<p>“人工智能的需求超乎想象，” 美國半導體分析師 Bernstein 的 Stacy Rasgon 在 CNBC 的 “Power Lunch” 節目中宣稱。這一直言不諱的評估切中了市場近期的焦慮，提供了對推動人工智能革命的計算能力持續需求的務實視角。他認為，這一需求的規模不僅僅是一個短暫的趨勢，而是一個根本性的轉變，深刻影響着半導體行業。</p>
<p>Rasgon 與 CNBC 的 “Power Lunch” 團隊，包括主持人 Scott Wapner 和 Kelly Evans，討論了圍繞人工智能的最新市場動態。討論批判性地關注了關於潛在 “人工智能逆轉” 的擔憂，以及當前芯片股票的下跌是否提供了買入機會，強調了人工智能需求的可持續性以及推動這一前所未有技術轉變的公司的基本財務健康。他的評論為當前市場的焦慮提供了重要的反向敍事。</p>
<p>Rasgon 反覆強調，高帶寬內存（HBM）的需求，尤其是對人工智能加速器和 GPU 至關重要，依然異常強勁。他指出，“我們看到內存價格每天都在上漲……幾乎是天文數字，因為供應非常緊張。” 這種強烈的需求導致整個行業出現了顯著的積壓，像美光（Micron）這樣的公司據報道其 HBM 產品的訂單已經排到 2026 年。分析師的見解強調，當前市場環境的特徵是基本的供需失衡，瓶頸並不是缺乏興趣或應用場景，而是生產必要的高度專業化組件的能力。這種由人工智能基礎需求驅動的持續稀缺性，表明該領域有着強勁的長期增長軌跡。</p>
<p>對專用內存和加速器的這種持續需求是各行業對人工智能訓練和推理能力日益增長需求的直接結果。從需要龐大數據集的大型語言模型到先進的科學模擬和自主系統，人工智能開發和部署的每一個方面都需要巨大的計算資源。超大規模雲計算公司、企業客户和研究機構都在爭奪有限的資源，推高了價格並延長了交貨時間。對於那些提供人工智能基礎設施的供應商來説，這無疑是一個賣方市場，預計這種動態將持續，因為人工智能應用將繼續激增。</p>
<p>Rasgon 提出的一個引人注目的觀點是外部市場認知與內部企業活動之間的明顯脱節。他觀察到，“許多投資者對人工智能交易及其可持續性感到擔憂……目前真正似乎擔心的只有投資者。” 這種情緒，往往受到短期市場波動或投機恐懼的驅動，與實際的運營現實形成鮮明對比。積極部署和投資於人工智能基礎設施的公司並沒有表達出對需求的類似擔憂。根據 Rasgon 的説法，他們主要的抱怨是 “沒有人有足夠的計算能力。” 這突顯了一個關鍵的分歧：雖然一些投資者擔心泡沫或放緩，但實際的人工智能能力建設者和消費者卻在努力滿足他們的巨大需求，表明了深層次的結構性需求。</p>
<p>在回應關於如何為這一龐大的人工智能基礎設施建設融資的擔憂時，Rasgon 提供了令人安心的澄清，特別是關於行業主要參與者。他將 Oracle 與其他大型超大規模雲計算公司區分開來，指出 Oracle 是 “槓桿率最高” 的公司，並且 “正在通過舉債來實現這一目標”，而像谷歌、Meta 和亞馬遜這樣的科技巨頭則是 “人類歷史上最大、最盈利的公司之一”，他們主要是 “通過自由現金流” 來資助他們的人工智能投資。這些領先超大規模雲計算公司的財務穩健性表明，持續的人工智能支出有着可持續的基礎，減輕了對核心人工智能基礎設施市場中債務驅動泡沫的擔憂。這些巨頭能夠自籌資金進行如此鉅額的資本支出，意味着人工智能投資有着較長的持續期，不受外部市場波動的影響。</p>
<p>談話還涉及了 OpenAI 的影響及其與主要芯片製造商的關係，這在生成式人工智能的公眾形象下尤為引人關注。雖然承認 NVIDIA、Broadcom 和 AMD 都與 OpenAI 有 “相當可觀的交易”，但 Rasgon 迅速將這一點放在上下文中，指出這些公司也與 “其他公司有很多可觀的交易。” 這種客户多樣化至關重要，説明沒有任何單一的人工智能實體，無論多麼顯赫，能夠完全決定這些芯片製造商的命運。他特別提到，AMD 的近期到中期發展軌跡 “可能比 Nvidia 或 Broadcom 更依賴於 OpenAI 的增長”，這表明不同參與者之間存在不同程度的集中風險。然而，他警告不要過於關注任何單一實體，表示如果 “OpenAI 真的出了什麼問題，那就無論你有多暴露都沒有關係，我的意思是整個人工智能交易可能會崩潰。” 這種觀點強調，雖然 OpenAI 是一個重要的催化劑，但更廣泛的人工智能生態系統的健康是一個集體努力，任何主要參與者的重大挫折都可能對整個人工智能價值鏈產生廣泛影響。</p>
<p>人工智能需求的持久強勁，加上領先超大規模企業的穩健財務狀況，為半導體行業的持續增長描繪了一幅美好的前景。儘管投資者情緒可能會波動，但企業在構建和部署人工智能能力方面的基本承諾依然堅定，這一承諾源於對更強大計算能力的迫切和根本需求。目前的形勢不再是投機泡沫，而是應對前所未有的技術變革所帶來的基礎設施擴展挑戰，這場變革有望重塑全球產業。</p>

OpenAI

