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当别人还在盯着英伟达，美光内存的时候，我们已经画了一张AI上下游产业链地图，阅读了海量第一手华尔街顶级投行一手研究报告。
我们分析出芯片内部互连和长距离通信，MRVL将从800G到1.6T DSP市场份额增长及超大规模NPO需求提升中受益，Marvell最容易被市场低估的资产之一是其光模块DSP芯片，光纤传输的信号会失真、衰减、产生噪音。DSP就像一个实时翻译官和纠错系统，如果没有DSP：800G和1.6T光模块几乎无法稳定工作。
Marvell在2021年收购了 Inphi，花了约100亿美元。很多人当时觉得买贵了。现在回头看，那笔收购几乎是AI时代最成功的并购之一。因为Inphi原本就是全球光通信DSP龙头。
在 1.6T 光模块里，单颗 DSP 的价值100~200美元，绝对是价值之王。Marvell是DSP的绝对龙头，反而Broadcom是老二。
基于这个结论，我们在2025年11月和2026年1月分别喊单，以81美元让VIP会员重仓30% MRVL
而英伟达在3月底才宣布向Marvell注资20亿美元，
6月1日，黄仁勋表态，Marvell（MRVL）有望成为“下一家万亿美元公司”，意味着距离现在股价有5倍的上涨空间。
我们足足比黄仁勋早了4个月入股 MRVL，可见我们的眼光独到，更重要的是，我们言出必行，用自己的实盘账号重仓30% 买入 MRVL。
这是我们仓位，另一只核心重仓股是2026年必买十只股的首选MU（美光科技）和其他潜力股，
过去一年，我们整个组合回报率高达300%
过去三个月回报率127%，
从资金曲线图可以看到，我们的收益增长相当平滑，几乎没有出现过大回撤。这份成绩不仅远超大盘同期约10%的涨幅，更体现了我们在追求超额收益的同时，始终严格控制风险，注重资金安全。
我们把选股做到了极致，我们严格筛选公司质量，尽量避开基本面薄弱、股价波动剧烈、容易受到市场情绪影响的小盘投机股。
正因为这种长期稳定的投资表现，越来越多投资者选择加入美股投资网VIP会员。截至目前，会员人数已突破2万人，持续创下新高，成为全球华人美股投资研究领域龙头公司。
6月刚开始，美股的投资主题已经很清楚，但个股的机会仍需要大家具备很多专业知识，才能更好的理解，所以这期视频，我尽量帮大家讲解清楚
AI到底从哪里开始落地？
有哪些公司会受益？我会给出明确代号，记得点赞收藏好！
AI PC：AI从云端杀进个人电脑。谁最先受益？
第一条线，就是 AI PC。
但大家一定要搞清楚，老黄这次推的 RTX Spark（高性能的“数字助理工作站芯片”），和过去几年市场炒的 AI PC，根本不是一回事。
以前大家说的 AI PC，其实还是普通电脑，只是在 CPU 旁边多了一个专门跑 AI 小任务的小芯片（NPU）。它能做的就是一些轻量功能，比如视频美颜、背景虚化、语音转文字。
简单来说，就是在电脑里加了几个 AI 小插件，但电脑本身还是那台普通电脑，并没有真正变成能跑大型 AI 模型的工作站。
但 RTX Spark 不一样。
它不是给电脑多加几个 AI 功能，而是要把 PC 变成一台真正的本地 AI 工作站。
128GB 统一内存、1 Petaflop AI 算力，再加上 Blackwell GPU、Arm CPU 和 CUDA 生态，目的很明确：让个人电脑可以在本地运行AI模型和 AI 智能体。
这就是这次叙事最大的变化。
过去两年，AI 的主战场几乎都在云端。你输入问题，数据传到服务器，模型算完，再把结果返回给你。你的电脑只是入口，真正的大脑在数据中心。
但如果 PC 本身有足够强的算力，逻辑就变了。
它可以直接读取你的文件，理解你的工作流，调用本地应用，甚至跨软件执行任务，同时减少敏感数据上传云端。
这才是 AI PC 真正的价值。
第一个受益者，当然是英伟达。
因为英伟达要做的，不只是多卖一块显卡，而是把自己在数据中心已经验证过的 AI 平台，搬到个人电脑和企业终端。
过去英伟达控制的是云端 AI 算力。如果 RTX Spark 跑通，它未来还想控制本地 AI 算力入口。这就是英伟达最核心的逻辑。
第二个受益者是高通。
很多人会忽略高通，但其实在英伟达真正下场之前，Windows on Arm 这条线，高通是最早推动的玩家。高通的 Snapdragon X电脑芯片系列，已经先把 Arm 架构带进 Windows PC，也推动了第一波 AI PC。它的优势是什么？低功耗、长续航、轻薄本体验好，适合普通消费者和办公人群。所以高通当然受益 AI PC。
但现在问题来了：英伟达下场以后，高通的故事就没那么独家了。因为高通主要讲的是：让 Windows PC 更省电、更轻薄、更适合端侧 AI。但英伟达讲的是：我不只是 CPU，我还有 Blackwell GPU、CUDA 生态、本地大模型和 AI 智能体。
所以高通不是不受益，而是它更偏向普通 AI PC 普及。英伟达更偏向高端 AI 工作站和企业生产力。
第三个受益者，是 ARM。
这次高通和英伟达都选择 Arm 架构，说明一件事：Windows PC 长期被 x86 主导的格局，开始松动了。
过去几十年，PC 市场基本是英特尔和 AMD 的天下。但苹果 M 芯片系列已经证明，Arm 不是只能做手机芯片，也可以做高性能电脑。
现在高通先推 Windows on Arm，英伟达再把 Arm CPU 带进 RTX Spark。这对 ARM 来说，意义很大。因为它的故事不再只是手机授权，而是有机会进入更高价值的 PC、AI 终端和企业设备市场。如果 Windows AI PC 真正跑起来，ARM 就会躺着收授权费。
在5月20日，我们的美股大数据是 StockWe AI 模型就选出ARM作为AI首选股，当时242 美元提醒买入，截止本周一获利75%。
第四个受益者，是 MSFT。
微软这次不是简单提供一个 Windows 系统。它真正要做的是，让 AI智能体能安全地在电脑里工作。因为企业最担心的不是 AI 不够聪明，而是 AI 会不会乱读文件、乱动系统、乱调用数据。
