美股“芯片万岁”行情：AI热潮进入精细化分化阶段

AI热潮未结束，但进入精细化分化阶段

4月的美股沉浸在一场由AI主导的结构性狂欢之中，纳指单月暴涨15.3%，标普500上涨10.4%，费城半导体指数更是创下2000年以来最大单月涨幅。然而，5月之后，市场的剧本便迅速翻篇，美股三大指数高位震荡，表面的平静之下，暗流汹涌：ARM凭借财报利好股价单周狂飙42.58%，闪迪、希捷等存储龙头单周涨幅均超15%，而曾经的AI“旗手”英伟达、微软股价下跌。

这并非AI主线的熄火，而是一场深刻的内部切换。资金正在从GPU和云巨头流向ARM架构与存储芯片，市场似乎在交易“训练算力见顶、端侧推理与存储接棒”的新逻辑。

资金抱团效应强劲，只是抱团对象切换

量化交易、末日期权和杠杆ETF改变了市场生态，做市商对冲行为加剧助涨助跌。抱团效应并未消退，而是从英伟达等标的转移至ARM、闪迪等新热点，导致“涨到颠覆三观”。

ARM暴涨属典型逼空行情，不可持续

伽马挤压与空头挤压相互叠加，导致股价短期狂飙。这种走势无法永远持续，一旦买盘耗尽或情绪动摇，股价可能快速掉头向下，需格外小心。

ARM架构在端侧推理具备本质优势

作为RISC精简指令集，ARM能效比x86低近一半；IP授权模式支持定制化异构设计；矩阵运算优化更适配Transformer模型。产业长期拐点已形成，但短期股价波动剧烈。

英伟达训练端地位稳固，推理端面临挑战

CUDA生态护城河难以逾越，训练端无实质挑战者。但在推理端，AMD及谷歌、微软等自研芯片因“天下苦英伟达久矣”获得倾斜机会，未来英伟达份额将降低但仍是主力。

推理算力负载已超训练，未来占比达七至八成

目前推理与训练算力负载约6:4，但资本支出仍训练占六成。随着大模型普及和Agentic AI发展，加上训练迭代放缓，推理端对成本、功耗、延迟的严苛要求为ARM、存储芯片带来新机遇。

行情回顾：AI主导的狂欢是起点还是泡沫？

孙骋：AI主导的上涨潮结束了吗？资金从GPU/云巨头流向ARM和存储，背后的核心驱动力是什么？

猫姐：从2023年开始，美股就已经开始对AI进行重点关注。整个2023年最明星的个股就是英伟达，它属于半导体，但主要驱动力就是AI。这一波行情从那时起一直持续到2024年、2025年，到现在已经是分层次、节奏地全面开花的状态。所以，AI热潮现在说它结束还为时过早。

AI科技深度剖析：ARM崛起、英伟达承压、存储接棒

孙骋：ARM上周暴涨42.58%，市场核心交易逻辑是“AI从训练转向端侧推理，ARM架构将大幅受益”。请您从技术角度分析：ARM的指令集和授权模式在AI推理场景中相比x86有哪些本质优势？这一轮价值重估是短期财报催化，还是产业长期拐点？

王淮：从技术层面看，市场现在转向以端侧推理为主的AI算力应用，这个大逻辑是比较明显的。ARM比x86更适合端侧的核心原因有三点：

第一，指令集优势。ARM是RISC（精简指令集），x86是CISC（复杂指令集）。RISC不需要将流水线设计得过于复杂，因此相同芯片面积下可以集成更多核心、缓存或专用加速单元，有利于近内存计算。在AI推理中，一个重大瓶颈就是内存通信。ARM具有灵活的物理IP和定制化能力，天然适合AI推理运算。在典型端侧负载下，ARM架构能效显著优于x86，功耗通常可低近一半，带来巨大的成本优势。