NVDA
英偉達
-- 147.220 TSLA
特斯拉
-- 412.380 PLTR
Palantir
-- 78.980 AAPL
蘋果
-- 223.660 TEM
Tempus AI
-- 54.840 
AI看好市場將持續至2025年
人工智能需求的增加和芯片設計的革新推動了硬件和人工智能技術的雙重進步，創造出良性循環。
先進的封裝、內存和邏輯芯片的聯合封裝對於人工智能芯片的設計和製造至關重要，能提高性能、增加複雜性，並對人工智能的依賴不可或缺。
Big Tech、Nvidia、AMD、Micron、博通、Marvell都準備好從人工智能基建投資中受益，但英特爾和特斯拉將在2025年面臨重大挑戰。
AI強勢行情將持續，預計將回報那些戰略性地投資於主要技術和芯片公司的投資者。
先進的封裝、內存和邏輯芯片的聯合封裝對於人工智能芯片的設計和製造至關重要，能提高性能、增加複雜性，並對人工智能的依賴不可或缺。
Big Tech、Nvidia、AMD、Micron、博通、Marvell都準備好從人工智能基建投資中受益，但英特爾和特斯拉將在2025年面臨重大挑戰。
AI強勢行情將持續，預計將回報那些戰略性地投資於主要技術和芯片公司的投資者。
隨着AI的普及，芯片設計的創新加速了兩倍。另一方面，AI需要越來越高的現有硬件要求，並需要不斷加強執行這一硬件。而技術本身正在加速進入一個非常強大的良性循環。
AI飛輪效應
在過去的兩年裏，我確實考慮到了這個想法，但卻很難表達出來。今天早上，當我開始詳細閱讀郵件時，我看到了一份知名半導體出版物《半導體工程》的特別報告。我找到了一條通往有關高級封裝及其帶來的芯片設計複雜性增加水平的文章。隨着芯片變得更強大，這些芯片的設計和製造難度與成本呈指數級增長。行業爲推動性能提升而不斷依賴高級封裝時，這是事實。
芯片創新一直指的是歷史上縮小晶體管尺寸、提高晶體管密度以提高性能和能量效率的進程。現代晶體管變得驚人地小，行業不得不依賴其他領域的創新來加速性能。其中一個領域就是封裝本身。Nvidia（NVDA）、Advanced Micro Devices（AMD）、Broadcom（博通）等所有相關芯片設計師都採用了高級封裝技術，以推動富含AI軟件應用的硬件創新。
AI飛輪效應
在過去的兩年裏，我確實考慮到了這個想法，但卻很難表達出來。今天早上，當我開始詳細閱讀郵件時，我看到了一份知名半導體出版物《半導體工程》的特別報告。我找到了一條通往有關高級封裝及其帶來的芯片設計複雜性增加水平的文章。隨着芯片變得更強大，這些芯片的設計和製造難度與成本呈指數級增長。行業爲推動性能提升而不斷依賴高級封裝時，這是事實。
芯片創新一直指的是歷史上縮小晶體管尺寸、提高晶體管密度以提高性能和能量效率的進程。現代晶體管變得驚人地小，行業不得不依賴其他領域的創新來加速性能。其中一個領域就是封裝本身。Nvidia（NVDA）、Advanced Micro Devices（AMD）、Broadcom（博通）等所有相關芯片設計師都採用了高級封裝技術，以推動富含AI軟件應用的硬件創新。
高級封裝是指將存儲器和邏輯片共同封裝在同一基板上。它們通過硅中介連接，並顯著提高性能。隨着這一高級封裝技術的不斷提高，芯片設計、測試、製造的複雜程度也在增加。不同的邏輯、存儲器、網絡、射頻（RF）以及模擬芯片共同封裝，但它們都有自己獨特的熱、電和機械要求。此外，將各種不同的芯片連接到TSV（穿透硅通孔）上，將芯片粘合到中介層上，連接數量急劇增加只會增加複雜性。這些額外的考慮因素使得芯片設計師和製造商要面對的挑戰變得更加複雜。
