最近幾周,受大盤整體調整影響,去年表現良好,大家總是高呼「買不到」的算力板塊出現了一定波動。面對短期的盤面震蕩,市場上不乏焦慮的聲音:算力是不是漲到頭了?當前位置,到底是高光已過,還是跌下來加倉的好機會?
回顧過去一年,算力産業的每一次技術突破都伴隨著市場的熱烈討論。但當行情步入震蕩期,股價走勢的波動往往讓人忽略産業本身的發展腳步。要客觀回答「當前能不能買」這個問題,我們必須直面最核心的「靈魂拷問」——去年被市場關注的高增速,今年會進一步加速,還是將逐漸回落。
今天,我們就用三個最直觀的産業觀察,和大家一起梳理算力板塊的最新變化。
觀察一:使用AI的不只有人類,還有AI自己
我們平時使用AI,主要用途是寫文章、做數據分析或者搜集資料。但最近産業裡發生了一個重要的變化:AI開始深度參與到新一代大模型的研發中,開啓了自我進化的旅程。
在這輪大模型的密集升級中,無論是海外領先的AI巨頭Anthropic,還是國内備受矚目的MiniMax,都透露了一個重要信息:他們用來研發新一代AI模型的代碼中,已經有相當一部分是由AI自己編寫完成的。
也就是說,以前是人類工程師一磚一瓦地敲代碼、處理任務,讓AI變得更聰明。現在工程師們擁有了一批不知疲倦的「AI助手」,共同高頻産出。Anthropic的CEO甚至在最近預測,未來90%的代碼將由AI來完成。
除了編程以外,具備自主規劃和執行能力的「智能體(AI Agent)」也正在加速落地,AI不再僅僅是「你問我答」的聊天工具,而是變成了能夠獨立完成復雜任務的龍蝦助手。
這些變化帶來的直接結果是:
AI以更快的速度變得更聰明,吸引更多受眾。AI叠代的速度越來越快,軟件和應用的開發周期大幅縮短,從而能更快地解決更多行業的實際痛點,吸引更多用戶使用AI。
AI開啓自我升級,對算力的消耗進一步增加。AI自主「寫代碼」升級、智能體全天候執行,都在成倍地消耗海量的算力資源。
當AI不僅服務於人類,還開始高頻服務於自身的叠代進化時,算力中長期的需求,正在變得更加堅實。
觀察二:中國大模型係統性崛起,本土算力需求有望大幅增加
過去一年,一些觀點認為海外的AI模型處於絕對領先地位,中國的模型在持續追趕,但與海外仍有差距。但從近幾周的數據來看,情況正在發生變化。
根據OpenRouter的統計,春節後連續數周,中國AI模型的實際API調用量都超過了海外,多款模型的使用量較春節前翻倍增長。這已經不能單純歸結為「春節檔」的營銷活動,而是說明中國的AI模型在性能、響應速度、邏輯推理能力等各個維度上,正在係統性地變得好用。
更重要的是,國内大模型越來越聰明的同時,多模態功能也在越來越豐富。國内AI應用正在從單一的文本對話,快速向圖片生成、長視頻生成等多模態方向演進。生成一段高清視頻,其背後的運算量是生成一段文字的成百上千倍。
除了個人用戶以外,企業用戶接入AI來降本增效的意願也在春節後顯著提升。隨著幻覺率的下降和編程能力的提升,科技、金融、法律等專業領域開始嘗試使用AI替代部分人力,從而縮短工作流程,提升企業的整體運營效率。
每一個向AI發出的提問,每一段AI生成的視頻,背後都是真金白銀的算力消耗。國内AI應用生態的全面繁榮,正直接轉化為對中國本土算力基礎設施的龐大需求。
觀察三:核心基礎設施安全可控的需求,直指國産算力
除了技術進步本身,宏觀環境的深刻變化同樣不容忽視。在當前的全球地緣政治不確定性下,掌握自主可控的核心技術、建設安全可靠的基礎設施,已經成為廣泛共識。
除了近期大家關注到的石油和電力,AI算力基建也是面向未來最重要的基礎設施之一。為了避免在關鍵技術節點受制於人,國内正在加快推進算力基建的國産化替代,半導體設備、核心材料、先進封裝、軟件生態等領域的國産化都取得了長足的進展。
「十五五」規劃中明確提到了,要「適度超前建設新型基礎設施」,而AI算力中心正是新型基礎設施的重要組成部分。在政策引導和自主可控的共同驅動下,國内的算力産業鏈將迎來長期的確定性機會。
這條産業鏈不僅包括最底層的AI芯片設計,還涵蓋了半導體制造設備、先進封裝測試、服務器整機制造,以及提供算力調度與服務的雲計算平台等等,是一個龐大且正在加速運轉的産業生態係統。
結語:看清真實需求,理性應對震蕩
回到文章開頭的問題:算力的真實需求見頂回落了嗎?答案顯然是否定的。
從産業一綫的真實情況來看,AI自我進化的開啓、智能體(AI Agent)的加速落地、國産模型的全面崛起以及多模態技術的發展,加上自主可控算力基建的穩步推進,都在釋放同一個共同的産業信號:算力的景氣度依然在加速向上走,短期的股價回調,更多是市場整體風險偏好的回落,而非産業基本面的惡化。
在看清了産業底層的真實需求後,面對近期的盤面震蕩,我們或許可以多一份客觀與從容。在具體方向上,大家可以重點關注處於算力産業鏈核心環節的標的:
科創芯片設計ETF易方達(589030):聚焦AI芯片設計,投向「中國的英偉達們」;
半導體設備ETF易方達(159558):制造半導體所需的設備材料,算力産業鏈的「賣鏟人」。
雲計算ETF易方達(516510):AI Infra(基礎設施)佔比超過50%,包含光模塊、服務器、數據中心運營的重點領域。
科創創業人工智能ETF易方達(159140):AI全産業鏈佈局,AI算力基礎設施佔比高(65%)。
表:四大算力基礎設施重點指數對比

資料來源:WIND,數據截至2026/3/16,不作為個股推薦
内容來源:有連雲
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