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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#

非常年輕的傳奇投資人 Leopold @leopoldasch 為什麼砍了 $3 億 NVDA？而把錢全押在電力和礦場 核心邏輯是：他認為AGI 的真正瓶頸不是 GPU 光是電力、GPU 算力、BTC 礦企轉 AI 託管 這三個賽道就佔了大部分持倉 我用黃仁勳的 5 Layer Cake theory 拆解他的持倉 👇 5️⃣ 記憶體 — SNDK 加倉 816%，HBM 佔 AI 支出從 8% → 30% 4️⃣ 光學 — LITE 佔 8.7%，「不管誰的 GPU 贏都要用我的光模組」 3️⃣ GPU 雲 — CRWV call options 加了 672% 槓桿，最激進倉位 2️⃣ 礦場轉 AI — 8 檔佔 22.7%，有電有地換 GPU 就行 1️⃣ 電力 — BE 最大持倉 16.5%，能使用燃料電池繞過電網直接發電 - 最熱的記憶體和內存 - 代表 $SNDK $INTC $MU AI 模型的「工作記憶」每一次推論都需要高速讀寫 DRAM 和 NAND。HBM 短缺已成為 GPU 出貨的限制因子，記憶體佔 Hyperscaler AI 支出從 2023 年的 8% 飆升到 2026 年的 30% 💡 Leopold 在 Q4 把 SNDK 倉位加了 816%，同時用 INTC call options 押注 Intel 的先進封裝能搶到 HBM 封裝訂單。 - 半導體與光學 $LITE $COHR $TSEM $INFY 連接 GPU 叢集的「神經系統」— 光學收發器決定了 GPU 之間的通訊頻寬。800G/1.6T 光模組供不應求，交貨期超過 40 週 💡Lumentum 是最大個股持倉（8.7%），押的是「不管誰的 GPU 贏，都要用他們家的光模組」 - GPU 雲端運算 $CRWV $APLD $WYFI Hyperscaler 自己蓋不夠快，Neocloud（獨立 GPU 雲）填補缺口。CoreWeave 從幣圈公司轉型為 NVIDIA 最大的獨立客戶，已簽下數十億美元合約。 💡CoreWeave 佔組合 17.6%（含 call options），是第二大曝險，Leopold 用 call options 加了 672% 的槓桿，這是最激進的倉位，Neocloud 就是 AI 時代的 AWS - 比特幣礦企轉型的 AI 基礎設施 $CORZ $IREN $CIFR $RIOT $BTDR $HUT $CLSK $BITF 礦場是被低估的「AI 不動產」。比特幣礦場擁有現成的電力合約、散熱系統和土地，轉型 AI 託管的邊際成本極低， 💡8 檔礦場股佔組合 22.7%，是最大的單一賽道，礦場已經有電、有地、有散熱，只需要換 GPU 就能變成 AI 數據中心。Core Scientific 跟 CoreWeave 簽了 $10B+ 的託管合約就是最佳證明。 - 電力 $BE $EQT $SEI $BW $PUMP $LBRT $PSIX 💡 Bloom Energy 是整個組合的最大持倉（16.5%）當電網瓶頸停擺時，它的固態氧化物燃料電池可以繞過電網，直接在數據中心旁邊發電，EQT 則是天然氣供應商 實時追蹤他的 portfolio 👇

