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算力革命：從芯片到電力的全鏈條機會 人工智能的浪潮，確實掀得比我們想象中還要猛一點，不論是大模型訓練，還是AI終端的落地，算力，始終是繞不開的核心。有人說AI 是新時代的電，聽起來有些夸張，但當你真的站在產業鏈的中前線看，會發現這場浪潮背后的基礎設施才是真正被低估的核心。 A股市場，這波AI行情你若只看英偉達、OpenAI，那確實有些隔岸觀火，其實真正值得我們琢磨的，是那些背后為大模型服務的硬件基礎能力，尤其是算力相關的鏈條，這條鏈不止于GPU，甚至遠遠超出了半導體，它是一個從服務器、數據中心、通信設備、電力運維到熱管理的系統性協作體。越往下游走，越能看到結構性的低估。 真正的稀缺，不在模型，在基礎設施 我們先說個很直白的現實：你想在國內訓練一個百億參數級別的大模型，你第一步會卡在哪？不是算法，不是語料，甚至不是人才，而是基礎設施，GPU，或者說高算力設備的可獲取能力。 這幾年，頭部AI公司的GPU采購已接近瘋狂，而與之相對的，是服務器整機、電源管理模塊、液冷設備廠商的估值卻仍停留在去年甚至前年水平，算力基礎設施不是憑空堆出來的，它需要從芯片、電源、熱管理、再到運維、管理軟件一整套體系。可以說這是一場軍備競賽，誰提前完成部署，誰就擁有了未來的礦脈。 A股算力鏈條：你該看哪些方向？ 讓我想想，最近幾次機構路演下來，談得最多的，反倒不是傳統意義上的AI應用公司，而是這三類： 服務器ODM與代工廠：如中科曙光、浪潮信息、紫光股份，過去幾年，他們在高性能服務器領域積累了大量客戶資源，而且和國產GPU廠商的配套方案也越來越多地被驗證。 液冷與熱管理：AI服務器功耗暴漲，傳統風冷已難以支撐，液冷方案成了拐點。你可能沒注意，A股有幾家在做數據中心熱管理的企業，像英維克、同方股份，已經開始接入大型算力項目。 電源與配套模塊廠商：一臺AI服務器的電力需求甚至可以達到3-5倍于傳統設備，這就帶動了電源管理、UPS、甚至數據中心的配電網更新。比如科士達、易事特、鵬輝能源，這些都被低估得很嚴重。 市場噪音之下，更需清醒的定價觀 很多朋友和我聊，說現在A股的AI行情不如美股那么有邏輯感，我倒不這么看。其實從估值的角度出發，我們恰恰處在一個比拼理解力的階段。越是鏈條越后段，越容易因為缺乏熱度而出現估值洼地。 而這恰恰給了我們逆向布局的空間。 別忘了，從2023年Q4到2024年上半年，英偉達的收入增長是靠誰拉起來的？不就是云廠商和AI創業公司在大規模布算力中心？那這些算力中心的供應鏈能不動？只是A股的反應慢了一步而已。 投資邏輯的再聚焦：周期、估值與政策 算力鏈最大的特征，是它和傳統制造業的周期具有一定耦合，比如服務器更新周期、電力設備替換周期，這些都不是一蹴而就的熱潮，而是長周期的結構變化。所以在估值策略上，更適合用“成長+周期”的混合框架去看待。 同時，政策層面的扶持也非常關鍵，比如國家層面對東數西算、綠色數據中心的投入，幾乎可以直接落到電源、電池、熱管理這些領域。 最后再提一嘴：別讓目光只停留在前臺 我們這兩年總是被大模型的發布節奏牽著走，從GPT到文心一言，從Sora到Kimi，但你要明白，那些閃光燈下的技術奇跡背后，是成千上萬塊芯片的并行、是電力系統的穩定運行、是冷卻系統的不間斷保障，真正的產業變革從來不是炫技的發布會，而是默默迭代的基礎設施。所以與其追著下一波AI熱點起舞，不如靜下心來，把視角沉到底層邏輯，找到那些真正被忽視但已在變革之中的A股算力鏈企業，下一輪機會，或許就藏在那里。 |
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