Tiêu điểm: Năm cổ phiếu AI hàng đầu của Nasdaq
vô giá trị
Roger Lee | Nhà phân tích chứng khoán BIT US
Có 21 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực ngân hàng đầu tư, quản lý tài sản và các tổ chức tài chính, tập trung lâu dài vào chuỗi công nghiệp AI, thanh khoản vĩ mô chứng khoán Hoa Kỳ và nghiên cứu chiến lược quyền chọn
Tóm tắt đầu tư
Kết luận của tôi rất đơn giản: năm cổ phiếu này không phải là cùng một "giao dịch AI", mà là năm nút khác nhau trong chuỗi cơ sở hạ tầng AI; nếu thị trường tiếp tục suy thoái do lạm phát, lãi suất hoặc lo ngại về bong bóng, tôi sẽ đưa chúng vào danh sách theo dõi nhiều lớp, thay vì giải thích "mua khi giá thấp" là vị thế hoàn toàn một lần để theo đuổi mức cao. Báo cáo này thảo luận về MU Micron, MXL MaxLinear, AMD Chaowei, LITE Lumentum và VICR Vicor. Họ cùng hưởng lợi từ chi phí vốn của trung tâm dữ liệu AI, nhưng nguồn rủi ro, độ co giãn hiệu suất và phương pháp phân tích định giá là khác nhau. [1] [2] [3]
Tôi tin rằng sau khi thị trường AI bước vào giai đoạn này, điều thực sự quan trọng không phải là "liệu AI có còn câu chuyện hay không" mà là ba câu hỏi: thứ nhất, liệu chi tiêu vốn có thể tiếp tục rơi vào tình trạng thực tế hay không; thứ hai, liệu lợi nhuận doanh nghiệp có thể biện minh cho việc định giá hay không; thứ ba, liệu danh mục đầu tư có thể chịu được sự biến động cao hay không. McKinsey ước tính để đáp ứng nhu cầu về sức mạnh tính toán, các trung tâm dữ liệu toàn cầu có thể cần chi phí vốn khoảng 6,7 nghìn tỷ USD vào năm 2030, trong đó các trung tâm dữ liệu liên quan đến khối lượng công việc AI là khoảng 5,2 nghìn tỷ USD. Điều này cho thấy cơ sở hạ tầng AI là một chu kỳ đầu tư dài, nhưng Fidelity cũng nhắc nhở rằng tăng trưởng thu nhập, định giá, tính bền vững trong chi tiêu vốn và chu kỳ lãi suất sẽ quyết định liệu các giao dịch AI có thay đổi từ chủ đề dài hạn sang bong bóng ngắn hạn hay không. [1] [2]
Kết luận một câu：AICơ sở hạ tầng vẫn là hướng tôi sẵn sàng nghiên cứu về mức giảm, nhưng điểm mua phải tuân theo kỷ luật vị trí; trong giai đoạn mà lợi nhuận cao, mức thoái lui cao và độ biến động cao cùng tồn tại, hãy xếp lớp nó trước rồi bắt đầu.
1. Trước tiên, hãy nhìn vào bức tranh toàn cảnh: Cơ sở hạ tầng AI không phải là câu chuyện mà một cổ phiếu GPU có thể kể
Sai lầm phổ biến nhất mà thị trường mắc phải là đánh đồng thị trường AI với "mua GPU dẫn đầu." Theo tôi, cấu trúc thực sự của cơ sở hạ tầng AI là một chuỗi chi tiêu vốn: phần đầu yêu cầu chip điện toán, phần giữa yêu cầu lưu trữ băng thông cao, kết nối mạng và truyền thông quang học, còn phần sau yêu cầu nguồn điện, làm mát, trung tâm dữ liệu và lập lịch trình phần mềm. Nếu chỉ nhìn vào một mắt xích duy nhất, rất dễ đuổi theo sai nhịp khi định giá cực cao; chỉ bằng cách tách chuỗi ra, bạn mới có thể biết liệu mỗi lần điều chỉnh có đang giết chết định giá, hủy lệnh hay chỉ là sự rửa trôi thông thường đối với các tài sản có hệ số beta cao.
