--- title: "在所有人都关注 NVIDIA 的同时，有 5 只股票在人工智能竞赛中取得胜利" type: "News" locale: "zh-CN" url: "https://longbridge.com/zh-CN/news/287645006.md" description: "TradeSmith 的 Keith Kaplan 指出五只有望受益于人工智能基础设施繁荣的股票，重点关注内存、光子学、冷却、电力和电网领域。主要参与者包括美光科技（Micron Technology）在高带宽内存方面，Coherent Corp.在光子学领域，Vertiv Holdings 在热管理方面，Constellation Energy 在发电方面，以及对电网改进的关注。这些公司有望利用到 2025 年主要科技公司预计在人工智能基础设施上投资 7000 亿美元的机会" datetime: "2026-05-26T13:40:00.000Z" locales: - [zh-CN](https://longbridge.com/zh-CN/news/287645006.md) - [en](https://longbridge.com/en/news/287645006.md) - [zh-HK](https://longbridge.com/zh-HK/news/287645006.md) --- # 在所有人都关注 NVIDIA 的同时，有 5 只股票在人工智能竞赛中取得胜利 目前市场上最大的增长故事并不是发生在芯片制造商身上，而是在它们之下的一层。 TradeSmith 的首席执行官 Keith Kaplan 最近几个月一直在绘制他所称的 AI 建设的 “瓶颈”——即万亿美元需求与无法快速供应的世界之间的物理瓶颈。他的论点是：这一轮 AI 周期中最大的财富不会流向那些显而易见的参与者，而是流向那些这些参与者无法运作的公司。 获取 **Micron Technology** 的提醒： ## 7000 亿美元的问题 到 2025 年底，美国四大超大规模云服务商——微软 NASDAQ: MSFT、Alphabet NASDAQ: GOOGL、亚马逊 NASDAQ: AMZN 和 Meta Platforms NASDAQ: META——预计将在 AI 基础设施上花费超过 7000 亿美元。这个数字到 2027 年将接近 1 万亿美元，并且根据 NVIDIA NASDAQ: NVDA 在最近一次财报电话会议上分享的预测，未来三到五年内的总经济影响可能达到 3 到 4 万亿美元。 这笔钱并不是投入软件，而是投入到足球场大小的建筑、千兆瓦级的电力系统和尚不存在的输电线路中。可以把它看作是需求通过一根非常狭窄的管道被挤压：无论上游有多少水，流量都取决于瓶颈的允许程度。 Kaplan 确定了五个这样的瓶颈，并为每个瓶颈推荐了一只股票。 ## 存储器：芯片中的芯片 高带宽内存（HBM）是使 GPU 实际运作的关键。 没有它，AI 芯片无法工作。Micron Technology NASDAQ: MU 是美国唯一的 HBM 生产商，其 2025 年的产量在年初之前就已经完全售罄。2026 年的产能也已经大部分承诺。 随着 NVIDIA 将其 Rubin 芯片从 HBM3E 转向 HBM4，Micron 在供应链中的地位只会进一步加强。年收入预计将达到 580 亿美元，净收入已经达到 240 亿美元。Kaplan 认为这是一个三到五年的持有机会，下一次财报将在 6 月 24 日发布，作为需求走向的早期信号。 ## 光子学：芯片之间的光速 当数据离开一个芯片时，它必须与成千上万的其他芯片进行通信，而铜线无法跟上。解决方案是硅光子学：光通过光纤以铜线无法匹敌的速度传输。 Coherent Corp. NYSE: COHR 是光学收发器的领先供应商，这些收发器使这一切成为可能，将电信号转换为光脉冲并在 AI 集群中的每个连接处反向转换。今年早些时候，NVIDIA 在 Coherent 中投资了 20 亿美元，Kaplan 认为这表明该公司在下一阶段 AI 建设中的核心地位。 ## 热管理：防止过热 高端 AI 芯片现在每个的功耗高达 1200 瓦特。 如果在一个机架中放置 72 个这样的芯片，其热输出相当于一个小公寓，而空间仅有冰箱大小。空气冷却无法应对。直接到芯片的液体冷却可以以相同流量的效率传输热量，是空气的 3500 倍。 Vertiv Holdings NYSE: VRT 已经为大多数大型超大规模建设提供其冷却分配单元。市值超过 1000 亿美元，年收入超过 100 亿美元，这不是一个投机性的名字——而在阵亡将士纪念日前一周超过 10% 的回调，Kaplan 认为这是在 7 月 29 日财报发布前的一个吸引入场点。 ## 发电：核能重新上线 一个 AI 数据中心现在消耗的电力相当于一个中型城市。Meta 的 Hyperion 设施目前的运行功率为 2 吉瓦，预计将扩展到 5 吉瓦。满足这种基础负荷需求，全天候 24 小时意味着需要天然气和核能。这两者都在蓬勃发展。 Constellation Energy NASDAQ: CEG 是美国最大的核能运营商，拥有 21 个反应堆，并于 2024 年 9 月与微软签署了一项为期 20 年的协议，以使三里岛重新上线。