🧠 一、AI 基础设施（Infrastructure Layer）
这是 AI 产业最扎实、最核心的层：算力 + GPU + 云端架构。
基础设施是当前 AI 的“卖水人”，最稳定也最确定。
1. NVIDIA (NVDA) — GPU 绝对主导者
🔍 核心看点
- 世界最强 AI GPU（H100、H200、B100 等）
- CUDA 生态壁垒极高，开发者无法离开
- 几乎所有大型模型训练都依赖 Nvidia
📈 增长逻辑
- AI 服务器需求持续爆发
- 进入汽车、医疗、机器人等新领域
- 整个行业的“卖铲人”
⚠️ 风险
- 估值高、竞争对手（AMD、Intel、Google TPU）
2. AMD (AMD) — GPU 第二力量
🔍 核心看点
- MI300 系列性能大幅提升
- 微软、Meta 已进入采购名单
- 通常 Nvidia 不够供货时，AMD 就是替代方案
📈 增长逻辑
- 市占率提升空间很大
- AI 服务器需求推动 EPYC CPU 销量
⚠️ 风险
- 技术生态不如 Nvidia 封闭完整
3. Microsoft (MSFT) — 云端 + OpenAI 最强绑定
🔍 核心看点
- 最大的 OpenAI 投资者
- Azure 是 AI 训练与推理最大云之一
- Copilot 全面扩展到 Windows + Office
📈 增长逻辑
- 企业 AI 应用进入规模化阶段
- 云端 AI 服务收入大幅成长
⚠️ 风险
- OpenAI 依赖度高、监管压力
4. Amazon (AMZN) — 企业级 AI 需求巨头
🔍 核心看点
- AWS 仍是全球最大云服务
- 推出自己的 AI 芯片 Trainium / Inferentia
- Bedrock（AI 模型平台）增长快
📈 增长逻辑
- 企业 AI 训练 + 部署最大平台之一
- AI 将反哺电商与物流效率
⚠️ 风险
- 云端增长速度需维持强势
🧠 二、AI 应用层（Application Layer）
这些公司将 AI 融入产品中，属于“结果层”。
5. Alphabet / Google (GOOGL) — Model + Infrastructure 双线发展
🔍 核心看点
- Gemini、Gemma 等大型模型
- YouTube + Google Search AI 整合
- 自家 TPU + 云端 AI 套件
📈 增长逻辑
- 广告业务因 AI 推荐更精准
- Cloud AI 是未来增长重点
⚠️ 风险
- AI 搜索可能影响传统广告模式
6. Meta (META) — 用户量最大 + AI 投入极大
🔍 核心看点
- Llama 系列模型开源影响力巨大
- 广告优化高度 AI 化
- Reels AI 推荐让使用时长增加
📈 增长逻辑
- AI 广告带动 ROI 大幅提升
- 生成式 AI 将进入 WhatsApp / Messenger 服务
⚠️ 风险
- VR/AR 投资回报周期长
- 广告经济周期波动
7. Tesla (TSLA) — 汽车 + 机器人 + FSD AI 落地
🔍 核心看点
- FSD（完全自动驾驶）AI 模型快速迭代
- Dojo 自研 AI 超算
- Optimus 机器人进展快（AI 应用实体化）
📈 增长逻辑
- 自动驾驶商业化能力强
- 新的 AI 机器人市场蓝海巨大
⚠️ 风险
- FSD 监管、汽车竞争激烈
🧠 三、AI 数据层（Data Layer）
AI 的核心燃料是数据，能够掌握独特数据的公司也具备长期价值。
8. Snowflake (SNOW) — AI 数据仓库龙头
🔍 核心看点
- AI 时代必须先解决数据质量与整合
- Snowflake 是企业数据治理核心
📈 增长逻辑
- 所有 AI 模型训练都需要数据整合
- 大型企业迁移数据上云趋势不变
⚠️ 风险
- 价格竞争、成长性需加速
9. Palantir (PLTR) — 国防 + 企业级 AI 平台
🔍 核心看点
- AIP（AI 平台）在企业与政府快速普及
- 国防数据 + 军事 AI 最大受益者之一
- 高壁垒的数据整合能力
📈 增长逻辑
- 政府合约高度稳定
- AI 战争模拟、情报分析需求提高
⚠️ 风险
- 估值高，节奏容易波动
🧠 四、AI 芯片供应链（制造 + 材料）
如果你要布局较“底层”的长期趋势，可关注：
10. ASML — EUV 光刻机绝对垄断
- 高端 AI 芯片必须用 EUV
- 单价高、护城河极强
11. TSMC — 全世界 AI 芯片最大代工厂
- Nvidia、AMD、Apple、Intel 都依赖
- 先进制程全球领先
12. Broadcom (AVGO) — AI 加速器 + 网络设备
与 Google、Meta 深度合作
AI 时代网络交换器需求激增
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