
人工智能投资越来越炽热,已成为全球市场最瞩目的焦点之一。不过,人工智能并非单一产业,更加像一个不断进化的生态圈,在它背后有推进其发展的运算基建、硬件芯片及数据中心等。在其应用层面,又涉及跨越科技、制造、医疗、金融等多元领域的产品及服务。
要在人工智能新时代中发掘更多机遇,就先要了解整个生态圈各个环节的机遇。这有助于投资者判断哪些投资机会仍具吸引力,哪些领域开始面临挑战。
半导体企业英伟达把人工智能生态系统划分为「五层蛋糕」,涵盖整个产业链的各个环节,当中包括以下五个层面:
1 | 应用层 | 将技术转换为人工智能产品及服务,直接为客户解决实际需求。 |
2 | 模型层 | 经训练后可理解和处理语言、图像、影片、生物数据等不同类型信息的人工智能模型。 |
3 | 基建层 | 支持人工智能大规模部署及运作所需的云端数据中心、网络设备、冷却系统及电力基建。 |
4 | 半导体层 | 涵盖图像处理器 (GPU)、中央处理器 (CPU)、内存芯片及其他先进半导体元件,为人工智能运算能力提供基础。 |
5 | 能源层 | 为数据中心运作提供所需电力的能源供应。 |

每一层蛋糕涵盖的公司都不同,投资市场焦点急速切换,因此人工智能生态圈各个环节轮动,市场领导者时常转变。
安联投资提出一套分析框架,协助投资者逐层分析人工智能生态系统,以最核心的问题,检视不同环节的投资理据是否仍然成立。
应用层:人工智能能否创造可量化的经济价值?
若人工智能相关投资要由短期热潮演变为长期趋势,相关技术必须能够创造可量化的经济效益。对企业而言,这意味着提升生产力、推动收入增长或降低营运成本。
模型层:哪些模型供应商有望掌握定价权?
人工智能模型的盈利能力,是整个生态系统中最大的未知数之一。领先模型供应商之间的竞争、更高效且成本较低的模型以及开源/开放权重架构的兴起,再加上模型训练成本的变化,均为市场的定价能力及竞争格局带来重要变数。
基建层:人工智能半导体需求能否维持增长动力?
人工智能应用所带来的经济价值只有在已购置的硬件能够转化为用于训练及运行人工智能模型的实际运算能力时才能实现。要留意超大规模云端服务供应商的累计资本开支,以及数据中心在规划、施工及投入运营各阶段的发展进度。
芯片层:人工智能半导体需求是否持续增长?
聚焦于人工智能相关半导体需求的规模及增长动力。要留意反映人工智能算力需求的市场指标、人工智能加速器出货量、高端芯片与较低成本芯片之间的需求变化、涵盖图像处理器 (GPU) 租赁价格走势,以及芯片更换周期。
能源层:人工智能运算能力扩张所需的电力供应将来自何处?
人工智能属高耗电技术,电网容量及电力成本也将在更大程度上影响新增人工智能运算能力的部署速度,以及现有数据中心的运营效率。
人工智能蕴藏庞大投资机遇,但技术发展与应用落地速度迅速,投资者必须及时掌握趋势,并识别真正的价值所在。
资料来源:安联投资,2026 年 7 月 31 日,《在人工智能产业链中发掘投资价值》。
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