人工智能基礎設施投資的基本劇本：值得關注的3只ETF

人工智能不僅改變了我們的生活和工作方式，還引發了全球人工智能基礎設施投資前所未有的熱潮。根據最近的預測，到2030年，人工智能基礎設施支出預計將達到4萬億美元。爲了推動這一激增，科技巨頭正在撥出數千億美元來擴大其人工智能計算能力、建設新的數據中心和升級網絡。

是什麼在推動這股浪潮？其核心是對專用AI硬件、軟件和物理設施的需求不斷增長，這些硬件、軟件和物理設施是當今複雜AI應用的動力。雖然傳統的IT基礎設施是為一般計算任務而設計的，但人工智能基礎設施是為巨大的並行計算和大規模數據集而專門構建的。正因為如此，主要的雲提供商和芯片製造商都在競相提供這些應用程序所需的大規模計算能力。

英偉達最近對競爭對手英特爾的50億美元投資證實了這一定位。通過合作，英特爾將構建英偉達定製x86處理器，英偉達將其集成到其人工智能基礎設施平臺中。

如前所述，人工智能基礎設施包括專門為機器學習等人工智能工作負載設計的硬件和軟件。由於人工智能模型的高數據和計算需求，專業處理器、高性能服務器、最先進的數據中心、快速數據存儲和閃電般快速的網絡都是必要的。這些組件構成了人工智能革命的支柱，能夠實現快速數據處理和大規模有效的模型訓練。

計算能力

資料來源：Andre Bourque人工智能生成

在人工智能基礎設施的各個組成部分中，計算能力是機器學習和人工智能快速發展的基礎要素。計算能力是指處理複雜數學運算、數據分析和神經網絡計算所需的原始處理能力。從字面上看，它是現代人工智能轉型背后的芯片驅動引擎。

不同的機器學習模型需要不同類型的處理器以獲得最佳效率。中央處理器（CPUs）長期以來一直是傳統計算的主力，通常處理簡單或順序任務，但缺乏深度學習模型所需的高吞吐量。圖形處理單元（圖形處理單元）已成為許多人工智能應用程序的標準，這歸功於它們能夠並行執行大量計算，非常適合圖像識別、語言處理和大規模模型訓練等任務。這些圖形處理器最初是爲了增強視頻遊戲圖形而開發的，現在支撐着數據中心和雲服務，推動全球人工智能創新。

專業處理器也正在出現，以滿足人工智能的獨特需求。張量處理單元（TPA）由谷歌設計，經過定製設計，旨在加速張量運算（神經網絡的數學支柱），在某些深度學習任務中的表現顯着優於傳統的圖形處理單元。同樣，其他公司也在競相開發自己的人工智能專用芯片，旨在最大限度地減少推理和訓練的延迟並最大化吞吐量。

對人工智能計算的巨大且不斷增長的需求反映在人工智能芯片市場的爆炸性增長預測中，預計該市場將從2025年的840億美元激增至2032年的4590億美元，複合年增長率為27.5%。

資料來源：一致的市場洞察

數據中心

到2027年，全球僅在人工智能特定數據中心上的支出就可能超過1.4萬億美元。這些不可或缺的基礎設施部分包括超大規模數據中心和邊緣數據中心。

超大規模數據中心是大型設施，可以在一個屋檐下容納數千台（通常是數萬台）服務器。這些中心旨在實現最大的計算能力和效率，使其成為支持人工智能培訓工作流程期間所需的密集處理需求的理想選擇。超大規模數據中心通常屬於科技巨頭或雲提供商，提供豐富的存儲容量、強大的網絡和強大的冗余。他們龐大的計算基礎設施構成了構建和擴展大規模人工智能模型的支柱，從而實現自然語言處理和圖像識別等領域的突破。

相比之下，邊緣數據中心的位置戰略上更靠近最終用户和設備。它們的主要優勢是減少延迟，這對於實時分析、快速響應時間和提供無縫數字體驗至關重要。雖然與超大規模中心相比規模較小，但邊緣數據中心在支持需要立即數據處理的人工智能應用（例如自動駕駛汽車、工業自動化和智能城市）方面發揮着關鍵作用。通過讓計算更接近數據源，邊緣數據中心有助於優化快速增長的人工智能服務的性能和可靠性。

