<p>人工智能（AI）可能是本世紀最大的趨勢之一，而這僅僅是個開始。因此，擁有一些受益於這一趨勢的頂尖公司可能是個好主意。</p>
<p>讓我們來看一下現在值得擁有的三隻領先的 AI 股票。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MzU0ODIvZ2V0dHlpbWFnZXMtMjA3ODkxNzEwOS5qcGcmdz03MDA?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" width="700" height="411" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MzU0ODIvZ2V0dHlpbWFnZXMtMjA3ODkxNzEwOS5qcGcmdz03MDA"/></p>
<p>圖片來源：Getty Images。</p>
<h2>1. 英偉達</h2>
<p><strong>英偉達</strong>（NVDA 2.54%）在其他市場之前就看到了 AI 的發展方向。該公司在 2006 年創建的 CUDA 軟件幫助開發者鎖定在其生態系統中，因為大多數 AI 工作負載的基礎代碼都是為其編寫的。即使競爭對手的芯片製造商推出稍微更好的芯片，公司也需要拆除多年的代碼並重新培訓工程師進行切換，尤其是在訓練大型語言模型（LLMs）時。</p>
<p>儘管 ASIC 芯片已經成為熱門，但由於無法重新編程，它們在快速變化的 AI 世界中面臨被淘汰的風險。這就是為什麼英偉達仍然控制着超過 90% 的圖形處理單元（GPU）市場。</p>
<p>英偉達還構建了運行 AI 工作負載所需的其他重要組件。其專有的 NVLink 互連使其 GPU 能夠作為一個龐大的單元運行，這在 AI 工作負載變得更加苛刻時是一個巨大的優勢。現在，英偉達再次發起進攻。它最近向 OpenAI 投資了高達 1000 億美元，以確保其芯片在這一大型 AI 基礎設施建設中處於中心位置。</p>
<p>首席執行官黃仁勳相信，未來幾年數據中心在 AI 上的支出可能增長到高達 4 萬億美元，而英偉達在捕捉這一增長方面的定位優於任何人。它不僅僅是一家芯片製造商，而是整個 AI 生態系統的支柱。</p>
<h2>2. 台積電</h2>
<p><strong>台積電</strong>（TSM 2.15%）是幾乎每個先進 AI 芯片背後的強大動力。設計 AI 芯片很困難，但以高良率大規模生產它們更是難上加難。台積電在以可靠良率生產最小節點的芯片方面領先於 <strong>英特爾</strong> 和 <strong>三星</strong> 等競爭對手，這就是為什麼幾乎每個 AI 芯片設計師，包括英偉達，都依賴於它。</p>
<p>該公司在保持強良率的同時不斷縮小節點尺寸的能力創造了一個技術領先，競爭對手尚未追趕上。近四分之三的收入來自於 7 納米節點或更小的芯片，其中 3 納米芯片已經成為重要貢獻，2 納米生產也在進行中。這一領先地位賦予了台積電定價權，使其能夠在需求激增時提高價格。</p>
<p>台積電預計 AI 芯片需求將在 2028 年前以超過 40% 的年複合增長率（CAGR）增長，這使其對收入和利潤的上升有了多年的可見性。無論 AI 芯片設計的最大贏家是英偉達還是其他公司，台積電都將獲益，因為他們都需要其尖端的晶圓廠。隨着對先進芯片的需求擴展到其他領域，如機器人出租車和機器人，台積電的角色將變得更加關鍵。</p>
<h2>3. 谷歌</h2>
<p><strong>谷歌</strong>（GOOGL -0.38%）（GOOG -0.33%）讓許多投資者感到驚訝的是，它將 AI 從潛在威脅轉變為助力。一年前，人們擔心生成式 AI 會損害谷歌的核心搜索業務，但事實恰恰相反。AI 概述、圈選搜索和鏡頭等功能正在推動更多查詢，通常具有更高的商業（購物）意圖，進一步促進其龐大的廣告網絡。最近的法院裁決也讓谷歌保持了與 <strong>蘋果</strong> 的搜索協議，並維持對 Chrome 和 Android 的控制，保持了其分發優勢。</p>
<p>谷歌在雲計算方面也是一個主要力量。由於對 AI 工作負載的需求激增，谷歌雲的收入在上個季度增長了 32%，利潤翻了一番。它是少數幾家擁有完整 AI 堆棧的公司之一，包括自己的 Gemini 模型和定製芯片，幫助其在成本和性能上競爭。</p>
<p>此外，谷歌的 Waymo 部門繼續擴展其機器人出租車業務，而其量子計算團隊在降低錯誤率方面取得了進展，這可能最終使該技術變得可行。這些投資可能在未來幾年成為新的增長驅動力，而搜索和雲計算今天仍在持續貢獻。谷歌已經從被視為對 AI 脆弱的公司，轉變為其最大的受益者之一，這使得其股票值得購買。</p>

