当前AI热潮与互联网泡沫的对比分析 - 当前AI计算能力利用率高，而2000年互联网泡沫时期的“暗光纤”则未被充分利用[3] - AI的采用摩擦较小，OpenAI预计在约3年内达到10亿用户，而Meta的Facebook和Alphabet的谷歌则花费了8至13年[3] - 顶级云服务提供商的资本支出意图由运营现金流良好支撑，而非债务，且美国利率更可能下降而非上升[4] - 估值存在显著差异，英伟达基于2026年预期市盈率为29倍，远低于其每股收益增长率，而互联网泡沫时期的领军企业市盈率超过100倍[4] 需重点监测的关键指标 - AI产能利用率是需要监测的关键指标之一[8] - 云资本支出意图是需要监测的关键指标之一[8] - 领先AI股的估值是需要监测的关键指标之一[8] - 融资环境，特别是美国联邦储备委员会利率的方向，是需要监测的关键指标之一[8] AI基础设施部署的机遇与制约 - 大规模AI基础设施部署存在过度建设的固有风险，因公司竞相保护现有市场地位或建立新收入来源[1] - 实际限制，如电力、数据中心空间和水资源，可能比颠覆性AI公司的雄心更能制约AI基础设施的建设[5] - AI芯片估值远低于OpenAI长期部署所隐含的理论总可寻址市场，仅反映了英伟达预计2030年3-4万亿美元总可寻址市场的10%–20%[6] - 多个云服务提供商生态系统将争夺有限资源，这应会调节AI扩张的节奏[6] 地缘政治风险对不同半导体子行业的影响 - 对中国市场的风险敞口，对于英伟达等AI供应商为最低，对于模拟供应商为中等，对于电子设计自动化/知识产权和半导体资本设备供应商为最高[7] - 关税和稀土供应威胁可能影响运营[7] 分析师看好的公司及行业 - 分析师对包括英伟达、博通、超微半导体和Credo Technology Group在内的AI芯片领导者持谨慎乐观态度，同时看好其半导体资本设备、内存、光学和晶圆代工同行[2]