零售交易员对ASML和IBM的看涨情绪 - 本周ASML和IBM的股票受到零售交易员热情追捧 两者在Reddit上均显示出强烈的看涨情绪 [2] - ASML股价在12月9日收于1111.60美元 年内迄今上涨58% IBM股价在12月10日达到312.67美元 较52周低点上涨49% [2] - 这种同步的乐观情绪反映了零售交易员的信念 即两家公司都有能力利用AI基础设施需求 且没有像大型科技同行那样进行投机性的过度支出 [2] IBM收购Confluent的战略举措 - IBM以110亿美元全现金收购Confluent 每股31美元的出价较市价有34%的溢价 此举旨在主导AI应用的实时数据流领域 [3][5] - 该交易在r/wallstreetbets上引发热议 获得265个赞和58条评论 零售交易员支持IBM这一举措 [3] - CEO Arvind Krishna表示 IBM与Confluent的结合将帮助企业更好更快地部署生成式和代理AI [3] - 此次收购延续了其成功的并购记录 此前以340亿美元收购Red Hat曾转型了其云业务 [6] IBM的AI业务表现与战略定位 - 第三季度 IBM的AI业务规模达到95亿美元 基础设施收入同比增长17% [5][6] - 公司对万亿美元AI数据中心支出的公开质疑引起了注重价值的投资者的共鸣 他们更倾向于有针对性的、盈利的投资 [6] - 零售交易员认为 IBM在AI领域的并购策略是收购已产生收入流的业务 而非炒作 [3] ASML的垄断地位与财务表现 - ASML的看涨情绪源于其在极紫外光刻技术领域的垄断地位 该技术对制造先进AI芯片至关重要 [4] - 公司第三季度营收为75.2亿美元 利润率为29.4% 展现了在资本密集型行业中的定价能力 [4][5] - 零售交易员持续关注ASML 认为其年内58%的涨幅是合理的 源于其在AI芯片生产中不可替代的角色 [4] 市场观点与目标价 - 尽管ASML股价接近1111美元 但分析师平均目标价为1064美元 交易员认为其下行风险有限 [4] - 两家公司代表了零售情绪向盈利性AI投资的转变 而非投机性的增长故事 [4]

公司股价表现 - ASML和IBM的股票本周均受到散户交易者的热情追捧 [1] - 两只股票在Reddit论坛上均显示出强烈的看涨情绪 [1] 市场情绪 - 散户交易者的热情推动了两家公司股价的积极走势 [1]

公司业绩表现 - 第三季度总收入为72.1亿美元，高于去年同期的65.2亿美元 [1] - 第三季度净利润为23.7亿美元，高于去年同期的19.7亿美元 [1] - 第三季度净利润率为32.9%，高于去年同期的30% [1] - 软件业务是主要增长动力，其中自动化业务在第三季度同比增长22% [2][9] - 混合云业务在第三季度同比增长12% [3][9] - 对watsonx和Red Hat AI的需求保持强劲 [4] 增长驱动与战略 - 自动化业务增长受益于各行业的数字化转型和AI整合需求，其产品组合提供端到端解决方案以优化运营并提升韧性 [2] - 混合云是主要增长驱动力，其三大主要订阅服务均获得市场份额，混合方法允许用户根据需求选择最佳方案 [3] - 公司计划收购领先的数据基础设施公司Confluent，以增强实时数据流能力，结合双方能力将促进应用、分析、数据系统和AI代理的端到端集成，增强混合云环境的韧性 [5] 财务预测与估值 - 预计公司总收入将达到76亿美元，同比增长16.3% [2] - 预计来自混合云垂直领域的收入将达到76.7亿美元，同比增长18.2% [4] - 过去一年公司股价上涨35.6%，而行业增长为73% [8] - 公司远期市盈率为25.67，高于行业水平 [11] - 过去60天内，2025年每股收益预期上调2.43%至11.39美元，2026年每股收益预期上调2.34%至12.23美元 [12] - 过去60天内，第一季度每股收益预期趋势为+0.23%，第二季度为+3.51% [13] 竞争格局 - 主要竞争对手包括微软和甲骨文 [6] - 甲骨文在11月季度云收入为79.7亿美元，同比增长34%，软件收入为58.7亿美元，同比下降3%，近期获得了Milwaukee Tool和卡塔尔航空等客户 [6] - 微软在当季生产力与业务流程部门收入为330.2亿美元，同比增长17%，增长由M365商业产品与云服务及消费级产品的健康需求驱动，其高利润软件和云服务运营利润率持续高于40% [7]

