2025 年以來，AI 依然是美股最重要的投資主線之一，但如果進一步拆解，會發現 AI 內部已經出現了明顯分化。

從年初至今（YTD）的升跌幅來看，核心算力板塊與網絡及光模塊板塊在表現和資金偏好上呈現出截然不同的特徵。

一、核心算力板塊：趨勢仍在，但進入高位消化階段

核心算力板塊主要涵蓋 GPU、CPU、芯片設計及關鍵半導體設備，是 AI 的底層基礎。

從個股表現看，AMD 年內漲幅接近 80%，成為算力板塊中表現最強的個股之一。其上漲更多來自 AI GPU 預期抬升以及相對龍頭的補漲邏輯，但整體仍處於追趕格局。

NVIDIA 依然是 AI 算力的絕對核心，在高市值、高基數背景下仍取得 40% 以上的漲幅，本身已屬強勢表現。但市場關注點已從「還能不能繼續上漲」，轉向「是否存在新的接力方向」。

Broadcom 和 ASML 則體現出更偏長期配置的特徵，漲幅穩健但彈性有限，對業績兌現和長期需求的依賴度更高。

整體來看，核心算力並未走弱，但已從早期的估值驅動，逐步進入高位震盪、分化加劇的階段。

二、網絡與光模塊板塊：AI規模化後的直接受益者

相比之下，網絡與光模塊板塊今年的表現更具進攻性。

Credo Technology 和 Coherent 年內漲幅均超過 100%。這類公司直接受益於 AI 數據中心內部及跨節點高速互連需求的快速增長。

隨着模型規模持續擴大，算力之間、機櫃之間乃至數據中心之間的通信瓶頸愈發突出，高速光模塊與網絡設備成為不可或缺的基礎設施。這使得該板塊的邏輯從「概念預期」轉向「真實需求拉動」。

Astera Labs 與 Arista Networks 則更多體現出穩健增長特徵，彈性不及前者，但長期邏輯較為清晰。

三、結語：AI沒有退潮，資金在內部輪動

綜合來看，今年 AI 板塊並非整體降溫，而是從算力核心向配套基礎設施擴散。

算力決定 AI 的上限，而網絡與光模塊決定 AI 能否在規模化階段高效運行。

當前市場更關注的是：

在算力逐步進入成熟期之後，哪些環節能夠承接下一階段的確定性需求。

理解這種內部結構變化，或許比單純追逐單一龍頭，更有助於把握 AI 行情的真實節奏。

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