- AI 数据中心从铜缆向光网络的转型正受到超大规模运营商资本支出的驱动,预计 2026 年这些支出将达到 7250 亿美元。
- 专门从事光学组件和网络的咨询公司,如 Ciena (CIEN)、Nokia (NOK)、Lumentum (LITE) 和 Credo (CRDO),正见证需求和投资者兴趣的增长。
- AI 基础设施的建设也为冷却(江森自控)、连接(Cogent Communications)和电力(NuScale Power)等相邻行业创造了机会。
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随着人工智能规模的扩大,铜缆接线的物理极限正迫使数个十亿美元规模的重心转向光互连,在数据中心供应链中创造了一批新的赢家。
人工智能对数据近乎贪婪的需求正暴露传统铜缆互连的局限性,迫使微软和亚马逊等超大规模运营商将 2026 年计划中 7250 亿美元资本支出的很大一部分投入到光网络解决方案中。这一转变正为提供底层光速基础设施的公司创造独特的投资机会。
“人工智能的建设正在造成供应短缺,这有利于底层基础设施提供商,而非估值过高的计算类股票,”行业分析师的研究报告指出,“市场开始认识到,数据传输正变得与数据处理同样关键。”
这一举措正推动光学专家的股价上涨。Ciena (NYSE:CIEN) 在重新被纳入标普 500 指数后的 30 天内,股价跳涨近 29%,而诺基亚 (NYSE:NOK) 的股价在分析师上调评级后上涨,上调理由是其光传输和 IP 路由硬件需求激增。其他主要供应商包括与英伟达合作开发硅光子生态系统的 Lumentum (NASDAQ:LITE),以及提供高速连接关键的有源光缆 (AECs) 的 Credo Technology Group (NASDAQ:CRDO)。
对于投资者来说,这代表了 AI 领域除芯片之外的“铲子和锄头”式投资。虽然像 Ciena 这样的公司以高达 330 倍的市盈率交易,但预测到 2030 年人工智能基础设施支出将达到 7 万亿美元,这表明增长前景广阔。核心问题在于,随着 AI 模型变得越来越复杂,服务器之间数据传输的速度和带宽成为主要瓶颈,而只有光学解决方案才能大规模解决这一问题。
建设人工智能能力的竞赛已进入新阶段,其定义不仅在于半导体芯片的算力,还在于连接它们的网络速度。包括 Meta Platforms、Alphabet、微软和亚马逊在内的超大规模数据中心运营商,正集体将 2026 年的人工智能资本支出预算提高到估计 7250 亿美元。这笔历史性支出中越来越多的部分正被用于解决一个基础物理问题:铜缆接线无法满足大规模 AI 集群的需求。这为一组专门的光网络和组件供应商创造了强大的推动力。
处于这一转型核心的是提供高速数据传输必不可少的光纤技术的公司。高容量光连接提供商 Ciena (NYSE:CIEN) 已重返标普 500 指数,重新引起投资者关注。该公司的订单积压越来越多地与 AI 基础设施项目挂钩,尽管其股价市盈率为 330 倍,反映了极高的预期。
同样,诺基亚 (NYSE:NOK) 的网络基础设施部门也见证了光传输和 IP 路由设备的需求增加。4 月份的一份分析师上调评级使交易量激增至三个月平均水平的 119% 以上,该报告明确指出数据中心建设是未来收入的关键驱动力。
生态系统还延伸到了技术运行所需的组件制造商。Lumentum Holdings (NASDAQ:LITE) 生产高速收发器和激光器,使其成为超大规模运营商的关键供应商。它与英伟达合作开发 Spectrum-X 光学网络交换机,凸显了其在下一代数据中心架构中的作用。同时,Credo Technology Group (NASDAQ:CRDO) 的有源光缆 (AECs) 在 AI 驱动的网络部署中正获得青睐,这是高性能连接的关键推动力。
人工智能驱动的基础设施热潮不仅限于光学组件。这些新数据中心的巨大功耗和冷却要求正为其他相关行业创造机会。江森自控 (NYSE:JCI) 的数据中心冷水机组平台需求激增,积压订单同比增长 20%,达到 180 亿美元。
数据中心之间的连接是另一个关键领域。运营着 186 个数据中心的 Cogent Communications (NASDAQ:CCOI) 见证了其波分业务(一种光传输平台)同比增长 73.7%。该股票的市销率仅为 1.2 倍,远低于 4.4 倍的历史平均水平,这表明如果数据中心间的带宽变得稀缺,该股具有潜在的回升空间。
或许最基本的需求是电力。在全球电网已承受压力的情况下,NuScale Power (NYSE:SMR) 等公司正在开发小型模块化反应堆 (SMRs),作为数据中心的专用电源。虽然预计到 2029 年左右才会有实质性收入,但核能驱动的数据中心的长期潜力正吸引着极大关注。
所有这些活动的核驱动力是部署资本的庞大规模。麦肯锡咨询公司估计,到 2030 年,全球 AI 驱动的数据中心基础设施资本支出将达到约 7 万亿美元。这种巨大的支出正在供应链各处造成压力,从高性能芯片到连接它们的光缆。对于希望参与 AI 建设的投资者来说,为这场技术革命提供必要的、且日益稀缺的基础设施的公司,呈现了一个引人注目的选择,尽管其热度可能不如芯片制造商本身。
本文仅供参考,不构成投资建议。