AI投资已经不只是 $NVDA：22只ETF把整条产业链拆开了 如果你还把AI行情理解成“买英伟达、买半导体”，可能已经低估了这一轮资本开支扩散的速度。 现在AI已经从GPU一路扩散到：HBM、晶圆、光通信、Neocloud、电源、MLCC、液冷、软件、网络安全，甚至OpenAI、Anthropic、Meta、DeepMind和xAI各自的生态链。 这份AI ETF地图，建议收藏： 一｜半导体 / GPU / 晶圆 $SMH VanEck半导体ETF 半导体核心组合，覆盖英伟达、台积电、AMD等龙头。 $SOXX iShares半导体ETF 同样覆盖整个半导体产业链，配置相对分散。 $AIFR Defiance Global Foundries ETF 专门聚焦晶圆制造，把AI投资进一步拆到“谁负责真正把芯片制造出来”。 二｜HBM / DRAM / 存储 $DRAM Roundhill Memory ETF 直接押注存储产业链，包括DRAM、NAND以及AI最重要的HBM方向。 AI算力越强，对高速存储的需求越高，所以HBM已经从普通零组件升级成AI基础设施的重要瓶颈之一。 三｜光通信 / 光模块 / 硅光 $LYTE Roundhill Photonics & Optics ETF 聚焦光通信、光学、光模块和相关产业链。 $FOTO Tuttle Capital Pure Play Photonics ETF 同样主打Photonics光子技术。 当AI集群从几千颗GPU扩展到几万甚至几十万颗芯片以后，最大的挑战之一，就是如何让这些芯片高速连接。 所以AI的下一轮预算，不只是“算得快”，还要“传得快”。 四｜Neocloud / GPU算力租赁 $NCLD Roundhill Neocloud ETF 重点押注GPU-as-a-Service、AI数据中心以及Neocloud算力租赁。 如果不想自己买GPU，就租算力。 这也是AI基础设施里过去两年迅速冒出来的一种新商业模式。 五｜传统云计算 $SKYY First Trust云计算ETF 聚焦成熟云生态。 相比Neocloud，这条线更多是传统云计算、软件和基础设施平台。 六｜MLCC / 电容 / AI电源 这一块可能是目前市场最容易忽略的AI基础设施分支之一。 $CCML Roundhill MLCC & Electronic Components ETF 聚焦MLCC以及电子元件。 $CAPA 电容 / MLCC ETF 主要覆盖被动元件、电容相关产业链。 $PSOX AI服务器电源相关ETF 聚焦AI服务器供电、电源转换及相关零组件。 为什么这些东西突然重要？ 因为GPU功耗越来越高，AI机架的电力密度也越来越高。 到了下一代AI数据中心，市场讨论的已经不是单纯“GPU够不够”，而是： 电送不送得到？电压稳不稳定？功率转换效率够不够？ 七｜液冷 / AI热管理 $COOL AI Thermal Management ETF 聚焦液冷、散热以及AI数据中心热管理。 GPU越强，产生的热量越大。 所以AI资本开支最终会形成一条非常清晰的链条： 芯片 → 电力 → 散热 → 互联。 少任何一环，整个AI数据中心都跑不起来。 八｜AI软件 / SaaS $IGV iShares Expanded Tech-Software Sector ETF 覆盖软件、SaaS以及云软件。 $WCLD WisdomTree Cloud Computing Fund 更集中在云计算软件方向。 AI基础设施建设完成以后，最终还是需要应用层去产生收入。 所以AI交易的后半场，很可能会逐渐从“卖铲子”向“谁真正把AI变成软件收入”扩散。 九｜网络安全 $CIBR First Trust Nasdaq Cybersecurity ETF $HACK 网络安全ETF $BUG Global X Cybersecurity ETF AI Agent越来越多、企业数据越来越多、模型访问权限越来越复杂，网络安全本身也可能成为AI时代另一笔刚性IT预算。 