算力期货即将登场！巨头业绩验证AI算力高景气

过去两年，谁掌握了GPU，谁就拿到了AI竞争的入场券。但现在，一个新的问题出现了，算力越来越贵，那到底该如何定价呢？随着算力期货即将登场，一场围绕算力价格的变革出现了。接下来，小夏就来聊一聊算力期货和算力产业链背后的机会。

近期，芝加哥商品交易所计划在10月推出GPU算力期货，跟踪GPU每小时租赁成本指数，目前该产品仍在等待相关审批。此前，企业主要通过长期合同采购算力，价格波动带来的风险只能由企业自行承担。未来有了期货工具后，云厂商、算力租赁企业和大型算力需求方，都可以通过它对冲价格风险。（财联社，2026.8.12）

小夏认为，算力期货真正值得关注的地方，不是多了一个金融产品，而是算力正在形成更加成熟的价格体系。只有当市场交易足够活跃、算力供需足够庞大，才有必要对算力进行标准化定价。这背后反映的，恰恰是AI基础设施需求正在快速增长。

最直接的验证来自算力租赁龙头CoreWeave。8月12日，公司公布第二季度营收25.8亿美元，同比增长112%，在手订单达到约1040亿美元，并将全年资本开支计划提高至350亿至390亿美元。（第一财经，2026.8.12）

这个数字非常关键。CoreWeave继续大幅增加资本开支，并不是单纯押注AI未来，而是已经拿到了大量长期订单。算力租赁行业由此呈现出比较典型的“订单增长—扩充算力—收入增长”的循环。

云巨头的财报也在提供佐证。微软最新季度Azure收入同比增长43%，新财年第一季度资本开支预计达到500亿美元。亚马逊第二季度AWS收入达到422亿美元，同比增长37%，全年资本开支预计达到2200亿美元，AWS积压订单升至4960亿美元。（证券时报，2026.7.31）

小夏认为，这轮AI资本开支和过去最大的不同，是需求正在逐渐形成闭环，模型公司需要算力，云厂商提供算力，AI业务带来收入，再反过来支撑云厂商继续扩容。只要这个循环没有被打破，算力基础设施就仍有较强的景气支撑。

而现在，AI算力需求正在出现一个新的增长点，那就是推理。

过去训练大模型需要大量GPU，但智能体真正进入办公、编程、搜索、客服等场景后，每完成一次复杂任务，都需要多轮推理、调用工具和读取数据。相比训练，推理具有更加持续的特点，用户越多、调用越频繁，算力消耗就越大。

这也正是Anthropic、OpenAI等头部大模型企业持续锁定长期算力的原因。近期Anthropic与微软扩大合作，计划获得最高300亿美元的Azure算力，并锁定最高1GW的计算能力，同时还通过CoreWeave等算力供应商增加长期资源储备；OpenAI也在持续扩建数据中心、扩充算力资源。对这类模型企业而言，算力早已不是需要时再采购的普通资源，而是决定其产品能否进一步扩大用户规模的核心生产资料。（路透社，2026.7.22）

因此，小夏认为，2026年至2027年，海外AI产业仍处于景气度较高的阶段。需求端上，智能体正在打开新的推理算力空间；供给端，微软、亚马逊等云巨头拥有充足现金流，可以支撑持续数年的资本开支；产业链上，算力扩张又会向存储、CPU、晶圆代工、半导体设备和光通信等环节传导。

其中，存储尤其值得关注。智能体需要更长上下文、更高数据吞吐以及更频繁的数据读取，HBM和企业级SSD需求都有望继续增长；随着推理任务增加，CPU承担的数据处理和调度工作也会增加，ASIC等专用芯片则有望进一步降低推理成本。

与此同时，国内算力建设也在持续推进。7月20日，国务院新闻办公室相关发布会提出，要继续推动算力设施高质量建设，完善全国算力基础设施布局。这意味着海外AI资本开支扩张的同时，国内算力基础设施也仍处于建设周期。（国务院，2026.7.20）

在小夏看来，这轮AI行情与2000年前后的互联网泡沫不能简单类比。现在参与资本开支的微软、亚马逊等公司拥有强大的现金流，AI业务也已经开始贡献真实收入，算力租赁企业手中还有大量长期订单。终端企业为智能体、代码助手和云端推理付费，也在验证AI对生产率提升的商业价值。虽然部分环节估值仍然不低，但从订单、收入和现金流来看，本轮AI基础设施投资的底层支撑更加扎实。

所以，接下来判断AI行情，不能只看GPU价格，更要看算力需求能否继续增长、云厂商资本开支能否持续，以及AI应用能否把算力投入转化成收入。

对投资者而言，小夏更建议关注AI产业链的整体机会，而不是追逐单一热点。人工智能ETF华夏（515070）覆盖人工智能产业链多个环节，在算力基础设施持续扩张、智能体推动推理需求增长的背景下，可以作为布局AI长期产业趋势的一种工具。

短期来看，AI板块仍会受到估值和市场情绪影响，但从产业趋势看，AI算力周期仍在向前推进。算力期货的出现，只是这个产业逐渐走向成熟的一个信号，真正值得关注的，还是背后持续增长的算力需求。

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