Nvidia, Broadcom Highlighted As Sector Leaders Drive AI Growth Despite Buildout Risks: Analyst

美银证券分析师 Vivek Arya 强调了在人工智能热潮和潜在泡沫担忧中，美国半导体行业的关键考虑因素。

分析师指出，大规模的人工智能基础设施部署存在过度建设的固有风险，因为公司在保护现有市场地位或建立新的收入来源方面展开竞争，这使得完美匹配未来需求的产能变得具有挑战性。

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他确定了四个关键指标需要关注，即：

• 人工智能产能利用率

• 云计算资本支出意向

• 领先人工智能股票的估值

• 融资环境，特别是美国联邦储备利率的方向。

Arya 对人工智能芯片领导者持谨慎乐观态度，包括 NVIDIA Corp(NASDAQ:NVDA)、Broadcom Inc(NASDAQ:AVGO)、Advanced Micro Devices Inc (NASDAQ:AMD) 和 Credo Technology Group (NASDAQ:CRDO)，以及他们的半导体资本设备（semicap）、存储、光学和代工同行。

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分析师认为，目前的人工智能建设在根本上与互联网泡沫时代不同。人工智能计算能力的利用率很高，不同于 2000 年的 “黑暗光纤” 未被充分利用，采用过程也非常顺畅，OpenAI 预计将在大约三年内达到十亿用户，而 Meta Platforms Inc.(NASDAQ:META) 的 Facebook 和 Alphabet Inc.(NASDAQ:GOOGL)(NASDAQ:GOOG) 的 Google 则需要八到十三年。

顶级云服务提供商的资本支出意向主要由运营现金流支持，而非债务，美国利率更可能下降而非上升，这与之前的市场崩溃形成对比，Arya 指出。估值也有显著差异：Nvidia 的 2026 年市盈率为 29 倍，远低于其每股收益增长率，而互联网泡沫时代的领导者市盈率超过 100 倍，分析师表示。

他强调，实际限制因素——如电力、数据中心空间和水资源——可能会比颠覆性人工智能公司的雄心更大程度地限制人工智能基础设施的建设。

人工智能芯片的估值远低于 OpenAI 长期推广所暗示的理论总可寻址市场，仅反映了 Nvidia 预计的 2030 年总可寻址市场（TAM）3 万亿至 4 万亿美元的 10% 至 20%，Arya 指出。多个云服务提供商生态系统将争夺有限资源，这将为人工智能扩展提供节奏，分析师指出。

关于地缘政治风险，他评估了对中国的暴露程度：对于像 Nvidia 这样的人工智能供应商最低，对于模拟供应商中等，而对于电子设计自动化（EDA）/知识产权（IP）和半导体资本设备供应商最高，关税和稀土供应威胁可能会影响运营。

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