算力革命：從芯片到電力的全鏈條機(jī)會

人工智能的浪潮，確實掀得比我們想象中還要猛一點(diǎn)，不論是大模型訓(xùn)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(dāng)你真的站在產(chǎn)業(yè)鏈的中前線看，會發(fā)現(xiàn)這場浪潮背后的基礎(chǔ)設(shè)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(dá)、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(wù)的硬件基礎(chǔ)能力，尤其是算力相關(guān)的鏈條，這條鏈不止于GPU，甚至遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了半導(dǎo)體，它是一個從服務(wù)器、數(shù)據(jù)中心、通信設(shè)備、電力運(yùn)維到熱管理的系統(tǒng)性協(xié)作體。越往下游走，越能看到結(jié)構(gòu)性的低估。

真正的稀缺，不在模型，在基礎(chǔ)設(shè)施

我們先說個很直白的現(xiàn)實：你想在國內(nèi)訓(xùn)練一個百億參數(shù)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(chǔ)設(shè)施，GPU，或者說高算力設(shè)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(wù)器整機(jī)、電源管理模塊、液冷設(shè)備廠商的估值卻仍停留在去年甚至前年水平，算力基礎(chǔ)設(shè)施不是憑空堆出來的，它需要從芯片、電源、熱管理、再到運(yùn)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(jī)構(gòu)路演下來，談得最多的，反倒不是傳統(tǒng)意義上的AI應(yīng)用公司，而是這三類：

服務(wù)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(wù)器領(lǐng)域積累了大量客戶資源，而且和國產(chǎn)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(wù)器功耗暴漲，傳統(tǒng)風(fēng)冷已難以支撐，液冷方案成了拐點(diǎn)。你可能沒注意，A股有幾家在做數(shù)據(jù)中心熱管理的企業(yè)，像英維克、同方股份，已經(jīng)開始接入大型算力項目。

電源與配套模塊廠商：一臺AI服務(wù)器的電力需求甚至可以達(dá)到3-5倍于傳統(tǒng)設(shè)備，這就帶動了電源管理、UPS、甚至數(shù)據(jù)中心的配電網(wǎng)更新。比如科士達(dá)、易事特、鵬輝能源，這些都被低估得很嚴(yán)重。

市場噪音之下，更需清醒的定價觀

很多朋友和我聊，說現(xiàn)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(fā)，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(xiàn)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(dá)的收入增長是靠誰拉起來的？不就是云廠商和AI創(chuàng)業(yè)公司在大規(guī)模布算力中心？那這些算力中心的供應(yīng)鏈能不動？只是A股的反應(yīng)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(tǒng)制造業(yè)的周期具有一定耦合，比如服務(wù)器更新周期、電力設(shè)備替換周期，這些都不是一蹴而就的熱潮，而是長周期的結(jié)構(gòu)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(guān)鍵，比如國家層面對東數(shù)西算、綠色數(shù)據(jù)中心的投入，幾乎可以直接落到電源、電池、熱管理這些領(lǐng)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(fā)布節(jié)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(shù)奇跡背后，是成千上萬塊芯片的并行、是電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行、是冷卻系統(tǒng)的不間斷保障，真正的產(chǎn)業(yè)變革從來不是炫技的發(fā)布會，而是默默迭代的基礎(chǔ)設(shè)施。所以與其追著下一波AI熱點(diǎn)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(yè)，下一輪機(jī)會，或許就藏在那里。