Việc tính toán chi tiêu vốn cho trung tâm dữ liệu của McKinsey mang lại cho khuôn khổ này một nền tảng rất quan trọng. Điều đó không có nghĩa là tất cả các công ty sẽ được hưởng lợi cùng một lúc, cũng không có nghĩa là tất cả các cổ phiếu liên quan đến AI sẽ tăng giá. Điều đó có nghĩa là nếu nhu cầu về sức mạnh tính toán tiếp tục tăng, các cơ hội đầu tư sẽ lan rộng theo hướng "cung cấp năng lượng điện toán-lưu trữ-kết nối-quang-điện". [1] Cuộc thảo luận của Morningstar về khung cổ phiếu AI cũng nhắc nhở tôi rằng việc lựa chọn cổ phiếu AI không chỉ nên xem xét mức độ phổ biến của khái niệm này mà còn xem xét vị thế, lợi thế, định giá và sự không chắc chắn của ngành. [3]
| Liên kết chuỗi công nghiệp | Đại diện cho mục tiêu | Logic lợi ích chính | Điểm xác minh mà tôi quan tâm nhất |
| HBM và bộ nhớ | MU Micron | Các máy chủ AI đẩy mạnh các yêu cầu về bộ nhớ băng thông cao và DRAM | Chu kỳ giá, tỷ suất lợi nhuận gộp, tính liên tục của đơn hàng HBM |
| CPU/GPU và điện toán trung tâm dữ liệu | AMD Chaowei | Mở rộng nền tảng CPU và GPU AI của trung tâm dữ liệu | Tăng trưởng doanh thu của trung tâm dữ liệu, số lượng khách hàng, tỷ suất lợi nhuận gộp |
| Kiểm soát mặt phẳng và kết nối tốc độ cao | MXL MaxLinear | Mức độ phức tạp của kết nối nội bộ trong trung tâm dữ liệu AI đã tăng lên | Giới thiệu sản phẩm mới, chứng nhận khách hàng, chuyển đổi doanh thu |
| Giao tiếp quang học và các thành phần quang học | LITE Lumentum | Trung tâm dữ liệu đám mây và AI thúc đẩy nhu cầu về các thành phần quang học | Chi tiêu vốn của khách hàng trên đám mây, nhu cầu mô-đun quang, mức sử dụng công suất |
| Nguồn điện mật độ cao | VICR Vicor | Cải thiện mức tiêu thụ năng lượng của máy chủ AI mang đến nâng cấp khả năng cung cấp năng lượng | Đơn đặt hàng, thâm nhập giải pháp 48V mô-đun, sửa chữa tỷ suất lợi nhuận gộp |
Theo đánh giá của tôi thì cơ hội cho cơ sở hạ tầng AI không phải là "một đường", mà là một "mạng lưới". Một khi thị trường thoái lui, điều đáng nghiên cứu nhất không phải là mục tiêu nào giảm nhiều nhất, mà là các nguyên tắc cơ bản của nút nào không bị làm sai lệch, mà là việc định giá đã bị phá vỡ bởi khẩu vị rủi ro.
Dữ liệu giá công khai trong năm qua cho thấy năm mục tiêu cơ sở hạ tầng AI này đã vượt trội đáng kể so với Nasdaq 100 và SMH Semiconductor ETF. LITE, MU, MXL, VICR và AMD đều có mức tăng cao, trong đó LITE và MU có thành tích nổi bật nhất. Tuy nhiên, cùng một bộ dữ liệu cũng cho thấy mức thoái lui tối đa của 5 cổ phiếu trong năm qua hầu hết nằm trong khoảng từ -28% đến -32%, cao hơn đáng kể so với mức thoái lui tối đa của Nasdaq 100 là khoảng -12,1%. [9]
Bộ dữ liệu này đã truyền cảm hứng cho tôi rất rõ ràng:Xu hướng mạnh không có nghĩa là rủi ro thấp và độ co giãn cao không có nghĩa là sẵn sàng mua bất cứ lúc nào. Nếu mục tiêu đã tăng nhiều lần trong một năm, nhưng có thể giảm 30% trong quá trình này, thì logic mua không chỉ thể hiện "lạc quan lâu dài về AI", mà còn phải nêu rõ "cách chống chọi" biến động”. Nói cách khác, mua lúc giá thấp không phải là một khẩu hiệu mang tính cảm xúc mà là một hệ thống quản lý tiền.