AI 如果要进入你的电脑，调用你的文件、邮件、表格、浏览器和企业系统，就必须有权限管理、安全隔离和数据保护。这就是微软的价值。
未来 AI智能体如果变成数字员工，那 Windows 就是管理这些数字员工的操作系统。谁控制操作系统，谁就控制 AI智能体的入口。谁控制入口，谁就有长期收税权。
第五个，是电脑公司和企业硬件公司。
但这里不能简单说“AI PC 利好所有电脑公司”。真正要看的是：谁只卖电脑，谁还能卖服务器、存储、网络和整套企业 AI 方案。
我认为最值得放前面的，是DELL。
因为 Dell 不只是卖电脑，它和英伟达绑定得更深。Dell 现在推的不是简单 AI PC，而是 Dell AI Factory with NVIDIA。
什么意思？企业如果想部署 AI，不一定自己从零开始买 GPU、配服务器、搭网络、做存储。Dell 可以把英伟达的 GPU、服务器、存储、网络、工作站和服务，打包成一整套企业 AI 工厂方案。
所以 Dell 的优势是前后都吃。
前端有商用 PC 和工作站，能吃 AI PC 换机。
后端有 AI 服务器、存储和企业服务，能吃 AI 工厂建设。
这就是为什么DELL 比普通 PC 厂商更值得重视。它不是只吃一台电脑的钱，而是吃企业 AI 落地的一整套钱。
第二个是 HPQ。
HPQ 的逻辑更纯粹，就是 AI PC 换机。这里有一个非常关键的数据：惠普第二季度 AI PC 已经占到 PC 总出货量的 44%，上一季度才刚刚超过 35%。这说明 AI PC 不是 PPT 概念，而是已经进入真实出货结构。
但 HPQ 的问题也很明显。它主要吃的是终端换机、高端商用 PC 升级和 ASP 提升。如果企业开始大规模换 AI PC，HPQ 会直接受益。但它不像 Dell 那样，后面还有 AI 服务器、存储、网络和 AI Factory 这条更长的链路。
所以 HPQ 更像是最纯粹的 AI PC 换机标的。
第三个，是 HPE。
HPE 不做个人电脑，所以它不是 AI PC 的直接受益者。但企业真正用上 AI 以后，不是买几台 AI 电脑就结束了。每个员工都用智能体，每台电脑都跑 AI，后面一定需要服务器、存储、网络和混合云来支撑。
这就是 HPE 的机会。
最新季度，HPE 收入达到 107 亿美元，同比增长 40%；AI 系统订单达到 18 亿美元，累计订单达到 164 亿美元，手里还有 59 亿美元 AI 订单等着交付。这说明企业是真的在买设备，准备把 AI 跑进自己的系统里。
而且 HPE 也和英伟达合作，推出基于 Blackwell 和 Rubin 的 AI 服务器和整套企业 AI 方案。
所以 HPE 的逻辑很简单：
它不吃 AI PC 本身，吃的是 AI PC 和智能体进入企业以后，后端基础设施升级的钱。
在美股投资网的《潜力爆发股》服务中，我们在5月13日就选出了 HPE作为潜力股，当时股价31美元，本周二股价暴涨20%，目前累计盈利已达80%。
这服务非常受欢迎，非常非常多人订阅我们的服务。
这里我还必须要提存储，我之前在文章里反复强调过一句话：AI时代存储是基建。这次的观点依然成立。
为什么？因为AI智能体要真正好用，不能只有算力，还必须有足够大的内存和存储。没有内存，智能体就像一个脑子很聪明、但记忆力很差的人。它跑不动大模型，吃不下长上下文，也无法长期理解你的文件和工作流。
所以在这一轮AI PC换机潮里，内存厂商的利润弹性，可能会比整机厂更早体现。因为整机厂还要等终端销量放量，但上游内存和高带宽存储的价格，往往会提前反映供需紧张。
这也是为什么，我们美股投资网从年初就一直强调并加仓 MU。
同时，台积电也会继续受益。
RTX Spark 采用的是先进制程，这种高性能芯片对应的单价和毛利率，远高于传统成熟制程。
只要端侧 AI 设备开始放量，先进制程需求就不只是来自数据中心，也会逐步扩散到高端 PC 和本地 AI 工作站。
所以，第一条线讲到这里，其实已经说得很明白了：
RTX Spark不是在PC上缝缝补补，而是从底层架构上，把PC从一个被动使用的显示终端，变成了一个主动执行任务的本地AI工作站。
这背后，算力在转移，生态在迁移，整条产业链的利润分配也在重组。
而这一切，才刚刚开始。
如果你觉得本视频对你有帮助，老规矩先点赞再收藏，关键时刻能帮忙美国热线 626 378 3637
AI智能体：AI从“大脑”走向“员工”
讲到这里，很多人可能会有一个误解：既然本地 AI PC 变强了，是不是云端算力就不重要了？
恰恰相反。
本地 AI PC 不是云端 AI 的终结，而是 AI 需求扩散的开始。过去 AI 主要集中在云端，入口很少。未来不一样。
电脑会变成入口，企业软件会变成入口，数据平台会变成入口，客服系统、ERP、设计软件、工业软件，都会变成 AI 的入口。而这些入口最终要跑的，就是智能体。
所以第二条线，就是 AI智能体。
但智能体不是聊天机器人。聊天机器人只是回答问题，智能体是能调用工具、读取数据、执行任务的“数字员工”。
企业真正需要的，不是一个更会聊天的 AI，而是一个能安全干活的 AI。它要能读数据、调软件、跑流程，还要知道哪些文件能看，哪些系统不能碰。
这就是为什么英伟达要推智能体相关工具。
本质上，它不是只想让 AI 更聪明，而是要让智能体真正进入企业系统，变成可以被管理、被授权、被监督的企业级基础设施。
重点来了：
如果智能体真的进入企业，软件公司不是被消灭，而是会被重新调用。
因为智能体要干活，离不开三样东西：
数据、权限、流程。
谁掌握这些入口，谁就是智能体时代的受益者。
所以这条线，第一看企业软件和应用层入口。
ServiceNow, Inc. (NOW)最直接：客服流程、审批流程、员工服务，都是智能体最容易先接管的场景。NOW和英伟达合作推进企业自治智能体，重点就是让智能体在有权限、有规则、有治理的环境里工作。
对于NOW，我们早在 5 月 14 日，我们美股投资网的 AI 量化模型就在 88.3 美元附近选出了 NOW，并已通知 VIP 社群建仓。截止本周一最高涨到138美元，涨幅55%。
SAP 掌握企业财务、采购、库存、供应链。智能体如果要真正进入企业经营，绕不开 ERP。
