FOREXBNB获悉，在人工智能基础设施融资规模急剧膨胀、“人工智能信贷泡沫”担忧升温及长端国债收益率攀升、压制与AI算力主题相关科技股涨势与估值背景下，法国巴黎银行(BNP Paribas，简称“法巴银行”)分析师团队发布最新研报称，有着“半导体行业奥林匹克”称号的Hot Chips大会释放出的AI算力产业链积极信号至关重要：从OpenAI定制推理芯片Jalapeño、英伟达BlueField-4网络架构，到AMD MI500引入光互连，再到三星电子与SK海力士推进新型高带宽存储，产业创新仍沿着AI核心计算、存储、网络和先进封装四条主轴同步加速。
英伟达刚刚公布的2027财年第二财季营收达到962.21亿美元，同比增长106%，调整后每股收益为2.22美元较分析师本已苛刻的预期高逾5%，数据中心业务营收更同比增长117%至890亿美元。更具震撼力的是，黄仁勋领衔的英伟达管理层给出的重磅预测——预计截至2028年1月的2028财年营收大幅增长约70%，显著高于财报前华尔街基于Blackwell与Rubin 1万亿美元订单可见度的约50%的预期，并将第三财季营收指引定为1080亿美元、上下浮动2%，可谓与Hot Chips大会释放出的AI算力产业链积极信号共同证明全球人工智能算力需求仍处于远未见顶的大规模扩张周期。
Karl Ackerman领衔的法巴银行分析师团队表示，AI智能体(Agentic AI)向各行业大规模渗透的不可阻挡趋势，正在把系统瓶颈从单纯追求GPU计算吞吐量，转向推理阶段的内存带宽、KV缓存、低时延互连、实时任务编排及数据处理，由此意味着人工智能算力投资主线正在从“GPU与TPU算力独舞”扩散至“定制XPU/AI ASIC+高带宽存储+光互连与网卡+DPU与CPU”在内一整套完整且广泛的AI算力基础设施栈。
看好AI算力产业链长期投资前景的华尔街金融巨头高盛、摩根士丹利以及美国银行等机构近日普遍表示，AI超级牛市远未宣告结束，而是从“AI芯片购置狂潮”进入“大规模建设AI工厂”的第二阶段——即下一轮超额阿尔法收益也将不再仅仅属于AI GPU/AI ASIC领域最强龙头名单，而会系统性扩散到数据中心高性能CPU、DRAM/NAND/HBM存储、AI PCB、液冷系统、数据中心光互连/光通信系统、ABF载板/玻璃基板、MLCC、数据中心级别电子布与先进制程之外的广泛晶圆代工等“AI工厂”级别全栈AI算力基础设施层。
随着英伟达再一次公布大超预期的强劲业绩以及无比炸裂的业绩展望，AI算力主题交易热点很可能不仅围绕于英伟达GPU算力集群，还有可能进一步加速扩散至HBM/DRAM/NAND、CoWoS/3D先进封装、数据中心CPU、高性能网络基础设施、光互连和数据中心电力链条基础设施等等整个AI算力产业链，形成新一轮产业链级别的“主升浪”超级行情。
AI信贷融资风险压不住推理革命!OpenAI自研芯片亮剑、英伟达Scale In加速，AI算力基础设施迎来“全栈牛市”
法国巴黎银行分析师团队表示，OpenAI的Jalapeño与英伟达网络架构位列Hot Chips大会关键看点。Ackerman领衔的分析师团队重点介绍了其从Hot Chips大会获得的关键产出与研究结论，并指出，聚焦于代理式全自动AI工作流的AI智能体是推动创新的催化剂，这进一步凸显了人工智能基础设施作为可投资主题的巨大潜在价值。