| Mục tiêu | Sản lượng trong năm qua | Mức thoái lui tối đa | Sự thoái lui hiện tại | Biến động hàng năm | My diễn giải |
| LITE Lumentum | 1.017,5% | -28,7% | -12,5% | 86,7% | Giao tiếp quang học là khả năng phục hồi cao nhất, nhưng việc định giá và kỳ vọng đặt hàng cũng nhạy cảm nhất |
| MU Micron | 751,2% | -30,3% | -9,1% | 69,9% | Chu kỳ lưu trữ và cộng hưởng AI HBM, thích hợp để xem EPS rút tiền |
| MXL MaxLinear | 623,7% | -29,6% | -17,4% | 108,6% | Độ co giãn cao của chữ hoa nhỏ rõ ràng hơn và phải được xử lý ở các vị trí nhỏ hơn |
| VICR Vicor | 595,9% | -32,0% | -12,2% | 84,1% | Logic của nút nguồn rõ ràng nhưng cần phải theo dõi các biến động và thực hiện đơn hàng |
| AMD AMD | 340,4% | -27,8% | -5,7% | 66,9% | Tương đối trưởng thành hơn, ít co giãn hơn so với chữ hoa nhỏ, nhưng được xác minh đầy đủ hơn về các nguyên tắc cơ bản |
| NASDAQ 100 | 37,0% | -12,1% | -3,3% | 17,3% | Biến động chỉ số thấp hơn nhiều so với biến động của một cổ phiếu riêng lẻ, cho thấy rằng các cổ phiếu riêng lẻ không phải là sản phẩm thay thế chỉ số |
| SMH Semiconductor ETF | 142,0% | -14,9% | -2,8% | 33,2% | Ngành này rất mạnh nhưng vẫn cần đánh giá rủi ro chứng khoán riêng lẻ riêng lẻ |
Tôi sẽ sử dụng bảng này làm điểm bắt đầu cho việc quản lý vị trí. Đối với các mục tiêu có xác minh cơ bản mạnh mẽ hơn, chẳng hạn như MU và AMD, tôi sẵn sàng quan sát chúng theo đợt trong quá trình thoái lui; đối với các nút có độ co giãn cao như MXL, LITE và VICR, trước tiên tôi sẽ ghi ra giới hạn vị thế, sau đó mới xem xét vị thế giá. Lý do rất đơn giản: bản thân sự biến động là một chi phí và việc "mua khi giá giảm" mà bỏ qua chi phí có thể dễ dàng chuyển sang vị thế thụ động.
Sự khác biệt giữa ba hoặc năm cổ phiếu: không phải ai tăng giá nhiều hơn mà là ai có chuỗi bằng chứng hoàn chỉnh hơn
Tôi không đồng ý với việc xếp năm công ty này vào cùng một giỏ và đưa ra những so sánh thô thiển. Cốt lõi của MU là chu trình lưu trữ và các yêu cầu AI HBM, cốt lõi của AMD là nền tảng điện toán trung tâm dữ liệu, cốt lõi của LITE là truyền thông quang học và đám mây AI, cốt lõi của VICR là cung cấp năng lượng cho máy chủ công suất cao và MXL tập trung hơn vào mặt phẳng điều khiển trung tâm dữ liệu AI và kết nối tốc độ cao. Tất cả đều được hưởng lợi từ AI, nhưng tính linh hoạt về tài chính, cơ cấu khách hàng và lộ trình phân tích định giá của họ là khác nhau.
Theo thông tin công khai của công ty, hiệu suất của Micron trong năm tài chính 2025 Thông cáo báo chí Q4 tiết lộ doanh thu hàng quý là 11,315 tỷ USD và doanh thu cả năm tài khóa 2025 là 37,378 tỷ USD, đồng thời liên kết hiệu suất mạnh mẽ với nhu cầu trung tâm dữ liệu AI; Thông cáo báo chí quý 3 năm 2025 của AMD tiết lộ doanh thu hàng quý là 9,246 tỷ USD, tăng 36% so với cùng kỳ năm ngoái và doanh thu trung tâm dữ liệu là 4,3 tỷ USD, tăng 22% so với cùng kỳ năm ngoái; Lumentum FY2026 Thông cáo báo chí quý 3 tiết lộ doanh thu là 808,4 triệu USD, tăng 90,1% so với cùng kỳ năm trước và nhấn mạnh các công nghệ quang tử liên quan đến AI, điện toán đám mây và truyền thông thế hệ tiếp theo; MaxLinear đã phát hành một thông cáo báo chí công khai để giới thiệu các giải pháp Coronado và Laguna USB UART cho các kết nối mặt phẳng điều khiển trung tâm dữ liệu AI; Vicor nhấn mạnh trong thông tin đại chúng về nhu cầu về hệ thống điện mô-đun 48V do sự phát triển của sức mạnh tính toán AI, HPC và trung tâm dữ liệu. [4] [5] [6] [7] [8]