CRM 受益于销售、客服、营销自动化；这里还要单独提一个 DOCN。它不是应用软件，而是开发者云。
未来智能体爆发后，不只是大企业会用，很多中小企业、创业团队，也会做客服、电商运营、营销自动化、数据分析这类垂直智能体。
这些团队不一定需要复杂的大型 AI 云，更需要便宜、简单、容易部署的平台。这就是 DOCN 的机会。
早在今年 3 月 21 日，我们在美股投资网的视频《2026 年 AI 智能体爆发年，极度利好两家美股公司！》中，就把 DOCN 的投资逻辑讲得非常清楚。当时股价仅 82.48 美元，而本周一已经冲到 175.6 美元，又是一笔翻倍的涨幅。
第二，看数据平台。
Snowflake Inc. (SNOW) 的逻辑不是“蹭 AI”，而是企业 AI 要落地，必须先有干净、统一、可治理的数据。没有数据，智能体就是空转。
SNOW最近上调全年产品收入预期，还和 AWS 签了 5 年 60 亿美元合作协议，说明企业 AI workload 已经开始真实拉动数据云消耗。
大家应该还记得，我们之前在视频《被美股市场错杀 SaaS 公司，是否因 AI 智能体迎来大反转》就重点提醒关注 SNOW ，当时股价只有 152.45 美元，截至目前涨幅已经达到 84%。这就是美股投资网给你的价值！
PLTR 则更适合政府、大企业和高安全场景。智能体要做复杂决策，必须接入真实业务数据和安全系统，这正是 Palantir 的位置。
第三，看专业工具。
CDNS 和 SNPS 是芯片设计软件。AI 芯片迭代越快，设计、验证、仿真的需求越高，电子设计自动化工具反而会被调用得更频繁。
CRWD 是安全。智能体进入企业以后，本质上多了一批“数字员工”。这些数字员工有身份、有权限、会调用 API、会访问数据，企业必须监控它们、限制它们、保护它们。
西门子和达索系统是工业软件。智能体进入制造业，是辅助设计、仿真、排产、维护，这些都离不开专业工业软件。
但这还不是全部。
如果智能体真的大规模跑起来，受益的不只是软件公司，底层基础设施也会继续吃紧。
因为智能体本质上会带来更多推理需求。每一个智能体都要调用模型、读取数据、执行任务、返回结果。企业部署的智能体越多，背后的算力、存储、网络连接和云基础设施需求就越大。
这就是为什么 MRVL 和 NBIS 也要放进这条线里看。
先看 MRVL
MRVL 不是软件公司，它卡的是数据中心互联。
未来智能体越多，数据中心内部服务器之间、机架之间、GPU 之间的数据传输压力就越大。AI 工厂不是只有 GPU，网络能不能撑住，数据能不能低延迟流动，直接决定系统效率。
这就是黄仁勋公开力挺 MRVL 的核心原因。更关键的是，Marvell 自己预计定制芯片业务到 2029 财年有望超过 100 亿美元，这不是一句口号，而是真实的市场空间。
再说我们的2026年必买股NBIS
NBIS 不是普通云服务商，而是 AI 云基础设施平台。未来企业要跑智能体，不一定都自己买 GPU、建机房或管理运维，很多公司会直接租用 NBIS 的 AI 云算力。
而且，英伟达已经和 NBIS 战略合作，要建设下一代超大规模 AI 云，并计划到 2030 年部署超过 5GW 的算力系统。也就是说，NBIS 不只是蹭 NVIDIA 热度，而是真正承接企业训练、推理和智能体部署的需求。
我们美股投资网今年3 月底，就在 VIP 社群提示买入 NBIS，当时价格只有96 美元,到今天已经快翻 3 倍。我们仍然会坚定持有。
好了，由于时间关系，今天就先给大家讲到这里。
但我可以提前说一句：黄仁勋这次台北演讲里，真正值得深挖的，不止今天这两条线。
还有第三条线，我认为更狠。它可能不是短期炒作，而是未来十年 AI 产业重新分配利润的一条主线。
如果这期视频点赞超过 2000，我会继续把第三条线单独做一期，给大家讲清楚。
如果你不想等机会涨起来以后才看到，也欢迎加入我们美股投资网 VIP 社群。像 SNOW、DOCN、NOW、MRVL、NBIS 这些机会，我们不是等新闻爆了才说，而是在逻辑刚冒头的时候，就已经开始提前推演。
美股投资网被粉丝们称为最具前瞻性的美股研究机构。谢谢大家支持，我们下期再见。
美股投资网实盘账号，一年回报率300%，翻3倍，我是如何做到的？
两大核心持股MRVL 和 MU 纷纷暴涨100%
上个月文章，我们曾分享过，原本重仓的英伟达在去年底就已减仓至50%，并将大量资金转向MRVL（Marvell）。
当别人还在盯着英伟达，美光内存的时候，我们已经画了一张AI上下游产业链地图，阅读了海量第一手华尔街顶级投行一手研究报告。
我们分析了芯片内部互连和长距离通信，超大规模架构正逐步向光学互连/共封装光学(CPO)方向趋同。MRVL将从800G到1.6TDSP市场份额增长及超大规模NPO需求提升中受益：
Marvell的核心产品正好解决这个问题：
高速以太网交换芯片（Switch）
光模块DSP芯片
CXL/PCIe互连芯片
数据中心光通信设备
这些产品相当于AI数据中心的“神经系统”。
Marvell最容易被市场低估的资产之一，就是它在DSP（Digital Signal Processor，数字信号处理器）领域的领导地位。光纤传输的信号会失真、衰减、产生噪音。DSP就像一个实时翻译官和纠错系统：
如果没有DSP：800G和1.6T光模块几乎无法稳定工作。
Marvell在2021年收购了 Inphi，花了约100亿美元。很多人当时觉得买贵了。现在回头看，那笔收购几乎是AI时代最成功的并购之一。因为Inphi原本就是全球光通信DSP龙头。
在 1.6T 光模块里，单颗 DSP 的价值100~200美元，绝对是价值之王。Marvell是DSP的绝对龙头，反而Broadcom是老二。基于这个结论，我们当初立即先人一步建立仓位，我们的VIP和我们同样获得这深度调研的结果。81美元提醒用30%仓位进场。今天已经收获 258% 利润
昨天老黄公开表示MRVL有望成为“下一家万亿美元公司”，因为Marvell 的AI瓶颈的卡脖子地位几乎不可替代，是整个光通信基础建设的地基。
