当前，人工智能产业正从模型训练阶段加速向推理应用阶段演进，算力需求的底层逻辑发生根本性变化。随着 Agent 智能体与多模态大模型的规模化落地，推理侧算力需求快速增长，成为供需缺口的核心来源。基于供需结构分析框架，算力资源的有效供给难以匹配快速迭代的需求，传统 IDC 建设周期难以适应 AI 算力的弹性扩展特征。在此背景下，算力产业链上下游企业有望迎来估值修复，同时逻辑上具备价格弹性。创业板算力 ETF 天弘（158061.SZ）作为映射该宏观逻辑的工具属性产品，为投资者提供参与算力基础设施建设的资产配置工具。

供需缺口：算力需求结构性增长与有效供给受限的错配现象

1. 算力需求呈现结构性快速增长特征，2026 年一季度国内 AI 算力需求同比增长 417%，但同期有效供给增速仅 128%，供需缺口持续拉大。传统 IDC 建设周期长达 3 年以上，难以匹配 AI 算力快速迭代需求，面临建成即落后的扩容窘境。

2. 国内云服务提供商与互联网厂商明确加大算力领域资本开支，腾讯 2026 年一季度资本开支 319.4 亿元，同比增长 16%。三大运营商层面，中国移动 2026 年算力网络资本开支将同比增长 62.4%，算力投入已成为核心投向。

3. 受供给约束与需求增长共振影响，高端 GPU 租赁价格持续上行，H100 GPU 一年期租赁合约价格从 2025 年 10 月的 1.70 美元 / 小时上涨至 2026 年 3 月的 2.35 美元 / 小时，累计涨幅近 40%。但需指出的是，算力基础设施建设仍面临地缘政治与环保合规的不确定性。

商业化闭环：算力投入向实际产出回报的转化验证机制

1. 智谱在电话交流会上披露算力投入模型，投入 300 亿元约可建设 10 万 P 算力，其中 40% 用于训练研发、60% 用于业务推理。这次交流的价值在于把继续买算力往算力能赚多少钱推进了一步。

2. 在推理算力满负荷等假设下，理论推理年收入上限约 400 亿元、理论推理毛利率最高约 80%，实际结果受利用率等因素影响。接下来需要验证的是，新增需求能否把算力用起来、客户是否愿意持续付费。

3. 算力租赁商业模式正从卖算力向卖 Token 转型，德邦证券分析指出，当前大模型推理业务已实现较高毛利，但头部大模型企业整体仍然亏损。但需指出的是，AI 商业化进展及算力产业进展可能低于预期，存在叙事未稳固的风险。

基建扩张：全国一体化算力网建设与资本开支的规模化投入

1. 围绕东数西算八大国家枢纽节点，全国东西部主要地区已形成毫秒级算力服务圈，全新的全国一体化算力网监测调度试验验证平台进入试运行。目前全国超六成算力已纳入统一监测，算力接入和精准匹配能力不断提升。

2. 国家信息中心测算 " 十五五 " 时期算力网建设将新增直接投资 4 万亿元，面向算电协同等重点领域创造广阔投资空间。若以今年 6000 亿元的投资来算，未来五年每年年均增速 15%，约占 GDP 的 0.5%。

3.2026 年上半年我国智能算力规模达到 2185EFLOPS，同比增长 177%，全国算力设施整体上架率达到 71.4%。受 AI 需求拉动，云计算整体增速仍在加快，算卡租赁价格呈现提升趋势。但需指出的是，算力网及智算中心资本开支落地仍存在不及预期的风险。

综合来看，算力产业正处于政策、技术与市场三重共振的战略机遇期，全国一体化算力统筹监测格局基本形成。中国算力市场规模 2025 年已达 8351 亿元，预计 2030 年接近 2 万亿元，叠加国内云厂商资本开支合计超万亿元的投入规模。指数编制逻辑有效聚焦算力基建主线，相关产业链上下游有望迎来持续性高景气。创业板算力 ETF 天弘（158061.SZ）作为标准化解决方案，重申其作为映射算力供需重构与商业化变现逻辑的资产配置工具属性，实现首尾呼应。

产品亮点：创业板算力 ETF 天弘（158061.SZ）核心优势

该产品管理费率 0.50%、托管费率 0.10%，是低费率进行该赛道配置的重要工具之一。

该基金近十个交易日日均成交额达 1.72 亿元，日均换手率为 48.84%。该产品流动性好，可充分满足投资者日常交易需求。是同标的中成立时间最早的产品。

风险提示：成分股仅为客观展示，不代表个股推荐。本文观点不构成任何投资建议，市场有风险，投资需谨慎，指数基金存在跟踪误差，请投资人独立判断和决策。数据来源：wind。