你有没有想过，当你对着手机说“给我写一篇报告”，或者让AI帮你把一段中文翻译成英文时，背后发生了什么？
在你按下发送键的那一刻，可能远在千里之外的数据中心里，成千上万块芯片正同时运转，在几秒钟内完成了你一个人需要几个月才能算完的运算量。这个让AI“活起来”的底层能力，就是算力。
简单来说，算力就是计算机处理数据、执行计算任务的速度和能力。算力就像数字世界的“发动机”，驱动着每一次AI交互的运转。你刷的每条短视频、用的每次导航、问AI的每一个问题，背后都在消耗算力。
你可以把它想象成一张看不见的“国家电网”——只不过，电网输送的是电，算力网输送的是“计算能力”。2026年，国家已经明确将算力网与水网、电网并列为国家级基础设施，写入“十五五”规划。在所有算力类型中，当前最火热的当属智能算力——专门用于训练和运行AI大模型的算力，也是推动本轮AI产业的核心驱动力。
刚过去的7、8月，全球科技板块经历了一轮调整。此前，Meta（META）出售闲置算力的消息，一度引发市场对“算力过剩”的担忧，交易拥挤叠加半年报披露期的资金止盈，让不少投资者对AI赛道的持续性产生了疑虑。
这样的场景并不陌生——每当产业从“概念炒作”步入“业绩验证”阶段，市场的分歧与波动总是相伴而生。但拨开短期噪音，一个更值得追问的问题是：算力投资的底层逻辑，真的被推翻了吗？
从产业事实来看，答案或许恰恰相反。衡量算力消耗有一个关键单位叫“Token”——你可以把它理解为AI处理文本时的“最小颗粒度”。根据国家数据局统计，全国日均Token调用量从2024年初的约1000亿跃升至2026年3月的140万亿，两年间增长超1000倍。
更关键的是，AI产业正从“训练为王”迈入“训练与推理并重”的新阶段，Token调用量仍处于指数级攀升通道，与之对应的用电量也将持续高速增长。而驱动这轮Token爆发的核心引擎，已从对话式AI切换为AI智能体（886099）——单次Agent任务消耗的Token可达传统问答的数倍乃至数十倍，算力需求正由此呈现乘数式跃升。
备注：图片源自中国产业研究院《2026年中国Token工厂发展白皮书》
与此同时，Blackwell系列B200芯片租赁价格持续攀升——据SemiAnalysis数据，2026年7月B200综合租赁价格已升至约5.0美元—5.2美元/GPU·小时，自2025年8月有统计以来累计涨幅约25%—30%。新订单基本停止受理，交付排期普遍延至2027年上半年。一边是需求的指数级爆发，另一边是供给的刚性约束——这从侧面反映出算力供需格局的持续偏紧。
在这一背景下，即将于9月4日起发售的创业板算力ETF广发（158049），为投资者提供了一键布局算力基础设施的高效投资工具。
说清楚了算力是什么、长什么样、为什么重要，接下来的问题是：算力这门“生意”，到底值不值得投？
先看需求端。前面聊过，AI对话、自动驾驶、科学研究，以上这些场景都在消耗算力。而当前最核心的需求驱动力，来自AI Agent的爆发。以前你用AI，是“我问一句、它答一句”，像发短信。而现在，可以将AI Agent类比为“有手有脚的AI”——它能自己规划任务、调动工具、完成多步骤操作。比如，你跟它说“帮我规划一次云南七天自由行”，它不再只是给你一段文字建议，而是会自动查机票、比酒店、排行程、生成预算表，最后把一份完整方案发到你手上。
在多Agent协作架构下，AI完成一个任务消耗的Token，从过去的几千飙升到上万甚至十几万——相当于从发一条短信变成了写一篇论文。这种变化带来的算力需求，不是线性增长，而是指数级的跃升。
再看供给端。算力芯片的产能扩张受制于晶圆厂建设周期（883436）、设备交付周期（883436），通常需要3到5年才能完成一轮完整扩产。而电力配套——数据中心最底层的“燃料”——建设周期（883436）更长，从审批到并网往往需要5到10年。这不是靠投入资源就能提速的物理约束。所以，当前的算力市场，就像一条每年只拓宽一点点的公路，车流却在以每年几倍的速度增长，这就容易造成拥堵和涨价。
那么，问题来了：算力投资的景气周期（883436）能持续多久？市场一度担心云厂商的AI投入是非理性扩张而不可持续。但产业或许正在给出不一样的答案。头部大模型的年化经常性收入（ARR）持续高速增长——Anthropic在2026年二季度已产生经营利润，OpenAI的ChatGPT月活跃用户突破10亿人，这是历史上达到这一里程碑速度最快的应用。