这还不算最厉害的，在上个月底，我把50%英伟达仓位，继续降低到10%，就是为了加仓另外一家比 MRVL 和 MU 更有10倍潜力的公司，价格现在不高，它目前的股价仍低于50美元，不像其他AI概念股，动辄就上几百上千。如果它未来冲上千，将会几十倍的收益。代号到底是什么，我们等明年才会免费公布，现在只分享到VIP内部社群。
总结，我们稳定而超高的收益曲线图，就是我们选股的眼光最好的证明，根本不用怀疑，比起那些其他只会说，不会做的财经号，根本不是一个级别！
非诚入扰，我很忙，如果不想加VIP，别长加微信号 MaxStockWe
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AI数据中心的未来不是“铜缆淘汰光纤”或者“光纤淘汰铜缆”，而是两者长期共存，只是应用边界不断变化。
一、黄仁勋Computex大会实际上在说什么？
黄仁勋的逻辑非常工程师思维：
能用铜的地方继续用铜，因为便宜、成熟、可靠；铜做不到的地方，再交给光。
因此未来AI数据中心的连接架构大致会变成：
机柜内部（Rack Inside）
GPU ↔ GPU
GPU ↔ Switch
Switch ↔ Switch
优先采用：
DAC铜缆
AEC有源铜缆
背板铜连接
原因：
成本最低
功耗最低
延迟最低
维护简单
这里受益公司包括：
Marvell Technology
Credo Technology Group
$CRDO
Astera Labs
$ALAB
机柜之间（Rack-to-Rack）
$MRVL
当距离超过几米以后：
铜缆开始出现：
信号衰减
发热
功耗上升
误码率增加
此时开始大量转向：
光模块
AOC光缆
受益公司：
Coherent
$COHR
Lumentum Holdings
$LITE
Applied Optoelectronics
$AAOI
数据中心之间（DCI）
几十米到几公里：
这里铜缆已经完全失去竞争力。
必须使用：
光纤
DWDM
硅光
因此未来AI工厂（AI Factory）规模越大：
光通信需求越爆炸。
$NVDA
Agentic AI（代理型 AI）代表了人工智能从“被动回答”向“主动执行”的跨越。
传统的生成式 AI 就像一台极其聪明的打字机：你输入一个指令（Prompt），它生成一段文字或图片，然后任务就结束了。而 Agentic AI 扮演的是一个“数字员工”的角色。你只需要给它设定一个宏大的目标（例如：“分析我们三大竞争对手的 Q1 财报，对比他们的毛利率，并生成一份带图表的分析报告”），它就能自主接管后续的一切。
它会自己把任务拆解成多个步骤，自己决定调用哪些工具（比如打开浏览器搜索、运行 Python 代码抓取数据、使用计算器），并在执行过程中自我检查和纠错，直到最终完成你交付的目标。
AI 是如何从“只会接话”的文本模型，进化成具备规划、使用工具和反思能力的智能代理的：
核心变化：不再是“一问一答”，而是“思考 — 行动 — 观察 — 反思”的无限循环（Agentic Loop）。
为什么它对底层硬件（内存与算力）的需求呈爆炸式增长？
像 Penguin Solutions (PENG) 这样的基础设施提供商之所以能迎来业绩大爆发，正是因为 Agentic AI 的工作方式对底层硬件提出了极其苛刻的要求，远超传统的 ChatGPT 式对话应用：
1. 算力消耗：从“单次推理”到“持续循环”
普通 AI 只在你按下回车键时消耗一次算力（推理）。而代理型 AI 为了完成一个复杂任务，可能需要在后台自己跟自己进行几十次甚至上百次的对话。它在不断地制定计划、调用 API、验证结果。这意味着 GPU 不能再是间歇性工作，而是需要维持长时间的持续高负载满载运行。
2. 内存吞吐：极其庞大的“上下文记忆”需求
这是 Agentic AI 最大的硬件瓶颈之一。为了保证在执行复杂的多步骤任务时“不忘初心”，AI 必须将以下所有信息全部保留在它的“工作记忆”（Context Window）中：
根据美股投资网，要把如此庞大的数据瞬间吞吐并喂给 GPU 进行计算，需要海量的、带宽极高的 HBM（高带宽内存）。一旦内存容量不够或传输速度跟不上，AI 就会“断片”或陷入死循环。
3. 多模型协同（并发处理）
高级的代理系统通常不是单一模型在孤军奋战。它们往往有一个“大脑”模型负责指挥，并同时唤醒多个“专家”小模型（比如一个专门看图，一个专门写代码，一个专门做数学计算）。这种多节点并发的数据交互，要求数据中心内部的网络通信延迟必须极低，这正是高端 AI 服务器和高速网络交换机（比如昨天暴涨的 Coherent 所在的光模块领域）大显身手的地方。
简单来说，如果传统 AI 是一辆短途冲刺的跑车，那 Agentic AI 就是一辆需要拉着重载货物进行跨国拉力赛的重卡——它不仅需要更强劲的引擎（算力），还需要大得多的油箱和极其坚固的底盘（内存和基础设施）。
AMC股价暴涨的原因是公司宣布，2026年5月份共有超过2500万人次前往 AMC 影院和 ODEON 影院观影，创下自2019年以来最高的5月观影人数纪录。
其中，AMC Entertainment Holdings 是美国最大的电影院线之一，而 ODEON Cinemas Group 是AMC在欧洲运营的影院品牌。
解读分析：
这是一个典型的“基本面改善”利好消息，说明电影院行业正在持续复苏。
美股投资网分析利好因素：
观影需求强劲回归
2500万人次观影意味着消费者重新回到线下娱乐消费场景。
市场此前一直担心：
流媒体抢走观众
好莱坞罢工导致片源不足
疫情后影院模式衰退
如今数据显示，这些担忧正在缓解。
创2019年以来最佳5月数据
2019年是疫情前电影院行业的高峰期。
公司特别强调：
“Highest May attendance since 2019”
说明AMC的客流量已经接近甚至恢复到疫情前水平。
对于投资者而言，这是最重要的信息。
暑期档有望进一步爆发
5月通常只是暑期档前奏。
接下来还有大量大片上映：
Jurassic World Rebirth
Superman
Fantastic Four
Avatar 等
