这些产业趋势并未因海外几声“减速”呼吁而逆转。

此外，国产算力的自主化进程仍在推进。在中美科技竞争的大背景下，即使海外前沿模型训练节奏有所放缓，中国厂商在AI服务器、先进存储、高速互联等环节的国产替代需求依然刚性。

不过，资本市场的短期情绪冲击已经形成。存储芯片本身具有强周期属性，且此前已历经一轮显著涨价，光模块板块则在过去两年累积了较高涨幅，估值对边际利空更为敏感。在缺乏新的产业叙事与财报验证的情况下，任何关于“AI需求放缓”的风吹草动，都容易触发获利盘兑现。

前述分析师认为，硬件端短期波动加剧，凸显了三季度财报作为验证产业趋势的关键窗口，在AI应用调用量快速增长的背景下，算力基础设施需求仍在扩张，这些需求会如何落到企业的利润端与现金流，是市场关注的重点。目前来说，海外巨头的安全倡议是否真正转化为资本开支收缩，尚具备不确定性，产业业绩与资本开支是持续验证算力景气的关键抓手。

微信编辑| 苏小

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