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SK 海力士要来纳斯达克了。募资约 294 亿美元,7 月 10 号挂牌。我手里有内存仓,所以这事不能只当新闻看 它发 ADR,募来的钱,基本都要砸进产能里龙仁新厂、清州封装厂、ASML 的 EUV 光刻机。就是来扩产。但别急着把扩产直接理解成利空。 内存不是今天打钱,明天出货。它招股书里写得很清楚,这批新产能最快也要到 2027 年才陆续释放。 所以短期这事解不了内存荒。 AI 服务器还在抢 HBM,DRAM 价格还在紧,美光财报把指引往上抬,逻辑也是这一条现在,是缺货。 真正要盯的,是两年后SK 海力士、三星、美光,三家几乎捏着全球 HBM 和 DRAM 的命门。 现在它们一边说缺货,一边疯狂融资、建厂、买设备。 这说明今天的高景气,已经开始召唤明天的供给。 周期股最狠的地方就在这里。 涨价的时候,大家都相信“这次不一样”。 等产能落地的时候,才发现每一轮其实都很像。 还有一层SK 海力士一上 Nasdaq,就会被市场拿来和美光摆在同一个货架上比价。 它现在估值比美光低,市场要是借这次上市把它往上重估,整个内存板块的锚可能都得重新校一遍。 这对我手里的仓,不一定是坏事。但也不是可以闭眼冲的好事。 我现在的判断是 短期,看供给紧不紧 中期,看价格还能撑多久 远期,看 2027 年那批产能什么时候把周期的脸翻过来。
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$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#
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最近市场虽然一直在回调,但我关注的重点始终没有变- 存储 海力士带着美股代码来了, $SKHY 我觉得,这次真的值得关注 严格来说,这不是传统 IPO,SK 海力士本来就在韩国上市 这次是通过美国存托股,让美股投资者有一个更容易参与的入口 海力士并不是一般的半导体公司,而是 HBM 巨头 它在全球 HBM 市场的份额达到 61 % ,把三星和美光狠狠抛离 现在如果 $SKHY 顺利上市,资金入口就会变得更直接 这对海力士来说,不只是融资 也是一次全球重新定价的机会。 据报道,这次美国上市最高可能融资约 294 亿美元,未来这些钱大概率会拿去扩产、建厂,还有采购更多芯片设备。 更有意思的是,海力士市值之前已经一度超过三星和美光,成为全球市值最高的记忆体公司。 所以 $SKHY 不是普通公司来美股上市。 我觉得, $SKHY 的出现,不只是多一个美股代码。 它意味着亚洲 AI 记忆体龙头,正式走到更多美国投资者的视野
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午评,今天全亚洲跟着韩国一起跌,但跌的原因和很多人想的不一样。 先说韩国熔断这件事。昨天美光还在冲新高,比美光业绩还好的三星和海力士今天直接崩了,很多人开始慌,觉得存储出了什么大问题。没有。问题在韩国市场里天量的杠杆资金。 上涨的过程本来就需要不断换手,换手的方式就是打爆杠杆。这是韩国频繁熔断的根本原因,不是业绩,是杠杆出清。30-40个点的回撤,普通人根本扛不住,90%以上的韩国杠杆持仓者这一轮直接爆仓。能扛到最后的是极少数人。三星和海力士的基本面没有任何问题,股价还会新高,只是现在坐杠杆的人大部分已经不在了。大跌低吸才是正确姿势,追大阳线是死路一条。 再说A股今天的崩法。 存储这块基本没慌,小震荡而已。真正崩的是PCB和上游——钻针、CCL、Q布,今天集体绿得很顺畅。 原因是一个很蠢的谣言:英伟达要对PCB和光模块要求降价。 光模块降价这个谣言连散户都没信,因为太脱离常识了。现在美股巨头到处找货,光源、磷化铟全线缺货供不上,这个阶段哪里来的底气要求降价?但PCB降价这个谣言,信的人还挺多。以胜宏为例,本来就卡在英伟达的技术交付上,今天跌起来非常顺畅,顺带把上游一串都拉下水。杰富瑞昨天的研报也提到了这个问题,算是给谣言加了一把火。 不过解决办法是有的,英伟达不会坐等交付延迟,这个问题会推动解决,不是利空出尽的那种结构性问题。 今天科技板块整体低迷,主因是韩国去杠杆的连锁反应,不是任何业绩层面的利空。看清楚原因,不要被盘面带着走。
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黄仁勋进一步解释,为什么 Marvell $MRVL 能到1万亿美金市值?! 老黄的底层逻辑其实就4点: 1. AI 已经开始赚钱了! 过去AI是在烧钱训练模型,现在AI开始生产Token,Token又能卖钱。只要能赚钱,企业就会更加疯狂扩建AI,增加CapEx,而Marvell正站在这条产业链最核心的位置! 2. 未来AI是无数Agent协同工作! 当计算被拆散以后,最重要的就不再只是GPU,而是把所有GPU、CPU、内存和存储连接起来的高速网络。 而Marvell正是全球最重要的数据中心互联芯片厂商之一。 3. AI工厂规模正在加速扩张。 以后,每新增1美元AI算力投资,背后都需要更多交换机、光模块、DSP、定制ASIC和高速互联芯片。 Marvell 你就躺着数钱吧! 4. 未来Agent不仅要推理,还要: • 访问互联网 • 调用工具 • 管理长期记忆 • 管理短期记忆 • 调度多个模型协同工作 这一切都要大量连接,不论是铜缆和光模块,铜不够用了,就光互联。 Agent时代全面到来,未来AI最大的瓶颈之一,不是算力,而是连接!
