<p>“人工智能的需求超乎想象，” 美国半导体分析师 Bernstein 的 Stacy Rasgon 在 CNBC 的 “Power Lunch” 节目中宣称。这一直言不讳的评估切中了市场近期的焦虑，提供了对推动人工智能革命的计算能力持续需求的务实视角。他认为，这一需求的规模不仅仅是一个短暂的趋势，而是一个根本性的转变，深刻影响着半导体行业。</p>
<p>Rasgon 与 CNBC 的 “Power Lunch” 团队，包括主持人 Scott Wapner 和 Kelly Evans，讨论了围绕人工智能的最新市场动态。讨论批判性地关注了关于潜在 “人工智能逆转” 的担忧，以及当前芯片股票的下跌是否提供了买入机会，强调了人工智能需求的可持续性以及推动这一前所未有技术转变的公司的基本财务健康。他的评论为当前市场的焦虑提供了重要的反向叙事。</p>
<p>Rasgon 反复强调，高带宽内存（HBM）的需求，尤其是对人工智能加速器和 GPU 至关重要，依然异常强劲。他指出，“我们看到内存价格每天都在上涨……几乎是天文数字，因为供应非常紧张。” 这种强烈的需求导致整个行业出现了显著的积压，像美光（Micron）这样的公司据报道其 HBM 产品的订单已经排到 2026 年。分析师的见解强调，当前市场环境的特征是基本的供需失衡，瓶颈并不是缺乏兴趣或应用场景，而是生产必要的高度专业化组件的能力。这种由人工智能基础需求驱动的持续稀缺性，表明该领域有着强劲的长期增长轨迹。</p>
<p>对专用内存和加速器的这种持续需求是各行业对人工智能训练和推理能力日益增长需求的直接结果。从需要庞大数据集的大型语言模型到先进的科学模拟和自主系统，人工智能开发和部署的每一个方面都需要巨大的计算资源。超大规模云计算公司、企业客户和研究机构都在争夺有限的资源，推高了价格并延长了交货时间。对于那些提供人工智能基础设施的供应商来说，这无疑是一个卖方市场，预计这种动态将持续，因为人工智能应用将继续激增。</p>
<p>Rasgon 提出的一个引人注目的观点是外部市场认知与内部企业活动之间的明显脱节。他观察到，“许多投资者对人工智能交易及其可持续性感到担忧……目前真正似乎担心的只有投资者。” 这种情绪，往往受到短期市场波动或投机恐惧的驱动，与实际的运营现实形成鲜明对比。积极部署和投资于人工智能基础设施的公司并没有表达出对需求的类似担忧。根据 Rasgon 的说法，他们主要的抱怨是 “没有人有足够的计算能力。” 这突显了一个关键的分歧：虽然一些投资者担心泡沫或放缓，但实际的人工智能能力建设者和消费者却在努力满足他们的巨大需求，表明了深层次的结构性需求。</p>
<p>在回应关于如何为这一庞大的人工智能基础设施建设融资的担忧时，Rasgon 提供了令人安心的澄清，特别是关于行业主要参与者。他将 Oracle 与其他大型超大规模云计算公司区分开来，指出 Oracle 是 “杠杆率最高” 的公司，并且 “正在通过举债来实现这一目标”，而像谷歌、Meta 和亚马逊这样的科技巨头则是 “人类历史上最大、最盈利的公司之一”，他们主要是 “通过自由现金流” 来资助他们的人工智能投资。这些领先超大规模云计算公司的财务稳健性表明，持续的人工智能支出有着可持续的基础，减轻了对核心人工智能基础设施市场中债务驱动泡沫的担忧。这些巨头能够自筹资金进行如此巨额的资本支出，意味着人工智能投资有着较长的持续期，不受外部市场波动的影响。</p>
<p>谈话还涉及了 OpenAI 的影响及其与主要芯片制造商的关系，这在生成式人工智能的公众形象下尤为引人关注。虽然承认 NVIDIA、Broadcom 和 AMD 都与 OpenAI 有 “相当可观的交易”，但 Rasgon 迅速将这一点放在上下文中，指出这些公司也与 “其他公司有很多可观的交易。” 这种客户多样化至关重要，说明没有任何单一的人工智能实体，无论多么显赫，能够完全决定这些芯片制造商的命运。他特别提到，AMD 的近期到中期发展轨迹 “可能比 Nvidia 或 Broadcom 更依赖于 OpenAI 的增长”，这表明不同参与者之间存在不同程度的集中风险。然而，他警告不要过于关注任何单一实体，表示如果 “OpenAI 真的出了什么问题，那就无论你有多暴露都没有关系，我的意思是整个人工智能交易可能会崩溃。” 这种观点强调，虽然 OpenAI 是一个重要的催化剂，但更广泛的人工智能生态系统的健康是一个集体努力，任何主要参与者的重大挫折都可能对整个人工智能价值链产生广泛影响。</p>
<p>人工智能需求的持久强劲，加上领先超大规模企业的稳健财务状况，为半导体行业的持续增长描绘了一幅美好的前景。尽管投资者情绪可能会波动，但企业在构建和部署人工智能能力方面的基本承诺依然坚定，这一承诺源于对更强大计算能力的迫切和根本需求。目前的形势不再是投机泡沫，而是应对前所未有的技术变革所带来的基础设施扩展挑战，这场变革有望重塑全球产业。</p>

OpenAI

<p>Bernstein 的 Stacy Rasgon 强调了对人工智能需求的激增，指出其对半导体行业的根本影响。尽管投资者存在担忧，Rasgon 提到对高带宽内存和人工智能加速器的强劲需求，像美光（Micron）这样的公司订单已排到 2026 年。他指出市场认知与企业活动之间存在脱节，主要科技公司通过自由现金流为人工智能投资提供资金。Rasgon 还讨论了 OpenAI 对芯片制造商的影响，强调客户多样化的重要性</p>

<p>“AI demand is off the charts,” declared Bernstein’s Stacy Rasgon, a U.S. semiconductor analyst, on CNBC’s “Power Lunch.” This blunt assessment cuts through the market’s recent anxieties, offering a grounded perspective on the relentless appetite for compute power fueling the artificial intelligence revolution. The sheer scale of this demand, he contends, is not merely a transient trend but a fundamental shift, deeply impacting the semiconductor industry.</p>