如果票房继续增长，AMC第三季度业绩可能明显改善。
为什么股价上涨？
市场逻辑很简单：
观影人数增加
→票房收入增加
票房增加
→爆米花、饮料等高毛利商品销售增加
收入增加
→现金流改善
现金流改善
→债务压力下降
AMC长期最大的问题就是高负债，因此任何能够改善现金流的消息都会被市场放大解读。
需要注意的风险：
虽然消息利好，但AMC仍然存在几个问题：
债务规模依然较高
利润率尚未完全恢复疫情前水平
流媒体长期竞争仍然存在
公司过去几年多次增发股票稀释股东权益
因此这条新闻更多属于：
“行业复苏得到验证”
而不是：
“公司已经彻底扭转基本面”。
对投资者而言最重要的观察指标：
夏季票房是否持续增长
第三季度现金流表现
债务是否继续下降
是否再次增发融资
如果2026年下半年票房持续强劲，AMC有机会从“疫情复苏概念股”逐渐转变为“正常经营增长股”。
短线来看，这则消息属于明显利好，因此推动股价上涨是合理反应。长期则仍需观察票房复苏能否转化为持续盈利能力。
(MRVL) 股价大涨的原因是，英伟达CEO黄仁勋称Marvell其可能成为"下一家万亿美元公司"，将两家公司之间的战略合作推向台前。
黄仁勋将Marvell在AI数据中心互联领域的核心地位与AI算力需求的爆发式增长直接挂钩，并透露英伟达已对Marvell进行了战略投资。CEO Murphy对此回应称，自英伟达入股以来，Marvell股价表现良好：感谢Jensen，一路跟投就行了。
两位CEO的联合亮相，进一步坐实了英伟达与Marvell在数据中心基础设施领域的深度绑定关系，也令外界对Marvell在AI超级计算周期中的受益程度寄予更高期望。
值得注意的是，隔夜Marvell股价大涨7%。
AI算力分散化，催生连接需求爆发
黄仁勋在对话中阐述了连接技术成为AI基础设施核心的逻辑：
当前以"智能体（Agent）"为代表的新型AI计算模式，要求将计算任务分解并分布式部署于整个数据中心，由此产生了对高速互联的巨大需求。
"这就是为什么Matt做得这么好，这就是为什么Marvell如此不可或缺，"黄仁勋说。他指出，英伟达通过将计算、内存和带宽聚合分布于大规模集群，而支撑这一切的正是连接技术。
在他看来，AI进入"有用阶段"的核心标志是Token生产已开始盈利：
当Token生产有利可图，所有人都想生产更多Token，这正是Marvell和英伟达需求如此旺盛的原因。
NV Link Fusion：异构数据中心的关键桥梁
黄仁勋在对话中详细介绍了英伟达与Marvell联合推出的NV Link Fusion技术。这一方案旨在允许云服务商（CSP）在自研定制芯片的同时，仍能接入英伟达的系统架构和网络技术栈。
具体而言，NV Link Fusion将英伟达的平台技术与Marvell在互连、硅光子及光学技术方面的能力相融合，从而构建出"分散式、分布式、异构化"的数据中心。黄仁勋表示，在这一架构下，客户可以选择Vera CPU作为编排层，也可以选用Marvell的定制方案，同时仍能复用英伟达的网络技术。
你不必从我们这里买所有东西，只需买一部分就好。
黄仁勋表示，英伟达乐于与客户和合作伙伴共同支持各类需求，"你们的客户也是我们的客户，英伟达和Marvell都在AWS，也都在所有主要云平台上。"
Murphy则补充称，NV Link Fusion这一构想数年前便已提出，"当时可能略超前于时代，而现在，时机已经成熟"。
铜缆与光纤：长期共存，各有边界
在对话尾声，双方就数据中心内部互连从铜缆向光纤的过渡时间表进行了探讨。
黄仁勋的判断是：铜缆与光纤将长期共存，并非非此即彼。他的策略是"能用铜缆就尽量用铜缆，必须用光纤才用光纤"——铜缆在带宽和传输距离上存在上限，一旦突破这一边界，光纤将接力承担机架间、数据中心间以及跨数据中心的扩展需求。
"未来5到10年，我们会用掉大量铜缆，也会用掉大量光纤，"黄仁勋说，"这些数据中心现在已经是基础设施的一部分了。"这一表述意味着，无论铜缆还是光纤领域，Marvell均处于持续受益的位置。NVDA
今天，英伟达正式进军 AI PC。
表面上是发布了一颗名叫“RTX Spark”的新芯片，但本质上只做了一件事：从 PC 的“显卡供应商”，升级为“大脑供应商”。
过去一台 Windows 电脑的核心架构非常固定：Intel 或 AMD 做 CPU，NVIDIA 做 GPU。NVIDIA 再强，扮演的也只是加速角色——打游戏、剪视频、跑渲染，始终是配角。
但这次完全不同。RTX Spark 不是传统意义上的独立显卡，而是一颗把 Arm CPU、Blackwell GPU 和统一内存整合在一起的超级芯片。
它的目标不是提升跑分，而是让 PC 能够本地运行 AI Agent——让 AI 不再每一次都依赖云端，直接在笔记本、台式机里完成推理和执行。
换句话说，NVIDIA 不是在给 PC 补一个零件，而是在重新定义“什么叫 AI PC”。
市场的反应足够说明一切。
这里我们就不得不说，我们的美股大数据是 StockWe AI 模型是在 242 美元附近选出 ARM，截止今日直接获利74%。
Arm 为什么大涨？
原因很直接：RTX Spark 坚定走 Arm 路线。NVIDIA、微软、联发科三家合力推动 Windows on Arm，而过去高通推了那么多年都推不动，缺的就是三样东西：GPU 性能心智、AI 开发者生态、高端硬件品牌溢价。
而这三样，NVIDIA 全有。如果它能将 Windows on Arm 从“轻办公、长续航”的定位，真正升级为“高性能 AI 工作站”，那么整个 PC 竞争格局就会发生根本性变化——x86 的垄断会被撕开一道口子，而 Arm 就是那把刀。
所以市场不是在单纯炒概念，而是在为 Arm 在 AI 时代的核心底层架构地位重新定价。
黄仁勋的演讲点燃了四个赛道
今天大涨的远不止这三家。你会发现，黄仁勋的一场演讲，同时点燃了算力、架构、云服务和企业软件四个赛道。
在 2026 年美股投资网必买股名单中，NBIS 今日大涨超 18%！
文章回顾：美股 2026年最强10只股【下集】不为人知的潜力公司 NBIS......
