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所有人都在买GPU和存储。没有人告诉你光模块公司的总市值比美光还低 我想从一个反常识的问题开始：GPU是AI的大脑，存储是AI的记忆。那光是什么？光是AI的神经系统。但神经系统从来不是最先被注意到的。存储已经涨了10倍，GPU更不用说。光的时代，刚刚开始。 1. 先说一个结构性的错误定价 在Nvidia的NVL72机架里，光模块的采购金额占到整个机架的20%。2026年全球AI光收发器市场规模预计从2025年的$165亿增长到$260亿，同比增速超过57%——这是半导体赛道里增速最快的子领域之一。 但所有光模块公司的总市值，比美光一家还低。这个错误会被纠正。问题只是什么时候。 2. 光和存储不一样的地方 存储的接力是季度级别的事件——供需拐点，财报超预期，市场重新定价，SNDK从$200涨到$900，这个过程很快。光的接力是年级别的结构性变迁，因为光的技术路线本身正在发生一次范式转移： 第一阶段（现在）：可插拔光模块 800G → 1.6T → 3.2T 线性增长，随数据中心扩张 第二阶段（2026下半年）：近封装光学NPO 光模块移向芯片旁边 需求非线性跳升 第三阶段（2027-2028）：共封装光学CPO 光引擎直接封装进芯片 这是终局，也是最大的价值重构 Meta在OFC 2026分享了大量数据，证明CPO比可插拔光收发器更可靠，成本更低，功耗更少。Nvidia在GTC展示了CPO将在2027/28年用于Scale-Up互连。5年内所有AI数据中心互连都将是光。 这不是预测，是物理定律。铜在高速率下信号损耗太大，功耗太高，距离太短。光没有这些问题。 3. 光在吃铜，不只是光吃光 生成式AI集群需要比传统云服务多10到100倍的光纤，正在把现有铜互连逼到物理极限。 这是大多数人没想到的逻辑——光的增长不只来自数据中心规模的扩大，还来自光替代铜的渗透率提升。每一代迭代，光吃掉更多铜的市场。这是双重驱动，不是单一驱动。 4. 产业链七个卡位，从上游到下游 现在我来把整条产业链拆清楚。 七个公司，覆盖从最上游的衬底到最下游的网络设备。 🔬 最上游：硅光衬底 $SOI 做的是硅光PIC的衬底材料——整个产业链最上游的原材料。没有SOI的衬底，硅光芯片就没有基础。护城河极高，几乎没有竞争对手能短期内介入。和TSEM形成上下游绑定：SOI提供衬底，TSEM代工成芯片。 🏭 代工层：硅光晶圆厂 $TSEM（Tower Semiconductor）硅光版本的台积电。 今天刚刚发生的重大事件： TSEM宣布签署$13亿的2027年硅光合同，收到$2.9亿产能预付款，2028年还有更大合同在谈判中。计划资本支出$9.2亿专门用于硅光扩产，Q2营收指引$4.55亿同比增22%。 TSEM最聪明的地方在于：它不赌哪条技术路线赢。 可插拔、NPO、CPO，三条路线都用TSEM代工。就算市场对技术路线判断错了，TSEM依然受益。这是光通讯产业链里确定性最高的picks-and-shovels。 💡 激光器层：光的心脏 光模块的核心是激光器。没有激光器，光模块什么都不是。 激光器分两条技术路线： 磷化铟（InP）路线——$LITE（Lumentum） LITE是目前唯一能量产200G每lane EML激光器的供应商，是1.6T收发器的关键零件。Nvidia预先锁定了LITE的EML产能，推迟交货期超过2027年。 Nvidia向LITE投资$20亿，用于加速AI基础设施光学技术。LITE CEO称2026年是激光器芯片销售的"突破年"，刚收到历史上最大的CPO超高功率激光器采购承诺。 LITE的护城河是时间积累的——InP激光器的制造需要极其精密的工艺，20年积累的经验是任何竞争对手短期无法复制的。而且LITE不只押注现在：EML是可插拔时代的命门，ELS外置激光器是CPO时代的命门，OCS光路交换机是未来AI集群的光学路由器。 三个产品线覆盖了光通讯从现在到2030年的完整需求。 硅光（SiPho）激光器路线——$SIVE（Sivers Semiconductors） Sivers专注于CPO系统的高性能InP激光阵列，Jabil合作是第一个商业验证信号，证明技术正在从研究走向真实超大规模部署。 