美股投资网获悉，摩根士丹利发布研究报告，从跨资产视角评估英伟达(NVDA)的“资产负债表即服务”(Balance Sheet-as-a-Service)。报告认为，英伟达正越来越多地利用其强劲资产负债表支持AI基础设施融资，股权入股、预付款、租赁、残值支持、未售产能和收入分成安排，正在成为生态算力融资的关键机制。随着或有敞口增长，信用端需要给予更多关注。

报告核心观点分为股票和信用两大部分摩根士丹利给予英伟达股票“增持”评级，目标价300美元;信用端，则维持“中性/观望”，认为尾部风险仍处于早期、透明度低、规模大，暂不介入。

股票端给予“增持”评级，目标价300美元

摩根士丹利分析师Joseph Moore给予英伟达股票“增持”评级，目标价300美元。他认为，强劲的季度表现为后续走势奠定了更有利的基础。

具体来看，Rubin让英伟达重新掌握叙事主动权。与Grace Blackwell Ultra相比，Rubin每兆瓦吞吐量提升30倍，token成本降低35%;每吉瓦对应的机会规模也从Hopper的180亿美元，提升至Blackwell的250亿美元，再到Vera Rubin的400亿美元。

管理层对2028财年的评论也非常积极。报告指出，约70%的2028财年收入增长仍严重受供应约束，需求远高于这一水平。随着产品线更加丰富，包括网络、Groq和Vera，英伟达能够获取更高价值。

毛利率重置则消除了市场担忧。2028财年毛利率指引为72%-73%，与摩根士丹利预期大致一致，主要是将昂贵的存储成本转嫁出去，同时增厚毛利润。供应承诺翻倍以上至2790亿美元，其中1790亿美元覆盖2027-2028财年COGS预估2520亿美元的大部分。

收入分成尚未计入预测，这将带来上行空间。新云相关机会目前虽小，但增长迅速。仅需部署几个吉瓦，2029财年EPS就有望出现两位数上修，且下行风险有限。

此外，生态投资和现金回报都将持续。当季股息加回购年化规模超过1000亿美元，明年预计与收入增长大致同步。报告认为，即便通过生态支持消耗部分现金，也仍支撑其价值逻辑。

信用端维持“中性/观望”，尾部风险尚难评估

摩根士丹利TMT信贷研究分析师Lindsay Tyler给予英伟达信用“中性/观望”(Neutral | Sidelined)评级。报告称，卓越的增长正把英伟达的资产负债表实力转化为战略AI融资工具，同时引入新风险。模型和相对价值指标表明情况尚可，但尾部风险仍处于早期、透明度低、规模大，因此暂不介入。

报告预测，到2028年底，英伟达全口径信用敞口将扩大至约2000亿美元;其中约1700亿美元属于“或有敞口”，主要分为三个部分

1.约400亿美元与租赁负债相关，包括尚未开始的承诺、合作伙伴租赁担保等;

2.约650亿美元与潜在残值支持有关，为撬动超过5000亿美元第三方资本，英伟达可能在某些情况下提供高达25%的残值支持;

3.约650亿美元与新收入分成/信用支持模式有关。该模式可能设定最低收入门槛，即当云厂商用英伟达GPU获得的营收超过某个约定值后，英伟达才参与分成，此举有助于缩短客户合同期限并延长融资期限。

摩根士丹利表示，英伟达信用利差有所改善，但仍建议投资者保持耐心。报告称，英伟达作为Aa1/AA评级的信用主体，交易利差看似偏宽，但考虑到生态系统中至少1万亿美元的GPU/XPU相关创新融资的规模和透明度有限，现在介入仍为时过早。该行对英伟达信用持“中性”立场，其风险在于，或有敞口可能低于预期。

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美股投资网获悉，台积电(TSM)公布8月月度销售额同比增长53.3%，公司正艰难应对全球AI基础设施建设带来的庞大需求，供给端持续吃紧。8月营收达5148亿新台币(约合163亿美元)。分析师平均预期台积电本季度销售额增长46.8%。

这家英伟达和苹果的核心芯片代工厂近期表示，即便正以空前速度新建工厂，仍无法跟上需求步伐。台积电副首席运营官Cliff Hou本月表示，公司正试图在台湾地区及海外建设并装备约20座工厂，而过去通常同时推进的新建项目仅为四到五座。

“现在的节奏几乎是过去的四到五倍，试图追赶，但仍无法满足需求，”Cliff Hou称，并补充说公司对芯片制造设备的需求自去年底以来几乎翻倍。

台积电还需在升级设备上投入更多资金。公司近期与阿斯麦达成协议，将从2030年起在量产中使用这家荷兰公司的先进高数值孔径极紫外光刻机。在此之前，台积电曾多次表示，出于成本考虑，暂不部署阿斯麦最先进的系统——每台造价可高达4亿美元。

分析师Charles Shum表示，市场共识可能低估了台积电2027年利润率韧性的潜力。市场预期2027年营收增长35%、盈利增长31%，隐含毛利率为65.5%，而2026年为66.4%。这一压缩反映了已知的拖累因素台积电指引2纳米制程及海外工厂分别稀释毛利率3至4个百分点，同时折旧上升，背后是超过600亿美元的资本支出预算。不过，定价应能部分抵消这些拖累，因为部分原计划2026年下半年的涨价已推迟至2027年第一季度。

