AI 基础设施多头投资思路 — 美国与香港

编制日期: May 29, 2026

方向: 仅做多

范围: 美股上市 + 港股上市的 AI 基础设施 / AI 相关标的

风格: 质量 + 价值 + 成长的交集

方法论: 来源于《AI 基础设施行业概览(美国+香港)》,May 29, 2026

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筛选方法论

2026 年 AI 基础设施大背景倾向于:

1. 优质资产暂时折价 — 基本面强劲但因短暂原因(地区折价、叙事缺口)估值低于同业的标的
2. 多年订单储备的"卖铲人" — 电力、网络、定制硅片 — 比纯 GPU 敞口对叙事的依赖度更低
3. 纯 AI 收入拐点 — 已披露 AI 增长且估值合理
4. 跨地域价值套利 — 同一主题,不同估值倍数

排除项:投机性 IPO 动量股(MiniMax 类型)、未盈利且烧钱的超大规模云厂商(CoreWeave/Nebius)、通用 LLM 套壳产品、高监管尾部风险标的(BIOSECURE 相关)。

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投资思路对比表

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单页分析

思路 1 — Eaton (ETN US) — 多头 — 电力受限的 AI 建设浪潮中的"卖铲人"

投资逻辑:

• 电力和电网互联 — 而非芯片 — 是 2026 年 AI 数据中心产能的核心约束。Eaton 的电气产品业务部是最直接受益者。
• Q1 2026 数据中心订单同比 +240%;Boyd Thermal 收购增加约 $1.7B 年化收入;Ultra PCS 提升电力转换能力。
• FY26 内生增速指引上调至 ~10%;美洲电气业务上调至 13%。
• 尽管在需求端拥有同业最佳的 AI 敞口、在供给端拥有约 12 年的订单储备,但目前以工业股估值倍数(~22–25x)交易。
• 比 NVIDIA (英伟达) 对叙事的依赖度更低 — 无论训练还是推理占主导,价值都会累积。

市场忽视的地方: Eaton 被视为周期性工业股;AI 建设浪潮将其转变为多年的长期成长股,订单可见度在科技板块中无可匹敌。

主要风险:

• 2027–28 年 AI 资本开支放缓 → 订单走弱
• Boyd Thermal 整合执行风险
• 铜/原材料通胀带来的利润率压力
• DOE/FERC 互联改革加速到足以缓解瓶颈(将压缩订单储备溢价)

下一步: 完整 DCF 模型,包含订单转化敏感性分析;与超大规模云厂商采购环节渠道调研。

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思路 2 — Broadcom (AVGO US) — 多头 — ASIC 拐点 + OpenAI 大单被低估

投资逻辑:

• 推理是 2026 年的拐点(CoreWeave 已有超过 50% 的算力用于推理);定制硅片是推理的天然架构。
• 已确认六个 ASIC 客户,包括 Google、Meta、OpenAI。OpenAI/Broadcom 10 GW 联合开发的算力系统是科技领域最被低估的交易之一。
• AI 收入在 $33B+ 年化基数上以 +100%+ 复合增长。Q2 指引 $10.7B 意味着同比约 +140%。
• 68% 调整后 EBITDA 利润率 = 半导体行业领先盈利能力。
• 尽管 AI 增速更快且管理层明确给出 FY27 AI 收入 $100B+ 的目标,但目前相对 NVIDIA NTM 市盈率有显著折价(~30x vs. 41x)。

市场忽视的地方: Broadcom 的 AI 敞口被视为"二线 ASIC",与 NVIDIA 相比;实际上它同时拥有所有超大规模云厂商内部项目的规模化合作关系。

主要风险:

• NVIDIA 生态护城河在训练侧持续存在;ASIC 采用速度慢于预期
• Google ASIC 客户集中度(历史最大客户)
• VMware 整合/剥离噪音
• 台湾供应链的地缘政治冲击

下一步: AI 收入瀑布模型(逐客户 ASIC 放量);跟踪 GTC 和 ISC 公告。

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思路 3 — Micron (MU US) — 多头 — HBM 上行周期、真实数字、仍以周期股折价交易

投资逻辑:

• 内存是推理规模化最有杠杆的标的 — 每个 transformer 模型都需要 HBM 用于 KV-cache,以及 DDR 用于上下文。
• HBM 需求几乎全部预先分配给 NVIDIA、AMD、超大规模云厂商 ASIC;十年来定价权首次转移到内存制造商手中。
• IDC 预测:2026 年 DRAM 市场规模将增至超过 $400B,由 HBM 和 AI DDR 驱动。
• 管理层指引 CY2026 年 DRAM 和 NAND 比特出货量增长均约 20%。
• 周期折价倍数(~15–18x NTM 市盈率),而收入同比 +196%、毛利率 75%,说明市场预期快速正常化。如果 HBM 紧缺持续到 2027 年,估值倍数有扩张空间。

