超大规模资本支出突破1.2美元万亿美元：美国银行称这9只股票正在兑现

7月份半导体抛售围绕着一个令人不安的问题：当大型科技公司最终放缓人工智能支出时会发生什么？

到目前为止，情况正相反。

半导体分析师维韦克·阿里亚（Vivek Arya）表示，美国银行目前预计未来12个月超大规模的资本支出将超过1.2万亿美元。

与几个月前的人工智能投资周期相比，这是一个惊人的升级。

“超大规模的投资兴趣仍然强劲，”艾莉亚周一表示。

今年夏初，美国最大的五家超大规模企业预计将在2026年花费约7000亿美元。

这对半导体投资者的影响很简单。人工智能基础设施周期不仅持续时间比预期更长。其美元强度不断增加。

美国银行认为，9只买入级半导体股票比其12个月价格目标至少上涨30%。

人工智能经济内部正在发生一种奇怪的重新分配。

对于超大规模企业来说，基础设施竞赛变得越来越昂贵。对于提供基础设施的公司来说，这些成本也变成了收入。

今年早些时候，微软的资本支出同比增长了63%，而自由现金流下降了10%。超大规模的资本支出已攀升至运营现金流的100%。

这解释了为什么投资者越来越多地质疑人工智能建设的经济性。

然而，供应商却处于等式的另一边。

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在人工智能工厂上花费的每一美元都需要图形处理器、定制加速器、内存、网络设备和半导体制造能力。

美国银行最新的资本支出估计表明，支出池仍在扩大。

华尔街的其他估计也指向了同样的方向。摩根士丹利最近预计，2026年规模庞大的资本支出约为8000亿美元，2027年将为1.2万亿美元，高于一年前的估计约为4500亿美元。

瓶颈越来越成为供应而不是需求。

这种区别很重要。

如果超大规模支出持续上升，半导体调整越来越不像人工智能周期的结束，而更像是投资热潮扩大中的估值重置。

Arya将受益者分为五个类别：计算、存储、半地图、功率半导体和光学。

Marvell以95%的潜在涨幅位居榜首，其次是Micron，涨幅为88%。

但这份清单几乎涵盖了AI基础设施堆栈的每一个关键层。

Nvidia和AMD提供加速计算。Broadcom和Marvell位于定制芯片和网络的交叉点。信条解决了连通性问题。

Micron提供为加速器提供数据所需的内存。

KLA和应用材料公司位于更上游的位置，销售制造日益复杂的芯片所需的设备。

这种广度很重要。投资案例不再依赖于一家芯片制造商获取人工智能支出。

这取决于构建人工智能基础设施本身的物理复杂性。

最明显的例子可能是记忆。

随着人工智能需求与供应有限的冲突，美光股价已经经历了一次壮观的重新评级。内存周期成为今年半导体行业最强劲的交易之一。

连通性也遵循了类似的道路。

根据美国银行早期的研究，Credo控制着活跃电缆市场约75%的份额。到2030年，该市场可能会从今年的约12亿美元突破70亿美元。

同样的机制在人工智能供应链中不断出现：超大规模开发商希望以比供应商能够轻松提供的速度更快的速度进行更多计算。

稀缺性会蔓延。

更多的加速器需要更多的内存。更多的服务器需要更快的网络连接。更复杂的芯片需要额外的芯片制造和测试设备。

更高的计算密度会产生电力和冷却基础设施的二等支出。例如，向液体冷却的过渡已经在整个数据中心热力供应链中创造了更大的订单。

因此，1.2万亿美元的数字与其说是预测，不如说是人工智能周期当前状况的证据。

市场在最近半导体调整的大部分时间里都在询问大型科技公司是否已经花费太多。

美国银行的最新估计表明，投资者可能很快就不得不面对相反的问题：如果超大规模企业仍然不能足够快地建设，会发生什么？

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