质疑算力过剩，为什么巨头还在砸钱？

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 中居首。

你可能也遇到过这种场面：同事说算力是今年最强的主线，朋友却说算力早就过剩了。两边听起来都有道理，到底该信谁？

都说“过剩”，为什么巨头还在砸钱？

分析的第一个线索是钱。资本开支这个词听着专业，说白了就是科技巨头为未来算力提前下的订单——钱花得越多，说明它们越看好这行的增长。海外，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。

第二个线索是量。Token 可以理解成大模型每生成一段内容要消耗的“基本单位”，用得越多，说明真正在用 AI 的人和场景越多。豆包 2026 年 6 月日均 Token 使用量已经达到 180 万亿，是 2024 年底的 45 倍、2024 年 5 月的 1800 倍。这轮用量还在往海外蔓延：在聚合全球模型的 OpenRouter 平台上，8 月 10 日至 16 日一周的调用量突破 75.3 万亿、环比增长 9.13%，全球调用量前五的大模型里，国产占了四席。

一边是钱越砸越多，一边是用量越涨越快，答案其实很清楚：算力基础设施的需求，可能依旧超过供给。

钱会流向哪里？把产业链拆开看

算力产业链大致分三层：上游是造芯片、服务器、光模块的硬件厂商，中游是云计算平台，下游是各种 AI 应用。需求从下游冒出来，钱再一层层往上游流。

但机会不会只落在某一个环节。芯片决定一台设备的算力上限，网络、存储、PCB 决定数据能不能快速周转，IDC、供电、液冷决定高密度设备能不能稳定运转——像一条流水线，哪一段卡住，整条线的交付都会慢下来。训练大模型时，计算和网络最吃紧；到了推理阶段，服务器、存储、IDC 的需求又冒出来；机柜功率一上来，供电和液冷就成了关键。哪一环紧了，哪一环就可能成为资金的焦点。

问题是，这条线有三层、这么多环节，普通人很难跟上。与其反复猜机会落在芯片、存储、PCB 还是液冷，不如换个思路：把多个环节一起配上。

不用猜，一份“成绩单”装下整条链

想同时覆盖这么多环节，可以借助指数。你可以把指数理解成一份“成绩单”——由专业机构编制，用来衡量某一批公司的整体表现，不用一只只股票盯着看，一眼就能知道这条赛道整体怎么样。

创业板算力基础设施指数，就是从创业板里挑出业务涉及计算、网络、存储、运维等算力基础设施的公司，创业板算力ETF易方达（158050）跟踪的就是它。

它还有一个聪明的设计：处理器、计算设备这些领域，单只股票的权重不超过 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——相当于帮你把筹码摊开，不押在某一只股票上。

从行业分布看，它也够均衡：在很多同类指数里占比很大的通信设备，在这里只有约 25%，更多权重给了算力租赁、IDC 运营这些环节。

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。

需求没见顶，钱还在往里流。而创业板算力指数相当于把算力这条赛道的一批公司打包，买一只跟踪指数的ETF就能同时持有几十只股票，一键布局整条链。想参与的话，可以关注创业板算力ETF易方达（158050）等产品，在券商APP搜索代码就能关注。

对刚开始了解投资的人来说，第一步不是追高收益，而是搞清楚自己买的是什么——看懂这条链，比追下一个热点更重要。

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易方达