CNBC 投资俱乐部的实盘自 6 月 17 日月度会议以来，股票表现出现分化：三只与 AI 相关的股票上涨超过 20%，而另外三只下跌幅度最高达 15%。在此期间，道琼斯指数上涨 2.3%，标普 500 上涨 2.1%，纳斯达克上涨 1%。资金轮动流向网络安全股票以及具备更清晰 AI 变现路径的公司，而半导体股在此前强劲上涨后回调。该变化表明，在市场评估哪些公司能将 AI 投资转化为营收时，AI 相关敞口的选择性正在增强。
Palo Alto Networks 和 CrowdStrike 以网络安全强势领涨
Palo Alto Networks 自 6 月 17 日会议以来上涨 25.5%，CrowdStrike 上涨 21.7%，两只股票均创下历史新高。报道显示网络安全板块走强：The Wall Street Journal 援引消息称，中国的 AI 模型在识别软件漏洞方面正变得几乎与领先的美国平台一样强。IBM CEO Arvind Krishna 本周表示，网络安全正成为企业越来越重视的三个 IT 支出领域之一，此前 IBM 的第二季度业绩预告令人失望。CNBC 投资俱乐部削减了这两只股票的持仓：在 Palo Alto 兑现了近 150% 的涨幅，在 CrowdStrike 兑现了 105% 的涨幅。
Meta 凭云业务进展和 AI 变现计划期间走高
Meta 在此期间上涨 20%。此前公司宣布计划推出云业务，将把多余的计算能力租给外部客户。公司为开发者和广告主推出了新的 AI 产品，释放出为 AI 能力收费、而非主要依赖开源发布的信号。Reuters 报道称，Meta 计划在今年晚些时候开始制造其定制 AI 芯片。美国银行（Bank of America）的分析师表示，Meta 的定制芯片投入可能带来成本节省，支出测算或将从按每吉瓦计算的 45 亿美元计算能力降至 22 亿美元。该股上周上涨 15%，使其成为该期间投资组合中的最佳表现者。
苹果因 AI 战略信心回升而上涨
苹果上涨 10.7%，原因在于投资者对该公司人工智能战略的信心日益增强。公司在 6 月的 Worldwide Developers Conference 上展示了其焕新后的 AI 平台，强化了这样的观点：如果苹果能够在其约 15 亿部 iPhone 的庞大装机基础上提供最佳用户体验，那么它未必需要构建行业领先的 AI 模型。苹果在 6 月下旬宣布上调 MacBook 和 iPad 产品线的价格，较高的内存成本也随之在科技行业扩散。Citi 分析师认为，更高的价格大体上应能抵消不断上升的内存成本，并且对需求影响有限。该股周三收于历史新高。
Intel 尽管拥有 AI 与代工机会仍下跌
Intel 在此期间下跌 15%，因为投资者在该板块强势表现之后，从多只半导体股票轮动撤出。CNBC 投资俱乐部在周三增加了该公司的持仓，认为这一下跌是买入机会。Jim Cramer 在周三的 Morning Meeting 上表示，Intel 仍是他在该投资组合中的最爱股票，因为公司的中央处理器在 AI 方面的机会日益增大，且其代工业务也在增长。尽管最近出现月度回调，Intel 今年迄今仍上涨超过 170%。
FedEx Freight 面临分拆后卖压
FedEx Freight 自 6 月初成为独立公司以来下跌 12.4%。公司作为独立业务发布的首份财报显示，营收和营业利润均超出预期，但利润率面临燃油附加费带来的逆风。CNBC 投资俱乐部把近期回调视为买入机会，认为 FedEx Freight 是长期赢家，有望在货运周期复苏时受益。
Qnity Electronics 因三星业绩下滑
Qnity Electronics 下跌 10.5%，原因是半导体股在此前强劲上涨后回调。该跌势在三星电子（Qnity 最大客户）公布业绩后进一步加速：Jim Cramer 将其描述为“非常出色，但还不够出色到那种程度”。业绩引发市场对三星产品需求的疑问，导致 Qnity 股价在随后一场交易中下跌约 4%。尽管近期月度回调，Qnity 在今年当前年度仍上涨约 70%。
FAQ
是什么导致 CNBC 投资俱乐部自 6 月 17 日以来股票表现出现分化？
网络安全股票 Palo Alto Networks 和 CrowdStrike 在与会消息推动下需求预期增强后上涨超过 20%；这些消息涉及中国 AI 在识别软件漏洞方面的能力。与此同时，半导体股票 Intel 和 Qnity Electronics 在此前强劲上涨后遭到投资者轮动卖出，回调 10%—15%。
为什么 Meta 在此期间上涨 20%？
Meta 在宣布计划推出云业务、将多余计算能力租给客户，并推出面向开发者和广告主的新品 AI 产品后上涨。Reuters 报道称，公司计划在今年晚些时候开始制造其定制 AI 芯片；美国银行分析师估计，这可能带来每吉瓦计算能力 45 亿美元至 22 亿美元之间的潜在成本节省。