它上涨的直接原因，是黄仁勋在 Computex 演讲中公开点名了 Nebius。
原话是：“We worked with Nebius, and they are growing incredibly fast.” 现场画面同时打出两家公司的 logo。这个级别的公开背书，直接点燃了资金对这家“中立 AI 云服务商”的热情。
我们美股投资网今年3 月底，就在 VIP 社群提示买入 NBIS，当时价格只有96 美元,到今天已经快翻 3 倍。我们仍然会坚定持有。
ServiceNow（NOW）大涨 10% 左右，完全体现了它作为 AI 生态的直接受益者。
催化剂来自黄仁勋的另一句关键发言：“AI 更可能促进软件需求，而不是摧毁它。”
这句话直接对冲了困扰软件板块一整年的核心焦虑——市场原本担心 AI 智能体会替代一切企业软件，但黄仁勋的表态让整个板块的估值模型被重新修复。
ServiceNow 恰好踩中了两个当前最热的概念：Agentic AI 和企业 AI 部署的治理层。当 AI Agent 从理论走向真实的企业工作流，授权、安全、流程管控就会变成刚需——这正是 ServiceNow 的 Now Platform 在布局的方向。
早在 5 月 14 日，我们美股投资网的 AI 量化模型就在 88.3 美元附近选出了 NOW，并已通知 VIP 社群建仓。截止今日，股价已上涨约 54%。
Snowflake（SNOW）同样大涨 10% 左右。
但它的逻辑和 NOW 略有不同：SNOW 同样受益于黄仁勋“AI 不会摧毁软件”的表态，但它的主引擎是 5 月 27 日发布的创纪录财报——产品营收同比增长 33.9%，全年指引上修，同时宣布与 AWS 扩大 60 亿美元合作。
财报本身让股价在 5 月 28 日单日暴涨 36%，黄仁勋的演讲则在 6 月 1 日扮演了“锦上添花”的角色，推动股价再涨 10%。
而我们上期文章公开提醒关注 SNOW 时，它的价格只有 152.45 美元，截止现在涨幅84%
截止今天，美股投资网实盘三个月收益103.2%，1年收益270%！
黄仁勋一场演讲，资金已经开始重新定价整个 AI 生态。如果你也想提前看到下一批可能被市场追捧的核心公司，现在就加入美股投资网 VIP 社群，获取完整代号名单。
AI PC 从“伪需求”走向“真逻辑”
看到这里，你可能会问：为什么这些看起来不同的公司——芯片、云、软件——会在同一天被同一件事点燃？
这背后其实有一条清晰的逻辑链。
过去一年，“AI PC”这个词被喊得很多，但市场始终有一个真实疑问：这到底是不是伪需求？
大多数所谓的 AI PC，只是在电脑里加一颗 NPU，然后告诉消费者“以后你的电脑更智能”。可用户根本感受不到“非换不可”的体验变化。Copilot 能用，但没有形成强烈的换机理由。
坦白讲，之前的 AI PC 故事，更像是 PC 厂商和芯片厂商在为自己的换机周期找理由。
但 NVIDIA 想讲的是另一套逻辑。
它认为未来的电脑不是工具，而是本地 AI 工作站——一个能理解任务、调用应用、处理数据、生成内容、辅助决策的 AI 助手。
而这背后有一个关键转折：AI 的第一阶段是云端算力革命（GPU、数据中心、云厂商资本开支），第二阶段一定会从云端走向终端。
原因很简单：成本太高、延迟太高、隐私要求太高。不可能所有 AI 任务都永远跑在云端。
所以未来的 AI 架构一定是“云端大脑 + 本地执行”。NVIDIA 的野心就是：把自己在数据中心建立起来的 CUDA、RTX、TensorRT、Blackwell 这一整套 AI 软件生态，整体向 PC 端迁移。
如果这个逻辑跑通，它就不只是数据中心 AI 的王者，更会成为终端 AI 时代的架构定义者。
5层投资版图
今天的大涨，本质上就是在为这个“新架构”重新定价。我们可以清晰地拆出五层投资版图：
需要补充两点：英伟达其实同时出现在“云端”和“终端”两层——它本来就是数据中心 GPU 的绝对王者，NBIS、CoreWeave 这些 AI 云的基础设施都由它提供，现在又通过 RTX Spark 切入 AI PC。
可以说，英伟达是横跨云和端的“算力层总架构师”。而微软也不仅仅是操作系统入口，它还拥有 Azure 和 Copilot 应用生态，是“操作系统 + 云服务 + 应用软件”三合一的超级节点。放在操作系统层，已经足够代表它的入口价值。
风险与长期判断
当然，这件事不能只看乐观的一面。
市场最容易犯的错误，就是看到 NVIDIA 进军 AI PC，立刻认为它要横扫一切。但现实没那么简单。
第一，价格会很贵。初期主要面向开发者、专业创作者、AI 工程师，不是马上取代普通办公电脑。
第二，软件体验需要验证。 AI PC 不是堆硬件就够了，关键是有没有杀手级应用让普通用户觉得“非换不可”。
第三，Windows on Arm 的生态有历史包袱——应用兼容、驱动适配、游戏支持，都不是一天能解决的。
所以最准确的判断是：这不是 NVIDIA 短期业绩的核心驱动力，而是未来三到五年 AI 终端化的关键伏笔。
短期看，数据中心仍是主战场。
中期看，AI PC 是 AI 从云端扩散到终端的第一步。
长期看，如果个人电脑真的进入 Agent 时代，那么 PC 的核心芯片价值量会重新分配——从 CPU、操作系统、整机品牌，向 AI 加速芯片、统一内存、本地模型生态和 Agent 软件平台转移。
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今年涨疯了的AI芯片股（白线）还能涨吗？如果对比1999年的纳指（蓝线），当下的芯片股还有空间。
如今的AI行情，应该不会复制1999年的互联网泡沫崩盘！
原因是AI 有可能出现阶段性泡沫，但目前更像是 1995-1998 年互联网早期基础设施建设阶段，而不是 2000 年泡沫顶峰阶段。
美股投资网总结有以下几点核心：
1. AI龙头公司已经拥有真实利润
1999年互联网泡沫时期，很多公司：
没有收入
没有利润
商业模式不清晰
仅靠"眼球经济"讲故事
例如：
Pets.com
Webvan
eToys
这些公司烧钱速度远超收入增长。
而今天AI核心受益公司：
NVIDIA
Microsoft
Amazon
Meta Platforms
Alphabet
全部都是现金流机器。
例如：
NVIDIA最近几个季度净利润率接近50%，一年利润超过数百亿美元。
这和1999年大量亏损的互联网公司完全不同。
2. AI需求已经落地
互联网泡沫时期的问题是：
市场先建好了网站和服务器，但用户需求还没完全形成。
当时很多人甚至没有宽带。
而AI已经有明确需求：
企业端
编程助手
客服自动化
文档分析
数据分析
AI Agent
消费端
ChatGPT
AI搜索
AI视频生成
AI图片生成
企业已经在付费。
这不是未来需求，而是现在需求。
