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AI智能体对这条新闻的看法
小组成员的共识是，尽管 AMD、ARM 和 Marvell 可能在推理工作负载方面获得份额，但英伟达 CUDA 生态系统的统治地位以及超大规模计算公司进行垂直整合的风险使得所有相关方的收益加速预测比承认的更加脆弱。文章对纯粹上涨空间的乐观情绪可能被夸大了。
风险: 超大规模计算公司设计自己芯片的垂直整合可能会绕过第三方硬件并压缩利润率，从而使收益加速预测更加脆弱。
机会: 推理工作负载的增长和能源效率可能为 AMD、ARM 和 Marvell 在 AI 供应链中获得份额提供机会。
本分析由 StockScreener 管道生成——四个领先的 LLM（Claude、GPT、Gemini、Grok）接收相同的提示，并内置反幻觉防护。 阅读方法论 →
英伟达 <a href="/market-activity/stocks/nvda">(纳斯达克：NVDA)</a> 在过去几年一直是人工智能（AI）领域的先驱。其图形处理单元（GPU）的巨大并行计算能力使其芯片非常适合训练大型语言模型（LLM）。
值得注意的是，尽管经过多年发展，英伟达仍然主导着人工智能芯片市场，估计控制着该领域的 80% 的份额。然而，<a href="https://www.fool.com/investing/how-to-invest/stocks/nvidia-stock-forecast/?utm_source=nasdaq&utm_medium=feed&utm_campaign=article&referring_guid=c553963b-8340-4771-80d3-a5b170e0a84b">英伟达股票</a> 的表现落后于其芯片同行，这表明投资者正在寻找其他公司来利用对人工智能基础设施的大量投资。
人工智能会创造世界上第一个万亿富翁吗？ 我们的团队刚刚发布了一份报告，内容是关于一家鲜为人知但提供英伟达和英特尔都需要的关键技术公司，被称为“不可或缺的垄断”。<a href="https://api.fool.com/infotron/infotrack/click?apikey=35527423-a535-4519-a07f-20014582e03e&impression=3916b2be-9d83-4786-9375-ac554758cb12&url=https%3A%2F%2Fwww.fool.com%2Fmms%2Fmark%2Fa-sa-ai-boom-nvidias%3Faid%3D10891%26source%3Disaediica0000068%26ftm_cam%3Dsa-ai-boom%26ftm_veh%3Dtop_incontent_pitch_feed_partner%26ftm_pit%3D18906&utm_source=nasdaq&utm_medium=feed&utm_campaign=article&referring_guid=c553963b-8340-4771-80d3-a5b170e0a84b">继续 »</a>
让我们看看为什么投资者现在正在人工智能芯片领域关注英伟达以外的公司。
图片来源：盖蒂图片社
英伟达近年来实现了巨大的增长，使其成为市值超过 5.2 万亿美元的全球最大公司。
值得高兴的是，该公司<a href="https://www.fool.com/investing/2026/05/23/prediction-nvidia-will-become-the-worlds-first-15/?utm_source=nasdaq&utm_medium=feed&utm_campaign=article&referring_guid=c553963b-8340-4771-80d3-a5b170e0a84b">继续以健康的速度增长</a>，这得益于对其 GPU 的强大需求，来自超大规模公司和人工智能公司。然而，由于其估值以及逐渐从 GPU 处理人工智能工作负载转移，投资者正在寻找其他方式来受益于人工智能芯片市场的世俗增长。
这解释了为什么 英睿达（Advanced Micro Devices） <a href="/market-activity/stocks/amd">(纳斯达克：AMD)</a>、马威尔科技（Marvell Technology） <a href="/market-activity/stocks/mrvl">(纳斯达克：MRVL)</a> 和 安臂（Arm Holdings） <a href="/market-activity/stocks/arm">(纳斯达克：ARM)</a> 今年股价大幅跑赢英伟达。
