金融工程专题研究：AI算力扩容提速，硬件产业链多点开花——创业板算力基础设施指数投资价值分析

随着大模型应用从训练阶段向推理及智能体调用阶段深化，全球Token消耗量呈现指数级增长。海外OpenRouter平台数据显示，其日均Token调用量由2025年9月的约0.7万亿次激增至2026年9月的接近18万亿次，同比增长约24倍。这一趋势标志着AI需求正加速走向规模化与高频化，算力基础设施作为数字经济的核心生产要素，正迎来新一轮建设高峰。

智能算力供给持续扩容，云厂商资本开支加码

在供给侧，全球智能算力规模快速扩张。截至2025年6月，全球总算力达到4495EFLOPS，同比增长117%，其中智能算力占比高达85%；中国总算力达到962EFLOPS，同比增长73%，智能算力占比亦提升至81%。与此同时，海内外主要云厂商持续加大资本开支以夯实产业景气度。2025年，亚马逊、微软、Alphabet和Meta的资本开支同比分别增长约62%、56%、74%和84%，四家合计达4164亿美元。国内方面，阿里巴巴2025年资本开支为860亿元，腾讯为792亿元，均维持较高投入强度。高盛预测，全球AI资本开支规模将由2026年的7650亿美元增至2031年的1.64万亿美元，年均投入规模持续攀升，且资金流向已从单纯的芯片采购延伸至数据中心、散热及能源保障等全链条。

硬件升级驱动多环节受益，光互连、PCB、液冷及供电迎来结构性机会

算力集群规模的扩张与单机价值量的提升，共同推动硬件产业链多点受益。首先，光模块行业受益于数据中心网络架构由800G向1.6T迭代。随着AI训练集群规模扩大及Leaf-Spine扁平化网络架构普及，单个集群所需光模块数量、速率规格和网络层级渗透率均有望提升。以英伟达B200/B300平台为例，GPU与光模块的配置比例约为1:1:1.5—2.5，下一代Rubin平台互连配置预计进一步提升。其次，PCB行业正经历由传统消费电子周期修复向AI算力带动的结构性升级转变。据Prismark预测，2025—2030年，18层及以上高多层板、封装基板和HDI的复合增速显著快于行业整体。AI服务器对高速传输和高密度互连的要求，推动PCB产品向更高层数、更高阶HDI及更高等级覆铜板材料升级，GB200/GB300机柜单柜PCB价值量预计达23万-25万元，而下一代RubinNVL144架构有望提升至57万-61.5万元。

此外，液冷技术成为解决高功率密度散热瓶颈的关键。随着AI GPU机柜峰值功率密度由2024年的130kW提升至2029年超过1MW，传统风冷方案面临挑战。GB200和GB300单GPU对应液冷价值量分别约为1110美元和1409美元，面向更高功耗的R200平台，单卡液冷价值量有望进一步提升至约2400美元。最后，供电架构正向高压直流演进。英伟达计划于2027年导入800V HVDC数据中心架构，相较现行54V架构，有望提升能效约5%、增加功耗传输量85%，并减少约45%的铜材用量，降低数据中心总体拥有成本约30%。

创业板算力基础设施指数投资价值分析

创业板算力基础设施指数（970083.CNI）紧密跟踪上述产业趋势，覆盖光模块与CPO、服务器与存储、PCB、AI芯片、液冷温控、供电、IDC和云服务等核心方向。该指数呈现显著的“AI硬件为主”特征，AI硬件及其直接配套环节权重合计约77.51%，其中光模块与CPO相关方向权重最高，达20.46%。成分股结构偏向中小市值、高成长特征，200亿元以下及200亿—500亿元市值区间合计权重约60.72%，相较于创业板指更具弹性。

从基本面看，指数成分股业绩预期高增。归母净利润合计预计由2025年的379.77亿元增至2026年的963.93亿元，2026—2028年同比增速分别约为153.8%、57.3%和40.4%。历史表现方面，2023—2025年指数年度收益率分别为49.03%、35.77%和80.01%，展现出较强的主题弹性。估值层面，截至2026年8月31日，指数PETTM为53.18倍，PE历史分位数约1.39%，处于样本期偏低水平，具备较高的配置性价比和安全边际。

天弘基金AI产业链产品布局

天弘基金围绕绿色能源与电力设备、算力基础设施、芯片硬件、基础软件、大模型及AI应用构建了多层产品布局。在算力基础设施环节，新成立的天弘创业板算力基础设施ETF（158061）聚焦协创数据、软通动力等创业板成分股，补足其在AI硬件和算力基建方向的产品空白。此外，天弘基金还通过云计算ETF、芯片产业ETF、人工智能ETF等产品，为投资者提供从底层基础设施到上层应用的分层配置工具，助力一站式布局AI全产业链。