金德摩根创纪录的天然气管道积压突显了一个简单的事实：人工智能需要现实世界的管道。数据中心、芯片和云服务都在能源、电力线和光纤上运行，而这些能源、电力线和光纤必须在下一个算法发布之前很久就建成。这就是人工智能建设中的物理镐和铲子发挥作用的地方，本文重点介绍了我们的基础设施筛选器中直接针对该主题的三只股票。
下面关注的三个公司只是这个主题的一个例子。全屏展示了另外 52 只人工智能基础设施股票，它们的故事同样引人入胜，但本文未涵盖。要直接追根溯源并确定您自己最坚定的想法，请分析人工智能基础设施股票筛选器。
超微半导体 (AMD)
Advanced Micro Devices 是人工智能基础设施如何转变为真正的硬件订单的最明显例子之一，其数据中心芯片为超大规模设施内部的计算提供动力，而不是为顶部的应用程序提供动力。这种动态正是 Helios 机架故事所捕捉到的。
“来自 OpenAI、Meta 和 Anthropic 等大客户的多千兆瓦、多代 Helios 机架级人工智能系统承诺，加上 2026 年第三季度末到 2027 年的分阶段产量提升，为 AMD 提供了一条确保数据中心人工智能收入流的途径。即使 MI450 利润率略低于公司平均水平，这些也可以扩大绝对毛利润。”
AMD 仍然面临的一个问题是，尚未解决的成本压力可能会影响投资者从这些数据中心业务中实际看到的回报。
Advanced Micro Devices 是一家专注于高性能计算的全球芯片设计商，其最强大的 AI 基础设施链接来自数据中心用于 AI 训练和推理的 AMD Instinct 加速器和 EPYC 服务器处理器。该公司从数据中心产品中获得了约 22.2 亿美元的收入，从客户端芯片中获得了 11.8 亿美元的收入，从游戏和嵌入式产品线中各获得了约 3.6 亿美元的收入，反映出多元化但偏向数据中心的模式。目前市值约为 US$873b。
这种成本过剩正是 Advanced Micro Devices 的完整叙述所揭示的内容，表明人工智能的发展势头可能会加速、停滞或被近期基础设施支出所掩盖。
美光科技 (MU)
美光科技是最明显的人工智能基础设施之一，因为它的云和核心数据中心内存为实际运行大型模型的 GPU 提供数据，尽管它仍然向移动、个人电脑、汽车和嵌入式设备销售大量芯片。
“核心变化是 HBM。高带宽内存是堆叠式 DRAM，旨在为 AI 加速器提供足够的带宽，让它们保持忙碌。”
真正的影响因素是人工智能数据中心客户在供应、合同和融资选择开始产生影响之前继续支付当前价格多长时间。
这种价格紧张正是美光科技的完整叙述所揭示的，展示了人工智能需求、资本周期和内存经济如何悄然加速美光科技的长期机遇。
英特尔是人工智能数据中心所依赖的重型计算能力的主要供应商，但它仍然经营着从个人电脑到代工服务的广泛芯片业务。这使其人工智能基础设施暴露成为更广泛组合的一部分，而不是整个故事。
英特尔从客户端计算和物理人工智能获得约 33.3 亿美元，从数据中心和人工智能获得 20.2 亿美元，从英特尔代工厂获得 19.9 亿美元，其他活动贡献约 2.9 亿美元。公司整体估值约为 482b 美元。
对于人工智能基础设施主题，英特尔的数据中心和人工智能部门是最清晰的联系，提供至强服务器CPU、数据中心GPU和网络设备，帮助将对人工智能工作负载不断增长的需求转化为物理计算能力，而不仅仅是软件暴露。
“18A 等前沿节点的增长以及计划在 2028 年进行的 14A 大批量生产，以及 ASIC 的 EMIB T 先进封装和设计服务的不断增长，使英特尔的大型资本计划与人工智能驱动的需求信号保持一致，并可以影响长期收入和企业毛利率。”
现在最重要的是，一个尚未解决的执行摇摆因素如何影响英特尔最终在未来盈利能力和现金生成方面看到的回报。
这个摇摆因素正是英特尔的完整叙述所阐述的，揭示了英特尔的人工智能资本增长可能如何加速、掩盖或脱钩未来的回报。
在大众面前寻找替代方案
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