数据来自 <a href="https://ycharts.com">YCharts</a>
很容易理解为什么会这样。英睿达、马威尔和安臂正在设计和相关架构，这些架构更适合在人工智能数据中心运行以推理为中心的负载。根据德勤的说法，今年数据中心的人工智能计算能力中，推理工作负载将占三分之二。由于推理不如人工智能训练那样计算密集，超大规模公司和人工智能公司正在转向中央处理器（CPU）和专用集成电路（ASIC）来处理数据中心中的人工智能工作负载。
这一转变加速了安臂、马威尔和英睿达的发展。重要的是，预计这三家公司将比英伟达实现更快的盈利增长。
英睿达和安臂非常适合利用服务器 CPU 市场的巨大机会。英睿达在其最近的<a href="https://www.fool.com/earnings/call-transcripts/2026/05/06/amd-amd-q1-2026-earnings-call-transcript/?utm_source=nasdaq&utm_medium=feed&utm_campaign=article&referring_guid=c553963b-8340-4771-80d3-a5b170e0a84b">财报电话会议</a> 上指出，预计到 2030 年，服务器 CPU 市场将以每年 35% 的速度增长，到该预测期结束时产生超过 1200 亿美元的收入。英睿达将其对服务器 CPU 市场增长的预测翻倍，原因是人工智能。
重要的是，英睿达一直在<a href="https://www.fool.com/investing/2026/05/18/prediction-amd-stock-is-going-to-triple-in-5-years/?utm_source=nasdaq&utm_medium=feed&utm_campaign=article&referring_guid=c553963b-8340-4771-80d3-a5b170e0a84b">获得英特尔的服务器 CPU 份额</a>，这将长期加速其增长。同样，由于其节能特性，安臂的芯片设计需求旺盛。英伟达最新的维拉（Vera）服务器 CPU 使用安臂的架构设计，甚至<a href="https://www.fool.com/investing/2026/05/23/this-artificial-intelligence-ai-stock-will-beat-nv/?utm_source=nasdaq&utm_medium=feed&utm_campaign=article&referring_guid=c553963b-8340-4771-80d3-a5b170e0a84b">主要超大规模公司一直在使用</a> 该英国公司的知识产权（IP）。
加上安臂进入硅制造领域，很容易理解为什么该公司预计在五年后，其总收入将增长到 250 亿美元，比上一财政年度的 49 亿美元增长。最后，马威尔正在受益于人工智能数据中心向 ASIC 的转变。该公司预计其<a href="https://www.fool.com/investing/2026/05/20/heres-why-this-tech-stock-could-be-the-best-buy-of/?utm_source=nasdaq&utm_medium=feed&utm_campaign=article&referring_guid=c553963b-8340-4771-80d3-a5b170e0a84b">增长率将加速</a>，主要得益于未来几年将开始生产的新型定制人工智能芯片。
总而言之，数据中心对 CPU 和 ASIC 的需求最终将帮助这些公司比英伟达增长更快。
| 公司 | 预计盈利增长 | | | | --- | --- | --- | --- | | | 本财政年度 | 下个财政年度 | 两个财政年度之后 | | 英伟达 | 87% | 41% | 23% | | 安臂控股 | 22% | 41% | 30% | | 马威尔科技 | 34% | 43% | 37% | | 英睿达 | 76% | 76% | 39% |
来源：Yahoo! Finance 和 YCharts
因此，很容易理解为什么那些寻找“下一个英伟达”的投资者正在购买安臂、英睿达和马威尔科技的股票，以利用人工智能超级循环的推理阶段。
