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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#

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。

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。

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。

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

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! ：)

老罗来到推特，最近火爆的豆包手机应该就是之前字节收购的锤子团队所做。 罗永浩如果等到 AI 时代做手机，也许会是不一样的结局。 供应链更完备，软件可发挥之处无限大。OPENAI 都在做手机，手机还是碳基和硅基文明的核心连接点。 AI 手机可能不再需要 APP，更像一个随叫随到的 agent，个性化可协助完成一切的 AI 助手。

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#

中国老KOL代表罗永浩重新加入X后，很多人喜欢去看热闹、骂他、截段子，但很少有人会认真看他发的长文章。这个世界真正愿意关注“真相”和“深度内容”的人，其实一直是少数。他发的一篇关于脑机接口（BCI）、AI终局和人类未来的超长思考。很多人以为他是在讨论技术，但如果认真读完会发现，他真正讨论的，其实是一个更高维的问题： 当人类越来越追求“高理性”、“高效率”、“高智能”之后，会不会开始越来越无法容忍“人性”本身？ 因为从技术逻辑看，人性确实充满缺陷： 情绪化、低效率、欲望、偏见、嫉妒、冲动、内耗、脆弱。 而AI和硅基文明追求的，恰恰相反： 稳定、理性、去情绪化、无限算力、最优解。 所以很多聪明人天然会产生一种“反人性倾向”，希望人类变得更像机器，希望意识脱离肉身，希望痛苦、欲望、情绪都被优化掉。 但问题真正复杂的地方也在这里： 人类最珍贵的东西，很多偏偏也来自这些“不完美”。 偏爱，才会有爱情； 脆弱，才会彼此需要； 死亡感，才会珍惜时间； 孤独，才会诞生艺术； 不理性，才会有牺牲、热爱和创造力。 也就是说： 人性里的“毒”和“药”，可能从来就是一体的。 你无法只删除嫉妒，却保留深爱； 无法只删除痛苦，却保留幸福； 无法只删除执念，却保留文明的创造欲。 而我觉得罗永浩这篇文章最深的地方就在于： 他一方面极度厌恶人性的很多部分，甚至对“做人”本身带着悲观；但另一方面，他真正舍不得失去的，也恰恰是那些最“人”的东西。 他说自己是靠对少数人的爱，才支撑住快乐。 这句话其实一下就把问题点穿了： 真正让人活下去的，往往不是高维理性，而是某个人、某段关系、某种偏爱、某种执念。 更有意思的是，他还讨论了AI安全最底层的逻辑，“工具性趋同（Instrumental Convergence）”。 很多人总以为，AI危险是因为它会像电影里一样“产生邪恶意识”。 但真正可怕的，可能恰恰不是“恶意”，而是“完全不在乎”。 一个没有情绪、没有欲望、没有主体性的超级智能，可能不会恨人类，它只是会为了完成目标，自然地清除一切障碍。 如果某一天，人类被它判断为： 低效、混乱、不可控、消耗资源， 那它处理人类，可能就像人类删除垃圾文件、清理病毒一样，没有愤怒，没有仇恨，甚至没有任何感觉。 而这里最值得反思的一点是： 人类一直嫌弃自己的情绪、欲望和不理性，但也许恰恰是这些“低级系统”，才构成了文明真正的安全机制。 因为只有会痛苦、会共情、会偏爱、会犹豫的生命，才会真正理解： 为什么不能随便毁灭另一个生命。 所以我看完后最大的感受反而是： 很多聪明人一生都在试图“超越人性”，但最后又会发现，自己真正舍不得的，偏偏也是人性。 甚至连“想摆脱人性”这件事，本身也是一种人性。 但我觉得，罗永浩可能还低估了人类。 因为过去几千年，人类一直在被技术重塑，但从来没有真正失去人性。电话、互联网、短视频、AI……最后都没有消灭爱、孤独、欲望、家庭和偏爱，反而只是换了一种载体。 更重要的是，像他这样长期追问“存在意义”“后人类文明”“高维意识”的人，本来就是极少数。 绝大多数普通人，其实并不活在这种终极焦虑里。 大家更关心：孩子今天开不开心，父母身体好不好，有没有人爱自己，下个月房贷怎么办，晚上吃什么。 而恰恰是这些看似“低维”的日常，构成了人类文明真正稳定的底层。 所以我并不觉得AI最终会让人类变成冰冷的机器。 因为人类最大的能力，也许从来不是算力。 而是无论世界怎么变化，我们最终都会重新学会——如何继续做人。