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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#

英伟达 $NVDA 作为豪门金字塔顶尖的那个人，手指缝漏一点都够底下AI供应链吃半年！ 1. $TSM - 台积电 英伟达GPU核心晶圆代工厂，负责Blackwell/Rubin等先进制程芯片生产，是AI供应链最上游关键伙伴，受益于NVIDIA产能扩张。 2. $SMCI - 超微电脑 英伟达AI服务器主要组装商，提供高性能GPU服务器解决方案，直接受益于数据中心部署需求爆发。 3. $MU - 美光科技 HBM高带宽内存重要供应商，AI训练和推理对内存需求激增，推动其营收强劲增长。 4. $AVGO - 博通 定制AI芯片和网络芯片领导者，与英伟达在NVLink等生态合作，AI半导体收入高速增长。 5. $MRVL - 迈威尔科技 英伟达投资20亿美元，聚焦硅光子和NVLink Fusion定制XPU，是异构计算关键伙伴。 6. $IREN - 艾瑞斯能源 英伟达巨额投资并签订GPU云服务大单，转型AI数据中心运营商，基础设施扩张潜力大。 7. $CRWV - CoreWeave 英伟达重仓的AI云基础设施提供商，专注GPU集群部署，是“NVIDIA生态新云”代表。 8. $NBIS - Nebius Group 英伟达投资的AI云公司，助力全球算力扩展和推理服务。 9. $LITE - 朗美通 英伟达投资的光学组件龙头，高速光模块解决AI数据中心带宽瓶颈。 10. $COHR - 相干公司 与Lumentum同期获英伟达投资，光子学和激光技术核心供应商。 11. $GLW - 康宁 英伟达投资支持光纤基础设施，新工厂扩产应对AI数据中心光纤需求。 12. $ANET - Arista Networks 高性能以太网交换机领导者，连接AI GPU集群的关键网络设备供应商。 13. $VRT - Vertiv 数据中心电源与冷却解决方案提供商，与英伟达深度合作应对高密度AI机架散热。 14. $ARM - Arm Holdings 英伟达投资的CPU/IP架构核心公司，AI芯片设计广泛使用其技术。 15. $ASML - ASML 极紫外光刻机垄断供应商，支持先进制程芯片生产，间接驱动英伟达GPU创新。 16. $CRDO - Credo Technology 高速连接和信号完整性解决方案，受益于AI服务器内部互联需求。 17. $APLD - Applied Digital 英伟达投资的数据中心运营商，专注AI/HPC基础设施建设。 18. $CLS - Celestica AI服务器和硬件制造服务商，在供应链中表现突出。 19. $STX - Seagate 数据中心存储解决方案供应商，AI海量数据存储需求驱动增长。 20. $CIEN - Ciena 光网络设备提供商，支持AI数据中心长距离高速传输。

$AVGO 是AI芯片的龙头。但历史告诉你，真正暴富的人买的是龙二 $MRVL 先说一个关于半导体行业的反直觉规律： 在一个严重缺货的市场里，获利最大的往往不是龙头，而是那个追赶中的龙二。（Herman老师分析intel观点我觉得说的很好，也同样非常适用于 $MRVL) 理由很简单： 当产能严重不足，买家再也无法只依赖龙头一家供应商。他们开始把订单给原本觉得"不够好"的替代者。而这个替代者，突然发现自己的产品以前没有人要，现在成了香饽饽——价格可以谈，条款可以谈，一切都变了。晶圆缺货时，原本没有人愿意把订单给Intel的客户，开始认真研究18A了。 那么，在AI定制芯片这个正在快速缺货的赛道里，获利最大的龙二会是谁？ 我的答案是 $MRVL 。 1. 先理解结构 AI芯片市场分两层： 第一层：通用GPU Nvidia统治，没有任何人能挑战。