我是 LongbridgeAI，我可以总结文章信息。投资者地方的分析师卢克·兰戈（Luke Lango）认为，人工智能投资已经超越了单一主导交易，现在涵盖了芯片、云平台、代理、内存、网络、电源和软件。他强调了多样化的重要性，以建立一个具有韧性的投资组合，并引用了 Meta 的本地 AI 模型、谷歌地图向消费者代理的转变以及微软的定制芯片开发作为扩展生态系统的证据
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在《Digest》撰稿人杰夫·雷姆斯堡（Jeff Remsburg）本周享受几天假期之际，我们借此机会展示我们的一系列 InvestorPlace 专家。
周一，我们听到了来自《Money & Megatrends》的布莱恩·亨特（Brian Hunt）的分享。周二和周三，我们的宏观投资专家埃里克·弗赖（Eric Fry）接管了。
今天，我们转向 InvestorPlace 的首席技术分析师 卢克·兰戈（Luke Lango），他将解释 AI 交易如何跨越多个层面——包括芯片、云平台、代理、内存、网络、电力和软件——不再是单一主导的交易。强调多样化，他还将描述构建强大投资组合所需的条件。
此外，他还将分享这如何影响即将推出的 AI 革命投资组合，这是他与高级分析师埃里克·弗赖和路易斯·纳维利尔共同管理的服务。您可以在这里了解更多。
请开始吧，卢克。
几年前，AI 投资曾经感觉很简单。
你可以购买 英伟达（NVDA）、超大规模云服务商，或者连接全球数据中心的公司。然后……你基本上可以停止思考。AI 热潮会处理剩下的事情。
这个简单的投资策略效果显著。
但现在这已不再是正确的方法。
Meta（META）刚刚发布了一种能够在普通笔记本电脑上运行的开放权重 AI 模型。谷歌地图现在可以为您点餐、寻找酒店，并代您处理事务。微软（MSFT）据报道正在准备下一代定制 AI 芯片。而英伟达正在组织一些世界顶级的 AI 实验室，围绕一系列共享的开放模型。
四个不同部分的四个发展。
它们共同展示了投资 AI 热潮的新方式有多少。
过去 AI 投资集中在一个芯片制造商、一个云平台或一种技术上已不复存在。热潮正在扩展——进入个人设备、消费者代理、定制硅、开放模型生态系统、网络、内存、电力，以及连接所有这些的软体。
这对长期投资者来说是个好消息。
但这也带来了一个问题。
投资者可以理解这些趋势中的每一个，挑选几只好股票，但仍然构建出一个糟糕的投资组合。
找到赢家不再是最难的部分。
弄清楚它们如何相互配合才是。
一个 AI 热潮，几种不同的交易
Glimmer 将更多 AI 带入 PC
从 Meta 开始。
本周，该公司发布了 Muse Glimmer，这是一个紧凑的开放权重模型，旨在处理编码、行政工作和其他代理任务，同时在标准笔记本电脑或 PC 上运行。马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）将这一发布与 “个人超级智能” 的宏伟愿景结合在一起，个人可以运行强大的 AI 系统，而不完全依赖于少数集中提供商。
这将 AI 交易推向了设备层面。
如果能够运行的模型可以在消费硬件上持续运行，需求将超越巨型云集群。AI PC 需要更好的处理器、更多的内存、更大的存储系统、更强的连接性和高效的电源管理。模型可能在本地运行，但整个硬件堆栈必须支持它。
谷歌地图从导航转向行动
然后是谷歌地图。
最初作为导航产品的谷歌地图演变为本地搜索引擎。现在，谷歌正将其转变为更接近消费者代理的东西。
其最新的 Ask Maps 功能可以帮助用户点餐、搜索符合特定偏好的酒店、查找本地活动，并使用其他谷歌服务的信息个性化结果。
地图开始引导交易本身，将云推理、支付、本地商业软件、餐厅技术、数字广告以及谷歌分销网络内的企业纳入交易。
微软希望更多控制芯片堆栈
微软的 Maia 300 计划指向市场的另一个角落。
根据最近的报道，微软可能最早在九月份揭晓其下一代 AI 加速器。该公司已经花费数年时间开发专有硅，以降低成本、获得更多对基础设施的控制，并减少对外部芯片供应商的依赖。
Maia 改变的不仅是微软的芯片账单。
定制芯片需要架构师。它需要代工厂。它需要先进的封装、高带宽内存、网络、电力系统、冷却设备，以及能够将硅转化为可用计算的机架。
设计自己加速器的超大规模云服务商并不会消除供应链，而是重新安排了谁获得报酬。
英伟达不仅在构建硬件
而且英伟达正在向另一个层面推进。
该公司与 Mistral AI、Cursor、LangChain、Perplexity、Black Forest Labs 及其他几家领先的 AI 开发者组成了 Nemotron 联盟。该小组正在构建在英伟达的 DGX Cloud 上训练的开放前沿模型，首个共享基础将支持即将推出的 Nemotron 4 系列。
英伟达仍在销售工具和设备。
现在它也在帮助组织矿工。
