两大利空冲击或低于预期,AI硬件股获支撑,费城半导体指数两连涨

华尔街见闻
Yesterday

数据中心建设阻力与开源模型被视为过度解读,半导体需求基本面依然稳固

周二,以存储芯片厂商为首的半导体板块大涨超5%,已连续两个交易日跑赢大盘。

据彭博分析,尽管空头回补提供了短期支撑,但更有说服力的论据在于,无论是数据中心建设遭遇的本地反对,还是开源大模型的涌现,均不足以宣告AI资本开支周期的终结。

近期亚洲出口数据,以及台积电等厂商的涨价举措,均印证了算力、存储、网络与电力领域的底层需求依然完好,市场情绪此前已过度悲观。

随着上述两大担忧逐步证伪,周五低点以来的反弹力度,或远不止是超卖后的技术性修复。

数据中心建设阻力,更多是延迟

本地对数据中心建设的抵制确实构成现实压力。

摩根士丹利引用第三方数据,2025年已有约1560亿美元的数据中心项目遭取消或推迟,2026年第一季度又有约1300亿美元受到波及。

该行对2026年AI资本开支的预估规模达8770亿美元,面临电网限制、建设暂停令以及更严格的用电与用水规定等多重下行风险。

然而,考虑到AI的战略重要性,这场反弹最可能带来的结果是延迟与重新设计,而非全面叫停。

从另一角度看,建设限制反而可能推升现有站点内的半导体采购需求。

运营商可通过替换低效服务器、提高机架密度、引入先进冷却系统等方式,在相同建筑面积与电力供应条件下产生更多算力输出。

现场发电、电池储能与电网支撑服务,则提供了绕开输电瓶颈的另一路径。

上述约束在客观上将缩短老旧设备的使用寿命,并相应拉升对新型芯片、存储器及冷却系统的替换需求。

开源模型的API定价下行不等于硬件需求下降

中国最新一批开源大模型对硬件需求的冲击也较为有限。

以Kimi K3为例,据报道该模型每个服务实例需消耗大量高带宽存储器(HBM)容量及大量加速器。该模型虽能以更低算力完成单项任务,但对存储容量的总体需求依然可观。

美国银行研究进一步指出,中国API价格走低,不应被解读为硬件成本下降的信号。

便宜的定价反映的是架构效率的提升,以及中国更高效的电价、人力成本、土地成本,加之积极的市场份额争夺策略,而非半导体硬件成本出现了系统性崩塌。

从更长期维度看,开源模型的普及甚至可能拓宽半导体的整体市场空间。

封闭模型将硬件集中部署于少数云计算设施;开放模型则可由企业、政府及主权云分别下载、独立部署,从而在每个终端节点形成新增的HBM、DRAM及NAND存储安装需求,带动增量硬件采购。

综合来看,AI资本开支受益标的自近期低点的反弹,其驱动力可能超越单纯的技术性超卖修复。

盈利预期或已阶段性见顶,但在现有数据支撑下,AI基础设施建设的底层经济逻辑比市场此前担忧的更具韧性。

市场此前的仓位已调整至过度悲观水平,与此同时基本面并未出现实质性恶化,这为反弹行情的延续提供了空间。

Disclaimer: Investing carries risk. This is not financial advice. The above content should not be regarded as an offer, recommendation, or solicitation on acquiring or disposing of any financial products, any associated discussions, comments, or posts by author or other users should not be considered as such either. It is solely for general information purpose only, which does not consider your own investment objectives, financial situations or needs. TTM assumes no responsibility or warranty for the accuracy and completeness of the information, investors should do their own research and may seek professional advice before investing.

Most Discussed

  1. 1
     
     
     
     
  2. 2
     
     
     
     
  3. 3
     
     
     
     
  4. 4
     
     
     
     
  5. 5
     
     
     
     
  6. 6
     
     
     
     
  7. 7
     
     
     
     
  8. 8
     
     
     
     
  9. 9
     
     
     
     
  10. 10