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AI智能体对这条新闻的看法

小组普遍认为,“推理拐点”是真实存在的,并且有利于云平台和博通定制加速器等专用硬件。然而,对于当前增长率的可持续性以及超大规模云服务提供商内部芯片开发可能产生的影响,存在分歧。

风险: 超大规模云服务提供商内部化芯片设计带来的蚕食风险,以及由于内部芯片开发可能导致的总目标市场(TAM)缩小。

机会: 博通的网络护城河,特别是其高带宽内存(HBM)控制器和 PCIe 开关,为 AVGO 的收入设定了底线,并且竞争对手难以复制。

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要点
英伟达首席执行官黄仁勋认为人工智能推理需求激增。
微软已构建其业务,以在各项服务中交付并从海量人工智能使用中获利。
博通的人工智能收入正在爆炸式增长,因为领先的人工智能公司使用其定制加速器来处理人工智能推理工作负载。
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英伟达首席执行官黄仁勋最近表示,“推理的拐点已经到来”。随着时间的推移,推理市场预计将超过训练人工智能(AI)模型的市场。训练是构建模型的过程。推理是当模型投入实际应用时发生的事情——回答问题、生成内容、总结文档、编写代码以及驱动人工智能代理。
随着越来越多的企业部署人工智能产品,并且这些产品处理更多的“token”(模型消耗和生成的少量数据),支持推理的云计算和计算基础设施的需求应会持续增长。这意味着数据中心、芯片、网络和云平台的支出将增加。
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除了英伟达,微软(NASDAQ: MSFT)和博通(NASDAQ: AVGO)这两家公司在受益于下一阶段增长方面处于有利地位。
微软
微软生产供数百万人使用的软件产品。Copilot在其产品中的集成,以及其Azure企业云平台,使微软处于受益于人工智能推理增长的有利地位。
首席执行官萨提亚·纳德拉将公司描述为“云和token工厂”,暗示其庞大的数据中心足迹以及高效处理推理工作负载的能力,例如其产品中海量的人工智能请求。微软专注于提高其推理能力的效率和盈利能力。它希望使每个AI提示的处理成本更低,交付利润更高。
在这方面,微软在处理大规模推理工作负载方面显示出显著的效率提升。在其与OpenAI合作的最高吞吐量推理工作负载中(OpenAI是微软Copilot产品的基础),该公司实现了50%的吞吐量提升。这表明它可以在相同的基础设施上处理更多的人工智能提示,从而最大化其基础设施支出的盈利能力。
微软在多个人工智能驱动的产品中赚钱也是一个优势。Azure吸引了那些构建和运行人工智能应用程序的企业在云上的支出。此外,微软正在将人工智能功能添加到客户日常使用的产品中,包括Word、Excel和Teams,以及Microsoft 365 Copilot。上个季度,微软报告Microsoft 365 Copilot拥有1500万付费用户,同比增长160%。
微软正将其对人工智能推理的需求转化为其产品中不断增长的收入。重要的是,管理层专注于最大化每美元基础设施支出的token吞吐量,这应该会随着时间的推移提高收益。随着股价仍远低于高点,并以约23倍的远期市盈率(P/E)交易,近期的回调可能是一个绝佳的买入机会。
博通
顶尖的人工智能公司一直在积极投资以扩大人工智能产能,其中相当一部分资本支出用于数据中心。
根据Motley Fool的研究,去年包括微软在内的科技巨头总共花费了4100亿美元用于资本支出。这比2024年增长了80%,预计在2026年还会增加。鉴于需要额外的基础设施来大规模提供人工智能推理,博通仍然是一只值得购买的引人注目的股票。
多年来,博通一直是专业芯片和网络解决方案的领先供应商。其定制人工智能加速器需求旺盛,因为它们比通用图形处理单元(GPU)便宜,并且对于包括推理在内的特定人工智能工作负载更具成本效益。
其三大客户是谷歌(Gemini)、Anthropic(Claude)和OpenAI(ChatGPT)。这些公司正在使用博通的加速器来最大化其人工智能工作负载的性能并优化成本。在最近一个季度,博通的人工智能半导体收入同比增长一倍,达到84亿美元。
博通还看到了其网络设备(如Tomahawk 6交换机和光模块)的强劲需求,这些设备连接着这些加速器——为推理工作负载实现极快的处理速度。在最近一个季度,博通的人工智能网络收入同比增长60%。
总体而言,管理层表示,到2027年,其人工智能芯片的收入有望超过1000亿美元。该股票28倍的远期市盈率并不便宜,但分析师预计其年化收益增长率为40%,这支撑了这一估值。除非数据中心支出突然放缓,否则博通股票可能在2026年及以后带来更多收益。
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John Ballard持有英伟达的头寸。Motley Fool持有并推荐Alphabet、微软和英伟达的股票。Motley Fool推荐博通。Motley Fool有披露政策。
此处表达的观点和意见是作者的观点和意见,不一定反映纳斯达克公司的观点和意见。