十｜最特别的一组：直接押注五大AI实验室生态 这可能是整张ETF地图里最有意思的一组。 $OAIW OpenAI Lab Ecosystem ETF 押注OpenAI产业链合作伙伴。 $ANTW Anthropic AI Lab Ecosystem ETF 押注Claude / Anthropic生态。 $MTAW Meta AI Lab Ecosystem ETF 押注Meta AI生态。 $DEPW Google DeepMind AI Lab Ecosystem ETF 押注Gemini / DeepMind生态。 $XAIW SpaceXAI Lab Ecosystem ETF 押注xAI / Grok生态。 这类ETF的逻辑已经不再只是： “AI会不会增长？” 而是进一步变成： 你认为未来哪一个AI生态系统会跑出来？ 把这22只ETF放在一起，其实就能看清AI行情正在发生什么变化： 第一阶段，市场买GPU。 第二阶段，市场买HBM、晶圆和服务器。 第三阶段，市场开始买光通信、电源、MLCC和液冷。 再往后，则是云、软件、网络安全和AI应用生态。 所以AI并不是一个板块。 它正在变成一整套新的科技基础设施。 真正值得研究的，已经不是“AI行情什么时候结束”，而是： 下一笔AI资本开支，会流向产业链的哪一层。

AI 投资 8 层框架 x 3 类终端 1. 能源 2. 制造 3. 存储 4. 芯片+互联 5. 算力 6. 数据 7. 模型+编排 8. 应用+执行 可以有两种用法 1. 查漏补缺，看看哪一块还有不错的机会，我比较看好物理 AI 2. 评估标的，覆盖层数 + 不可替代性 = 护城河深度 护城河 S 级标的： $NVDA $GOOG $TSLA $TSM SpaceX

《AI时代，投资者必须全栈》 ai investor has to be Full-Stack Investor 过去的投资世界，讲究“分工”： 有人做宏观，有人做行业，有人做基本面，有人做量化。 但进入 AI 时代之后，这种分工化的投资方式正在迅速失效。 今天，一个真正能理解、看懂并抓住 AI 时代财富机会的投资者，必须是 全栈型投资者（Full-Stack Investor）。 就像技术行业曾经出现“全栈工程师”一样，未来的投资世界也将被“全栈投资者”主导—— 既懂宏观，也懂技术；既能判断行业，也能写工具；既能分析，也能自动化。 这是时代的要求，也会是下一代投资者最核心的竞争力。 一、为什么 AI 时代投资者必须全栈？ 1. AI 是一个端到端的超级产业链，任何一个环节都可能反转你的判断 AI 涉及的链条长到前所未有： 算法（Transformer、MoE、World Model） GPU（NVDA / AMD） HBM（SK hynix / Samsung / Micron） 先进封装（TSMC CoWoS / SoIc） 光互联（Broadcom / Coherent / Intel SiPh） 数据中心（VRT、NET、DDOG） 能源（BE、CWEN、XIFR） 云与 AI 平台（GOOG、MSFT、META、OpenAI） AI 应用层（PLTR、SaaS 全部重构） 任何一个瓶颈、任何一个突破，都会改变整个板块的涨跌逻辑。 如果你不了解光互联，你看不懂 GPU 可扩展瓶颈。 如果你不了解 HBM，你判断不了 AMD/NVDA 的代差。 如果你不了解能耗和冷却，你不知道数据中心为什么比 GPU 更紧缺。 如果你不了解算法，你根本无法判断“算力需求是否会继续指数级增长”。 AI 投资不是单点知识，而是端到端系统理解。 2. 信息量爆炸，纯靠人力无法覆盖 AI 相关的信息密度，已经远超传统行业： 供应链新闻 算法论文和技术突破 Big Tech CapEx 更新 监管和出口管制 数据中心扩张与电力审批 GPU 交付时序 行业会议与内部技术路线 X/Twitter 讨论流 各类模型 benchmark 和产品更新 每天 1000+ 条信息可能只是行业平均水平的投资者。 不用工具自动化，就永远落后于别人。 全栈投资者最大的优势，就是能自己构建信息“摄取与过滤系统”。 