7月，台积电上调了全年支出和营收预测，反映出对AI芯片需求强劲增长将延续至2027年及以后的信心。台积电预计2026年资本支出将达到创纪录的600亿至640亿美元，并预测全年销售额以美元计将增长略高于40%。该公司股价自年初以来已上涨约60%。

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美股投资网获悉，周四，苹果(AAPL)举办了主题为“亮新篇，来耀眼”的秋季发布会。这是新任CEO约翰·特努斯上任后的首场秋季发布会。会上，苹果发布了备受瞩目的折叠屏手机iPhone Duo、iPhone 18 Pro/Pro Max、Apple Watch Series 12/Ultra 4以及AirPods 5。

对此，高盛与摩根大通随后发布研报，表示此次发布会整体符合预期，并双双维持对苹果的看涨评级。此外，两家投行均认为，苹果在“保销量”与“保利润率”之间采取了精妙的定价与促销策略，这将推动设备需求的持续强劲。

定价采取平衡策略，多重工具对冲涨价带来的消费压力

据了解，本次iPhone 18 Pro起售价上调100美元至1199美元，iPhone 18 Pro Max来到1299美元。摩根大通表示，在内存元器件成本上涨背景下，苹果选择100美元的统一涨价幅度，低于部分投资者此前预期的更大涨价幅度，是在吸收上游成本压力与维护出货量周期之间走钢丝的平衡之举。

涨价不仅覆盖新款Pro机型，上一代iPhone17、Air、17e、16系列同步上调同配置标价。存储档位价差进一步拉大，1TB、2TB版本价格涨幅更高，摩根大通认为，由于Pro Max用户更倾向选购大容量版本，这会推动整体混合平均售价(ASP)的提升。

另外，为抵消涨价对终端购买意愿的冲击，苹果配套了一整套支付及以旧换新方案。7月上线、由Klarna(KLAR)提供支持的Apple Upgrade租赁计划替代了旧版iPhone升级计划，iPhone18 Pro可以选择24个月每月34.99美元，或是12个月每月49.99美元的租赁方案，用户到期可选择升级新机、买断设备或者直接归还机器。美国运营商AT&T(T)、T‑Mobile(TMUS)最高可提供1200美元的以旧换新补贴，苹果官方换新最高额度可达885美元。多重工具叠加，使得换机用户的月度实际支出和去年基本持平。

高盛补充道，运营商的优惠力度甚至可以做到符合条件的用户近乎免费拿到iPhone18 Pro，仅需99美元入手Pro Max，这套补贴体系能够有效缓冲官方标价上涨带来的需求冲击。

非手机硬件方面苹果维持价格稳定甚至降价Apple Watch Series12维持399美元、Ultra4维持799美元的起售价格;AirPods5带主动降噪版本定价129美元，相比上代同功能产品价格下调。摩根大通指出，自研C2调制解调器已经全线搭载本次秋季全部新品，垂直整合与零部件重新设计可以帮助苹果降低物料成本，消化供应链成本上行压力，支撑手表、耳机的定价策略。

折叠新机iPhone Duo成最大看点，软件差异化构建竞争壁垒

苹果首款折叠屏手机iPhone Duo是整场发布会的核心焦点，256GB版本起售价1999美元，对标三星Z Fold8的1899美元起步价。

摩根大通认为，该定价具备市场竞争力，有望吸引安卓折叠屏用户转向苹果生态。硬件层面，该机型配备7.6英寸内屏、5.4英寸外屏，五级钛金属机身，展开状态下是苹果有史以来最薄的iPhone;同时重点亮点在于软件适配，系统可以感知折叠角度，适配半折叠多种使用形态，Zoom、Slack、奈飞已经完成API适配，今年晚些还将支持Apple Pencil。

上市节奏上，iPhone18 Pro系列9月12日开启预购、9月18日发售;iPhone Duo预购开启时间为10月16日，10月23日才正式上市。摩根大通表示，市场原先预期2026自然年Duo出货1000万台，但考虑产品力与定价，实际出货量有望高于该预期。

高盛同样看好折叠产品带来的增量，同时注意到苹果把基础款iPhone18、Air2等入门机型推迟至2027年春季发布，本季度只有高端机型上市。虽然短期会面对较高的同比基数，造成阶段性出货承压，但产品销售向高端集中，将抬升iPhone整体ASP，利好营收表现。

整体而言，摩根大通维持苹果“增持”评级，并称9月中旬开启Beta测试的Siri AI大模型能力叠加本次合理的产品定价策略，将共同驱动iPhone收入强劲增长;上市最初几周的供应链出货数据，有望成为驱动股价向上的催化剂。

高盛同样维持苹果“买入”评级，12个月目标价360美元。该行认为，庞大的设备存量用户基数、服务业务长期增长空间，叠加折叠屏这类创新硬件，是苹果价值的核心支撑，硬件产品溢价带来的收入增长可以部分对冲成本通胀带来的影响，这些因素将继续支撑“苹果即服务”(Apple-as-a-Service)的投资叙事。