SIVE不是要打败LITE，而是作为CPO时代激光器供应链里的补充供应商——当LITE和COHR产能不足时，SIVE是下一个选项。整个CPO产业的激光器供应严重短缺，补充供应商的价值会被重新定价。 🔭 光学系统层：从组件到整合 $COHR（Coherent Corp） COHR最新Q3财报：营收$18.1亿同比增21%，数据中心和通信板块$14亿，同比增40%。Nvidia同样投资$20亿入股COHR。COHR是整个光通讯赛道里垂直整合程度最高的公司。从InP晶圆到激光器到光模块到系统，全部自己做。COHR正在扩大6英寸InP晶圆产能，这是推动毛利率持续提升的核心驱动力——规模越大，每片晶圆的成本越低，利润越高。 LITE和COHR的关系是竞争者也是互补者： LITE：激光器专家，EML垄断，聚焦 COHR：光学系统整合商，体量更大，更全面 🏗️ 物理基础设施层：光纤和连接 $GLW（Corning） Corning是光通讯产业链里最让人意外的标的——一家成立于1851年的玻璃公司，正在成为AI基础设施的核心受益者。 Q1 2026光学通信业务增长36%，分部净利润增长93%。2028年营收目标$300亿，2030年$400亿，内含年化增速19%。两个额外的超大规模云厂商签署了长期协议。 Nvidia命名Corning为下一代AI基础设施光连接合作伙伴，投资$5亿+最高$32亿股权，在美国建三座专属光学工厂。 Corning做的是光纤、线缆和连接器——不是最性感的产品，但是不可或缺的基础设施。 城市要运转，不只需要主干道，还需要所有的小路、接头、路牌。 Corning做的就是光通讯世界里的所有"小路和接头"。 而且这些"小路和接头"是消耗品——每建一个数据中心都需要，每升级一个机架都需要。 📡 网络层：AI时代的网络基础设施 $NOK（Nokia） Nokia是这七个标的里最被市场误解的。大多数人还在用"翻盖手机公司"的眼光看Nokia。 Nokia 2026营收预期同比增长7.5%，EPS增长21.2%，光网络业务增速20%，AI和云业务增速49%，单季度新增€10亿AI和云订单。 Nokia做的是什么？ 光传输网络（OTN）——把数据中心之间用光连接起来的骨干网络。这是Scale-Across的核心基础设施。 Nokia的第六代超相干光学技术PSE-6s，是目前全球少数能实现800G甚至1.2T长距离光传输的技术之一。 Nokia收购Infinera之后，从"转卖别人芯片的公司"升级为"拥有自己光芯片工厂的公司"——同样的技术路线，市场给LITE估值66.5倍，给COHR估值35倍，Nokia只有30.8倍Forward PE。 这个估值差距是最大的错误定价之一。 七个标的的完整产业链图 最上游 SOI（硅光衬底） ↓ TSEM（硅光代工） ↓ 激光器层 LITE（InP EML，可插拔+CPO） COHR（垂直整合，光学系统） SIVE（CPO激光阵列，高赔率） ↓ 物理基础设施 GLW（光纤、线缆、连接器） ↓ 网络层 NOK（光传输网络，骨干连接） 每一层都有自己不可替代的护城河。 每一层都在受益于同一个趋势。 6. 为什么是现在？ 2026到2027年是在1.6T供应链建立立足点的关键时期，在一线客户的设计导入将决定长期赢家。现在是design-in阶段——产品正在被超大规模客户选中和锁定。等量产阶段到来，市场才会充分定价这些公司的价值。 在design-in阶段买入，等量产阶段收获——这是光通讯投资最好的时机。 7. 仓位逻辑 高确定性（重仓）： TSEM → 今天$13亿合同，产业链里最硬的催化剂 LITE → EML垄断+Nvidia锁定，现在到2028年都受益 COHR → 垂直整合，体量最大，Nvidia $20亿入股 中等确定性（配置）： GLW → Nvidia直接合作，物理基建不可或缺 NOK → 最被低估的估值，但故事兑现需要更多时间 高赔率（小仓位）： SOI → 和TSEM绑定，护城河高但流动性低 SIVE → CPO时代的纯粹赌注 8. 光会接力存储吗？ 会。但不一样的方式。存储的接力是一次性的价格重估——供需拐点到来，几个季度内完成定价。 光的接力是分阶段的持续重估—— 2026年：可插拔1.6T带来第一波 2027年：CPO开始量产带来第二波 2028年：Scale-Up全面光化带来第三波 三波叠加，才是光通讯超级周期的全貌。