评级与目标价调整 - Stifel分析师David Grossman维持对IBM的“买入”评级 并将目标价从295美元上调至325美元 [1] 收购事件核心信息 - IBM宣布以110亿美元全现金收购Confluent 收购价格约为Confluent 2027年企业价值与营收之比的7倍 与增长前景类似（5-9倍）的软件公司估值相符 且较2025年12月5日（周五）收盘价有34%的溢价 [2] - 交易预计于2026年中完成 [2] 被收购方业务概况 - Confluent运营Apache Kafka开源数据流平台 该平台是实时数据传输连接的标准 [2] - 公司已渗透40%的财富500强企业 但在其6500名客户中 年经常性收入超过100万美元的客户占比不足5% [2] 收购的战略逻辑 - 此次收购旨在扩展IBM的人工智能平台 并与其混合云战略保持一致 [1] - 实时数据流对于支持人工智能应用场景正变得越来越重要 [3] - IBM历史上擅长帮助那些在渗透大型企业方面面临挑战的被收购目标实现最优杠杆效应 并挖掘显著的成本协同潜力 [4] 财务影响分析 - 预计此次收购对2026年自由现金流有轻微稀释影响（约1%） 此后为中性或增值 [4] - 由于股权激励 预计对2026/2027年每股收益有轻微稀释（低于3%） 但该分析未包含任何潜在的营收协同效应 [4] 公司背景 - IBM是一家跨国科技公司 也是人工智能领域的先驱 提供人工智能咨询服务和一系列人工智能软件产品 [4]

公司与行业合作 - IBM与培生宣布建立全球合作伙伴关系 旨在为商业、公共组织和教育机构构建由AI驱动的新型个性化学习产品 [1] - 此次合作旨在应对AI重塑工作与学习方式所带来的技能挑战 满足雇主、教育者和学习者对更快、更相关学习新技能方式的需求 [2] - 合作将结合IBM在构建可靠、负责任AI方面的专业知识与培生在学习、技能发展和公认证书方面的深厚理解 [5] 合作内容与产品 - 双方将利用watsonx Orchestrate和watsonx Governance构建AI驱动的学习工具 并在全球范围内提供 [3] - IBM将帮助培生构建一个定制的AI驱动学习平台 该平台类似于IBM Consulting Advantage 将人类专业知识与AI助手、智能体和资产相结合 [3] - 该平台将通过新产品和服务推动增长 同时改变培生的运营以增强工作流程、生产力和数据驱动决策 [3] - 双方还将探索开发帮助验证AI智能体能力的工具 以确保组织能够放心部署 [5] - 作为IBM客户技能提升和劳动力转型的主要战略合作伙伴 培生的企业学习解决方案将惠及IBM客户及其27万名员工 [4] - 提供的解决方案包括用于数字证书的Credly、用于战略劳动力规划的Faethm以及在全球提供IBM专业认证考试的培生专业评估 [4] 市场背景与需求 - 培生近期研究发现 低效的职业转型和技能不匹配每年将给美国经济造成1.1万亿美元的收入损失 [2] - 技术演变速度快于人类技能跟进的速度 学习必须无缝嵌入工作流程中才能弥合这一差距 [6] - 该合作推进了培生与精选战略合作伙伴建立360度关系以提供更强客户成果、推动联合市场进入计划并实现共同增长的战略 [6] 公司定位与业务 - IBM是全球混合云、AI和咨询服务的领先提供商 帮助超过175个国家的客户从数据中获取洞察、简化业务流程、降低成本并获得竞争优势 [8] - 数千家金融、电信和医疗等关键基础设施领域的政府和公司实体依赖IBM的混合云平台和Red Hat OpenShift进行快速、高效、安全的数字化转型 [8] - 培生是全球终身学习公司 在近200个国家为顾客提供数字内容、评估、资格认证和数据服务 拥有约1.8万名员工 [9]