<div class="lb-trans"><p>“人工智能的需求超乎想象，” 美国半导体分析师 Bernstein 的 Stacy Rasgon 在 CNBC 的 “Power Lunch” 节目中宣称。这一直言不讳的评估切中了市场近期的焦虑，提供了对推动人工智能革命的计算能力持续需求的务实视角。他认为，这一需求的规模不仅仅是一个短暂的趋势，而是一个根本性的转变，深刻影响着半导体行业。</p>
</div><p>Rasgon spoke with CNBC’s “Power Lunch” team, including anchors Scott Wapner and Kelly Evans, about the latest market dynamics surrounding AI. The discussion critically addressed concerns about a potential “AI reversal” and whether the current dip in chip stocks presents a buying opportunity, emphasizing the sustainability of AI demand and the underlying financial health of the companies driving this unprecedented technological shift. His commentary provided a crucial counter-narrative to prevailing market anxieties.</p>
<div class="lb-trans"><p>Rasgon 与 CNBC 的 “Power Lunch” 团队，包括主持人 Scott Wapner 和 Kelly Evans，讨论了围绕人工智能的最新市场动态。讨论批判性地关注了关于潜在 “人工智能逆转” 的担忧，以及当前芯片股票的下跌是否提供了买入机会，强调了人工智能需求的可持续性以及推动这一前所未有技术转变的公司的基本财务健康。他的评论为当前市场的焦虑提供了重要的反向叙事。</p>
</div><p>Rasgon repeatedly emphasized that the demand for high-bandwidth memory (HBM), crucial for AI accelerators and GPUs, remains exceptionally strong. He noted that “we’ve seen memory prices going up… a gazillion percent every single day because supply is very tight.” This intense demand has led to significant backlogs across the industry, with companies like Micron reportedly booked out through 2026 for their HBM products. The analyst’s insight underscores that the current market environment is characterized by a fundamental supply-demand imbalance, where the bottleneck is not a lack of interest or use cases, but rather the sheer capacity to produce the necessary, highly specialized components. This persistent scarcity, driven by the foundational needs of AI, indicates a robust, long-term growth trajectory for the segment.</p>
<div class="lb-trans"><p>Rasgon 反复强调，高带宽内存（HBM）的需求，尤其是对人工智能加速器和 GPU 至关重要，依然异常强劲。他指出，“我们看到内存价格每天都在上涨……几乎是天文数字，因为供应非常紧张。” 这种强烈的需求导致整个行业出现了显著的积压，像美光（Micron）这样的公司据报道其 HBM 产品的订单已经排到 2026 年。分析师的见解强调，当前市场环境的特征是基本的供需失衡，瓶颈并不是缺乏兴趣或应用场景，而是生产必要的高度专业化组件的能力。这种由人工智能基础需求驱动的持续稀缺性，表明该领域有着强劲的长期增长轨迹。</p>
</div><p>This relentless demand for specialized memory and accelerators is a direct consequence of the escalating need for AI training and inference capabilities across industries. From large language models requiring colossal datasets to advanced scientific simulations and autonomous systems, every facet of AI development and deployment necessitates immense computational resources. Hyperscalers, enterprise clients, and research institutions are all vying for limited resources, driving up prices and extending lead times. It’s unequivocally a seller’s market for those supplying the foundational infrastructure of AI, and this dynamic is expected to persist as AI applications continue to proliferate.</p>