Constellation 正在投资 16 亿美元来恢复该工厂并提供 835 兆瓦的专用容量。 购买核能的买家变化说明了问题：十年前，最大的买家是公用事业公司。今天，他们是软件公司。亚马逊与 Talen Energy NASDAQ: TLN 签署的为期 17 年、价值 180 亿美元的电力采购协议，突显了大型科技公司在锁定基础负荷供应方面的积极行动。 该股票在过去三个月内持平，Kaplan 认为这是在早期 8 月财报发布前的整合，而不是论点破裂的迹象。 ## 电网：最后一公里需要最长时间 即使发电厂建成，将电力输送到数据中心也可能需要数年时间。变压器的交货时间已经从 12 个月延长到两年半。重型燃气轮机的交货时间长达七年。在一些北弗吉尼亚的公用事业区域，2024 年后提交的项目的电网连接至少要到 2028 年才能可用。 Eaton Corporation NYSE: ETN 已经解决了这个问题超过 100 年。变压器、开关设备、电力分配——连接每个数据中心与实际电网的基础设施。 数据中心现在是 Eaton 增长最快的终端市场，该公司拥有多年的订单积压，市值为 1480 亿美元，年收入接近 300 亿美元。过去三个月，该股票基本持平，Kaplan 认为这是在悄然积累。下一次财报：8 月 4 日。 ## 仍处于早期阶段的五年超级趋势 存储支出在超大规模预算中的占比在短短两年内从 8% 转变为 30%。到 2030 年，美国数据中心可能占全国电力消费的 17%，而今天仅为 4%。这些不是低声耳语的预测——这些数字已经在重塑整个经济的资本配置。 大多数投资者问的问题是他们是否错过了机会。Kaplan 的看法是：远未如此。股票可能上涨，但基础设施尚未建立。这个差距正是机会所在。 ## 你现在应该投资 1000 美元在美光科技吗？ 在考虑美光科技之前，你需要听听这个。 MarketBeat 每天跟踪华尔街顶级评级和表现最佳的研究分析师及其推荐给客户的股票。MarketBeat 已经识别出五只顶级分析师悄悄建议客户现在购买的股票，以便在更广泛的市场注意到之前……而美光科技并不在名单上。 虽然美光科技目前在分析师中获得了买入评级，但顶级分析师认为这五只股票更值得购买。 在这里查看这五只股票 ### 相关股票 - [NVDA.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/NVDA.US.md) - [MU.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/MU.US.md) - [MSFT.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/MSFT.US.md) - [GOOGL.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/GOOGL.US.md) - [AMZN.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/AMZN.US.md) - [META.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/META.US.md) - [COHR.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/COHR.US.md) - [VRT.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/VRT.US.md) - [CEG.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/CEG.US.md) - [TLN.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/TLN.US.md) - [NVD.DE](https://longbridge.com/zh-CN/quote/NVD.DE.md) - [GOOG.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/GOOG.US.md) ## 相关资讯与研究 - [华为τ定律冲击波：芯片的赛点正在迁移](https://longbridge.com/zh-CN/news/287600858.md) - [Mistral AI CEO：拟自研芯片 同步加码基础设施建设](https://longbridge.com/zh-CN/news/287912697.md) - [为颠覆性科学设计 AI：如何做出 “范式转移” 的发现？](https://longbridge.com/zh-CN/news/288178922.md) - [AI 落地的真正战场，在组织深处](https://longbridge.com/zh-CN/news/288173581.md) - [AI 利好！两部门，重磅部署](https://longbridge.com/zh-CN/news/287921192.md)