- 上调AI数据中心TAM至1.7万亿美元，看好AI基础设施Capex可持续性，推荐NVDA、AVGO、MU、AMD、MRVL等龙头股，并上调多个目标价。 Bo
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- 上调AI数据中心TAM至1.7万亿美元，看好AI基础设施Capex可持续性，推荐NVDA、AVGO、MU、AMD、MRVL等龙头股，并上调多个目标价。
BofA（美银证券）在2026年5月13日发布的这份深度研报中，全面上调了其对于人工智能（AI）数据中心市场规模的长期展望。核心结论是：。报告将2030年的AI数据中心总可寻址市场（TAM）从之前的1.4万亿美元大幅上调至约1.7万亿美元，年复合增长率高达45%。 基于这一强劲的增长前景，报告明确推荐了五大核心持仓（Top Picks）：，并相应地上调了这些公司的目标价（PO）。报告的核心逻辑是，尽管市场存在对资本开支可持续性的担忧，但来自前沿AI实验室的收入加速、云服务商的积压订单（RPO）增长以及智能体（Agentic AI）带来的Token消耗爆发，将共同支撑AI硬件需求的长期增长。
：报告将2030年AI数据中心TAM提升至1.7万亿美元，主要增长动力来自于： ：TAM从1.0万亿美元上调至1.2万亿美元。上调主要反映了超大规模云厂商（如Google TPU、AWS Trainium）定制ASIC出货量的增加。 ：TAM从2400亿美元上调至3160亿美元。随着数据中心内部互联向800G/1.6T光模块升级，光互联和交换机需求强劲。 ：TAM从800亿美元上调至1100亿美元（其中AI CPU为880亿美元）。报告认为，CPU不会取代GPU，而是与其协同工作，应用于特定的AI工作负载。 ：报告指出，市场对AI资本开支“泡沫”的担忧过度。支撑因素包括： ：OpenAI预计2026年收入将增长至300亿美元，Anthropic的年度经常性收入（ARR）已超过300亿美元。这些实体的收入增长直接转化为对云服务和计算硬件的采购。 ：微软、亚马逊、谷歌和甲骨文等云巨头披露的RPO（剩余履约义务）总额已达数万亿美元，其中包含大量与AI相关的长期合同，为未来的资本开支提供了高度确定性。 ：智能体AI（Agentic AI）的兴起将产生比聊天交互多10到1000倍的Token消耗，极大拉动了推理端的算力需求，延长了整个投资周期的长度。 ：报告尤其看好内存领域，特别是HBM（高带宽内存）。 ：由于资本、封装和电力方面的限制，内存供给弹性已结构性降低。AI模型对内存容量的需求（如KV cache）增长速度超过了技术进步带来的压缩能力。预计HBM TAM到2030年将达到1680亿美元。 ：尽管内存股近期已大幅上涨，但报告预计内存定价将维持强劲，需求将持续超越供给。DRAM市场在2028年前不会出现严重的供过于求（供需比低于110%）。
报告明确上调了五大核心推荐股的估值和评级： ：，目标价从300美元上调至320美元（基于28倍2027年预期市盈率）。作为行业首选，催化剂包括F1Q27财报、Computex展会、Vera Rubin平台发布等。 ：，目标价450美元（基于26倍2027年预期市盈率）。其与Google和Meta签订的长期框架合同为未来业绩提供了确定性。 ：，目标价从500美元。首次采用分部估值法（SOP），将其AI/HBM业务和传统DRAM/NAND业务分开估值，显示出极高的增长潜力。 ：，目标价从450美元上调至500美元（基于42倍2027年预期市盈率），看好其CPU和AI加速器市场份额的提升潜力。 ：，目标价从125美元（基于30倍2028年预期市盈率），主要受益于800G/1.6T光模块DSP（数字信号处理器）需求增长以及定制ASIC项目的顺利推进。
：如果AI商业模式的收入增长低于预期，或云服务商从资本密集型投资中获得的回报（ROI）不及成本，可能导致未来资本开支的削减，从而拖累芯片需求。 ：高算力芯片、HBM内存和先进封装等环节的产能限制，可能成为整个AI硬件出货量的“卡脖子”问题，影响上游厂商的业绩兑现。 ：NVIDIA在AI加速器市场的主导地位面临来自AMD、自研ASIC（如Google TPU、AWS Trainium）的挑战。市场竞争的加剧可能导致产品的价格压力或市场份额损失。 ：宏观经济疲软可能导致企业IT支出放缓，从而影响对AI硬件的非核心刚性需求。 ：美国对华半导体出口管制等政策的变化，可能限制部分芯片厂商的市场空间，并影响全球半导体供应链的稳定性。
总体总结
主题正文
- 报告将2030年的AI数据中心总可寻址市场（TAM）从之前的1.4万亿美元大幅上调至约1.7万亿美元，年复合增长率高达45%。
- 基于这一强劲的增长前景，报告明确推荐了五大核心持仓（Top Picks）：，并相应地上调了这些公司的目标价（PO）。
- 报告的核心逻辑是，尽管市场存在对资本开支可持续性的担忧，但来自前沿AI实验室的收入加速、云服务商的积压订单（RPO）增长以及智能体（Agentic AI）带来的Token消耗爆发，将共同支撑AI硬件需求的长期增长。
- ：OpenAI预计2026年收入将增长至300亿美元，Anthropic的年度经常性收入（ARR）已超过300亿美元。
- ：智能体AI（Agentic AI）的兴起将产生比聊天交互多10到1000倍的Token消耗，极大拉动了推理端的算力需求，延长了整个投资周期的长度。
- ：，目标价从125美元（基于30倍2028年预期市盈率），主要受益于800G/1.6T光模块DSP（数字信号处理器）需求增长以及定制ASIC项目的顺利推进。
- ：如果AI商业模式的收入增长低于预期，或云服务商从资本密集型投资中获得的回报（ROI）不及成本，可能导致未来资本开支的削减，从而拖累芯片需求。
- ：宏观经济疲软可能导致企业IT支出放缓，从而影响对AI硬件的非核心刚性需求。