公司动态与战略收购 - 国际商业机器公司计划以110亿美元现金收购数据流平台Confluent 这是公司迄今为止规模最大的交易之一 反映了其向支持人工智能工具实时数据需求的企业软件领域的大力推进 [2][3] - 公司计划以每股31美元的价格收购Confluent 根据彭博社对A类和B类股票的计算 此次收购的股权价值约为109亿美元 [3] - 双方预计交易将于2026年中完成 若交易未能达成或终止 根据监管文件 公司需向Confluent支付4.536亿美元的分手费 [4] 市场观点与评级 - Stifel分析师David Grossman在公司宣布收购计划后 将其目标股价从295美元上调至325美元 并维持“买入”评级 [2] - 分析师认为 公司历史上善于从难以打入大型企业市场的公司中获得强大杠杆效应 并提供显著的成本协同效应 并将此次收购描述为一项“可靠的交易” [2] - 国际商业机器公司被列入15只适合长期持有的最佳股票名单 [1] 公司业务概况 - 国际商业机器公司是一家领先的美国跨国科技公司 以其混合云平台、人工智能能力、咨询服务以及广泛的企业软件和硬件而闻名 [5]

收购Confluent的战略意义 - IBM以110亿美元全现金收购数据流平台Confluent 这是自2019年以340亿美元收购Red Hat以来第二大收购案 [3][4] - Confluent是围绕Apache Kafka构建的事件/数据流领域领导者 截至2025年其年化收入运行率略高于10亿美元 [3] - 此次收购将增强IBM作为企业AI综合提供商的定位 使其能够控制从数据收集、流动到存储、治理乃至AI部署的完整数据生命周期 [3] - 市场反应积极 Confluent股价在交易消息公布后上涨近30% IBM股价亦上涨 [4] 收购带来的财务与业务影响 - Confluent收入预计到2026年将达到约13.5亿美元 分析师估计整合后可为IBM收入增长贡献约2% [2] - IBM软件部门收入预计2025年约为297亿美元 增加一个收入超10亿美元且保持两位数增长的流平台 将为IBM软件业务内部注入增长更快的子引擎 [2] - IBM预计该收购将在第一年和第二年分别对调整后EBITDA和自由现金流产生增值效应 [4] - 收购Confluent使IBM能够影响现代应用程序的关键数据主干之一 提升其在开发者和数据工程师群体中的相关性 [1] IBM的创新与增长动力 - 创新是公司增长故事的核心 公司持续位居美国专利接收者前列 通过许可协议和版权费将知识产权转化为重要收入流 [6][7] - 公司近期将重点从专利数量转向高影响力领域：混合云、人工智能、企业自动化、先进半导体 尤其是量子计算 [8] - 量子计算是一个前景广阔的前沿领域 IBM在DARPA量子基准测试项目中取得进展 并发布了Nighthawk处理器及配套软件栈 [8] - IBM Z大型机业务继续占据全球约90%的市场 最新z17一代需求强劲 硬件订单在最近报告季度跃升59% [9] - 公司正通过嵌入生成式AI功能、高级自动化和更严格的安全控制来现代化该平台 Red Hat的收购在此发挥了关键作用 [10] IBM的财务状况 - 公司市值达2890亿美元 股价年初至今上涨41% 五年内上涨147% 并提供2.17%的股息收益率 高于行业平均的1.06% [11] - 公司连续超过两年（或八个季度）的季度收益超出预期 2025年第三季度营收163亿美元 同比增长9% 每股收益2.65美元 同比增长15.2% 轻松超过2.45美元的普遍预期 [12] - 2025年第三季度经营活动产生的净现金为31亿美元 高于去年同期的29亿美元 季度末现金余额为116亿美元 高于其79亿美元的短期债务水平 [13] 分析师观点与未来展望 - 分析师给予IBM股票“适度买入”的共识评级 360美元的最高目标价意味着较当前水平有约16%的上涨潜力 [14] - 在覆盖该股的22位分析师中 九位给予“强力买入” 一位给予“适度买入” 十位给予“持有” 两位给予“强力卖出”评级 [14] - 首席执行官Arvind Krishna表示 收购Confluent后 IBM将为企业的信息技术提供专为AI构建的智能数据平台 [4] - 展望未来 即将到来的z18周期预计将维持这一势头 而量子技术的成功商业化可能开启企业高价值应用的全新篇章 [10]