存储让你在一年内赚了10倍。光可能让你在三年内赚同样多，但过程更平稳，确定性更高。 最后一句话 光通讯不是一个新故事，是一个被重新发现的旧故事。 光纤已经存在几十年了，但AI让这个故事的量级发生了质变。每当数据中心需要更高密度、更低功耗、更远距离的连接时，答案永远是光。 #光通讯# #TSEM# #LITE# #COHR# #GLW# #NOK# #SOI# #SIVE# #CPO# #硅光# #光模块# #AI基建# #数据中心# #存储接力# #Nvidia# #美股# #USStocks# #SiliconPhotonics# #CoPackagedOptics# #EML# #光互连# #AIInfrastructure# #光纤# #Nokia# #Corning# #Coherent# #Lumentum#

我发现几乎所有美股大佬都在看 $MU 我刚去把Nico @tychozzz 老师最近一个月提到过的美股标的整理出来了。 Nico老师的核心观点：AI已经从「训练时代」，走向「推理 / Agent时代」。对应到投资上，重点开始从 GPU 往下游扩散。 最核心的仓位是 $MU，美光这轮基本吃到一倍，逻辑就是 HBM + SSD 需求爆发；其次是 CPU 线 $AMD / $INTC，这一轮很多仓位也有50%+，本质是 Agent 时代对算力结构的重新分配。 大科技这块，他明显在做轮动：减了 $GOOGL，加了 $META，核心就是估值 + 囤算力的预期差。$NVDA / $MSFT 这些没动，更多是底仓。 再往外一层，就是 AI 基建延伸：光互连、云、能源，包括 $COHR、$AAOI、$ORCL、$OKLO，本质都在吃算力扩张。 操作上也很典型：3月回调左侧上仓位，4月顺趋势吃涨幅，5月开始部分止盈，但核心仓位还在等下一轮轮动。 AI这条线，已经不只是 NVDA，真正的机会开始往「被忽视的环节」走了。 🌟Grok帮我整理的，如有错误，欢迎 Nico 老师修正

卧槽，兄弟们！AI硬件已经干翻10倍了，软件却还在地板上趴着！ 这才是超级周期下半场真正的核弹机会！我直说很多人不敢说的真实感受：Nvidia涨10倍、存储涨10倍、光互连涨10倍…… 结果你打开手机，有哪个AI应用让你真觉得“卧槽，这直接重塑我的工作”？ 硬件的狂欢是真实的，但应用层的狂欢还没开始！ 这焦虑感我有，你肯定也有。 但焦虑就是不对称赔率的信号——所有人都在抢GPU的时候，软件还没动！ AI浪潮三阶段，记住了：第一阶段（2023-2026）：卖铲子的时代 已结束 Nvidia、AMD、存储、光互连通通吃饱第二阶段（2026-2027）：平台+入口之战 正在爆发 谁掌握数据和调用入口谁赢第三阶段（2027+）：应用层真金白银 即将引爆 谁有真实用户和真实收入谁称王现在就是从第一阶段冲向第二阶段的最爽过渡期！ $DOCN（DigitalOcean） 三个月前还被叫“廉价云”，现在单日拉40%直接翻倍！ 为什么？AI初创公司要便宜、灵活、低延迟的推理接口，AWS太贵、GCP太复杂，它刚好卡位。 AI客户ARR 1.7亿，同比暴增221%！ 标签已换：从廉价云 → AI推理首选平台！白嫖党福音！$TEAM（Atlassian） 所有人都说AI要干掉Jira，结果AI Agent反而把Jira当命根子！ Agent需要企业真实数据和上下文，全在Jira+Confluence里。 Rovo上线后，用Rovo的客户增速是非用户的2倍，AI把护城河直接焊死了！ 即将引爆的两个重磅：$SNOW（Snowflake） 企业AI Agent的大脑控制层！ 5月27日财报看三件事：产品收入、RPO增速、AI工作负载。 全超预期的话，SNOW就是下一个DOCN！现在低位磨底就是送分题。$CRM（Salesforce） Agentforce ARR已经8亿刀，同比169%！ 不是画饼，是真金白银企业在付钱！ 还能跨系统执行，Google Workspace、BigQuery、ServiceNow全打通。 这不是工具，这是企业工作流的新入口！ 最被低估的暗线（通信基建）：AI Agent越多，通信调用就越爆炸！ AI客服要打电话、发短信、做验证，每一个背后都是通信网络在扛。 $BAND（Bandwidth）：自己有全球网络，不是租的。