3. 技术周期太快，不懂技术就无法提前布局 AI 的技术迭代速度大概是： 每 3～4 个月一次重要突破 每 6～9 个月一次产品更新 每 12～18 个月一次算法范式变化（MoE、SSM、World Model） 每 24 个月一次硬件架构代差（H100 → B200 → Rubin） 如果你不了解技术周期，你根本无法预测： 哪家公司未来一年会爆发 哪条供应链会卡住 哪个环节会成为新赢家 谁会在 2 年后被替代 技术理解能力，是 AI 投资者未来的基本素养。 二、为什么“开发能力”也是未来投资者的必修课？ 真正的全栈投资者，不只是会分析，还必须会“开发自己的工具”。 因为： 1. 投资者的核心能力之一是“快速验证观点” 你想验证： 最近 48h 哪些 AI 项目最热？ 某事件（财报/政策）对哪些股票影响最大？ 算力增速 vs 数据中心供电缺口的关系？ 模型参数增速 vs HBM 需求增长？ 只要你会vibe coding，你就能在马上得到答案，而不是靠别人的两周后的分析。 2. 未来的投资者本身就是“产品经理” 投资者必须设计： 事件监控 数据库 自动摘要 自动分类 情绪分析 回测脚本 。。。。。。 这就是一个“投研产品”的完整系统。 会开发的人，能自己造最适合自己的系统；不会的人，只能用别人的系统，未必最适合自己 三、结语：AI 时代不会让投资更容易，但可能是碳基生物为数不多的选择之一 AI 并不会让投资变简单。 AI 会加速信息流动、压缩套利时间、加速竞争。 在这种环境下： 不会开发、不会自动化、不会跨学科推理的投资者，将被淘汰。 懂技术、懂产业、懂开发、懂金融的“全栈投资者”，会成为下一代的超级个体。 更不用说，当ai开始大量替代人力的时候，投资，可能是唯数不多的，你可以选择不被替代的工作。 真正的 AI 投资时代刚刚开始。 只有全栈型投资者，才能吃到全周期的红利。

在 AI投资里，我多年总结下来有几条线是华尔街最喜欢奖励的基本面条件 1. 现金流开始由负转正 2. 新的新增收入确认 3. 叙事的转换 4. 等等 这篇我从 $MRVL 讲讲第三点，以及我为什么能安心持有快三年，几乎没有卖出。我认为 Marvell 在我清晰可见的技术主线上，坚定地一步一步向前进 $MRVL 过去最大的争议就是：一个 hyperscaler custom ASIC 的设计平台，怎么能承担起这么大的估值？ 最近一步步证明：它不只定制 ASIC，还有光通信、DSP 网络芯片这种毛利润高的收入。 在谷歌和英伟达等算力巨头的扶持下，互联即将成为把存储 X 算力发挥到极限、提升经济的关键玩家 是的，一个叙事发生了转换，但我认为市场还没有完全 price in 这个叙事。我认为需要时间，但目前 on track。我不知道明天的股价，但如果你问我明年，我觉得大概率会不错的 我们再来从 4 月到捋一遍 1/ 4 月 Google-Marvell 传闻 今年 4 月 Reuters 已经报道过，Google 正在和 Marvell 谈两类 AI 推理芯片：一个是配合 TPU 的 memory processing unit，另一个是专门跑 AI model inference 的新 TPU。今天 8-K 披露的 AI inference accelerators、memory interface controllers、near-memory compute 2/ 5月 $MRVL 财报，管理层的口径非常保守，scale up 和谷歌的这些利好一句话也没提，股价横在了 200。因此我认为是一个不错的供应价，可以用我之前提到的相对估值法 3/ 黄仁勋高喊 MRVL万亿美元，市场提前把 Scale up/out互联 和谷歌等合作打满，股价提升到了 300 美元 4/ 7 月半导体集体下跌，因为市场算力过剩的故事发酵。七月，我每天都在更新解读市场新闻，欢迎回看。同时，伴随着存储涨价、存储供不应求的小作文满天飞，大家也能看到，一台 AI 服务器大部分的利润都给了存储，毛利率 80% 多 5/ MRVL 的 FMS 叙事被强化。 Marvell 8 月初刚在 FMS 推 AI memory / storage infrastructure，核心口径就是 agentic AI inference 以后会被 memory capacity、bandwidth、latency、data movement

