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謝謝大家，我們得名了😭 原本以為不會得名，因為優秀的作品真的非常非常多🙏 謝謝投票給我的大家🫶 還有陪我一起熱血參加比賽的夥伴✨️ 未來我們再一起繼續甘巴爹吧！🔥 #星穹鐵道# #黃泉# #Cos# #多元宇宙掠影#

Honkai: Star Rail's Annual Creator！🌟 崩壞：星穹鐵道 2024年度創作者大賽🌟 好久沒參加創作比賽了~ 當初看到黃泉的時候... 她那個完美的氣場！！！ 就好像開啟了我年輕熱血的開關🔥 當下就決定把黃泉的強大帥氣的樣子呈現出來 這5張照片花費了兩個多月的時間在準備、製作、後製... 而且拍攝當天 我以為自己還能勝任各種不科學的姿勢... 結果...隔兩天全身酸痛（請體諒老人的我🤣） 也謝謝萌哥、后期零幺、肚皮、薩 陪我創作了這次的作品🫶 不管有沒有得獎其實我都已經非常滿足了>""< 也希望大家會喜歡🥰 到時候還盼各位不嫌麻煩，動動手指~ 幫忙投很多下XD~多支持下啦！🌟 #崩壞# #星穹鐵道# #HonkaiStarRail# #多元宇宙掠影# #黃泉# #Cos#

高达 GQuuuuuuux 的机设一直不太能接受，但动画出乎意料的好看，一种若隐若现的 eva 味却又很自然的和 UC 正史结合，看到一半意识到这他妈是个多元宇宙 play 我真的拍案叫绝

这次美国访华晚宴坐在马斯克和库克中间C位最亮眼的，是蓝思科技创始人周群飞，从农村打工妹到中国女首富，完全没有任何背景全靠自己白手起家。她出生在湖南的一个小村庄，5岁时母亲去世，父亲也因工伤残疾双目失明，家徒四壁，16岁交不起学费被迫辍学去广东打工，在一家工厂流水线打磨玻璃，白天干活，晚上疯狂自学，考了会计证、电脑操作证等技能证书，就这样过了几年，她拿着靠打工攒的2万块，拉上哥哥姐姐、嫂子姐夫等8个亲戚，在深圳开了一家小作坊，做手表玻璃加工，她一个人修机器、跑销售，就这样又干了4年。 到了2000年后手机行业开始大规模发展，一次偶然的机会她的手表玻璃厂接到了TCL手机屏幕的订单，她看到了手机玻璃市场的巨大潜力，于是迅速成立了蓝思科技，专门负责手机玻璃的生产研发和销售，一开始只做国产手机和山寨机，但是直到有一次想谈下摩托罗拉的订单，但外企的质量要求非常严格，她赌上几乎全部的资源配合摩托罗拉，拿下了全球销售超过1亿台的V3订单，直接把蓝思科技推到了行业领先位置，随后顺利拿下诺基亚、三星等外企。 关键的转折点又一次出现在了2007年，当时乔布斯发布初代iPhone，彻底把手机往全玻璃触屏的方向变革，乔布斯那变态的工艺要求全球都找不到符合的厂商，周群飞敏锐的意识到这又是一个巨大的机会，于是带领团队和苹果工程师联合攻关了3个月，突破关键工艺，成功量产了第一代iPhone玻璃面板，从此拿下苹果长期合同，后续的iPad、MacBook等几乎所有苹果设备全部都交给了蓝思科技，也帮助蓝思科技在触摸玻璃面板领域成为全区最大公司。 这也是为什么她能坐在库克旁边，那为什么马斯克也坐在她旁边呢？ 蓝思科技在玻璃面板干到全球第一后，开始往更加多元的智能化设备发展，包括汽车座舱和机器人，其中汽车领域包括车窗、中控等已经拿下了特斯拉、宝马、奔驰、理想等30家车企，机器人领域则主要负责关节、传感器等部件，这些都和马斯克的业务有深度重合。 一个15岁辍学只有初中文凭的女生，从湖南农村出来白手起家成为中国女首富，40年后进入中美会谈，坐在了马斯克和库和中间，这就是周群飞的故事。

$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#

牛逼！六年级女生被曝私生活混乱，靠cos形象同时吊着多个金主，多线养鱼，脚踏多只船，一个月疯狂圈钱36000多元。 现在的小孩是真牛，我在抖音搜了一下这个人，已经搜不到了。

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10、供应链 / 规模化优势 vs GPU 瓶颈
当前供应链核心紧缺环节为内存、HBM、CoWoS，我方均无需使用；台积电3纳米产能也极度紧缺，我方采用5纳米工艺。台积电是Cerebras投资方，可满足我方产能增长需求，包括2025年底提出的2026年大幅扩产需求，以保障OpenAI合作履约。硬件制造受物理光速极限限制，制造、运输需遵循物理规律。我方将成硬件行业史上最快实现10亿、20亿、50亿、100亿美元营收的企业，有望创造行业增速纪录，但产能扩张仍受供应链周期制约，预计未来几年制造能力年增幅约10倍，该增速为行业上限。

11. 台积电产能 / 前端分配
我方已获得2026、2027年充足产能分配，未来若调整产能需求，台积电将积极配合。台积电战略层面注重客户多元化，不愿将产能集中于少数大客户，避免生态单一化，这一战略让我方充分受益。去年我方未进入台积电前150大客户，今年将跻身前15名，产能保障充足。高速增长过程中，虽给供应链及合作伙伴带来压力，但供应商均积极响应，我方对供应链的响应速度十分认可，发展过程中或有波折，但整体产能保障无忧。

12. Groq / LPU 竞争
市场表现已明确竞争格局：Groq2025年营收约5000万美元，毛利率为负；我方营收约5亿美元，毛利率40%左右，速度比Groq快12倍。LPU虽采用SRAM架构，部分设计思路与我方一致，但芯片面积仅800平方毫米，承载中等模型需数千颗芯片，超大模型需芯片数量更多，片外通信次数极多，效率低下，速度提升存在根本性瓶颈，即便被英伟达收购，该短板也无法解决。

13. 解耦推理 / 超大规模云服务商 vs 新型云服务商
专业化布局存在市场机会，可通过专业化实现速度提升，需在专业化、速度与灵活性之间权衡。行业热议解耦方案，但目前尚无企业实现规模化落地。解耦方案可提升吞吐量、降低token成本，但需为预填充、解码阶段分配不同算力，若工作负载或流量特性变化，算力配比失衡会导致算力闲置，闲置算力成本极高。AWS等超大规模云服务商优势显著，可合作搭建解耦方案，流量变化时可依托庞大算力集群分流；新型云厂商劣势明显，多部署单一功能、单一客户的专用算力，无冗余集群分流低效流量。长期来看，行业将形成解耦与非解耦并存的异构算力集

🧵Nvidia的供应链棋局 1/♟️ 今年砸400亿+，不是为了多元化 Nvidia正在用股权把整条AI供应链锁死。 从算力到光纤到数据中心，Jensen在下一盘没人看懂的棋。👇