2026 年，人工智能（AI）相关能力的资本支出并未放缓。
现实情况是，AI 超大规模云厂商（hyperscalers）计划在 2026 年投入的数据中心支出将创历史新高。如果对 2026 年之后的预测可信，那么 2027 年的投入水平还将进一步攀升。这使得为数据中心提供硬件的公司处于极其有利的位置，并有望在未来几年实现爆发式增长。
虽然将受益的公司不在少数，但投资者其实无需过度复杂化选择。一些长期主导 AI 硬件领域 的公司，至今仍然是最优选项。我重点关注的三家公司是 Nvidia（NASDAQ: NVDA）、Broadcom（NASDAQ: AVGO） 和 Advanced Micro Devices（NASDAQ: AMD）。
尽管这三家公司看起来都是“显而易见”的选择，但在投资中，最显而易见的答案，往往正是最正确的答案。
1. Nvidia
自 2023 年 AI 基础设施建设浪潮启动以来，Nvidia 一直是这一领域的绝对领导者。市场普遍认可其在 GPU（图形处理器）技术上的领先地位，但 Nvidia 的优势并不仅限于硬件本身，还包括完整的全栈解决方案、系统级组件以及对关键软件层的掌控。正是这种“软硬一体”的优势，使 Nvidia 不仅在 AI 基础设施竞争中脱颖而出，还一度成为全球市值最高的上市公司。
领先并不意味着放慢脚步。Nvidia 最近发布了 Rubin 平台，目标是将生成式 AI 推向新的高度。这一创新有望在巩固其行业龙头地位的同时，继续驱动公司未来的增长。
对于 2027 财年（截至 2027 年 1 月），华尔街预计 Nvidia 的营收将实现 50% 的同比增长。考虑到 Nvidia 已是一家 市值约 4 万亿美元的巨头，这样的增速依然称得上是爆炸式增长。从更长期来看，Nvidia 预计，到 2030 年，全球数据中心资本支出规模将提升至 每年 3 万亿至 4 万亿美元，而 Nvidia 将站在这一增长浪潮的最前沿，成为核心受益者之一。
2. AMD
在 AI 领域，Nvidia 的成功有目共睹，而 AMD 的进展则相对逊色。但这一局面，可能正在发生变化。
一个值得注意的信号，来自 Nvidia 的 第三季度财报——公司披露其云端 GPU 已全部售罄。这对 Nvidia 来说固然是利好，但也为 AMD 等其他供应商打开了机会窗口。AI 超大规模客户不可能因为 Nvidia 产能不足而降低算力需求，相反，他们更可能转向 AMD 这样的替代方案。
事实上，AMD 已经开始看到这一趋势的变化。公司在 11 月指出，其 ROCm 软件平台的下载量同比增长了 10 倍，这得益于每一轮版本迭代带来的性能和易用性提升。这一数据表明，越来越多开发者和客户正在认真评估 AMD 作为替代选择，而这有望转化为显著的业绩增长。
展望未来 五年，AMD 预计其数据中心业务的复合年增长率（CAGR）将达到 60%。由于公司仍在其他非 AI 领域保持较高投入，其整体营收增长率预计将接近 35%。即便如此，这一增速对于 AMD 而言仍然非常可观，也为投资者提供了充足的上行空间。
3. Broadcom
AMD 和 Nvidia 的核心产品都是 GPU，属于通用型计算单元，能够处理多种不同工作负载，但并不一定针对某一特定任务进行深度优化。因此，在一些可重复、标准化的工作负载中，GPU 反而可能显得“性能过剩”。
Broadcom 正是看到了这一点，并选择了一条不同路径。公司为 AI 超大规模客户提供定制化设计服务，帮助其开发 ASIC（专用集成电路）芯片，以满足特定 AI 工作负载的需求。这种“精简化、专用化”的方案，在能效和成本控制方面具备明显优势。
目前，Broadcom 已经拥有多家客户开始部署这些定制计算单元，并且还有更多项目将在今年晚些时候及明年陆续上线。公司预计，其 AI 半导体相关收入将在下一个季度实现 100% 的同比增长，这一指引本身就足以说明增长动能之强。
总体来看，Broadcom 是 Nvidia 与 AMD 之外极具吸引力的 AI 硬件替代选择，并被市场普遍看好在未来几年实现高速增长。这三家公司都有望迎来新一轮增长爆发，我认为它们构成了任何 AI 投资组合中都极具价值的核心持仓。
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