人民日报海外版记者 林子涵配资网上
支撑AI运行的，不只有大模型和高端芯片，还有“幕后”一系列算力基础设施。
近期，全球存储芯片价格上涨，影响甚至传导至U盘、SD卡、移动硬盘等普通消费者熟悉的电子产品。随着世界范围内AI数据中心建设提速，燃气轮机、变压器、储能设备、冷却设备、光纤电缆以及铜、铝等基础材料的需求也同步上升。当前，AI热潮正向产业链的多个基础环节延伸，让一批“隐形刚需”受到更多关注，也牵动全球供应链发生新变化。
算力基础设施需求升温
近期，“存储”成为全球科技产业关注的热词。AI数据中心不仅需要高性能芯片完成计算，也需要大量内存和存储设备来完成数据读取、调用、交换和保存。随着AI数据中心建设提速，高带宽内存、服务器内存、企业级固态硬盘等产品的需求显著增加。
据韩联社报道，全球科技企业加大AI基础设施投资，带动服务器内存产品需求上升。2026年，全球内存芯片市场规模预计较上年扩大超过4倍。另据路透社报道，AI基础设施投资增长推高了内存和存储芯片需求，全球内存供应趋紧。报道援引花旗银行分析称，内存芯片制造商SK海力士预计，内存供应紧张可能持续至2027年。
这一变化已开始向消费端传导，U盘、存储卡等产品价格上涨，手机、电脑等电子产品也面临成本压力。《华尔街日报》报道称，AI数据中心大量采购内存芯片，使消费电子企业可获得的供应减少，推高了个人电脑、智能手机、游戏机等产品成本。另据美国新闻网站Axios报道，美国劳工统计局的消费者价格指数显示，今年5月，美国“电脑软件及配件”价格同比上涨14.5%，U盘等存储产品价格上升是推动上涨的重要因素。
不只是存储，AI算力扩张也显著拉动电力设备需求。数据中心耗电量较大，对供电稳定性要求高，其建设和运行离不开发电设备、变压器及输配电系统支撑。路透社报道援引西门子的消息称，大型科技企业加大AI基础设施投资，正在推高燃气轮机和电力设备需求。彭博社的报道也提到，随着AI数据中心建设加速，美国大幅增加了大功率变压器的海外采购。摩根士丹利6月的研究报告也显示，电力变压器的交货周期已大幅延长，全球供应链承压。
数据中心对稳定供电的要求，也带动了储能设施等配套环节需求上升。彭博新能源财经分析称，随着数据中心建设，电池已不只是人们印象中的短时备用电源，更是缓解数据中心接网压力的重要设施。英国《金融时报》也报道称，AI数据中心需要不间断电力供应，以防停电或电压波动，储能设备因此成为重要支撑。
AI还带动了冷却设备需求升温。AI服务器密集运行会产生大量热量，散热能力直接关系到运行稳定。路透社援引摩根大通报告称，全球AI服务器液冷系统的市场规模，预计将从2025年的89亿美元增至2026年的超过170亿美元。随着数据中心建设，冷却设备需求增长，相关企业或将受益。
此外，数据中心还需要高速、稳定的数据传输，光纤光缆等连接设备需求也随之上升。美国消费者新闻与商业频道报道称，美国科技企业Meta正为其AI数据中心采购光纤光缆。美国康宁公司等相关企业也表示，将推出面向AI数据中心网络的光纤光缆和连接产品，以满足高速数据传输需求。
相关需求还延伸至基础材料领域。数据中心建设、供配电设备、电缆、变压器、冷却系统等环节均需要铜、铝等金属材料的支撑。标普全球研究称，受电气化、数字化发展和AI数据中心等需求带动，全球铜需求到2040年预计将较2025年增长约50%。其中，AI和数据中心相关的铜需求预计将明显增加。
“幕后环节”为何引发关注
存储、网络、电力、关键材料……这些环节看似处在幕后，为何吸引越来越多国际关注？与以往的AI发展阶段相比，现阶段AI对基础设施的需求出现了什么新变化？
