算力的“造、传、存、租”，一文看懂算力产业链的“四种生意”

来源：广发基金投教基地 投学坊

近年来，人工智能应用加速走进日常生活，从智能对话到AI助手，背后都离不开一个核心资源——算力。简单来说，算力就是设备处理数据、执行任务的能力。大模型训练、AI生成图文和智能驾驶等，都需要大量算力资源作为支撑。如果把AI比作一辆高速行驶的汽车，算力就是驱动它的引擎；如果把大模型比作一座工厂，算力就是维持运转的电力。

随着AI Agent（智能体）时代的到来，AI从“能聊天”进化到“能干活”，一个复杂指令可能同时调动翻译、搜索、数据分析、代码编写等多个AI Agent协同处理。多Agent协作架构下，Agent应用有望带来约10倍算力需求增量。据《中国人工智能计算力发展评估报告》统计，2026年中国智能算力规模将达到1460.3EFLOPS，同比增长约40.8%。2025—2028年复合增长率约38.9%。

图表：Agent的Token消耗几何级增长

数据来源：Silicon Data

图表：2020—2028E年中国智能算力规模及增速（EFLOPS）

数据来源：浪潮信息、IDC

算力产业链：不只是GPU，而是一套完整系统

Token调用量增长意味着模型使用更加频繁，模型的使用背后则是有一套算力系统在运行：计算、传输、存储和运维。芯片和服务器负责“算”，光模块、交换机等设备负责“传”，存储芯片和存储设备负责“存”，IDC与算力租赁负责“租”，数据中心、算力服务商则负责设备运行和资源调度。

过去市场谈到AI算力，往往首先想到GPU。但随着AI集群规模扩大，芯片之间如何快速通信、服务器如何稳定供电和散热、海量数据如何保存，都会影响整个系统的运行效率。产业链价值因此可能向高速互联、PCB、电源、液冷和存储等配套环节扩散。

这意味着，研究算力产业不能只看某一款芯片的性能，还要观察整套系统能否高效、稳定地工作。

01

“造”算力

GPU与芯片：国产替代的长期主线

芯片是算力最核心的硬件，如果AI系统是一座工厂，“造”就是生产设备，负责完成模型训练、数据分析和AI推理等工作，是算力产业链的核心环节。

目前，海外制裁与供应链安全诉求，使国产替代成为一条长期确定性较强的逻辑。据行业信息，国资智算中心国产化率要求不低于75%，国产芯片正从“可用”向“好用”加速渗透，叠加超节点架构弯道超车，AI芯片国产化闭环正在形成。

HBM存储芯片的供需格局也值得留意。2026年HBM供需缺口率仍达43.5%，CoWoS先进封装缺口20%～30%，存储芯片企业在供给偏紧格局下有望受益。

图表：HBM供需缺口率（%）

但海外制裁→国产替代→超节点弯道超车，GPU与芯片环节作为算力底座核心引擎，可能是长期成长的确定性最强的一个方向。

02

“运”算力

光模块：AI算力网络“高速公路”

在算力的“传”环节，如果把AI服务器比作一座座工厂，光模块和交换机就像连接工厂的高速公路。模型参数和数据需要在大量服务器之间往返传输，集群规模越大，对传输速度、时延和稳定性的要求通常越高。

当前，光模块行业正经历明显的代际升级：传输速率从800G向1.6T、乃至3.2T演进。2026年被视为1.6T光模块规模商用的元年，硅光技术的渗透率有望首次超过50%，这意味着光模块的集成度和能效比将进一步优化。从产业格局来看，中国厂商在全球光模块市场中占据重要席位——全球前十大光模块企业中，中国公司占据七席。在代际升级与供应链自主化并行推进的背景下，光模块产业链的相关企业有望持续受益于行业扩容。

图表：中国厂商全球市占率（%）

数据来源：LightCounting

03

“存”算力

PCB、电源、液冷：算力的“硬件基石”

算力能够传输，也能够“存储”，为了更好地存储算力，我们需要给算力搭建一座“空调房”。PCB（印制电路板）和散热系统就像整座数据中心的“地基”和“通风系统”。它们不像芯片那样引人注目，但没有它们，服务器根本没法稳定运行。

AI服务器正在推动PCB发生两个变化：层数变多、材料升级。这就好比盖楼从六层变成三十层，对建筑材料的要求也不一样了。AI集群互联速率从100G向400G、800G快速迭代，对PCB层数和材料等级提出了更高要求。据行业研究，2028年全球AI PCB市场规模有望达到840亿美元，年均复合增长率约148%。

图表：AI PCB市场规模（亿美元）

数据来源：高盛

功耗攀升则让液冷变成了“标配”。一台AI服务器的功耗从过去的3kW左右飙升到10kW以上，相当于从一台家用空调变成了一间小型机房的用电量。在这样的功耗水平下，传统风冷已难以满足需求，液冷技术从过去的“可选项”变成了“标配”。无论是PCB层数与材料的升级，还是液冷系统的普及，都有望给相关硬件环节带来量价齐升的态势。

04

“租”算力

IDC与算力租赁：卖方市场延续，商业模式升级

在算力产业链中，“租算力”也正在悄悄成为一项热门生意。智算中心和算力租赁，是算力产业链中直接面向“租算力”或者说“卖算力”的环节。算力租赁市场目前处于供需缺口较大的状态。2026年一季度国内AI算力需求同比大幅增长，而供给增速明显滞后于需求增速。海外高端GPU的一年期租约价格已上涨约40%，出租率超过90%，部分订单的排期已延伸至2027至2028年。根据中国信通院数据，2026年一季度国内算力租赁市场规模达到680亿元，预计全年将突破2600亿元。

图表：GPU出租率对比（%）

商业模式的升级也值得关注。部分算力租赁企业正从裸算力出租，向按Token消耗量分成的模式演进——好比过去你租一块地收租金，现在你参与农作物的收成分红。盈利和估值天花板同步抬升，估值从PE向PS切换。

总体来看，Agent时代带来算力需求的结构性变化，产业链价值不再只集中在GPU，开始向更多基础设施环节扩散。普通投资者看到这里可能会有一个感受：算力产业链环节太多了，从芯片到光模块、PCB、IDC，每个细分赛道的景气节奏和技术路线都存在差异。如果希望参与算力行业的整体发展成长，又担心单一环节或个股选择的风险，创业板算力基础设施指数可能是布局AI算力领域的良好载体。

创业板算力基础设施指数选取了50只业务涉及算力基础设施的创业板上市公司，覆盖光模块、存储芯片、算力租赁、PCB、GPU、云厂商等细分行业，算力基础设施属性纯正，行业结构均衡分散，减少了单一行业过度集中的风险。

除此之外，创业板算力指数的前十大成份股大部分也分布在产业中上游，权重股多集中于算力基础设施的“中游运营层”，包括芯片存储、光模块、IDC算力租赁、网络服务等，属于典型的“卖水人”商业模式。

数据来源：Wind，截至2026年7月31日。以上仅为指数成份股介绍，不构成任何投资建议。以上数据仅为时点数据，指数公司后续可能对指数编制方案及样本股进行调整，指数成份股构成及权重占比将相应变动，请投资者关注相关上述调整可能带来的风险

如果看好算力基础建设带来的投资机会，也可以关注创业板算力指数的相关指数基金产品，但需要提醒的是，算力行业属于高成长、高波动领域，技术迭代快、政策变化多，如果想要投资创业板算力的相关产品，也需要注意其中的风险，理性做出投资决策哦！

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