AI正抽干资本市场的流动性，但这波资金并不遥远。对中国建筑业来说，谁先把智慧工地做成可复制的AI资产，谁就更有机会拿到真金白银。
在过去两个月，寒武纪、中际旭创、摩尔线程这批AI股，把A股里大部分增量资金都“吸”走了。机构抱团、ETF狂买、居民储蓄借道资管产品进场——资金像被一只无形的手推着，冲向少数算力、芯片、光模块公司。
这不是一段“离我们很远”的资本故事。对建筑企业管理层、信息化负责人来说，这直接决定了一个现实问题：智慧工地、建筑AI项目，未来几年能不能拿到钱？钱从哪来？会投向什么样的项目？
这篇文章，我想用摩尔线程等AI超级新股的故事，串起当下资本市场的AI逻辑，再落回到一个具体的行业场景：中国建筑业的数字化转型和智慧工地。你会看到：
- 资金为什么极端拥挤在算力和头部AI公司
- 这种“抽干效应”会如何影响建筑业的AI投入
- 建筑企业如果想拿到资本与预算，AI项目该怎么设计
一、AI抽干资本：资金“只爱少数人”的真实逻辑
现在的AI行情，本质上是一次极致集中的流动性博弈。
文章里提到几个关键数字：
- 寒武纪：2025年三季度有922只公募基金持有，持股市值约713亿元
- 中际旭创、新易盛、胜宏科技等几只热门AI股，合计占到A股机构资金区间流入的超10%
- 摩尔线程上市后，机构资金区间流入额也有127亿元
对比当年“喝酒吃药”的行情，这一轮有几个新特点：
- 抱团更集中在“算力+底层硬件”，而不是消费、周期等传统板块。
- 资金主要是“机构化的机构资金”——公募、险资、量化私募、ETF，而不是散户狂热。
- 监管新规强化了“长期业绩考核”，逼得基金经理更不敢去配冷门小票，只能涌向已经有共识的AI龙头。
这背后的逻辑很简单：
“要保住排名，就必须买大家都不敢不买的标的。”
算力、GPU、光模块，刚好满足这几点：
- 国家战略：对标美国科技封锁，有“战略稀缺性”
- 业绩想象力：云计算、大模型、AI应用全面爆发
- 估值有故事：全球都在讲“AI是下一代基础设施”
所以，资本被AI“抽干”，其实不是市场失去理性，而是在当前考核压力和国际博弈格局下的人性选择。
二、从算力到工地：AI资金热度如何流向建筑业
对建筑企业来说，更关键的问题是：这跟智慧工地有什么关系？钱会流到项目现场吗？
答案是：会流下来，但不会平均撒在每一个企业身上，而是沿着一条很清晰的“技术与资本通路”下沉。
1. 资本现在在买什么样的AI？
从摩尔线程、寒武纪这些案例看，资本当前重点在三层：
- 底层算力与芯片：GPU、AI加速卡、服务器
- 基础设施与平台：云算力、数据中心、大模型平台
- 高复用行业平台：可以在多个行业快速复制的AI解决方案
直接面对某一个传统行业的“单点工具型AI项目”，在当前资本市场里并不“性感”。
这对建筑业意味着：
- 单独做一个“工地安全识别小系统”，资本不感兴趣
- 能打通“设计—施工—运维”，形成行业级AI中台或SaaS平台，才有可能被视为“值得下注”的对象
2. 建筑业在算力时代的定位
在IDC等机构的预测里，2030年前全球算力将从EFLOPS级迈向ZFLOPS级，中国智能算力也会在2024-2030年间翻两到三倍。谁能更快把这些算力“用”在真实业务里，谁就更有条件讲出一个好故事。
建筑业天然具备几个AI落地优势：
- 项目周期长、数据链条全（设计-采购-施工-运维）
- 现场场景复杂、安全风险高，AI价值直观可量化
- 行业集中度在提升，央国企、龙头民企具备统一推广能力
资本在意的不只是“你在用AI”，而是：
“你能不能把建筑场景变成一个可以规模复制的AI资产池？”
这就是为什么，现在很多算力公司、云厂商开始主动找建筑央企、头部施工企业谈合作——他们需要真实场景，把算力转成“AI生产力的业绩证明”。
三、智慧工地怎么设计，才配得上这波资本偏爱？
如果你负责企业数字化或信息化，现在最现实的问题不是“要不要做AI”，而是：怎么做，才能拿到预算、拿到外部资金支持，还能在两三年内看到回报？
结合这轮AI资本逻辑，我更建议建筑企业把智慧工地拆成三层来规划：
1. 底座：数据与算力的“打通工程”
资金正在追逐算力，但建筑企业如果只去“买GPU”，性价比很差。更聪明的做法是：
- 通过云厂商或AI平台，按需租用算力（避免一次性重资产投入）
- 把企业内部的BIM、进度、成本、安全、设备等数据，统一到一套数据中台
目标不是堆技术名词，而是形成三个基础能力：
- 能实时采集：塔吊、升降机、人员定位、视频监控等端侧数据
- 能统一存储：避免一个项目一个系统、数据到处是孤岛