3. 超大厂正在真金白银投入
2000年泡沫时期：
很多创业公司融资烧钱。
如今AI投资主体是：
Microsoft
Amazon
Meta Platforms
Alphabet
这些公司每年资本开支：
已经超过1000亿美元。
而且这些投入来自：
自有现金流
利润再投资
不是VC烧钱模式。
4. 数据中心已经产生收入
很多人认为AI数据中心是泡沫。
但与2000年最大不同在于：
GPU服务器刚建好就被抢光。
例如：
NVIDIA GPU
AI云服务
推理算力
几乎供不应求。
很多云厂商GPU利用率长期保持高位。
这说明需求是真实存在的。
5. AI已经创造生产力
互联网泡沫时期：
很多公司只是拥有网站。
AI时代：
企业已经开始减少人工成本。
例如：
软件开发
客服
法律文件
医疗文档
金融研究
AI已经开始创造经济价值。
这是估值的重要支撑。
但为什么仍然可能出现泡沫？
虽然不像2000年那么脆弱，但并不代表不会调整。
风险主要来自：
第一种：资本开支过度
如果未来两三年：
GPU建设速度过快
数据中心供给超过需求
可能出现类似：
2001年光纤网络过剩
当年很多光通信公司暴跌90%以上。
第二种：估值提前透支
部分AI概念股已经：
100倍PE
200倍PE
甚至没有利润
这些公司依然存在泡沫风险。
真正安全的是：
已经拥有现金流和行业地位的龙头。
历史对比
互联网周期：
1995-2000 建设期
↓
2000-2002 泡沫破裂
↓
2003-2020 收获期
AI周期更可能类似：
2023-2027 AI基础设施建设
↓
2027-2030 AI应用爆发
↓
2030以后 AI全面渗透
如果这个判断成立，那么今天更像：
互联网时代的1996-1998年。
相当于当年的：
Cisco Systems
Intel
Dell Technologies
正在建设互联网基础设施的时候。
最大的区别是：
1999年很多公司没有利润却拥有天价市值；而2026年的AI龙头已经拥有数百亿甚至上千亿美元利润，却仍在高速增长。
因此，AI行情未来最可能出现的不是“互联网泡沫式全面崩盘”，而是：
基础设施龙头继续成长，部分估值过高的AI概念股被淘汰，最终形成类似云计算时代“强者恒强”的格局。
第一周：AI硬件链先接受考验
6月第一周，市场最先看的不是宏观，而是AI硬件链。
6月1日，NVIDIA GTC Taipei 和黄仁勋 keynote 是第一个重点。
现在市场看 NVDA，早就不是只看GPU卖多少了，而是看整套AI基础设施路线：GPU、网络、电力、散热、服务器、HBM、光通信，甚至800V电源架构，全部都在NVDA这条主线上。
所以这场keynote真正重要的地方，不是黄仁勋说了什么漂亮话，而是NVDA有没有继续强化一个信号：AI算力需求还没有结束，反而正在从单颗芯片，扩散到整座AI工厂。
这会直接影响一批AI硬件链股.票的情绪，包括 NVDA、TSM、AVGO、AMD、MRVL、MU。
紧接着，6月3日，AVGO 财报登场。
这可能是6月最重要的财报之一。因为博通已经不是普通芯片公司了，它现在同时踩在AI ASIC、网络芯片、云厂商定制芯片、VMware软件整合几条线上。
如果 AVGO 财报强，说明市场对AI硬件链的定价不是纯炒作，背后还有订单和业绩支撑。
但如果财报不及预期，或者指引没有市场想得那么强，那问题就来了：过去几个月被资金疯狂追捧的AI硬件链，可能会迎来第一轮估值拷问。
6月5日，5月非农就业 NFP 公布。
这会直接影响市场对美联储降息路径的判断。就业太强，市场担心利率下不来；就业太弱，市场又会开始担心经济放缓。对成长股来说，最舒服的状态不是经济崩，也不是经济太热，而是“刚刚好”。
所以第一周的核心，其实就一句话：
AI硬件链先验证基本面，非农再验证利率预期。
第二周：6月最密集的风险窗口开始
真正的重头戏，是6月8日到6月12日这一周。
这一周有三个关键词：WWDC、CPI、SpaceX。
先看苹果WWDC。
市场现在对 AAPL 最大的问题，不是iPhone还能不能卖，而是苹果到底有没有AI。过去一年，苹果在AI叙事里明显落后于 NVDA、MSFT、GOOGL、META，甚至连 AMZN 的AWS AI故事都比苹果更容易讲。
所以这次WWDC，市场不是来看普通系统更新的，而是来看Siri、端侧AI、Apple Intelligence 到底有没有真正超预期。
如果苹果只是继续讲一些温和升级，那市场大概率会失望。因为现在资金对AI的要求已经很高了，不是你说自己有AI，市场就买单。
但如果苹果能在端侧AI、Siri重构、开发者生态、ARM架构协同上给出惊喜，那么 AAPL 以及 ARM 生态可能会迎来重新定价。
真正的大考在6月10日，美东时间周三，CPI公布。
这是6月第一个真正的大雷点。
如果CPI偏热，市场会马上交易利率上行，成长股和高估值科技股承压；如果CPI继续降温，AI和半导体可能继续获得估值支撑。
现在美股最怕的不是“坏消息”，而是“坏消息刚好打在拥挤交易上”。
AI链条涨了这么久，市场情绪已经不便宜。一旦CPI偏热，利率重新上行，资金很容易先卖最拥挤、涨最多、估值最高的方向。也就是AI、半导体、软件、成长股。
6月11日，还有PPI和30年期美债拍卖。
别小看美债拍卖。现在美股对长端利率非常敏感，一旦30年期美债拍卖表现不好，长债收益率上行，市场会重新担心：高利率环境是不是还要持续更久？
这对AI股不是小事。
因为AI公司的长期增长预期，很多都靠未来现金流支撑。利率越高，未来现金流折现越狠，估值压力就越大。
6月12日，SpaceX预计上市窗口必然引发市场情绪。
这里一定要分清楚：RKLB、ASTS、LUNR 这类太空股，不是SpaceX直接受益股，它们更多是情绪映射。
如果SpaceX上市预期点燃市场，太空概念股可能会被资金短线拉起来。但这种行情通常来得快，退得也快，不能把情绪溢价当成基本面改善。
所以第二周的核心很清楚：
CPI决定成长股估值，WWDC决定苹果AI叙事，SpaceX决定太空股情绪。
这是6月最容易出现剧烈波动的一周。
第三周：FOMC才是全月最关键窗口
6月16日到6月17日，FOMC议息会议登场。
这一次，市场不能只盯着“加不加息”。
因为现在的问题早就不是加息那么简单。真正要看的，是美联储对通胀、就业、油价、长债和降息路径的态度有没有变化。
尤其是点阵图。
如果点阵图释放出更鹰派信号，说明美联储对降息仍然谨慎，那市场前期交易的降息预期就会被压回去。
如果美联储口径偏鸽，承认通胀继续降温、经济韧性可控，那科技股和成长股会舒服很多。
但问题在是，这次FOMC前面刚好有CPI、PPI和美债拍卖。
也就是说，市场不是单独交易FOMC，而是先用通胀数据预判美联储，再用FOMC确认或者推翻市场预期。
这就是为什么6月10日到6月18日，是全月最高风险窗口。