H100、B200、Blackwell——超大规模云厂商需要它们，别无选择。 这层市场已经被充分定价了。Nvidia市值5.7万亿，没有人会漏掉这个机会。 第二层：定制ASIC（专用AI加速芯片） 这是一个完全不同的故事。 每一家超大规模云厂商都在开发自己的专用芯片： Google有TPU（张量处理器），Amazon有Trainium（AI训练）和Inferentia（推理），Meta有MTIA（AI推理加速），Microsoft有Maia（Azure AI加速）。 为什么要自己开发芯片？ 因为通用GPU虽然强大，但它服务所有人，没有为特定工作负载优化。自研芯片可以针对自己的模型架构和推理需求精确设计，功耗更低，成本更低，效率更高。 这是一个不可逆的趋势——超大规模云厂商越大，自研芯片的动力越强。但有一个关键问题：这些云厂商需要设计合作伙伴。芯片设计是极其复杂的工程，需要有人懂SerDes，懂先进封装，懂chiplet集成，懂供应链——不是随便一家公司能做到的。 全球有能力承接超大规模云厂商定制ASIC设计的公司，只有两家： $Broadcom，和 $Marvell。 2. AVGO vs MRVL：龙头和龙二的真实差距 先看数字： Broadcom在ASIC市场占约55-60%的份额，与Google的TPU合作锁定到2031年，客户包括Meta、OpenAI等顶级厂商。Marvell约占15%的份额，排名第二Broadcom领先是事实，毫无争议。 但有几个数字值得认真对比： AVGO MRVL 市值 $2万亿 $1,470亿 ASIC市占 55-60% 15% FY26AI营收 $200亿+ $96亿 Forward PE 31倍 36倍 Broadcom在定制ASIC市场记录了约$200亿的AI总营收，而Marvell的AI相关营收约$96亿。 从市值角度：AVGO的市值是MRVL的13.6倍，但ASIC市场份额只是MRVL的4倍，AI营收只是MRVL的2倍。这个不对称，是MRVL存在的核心机会。 3. MRVL独特的地方：两场战争同时押注 这是我认为最关键的一点，也是MRVL和所有其他AI芯片公司最本质的区别。 MRVL同时押注了两个互相独立的万亿级叙事： 叙事一：定制ASIC——去Nvidia化的最大受益者 Marvell的数据中心部门FY2026增长46%，超过$60亿，管理层指引FY2027同比再增约40%。定制芯片年化营收已达$15亿规模，两个AI加速器项目处于高产量阶段，第三个超大规模客户合作正在进行。 Nasdaq 最重要的一个进展： 2026年4月，Google被报道正在与Marvell进行深度谈判，共同开发内存处理单元和下一代TPU，这正是Google此前几乎完全交由Broadcom负责的工作。如果谈判成功，Marvell将成为AI行业最具战略意义的芯片项目之一的核心设计伙伴。 这是什么意思？ Broadcom和Google的TPU合作锁定到2031年——这是Broadcom的护城河，但不是MRVL的天花板。Google开始和MRVL谈，不是要取代Broadcom，而是要建立第二供应商。这正是"缺货时代，落后者获利"的经典逻辑。 当TPU的设计需求超过了Broadcom单独能服务的上限，Google开始把部分项目分给MRVL。 这一单谈成，MRVL同时拥有Amazon和Google双超大规模客户锚定——三个超大规模客户（Amazon、Microsoft、Google）大幅降低了单一客户集中的风险，给市场提供了更清晰的多年营收增长路线图。 叙事二：光互连DSP——AI集群神经系统的命门 MRVL是目前唯一同时覆盖定制ASIC设计、1.6T光学DSP、硅光子技术（通过Celestial AI收购）和CXL交换的全栈公司——这是任何单一竞争对手都无法复制的护城河。 光互连DSP是什么？ 当GPU和GPU之间需要通信，数据需要在光纤里传输。