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美股投资网获悉，Meta(META)股价今年以来下跌1%，不及标普500指数年内12%的涨幅。不过，Meta股价目前已较近期低点反弹20%，而同一时期内标普500指数下跌1%。摩根大通在近日发布的一份研报中指出，Meta股价仍存在可观的上涨空间，因为公司目前正处于推出前沿模型以及广告业务之外AI驱动产品的早期阶段，其中尤其值得关注的是Muse AI智能体(AI agent)以及Meta Model API的访问服务。小摩将其对Meta的股票评级由“中性”上调至“增持”，2027年12月目标价由640美元上调至820美元，意味着该股到明年底仍有约30%的上涨空间，

小摩在报告中表示，前沿模型将在未来数年成为Meta产品和商业化管线的核心，并将推动公司迈向超级智能。2025年夏季，Meta开始重建Meta Superintelligence Labs(MSL)时，其目标是在一年内交付处于前沿水平的模型。该行认为，MSL团队基本已经实现了这一目标，而且模型发布速度正在加快——从今年7月推出Muse Spark 1.1，到近期推出Muse Spark 1.3，后者已经具备与Claude和GPT系列模型竞争的能力。

小摩预计，Meta下一代模型(代号Watermelon)将为Meta在消费者产品、商业智能、FoA(应用家族)用户参与度和广告，以及内部运营与效率等领域解锁更多机会。该行长期以来一直认为，Meta拥有向约40亿用户群体提供由消费者驱动的AI产品的良好条件，而大规模分发能力是其一项重要的竞争优势。

Meta的Muse AI智能体已经取得强劲的早期增长势头，在上线第二天一度升至美国App Store排名第3位，早期使用量达到训练群体的10倍。虽然商业化并非Muse近期的优先事项，但小摩认为，它在抽成/佣金模式以及订阅模式方面都存在有意义的机会，其潜在总可服务市场(TAM)规模可能达到数十万亿美元。

重要的是，Muse围绕安全性和隐私保护打造，这是Meta的一项优势。小摩认为，这可能成为其他智能体获取用户信任并执行涉及密码、信用卡以及其他个人信息等更复杂任务时面临的关键障碍。随着时间推移，该行预计智能体之间的交互将更加普遍，商家和企业将获得更强的智能能力以及更大的交易量。随着Muse获得更多用户，其将成为Meta计算资源的一项重要使用场景，但该行同样认为，Meta Model API面向开发者和企业提供的服务也存在可观的机会。

随着Meta的模型能力从Muse Spark 1.3进一步提升至Watermelon以及后续模型，在极具竞争力的定价支持下，Model API访问服务的吸引力应当不断增强，并推动使用量进一步增长。尽管Meta目前高度专注于前沿模型建设和AI产品开发，但小摩认为，其AI基础设施产能同样具有很高的价值，并将支持未来的计算需求。

Meta已经表示，公司将在2026年和2027年最大化利用计算产能，而在2028年及以后将拥有更大的灵活性。小摩预计Meta 2027年的资本支出将达到2430亿美元，同比增长70%;2028年资本支出将达到2840亿美元，同比增长17%，两者均大幅高于市场共识。该行认为，可能影响2028年资本支出的因素包括数据中心建设进度及其面临的阻力、AI产品的采用率与商业化程度，以及供应限制。

目前，小摩预计Meta在2027年和2028年将面临更大的自由现金流(FCF)压力，每年的负自由现金流规模约为650亿至700亿美元。但与此同时，该行尚未将新的AI产品商业化收入计入预测。更重要的是，该行认为Meta核心广告业务仍存在巨大的增长空间，这主要来自AI驱动的内容推荐和用户参与度提升、更精准的广告定向与检索，以及AI内容创作等方面的改善。

总的来说，小摩认为，Meta的大规模分发能力和用户参与度仍在持续推动网络效应，而其精准广告定向能力则为广告主提供了巨大的价值。该公司正在通过AI驱动的广告排序和推荐能力取得显著改善，从而推动用户参与度提升、广告支出回报率(ROAS)提高以及营收增长。小摩称，公司已经展示出一条可信的路径，有望通过面向消费者和企业的智能体，以及Model API访问服务，实现其AI驱动资本支出的商业化。

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美股投资网获悉，在万众瞩目的高盛Communacopia+科技大会上，聚焦B端与C端AI应用领域的软件行业领军者们高管集体在大会上发表关于未来增长前景的最新预判观点。高盛分析师们最新发布的一份纪要显示，聚焦于大数据分析与人工智能项目工程的Databricks公司的首席执行官Ali Ghodsi发言称，AI应用软件领域的竞争重心正在向企业实际部署延伸，能够把模型能力高效率且精准转化为可靠业务成果的软件平台，将获得新的增长空间。

Databricks以Genie承接企业分析需求，以Unity Catalog统一企业人工智能与数字化治理、安全与成本管理，再向客户数据平台、安全分析、可观测性和事务数据库扩张。高盛据此强调，判断未来三年AI应用相关软件公司的份额增长潜力，应重点考察技术知识产权、创新速度和开放架构。高盛表示，对于投资层面而言，具备庞大且独家数据库与强大工作流优势的软件平台有望获得新一轮市场重估。

高盛分析们还表示，随着全球资金正在从AI算力基础设施相关联AI投资第一阶段的GPU/HBM/AI数据中心核心硬件瓶颈，向能够把Token转化为愈发强劲的企业端生产力、收入和现金流的第二阶段应用层赢家扩散。未来估值分化可能反而更猛烈拥有独占数据、企业与个人用户复杂工作流优势、Agent智能体工作流执行闭环和清晰ROI的软件公司获得重估，而容易被基础模型单功能商品化的传统SaaS则可能继续承压。

