算力基建的双城记：中美 AI 基础设施供应链的深度全景与投资博弈

摘要

人工智能（AI）的爆发正在重塑全球数字基础设施的版图。对于机构投资者而言，关注点已从单纯的 GPU 芯片博弈，迅速扩展至支撑这些“AI 工厂”运行的物理底座——电力、冷却、土建工程及光互联网络。本报告作为一份详尽的投资研究文档，旨在通过 15,000 字的篇幅，全方位解构中美两国在 AI 算力中心建设上的不同战略路径、供应链分化现状及深层投资逻辑。

我们在研究中发现，中美两国正在形成两套平行的基础设施体系：中国依托“东数西算”的国家级顶层设计，利用特高压输电和强大的央企基建能力，试图解决能源与算力的空间错配；美国则在市场机制驱动下，面临严峻的电网传输瓶颈和变压器供应链危机，正通过核能重启、液冷技术迭代及供应链重组寻求突破。

从水泥标号到光模块速率，从冷却液的化学成分到变压器的硅钢片，每一个环节都蕴藏着巨大的阿尔法机会与地缘政治风险。

第一章宏观战略与地理格局：国家意志与市场丛林的博弈

在 AI 时代，算力中心的选址不再仅仅取决于“用户邻近性”（靠近大城市以降低延迟），而越来越多地取决于“能源邻近性”（靠近廉价且充沛的电力）。这一根本性的逻辑转变，在中美两国引发了截然不同的地理布局和战略应对。

1.1 中国：“东数西算”的战略纵深与网络突围

中国的算力基础设施建设被纳入了极其宏大的国家战略——“东数西算”工程。这不仅仅是一个数据中心建设规划，更是一场涉及能源、数据、土地和资本跨区域重新配置的经济地理革命。

1.1.1 顶层设计与集群化布局

截至 2024 年 6 月，中国政府已直接投资超过 435 亿元人民币用于建设 8 个国家级算力枢纽，由此拉动的社会总投资超过 2000 亿元。这一工程的核心逻辑在于利用西部地区（如贵州、内蒙古、甘肃、宁夏）丰富的可再生能源和冷凉气候，来承接东部沿海经济带（京津冀、长三角、粤港澳大湾区）日益增长的算力需求，尤其是非实时性的模型训练和数据存储需求。

中国规划了 10 个国家级数据中心集群，这种集群化布局并非简单的物理堆叠，而是试图通过规模效应降低边际成本。例如，在宁夏中卫，政府不仅通过腾退农业用地为数据中心腾挪空间，还协调国网和南网进行大规模的绿电交易与电网调度，形成“源网荷储”一体化的能源算力系统。这种政策引导下的资源配置能力，是中国算力基建最独特的护城河。

1.1.2 穿越地理屏障：未来网络（CENI）的突破

长期以来，将数据中心置于西部面临的最大挑战是网络延迟和带宽成本。“东数西算”要成功，必须打破胡焕庸线的物理距离限制。在这方面，中国取得了标志性的技术突破。

中国未来网络试验设施（CENI）近期在南京通过了国家验收。CENI 是一个大规模、可编程、确定性的广域网测试基础设施。在最近的一次实测中，产生于贵州 500 米口径球面射电望远镜（FAST）的 72TB 天文数据，通过 CENI 网络传输至湖北的华中科技大学仅耗时 1.6 小时，而按照传统互联网传输模式，这需要惊人的 699 天。

这一数据（1.6 小时 vs 699 天）不仅是传输效率的量级提升，更意味着中国正在构建一条“数据的高速铁路”。通过确定性网络技术，CENI 能够提供低延迟、低抖动、高带宽的服务，使得西部的数据中心在体验上无限接近于东部本地机房。这为 AI 训练数据的跨区域调度提供了坚实的技术底座，使得“东数西算”不再是概念，而是具备了商业可行性。

1.1.3 算力外交与地缘政治延伸

中国的算力战略还具有明显的外溢效应。分析指出，“东数西算”不仅增强了中国 AI 公司的全球竞争力，还可能成为“数字丝绸之路”的一部分。通过向“一带一路”沿线国家输出数据中心建设标准、设备和算力服务，中国正在进行一场“数据中心外交”。这不仅有助于消化国内过剩的基建产能，还在地缘政治层面构建了数字基础设施的依赖关系。

