A股“四力”走強 如何參與人工智能行情？

當前，AI產業鏈景氣度正從云端向終端全面擴散。算力、運力、存力、電力四股力量交織成網，支撐起整個生態的加速運轉;本質上是算力需求與供給共振，算力硬件迅速擴張。更深層意義在于閉環的逐步成型，“四力”走強意味著端云兩側開始形成正反饋，端側設備放量拉動推理需求，云側訓練集群擴張，運力、存力、電力基建跟進，整個云計算乃至于互聯網行業都進入新一輪擴張周期。

四力行情的深層邏輯源于AI景氣度的全面擴散

此前，ChatGPT迅速撬動全球科技巨頭的戰略重心，云端算力率先引爆，GPU出貨量曲線近乎垂直攀升，英偉達成為全球市值第一。盡管端側的AI手機、AIPC、AIPin等未成氣候，云側算力基礎設施端的“四力”卻悄然聚攏成勢。

算力端，大模型參數量呈指數級擴張，萬億級模型層出不窮，訓練階段動輒數十萬張GPU卡并行運算；推理階段端側小模型輕量化部署，單卡推理延遲從秒級降至毫秒級。“邊緣計算+中心計算”的雙輪驅動，促進了云端共振，終端設備正在創造前所未有的智能水平。從近期財報看，北美云計算大廠前期的資本開支投入，成就了收入高速增長，形成日趨完善的商業模式閉環。展望明年，大廠資本開支繼續樂觀，AI強度不減反增。

運力端，數據中心流量爆炸式增長，光模塊成為傳輸鏈核心瓶頸的破局者。800G已規模部署，1.6T技術逐步滲透，高速率、低功耗、長距離三者兼得的光模塊，不僅支撐起AI訓練集群的“神經網絡”，也為推理端到端的低延遲體驗保駕護航。數據中心擴容潮下，交換機、路由器、光器件全鏈條景氣度同步上行。

存力端，訓練一個萬億參數模型需要龐大數據集，推理階段上下文緩存、向量數據庫同樣吞噬海量存儲。由于AI需求增長過快，海外大廠將自身產能切換至DDR5及HBM，導致舊代系產品產能不足，紛紛開始漲價。然而，盡管先進產能已在迅速擴充，依然無法滿足AI快速增長的存儲需求，DDR5等產品的產能依然不足。展望2026年，產能緊缺或貫穿整個存儲產業鏈，存儲漲價或成為長期敘事。

電力端，液冷散熱、儲能調峰、綠電直供、特高壓遠距離輸電，電力基建鏈全面開花，AI與能源的跨界融合正從概念走向落地。據測算，2025年-2030年，美國將合計產生約73.2GW電力總缺口，若數據中心增長超預期，可能產生201GW電力總缺口。國內方面，《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十五個五年規劃的建議》等明確了能源體系建設需求。

展望行情如何演繹 投資者如何布局？

縱觀科技周期，真正的爆款技術大多伴隨十年以上景氣窗口，AI周期或更長。當下投資者需把握兩大關鍵，其一核心環節龍頭效應愈發顯著，AI基礎設施技術壁壘高筑，芯片設計需掌握先進制程加異構集成，光模塊需硅光子加共封裝工藝，存儲需3D堆疊加新型介質，電力需液冷加儲能加特高壓系統集成，環環相扣，技術壁壘高墻難越。其二組合需兼顧廣度與深度，AI產業鏈涉及面較廣，各子賽道景氣節奏不一，單一環節易受短期波動干擾。

“四力”雖景氣度高企，但需警惕技術迭代、政策變動、估值波動、供應鏈風險。但AI作為百年一遇的通用技術平臺，滲透路徑從基礎設施到行業應用到消費終端，目前尚處周期早段，“四力”走強只是起點，端云閉環才是終局。

展望后市，算力側需核心關注GPU、服務器環節。目前北美云廠對明年資本開支展望樂觀，市場對于GPU/服務器出貨量保持較強信心。同時，明年英偉達Rubin平臺量產落地，技術更迭也有望帶來溢價。

運力側，光模塊出貨量同步受益GPU放量。明年1.6T光模塊或大規模部署，市場份額短期內難生巨變，龍頭廠商或享受量價齊升紅利。存力側，GPU存儲增長持續擠占產能，疊加AI端側滲透，存儲漲價可能愈演愈烈。此外，存儲產線擴產需求旺盛，相關半導體設備廠商迎來成長良機，尤其這一次行情驅動真實的源于市場需求的騰飛。電力側，國產GPU放量持續注入景氣，另外海外電網擴產引致的出海邏輯變得順暢，電力設備等環節潛力充沛。從投資角度看，基金投資者可以關注通信ETF、科創芯片ETF、半導體設備ETF、電網ETF等對應產品。

（作者系某公募指數投資總監。文中基金僅為舉例分析，不作買賣推薦。）