AI开始高效率“交作业”企业数据与治理决定落地能力

Communacopia+科技大会上，Genie展现出Databricks争夺企业AI入口的路径——通过专有数据索引技术OntoRank和业务本体，将企业数据组织成模型能够理解、计算和使用的业务信息，使产品承担“AI智能体分析师”的角色。

Databricks管理层表示，Genie已广泛用于公司内部销售、营销和财务，过去6—12个月明显改变了内部运营。其工程意义在于，企业部署智能体需要统一理解客户、订单、收入等业务对象，并将分析结果接入日常流程;模型性能提高之后，这些数据基础工作仍决定任务能否准确完成。管理层也看到了与Palantir在复杂数据工程项目上的合作空间。

Unity Catalog则承接智能体规模化部署产生的治理需求。高盛分析师团队指出，模型快速迭代增加了选型与部署复杂度，Token消耗增长强化了企业对成本和投资回报的审查，而企业对智能体具体操作、数据访问及安全风险的可见性仍然不足。因此，数据治理、访问权限、安全和业务语义需要与AI运行环境紧密结合。

高盛对于AI应用层的最新判断在于，这类平台的商业价值在于让企业能够放心扩大部署既明确智能体可以访问什么、执行什么，也能追踪任务成本和结果。客户黏性因而更多来自持续创造业务价值，这与高盛强调的技术能力、创新速度和开放架构相呼应。

Databricks这类平台型AI应用领军者们的实际产品扩张覆盖四个方向客户数据平台方面，Infinite Campaigns支持从人群分组营销走向个人级精细化营销，管理层预计开放源代码模型将进一步改善成本可行性;安全信息与事件管理(SIEM)方面，智能体产生的新数据以及首席信息官、首席信息安全官职责的融合，为数据平台切入安全分析创造机会;可观测性也是拓展方向，但尚未披露产品时间表。Lakebase则被管理层视为潜在最大的新品机会AI降低软件开发门槛后，新增应用需要事务数据库支持日常读写与业务运行，从而扩大Databricks在分析业务之外的市场。

管理层甚至提出，未来八个月创造的软件可能超过历史累计规模——不过高盛表示，这是其对需求的激进判断，不能作为已经验证的行业预测。

把Token变成现金流应用层机会扩散，软件股加速分化

OpenAI重磅推出的Astra聚焦代理式高效率提升计算机操作、编程和复杂任务执行能力，使更多企业工作流具备自动化条件，但“模型性能竞争”与“业务落地竞争”将同时推进。收费模式也呈现分层Astra API仍按输入和输出Token计价，AI应用相关软件厂商们则能够按席位、操作次数、对话或业务成果收费。例如，Intercom的Fin按其定义的业务成果收费，每次0.99美元起;Salesforce Agentforce同时提供按操作、对话及用户授权计费。

底层模型提供商们可能将继续聚焦API销售计算资源服务，上层AI应用端则可能越来越需要证明交付价值。按成果收费能让价格更贴近客户收益，同时要求供应商承担推理、重试、人工复核等成本;任务成功率和每项任务的利润，因而成为商业化质量的重要指标。

近期股票市场行情已经显示，市场愿意奖励AI收入兑现，也会惩罚潜在替代风险。9月3日，Databricks竞争对手之一的Snowflake股价在强劲财报刺激之下收涨约17%;其第二财季产品收入同比增长37%，达到14.9亿美元，全年产品收入指引从58.4亿美元上调至60.7亿美元，为企业AI应用层正在扩大数据平台消费提供了经营证据。但到9月8日，Salesforce和Intuit股价分别下跌约4%，ServiceNow下跌约5%，标普500软件与服务指数下跌1.4%，华尔街分析师们将部分抛售压力归因于Astra横空出世又一次引发的大模型对于软件替代担忧。

Databricks的软件落地路径凸显出AI收益逐步沿产业链加速扩散——智能体执行更多任务，带动计算、存储和数据服务消费;拥有企业数据连接、治理能力和业务流程优势的平台，则争取将这些使用量转化为收入与现金流。对软件股而言，这构成结构性利好，但平台扩张也会挤压部分独立工具的市场空间。能够受益的公司，需要在新增AI收入、客户扩展消费和利润率上同时交出成绩;依靠界面或单一功能形成优势的厂商，则面临竞争加剧。

2022年年末开启的AI投资大浪潮的估值锚，逐步由“资本开支规模”升级为“资本回报效率”，并且这一进程正在加速——即AI投资狂潮的第一阶段全面聚焦于“谁主导配置并受益于建设最大规模GPU数据中心”，当前的第二阶段则聚焦于“谁能把Token转化为可持续现金流”。

围绕AI的超级牛市，正在从“买入芯片股”逐步驶向“买AI工作流”，即当前市场正在把AI牛市投资主线从“谁受益于不断投入的AI资本开支”重新定价为“谁能最快把算力转化为ARR、利润率和自由现金流”，这一最新轮动有利于嵌入关键企业流程、具备高续费率、数据壁垒和智能体变现能力的聚焦AI应用平台的软件公司们。聚焦于AI的软件公司们能否持续接入更强、更经济的模型，并保留自身不可替代的业务价值，将影响其长期定价权。

