大家有沒有發現,現在AI技術真的席卷了各行各業,妥妥的時代風口!但很多人都盯著AI應用的那些“表面紅利”,卻忘了一個關鍵——支撐這一切的“賣鏟人”。它們不直接搞AI算法競爭,可憑借底層支撐能力,卻是AI浪潮里最穩的受益方。今天咱們就聚焦這些核心支撐領域,一步步拆解“賣鏟人”背后的投資機遇。
首先咱們先看AI的底層基建,現在說白了就是算力、存儲、網絡這三駕馬車,缺一不可。一個是AI的“大腦”,決定了模型訓練和推理速度;一個是AI的“記憶庫”,直接影響到數據的供給效率;一個是AI的“神經系統”,保障著大規模集群的高效協同。
今年以來,各種AI應用全面落地,Token(詞元)調用量直接暴漲,這就直接帶動了AI基礎設施的建設需求,算力的格局也跟著發生了根本性的變化。
以前廠商們比的,都是“能訓練多大規模的模型”,誰的模型參數多,誰就厲害。但現在不一樣了,AI應用大規模落地,推理逐漸成了算力消耗的主戰場。行業預測顯示,到2030年,中國基于NPU的AI推理芯片市場規模將達到4000億元人民幣。(同花順財經20260316)
而且現在AI推理,追求的不是一時的速度,而是持續穩定的吞吐能力。這時候,存儲系統就特別關鍵了,比如內存夠不夠大、緩存設計合不合理、內存帶寬夠不夠,都會直接影響吞吐效率。
除了吞吐能力,還有一個點很重要:當AI任務需要多節點一起工作的時候,網絡好不好,直接決定了算力能不能用到位。給大家舉個直觀的例子,大模型推理時,GPU計算一個任務只需要幾毫秒,但把數據同步給其他節點,可能就要幾十毫秒。
這就好比,一個人跑得再快,但隊友跟不上,整個團隊的效率也上不去。所以單顆GPU再強,要是網絡互聯跟不上,整體算力還是會被拖后腿。現在算力競爭的焦點,已經從“單顆芯片”,轉到了“整個數據中心集群”上。(藍鯨新聞20260329)
說到數據中心集群,就不得不提最近特別火的光通信。它正慢慢取代傳統的銅纜,成為搭建數據中心集群的核心橋梁。目前,800G和1.6T的可插拔光模塊,已經成了AI集群的主流,今年或將進入1.6T規模化放量元年。
有機構分析,隨著AI集群規模越擴越大,光通信會是AI產業鏈里,價值量漲得最快的細分領域,未來兩年需求有望翻倍,而且供給端還出現了部分環節漲價、新技術加速落地的趨勢,機會很明顯。
2026年,正是咱們國內算力資本開支的“元年”,AI算力產業鏈會進入加速增長的階段。所以小夏建議大家,可以關注一下咱們的創業板人工智能ETF華夏(159381),不用費心挑選個股,一鍵就能把握AI芯片、內存等產業鏈的相關機會。
如果大家對大熱的光通信感興趣,還可以重點看看通信ETF華夏(515050),其跟蹤指數成分股中,光模塊CPO概念股權重占比高達70.6%,光纖、光芯片占比均超19%,PCB電路板占18.4%,此外散熱核心——液冷服務器概念股權重達42.4%。基本完整覆蓋到了通信算力硬件全產業鏈生態。年報數據顯示,去年這只基金給投資者賺了52.13億元,在同類賽道里排第一,而且現在的規模,也是同標的指數產品里的第一,實力很能打。
聊完了算力這塊的“賣鏟人”,咱們再來說說另一個關鍵——支撐算力運行的電力系統。大家可能沒意識到,算力的本質,其實就是能源的轉化。沒有穩定的電力支撐,再先進的AI算法,也都是“空中樓閣”,根本跑不起來。
所以AI時代的競爭,不只是上層技術的比拼,更下沉到了電力基建的底層競爭。而變壓器,作為電壓轉換和穩定的關鍵設備,隨著需求暴漲、供應缺口擴大,現在已經成了稀缺資源。
小夏了解到,現在廣東、江蘇等地的很多變壓器工廠,都已經滿產爆單了,訂單排期直接排到了2027年,這熱度可想而知。
而且今年1到2月的海關數據也顯示,咱們中國電力變壓器的出口增速,一直保持在40%以上,足以說明海外需求有多旺盛。其中,咱們中國企業在北美市場的出海增速很高,未來有望進一步提高市場份額。(每日經濟新聞20260407)
除了傳統電力,在“雙碳”目標、能源安全、成本優勢的多重推動下,算力需求也在帶動綠電規模不斷擴大。今年全國兩會釋放的政策信號里,“算電協同”和“新型電力系統”成了市場關注的重點,再加上“十五五”規劃明確提出電網高質量發展的目標,圍繞AI時代算力需求的電力投資主線,已經越來越清晰了。
這里可以重點看看小夏家的電網設備ETF華夏(159326),作為全市場唯一跟蹤中證電網設備主題指數的ETF,可以說是全市場最純的電網指數,能幫大家一鍵布局電力設備板塊的相關機會。同時,綠電作為數據中心的主要供應能源,綠電ETF華夏(562550)這只基金也值得關注,它不僅包括以水電、風電及光伏發電為代表的清潔能源企業,同時也納入了火電、核電等能源轉型樣本,覆蓋非常全面。
說到最后,可能還有人會忽略掉一個點,那就是有色金屬。大家要知道,發展新能源、電力,到最后繞不開的就是資源約束,而有色金屬,就是這些產業的制造基石。新能源、電力的規模化建設,會把巨大的需求壓力,傳導到上游的原材料領域。
國際能源署(IEA)在《2025年全球關鍵礦產展望》中明確說,清潔能源技術,正在主導全球對關鍵礦產需求的快速增長。比如,建設每兆瓦的陸上風電和光伏電站,平均分別需要3-5噸和4-5噸銅。而AI數據中心的電力設施和內部布線,單位用銅量比傳統數據中心還要多一倍以上。更關鍵的是,長期來看,這些礦產的供需缺口很嚴峻。
根據IEA的報告預測,在現有項目和產能基礎上,到2035年,原生銅的供應缺口可能達到30%,鋰的缺口更是接近40%。這些關鍵礦物是制造光伏面板、風力發電機、儲能電池和升級電網的不可替代的物質基礎。(證券市場周刊20260202)
展望未來,銅、鋁這些工業金屬,需求剛性很強;鋰、鈷、鎢、錫這些品種,景氣度也有望持續釋放。對咱們投資者來說,AI革命不能只盯著算法、軟件應用這些表面,一定要往下看,關注它的能源基礎、電力支持和上游資源。這條鏈條上,任何一個瓶頸,都可能變成相關環節的巨大價值重估機遇。
說到這里,小夏也給大家推薦一下咱們家的有色金屬ETF華夏(516650),這只ETF緊密跟蹤中證細分有色金屬產業主題指數,聚焦黃金及銅鋁等工業金屬、稀土與鎢鉬等小金屬,一鍵就能幫大家布局AI基建下上游資源的投資機會。
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