人工智能十强股全名单:谁能率先冲击下一个十年红利?

人工智能浪潮势不可挡。这场技术革命已经彻底改变了全球商业格局,且其潜力远未被完全释放。研究机构Precedence Research预测,到2034年,全球AI市场年均复合增长率将超过19%。

人工智能十强股全名单:谁能率先冲击下一个十年红利?

这自然为投资者带来了巨大机遇。关键在于,哪些公司能把握住未来的增长红利?以下是十家在人工智能赛道上最值得关注、并有望持续领跑的公司:

1. AI数据中心的绝对核心:Nvidia

Nvidia(NASDAQ: NVDA)几乎成了AI投资的代名词,虽然这一说法已近俗套,但英伟达在AI领域的核心地位无可争议。作为AI平台的“大脑”,Nvidia的高性能处理器支撑了整个行业的计算需求,其市场份额仍高达约85%。目前没有竞争对手能撼动其地位,未来有望伴随行业增长持续扩张。

2. 让AI真正落地:Palantir Technologies

AI不仅需要强大的硬件,更需要高效的软件平台帮助用户从数据中提取价值。Palantir(NASDAQ: PLTR)正是这样的存在。其AIP平台帮助办公场景中的用户自行构建自动化工作流程和应用程序,而Gotham平台则专为军事作战中的数据驱动决策设计。

尽管当前市盈率超过200倍(基于今年每股预期收益0.58美元),但未来几年年均30%的预期增长率可能支撑这一估值。

3. 新一代计算形态:IonQ

当前AI主要依赖传统计算架构,但量子计算的崛起预示着一场范式转变。通过操控亚原子粒子的量子特性,量子计算可同时处理几乎无限数量的数学可能性,将年级计算压缩至数分钟内完成。

IonQ(NYSE: IONQ)是最早将量子计算商用化的公司之一。2023年营收4300万美元,同比增长近一倍,2024年预计再翻倍,增长潜力显著。

4. 全面布局AI的巨头:Microsoft

Microsoft(NASDAQ: MSFT)虽仍依赖Windows、Office、Azure和Xbox等传统业务,但微软AI布局也不容忽视。虽然其AI助手Copilot未能撼动ChatGPT的主导地位,但依托其在企业软件市场的深厚基础,Copilot仍具备强大变现潜力。截至2023年底,约三分之二的大型美企已在使用Microsoft 365 Copilot。

5. AI垂直场景专家:C3.ai

相较于Copilot等通用AI工具,C3.ai(NYSE: AI)专注于为企业提供130多种定制AI应用,例如预测航空部件故障、优化连锁零售定价、加速贷款审批流程等。未来随着企业需求精细化发展,C3.ai此类垂直解决方案将更具吸引力。

6. 被忽视的AI老兵:IBM

IBM(NYSE: IBM)虽然不再是AI概念的“热搜”,但其深耕多年的Watson平台正被Samsung SDS、Intel、Deloitte、Vodafone等广泛使用,提升运营效率或降低成本。目前,IBM的生成式AI年化营收已达60亿美元。

同时,IBM也在进军量子计算,计划在2029年前建成200量子比特平台,远超IonQ当前的36量子比特水平,显示其对硬核AI计算实力的长期布局。

7. 搜索霸主的多重进击:Alphabet

Alphabet(NASDAQ: GOOG / GOOGL)同样布局量子计算,2023年底发布的“Willow”芯片拥有105量子比特,虽尚未商业化,但潜力巨大。

与此同时,Google正在通过Gemini和AI增强的搜索结果积极进军C端市场。Gemini目前日活跃用户约5000万,AI搜索功能也为其搜索广告业务提供了新动力,巩固其现金流核心地位。

8. 连接一切的幕后英雄:Marvell Technology

AI并不只是芯片和软件的较量。Marvell(NASDAQ: MRVL)虽名声不如Nvidia响亮,却在AI数据中心的连接层中扮演着至关重要的角色。

其光学数字信号处理器支持长距离光纤高速传输,还为AI数据中心提供定制芯片,避开高价通用方案。2023年营收58亿美元,预计今年增长43%,潜力不容小觑。

9. 亚洲AI力量的崛起:Alibaba

尽管Western市场熟悉的AI助手是ChatGPT、Copilot、Gemini等,但在中国,Alibaba(NYSE: BABA)正依托其电商生态推出自主AI工具“Qwen”。

尽管Qwen尚非中国AI助手之最,但Alibaba凭借天猫和淘宝在电商领域的统治地位,天然具备AI商业化落地优势。Baidu的Ernie、DeepSeek等也体现出亚洲市场的差异化竞争格局。

10. AI在制药行业的破局者:Recursion Pharmaceuticals

Recursion Pharmaceuticals(NASDAQ: RXRX)虽为生物医药公司,但其AI平台“Recursion OS”可预测药物性能、分子设计最优路径,大幅缩短研发周期和试验成本。

平台已积累36PB(3600万GB)专有科学数据,并与Roche、Sanofi等制药巨头达成合作,提升药物研发效率。据其估算,传统药物平均需耗时十年、花费20亿美元研发,但其AI系统可将失败率和成本显著降低。

结语

从高性能计算芯片、平台接口、企业应用、底层传输技术,到量子计算与AI制药,人工智能的投资版图远比表面所见丰富。上述十家公司不仅覆盖不同环节,更代表AI革命的广度与深度。

by by James Brumley

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