剛剛在觀察大型科技公司如何布局AI基礎設施競賽，事實上這裡有一個相當有趣的投資角度，超越了僅僅購買Nvidia。

所以我們在談今年超過6500億美元的AI支出，來自主要的超大規模雲端服務商。這是一個荒謬的資本數量，這告訴你他們在AI回報上押了大注。但事情的重點是——真正的機會不僅在於進行支出的公司，而是在於供應鏈，供應所有這些基礎建設建設的鏈條。

從晶片製造商和晶圓廠開始。Nvidia顯然是主導者，憑藉其GPU和CUDA生態系統——那個軟體護城河是真實存在的，而且越來越寬。可是我開始更關注一些較不明顯的贏家。Broadcom一直在悄悄布局定制AI ASIC。他們幫助Alphabet建造了TPU，現在又與OpenAI等合作開發專有晶片。這就是持續收入的潛力所在。台積電也是不容忽視的——他們基本上壟斷了先進AI晶片的製造，這給了他們嚴重的定價權。

但故事的有趣之處在於記憶體。高帶寬記憶體正變得對AI工作負載至關重要，而且它需要比普通DRAM多得多的晶圓產能。美光與大型科技公司簽訂長期HBM合約，這非常重要，因為這讓他們的業務較少受到週期性影響。這種結構性轉變是推動股價多年回報的關鍵。

至於大型科技公司本身——Alphabet、亞馬遜、微軟、Meta——他們不僅是在盡情花錢。他們正將AI融入到實際的商業模式中。Alphabet用Gemini來做搜尋，微軟的Copilot推動企業軟體採用，亞馬遜用AI和機器人來提升運營效率，Meta的推薦算法在廣告收入上賺得盆滿缽滿。這些都不是虛華的項目。當公司投入如此大量資金，他們預期會有回報，早期跡象顯示他們確實得到了。

有趣的是，這個讓我注意到的奇怪公司：Energy Transfer。沒有人在AI討論中提到它，但資料中心需要大量電力。Energy Transfer在Permian盆地擁有天然氣資產——全國最便宜的之一——他們正處於受益於所有AI資料中心建設的有利位置。而且它的股價便宜，收益率超過7%。這是一個乏味但實用的基礎建設股票，當你想到支撐這一切AI基礎設施所需的能源時，這就變得合理。

這些大型科技公司在AI基礎設施上花這麼多錢，告訴你他們看到了真正的投資回報潛力。跟隨這些資金流入供應鏈——晶片、記憶體、晶圓廠、基礎建設——可能就是下一波獲利的來源。