道琼斯指数年度表现 - 道琼斯指数今年表现良好 延续了自2022年低点开始的牛市行情 指数从2022年低点28,662美元升至47,560美元 自4月前总统特朗普宣布互惠关税时的低点上涨了30% [1] - 指数上涨得益于美联储降息 强劲的盈利增长以及人工智能热潮 [2] 指数与ETF整体表现 - 道琼斯指数及其主要ETF DIA 中大多数公司今年大幅上涨 仅有7家公司下跌 包括联合健康 Salesforce 耐克和宝洁等知名企业 [3] - 指数中的领涨公司包括卡特彼勒 高盛 IBM 强生 英伟达和思科 [3] 卡特彼勒 - 卡特彼勒是今年道琼斯指数中表现最佳的公司 股价上涨62% 市值超过2,780亿美元 [4] - 业绩增长源于其三大垂直领域 建筑 资源行业以及能源和运输 在美国及其他国家的高需求 [4] - 最近季度营收从去年同期的161亿美元增长至创纪录的176亿美元 但营业利润小幅下降至31亿美元 调整后每股收益从5.17美元降至4.95美元 [5] - 公司预计今年营收将继续增长 但关税将影响其盈利能力 [5] 高盛集团 - 高盛集团是今年道琼斯指数中表现第二好的公司 股价上涨51% 市值达到2,620亿美元 [6] - 业务受益于持续的交易热潮以及并购等企业活动的回归 [6] - 最近季度营收增长至151.8亿美元 净收益增长至41亿美元 [7] - 增长主要由全球银行与市场业务驱动 其营收增长18%至102亿美元 资产与财富管理业务营收增长17%至44亿美元 平台解决方案营收增长71%至6.7亿美元 [7] - 其股价表现与劳埃德银行集团和联合信贷等其他全球银行一致 [7] IBM - IBM股价是今年道琼斯指数中表现第三好的公司 上涨了40% [8] - 公司宣布了一项收购提供AI数据流解决方案的公司Confluent的重大交易 此前不久刚完成了以65亿美元收购HashiCorp的交易 [8][9] - 股价在公布稳健业绩后上涨 最近季度营收增长9%至163亿美元 AI业务订单额增长至95亿美元 毛利率提升1.1个百分点至57.3% [9] 其他领涨公司 - 道琼斯指数中其他领涨公司包括英伟达 思科系统 3M 摩根大通和美国运通 这些股票今年涨幅均超过21% [10]

文章核心观点 - 文章对比分析了Arista Networks与IBM两家在云计算和AI基础设施领域的关键企业 探讨了各自的竞争优势、市场定位、财务表现及估值 并基于当前数据对投资选择进行了初步评估 [1][3][16] 公司业务与市场定位 - Arista Networks是企业和数据中心网络领域的领导者 提供业内最广泛的数据中心和园区以太网交换机及路由器产品线 其产品以高容量、低延迟、高端口密度和高能效著称 [1] - IBM提供云与数据解决方案以助力企业数字化转型 业务涵盖混合云服务、先进IT解决方案、计算机系统、量子计算、超级计算、企业软件、存储系统和微电子 [2] - 两家公司均战略聚焦于混合云和人工智能 在云基础设施市场存在重叠 业务覆盖网络基础设施、企业IT解决方案以及云/数据中心生态系统 [3] Arista Networks的竞争优势与挑战 - Arista在100千兆以太网交换机市场占据领导地位 并在200和400千兆高性能交换产品中日益获得市场认可 [4] - 其独特的竞争优势源于基于单一可扩展操作系统和CloudVision堆栈的多域现代软件方法 该统一软件栈的 versatility 使其在广域网路由、园区和数据中心基础设施等多种应用场景中脱颖而出 [4] - 公司拥有全面的产品组合 遵循三大指导原则 为客户提供从客户端到园区、数据中心、云及AI网络的最佳网络架构 [5] - 然而 Arista面临高运营成本压力 2025年第三季度总运营费用因员工人数增加、新产品引入成本和可变薪酬支出上升而增长约36% 达到5.12亿美元 [6] - 产品及供应链机制的重设计侵蚀了利润率 第三季度研发成本同比增长38.2% 达到3.26亿美元 此外 先进产品的持续供应瓶颈、客户集中度高以及来自其他网络和云原生基础设施供应商的激烈竞争也是其面临的不利因素 [6] IBM的竞争优势与挑战 - IBM有望从推动其软件和咨询业务的混合云和AI的强劲需求趋势中受益 