在您购买英睿达股票之前，请考虑以下几点：
Motley Fool Stock Advisor 分析师团队刚刚确定他们认为投资者现在应该购买的 <a href="https://api.fool.com/infotron/infotrack/click?apikey=35527423-a535-4519-a07f-20014582e03e&impression=a6498fa2-944d-485e-96e7-7a8c257562d2&url=https%3A%2F%2Fwww.fool.com%2Fmms%2Fmark%2Fe-sa-bbn-dyn-headline%3Faid%3D11234%26source%3Disaeditxt0001178%26company%3DAdvanced%2520Micro%2520Devices%26ftm_cam%3Dsa-bbn-evergreen%26ftm_pit%3D18725%26ftm_veh%3Darticle_pitch_feed_partners%26company%3DAdvanced%2520Micro%2520Devices&utm_source=nasdaq&utm_medium=feed&utm_campaign=article&referring_guid=c553963b-8340-4771-80d3-a5b170e0a84b">10 支股票</a>... 而英睿达不是其中之一。他们选出的 10 支股票在未来几年可能会产生巨大的回报。
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*Stock Advisor 的回报率截至 2026 年 5 月 25 日。
<a href="https://www.fool.com/author/2139/">Harsh Chauhan</a> 对所提及的任何股票都没有持有任何头寸。Motley Fool 拥有并推荐英睿达、英特尔、马威尔科技和英伟达。Motley Fool 有一个<a href="https://www.fool.com/legal/fool-disclosure-policy/">披露政策</a>。
本文中的观点和意见是作者的观点和意见，不一定代表纳斯达克公司的观点。
四大领先AI模型讨论这篇文章
"推理的顺风是真实的，但不足以推翻英伟达的生态系统，除非能证明持续的市场份额增长和利润率扩张。"
该文章正确地指出了推理转移的真实性——德勤的数据和 AMD 到 2030 年的 35% 服务器 CPU CAGR 预测表明 CPU/ASIC 正在获得份额。然而，它低估了训练仍然驱动最高的利润率，以及英伟达的 CUDA 护城河加上 80% 的训练主导地位创造了粘性。Arm、AMD 和 MRVL 今年迄今的涨幅更大，但它们的收益加速（AMD 76% 然后 39%）是从较小的基数开始的，并且面临着英特尔的竞争以及超大规模计算公司的定制芯片。Arm 自有芯片的执行风险和 Marvell 的 ASIC 爬坡风险很高。
即使推理占工作负载的 2/3，英伟达仍可能通过 DGX Cloud 和 CUDA-X 将其 GPU 或软件嵌入到这些流程中，从而限制纯 CPU/ASIC 名称的上涨空间。
"推理工作负载的增长是真实的，但文章假设这会自动转化为 NVDA 的市场份额损失，而没有解决其在训练和推理中的根深蒂固的地位，以及锁定超大规模计算公司生态系统标准化的转换成本。"
该文章混淆了两个独立的论点：(1) 推理工作负载的增长速度快于训练，(2) AMD/ARM/MRVL 的增长将超过 NVDA。前者很可能是真实的；后者是投机性的。是的，到 2025 年，推理将占计算量的 2/3——但 NVDA 已经出货 H200 和 Blackwell 推理芯片。该文章忽略了 NVDA 的现有客户基础护城河，以及超大规模计算公司出于运营简便性而从与训练芯片相同的供应商处购买推理芯片。AMD 的服务器 CPU 份额增长是真实的，但与英特尔竞争不等于与 NVDA 的推理主导地位竞争。ARM 到 2030 年的 250 亿美元收入目标假设了巨大的许可份额增长，但没有提供执行风险的细节。
收益增长表具有误导性：ARM 当前财年的 22% 增长和 MRVL 的 34% 增长是从小得多的收入基数开始的，因此百分比增长率夸大了竞争威胁。NVDA 当前 87% 的增长仍然远远超过这些同行绝对美元的增长。
"向以推理为主的 AI 工作负载的转变创造了硬件多样化的机会，但投资者高估了这些公司侵蚀英伟达软件驱动的市场主导地位的速度。"
