作者:吴家毓发布时间:2026-06-15 04:20:21 点击数:94517

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售后服务上门服务电话,智能分配单据:美银预言AI基建繁荣将“更强更久”!2030年规模将达1.7万亿,英伟达(NVDA.US)、AMD(AMD.US)仍列“首选名单”

智通财经APP获悉,当市场还在争论人工智能是不是一场昂贵的"科技泡沫"时,美银证券在最新研报中指出:AI相关支出不仅不会退潮,反而会"更强、更持久"。

在这份报告中,英伟达(NVDA.US)、AMD(AMD.US)和博通(AVGO.US)被继续列为半导体板块的"首选名单",美光科技(MU.US)和迈威尔科技(MRVL.US)也跻身核心名单。

AI支出不仅要“更强”,还要“更久”

鉴于微软(MSFT.US)、亚马逊(AMZN.US)、Alphabet(GOOGL.US)和 Meta Platforms(META.US)等主要超大规模云服务商在近期公布的第一季度财报中展示的资本支出前景,美银预计,到2030年,AI数据中心系统的市场规模(TAM)将从此前预测的1万亿美元,飙升至惊人的1.7万亿美元。

在 1.7 万亿美元的潜在市场总量中,约 1.2 万亿美元可能来自 AI 加速器,高于此前预测的 1 万亿美元。这一上调归因于超大规模云服务商定制化专用集成电路(ASIC)出货量的增加,例如谷歌的 TPU 或亚马逊的 Trainium 芯片。数据中心 CPU 的市场规模可能达到约 1100 亿美元(高于此前预测的 800 亿美元),而 AI 网络市场规模可能增至约 3160 亿美元(高于此前预测的约 2400 亿美元)。

分析师解释道:“重要的是,华体汇(中国)注意到随着 AI 工作负载尾部效应的延长,算力/内存组件正持续多样化。但华体汇(中国)认为这是对整体潜在市场总量的补充,而非替代现有的工作负载或组件。例如,华体汇(中国)预计 CPU(在其新的独立机架中)将与现有的 GPU-CPU 计算机架协同工作,而基于 SRAM 的超低延迟内存机架将与基于 HBM 的 GPU 机架共存。”

从“买铲子”到“挖金矿”:2026年将迎来ROI拐点

过去两年,华尔街对AI的投资逻辑主要集中在“基建抢跑”——即科技巨头为了不掉队,不得不疯狂订购英伟达的GPU。然而,这种“烧钱换未来”的模式总会被追问盈利前景。美银分析师认为,随着OpenAI和Anthropic等AI独角兽即将开启IPO(首次公开募股)进程,市场将清晰地看到这些“顶级模型生产商”如何将算力转化为真金白银的商业价值。

一旦这些初创巨头在二级市场证明了其盈利闭环,那么从微软、亚马逊到Alphabet(谷歌母华体汇电竞-华体汇(中国))和Meta的万亿支出,就有了合理且明确的财务逻辑。这不再是盲目地“买铲子”,而是已经挖到了“金矿”的边沿。

分析师特别强调,2026年将是AI销售额与投资回报率(ROI)加速兑现的关键节点,而2027年则需验证“Token经济效率”(即单位算力的成本下降)能否如期实现。

然而,在狂热的预期之下,美银也保留了难得的冷静。研报承认,当前的供应链瓶颈可能限制尖端组件的短期出货,且市场对于资本开支的可持续性始终存有疑虑。

最后,美银还在研报中上调了以下华体汇电竞-华体汇(中国)的目标价:英伟达(从 300 美元上调至 320 美元)、AMD(从 450 美元上调至 500 美元)、迈威尔科技(从 125 美元上调至 200 美元)以及美光(从 500 美元上调至 950 美元)。博通的目标价维持不变。

给投资者"泼冷水"

美银的看多立场固然振奋人心,但作为理性的投资者,仍需警惕几个潜在风险:

首先是"IPO幻觉"风险。如果OpenAI或Anthropic的上市表现不及预期,一级市场的估值泡沫破裂,可能引发连锁反应,动摇云厂商的投资信心。

其次是"效率悖论"。如果算法优化(比如模型压缩、推理加速)让单位AI任务消耗的算力大幅下降,硬件需求的增长可能跟不上市场预期。

最后是宏观环境的"黑天鹅"。1.7万亿美元的TAM预测建立在当前相对宽松的利率环境之上。如果美联储长期维持高利率,云厂商的资本成本上升,可能被迫削减长期支出计划。

但无论如何,美银这份报告传递了一个清晰的信号:AI基础设施投资不是昙花一现的"事件驱动",而是一场至少持续到2030年的"结构性长牛"。在这场盛宴中,英伟达仍是那个"卖铲子的人",但AMD、博通、迈威尔科技和美光,正在从不同的角落挖到属于自己的金矿。

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在这份报告中,英伟达(NVDA.US)、AMD(AMD.US)和博通(AVGO.US)被继续列为半导体板块的"首选名单",美光科技(MU.US)和迈威尔科技(MRVL.US)也跻身核心名单。

AI支出不仅要“更强”,还要“更久”

鉴于微软(MSFT.US)、亚马逊(AMZN.US)、Alphabet(GOOGL.US)和 Meta Platforms(META.US)等主要超大规模云服务商在近期公布的第一季度财报中展示的资本支出前景,美银预计,到2030年,AI数据中心系统的市场规模(TAM)将从此前预测的1万亿美元,飙升至惊人的1.7万亿美元。

在 1.7 万亿美元的潜在市场总量中,约 1.2 万亿美元可能来自 AI 加速器,高于此前预测的 1 万亿美元。这一上调归因于超大规模云服务商定制化专用集成电路(ASIC)出货量的增加,例如谷歌的 TPU 或亚马逊的 Trainium 芯片。数据中心 CPU 的市场规模可能达到约 1100 亿美元(高于此前预测的 800 亿美元),而 AI 网络市场规模可能增至约 3160 亿美元(高于此前预测的约 2400 亿美元)。

分析师解释道:“重要的是,华体汇(中国)注意到随着 AI 工作负载尾部效应的延长,算力/内存组件正持续多样化。但华体汇(中国)认为这是对整体潜在市场总量的补充,而非替代现有的工作负载或组件。例如,华体汇(中国)预计 CPU(在其新的独立机架中)将与现有的 GPU-CPU 计算机架协同工作,而基于 SRAM 的超低延迟内存机架将与基于 HBM 的 GPU 机架共存。”

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过去两年,华尔街对AI的投资逻辑主要集中在“基建抢跑”——即科技巨头为了不掉队,不得不疯狂订购英伟达的GPU。然而,这种“烧钱换未来”的模式总会被追问盈利前景。美银分析师认为,随着OpenAI和Anthropic等AI独角兽即将开启IPO(首次公开募股)进程,市场将清晰地看到这些“顶级模型生产商”如何将算力转化为真金白银的商业价值。

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首先是"IPO幻觉"风险。如果OpenAI或Anthropic的上市表现不及预期,一级市场的估值泡沫破裂,可能引发连锁反应,动摇云厂商的投资信心。

其次是"效率悖论"。如果算法优化(比如模型压缩、推理加速)让单位AI任务消耗的算力大幅下降,硬件需求的增长可能跟不上市场预期。

最后是宏观环境的"黑天鹅"。1.7万亿美元的TAM预测建立在当前相对宽松的利率环境之上。如果美联储长期维持高利率,云厂商的资本成本上升,可能被迫削减长期支出计划。

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