风险提示：理性看待区块链，提高风险意识！
当所有人都在关注NVIDIA的芯片销量和AMD的GPU路线图时，一个更为隐蔽但同等重要的赛道正在悄然崛起——AI算力的物理层基础设施。电力供应、液冷散热、数据中心选址，正成为决定全球AI竞争格局的关键变量。这不仅是一场技术革命，更是一场关于能源、地缘政治和资本配置的深刻博弈。
2026年，全球AI训练和推理所需的算力需求同比增长超过300%，算力短缺成为制约AI发展的核心瓶颈。在这一背景下，算力物理层——即支撑算力运行的电力、散热和网络基础设施——的重要性被重新审视。
传统的数据中心建设模式正在被颠覆。一座容纳10万张H100 GPU的AI训练集群，其电力需求约等于一个小型城市的居民用电总和。这不仅意味着选址必须靠近稳定的大型电网，还需要解决变压器扩容、高压输电线路建设和备用电源系统等一系列基础设施挑战。
与此同时，液冷技术正快速取代传统风冷成为AI数据中心的标配。以英伟达H100为例，其单卡热设计功耗高达700W，传统风冷已无法满足散热需求。液冷系统的导入不仅能提升散热效率约40%，还能显著降低数据中心的PUE（能效比），从而降低运营成本。
地缘政治因素则加速了主权AI数据中心的发展进程。各国政府日益意识到，AI能力关乎国家安全，不能完全依赖他国的云计算基础设施。美国、中国、欧盟、印度和海湾国家均在2025至2026年间宣布了规模不等的国家AI算力基础设施建设计划，涉及投资总额超过5000亿美元。
电力供应：电网基础设施
AI数据中心对电力的需求已超出许多城市的承载极限。以美国为例，弗吉尼亚州北部的数据中心集群已消耗该州约25%的电力，导致电力公司紧急上马多个新建变电站和输电线路项目。变压器、高压开关设备和智能电网管理系统成为数据中心建设的前置条件。
这一趋势直接催生了电力设备赛道的景气度。伊顿电气（Eaton）、施耐德电气（Schneider Electric）和ABB等电力设备巨头，其数据中心相关订单在2025年同比增长超过80%。更值得关注的是，柴油发电机组和储能系统作为备用电源的需求同步飙升，因为AI训练任务不能中断。
液冷技术：从选配到刚需
液冷技术正在从高端数据中心的选配变成标配。目前市场上主流的液冷方案包括：冷板式液冷（直接接触芯片发热部位）、浸没式液冷（将整台服务器浸泡在绝缘冷却液中）和喷淋式液冷。其中，浸没式液冷的散热效率最高，可将PUE降至1.05以下，但成本也最高。
中国市场中，华为、浪潮信息和曙光数创等企业在液冷技术领域积累深厚。曙光数创的浸没式液冷方案已进入多个超大规模数据中心部署。全球范围内，美国的Submer和Green Revolution Cooling、欧洲的Midas和Asper是浸没式液冷领域的主要玩家。
主权AI数据中心：地缘博弈新战场
主权AI的理念很简单：一个国家应拥有自己的AI模型训练和部署能力，不能依赖可能受外国政府干预的云基础设施。这一理念正被越来越多的国家采纳。
沙特阿拉伯在2026年宣布，将投资约1000亿美元建设国家AI基础设施，包括在NEOM新城建设的超级AI数据中心。美国国防部则通过其DIU计划，加快与商业AI算力供应商的整合。法国和德国联合推动的GAIA-X项目，则旨在建立欧洲主权AI云基础设施。
根据Synergy Research的统计数据，2026年第一季度，全球数据中心建设总投资达到约480亿美元，同比增长约92%。其中，对电力基础设施的投资增速最为显着，反映出市场对算力物理层短板的认识正在快速修正。
在液冷赛道，2026年全球市场规模预计达到约85亿美元，年复合增长率约35%。中国市场液冷渗透率预计从2024年的约8%提升至2028年的约35%，增速远超全球平均水平。这一趋势的直接受益者包括曙光数创、华为液冷产品线和维谛技术（Vertiv）。
在电力设备赛道，变压器短缺成为2025至2026年间最突出的瓶颈之一。全球最大变压器制造商瑞士ABB和美国伊顿的订单积压量均创历史新高，部分产品的交货周期已从过去的3至6个月延长至超过18个月。这一结构性短缺为拥有产能的制造商提供了罕见的定价能力。
算力物理层可以细分为四个投资方向：电力设备、液冷系统、数据中心REITs和能源供应商。
电力设备方向的核心标的包括伊顿电气（ETN）、ABB（ABB）和施耐德电气（SU.US）。这些公司的数据中心订单增速均在60%以上，且受益于全球电网升级改造的长期趋势，业绩确定性较高。
液冷系统方向的A股主要标的包括曙光数创（872080）、维谛技术（600588）和英维克（002837）。其中曙光数创是浸没式液冷的绝对龙头，已进入英伟达合作伙伴名单。
数据中心REITs方向，美国的Equinix（EQIX）和Digital Realty（DLR）是全球最大的两家数据中心REITs，其估值逻辑与传统房地产信托类似，主要赚取租金收益并享受物业升值。亚洲市场中，秦淮数据（CD）和万国数据（GDS）是主要的IDC运营商。
能源供应商方向，部分AI公司为获取稳定电力，已开始直接投资可再生能源发电项目和核能设施。微软与Constellation Energy的合作、亚马逊与多个风电场的电力采购协议，都是这一趋势的体现。
算力物理层赛道虽然景气度高，但投资者也需警惕以下风险：
第一，产能建设周期风险。电力设备和数据中心的建设周期通常需要2至3年，而AI技术演进极快。当前的算力短缺可能在产能集中投产后转变为过剩。
第二，技术路径风险。液冷技术仍在快速演进中，若出现革命性的低成本散热方案，现有技术储备可能面临贬值压力。
第三，地缘政治风险。变压器和高压电气设备是受出口管制影响较大的品类。部分中国企业在美国市场的拓展已面临许可审批延迟的挑战。
第四，估值风险。部分数据中心REITs和液冷标的在2025至2026年的涨幅已相当可观，估值隐含了对持续高景气的预期。一旦订单增速出现放缓，股价可能面临较大调整压力。
综合来看，AI算力物理层是2026年最值得关注的主题投资方向之一，但其本质是算力产业的基础设施服务商，周期性属性较强。投资者应精选有真实订单支撑和定价能力的细分龙头，而非盲目追逐概念。
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