這導致芯片製造商對AI在這些過程中變得更加依賴。作爲電子設計自動化巨頭的Synopsys（SNPS）和Cadence（CDNS）都通過AI分析來增強EDA過程，並運行數千個模擬來識別熱點並在提交備份前對特定設計潛在問題進行建模。經過數千次生產前模擬後，芯片設計者會將成品設計發送到工廠，然後進行備份以測試產量。由於高級封裝設計變得更加複雜，工廠也開始使用AI。這是因爲在流程的任何階段，變化都可能顯著改變產量。在物理芯片真正製造之前，模擬成千上萬種潛在的製造過程變化是合理的。
換句話說，隨着對更高級芯片的需求持續增長，芯片製造商在設計這些芯片時對AI的依賴也增加了。這正創造着非常強大的飛輪效應，隨着AI需求的增加，創新能力的提高以及對AI進一步發展的推動。鑑於這一情況，似乎AI推動的牛市在2025年得以緩解的可能性很低。首先，微軟（MSFT）最近通過博客文章宣稱，計劃在2025年向數據中心投資800億美元，這爲大科技公司設定了基調。其次，由於分析師對Nvidia和AMD等公司期待高漲，市場已經開始對未來的CES（消費電子展）感到興奮。隨着AI飛輪轉速加快，投資者應如何定位自己以繼續享受回報呢？
2025年的潛在贏家和輸家
在繼續引領AI牛市的同時，完全投資於贏家、避開輸家對於擊敗市場至關重要。讓我們簡單談談誰是贏家和輸家，以及我的"太難"的話題。
獲獎者：大科技、商信息硅片和定製硅片
Alphabet（GOOG）（GOOGL）、Microsoft、Amazon（AMZN）、蘋果（AAPL）、Meta（META）等大科技企業的名字在構建大規模全球AI基建中仍有可能繼續勝利。微軟在數據中心設備投資上處於領先地位，其他大科技公司需要趕上。然而，這些投資是合理的。這些企業擁有卓越的流通管道、大規模客戶基礎和海量數據，大型雲服務提供商將繼續受益於雲端AI需求的快速增長。
接着，由於大科技需要繼續擴展AI規模，因此作爲邏輯商信息硅片提供商的Nvidia和AMD自然將繼續取得勝利。所有大科技公司都具有一定程度的定製芯片計劃，但仍然高度依賴商信息硅片（除Google外，Google在特定GCP實例上使用Nvidia和AMD芯片）。成功幾乎可以保證這兩大邏輯商信息硅片提供商。在存儲方面，我最近主張投資者購買了Micron（MU）收益後的下跌。Micron在Nvidia的GB300產品的LPDDR5芯片設計上贏得了勝利，擊敗了三星（OTCPK：SSNLF）和SK Hynix，繼續保持出色表現，並持續受益於對高帶寬內存的強勁需求。
最後，隨着大科技繼續推出各自定製芯片平台，定製硅片提供商Broadcom和Marvell（MRVL）也將繼續獲得勝利。Broadcom最近在業績中吸引了市場關注，首席執行官霍克·譚表示，可用於自定義AI加速器（XPU）的可尋址市場"在2027財年僅爲600億美元至900億美元的範圍"。我最近寫了一篇關於Marvell的文章，並討論了該公司之所以是真正的AI贏家的原因。
這導致芯片製造商對AI在這些過程中變得更加依賴。作爲電子設計自動化巨頭的Synopsys（SNPS）和Cadence（CDNS）都通過AI分析來增強EDA過程，並運行數千個模擬來識別熱點並在提交備份前對特定設計潛在問題進行建模。經過數千次生產前模擬後，芯片設計者會將成品設計發送到工廠，然後進行備份以測試產量。由於高級封裝設計變得更加複雜，工廠也開始使用AI。這是因爲在流程的任何階段，變化都可能顯著改變產量。在物理芯片真正製造之前，模擬成千上萬種潛在的製造過程變化是合理的。