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美光科技一夜大涨 19% ,如何看待芯片「万亿俱乐部」已达 8 家而高通、英特尔不在此列? 为什么没高通、英特尔?因为现在是内存超级周期。 快速科普一遍,内存发展到今天,主要就三类:HDD机械硬盘、NAND闪存(做SSD)、DRAM 内存(包括DDR5和HBM)。 1956年IBM做出第一个硬盘,体积跟两个冰箱差不多大,只能存5MB数据,这就是HDD,断电也不会丢数据的非易失性存储。现在主要用来存AI训练的海量原始数据,因为单位成本最低。 80年代,东芝发明了NAND闪存,闪迪把它做成商用SSD。SSD速度、功耗、体积都碾压HDD,但以前比较贵,现在成了数据中心的中转存储,负责模型训练、数据缓冲、推理缓存等。 DRAM是断电就丢数据的易失性内存,但速度极快,比SSD快1000倍,比HDD快10万倍。现在主流是DDR5,AI专用的是HBM,AI的GPU全靠它,是整个AI系统的核心。 现在的情况是,三类内存全都严重缺货,需求爆炸,产能跟不上需求,这就是前面讲的内存超级周期。 再看市场格局,都是寡头垄断,没几家能玩: • HDD:西部数据、希捷、东芝,市占率4:4:2 • DRAM:SK海力士、三星、美光,市占率4:4:2 • NAND:三星30%、SK海力士20%、美光15%、铠侠与闪迪各15%、长江存储10% 内存是标准品,周期性极强,供不应求就赚大钱,供过于求就亏到哭。现在正处在内存史上最严重的缺货周期,价格一路暴涨。 目前这个超级周期没有结束,供应远远追不上需求。我依然看好美光,但更看好闪迪,它是这轮超级周期真正的黑马。 很多人喜欢讲,已经涨了多少多少了,还能买? 股票能不能买,不是看过去涨了多少,看的是基本面,看的是未来还有没有上涨逻辑。当然,已经涨得多的,短期风险变大是没错。 5月18日,我说SK海力士还会继续上涨,就是这个道理,股票是看基本面,不是看已经涨了多少。 从5月18日到今天,仅6个交易日,海力士已经涨了22%。 先讲闪迪。 在主流厂商里,只有铠侠和闪迪是只做NAND、不碰DRAM的纯玩家,两家在日本有合资工厂。 去年6月,闪迪市值才60亿美元,当时NAND行业刚走出低谷,2025年第三季度还亏了4300万美元,当时最大的收入来源还是手机。 结果AI数据中心一启动,SSD需求直接爆发,闪迪业绩彻底起飞。 今年一季度NAND闪存价格大涨85%-90%,二季度预计再涨70%。 2026年三季度财报,闪迪营收59.5亿美元,同比增251%,环比增97%;毛利率78.4%,同比大幅提升;非GAAP每股收益23.41美元,净利润36亿美元。要知道,一年前它还在亏。 指引更夸张,2026年四季度,EPS预期中值31.5美元,单季净利润接近50亿美元,超过去年6月的总市值。这就是它股价疯涨的根本原因。 关键是什么?所有大厂都在抛弃NAND,全力扑HBM和DRAM,只有闪迪在死守NAND,NAND的缺货会比DRAM更久、更猛。 内存行业吃过太多周期暴跌的亏,2000年互联网泡沫时,DRAM价格跌80%,SK海力士差点破产,美光也濒临倒闭。所以行业形成两个经验教训: 1. 需求再好,也不能疯狂扩产,避免再次过剩 2. 高毛利产品比较能扛行业周期下行 现在AI的风刮得猛,HBM是毛利最高、最稀缺、最有未来的产品,三星、SK海力士、美光这三只,把所有新产能、新工厂、新投资,几乎全砸向HBM和高端DRAM。这就是趋势。 但重点是,所有新的资本开支,全在HBM和先进DRAM,NAND被彻底冷落了。 目前真正给NAND投钱的,只有闪迪和铠侠在改造工厂,以及美光在新加坡扩产,但要到2028年下半年才会有晶圆产出。 