1.2 美国：市场驱动下的电力瓶颈与区域外溢

与中国的举国体制不同，美国的 AI 数据中心建设主要由 Amazon、Microsoft、Google、Meta 等超大规模云厂商（Hyperscalers）和第三方租赁商（Colocation Providers）驱动。然而，这种市场自发的扩张正撞上物理世界的坚硬墙壁。

1.2.1 北弗吉尼亚的饱和与危机

北弗吉尼亚（NoVa）是全球最大的数据中心市场，承载了全球约 70% 的互联网流量。然而，这一地区正面临前所未有的电力危机。2023 年，弗吉尼亚州的数据中心耗电量已比排名第二的德克萨斯州高出 35%。Dominion Energy 的规划显示，数据中心是该州电力需求增长的唯一核心驱动力，预计到 2040 年需求将翻倍。

由于电力供应跟不上需求增长，北弗吉尼亚的托管空置率已接近 0%。电网连接的排队时间甚至长达数年。这种极度的供需失衡导致了严重的“外溢效应”。

1.2.2 算力版图的重构：向腹地进军

受制于核心市场的电力和土地瓶颈，美国的数据中心建设正在向二级市场大规模转移。

俄亥俄州哥伦布（Columbus）：已跃升为全球第六大数据中心市场，目前拥有 191 个活跃数据中心和 102 个规划/在建项目。Intel 在当地建设的芯片工厂与配套的算力集群形成了新的科技高地。
德克萨斯与中西部：达拉斯、亚特兰大、芝加哥等地吸收了大量外溢需求。2025 年上半年，全美新增的数据中心容量中，有一半流向了这些非核心市场。
偏远地区的核能尝试：为了彻底解决电力问题，微软等巨头甚至开始探索在远离城市的核电站旁直接建设数据中心，或者推动重启如三哩岛这样的退役核设施，以获取 24/7 的无碳电力。

1.3 战略对比与投资启示

维度	中国模式	美国模式	投资启示
驱动力	政府顶层设计 + 央企执行	巨头资本开支 + 市场自发调节	中国看政策风向与央企订单；美国看巨头通过 PPA 锁定的电力资源。
选址逻辑	能源导向（西电东送 -> 东数西算）	市场导向转为能源导向（被动外溢）	美国拥有独立电力接入许可的土地价值将重估。
网络基础	统一规划，特高压+确定性网络	运营商割裂，依赖私有光纤铺设	中国网络设备商在广域网技术上有更多落地场景。
瓶颈	高端芯片获取（GPU/光芯片）	电网传输容量、变压器供应、熟练劳工	美国电力设备供应链（变压器、配电）是长期阿尔法。

深度洞察：中美在算力选址上的差异揭示了底层基础设施能力的本质不同。中国依靠强大的特高压电网（UHV）和统一的调度能力，实现了“算力主动跟随能源”，能够将算力中心推向能源成本最低的西部，这在长期运营成本（OPEX）上将具有显著优势。相比之下，美国由于电网碎片化和传输扩容的监管困难，被迫陷入“算力被动追逐电网接入点”的局面。这不仅拉长了建设周期，也推高了资本开支（CAPEX）。对于投资者而言，美国的电力基础设施（发电、输配电）具有比数据中心本身更高的稀缺性和议价权。

第二章电力基础设施：从特高压到变压器的供应链战争

AI 算力对电力的吞噬是指数级的。高盛预测，到 2030 年，数据中心的电力消耗将比 2023 年增长 175%。如果说 GPU 是 AI 的心脏，电力就是血液。本章将详细剖析电力供应链的各个环节，揭示其中的断裂点与机会。

2.1 输配电瓶颈：变压器危机与特高压优势

2.1.1 美国的变压器“饥荒”

