此前因中东地缘政治担忧而承压的科技股，正迎来新一轮基本面验证窗口。比短期价格波动更值得关注的，是贯穿科技市场的底层叙事：AI 基础设施的资本开支正在以前所未有的速度扩张。从英伟达 GPU 到 SK 海力士 HBM 内存，从数据中心机柜到支撑算力运行的电网设施，一条从芯片到能源的超级周期正在成型。
对于关注 AI 相关资产的投资者而言，理解这一基础设施扩张的节奏与结构，是判断下一阶段赢家的关键前提。
资本开支总量：数字背后的结构性含义
先看总量。IDC 在 2026 年 7 月将全年 AI 基础设施支出预测上调至 4,970 亿美元，同比增长接近 56%。这一增速较上一季度估计的约 53% 还在加速。仅 2026 年第一季度，AI 基础设施支出就已达到 897 亿美元。
高盛的测算尺度更长：2026 年至 2031 年，全球围绕计算、数据中心和电力的 AI 资本开支累计将达到约 7.6 万亿美元，年度投入从 2026 年的 7,650 亿美元逐步攀升至 2031 年的 1.64 万亿美元。超大规模云厂商到 2030 年的 AI 投资或超过 6 万亿美元。
这些数字的规模本身已足够令人震撼。但比数字更重要的，是资本开支的结构性流向正在发生深刻变化。
GPU 与 HBM：供应链瓶颈中的价值集中
AI 基础设施的最上游是算力芯片，而芯片的核心瓶颈之一是高带宽内存（HBM）。
2026 年 7 月 25 日，英伟达与 SK 集团在旧金山 AI 峰会上正式签署合作意向书，达成总规模超过 5,000 亿美元的长期综合战略合作。协议覆盖大型 AI 算力基础设施建设与下一代 AI 内存联合研发两大板块，SK 海力士将向英伟达及其他美国公司供应价值 7,500 亿美元的存储芯片。协议还包括建设大型数据中心，预计 2027 年投入运营，目标容量需要 2 吉瓦电力。英伟达企业副总裁 Raj Mirpuri 表示，扩张计划将包括双方共同开发下一代 SK 海力士 AI 内存，以确保持续稳定的 HBM 供应。
与此同时，三星电子与博通签署了价值约 2,000 亿美元的谅解备忘录，扩大存储与代工合作。三星与 SK 海力士两家公司在周末合计签署了 9,500 亿美元的 AI 芯片供应协议。
这些交易的规模反映了 HBM 市场当前的供需紧张程度。据市场数据，2026 年 HBM 市场规模预计增长 58% 至 546 亿美元，占 DRAM 市场近四成。尽管三大原厂已将 70% 的新增产能向 HBM 倾斜，整体产能缺口仍高达 50% 至 60%。截至 2026 年第一季度，三大原厂的 HBM 产能已全部售罄，部分核心客户甚至已将产能锁定至 2028 年。
瑞银预测，2026 年 HBM 需求将同比增长 90%，达到约 331 亿 Gb。存储芯片结构性供应不足的局面至少持续到 2028 年中期。
在市场份额方面，SK 海力士 2026 年出货市占率预计约 52%，三星电子约 39%，美光约 8%。以销售额计，SK 海力士 2026 年 HBM 营收有望达 59.5 亿美元。
这一环节的投资逻辑相对清晰：HBM 的供应瓶颈短期内无法缓解，拥有产能和技术的头部厂商将持续受益。但需要警惕的是，市场预期已经充分定价。尽管上述巨额协议在周末签署，SK 海力士周一股价仍较上周五小幅下跌，五个交易日累计下跌 11.38%；三星电子跌 0.50%，五个交易日累计下跌 10.05%；英伟达上周五收跌 0.92%。“利好出尽”的交易行为表明，当前股价已相当程度地反映了基本面预期。
数据中心与能源：从“缺芯”到“缺电”的传导
算力芯片只是 AI 基础设施的第一层。当 GPU 被部署到数据中心，电力、冷却、网络和物理设施成为新的约束条件。
高盛指出，数据中心并网排队期在部分核心市场已长达 8 至 12 年，远长于 GPU 更新周期。电网、变压器、配电设备和施工人员的短缺，可能令 AI 扩张从“缺芯”转向“缺电、缺设备、缺工人”。
这一判断有数据支撑。仲量联行预计，2026 年至 2030 年间全球数据中心行业规模或翻倍至 200 吉瓦，总支出接近 3 万亿美元。美国电力公司计划在 2026 至 2030 年间至少支出 1.3 万亿美元用于基础设施现代化和新增发电容量。Gartner 预测，2026 年全球数据中心电力消耗将达到 565 太瓦时，较 2025 年的 447 太瓦时增长 26%。
在数据中心运营商层面，超大规模云厂商与新兴“Neocloud”公司形成了两类不同的投资主体。超大规模云厂商（微软、亚马逊、Meta、Alphabet）拥有盈利的核心业务来支撑资本开支，而 Neocloud 公司（如 CoreWeave）则通过大量举债快速扩张。两类公司的风险收益特征截然不同：前者现金流稳定但估值弹性有限，后者增长迅猛但财务杠杆风险更高。