市场忽视的地方: 这并非 2018 年式的内存周期;HBM-AI 需求向量是结构性的。Micron 在 HBM 领域的竞争对手仅有 2 家(三星、SK 海力士),且供给受限将持续到 2027 年。

主要风险:

• 如果 NAND/DDR 大宗品价格崩溃,周期会急剧反转
• 海力士/三星重新夺回 HBM3E 份额
• 2H26 AI 资本开支减速
• 中国 DRAM (CXMT) 在大宗节点上追赶速度快于预期

下一步: 至 2027 年的 HBM 供需模型;超大规模云厂商内存预分配的渠道调研。

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思路 4 — Zscaler (ZS US) — 多头 — 增速调整后最便宜的网络安全 + AI 安全重估

投资逻辑:

• AI 工作负载创造新的安全边界(模型 API、Agent 权限、prompt 注入、数据外泄)。Zscaler 定位为 AI 原生的零信任平台。
• AI 安全 ARR 提前三个季度超额完成 FY26 $400M 目标;轨迹意味着 FY27 将达到 $700M+。
• 以 11.7x EV/NTM 收入交易 — 较 CrowdStrike (25x) 和 Cloudflare (31x) 显著折价,而增速相当。
• AI 驱动的工作负载迁移是结构性顺风;ZIA + ZPA 架构与"Agent 无处不在"的部署一致。
• 随着规模化效应显现,自由现金流利润率有扩张路径。

市场忽视的地方: Zscaler 仍被视为 2024–25 年"RSA 之后重置"的标的;AI 安全切入点已实质性改变了增长曲线,但尚未反映在估值中。

主要风险:

• Palo Alto / CrowdStrike 平台整合压力
• 销售执行 — Zscaler 在数次砍指引后历来给出保守指引
• Microsoft Defender 在中小企业捆绑销售带来侵蚀

下一步: 季度 AI 安全 ARR 跟踪;CrowdStrike vs. Zscaler 中标率渠道调研。

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思路 5 — Baidu (9888 HK) — 多头 — 全球最便宜的 AI 敞口

投资逻辑:

• Baidu 拥有所有港股大盘股中最清晰的 AI 收入披露:AI 云 +79%、GPU 云 +184%、AI 驱动的广告服务 +36%。
• 核心 AI 业务已跨越核心收入 50% 的门槛 — 公司现在已结构性地由 AI 主导。
• ERNIE 5.1 在 LMArena Text 中位列中文模型第一;Apollo Go 在武汉实现单位经济盈亏平衡,累计乘车超 2200 万次。
• 净现金占市值 >50%;扣除现金后的市盈率仅个位数低位。
• 由于传统搜索下滑的叙事,情绪低迷 — 但市场尚未跟上 AI 收入拐点。

市场忽视的地方: Baidu 的交易像一家衰落的搜索公司,而其底层业务现在是一家 AI 云 + 自动驾驶出行公司。核心 AI 业务增长(+49%)快于同业的整体增长。

主要风险:

• 中美关系 / ADR 退市风险(港股上市在一定程度上隔离)
• 国内搜索下滑加速(腾讯/字节跳动垂直搜索)
• Apollo Go 监管审查 / 责任事件
• 港股通资金流逆转
• 如果 AI 收入结构切换耗时超过 12 个月,低于历史水平的估值倍数可能成为价值陷阱

下一步: SOTP 模型(搜索 vs. AI 云 vs. Apollo Go vs. 现金);跟踪 Apollo Go 月度乘车增长和城市扩张。

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思路 6 — Tencent (700 HK) — 多头 — 隐藏 AI 期权的高质量复利标的

投资逻辑:

• "剔除 AI 投资"的利润率(43%)揭示了底层业务质量 — 游戏、金融科技和广告服务的利润率均在 AI 资本开支拖累之下扩张。
• 混元 3 (Hy3) 已部署于 131 个腾讯内部产品 — 广告定向、内容审核、游戏 AI — AI 增强的广告收入已开始显现。
• 2026 年 AI 资本开支 >RMB 36B 由减少回购资助,显示对部署 ROI 的信心。
• 以 ~13–16x 市盈率和 ~10x EV/EBITDA 交易 — 对于一家拥有十几个百分点的盈利增长 + AI 期权的公司来说,这是防御性估值。
• 港股年初至今表现 (-3%) 显著落后于 ADR (TCEHY) — 暗示资金流驱动的错位。

