为持续向投资者普及ETF基础知识，招商证券携手十二家基金公司，联合全景网共同举办2026年招商证券“招财杯”ETF实盘大赛系列直播，旨在帮助投资者提升资产配置与风险管理能力，促进ETF市场的健康发展。

　　2026年9月24日，“招财杯”ETF实盘大赛系列直播邀请到了上海证券报主持人李丹、天弘基金基金经理洪明华一起探讨《科技二次探底成功，算力撑起AI新主线》。

　　洪明华认为，无论从需求端的周度token调用量，还是从投入端的云厂商资本开支来看，AI算力产业都仍处在高景气区间，所谓“AI存在泡沫”的判断缺乏产业依据：当前算力仍处于紧缺状态，与互联网泡沫时期大量闲置的“暗光纤”完全不同。2026年在国产大模型持续突破、国家政策把算力网提升至与水网、电网同等战略位置的双重驱动下，有望成为国产算力爆发的元年，其确定性优于海外算力。近期7月以来的市场调整，更多是对过高拥挤度与局部过热的自然降温，而非产业趋势的终结，后续行情将主要由EPS和盈利驱动。投资者可以用定投方式参与高弹性品种，将其定位为卫星仓位并严格控制科技赛道的整体敞口，同时以“科技+红利”的杠铃策略兼顾进攻与防守。

　　一、算力需求：token调用与资本开支双升，产业高景气打破“泡沫论”

　　李丹：我最近看到一组数据：周度的token调用量同比增长了20倍，国内云厂商2026年的资本开支预期增长80%。在这组数据背后，我们怎么用通俗的语言去理解算力的需求？

　　洪明华：可以从两个维度来理解。第一个是需求端，也就是周度的token调用量。这个数据来自OpenRouter上的公开数据，它除了同比维持20倍左右的增速之外，环比也在不断增长、不断创出新高。从周度token调用量就能看出，整个算力的需求仍处于持续的、爆发式的发展之中。与此同时，中国大模型的市场份额也在稳步提升——从调用量前20名来看，中国大模型的占比已经从2025年初的10%左右上升到现在的超过60%。第二个是投入端，也就是资本开支。国内四大云厂商的资本开支在2026年预计达到6400亿元，同比增速约80%；到2027年，资本开支有望超过8100亿元，同比增速仍接近30%。所以从需求端的token调用量到投入端的资本开支，两组数据都指向一个结论：目前整个AI算力依然维持着较高的景气度。

　　李丹：这其实打破了之前一些“AI存在泡沫”的说法，可以说产业目前还处在非常景气的周期里？

　　洪明华：目前算力整体还是一个比较紧缺的状态。这跟科网泡沫时期完全不同，那时候铺设了大量没有实际用途的“暗光纤”；而按黄仁勋的说法，现在每一块GPU都在被使用。从这个角度讲，我们认为目前并不存在整体性的泡沫。

　　李丹：我还关注到一个很强劲的数字：2026年一季度AI算力需求同比增长了417%，而供给端只增加了128%。在供给和需求严重失衡的情况下，产业链上这些企业的盈利模式发生了什么变化？

　　洪明华：需求呈现指数级增长，而供给一般只能线性增长，这就出现了供不应求的局面。在这种背景下，提供AI算力的企业天然会有较好的景气度，对于直接提供算力的IDC（数据中心）类企业来说，最直观的变化就是议价能力在提升、毛利率在提升。更值得注意的是商业模式的升级：目前已经有不少大模型厂商与IDC厂商探索出一种新的分层模式，除了传统的保底租金之外，还会参与token的额外分成，大模型与IDC的分成比例大概是7:3。这种新模式下，IDC厂商在需求提升的同时迎来了模式升级，构成双重利好，净利率、毛利率和投入产出比都会更好。可以说，在算力紧缺的背景下，整个算力链条都是受益的。

　　二、国产算力：2026有望成为爆发元年，政策与产业双击下的主线

　　李丹：可以把2026年看作算力爆发的元年吗？

　　洪明华：我们认为可以算作国产算力爆发的元年，而且国产算力的爆发与国产大模型的突破是相辅相成的。我们看到，国产大模型在2025年第四季度跻身当时的全球第一梯队，同时也做到了成本前沿——在相同的智能水平下，它的成本是较低的。从早期的模型迭代，到近期的新版本，再到智谱等厂商的新品，国产大模型的持续突破非常重要，它直接带动了对国产算力的需求。因为大模型表现好，国内外的应用都会去接入国产大模型，销量急剧增长，背后就需要更多的AI算力来做支撑。反过来，国产算力与国产大模型的进一步适配，也提高了token的输出效率，降低了单位token的成本。所以国产大模型带动国产芯片，国产芯片也协助国产大模型达到更好的性能，二者形成了一种新的协同。在这种背景下，整个国产算力呈现出蒸蒸日上的态势。展望2027年，随着算力成本不断下降、性能持续提升，用户体验大幅改善，我们认为需求增长的斜率还会更快。

