算力军备竞赛，带火一个本被冷落的环节 | ETF风向标
时间：2026-07-24 15:27
上述文章报告出品方/作者：华夏ETF；仅供参考，投资者应独立决策并承担投资风险。
最近AI算力方向开始分化，前期涨得比较多的半导体巨震调整，消化拥挤度，而云计算板块逆市活跃。相比热门科技ETF在7月以来动辄20% 的回撤，云计算ETF华夏（516630）相对平稳，有资金也趁势布局：同类费率最低的云计算ETF华夏（516630）已经连续3个交易日获得资金净流入。（截至7月22日，wind）之所以重回市场的视野，一方面是资金在AI算力内部的再平衡，另一方面也源自于整个AI算力链条的变化——英伟达本周披露了其下一代AI平台的更多细节信息，明确Vera Rubin NVL72进入全球量产爬坡阶段，CoreWeave、谷歌云、微软Azure、Oracle等云厂商已开始部署相关系统，超过300家合作伙伴参与其中。我们之前讲过，如果把算力链看作一条信息之间的高速公路：光模块、CPU就是前期的修公路；云计算服务、API调用就是服务区。过去一两年，市场对算力硬件的挖掘非常充分；而对云计算服务、API调用等环节相对冷落，近期随着英伟达将诸多云厂商整合到Vera Rubin平台，云服务的价值也随之获得重估。01、Rubin：从单颗芯片升级到完整AI基础设施相比上一代，Vera Rubin平台最大的变化，是英伟达首次将自研CPU纳入AI超级计算系统。上一代Blackwell架构主要围绕GPU性能提升。而Vera Rubin平台进一步整合：Vera CPU、Rubin GPU、网络芯片、数据处理芯片、推理加速系统由此形成覆盖“模型训练→后训练→AI Agent→ 实时推理”的一体化AI基础设施。简而言之，英伟达希望客户购买的不再是一颗GPU，而是一整套“AI工厂”。此外，传统服务器CPU竞争往往关注核心数量。但Vera采用不同路线，更关注：单线程性能、内存访问速度、内存延迟、核心间通信效率等环节的改善。其核心目标是：让CPU更快完成任务，把GPU资源释放出来，提高整个AI集群利用率。CoreWeave运行基准测试结果显示，Vera Rubin NVL72的每兆瓦Token产出量较Blackwell架构提升10倍。Rubin释放出来的产业信号在于：AI基础设施正从“单芯片竞争”走向“整套系统竞争”。过去几年，AI产业的核心叙事围绕GPU展开，大模型训练需求爆发，英伟达凭借GPU CUDA生态，牢牢占据着AI基础设施的核心位置，从Hopper到Blackwell，每一次算力升级，都将带动产业链附加值的跃升。但随着AI应用从“生成内容”走向“自主执行任务”，算力需求正在发生变化。未来AI系统不仅需要强大的计算能力，也需要更高效的任务调度、数据传输和实时响应能力。此前，AI计算主要依靠GPU完成，GPU性能决定AI能力：GPU负责大规模矩阵计算； CPU承担数据调度、任务管理等辅助工作。 但随着AI Agent（智能体）快速发展，AI应用模式正在改变。未来AI不仅是回答问题，还需要：自主拆解任务、调用外部工具、运行代码、分析数据、多轮规划执行。 这些任务对低延迟调度能力提出更高要求，算力配套设备的重要性开始提升，CPU GPU 网络 存储 软件，共同决定AI基础设施效率：GPU提供计算能力；CPU负责任务调度；网络连接大量计算节点；软件优化资源利用。 相比比拼GPU数量的旧模式，显然，谁能更高效地连接、调度和释放算力已成为了新命题。沿着产业链的逻辑：芯片提供算力，服务器承载算力，通信连接算力，数据中心释放算力。高端芯片之外的AI基础设施升级，正在成为下一阶段科技产业的重要主线。当云计算厂商的AI集群扩张到百万级 GPU 规模，传统可插拔光模块的电信号传输已经触碰到物理瓶颈——带宽上限不足、传输损耗高、故障点多，会直接导致集群算力无法线性扩展，拖累云算力的交付效率与规模化能力。Rubin 搭载的Spectrum-X是全球首款 200G/lane 大规模量产CPO交换机，通过将光传输元件与交换芯片直接封装，大幅缩短信号传输路径，单芯片带宽较上代翻倍，光损耗从 22dB 降至 4dB，信号完整性提升64 倍，刚好解决了云厂商搭建超大规模 AI算力集群的核心痛点，也标志着 CPO 正式从技术验证走入云侧大规模商用。算力性能大幅跃升的背后，是单柜功耗的同步飙升。上一代平台还支持风冷、液冷可选，到 Rubin一代已全面切换为100%全液冷架构——对云计算厂商而言，这不仅是散热方案的升级，更是适配高密算力、满足机房 PUE 合规要求、降低长期运营电费成本的必选项。液冷彻底从增值选配变成了 AI 云服务器的硬性标准，单机柜液冷系统的价值量与全行业渗透率将同步上涨。AI 算力的实际发挥，高度依赖内存能否持续高速供给数据。显存与系统内存的容量、带宽，直接决定了云侧大模型训练的效率、推理服务的并发能力，以及多租户算力调度的灵活性，是云算力服务的核心竞争力指标。Rubin 首次搭载HBM4 高带宽显存，同时升级 LPDDR5X 系统内存，容量与带宽均实现倍数级增长，从硬件底层解锁了云 AI 算力的性能上限。算力与互联带宽的全面升级，倒逼云服务器内部硬件规格同步迭代，从PCB电路板到供电系统全环节标准提升，单台AI云服务器的硬件价值量显著增长。云厂商的服务器采购支出中，高端配套部件的占比持续提升。例如，高频高多层的高端高速PCB，交换背板层数、材质要求大幅提升，单机价值数倍于传统服务器，适配高功耗的大功率高压直流电源与电源芯片，以及高速连接器、高频覆铜板等核心辅料。云计算ETF华夏（516630）：IDC算力租赁概念股权重占比近50%，数据中心占比近70%，直接受益于云计算需求爆发、算力基础设施升级。跟踪指数重仓AI算力、云服务、光模块、数据中心等核心赛道龙头，深度绑定AI算力爆发、国产替代加速、云计算AI原生转型三重红利。场内综合费率仅0.20%，为同类最低。联接A:019868；联接C:019869。通信ETF华夏（515050）：完整覆盖从紧缺的上游光芯片到受益于MPO/CPO/OCS新技术的光模块、光纤光缆、AI服务器、光互连、PCB、存储全链条。跟踪指数光模块CPO PCB概念股权重合计超80%，其中CPO概念股权重超74%，PCB概念股权重超20%，相比同类通信ETF，独有成分股覆盖了兆易创新、东山精密、沪电股份、生益科技、深南电路、鹏鼎控股等存储、PCB及覆铜板龙头。场外联接(A类：008086；C类：008087)。大数据ETF华夏（516000）：跟踪指数聚焦数据要素与AI生态协同，在DeepSeek概念（88%）、数据要素（46%）和数据安全（42%）方面领先，核心覆盖高质量数据资源、治理及AI训练支撑服务，突出“数据资产化”逻辑。 场外联接(联接A：020335；联接C：020336；联接D：023779)
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