Transformer论文（2017）催生GPT-1、GPT-2、GPT-3。超大规模云厂商竞相建造史上最大的AI超级计算机。
超大规模云厂商向数据中心、自研芯片和高速网络投入数千亿美元。在任何产品落地之前，基础设施就已成为AI投资的主旋律。
| 代码 | 公司 | 投资逻辑 |
|---|---|---|
| NVDA | 英伟达 | H100时代开启；4万美元一颗的GPU供不应求 |
| MSFT | 微软 | Azure AI + 100亿美元投资OpenAI |
| GOOGL | 谷歌（Alphabet） | TPU自研芯片 + 谷歌云 + DeepMind |
| AMZN | 亚马逊 | AWS霸主地位 + Trainium/Inferentia自研芯片 |
| TSM | 台积电 | 100%的尖端AI芯片在这里制造 |
| ASML | 阿斯麦 | 没有EUV就没有先进AI芯片，就这么简单。 |
| AVGO | 博通 | 为超大规模云厂商定制AI ASIC；AI收入剑指千亿美元 |
| MRVL | 迈威尔科技 | AI网络芯片 + 超大规模云厂商定制芯片 |
| DELL | 戴尔 | AI服务器超级周期；企业级部署 |
| MU | 美光 | HBM内存——没有它就训练不了大模型 |
| ARM | 安谋（Arm） | 每台AI边缘设备背后的CPU架构——苹果芯片、高通、英伟达Grace；授权费模式随AI芯片出货量水涨船高 |
| TSEM | Tower半导体 | 特种模拟/混合信号代工厂；硅光量产节点；英特尔收购未果后保持独立 |
| GFS | 格芯 | 成熟制程代工，主打安全/国防芯片；CHIPS法案下美国本土制造受益者；AI关联度较低但战略地位重要 |
本框架仅供学习参考，不构成投资建议。所列代码与投资逻辑仅用于说明各阶段主题，并非荐股。