AI算力需求碾压一切！3万亿美元AI军备竞赛如火如荼 半导体牛市叙事远未谢幕

智通财经APP获悉，尽管许多与AI算力基础设施密切相关联的半导体股票在2026年已大幅上涨，但华尔街金融巨头美国银行(Bank of America )的分析师团队认为，这一轮势如破竹的半导体牛市攻势远未完结，这些AI算力基础设施建设狂潮不可或缺的半导体名单背后的股票标的后续仍有更宽阔上涨空间，主要因AI算力需求持续激增之下的人工智能支出大浪潮很可能会长期持续下去。

在美国银行分析师团队看来，AI算力基础设施正在进入更持久、更宽广的资本开支周期。几乎同一时间，另一华尔街金融巨头摩根士丹利发布的研报显示，AI算力军备竞赛进入系统级扩张阶段，AI基础设施需求正在呈现罕见的“无弹性”趋势——即无论成本曲线如何，科技巨头们仍然继续加码建设AI数据中心，而这种“需求无弹性”会持续强化美国经济韧性以及标普500指数整体盈利增速。

华尔街商业银行巨头摩根大通发布的最新研究报告则显示，在AI算力交易主题主导的科技股牛市狂欢驱动之下，该机构预测美股基准股指之一的标普500指数可能在未来一年内突破9000点这一看似遥不可及的史诗级关口，意味着2024年以来疯涨超60%的该基准股票指数还能涨超20%。

华尔街分析师们正在把AI算力基础设施叙事从“GPU独霸/单核驱动”扩展为“AI GPU/ASIC+CPU+HBM/DRAM/NAND存储芯片+光互连主导的数据中心高速连接系统协同”的全栈算力重估，预测到2028年全球AI算力基础设施支出接近3万亿美元。也就是说，AI智能体风靡全球叠加北美科技巨头们屡创新高的资本开支，驱动市场AI算力投资主线正在从“围绕GPU的单点算力竞赛”转向“AI智能体驱动的全栈算力系统”，下一轮超额阿尔法收益也将不再仅仅属于AI GPU/AI ASIC领域最强龙头名单，而会系统性扩散到数据中心高性能CPU、DRAM/NAND/HBM存储、AI PCB、液冷系统、数据中心光互连系统、ABF载板/玻璃基板与广泛晶圆代工等全栈AI算力基础设施层。

对于近年来屡创历史新高且踏入新一轮长期牛市轨迹的美股市场以及MSCI全球股市基准股票指数而言，全球投资者们近年来始终围绕“人工智能算力投资主题”的愈发狂热“AI信仰”扮演了牛市行情最核心同时也是最强大的看涨驱动力，可以说只要这股“AI信仰”浪潮继续火热且持续席卷全球股票市场，美股乃至全球股市牛市将继续上演无比强劲的牛市狂热曲线。

AI信仰继续点燃半导体牛市巨浪! 英伟达与AMD领跑AI算力基建狂潮

美国银行分析师团队表示，从AI数据中心工程层面看，AI算力基础设施的瓶颈正在从“GPU够不够”扩展为“系统级吞吐能否交付”：GPU/ASIC负责矩阵计算，CPU负责调度与Agentic AI(即AI智能体)工作流，HBM/DRAM/NAND存储芯片领军者们解决大模型权重、KV cache、向量数据库、推理数据湖以及数据搬运，Marvell/Arista/Astera等数据中心互连与多个AI数据中心网络链条解决集群通信，台积电/英特尔/阿斯麦/Lam Research/科磊/铿腾电子/新思科技等半导体设备巨头与EDA环节决定先进制程、先进封装和良率爬坡。

英伟达最新财报同样验证了底层AI算力需求仍极其强劲：其季度营收同比增长85%至816.2亿美元，数据中心营收接近翻倍至752亿美元，黄仁勋更是将AI数据中心建设称为“人类历史上最大的基础设施扩张”。

英伟达业绩可谓非常清楚地凸显全球AI算力基础设施建设狂潮远未停歇，并且正在从AI GPU/AI ASIC扩展到数据中心CPU、高性能网络基础设施、企业级HBM/DRAM/NAND存储、整机级别服务器集群、AI超级工厂和企业级大规模AI云计算系统。在华尔街，分析师们对于“全球AI总龙头”英伟达的看涨情绪愈发火热，华尔街平均目标价就意味着英伟达市值有望超7万亿美元，并且一致预期预期围绕AI训练/推理的算力基础设施建设支出到2030年至少将达到3万亿美元级别。

据了解，美国银行资深分析师Wamsi Mohan带领的分析师团队在给客户的一份报告中写道：“我们对AI算力基础设施强劲势头将持续保持史无前例的高度信心，并且预计英伟达与AMD这两大AI芯片巨头仍是AI基建狂潮的主导力量。驱动因素包括：(1)前沿AI实验室销售额料同比激增3至5倍;(2)AI货币化前景显著改善、Token增长呈指数级扩张(Google Token统计显示同比增长7倍)，以及超大规模云计算服务商们对被AI技术颠覆的担忧与潜在恐慌持续存在;(3)供应持续紧张，所有已部署基础设施的综合利用率接近满负荷;以及(4)被低估的主权、企业和工业级别AI算力需求。”“我们预计，到2030年，与AI相关的半导体总可寻址市场(即半导体 TAM)将疯狂增长两倍，达到约1.7万亿美元。”

