AIDC主題為何出圈？如何輕松佈局？

近期AIDC（人工智能數據中心）主題持續獲得市場關注，這一細分賽道為什麼突然成為資金關注的焦點？AIDC投資關注哪些環節？我們又該如何快速佈局該領域呢？本文將圍繞以上三個問題逐級展開。

Q1：AIDC為何出圈？

簡而言之，就是量價齊升，全球人工智能投資加速帶來量增；GPU功耗等要求提升催生AIDC迭代，帶來價的提升。

量：全球人工智能投資再加速。受益於國內外大模型和AI應用的高速發展，當前已有部分AI應用獲得了較高的用户認可度，商業模式逐漸成熟，活躍用户數迅速增加。隨着下游應用的拓圈，為上游AI基建帶來了更多的需求，國內外雲廠商的資本開支持續增長。逐步擴產的上游基建也為下游帶來充足的計算能力供給，進一步加速下游發展，形成良性循環的「飛輪」，帶動了新一輪的全球人工智能高速上行期。

圖：國內雲廠商資本開支及預期高速增長

數據來源：各公司官網、Wind

圖：海外雲廠商資本開支及預期高速增長

數據來源：各公司觀望，Bloomberg

價：新一代AI基建能耗顯著增長，AIDC配套電力設施成重要增量。根據施耐德電器的數據中心投資成本計算模型，配電系統的投資佔總投資的36%，是重要的資本開支部分。與此同時，GPU的運算性能在快速提升，根據英偉達的表述8年內有望提升1000倍，隨着而來的就是耗能的快速提升。例如上一代英偉達的H200算力板卡其功耗約1700W，而新一代B200板卡的功耗提升至3300W，增長幅度接近翻倍，從而使得配電相關係統的投資比例有望進一步上升。

圖：GPU運算性能快速提升

資料來源：公司官網

Q2：關注哪些環節

關注同時享受需求增加和價值量提升的供電相關環節。

數據中心的供電技術路線在快速革新：從需求推動來看，新的數據中心因功率和用電量快速增長，對供電系統的用電效率、功率密度、佔用空間、散熱能力、投資成本等多方向提出了越來越嚴苛的要求。在此背景下，我們也看到供電解決方案在從傳統的UPS方案向直流華、高功率、小體積的HVDC、SST等新架構與技術方案過渡。

圖：數據中心供電技術快速迭代

數據來源：英偉達官網、東吳證券研究所

供電系統涉及元器件眾多，大部分存在滲透率提升或價值量提升的邏輯。因為數據中心對穩定性、電力平順度、電壓水平都有明確的要求，因而AIDC的供電系統並不是簡單的一個電源，而是涉及到複雜的電力處理環節，普遍涉及到兩級變壓器降壓、三級電源整流，幷包括冷凝器、開關設備、能源管理系統等配套環節，整體供配電設備的體量十分巨大。如此同時，爲了進一步提高供電的可靠性和穩定性，許多廠商也在嘗試用儲能系統作為備電設施的方案。未來AIDC也有望成為儲能市場的重要需求。

圖：數據中心供電方案概覽

數據來源：維諦官網

Q3：如何快速佈局？——尋找相關環節佔比高的ETF

儲能電池ETF（159566）跟蹤國證新能源電池指數，其中AIDC電源系統與液冷等相關公司的權重接近40%，對AIDC暴露度高。除此之外，指數成分股主要包括儲能電芯製造、PCS與逆變器等也受益於數據中心用電量增加后對儲能的新增需求的環節。儲能電池ETF（159566）是當前市場最受益於本輪AI產業趨勢對電源相關產業景氣度提升的ETF產品之一，也是跟蹤相同指數的ETF產品中成立最早、規模最大的ETF產品。場外聯接（A/C：021033/021034）。

圖：儲能電池ETF（159566）對AIDC相關環節暴露度高

數據來源：WIND，數據截至2025/8/21