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美股投资网获悉，Rackspace Technology (RXT)宣布加入“AI芯片霸主”英伟达(NVDA)所主导的人工智能云计算合作伙伴计划后，该公司股价在周四美股盘前一度上涨逾14%，此次合作的核心，是将英伟达Blackwell AI加速计算资源基础设施、Palantir企业数据与AI超级平台，以及Rackspace的基础设施和持续运维生态整合起来，服务重视数据主权、治理和计算系统快速可用性的企业。对Rackspace而言，这为其将现有云服务客户拓展为企业AI客户提供了新的产品组合;公告尚未披露新增订单金额或收入贡献，当前利好主要体现为业务拓展能力与云计算业务转向AI云服务商定位的最新强化。

Rackspace Technology 公司的准确定位并非CoreWeave这类新云势力(即NeoCloud)NeoCloud，而是面向企业AI转型的老牌多云与托管服务提供商。其业务覆盖私有云、公有云和混合云的咨询、迁移、部署、管理与成本优化，以及专用主机托管、数据中心运营托管和持续工程服务，并支持亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云等超大规模云计算平台。

Rackspace与新云势力在AI基础设施和托管运营上存在交集，但Rackspace的主要切入点是企业已有IT环境的整合、治理与持续运营，而不是像坐拥庞大英伟达AI GPU算力集群的新云势力那样聚焦于AI算力资源出售或者长期算力租赁。

从工程角度看，企业购买GPU之后，还需要解决数据接入、模型部署、权限控制、网络与存储配置、故障恢复及服务质量管理。Rackspace此次推出的机构级主权计算单元，将Blackwell与Palantir Foundry、AIP结合，再由工程团队负责集成和持续运营，旨在缩短AI从部署到实际业务使用的距离。Rackspace与英伟达、Palantir共同打造“主权AI”的价值也体现在客户能否控制数据所在位置、访问权限、模型运行环境及运维责任。这类能力对金融、医疗及其他受监管行业尤其重要，为Rackspace争取长期AI算力资源运营服务收入与订单提供了强劲基础。

此次合作将增强Rackspace面向受监管企业及有主权AI具体要求的企业，提供和管理基于英伟达AI GPU算力集群基础设施的AI计算服务的能力。

Rackspace Technology首席执行官加詹·坎迪亚表示“AI主权归根结底在于控制权对数据、模型以及组织所创造的智能成果的控制权。英伟达提供加速计算基础，Rackspace则提供使其在生产环境中运行所需的基础设施、工程和运营服务。对于在治理、主权和系统可用性方面有着不容妥协要求的组织，我们的职责是让整套系统正常运转，并持续对结果负责。”

Rackspace表示，其新的机构级主权计算单元(Institutional Sovereign Pod)是一种具有治理机制的AI基础设施架构，将结合英伟达Blackwell技术与Palantir(PLTR)独家打造的AI超级平台Foundry以及AIP应用平台，使企业能够掌控自身的数据、模型和AI环境。

Rackspace能够为该环境提供前置部署工程服务和托管运维，帮助客户更快地从部署阶段转入生产运行，并更早实现价值。

Blackwell AI算力方案100%依赖英伟达GPU及配套技术的供应和交付，但Rackspace整体业务并非只依靠采购英伟达GPU后出租算力。公司此前已宣布与AMD合作，计划整合Instinct GPU、EPYC CPU和ROCm软件生态，并按工作负载配置计算资源。客户购买的可以是包含专用算力、平台集成及持续运维的完整服务;此次公告没有将合作定义为单纯的GPU小时租赁，也没有披露获得保证的GPU供应配额。从投资角度看，关键在于新方案能否形成持续合同收入，并在硬件、软件授权和工程投入之后产生合理利润。

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美股投资网获悉，Piper Sandler发表研报，首次覆盖人工智能(AI)芯片及半导体板块。该行对七只主要半导体股启动评级，其中AMD(AMD)、Arm(ARM)、博通(AVGO)、迈威尔科技(MRVL)和英伟达(NVDA)获“增持”评级，英特尔(INTC)和高通(QCOM)获“中性”评级。该行指出，博通和英伟达被列为其AI加速器领域的“首选”，而AMD和Arm则因在服务器CPU领域夺取份额而受到重点关注。

在目标价方面，Piper Sandler给予AMD 600美元、Arm 320美元、博通460美元、英特尔110美元、迈威尔科技270美元、英伟达300美元、高通190美元。

分析师David O'Connor和Zackary Altman在报告中表示，算力可谓是AI发展的核心基石，随着智能体AI的落地爆发，AI行业正迫切需要更多算力支撑。

该行指出，2027年产能已经售罄，2028年订单簿也已排满。Piper Sandler预计，到2030年算力市场规模将达到2.2万亿美元，其中加速器市场为2万亿美元，CPU市场为2000亿美元;这意味着算力市场到2030年将扩大约5倍，并推动算力产业链营收扩张，转化为该组股票平均约45%的每股收益复合年增长率。

该行认为，这些公司是超大规模云厂商和新云厂商建设中最重要参与者。报告还指出，当前算力稀缺在新云厂商的GPU小时定价中清晰可见。Silicon Data的H100定价指数显示，英伟达H100 GPU每小时价格为2.60美元，而12月为2.00美元，即OpenClaw出现之前。