Salesforce都选它做AI客服核心伙伴，低延迟就是命根子！$TWLO（Twilio）：语音收入同比+20%，19个季度新高！企业真金白银在买AI互动能力。我自己重仓看好：$NOW（ServiceNow）：企业IT和运营端的AI操作系统，重复工单、审批、合规全交给Agent干，AI是它的燃料不是对手！ $RDDT（Reddit）：AI最稀缺的高质量人类对话数据！Google、OpenAI都在谈授权，130附近就是铁底，数据资产王者！ $ZM（Zoom）：争议最大但赔率最高！AI Companion活跃用户暴增3倍+，Virtual Agent已处理50%客服。如果从“开会软件”变成全场景AI工作流入口……估值直接重写！ 最终总结：$DOCN、$TEAM、$CRM 等财报验证：$SNOW（5/27）、$NOW 暗线黑马：$BAND、$TWLO 高赔率反转：$RDDT、$ZM硬件是AI第一章，应用才是第二章。 第一章10倍的公司，第二章不一定是它们。 故事已经讲够了，接下来看财报里的真金白银！ 等数字一出来，就是软件股集体起飞的时候！兄弟们，硬件已经上天，软件还在低位趴着…… 你准备好上车下半场了吗？#AgenticAI# #AI应用#

越来越享受「研究 -> 决策 -> 验证」这个正向循环。 2 月底才认识到内存/存储的庞大需求缺口，开始边研究边建仓，3 月赶上中东战争，小幅加仓，吃到了美光 $MU 的一倍涨幅。 3 月底看到了太空板块老二 $RKLB 的潜力，正好也能吃到 SpaceX IPO 的催化剂红利，果断建仓，吃到了财报后 50% 的涨幅。 4 月中意识到 CPU 整体供需错配，第一次追高建仓英特尔 $INTC，并打消了止盈 $AMD 的念头，吃到了 50-60% 的涨幅。 上个月布局的光互连板块，包括 $COHR $AAOI $SIVE，最近涨的也很不错，是我接下来关注的重点板块。对了，还有能源板块。 不过这些都不算是我的核心仓位，有一定投机性。 其中一些标的也确实已经到了超买的区间，知行合一，暂时止盈一部分，包括美光、RKLB、AMD、英特尔。 我觉得美股还是会出现资金轮动板块轮动，一些标的不会永远上涨永远超买，反而那些基本面很好但没怎么涨过的标的，现在最值得关注。 尤其是 Meta、微软，我觉得市场的注意力和资金迟早还是会回到大科技身上，需要一些时间耐心等待。 总结一下今年为止的美股，一二月不操作等待，三月左侧接飞刀，四月右侧追趋势，五月边享受边止盈落袋为安。 不求从鱼头吃到鱼尾，不求赚到最后一个铜板。接下来还是会花更多时间投研，把前沿 Alpha 频道做好，享受投研的乐趣，分享更多有质量的内容。

周末深度：从CPO + ELS光源趋势看独立激光器玩家的的位置、边界与终局 AI算力的瓶颈正在从计算转向带宽。随着GPU规模扩大，节点间通信接近N²增长，电互连在功耗与距离上触顶，光互连从“可选项”变成“刚需”。 在这一过程中，CPO（Co-Packaged Optics）与ELS（External Laser Source）开始重构产业链：激光器从模块内部被剥离，成为系统级资源。 独立激光器玩家SIVEF正处在这个变化的一个关键节点。 一、SIVEF做什么 公司核心是基于InP平台的WDM DFB laser array。 简单说： DFB：稳定单波长激光器 WDM：多波长复用 array：多激光器一体化 本质不是卖“激光器”，而是提供多通道光带宽能力。 在CPO + ELS架构下： 传统：每个模块一个激光器 新架构：一个光源供多个通道 激光器从“分布式组件”变成“集中资源”，这就是价值重分配的起点。 二、为什么是WDM DFB array AI数据中心的约束很清晰：单通道速率接近极限，电互连功耗不可扩展，带宽必须靠“并行化” 唯一可扩展路径是： 多波长（WDM） 而WDM的前提是：稳定、可控的单波长光源（DFB） 因此，WDM DFB array是当前工程上最优解。尽管不是最先进的理论方案，但它是唯一可规模化落地的方案。 三、SIVEF的优势本质 SIVEF的优势不在“技术独占”，而在三点： 1）无历史包袱 没有模块业务，可以完全围绕CPO + ELS设计产品。 2）系统级适配 产品从一开始就为SiPho/CPO设计，而不是通用激光器。 