关于AI和股市未来几年的大趋势的小预测
AI需求高估概率低，瓶颈或在电力与HBM，看好供电及存储巨头
关键信息与趋势预测
楼主 #1 提出四种AI股市情景： - 情景0（需求高估）：认为可能性不大。因管理层对AI有“宗教式信仰”，即使效率提升被高估，也会通过裁员、降低产品质量或生成低质内容（slop）来维持叙事。若发生则看空所有超大规模云厂商及硬件商。 - 情景1（数据中心建设瓶颈）：审批与进度滞后，红州民众反对可能将限制数据中心作为选举议题，导致硬件产能过剩。利好Dell等自建小型AI服务器厂商，看空其他硬件。 - 情景1.1（电力瓶颈）：法规无碍但通电困难。极度利好GEV、ETN、PWR等供电相关股票，看空硬件。 - 情景2（HBM瓶颈）：LLM推理向高效模型+大上下文窗口发展，HBM仍是核心瓶颈。超大规模云厂商将优化算力/成本支出，可能压缩NVIDIA 70%的毛利率。最利好HBM三巨头，预计产能扩建也不会降价，实现营收与毛利双增。
争议与不同意见
- 关于HBM扩产周期：#2 指出HBM扩产需两三年，届时算法走向未定，因此SaaS股优势显现（需求增加只需加节点，无需重资产扩张）。
- 关于电力瓶颈对半导体影响：#3 认为即使出现情景1.1，也不会做空半导体股票，最多增速放缓。
- 关于算法进步：#4 附和楼主观点，认为算法会持续进步。
风险/限制/注意事项
- #5 提出极端宏观风险链条：AI提高生产力导致大裁员 → 消费萎缩 → 产能过剩 → 经济危机 → 革命 → 全民基本收入（UBI）→ 共产主义。
来简单预测一下关于AI在接下来几年最可能的几种大趋势和Bottleneck会在哪里，毕竟股市最重要的是预判投资者们对大趋势的共识。 情景0. AI demand最终相对现在需求被严重高估，各个公司发现效率被并没大幅提升，进而降低AI计算需求。我个人感觉这个scenario可能性不大，因为现在高层到中层管理从上到下对AI可以说是宗教式的信仰了，即使实际效率提升被严重高估，也会通过裁员，降低产品服务质量和产出AI slop来完成这个叙事。 如果这个情景实现应当看空所有hyperscaler和硬件 情景1：Bottleneck在数据中心的建设审批和进度上，最近的报道都是数据中心建设严重behind schedule，而且几个项目在Utah和Texas这些红州民众反对声音也很大，接下来不少选举可能会把限制数据中心作为重要议题，导致硬件买了却建不出data center转换成算力，硬件产能过剩提前迎来cycle ending。 如果这个情景实现应该看空所有硬件，hyperscaler则比谁现在的算力多，Dell之类给你自己搭小型AI server的则是大利好。 情景1.1 类似的，法规可能没问题，但是数据中心建设中通电和电力成为最大Bottleneck。 看空硬件，极度利好GEV, ETN, PWR这些供电相关。 情景2：硬件依旧是最大bottleneck，这里就需要预测一下llm inference的发展了，我的预测是胜出的模式是偏向高效的模型+越来越大的context window，所以HBM可能依旧是远超所有其他硬件的bottleneck。而hyperscaler未来竞争之下很难不大力优化 算力/成本支出，现在的财报已经表明需要把钱花在最重要的部件上，怀疑NVIDIA是否还能维持现在这些AI系统70%的margin。 这种情景最利好HBM三巨头， 很可能即使产能扩建也不会降价，revenue和margin齐飞。 不知道大家什么看法。
问题是hbm 就算扩产也要两三年以后， 到时候算法怎么变还不知道呢 这方面sass股 的优势就来了 需求上来加node 就行了 不像重资产扩张那么难
情景1.1也不会空semi的，最多就是增速放缓
+1 算法会进步
AI生产力提高 → 大裁员 → 消费萎缩 → 产能过剩 → 经济危机 → 革命 → 大撒币 → 全民基本收入 → 共产主义