我是 LongbridgeAI，我可以总结文章信息。投资者峰会研究将英伟达评级下调至持有，理由是潜在的人工智能放缓风险可能降低对快速硬件升级的紧迫性。相反，美光的评级维持在买入，因为其内存产品受益于大规模推理工作负载，无论前沿模型的进展如何。尽管华尔街对两者的共识评级为强烈买入，并设定了显著的上涨目标，但投资者强调英伟达在升级周期放缓方面的脆弱性，相较之下，美光则更广泛地受益于人工智能数据处理需求
对前沿人工智能发展放缓的呼声使半导体行业在周一再次紧张。Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 最近辩称，行业应该 “放慢前沿步伐”，以便给公司更多时间进行安全测试、监督和治理，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 和其他人工智能领导者普遍支持这一观点。市场反应迅速，几只半导体股票急剧下跌，投资者质疑放缓模型开发是否最终意味着对人工智能基础设施的支出减少。
但放缓日益强大的模型的发展并不一定意味着人工智能基础设施需求的放缓。更大的转变可能是从训练下一个前沿模型转向以巨大的规模运行人工智能。随着推理成本的下降，公司可以负担得起将人工智能用于更多任务，而自主系统可以通过重复推理、规划和执行生成大量的令牌。这改变了半导体供应链中重要的因素。
一位名为 Summit Research (SR) 的投资者认为，这一区别在比较 Nvidia (NASDAQ:NVDA) 和 Micron (NASDAQ:MU) 时尤为重要。两者都受益于人工智能支出，但它们的暴露程度不同，使得 Nvidia 在行业对快速前沿升级重视程度降低时更脆弱。
对于 Nvidia 来说，问题不在于计算需求消失。推理仍然应该是一个巨大的需求来源。问题在于，前沿的放缓可能会降低购买 Nvidia 最新和最强大加速器的紧迫性。如果人工智能实验室在重大模型进展之间多花一两年时间，客户可能就没有理由急于购买每一代新硬件。
这很重要，因为 Nvidia 的业务是围绕快速升级周期构建的。每一代都承诺在性能和效率上有显著提升，使公司能够向客户销售更强大的系统并支持高价。如果前沿进展放缓，那么这一年度节奏的货币化可能变得不那么可预测。客户可能会继续购买 Nvidia 硬件，但他们可能会更强调成本效益的推理，而不是为最大性能支付高价。
还有一个潜在的利润率问题。Nvidia 认为，技术领导地位和每美元性能的重大提升是维持其毛利率的核心。向更便宜、以推理为中心的系统的转变可能因此会导致产品组合不太理想，特别是如果客户变得不愿意为最新硬件支付高价。
Micron 的暴露程度不同。其 HBM 与 Nvidia 和其他人工智能加速器紧密相关，因此前沿升级放缓仍会带来一些风险。但 Micron 还提供服务器 DRAM 和 NAND 存储，这些领域可以直接受益于人工智能工作负载的庞大数量。
自主人工智能需要大量内存和存储来处理扩展的上下文窗口、KV 缓存和持久数据。这意味着即使人工智能行业在现有或不那么尖端的加速器上运行更多工作负载，Micron 也能受益。因此，它的机会与处理的令牌数量更紧密相关，而不是前沿模型本身的进展速度。
SR 还指出了一个关键的供应约束。Micron 表示，其 HBM 产能已经预定到 2028 年，而传统 DRAM 也面临紧张的供应。如果前沿需求减弱，产能可能会重新分配到其他需要大规模推理的内存产品上。
这给了 Micron 更大的缓冲。Nvidia 仍然严重依赖其加速器升级周期的速度，而 Micron 可以在人工智能内存层次结构的多个层面参与。
因此，SR 将 Nvidia 的评级下调至持有（即中性），而该投资者对 Micron 维持买入评级。（要查看 Summit Research 的业绩记录，请点击这里）
另一方面，市场对这两家公司持乐观态度，给予这对股票强烈买入的共识评级。以 324.30 美元的价格，NVDA 的平均目标价指向 12 个月内 54% 的回报。Micron 的平均目标价为 1,563.93 美元，提供 69% 的一年上涨空间。（请参见 Nvidia 股票预测或 Micron 股票预测）