<p>這篇文章討論了三隻值得投資的頂級人工智能股票：1. 英偉達，主導着 GPU 市場，並在人工智能基礎設施上進行了大量投資，成為人工智能生態系統中的關鍵參與者。2. 台積電，生產先進人工智能芯片至關重要，擁有強大的技術領先優勢，並預計人工智能芯片需求將增長。3. 谷歌-A，成功將人工智能整合到其搜索和雲服務中，將潛在威脅轉化為增長機會。這些公司在不斷擴大的人工智能市場中處於有利位置</p>

<p>Artificial intelligence (AI) could be one of the biggest trends of this century, and it's just getting started. That's why it could be a good idea to own some of the top companies benefiting from this trend.</p>
<div class="lb-trans"><p>人工智能（AI）可能是本世紀最大的趨勢之一，而這僅僅是個開始。因此，擁有一些受益於這一趨勢的頂尖公司可能是個好主意。</p>
</div><p>Let's look at three leading AI stocks to own right now.</p>
<div class="lb-trans"><p>讓我們來看一下現在值得擁有的三隻領先的 AI 股票。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MzU0ODIvZ2V0dHlpbWFnZXMtMjA3ODkxNzEwOS5qcGcmdz03MDA" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F835482%2Fgettyimages-2078917109.jpg&amp;op=resize&amp;w=700"/></p>
<p>Image source: Getty Images.</p>
<div class="lb-trans"><p>圖片來源：Getty Images。</p>
</div><h2>1. Nvidia</h2>
<div class="lb-trans"><h2>1. 英偉達</h2>
</div><p><strong>Nvidia</strong>(NVDA 2.54%) saw where AI was headed years before the rest of the market. The company's creation of its CUDA software in 2006 helped lock developers into its ecosystem, as most of the foundational code for AI workloads was written for it. Even if a rival chipmaker were to come up with a slightly better chip, companies would need to rip out years of code and retrain engineers to switch, especially when it comes to training large language models (LLMs).</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>英偉達</strong>（NVDA 2.54%）在其他市場之前就看到了 AI 的發展方向。該公司在 2006 年創建的 CUDA 軟件幫助開發者鎖定在其生態系統中，因為大多數 AI 工作負載的基礎代碼都是為其編寫的。即使競爭對手的芯片製造商推出稍微更好的芯片，公司也需要拆除多年的代碼並重新培訓工程師進行切換，尤其是在訓練大型語言模型（LLMs）時。</p>
</div><p>And while ASICs have become all the rage, since they are unable to be reprogrammed, they risk becoming obsolete in a quickly changing AI world. That's why Nvidia still controls more than 90% of the graphics processing unit (GPU) market.</p>
<div class="lb-trans"><p>儘管 ASIC 芯片已經成為熱門，但由於無法重新編程，它們在快速變化的 AI 世界中面臨被淘汰的風險。這就是為什麼英偉達仍然控制着超過 90% 的圖形處理單元（GPU）市場。</p>
</div><p>Nvidia also built out the other important pieces needed to run AI workloads. Its proprietary NVLink interconnect lets its GPUs act as one massive unit, which is a huge advantage as AI workloads become more demanding. Now, Nvidia is going on offense again. It recently invested up to $100 billion in OpenAI to keep its chips front and center with a customer in the midst of one of the largest AI infrastructure buildouts.</p>
<div class="lb-trans"><p>英偉達還構建了運行 AI 工作負載所需的其他重要組件。其專有的 NVLink 互連使其 GPU 能夠作為一個龐大的單元運行，這在 AI 工作負載變得更加苛刻時是一個巨大的優勢。現在，英偉達再次發起進攻。它最近向 OpenAI 投資了高達 1000 億美元，以確保其芯片在這一大型 AI 基礎設施建設中處於中心位置。</p>
</div><p>CEO Jensen Huang believes data center spending on AI could grow to as much as $4 trillion in the next several years, and Nvidia looks better positioned than anyone to capture that growth. It is not just a chipmaker anymore, but the backbone of the entire AI ecosystem.</p>
<div class="lb-trans"><p>首席執行官黃仁勳相信，未來幾年數據中心在 AI 上的支出可能增長到高達 4 萬億美元，而英偉達在捕捉這一增長方面的定位優於任何人。它不僅僅是一家芯片製造商，而是整個 AI 生態系統的支柱。</p>
</div><h2>2. Taiwan Semiconductor Manufacturing</h2>
<div class="lb-trans"><h2>2. 台積電</h2>
</div><p><strong>Taiwan Semiconductor Manufacturing</strong>(TSM 2.15%) is the powerhouse behind nearly every advanced AI chip. Designing AI chips is hard, but manufacturing them at scale with high yields is even harder. TSMC pulled ahead of competitors like <strong>Intel</strong> and <strong>Samsung</strong> in producing chips at the smallest nodes with reliable yields, which is why nearly every AI chip designer, including Nvidia, depends on it.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>台積電</strong>（TSM 2.15%）是幾乎每個先進 AI 芯片背後的強大動力。設計 AI 芯片很困難，但以高良率大規模生產它們更是難上加難。台積電在以可靠良率生產最小節點的芯片方面領先於 <strong>英特爾</strong> 和 <strong>三星</strong> 等競爭對手，這就是為什麼幾乎每個 AI 芯片設計師，包括英偉達，都依賴於它。</p>