　　李丹：在政策方面，“十五五”规划里提到“六张网”，把算力网提升到了和水网、电网同等重要的位置，并且预计新增投资4万亿元。这对算力产业意味着什么？

　　洪明华：最重要的三个字就是“确定性”。把算力网与水网、电网并列，相当于把它提升到了国家战略的层级，算力建设成为国家层面的动作，确定性是比较高的。按照规划，整个“十五五”期间算力网的投资预计约4万亿元，对应每年约七八千亿元的投资强度，每年的投入也是比较确定的。我们可以把国产算力链条与海外链条做一个对比：海外算力链目前面临着出口管制等潜在的不利影响，所以从政策面来说，国产算力的确定性要好于海外算力，尤其是海外算力链的上游企业。

　　李丹：现在市场上与算力相关的指数已经很多了，比如中证算力、国证算力等。能否请您拆解一下，创业板算力基础设施指数（以下简称“创业板算力指数”）到底有什么不一样？

　　洪明华：创业板算力指数的不同之处在于两点：第一，它更聚焦在国产算力，国产算力的比例大概超过70%；第二，它是一个聚焦创新成长的高弹性品种，因为成分股都是创业板股票，所以是20%的涨跌幅限制，同时500亿市值以下的权重占比超过60%，整体偏向中小市值，弹性比较高。造成这两个特点的原因在于它的编制方案：它聚焦在创业板内部，同时在权重上限的设置上更加侧重芯片以及计算设备，这使得它的数据中心（IDC/AIDC）权重占比相对其他指数更高，超过了40%。从事算力租赁等业务的IDC企业，一方面受益于需求提升，另一方面也迎来了商业模式的升级，是双重利好。

　　李丹：为什么IDC和算力交付这个环节这么重要？

　　洪明华：因为它是离算力最近、直接交付算力的环节。各种AI应用在背后都要调用大模型、产生token，而这一切都离不开AI算力。要产生这么多token，背后必须有足够多的IDC资源去支持。所以从产业端看，按照黄仁勋的“五层蛋糕”理论——从能源到芯片、到基础设施、再到模型、再到应用——目前整个产业链的爆发已经从芯片开始，正沿着中游的基础设施展开，而基础设施中很重要的一部分就是IDC，随着产业链从上游向中游基础设施爆发，IDC会天然受益。另外从二级市场看，目前以IDC为代表的基础设施，其估值的绝对值和拥挤度相较于上游芯片更低一些。在经历一轮调整之后，资本市场也有类似“高低切”的动作，去寻找相对估值更低的资产，所以以IDC为代表的基础设施是具备优势的。

　　李丹：是不是因为IDC这类环节的爆发性需求确定性更强，而模型迭代的不确定性较强，所以您会做这样的配置，以增加整个产品的增长确定性？

　　洪明华：是这样。大模型之间的竞争非常激烈，可能某一代产品出来后有2到3周或者一个月的高光期，但很快就会被其他厂商的新模型替代，对于从事大模型研发的公司来说不确定性是比较大的，一旦某一代产品路线没做到最好，很容易被友商超过。反观算力层面，无论哪一个模型最终胜出，背后都需要足够的算力。从投资逻辑上讲，这是一个很重要的“确定性”——就像卖铲子，无论谁都需要这把铲子。而在整个算力里面，我们认为国产算力的确定性又会更高一点：一是政策端，国家政策比较支持国产算力，海外则面临制裁的潜在风险；二是建设进度，国产算力相较于海外大约滞后一到两年，目前处于追赶态势，积极性更高；三是突破，国产大模型、国产芯片和国产服务器都在持续技术突破，比如从昇腾920C到950DT，再到10万卡集群的超节点。所以从政策端、建设进度和国产算力突破这三方面来看，国产算力的确定性相对海外算力会更好一些。

　　三、市场波动：7月调整是拥挤度降温，后续行情将由盈利驱动

　　李丹：很多人形容这一轮是科技牛市，但7月以来市场经历了反复调整和波动。您怎么看待当前科技股的投资价值？

　　洪明华：我们觉得在7月之前，尤其是6月底，整个行情有些过热的迹象，7月份的调整实际上是给过高的拥挤度、局部的过热进行一次降温。但我们同时认为，整个AI产业依然维持着比较高的景气：从需求端看，周度token调用量还是维持20倍的同比增长，环比也在不断创出新高；从投入端看，资本开支今年维持80%的同比增速，明年还有接近30%的增速。所以无论从需求端还是投入端，AI产业的高景气都没有变化。行情之所以在7月调整，更多是对过高拥挤度的自然回调，在调整和震荡之后，我们认为后续还是会有机会的。只要AI产业还在持续向上发展，产业链上的公司就还会有不错的机会。

