根据瑞银最新发布的全球科技与AI大会纪要，一线企业认为，AI产业正处于一个十年超级周期的第二年，需求呈现出“贪得无厌且持续增长”的态势，供给侧的瓶颈是当前主要矛盾，而非需求不足。

据追风交易台，12月4日，瑞银发布的会议纪要指出，对于投资者而言，这意味着AI领域的强劲增长远未结束，从芯片设计、云计算基础设施到数据中心建设的整个产业链，正迎来持续数年的高景气度。一线厂商普遍认为市场不存在“泡沫”，而是正在努力满足已锁定的长期订单。

本次会议的重点公司AMD、CoreWeave和Nebius的观点尤其印证了这一趋势，它们展示了惊人的增长预期、数十亿乃至百亿美元级别的合作订单，以及对未来几年需求持续爆发的坚定信心。

新兴云服务商（Neocloud）和基础设施专家指出，由于模型规模的不断扩大、训练后应用的普及以及推理任务对计算资源更密集的消耗，AI需求正在急剧攀升。

数据中心连接性需求的可见度已从传统的1个季度延长至1-3年，凸显了整个行业正在为长期增长进行布局。传统服务器需求也因AI代理工作负载的兴起而加速。总体而言，市场共识是，当前的挑战并非寻找需求，而是如何解决从电力、劳动力到先进组件的供应限制，以更快地交付算力。

AMD：我们正处在十年超级周期的第二年

AMD首席执行官苏姿丰（Lisa Su）在会议上表达了对AI周期的极度乐观。她明确表示，公司不认为当前存在“泡沫”，而是将AI视为一个“为期十年的计算超级周期的第二年”。

增长目标雄心勃勃：AMD近期将其复合年增长率（CAGR）预期从过去几年的50%+上调至60%+。公司预计到2030年，其目标市场总规模（TAM）将达到1万亿美元，并计划占据10%以上的市场份额。除了AI GPU，其在服务器CPU市场的收入份额也已提升至40%并持续增长。

OpenAI合作的巨大验证：AMD与OpenAI达成的6GW多代际合作协议，是其产品竞争力的强力证明。苏姿丰解释称，每个GW的算力合作都相当于“数百亿美元的销售额”，这一合作不仅为AMD带来了巨大规模的订单，也让OpenAI深度投入到AMD技术的成功中，从而为其他AI原生客户和超大规模云服务商提供了强大的信心背`书。

全栈解决方案的推进：通过收购ZT公司，AMD正在构建完整的系统级解决方案。公司计划在2026年推出MI450机架，提供从芯片到系统的全栈能力，并致力于构建一个开放的生态系统。

供应充满信心：AMD强调，公司与台积电（TSMC）、内存和封装合作伙伴建立了深厚的合作关系，有信心满足强劲的需求并实现增长目标。

作为新兴AI云服务商的代表，CoreWeave用“贪得无厌”和“持续不断”来形容当前的市场需求。

• 需求增长势不可挡：公司认为需求飙升源于三大驱动力：1）模型扩展定律持续有效；2）计算密集型的训练后应用激增；3) 更消耗算力的推理模型成为主流。CoreWeave目前积压的订单合同金额已高达550亿美元。
• 坚决否认“过度建设”：CoreWeave明确反驳了市场对AI基础设施过度建设的担忧。公司强调，他们是为客户已承诺使用五年的容量进行建设，本质上是“按订单生产”，并且仍在努力追赶需求。一个有力的证据是，其一个拥有超过10,000个H100 GPU的集群在合同到期后，客户以仅比几年前低5%的价格续签了更长的合同，证明优质算力的保值性和持续回报。
• 英伟达生态的主导地位：尽管市场期待多元化，但CoreWeave坦言，其平台上的需求“压倒性地指向英伟达GPU”。如果客户需求发生变化，公司会考虑其他选项，但目前所有信号仍指向对更多英伟达GPU的需求。
• 稳健的融资模式：CoreWeave通过资产级定期贷款为其扩张提供资金，目前其客户订单中60%来自投资级对手方，极大地增强了其财务的稳健性。

从Yandex剥离出来的Nebius，展现了成为全栈AI“超大规模云服务商”的雄心，而不仅仅是提供GPU即服务。

惊人的需求增长速度：Nebius观察到部分客户的需求每6到8周就翻一番。其2025年第三季度的业务管道环比加速增长了70%，创造了40亿美元的新业务。这强有力地表明行业并未过度建设，推理需求的增长速度甚至超过了资本支出的增长。

与微软的巨额合作：Nebius与微软签订了一份为期5年、总额高达190亿美元的协议。这笔交易主要用于支持微软的CoPilot业务和新模型开发，而非与Azure核心云业务竞争，为Nebius的规模和技术实力提供了顶级背书。

清晰的盈利路径：Nebius不仅关注增长，更注重利润。公司预计长期EBIT利润率将达到20-30%。其实现路径包括：通过自研机架等全栈优化实现20%成本节省、提供高溢价的云服务，以及利用其工程师团队实现运营杠杆。在会计处理上，公司对Hopper GPU采用4年折旧，比同行的6年更为保守。

灵活的产能扩张：Nebius已融资85亿美元用于扩大数据中心规模。其优势在于灵活的项目管理能力，能够并行推进多个数据中心项目，有效解决交付AI算力的瓶颈问题。