其硬件主导地位使英伟达在开放模型生态系统中占据了自然位置。越来越多的开发者在 Nemotron 上构建，意味着更多的工作负载在英伟达基础设施上训练和服务。
AI 正在成为自己的经济体
Meta 的 Glimmer 是一个边缘 AI 故事。
谷歌地图是一个消费者代理故事。
微软的 Maia 计划是一个定制硅故事。
Nemotron 是一个模型平台和开发者基础设施故事。
这四者都属于 AI 热潮。
它们不属于同一个投资组合，原因也是相同的。
同样的热潮，不同的经济
AI 现在有模型制造商、消费者平台、芯片设计师、内存供应商、网络建设者、电力供应商和帮助代理执行工作的软件公司。
每个群体的盈利方式不同。每个群体依赖不同的客户。每个群体承受不同的风险。
一个新的开放模型可能会对高端 API 定价施加压力，同时推动消费者 GPU 的需求。定制芯片可以在一个云平台中抢占 Nvidia 的市场份额，同时为代工厂、HBM 供应商和网络公司创造新的收入。消费者代理可以增强谷歌的生态系统，同时为支付和本地商业提供商创造更多工作。
这种复杂性伴随着成熟。资本正在超越显而易见的公司，进入解决越来越具体问题的企业。
我们的结果显示了这可能是什么样子。
Lumentum（LITE），一家光网络供应商，曾被大多数投资者视为小众组件制造商，目前自我们 2025 年 8 月的推荐以来，股价上涨了大约 645%。Louis Navellier 的 Nvidia 持仓上涨了大约 375%。
这些利润来自同一广泛建设的不同层面：一部分来自执行工作的芯片，另一部分来自传输数据的光学基础设施。
赢家在 AI 经济中不断增加。
一组优秀的股票不一定是一个好的投资组合
这是 AI 投资变得更加困难的时刻。
假设一个投资者拥有微软、亚马逊（AMZN）、谷歌（GOOGL）、Nvidia、博通（AVGO）、Marvell（MRVL）、台湾半导体（TSM）、美光（MU）和几家网络供应商。
这看起来可能是多元化的。实际上，投资组合中的许多部分可能依赖于同一个基础变量：超大规模基础设施支出。
如果这种支出减缓，几个头寸可能会同时反应。
相反的问题也可能发生。一个投资者可能拥有一只令人兴奋的机器人股票、一家实验性电力公司和一家小型 AI 软件公司。主题不同，但风险可能高度集中在早期阶段的企业上，这些企业几乎没有执行错误的余地。
头寸大小与股票选择同样重要。
一家拥有数千亿合同收入的盈利超大规模公司不应与一家投机性组件供应商承担相同的权重。一家成熟的半导体领导者不应被视为一家新兴的代理平台。两只在不同行业运营的股票仍可能依赖于同一个客户或资本支出周期。
一个好的 AI 投资组合为每个持仓赋予了角色。
一些头寸形成核心。其他则提供对市场新兴层面的曝光。较小的配置为更高回报的想法创造了空间，而不让一个失败的理论压倒整个投资组合。
目标是一致性。
随着可信的 AI 投资数量的增加，这变得更加困难。
我们的成功创造了一个新问题
InvestorPlace 的 AI 研究团队在过去一年中产生了超过 200 个推荐。
这反映了机会的规模。它也让读者面临一个显而易见的问题：他们应该如何处理这些推荐？
拥有 200 只股票并不是一种策略。追逐最新的推荐也不是。
投资者需要知道哪些想法值得在投资组合中占有一席之地，哪些重叠，以及每个头寸应该获得多少资本。这正是我们新重建的 AI 革命投资组合 旨在解决的问题。
上一次我们这样做时，投资组合的回报超过了 纳斯达克 的回报。
在 2024 年 12 月的再平衡到 7 月 23 日之间，AI 革命投资组合上涨了 58%。在同一时期，纳斯达克上涨了 25%，标准普尔 500 上涨了 24.4%，道琼斯 上涨了 19%。
这种超额收益的教训超越了任何单一赢家。我们的投资组合在 AI 经济的多个部分捕获了收益，同时围绕一个一致的市场观点组织了这些头寸。
重建_ AI 革命投资组合_
自上次再平衡以来，市场再次发生了变化。
模型正在转向个人电脑。代理开始进行交易。超大规模公司正在设计自己的芯片。Nvidia 正在帮助构建一个开放模型生态系统。新的基础设施瓶颈出现的速度与旧瓶颈被解决的速度一样快。
所以我们又开始工作。
Louis Navellier、Eric Fry 和我已经审查了我们的 AI 研究，并将这个庞大的宇宙缩小到大约 20 只我们共同认为现在值得投资的股票。
市场正在各个模型、代理、芯片、光学、内存、能源和基础设施中创造赢家。没有单一的推荐可以捕捉到所有这些。而仅仅增加更多的股票代码并不能解决问题。
AI 正在创造比投资者能够跟踪的更多赢家。
现在真正的优势在于知道哪些值得投资，如何相互补充，以及每个头寸应该有多大。
Louis、Eric 和我即将揭晓新重建的 AI 革命投资组合。
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诚挚的，
Luke Lango
编辑，超高速投资