这就造成一个必然结果,NAND的供需失衡会比HBM和DRAM持续更久,可能会持续几年。 而DRAM的缺货至少持续到2028年,只要DRAM缺,NAND只会更缺。因为所有大厂的钱和产能,永远优先给利润更高的DRAM/HBM,只要DRAM还缺,就绝不会把资源分给NAND。 路透社的报道,SK海力士收到科技巨头史无前例的长期订单,甚至愿意出钱资助EUV光刻机,确保DRAM供应。这说明DRAM需求依然疯狂,那么NAND的缺口只会更大。 再说估值问题。因为业绩增长太快,传统估值体系不一定跟得上。从历史规律来看,内存股的股价,通常在滚动营收见顶前几个月才会掉头向下。 这轮周期的缺货程度是历史级别的,NAND持续紧缺,新产能又不到位,闪迪作为全球唯一纯NAND龙头,会持续吃到红利。 风险也有,主要是两个:一是NAND需求放缓,二是AI投资突然降温。还有就是闪迪的股价波动极大,比大盘波动高150%,心脏不好的别碰。 再讲美光。 从行业竞争来讲,最稀缺的跑AI算力的内存HBM,美光已经落后SK海力士一大截。下一代HBM4,SK海力士是第一个量产的,而三星要到2026年才量产,美光的进度比它们都晚。 美光预计2026年三季度,EPS中值19.15美元。如果按最保守的每季度5%的环比增长算,未来四个季度的总EPS大概是82.5美元,对应现在的股价,P/E还不到8倍。 科技巨头还在抢着买内存,逼着厂商签多年合同,甚至直接投资生产线。这些公司是全球最有钱的公司,愿意出高价买任何能拿到的DRAM和NAND。 美光正好站在这个风口上,如果AI基建全速推进,它的业绩还会继续增长。
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讲讲上次埋的坑,唠唠AI液冷板块!🧐 液冷板块,我个人持有 #VRT# ,这个应该是无可争议的龙头企业。最近也在找一些市值小,但属于核心供应链的公司,目前锁定了一家,大家可以一同评论区探讨。 液冷的逻辑很简单,就如同视频里面描述的,目前数据中心的功耗密度已经处于巅峰,即将出来的英伟达Vera Rubin Ultra VR200直接干到600千瓦/机柜,唯有液冷能压得住。而一个机柜高达780万美金,所以液冷必须找靠谱大牌,不能含糊。 🎯爆发式的市场增长 虽然液冷,相较于内存芯片和光模块,或许没有那么性感。但整体增长势头也不可忽略,并且由于企业集中度较高,有一定的垄断定价优势! 根据行业权威机构 Dell'Oro Group 的最新数据,全球数据中心液冷市场规模预计将从 2025 年的约 30 亿美元迅速飙升至2033 年的 276.5 亿美元,复合年增长率高达 31.5%。 推动这一增长的核心驱动力是超大规模云服务商在 AI 基础设施上的资本支出爆发。高盛预测,2025 至 2027 年,全球四大超大规模厂商的 CapEx 总额将达到 1.15 万亿美元,其中约 75% 将直接用于 AI 相关的物理基础设施建设。 📊目前市场上液冷技术,主要分两大阵营,直接液冷和浸没式液冷。 直接液冷技术上,主要通过冷却液通过封闭管道流经附着在芯片表面的铜质冷板,不直接接触电子元件。散染效率比较高,轻松应对100KW+的单机柜密度。而且兼容现有风冷机房和标准服务器机架。属于目前市场中的主流方案,包括英伟达 Blackwell也是这款方案。 浸没式液冷技术上,主要将服务器完全浸没在不导电的介电液体中,液体通过自然对流或泵循环散热(这个方案,我们以前ETH挖矿的年代,尝试过,将显卡浸没在有机硅油里面,散热效果很好,但很占面积)。理论上,这是最佳的散热方案,尤其是浸没在氟化液里面,散热可以轻松应对200KW的单机柜密度。