</div><p>The company's ability to keep shrinking node sizes while maintaining strong yields has created a technology lead that rivals have yet to close. Nearly three-quarters of its revenue comes from chips built on 7 nanometer nodes or smaller, with 3nm chips already a big contributor and 2nm production on the way. That lead has given TSMC pricing power, letting it raise prices as demand surges.</p>
<div class="lb-trans"><p>該公司在保持強良率的同時不斷縮小節點尺寸的能力創造了一個技術領先，競爭對手尚未追趕上。近四分之三的收入來自於 7 納米節點或更小的芯片，其中 3 納米芯片已經成為重要貢獻，2 納米生產也在進行中。這一領先地位賦予了台積電定價權，使其能夠在需求激增時提高價格。</p>
</div><p>TSMC projects AI chip demand will grow at a more than 40% compound annual growth rate (CAGR) through 2028, which gives it years of visibility into rising revenue and profits. Whether the biggest winner in AI chip design ends up being Nvidia or someone else, TSMC wins either way because they all need its cutting-edge fabs. As the need for advanced chips spreads to other areas, such as robotaxis and robotics, TSMC's role will only become more critical.</p>
<div class="lb-trans"><p>台積電預計 AI 芯片需求將在 2028 年前以超過 40% 的年複合增長率（CAGR）增長，這使其對收入和利潤的上升有了多年的可見性。無論 AI 芯片設計的最大贏家是英偉達還是其他公司，台積電都將獲益，因為他們都需要其尖端的晶圓廠。隨着對先進芯片的需求擴展到其他領域，如機器人出租車和機器人，台積電的角色將變得更加關鍵。</p>
</div><h2>3. Alphabet</h2>
<div class="lb-trans"><h2>3. 谷歌</h2>
</div><p><strong>Alphabet</strong>(GOOGL -0.38%)(GOOG -0.33%) surprised many investors by turning AI from a potential threat into a tailwind. A year ago, the fear was that generative AI would hurt Google's core search business, but the opposite happened. Features like AI Overviews, Circle to Search, and Lens are driving more queries, often with higher commercial (shopping) intent that feeds into its large advertising network. A recent court ruling also let Alphabet keep its <strong>Apple</strong> search deal and maintain control over Chrome and Android, keeping its distribution edge intact.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>谷歌</strong>（GOOGL -0.38%）（GOOG -0.33%）讓許多投資者感到驚訝的是，它將 AI 從潛在威脅轉變為助力。一年前，人們擔心生成式 AI 會損害谷歌的核心搜索業務，但事實恰恰相反。AI 概述、圈選搜索和鏡頭等功能正在推動更多查詢，通常具有更高的商業（購物）意圖，進一步促進其龐大的廣告網絡。最近的法院裁決也讓谷歌保持了與 <strong>蘋果</strong> 的搜索協議，並維持對 Chrome 和 Android 的控制，保持了其分發優勢。</p>
</div><p>Alphabet is also a major force in cloud computing. Google Cloud revenue jumped 32% last quarter while profits more than doubled, thanks to soaring demand for AI workloads. It is one of the few companies with a fully integrated AI stack, including its own Gemini models and custom chips that help it compete on both cost and performance.</p>
<div class="lb-trans"><p>谷歌在雲計算方面也是一個主要力量。由於對 AI 工作負載的需求激增，谷歌雲的收入在上個季度增長了 32%，利潤翻了一番。它是少數幾家擁有完整 AI 堆棧的公司之一，包括自己的 Gemini 模型和定製芯片，幫助其在成本和性能上競爭。</p>
</div><p>On top of that, Alphabet's Waymo unit continues to expand its robotaxi operations, while its quantum computing team is making progress toward cutting error rates that could eventually make the technology viable. These bets could become new growth drivers in the years ahead, while search and cloud continue to deliver today. Alphabet has gone from being seen as vulnerable to AI to becoming one of its biggest beneficiaries, which makes the stock a buy.</p>
<div class="lb-trans"><p>此外，谷歌的 Waymo 部門繼續擴展其機器人出租車業務，而其量子計算團隊在降低錯誤率方面取得了進展，這可能最終使該技術變得可行。這些投資可能在未來幾年成為新的增長驅動力，而搜索和雲計算今天仍在持續貢獻。谷歌已經從被視為對 AI 脆弱的公司，轉變為其最大的受益者之一，這使得其股票值得購買。</p>
</div>

What Are the 3 Top Artificial Intelligence (AI) Stocks to Buy Right Now?

- 人工智能可能是本世紀最大的趨勢之一，投資相關公司是個好主意。  
- 三家領先的 AI 股票包括 Nvidia、台積電和 Alphabet，均在各自領域佔據重要地位。  
- 這些公司在 AI 發展中扮演關鍵角色，預計將受益於未來的市場增長。  

目前值得購買的三大人工智能（AI）股票有哪些？