近期，首批跟踪创业板算力基础设施指数的ETF陆续成立上市，这也是市场首批算力主题ETF。其中9月18日上市的创业板算力ETF易方达（158050）认购户数超过 18000 户，在已成立的创业板算力 ETF 中居首。
这轮算力行情里，被高估最多的能力是“押对环节”。对有一定积蓄、想在银行理财之外做进阶配置的人来说，更值得关注的是两个先行指标——钱和量，观察这条产业链的景气节奏。
一边“过剩”、一边加码，需求见顶了吗？
先看钱。云厂商的资本开支，可以理解为为未来算力规模提前下定的订单，它领先于收入和利润，是判断行业景气的先行指标。海外，据彭博一致预期，亚马逊、谷歌、Meta 等五家头部云厂商 2026 年 AI 相关资本开支预计超过 8000 亿美元，2027 年预期约 1.1 万亿美元；国内，字节、阿里、腾讯三大互联网厂商 2026 年资本开支预计合计在 8000 亿元以上，2028 年可能达到 1 万亿元左右。
注：单位为百万美元。数据来源Bloomberg、JPMorgan，截至2026年7月28日。资本开支规划及一致预期可能随企业经营、技术路线和宏观环境变化而调整，不应视为对未来需求或收益的保证。
再看量。Token 用量比订单更贴近真实的使用强度：用量越大，真正用它的人和场景越多。以豆包为例，2026 年 6 月日均 Token 使用量已达 180 万亿，是 2024 年底的 45 倍、2024 年 5 月的 1800 倍。这轮用量还在向海外外溢——在聚合全球模型的 OpenRouter 平台上，8 月 10 日至 16 日周度调用量突破 75.3 万亿、环比增长 9.13%，全球调用量排名前五的大模型里，国产模型占了四席。
钱在加码、量在放大，两条线合在一起，结论是：算力基础设施的需求，可能依旧超过供给。需求端没有争议，难点转移到了配置端——钱最终会流向产业链的哪一环。
钱往哪一环流，是最难猜的部分
国产算力产业链大致分三层：上游是算力芯片、服务器、光模块等硬件，中游是云计算平台、算力网络，下游是 AI 编程、智能体、模型训练等应用。需求从下游来，钱向上游走——AI 应用爆发率先拉动中游云计算，云服务涨价是第一站；下一步云厂商为扩算力展开新一轮芯片采购，需求继续向上游传导。
但机会未必沿单一技术路径线性展开。芯片决定单台设备的算力上限，网络、存储、PCB 决定数据能否高效周转，IDC、供电、液冷决定高密度集群能否连续运转。任一环节成为瓶颈，都会拖慢整体交付，也都会成为资金关注的节点。
约束环节还随阶段切换：训练阶段，计算与网络更吃紧；推理规模扩大后，服务器、存储、IDC 运营的需求更突出；机柜功率上行时，供电与液冷成为新的约束。这意味着单点押注的胜率，取决于能否连续猜对每一轮轮动——对配置型资金来说，这样的风险收益比并不划算。
不猜环节，靠什么接住整条链？
更稳妥的思路是同时覆盖多个环节。创业板算力ETF易方达（158050）跟踪的创业板算力基础设施指数，覆盖的正是计算、网络、存储、运维等算力基础设施领域。
它的权重因子设计直接降低了单点风险：处理器、计算设备等领域单只样本股权重不超过 10%，其他领域不超过 3%。即便是中际旭创这样总市值超万亿元的光模块龙头，权重也在 3% 以内——单一龙头的涨跌，不足以左右指数的整体表现。
行业分布也更均衡：在很多同类指数中占较大权重的通信设备行业，在这里仅约 25%，更多权重留给了算力租赁、IDC 运营等环节，整体更偏向处理器、计算设备等底层基础设施。指数化工具的价值正在于此：不必判断哪一环先跑出来，也能完整持有整条链。
注：数据来源iFind，时间截至2026.08.31，按照申万三级行业分类。
回到最初的问题——对配置型资金来说，这条主线的需求端没见顶，钱也在持续加码，真正可控的不是猜对下一轮风口，而是选择一种不必猜的工具。对应产品方面，创业板算力ETF易方达（158050）跟踪创业板算力基础设施指数。与其把它当成一次押注，不如放进组合里，作为一个进阶配置的仓位。
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