3）先进入生态 已进入 Ayar Labs 体系，属于“被选中的玩家”。这意味着，当前优势 = 先发 + 架构匹配，而不是壁垒 四、竞争格局 第一梯队：传统激光巨头 Lumentum Holdings Coherent Corp. 优势：产能、客户、全栈能力 劣势：路径依赖 第二梯队：系统公司 Broadcom Inc. Ayar Labs 优势：定义架构 风险：向上整合光源 第三梯队：光源专注玩家 SIVEF 特点：灵活、适配新架构 问题：无规模、无产能控制 五、功耗优势的本质 SIVEF的优势不是单个激光器效率更高，而是： 架构改变带来的系统级效率提升 核心变化：激光器数量减少，光路径缩短，热环境优化 结果是系统功耗下降数倍（而非单点优化） 六、SiPho复杂度与调校壁垒 SiPho系统的难点不在单个器件，而在多层耦合：波长匹配，光耦合，热管理 调校是持续过程，而非一次性设计。这带来工程经验和数据积累，长验证周期（12–24个月）。因此会形成工程锁定 + 时间锁定。但不形成技术垄断 其可能形成的飞轮： design-in → 调校数据 → 性能提升 → 更多订单 → 再优化 但这是一个“条件飞轮”，成立依赖： 1）ELS成为主流架构 2）客户形成切换成本 3）公司具备扩产能力 缺一不可。 这个赛道真正的壁垒在系统验证 + 客户导入，而不是器件本身。 七、技术演化 WDM DFB光源最终会受到三类物理约束：线宽与噪声 ，光谱密度，能效极限 目前仍有：功耗：3–10倍优化空间；波长密度：2–4倍提升空间 但极限是系统级的，而不是器件级的。系统级玩家avgo，alab更容易成为产业链链主 长期来看，WDM DFB会面临frequency comb的威胁 frequency comb本质是一个激光器产生所有波长，理论上可以替代DFB array。 但目前还在实验室阶段，工程化困难，5–10年才可能产生边际影响，本文篇幅所限，不展开。 八、结论 SIVEF处在一个典型的“架构切换红利期”：当前优势来自先发与适配，中期取决于design-in是否转化为订单，长期受制于规模、产能与系统整合 这是一个时间差 + 学习曲线驱动的动态的竞争赛道。关键在于争夺从技术验进入规模化生产所需的客户订单。 免责声明：本人持有文中提及的标的，观点必然偏颇，非投资建议，投资风险巨大，入场需极度谨慎

行业分析：AI光互连全景：谁是下一个“HBM级瓶颈”？ AI算力的瓶颈正在从计算转向带宽。随着GPU规模扩大，节点间通信接近N²级增长，电互连在功耗与距离上逐步触顶，光互连从可选项变成刚需。这一变化不只是需求扩张，而是产业结构的重排：光开始从数据中心边缘进入系统核心，甚至进入封装内部。 从底层看，硅光（SiPho）是在硅基上做出一整套光通信器件：波导负责传光，调制器把电信号变成光，探测器再把光变回电。它解决的是带宽与能效问题。硅本身不能发光，激光器依赖InP、GaAs等III-V材料，因此整个体系天然是“硅 + III-V”的异构结构。 产业链可以拆成四层：上游材料（InP与激光材料）、中游核心器件（激光器、硅光芯片）、模块与封装（光模块、CPO）、以及系统与网络架构。价值分配并不均匀。最稀缺的是光源，也就是激光器及其背后的InP体系，这一层类似算力链中的HBM，是物理瓶颈；再往下是硅光与光芯片，决定光电融合是否可行；光模块更偏制造与组装，周期性更强；真正的高价值封装集中在系统级CPO。 在硅光制造这一层，Tower Semiconductor 和 GlobalFoundries 是典型代表。它们本质是foundry，把光子芯片从设计变成晶圆。器件公司是它们的客户，而不是供应商。两者路径不同：TSEM更像工艺专家，擅长定制和复杂结构，解决“别人做不出来”的问题；GF更像平台型foundry，提供标准化工艺和规模能力，让更多客户可以复制。 这也解释了近期股价的差异。TSEM的上涨几乎直接由AI光互连驱动，尤其是硅光需求进入订单兑现阶段；GF更多受益于AI整体需求扩散，硅光只是其中一部分。前者是主线变量，后者更像beta。 很多人会误以为竞争在晶圆尺寸，比如300mm。但在SiPho、模拟、RF这些领域，关键不在晶圆，而在工艺复杂度、良率和客户绑定。真正决定竞争力的是能否稳定量产复杂光电结构，而不是晶圆大小。 从全球格局看，中国在光模块层面占据优势，但在SiPho制造仍处于早期阶段。