智通财经APP获悉

，当市场还在争论人为智能是不是一场昂贵的"科技泡沫"时

，美银证券在最新研报中指出：AI有关支出不仅不会退潮

，反而会"更强、更悠久"。

在这份汇报中

，英伟达(NVDA.US)、AMD(AMD.US)和博通(AVGO.US)被持续列为半导体板块的"首选名单"

，美光科技(MU.US)和迈威尔科技(MRVL.US)也跻身主题名单。

AI支出不仅要“更强”

，还要“更久”

鉴于微软(MSFT.US)、亚马逊(AMZN.US)、Alphabet(GOOGL.US)和 Meta Platforms(META.US)等重要超大规模云服务商在近期颁布的第一季度财报中展示的本钱支出远景

，美银预计

，到2030年

，AI数据中心系统的市场规模（TAM）将从此前预测的1万亿美元

，飙升至惊人的1.7万亿美元。

在 1.7 万亿美元的潜在市场总量中

，约 1.2 万亿美元可能来自 AI 加快器

，高于此前预测的 1 万亿美元。这一上调归因于超大规模云服务约定造化专用集成电路(ASIC)出货量的增长

，例如谷歌的 TPU 或亚马逊的 Trainium 芯片。数据中心 CPU 的市场规？赡艽锏皆 1100 亿美元(高于此前预测的 800 亿美元)

，而 AI 网络市场规？赡茉鲋猎 3160 亿美元(高于此前预测的约 2400 亿美元)。

分析师诠释路：“重要的是

，我们把稳到随着 AI 工作负载尾部效应的耽搁

，算力/内存组件正持续多样化。但我们以为这是对整体潜在市场总量的补充

，而非代替现有的工作负载或组件。例如

，我们预计 CPU(在其新的独立机架中)将与现有的 GPU-CPU 推算机架协同工作

，而基于 SRAM 的超低延长内存机架将与基于 HBM 的 GPU 机架共存。”

从“买铲子”到“挖金矿”：2026年将迎来ROI拐点

从前两年

，华尔街对AI的投资逻辑重要集中在“基建抢跑”——即科技巨头为了不掉队

，不得不疯狂订购英伟达的GPU。然而

，这种“烧钱换将来”的模式总会被追问盈利远景。美银分析师以为

，随着OpenAI和Anthropic等AI独角兽即将开启IPO(初次公开募股)过程

，市场将清澈地看到这些“顶级模型出产商”若何将算力转化为真金白银的贸易价值。

一旦这些草创巨头在二级市场证了然其盈利关环

，那么从微软、亚马逊到Alphabet(谷歌母公司)和Meta的万亿支出

，就有了合理且明确的财政逻辑。这不再是盲目地“买铲子”

，而是已经挖到了“金矿”的边缘。

分析师出格强调

，2026年将是AI销售额与投资回报率(ROI)加快兑现的关键节点

，而2027年则需验证“Token经济效能”(即单元算力的成本降落)能否如期实现。

然而

，在狂热的预期之下

，美银也保留了可贵的默默。研报认可

，当前的供给链瓶颈可能限度尖端组件的短期出货

，且市场对于本钱开支的可持续性始终存有疑虑。

最后

，美银还在研报中上调了以下公司的指标价：英伟达(从 300 美元上调至 320 美元)、AMD(从 450 美元上调至 500 美元)、迈威尔科技(从 125 美元上调至 200 美元)以及美光(从 500 美元上调至 950 美元)。博通的指标价维持不变。

给投资者"泼冷水"

美银的看多态度固然振奋人心

，但作为理性的投资者

，仍需警惕几个潜在风险：

首先是"IPO幻觉"风险。若是OpenAI或Anthropic的上市阐发不及预期

，一级市场的估值泡沫分裂

，可能引发连锁反映

，颠簸云厂商的投资信念。

其次是"效能悖论"。若是算法优化(好比模型压缩、推理加快)让单元AI工作亏损的算力大幅降落

，硬件需要的增长可能跟不上市场预期。

最后是宏观环境的"黑天鹅"。1.7万亿美元的TAM预测成立在当前相对宽松的利率环境之上。若是美联储持久维持高利率

，云厂商的本钱成本上升

，可能被迫削减持久支出打算。

但无论若何

，美银这份汇报传递了一个清澈的信号：AI基础设施投资不是旷日持久的"事务驱动"

，而是一场至少持续到2030年的"结构性长牛"。在这场盛宴中

，英伟达仍是那个"卖铲子的人"

，但AMD、博通、迈威尔科技和美光

，在从分歧的角落挖到属于自己的金矿。