由Karl Ackerman领衔的分析师团队概述了以下要点。第一，他们表示，OpenAI联合博通共同打造出的定制化自研AI推理芯片(属于AI ASIC技术路线，与TPU类似)——名为“Jalapeño”的芯片性能表现对博通(AVGO.US)和Celestica(CLS.US)构成重要利好;第二，谷歌母公司Alphabet(GOOGL.US)重磅承诺每年为每一代产品推出两款前沿先进制程芯片;第三，AMD(AMD.US)计划在即将推出的人工智能芯片MI500的纵向扩展互连(Scale-up)中引入高速光学元器件，即借助CPO技术路线的所谓硅光子技术。
第四，分析师们指出，英伟达(NVDA.US)主导的人工智能网络架构“Scale In”由该公司的重要加速型基础设施芯片BlueField-4数据处理器(DPU)提供支持;第五，Facebook母公司Meta(META.US)采用博通的Tomahawk Ultra进行纵向扩展(即scale-up);第六，韩国存储芯片霸主三星电子在高带宽内存(HBM)基础裸片方面的创新，以及另一韩国存储芯片霸主SK海力士(SKHY.US)愿意将英特尔(INTC.US)的先进封装技术——嵌入式多芯片互连桥接(即EMIB)——用于SK海力士的HBM产品线先进封装体系;最后，分析师们表示，AMD Helios每台服务器的网络接口卡(NIC)搭载率/连接率显著高于英伟达Vera Rubin，这对数据中心光互连细分领域——高速光收发器生态系统构成重要利好。
分析师们还指出，AI推理型超级应用的普及正在推动内存层面加速创新。Ackerman及其团队表示：“当前的内存层级体系主要面向训练工作负载，但推理在本质上受内存整体性能制约，而且随着上下文长度和用户数量增加，KV缓存需求持续增长。因此，我们认为，静态随机存取存储器(SRAM)、三维动态随机存取存储器(3D-DRAM)、垂直高带宽内存(Vertical HBM)及高带宽闪存(HBF)，都在寻求满足更靠近AI计算核心处理器——或直接集成于最核心的计算处理器之上——的内存带宽、时延及强劲功耗需求。”
此外，分析师们指出，他们正看到越来越多自研定制化及面向推理算力优化的AI加速器算力系统迭代，包括谷歌TPU、Meta MTIA、微软Maia、OpenAI Jalapeño、Cerebras WSE和Groq LPX。分析师们补充道：“我们将新型XPU/AI ASIC的大量涌现归因于AI推理端工作负载的多样性，以及极具吸引力的算力基础设施Token经济性。”
Ackerman及其团队还表示，专注于AI智能体的中央处理器(即Agentic CPUs)正成为舞台中心。分析师们指出，随着工作负载转向多步骤工作流程，系统瓶颈转变为实时任务编排和数据处理。不同CPU采取了不同路线：英伟达Vera定位于实现最高级别的AI单线程性能;AMD EPYC Venice采取产品组合式技术路线，以满足多样化工作负载;英特尔独家的Diamond Rapids则凭借其扇出式互连网络(Fan-out Fabric)设计形成差异化。
法国巴黎银行分析师团队对于博通的目标价预期高达675美元，由此前的640美元显著上调，意味着在该机构看来博通未来12个月潜在涨幅高达90%;对于Celestica目标价高达500美元，由此前的450美元显著上调，意味着在该机构看来该公司未来12个月潜在涨幅高达60%;对于“AI芯片超级霸主”英伟达的目标价高达285美元，意味着潜在涨幅接近40%。
70%增长指引击穿“AI算力扩张见顶论”!Vera Rubin引爆新一轮人工智能算力产业链牛市?