| Vai trò mà tôi đã giao cho nó | Ưu điểm cốt lõi | Rủi ro tối đa | Phương thức mua phù hợp | |
| MU Micron | Người thụ hưởng cốt lõi của chu trình lưu trữ AI | HBM cộng hưởng với chu kỳ DRAM và con đường phục hồi về doanh thu và tỷ suất lợi nhuận gộp rất rõ ràng | Đảo ngược chu kỳ giá lưu trữ, mở rộng chi tiêu vốn quá nhanh | Việc rút lui diễn ra theo đợt, tập trung vào hướng dẫn hiệu suất và tỷ suất lợi nhuận gộp |
| AMD AMD | Tài sản nền tảng máy tính | Xác minh khách hàng CPU trung tâm dữ liệu và GPU AI là đủ | Cạnh tranh với những người dẫn đầu rất khốc liệt và tốc độ sản lượng GPU AI ảnh hưởng đến việc định giá | Quan sát từ góc độ các vị trí cốt lõi và không theo đuổi những đột biến ngắn hạn |
| LITE Lumentum | Nút giao tiếp quang học có độ đàn hồi cao | Các thành phần quang học của trung tâm dữ liệu đám mây và AI đang có nhu cầu mạnh mẽ | 客户集中、订单波动、估值对预期敏感 | 小仓位、分批、只在回撤后加 |
| VICR Vicor | 电源系统升级节点 | AI服务器功耗提升带来结构性需求 | 订单兑现和毛利率修复不确定 | 用卫星仓处理，等待订单继续验证 |
| MXL MaxLinear | 连接与控制平面小盘弹性 | 产品切入AI数据中心连接复杂度提升 | 小盘波动大，收入转化时间不确定 | 只适合高风险预算内的观察仓 |
我的排序不是简单的“涨幅排序”。 If you only look at the increase in the past year, LITE and MU are the most eye-catching; if you look at the fundamental evidence chain, MU and AMD are more likely to be continuously tracked by institutional funds; if you look at highly elastic satellite positions, MXL, LITE, and VICR provide a steeper return curve, but they also require stricter stop losses and position limits.
四、风险收益位置：右上角不是天堂，而是纪律考场
很多投资者喜欢看到高收益图，但不喜欢看回撤图。我的看法刚好相反：对于AI高Beta标的，收益率只是结果，最大回撤才是入场前必须接受的条款。 图3把过去一年收益率和最大回撤放在同一张图上，可以看到五只股票都在高收益区域，但纵轴的回撤也很深。这说明
它们不是低波动成长股，而是需要用仓位纪律消化的高弹性资产。 [9]
我会用三个层级来处理这类股票。 The first level is "core trackable", that is, targets with more complete fundamental evidence and more adequate institutional coverage, such as MU and AMD. The second level is "highly elastic satellites", which are targets with clear industry logic but high volatility, such as LITE and VICR. The third layer is "observational elasticity", that is, targets whose product directions are imaginative but whose financial realization still requires more quarterly verification, such as MXL.
| 组合层级 | 标的示例 | 仓位原则 | 加仓条件 | 降仓条件 |
| 核心可跟踪 | MU、AMD | 分批配置，不一次性打满 | EPS上修、毛利率稳定、回撤接近历史压力区 | 财报指引下修，或云资本开支转弱 |
| 高弹性卫星 | LITE、VICR | 仓位上限明显低于核心仓 | 订单验证增强，估值回落到可承受区间 | 单季订单或客户需求波动超过预期 |
| 观察型弹性 | MXL | 只用小仓位观察，不用重仓博弈 | 新产品转化为收入，现金流改善 | 产品导入延迟，收入兑现不及预期 |
| 防守缓冲 | 现金、短债或指数对冲 | 用来等待二次回撤 | 市场因宏观冲击继续下杀 | 追涨导致现金垫消失 |
因此，我对“逢低买入”的定义不是跌了就买，而是当价格回撤、基本面没有恶化、资本开支链条仍在兑现时，按照事先设定的仓位规则分批吸收波动。 Especially for high-volatility targets such as MXL, LITE, and VICR, the position size is more important than the purchase price.
五、产业链评分：五股不是同一笔交易，而是五个节点
为了避免把AI股票全部混成一个概念，我把五只股票放在五个维度中打分：算力直接度、AI资本开支敏感度、周期波动、估值兑现压力和组合分散价值。 This score is not a profit forecast, nor an investment rating, but helps me judge: If I want to make an AI infrastructure observation basket, what role does each stock play?
