2025年的前景：AI芯片的表现是否继续良好，值得关注的投资机会是什么？

AI是2024年最重要的交易趋势之一。在AI热潮和芯片需求的推动下， $英伟达 (NVDA.US)$一度成为全球最大的上市公司，并成为个人交易者在2024年购买最多的股票。

特别是，科技巨头加速了与人工知能相关的资本支出， $英伟达 (NVDA.US)$、 $博通 (AVGO.US)$、 $台积电 (TSM.US)$、 $Vertiv Holdings (VRT.US)$等硬件部门的企业受益良多，业绩大幅上涨。 $Vistra Energy (VST.US)$、 $Constellation Energy (CEG.US)$、 $NRG Energy (NRG.US)$等能源和核电企业扩张相关企业也备受青睐。另一方面，通过AI技术实现增收的软件企业， $Applovin (APP.US)$、 $Palantir (PLTR.US)$、 $甲骨文 (ORCL.US)$等，也在2024年实现了大幅增长。

展望2025年，AI浪潮有望加速投资软件、收入增长、利润率扩大的下一个阶段。因此，市场的关注重点仍然在从“基础架构建设”向“应用和盈利”转变，但硬件领域仍然是核心投资目标值得关注。。

近期的值得关注的事件包括LLM模型的更新、1月的CES、TSMC和大型科技公司的业绩指引（包括设备投资计划）、3月的GTC会议等。

OpenAI表示，实现AGI需要经过5个阶段，目前正处于朝向AI代理迈进的阶段。通过速度和效率的飞跃提升，不仅科技巨头，更多公司可能能够在前所未有的规模上将高级AI功能整合到实时应用程序中。

预计AI代理将比SaaS扩大10倍，取代手工操作，提高效率的能力，以及具有高盈利性的自主“代理”将成为2025年人工智能的主要议题。

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LLM开发竞争加速商业化，云计算继续受益。
大型科技公司在大规模语言模型和公共云上走在前列。大规模语言模型竞争持续，OpenAI、Google、Anthropic AI这三大封闭源模型提供商计划在未来几个月内推出新模型。这将扩大实际应用场景的可能性，预计各行业对AI的支出将增加。

$亚马逊 (AMZN.US)$、 $微软 (MSFT.US)$、 $谷歌-C (GOOG.US)$、 $甲骨文 (ORCL.US)$诸如IDC服务商-云计算等公共云服务提供商正在实现通过AI带来的收益。这反映了公共云顾客正在寻求增加计算能力和IT支出用于人工智能的趋势。

另外， $Applied Digital (APLD.US)$、 $英伟达 (NVDA.US)$正在投资 $NEBIUS (NBIS.US)$以及未上市企业Coreweave等“小规模公共云”GPU计算租赁公司也值得关注。

对服务器硬件的需求仍然强劲
受需求推动，2025年大型科技巨头对AI的资本支出预计将继续增加。受益最大的领域包括GPU、ASIC、交换机、连接芯片、服务器等。英伟达的Blackwell GB200 GPU预计将在2025年大规模出货。各大科技巨头积极订购这款超级芯片。该芯片与前代H100 GPU相比，能源效率提升25倍，处理速度提高30倍。

$博通 (AVGO.US)$在超过预期的收入指导下，市场焦点转向ASIC，但摩根史坦利仍然维持对英伟达的“买入”评级。未来的优势是持续的系统优势、充足的研发预算和业界领先规模、云计算中的普遍性。

另一方面，云服务提供商（CSP）从内部工作负载最佳化、更优越的性价比角度出发，需要ASIC。从长远来看，如果CSP能够有效运营，通过定制硅可以在AI半导体采购中获得显著优势。

此外，台积电在面临先进节点和CoWoS的严峻产能挑战的同时，展现了积极看好的前景。台积电表示，自2024年将CoWoS的产能提高超过前一年的2倍后，2025年有望再次提高超过前一年的2倍。

AI的普及也给多个领域带来了迎风而上的机会
● 智能应用程序
传统基于云端的模式在持续发展的同时，边缘解决方案逐渐引入，可以在本地设备上直接处理数据。低延迟、提高数据隐私、优化能源消耗的需求推动着变革。预计到2025年，智能手机、PC、可穿戴设备、智能眼镜、智能家居、电动汽车等各种设备和平台上，边缘AI的创新和实施将加快推进。

●核电
数据中心的快速扩张导致能源需求大幅变化。国际能源机构预测，到2026年，全球数据中心的电力消耗量将超过1PWh。分布式布局和AI数据中心对高密度计算的需求，使得小型模块反应堆（SMR）被认为是最适合的电源。

●网络安全概念
网络安全也是一个可能从人工智能普及中受益的领域。独特数据的价值不断上升，需要更多投资来保护重要资源。Gartner预测，2025年的网络安全支出将增加15%，从1839亿美元增至2120亿美元。

考虑到风险
在风险方面，软件公司的期望值很高，而人工智能领域的胜利者的不确定性被认为是一个因素。市场对软件行业以人工智能为主导的潜在能力过于高估，同时仍未明确哪些公司最终会取得成功。如果期望落后于预期，这种高评级将带来失望的风险。

另一个因素是科技巨头的资本支出模式，及其对硬件公司估值的影响也引起担忧。科技巨头的支出预计将增加，但其增长率将取决于宏观经济趋势和销售转变。这种不确定性可能会使科技巨头支出依赖的AI硬件下游公司的估值产生混乱。