AI 是现在最大的投资趋势，围绕 AI 做投资，我觉得有这么几条核心主线。 1️⃣ AI 已经进入推理时代，在算力消耗占比中，推理已逐渐超过训练，并且未来推理不是线性增长，而是指数级。围绕推理，布局长线 AI 投资。 除了 GPU 之外，CPU、内存、存储、光互连、推理专用加速卡、云厂商、NeoCloud 都是值得长期布局的板块。 - CPU $AMD $INTC $ARM - HBM 内存 + NAND/SSD + HDD 存储 $MU 海力士 三星 $SNDK $WDC - 光互连：这里标的太多... 这周 Nico 前沿 Alpha 频道里有详细讲过，大家可以翻翻 - 推理专用 ASIC $CBRS（即将 IPO 可能短期炒作严重） $GOOGL $AMZN $MSFT $META（自研推理芯片） $AVGO（AISC 设计代工） - 传统云厂商 $GOOGL $AMZN $MSFT $ORCL -NeoCloud $CRWV $NBIS $IREN 2️⃣ 英伟达作为世界 AI 工厂，目前交付的不仅仅是算力 GPU，而是直接面向客户，交付从芯片到软件再到整套 AI 工厂的全栈解决方案. 它投钱去哪里，说明哪里就是产业链上最真实的瓶颈。从英伟达的投资版图入手，就能看到当下市场最热门的投资方向。 - 英伟达直接投资的上市公司 $INTC $CRWV $NBIS $COHR $LITE $GLW $IREN 3️⃣ 能源仍然是 AI 最大的物理约束，目前 AI 增长最大的瓶颈在于电力。核电、SMR 小型核反应堆、天然气发电、电网设备、变压器、液冷、储能，这些都是 AI 电力受益板块，能源投资逻辑已经被 AI 重塑。 - 核电运营商 $CEG $VST - SMR 小型核反应堆 $OKLO $SMR - 天然气发电 $GEV - 电网设备 $ETN - 液冷 $VRT $MOD - 储能 $TSLA $FLNC 4️⃣ 数据正在变成新一代核心资产，只不过目前市场注意力不在这。模型架构趋同，算力瓶颈也会慢慢被解决，未来 AI 真正的差异化优势还是数据。 这一侧重点关注社交平台以及拥有垂直领域数据的公司，比如 $META $RDDT $TSLA 等等 5️⃣ AI 应用落地变现，最大的赢家还是掌握用户分发渠道的公司，核心还是得回归用户价值，而大科技牢牢掌握这一层入口。 - 信息分发入口 $GOOGL - 社交入口 $META - 购物入口 $AMZN - 消费设备入口 $AAPL - 操作系统入口 $MSFT - 物理 AI 入口 $TSLA

由人工智能（AI）投资掀起的股市涨幅，虽然提升了美国人的财富，撑起消费支出，但通货膨胀却也在侵蚀他们的购买力，随之而来的利率上扬更是加剧了住房负担。

高盛市场观点：AI投资主线并未退潮，但行情已从“普涨”进入“分化和选股”阶段。 过去AI投资主要集中在半导体、云计算等基础设施，如今正向AI软件、网络安全、数据基础设施和智能体AI等应用层扩散，投资范围进一步扩大。 企业对AI带来的生产力和收入增长总体乐观，但市场开始更加关注数万亿美元资本开支能否真正转化为回报。 当前最大风险并非AI趋势终结，而是基础设施部署节奏低于预期，以及利率、油价和宏观经济等因素带来的估值压力。 以下是其节目全文： 这里是《The Markets》节目，我是 Chris Hussey。今天是 9 月 30 日星期三，我现在身处高盛（Goldman Sachs）的交易大厅，与 Pete Callahan 在一起；他是我们 FICC（固定收益、外汇和大宗商品）与股票部门负责美国科技、媒体和电信行业的专家。 Pete，非常感谢你再次做客《The Markets》。谢谢邀请。 好的，我们切入正题吧，因为刚刚过去的这个夏天市场表现平平。