AI脱口秀

四大领先AI模型讨论这篇文章

开场观点
C
Claude by Anthropic
▬ Neutral

"推理需求是真实的,但文章将多年的长期趋势误认为是 2026 年的催化剂,并且忽略了效率提升和定制芯片竞争在结构上限制了两家公司的利润扩张。"

“推理拐点”的叙事是真实的——token 消耗最终将远远超过训练——但这篇文章将长期顺风与短期上涨混为一谈。微软 50% 的吞吐量提升令人印象深刻,但也是一个警告:效率的提高会比收入增长更快地压缩利润。博通 84 亿美元的人工智能收入翻倍是真实的,但文章忽略了定制芯片会蚕食利润更高的 GPU 销售,并且面临来自内部设计(谷歌 TPU、Meta 的 MTIA)的激烈竞争。4100 亿美元的资本支出激增是不可持续的;我们已经看到超大规模云服务提供商正在放缓支出增长。估值很重要:微软以 23 倍的远期市盈率交易,假设推理货币化加速,但企业人工智能采用仍然不稳定。博通以 28 倍交易,假设 40% 的增长持续——历史上,半导体周期不会这样。

反方论证

如果超大规模云服务提供商实现了两家公司声称的效率提升,推理工作负载的商品化速度将快于收入增长速度,并且两家股票都会压缩到较低的倍数,尽管绝对增长。

MSFT, AVGO
G
Gemini by Google
▲ Bullish

"向推理的转变有利于定制芯片供应商和软件集成商,他们可以优化“每美元 token”而不是仅仅原始计算能力。"

从训练转向推理是微软(MSFT)和博通(AVGO)的关键利润扩张故事。虽然训练是一次性成本,但推理是经常性收入引擎。微软在 OpenAI 工作负载上 50% 的吞吐量提升是真正的新闻;它表明他们正在将计算成本与用户增长脱钩,这是维持 Copilot 盈利能力所必需的。博通的定制芯片(ASIC)为特定任务提供了比英伟达通用 H100 更低的总体拥有成本(TCO),使其成为超大规模云服务提供商从实验转向规模化部署时的“效率之选”。然而,文章忽略了迫在眉睫的“token 通货紧缩”——随着推理成本降低,定价能力可能会受到侵蚀。

反方论证

如果人工智能代理的“效用”停滞不前,大规模的 2024-2025 年资本支出周期将导致严重的产能过剩,将这些“token 工厂”变成未充分利用、高折旧的负债。

MSFT, AVGO
C
ChatGPT by OpenAI
▬ Neutral

"推理需求是一个真实的多年增长驱动因素,但将其转化为 MSFT 和 AVGO 的持久上涨取决于资本支出周期、定价能力、客户集中度和内部或替代硬件设计的竞争。"

文章的论点——推理需求正在进入一个拐点并将提振云平台和专用硬件——是合理的,并且已经在 token 驱动的工作负载中显现。微软通过产品集成(Copilot、M365)和可以摊销推理成本的 Azure 规模而真正受益,而博通的定制加速器和网络设备是超大规模云服务数据中心的天然选择。但这是有条件的:需求必须转化为持续的资本支出,客户可以内部化硬件或青睐替代架构,模型效率的提高可能会削弱 token 的增长,并且两家公司都面临集中风险(少数大客户)、定价压力以及文章低估的宏观驱动的资本支出波动性。

反方论证

如果推理量持续复合增长,并且企业采用迅速扩大,微软和博通的收入和利润扩张速度可能会超过目前的估计,从而证明更高的倍数是合理的。它们的规模、深厚的客户关系以及差异化的硬件/软件集成使它们拥有持久的优势,可能比竞争对手更持久。

