我认为这是11月最值得购买的两只最佳AI股票
新闻要点
人工智能（AI）基础设施建设已从理论变为现实，微软、Alphabet、Meta和亚马逊等超大规模公司每季度在数据中心上集体投入1000亿美元，并预示未来会有更大支出。这种对计算能力、电力和AI人才的“圈地运动”将定义未来十年的技术领导力。 面对这一背景，文章推荐Nvidia和亚马逊作为捕捉AI超大规模建设机遇的最佳股票。Nvidia作为全球最有价值的公司，市值已突破5万亿美元，并拥有超过5000亿美元的Blackwell和Rubin架构产品线可见性，显示出对AI加速器芯片的空前需求。其CUDA软件平台构建了强大的客户锁定效应，尽管存在对华出口限制和客户消化新硬件的风险，但巨大的需求可见性提供了缓冲。 亚马逊网络服务（AWS）在第三季度实现了330亿美元的收入，同比增长20.2%，其运营利润的约三分之二来自云业务。亚马逊已将其2025年资本支出指引上调至1250亿美元。AWS通过自研Trainium和Inferentia芯片来提升AI服务的利润率和总拥有成本，并通过大规模、客户特定的基础设施承诺（如为Anthropic建设的Project Rainier）来确保长期收入和客户粘性。这些因素共同促使亚马逊成为本月值得购买的顶级股票。
背景介绍
2025年，全球科技行业正经历由人工智能驱动的重大转型。微软、Alphabet、Meta和亚马逊等主要科技巨头正在大规模投资于AI数据中心和计算能力，这标志着资本配置的根本性转变。 Nvidia已成为AI芯片市场的领导者，其GPU和CUDA软件平台在AI模型训练和运行中扮演关键角色。亚马逊网络服务（AWS）作为全球领先的云服务提供商，正积极将其云基础设施与尖端AI技术（包括自研芯片）相结合，以满足不断增长的AI工作负载需求，并维持其市场优势。
深度 AI 洞察
超大规模公司对AI基础设施的巨大支出是否预示着Nvidia和AWS面临的长期战略风险，而不仅仅是机遇？ 答案： - 表面上看，超大规模公司（hyperscalers）的巨额资本支出直接利好Nvidia和AWS，推动了其收入增长。然而，这些公司也在积极开发自己的定制AI芯片（如AWS的Trainium和Inferentia），这可能在长期内降低对Nvidia通用GPU的依赖。 - 这种趋势可能导致Nvidia的市场份额逐渐被侵蚀，尤其是在优化成本和性能方面，超大规模公司更倾向于内部解决方案。Nvidia的CUDA生态系统虽然强大，但定制芯片的兴起是对其垄断地位的潜在挑战。 - 此外，对数据中心容量的“圈地运动”可能会导致未来某时点的过剩。如果AI技术的效率提升速度快于预期，或者实际应用落地速度不及预期，可能出现资本支出放缓，从而影响Nvidia和AWS的增长。 考虑到特朗普政府的“美国优先”政策，AI芯片和云服务领域的全球化供应链和数据主权问题将如何演变？ 答案： - 特朗普政府的“美国优先”政策可能会加剧对关键技术（如AI芯片）供应链的本土化要求，并可能通过出口管制进一步限制对中国等潜在对手的销售，如Nvidia面临的现状。这促使Nvidia等公司寻求供应链多元化，并可能导致成本上升。 - 数据主权和本地化要求也将对AWS等全球云服务提供商构成挑战。各国政府可能要求数据留在本地，导致AWS需要建立更多区域性数据中心，增加运营复杂性和资本支出，尤其是在地缘政治紧张的背景下。 - 这些政策可能加速全球技术生态系统分裂成不同的区域集群，每个区域都有自己的供应链和数据基础设施，从而改变AI产业的全球竞争格局。 亚马逊AWS在AI基础设施建设中采用自研芯片策略，这对其与微软Azure和谷歌云的竞争格局有何深远影响？ 答案： - AWS通过自研Trainium和Inferentia芯片，旨在优化其AI服务的成本结构和性能，这可能为其带来显著的边际利润优势和更低的客户总拥有成本（TCO）。这使得AWS能够在价格战中拥有更大的灵活性，从而对Azure和谷歌云构成更强的竞争压力。 - 这种垂直整合策略增强了AWS对整个AI技术栈的控制力，使其能够更快速地迭代和推出差异化的AI服务，从而吸引大型企业客户。 - 微软和谷歌可能需要加大对自研AI芯片的投入，或者与Nvidia等外部供应商建立更深层的战略伙伴关系，以应对AWS的挑战。这场竞争将从单纯的云基础设施延伸到芯片设计和全栈AI解决方案的综合实力。