AI硬件十年契机：真正的入场抓手是什么？
由于AMD给出了超出预期的业绩指引，股价大涨16%，进而带动ARM、英特尔以及美光等存储与CPU相关龙头集体走强，超微电脑（SMCI）甚至拉升近20%。仿佛整个交易市场都被注入一剂强心针，标普500与纳斯达克指数双双刷新历史高点。在表面看似平常的股价起伏背后，人工智能（AI）硬件浪潮的序幕正在逐步展开。推动这场变革的，并不只是某家公司的一次业绩表现，而是支撑智能时代运行的四个关键环节：算力、芯片、存储、服务器。普通人要如何在此轮机会里找到落点？就AMD的亮眼走势而言，其背后本质上是市场对AI数据中心需求持
英伟达重磅注资IREN 21亿美元 携手布局AI基础设施
英伟达计划向数据中心运营商IREN Ltd．注资最高21亿美元，作为双方深化协作的一环，以加速AI基础设施布局。 据双方周四发布的公告，IREN已承诺给予英伟达一项五年期认股权，可按每股70美元的价格购入最多3000万股股票。此外，两家企业还将联手打造价值数十亿美元的计算能力。 身为AI芯片市场的领军者，英伟达已在人工智能产业链中建立多项战略联盟。该公司已投资OpenAI等开发企业以及Marvell Technology等半导体厂商，意在促进整个产业生态的发展。 根据合作协议，IREN披露已与英伟达签订总
CoreWeave一季度财报亮眼：签约电力3.5GW，股价年内飙升近八成
CoreWeave周四发布一季度业绩报告，营收表现优于市场预期。 以下是公司财务数据与伦敦证券交易所集团（LSEG）预测的对比情况： 每股收益：亏损1.40美元，此数据可能无法与市场预期进行直接比较。 营收：20.8亿美元，市场此前预期为19.7亿美元。 公告指出，本季度营收同比实现倍增，较去年同期的9.818亿美元大幅提升；净亏损则由去年同期的3.15亿美元（每股亏损1.49美元）增加至7.40亿美元。 截至一季度末，公司已签约的电力总容量约为3.5吉瓦，待交付营收订单总额达到994亿美元。 CoreW
OpenAI联手博通巨额芯片赌局：首期180亿美元 采购承诺仍悬而未决
去年秋天，OpenAI与芯片设计公司博通宣布要携手打造定制型人工智能芯片时，双方对外描述得就像这笔合作已然板上钉钉。 按双方说法，这项安排将在2030年前让足量芯片投入使用，合计耗电约10吉瓦，等同于五座胡佛水坝的发电量，目标是降低OpenAI对英伟达硬件的昂贵依赖。 不过，外界未被提及的一点是：他们尚未真正想清楚，OpenAI究竟要如何为这项计划筹措资金。 数月之后，依据一份内部备忘录以及两位参与相关谈判人士的说法，两家公司正在讨论一项协议：由博通先行为芯片生产的第一阶段出资。该阶段对应的数据中心容量将
AI算力基建狂飙：从谷歌增速与HBM产能暴动看纳指新高
五一假期刚过，我便回到了上海。这几天我忙着露营、爬山和玩桨板，心情十分放松。因为账户处于满仓状态，假期里纳指的强劲表现让我收益颇丰，目前盈利已创新高且仍在攀升。假期结束，现在开始回顾近期行情并展望未来走势。4月底，谷歌、微软、Meta、苹果、亚马逊相继发布财报，业绩普遍超预期。Meta因资本开支过高遭看衰，盘后一度跌超8%。惊喜来自谷歌和亚马逊，云业务增速加快，市场重新估值，盘后股价持续走高。谷歌增速领跑，达到63%。财报电话会透露积压超4600亿美元云订单，保障未来1-2年盈利。盘后涨幅显著，接近10%
2026年5月7日AI要闻速递
本期汇总20条全球 AI 与商业科技领域的关键动态，覆盖国际进展、行业走向以及产品发布。Elon Musk 表示，xAI 将终止以独立公司身份运作，并与 SpaceX 完成全面合并，随之更名为 SpaceXAI。该公司在周三宣布与 Anthropic 展开算力协同时，首次公开启用这一新称呼。Musk 解释称："xAI 不会再以独立主体存在，它将成为 SpaceX 的 AI 产品线。"SpaceXAI 随后宣布与 Anthropic 达成重要算力合作。业内解读认为，这一动作让 Musk 的
5月AI硬件大概率延续，高低切看应用强度
（一）5月AI硬件走势大概率接力AI主线大概率仍在，但节奏或将呈现“高低轮动、结构拉开+震荡消化”的格局。市场延续的主要原因：①景气仍在加速：海外云厂商2026年资本支出继续上调，订单能见度延伸到2027-2028年；②国产大模型持续迭代：DeepSeek V4与昇腾全链路适配稳步推进，国产CPU/GPU及服务器一季报已出现改善样本；相关产业链公司盈利水平处在较高区间。③宏观面：市场预期油价远期回落，全球流动性有望重新转向宽松。风险在于：短线多行业指数处于偏强位置，或面临技术性回撤。（二）AI硬件子行业梳
美国建筑支出止跌回升
