2026年，AI投资的风向变了。从前两年疯狂扫货GPU、拼命训练大模型的军备竞赛，现在进入了更现实的阶段——推理成本能不能降下来，才是决胜手。

资本的目光正在重新聚焦。曾经所有钱都扑向英伟达这样的硬件大厂，现在投资者在算一笔更细致的账：推理成本、电力成本、散热成本，甚至网络传输的成本。这不只是技术问题，更是经济账。

**算力扩张真正的瓶颈在哪？**

芯片够不够用？这已经不是问题。真正卡脖子的是电。一个超大规模数据中心需要稳定的电力供应、高效的冷却系统、配套的网络互连。这些基础设施能不能连成一条可复制的产能曲线，决定了AI商业化能走多远。换句话说，算力工厂化的天花板，是由电力基础设施、冷却能力、网络交换机这些"工业级"设备决定的。

**产业链的权力正在转移**

从单纯的硬件军备竞赛，转向整条产业链的效能竞争。网络互连层（交换机、光模块）、电力基础设施层（购电协议、数据中心运维）、再到软件层（推理优化、调度策略）——这些环节直接影响毛利率和商业竞争力。推理优化软件栈能把硬件效率提升20%，这20%就是现金流的差别。

**AI泡沫争议升温**

华尔街现在有两派声音打起来了。乐观派说AI是第二次工业革命，数据中心投资能持续10年以上。悲观派则问：这些投入什么时候开始产生实际回报？看起来接下来要拼的，不是谁的芯片更多，而是谁能把技术优势真正转化成钱。