美国数据中心建设面临的最大物理瓶颈之一是电力变压器的极度短缺。这已经演变成一场供应链危机。

供应赤字：Wood Mackenzie 的报告指出，到 2025 年，美国电力变压器的供应缺口将达到 30%，配电变压器缺口为 10%。这一缺口不仅源于 AI 数据中心的需求激增（自 2019 年以来需求增长 116%），还叠加了电网老化更新和可再生能源并网的需求。
交付周期失控：大型电力变压器的交付周期已从 2021 年的 50 周延长至 2024 年的 120 周，部分高端定制产品的交付周期甚至长达 210 周（约 4 年）。这意味着，如果你今天决定建一个数据中心，变压器可能要等到 4 年后才能到货。
价格飙升：供需失衡导致变压器价格飙升了 45%-95%。
本土制造空心化：美国本土的变压器制造能力严重萎缩，取向硅钢（GOES）等核心材料产能不足。预计 2025 年，美国 80% 的大型电力变压器和 50% 的配电变压器将不得不依赖进口。

这种“变压器饥荒”迫使美国能源公司和数据中心运营商在全球范围内“扫货”，甚至不得不采购二手设备或翻新旧设备。这直接导致了项目延期，并显著推高了建设成本。

2.1.2 中国的特高压（UHV）壁垒与产能溢出

相比之下，中国在输配电领域拥有压倒性的供应链优势和技术储备。

特高压技术垄断：中国是全球唯一全面掌握并大规模应用特高压（UHV）输电技术的国家。截至目前，中国已建成 34 条特高压线路，而美国为零。特高压技术能够实现 $\pm 800\text{kV}$ 直流或 $1000\text{kV}$ 交流的长距离输电，损耗极低。这使得中国能够将西部（如西藏、内蒙古）的风光水电高效输送至东部负荷中心，或者在西部建设数据中心就地消纳。
完整的供应链：中国拥有从原材料（取向硅钢）到整机制造的完整变压器产业链。核心企业：特变电工（TBEA）、中国西电（XD Electric）、保变电气（Tianwei Baobian）是该领域的龙头。日立能源（Hitachi Energy）在中国的合资工厂（如重庆变压器厂）也具备极强的交付能力，曾制造出世界首台 $\pm 1100\text{kV}$ UHVDC 变压器，并打破了多项电压等级和容量的世界纪录。
出口潜力：中国变压器厂商不仅满足了国内巨大的电网建设需求，还具备强大的出口能力。面对美国的短缺，尽管存在关税和贸易壁垒，但通过第三国转口或直接出口非限制类产品，中国变压器正成为全球市场的“稳定器”。

深度洞察：变压器短缺已成为制约美国 AI 发展的“隐形天花板”。这一瓶颈无法通过软件优化解决，必须依赖实体制造业的产能扩张。这为具备海外设厂能力的中国电力设备企业提供了历史性的出海机遇。同时，美国为了缓解危机，可能会在短期内放松对特定电力设备的进口限制，或加大对本土产能的补贴（如通过 DOE），这将重塑全球电力设备的贸易流向。

2.2 备用电源：柴油的黄昏与锂电的黎明

数据中心的“永不掉电”承诺依赖于强大的备用电源系统（UPS + 发电机）。这一领域正处于技术路线切换的十字路口。

2.2.1 柴油发电机的统治与隐忧

传统上，数据中心严重依赖柴油发电机作为最后一道防线。然而，在 AI 时代，这种模式面临挑战：

响应速度：AI 负载的波动性极大，柴油机的启动和并网速度难以应对毫秒级的功率突变。
环境压力：在弗吉尼亚州等数据中心密集区，成千上万台柴油发电机的排放已引发社区和环保组织的强烈抗议，审批变得日益困难。
供应链：柴油本身的供应链在极端天气或地缘冲突下也存在脆弱性。

2.2.2 储能替代：中国方案的降维打击

中国市场正在加速利用其在电池产业链上的绝对优势，推动电化学储能替代柴油发电机。

成本优势：海辰储能（Hithium）等厂商的数据显示，在 4 小时备电场景下，锂电储能系统的全生命周期成本（TCO）已比柴油发电机低 20% 以上。这使得“电池备电”不再仅仅是环保选择，更是经济选择。
技术路线：
- 光储充一体化：锂离子电池：用于长时备电。
- 钠离子电池：凭借其优异的低温性能和倍率性能，正被探索用于应对瞬时高功率冲击，平滑负载波动。
- 梯次利用：利用退役的电动汽车（EV）电池作为数据中心备用电源，正在成为一种新兴的循环经济模式。这不仅降低了建设成本，还解决了电池回收难题。
削峰填谷：在“东数西算”的西部节点，配备大规模储能的数据中心可以参与电网的调峰辅助服务，赚取峰谷价差，进一步降低运营成本。

