电力瓶颈与医疗变革，新宏睿洞见2026年AI投资新主线

当前，全球进入资本密集型技术变革周期，AI成为重塑投资决策的核心力量。2026年伊始，埃隆·马斯克参加了一档名为《Moonshots》播客节目，3小时访谈内容聚焦了AI算力竞争、电力瓶颈、医疗等核心议题，引发市场对AI投资细分赛道的重新审视。

同时，AI投资的价值主线也在从 “全面撒网” 转向 “精准聚焦”。

跨境投资与商业顾问公司——新宏睿投资管理公司（New Horizon Global Advisory，简称新宏睿）在其微信公众号发布的《2026全球市场展望》中强调，AI技术已不再令行业各个层面无差别获益，核心机会集中于“基础设施关键受益方、具备定价能力及清晰变现路径的企业、间接受益于生产率提升的行业”。

而马斯克的产业洞察则进一步指明了方向：一边是电力供给作为AI规模化的核心制约，其缺口背后孕育着基础设施领域的投资机遇；另一边是AI与医疗健康领域的深度融合，在技术大规模投入与政策支持下成为比较具有确定性的增长赛道。两大核心方向的机遇与挑战，共同构成了2026年AI投资的关键叙事。

AI电力“瓶颈”背后隐藏投资机遇

马斯克上述播客中提到，AI竞赛的决定性因素是电力供应能力，而非单纯算法或芯片性能。按照他的估计，2026年中国发电量可能会达到美国的3倍，有能力支持耗能巨大的人工智能数据中心。他还称，发电能力是扩大人工智能系统规模的制约因素。“人们低估了电力供应的难度，”马斯克如是说。

电力供应短缺对AI研究进程的掣肘效应，已在全球多个国家和地区切实显现。2025年8月，《环球》杂志就曾报道过韩国AI研究遭遇“电力荒”的困境，报道称，由于用电紧张，韩国开展AI研究的大学校园正深陷“电力荒”困境，甚至随时面临“全面断电”危机。

据报道，生成式AI服务的电力消耗是传统网络搜索的10倍以上。而图像或视频类的生成式AI服务，每次生成所需能量甚至相当于给手机充一次电，耗电量是文字类生成式AI服务的40到60倍。有研究表明，到2027年，生成式AI所消耗的能源大约在85至134太瓦时（TWh）之间，足以满足荷兰或阿根廷等国家一年的用电需求。

微软CEO纳德拉在2025年11月的一档播客节目中也承认，公司正面临一个前所未有的窘境，“手上有成堆的GPU，却因为缺电、缺空间，只能闲置”。

而电力供给不足则将制约人工智能数据中心的建设。新宏睿在近期发布的《2026全球市场展望》中就指出，本轮AI投资周期中，产业链多处瓶颈逐步显现。由于电力供给、现成⼚房及合适土地难以短期内快速扩张，数据中心容量与能源输配成为最关键的制约因素。我们看好位于加拿大北部的数据中心布局，其具备高纬度气候优势及稳定水资源条件。

“2026年AI投资主线重点聚焦于：基础设施的关键受益方、具备定价能力及清晰变现路径的企业和间接受益于生产率提升的行业。”新宏睿在相关展望中表示。

AI应用催生医疗健康产业结构性变革

在上述播客中，埃隆·马斯克对于AI医疗健康领域应用的言论，同样引起了市场广泛的关注。他大胆预言，特斯拉的人形机器人“擎天柱”将在三年内超越最顶尖的外科医生。

无论马斯克预言的未来是否会成为现实，AI在医疗健康领域的快速发展都不容忽视。

“AI正成为医疗健康行业的核心催化剂。”作为一家面向企业、金融机构及高净值个人客户，提供涵盖企业出海顾问、资本市场咨询、跨境投资通道以及资产配置与投资管理等综合服务的跨境投资与商业顾问机构，新宏睿对上述领域的变化体会尤为深刻。其指出，随着市场关注从AI赋能者转向AI应用者，医疗健康成为尚未充分挖掘的生产率提升领域。AI在药物研发、诊断、流程优化及成本控制等方面的应用，有望带来结构性变革。

国内政策层面也在围绕AI医疗健康应用积极引导。国家卫生健康委办公厅、国家中医药局综合司、国家疾控局综合司在2024年联合印发的《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》中，专设了“人工智能 + 药物研发”板块，提到了AI在智能药物研发和智能药物临床试验辅助的场景的应用，涵盖药物筛选、合成路线设计、临床试验辅助、药品临床综合评价等，核心是通过AI可以加速药物研发流程。

在诊断领域，《指引》指出，AI可以辅助医学影像的诊断，针对医学影像数据进行智能分析、快速读片、报告生成，实现高效精准地医学影像辅助诊断。

至2025 年12月，北京市卫健委再发布《北京市支持医疗健康领域人工智能应用发展行动计划（2026-2027 年）》，提出到2027年，北京全市医疗卫生机构普遍开展人工智能产品落地应用，增加有效供给，确保安全可控；在新药研发方面，重点在蛋白质结构预测、重大疾病相关的潜在靶点发现、药物分子虚拟筛选、临床试验智能设计等关键环节实现核心技术攻关。

多家行业巨头也瞄准了AI在医疗领域应用的蓝海，加速布局落子。蚂蚁集团近期推出了AI健康助手APP“阿福”，用户上传体检报告等医疗数据后，可以获得个性化的健康建议。OpenAI也宣布推出“ChatGPT健康”，用于与ChatGPT进行健康相关对话的独立空间，可以连接电子医疗记录和各类健康应用，能够结合用户的健康信息与个人情境生成回复。

或许也正是在AI技术的驱动下，医疗健康企业的基本面正在改善。据新宏睿观察，大型制药、生命科学工具、医疗设备等子行业的盈利预期自二季度末起持续上修，并于三季度明显加速，显示出盈利拐点特征。同时，在一级市场中，医疗健康也在并购周期复苏中占据核心地位，整体呈现资产质量高、资产负债表稳健且行业分散度高的特征。

政策的密集加码、技术的持续突破与巨头的加速入局，让AI医疗健康领域成功跻身资本市场的热门赛道，成为各方资本争相角逐的蓝海。不过值得警惕的是，任何高增长赛道的背后都潜藏着相应的风险，AI医疗健康领域的投资热潮也不例外。

中信建投指出，AI医疗应用高度依赖政策推动和行业监管，若政策或合规标准制定与调整进度低于预期，将直接影响产业化落地。由于AI医疗场景商业模式仍在探索，部分细分领域商业化落地速度、盈利能力、医保支付等存在较大不确定性。同时，AI医疗的市场需求若未能按预期释放，或C端用户及院方客户接受度不高，将限制企业收入增长。

但无论如何，站在2026年的起点，AI投资的故事已翻开崭新篇章。从追求算力军备竞赛的喧嚣，转向对电力、土地等底层要素的冷静审视；从对技术泛化应用的盲目乐观，转向对医疗健康等具体领域深度变革的务实挖掘，期待AI技术的应用带给我们新的惊喜。