看看十大科技股，涨跌各半。AI 概念的投资热潮是否已显疲态？客户们怎么说？ 是的，听着，我认为科技和 AI 的发展主线依然稳固，但你说得对，现在情况变得更加微妙了，对吧？市场表现出现了更大的分化——这或许是“市场广度不佳”的一种委婉说法，对吧？ 但我们现在看到的是一个更考验选股能力的行情。 AI 周期已经进入第三或第四个年头了。既有很多令人兴奋的因素，也有许多投资者关心的问题。 所以我确实认为科技股的趋势依然向上。我认为盈利增长、估值水平以及行业主题的顺风效应都支撑着这一板块。 不过正如你所言，在经历了年初（比如 1 月到 6 月）的强劲开局后，我们确实可能经历一段平淡期。 今年夏天市场处于盘整态势，我认为这是合理的，因为投资者正在权衡 AI 领域在今年余下时间里的各种利弊因素。 更不用说利率、油价和宏观经济形势了——这些都是今天讨论的重点，而在今年上半年，它们受到的关注相对较少。 是的，我想谈谈宏观层面的话题，但在那之前，让我们继续探讨一下“AI 投资热潮”—— 因为这股 AI 投资热潮的性质似乎正在发生变化。 起初，这是一场围绕 AI 基础设施的投资，始于半导体行业，随后扩展到超大规模云服务商（hyperscalers）。 现在，投资重心是否正在向应用层转移，比如“智能体 AI”（agentic AI）这类领域？你是怎么看的？ 这是一个很好的问题。我们先从背景说起：9 月初，我们举办了盛大的旗舰科技会议。参加完那场会议，很难不对 AI 和科技行业的现状感到乐观。这就是当前的背景，而且是一个积极向上的背景。 但你说得对，在最初的几年里，人们一提到 AI，想到的就是半导体，这更像是一种资本支出（CapEx）的“贝塔”（beta）投资——即押注于“卖铲子”的企业（基础设施提供商）。 但在过去几个月里，人们的关注点确实开始向技术栈的上层转移，比如基础设施软件和安全软件层面的支撑性架构，以及那些帮助企业采用和部署 AI 的工具和公司——这正是我们目前看到的趋势。 所以，是的，“智能体”应用是其中的一部分，网络安全也是，还有一些数据基础设施相关的股票也包含在内。 因此，我认为这股投资热潮的范围已经扩大了。从某种程度上说，虽然这看起来可能显得更加分散、广泛，但我认为这种广度其实是件好事，即便这意味着选股变得更具挑战性，而不再仅仅是围绕单一主题的叙事逻辑。 好的，太棒了，Pete。你提到了我们在 9 月举办的“Communicopia and Technology”大型会议。你在那里是否听到很多人说，这类人工智能（AI）的应用确实行之有效，并且带来了人们所期待的生产力提升？ 是的，确实如此。听着，如今企业界关于生产力、新的创收机会等方面，流传着许多类似的说法。 关键在于衡量标准，对吧？毕竟我们在资本支出（CapEx）上投入了数万亿美元。 所以我认为，从生产力提升和应用场景的角度来看，整个市场正获得其期望的成效——尽管在消费者端，随着个人助理的兴起，相关应用场景才刚刚开始显现。 但归根结底，衡量标准始终在于：投入了多少资金，而企业在后端又能获得多少回报。 当然，随着第三季度财报季的到来，我们将看到具体的量化数据，以此来衡量企业如何从生成式AI中获益。 好的，Pete，请再详细谈谈AI基础设施建设的情况。投资者最担心的是什么？是担心资金耗尽导致项目停摆吗？他们关注的风险点究竟是什么？ 是的，这是个好问题。 我认为大部分问题都与部署的线性过程有关。 因此，我认为投资者们相信这一主题将是一个持续十年的超级趋势。 所以我认为投资者对最终结果感觉相当不错，但是线性发展的过程变得 有点不确定了，对吧？  这是对这些数据中心的部署、物理搭建和启动的评论。 所以我觉得， 这部分讨论变得更加棘手了。 再说一遍，我不想再回到这个问题上， 但是当你观察 利率市场或石油市场时，你会发现有很多噪音。 因此，与  2023 年、2024 年的生成式人工智能周期相比，如今投资者需要考虑的因素要多得多。 好了，皮特，关于人工智能就到此为止吧。 接下来，让我们把目光转向更 广阔的科技领域。 我们来聊聊软件吧。 那支队伍年初就被淘汰了。