在經歷年初階段性波動后，全球算力芯片板塊近期再度走強。

截至4月16日，英偉達股價連續第11個交易日上漲，總市值回升到4.8萬億美元；AMD同樣連漲了11天，年初至今股價漲超20%；英特爾9個交易日連漲，2026年以來股價累計上漲超75%。

國內市場也掀起上漲潮，4月16日當天壁仞科技漲超26%，已經連漲7天；天數智芯漲逾17%，沐曦股份漲超8%。

以英偉達等為代表的龍頭企業股價連續上漲，帶動半導體及AI基礎設施相關資產整體回暖。從表面看，這是一次由業績預期修復與資金回流共同驅動的反彈。

但更深層的變化在于，AI產業正從“訓練驅動”走向“推理驅動”，算力需求開始呈現持續化、規模化的新特征。在這一背景下，市場對算力芯片的定價邏輯，正在從周期波動轉向長期供需重估。

GPU、CPU均受追捧

從直接催化因素來看，業內普遍將本輪上漲歸因于業績確認和預期強化的共振效應。頭部科技公司在最新財報季中持續釋放積極信號，尤其是在數據中心與AI相關業務上，收入與訂單均顯著超出市場預期，強化了投資者對算力需求韌性的判斷。

其中，英偉達依然是市場關注的核心。TrendForce集邦咨詢表示，由于AI需求強勁，且NVIDIA（英偉達）積極推動芯片用量高的整合型GB/VR機柜方案，預估2026年NVIDIA高端GPU出貨量將明顯增長，然而年增率將從原本預估約26.8%，微幅下修至近26%。

多位產業鏈人士向記者表示，英偉達的數據中心業務已成為全球AI基礎設施的定價錨，無論是大型云廠商還是新興AI公司，對高端GPU的需求依舊強勁。與此同時，公司新一代架構產品的推出，也被視為打開下一輪增長空間的重要變量。

另一方面，英偉達近期通過投資上下游來擴大AI算力版圖，進一步鞏固優勢。近期英偉達先對Marvell（美滿電子）投資20億美元，又入股RISC-V處理器IP廠商SiFive，把AI聯接的觸角推向更多的芯片生態系統中。

相較之下，英特爾的上漲更具估值修復意味。不少分析指出，隨著AI PC概念升溫以及先進制程推進，公司在AI時代的角色正在重新被評估，同時隨著智能體演進，CPU成為新的AI瓶頸，回到AI視野中心。半導體分析機構SemiAnalysis首席分析師Dylan Patel在近期的訪談中表示，CPU正面臨極其嚴重的產能短缺。

IDC中國研究經理索引向21世紀經濟報道記者指出，2025年全球服務器出貨量同比增長15%，其中加速服務器同比增長29%，通用服務器同比增長13%，這組數據表明二者的需求都處在增長周期中。AI訓練工作負載帶來的需求造成DRAM短缺，推理工作負載則一定程度推動了CPU的需求。未來，隨著AI Agent等場景快速增長，CPU在AI應用中也將扮演愈加重要的角色。

此外，從資金面看，被動資金與ETF的配置同樣起到放大作用。隨著科技股權重回升，相關指數基金持續流入，進一步推高板塊整體估值水平。業內普遍認為，在宏觀不確定性仍存的背景下，盈利確定性更強的AI資產正在成為資金的重要配置方向。

推理需求猛增

在短期的上漲和波動后，需求結構的變化，將決定這一輪行情能走多遠。

當前業內的共識是，AI產業正在從以模型訓練為核心的第一階段，邁入以推理和應用為驅動的第二階段。與早期一次性、大規模的訓練投入不同，推理環節更接近持續調用的模式，無論是企業部署大模型，還是各類AI Agent的落地，都會帶來穩定且長期的算力消耗。

分析師普遍認為，這一轉變具有關鍵意義，它使算力需求轉向“類基礎設施消耗”。換言之，算力不再只是階段性投入，而逐漸演變為類似電力、帶寬一樣的長期生產要素。這也是市場愿意給予算力芯片更高估值的重要原因之一。

在此背景下，一方面芯片廠商們動作頻頻，要在新一波浪潮來臨前加快布局。

比如，英偉達在今年GTC上發布LPU芯片，主打提升推理效率。集邦咨詢指出，英偉達除了強化高端AI訓練市場，也正積極拓展AI推理應用，預估其全新LPU的市場需求2026年有望達數十萬張，2027年目標則為翻倍增長。

又比如，面對更強的AI需求，英特爾與谷歌近日宣布合作，雙方將共同推進下一代AI和云基礎設施的發展，從而進一步強化CPU和IPU在擴展現代異構AI系統中的關鍵作用。

另一方面，全球科技巨頭的資本開支成為重要風向標。亞馬遜、微軟、谷歌、Meta等公司在AI相關領域的投入仍在持續擴大，整體規模已達數千億美元級別。

不過，這一趨勢也帶來新的爭議。部分分析認為，盡管需求強勁，但如此高強度的投入能否持續轉化為商業回報，仍存在不確定性。換言之，市場的核心分歧正在從“AI是否增長”，轉向“增長的質量與持續性”。

從產業鏈角度看，還有一個重要變化，算力紅利正在從單一芯片廠商向更廣泛環節擴散。例如，高帶寬內存（HBM）、先進封裝以及上游設備材料廠商，均在本輪周期中獲得更高關注度。

整體來看，分析師普遍判斷，本輪算力芯片上漲并非簡單的市場反彈，而是對AI資本開支周期與需求結構變化的再確認。但與此同時，圍繞資本開支可持續性、估值水平以及產業鏈利潤分配的分歧，仍將決定這一行情的持續時間與演繹路徑。