这张图给我的启发是，MU和AMD更像AI基础设施主线的核心证据资产；LITE和VICR更像链条中容易被资金放大的高弹性节点；MXL则更偏向“产品导入后可能出现估值重估”的观察型标的。 All five stocks have research value, but the buying logic must not be exactly the same.
| 维度 | 我最看重什么 | 对组合的意义 |
| 算力直接度 | 是否直接受益于AI服务器、数据中心和高性能计算 | 决定主题相关性是否足够强 |
| AI资本开支敏感度 | 云厂商和数据中心资本开支是否能传导到收入 | 决定订单兑现弹性 |
| 周期波动 | 行业价格、客户库存和资本开支周期是否剧烈 | 决定仓位上限 |
| 估值兑现压力 | 当前价格是否已透支未来多个季度增长 | 决定买入节奏 |
| 组合分散价值 | 是否与GPU主线形成不同风险来源 | 决定是否值得纳入观察篮子 |
我的配置思路是：如果只想要AI核心敞口，优先研究证据链更完整的MU和AMD；如果愿意承担更高波动，可以把LITE、VICR作为卫星观察；如果要配置MXL，必须承认它的小盘属性和收入兑现不确定性，仓位要比另外几只更克制。
六、操作框架：真正的买点来自“回撤、确认、分批”三件事同时出现
我不会因为AI主题强，就把任何回撤都当成买点。 A truly worthwhile retracement must meet at least three conditions at the same time: first, the price has released short-term sentiment; second, the company's fundamentals have not deteriorated simultaneously; third, there is still cash and risk budget in the portfolio. Without any of these, buying on dips becomes an emotional trade.
Fidelity关于AI泡沫风险的框架值得放在这里。 It reminds us that while the AI theme may still be multi-year cyclical, investors must track earnings growth, earnings quality, valuations, capex sustainability and interest rate cycles. [2] I completely agree with this statement. It’s not that AI cannot be bought, but that it cannot use “long-termism” to cover up short-term risks when valuations are the most expensive, emotions are the hottest, and positions are full.
| 买入条件 | 需要看到的信号 | 我会怎么做 |
| 回撤释放 | 个股从高点回撤接近历史压力区，指数未出现系统性崩盘 | 先建立观察仓，不一次性打满 |
| 基本面确认 | 财报收入、订单、毛利率、EPS指引没有恶化 | 逐步把观察仓转为正式仓位 |
| 估值修复 | 价格下跌来自风险偏好而非盈利证伪 | 优先买证据链完整的标的 |
| 宏观环境可承受 | 利率没有失控上行，流动性没有急剧收紧 | 保持分批，不加杠杆 |
| 组合仍有现金 | 买入后仍能承受二次下跌 | 只用计划内资金，不因反弹追单 |
一句话概括，我会把这五只股票放进AI基础设施观察池，但不会把它们全部视为同等权重的买入清单。 For me, the correct sequence is to define the roles first, then the positions, and finally the prices.
七、结论：逢低可以买，但先问自己能不能扛住波动
最终结论回到标题：逢低买入五大纳斯达克AI龙头股，可以研究，但不能偷懒。 如果AI数据中心资本开支继续扩张，MU、AMD、LITE、VICR和MXL所处的存储、计算、光通信、电源和连接环节都有继续受益的基础；但如果利率重新上行、云资本开支放缓、AI订单兑现不及预期，或者估值已经提前透支未来多个季度增长，这些高Beta资产也会快速回撤。
我的策略很清楚：核心仓优先给基本面证据链更强的资产，卫星仓给高弹性但高波动的节点，观察仓给仍需验证的中小盘机会。 Buying must be done in batches, positions must be limited, and risks must be written down on paper in advance. Truly mature AI investment is not about getting excited when you see a correction, but knowing which period of correction you can buy, how much to buy, and what to do if you make a mistake.
一句话总结：AI基础设施的长期逻辑还在，但逢低买入不是冲锋号，而是纪律表；先把五只股票拆成五个节点，再用仓位和时间去消化波动。
风险提示
本报告仅用于研究讨论，不构成任何收益承诺或个股买卖建议。 AI infrastructure-related companies generally have high volatility, high valuation sensitivity and strong cyclical attributes. Investors need to make independent judgments based on their own risk tolerance. There are five types of risks that need to be tracked most in the future: First, if the capital expenditures of cloud vendors are lower than expected, AI hardware chain orders may be repriced; second, if interest rates rise again, high-valued growth stocks will face discount rate pressure; third, there are inventory cycles and customer concentration risks in storage, optical communications, power and connectivity and other subdivisions; fourth, liquidity and valuation fluctuations may amplify in small and medium-sized highly elastic targets; fifth, if there is insufficient realization of profits on the AI theme, the market may shift from "long-term space pricing" to "current cash flow pricing."
