首先是 Super Micro Computer。这家公司基本上是在打造现代数据中心的“神经系统”。当所有人都在争夺谁家的芯片更强时，Supermicro 却在安静地凭借与超大规模云厂商（hyperscalers）相关的设计订单不断斩获机会。过去一年里，这只股票被打压了 40-50%——业绩未达预期、利润率承压，以及一如既往的波动。但关键在于：管理层仍在指引 AI 服务器收入将达到数十亿美元（tens of billions）。市场情绪与基本面之间的这种错位，正是耐心型投资者应该去寻找的东西。只要这家公司能够按现有路线图把事情执行下去，接下来十年你可能会看到中十位数（mid-teens）的盈利增长。今天拿到五位数规模的仓位，确实有机会在未来逐步复利，进而成就相当可观的财富。
Qualys 则走的是另一条路线。网络安全正变成一场 AI 军备竞赛，而 Qualys 用 AI 来穿透噪音——它们优先处理真正的威胁，而不是把安全团队淹没在警报之中。随着 AI 的扩散，攻击面也会随之扩大，这正好对它们的优势形成加成。最近在指引令市场失望之后，这只股票下跌了 13%，但我认为这只是暂时的。公司曾经把展望“抬得过高”了，如今它正处在一个很有吸引力的估值区间。
最后是 Teradata。这是一家传统老牌的数据库公司，但它实际上完成了自我再造。VantageCloud 让企业能够把来自不同云端的数据汇聚到一个地方，然后在这些数据之上运行分析与 AI 模型。关键洞察是：AI 没有干净、组织良好的数据就无法发挥作用。Teradata 正在把自己定位为这一层核心基础，无论你使用的是 AWS、Azure、Google Cloud，还是本地部署。去年二月（Back in February），在用 $421 million in revenue（revenue）大幅击穿预期之后，股价一度飙升了 42%。即便经历了这轮反弹，它目前的交易价格仍低于 12 倍自由现金流（free cash flow）——就它正在变成的样子而言，依然明显被低估。
所有这些 AI 股票的共同点是什么？它们并不是 AI 繁荣的“形象代言型明星”。它们是那些真正能够支撑一切其他环节的基础设施型公司。如果你有耐心，并且能承受波动，那么它们很可能就是那种在未来十年里逐步变成“真正财富”的持仓标的。AI 基础设施的竞争仍处在早期阶段，而这些公司已经处在可以与之共同复利的定位之上。
最近我一直在研究一些有意思的 AI 股票，说实话，很多人都看走偏了。所有人都盯着芯片制造商，但真正的机会在于那层没人怎么谈到的基础设施。
我注意到的是：AI 繁荣不再只是关于 GPU。它已经转向了散热系统、网络、数据管理和安全。真正能够实现财富复利增长的地方，就在这里。
下面我想介绍五个让我特别留意的名字。它们都不是那种一眼就能想到的热门选择——也正因为如此，它们才更值得关注。
首先是 Super Micro Computer。这家公司基本上是在打造现代数据中心的“神经系统”。当所有人都在争夺谁家的芯片更强时，Supermicro 却在安静地凭借与超大规模云厂商（hyperscalers）相关的设计订单不断斩获机会。过去一年里，这只股票被打压了 40-50%——业绩未达预期、利润率承压，以及一如既往的波动。但关键在于：管理层仍在指引 AI 服务器收入将达到数十亿美元（tens of billions）。市场情绪与基本面之间的这种错位，正是耐心型投资者应该去寻找的东西。只要这家公司能够按现有路线图把事情执行下去，接下来十年你可能会看到中十位数（mid-teens）的盈利增长。今天拿到五位数规模的仓位，确实有机会在未来逐步复利，进而成就相当可观的财富。
接下来是 Arista Networks。数据必须在加速器之间流动，而 Arista 正是掌控这一层。它们目前正看到 28% 的年收入增长，2025 年销售额大约是 $9 billion。但真正重要的是：它们刚刚把面向 AI 的网络目标从 $1.5 billion 上调到 2026 年单独一年的 $2.75 billion。这不是“指引抬升”（guidance inflation）——这是与真实超大规模云厂商合作所带来的具体设计赢单。它们的 400G 和 800G 平台正在加速爬坡，并且还有一条 1.6-terabit 的路线图在前方。如果它们能够在以太网成为支撑大规模 AI 集群的“底层织物”的过程中，继续实现两位数的复合增长，那么今天的估值仍然为未来多年的回报留出了空间。
UiPath 是让我感到最意外的那一个。它最初从机器人流程自动化（robotic process automation）起步，但它正在悄然转向“工作流 AI”（workflow AI）。公司是在自动化之上叠加生成式 AI，帮助企业打造真正能理解文档并触发流程的软件机器人。大多数公司不会从零开始构建代理（agents）——它们会从已经深度嵌入到自己工作流中的供应商那里直接购买。UiPath 拥有成千上万的客户，并且与 Microsoft、SAP 和 Oracle 有深度集成。尽管过去一年股价出现了两位数下跌，但现在反而更有意思，因为这次下滑主要是由散热（cooling）增长预期走弱带来的，而不是核心叙事崩塌。
Qualys 则走的是另一条路线。网络安全正变成一场 AI 军备竞赛，而 Qualys 用 AI 来穿透噪音——它们优先处理真正的威胁，而不是把安全团队淹没在警报之中。随着 AI 的扩散，攻击面也会随之扩大，这正好对它们的优势形成加成。最近在指引令市场失望之后，这只股票下跌了 13%，但我认为这只是暂时的。公司曾经把展望“抬得过高”了，如今它正处在一个很有吸引力的估值区间。
最后是 Teradata。这是一家传统老牌的数据库公司，但它实际上完成了自我再造。VantageCloud 让企业能够把来自不同云端的数据汇聚到一个地方，然后在这些数据之上运行分析与 AI 模型。关键洞察是：AI 没有干净、组织良好的数据就无法发挥作用。Teradata 正在把自己定位为这一层核心基础，无论你使用的是 AWS、Azure、Google Cloud，还是本地部署。去年二月（Back in February），在用 $421 million in revenue（revenue）大幅击穿预期之后，股价一度飙升了 42%。即便经历了这轮反弹，它目前的交易价格仍低于 12 倍自由现金流（free cash flow）——就它正在变成的样子而言，依然明显被低估。
所有这些 AI 股票的共同点是什么？它们并不是 AI 繁荣的“形象代言型明星”。它们是那些真正能够支撑一切其他环节的基础设施型公司。如果你有耐心，并且能承受波动，那么它们很可能就是那种在未来十年里逐步变成“真正财富”的持仓标的。AI 基础设施的竞争仍处在早期阶段，而这些公司已经处在可以与之共同复利的定位之上。