市场忽视的地方: Tencent 正以受压抑的报告利润率被定价,而 AI 资本开支是该压抑的最大原因。如果 Hy3 的商业化接近同业,估值倍数应重估至 18–22x。

主要风险:

• 国内游戏审批冻结
• 社交/通讯监管行动
• AI 商业化速度慢于阿里巴巴/百度
• 地缘政治 / ADR-港股可置换性问题

下一步: 构建混元收入放量情景(乐观/基础/悲观);跟踪 Q2 26 广告加速。

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思路 7 — Lenovo (992 HK) — 多头 — AI 服务器份额提升被全球投资者低估

投资逻辑:

• Lenovo 默默建立了超大规模云厂商之外最大的 AI 服务器业务之一,利用与中国云服务商的直接关系 + 全球企业客户。
• AI 收入同比 +84% = 增速最快的业务;现已占集团 38% 且体量可观。
• 尽管业务结构已转向高增长、高利润率的 AI 服务器线,但仍以工业股估值倍数交易。
• 受益于:中国国内 AI 资本开支周期、主权 AI 建设(印度、中东)、企业 AI 本地部署(根据 Mordor 仍占 AI 基础设施支出的约 57%)。
• 比美国侧的 Dell/SMCI 拥挤度更低;不像 Dell 那样被纳入主要全球指数。

市场忽视的地方: Lenovo 的 AI 服务器进展已超过 Dell(DELL Q4 AI 服务器 $9B,+342%;Lenovo 集团 AI +84% 在更大基数上),但 Lenovo 因港股上市情绪和 PC 传统标签而以折价交易。

主要风险:

• 美国出口管制扩大到通过中国 OEM 出货的 AI 服务器
• PC 周期疲软拖累集团利润率
• 内存/元件成本压力
• 汇率波动(美元收入,混合成本基础)

下一步: 包含 AI 服务器单位经济的细分模型;中国超大规模云厂商(阿里、腾讯、字节跳动)采购的渠道调研。

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思路 8 — ASMPT (522 HK) — 多头 — 对 TCB/HBM 封装周期最纯粹的杠杆敞口

投资逻辑:

• HBM3E 和 HBM4 需要先进的热压键合 (TCB) — ASMPT 是 TCB 设备的份额领导者。
• Q1 26 新签订单同比 +71.6% = 4 年新高,预示未来 12–18 个月收入加速。
• 比西方侧的 ASML / Lam / AMAT 拥挤度更低;同主题敞口。
• 港股上市导致相对全球半导体设备同业折价。
• 2026 年 HBM 市场规模将翻三倍(根据 IDC),直接驱动 ASMPT 产能需求。

市场忽视的地方: 新签订单是未来 9–18 个月收入的领先指标;+71.6% 的数据尚未充分反映在市场共识预期中。

主要风险:

• TCB 向混合键合的过渡(Applied Materials 在下一代的竞争)
• 内存周期反转
• 中国需求疲软 / 对中国客户的出口管制
• 订单时点 — 新签订单可能集中

下一步: 新签订单转化为收入的模型;跟踪三星/海力士/美光的 HBM4 产能公告。

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思路 9 — Palantir (PLTR US) — 多头 — 估值溢价但软件领域 Agent 化 AI 收入拐点最可信

投资逻辑:

• Palantir 是 AI 软件中最清晰的收入拐点故事 — 从 21% (Q1 24) 加速至 85% (Q1 26)。
• AIP (Artificial Intelligence Platform) 真正具有差异化:基于客户本体的 Agent 编排;企业为数据集成护城河付费。
• Q1 单季度成交 206 笔 >$1M 的交易;美国商业 RPO 积极复合。
• 盈利能力是真实的(GAAP 净利率 53%、营业利润率 46%);并非"不计成本求增长"的标的。
• 是的,估值很贵(NTM 市盈率 ~100x+) — 但 40 法则 = 145% 证明了溢价合理。

市场忽视的地方: 大多数"AI 软件"故事尚未转化为收入(参见 C3.ai -46%);Palantir 是罕见的 AI 投资逻辑 = AI 收入的案例。可比公司集合过于狭窄,因为没有同业能在 46% GAAP 利润率下交付 85% 增速。

主要风险:

• 如果增速降至 50% 以下,估值倍数压缩
• 政府业务波动(DOGE 相关裁减、合同重新竞标)
• 创始人 / 管理层变动
• 宏观风险偏好下降使高估值标的承受不成比例的压缩

下一步: 美国商业客户规模化的同期分析;季度跟踪 AIP token/交易指标。

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思路 10 — Marvell (MRVL US) — 多头 — XPU + 光通信放量、NVIDIA 合作被低估

