BlackRock解读「AI投资框架」精华！2026年布局AI领域必看！
当前全球正处于AI基础设施的高速建设阶段，各大科技公司争相扩建数据中心、采购先进芯片、提升散热系统，并强化能源与网络供给。
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多家研究机构预测，到2030年，美国每年用于AI相关基础设施的资本支出可能达到约7000亿美元，规模接近美国GDP的2%。
原因在于大型模型的计算需求远超传统互联网时代，无论是搜索引擎、视频平台还是电商系统的算力要求，都远低于当前AI模型的训练与推理需求。
因此，不仅芯片成本快速上升，数据中心的冷却、电力、选址与服务器架构也面临全面升级，形成一条庞大而昂贵的AI底层生态链。
AI模型本质是以极高速率在半导体中移动电子，当这种运算量被放大至万亿次级别后，能源需求呈指数增长。
国际能源署预测，到2030年，AI带来的新增电力需求可能高达1000太瓦时，约占全球电力的3%。
加上现有互联网基础设施的耗电量，整体占全球电力需求的比重可能提升至6%至7%。
数据中心运行时不仅芯片发热量极高，还需要强劲的冷却、通风与备用能源系统，这使得可再生能源、核能与分布式供电成为AI时代新焦点。
目前可再生能源已占全球发电约13%，核能作为最大碳中和基载电力来源，占比约9%，未来都将成为支撑AI算力扩张的关键力量。
AI产业可以拆分为三层：
[*]底层是基础设施层（芯片、云计算、数据中心）；
[*]中层是智能层（数据、模型、算法）；
[*]顶层则是应用层（各类AI软件、行业解决方案）。
过去两年全球投资主要集中在基础设施层，但随着算力逐步到位，模型层与应用层将在未来三至五年迎来快速扩张。
同时，AI技术已成为美国与中国科技竞争的核心，因为领先AI意味着经济优势、军事能力提升与技术主导权。
在这种地缘政治与技术竞争的双重推动下，未来AI将不仅改变企业运营方式，也将重塑国际产业分工与全球能源版图。
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