差距不在技术原理，而在量产能力和客户验证。短期内，由于订单和经验的正反馈，差距在拉大；中期随着下游需求反向驱动，上游有望追赶。这一结构和HBM不同，SiPho不属于天然寡头，更可能走向多极竞争。 真正改变产业结构的是CPO（co-packaged optics）。CPO不是一个器件，而是一种封装形态：把光芯片与算力芯片封在一起，使光从“外部模块”变成“系统内部的一部分”。实现路径是先在SiPho晶圆上完成器件制造，筛选良品（KGD），切割成die，再与GPU/ASIC、HBM等一起进行异构集成，通常采用平面并排而非堆叠。 这一变化的核心结果是：硅光从“独立产品”变成“系统中的一层”。功能重要性不变，但定价权下降。过去光模块可以独立定价；在CPO中，价值更多被系统整合者吸收。掌握先进封装能力的厂商更接近控制节点，这也是为什么TSMC和Intel在这一阶段具备更强话语权，而TSEM和GF更接近中游die供应商。 CPO对技术提出了三大硬约束：功耗、带宽密度和封装耦合。功耗决定系统是否可持续，带宽密度决定扩展能力，封装耦合决定良率和成本。这三点直接推动硅光工艺进入新阶段。 在这一过程中，低损耗波导成为关键基础。波导是芯片内部的“光通道”，损耗以dB/cm衡量。0.1 dB/cm与1 dB/cm的差异，会在封装内线性累积，直接决定系统功耗与成本。当前主流量产水平在0.3–1 dB/cm，先进工艺可到0.1 dB/cm，实验室中的氮化硅（SiN）接近0.01 dB/cm，但距离大规模量产仍有距离。材料路径也逐渐清晰：硅波导受限于粗糙度和折射率，长期趋势是向SiN迁移。 难点不在单点，而在多重极限叠加：侧壁粗糙度、PECVD氢吸收、SiN应力、弯曲损耗、光纤耦合等因素同时作用。这也是为什么真正的优势来自“全栈工艺控制”，而不是某个单一技术突破。 CPO不仅改变技术路径，也改变竞争结构。未来不会出现单一路线，而是分层共存： 核心AI集群：定制CPO，追求极致性能 大规模部署：标准化CPO或pluggable，追求成本与灵活性 即使在CPO内部，也会分化为“高性能CPO”和“标准化CPO”，类似HBM与DDR的关系：前者吃价值，后者吃规模。 对TSEM和GF来说，这种分化进一步强化各自路径。TSEM更靠近高性能CPO，承接定制需求，有机会成为局部瓶颈；GF更靠近标准化CPO，承担规模扩张，是产业的放大器。 整条链可以压缩成一句话：材料决定能不能做，芯片决定性能上限，封装决定系统价值，系统厂决定利润分配。对应到算力链，InP激光器类似HBM，CPO类似GPU封装，光模块类似服务器组装，而硅光晶圆厂更像中间层的chiplet供应商。 从投资角度看，最确定的机会在光源，这是物理瓶颈；最大弹性在硅光与CPO，一旦路径跑通会被放大；光模块是顺周期；封装稳定吃利润但不容易爆发；系统层存在潜在黑马，但取决于架构演进。硅光不会消失，但正在被“吞入系统”。未来真正的“HBM时刻”，更可能出现在光源层或系统级封装，而不是封装之前的中游晶圆环节。 免责声明：本人持有文章中提及资产，观点充满偏见，非投资建议dyor

川普访华，英伟达总裁黄仁勋半路上飞机陪同，AI半导体小跌之后继续上涨。 AI概念继续，底层光模块成为下一个百倍机会。 AI算力的「新天花板」已現－GPU再猛，也被資料傳輸徹底卡住！ 從機架到資料中心，銅纜已到極限，光子學正式接管AI互聯命脈！ 雷射、光收發器、DSP、矽光子、光開關、光纖…這些曾經的「冷門技術」，正在成為決定萬億AI集群性能的核心基礎設施！ 📈2025光子學頂級玩家速覽（今年真實漲幅，乾貨拉滿）： $AAOI +430% 超大規模AI光收發器，月產能10萬台，直連Houston&台灣供應鏈 $AEHR +418% 矽光IC燒錄驗證系統，全球大廠排隊，訂單積壓5090萬美元 $LITE +186% InP雷射全球50-60%份額，400G差分EML已量產，訂單超4億美元 $CIEN +149% AI長短距網路核心，1600ZR/ZR+光模組+6.4T光引擎震撼亮相 $GLW +137% 光纖光纜基礎設施王者，Meta簽60億大單，多芯光纖容量暴增4倍 $MTSI +114% 光模組類比晶片龍頭，800G/1.6T全面升級 $COHR +106% InP+矽光+1.6T全覆蓋，400Gbps矽光已實測 $MRVL +101% 光DSP訊號處理大腦，1.6T/6.4T矽光引擎全面鋪開 $CRDO +46% 活躍電纜+光DSP+矽光一體化，7.5億收購DustPhotonics $FN +43% 精密製造底層，泰國+美國產能支撐光模組爆發量產 $ALAB +25% Chip-to-chip光學引擎IP，直接嵌入AI互連平台 $AVGO +24% 光DSP+EML+VCSEL+400G DSP，3.2T→204.8T切換已就位 ⚡光子學不是概念，是AI算力突破的唯一答案！ 