2.3 低压配电：母线槽（Busway）的崛起

随着单机柜功率密度从传统的 $6-8\text{kW}$ 跃升至 $50\text{kW}$ 甚至 $100\text{kW}+$ （如 Nvidia NVL72 机柜），传统的电缆配电方式在散热、空间占用和灵活性上已难以为继。母线槽（Busway）成为 AI 数据中心的标配。

市场爆发：全球数据中心母线槽市场预计将以 $9.38\%$ 的年复合增长率增长，其中大电流、高防护等级的产品需求最为旺盛。
竞争格局：
- 国际阵营：Schneider Electric、ABB、Siemens、Eaton、Vertiv 依然占据高端市场主导地位，特别是在欧美市场。
- 中国阵营：威腾电气（Wetown Electric）等中国龙头企业表现强劲。威腾电气不仅在国内数据中心市场份额领先，还成功打入海外市场（如菲律宾特朗普大厦、新加坡 ION Orchard 等项目）。中国厂商在定制化响应速度和成本控制上具有显著优势，正在逐步通过“一带一路”项目蚕食国际巨头的份额。

深度洞察：液冷技术的普及将彻底改变数据中心的物理形态。未来的数据中心将不再是充满风扇噪音的“风洞”，而是布满管道、储液罐和泵组的“化工厂”。价值链的重心将从传统的精密空调（CRAC）厂商，转移到精细化工（冷却液）、精密流体控制（CDU、快接头）和高气密性管路厂商手中。在这个新赛道上，中国凭借化工和制造业的综合优势，极有可能实现弯道超车。

第三章热管理革命：从风冷到液冷的供应链重构

如果说电力是 AI 的血液，那么冷却系统就是 AI 的肺。随着 Nvidia B200 等芯片的 TDP 突破 $1000\text{W}$ ，风冷技术已逼近物理极限。液冷不再是未来的选项，而是当下的必选项。这场革命正在引发从冷却塔到芯片级散热材料的整条供应链重构。

3.1 冷却技术路线的演进：跨越 $30\text{kW}$ 分水岭

3.1.1 风冷瓶颈

传统风冷技术在处理超过 $30\text{kW}/\text{机柜}$ 的功率密度时，能效急剧下降，且噪音和振动问题难以解决。

3.1.2 液冷崛起

冷板式液冷（Cold Plate）：目前的主流选择，占比超过 $43\%$ 。它通过将冷却液直接引入紧贴芯片的冷板（Cold Plate）带走热量，对现有机房改造相对容易。
浸没式液冷（Immersion）：将服务器完全浸泡在绝缘冷却液中。这种方式能将 PUE 降至 $1.04$ 甚至更低，且无需风扇，特别适合超高密度（ $>100\text{kW}/\text{机柜}$ ）场景。在中国的“东数西算”集群中，浸没式液冷的部署增速极快。
市场规模：全球数据中心液冷市场规模预计将从 2024 年的 29 亿美元激增至 2034 年的 525 亿美元，CAGR 高达 $33.7\%$ 。

3.2 冷却液供应链：3M 退出与中国化工的机遇

这是目前供应链中最具风险，同时也蕴含最大机会的环节。

3.2.1 3M 的 PFAS 退出震荡

电子氟化液（Fluorinated Fluids）是浸没式液冷的关键介质。长期以来，该市场由 3M（Novec 系列）和 Solvay 等巨头垄断。然而，由于环保法规对 PFAS（全氟和多氟烷基物质，即“永久化学品”）的限制，3M 已宣布将在 2025 年底前完全停止生产氟化冷却液。

这一决定在全球市场上留下了巨大的供应真空。考虑到 3M 此前占据了绝大多数市场份额，且电子氟化液价格昂贵（Novec 649 曾高达 75 美元/升），下游客户正面临断供风险。