但兼容性差,要对机房进行大改模改造,定制的特殊坦克罐体,管道设计都要彻底重建。而且维护成本也比较贵,属于小众非主流方案。 从供应链逻辑来看,AI机房液冷散热供应链相对比光模块这些简单很多,主要涵盖了从最底层的化学液体、精密泵阀、冷板,到系统级的冷量分配单元CDU以及最外层的水处理基础设施。 接下来详细讲讲其中的核心企业以及投资逻辑: 1️⃣Vertiv Holdings (代码 #VRT#):液冷领域的绝对霸主 Vertiv 是美股市场中最纯粹、规模最大的数据中心物理基础设施提供商,主营业务做电源与热管理。在液冷时代,Vertiv 构筑了几乎无法被颠覆的统治级护城河。 • 无可替代的全球服务网络:液冷与风冷最大的不同在于,液体泄漏是致命的。超大规模客户,如 Meta、微软在选择液冷供应商时,首要考量不是硬件价格,而是「当系统发生微量泄漏时,谁能在 15 分钟内派工程师到达现场解决」。Vertiv 在全球拥有超过 3000 名常驻数据中心的技术服务工程师,这种规模的服务网络是任何新进入者或服务器 OEM 在 5-10 年内都无法复制的。 • 惊人的订单积压与能见度:截至 2026 年 Q1,Vertiv 的订单积压达到了创纪录的 150 亿美元,同比增长 109% 。其订单与发货比高达 2.9倍,这意味着 Vertiv 已经锁定了未来数年的收入,且积压订单正随着下一代英伟达Rubin的量产持续扩大。 •财务与估值:2026 年 Q1 收入达 26.5 亿美元,调整后稀释 EPS 同比飙升 83% 。管理层将 2026 全年 EPS 指导上调至 5.97-6.07 美元,隐含 51% 增长。尽管目前前向 P/E 达到 46 倍,但相对于其 43% 的 EPS 复合增长率,其 PEG 仅为 1.07,在增长调整后甚至比标普 500 指数更具估值吸引力 。 2️⃣Ecolab (代码 #ECL#):通过收购 CoolIT 打造的「水-液-电」终极整合者 Ecolab 本是一家市值 770 亿美元的全球水处理与工业卫生巨头。然而,其在 2026 年 3 月做出了一项震惊华尔街的决定:以 47.5 亿美元全现金收购了全球液冷硬件领军企业 CoolIT Systems 。 • 29倍 EBITDA 的天价溢价背后:Ecolab 支付了高达 29 倍 forward EBITDA 的对价 。当时整个华尔街分析师,都震惊了,这种跨界整合,一个做化学材料的公司,来搞AI液冷,很多人都无法理解。但后来市场才慢慢理解,这个整合有一个恐怖之处:液冷本质上不再是硬件生意,而是化学与流体生命周期管理生意。 •「冷却即服务」的唯一独家平台:Ecolab 将 CoolIT 的芯片级硬件(CDU、冷板、歧管)与其自身的 3D TRASAR™ 水质数字化监测、化学防腐防垢技术以及遍布全球的工业水处理网络进行了深度整合 。 • 个人理解:超大规模客户过去需要分别向 CoolIT 采购冷板,向 Vertiv 采购 CDU,再向 Ecolab 采购一次回路的水处理服务。一旦发生管道腐蚀、结垢或冷却液变质,各供应商之间极易互相推诿。Ecolab 收购 CoolIT 后,成为了全球唯一一家能够提供从「芯片级微通道」到「厂房外冷却塔」端到端流体生命周期托管的供应商。这种一站式解决能力具有极强的客户锁定效应,基本上一旦合作,替换成本极大。 • 与 NVIDIA 的独家合作纽带:CoolIT 是 NVIDIA Partner Network的核心成员,其 OMNI 冷板是针对 NVIDIA GB200/GB300 芯片进行联合 co-engineering(的结晶。