<div class="lb-trans"><p>对专用内存和加速器的这种持续需求是各行业对人工智能训练和推理能力日益增长需求的直接结果。从需要庞大数据集的大型语言模型到先进的科学模拟和自主系统，人工智能开发和部署的每一个方面都需要巨大的计算资源。超大规模云计算公司、企业客户和研究机构都在争夺有限的资源，推高了价格并延长了交货时间。对于那些提供人工智能基础设施的供应商来说，这无疑是一个卖方市场，预计这种动态将持续，因为人工智能应用将继续激增。</p>
</div><p>A striking point Rasgon made was the palpable disconnect between external market perception and internal corporate activity. He observed, “a lot of investors have been getting concerned about the AI trade and how sustainable is AI demand… The only ones that really seem to be worried about it right now actually are the investors.” This sentiment, often driven by short-term market fluctuations or speculative fears, stands in stark contrast to the operational reality on the ground. The companies actively deploying and investing in AI infrastructure are not expressing similar concerns about demand. Their primary lament, according to Rasgon, is simply that “nobody has enough compute.” This highlights a crucial divergence: while some investors fear a bubble or slowdown, the actual builders and consumers of AI capacity are struggling to meet their insatiable requirements, indicating a deep, structural demand.</p>
<div class="lb-trans"><p>Rasgon 提出的一个引人注目的观点是外部市场认知与内部企业活动之间的明显脱节。他观察到，“许多投资者对人工智能交易及其可持续性感到担忧……目前真正似乎担心的只有投资者。” 这种情绪，往往受到短期市场波动或投机恐惧的驱动，与实际的运营现实形成鲜明对比。积极部署和投资于人工智能基础设施的公司并没有表达出对需求的类似担忧。根据 Rasgon 的说法，他们主要的抱怨是 “没有人有足够的计算能力。” 这突显了一个关键的分歧：虽然一些投资者担心泡沫或放缓，但实际的人工智能能力建设者和消费者却在努力满足他们的巨大需求，表明了深层次的结构性需求。</p>
</div><p>Addressing concerns about how this massive AI infrastructure buildout is being financed, Rasgon provided reassuring clarity, particularly regarding the industry’s major players. He distinguished Oracle, which is “the most leveraged” among large hyperscalers and is “raising debt to do this,” from others like Google, Meta, and Amazon. These tech giants, he explained, are “some of the largest, most profitable companies in the history of humanity,” and they are largely funding their AI investments “out of free cash flow.” This financial robustness among the leading hyperscalers suggests a sustainable foundation for continued AI spending, mitigating fears of a debt-fueled bubble in the core AI infrastructure market. The ability of these behemoths to self-fund such significant capital expenditures implies a long runway for AI investment, independent of external market volatility.</p>
<div class="lb-trans"><p>在回应关于如何为这一庞大的人工智能基础设施建设融资的担忧时，Rasgon 提供了令人安心的澄清，特别是关于行业主要参与者。他将 Oracle 与其他大型超大规模云计算公司区分开来，指出 Oracle 是 “杠杆率最高” 的公司，并且 “正在通过举债来实现这一目标”，而像谷歌、Meta 和亚马逊这样的科技巨头则是 “人类历史上最大、最盈利的公司之一”，他们主要是 “通过自由现金流” 来资助他们的人工智能投资。这些领先超大规模云计算公司的财务稳健性表明，持续的人工智能支出有着可持续的基础，减轻了对核心人工智能基础设施市场中债务驱动泡沫的担忧。这些巨头能够自筹资金进行如此巨额的资本支出，意味着人工智能投资有着较长的持续期，不受外部市场波动的影响。</p>