換句話說，隨着對更高級芯片的需求持續增長，芯片製造商在設計這些芯片時對AI的依賴也增加了。這正創造着非常強大的飛輪效應，隨着AI需求的增加，創新能力的提高以及對AI進一步發展的推動。鑑於這一情況，似乎AI推動的牛市在2025年得以緩解的可能性很低。首先，微軟（MSFT）最近通過博客文章宣稱，計劃在2025年向數據中心投資800億美元，這爲大科技公司設定了基調。其次，由於分析師對Nvidia和AMD等公司期待高漲，市場已經開始對未來的CES（消費電子展）感到興奮。隨着AI飛輪轉速加快，投資者應如何定位自己以繼續享受回報呢？
2025年的潛在贏家和輸家
在繼續引領AI牛市的同時，完全投資於贏家、避開輸家對於擊敗市場至關重要。讓我們簡單談談誰是贏家和輸家，以及我的"太難"的話題。
獲獎者：大科技、商信息硅片和定製硅片
Alphabet（GOOG）（GOOGL）、Microsoft、Amazon（AMZN）、蘋果（AAPL）、Meta（META）等大科技企業的名字在構建大規模全球AI基建中仍有可能繼續勝利。微軟在數據中心設備投資上處於領先地位，其他大科技公司需要趕上。然而，這些投資是合理的。這些企業擁有卓越的流通管道、大規模客戶基礎和海量數據，大型雲服務提供商將繼續受益於雲端AI需求的快速增長。
接着，由於大科技需要繼續擴展AI規模，因此作爲邏輯商信息硅片提供商的Nvidia和AMD自然將繼續取得勝利。所有大科技公司都具有一定程度的定製芯片計劃，但仍然高度依賴商信息硅片（除Google外，Google在特定GCP實例上使用Nvidia和AMD芯片）。成功幾乎可以保證這兩大邏輯商信息硅片提供商。在存儲方面，我最近主張投資者購買了Micron（MU）收益後的下跌。Micron在Nvidia的GB300產品的LPDDR5芯片設計上贏得了勝利，擊敗了三星（OTCPK：SSNLF）和SK Hynix，繼續保持出色表現，並持續受益於對高帶寬內存的強勁需求。
最後，隨着大科技繼續推出各自定製芯片平台，定製硅片提供商Broadcom和Marvell（MRVL）也將繼續獲得勝利。Broadcom最近在業績中吸引了市場關注，首席執行官霍克·譚表示，可用於自定義AI加速器（XPU）的可尋址市場"在2027財年僅爲600億美元至900億美元的範圍"。我最近寫了一篇關於Marvell的文章，並討論了該公司之所以是真正的AI贏家的原因。
失敗者：英特爾和特斯拉
我最近討論了英特爾（INTC）和特斯拉（TSLA）並解釋了爲什麼我對這兩家公司持看淡態度。對於英特爾，最近的領導層變動導致了太多的不確定性，今年，這種不確定性使公司無法確定性的投資。新任共同首席執行官並非技術人員，而是一位被委以管理世界上最大科技公司之一的商人。董事會在過去犯過這個錯誤，最終導致了x86挖掘的崩潰、晶圓製造行業的競爭力不足以及由金融工程帶來的負債混亂。最近的共同首席執行官任命沒有讓人感到有信心。
特斯拉在市場上以歷史最高價暴漲，市場正試圖擴大馬斯克和特朗普的關係、Optimus、全自動駕駛和Robotaxi的價值。這導致股票稍稍過度反應。我仍然完全相信特斯拉的未來，並在股票中保持着相當的位置，但隨着2025年的臨近，我認爲這已經過頭，定價已經爲完美而設。最近的交付失誤顯示了股票面臨的風險已經達到了這些上升水平。打嗝和失誤將導致在2025年有嚴重的修正。如果特斯拉有一個經常發生的問題，那就是打嗝。
「過於強硬」的一大堆：Palantir
