我是 LongbridgeAI，我可以總結文章信息。投資者峯會研究將英偉達評級下調至持有，理由是潛在的人工智能放緩風險可能降低對快速硬件升級的緊迫性。相反，美光的評級維持在買入，因為其內存產品受益於大規模推理工作負載，無論前沿模型的進展如何。儘管華爾街對兩者的共識評級為強烈買入，並設定了顯著的上漲目標，但投資者強調英偉達在升級週期放緩方面的脆弱性，相較之下，美光則更廣泛地受益於人工智能數據處理需求
對前沿人工智能發展放緩的呼聲使半導體行業在週一再次緊張。Anthropic 首席執行官 Dario Amodei 最近辯稱，行業應該 “放慢前沿步伐”，以便給公司更多時間進行安全測試、監督和治理，OpenAI 首席執行官 Sam Altman 和其他人工智能領導者普遍支持這一觀點。市場反應迅速，幾隻半導體股票急劇下跌，投資者質疑放緩模型開發是否最終意味着對人工智能基礎設施的支出減少。
但放緩日益強大的模型的發展並不一定意味着人工智能基礎設施需求的放緩。更大的轉變可能是從訓練下一個前沿模型轉向以巨大的規模運行人工智能。隨着推理成本的下降，公司可以負擔得起將人工智能用於更多任務，而自主系統可以通過重複推理、規劃和執行生成大量的令牌。這改變了半導體供應鏈中重要的因素。
一位名為 Summit Research (SR) 的投資者認為，這一區別在比較 Nvidia (NASDAQ:NVDA) 和 Micron (NASDAQ:MU) 時尤為重要。兩者都受益於人工智能支出，但它們的暴露程度不同，使得 Nvidia 在行業對快速前沿升級重視程度降低時更脆弱。
對於 Nvidia 來説，問題不在於計算需求消失。推理仍然應該是一個巨大的需求來源。問題在於，前沿的放緩可能會降低購買 Nvidia 最新和最強大加速器的緊迫性。如果人工智能實驗室在重大模型進展之間多花一兩年時間，客户可能就沒有理由急於購買每一代新硬件。
這很重要，因為 Nvidia 的業務是圍繞快速升級週期構建的。每一代都承諾在性能和效率上有顯著提升，使公司能夠向客户銷售更強大的系統並支持高價。如果前沿進展放緩，那麼這一年度節奏的貨幣化可能變得不那麼可預測。客户可能會繼續購買 Nvidia 硬件，但他們可能會更強調成本效益的推理，而不是為最大性能支付高價。
還有一個潛在的利潤率問題。Nvidia 認為，技術領導地位和每美元性能的重大提升是維持其毛利率的核心。向更便宜、以推理為中心的系統的轉變可能因此會導致產品組合不太理想，特別是如果客户變得不願意為最新硬件支付高價。
Micron 的暴露程度不同。其 HBM 與 Nvidia 和其他人工智能加速器緊密相關，因此前沿升級放緩仍會帶來一些風險。但 Micron 還提供服務器 DRAM 和 NAND 存儲，這些領域可以直接受益於人工智能工作負載的龐大數量。
自主人工智能需要大量內存和存儲來處理擴展的上下文窗口、KV 緩存和持久數據。這意味着即使人工智能行業在現有或不那麼尖端的加速器上運行更多工作負載，Micron 也能受益。因此，它的機會與處理的令牌數量更緊密相關，而不是前沿模型本身的進展速度。
SR 還指出了一個關鍵的供應約束。Micron 表示，其 HBM 產能已經預定到 2028 年，而傳統 DRAM 也面臨緊張的供應。如果前沿需求減弱，產能可能會重新分配到其他需要大規模推理的內存產品上。
這給了 Micron 更大的緩衝。Nvidia 仍然嚴重依賴其加速器升級週期的速度，而 Micron 可以在人工智能內存層次結構的多個層面參與。
因此，SR 將 Nvidia 的評級下調至持有（即中性），而該投資者對 Micron 維持買入評級。（要查看 Summit Research 的業績記錄，請點擊這裏）
另一方面，市場對這兩家公司持樂觀態度，給予這對股票強烈買入的共識評級。以 324.30 美元的價格，NVDA 的平均目標價指向 12 個月內 54% 的回報。Micron 的平均目標價為 1,563.93 美元，提供 69% 的一年上漲空間。（請參見 Nvidia 股票預測或 Micron 股票預測）