2026 年 6 月 18 日文章的更新版本。人工智能 (AI) 使系统能够处理大量数据、识别复杂模式并生成智能见解和决策，从而正在重塑数字化转型。在日益强大的 GPU 和张量处理单元 (TPU) 的支持下，生成式人工智能、代理式人工智能、多模式模型和高性能计算的进步正在加速人工智能在各行业的采用。从会话助理和医疗诊断到欺诈检测和自主系统等应用程序正在帮助组织提高生产力、加强决策、提高运营敏捷性并开启创新和增长的新途径。根据 Gartner 的数据，2026 年全球人工智能支出预计将达到 2.596 万亿美元，比 2025 年增长 47%。IDC 预计人工智能基础设施支出将在 2026 年达到 4870 亿美元，预计到 2029 年将达到 1 万亿美元，2025 年至 2029 年期间的复合年增长率为 31%。包括微软 MSFT、Alphabet、亚马逊 AMZN 和 Meta Platforms META 在内的美国科技巨头一直处于人工智能技术显着进步的前沿，并得到了 NVIDIA、Advanced Micro Devices AMD 和 Broadcom 强大的人工智能芯片和定制加速器的大力支持。由于对更严格的检查和严格的过程控制的需求不断增长，对复杂人工智能芯片的需求不断增长对 KLA KLAC 来说是个好兆头。以企业为中心的人工智能代理在生产力、软件开发、客户服务和业务自动化应用程序方面继续受到关注。最新的人工智能模型版本侧重于改进推理、编码辅助、多模式理解和安全性。然而，像阿里巴巴这样的中国人工智能模型开发商正在通过推出性能几乎相同的更便宜的模型来挑战美国科技巨头。我们相信，人工智能技术的快速部署及其开发工作的巨额投入为投资者提供了巨大的增长机会。我们的人工智能筛选是识别具有巨大增长前景的人工智能股票的宝贵来源。通过 Zacks 主题投资屏幕探索 39 个前沿投资主题，并发现您的下一个重大机会。
现在值得买入的 3 只人工智能股票
亚马逊通过其云部门亚马逊网络服务（AWS）直接受益于人工智能，并且由于人工智能工作负载刺激了其传统云基础设施的消耗而间接受益。这只 Zacks 排名第一（强力买入）的股票受益于强劲的人工智能支出。您可以在此处查看今日 Zacks 排名第一的股票的完整列表。除了加速器之外，AI 应用还需要存储、数据库和 CPU。训练后、强化学习和代理工具的使用通常在 CPU 上运行，而人工智能应用程序也需要存储和向量数据库。因此，随着客户增加人工智能支出，亚马逊看到 AWS 核心消耗也相应增加。亚马逊还通过人工智能基础设施堆栈的几乎每一层实现货币化。在硅层，该公司的 Trainium AI 加速器和 Graviton CPU 已成为规模相当大的业务。亚马逊的整体芯片业务年收入已超过 250 亿美元。 Anthropic 和 OpenAI 做出了多年的、数千兆瓦的 Trainium 承诺，而更多的初创公司和企业正在采用这些芯片。人工智能还正在改善亚马逊的非 AWS 业务。去年，Alexa for Shopping 的用户数量超过 3.5 亿，而 2026 年第二季度的活跃用户几乎翻了一番，互动量同比增长了五倍多。 AMD 是人工智能计算需求不断增长的更直接受益者之一。 2026 年第二季度，AMD 数据中心收入同比增长 107%，达到创纪录的 67 亿美元，占公司收入的 58%，而去年同期为 42%。增长是由 EPYC 服务器 CPU 和 Instinct AI 加速器推动的，这表明 AI 需求正在将 AMD 的机会扩大到 GPU 以外的领域。管理层将该行业描述为处于多年人工智能采用周期的早期阶段，该周期正在创造对更多计算的需求。 AMD 的 Instinct 加速器系列正在推动营收增长。随着客户在训练和推理领域扩大 MI355x 加速器的部署，数据中心 AI 收入同比增长了一倍多。这家 Zacks 排名第一的公司现在正在转向使用 Helios 的完整机架级人工智能系统，该系统结合了 MI450 GPU、EPYC Venice CPU、Pensando 网络和 ROCm 软件。 AMD 表示，与竞争解决方案相比，Helios 可以在相同的机架功率下提供高达 15% 的推理吞吐量，并且每美元的代币数量增加高达 30%，客户需求跟踪早于最初的预测。 AMD 还与 OpenAI、Meta、Anthropic 和 Microsoft 等领先的人工智能公司合作，确保进行多年的大规模部署。另一家 Zacks 排名第一的公司 KLA 销售半导体制造商生产日益增长的产品所需的检验、计量和过程控制设备。以可接受的产量生产复杂的人工智能芯片。这推动了营收增长，KLA 2026 财年第四季度营收达到创纪录的 36.6 亿美元。管理层特别指出，加速人工智能基础设施投资、领先的代工/逻辑支出以及提高内存和先进封装的流程控制强度是主要驱动力。 AI 芯片需要更先进的逻辑、高带宽内存 (HBM) 和日益复杂的封装。这些都使得半导体制造变得更加困难，并增加了检测缺陷和提高产量的经济重要性。 KLA 表示，人工智能基础设施需要更先进的逻辑和内存、新的复杂制造和封装流程，以及额外的 KLA 系统和服务来提高和维持大批量生产。 HBM 和先进封装尤为重要。 KLA 预计，到 2026 年，其先进封装过程控制系统收入将达到约 11 亿美元，同比增长 70% 以上，几乎是更广泛的先进封装市场增长率的两倍。
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本文最初发表于 Zacks Investment Research (zacks.com)。
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