網絡基礎設施

快速可靠的網絡基礎設施對於支持現代人工智能系統所需的大量數據流至關重要。由於人工智能嚴重依賴於訪問、傳輸和處理大型數據集，強大的網絡確保數據能夠在設備、數據中心和雲平臺之間高效移動。高速連接可以減少瓶頸，並實現對研究、金融、醫療保健等領域的應用至關重要的人工智能工作負載的無縫擴展。

事實上，這種基礎設施對於人工智能處理至關重要，以至於全球人工智能網絡市場的價值一度估計為86.7億美元，到2030年預計將達到606.0億美元，2024年至2030年複合年增長率為32.5%。

資料來源：大觀研究

5G網絡等先進技術的出現和部署進一步改變了格局。與前幾代產品相比，5G提供了顯着更高的速度和更低的延迟，使其能夠支持各個行業的實時人工智能應用。從自動駕駛汽車和智能工廠到互聯醫療保健設備和沉浸式零售體驗，5G可以實現響應更快、更智能的數字解決方案，推動創新並將人工智能服務的影響力擴展到新領域。

展望未來，對衞星互聯網和6G等可靠的下一代網絡的投資有望在塑造人工智能基礎設施方面發揮關鍵作用。衞星互聯網可以彌合偏遠和服務不足地區的連接差距，促進全球參與人工智能革命。與此同時，6G的前景在於其更快的速度、更低的延迟和更安全的連接的潛力，隨着人工智能驅動的需求持續增長，這一點至關重要。對這些網絡技術的戰略支持對於釋放人工智能的全部潛力並確保全球強大、包容的數字生態系統至關重要。

雲服務和基礎設施

2024年全球雲計算市場規模估計為7524.4億美元，預計到2030年將達到約2.39萬億美元，複合年增長率（CAGR）為20.4%。亞馬遜網絡服務（AWS）、谷歌雲和微軟Azure等主要雲提供商正在迅速擴展其以人工智能為中心的基礎設施，以滿足人工智能應用程序不斷增長的需求。這些公司正在大力投資建設配備最新技術的全球數據中心網絡，以處理人工智能工作負載的計算強度。通過這樣做，他們將自己定位在人工智能基礎設施市場的前沿，使企業和開發人員能夠利用尖端資源，而不必自己構建或管理物理系統。

這些提供商提供的雲解決方案改變了組織訪問和利用人工智能技術的方式。企業現在可以根據需要租用計算能力，根據項目要求擴大或縮小資源，而不是對本地硬件進行大量前期投資。這有效地實現了高性能人工智能工具的普及，使從初創公司到跨國公司的各種組織能夠以前所未有的規模和速度試驗和部署人工智能驅動的解決方案。

人工智能模型培訓和存儲解決方案

人工智能模型的有效訓練越來越依賴於分佈式計算技術，這種技術允許複雜任務在多個圖形處理器上同時拆分和處理。通過利用相互連接的處理單元網絡，組織可以加速大型複雜人工智能模型的訓練，從而顯着縮短部署時間。這種並行化是必不可少的，因為AI模型的大小和複雜性不斷增長，需要大量的計算資源來實現最佳性能。

同樣重要的是強大的數據存儲解決方案，例如大型數據湖，旨在處理人工智能模型訓練所需的大量非結構化數據。這些可擴展的存儲系統能夠攝取、管理和檢索各種數據類型，從文本和圖像到音頻和視頻。管理得當的數據湖確保人工智能系統能夠隨時訪問訓練所需的全面數據集，支持現實世界應用程序中更好的模型準確性、可擴展性和適應性。

這些人工智能數據解決方案的市場正在以驚人的速度增長。全球人工智能存儲市場目前價值270.6億美元，預計到2030年將達到766億美元，複合年增長率為23.13%。

資料來源：魔多情報局

隨着對先進人工智能模型培訓和存儲解決方案的需求在不斷增長的數據量和計算需求的推動下加速，提供這一關鍵基礎設施的公司在更廣泛的人工智能生態系統中變得越來越核心。這種激增的需求為投資者提供了一個絕佳的機會，讓他們考慮入股處於人工智能基礎設施前沿的公司，因為他們的技術支撐着當前的創新和全球人工智能的未來增長軌跡。