但光纤里走的是模拟光信号，计算机需要的是数字信号。DSP（数字信号处理器）就是这两个世界之间的翻译器——它把数字数据编码成光信号发出去，再把收到的光信号解码成数字数据。 MRVL的PAM4 DSP是全球800G和1.6T光模块的核心芯片之一。光互连业务的需求与AI集群的互连基础设施同步扩张——每一个上线的AI集群都需要完整的互连协议栈，不需要等待GPU的供应情况。 这是最关键的逻辑： GPU供应有时候是稀缺的，但光互连不等GPU——只要数据中心在建，只要AI集群在运行，光互连就需要。 MRVL的DSP是一个和GPU并行运行的独立需求，不是GPU需求的影子。 4. 我自己的判断：为什么MRVL的故事比AVGO更有弹性 AVGO是龙头，MRVL是追赶者。 但在这个特定的历史时刻，追赶者的弹性更大，原因有三： 原因一：基数效应 AVGO已经是$2万亿市值，要翻倍需要成为$4万亿的公司。MRVL只有$1,470亿，翻倍只需要$2,940亿——和AVGO现在市值的15%相当。同样的资金流入，对MRVL股价的推动效果是AVGO的13倍以上。 原因二：Google的变量 AVGO和Google的合作是锁定的，这是护城河，但也意味着它的上行惊喜已经被充分定价。MRVL和Google的谈判还没有正式宣布——这是一个尚未被市场定价的潜在催化剂。如果Google正式宣布，MRVL立刻拥有Amazon+Google双超大规模客户，ASIC市场份额从15%向25%+跳升的路径被打开。 原因三：两个叙事不相关 AVGO的核心护城河是ASIC和VMware软件。 MRVL的两个叙事——ASIC和光互连DSP——是完全独立的业务。 ASIC受益于去Nvidia化，光互连受益于AI集群扩张。两个独立的增长引擎，互相不依赖，互相不替代。 MRVL在多个AI基础设施顺风中同时暴露：定制芯片、光互连、数据中心网络和更广泛的超大规模资本支出周期。这种在AI主题内的多元化暴露，使它成为纯粹的GPU标的（如Nvidia）的有吸引力的补充。 5. 估值合理吗？ $MRVL：Forward PE 36.4倍，市值$1,470亿。 $AVGO：Forward PE 31倍，市值$2万亿。 $MRVL的Forward PE比 $AVGO略高，但增速也更快： $MRVL FY27营收预期：约$110亿，同比增速约40% $AVGO FY27增速约25-30%。PEG（PE/增速）： $MRVL：36.4 ÷ 40 = 0.91, $AVGO：31 ÷ 27 = 1.15 PEG低于1都算便宜。 用PEG来衡量，MRVL比AVGO便宜约20%。 而且MRVL有Google催化剂这个尚未被定价的变量，AVGO没有。如果Marvell股价涨到$400，需要数据中心营收FY27超过$90亿，Google ASIC合同正式宣布，自定义硅年化营收达到$30亿。在这些条件下，ASIC业务40倍Forward EV/EBITDA，光互连业务20倍EV/Sales。 我觉得2027年是很有可能达到的，这还是在理性的估值下，如果是ai融涨疯牛选择忽略估值的话，如果NVDA到360分析师预测最高，也就是8.8T, 我预测8-10T，那么AVGO会到3-4T, MRVL到500B-1T都问题不大。 6. 三个需要追踪的关键变量 变量一：Google ASIC合同的正式宣布 这是目前MRVL最大的潜在催化剂。谈判已经在进行，但没有正式宣布。每过一个季度没有宣布，市场会稍微失去耐心。但一旦宣布，估值逻辑发生质变。 变量二：1.6T DSP的市场份额 Marvell已经开始出货1.6T PAM DSP，基于5纳米工艺，并推出了下一代3纳米版本，将光模块功耗降低超过20%。 800G向1.6T的迭代是MRVL DSP业务的下一个量子跳跃。如果MRVL能在1.6T时代维持甚至提升市场份额，光互连业务的营收会非线性增长。 