在独栋住宅建设明显走强的带动下，美国3月建筑支出出现回弹，不过居高不下的抵押贷款利率或会抑制后续继续扩张。 美国商务部人口普查局周四发布的统计显示，3月建筑支出环比增长0.6%，此前2月环比曾下降0.2%。路透社对经济学家的调查结果表明，市场此前更偏向3月仅小幅上升0.2%。 从同比看，3月建筑支出增幅达到1.6%。由于去年美国政府停摆造成相关数据一度延后披露，目前人口普查局已完成建筑支出数据的补充发布。 3月私人建筑项目支出环比增长0.8%，2月则小幅回落0.2%；其中住宅建筑投资上升1.7%，2月为下
端侧AI概念股要点整理
5.全柔性人工智能芯片兼具轻薄、低成本与高能效表现【全柔性AI芯片】据报道，近期清华大学科研团队联合攻关，提出全柔性人工智能芯片FLEXI——面向边缘智能加速的柔性数字存内计算芯片，用于弥补柔性电子技术在相关方向的空白，并为人工智能落地提供专用、可扩展且低功耗的硬件方案。团队实验显示，FLEXI使用低温多晶硅CMOS工艺完成制造，具备轻薄、成本更低以及能效更高等特点。测试结果表明，该芯片在半径1mm、180°对折条件下可完成超过4万次弯折循环，期间性能未见明显衰减。与此同时，在高频计算、极端机械应力与加速
创科实业午后大涨近10% 摩根大通调高目标价至176港元
创科实业(126.3, 11.80, 10.31%)（00669）下午股价飙升9.61%，最新价报125.50港元，成交额达9.74亿港元。 摩根大通在研究报告中指出，创科实业针对人工智能数据中心（AIDC）及相关基础设施的布局，正演变为一个结构性且持续多年的增长引擎，其战略地位已超过传统的美国房地产市场业务。该行指出，市场对于公司首次公布的Milwaukee终端需求行业分布反应平淡，这显示出市场不愿重新评估其价值，不过这一局面有望在未来几年内得到改变。该行将创科实业的目标价从162港元上调至176港元，
通鼎互联领涨光纤板块，股价飙升近翻倍
今日A股市场开盘，上证指数微涨0.2%，深证成指上涨0.53%，创业板指上扬0.79%，科创综指也小幅上涨0.14%。 与此同时，韩国股市早盘呈现下跌态状；日本股市方面，日经225指数早盘大幅攀升，突破62000点大关，创下历史新高。截至北京时间9点35分，日经225指数已上涨4.88%。 A股市场中的光纤板块今日早盘表现强劲，领涨股通鼎互联(18.780, 1.71, 10.02%)以“一”字涨停板开盘。根据Wind数据显示，通鼎互联今年以来的累计涨幅已高达213%。其他相关个股如特发信息(20.110
财报强劲带动AMD暴涨18%创新高，ARK“木头姐”1.5亿踏空
来源：美股财经社 AMD（AMD）在周二盘后公布第一季度成绩后，市场立刻做出反应：公司营收与利润水平均高于分析师预期，同时第二季度营收指引也超过了华尔街的普遍预测。 受此利好刺激，AMD股价随即大幅上行。到周三收盘，股价涨幅达到18%以上，并再次刷新历史最高纪录；截至目前，年内累计涨幅接近89%。 不过，在AMD过去近两个月的持续大涨中，最容易感到失落的可能是“木头姐”凯茜·伍德。根据披露，ARK基金在上涨前夕仍在卖出AMD，累计减持金额约1.5亿美元；而就在大涨发生的前一天，基金还在继续减仓，正好把这一
高通AI200/AI250双芯出击：推理战场还能稳住英伟达吗？
随着全球AI竞争的重心从“模型训练”逐步转向“推理效率”，数据中心芯片的较量也正在酝酿新的版图变动。2025年10月28日，高通正式亮出AI200与AI250两款面向数据中心推理场景的全新芯片，并同步发布配套加速卡与机架式系统。此次行动并非试水，而是借助移动NPU的长期积累实现“精准打击”，直指由英伟达主导的AI推理核心区域。高通希望凭借低功耗、大内存以及更优TCO，重新定义生成式AI落地时的成本与性能权衡。与英伟达GPU往往采取“训练+推理一并覆盖”的策略不同，高通这次把资源集中在AI推理专用赛道上。两
Anthropic联手SpaceX，布局太空算力与数据中心
美国人工智能初创企业Anthropic周三对外披露，已成功与埃隆·马斯克创立的SpaceX签署协议，获取其算力资源。该合作预计将有效缓解该公司日益增长的计算资源压力。 得益于其AI模型Claude的迅速走红，Anthropic面临巨大的算力供给缺口，导致无法完全满足开发者诉求。为此，公司不得不实施严格的费率上限，并调整了计费策略为按用量计费。 除了引入SpaceX的算力支持外，Anthropic还宣布将取消包括Pro、Max、Team及Enterprise等付费套餐用户在内的五小时计费时间限制。 Anth
AI算力告急：行业面临严峻供应挑战
Michael精讲版课程背景知识近年来，人工智能的飞速发展，离不开一条看不见的“燃料”供应链。这条链的起点是晶圆厂里切割出的硅片，经过光刻、蚀刻、封装，变成一颗颗指甲盖大小的芯片，再被插进数据中心机架上的服务器，最终转化成为用户提供的智能服务。从论文数据到行业报告，人们习惯于关注算法的精妙，却常常忽略背后那套庞大的硬件堆栈。随着大语言模型规模不断扩大，以及各类应用纷纷嵌入人工智能功能，对计算资源的需求呈指数级增长。每一次点击“生成”按钮，背后都涉及大量矩阵运算和海量数据交换。这种需求正在以远超硬件供给的速