　　我们认为后续行情会沿着产业链公司的表现，由EPS去推动、由盈利去推动，以便跟上整个AI产业向上的趋势。产业的爆发带来需求增长，进而带来订单增长，最终会折射到资本市场、转化为相关公司的营收和利润。

　　李丹：创业板算力指数有一个特色就是20%的涨跌幅。高弹性意味着较强的进攻性，同时也意味着较高的波动性，怎样理解这把双刃剑？

　　洪明华：对于这种高弹性品种，投资者一定要看它是否与自己的风险承受能力相匹配。另外，在配置创业板算力时，可以考虑把它作为一个卫星仓位，因为它的波动天然比较大，投资者还要控制好整个科技赛道的配置仓位上限，否则整个组合的波动会非常大，上涨和下跌都会比较激烈，会影响投资心态。

　　投资者可以做一个偏重配置的组合，比如“科技+红利”：既配置一部分科技，又配置一部分红利。红利部分可以获取相对稳定的股息，科技赛道则有天然的高波动和向上的弹性与潜力，两者兼顾之后，整个组合的波动就能有效降低下来。

　　李丹：最近AI投资也出现了一些方向上的分化，您觉得哪些方向值得关注？

　　洪明华：7月之后方向的分化确实比较明显。第一个是国产算力与海外算力的分化，7月之后国产算力整体是跑赢海外算力的，背后就是我们刚才提到的确定性——国产算力在政策端、建设进度端，以及国产大模型与国产算力自身的突破上，相对于海外算力有更好的确定性，当前时点我们更关注国产算力。第二个是国产算力内部的分化，有偏芯片的国产算力指数，也有偏基础设施的国产算力指数。往后看，如果按照“五层蛋糕”理论，产业链爆发在芯片爆发之后，大概率会延续到基础设施的爆发。我们从基础设施企业最新的财报可以看到，其营收和净利润的同比增速维持高速增长，同时库存、预付款与营收的比例还维持在高位并持续提升，这说明它们后续维持高增长的潜力比较足。此外，偏基础设施方向的估值绝对值和拥挤度，相较于偏芯片类的国产算力整体更低一些。所以在这三者中，偏基础设施的国产算力确定性相对高一点，而代表这一方向的创业板算力，可能会有更多机会。

　　四、投资策略：定投参与、卫星配置，构建“科技+红利”杠铃组合

　　李丹：从创业板算力指数历史数据来看，指数基日以来上涨了379%，最大回撤也有48%。面对这样的波动，您给出怎样的布局策略？

　　洪明华：对于包括创业板在内的科技类品种，整体特点都是高弹性：上涨时幅度大，下跌时幅度也不小，是高波动的赛道。所以我们倾向于采用定投的方式，比如每周甚至每天进行小额定投，以起到平滑成本、分散风险的作用。另外，我们也建议投资者控制高波动科技赛道的仓位上限，因为很多投资者本身的风险承受能力并没有那么高，需要控制这类天然高波动产品的敞口。对普通投资者来说，可以配置一部分科技，同时配置一部分红利，这样组合波动会相对小一点，投资心态也会更好。毕竟普通投资者很难精确把握每一个买点和卖点，定投是相对更适合的方式。

　　李丹：创业板算力指数更适合哪类投资者？

　　洪明华：对于这样一个高弹性品种，首先要求投资者有比较高的风险承受能力，历史上出现过一天上涨或下跌5%的情况，购买这类产品需要有与之相匹配的风险承受能力。其次，对于这种高弹性、尤其是细分赛道的品种，可以考虑把它列为卫星仓位，配置多个细分赛道的卫星仓位来形成组合，既有弹性，又有类似红利资产作为打底，这样整个组合的波动也不会特别大。

　　李丹：如果投资者想全面把握AI投资机会，您有什么配置思路？

　　洪明华：投资者可以按照“五层蛋糕”的框架，每一层去配置相关的产品：能源层配置绿色电力，芯片层配置芯片产业或科创芯片设计，基础设施层配置创业板算力，应用层配置港股科技或计算机指数。在完成科技仓位的配置之后，还可以采用类似“科技+红利”的杠铃策略，再配置一部分红利资产，形成既有科技向上弹性、又有红利打底的组合，兼具弹性与下行对冲，相对更适合普通投资者。

　　本文节选自天弘基金《科技二次探底成功，算力撑起AI新主线》主题直播，分享嘉宾为天弘基金基金经理洪明华（F0400000000273），文本内容根据嘉宾观点整理。嘉宾观点及天弘基金观点不代表我司观点。