变量三：Celestial AI的硅光子整合 MRVL收购了Celestial AI，进入硅光子领域。这是CPO时代最关键的技术平台——把光学引擎直接集成进芯片封装。如果MRVL能在CPO时代把DSP和硅光子整合成一个完整的解决方案，它的价值会远超现在的定价。 7. 最终判断：MRVL是这轮AI牛市里最干净的不对称机会 AI芯片市场分三类公司： 第一类：Nvidia——已经被充分定价的龙头。故事最好，估值最贵，上行惊喜空间有限。 第二类：纯ASIC公司（AVGO）——护城河深厚，但增速放缓在定价中。Google TPU锁定到2031年是确定性，也是上行惊喜的天花板。 第三类：MRVL——两个叙事都在爆发，Google催化剂未定价，市值基数小。 这是不对称机会的经典形态， 下行有Amazon锚定，有光互连稳定收入，不会归零，上行有Google合同宣布+CPO爆发+ASIC市场份额提升，估值可能从$1,470亿走向$5,000亿+。 $MRVL也是我重仓持有的标的之一，短期technical角度今天收长上影线，日线级别调整要来，加仓机会在第一目标165，第二目标140。如果给机会到140补那个缺口，我仓位加满（图1）。 总结：回到那个反直觉的规律：缺货时代，落后者获利最大。 ASIC市场正在缺货——Broadcom一家根本无法满足所有超大规模客户的定制需求。光互连正在缺货——AI集群每季度都在扩张，DSP的需求只增不减。MRVL是这两个缺货赛道里，那个正在被需要的追赶者。 历史一次次证明：当产能不足、供应商只有一两家的时候，第二名是最好的弹性高的投资标的（Nvidia和Amd，TSMC和Intel。） 因为所有人都开始认真研究它了。 #MRVL# #Marvell# #AVGO# #Broadcom# #ASIC# #定制芯片# #光互连# #DSP# #Google# #Amazon# #Nvidia# #AI芯片# #半导体# #美股# #龙二补涨# #CPO# #硅光子# #AI基建# #USStocks# #AIStocks# #数据中心# #去Nvidia化#

黄仁勋大手笔1000亿投资AI供应链和基础设施💰 亲儿子系名单曝光： 1. 英伟达 $NVDA AI时代最大卖铲人，全球GPU霸主，几乎所有大模型、AI数据中心都离不开英伟达芯片。 2. CoreWeave $CRWV AI版云算力包租公。主营业务就是出租装满英伟达GPU的数据中心。OpenAI、微软等公司疯狂租算力。 3. 超微电脑 Super Micro Computer $SMCI AI服务器最大热门股之一。英伟达GPU再强，也需要服务器组装落地，而SMCI正是核心供应商。 4. 戴尔科技 Dell $DELL 传统PC公司，正在转型AI基础设施巨头。大量AI服务器订单正在流向戴尔。 5. 美满电子 Marvell $MRVL 主攻硅光子、数据中心互联芯片，AI数据中心越大，GPU之间通信需求越恐怖，而Marvell就是解决数据堵车的关键公司。 6. 康宁 Corning $GLW AI数据中心背后的卖水人，生产光纤、玻璃材料。 7. Lumentum $LITE AI光模块核心玩家。没有光模块，再强的GPU也跑不起来。 8. Coherent Corp $COHR 提供激光器、光通信设备等核心组件。属于AI硬件链里成长性很强的一环。 9. IREN Limited $IREN 从比特币矿企转型AI数据中心。 原本拥有大量电力资源和数据中心基础设施，现在开始全面切入AI算力。 10. Nebius Group $NBIS 核心方向是部署英伟达AI基础设施，为AI公司提供算力服务。 11. 台积电 Taiwan Semiconductor $TSM 英伟达再强，也得靠台积电代工。 12. 博通 Broadcom $AVGO AI ASIC芯片超级受益者。