| 风险变量 | 观察信号 | 应对原则 |
| AI资本开支放缓 | 云厂商资本开支指引下修，订单递延 | 降低高弹性卫星仓，保留核心证据资产 |
| 利率重新上行 | 10年期美债收益率上冲，成长股估值压缩 | 不追高，等待估值重新消化 |
| 盈利兑现不足 | 财报收入、毛利率或EPS指引低于预期 | 先降仓，再重新评估基本面 |
| 行业周期反转 | 存储价格、光通信订单或电源需求转弱 | 避免把周期下行误判为短期回撤 |
| 个股流动性风险 | 小盘标的成交放大但价格失真 | 控制仓位，避免集中押注 |
数据来源与引用说明
本报告的市场表现、回撤、波动率和风险收益指标使用Yahoo Finance公开图表数据接口抓取并整理，时间区间为2025年6月13日至2026年6月12日，覆盖MU、MXL、AMD、LITE、VICR、纳斯达克综合指数、纳斯达克100指数和SMH半导体ETF。公司基本面叙事以各公司投资者关系页面、新闻稿和公开资料为基础；AI资本开支、AI泡沫风险和AI股票选择框架参考麦肯锡、Fidelity和Morningstar等公开研究资料。所有图表均基于公开数据整理，图表评分框架用于研究讨论，不代表收益预测或投资评级。
| 图表/数据项 | 使用口径 | 主要来源 |
| 五只AI标的与指数表现 | 过去一年日线收盘价，归一化为起点100 | Yahoo Finance公开Chart API |
| 回撤压力图 | 过去一年最大回撤、当前回撤和年化波动率 | Yahoo Finance公开Chart API |
| 风险收益矩阵 | 过去一年收益率与最大回撤 | Yahoo Finance公开Chart API |
| 产业链评分热力图 | 算力直接度、资本开支敏感度、周期波动、估值兑现压力和组合分散价值 | 公司公开资料、财报新闻稿、公开市场数据 |
| AI资本开支背景 | 全球数据中心资本开支和AI工作负载需求测算 | McKinsey公开研究 |
| AI泡沫风险框架 | 盈利、估值、资本开支可持续性和利率周期 | Fidelity公开研究 |
| AI股票选择框架 | AI股票池、估值、护城河和不确定性 | Morningstar公开研究 |
References
1. McKinsey & Company, *The cost of compute: A $7 trillion race to scale data centers*, April 28, 2025. https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/the-cost-of-compute-a-7-trillion-dollar-race-to-scale-data-centers
2. Fidelity, *5 signs of an AI bubble to watch for*, February 10, 2026. https://www.fidelity.com/learning-center/trading-investing/ai-bubble
3. Morningstar, *The Best AI Stocks to Buy Now*, June 9, 2026. https://www.morningstar.com/stocks/best-ai-stocks-buy-now
4. Micron Technology, *Micron Technology, Inc. Reports Results for the Fourth Quarter and Full Year of Fiscal 2025*. https://investors.micron.com/news-releases/news-release-details/micron-technology-inc-reports-results-fourth-quarter-and-full-8
5. Advanced Micro Devices, *AMD Reports Third Quarter 2025 Financial Results*. https://ir.amd.com/news-events/press-releases/detail/1234/amd-reports-third-quarter-2025-financial-results
6. Lumentum, *Lumentum Reports Fiscal Third Quarter 2026 Results*. https://investor.lumentum.com/news-releases/news-release-details/lumentum-reports-fiscal-third-quarter-2026-results
7. MaxLinear, *MaxLinear Enhances Control Plane Connectivity for AI Data Centers*. https://investors.maxlinear.com/press-releases/detail/612/maxlinear-enhances-control-plane-connectivity-for-ai-data
8. Vicor, *AI, HPC and Data Center Power Delivery Solutions*. https://www.vicorpower.com/industries-and-innovations/artificial-intelligence
9. Yahoo Finance Chart API, daily prices for MU, MXL, AMD, LITE, VICR, ^IXIC, ^NDX and SMH, retrieved June 15, 2026. https://finance.yahoo.com/
本报告由特约分析师编制。 The views expressed in the report represent only the author's personal position and do not represent the views of the BIT platform. This material is for reference only and does not constitute investment advice.
