算力革命：从『芯片』到电力的全链条机会
人工智能的浪潮，确实掀得比我们想象中还要猛一点，不论是大模型训练，还是AI终端的落地，算力，始终是绕不开的核心。有人说AI 是新时代的电，听起来有些夸张，但当你真的站在产业链的中前线看，会发现这场浪潮背后的基础设施才是真正被低估的核心。
A股市场，这波AI行情你若只看『英伟达』、OpenAI，那确实有些隔岸观火，其实真正值得我们琢磨的，是那些背后为大模型服务的硬件基础能力，尤其是算力相关的链条，这条链不止于GPU，甚至远远超出了『半导体』，它是一个从『服务器』、『数据中心』、通信设备、电力运维到热管理的系统性协作体。越往下游走，越能看到结构性的低估。
真正的稀缺，不在模型，在基础设施
我们先说个很直白的现实：你想在国内训练一个百亿参数级别的大模型，你第一步会卡在哪？不是算法，不是语料，甚至不是人才，而是基础设施，GPU，或者说高算力设备的可获取能力。
这几年，头部AI公司的GPU采购已接近疯狂，而与之相对的，是『服务器』整机、电源管理模块、液冷设备厂商的估值却仍停留在去年甚至前年水平，算力基础设施不是凭空堆出来的，它需要从『芯片』、电源、热管理、再到运维、管理软件一整套体系。可以说这是一场军备竞赛，谁提前完成部署，谁就拥有了未来的矿脉。
A股算力链条：你该看哪些方向？
让我想想，最近几次机构路演下来，谈得最多的，反倒不是传统意义上的AI应用公司，而是这三类：
『服务器』ODM与代工厂：如中科曙光、浪潮信息、紫光股份，过去几年，他们在高性能『服务器』领域积累了大量客户资源，而且和国产GPU厂商的配套方案也越来越多地被验证。
液冷与热管理：AI『服务器』功耗暴涨，传统风冷已难以支撑，液冷方案成了拐点。你可能没注意，A股有几家在做『数据中心』热管理的企业，像英维克、同方股份，已经开始接入大型算力项目。
电源与配套模块厂商：一台AI『服务器』的电力需求甚至可以达到3-5倍于传统设备，这就带动了电源管理、UPS、甚至『数据中心』的配电网更新。比如科士达、易事特、鹏辉能源，这些都被低估得很严重。
市场噪音之下，更需清醒的定价观
很多朋友和我聊，说现在A股的AI行情不如美股那么有逻辑感，我倒不这么看。其实从估值的角度出发，我们恰恰处在一个比拼理解力的阶段。越是链条越后段，越容易因为缺乏热度而出现估值洼地。
而这恰恰给了我们逆向布局的空间。
别忘了，从2023年Q4到2024年上半年，『英伟达』的收入增长是靠谁拉起来的？不就是云厂商和AI创业公司在大规模布算力中心？那这些算力中心的供应链能不动？只是A股的反应慢了一步而已。
投资逻辑的再聚焦：周期、估值与政策
算力链最大的特征，是它和传统制造业的周期具有一定耦合，比如『服务器』更新周期、电力设备替换周期，这些都不是一蹴而就的热潮，而是长周期的结构变化。所以在估值策略上，更适合用“成长+周期”的混合框架去看待。
同时，政策层面的扶持也非常关键，比如国家层面对东数西算、绿色『数据中心』的投入，几乎可以直接落到电源、电池、热管理这些领域。
最后再提一嘴：别让目光只停留在前台
我们这两年总是被大模型的发布节奏牵着走，从GPT到文心一言，从Sora到Kimi，但你要明白，那些闪光灯下的技术奇迹背后，是成千上万块『芯片』的并行、是电力系统的稳定运行、是冷却系统的不间断保障，真正的产业变革从来不是炫技的发布会，而是默默迭代的基础设施。所以与其追着下一波AI热点起舞，不如静下心来，把视角沉到底层逻辑，找到那些真正被忽视但已在变革之中的A股算力链企业，下一轮机会，或许就藏在那里。