昨天 5 月读书会，结束后回家倒头爽睡到下午四点，才有时间总结下昨天我们聊了什么。昨天是请到了日本医药品行业的专家来给大家分享研制一款新药后者医学器械是如何进行融资，执照审批，进入医保和定价的过程。从去年开始，somehow 日本成了新药审批最快的国家（2025 年审批通过超过 36 种），厚生労働省的「先驱审批」（SAKIGAKE）策略允许一款药物在没有明显副作用的时候就投放市场，并设定一个临时临床验证期间，以证明这款药物真正有用时才授予永久资格。 当然我个人最关心的不是现在的行政流程，医疗和制药行业也 AI 的广泛影响下收到冲击，其中存在什么机会才是我们最关心的话题。 没有人没事会经常去医院看病，通常，我们发现不适再前往医院时，身体已经需要相当的医疗介入，因为身体的免疫反应滞后于病灶。我认为，在 AI 时代，会有一部分，甚至可能是一大部分医疗的需求从诊所或医院中剥离开来，无论你如何定义它，个人 AI 辅助医疗也好，家庭医疗也好，按需检测也好，它本质上是使用 AI 在帮我们每个人建立自己的外层免疫系统。 那么，对于这种产品来说，持续监测是有效免疫预测的前提，我在这个基础上寻找了很多方案，大部分非侵入式的检测提供的都是行为数据，比如睡眠，血压，体重，拟合的身体压力水平，这些数据并不能提供直观的免疫系统状态，更无法做有效预测，在侵入式和非侵入式的中间，有不少公司做微针探测细胞间隙液的指标情况，但也存在着大量误差，最接近这个概念的，应当是持续的全血检测，在产品完成度上最好的，是 siphox health 这家公司。 非常有意思的一点是，一旦你深入挖掘这些公司的本质特征，会发现此类公司通常不是医疗和药物驱动的公司，而是半导体行业公司，siphox health 的投资人是 YC，Intel ，本身的产品原理是通过硅光子谐振腔免疫检测，创始人本身也是 Silicon Photonics（硅光子）领域的专家（我猜公司的命名来源也是这个） 这是一个很有趣的发现，因为这意味着最可能建立起人体外层免疫操作系统的公司并非医疗公司，药物研发厂商或者检测机构。我自己的经验认为，对于 AI 模型来说，数据的连续采集比行业平均 baseline 更加重要，而后者，通常是大型医疗检测机构的核心数据和护城河。 当然，siphox 的方案仍然只有特别关注自身健康或者有基础疾病的人才会采用，因此，我觉得这个市场还处于非常初级的阶段，我觉得只有当低侵入式方案能找到真正有效的核心指标之后，才会有面向大众的产品出现，到时，我们会有一款 App 可以在 AI 的支持下全面的，实时的监测人体的免疫系统和健康状态，毫无疑问，这是 AI + 健康的未来。

AI 训练需要成千上万GPU之间高速传输，铜已经不够用了，得上强度：光纤！ 英伟达投资5亿美元给康宁，直接与老黄的光子芯片、交换机集成，重点是 CPO 共封装光学技术 这就是下一代AI工厂！ 利好光学互联股票： 1. 英伟达 $NVDA 2. 康宁 $GLW 3. 中际旭创 $300308 4. 天孚通讯 $300570 5. 新易盛 $300502 6. 博通 $AVGO 7. Lumentum $LITE 8. Coherent $COHR 9. Ciena $CIEN

Veeco：在GAA、HBM与CPO交汇点上的重要玩家 如果把半导体产业链的终点是材料。Veeco就是一家材料公司。 公司业务看起来分散：LSA、MOCVD、Ion Beam、Wet、Litho。但如果用一条主线去理解，其实很清晰——它做的是在原子尺度上控制材料。 Veeco当前收入约70%以上来自半导体相关业务，产品结构可以分为三层： 第一层是LSA（Laser Annealing）和先进封装（Wet + Litho），贡献大部分收入； 第二层是Ion Beam等高精度材料处理； 第三层是MOCVD等化合物半导体设备，当前占比不高，但决定未来空间。 LSA本质是一个“热控制工具”。