我一直尝试从不同的角度看待人工智能（AI）产业。

一大部分显而易见的AI基础设施胜家早已发动了巨大的动作。光纤网络、数据中心建设、冷却和电力设备都已经被严重炒作。因此我不再问“下一个AI股票”而是问一个更平淡的问题：

过去两年中，哪个与人工智能相关的行业落后于更广泛的人工智能/成长交易？

这不是“最好股”购买的目录。 这只是一个相对性能筛选，只是为了找到值得进一步研究的领域。

我是如何建立筛选框的

我将上市人工智能相关公司分为行业筛选框：AI发电机、发电、计算、半导体、冷却、网络、数据中心建设、材料、战略矿物、国防AI、医疗AI、等等。

选择符号的方法是从假设开始。 我尝试包含那些可能性可以从人工智能基础设施资金投资或者人工智能采用中受益的公司，而不是仅仅包含那些将“人工智能”写在新闻稿上的公司。

例如，AI发电机筛选框包括以下名称：

SMR, NNE, FCEL, PLUG, NPWR, ORA, FLNC, EOSE, GWH

我排除了清显巨头AI胜家，因为我正在努力寻找可能尚未完全跑完的价值链的一部分。

我是如何计算的

我从2024-04-29到2026-04-28拿取调整价格数据，然后计算每个标的的两年收益。然后我将每个标的与QQQ进行了比较，因为QQQ是一个合理的代表人工智能/成长交易。

过去同期，QQQ增加了52.96%。

我对于每个行业，使用中位数（Median）作为回报，不是平均值。 我这样做的原因是，一个500-1000百分比的巨型股票可以使整个行业看起来激动人心，即使大量筛选框并未参赛。

然后我计算：

部门合成回报率 = 部门中位数两年回报率- QQQ 两年回报率

主要结果

| 排名 | 分区 | vs QQQ |

| ---:|---:|---:|

| 1 | 医疗AI | -103.5% |

| 2 | 国防AI | -86.1% |

| 3 | AI发电机 | -27.4% |

| 4 | 工业AI | +5.2% |

| 5 | Semi/HW | +14.8% |

| 6 | 计算 | +18.7% |

| 7 | 发电 | +40.3% |

| 8 | 通讯 | +48.9% |

| 9 | 矿物 | +62.7% |

| 10 | 组件 | +84.7% |

| 11 | 材料 | +96.7% |

| 12 | 自动AI | +127.4% |

| 13 | 冷却 | +139.0% |

| 14 | DC Buildout | +273.6% |

| 15 | 网络 | +568.0% |

让我的注意力集中在了：

医疗AI和国防AI是最不跑赢的筛选框，但他们更加是AI应用行业而非人工智能基础架构行业。

对人工智能基础架构核心而言，与之相关最明显的落后项目是：

AI发电机

那个筛选框的中位数两年回报率约为26%，而QQQ上升了+54%。在这个筛选框中，超过半数的标的仍然低于QQQ。

与此同时，网络、数据中心建设和冷却已经发生了巨大的动作。也许他们还可以继续，但是市场已清楚发现了这些瓶颈。

我的发现：

人工智能交易早已已强有力地重新定价了明显的基础设施瓶颈：网络、冷却和数据中心建设。

但是，它们的动力似乎还没有体现完全。

这个观点引发了我的一点疑问：

是否有人认为人工智能基础电量瓶颈是合适的，也是否有更好的方法建立筛选框才是正确的。