錯過GPU紅利的人，這次真的要再錯過光子學萬億賽道嗎？ 把這條乾貨收藏、轉發、拉進你的AI知識庫—— 真正的財富密碼，往往藏在「看不見」的底層基礎建設裡！ #AI# #Photonics# #光子學# #矽光子# #AI基礎設施# #資料中心# #高效能運算# #半導體# #光模組# #AI算力#

AI时代，半导体公司到底该怎么估值？ 昨天听了@ShanghaoJin 老师的space，获益匪浅。 但我对于存储板块，乃至整个半导体板块的在目前ai产业革命超级周期背景下的估值方法，有一些不同的想法，所以简单记录一下，也供herman老师拍砖。 过去很长时间里，半导体一直是典型周期行业。景气时利润暴涨，低谷时利润迅速蒸发。很多公司上一年PE几十倍，下一年直接亏损。所以过去市场并不太相信半导体公司的利润持续性，更喜欢用 PB、重置成本、EV/EBITDA，而不是PE。因为市场默认这些利润大概率只是周期利润，而不是长期利润。 但AI时代正在改变这一切。HBM、CoWoS、AI Networking、光模块、先进封装、电力与数据中心基础设施，开始出现长期供需失衡。整个行业的估值逻辑，也开始从“资产思维”转向“现金流思维”。 截至2026年，行业仍处在AI驱动的强景气阶段。根据 SIA 数据，2025年全球半导体销售额达到7917亿美元，同比增长25.6%，并预计2026年接近1万亿美元。SEMI 也预计设备销售将在2026、2027继续增长。这种环境下，很多股票估值已经提前包含高增长预期。重要的是增长质量，以及它所处的周期位置。 很多人喜欢只看 PE、forward PE 或 PEG，但半导体行业的问题在于，“周期 + 高成长 + 高资本开支 + 技术代际”全部混在一起，单一估值倍数很容易骗人。周期顶部时，利润爆炸，PE反而会显得特别便宜；周期底部时，利润低迷，PE又会显得特别贵，甚至失去意义。重要的是判断当前利润到底处在周期的哪个位置。 PE 本质上是： PE = \frac{Market\ Cap}{Net\ Income} 它看的是最终归属于股东的利润，因此会受到利息、税率、折旧和资本结构影响。而 EV/EBITDA 更接近企业经营本身的赚钱能力： EV/EBITDA = \frac{Enterprise\ Value}{EBITDA} 其中： EV = Market\ Cap + Debt - Cash 很多人会疑惑为什么现金要减掉。因为 EV 本质上是在看“买下整个公司的真实净成本”。债务需要接手，而账上的现金买下后也归你，所以现金会降低真实收购成本。重要的是理解 EV 关注的是经营业务本身值多少钱，而不是公司账上堆了多少现金。 这也是为什么 Apple、Alphabet、Meta Platforms 经常出现 EV 小于市值的情况，因为它们账上现金太多。 但AI时代又带来了一个新问题。很多公司的现金已经不再是“闲置现金”，而是GPU储备、数据中心扩张储备、AI基础设施战争储备。重要的是区分 Excess Cash、Operating Cash 和 Strategic Cash。有些现金未必真的应该全部减掉。 AI时代另一个巨大变化，是行业进入超级重资本时代。EUV越来越贵，High-NA越来越贵，CoWoS扩产越来越贵，HBM扩产越来越贵，数据中心基础设施越来越贵。整个行业折旧（D&A）正在快速上升。于是很多公司的 EBITDA 非常漂亮，但净利润没有那么夸张，因为大量利润被折旧吞掉了。重要的是现在 PE 和 EV/EBITDA 的差异，正在明显扩大。 不同子行业差异尤其明显。Fabless公司差异最小，比如 NVIDIA、AMD、Broadcom。因为它们不自己建厂，折旧压力较低，因此 EV/EBITDA 往往只比 PE 低20%-40%。 