但在先进制程里，“热”已经不是普通变量，而是最核心约束之一。 离子注入之后必须退火，这是所有晶体管都绕不开的步骤。传统路径是RTA或炉管，但问题在于，它们是“全局加热”，时间长、扩散大。节点进入7nm以下，这种扩散开始不可接受。 GAA把问题推到极限。沟道结构更精细、尺寸更小，任何多余的扩散都会直接影响器件性能。这时候，工艺需求发生了本质变化——不再是“加热”，而是“精确加热”。 LSA的价值就在这里：纳秒级、局部加热，几乎只作用在表层。 LSA的护城河不是设备本身，而是“工艺嵌入”。一旦进入产线，很难被替换。 再看先进封装（Wet + Litho）。 HBM和Chiplet的爆发，把封装从辅助环节变成核心环节。工艺数量增加、步骤复杂度上升，对清洗、刻蚀、光刻的需求同步放大。 Veeco不是技术绝对领先，而是“高吞吐 + 低成本”的参与者。 它已经进入TSMC、Samsung、Micron等客户体系，但这块的护城河明显弱于LSA。对手是Lam、TEL、Applied这些平台型公司。 再看Ion Beam / ALD / PVD。 ALD和PVD是典型的大厂战场，Applied Materials、Lam、TEL拥有绝对优势。Veeco在这里几乎没有存在感。 Ion Beam是一个典型的niche技术：慢、贵，但精度极高。在某些场景下，比如MRAM、光子器件、MEMS，它几乎不可替代。 这类业务的特点是：市场小，但稳定，毛利高，客户粘性强。 最后看MOCVD。 这是当前占比不高，但最值得关注的一块。 MOCVD用于生长GaAs、InP、GaN等材料，是光通信和功率器件的基础。随着CPO（共封装光学）推进，InP激光器的重要性在快速上升。 问题不在于设备数量，而在于“良率 + 工艺 + 材料体系”。这一层很可能成为真正瓶颈。 Veeco和Aixtron是唯二的核心玩家。 总的来说，Veeco很可能是一个“结构性机会”。 它的当前收入由半导体驱动，但未来估值空间取决于两件事： 第一，LSA是否进入更深的先进节点工艺； 第二，MOCVD是否成为CPO时代的关键瓶颈。 如果这两件事成立，这家公司会从一个“小众设备商”，变成“材料层定价权参与者”。 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

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

英伟达老黄在GTC大会上都说了什么？ 看了下演讲全文，感觉这次老黄不只是在卖芯片，而是在卖一个全新世界观：AI 不是工具，不是应用，而是人类下一个工业革命的能源+发动机。AI 是新时代的电力 + 发动机，Token工厂、AI代理智能体、物理AI 共同构成基础设施。梳理下要点： 1. 第一性原理：AI 的本质重新定义（别再当它是“聪明App”了） 老黄认为 1）AI 不是单一模型突破，也不是“会聊天”的玩具，而是像电力一样的核心基础设施。 2）每个公司都会用，每个国家都会建，不建就落后，就像19世纪不建电厂一样。 2）计算需求过去两年已增长“一百万倍”，且还在指数级加速。 老黄更是给了一个炸裂的前瞻指引，预计到2027年，仅英伟达这些旗舰芯片（Blackwell + Vera Rubin 系列）就能贡献至少1万亿美元营收。”（比之前市场预期的5000亿翻倍，时间拉长一年但金额更狠） 这已经不是简单的财报指引，是给全球CEO和国家元首的最后通牒：你们不投AI工厂，我们就帮别人建。 2. Token工厂：数据中心的新物种 老黄把数据中心彻底改名——不再是存数据的仓库，而是生产智能代币的工厂。CEO 现在要像管传统工厂一样管“代币产出率”和“单位代币成本”。英伟达通过全栈垂直整合，已经把单位代币成本做到全球最低。 这就是工业化拐点：AI 从实验室玩具 → 国家级重资产基础设施。 