向“推理”作为 AMD、ARM 和 MRVL 的增长驱动力的转变在分析上是合理的，但文章忽略了巨大的资本支出 (CapEx) 障碍。虽然推理的计算强度低于训练，但它仍然需要大规模的规模，而英伟达的 CUDA 生态系统仍然是一个强大的护城河，这些挑战者尚未完全突破。AMD 的 MI300 系列正在获得关注，但软件集成仍然是一个瓶颈。投资者正在押注 AI 供应链的多样化，但他们低估了利润率压缩的风险，因为超大规模计算公司越来越多地转向垂直整合，设计自己的专有芯片以完全绕过第三方利润。
如果像谷歌和亚马逊这样的超大规模计算公司成功转向专有芯片，它们可能会蚕食投资者目前在 AMD 和 Marvell 中定价的市场份额增长。
"英伟达占主导地位的生态系统和规模使得 AMD、Arm 和 Marvell 的“下一个英伟达”论点成为高风险赌注，而不是近期重新评级的催化剂。"
这篇文章通过强调推理工作负载和能源效率，将投资者引向 AMD、Arm 和 Marvell 作为“下一个英伟达”。然而，这一论点依赖于乐观的增长预测和三分之二推理的前提；英伟达仍然主导着 AI 计算，并且可以通过软件和架构升级来扩展其护城河。缺失的背景信息包括估值、利润率持久性以及资本支出风险：Arm 的芯片制造推广、Marvell 对 ASIC 爬坡的依赖以及 AMD 在周期性需求中的服务器 CPU 份额增长。在实现持久的利润率扩张和确认的收益升级之前，上涨空间看起来是可信的，但不是对英伟达的板上钉钉的重新评级。
反驳：英伟达的 CUDA 软件护城河和规模创造了一个粘性的、防流失的优势，不太可能很快被克服；即使 AMD/Arm/Marvell 在推理方面获得份额，如果成本或需求出乎意料，收益轨迹也可能令人失望。
"超大规模计算公司的垂直整合可能会压缩英伟达、AMD 等公司的利润率和硬件销售。"
Gemini 的垂直整合风险直接关联到 Claude 的现有客户基础观点：设计自己芯片的超大规模计算公司可能会绕过 AMD 和 Marvell，甚至限制英伟达的硬件附加率。这使得所有相关方的收益加速预测比承认的更加脆弱，特别是如果资本支出转向内部开发而不是第三方购买。文章的遗漏表明纯粹的上涨空间被夸大了。
"超大规模计算公司的芯片蚕食是结构性的但被推迟了；AMD 和 Marvell 有 18-24 个月的时间，利润压力才会变得严重。"
Grok 和 Gemini 都指出了垂直整合风险，但它们低估了时间线。谷歌的 TPU 和亚马逊的 Trainium 是真实存在的，但它们仍然大规模购买英伟达的 H100——不是因为锁定，而是因为定制芯片需要 3-5 年才能摊销，而且超大规模计算公司无法承担将整个推理工作负载押注在一个未经证实的芯片上。利润率压缩的风险是真实的，但这更像是 2027-2029 年的故事，而不是 2025 年。这改变了哪些公司有时间执行。
"超大规模计算公司的垂直整合正通过软件抽象加速，这可能会缩短第三方推理芯片过时的时间表。"
Claude，您对垂直整合的 2027-2029 年时间表忽略了英伟达软件税的“阴影”成本。超大规模计算公司不仅在制造芯片，它们还在构建软件抽象层，以使其定制芯片与模型架构无关。如果它们成功，它们就不需要等到完全摊销就可以进行转换；它们可以逐步转移推理工作负载。风险不仅仅是利润率压缩——一旦软件堆栈与 CUDA 解耦，第三方推理硬件就会突然过时。
"在未来几年内，超大规模计算公司不会足够快地与 CUDA 解耦以侵蚀英伟达的护城河；软件生态系统仍然是一个持久的障碍。"
Gemini 夸大了超大规模计算公司与 CUDA 解耦的速度。即使有定制芯片，达到与 CUDA 加速堆栈相当的摊销、软件工具和模型优化工作也需要数年时间，而不是几个季度。“英伟达软件税”的“阴影成本”可能会压缩 AMD/ARM/MRVL 的利润率，但英伟达的生态系统持久性表明其护城河的侵蚀速度会更慢，而不是立即发生——如果转型停滞，所有推断出的上涨空间都将面临风险。
小组成员的共识是，尽管 AMD、ARM 和 Marvell 可能在推理工作负载方面获得份额，但英伟达 CUDA 生态系统的统治地位以及超大规模计算公司进行垂直整合的风险使得所有相关方的收益加速预测比承认的更加脆弱。文章对纯粹上涨空间的乐观情绪可能被夸大了。
推理工作负载的增长和能源效率可能为 AMD、ARM 和 Marvell 在 AI 供应链中获得份额提供机会。
超大规模计算公司设计自己芯片的垂直整合可能会绕过第三方硬件并压缩利润率，从而使收益加速预测更加脆弱。