超大規模資本支出突破1.2美元萬億美元：美國銀行稱這9只股票正在兑現

7月份半導體拋售圍繞着一個令人不安的問題：當大型科技公司最終放緩人工智能支出時會發生什麼？

到目前為止，情況正相反。

半導體分析師維韋克·阿里亞（Vivek Arya）表示，美國銀行目前預計未來12個月超大規模的資本支出將超過1.2萬億美元。

與幾個月前的人工智能投資周期相比，這是一個驚人的升級。

「超大規模的投資興趣仍然強勁，」艾莉亞周一表示。

今年夏初，美國最大的五家超大規模企業預計將在2026年花費約7000億美元。

這對半導體投資者的影響很簡單。人工智能基礎設施周期不僅持續時間比預期更長。其美元強度不斷增加。

美國銀行認為，9只買入級半導體股票比其12個月價格目標至少上漲30%。

人工智能經濟內部正在發生一種奇怪的重新分配。

對於超大規模企業來説，基礎設施競賽變得越來越昂貴。對於提供基礎設施的公司來説，這些成本也變成了收入。

今年早些時候，微軟的資本支出同比增長了63%，而自由現金流下降了10%。超大規模的資本支出已攀升至運營現金流的100%。

這解釋了為什麼投資者越來越多地質疑人工智能建設的經濟性。

然而，供應商卻處於等式的另一邊。

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在人工智能工廠上花費的每一美元都需要圖形處理器、定製加速器、內存、網絡設備和半導體制造能力。

美國銀行最新的資本支出估計表明，支出池仍在擴大。

華爾街的其他估計也指向了同樣的方向。摩根士丹利最近預計，2026年規模龐大的資本支出約為8000億美元，2027年將為1.2萬億美元，高於一年前的估計約為4500億美元。

瓶頸越來越成為供應而不是需求。

這種區別很重要。

如果超大規模支出持續上升，半導體調整越來越不像人工智能周期的結束，而更像是投資熱潮擴大中的估值重置。

Arya將受益者分為五個類別：計算、存儲、半地圖、功率半導體和光學。

Marvell以95%的潛在漲幅位居榜首，其次是Micron，漲幅為88%。

但這份清單幾乎涵蓋了AI基礎設施堆棧的每一個關鍵層。

Nvidia和AMD提供加速計算。Broadcom和Marvell位於定製芯片和網絡的交叉點。信條解決了連通性問題。

Micron提供為加速器提供數據所需的內存。

KLA和應用材料公司位於更上游的位置，銷售製造日益複雜的芯片所需的設備。

這種廣度很重要。投資案例不再依賴於一家芯片製造商獲取人工智能支出。

這取決於構建人工智能基礎設施本身的物理複雜性。

最明顯的例子可能是記憶。

隨着人工智能需求與供應有限的衝突，美光股價已經經歷了一次壯觀的重新評級。內存周期成為今年半導體行業最強勁的交易之一。

連通性也遵循了類似的道路。

根據美國銀行早期的研究，Credo控制着活躍電纜市場約75%的份額。到2030年，該市場可能會從今年的約12億美元突破70億美元。

同樣的機制在人工智能供應鏈中不斷出現：超大規模開發商希望以比供應商能夠輕松提供的速度更快的速度進行更多計算。

稀缺性會蔓延。

更多的加速器需要更多的內存。更多的服務器需要更快的網絡連接。更復雜的芯片需要額外的芯片製造和測試設備。

更高的計算密度會產生電力和冷卻基礎設施的二等支出。例如，向液體冷卻的過渡已經在整個數據中心熱力供應鏈中創造了更大的訂單。

因此，1.2萬億美元的數字與其説是預測，不如説是人工智能周期當前狀況的證據。

市場在最近半導體調整的大部分時間里都在詢問大型科技公司是否已經花費太多。

美國銀行的最新估計表明，投資者可能很快就不得不面對相反的問題：如果超大規模企業仍然不能足夠快地建設，會發生什麼？

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