虽然度过了一个美好的夏天，但上个月有点 压力。 软件行业目前处于什么状态？  分散，你肯定还会听到我再次使用“微妙的”这个词，对吧？ 因为软件的一部分就是网络安全的 故事，数据基础设施的故事，  这已经成为投资者关注的一个重要主题 ，你可以把这些称为推断性投资。 核心 SaaS 和应用层软件这类问题，  市场仍在努力解决。 在这个 市场中，市场仍在努力寻找产品市场契合度、 定价策略以及它们  在过去几年中涌现的新模式层中的定位 。 所以，这实际上是一种软件内部的分散交易，但这已经 好多了。 我的意思是，今年上半年价格走势有点像是相关性较强的一种类型 ，这对谁都不是好事。 所以，看到这种分散是件好事。 你开始看到选股又开始用  软件完成了。但总体趋势是上升的。 过去几个月，该集团的待遇好多了，我仍然认为， 在该细分领域，市场定位是一个有利因素。  所以，如果你是一家 能够帮助实施人工智能或保障人工智能安全的软件公司，那么你就处于有利地位。 但如果你是一家必须使用人工智能来改进软件的软件公司，那么现在还不是时候。 对，或者把最终产品交付给客户。 市场正在试图 弄清楚，在接下来的几个月甚至几个季度里，这个故事将如何发展  。 好的，我们来截取宏。 科技与利率一直密切相关。 今天有什么活动？ 是的。 听着，利率无疑已经成为科技投资者讨论和考虑的话题之一。 今年以来，纳斯达克指数的市盈率已经压缩了约 20%。 当然，有很多因素会影响这种情况，但我认为利率肯定 是其中一部分。 我们现在的10年期国债收益率肯定高于5.25%，对吧？ 所以我觉得这算是这个故事的一部分。  今年科技股依然带来了丰厚的回报，这是为什么呢？ 这是因为主题保持不变，盈利增长也保持不变。 因此，我们会关注利率，而且显然，如果忽略了收益率曲线的长期部分，我们会非常谨慎。 但从另一个角度来看， 这是否会将人们拒之于科技之外？ 不。但这是否会给盈利带来更大的压力，使其承担更重要的业绩提升因素，而不是估值倍数？ 当然，  而且我认为我们今年已经看到了这一点。 您刚才提到了盈利和市盈率的问题。 这是否表明市场对盈利存在健康的怀疑态度，人们 并不认为盈利会像我们预期的那样强劲？ 没错。 我认为一部分原因是利率问题，当然，另一部分原因在于我们能以超过 20% 的盈利增长率持续多久，对吧？ 这段时间过得很充实。 如果未来几年人工智能能够提高生产力， 企业利润率也能保持健康，我认为这个结论仍然成立。 你克服了 2027 年  和 2028 年的种种担忧，这或许是科技行业走向更高境界的道路。  好的，太好了。 让我们给它加个蝴蝶结吧。 交易内容是什么？ 是的，我目前专注于两件事，对吧？ 当然，首先是半导体。 我们讨论过这件事，  但那个团体已经很久没有发展了。多种因素交织在一起，我们讨论过 这种个人助理、消费人工智能的故事在过去几周开始兴起 。 所以我会密切关注半导体行业第三季度的财报，希望它能重新站稳脚跟。另一个方面是消费者服务和消费者体验。 9月份，消费类股票经历了10多年来 最大的单月跌幅之一。 当然， 利率和石油价格对该集团来说是个沉重的负担，但你也可以说这是一个在 2026年下半年克服重重忧虑的机会。 而这正是我会重新投入精力、认真思考 并寻找一些独特好点子的领域。  在科技领域，这是否意味着电子商务？ 它们是什么意思？ 对，没错。 互联网服务、商业，以及我们在这个领域举办的 一些现场活动和体验。 好的。 下个月你最关注什么？ 当然。 所以这是月初的宏观经济数据，  对吧？ 本月底我们将召开美联储会议 。 目前市场已经消化了大约40%的加息可能性。 所以我们将观察宏观经济数据是否会影响这一预期 。 我们将于月中开始发布公司财报。 当然，这一切都是为了找到人工智能投资的回报 ，这不仅在科技领域，  而且在科技领域之外也越来越重要。 最后，还有大约30天就要举行中期选举了 。  随着财报季的临近，这方面的情况会一直存在，所以这也是值得关注的一点。 皮特，非常感谢你的参与 。 非常感谢。  谢谢邀请。 本周的《市场》节目就到这里。 我是克里斯·赫西。 谢谢收听。