英伟达掷15亿美元为数据中心提供融资，科创人工智能ETF华夏回调

截至2026年8月18日 11:00，科创人工智能ETF华夏（589010）下跌2.24%，最新报价1.49元。成分股方面涨跌互现，石头科技（688169.SH）领涨4.58%，复旦微电（688385.SH）上涨1.67%，奥比中光上涨1.65%；天准科技（688003.SH）领跌5.95%，芯原股份（688521.SH）下跌5.83%，星环科技下跌5.76%。

流动性方面，科创人工智能ETF华夏盘中换手3.24%。拉长时间看，截至8月17日，科创人工智能ETF华夏近1月日均成交1.28亿元。

规模方面，科创人工智能ETF华夏近1周规模增长4952.42万元，实现显著增长，新增规模位居可比基金1/13。

从前十大涨跌幅成分股来看，石头科技上涨4.61%领涨，复旦微电上涨1.58%，奥比中光上涨1.50%，聚辰股份（688123.SH）上涨1.02%；与此同时，金山办公（688111.SH）下跌0.96%，寒武纪（688256.SH）下跌1.14%。整体来看，前十大成分股涨跌分化较为明显，AI硬件、芯片及智能终端相关标的有所表现，但部分软件、芯片及AI产业链个股出现调整，板块内部轮动特征较为突出。

【消息面】

英伟达（NVDA.US）掷15亿美元为数据中心提供融资 触爪伸向基础设施

8月17日，英伟达CEO黄仁勋发表题为《保障智能基础设施安全》（Securing the Infrastructure of Intelligence）的署名文章称，英伟达已与能源开发商SB Energy（ELPC.US）达成合作，锁定位于美国俄亥俄州波特斯茅斯PORTS-Pike科技园区的土地、电力与厂房（LPS）资源。该场地将专门用于承载英伟达算力系统，而OpenAI将作为租户在此建造并运营AI工厂。

欧洲银行为苏格兰数据中心提供3亿英镑支持

苏格兰公司DataVita从欧洲银行获得了3亿英镑（约合4.07亿美元）的融资，用于扩建其在苏格兰现有的数据中心并新建一座数据中心。算力巨头戴尔公司将把其苏格兰总部迁至该地点。此次投资是英国所谓“人工智能增长区”在新任首相伯纳姆领导下迎来重要复苏的关键信号。 

【核心个股拆解】

芯原股份依托自主半导体 IP，提供一站式芯片定制服务与半导体 IP 授权服务，覆盖 GPU、NPU、VPU 等各类处理器 IP 及数模混合 IP。IP 核是芯片设计的基础模块化单元，在端侧 AI 芯片、汽车电子、物联网芯片需求持续增长背景下，芯片定制与 IP 复用需求持续扩容，公司在国内芯片 IP 与定制服务赛道具备显著龙头地位。

海光信息（688041.SH）专注高端处理器研发设计，产品包含通用 CPU 与 AI 加速 DCU，面向服务器、工作站及 AI 算力集群。CPU 承载通（00062.HK）用计算与系统调度，DCU 负责大模型训练推理，随着国内算力基础设施建设、政企信息化自主可控推进，国产高端处理器的落地空间持续拓宽，是国内算力自主产业链的核心标的。

澜起科技（688008.SH）是全球领先的高性能互连芯片企业，主营内存接口芯片、PCIe Retimer、CXL 互连芯片及津逮服务器平台。内存互连芯片承担算力芯片与内存之间高速数据传输的功能，AI 大模型训练对带宽、低时延需求大幅提升，DDR5 升级与 CXL 互联架构落地持续拉动互连芯片需求，公司在内存接口赛道全球产业地位突出。

寒武纪聚焦云端、边缘及终端人工智能芯片研发设计，产品涵盖思元系列 AI 芯片、加速卡、智能整机与配套软件栈。AI 芯片是大模型训练、推理的核心算力载体，算力中心扩容、行业 AI 应用落地带动国产 AI 加速芯片导入，公司在云端智能计算芯片领域具备深厚技术积累。

金山办公是国内主流办公软件服务商，核心产品包括 WPS Office、WPS 365 与 WPS AI，覆盖 PC、移动端全平台。AI 赋能文档生成、智能分析、多模态协作重构办公产品价值，党政、金融、企业机构国产化替换与个人端 AI 办公需求共振，为公司产品生态打开持续增长空间。

【机构观点】

【下一轮AI主线核心可能落在Token推理算力】

国投证券研报称，上一轮AI主线的核心逻辑是“价涨”，而下一轮AI主线的核心可能落在由Agent/推理需求爆发驱动的量增链条——即Token推理算力（含国产算力芯片、先进Fab、先进封装、算力租赁等）、光模块出货量（1.6T放量）、AIDC电力配套、端侧AI等。从中报季的验证情况来看，AI产业趋势仍处在强景气阶段，且正在从“资本开支驱动的算力建设期”进入“算力建设继续高增+推理/Agent需求开始验证+商业化收入逐步兑现”的阶段。

【AI 正在加速早研阶段的“设计—构建—测试—学习”循环】

长江证券（000783.SZ）指出，AI 正在加速早研阶段的“设计—构建—测试—学习”循环，一旦下游模型加速爆发、模型生成候选分子的速度越快，需要合成、测试、验证的分子就越多，符合“AI 越会设计，实验室反而越忙”的逻辑，模型带来实验需求爆发。因此，行业早期模型训练加速阶段，数据卖铲层有望率先受益，当前 Infra 层数据价值或仍存在低估

科创人工智能ETF华夏（589010）紧密跟踪上证科创板人工智能指数，覆盖全产业链优质企业，兼具高研发投入与政策红利支持，半导体含量超60%，20%涨跌幅与中小盘弹性助力，捕捉AI产业“奇点时刻”。