博通、英伟达和 AMD 可能助力这个势不可挡的 ETF 在 10 年内将 25 万美元增值至 100 万美元

英伟达(NVDA 1.26%) 首席执行官黄仁勋认为，到 2028 年，数据中心运营商每年将在芯片和基础设施上花费 1 万亿美元，以满足下一代人工智能（AI）模型对计算能力日益增长的需求。

这一支出将为英伟达带来巨大的顺风，英伟达为 AI 开发提供全球最强大的数据中心芯片。但这些好处也将惠及公司的竞争对手，更不用说其他数据中心硬件组件的供应商。投资者有机会从这场科技革命中获利，购买交易所交易基金（ETF）可能是最简单的方式。

iShares 半导体 ETF(SOXX 0.67%) 专注于芯片和组件的供应商，其前十大持股恰好是 AI 领域的三大巨头：英伟达、博通(AVGO -4.99%) 和 超威半导体(AMD 0.46%)。自 2001 年成立以来，该 ETF 的表现超过了更广泛的股市，以下是它如何将 25 万美元的投资在未来十年内变成 100 万美元的方式。

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一只 ETF 中汇聚 AI 硬件的最大名字

一些 ETF 持有数千只不同的股票，但 iShares 半导体 ETF 仅持有 30 只。它旨在为投资者提供对设计、制造和分销半导体的公司的曝光，主要是那些有望从 AI 等大趋势中受益的公司。

自 2001 年成立以来，该 ETF 帮助投资者成功应对了由互联网、企业软件、智能手机和云计算驱动的几场科技革命。现在它重心向 AI 倾斜，其前五大持股是行业硬件领域的一些最大名字：

数据来源：iShares。投资组合权重截至 2025 年 6 月 4 日，可能会有所变动。ETF = 交易所交易基金。

英伟达的图形处理单元（GPU）是 AI 开发者中最受欢迎的数据中心芯片。该公司的最新 GPU 架构，Blackwell 和 Blackwell Ultra，旨在支持能够进行 “推理” 的新一代 AI 模型，这意味着它们在后台花时间思考，以生成最准确的响应。

黄仁勋表示，这些模型中的一些消耗的计算能力是传统一次性大型语言模型（LM）的 1000 倍，因此他之前提到的支出预测显得非常高。

亚马逊、微软 和 谷歌 是英伟达最大的客户。由于其行业领先的云平台，它们是经验丰富的数据中心运营商，但现在它们正在竞相建立 AI 基础设施，以满足开发者激增的需求。

但这些公司也在努力通过与博通等供应商合作设计自己的芯片来多样化其硬件组合，博通在设计和制造过程中提供帮助。博通计划到 2027 年在其定制 AI 加速器芯片上争取 900 亿美元的市场机会，目前已有三位客户签约，更多客户正在洽谈。此外，该公司还是网络设备的领先供应商，有助于从 AI 芯片中提取出最佳性能。

然后是 AMD，该公司推出了一系列 GPU，直接与英伟达在数据中心竞争。今年，该公司将开始发货基于其 CNA（计算 DNA）4 架构的最新芯片，该架构旨在与 Blackwell 竞争。AMD 在个人计算机的 AI 芯片方面已经是领导者，这可能是未来的一个主要增长领域。

投资者还会在 iShares ETF 的前五大持股之外找到其他领先的 AI 芯片股票，如 美光科技、台湾半导体制造公司 和 Arm Holdings。

在下一个十年将 25 万美元变成 100 万美元

自 2001 年成立以来，iShares 半导体 ETF 的年复合回报率为 10.4%，超过了同期 标准普尔 500 指数 的平均年增幅 7.9%。但该 ETF 在过去十年中实现了 20.9% 的加速年回报，得益于云计算和 AI 等技术的加速采用。

如果 iShares ETF 继续实现 20.9% 的年增幅，25 万美元的投资在下一个十年内可能会变成超过 160 万美元。这并不容易，但如果黄仁勋所预期的 AI 基础设施支出到 2028 年达到每年 1 万亿美元，这绝对不是不可能的。

然而，即使该 ETF 在未来 10 年内平均年增幅为 15.6%，也足以将 25 万美元变成 100 万美元：

作者计算。

去年，黄仁勋表示，数据中心运营商每花费 1 美元在英伟达的 AI 芯片和基础设施上，就可以在四年内赚取 5 美元，通过将计算能力租给 AI 开发者。如果这些经济数据是准确的，像亚马逊、微软和谷歌这样的数据中心运营商可能会在未来继续大量投资新基础设施。

此外，每一代新的 AI 模型通常需要比上一代更多的计算能力，因此当我们回顾这一时刻时，黄仁勋的支出预测可能会被证明是保守的。无论如何，iShares ETF 可能是多元化投资组合的一个很好的补充。