独家报道：“推理基础设施差距扩大”-比特币矿工Cango的人工智能支点预示着ETF机会

行业向人工智能基础设施转型的步伐不再是算法和软件的问题，而越来越成为电力、计算硬件和基础设施的问题。Cango Inc的最新发展再次将这种转变推向了风口浪尖。s（纽约证券交易所代码：CANG）计划从比特币（BTC）采矿过渡到分布式人工智能推理计算，这可能是该行业更大转变的一部分。

Cango通讯主管Juliet Ye告诉Benzinga，该公司认为人工智能和计算资源需求之间的差距越来越大。“我们相信人工智能推理能力的供需失衡将成为未来三到五年的决定性基础设施挑战之一，”她说。

她引用了MarketsandMarkets的估计，该估计表明，在实时人工智能应用和分布式计算需求的推动下，到2030年，人工智能推理市场的规模可能接近约2550亿美元。

对于ETF投资者来说，这不仅意味着人工智能软件公司的持续顺风，也意味着半导体、公用事业和数字基础设施的基础设施提供商的持续顺风。

Cango预计将推出混合人工智能基础设施模型。“超大规模模型训练将继续主导大规模模型训练……我们认为未来是混合的：超大规模校园为前沿训练提供动力，并辅之以分布式网络，提供更接近需求的本地化、节能推理。"

这支持多元化AI ETF的投资案例，例如：

这些基金吸引了广泛的人工智能生态系统风险，包括基础设施受益者。

能源可用性正在成为人工智能竞争力的决定性因素。“权力已成为人工智能时代的硬通货。行业估计表明，到2030年，美国数据中心的电力需求可能会增加一倍以上，从而使获得即时、可靠的电力容量成为该行业的主要瓶颈之一，”叶指出。

这种转变将人们的注意力转向公用事业、电网基础设施和清洁能源解决方案。相关ETF包括：

这些基金为实现电力传输、电网现代化和能源稳定的公司提供了投资机会，所有这些都对人工智能的部署越来越重要。

人工智能推理的扩展继续推动对专用GPU和服务器硬件的需求。“推理工作负载需要高VRAM，专业级GPU，以实现24/7稳定性......我们预计对推理优化GPU的需求将持续增长，”Ye说。

这一前景强化了半导体ETF的相关性，例如：

这些基金持有英伟达公司（纳斯达克股票代码：NVDA）等主要芯片制造商，提供人工智能加速器、网络硬件和先进处理器。

随着数字基础设施的重要性持续增长，Cango的战略部分依赖于将能源连接的采矿场重新利用为人工智能计算中心。

符合这一趋势的ETF包括：

此类资金受益于不断增长的数据中心建设、边缘计算扩展和连接需求。

Cango的重新定位也反映了寻求比特币周期之外稳定收入的加密矿商的更广泛转变。叶指出：“与加密货币采矿的大宗商品波动性相比，机构资本正在转向人工智能基础设施，因为人工智能基础设施具有可预测的、经常性的收入来源。”

跟踪这一转变的投资者通常会关注专注于区块链的ETF，例如：

这些基金包括探索人工智能计算多元化的公司。

也许最重要的收获是人们越来越认识到人工智能的增长取决于物理限制。叶表示，“能源和基础设施越来越被认为是人工智能价值的关键驱动力，因为物理能力限制限制了软件部署。"

这一观点与更广泛的主题转变相一致：

随着人工智能周期的成熟，跨越这三个领域的ETF可能会越来越多地结合在一起。

人工智能热潮正在从软件故事演变为基础设施建设。加密货币矿商转向人工智能计算、不断增长的电力需求以及持续的半导体投资共同指向了多部门的机会。

对于ETF投资者来说，新兴的“人工智能电网”主题表明，随着人工智能在全球范围内扩展，半导体、公用事业、数字基础设施和人工智能平台的多元化投资可能比纯粹的软件押注更具弹性。