6月17日还有5月零售销售。
这项数据会影响市场对美国消费的判断，重点看 AMZN、WMT、COST、TGT 这类消费相关公司。
如果零售销售很强，说明美国消费者还没趴下，对企业盈利是好事。但太强也可能带来另一个问题：消费太热，通胀压力还在，美联储更没有理由急着降息。
这就是现在市场最难受的地方。
经济太差不行，经济太强也不行。市场想要的是“温和放缓”，不是“过热”，更不是“衰退”。
6月18日，期权和股指期货季度到期。
因为6月19日 Juneteenth 美股休市，很多头寸会提前调整。这个时间点容易出现流动性扰动，尤其是此前涨幅很大的科技股、小盘股和高beta股.票，可能会出现不是基本面驱动的波动。
所以第三周的核心不是预测涨跌，而是控制仓位。
第四周：看NVDA、MU和Russell重构
到了6月24日，市场又会重新回到AI硬件链。
6月24日，NVDA 股东大会值得关注。
股东大会本身不一定会像财报那样直接影响业绩预期，但它会强化市场对NVDA长期路线的理解。
现在NVDA已经不是单纯芯片公司，而是AI时代的基础设施操盘手。GPU、网络、服务器、电力架构、软件生态，全部都在往“AI工厂”这个方向整合。
所以市场会看管理层有没有继续强化长期增长叙事，以及AI基础设施需求是否仍然强劲。
同一天，MU 预计财报也很关键。
因为AI行情走到现在，已经不是只买GPU了。HBM、存储、先进封装、服务器电源、网络互连，全都变成AI基础设施的一部分。
MU 财报就是HBM和AI存储周期的验证。
如果 MU 指引强，说明AI存储需求继续兑现，市场会继续相信“AI硬件链还没结束”。
但如果 MU 财报不够强，或者市场觉得存储股前期涨太快，那HBM链条可能会出现获利了结。
6月25日，Q1 GDP第三次估算和企业利润数据公布。
这主要是验证美国经济和企业盈利的底子。如果企业利润仍然强，美股的基本面支撑还在；如果利润数据开始走弱，市场可能会重新交易盈利下修风险。
6月26日，Russell指数重构生效。
这个事件对小盘股特别重要。
因为指数重构会带来被动资金调仓，很多小盘股可能出现异常放量和异动。但这里要注意，这种上涨或下跌，未必代表公司基本面发生变化，很多时候只是资金被动买卖造成的短期波动。
所以6月最后一周，重点不是追小盘股异动，而是看清楚：这是基本面驱动，还是指数资金调仓。
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ServiceNow (NOW) 到 2027年1月从125美元涨到375美元（三倍）并非没有可能。
记住，高盛（GS）预计未来5年AI Token使用量将增长2800%。如果这一预测成立，那么下面这24只股票未来仍然有机会实现10倍至20倍的上涨：
【算力 / GPU】
英伟达（NVDA）
—每一个Token最终都会经过GPU计算。Token数量增长24倍，芯片需求理论上也将同步增长24倍。
超威半导体（AMD）
— MI300X正在获得越来越多企业客户认可。随着云巨头分散供应链风险，AMD成为英伟达之外的重要GPU供应商。
英特尔（INTC）
— Gaudi AI加速器加上x86处理器，在边缘AI和企业推理市场拥有增长机会。
【网络设备】
Arista Networks（ANET）
— AI集群需要超低延迟交换机。Token增长24倍，意味着网络流量也将大幅增加。
博通（AVGO）
—为超大规模云厂商定制AI ASIC芯片。Token数量增长将推动ASIC芯片和网络交换设备订单增加。
思科（CSCO）
—数据中心网络架构和以太网交换机供应商。几乎每一次AI Agent调用都会经过思科网络设备。
Ciena（CIEN）
—提供连接AI数据中心的光网络骨干设备。Token增长直接带动带宽需求增长。
【存储与内存】
美光科技（MU）
— HBM3E高带宽内存搭载于英伟达GPU。推理需求越大，对内存带宽的需求就越高。
西部数据（WDC）
—闪存用于存储模型权重和KV Cache。Agent规模扩大将持续推动NAND闪存需求。
希捷科技（STX）
—机械硬盘用于存储海量冷数据和训练数据。随着模型规模扩大，数据中心存储市场同步扩张。
【电力与散热】
Vertiv（VRT）
— Token越多，产生的热量越大。液冷需求将随着数据中心功率密度提升而爆发。
伊顿（ETN）
— AI数据中心关键电力基础设施供应商。电力管理已成为AI建设最大的瓶颈之一。
GE Vernova（GEV）
—提供燃气轮机和电网解决方案，为需要吉瓦级电力的新型数据中心园区供电。
Vistra（VST）
—直接向云计算巨头出售电力。AI相关长期供电合同已经陆续签署。
【云平台】
微软（MSFT）
— Azure承载了大量企业级AI Agent。Token消费最终会转化为微软云计算收入。
亚马逊（AMZN）
— AWS Bedrock正在成为企业AI Agent的重要底层平台。Agent越多，API调用越多，收入越高。
谷歌（GOOGL）
— TPU基础设施和Gemini API提供商。每处理一个Token，Google Cloud都能获得利润。
【企业AI Agent层】
ServiceNow（NOW）
—企业级AI Agent运行平台。每增加一个自动化工作流程，都会消耗更多Token。
Salesforce（CRM）
— Agentforce将AI Agent部署到销售、客服和营销场景。按调用次数计费模式将随使用量增长而扩大收入。
Palantir（PLTR）
— AIP平台帮助企业和政府部署AI Agent。Token使用量增长将直接推动平台收入增长。
【AI基础设施】
Nebius Group（NBIS）
—纯AI基础设施公司。AI Token超级周期将带动整个算力生态系统增长。
超微电脑（SMCI）
—为数据中心制造GPU服务器机柜。每一块英伟达GPU都需要服务器机架才能运行。
戴尔科技（DELL）
—企业AI服务器销售正在快速增长。Token需求增加将加速企业硬件更新周期。
Arm Holdings（ARM）
—几乎所有移动设备和边缘AI设备都采用ARM架构。随着AI Token普及，ARM版税收入将持续增长。
美股投资网总结：
这份名单的核心逻辑是：
AI Token数量增长→算力需求增长→ GPU增长→网络增长→存储增长→电力增长→云服务增长→ AI Agent增长→整个AI基础设施生态受益。
我们认为，目前被市场低估最严重的是ServiceNow（NOW）。
其观点是：ServiceNow处于企业AI Agent应用层的核心位置，未来企业自动化流程越多，消耗的Token越多，因此有望成为AI商业化落地过程中最大的受益者之一。
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