复旦大学经济学院教授刘志阔接受人民日报海外版记者采访时表示，随着AI从技术研发走向更多实际应用，对算力基础设施的要求已从“能不能跑起来”，转向“能不能稳定、持续、低成本地运行”。在这一过程中，支撑模型长期运行的基础设施被推到更重要的位置。与此同时，AI牵动的产业环节也更加广泛。存储负责数据读取和保存，光纤光缆承担高速传输，电力设备保障稳定供电，冷却系统维持设备运行，铜、铝等材料则支撑设备制造。这些环节虽不直接呈现在消费者面前，却影响着AI服务能否持续、稳定、高效运行。
英国《金融时报》的分析称，随着AI应用扩大，行业关注点正从模型训练进一步延伸至推理环节。训练主要是让模型形成能力，推理则是模型在实际场景中被调用和使用。推理需求增加，意味着AI服务需要更稳定、更低延迟的计算和网络支撑。该报另一篇报道也指出，AI发展正在改变数据中心设计，对电力、冷却和配电设备提出了更高要求。
美国战略与国际问题研究中心有关报告和文章也表示，每一个AI模型和应用背后，都是由大量数据中心、密集计算硬件和庞大电力需求构成的网络。支撑AI算力的基础设施已成为重要变量，未来要大规模提升AI算力，需要统筹考虑电力输送稳定性、工业制造能力等基础设施条件。
在各类算力基础设施中，电力越来越成为关键变量。厦门大学中国能源政策研究院院长林伯强对人民日报海外版记者表示，AI数据中心对电力的需求增长较快，凡是与数据中心、电力、绿电、储能相关的环节，都会随之加快发展。特别是新建数据中心往往更重视绿色电力的使用比例，未来，数据中心不仅需要稳定供电，也将更多与清洁能源和储能系统结合。
算力链条牵动全球产业链
随着AI需求向算力基础设施各环节传导，相关全球产业链的格局和价值链条也在发生变化。
刘志阔认为，未来不能仅以“有没有大模型”来判断一个国家或地区是否参与了AI产业链。不同国家和地区嵌入全球产业链的方式各不相同，有的体现在模型和平台层面，有的则体现在制造、材料、设备和零部件环节。以中国为例，在光通信模块、电源设备和部分配套环节中占有较高比重。韩国存储芯片企业则近期表现抢眼。其他国家也在部分技术、材料和设备等领域各有积累。这种差异化参与，构成了全球AI基础设施供应链的基本格局。
国际机构分析也显示，AI的全球产业链具有高度复杂性。美国战略与国际问题研究中心在报告中指出，AI等技术建立在复杂的技术栈和高度相互依存的价值链上。相关产品往往涉及设计、制造、设备、材料等多个国家和地区的分工，并与各地传统产业高度依存。
麦肯锡在一份研究报告中估算，全球数据中心建设支出到2030年可能达到数万亿美元规模。其推进速度不仅取决于资金投入，还受到能源资源、工业能力和供应链配套等多重因素的影响。
能源环节的作用也日益凸显。林伯强表示，数据中心用电需求增长对电力系统的影响会是一个过程。更值得关注的是，未来数据中心建设如何更多与清洁能源、储能和电网建设相结合。AI热潮带来的供应链变化，不只是科技产业内部的变化，也与能源、制造、材料等领域密切相关。
AI热潮持续升温，也正推动全球产业链重新审视算力基础设施的产业价值。
“当下AI基础设施建设由真实需求拉动配资网上，相关热度也已体现在产业链相关企业营收和利润增长上。”刘志阔说，但与此同时，也要警惕短期热度过快累积、基础设施建设快于真实需求、应用铺开快于价值创造的泡沫化现象。AI产业发展的关键，在于把支持重点放在长期能力建设上，推动算力建设、应用创新和产业需求更好匹配。这样，AI热潮带动的“隐形刚需”才能真正转化为全球产业链发展的长期动力。
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