报告还提到，2025年2月也曾因DeepSeek部署带来的需求增强而出现需求激增;算力成本下降会进一步拉动使用量，反过来继续推高算力需求。Piper Sandler强调，需要注意，英伟达早在2022年第四季度就已量产H100，也就是说这款芯片距今技术迭代已近4年。此外，组件成本也在上升，从而推高硬件厂商收入;该行发现，GPU芯片成本在过去两代产品中已从30%升至40%。

个股层面，O'Connor称英伟达为“AI算力的绝对领导者，拥有80%市场份额”。他表示，今年智能体AI工作负载的爆发带来了需求阶跃式变化，供应可能在未来两到三年保持紧张，并称该股以约14倍2028财年预期估值计算，是“AI领域中估值最低的股票之一”。

O'Connor称博通是定制ASIC芯片的领导者，拥有75%份额，并指出供应紧张的问题。他写道“需求是供应的两倍，因此确保额外供应是关键。”他还指出，该公司在2027财年可预见的市场需求已达12吉瓦。

O'Connor称AMD为“智能体AI的最佳受益标的”，指出AMD在服务器CPU领域持续获得份额，其Helios GPU也在放量，锚定客户包括OpenAI、Meta(META)和Anthropic。他预计AMD盈利到2030年将以65%的复合年增长率增长。

分析师还看好迈威尔科技的数据中心业务，并称与谷歌(GOOGL)达成的1200亿美元协议具有变革性。他还提到，10月6日的分析师日可能成为潜在催化剂。

最后，O'Connor强调了Arm在CPU知识产权领域的主导地位，以及向定制芯片和加速器IP的扩张，他认为这可能使Arm盈利翻倍。

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美股投资网获悉，Reddit(RDDT)周四上涨约6%，止步四连跌。此前Piper Sandler表示，该社交媒体平台8月平均用户数环比增长8%，创今年最强单月增幅。Piper称，7月用户数曾下降2%，而8月Feed受众增长足以抵消Conversation用户下滑。根据该券商对Reddit Ads Manager数据的分析，8月总受众同比增速由7月的12.8%加快至18%。

Meta Platforms(META)周四亦小幅走高，此前一交易日收涨约6.5%，但其涨势主要受投资者对其新推出的Muse AI代理的热情推动。其他依赖广告的社交媒体同行，包括此前几个交易日走低的Snap(SNAP)和Pinterest(PINS)，周四也小幅上涨。

Piper表示，8月国际用户增长29.3%，较7月的19%提速;美国用户增长5.2%。该券商还指出，自7月初以来，周度用户动能强劲，主要由国际Feed驱动。

Piper提醒，Reddit Ads Manager预测模型的调整预计将使9月受众规模预估降低约20%。该券商称，此次一次性重置反映的是方法论调整，并不表明基础用户趋势恶化。这些变化影响的是预测，而非拍卖、优化或广告投放。

该券商还表示，其数字广告数据集中8月广告支出较预期高出60个基点，超预期幅度最大的是奈飞(NFLX)、Roku(ROKU)、YouTube(GOOGL)和Pinterest(PINS)。不过，其第三季度支出增长预估上调30个基点。Reddit自身第三季度广告支出增长预估也被上调30个基点。

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美股投资网获悉，Meta(META)周三美股收涨6.55%，创近2个月新高。消息面上，Meta周三正式发布了个人人工智能智能体(AI Agent)Muse。不同于传统对话AI，该助手可自主代表用户完成发送邮件、预订旅行等任务，初期仅向美国用户开放。

Muse是由Meta最新的AI模型Muse Spark 1.3驱动，并能够无缝调用Meta旗下的其他应用。Meta希望将这款产品提供给数十亿已经使用其社交媒体应用的用户。相较竞品，Muse界面更接近日常聊天，上手门槛更低。外界认为，Meta是在押注，只要把智能体做得更简单，大众就更愿意将其融入日常生活。

摩根士丹利在周三发布的一份研报中指出，Meta的入局意味着，围绕总潜在市场(TAM)达30万亿美元的“消费者智能体”市场的争夺正在日益临近。该行在研报中给出了为何认为Meta可能胜出、投资者需要关注什么、以及这对谷歌(GOOGL)等其他下游参与者意味着什么等信息。该行维持对Meta的“增持”评级，称其仍为首选股，目标价为775美元，较该股周三收盘价653.69美元有近19%的上涨空间。

Meta有何优势?

大摩指出，Muse可以帮助用户自动完成各种任务，包括在线购物、旅行、购票、安排预约/管理日历、发送电子邮件，以及其他使用场景。虽然该智能体能够自主执行各种任务，但对于完成购买/支付等敏感操作，用户仍需在最终完成之前进行验证。值得注意的是，Muse与Instagram、Facebook或Meta旗下其他应用是相互独立的应用，而且目前不会与Meta的广告系统共享数据。

大摩认为，拥有规模化分发能力和独特且庞大数据集的领先科技平台，例如Meta和谷歌，在打造个性化的消费者智能体产品、提升产品实用性并实现规模化用户采用方面处于有利位置。

这也是Meta的优势和机遇所在，该行将高度关注消费者采用情况，以及Facebook、Instagram、Messenger和WhatsApp数据随着时间推移逐步融入Muse智能体的进展。如果再结合其他可变现应用以及个性化数据集的整合——包括Gmail——这可能让Meta获得优势，打造更加个性化的智能体，并催生新的可变现用户行为。

产品的入场价格也是一项值得注意的优势，而这种优势与规模效应密切相关。在收费上，Muse提供免费版，另设每月20美元、100美元两档订阅。大摩预计，Meta的新模型Watermelon(预计今年秋季推出)只会进一步提升该产品的表现。

对Meta、谷歌的股价意味着什么?