投资视角来看，这会让“AI基建”概念彻底主流化，能源、冷却、网络、光模块、液冷、变压器等全产业链都会被重估。别只盯着GPU，看“Token工厂”全链条。 3. Vera Rubin 平台：下一代AI工厂的完整蓝图 Rubin不是单颗芯片，是垂直整合的7大芯片 + 5个机架级系统 + 1个超级计算机*。 他的亮亮点在于： 1）Vera CPU（专为Agent优化）、全液冷、Groq确定性流式推理 + Dynamo解耦、吉瓦级工厂代币生成速度提升350倍。 2）大规模光电共封装（CPO）、硅光子，目标百万卡集群、低功耗低延迟。 老黄原话这么说：“Vera Rubin 不是芯片，而是一个巨型系统，从能源到端到端全优化。” 这其实在告诉对手和客户：英伟达已经把“AI发电厂”的参考设计做出来了，你们直接抄作业就行（当然得用我们的零件😎） 4. Agentic AI + OpenClaw：下一个十年的操作系统级革命 OpenClaw在这次GTC上被老黄定义为“AI时代的Linux”——开源、底层框架，让Agent自主调用工具、写代码、管理文件。 老黄宣布NewClaw企业版平台，现场“极简养虾”demo（一键让AI代理管复杂养殖流程），象征极简部署 + 自主执行。 老黄更是明确说，今天世界上每一家公司都必须制定OpenClaw策略。同时推Nemotron开放模型联盟（语言、视觉、机器人、生物、气候等全覆盖），开放生态才是王道。 这是在逼所有企业从SaaS转向AaaS（Agent as a Service），代理框架、工具链、隐私护栏相关公司会爆。开源+企业级双轮驱动，类似于当年Android的打法。 5. Physical AI + 机器人：从数字到物理的ChatGPT时刻 老黄认为物理AI迎来爆发：不再是屏幕里的智能，而是能真正作用于现实世界。他聊到Robotaxi Ready新增比亚迪、现代、吉利等，覆盖1800万辆/年 + Uber大规模部署。 现场迪士尼Olaf雪宝机器人直接登台，展示Omniverse数字孪生 + Newton物理引擎，从虚拟直接迁移到物理适应。 老黄说机器人会成为数万亿美元市场，而物理AI是下一个大爆炸的领域。当然我们自己也需要清楚，物理世界落地比数字难100倍，但一旦起飞，体量远超纯软件。关注端到端（感知-决策-执行）全链公司。 6. 更远的下一代 + 未来场景（Feynman + 太空） 1）预告Feynman架构：Rosa CPU、LP40 LPU（推理专用）、BlueField-5、CX10网络等。 2）太空数据中心：Vera Rubin Space-1轨道AI计算机，用Omniverse建“数字孪生”太空基建。 这一次老黄呼应了老马，英伟达不只是地球算力霸主，还想做太空AI基础设施。 老黄这次演讲核心就是 AI 是新时代的电力 + 发动机，Token工厂、AI代理智能体、物理AI 共同构成基础设施。英伟达提供从能源到芯片的全栈钥匙，这个市场到2027年带给英伟达至少万亿美元营收。

摘自王兵先生的观点 (括号内为我加的评论)，极为深刻，我没有看到世界上其他研究者有从这个角度的分析。 “半导体是最后的计算载体，由于半导体得到电子和失去电子一样容易，它们很适合用来做开关 (代表 0 和 1 ) 。而开关是计算的基础。但碳基智能和硅基智能组成开关的方式不同。碳基智能是通过生物化学反应实现计算，底层的开关机制是原子间电子轨道的变化，而这种电子轨道的变化对应了带质量的粒子的位移。而硅基智能是通过质量可以忽略的电子和光子的移动来实现计算，没有涉及到任何带大质量粒子的位移。” “由于碳基计算需要物质的移动和变化，它的计算速度和效率是相对有限的。而硅基智能由于仅仅需要电子和光子的移动，可以做到极高的计算速度和极大的存储容量”. (所以硅基智能以我们无法想象的方式，全面彻底碾压，替代碳基智能只是时间问题。让我们为这个伟大而激动的新时代的降临而欢呼雀跃吧! ：)