資料來源：Andre Bourque人工智能生成

人工智能基礎設施是推動當今重大數字和業務轉型的基礎技術。隨着對數字解決方案的需求不斷增長，安全、可擴展的基礎設施的重要性和價值也隨之增加。人工智能預計到2030年全球GDP將增加15.7萬億美元，相對於沒有人工智能的世界增長14%，這一重要性進一步放大。

這些因素結合在一起使人工智能基礎設施成為一項有吸引力的投資。然而，成功投資該行業需要好奇的心態、徹底的研究以及接受經過計算的風險的意願，特別是在機會和競爭加劇的情況下。

考慮多元化

首先，人工智能基礎設施投資的多元化至關重要。避免僅集中在一個領域，例如僅計算或僅數據中心，而是以計算硬件、數據中心運營和雲平臺之間的平衡組合爲目標。這種方法有助於降低特定於細分領域的風險，並使您能夠從人工智能生態系統廣泛、相互關聯的增長中受益。

以可持續優勢為目標

當您評估潛在投資時，優先考慮具有強大競爭護城河和持續創新的公司。尋找擁有尖端工程人才、難以複製的專有技術和防禦良好的供應鏈的公司。這些屬性對於長期彈性至關重要，使組織能夠隨着人工智能格局的發展而超越競爭對手。

優先考慮可擴展性

最后，優先考慮表現出明顯可擴展性的提供商。青睞那些積極擴大地理足跡、快速增長客户羣並開發強大、靈活的雲生態系統的企業。擁有自適應服務產品的公司最有能力滿足人工智能工作負載不斷變化的需求，並將隨着企業採用的加速而佔領可觀的市場份額。

投資人工智能基礎設施伴隨着獨特的行業風險，需要仔細考慮。

能源依賴

最緊迫的問題之一是與人工智能計算工作負載相關的重大能源和環境影響，我在之前的一篇文章中將其稱為「明天的能源危機」。預計到2026年，人工智能電力需求將激增550%，到2030年將升至美國當前電力需求的16%。由於人工智能基礎設施耗電量大，投資者應該仔細審查公司的可持續發展承諾及其能源效率舉措，以確保長期運營可行性並遵守新出現的環境標準。

資料來源：富國銀行

創新步伐

另一個關鍵因素是人工智能技術創新的快速步伐。該行業發展迅速，如果當今的市場領導者未能跟上新興技術或不斷變化的行業標準，他們可能會失去優勢。需要進行持續的盡職調查，以瞭解新的發展動態並不斷評估投資組合公司是否保持競爭優勢。

監管和供應鏈不確定

此外，人工智能基礎設施公司面臨監管和供應鏈的不確定性，特別是在硬件生產方面。地緣政治緊張局勢和全球供應鏈中斷可能會影響基本零部件的獲取並推迟項目時間表。投資者應該評估公司應對這些外部挑戰的風險管理策略和適應能力。

對於那些剛接觸人工智能基礎設施投資的人來説，一個戰略起點可能是考慮專注於人工智能行業的交易所交易基金（ETF），甚至核行業ETF。這些投資工具提供立即的多元化，為計算、數據中心和雲服務的廣泛行業領導者提供機會，這有助於降低個別公司的風險並捕捉全行業的增長。一些例子包括：

保持知情也同樣重要。定期關注行業新聞，包括季度收益報告、新數據中心開發的公告、主要參與者的硬件路線圖更新，當然還有我的專欄。這種警惕性將幫助您識別新興趨勢，發現潛在的破壞者，並對市場變化做出迅速反應。

最后，保持對正在進行的研究的承諾，投資組合平衡成熟的上市公司和有前途的私營公司。通過分析財務、管理層評論和獨立行業分析，加深您對每家公司的市場地位、技術管道和增長前景的瞭解，增強您在這個充滿活力的行業做出明智、自信的投資決策的能力。

投資人工智能基礎設施涉及瞭解當前格局並預測技術進步和市場需求影響的快速轉變。上述公司為在這一關鍵領域積累知識和曝光度提供了堅實的起點。

專題圖片：Andre Bourque人工智能生成

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