但 Foundry 完全不同。比如 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company、Samsung Electronics、Intel。这些公司 CapEx 极大，折旧极高，厂房设备生命周期极长，所以 PE 和 EV/EBITDA 差异会明显扩大。TSMC 当前常见情况大概是 PE 20-30x，而 EV/EBITDA 只有12-18x。重要的是理解很多折旧本质上其实是“增长投资”。 存储行业更加极端。Micron Technology、SK hynix 过去长期是最典型的周期行业，市场几乎不相信利润持续性。但 HBM 改变了部分逻辑，市场开始认为其中一部分利润可能是结构性利润，于是行业开始重新定价。重要的是 HBM 让市场开始重新评估存储行业的长期盈利能力。 而半导体设备公司则是另一种情况。比如 ASML、Applied Materials、Lam Research、KLA。这些公司更像“拥有工业外壳的软件公司”，因为它们毛利率高、ROIC高、FCF强、资本效率极高，所以市场已经越来越多使用 PE、EV/EBITDA、EV/FCF 和 ROIC 来定价。 真正的问题，从来不是哪个指标最好。重要的是哪个指标适合哪个子行业。 Trailing PE 适合盈利稳定的成熟公司，但周期股在景气高点 PE 会显得特别便宜，在低谷又会显得特别贵。Forward PE 更重要，因为市场买的是未来12-24个月利润。重要的是盈利预期是否还在持续上修，而不是单纯看一个低 forward PE。 PEG 对稳定高成长公司很好用，但对周期行业非常危险。很多时候 EPS 从低谷恢复，会让 PEG 看起来异常便宜。重要的是判断这个增长到底来自长期成长，还是仅仅来自周期反弹。 EV/EBITDA 更适合设备、IDM、存储这些资本结构差异大的行业。重要的是最好使用中周期 EBITDA，否则很容易在周期顶部被误导。 我个人更喜欢 FCF Yield 和 EV/FCF。重要的是这两个指标会逼着你回答一个问题：这些利润最后到底能不能变成真钱。 EV/Sales 只适合高增长、利润暂时被投入压低的平台型公司。重要的是结合毛利率、经营杠杆和长期利润率一起看。 不同子行业应该看不同指标。AI/fabless 芯片更应该看 forward PE、EV/FCF、收入增速、毛利率、客户集中度和平台护城河；半导体设备更应该看 EV/EBITDA、订单、积压和 WFE 周期；存储更应该看 P/B、EV/EBITDA、库存以及 DRAM/NAND/HBM 价格；晶圆代工和 IDM 更应该看利用率、CapEx、折旧、ROIC 和 FCF；模拟、功率和车规更应该看 FCF yield、库存周期和工业需求；EDA/IP 更应该看 EV/Sales、EV/FCF 和长期增长确定性。 所以不要只按 PE、forward PE 或 PEG 买半导体股。重要的是先分子行业，再做多指标综合。 我的框架会更简单一些。第一看质量，包括毛利率、营业利润率、ROIC、技术壁垒和客户粘性。第二看增长。重要的是增长到底来自结构性需求，还是只是周期复苏。第三看现金流，包括 FCF margin、CapEx 强度、库存变化和应收变化。第四才是估值，包括 forward PE、EV/EBITDA、EV/FCF、PEG，并与同行和自身历史区间比较。最后才是风险，包括客户集中、出口限制、库存、产能过剩和盈利预期下修风险。 半导体行业最重要的一点，是不要被低PE欺骗。重要的从来不是今天便不便宜，而是未来3-5年的现金流和竞争地位，能不能支撑今天的估值。 AI时代最大的变化，本质上也是这个。过去市场担心的是“下一轮周期会不会崩”，现在市场开始关心的是“这些利润到底是周期性的，还是结构性的”。 如果市场认为只是周期，那么 EV/EBITDA 不会给太高，PE 也不会持续扩张。如果市场开始相信 AI需求是长期的、基础设施建设是长期的、供需失衡是长期的、行业进入结构性短缺，那么整个行业的估值体系就会继续升级，从 PB → EV/EBITDA → PE → FCF 一路向上迁移。 最终获得长期高估值的公司，往往都是那些 ROIC 持续提升、资本效率持续改善、拥有长期定价权、能把AI需求持续转化为现金流的企业。