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当芯片算力比拼不再是唯一焦点，英伟达GTC 2026为资本市场划出了哪些投资新坐标？当AI应用从单纯的“聊天对话”演进为自主执行的Agent，底层硬件将面临怎样的需求拉动？算力狂飙背后的巨大能源消耗，又将催生哪些投资机遇？
综合多位公募与券商人士观点，中国证券报记者梳理发现，本次大会释出三条投资传导路径：
首先，算力集群密度的提升正直接转化为对液冷、高速连接及CPO（共封装光学）的需求；
其次，推理端Agent生态的爆发，算力和存储进入持续消耗的高景气周期；
最后，AI高能耗将使“算电协同”加速落地，电力配套板块迎来投资机遇。
集群算力成AI竞争新焦点
“不再是单纯比拼单芯片算力，而是比拼集群层面的算力密度。”多位业内人士在观看GTC后表达了相似观点。黄仁勋发布的Vera Rubin平台集成7款芯片与五种机架系统，其NVL72版本训练大型模型，仅需前代四分之一的GPU（图形处理单元），推理吞吐量提升10倍，单位成本降至十分之一。这种集群效率的跃升，直接推高了单机柜功耗。据贝哲斯咨询数据，Rubin等AI集群已将单机柜功耗推升至120kW—150kW。
华源证券研究团队认为，传统风冷方案的散热能力已触及天花板，液冷散热与800V高压直流供电正从“增效选项”转变为AI数据中心可持续发展的“必选项”。
长城证券则关注到英伟达首次明确采用铜缆Scale-up、光学Scale-up及光学Scale-out三线并行方案。研究团队表示，“这对铜缆、光纤及CPO都需要更大的产能，或将降低光进铜退概念影响，持续带动铜链接、CPO等产业链环节受益”。
光模块的升级路径同样清晰。东吴证券分析，AI训练集群规模持续扩大，光模块速率正由400G全面迈向800G并加速向1.6T升级，架构向CPO/OIO演进，带动贴片、耦合、测试等设备环节量价齐升。
首提“Token工厂”概念
“英伟达的核心目标，就是让全球数据中心都能成为高效、低成本的Token生产基地。”黄仁勋在演讲中提出的“Token工厂”概念，将数据中心重新定义为生产“智能Token”的基地。
黄仁勋展示了两项关键技术，“cuDF专注于加速数据框计算，适配AI时代的高速处理需求。cuVS能实现非结构化数据的语义化、可计算化转换。”他同时介绍了NemoClaw开源平台，该平台让企业能搭建自主智能代理系统，黄仁勋称“这是AI从工具走向伙伴的关键”。
永赢基金蔡路平认为，OpenClaw（“龙虾”）等项目引爆的全民“云养虾”现象，标志着AI已从“聊天”升级为“7×24小时自主执行”。单任务多轮调用与工具联动，使推理端Token消耗呈几何级跃升，算力需求从脉冲式变为持续性。蔡路平表示，这一判断得到产业验证：H100/H200租金大幅上调，交付周期延至2027年，存储全链进入涨价周期，HBM产能挤出效应导致DRAM、NAND供给持续紧缺，2026年涨幅预计分别达180%与100%。
算力核心环节成为焦点。“当前阶段重点关注算力领域。”信达澳亚基金童昌希说。他表示，算力仍是当前产业链中成长性最高的环节。与投资主线高度相关的是算力配套环节：包括光模块/CPO、高速互联相关的交换机、光纤、铜缆，以及散热、供电、PCB等细分领域。
国金证券表示，2026年是中国算力从“云端训练”向“训练+推理”双轮驱动转型的关键之年，国产算力全链景气有望量价齐升，行业景气将从核心芯片向AIDC、云与算力服务、配套电力设备及服务器外溢。
市场方面，3月18日收盘，多只与云计算相关的ETF上涨，其中云计算50ETF新华上涨5.9%，云计算ETF华夏连续六日获得资金净流入，显示出资金对算力主线的持续关注。
“算力的尽头是电力”
“算力的尽头是电力，AI的下半场是能源。”平安基金基金经理林清源的这句话，在GTC后获得更多共鸣。
黄仁勋演讲中，Vera Rubin平台全面采用液冷，Feynman架构引入光通信技术以降低能耗，均指向能效比的决定性作用。而“算电协同”今年写入政府工作报告，市场关注度进一步提升。
华西证券研究团队认为，AI用电需求持续提升，Agent爆发将进一步加大电力需求，绿电有望承接算力需求。市场已提前一步反应这一逻辑：电力ETF（159611）规模从2025年末的36.90亿元增至2026年3月17日的61.60亿元，增幅为66.95%；绿色电力ETF嘉实规模从13.80亿元增至30.51亿元，增幅为121.09%；电力ETF华泰柏瑞规模从7.13亿元增至30.03亿元，增幅高达321.29%。
中信证券表示，GTC 2026将进一步强化市场对AI产业持续增长、增量逻辑兑现的信心。从算力密度革命到推理应用爆发，再到能源配套协同，一条清晰的产业链传导路径已然浮现。
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