近日，首批跟踪创业板算力基础设施指数的ETF陆续成立上市，这也是市场首批算力主题 ETF。其中，9月18日正式上市交易的创业板算力ETF易方达（158050）认购户数超过 18000 户，在目前已成立的创业板算力ETF中居于首位。
算力大概是今年 A 股最让投资者纠结的主线之一。一边是“算力过剩”的声音隔三岔五就冒出来，一边是海内外的科技巨头手里的钱还在不停往算力上砸。两组信号摆在一起，算力到底还能不能买呢？
一边“过剩”、一边加码，算力需求见顶了吗？
要回答这个问题，先看两条线：一条是“钱”，一条是“量”。
先看“钱”。科技巨头的资本开支，可以理解为云厂商为未来算力规模提前下定的“订单”——它领先于收入和利润，大家常用来判断行业景气。海外，据彭博一致预期，亚马逊、谷歌、Meta等五家头部云厂商 2026 年AI相关资本开支预计超过 8000 亿美元，2027 年预期约 1.1 万亿美元；国内，字节、阿里、腾讯三大互联网厂商 2026 年资本开支预计合计在 8000 亿元以上，2028 年可能达到 1 万亿元左右。
海外CSP上修资本开支计划
注：单位为百万美元。数据来源 Bloomberg、JPMorgan ，截至 2026 年 7 月 28 日。资本开支规划及一致预期可能随企业经营、技术路线和宏观环境变化而调整，不应视为对未来需求或收益的保证。
再看“量”。衡量算力需求，有个直观指标——大模型的日均词元（Token）使用量，Token 大致可理解为大模型每次生成内容所消耗的基本单位，用量越大，真正用它的人和场景越多。以豆包为例，其2026 年 6 月日均 Token 使用量已达 180 万亿，是 2024 年底的 45 倍、2024 年 5 月的 1800 倍。这轮用量还在向海外外溢：在聚合全球模型的OpenRouter 平台上，8 月 10 日至 16 日周度调用量突破 75.3 万亿、环比增长 9.13%；其中全球调用量排名前五的大模型中，国产模型占据四席。
钱在加码、量在放大。两条线合在一起，答案就清晰了：对于算力基础设施的需求，可能依旧超过供给。
需求没见顶，钱正往产业链的哪一环流？
国产算力产业链大致分三层：上游是算力芯片、服务器、光模块等硬件，中游是云计算平台、算力网络，下游是 AI 编程、智能体、模型训练等应用。需求从下游来，钱沿着产业链向上走，眼下 AI 应用爆发，率先拉动中游云计算需求，云服务涨价就是钱流到的第一站；下一步，云厂商为扩算力展开新一轮芯片采购，需求会继续向上游传导。
但更重要的是，算力产业发展的机会未必沿着单一技术路径线性展开。不妨把算力基础设施想成一座不断扩容的“数字机场”：芯片像发动机，决定单台设备的动力；网络、存储和 PCB 等像跑道与调度系统，决定数据能否快速周转；IDC、供电和液冷像机场的保障体系，决定高密度设备能否连续可靠运转。某个环节一卡壳，就可能拖慢整体交付，而哪个环节紧缺或者迎来业绩爆发，都会成为市场资金关注的节点。
所以，下一个市场风口并不确定。训练时，计算与网络更吃紧；推理规模扩大时，服务器、存储、IDC 运营的需求更突出；机柜功率上行时，供电和液冷成了约束。与其每一轮都去猜未来机会落在芯片、存储、PCB 还是液冷，不如同时配置多个环节。
环节这么多，怎么接住不同机会？
创业板算力ETF易方达（158050）等产品跟踪的创业板算力基础设施指数，是从创业板上市公司中选取业务涉及计算、网络、存储、运维及其他算力基础设施领域的股票。
创业板算力区别于其他算力指数的，还有其权重因子的设置：处理器、计算设备等领域单只样本股权重不超过10%，其他领域不超过3%。哪怕是中际旭创这样总市值超万亿元的光模块龙头，权重也在3%以内。
这就决定了创业板算力指数本质上是分散布局整个算力基建的工具，且更偏向于处理器、计算设备等底层基础设施领域，指数的行业分布更均衡，在很多同类指数里占据较大权重的通信设备行业，在指数中的权重仅约 25%，创业板算力指数的更多权重留给了算力租赁、IDC 运营等环节。
创业板算力指数行业分布
注：数据来源iFind，时间截至2026.08.31，按照申万三级行业分类。
回到开头买不买的纠结，最重要的或许不是交易时点，而是用什么样的工具去切入布局。创业板算力ETF易方达（158050）等市场首批算力主题ETF，为希望全面布局算力产业的投资者提供了一把钥匙。
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转自：鹰潭新闻网
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