3.2.2 中国国产替代的爆发

中国化工企业正在迅速填补这一空白，成为全球液冷介质供应的新中心。

技术突破：山东和穆新材料（Shandong Hemao）、浙江诺亚氟化工、巨化股份等企业已研发出对标 3M 的电子氟化液产品，性能指标在导热系数、介电常数等方面已接近国际水平。
资源优势：中国拥有全球最丰富的萤石资源（氟化工的基础原料），且拥有完整的氟化工产业链。在 3M 退出后，中国企业不仅有望完全占据国内市场，还将成为全球数据中心冷却液的主要供应源。
成本红利：国产化的推进有望大幅降低电子氟化液的价格，从而加速浸没式液冷技术的商业化普及。

3.3 核心硬件：CDU 的争夺战

冷量分配单元（CDU, Coolant Distribution Unit）是液冷系统的心脏，负责控制冷却液的流速、压力和温度。

市场格局：
- Vertiv（维谛技术）：通过收购 CoolIT 等公司，构建了全栈液冷能力，在全球高端市场占据主导地位，并与 Intel 等芯片厂商紧密合作。
- 中国力量：英维克（Envicool）、高澜股份（Goaland）、申菱环境等企业迅速崛起。英维克由前华为/艾默生员工创立，凭借对中国互联网巨头（阿里、腾讯、百度）需求的快速响应，已占据了大量国内市场份额，并开始向海外输出。
集成化趋势：服务器厂商如 Supermicro 正在推出集成 CDU 的机柜解决方案（如针对 Nvidia GB200 的 NVL72 机柜），这种“IT 设备 + 基础设施”的融合趋势正在模糊传统设备商与设施商的界限。

第四章物理外壳：土建工程与基础建材的“超级周期”

AI 数据中心不仅是高科技设施，更是巨大的建筑工程。其对土地、钢材、水泥的消耗量惊人，正在创造一个新的大宗商品“超级周期”。

4.1 工程总包（EPC）：中国央企的绝对统治力

数据中心建设极其复杂，需要整合土建、电力、暖通、弱电等多个专业。在中国，这一领域由拥有强大基建能力的国有大型建筑企业主导。

中国建筑（CSCEC）：作为全球最大的建筑承包商，中建集团不仅承建了大量的国内算力枢纽，还在海外展现了强大的交付能力。例如，其承建的马来西亚最大数据中心（MY06）在 2023-2025 年间完成了 70% 的园区建设，涵盖了土建及机电工程。
中国交建（CCCC）：不仅在港口、桥梁领域领先，还专门成立了数字基础设施业务板块，承接了多个国家级算力中心及“源网荷储”一体化项目，提供从规划设计到运维的全生命周期服务。
中国能建（CEEC）：凭借在能源建设领域的垄断优势，中国能建在“能源+算力”项目中独树一帜。近期，其在沙特签署了总额近 200 亿元人民币的新能源 EPC 合同（包括光伏和风电），这为其在当地承接配套的数据中心项目奠定了能源基础。
中国铁建（CRCC）：同样是全球顶级的工程承包商，在国内承建了大量与高铁沿线配套的通信和算力设施。

这些“中字头”企业拥有极强的融资能力、全产业链整合能力和大规模兵团作战能力，这使得它们在交付超大规模数据中心（尤其是涉及复杂电力配套的项目）时，具有其他民营企业难以比拟的优势。

4.2 基础建材需求：隐形赢家

AI 数据中心的建设正在成为支撑基础建材需求的新引擎。

水泥：美国水泥协会预测，到 2028 年，仅美国 AI 数据中心的建设就需要消耗 100 万吨水泥。数据中心对混凝土的强度、平整度和防尘要求远高于普通建筑。
钢材：一座超大规模 AI 数据中心可能需要消耗高达 20,000 吨钢材。由于科技巨头（如 Google, Microsoft）都有严格的碳中和目标，低碳排放的电弧炉（EAF）钢材（如 Nucor 生产的）比传统高炉钢材更受青睐。
铜：作为电力传输和电子连接的核心金属，数据中心建设加剧了全球铜的供应紧张。S&P Global 指出，数据中心建设需要大量的铜用于线缆、母线和接地系统，这将是未来几年铜价的重要支撑。