对于Meta而言，Muse智能体能否推动增量可变现用户行为，是Meta目前按2028年每股收益18倍估值的股票中，尚未被计入股价的最大潜在“看涨期权”之一。换句话说，市场目前并没有把Muse的潜在成功计入该股估值之中。投资者需要看到用户采用率和可变现行为，Meta股价才会进一步重估。

另一方面，如果Meta的Muse获得用户青睐、并推动漏斗顶端的可变现用户行为，可能对谷歌的搜索业务构成新的潜在威胁，这一风险同样尚未被计入谷歌的估值之中。这恰恰进一步凸显了谷歌自身产品创新与交付的重要性，包括贯穿搜索和YouTube的产品创新、以及Gemini 4重返技术前沿领域的能力。

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美股投资网获悉，万众瞩目的高盛Communacopia+科技大会上，美国NAND存储芯片巨头闪迪(SNDK)明确表示，NAND存储芯片供给增长在可预见的未来很可能长期严重受限，与此同时，Astra引领的高性能AI推理以及聚焦于代理式AI工作流的AI智能体技术大规模普及正在持续井喷式推高AI计算容量需求以及数据中心NAND存储需求。

高盛分析师们最新发布的Communacopia+科技大会会议纪要覆盖闪迪首席执行官戴维·戈克勒与首席财务官路易斯·维索索的发言以及对于NAND未来增长前景的最新预判观点，还覆盖第二日大会Etsy、恩智浦半导体、康卡斯特以及Block等重要科技公司的高管们发言。纪要显示，随着AI大模型驱动的AI应用向全球各领域加速渗透，AI推理正在推动NAND需求结构与采购方式同步变化，长期协议提高收入和利润的可预测性，低资本开支强度支持有效扩产，股票回购扩张则聚焦将经营成果传递给股东们。

高盛还同时看好闪迪正在加速研发的下一代NAND存储技术——即高带宽闪存(HBF)存储技术路线，以及键值缓存(KV Cache)不断分层扩展与卸载至数据中心SSD带来的长期增长机遇，维持闪迪“买入”评级以及2200美元的12个月目标价，相对报告采用的9月8日收盘价1737.99美元，意味着2025年疯涨570%以及今年迄今股价已经疯涨600%的闪迪潜在上涨空间大约为26.6%。

高盛纪要重点强调闪迪管理层提出的两项长期机会——一是基于NAND的高带宽闪存(HBF)技术路线，通过高容量与高带宽设计，拓展闪存在AI推理存储体系中的用途;二是长上下文、多轮交互和高并发智能体推动KV缓存分层存储，使可复用、暂不活跃的缓存更多卸载至数据中心SSD，降低AI GPU/TPU/XPU显存占用与重复计算成本，从而增加企业级NAND需求。

另一华尔街金融巨头伯恩斯坦近日发布的研究报告显示，随着Astra与AI训练算子研究自动化(即Astra与RSI)可谓为这一史无前例的存储芯片狂潮驱动的半导体景气周期提供了新的半导体需求来源，该机构更是喊出闪迪3000美元目标价。伯恩斯坦维持对于今年以来涨势如虹的全球存储芯片领军者——即三星电子、SK海力士、美光和闪迪的“跑赢大市”评级，目标价分别为44万韩元、330万韩元、1300美元和3000美元，体现出华尔街机构们对存储芯片景气度的新一轮积极预判。

长协重塑盈利底盘闪迪的NAND长期生意正在换挡增长引擎

高盛分析师团队在纪要中表示，闪迪正从短期现货定价转向长期协议主导的商业模式。高盛分析师们援引闪迪管理层发言写道，2027、2028财年计划销量分别已有50%和67%受到NBM长期协议覆盖，协议中的底价机制，可支持大部分业务在下行情景下长期实现约80%的毛利率，大幅提高了盈利可见性。高盛预计，公司2027、2028财年收入分别达到约531.5亿、710.4亿美元，同比增长约162.5%和33.7%，每股收益分别为231.84美元和284.98美元。

供给长期跟不上需求以及资本配置则构成第二条闪迪长期牛市逻辑支撑。高盛表示，闪迪管理层认为，AI推理时代AI应用端全面普及至各领域将持续增加需求，而可预见时期内NAND供给增速仍较有限，中国竞争对手新增产能主要由本土市场吸收。

该公司已将与铠侠的合资合作延长至2034年，并强调自有知识产权、研发投入和BiCS技术路线能够支持未来数年的比特产出增长，同时维持约5%的低资本开支强度。高盛表示，这些意味着闪迪希望通过制造效率与技术升级增加可售容量，提高每单位资本投入的产出。此外，该公司已执行约45亿美元回购，当前仍以回购作为返还富余资本的主要方式，同时对未来派息保持积极的开放态度。