Palantir Technologies（PLTR）目前在今年到目前爲止成爲了我「過於複雜」的山中的唯一亮點。我現在不確定該怎麼處理這支股票。一方面，該公司提供了特別針對AI的優秀產品。另一方面，估值非常高（但可能有正當理由）。和互聯網及消費電子產品一樣，強勁的第一波是在硬件生態系統（如英偉達、台積電、AMD、博通等）中，但更激烈的第二波在軟件層（Palantir、Adobe（ADBE）、SoundHound（SOUN）等）中。從長期看，就像微軟和谷歌爲互聯網做出貢獻一樣，從長期來看，最大的人工智能贏家很可能是軟件公司。Palantir很可能成爲這些贏家之一。但是，今天的投資需要付出巨大的保險費。這是我在最近一篇名爲「Palantir Technologies：Taking Profits Makes Sense」的販賣評級文章中所討論的內容。我相信現在獲利是明智之舉，但同時，我也意識到這支股票可能會通過AI熱潮繼續肆虐不已。考慮到我對這支股票在2025年走向的完全不確定性，我目前將其留在了「過於複雜」的山上。
投資者的帶回
人工智能牛市已經爲耐心且長期投資的投資者創造了巨額財富。由於所有跡象都表明強勁的暴漲趨勢正在繼續，我認爲這種趨勢可能會加速。因此，根據這一定位，投資者將繼續享受到這種回報。
編輯注：本文介紹了在美國主要交易所未上市的一個或多個證券。請注意這些股票涉及的風險。
我最近討論了英特爾（INTC）和特斯拉（TSLA）並解釋了爲什麼我對這兩家公司持看淡態度。對於英特爾，最近的領導層變動導致了太多的不確定性，今年，這種不確定性使公司無法確定性的投資。新任共同首席執行官並非技術人員，而是一位被委以管理世界上最大科技公司之一的商人。董事會在過去犯過這個錯誤，最終導致了x86挖掘的崩潰、晶圓製造行業的競爭力不足以及由金融工程帶來的負債混亂。最近的共同首席執行官任命沒有讓人感到有信心。
特斯拉在市場上以歷史最高價暴漲，市場正試圖擴大馬斯克和特朗普的關係、Optimus、全自動駕駛和Robotaxi的價值。這導致股票稍稍過度反應。我仍然完全相信特斯拉的未來，並在股票中保持着相當的位置，但隨着2025年的臨近，我認爲這已經過頭，定價已經爲完美而設。最近的交付失誤顯示了股票面臨的風險已經達到了這些上升水平。打嗝和失誤將導致在2025年有嚴重的修正。如果特斯拉有一個經常發生的問題，那就是打嗝。
「過於強硬」的一大堆：Palantir
Palantir Technologies（PLTR）目前在今年到目前爲止成爲了我「過於複雜」的山中的唯一亮點。我現在不確定該怎麼處理這支股票。一方面，該公司提供了特別針對AI的優秀產品。另一方面，估值非常高（但可能有正當理由）。和互聯網及消費電子產品一樣，強勁的第一波是在硬件生態系統（如英偉達、台積電、AMD、博通等）中，但更激烈的第二波在軟件層（Palantir、Adobe（ADBE）、SoundHound（SOUN）等）中。從長期看，就像微軟和谷歌爲互聯網做出貢獻一樣，從長期來看，最大的人工智能贏家很可能是軟件公司。Palantir很可能成爲這些贏家之一。但是，今天的投資需要付出巨大的保險費。這是我在最近一篇名爲「Palantir Technologies：Taking Profits Makes Sense」的販賣評級文章中所討論的內容。我相信現在獲利是明智之舉，但同時，我也意識到這支股票可能會通過AI熱潮繼續肆虐不已。考慮到我對這支股票在2025年走向的完全不確定性，我目前將其留在了「過於複雜」的山上。
投資者的帶回
人工智能牛市已經爲耐心且長期投資的投資者創造了巨額財富。由於所有跡象都表明強勁的暴漲趨勢正在繼續，我認爲這種趨勢可能會加速。因此，根據這一定位，投資者將繼續享受到這種回報。
編輯注：本文介紹了在美國主要交易所未上市的一個或多個證券。請注意這些股票涉及的風險。
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