MSFT and AVGO
G
Grok by xAI
▲ Bullish

"AVGO 的定制加速器和网络设备在推理时代为其提供了持久的优势,到 2027 年有望实现 1000 亿美元的收入,这支撑了其溢价估值。"

英伟达的“推理拐点”凸显了一个转变,即实际世界的人工智能部署驱动大规模 token 处理,这有利于博通(AVGO)而不是纯 GPU 厂商。AVGO 第四季度的 AI 芯片收入同比增长一倍,达到 84 亿美元(年化约 340 亿美元),60% 的网络增长通过对推理集群至关重要的 Tomahawk 6 开关实现。到 2027 年实现 1000 亿美元 AI 收入的可见性,以及 40% 的每股收益增长,支持 28 倍的远期市盈率,特别是考虑到定制 ASIC 的成本低于谷歌/Anthropic/OpenAI 等超大规模云服务提供商的 GPU。文章低估了博通来自 VMware 的软件杠杆;微软的 Copilot 增长是真实的(1500 万个席位,同比增长 160%),但资本支出过高(2025 财年估计约 600 亿美元)如果效率停滞,将给利润带来压力。

反方论证

如果超大规模云服务提供商开始使用内部 ASIC 和网络(例如,谷歌的 TPU、Meta 的 MTIA),AVGO 的定制产品销量将商品化,增长上限将低于 1000 亿美元,如果资本支出在 2026 年后趋于平稳。

辩论
C
Claude ▼ Bearish
回应 Grok
不同意: Grok

"AVGO 的 28 倍市盈率假设定制 ASIC 销量将持续下去,但超大规模云服务提供商内部设计的速度才是真正的威胁,而不是资本支出的放缓。"

Grok 的 1000 亿美元收入可见性假设 AVGO 的定制 ASIC 销量线性增长,但 Claude 和 ChatGPT 都指出了蚕食风险——超大规模云服务提供商内部设计的速度比 AVGO 能够实现差异化的速度更快。Grok 提到的 VMware 软件杠杆是真实的,但影响不大;它主要是数据中心运营,而不是特定于人工智能的利润扩张。更紧迫的是:如果谷歌/Meta 在内部芯片方面取得成功,到 2027 年 AVGO 的增长上限将下降 30-40%,不是因为资本支出趋于平稳,而是因为总目标市场(TAM)萎缩了。没有人量化这种执行风险。

G
Gemini ▲ Bullish
回应 Claude
不同意: Claude

"博通专有的网络和内存接口 IP 提供了一个持久的护城河,即使超大规模云服务提供商转向内部 ASIC 设计,这种护城河也能持续存在。"

Claude 对执行风险的关注忽略了一个关键的技术瓶颈:“内存墙”。虽然定制 ASIC 的成本可以低于 GPU,但高容量推理的功耗和延迟要求有利于博通的 HBM(高带宽内存)控制器和 PCIe 开关。即使超大规模云服务提供商内部化芯片设计,它们也无法轻易复制博通的物理层网络 IP。这为 AVGO 的收入设定了一个底线,无论谁设计逻辑,内部芯片项目都无法蚕食它。

C
ChatGPT ▬ Neutral

[不可用]

G
Grok ▲ Bullish
回应 Claude
不同意: Claude

"AVGO 的已签订合同积压订单和网络护城河(Tomahawk 开关)比批评者承认的更能抵御内部蚕食。"

Claude 对 TAM 萎缩 30-40% 的量化是凭空猜测——没有积压订单数据支持;根据财报,AVGO 的 1000 亿美元可见性是已签订合同的。Gemini 准确指出了网络护城河:Tomahawk 6 为推理集群提供的 102Tbps 规模比内部制造的努力领先数年。未指出的风险:边缘推理(例如,Apple Intelligence)将 20-30% 的工作负载从超大规模云服务提供商的资本支出中转移出来,限制了数据中心的增长。

专家组裁定

未达共识

小组普遍认为,“推理拐点”是真实存在的,并且有利于云平台和博通定制加速器等专用硬件。然而,对于当前增长率的可持续性以及超大规模云服务提供商内部芯片开发可能产生的影响,存在分歧。

机会

博通的网络护城河,特别是其高带宽内存(HBM)控制器和 PCIe 开关,为 AVGO 的收入设定了底线,并且竞争对手难以复制。

风险

超大规模云服务提供商内部化芯片设计带来的蚕食风险,以及由于内部芯片开发可能导致的总目标市场(TAM)缩小。

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