人工智能基础设施投资的基本剧本：值得关注的3只ETF

人工智能不仅改变了我们的生活和工作方式，还引发了全球人工智能基础设施投资前所未有的热潮。根据最近的预测，到2030年，人工智能基础设施支出预计将达到4万亿美元。为了推动这一激增，科技巨头正在拨出数千亿美元来扩大其人工智能计算能力、建设新的数据中心和升级网络。

是什么在推动这股浪潮？其核心是对专用AI硬件、软件和物理设施的需求不断增长，这些硬件、软件和物理设施是当今复杂AI应用的动力。虽然传统的IT基础设施是为一般计算任务而设计的，但人工智能基础设施是为巨大的并行计算和大规模数据集而专门构建的。正因为如此，主要的云提供商和芯片制造商都在竞相提供这些应用程序所需的大规模计算能力。

英伟达最近对竞争对手英特尔的50亿美元投资证实了这一定位。通过合作，英特尔将构建英伟达定制x86处理器，英伟达将其集成到其人工智能基础设施平台中。

如前所述，人工智能基础设施包括专门为机器学习等人工智能工作负载设计的硬件和软件。由于人工智能模型的高数据和计算需求，专业处理器、高性能服务器、最先进的数据中心、快速数据存储和闪电般快速的网络都是必要的。这些组件构成了人工智能革命的支柱，能够实现快速数据处理和大规模有效的模型训练。

计算能力

资料来源：Andre Bourque人工智能生成

在人工智能基础设施的各个组成部分中，计算能力是机器学习和人工智能快速发展的基础要素。计算能力是指处理复杂数学运算、数据分析和神经网络计算所需的原始处理能力。从字面上看，它是现代人工智能转型背后的芯片驱动引擎。

不同的机器学习模型需要不同类型的处理器以获得最佳效率。中央处理器（CPUs）长期以来一直是传统计算的主力，通常处理简单或顺序任务，但缺乏深度学习模型所需的高吞吐量。图形处理单元（图形处理单元）已成为许多人工智能应用程序的标准，这归功于它们能够并行执行大量计算，非常适合图像识别、语言处理和大规模模型训练等任务。这些图形处理器最初是为了增强视频游戏图形而开发的，现在支撑着数据中心和云服务，推动全球人工智能创新。

专业处理器也正在出现，以满足人工智能的独特需求。张量处理单元（TPA）由谷歌设计，经过定制设计，旨在加速张量运算（神经网络的数学支柱），在某些深度学习任务中的表现显着优于传统的图形处理单元。同样，其他公司也在竞相开发自己的人工智能专用芯片，旨在最大限度地减少推理和训练的延迟并最大化吞吐量。

对人工智能计算的巨大且不断增长的需求反映在人工智能芯片市场的爆炸性增长预测中，预计该市场将从2025年的840亿美元激增至2032年的4590亿美元，复合年增长率为27.5%。

资料来源：一致的市场洞察

数据中心

到2027年，全球仅在人工智能特定数据中心上的支出就可能超过1.4万亿美元。这些不可或缺的基础设施部分包括超大规模数据中心和边缘数据中心。

超大规模数据中心是大型设施，可以在一个屋檐下容纳数千台（通常是数万台）服务器。这些中心旨在实现最大的计算能力和效率，使其成为支持人工智能培训工作流程期间所需的密集处理需求的理想选择。超大规模数据中心通常属于科技巨头或云提供商，提供丰富的存储容量、强大的网络和强大的冗余。他们庞大的计算基础设施构成了构建和扩展大规模人工智能模型的支柱，从而实现自然语言处理和图像识别等领域的突破。

相比之下，边缘数据中心的位置战略上更靠近最终用户和设备。它们的主要优势是减少延迟，这对于实时分析、快速响应时间和提供无缝数字体验至关重要。虽然与超大规模中心相比规模较小，但边缘数据中心在支持需要立即数据处理的人工智能应用（例如自动驾驶汽车、工业自动化和智能城市）方面发挥着关键作用。通过让计算更接近数据源，边缘数据中心有助于优化快速增长的人工智能服务的性能和可靠性。