深度洞察：与传统房地产不同，AI 数据中心对建筑结构的承重要求极高（例如，液冷机柜的重量远超风冷机柜，Nvidia GB200 NVL72 单机柜重量达 1.36 吨），且层高、抗震、防水等级都有特殊标准。这利好那些具备高端工业建筑经验的 EPC 承包商。同时，建材的“绿色化”要求将成为供应链准入的新门槛，倒逼传统建材行业进行低碳转型。

第五章光互联与网络底座：速度与自主可控的竞赛

在 AI 集群中，成千上万个 GPU 需要像一个超级大脑一样协同工作。计算单元之间的通信速度（带宽）和延迟决定了整体集群的效率。随着网络速率从 $400\text{G}$ 向 $800\text{G}$ 乃至 $1.6\text{T}$ 演进，光互联技术成为了兵家必争之地。

5.1 光模块：中国企业的全球主导地位

光模块（Optical Transceiver）是将电信号转换为光信号的关键组件。在这一领域，中国企业已形成集团军优势，占据了全球市场的半壁江山。

市场份额：中际旭创（InnoLight）已占据全球光模块市场约 $11\%$ 的份额，与美国的 Coherent (前 Finisar) 并驾齐驱。中际旭创是全球少数几家能够批量供货 $800\text{G}$ 及以上高速模块的厂商之一，并且是 Nvidia 等巨头的一供。
主要玩家：除中际旭创外，光迅科技（Accelink）、新易盛（Eoptolink）、海信宽带（Hisense）等均在 $400\text{G}/800\text{G}$ 领域具备成熟的量产能力，并已进入全球头部云厂商的供应链。
技术演进：向 $1.6\text{T}$ 冲刺
- 速率升级：行业正处于从 $800\text{G}$ 向 $1.6\text{T}$ 过渡的关键期。Cignal AI 预测，2025 年 $800\text{G}$ 光模块的出货量将增长 $60\%$ ，而 $1.6\text{T}$ 将开始早期部署。
- LPO 与 CPO：为了降低功耗和延迟，线性驱动可插拔光学（LPO）和共封装光学（CPO）成为技术热点。LPO 去掉了模块中的 DSP 芯片，降低了功耗和成本；CPO 则将光引擎直接封装在交换芯片旁。中国厂商在硅光引擎和 CPO 封装方面已有深厚布局，部分企业已展示了 $1.6\text{T}$ 的 CPO 解决方案。

5.2 光芯片：供应链最上游的“卡脖子”与突围

光模块的核心是光芯片（激光器芯片 EML/VCSEL 和探测器芯片）。长期以来，高端光芯片由美日厂商（Coherent, Lumentum, Broadcom, Mitsubishi）垄断，但中国正在加速突破。

VCSEL（垂直腔面发射激光器）：主要用于短距离传输（如机柜内部）。长光华芯（Everdisplay/Brandnew）、度亘核芯（Dogain）等中国企业已具备芯片制造能力，正逐步实现国产替代，尤其是在中低速和消费级领域。
EML（电吸收调制激光器）：用于中长距离高速传输，技术门槛更高。光迅科技（Accelink）已宣布实现 $100\text{G}$ EML 芯片的量产， $200\text{G}$ 芯片正在研发中。源杰科技、海信宽带也在该领域有所突破。

尽管如此，在最高端的 $100\text{G}/200\text{G}$ 单波 EML 芯片上，中国厂商与 Broadcom 等国际巨头仍有代差。

供应链风险：目前，中国光模块产业存在“两头在外”的风险——高端 DSP 芯片（Digital Signal Processor）和部分高端激光器芯片仍高度依赖进口（主要来自 Marvell 和 Broadcom）。这是中国光互联供应链中最脆弱的一环。

5.3 光纤光缆：被忽视的短缺

AI 数据中心内部的光纤连接需求是传统数据中心的 10 倍以上。

供应紧张：美国康宁（Corning）作为光纤巨头，其产能已被 Microsoft、Lumen 等公司通过长约锁定，导致现货市场光纤光缆出现短缺，交货期延长。Lumen Technologies 甚至预订了康宁未来两年 $10\%$ 的全球光纤产能，以确保其 AI 网络的建设。
中国产能：长飞光纤（YOFC）作为全球领先的光纤光缆供应商，具备极强的产能优势。在 5G 建设高峰过后，AI 带来的数据中心内部连接需求（DCI）正在成为新的增长点。

