在与人工智能相关的巨型股连续三年登上纳斯达克之后,获胜者的组合可能开始发生变化。
2026 年是 “给我看钱” 的一年。对科技公司几乎花钱是否正确有任何疑问 7,000 亿美元 去年在人工智能上可能会对市场情绪产生重大影响。
事实速览
- 预计到2026年,全球人工智能资本支出将超过6000亿美元。
- 到2030年,人工智能数据中心系统的总潜在市场(TAM)估计将超过1.2万亿美元。
- 尽管收入激增,但英伟达、微软和台积电的交易价格均低于分析师的公允价值预期。
- 博通的人工智能芯片部门的目标是到2027年实现1000亿美元的人工智能收入。
是什么推动了人工智能贸易?
到2026年,多种宏观力量可能会支撑人工智能投资主题。美国利率的走向、人工智能基础设施支出的规模和地缘政治背景都可能很重要。
利率和估值
美联储在2025年实现了75个基点(基点)的降息,市场预计2026年将再降息50个基点。较低的利率可以减少适用于未来科技收益的折扣,通常会支持成长型股票,包括与人工智能相关的股票。
基础设施支出和收益预期
在支出方面, 英伟达 首席执行官黄延森曾表示,到2030年,数据中心运营商每年的支出可能高达4万亿美元,而人工智能资本支出预计仅在2026年就将达到5,710亿美元。
但是,市场似乎已经对这种乐观情绪进行了定价。分析师预计,2026年每股收益(EPS)年增长14%至16%。这将要求Magnificent 7指数以外的标准普尔500指数股票的收益增长速度大约是2025年创纪录的两倍。
地缘政治和出口管制
地缘政治也可能塑造前景。中美对人工智能芯片的出口管制,以及与主要国际买家接触的减少,可能会打压数据中心的增长预期。
与人工智能相关的热门股票
英伟达 (NVDA)
英伟达仍然是人工智能行业最明显的表现形式。由于其在GPU、硬件、软件和网络工具方面的市场领先地位,它拥有广泛的经济护城河。
高盛和摩根士丹利在NVDA上的目标股价均接近250美元,高盛的看涨基于2027年超过3,800亿美元的收入预测。美国银行位于275美元的阵营,这实际上为2027年的收益提供了更多的人工智能上行空间。
英伟达的远期收益为21.6倍,目前的交易价格低于标准普尔500指数的整体倍数。主要风险包括中美出口限制的悬而未决以及主要云提供商对数据中心资本支出指导的任何软化。
微软 (MSFT)
微软从历史最高水平下跌了约25%。在2026财年第二季度,Azure的收入同比增长了39%,该公司仍有6250亿美元的合同使用积压量。
尽管整个科技行业估值的上升仍然是一个值得关注的风险,但该股最近的表现与其基础收入增长之间的差距引起了分析师的关注。

博通 (AVGO)
虽然Nvidia生产通用GPU,但博通通过量身定制,设计专门针对谷歌和Meta等个人超大规模企业需求量身定制的定制人工智能芯片来赢得业务。
在 FY2026 的第一季度,博通的人工智能半导体部门以106%的速度增长至84亿美元,预计到2027年底,其人工智能芯片收入将超过1,000亿美元。
博通的交易价格高于整个市场,如果增长预期得不到满足,这可能会加剧任何下行空间。
台积电 (TSM)
几乎所有主要的人工智能芯片都是由台积电制造的。该公司在芯片代工中拥有约70%的市场份额,使其成为整个人工智能供应链中最关键的基础设施。
台积电的销售额预计将在2026年增长30%,随着新制造能力的上线,毛利率预计将保持在60%以上。
主要风险是地缘政治:无论其基本面如何,台海紧张局势的任何升级都可能对该股造成沉重打击。
Vertiv (VRT)
Vertiv 不如半导体巨头那么突出,它提供的电源管理、冷却和数据中心基础设施可保持 AI 硬件的运行。
Nvidia、Broadcom和Vertiv在人工智能建设中处于不同的阶段,包括计算、定制芯片、网络和物理基础设施。
Vertiv的收入与整体人工智能资本支出挂钩,而不是与任何单芯片制造商挂钩,这使其风险状况与上述公司不同。
康宁 (GLW)
由于数据中心对其光纤电缆的需求激增,康宁的股票在2025年上涨了84%。其光通信板块同比增长69%。
康宁的市盈率(P/E)约为37倍,其交易价格低于英伟达和博通,同时仍直接投资于人工智能基础设施支出。但是,其估值在很大程度上取决于主要超大规模公司的持续资本支出。
AI 的交易范围不局限于头条股票
能源和公用事业
训练大规模 AI 模型的能耗极高。一个典型的1千兆瓦的人工智能数据中心设施需要超过600亿美元的资本支出,其中大约一半直接用于硬件。 面临数据中心电力需求的公用事业也可能受到人工智能扩建的影响。
国际溢出
由于SK海力士等与人工智能相关的芯片制造商,韩国综合股价指数在2025年飙升了76%。日本东证股票、德国DAX指数和英国富时100指数也涨幅超过20%。存储器供应商Kioxia是全球表现最好的股票,飙升了540%。
数据中心基础设施
向数据中心提供关键电气、暖通空调和电力基础设施的Emcor等公司报告称,其合同积压同比激增29%,达到创纪录的126亿美元。 这些公司可以为人工智能资本支出周期提供不同的风险敞口,但它们有自己的执行风险、积压风险、利润率和估值风险。

什么会使人工智能交易脱轨?
估值压缩
博通的收益约为50倍,AMD的收益为56倍。对前瞻性指导的任何失望都可能引发倍数的急剧收缩。
投资回报率测试
如今,各公司进行投资的假设是,随着时间的推移,人工智能的高利润商业应用程序将出现。如果这些回报的时机或规模令人失望,那么人工智能交易可能会面临回调。
指数浓度
标准普尔500指数中最大的10只股票约占该指数总价值的40%。大型股科技股的退出可能会对整体指数产生不成比例的影响。
效率中断
中国DeepSeek最近发表的研究表明,开发大型语言模型的效率可能比先前假设的要高。如果能够用更少的计算来构建 AI,那么对 GPU 和数据中心硬件的需求可能会低于目前的预期。
交易者的底线
人工智能交易正在成熟,但还远未结束。2026年将成为一个更加细致入微的篇章,涵盖整个人工智能价值链。
美国财报季将受到密切关注,以寻找证据表明注入人工智能基础设施的数千亿美元已开始产生预期的回报。