<p>Bernstein 的 Stacy Rasgon 強調了對人工智能需求的激增，指出其對半導體行業的根本影響。儘管投資者存在擔憂，Rasgon 提到對高帶寬內存和人工智能加速器的強勁需求，像美光（Micron）這樣的公司訂單已排到 2026 年。他指出市場認知與企業活動之間存在脱節，主要科技公司通過自由現金流為人工智能投資提供資金。Rasgon 還討論了 OpenAI 對芯片製造商的影響，強調客户多樣化的重要性</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，” 美國半導體分析師 Bernstein 的 Stacy Rasgon 在 CNBC 的 “Power Lunch” 節目中宣稱。這一直言不諱的評估切中了市場近期的焦慮，提供了對推動人工智能革命的計算能力持續需求的務實視角。他認為，這一需求的規模不僅僅是一個短暫的趨勢，而是一個根本性的轉變，深刻影響着半導體行業。</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 與 CNBC 的 “Power Lunch” 團隊，包括主持人 Scott Wapner 和 Kelly Evans，討論了圍繞人工智能的最新市場動態。討論批判性地關注了關於潛在 “人工智能逆轉” 的擔憂，以及當前芯片股票的下跌是否提供了買入機會，強調了人工智能需求的可持續性以及推動這一前所未有技術轉變的公司的基本財務健康。他的評論為當前市場的焦慮提供了重要的反向敍事。</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 反覆強調，高帶寬內存（HBM）的需求，尤其是對人工智能加速器和 GPU 至關重要，依然異常強勁。他指出，“我們看到內存價格每天都在上漲……幾乎是天文數字，因為供應非常緊張。” 這種強烈的需求導致整個行業出現了顯著的積壓，像美光（Micron）這樣的公司據報道其 HBM 產品的訂單已經排到 2026 年。分析師的見解強調，當前市場環境的特徵是基本的供需失衡，瓶頸並不是缺乏興趣或應用場景，而是生產必要的高度專業化組件的能力。這種由人工智能基礎需求驅動的持續稀缺性，表明該領域有着強勁的長期增長軌跡。</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>對專用內存和加速器的這種持續需求是各行業對人工智能訓練和推理能力日益增長需求的直接結果。從需要龐大數據集的大型語言模型到先進的科學模擬和自主系統，人工智能開發和部署的每一個方面都需要巨大的計算資源。超大規模雲計算公司、企業客户和研究機構都在爭奪有限的資源，推高了價格並延長了交貨時間。對於那些提供人工智能基礎設施的供應商來説，這無疑是一個賣方市場，預計這種動態將持續，因為人工智能應用將繼續激增。</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 提出的一個引人注目的觀點是外部市場認知與內部企業活動之間的明顯脱節。他觀察到，“許多投資者對人工智能交易及其可持續性感到擔憂……目前真正似乎擔心的只有投資者。” 這種情緒，往往受到短期市場波動或投機恐懼的驅動，與實際的運營現實形成鮮明對比。積極部署和投資於人工智能基礎設施的公司並沒有表達出對需求的類似擔憂。根據 Rasgon 的説法，他們主要的抱怨是 “沒有人有足夠的計算能力。” 這突顯了一個關鍵的分歧：雖然一些投資者擔心泡沫或放緩，但實際的人工智能能力建設者和消費者卻在努力滿足他們的巨大需求，表明了深層次的結構性需求。</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>在回應關於如何為這一龐大的人工智能基礎設施建設融資的擔憂時，Rasgon 提供了令人安心的澄清，特別是關於行業主要參與者。他將 Oracle 與其他大型超大規模雲計算公司區分開來，指出 Oracle 是 “槓桿率最高” 的公司，並且 “正在通過舉債來實現這一目標”，而像谷歌、Meta 和亞馬遜這樣的科技巨頭則是 “人類歷史上最大、最盈利的公司之一”，他們主要是 “通過自由現金流” 來資助他們的人工智能投資。這些領先超大規模雲計算公司的財務穩健性表明，持續的人工智能支出有着可持續的基礎，減輕了對核心人工智能基礎設施市場中債務驅動泡沫的擔憂。這些巨頭能夠自籌資金進行如此鉅額的資本支出，意味着人工智能投資有着較長的持續期，不受外部市場波動的影響。</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>談話還涉及了 OpenAI 的影響及其與主要芯片製造商的關係，這在生成式人工智能的公眾形象下尤為引人關注。雖然承認 NVIDIA、Broadcom 和 AMD 都與 OpenAI 有 “相當可觀的交易”，但 Rasgon 迅速將這一點放在上下文中，指出這些公司也與 “其他公司有很多可觀的交易。” 這種客户多樣化至關重要，説明沒有任何單一的人工智能實體，無論多麼顯赫，能夠完全決定這些芯片製造商的命運。他特別提到，AMD 的近期到中期發展軌跡 “可能比 Nvidia 或 Broadcom 更依賴於 OpenAI 的增長”，這表明不同參與者之間存在不同程度的集中風險。然而，他警告不要過於關注任何單一實體，表示如果 “OpenAI 真的出了什麼問題，那就無論你有多暴露都沒有關係，我的意思是整個人工智能交易可能會崩潰。” 這種觀點強調，雖然 OpenAI 是一個重要的催化劑，但更廣泛的人工智能生態系統的健康是一個集體努力，任何主要參與者的重大挫折都可能對整個人工智能價值鏈產生廣泛影響。</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強勁，加上領先超大規模企業的穩健財務狀況，為半導體行業的持續增長描繪了一幅美好的前景。儘管投資者情緒可能會波動，但企業在構建和部署人工智能能力方面的基本承諾依然堅定，這一承諾源於對更強大計算能力的迫切和根本需求。目前的形勢不再是投機泡沫，而是應對前所未有的技術變革所帶來的基礎設施擴展挑戰，這場變革有望重塑全球產業。</p>
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AI 需求激增：超大規模雲服務商推動半導體繁榮，投資者卻感到不安