算力投入从“纯成本项”变成了“有明确商业回报的投资项”，形成了“投入—交付—回款—再投入”的正向闭环。正因为如此，部分机构对算力景气周期（883436）的预期，从最初的3到5年上修至5到8年。
落实到产业链投资，算力相关环节可以拆解为五个维度：量增确定性（服务器组装、IDC运营，受益于资本开支扩张）、价格弹性（存储、MLCC等因供需缺口涨价）、技术革新（CPO、硅光、HBM等规格升级）、瓶颈环节（CoWoS封装、高端光芯片等方向）、国产化（国内算力产业链从“可用”向“好用”加速渗透）。这五个维度并非互斥，叠加越多，超额收益往往越高。
更值得关注的是，AI产业链价值正加速从GPU单极走向全产业链扩散，尤其向上游核心硬件和中游算力运营环节集中。
以光模块为例，2026年1.6T正式进入规模化商用元年，全年出货量预计在1200万至2600万只区间，国内厂商FAU市占率超过50%。
但光模块只是算力价值重估的一个缩影。从英伟达（NVDA）AI服务器的物料成本结构来看，GPU价值量占比可能由H100时代的约73.6%降至Rubin时代的51%（预测值），而高速互联、PCB、HBM、供电散热等环节的价值量占比预测值合计可能从14.7%提升至47%以上。算力红利正在向整个产业链扩散，这构成了长期投资的核心逻辑。
高速PCB、散热、网络互联等核心环节，正成为算力价值增量的主要承接方。而这些领域的全球龙头企业不少在创业板上市，这也意味着相关企业有望迎来更长周期（883436）的投资机遇。
算力产业的链条很长，从芯片设计、晶圆制造，到光模块、高速PCB、散热，再到IDC运营、算力租赁（886050）、网络运维，每一个环节都有各自的景气节奏和投资逻辑。对于普通投资者而言，如何避免集中投资单一环节的风险，又能参与算力基建的投资？
创业板算力基础设施指数（970083.CNI）提供了一个更聚焦的解决方案。指数由深交所于2025年6月正式发布，选取50只流动性好、市值规模较大、业务涉及计算、网络、存储、运维等算力基础设施领域的创业板上市公司作为样本。
与泛人工智能（885728）指数高度重仓半导体（881121）不同，创业板算力指数的行业结构更为均衡：通信设备（881129）（23%）、IT服务（881271）（16%）、消费电子（881124）（14%）、元件（881270）（13%）、通信服务（881162）（11%）合计占比近八成，覆盖算力全链条。
备注：截至2026年8月7日，指数行业分布仅做展示，不构成投资建议。市场有风险，投资须谨慎
权重股集中于算力“中游运营层”——智算中心、GPU算力租赁（886050）、组网设备等典型“卖水人”商业模式，更直接受益于GPU紧缺、租金上行周期（883436）。
备注：截至2026年8月7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，请投资者关注上述相关调整可能带来的风险
从历史表现来看，创业板算力指数展现出良好的表现。2023年以来，该指数在AI行情中持续展现进攻性。截至2026年7月31日，其夏普比率为1.10，在可比的AI相关指数（包括创业板算力指数、人工智能（885728）指数、CS人工智能（885728）指数、科创AI指数）中排名首位，风险调整后收益最优。
备注：截至2026年7月31日。指数过往表现不预示未来走势，市场有风险，投资须谨慎
即将于9月4日起发售的创业板算力ETF广发（158049），正是紧密跟踪这一指数的场内交易工具，让投资者能够一键打包算力中游核心环节，为投资者提供了参与算力基建的便捷工具。
作为产品管理人，广发基金在指数业务领域深耕17年有余，并在AI产业链实现从芯片到算力再到应用的ETF产品线布局。
在硬件基础环节，其拥有覆盖半导体（881121）各产业链的芯片ETF广发、聚焦上游设备材料的半导体设备（884229）ETF广发、硬科技属性突出的科创芯片ETF广发，以及锚定芯片设计环节的科创芯片设计ETF广发；在算力网络环节，布局有云计算（885362）ETF广发和通信ETF广发；在应用软件端，亦有工业（600528）软件ETF广发等。
此次推出的创业板算力ETF广发（基金代码：158049），进一步补齐了算力基础设施这一关键环节。
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