內存:AI 的糧倉
1. MU
AI 服務器最缺的就是高帶寬內存(HBM)。隨著 GPU 數量不斷增加,每壹塊 GPU 都需要更多、更快的內存。
2. 三星 Samsung
全球最大的存儲芯片制造商之壹,擁有完整的 DRAM、HBM、NAND 產品線,AI 數據中心擴張將持續帶動存儲需求增長。
3. SK 海力士 SK hynix $SKHY
目前全球 HBM 龍頭之壹,是 NVIDIA 最重要的 HBM 供應商之壹,幾乎站在 AI 內存產業鏈最核心的位置。
二、連接:AI 的高速公路
1. AVGO
AI GPU 越多,服務器之間的數據交換越重要。博通幾乎是高速交換芯片和網絡連接的絕對龍頭,也是 AI 基礎設施最核心的受益者之壹。
2. MRVL
高速網絡、光通信、自定義 AI 芯片布局全面,深度受益於 AI 數據中心升級。
3. ALAB
專註 AI 服務器互連芯片,幫助 GPU、CPU、高速內存之間實現更高效率的數據傳輸,是 AI 新貴之壹。
4. CRDO
高速 SerDes 和網絡連接芯片龍頭,隨著 AI 集群規模不斷擴大,需求持續增長。
5. AAOI
提供高速光模塊,是 AI 數據中心光通信的重要供應商之壹。
6. ANET
全球領先的數據中心交換機公司,大型 AI 集群建設幾乎都離不開它,持續受益於 AI 網絡升級。
三、電力:AI 最容易忽略的瓶頸
1. CEG
美國最大的核電運營商之壹。AI 數據中心耗電量暴漲,穩定電力成為最稀缺資源。
2. VST
擁有天然氣、核電等多元發電資產,是 AI 電力需求增長的重要受益者。
3. GEV
提供發電設備、電網和能源基礎設施,是全球能源升級的重要參與者。
4. FLEX
全球電子制造龍頭,為數據中心、電源及基礎設施提供制造能力,受益於 AI 硬件投資擴張。
5. VRT
AI 數據中心電源、散熱、供電系統龍頭,沒有穩定供電和散熱,再強的 GPU 也無法持續運行。
6. NVTS
專註第三代半導體 GaN、SiC 電源芯片,幫助 AI 數據中心實現更高能效。
7. TLN
擁有豐富電力資產,並積極布局數據中心供電業務,是 AI 電力概念的重要公司。
8. ON
功率半導體龍頭,產品廣泛應用於服務器、電源管理及能源基礎設施。
四、計算:AI 算力工廠
1. NBIS
專註 AI 雲計算平臺,為企業提供 GPU 算力服務,是 AI 基礎設施的新興玩家。
2. CIFR
利用現有能源和基礎設施,從比特幣挖礦逐步向 AI 算力業務延伸。
3.IREN
擁有大量低成本綠色能源,持續建設 AI 數據中心和 GPU 算力平臺。
4. APLD
建設大型 AI 數據中心,為超大規模 GPU 集群提供托管服務。
5. WULF
依托低成本核電資源發展 AI 數據中心,電力優勢明顯。
6. CORZ
北美最大的算力基礎設施公司之壹,持續轉型 AI HPC 數據中心。
7. CRWV
AI 雲計算明星企業,為 OpenAI、微軟等客戶提供 GPU 雲服務,是 AI 算力需求爆發的重要受益者。
五、CPU:AI 的大腦
1.NVDA
目前全球 AI 芯片絕對龍頭,從 GPU 到網絡、軟件生態幾乎全面領先。
2. AMD
持續推出 AI GPU 和服務器 CPU,不斷搶占數據中心市場份額,是 NVIDIA 最重要的競爭者之壹。
3. INTC
擁有龐大的 CPU 市場基礎,正在推進 AI 芯片和先進制造布局,未來仍具反轉潛力。
4. ARM
全球 CPU 架構領導者,從手機到 AI 數據中心都在加速采用 Arm 架構,長期成長空間巨大。
5. QCOM
積極布局 AI PC、邊緣 AI 和終端 AI 芯片,未來 AI 將越來越多在設備端運行,高通有望持續受益。
掌握內存、連接、電力、計算、CPU五大卡脖子環節,才是長期核心資產!