Ecolab 收购 CoolIT 后,直接继承了这一极具稀缺性的芯片级设计入口,将其高科技业务的可寻址市场直接从 50 亿美元翻倍至 100 亿美元,而这家公司本身的水处理业务本身就是源源不断的现金流。 🧐接下来,我们讲讲液冷供应链中的「隐形冠军」与稀缺零部件提供商。他们掌握着液冷的核心供应链,缺他不可! 3️⃣精密动力源:Moog (代码 #MOG#.A),市值100亿 液冷系统中的 CDU 和泵必须保证 10 万小时无故障运行,任何微小的震动或电磁干扰都可能损毁服务器。 • 唯一性:Moog 凭借其在航空航天领域的精密伺服控制技术,其 CoreMotion™ 液冷分配泵几乎是高性能 CDU 的唯一指定选择。 • 供应链锁定:Moog 与 USA Rare Earth 签署了独家备忘录,确保了泵内部高性能钕铁硼稀土永磁铁的稳定供应,在 2026 年地缘政治多变的环境下,构筑了极高的原材料壁垒 ,但稀土这玩意儿,最终还是需要看中国脸色。 4️⃣核心热交换介质:Dow Chemical (代码 #DOW#) 市值250亿 冷却液的化学配方是浸没式液冷的核心。 • Dow 的独家武器:陶氏化学推出了专利保护的 DOWSIL™ ICL-1000 硅有机冷却液,该技术获得了 R&D 100 大奖。其传热效率比空气高 1000 倍,能减少 95% 的服务器冷却能耗,且具备极低的全球变暖潜能值,符合欧盟和美国极严苛的环保准则。核心问题是,陶氏化学本身在这一块的体量不大,并非其主营业务线。 后面再开一期讲讲电力板块,拭目以待!🧐
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今天看完全球知名量化交易公司的Jane Stree的机房实拍视频,真实感受到下一个阶段,AI刚需的板块轮动,大概率将是电力和液冷!🧐 虽然最近英伟达那张VR200与GB300的对比图,大家炒作的火热,存储,MLCC,PCB等。其实都涨过一轮,而且幅度不小,估值也不便宜。 而液冷和电力,作为数据中心最重要的环节,不允许出任何一点故障,不然780万美金的VR200,原地报废,谁也承担不起这个成本,所以他们的重要性和不可替代性,也将会更高。重点是,这些公司目前还不算太贵,安全垫足够高! 视频中,那些整齐排布的GB300机柜,峰值功耗140千瓦,风冷根本压不住。而下一代Vera Rubin Ultra直接干到600千瓦/机架,相当于500个美国家庭的用电,全塞进一个7英尺高的铁柜子里。这种跨越式升级,基本属于物理极限了。 现在整个华尔街量化机构、硅谷大厂,都在疯狂扩建AI数据中心。微软Q1财报会上,纳德拉说单季度新增了1GW容量,两年内要翻倍。谷歌、Meta的2026年Capex加起来超过7000亿美金。而这钱里,三分之一不是买GPU,而是买变压器、母线槽、液冷系统、备用发电机等。 更有意思的是液冷,Jane Stree他们说到一个很搞笑的,以前搞运维就看看风扇转不转,现在得天天提心吊胆怕服务器长青苔。机房90%的热量靠冷板里的液体带走,为了防止微米级缝隙被细菌堵死,水要过滤到25微米,还得兑25%丙二醇。 Jane Stree技术主管也说了句大实话,硬件确实贵,但他们最怕的是机会成本。因为算力太稀缺,内部各个交易团队排队抢配额。要是因为电力负载没算,断路器跳闸了,训练任务直接回滚,错失的交易策略和真金白银才是最致命的。 这不光是量化机构,包括各家大厂,逻辑也是如此,机会成本远远大于硬件成本,保障长期运维的安全和可靠,才是最关键的。而其中一些液冷的运维公司,也渐渐衍生出类似电梯生意的终身绑定SaaS模式,可能成为潜在的AI服务类的隐形现金流之王。 后续我会再出一篇推文,详细介绍这类上市公司。 👇原视频放在评论区!