英伟达管理层给出的第三财季营收指引中值高达1080亿美元，而公司更罕见预计2028财年营收增长约70%，显著高于财报前市场约44%的预期，并强调这一数字受供应能力而非需求层面限制。Hot Chips大会释放出的信号与英伟达强劲业绩与展望，推动全球人工智能算力基础设施投资主题加速进入由AI智能体(Agentic AI)与Vera Rubin大规模换代共同驱动的“第二轮产业链景气主升浪”。
Vera Rubin已开始量产出货，预计本财季即贡献约20%的数据中心业务营收，叠加Anthropic斥资450亿美元与Nscale签署六年算力大单——采用的是英伟达最新Vera Rubin算力，加之亚马逊云计算业务部门AWS还计划在2027—2028年追加部署200万颗英伟达GPU——这表明需求已从传统超大规模云厂商扩展至前沿模型实验室、新云(NeoCloud)、主权人工智能和全球更广泛企业客户，订单能见度并未出现“算力见顶”。
Hot Chips进一步强化，这轮AI超级牛市正在从“GPU独舞”升级为全栈AI算力基础设施扩张：OpenAI的Jalapeño将定制推理芯片(Inference ASIC)、博通网络技术与Celestica机柜系统结合;AMD准备在MI500纵向扩展互连(Scale-up)中导入光学技术;英伟达以BlueField-4数据处理器(DPU)强化Scale In高性能网络;Meta采用Tomahawk Ultra，而三星电子、SK海力士及英特尔EMIB先进封装共同争夺HBM升级红利。
这些前沿技术迭代趋势的底层逻辑在于，智能体执行推理、规划和多轮工具调用产生的计算量远高于传统问答，系统瓶颈正由单颗GPU算力转向KV缓存、内存带宽、低时延网络、光互连及CPU实时编排;因此，OpenAI自研芯片不是人工智能算力需求减弱的信号，而是单一供应商已无法以最优成本覆盖所有工作负载的结果，对英伟达份额存在局部竞争，却同时扩大博通、Celestica等AI算力产业链领军者们，以及HBM、光模块/光通信、AI PCB、液冷系统、数据中心CPU和3D先进封装的总体可服务市场。
Anthropic与Nscale的交易则把这种从“GPU独舞”升级为全栈基础设施扩张的需求从技术路线图转化为长期资本承诺。Anthropic六年期算力租赁合同，锁定西弗吉尼亚州约460兆瓦容量，并由Nscale部署Vera Rubin系统;其接替的是微软退出意向书后释放的园区空间。单一模型实验室为接近半吉瓦算力签署长期合同，极大幅度地强化了Vera Rubin主导的一整套机柜级算力集群、数据中心电力及英伟达领衔的高性能网络基础设施设备的订单确定性。
此外，硅谷顶级风投机构a16z近期所观察到的英伟达B200 AI GPU算力组件小时租价逆势上升、模型走向专业分化及消费级人工智能应用支付意愿提升，很大程度上意味着算力需求正在从一次性训练资本开支转化为持续性推理运营支出(Inference Opex)，令AI算力基础设施周期更具耐久性。
华尔街分析师们对于英伟达平均目标价意味着高达45%潜在涨幅；目前华尔街对英伟达最乐观的公开目标价为Baird资深分析师Tristan Gerra给出的500美元，评级为“跑赢大盘”，意味着股价潜在上涨约132.9%，对应市值约12.2万亿美元，即较当前潜在增加足足7万亿美元。上述市值推算假设总股本基本不变。
Baird如此激进看多英伟达的核心逻辑主要有四点：第一，英伟达正在推理计算和超大规模云客户中进一步扩大份额，智能体AI一次任务所需的推理、规划和工具调用次数显著高于传统聊天机器人;第二，Vera Rubin的采用速度和部署规模预计将超过Blackwell，持续推动GPU、NVLink、网络及整机柜系统价值量提升;第三，独立Vera CPU有望凭借带宽与能效优势切入传统x86服务器市场，Baird估计这可能为英伟达打开约2,000亿美元的增量潜在市场;第四，全球AI基础设施支出可能在2027年突破1万亿美元，并于2030年前达到每年3万亿至4万亿美元，英伟达的CUDA生态、芯片—网络—系统全栈能力以及年度产品迭代构成其最难复制的护城河。
