人工智慧（AI）仍是股市的驅動主題之一。然而，在這波科技多頭市場中，超大規模運營商（大型資料中心所有者）的股票往往與 AI 基礎設施業者的表現大不相同。
AI 基礎設施股票最受投資人青睞，因為晶片、伺服器和網路硬體製造商是資料中心建置支出的主要受益者。與此同時，進行大量建置的超大規模運營商常因投入巨額資金在 AI 基礎設施上而受到市場懲罰。然而，AI 硬體公司與超大規模運營商之間的關係其實是共生關係。如果超大規模運營商無法從 AI 基礎設施支出獲得良好回報，就會減少支出。若發生這種情況，AI 基礎設施股票將遭受重創，因為這將嚴重影響其營收和獲利。
此外，它們都產生大量營運現金流，用以支付 AI 基礎設施支出。當它們削減 AI 資料中心支出時，也將能再次產生強勁的自由現金流量。
Meta Platforms 也在 AI 基礎設施上大舉支出，主要供內部使用，同樣被視為超大規模運營商。其核心社交媒體廣告業務的營收持續強勁成長，部分歸功於 AI 支出，該公司近期更宣布可能透過出租未使用的資料中心容量，進軍雲端運算業務。
圖片來源：Getty Images。
AI 基礎設施業者：鏟子和鐵鍬策略
超大規模運營商的支出推動了 AI 基礎設施公司的強勁營收成長。Nvidia 是最大受益者，其圖形處理器（GPU）是 AI 模型訓練中最常用的並行處理器。超微半導體則開始嶄露頭角。推論工作負載的增加提升了對其小晶片 GPU 的需求，而對代理式 AI 需求的前景也促使資料中心營運商大量採購其 CPU。Cerebras Systems 剛於 5 月上市，其獨特的推論晶片產品可能顛覆產業，但目前仍屬於高階利基解決方案。另一方面，英特爾和Arm Holdings 則期望未來幾年透過資料中心 CPU 市場推動強勁成長。
博通和Marvell 都受惠於協助大型科技客戶設計自訂 AI 晶片，同時提供資料中心網路和互連方案。這些市場成長迅速，隨著 AI 晶片叢集規模擴大，其重要性也日益增加。
當然，還有記憶體製造商。美光 是 AI 建置潮的大贏家，因為高階處理器需要搭配一種特殊形式的動態隨機存取記憶體（DRAM），即高頻寬記憶體（HBM）。HBM 需求激增導致 DRAM 短缺，推升價格，為銷售相關產品的公司帶來強勁營收成長和利潤率擴張。類似情況也發生在快閃記憶體（NAND）上——AI 基礎設施建置使基於快閃記憶體的大容量固態硬碟（SSD）需求飆升，帶動 Sandisk 的營收和毛利率大幅成長。
結論
雖然目前 AI 基礎設施股票最受投資人青睞，但最終是超大規模運營商擁有兩種獲利途徑。如果它們的資本支出能持續獲得良好回報，就會繼續支出並實現快速成長。同時，它們也可以選擇削減 AI 基礎設施支出，這將產生巨額自由現金流量。這就是我偏愛這類股票的原因。
在這個類別中，我非常看好 Alphabet 和亞馬遜，因為兩者都因使用自訂 AI 晶片而享有成本優勢。話雖如此，Meta Platforms 和微軟看起來也遭到低估。
與此同時，我仍認為 AI 基礎設施業者能有良好表現。Nvidia 仍是 AI 晶片領域的王者，我也非常看好超微半導體和博通的布局。此外，我認為市場可能低估了美光所經歷的記憶體超級循環的持續性。
超大规模股票 vs 人工智慧基礎設施股票：哪些更值得買入？
人工智慧（AI）仍是股市的驅動主題之一。然而，在這波科技多頭市場中，超大規模運營商（大型資料中心所有者）的股票往往與 AI 基礎設施業者的表現大不相同。
AI 基礎設施股票最受投資人青睞，因為晶片、伺服器和網路硬體製造商是資料中心建置支出的主要受益者。與此同時，進行大量建置的超大規模運營商常因投入巨額資金在 AI 基礎設施上而受到市場懲罰。然而，AI 硬體公司與超大規模運營商之間的關係其實是共生關係。如果超大規模運營商無法從 AI 基礎設施支出獲得良好回報，就會減少支出。若發生這種情況，AI 基礎設施股票將遭受重創，因為這將嚴重影響其營收和獲利。
基於此，我們來探討目前哪一類 AI 股票更值得買進。
超大規模運營商：大金主
超大規模運營商類別由三大雲端運算公司主導：亞馬遜、微軟和Alphabet。這三家公司有一些共通特點。除了快速成長的雲端運算部門外，它們還有其他強勢業務，例如電子商務（亞馬遜）、搜尋（Alphabet）和企業軟體（微軟）。
此外，它們都產生大量營運現金流，用以支付 AI 基礎設施支出。當它們削減 AI 資料中心支出時，也將能再次產生強勁的自由現金流量。
Meta Platforms 也在 AI 基礎設施上大舉支出，主要供內部使用，同樣被視為超大規模運營商。其核心社交媒體廣告業務的營收持續強勁成長，部分歸功於 AI 支出，該公司近期更宣布可能透過出租未使用的資料中心容量，進軍雲端運算業務。
圖片來源：Getty Images。
AI 基礎設施業者：鏟子和鐵鍬策略
超大規模運營商的支出推動了 AI 基礎設施公司的強勁營收成長。Nvidia 是最大受益者，其圖形處理器（GPU）是 AI 模型訓練中最常用的並行處理器。超微半導體則開始嶄露頭角。推論工作負載的增加提升了對其小晶片 GPU 的需求，而對代理式 AI 需求的前景也促使資料中心營運商大量採購其 CPU。Cerebras Systems 剛於 5 月上市，其獨特的推論晶片產品可能顛覆產業，但目前仍屬於高階利基解決方案。另一方面，英特爾和Arm Holdings 則期望未來幾年透過資料中心 CPU 市場推動強勁成長。
博通和Marvell 都受惠於協助大型科技客戶設計自訂 AI 晶片，同時提供資料中心網路和互連方案。這些市場成長迅速，隨著 AI 晶片叢集規模擴大，其重要性也日益增加。
當然，還有記憶體製造商。美光 是 AI 建置潮的大贏家，因為高階處理器需要搭配一種特殊形式的動態隨機存取記憶體（DRAM），即高頻寬記憶體（HBM）。HBM 需求激增導致 DRAM 短缺，推升價格，為銷售相關產品的公司帶來強勁營收成長和利潤率擴張。類似情況也發生在快閃記憶體（NAND）上——AI 基礎設施建置使基於快閃記憶體的大容量固態硬碟（SSD）需求飆升，帶動 Sandisk 的營收和毛利率大幅成長。
結論
雖然目前 AI 基礎設施股票最受投資人青睞，但最終是超大規模運營商擁有兩種獲利途徑。如果它們的資本支出能持續獲得良好回報，就會繼續支出並實現快速成長。同時，它們也可以選擇削減 AI 基礎設施支出，這將產生巨額自由現金流量。這就是我偏愛這類股票的原因。
在這個類別中，我非常看好 Alphabet 和亞馬遜，因為兩者都因使用自訂 AI 晶片而享有成本優勢。話雖如此，Meta Platforms 和微軟看起來也遭到低估。
與此同時，我仍認為 AI 基礎設施業者能有良好表現。Nvidia 仍是 AI 晶片領域的王者，我也非常看好超微半導體和博通的布局。此外，我認為市場可能低估了美光所經歷的記憶體超級循環的持續性。