- 能被模型调用：未来无论接哪家大模型，都能快速挂接业务场景
2. 中层：可复制的AI能力模块
资本喜欢的是“高复用能力”。对建筑业来说，有几个模块特别值得优先打磨：
- AI安全监控：
- 违规未戴安全帽、未系安全带识别
- 高处作业危险行为预警
- 危险区域人员入侵提醒
- AI进度与质量巡检：
- 通过视频或三维扫描，自动比对BIM模型和现场状态
- 自动生成“偏差清单”和整改建议
- 设备与能耗管理AI：
- 塔吊、升降机、混凝土泵车的工况识别与异常预测
- 临电用电、临水用水的异常分析与节能建议
这些能力有几个共同特点：
- 能在多个项目复制
- 能通过数字直接体现价值（少事故、提效率、省成本）
- 能和AI算力供应商、大模型平台形成“联合方案”，方便对外讲故事
3. 上层：对管理层“有感”的业务闭环
无论资本多热，预算最终还是老板拍板。管理层最在意的，往往只有三件事：
- 项目安全事故少不少年？
- 工期能否更稳、更可预期？
- 现金流和利润率有无改善？
所以，智慧工地项目在设计时，一定要从上往下拉出几条“看得见钱”的闭环，例如：
- 安全事故率下降xx%，节约直接事故成本与停工损失
- 工期压缩x%，带来现金流提速与罚款减少
- 人工巡检工时减少x%，管理单价下降
如果这些闭环还能通过**统一的“智慧工地驾驶舱”**直观呈现，那你不只是做了信息化项目，而是在为企业打造一个可以对外讲述的“AI资本故事”。
四、机构都在买ETF：建筑企业如何借力“长钱”布局AI？
原文里提到一个很关键的趋势：
- 保险资金、长期资金正大规模进入股市
- 主要通道是ETF，特别是沪深300、中证红利低波、科创板等指数相关ETF
这件事对建筑企业的启发在于：长钱不仅是股价的支撑，更能成为你AI转型的资金来源。
1. 如果你是上市建筑企业
你可以把智慧工地和AI转型，系统性纳入对资本市场的叙事中：
- 在年报、路演中清晰披露：
- AI投入规模、重点项目
- 已取得的效率、安全、成本改善数据
- 与头部云厂商、算力企业、AI平台的合作情况
- 在合适时机推动：
- 围绕“基础设施+AI+绿色建造”的指数纳入
- 与头部公募、险资合作发行相关主题产品
只要能把“建筑+智慧工地+AI”的故事讲清楚、做扎实，你获得的可能不只是工程订单，而是估值溢价与更稳定的机构股东。
2. 如果你是非上市建筑企业或专业分包
你同样可以借力这波“长钱”，但方式会更偏合作与生态：
- 主动加入大型建筑集团的数字化生态，成为AI解决方案的标准供方
- 与云厂商、AI平台公司一起申报：
- 各类数字经济试点、智慧工地试点
- 地方政府的新型基础设施、工业互联网专项
这些项目背后，往往已经嵌入了产业基金、城投平台、政策资金。你不需要自己直接面对资本市场，但可以顺着“算力+行业应用”的政策资金路径，拿到真金白银。
五、别被浪推倒：给建筑企业管理者的三条实用建议
站在2025年的这个时间点，AI和资本市场的故事已经讲得足够热闹，真正稀缺的是在浪里稳住节奏的企业决策。
结合上面的分析，我更推荐建筑企业在智慧工地与AI投入上，抓住三条底线思路：
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不追短期概念，做长期基础能力
- 少花钱在“容易拍照汇报”的噱头上
- 多花心思在数据标准化、算力接入、BIM协同这些看起来“不性感”的底层工程
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项目筛选只看两个标准：可复制、看得见钱
- 能在至少十个项目里复制推广
- 能在两三年内形成明确的经济收益或风险降低数据
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主动把自己放进“算力+行业应用”的大叙事里
- 不把自己当成一个孤立的施工企业，而是：
- 把自己定位为“建筑场景里的AI试验场、数据资产池、行业解决方案共建方”
今天的资本市场确实诡异：一边是被AI抽干的流动性，一边是大量传统行业被边缘化的估值。但对真正有耐心、有规划的建筑企业来说，这也是一个难得的窗口期。
谁先把智慧工地做成“可被模型理解、可被资本定价”的资产，谁就更有资格在下一轮AI与基础设施的大周期里，站在浪头，而不是被浪拍在沙滩上。
本文为“AI在中国建筑行业的应用：智慧工地”系列的一部分，后续我们会从安全管理、进度控制、质量与成本等更多维度，拆解可落地的AI实践路径。