投资逻辑:

• Marvell 处于三条交叉曲线的交汇处:(1) 用于超大规模云厂商推理的定制 XPU/ASIC,(2) 用于 AI 网络的光 DSP(数据中心互联),(3) AI RAN。
• 与 NVIDIA 在光通信、NVLink Fusion 和 AI RAN 上的新合作 — 在市场共识中被低估。
• FY28 定制 XPU 收入增长 >2 倍;DCI 模块业务在 FY28 有望达到 $1B 年化收入。
• 比 Broadcom 增速更高但规模更小 → 如执行持续,估值倍数扩张潜力更大。

市场忽视的地方: Marvell 一直被视为"折价版 Broadcom",但 NVIDIA 光通信合作将其转变为关键的 NVIDIA 生态伙伴 — 鉴于其在推理领域与 NVIDIA 的 ASIC 竞争,这颇具讽刺意味。

主要风险:

• ASIC 客户集中度
• 光通信商品化风险
• FY28 XPU 翻倍指引的放量执行
• 非数据中心业务的周期尾端(运营商基础设施)

下一步: 逐客户 XPU 放量模型;跟踪 1.6T 光通信采纳速度。

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优先研究顺序

1. Eaton (ETN) — 从此开始。最清晰的订单储备故事、最简单的投资逻辑、最易建模。
2. Baidu (9888 HK) — 港股价值/增长错配最高的标的;SOTP 工作 ROI 最高。
3. Broadcom (AVGO) — 美元影响最大的标的;值得做深入的 AI 收入瀑布。
4. Tencent (700 HK) — 高质量复利;混元放量拐点出现时可快速获益。
5. Micron (MU) — 周期 vs. 长期辩论;决定框架。
6. Lenovo (992 HK) — 全球覆盖度低;渠道调研密集。
7. Zscaler (ZS) — 如果 AI 安全投资逻辑成立,$50B 以下市值能提供更清晰的超额收益。
8. ASMPT (522 HK) — 新签订单到收入的转化是整个交易的核心。
9. Palantir (PLTR) — 动量 + 估值工作;鉴于估值倍数风险,谨慎控制仓位。
10. Marvell (MRVL) — 标的中最优秀但最贵;与 AVGO 配对。

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投资组合构建说明

• 地域平衡: 全球授权下建议 6 美 / 4 港。港股标的为美国 AI 估值压缩提供结构性价值多元化。
• 子主题平衡:
• 电力/基建 (Eaton) — 防御性、多年期
• 定制硅片 (Broadcom、Marvell) — 长期增长
• 内存 (Micron) — 周期-长期混合
• 网络安全 (Zscaler) — AI 邻接
• 大盘 AI (Tencent、Baidu) — 价值带期权
• 硬件 (Lenovo、ASMPT) — 卖铲人
• 纯软件 (Palantir) — 高确信度增长
• 配对交易: 多 AVGO / 空 NVDA 押注推理切换;多 Baidu (9888 HK) / 空 Alphabet 押注相对 AI 收入披露。
• 仓位: 鉴于回撤中 AI 板块的相关性,任何单一标的不超过组合的 5–7%;AI 总敞口不超过 25–30%。

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我们规避的标的及原因

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信心与说明

• 投资逻辑高确信度: Eaton、Broadcom、Micron、Baidu、Tencent — 基本面 + 数字交叉验证
• 估值倍数中等确信度: 许多 NTM 倍数为估算(无实时终端);定仓位前需交叉参考
• 模型风险最高: Palantir(需要估值倍数扩张)、MiniMax 类动量标的(因此原因被排除)
• 宏观叠加: 所有思路均面临共同的 AI 周期风险;如果超大规模云厂商在 Q3 26 数据中给出令人失望的 2027 资本开支指引,整个板块将向下重估

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催化剂时间表(未来 90 天)

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资料来源

来源于:

1. AI 基础设施行业概览 — 美国与香港(May 29, 2026 配套文件)
2. 公司 IR 新闻发布(Q1 / FY26 业绩)
3. 卖方综合研究(Goldman、Morgan Stanley、JPMorgan、BofA、MUFG、CreditSights)
4. 行业数据(Mordor、IDC、JLL、ARK、Gartner、Deloitte、IEA)
5. 截至 2026 年 5 月底的实时网络搜索综合

方法论:定量筛选(增长、质量、GARP)与 AI 基础设施主题投资逻辑相交。任何筛选输出均非建议 — 每个想法在确定仓位之前都需要基本面建模。

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编制于 May 29, 2026。这是研究起点,非投资建议。任何操作前请在实时终端验证所有估值倍数和价格。