英伟达2027财年第二季度收入达到962亿美元，同比增长106%;数据中心收入890亿美元，同比增长117%，并预计下一季度收入达到1080亿美元、上下浮动2%，对于下一财年更是给出70%增长指引。与此同时，筹备上市的Anthropic据报道与Nscale签订约450亿美元、为期六年的算力协议，对应460兆瓦容量，并与Lambda达成约350亿美元的云计算交易。这些关于全球AI算力需求的最新迹象显示，头部模型公司正提前锁定长期算力供给，以承接持续增长的AI应用端需求，并带动AI算力集群加速器、服务器内存、企业级SSD及高性能网络设备、服务器CPU等数据中心基础设施大规模采购。

从技术底层看，AI推理对NAND的增量需求来自更多数据留存，以及存储在推理流程中承担更多工作。智能体需要反复读取企业知识库、代码、文档和多模态资料，并保存任务状态、工具输出与可复用上下文;在典型Transformer架构下，更长上下文与更高并发还会扩大KV缓存。活跃计算优先使用HBM，CPU侧DRAM承担扩展内存，而适合复用、暂时不活跃的缓存可以卸载到企业级SSD，以降低重新计算成本。

因此，NAND存储芯片领军势力——即闪迪、铠侠、美光和三星的机会同时涉及NAND容量、读取吞吐和适应具体工作负载的产品能力。闪迪还管理层将HBF视为凭借更高密度缓解“DRAM/HBM内存墙”的长期选项，并且管理层预计2032年AI数据中心存储容量市场约为1.2ZB，其中KV缓存相关需求占约35%，折合约0.42ZB;不过这些是闪迪管理层给出的容量预测，不能等直接同于闪迪收入预期，也不意味着数据中心NAND技术能够直接替代所有HBM用途。

从回答问题到持续高产出工作Astra打开新一轮算力需求空间，NAND存储承接海量数据负荷

OpenAI推出的GPT-6 Astra大模型，以及AI领头羊们聚焦的RSI技术路径，有望成为驱动AI算力需求指数级扩张的两大核心驱动力，即性能更强的AI大模型与更广泛的AI应用工具使用、算力需求更加强劲的下一代AI训练路径，正在增强AI算力基础设施需求持续增长的重要依据。

Astra代表的是最前沿性能需求扩张机制大模型能力提高，使此前难以可靠完成的任务进入可商业化范围。此外，Astra可能让需求曲线整体外移——即当AI大模型更聪明后，企业能够尝试此前无法可靠完成的工作，竞争对手也需要继续投入研发和训练，这为AI支出周期提供了新的强力支撑。

英伟达CEO黄仁勋周日更是在社交媒体上发出GPT-6 Astra问世意味着“AGI已到来”的重磅表态。英伟达已经确认的强劲营收区间与后续强劲出货指引，再叠加AI大模型研发正跨入“递归自我改进(RSI)”这一打开又一条AI算力需求激增曲线的新阶段——即Astra有望扩大商业应用端AI算力需求，AI开始“造AI”的研发轨迹则可能增加前沿算子实验、评估与长期持续训练投入，共同延长算力投资周期。

Astra对需求曲线的意义，在于提高复杂工作流的完成率，使原本不值得自动化的任务开始具备商业价值。OpenAI最新公布的OSWorld 2.0相关测试中，Astra得分为72.6%，高于GPT-5.6 Sol的65.7%;其能力覆盖计算机操作、软件工程、科研等长程任务。

由此推导，全球前沿技术类型研究工作或者互联网IT企业可能部署更多并行AI智能体工作流，并让它们执行更长时间、涉及更多资料的工作，扩大推理调用、缓存复用与持久化存储需求。这与摩根士丹利将关注点转向算力、电力、材料等供给约束的逻辑一致。OpenAI产品负责人提出“可能暂停新的Pro订阅”，也反映出炸裂需求之下的短中期AI算力与数据中心高性能存储服务容量压力。

围绕Astra的科研智能体可谓进一步展示了AI算力需求迈入新一轮指数级扩张的轨迹。多智能体研究持续产生和复用的上下文、代码、实验结果与检查点，凸显出高性能SSD、潜在的HBF以及科研智能体有望为闪迪等NAND存储领军者们提供更长期的增长空间。OpenAI披露，其纳维—斯托克斯研究采用约1万个并发智能体，约88小时形成解决方案;全部尝试的研究任务产生约3000亿个输出Token，其中纳维—斯托克斯部分约1300亿个。参与求解的是能力强于Astra的内部模型，Astra另用约17小时完成Lean形式化验证。

全球股票市场半导体板块可谓经历了“7月去杠杆狂潮导致的疯狂抛售、8月情绪修复、9月模型进展催化新一轮牛市”的过程。费城半导体指数在6月至7月一度下跌近29%，到8月13日盘中已自7月29日低点反弹约20%，触及技术性牛市门槛;韩国KOSPI则从7月30日约5593点反弹至9月8日盘中的7129.34点，累计回升约27.5%。9月7日，三星电子、SK海力士分别上涨5.7%和8.1%，显示存储龙头仍是韩国市场的重要推动力。Astra发布为已有的盈利与订单支撑增添了新的需求预期——市场资金开始重新评估，模型能够完成更多复杂工作后，企业愿意购买的算力和存储服务究竟能够扩展多大。

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