从二级市场投资角度看，数据中心基础设施相关标的已开始受到更广泛关注。Vertiv 等电力与冷却设备供应商在 2026 年持有数十亿美元的积压订单，并与英伟达合作开发下一代 AI 数据中心的 800 伏直流电源系统。瑞银预计中国互联网数据中心行业将从 2026 年下半年开始显著加速。交银国际指出，数据中心行业正迎来有序的爆发式增长，供给端受制于电力指标、审批门槛和关键设备交付周期，供需缺口在短期内难以弥合。
这一环节的投资逻辑正在从“芯片制造”向“基础设施运营”扩散。电力设备、冷却系统、数据中心 REITs 以及相关工业股，构成了 AI 投资的下一个受益层。
分化中的市场：估值回调与基本面验证
2026 年上半年，三星、SK 海力士、英伟达、AMD 等 AI 龙头股价大幅攀升。但进入下半年，行情逻辑正在发生变化——资金开始验证订单的真实性和盈利的可持续性。
这一转变在近期市场中体现得尤为明显。费城半导体指数（SOX）较 6 月 22 日创下的高点下跌超过两成。三星、SK 海力士及美光等存储芯片巨头股价较高点下跌 20% 至 50%。韩国 KOSPI 指数因存储芯片股权重高达 60% 而经历显著回调。
但这是否意味着产业趋势的逆转？华泰证券 7 月 23 日研报指出，三星第二季度营业利润高达 89.4 万亿韩元，有望超越英伟达成为全球当季营业利润最高的硬件公司。台积电与 ASML 等产业链核心企业也披露了稳健的季度业绩。
摩根大通策略师认为，近期芯片股的下跌并非长期下跌的开端，而是下一轮上涨的蓄力，指出股价与基本面已出现越来越大的背离，技术指标显示“超卖”。贝莱德近日也表示，近期科技和半导体股票的急剧抛售属于“反应过度”。
关键在于区分“产业趋势结束”与“估值阶段性修正” 。华泰证券认为，当前 AI 算力底层受 Token 消耗量强劲增长的真实支撑，与 2000 年有所不同；行业驱动力正经历由“涨价驱动”向“扩产驱动”的结构性过渡，本质是产业链内部利润的重新分配，而非整体产业逻辑的逆转。
结语：超级周期的三段式推演
综合以上分析，AI 基础设施超级周期可以划分为三个递进阶段：
第一阶段（正在进行中） ：算力芯片与 HBM 的供给瓶颈。英伟达、SK 海力士、三星电子是这一阶段最直接受益者。但市场预期已相当充分，超额收益空间正在收窄。
第二阶段（正在启动） ：数据中心基础设施与电力配套。随着算力部署规模化，电力、冷却、网络设备和物理设施的需求将加速释放。这一环节的受益标的更为分散，包括电力设备供应商、数据中心运营商和工业基础设施公司。
第三阶段（尚未大规模展开） ：AI 应用层的货币化。高盛指出，AI 正在打破“基础设施先行、应用随后”的传统节奏，基础设施建设与产业改造并行推进。但软件板块的估值压缩（远期市盈率从约 35 倍压缩至约 22 倍）表明，市场对应用层的盈利兑现仍存疑虑。
对于关注 AI 相关资产的投资者而言，理解自己所处周期的位置，比追逐热点更重要。当前正处于第一阶段向第二阶段过渡的关键节点——芯片供应协议密集签署、数据中心投资加速、电力约束开始显现。这一超级周期远未结束，但赢家的名单正在从“谁有产能”向“谁能高效运营基础设施”逐步扩展。
FAQ
问：AI 基础设施投资的总体规模有多大？
IDC 预测 2026 年全球 AI 基础设施支出达 4,970 亿美元，同比增长约 56%。高盛预计 2026 至 2031 年累计资本开支约 7.6 万亿美元。不同机构的统计口径存在差异，但趋势方向高度一致——AI 基建正处于前所未有的扩张周期。
问：HBM 内存为什么如此重要？
HBM（高带宽内存）是 AI 加速器的关键组件，直接决定 GPU 的运算效率。当前 HBM 市场由 SK 海力士（市占率约 52%）、三星（约 39%）和美光（约 8%）主导。瑞银预测 2026 年 HBM 需求同比增长 90%，供应缺口预计持续至 2028 年。
问：数据中心能源会成为新的瓶颈吗？
是的。高盛指出部分核心市场的数据中心并网排队期已达 8 至 12 年。Gartner 预测 2026 年全球数据中心电力消耗达 565 太瓦时，同比增长 26%。电力供给正在成为制约 AI 扩张的关键变量。
问：近期 AI 芯片股大幅回调，是否意味着行情结束？
摩根大通认为回调属于估值修正而非趋势逆转。三星第二季度营业利润达 89.4 万亿韩元，台积电等核心企业业绩稳健。当前更可能的是产业趋势持续但市场定价结构发生变化，而非整体逻辑的崩塌。
问：下一阶段哪些方向值得关注？
从产业链传导顺序看，算力芯片之后是数据中心基础设施（电力、冷却、网络设备），再之后是 AI 应用层的货币化。当前正处于第一阶段向第二阶段过渡的节点，电力设备、数据中心运营和工业基础设施领域的结构性机会正在显现。