长期增长预计将得到分析、云计算和安全领域的助力 [7] - 随着传统云原生工作负载及相关应用的激增 以及生成式AI部署的增加 企业管理的云工作负载数量急剧扩张 这导致基础设施策略变得异构、动态且复杂 从而推动了对IBM混合云解决方案的强劲需求 [7][8] - 对HashiCorp的收购显著增强了IBM帮助企业管理复杂云环境的能力 HashiCorp的工具集与IBM Red Hat的产品组合形成互补 为云基础设施管理带来了额外功能 并加强了其混合多云战略 [9] - 尽管在混合云和AI领域势头强劲 IBM仍面临来自亚马逊AWS和微软Azure的激烈竞争 日益加剧的价格压力侵蚀了利润率 且盈利能力多年来呈下降趋势 其向云业务模式转型的过程漫长且充满挑战 传统业务的疲软和外汇波动也是重大隐忧 [10] 财务表现与市场预期 - Zacks对Arista 2025年营收和每股收益的一致预期分别意味着同比增长26.7%和26.4% 过去60天内每股收益预期呈上升趋势 上调了2.9% [11] - 具体季度及年度每股收益预期在过去60天内均有上调 例如 当前对2025年全年每股收益预期为2.87美元 较60天前的2.79美元上调了2.87% [12] - Zacks对IBM 2025年营收和每股收益的一致预期分别意味着同比增长6.8%和10.3% 过去60天内每股收益预期呈上升趋势 上调了2.4% [12] - 过去一年 Arista股价上涨21.2% 同期行业增长为2.6% 而IBM股价则飙升了34.9% [13] 估值比较 - 从估值角度看 IBM比Arista更具吸引力 基于市盈率 IBM股票目前以25.5倍的远期市盈率交易 显著低于Arista的39.67倍 [14] 投资选择分析 - 两家公司均预计2025年销售和利润将有所改善 与IBM相比 Arista具有更好的价格表现和更佳的分析师预期上调幅度 尽管其估值指标略显昂贵 [16] - Arista多年来展现出稳定的营收和每股收益增长 而IBM的发展道路则较为坎坷 寻求AI和云基础设施“下一波”浪潮的投资者可能倾向于Arista 而寻求广泛、有韧性的科技股投资的投资者可能更青睐IBM [16] - 尽管两者差异不大 但仅基于估值指标 IBM似乎略占优势 对于2026年而言 看起来是更好的投资选择 [16]

报告行业投资评级 * 报告未明确给出行业投资评级 [1][2][3][4][5][6][8][9][10][11][12][13][14][15][16][17][18][19][20][22][23][24][25][26][27][28][30][31][32][33][34][35][36][37][38][40][42][43][46][47][48][49][50][51][52][54][55][57][58][60][61][64][65][67][68][69][70][71][72][75][77][78][79][80][81][82][83][84][85][86][87][88][89][90][91][92][93][94][95][96][98][99][100][101] 报告核心观点 * 人工智能需求激增导致先进半导体供应持续紧张，芯片买家需采取三大战略路径来确保供应并构建韧性：成为供应商不可或缺的合作伙伴、打造区域生态系统、以及拥抱下一代芯片技术 [13][18][19] * 到2028年，AI加速器芯片（如GPU、NPU、TPU、ASIC）的需求预计将增长50%至70% [13] * 83%的芯片买家表示已经遭遇AI加速芯片的供应瓶颈 [17] * 约80%的高管认为，获得本地生产的AI芯片、就近的AI人才资源和可访问的AI平台对其所在地区至关重要 [9][46] * 专业化与定制化是未来趋势，82%的芯片买家正寻求专用芯片以优化能耗，近90%的供应商预计定制化系统级芯片与芯粒需求将增加 [10][64] * 下一代计算技术（如光子计算、神经形态计算、量子计算）预计将在未来三年内涌现，以支持AI发展需求 [11][72] 根据相关目录分别进行总结 引言：以“缺”为机，赢在稀缺时代 * AI算力需求高涨，企业业务愿景高度依赖先进半导体提供的算力支撑 [13] * 