5.4 互联介质：铜缆的逆袭？

在机柜内部短距离互联中，铜缆（DAC, Direct Attach Copper）因成本低、功耗近乎为零，在 Nvidia NVL72 等高密度机柜中仍占有一席之地，尤其是无源铜缆。但随着距离增加（超过 3-5 米），有源光缆（AOC）和光收发器成为必须。Nvidia 正在推动铜缆在背板互联中的应用，这对安费诺（Amphenol）等连接器厂商是重大利好，同时也挤压了部分短距光模块的市场空间。

第六章总结与投资逻辑

6.1 供应链分化：两个平行市场

中美 AI 算力基建正在形成两个平行的供应链体系：

美国体系：依赖 Nvidia 高端芯片 + 国际液冷巨头（Vertiv/Schneider）+ 国际光芯片（Coherent/Lumentum）+ 东南亚/墨西哥组装 + 本土或盟友的电力设备供应（虽然严重短缺）。瓶颈在于电力接入、变压器供应和熟练的工程建设能力。
中国体系：依赖国产/库存芯片 + 华为/中兴等算力底座 + 强大的特高压电网 + 完全自主的液冷与土建供应链 + 占据主导地位的光模块制造。瓶颈在于高端光电芯片和先进制程计算芯片的获取，以及生态系统的软件适配。

6.2 投资逻辑与阿尔法机会

对于投资者而言，以下几个细分领域值得重点关注：

电力是新的算力（Power is the new Compute）
- 核心逻辑：电力缺口是物理硬约束，短期难以通过技术手段解决。具备交付能力的电力设备商拥有极强的定价权。
- 关注标的：拥有变压器产能且能出口的企业（如特变电工）、能够提供微电网/储能解决方案的企业（如海辰储能、宁德时代）、以及特高压产业链的核心供应商。
- 风险：贸易保护主义导致的出口关税壁垒。
液冷是确定性最高的增量（Liquid Cooling is Inevitable）
- 核心逻辑：从风冷到液冷的存量改造和增量建设是必然趋势，且单机柜价值量大幅提升。3M 的退出为中国化工企业腾出了巨大的高毛利市场。
- 关注标的：电子氟化液国产化厂商（精细化工）、全链条液冷解决方案提供商（如英维克、高澜股份）。
光互联的马太效应
- 核心逻辑：AI 迭代速度极快，只有头部厂商能跟上 $1.6\text{T}$ 的研发节奏并获得巨头的认证。
- 关注标的：头部光模块厂商（中际旭创、新易盛）。同时，密切关注光芯片领域的国产替代突破者（如长光华芯、源杰科技），这里可能诞生“十倍股”。
工程与出海
- 核心逻辑：随着“一带一路”沿线国家数字化转型，中国强大的数据中心基建能力正在通过 EPC 模式输出。中东（沙特、阿联酋）和东南亚（马来西亚、印尼）是重要增长点。
- 关注标的：具备数据中心交付经验的“中字头”建筑央企（中国建筑、中国能建）。

6.3 结语

中美在 AI 算力基建上的竞争，本质上是**“资源调度能力”与“技术创新能力”的博弈**。中国通过强大的国家机器解决了土地、能源和传输的宏观配置问题，打造了坚实的物理底座；美国则依靠资本市场的灵活性和顶尖的源头技术创新引领着架构演进。

对于投资者而言，理解这一底层逻辑的差异至关重要。在美国市场，寻找能够解决“电力瓶颈”的公司（核能、变压器、电网软件）；在中国市场，寻找能够解决“技术瓶颈”的公司（光芯片、液冷材料）以及能够将基建能力“变现”的出海企业，将是未来十年获取超额收益的关键。

注：本报告基于截至 2025 年 12 月的公开市场信息和行业数据整理分析。文中涉及的厂商和项目仅作案例分析，不构成具体的买入建议。

来源：https://vestlab.beikee.org/