当人们谈论算力时，往往首先聚焦于芯片的性能指标：先进的制程工艺、创新的架构设计、精确的数值处理能力以及出色的能效比。然而，作为创业板算力ETF南方（158063）的基金经理，高兴坤却有着不同的观察视角。他指出，仅有高性能的芯片并不足以支撑起强大的AI算力，供电、制冷以及网络这三方面的条件，正成为筛选真正有效算力产能的关键门槛。

高兴坤的这一判断，源于对行业现状的深刻洞察。从公开数据来看，数据中心的机柜总量似乎并不匮乏，但深入分析后会发现，其中大部分仍是传统的低功率机房，其供电、制冷以及网络架构难以满足AI GPU集群对运行环境的严苛要求。因此，他将关注的焦点从“芯片是否足够”转移到了“机房能否承载”这一更为实际的问题上。

算力瓶颈：远不止于芯片

在高兴坤看来，算力领域存在着明显的“木桶效应”。一方面，算力卡和存储的性能确实决定了整个智算中心的运算能力上限；但另一方面，要充分发挥出整体算力的效能却并非易事。以传统数据中心的改造为例，供电和制冷系统的高功率改造不仅周期长、成本高，单机柜的改造成本甚至可以达到传统机柜的两倍以上，而如果采用液冷技术进行改造，还需要额外等待数月的时间。此外，没有高速互联网络的GPU集群，也无法满足大模型实际计算的需求。基于这些观察，高兴坤得出一个推论：那些“已并网且具备可改造性”的存量资产，其时间价值正在被不断放大，这无疑是当前算力领域中的稀缺资源。

沿着这一思路，高兴坤将算力行情的发展划分为两个阶段：第一阶段是芯片的争夺战，而第二阶段的主角则换成了机房中那些默默无闻的基础设施——光模块、液冷系统、供电设备以及数据中心本身。在这一阶段，市场定价的依据正是“哪些环节真正跨越了供电、制冷和网络这三道门槛”。

跨越门槛：环节价值重估

随着门槛的跨越，相关环节的价值也得到了重新评估。高兴坤将光模块比作交换机上的“数据快递员”：在拥有上万张GPU的AI集群中，芯片间的互联拓扑结构变得异常复杂，互联带宽成为了制约系统可扩展性的关键瓶颈。他特别关注需求结构的变化：柜外横向扩展是当前需求的主要来源，而柜内纵向扩展则正在开辟新的增长空间。

液冷技术的发展同样引人注目。随着芯片功耗的不断提升，散热问题日益凸显——新一代AI加速卡的单卡功耗已经从上一代的数百瓦级跃升至上千瓦级，传统风冷技术已经难以应对。因此，液冷技术正逐渐从“可选方案”转变为重要的基础设施配置，已有平台在新一代产品上明确采用了全液冷架构。在国内市场，头部云厂商的液冷渗透率仍然较低，这意味着未来还有巨大的提升空间。

AI时代的“卖水人”：算力基础设施的崛起

将视野进一步拓宽，高兴坤提到，行业内越来越多的观点将AI比作未来的“水电煤”——智能能力可以像水和电一样按需调用，并逐步渗透到生产和生活的各个领域。随着“用水的人”越来越多，那些负责“供水”的公司——即算力基础设施提供商——的重要性也将日益凸显。

换句话说，芯片、服务器、数据中心和网络等算力基础设施，可能正是AI时代的“卖水人”。这也是高兴坤看待算力产业链的独特视角——与其追逐单一爆款产品，他更关注如何将整条产业链的机会整合在一起，为投资者提供一个全面的投资选择。

这些判断最终也体现在了他所管理的产品上。创业板算力ETF南方（158063）将算力基础设施的相关公司整体纳入投资范围，使得投资者无需自行判断哪家公司能够胜出，只需对产业的整体发展方向做出判断即可。

对于高兴坤来说，产业链的门槛在哪里、哪些环节真正跨越了门槛，是他观察这条产业的主线。在他看来，这是一场将持续数十年的基础设施革命——这条产业链上的机会，需要从整体上进行把握和看待。

风险提示：基金投资存在风险，投资者需谨慎对待。基金的过往业绩并不能预示其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩也不构成对基金业绩表现的保证。基金净值增长率并不代表投资者实际持有基金的收益率。投资前，请务必认真阅读基金合同和招募说明书等法律文件，充分了解产品的详细信息和风险特征，根据自身的风险承受能力做出理性的投资决策。