网络基础设施

快速可靠的网络基础设施对于支持现代人工智能系统所需的大量数据流至关重要。由于人工智能严重依赖于访问、传输和处理大型数据集，强大的网络确保数据能够在设备、数据中心和云平台之间高效移动。高速连接可以减少瓶颈，并实现对研究、金融、医疗保健等领域的应用至关重要的人工智能工作负载的无缝扩展。

事实上，这种基础设施对于人工智能处理至关重要，以至于全球人工智能网络市场的价值一度估计为86.7亿美元，到2030年预计将达到606.0亿美元，2024年至2030年复合年增长率为32.5%。

资料来源：大观研究

5G网络等先进技术的出现和部署进一步改变了格局。与前几代产品相比，5G提供了显着更高的速度和更低的延迟，使其能够支持各个行业的实时人工智能应用。从自动驾驶汽车和智能工厂到互联医疗保健设备和沉浸式零售体验，5G可以实现响应更快、更智能的数字解决方案，推动创新并将人工智能服务的影响力扩展到新领域。

展望未来，对卫星互联网和6G等可靠的下一代网络的投资有望在塑造人工智能基础设施方面发挥关键作用。卫星互联网可以弥合偏远和服务不足地区的连接差距，促进全球参与人工智能革命。与此同时，6G的前景在于其更快的速度、更低的延迟和更安全的连接的潜力，随着人工智能驱动的需求持续增长，这一点至关重要。对这些网络技术的战略支持对于释放人工智能的全部潜力并确保全球强大、包容的数字生态系统至关重要。

云服务和基础设施

2024年全球云计算市场规模估计为7524.4亿美元，预计到2030年将达到约2.39万亿美元，复合年增长率（CAGR）为20.4%。亚马逊网络服务（AWS）、谷歌云和微软Azure等主要云提供商正在迅速扩展其以人工智能为中心的基础设施，以满足人工智能应用程序不断增长的需求。这些公司正在大力投资建设配备最新技术的全球数据中心网络，以处理人工智能工作负载的计算强度。通过这样做，他们将自己定位在人工智能基础设施市场的前沿，使企业和开发人员能够利用尖端资源，而不必自己构建或管理物理系统。

这些提供商提供的云解决方案改变了组织访问和利用人工智能技术的方式。企业现在可以根据需要租用计算能力，根据项目要求扩大或缩小资源，而不是对本地硬件进行大量前期投资。这有效地实现了高性能人工智能工具的普及，使从初创公司到跨国公司的各种组织能够以前所未有的规模和速度试验和部署人工智能驱动的解决方案。

人工智能模型培训和存储解决方案

人工智能模型的有效训练越来越依赖于分布式计算技术，这种技术允许复杂任务在多个图形处理器上同时拆分和处理。通过利用相互连接的处理单元网络，组织可以加速大型复杂人工智能模型的训练，从而显着缩短部署时间。这种并行化是必不可少的，因为AI模型的大小和复杂性不断增长，需要大量的计算资源来实现最佳性能。

同样重要的是强大的数据存储解决方案，例如大型数据湖，旨在处理人工智能模型训练所需的大量非结构化数据。这些可扩展的存储系统能够摄取、管理和检索各种数据类型，从文本和图像到音频和视频。管理得当的数据湖确保人工智能系统能够随时访问训练所需的全面数据集，支持现实世界应用程序中更好的模型准确性、可扩展性和适应性。

这些人工智能数据解决方案的市场正在以惊人的速度增长。全球人工智能存储市场目前价值270.6亿美元，预计到2030年将达到766亿美元，复合年增长率为23.13%。

资料来源：魔多情报局

随着对先进人工智能模型培训和存储解决方案的需求在不断增长的数据量和计算需求的推动下加速，提供这一关键基础设施的公司在更广泛的人工智能生态系统中变得越来越核心。这种激增的需求为投资者提供了一个绝佳的机会，让他们考虑入股处于人工智能基础设施前沿的公司，因为他们的技术支撑着当前的创新和全球人工智能的未来增长轨迹。