美国银行的这一最新预期甚至高于阿斯麦给出的预期，荷兰光刻机巨头阿斯麦(ASML.US)的首席执行官克里斯托夫·富凯(Christophe Fouquet)上周表示，蓬勃发展的全球半导体市场在可预见的未来将长期面临供不应求的供应紧张局面，并预言全球半导体市场可能到2030年高达惊人的1.5万亿美元。

台积电、英特尔等先进制程芯片制造商们在AI GPU/ASIC以及HBM/DRAM存储芯片需求近乎无止境之下对阿斯麦的EUV设备，即极紫外光刻设备的强劲需求，帮助这家荷兰半导体设备制造商成为欧洲市值最高的公司。

此外，分析师们指出，半导体股票的快速上涨是由盈利所推动的，因为远期市盈率仍然约为25.6倍，年初至今大致未变，并显著低于约30倍的互联网泡沫时期历史峰值。分析师们补充称：“多重证据显示，英伟达与AMD这两大AI芯片巨头，以及一众业绩增长强劲的AI算力产业链领军者仍是AI基建狂潮的主导力量，因此我们看到投机性估值倍数膨胀的证据有限，这种盈利驱动的基本面因素支持了在长期AI算力基础设施大幅扩张背景下，本轮涨势的持久性。”

因此美国银行分析师团队表示，其在半导体市场中最看好的领域仍然是AI芯片领军者们(由英伟达、AMD以及博通引领)、存储芯片领军者(美光引领)、模拟芯片(亚德诺和德州仪器引领)、半导体设备(Lam Research——即泛林集团以及科磊所引领)、有着“芯片之母”称号的EDA电子设计自动化(铿腾电子所引领)、光互连(迈威尔科技主导)以及某些消费电子龙头。

在中央处理器(即数据中心CPU)计算市场方面，美国银行表示，预计下个月在中国台北举行的Computex重磅活动上将有多项CPU相关发布，其中包括关于英伟达所预测的数据中心CPU市场总可寻址规模(即数据中心CPU TAM)高达约2000亿美元的更多细节。

在模拟芯片市场方面，该机构补充称，除了亚德诺与德州仪器这两大模拟芯片与MCU领军势力，安森美半导体(ON.US)以及Microchip(MCHP)也具备相关的AI数据中心基建类型敞口，重点来自安森美半导体新兴的AI数据中心电源业务管线。

“AI信仰”不问成本? AI算力基础设施支出狂潮走向“无弹性需求”时代

其他金融巨头们给出的关于半导体板块的最新信号也基本同向。国际大行瑞银(UBS)在本周将美光的目标价大幅上调至华尔街新高点位，理由是AI带来的HBM、DRAM和NAND供给持续紧张，截至周二美股收盘，美光市值在强劲看涨力量以及“存储芯片超级周期”投资狂热驱动之下也首次突破1万亿美元。

过去一年，美光股价涨幅超800%，就是在这种存储芯片牛市行情背景之下，瑞银将美光目标价从此前的535美元上调至1625美元，瑞银预计，在新的估值框架下，美光市值将在未来12个月内迈向惊人的1.8万亿美元，超过Meta、特斯拉和伯克希尔哈撒韦等公司市值水平。

在摩根士丹利分析师团队看来，AI资本开支正在改变宏观经济的价格传导机制。传统宏观投资框架认为，铜、电力、内存、燃气轮机、融资成本上升，会自然压制企业投资规模;但当前超大规模云计算厂商和前沿AI科技公司们把AI算力基础设施视为战略级别军备，而不是普通资本品。摩根士丹利预测到2028年，接近3万亿美元AI相关基础设施投资将流经全球经济，而且超过80%的支出仍在前方。

摩根士丹利(即“大摩”)近日发布的研究报告显示，AI算力基础设施正在升级为全球宏观定价的主变量。摩根士丹利从实际AI工程和资本开支层面的角度出发，强调AI算力基础设施需求正在呈现罕见的“无弹性”：即无论AI GPU/AI ASIC、数据中心CPU、DRAM/NAND/HBM存储、AI PCB、液冷系统、数据中心光互连系统、ABF载板/玻璃基板、先进封装、广泛晶圆代工、燃气轮机、数据中心电力链条等AI算力基础设施层融资成本/销售价格如何上涨，科技巨头们仍然坚定继续加码新建或者大规模扩建AI数据中心以及支撑数据中心的庞大能源系统。

摩根士丹利表示，AI算力军备竞赛进入系统级扩张阶段，该机构对于2026年美国大型科技巨头们资本开支预期从一年前的4330亿美元大幅上修至8050亿美元，2027年资本开支则有望达到1.1万亿美元较此前预测的9500亿美元再度上调。大摩的最新预期可谓凸显出AI算力基础设施层面的供应链瓶颈已经从“大规模购买GPU/ASIC”扩展到“力争同时解决数据中心电力设备、液冷散热、数据中心CPU、DRAM/NAND/HBM、光通信/光互连、高性能网络互连、变压器、燃气轮机等整套完整链条的AI数据中心交付流程”。

大摩分析师团队表示，从宏观视角看，“需求无弹性”会强化美国经济韧性，但也会提高债券市场的不确定性。AI资本开支直接推高商业固定投资，使美国2026年GDP增速预期从1.8%上修至2.3%，2027年从2.0%上修至2.6%;同时，标普500盈利增速预期从17%上修至23%。因此，大摩分析师团队强调，如果AI大浪潮既能拉动企业投资，又能改善企业生产率和利润率，那么高估值并非纯粹泡沫，而且将获得盈利兑现带来的强劲支撑。