刚刚了解了大科技公司的最新资本支出（capex）计划，数字说真的令人震惊。我们在谈论的是，最大的科技公司计划今年仅在人工智能基础设施上就投入超过 $650 billion。基本上就是一个中等规模国家的GDP，直接投进数据中心和芯片。下面是我在这个领域真正关注的内容。

首先，显而易见的布局：芯片制造商。英伟达仍然是这里的王者，它的GPU驱动了大多数AI工作负载，而且CUDA的护城河不会轻易消失。但我看到的真正机会，远不止GPU制造商本身。AMD在推理（inference）方面已经开辟出稳固的细分市场，尤其是在与OpenAI和Meta取得一些大胜之后。然后是博通（Broadcom），很多人都在“睡觉”——没怎么关注这家公司。这家公司基本上就是定制AI芯片的架构师：他们帮助构建了Alphabet的TPU，现在也在帮助其他玩家开发自己的专有硅（proprietary silicon）。这是一条跨多年的收入来源。

台积电（Taiwan Semiconductor Manufacturing）也是另一个角度。他们在AI所需先进逻辑芯片的代工领域拥有“代工垄断”，这意味着强大的定价能力。我一直在想的一点是：高带宽内存。AI芯片需要HBM才能高效运行，我们说的还是要比普通DRAM多出3倍的晶圆产能。美光（Micron）在这里的布局不错，作为三大DRAM制造商之一，他们正在锁定长期承诺。这很关键，因为这会让他们的业务不再像以前那样那么周期性。

现在，那些大科技公司在砸这么多钱——他们不是为了消遣。Alphabet、Amazon和Microsoft都预计，他们在云基础设施上的投入会带来可观回报。我都看好这三家。Alphabet用Gemini来强化搜索，Microsoft的AI助手正在推动企业采用，而Amazon则通过AI和机器人在电子商务中挤出效率。Meta也在这场讨论里，作为一个“大手笔投入者”，他们把AI嵌入到推荐引擎和广告工具中。他们获得的参与度和定价能力都是真实存在的。

有一件事人们讨论得还不够：能源。AI基础设施是“耗电大户”，这也是我在关注Energy Transfer的原因。他们在Permian（帕米尔地区）拥有便宜的天然气资产，这基本上就是满足数据中心用电需求的完美配置。一个被打压后的股票价格带来超过7%的收益率？这是一种很“阴”的方式来参与AI建设，而不需要直接碰芯片股。

在我看来，这一轮AI资本开支（capex）周期才刚刚开始。大科技公司显然押注很大，而为它们供给的产业链——从芯片设计到内存制造，再到基础设施提供商——未来几年都应该会看到持续的需求。值得持续关注这件事会如何展开。