未来三年，全球及中国芯片买家对各类先进半导体的需求增长预期强烈，例如全球市场对GPU/NPU的需求预计增长68%，中国市场预计增长63% [14] * 随着AI从虚拟世界更深地融入物理世界（如自动驾驶、智能制造），针对特定领域的训练和边缘推理需求将显著增长，加剧供需矛盾 [17] * 目前供应链各环节均难以跟上需求，83%的芯片买家曾遭遇AI加速芯片断供，75%的买家认为依赖少数供应商是主要战略挑战 [17] 第一章：成为不可或缺的合作伙伴 * 芯片供应商面临多重挑战：全球超过80%的供应商指出地缘政治紧张局势、技术人才短缺、供应链技术瓶颈及财务投资需求是关键难题 [22][27] * 中国大陆的供应商中，89%认为地缘政治竞争是最大挑战 [22][27] * 供应商存在关键技能缺口，全球范围内，供应链管理（缺乏比例47%）、先进芯片设计与架构（40%）、AI算法与芯片集成（42%）是主要短板 [33] 在中国市场，AI算法与芯片集成的技能缺乏比例高达73% [37] * 芯片买家可通过深化战略联盟、提供长期采购承诺、共享技术专长（如供应链管理经验、AI芯片设计能力）等方式，成为供应商的优选合作伙伴，从而提升自身在供应名单上的优先级 [28][40] 第二章：打造区域生态系统增强AI韧性 * 供应链高度集中导致瓶颈，91%的芯片采购商正在努力实现供应商多元化，地域多元化是首要任务 [46] * 高管们预计到2028年，区域化AI资源将满足重点领域近半数需求，例如，全球高管预计70%的AI芯片和加速器需求将通过本地化采购满足 [49] * 推动本地化需要应对巨大的资本投入，例如芯片制造厂的平均投资回收期为75个月，新一代AI加速器芯片为41个月 [47] * 协调财务预期至关重要，例如特斯拉与三星达成为期八年、总额165亿美元的合作，在美国建设先进AI芯片制造工厂 [51] * 84%的受访高管表示，政府激励政策对组织成长与竞争力提升至关重要 [3][51] 第三章：释放下一代AI芯片的最大潜能 * 技术进步已被83%的芯片买家纳入产品战略，企业正在探索所有可能选项以保持创新速度 [64] * 专业化是重要方向，82%的芯片买家寻求用于特定任务的专用芯片以优化能耗 [10] * 定制化需求旺盛，近90%的供应商预计客户对定制AI芯片（主要是系统级芯片SoC）的需求将持续增长，目前仅有24%的AI加速器和21%的SoC是定制化的 [64] * 先进封装技术是芯粒发展的关键推动力，92%的全球供应商和93%的中国供应商认为其至关重要 [64][68] * 未来三年内，88%的全球供应商和89%的中国供应商预计将出现支持AI需求的替代计算技术，如光子计算、神经形态计算和量子计算 [11][72] * 83%的半导体供应商高管认为，人工通用智能的实现高度依赖于半导体技术的进步 [75] 行业运营与能效观点 * 半导体企业正利用AI优化内部流程（设计、制造、良率控制、供应链等），芯片供应商预计未来三年AI将使运营成本降低17%，并带动收入增长32% [57] * 在AI驱动的先进封装与组装优化领域，73%的供应商预计生产力可提升21% [57] * 由于72%的供应商在寻找先进芯片设计人才方面存在困难，72%的供应商转向利用AI优化电子设计自动化工具，预计可提升生产力26% [60] * AI训练消耗巨额能源，国际能源署预测至2030年全球数据中心耗电量将增加一倍以上，规模与日本全年用电量相当 [82] * 当前能效进展未达预期，仅40%的供应商对自身在提升能效方面的进展感到满意 [82] * 产业链正在采取行动应对能效挑战，例如83%的数据中心制造商正在开发专用AI处理器，78%的工业用户转向轻量化AI模型部署 [83] 市场背景与预测 * 据国际半导体产业协会预测，2026年全球半导体设备销售额将攀升至1381亿美元，实现连续三年增长 [5] * 中国已连续五年成为全球最大半导体设备市场，本土芯片产能接近全球三分之一 [5] * IBM商业价值研究院研究显示，约九成的全球和中国供应商预计，至2028年，定制AI芯片、先进封装及新型计算架构将重塑全球半导体格局 [6] * 62%的芯片买家认为，到2028年，高性能AI计算基础设施将成为企业竞争优势的核心支柱 [13]