资料来源：Andre Bourque人工智能生成

人工智能基础设施是推动当今重大数字和业务转型的基础技术。随着对数字解决方案的需求不断增长，安全、可扩展的基础设施的重要性和价值也随之增加。人工智能预计到2030年全球GDP将增加15.7万亿美元，相对于没有人工智能的世界增长14%，这一重要性进一步放大。

这些因素结合在一起使人工智能基础设施成为一项有吸引力的投资。然而，成功投资该行业需要好奇的心态、彻底的研究以及接受经过计算的风险的意愿，特别是在机会和竞争加剧的情况下。

考虑多元化

首先，人工智能基础设施投资的多元化至关重要。避免仅集中在一个领域，例如仅计算或仅数据中心，而是以计算硬件、数据中心运营和云平台之间的平衡组合为目标。这种方法有助于降低特定于细分领域的风险，并使您能够从人工智能生态系统广泛、相互关联的增长中受益。

以可持续优势为目标

当您评估潜在投资时，优先考虑具有强大竞争护城河和持续创新的公司。寻找拥有尖端工程人才、难以复制的专有技术和防御良好的供应链的公司。这些属性对于长期弹性至关重要，使组织能够随着人工智能格局的发展而超越竞争对手。

优先考虑可扩展性

最后，优先考虑表现出明显可扩展性的提供商。青睐那些积极扩大地理足迹、快速增长客户群并开发强大、灵活的云生态系统的企业。拥有自适应服务产品的公司最有能力满足人工智能工作负载不断变化的需求，并将随着企业采用的加速而占领可观的市场份额。

投资人工智能基础设施伴随着独特的行业风险，需要仔细考虑。

能源依赖

最紧迫的问题之一是与人工智能计算工作负载相关的重大能源和环境影响，我在之前的一篇文章中将其称为“明天的能源危机”。预计到2026年，人工智能电力需求将激增550%，到2030年将升至美国当前电力需求的16%。由于人工智能基础设施耗电量大，投资者应该仔细审查公司的可持续发展承诺及其能源效率举措，以确保长期运营可行性并遵守新出现的环境标准。

资料来源：富国银行

创新步伐

另一个关键因素是人工智能技术创新的快速步伐。该行业发展迅速，如果当今的市场领导者未能跟上新兴技术或不断变化的行业标准，他们可能会失去优势。需要进行持续的尽职调查，以了解新的发展动态并不断评估投资组合公司是否保持竞争优势。

监管和供应链不确定

此外，人工智能基础设施公司面临监管和供应链的不确定性，特别是在硬件生产方面。地缘政治紧张局势和全球供应链中断可能会影响基本零部件的获取并推迟项目时间表。投资者应该评估公司应对这些外部挑战的风险管理策略和适应能力。

对于那些刚接触人工智能基础设施投资的人来说，一个战略起点可能是考虑专注于人工智能行业的交易所交易基金（ETF），甚至核行业ETF。这些投资工具提供立即的多元化，为计算、数据中心和云服务的广泛行业领导者提供机会，这有助于降低个别公司的风险并捕捉全行业的增长。一些例子包括：

保持知情也同样重要。定期关注行业新闻，包括季度收益报告、新数据中心开发的公告、主要参与者的硬件路线图更新，当然还有我的专栏。这种警惕性将帮助您识别新兴趋势，发现潜在的破坏者，并对市场变化做出迅速反应。

最后，保持对正在进行的研究的承诺，投资组合平衡成熟的上市公司和有前途的私营公司。通过分析财务、管理层评论和独立行业分析，加深您对每家公司的市场地位、技术管道和增长前景的了解，增强您在这个充满活力的行业做出明智、自信的投资决策的能力。

投资人工智能基础设施涉及了解当前格局并预测技术进步和市场需求影响的快速转变。上述公司为在这一关键领域积累知识和曝光度提供了坚实的起点。

专题图片：Andre Bourque人工智能生成

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