</div><p>The conversation also touched upon the influence of OpenAI and its relationship with key chip manufacturers, an area of particular interest given the public profile of generative AI. While acknowledging that NVIDIA, Broadcom, and AMD all have “pretty sizable deals with OpenAI,” Rasgon quickly contextualized this by noting these companies also have “plenty of sizable deals with others.” This diversification of clientele is critical, illustrating that no single AI entity, however prominent, entirely dictates the fortunes of these chipmakers. He specifically mentioned that AMD’s near-to-medium-term trajectory is “probably more dependent on the OpenAI ramp even than than say Nvidia or Broadcom,” suggesting varying degrees of concentration risk among different players. However, he cautioned against over-focusing on any single entity, stating that if “something really went wrong with OpenAI, that wouldn’t matter how exposed you are or not, I mean the whole AI trade would come crumbling down probably.” This perspective underscores that while OpenAI is a significant catalyst, the broader AI ecosystem’s health is a collective endeavor, and a major setback for any prominent player could have widespread repercussions across the entire AI value chain.</p>
<div class="lb-trans"><p>谈话还涉及了 OpenAI 的影响及其与主要芯片制造商的关系，这在生成式人工智能的公众形象下尤为引人关注。虽然承认 NVIDIA、Broadcom 和 AMD 都与 OpenAI 有 “相当可观的交易”，但 Rasgon 迅速将这一点放在上下文中，指出这些公司也与 “其他公司有很多可观的交易。” 这种客户多样化至关重要，说明没有任何单一的人工智能实体，无论多么显赫，能够完全决定这些芯片制造商的命运。他特别提到，AMD 的近期到中期发展轨迹 “可能比 Nvidia 或 Broadcom 更依赖于 OpenAI 的增长”，这表明不同参与者之间存在不同程度的集中风险。然而，他警告不要过于关注任何单一实体，表示如果 “OpenAI 真的出了什么问题，那就无论你有多暴露都没有关系，我的意思是整个人工智能交易可能会崩溃。” 这种观点强调，虽然 OpenAI 是一个重要的催化剂，但更广泛的人工智能生态系统的健康是一个集体努力，任何主要参与者的重大挫折都可能对整个人工智能价值链产生广泛影响。</p>
</div><p>The enduring strength of AI demand, coupled with the robust financial positions of the leading hyperscalers, paints a picture of sustained growth for the semiconductor industry. While investor sentiment may fluctuate, the underlying corporate commitment to building and deploying AI capabilities remains steadfast, driven by an urgent, fundamental need for more computational power. The current landscape is less about speculative bubbles and more about the fundamental challenge of scaling infrastructure to meet an unprecedented technological transformation that promises to reshape global industries.</p>
<div class="lb-trans"><p>人工智能需求的持久强劲，加上领先超大规模企业的稳健财务状况，为半导体行业的持续增长描绘了一幅美好的前景。尽管投资者情绪可能会波动，但企业在构建和部署人工智能能力方面的基本承诺依然坚定，这一承诺源于对更强大计算能力的迫切和根本需求。目前的形势不再是投机泡沫，而是应对前所未有的技术变革所带来的基础设施扩展挑战，这场变革有望重塑全球产业。</p>
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AI 需求激增：超大规模云服务商推动半导体繁荣，投资者却感到不安