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比英伟达快 10 倍, $MU 仅用 48 天市值破万亿 5 月 26 日,美光科技( $MU)股价单日飙升约 19%,市值首次突破 1 万亿美元。 触发因素是 UBS 分析师 Timothy Arcuri 将目标价从 535 美元上调至 1625 美元,是华尔街 46 位覆盖美光的分析师中最高的。这个目标价意味着,以上周五 751 美元的收盘价计算,还有翻倍以上空间。 据道琼斯市场数据,美光从 5000 亿到万亿仅用了 48 个交易日,英伟达走完同一里程碑用了约 490 天,苹果约 1520 天,伯克希尔·哈撒韦约 1580 天。美光的速度是英伟达的 10 倍。 UBS 给出的核心判断是,AI 驱动的长期供应协议(LTA)锁定了产量并部分固定了价格,美光正在从周期性商品股转变为结构性成长股,「没有理由不按类似英伟达的市盈率水平交易」。 按 UBS 预测,美光 2027 至 2029 财年每股盈利将超过 100 美元,即便以盘中高点约 891 美元计算,前瞻市盈率也仅约 8.4 倍,标普 500 整体约 21 倍。 支撑这条曲线的是存储芯片 40 多年来最严重的供需失衡。数据中心预计 2026 年消耗全球 70% 的存储芯片产出,HBM 产能已售罄至 2027 年,DRAM 和 NAND 价格在 2026 年 Q1 暴涨超过 90%。 美光 CEO Sanjay Mehrotra 说:「AI 不仅增加了对存储的需求,它从根本上将存储重新定义为 AI 时代的关键战略资产。」 一年前美光市值约 1070 亿美元,如今翻了近 10 倍。一个月前涨了约 80%,自 3 月底低点以来涨幅达 180%,同期为标普 500 贡献的市值增量几乎与亚马逊相当。 值得注意的是,这轮行情中英伟达是缺席的。费城半导体指数与英伟达股价出现了罕见的大幅分化,存储和设备股接过了 AI 半导体行情的接力棒。美光在标普 500 中仅占约 1.5% 的权重,远低于「七巨头」各自 6% 以上,但 5 月 26 日当天对指数的贡献超过了任何一家七巨头。 美光是全球三大存储芯片厂商中唯一的美国本土企业(另外两家是韩国的 SK 海力士和三星)。预测市场平台 Kalshi 上,关于美国政府是否会在 2026 年入股美光的赌盘,概率已达 40%。
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其实我有时候也挺羡慕那些动不动就敢梭哈的人,我就做不出来这样的事,25年初,和炒股的群友们聊天,我说就算特朗普本人现在打电话告诉我明天拉盘,我也只会梭进去80%而不是全仓,这大概就是我这个人最高的风险偏好。 回想这些年认真玩的和不认真玩的时候,无论是加密、股票还是期货,真的从未有过100%满仓身家全部干进去的时候,甚至连80%都没有过。 我对不确定性既喜爱又尊重,可能一部分是因为天生胆小,一部分是因为成长经历。我是做题家出身,一路学的专业也都是应用物理相关的,直到读博时期一线的接触真正的实验、工艺、制造后才知道不确定性的重要性。这指的倒不是量子力学统计力学之类本身存在的不确定性,而是实验中不可控的东西太多了。一个成熟的半导体工艺,在商业公司中可以盈利的,对良品率的要求其实是很夸张的。在实验室里,我们做的东西不确定的地方太多了,一个器件设计时的工作波长应该是450-550nm,FDTD仿真跑出来可能就是480-580nm比较好,最后去超净间里一步步fab出来再检测,这个工作波长可能是465-565nm(数据我随便说的举个例子,不代表任何实际器件),其他方面可能它的resonance和设计的差的更远。 在基础数学和理论物理中比较习以为常的确定性,在实验中是非常非常脆弱的。这样几年的经历一方面让我抹去了对“科研”的滤镜,一方面也让我更加的尊重不确定性。做纳米级别的光电器件工艺研究,已经算是人类对“精确性”要求最高的事情之一了吧?然而我们处理的大量工作,其实都是在解决“不确定性”的问题:如何补偿、如何降噪;Extinction Ratio低的时候怎么办;还有一些非常小而实际的问题,做出来的超表面结构层和光传感器层用激光刻在一起的时候,旋转角歪了那么0.5度,后续如何通过数据处理解决这个问题,诸如此类。 这段经历让我深刻理解了现实的复杂系统特征和不确定性主导的概念。可以比较暴力地说,试图掌控一切注定是失败的,无论在物理实验中,市场中还是生活中。 梭哈赢了固然能一下逆天改命,但对我来说,比较重要的或许是梭哈输了的时候,我还能不能继续做下去。你可以说我瞻前顾后,胆小如鼠,但我还是会保持对不确定性本身的敬畏,那句话还可以再拿出来说一遍:就算天网AGI本体现在穿越时空过来告诉我梭哈一个票,我也只会拿出80%去赌。
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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#
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