人工智能将推动下一波技术创新。从为生成式人工智能提供动力到加速机器学习应用，对先进硬件的需求从未如此巨大。
对于高瞻远瞩的投资者来说，人工智能硬件上市公司正在成为市场上最具吸引力的投资机会之一。对于希望涉足这一快速增长行业的投资者来说，这些公司不仅因其尖端技术，而且因其长期市场潜力而脱颖而出。
以下是目前最值得购买的 10 只人工智能硬件股票。这些股票以强大的机构覆盖面和不断增长的全球需求为后盾，为投资者提供了接触人工智能爆炸式增长的机会。
| 公司名称（股票代码） | 正在崛起的分析师 | 市盈率 |
| 高通公司（QCOM） | 14.6% | 12.97 |
| Marvell Technology (MRVL) | 27.9% | 24.03 |
| 英伟达™（NVDA） | 9.4% | 35.29 |
| AMD (AMD) | 12.9% | 32.34 |
| 英特尔（INTC） | -6.6% | 102.98 |
| 台积电（TSM） | 18.7% | 22.71 |
| 博通公司（AVGO） | 3.0% | 39.69 |
| 美光科技（MU） | 29.3% | 9.65 |
| 超级微型计算机（SMCI） | 18.3% | 16.21 |
| 阿里斯塔网络公司（ANET） | 5.9% | 44.39 |
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以下是 3 只最好的人工智能硬件股票，它们的价值可能是目前最被低估的。
AMD (AMD)
在数据中心人工智能领域，AMD是英伟达最可信的挑战者，它的加速器路线图发展迅速，云应用也在不断增长。微软Azure已经将MI300X集群纳入主流，为客户提供了英伟达之外的另一种训练和推理方式，而AMD也明确表示将加快步伐：MI325X的出货量将在2024年第四季度之后开始，基于CDNA 4的MI350系列计划于2025年推出，其推理能力将显著优于MI300（据AMD称）。
这一点非常重要，因为随着部署模型的扩展，推理能力也会爆炸性增长，内存容量/带宽（MI3xx 强调 HBM 的领先能力）与原始 FLOPS 一样具有决定性作用。在战略上，AMD 正在赢得领先的超大规模服务器和建模实验室的设计，同时围绕 ROCm 和标准推动 “开放式人工智能 “论点，以降低交换成本。
管理层一再宣布，到 2025 年，AI-GPU 的供应将十分紧张，数据中心的组合也将增加；路透社和公司指南都报道了这一进展，并预计随着产能的增加，MI3xx 的收入将大幅增长。对于投资者来说，AMD 的理论是一个经典的故事：在一个快速扩张的市场中，第二大供应商只要保持在芯片、软件和供应方面的执行力（主要依赖台积电），仍能以较高的复合增长率获得份额。
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台湾的半导体制造业（TSM）
如果说英伟达和 AMD 是供应商，那么台积电就是矿山。它生产绝大多数先进的人工智能加速器，目前正处于独特的投资和封装开发阶段，以满足需求。今年夏天，该公司发布了创纪录的业绩报告，称人工智能和高性能计算是主要驱动力；该公司还上调了全年增长展望，并确认2 纳米（N2）量产将于 2025 年底开始，对收入的影响将持续到 2026 年。
与此同时，台积电正在将CoWoS先进封装产能翻番并扩大，这对于富含HBM、基于芯片组的人工智能组件至关重要，同时还在台湾增加了新的封装基地，并对日本的产能进行了评估。为什么这是 “要购买的人工智能硬件 “清单的一部分：无论芯片来自英伟达（NVIDIA）、AMD、定制芯片还是初创公司，人工智能超级分频器资本支出的每一额外美元往往都要经过台积电的先进节点和封装线。
该公司 2025 年第二季度的印刷品和每月更新的信息都凸显了人工智能在规模上的优势，而其路线图（N2 之后的 A16）则使 HPC/AI 客户每瓦性能的提升如期进行。虽然汇率波动、地缘政治和海外成本结构仍是需要关注的领域，但与单一芯片供应商相比，该公司的产品周期风险较小，投资者可从人工智能计算增长的多元化投资中获益；管理层将继续发出信号。
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英伟达™（NVDA）
英伟达是人工智能计算领域最纯粹的玩家。其 Blackwell 平台（GB200）在单个机架规模的 NVLink 域（NVL72）中集成了 72 个 GPU 和 36 个 Grace CPU，英伟达称，与上一代产品相比，该平台可将具有数万亿个参数的 LLM 的实时推理速度提高 30 倍，而这正是超大规模企业按亩数购买的性能。
同样重要的是，英伟达™（NVIDIA®）第五代NVLink和NVLink Switch将集群带宽提升到极高水平，有助于消除减缓大规模训练和推理速度的通信瓶颈。芯片、网络和软件之间的这种紧密耦合使利用率保持在较高水平，并使总体拥有成本（TCO）对云运营商具有吸引力。然而，真正的差距在于整个生态系统、CUDA、库、框架和系统设计，它们已经在过去十多年中大量涌现。
虽然英伟达正在开放NVLink Fusion，允许合作伙伴构建半定制的人工智能芯片，并将第三方CPU与英伟达的GPU配对，但根据行业报告和调查，英伟达仍然是80%人工智能加速器的事实标准。先进封装是另一个支柱：英伟达为Blackwell采用台积电的CoWoS-L，凸显了英伟达如何协调最高价值节点和封装的供应稀缺性。
英伟达仍在引领数据中心的人工智能发展，甚至其 “开放 “举措也在吸引更多的开发人员和系统进入其重力井。
华尔街分析师看好这 5 种被低估的化合物，认为它们具有搏击市场的潜力
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