總結吳說 EP-93 香港共识大会的共识：竟然是币圈完蛋了？ ## Part 1：分享本次香港共識大會的感受 @colinwu Colin Wu：他觀察到香港政府層面對此次共識大會很重視，現場也有宣布一些政策，整體可感受到官方重視程度高。他同時覺得整體偏冷清、落地型熱點不多；並指出「預測市場」與「股票代幣化」雖是全球熱點，但在香港面臨較高合規難度，因此會場較難看到深入落地討論；RWA 雖有人提，但因活動偏海外參與者，討論度沒有特別高。 @tmel0211 Haotian：他對比上一屆「大家各聊各的、沒有共識」，這次反而出現了強烈且一致的悲觀情緒，像是「幣圈不行了／行業完蛋了」這種集體唱衰，但他也強調這不代表他個人立場。他原先以為海外項目方會更樂觀，但實際接觸後感到部分海外項目方呈現更麻木、躺平、與外界情緒脫節的狀態，並表示自己因此有些失望。 @nomadcindyy Cindy Wang：她形容此次跑會是「離譜加驚喜」的體驗，感覺像頂級圈子聚會、幾乎看不到散戶，且「你永遠不知道旁邊坐的是誰」。她分享自己曾把 Bullish CEO Tom Farley 誤認成路人、後來才發現對方上台演講；也提到酒會上孫宇晨送「大箱子但裡面只有一根香蕉」的荒誕趣事（並提到與香蕉膠帶藝術梗相關）。 @DeFiTeddy2020 DeFi Teddy：他覺得主會場許多項目更偏機構業務、合規相關，使他在主會場停留時間變短，反而在周邊活動交流更多。他直觀感到「機構進、散戶退」的轉折點正在發生；同時認為幣圈不會完蛋，去中心化的精神與需求長期存在，但 AI 的確分走注意力、資金與 builder，因此本次的「共識」更像是「要轉 AI」（包含純 AI 轉型、或 AI 與 Web3 結合如 AI Agent、用 AI 服務 Web3 增長投放等）。 @anna_nanachan 娜娜子：她觀察到中文局與英文局差異很大：中文局更常圍繞幣價、是否抄底、投資標的討論，情緒更受價格波動影響；英文局更少談幣價，交流較偏生活與想法、氛圍更鬆。她也提到許多公鏈活動中「AI 類」項目仍很多，且常見現象是「不論做什麼賽道（如支付、RWA）都會加一些 AI 元素／敘事」；另外也看到一些原本做 Web3 的創辦人轉做純 AI，而她提醒 AI 與 Web3 的融資邏輯與玩法不同，盲目轉型未必是好事。 @estherinweb3 Esther：她提到預測市場團隊非常多、參與者背景複雜（包含合規券商孵化、甚至澳門博彩背景團隊等），並說穩定幣相關華人團隊也多樣化，連應用層團隊都想發穩定幣以掌握結算與發行權。她同時觀察到做市商更活躍、活動整體更國際化，並提到 Coinbase、Kraken 等海外大型交易所更明顯關注華語市場，且她提到華語用戶交易頻率與資金活躍度高、海外交易所也可能具備部分離岸平台沒有的優勢（如股票代幣化方向）。 @assassinaden Albert Luxon：他從二級／基金交易視角表示本屆規模與新鮮感不如上一屆，主會場「老面孔」多、參展新人少，side event 也看到交易團隊數量較以往下降。他提到去年 10 月後不少套利／carry 類團隊被「wiped out」，並觀察到支付與 RWA 暴露/搬運更像「牌照生意」，因此傳統金融背景與信用積累更重要，機構業務也正被傳統金融團隊逐步接管；同時 LP/FoF 越來越看重跨市場（Crypto 與美股、商品等）能力。 @0xKirara Kirara：她感覺今年和去年最大差別在於：以前大家「找項目、聊空投與搞錢」，這次更像在「找吃的」，且很多人不再熱衷聊炒幣暴富。她提到不少人利用熊市空檔研究 AI、Vibe Coding，用 AI 工具做小網站/小產品，並用「以前說不要當產品經理、現在人人都像產品經理」來形容這種轉向。 ## Part 2：幣圈是否真的「完蛋」、還有哪些機會？ @0xKirara Kirara：她主張要拆開看：不是整個行業完蛋，但「某些舊的東西/舊敘事」確實在退潮；她以比特幣敘事演變與「窗口期很短、像流量選秀」來描述項目競爭節奏。她也指出 AI 的定位在變：從「專案賣點/特色」走向更像「基礎配置/基礎設施」，變成沒有 AI 反而奇怪，並認為若還停留在舊賽道與舊敘事，會更難生存。 @assassinaden Albert Luxon：他不太認同「完蛋」，更傾向用「成熟」形容，並提到市場賽道收斂、圍繞較穩定的方向形成共識（他轉述朋友的總結為支付、交易、合規、風控）。他也談到優秀項目可能更希望走傳統資本市場上市路徑（如納斯達克/港交所），以及交易所角色可能從「偏一級/上幣」轉向更偏「二級服務」能力競爭（如托管、法幣通道等）。 @nomadcindyy Cindy Wang：她說自己「至少同意一半」：單純的「幣圈時代」在結束，並用交易所與平台產品往「美股上鏈/傳統資產」延伸的現象作為觀察例子。她也強調另一面是 Crypto 與傳統金融/支付的融合在加速，並以穩定幣對傳統支付結算效率、成本與透明度的衝擊，以及產業人士的焦慮與轉型需求作為她的體感佐證。 @estherinweb3 Esther：她看好政策框架更清晰後的合規路線與政策窗口期，並談到「最可怕不是價格熊市，而是心態熊市」的觀點（對變化麻木、排外、拒絕新玩家/新變化更危險）。她也提到她認為較有機會的三類：有清晰商業模式與現金流的入口級業務、具備強美式政治/資本背書的項目、以及把加密視為新增盈利點的券商與傳統金融機構（例如 VATP 牌照升級後拓展業務）。 @anna_nanachan 娜娜子：她認為早期靠背書與白皮書就能發幣收割的模式在當下更難成立，流動性變低、VC 更謹慎，反而形成優勝劣汰，長期可能提升行業品質。她也提到機構進場使籌碼更集中、散戶相對不友好，散戶可能轉看 Meme，但在經歷波動與 FUD 後整體熱情下降、更謹慎，市場更機構化與理性。 @tmel0211 Haotian：他明確說「情緒面肯定是完蛋了」，並將其歸因於老敘事與老規則失效、資產與發幣更流水線化、注意力經濟加劇與「共識破裂」等現象。他提出下一階段可能的機會在「Agentic Economy」宏觀框架，嘗試把穩定幣、預測市場、AI trading、機器人/Physical AI 等趨勢串起來，作為可能的新共識方向。 @DeFiTeddy2020 DeFi Teddy：他回到「去中心化」作為 Crypto 核心價值，認為其不會完蛋，但直指近年問題在於缺乏同等級的突破式創新，導致信仰流失與「上所/上幣」成為許多項目的單一目標。他同樣看重 AI 帶來的生產力變化（如 Vibe Coding），並認為 Crypto 若要形成新共識，可能需要與 Agentic Economy 結合；他也提到去中心化 AI 與可驗證、可共同擁有的模型願景仍很早期但與去中心化精神一致。 @Leoninweb3 Leon Liu：他以參展方視角說本屆國際化氛圍明顯、海外面孔多，但整體偏冷清，且不少人反映「有意思的項目不多」，票價/參與度也受到影響。他提到現場讓他意外的是預測市場與 AI 相關項目在會場內反而不多（但賽道在外部很熱），並分享他較看好的方向包含合約/永續（含跨市場資產上鏈衍生品的優勢）、AI 與 Crypto 的結合，以及仍屬早期但被關注的預測市場。 --- gemini + gpt-5.2 協助整理 youtube 有時間軸更好跳轉

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。

$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#

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#

$WARD 一周涨 10 倍 核心是被 @BasedAI_co 收购 原 Warden 团队将把重心全面转向 Halo ， 一个专为 AI 设计的 P2P 计算市场。 1/ BasedAI 是什么来头？ 这是两位顶级创始人联手打造的新项目： ▌CEO @TeanaTaylor： $VVV Venice 联合创始人，前币安高管 ▌COO @JoshGoodbody：Warden 联合创始人 目标是打造真正商业落地的开源 AI 基础设施。 2/ 产品布局 从产品侧看，BasedAI 主要分为三层： ▌Hirebase｜应用层 提供可直接在 Google、HubSpot、Stripe 等工具中执行任务的 AI 员工。 目前封闭内测中。 ▌BasedAPIs｜接口层 为开发者提供企业级的开源模型调用能力。 ▌Warden App｜编排层 负责多代理协作，以及复杂任务的调度与执行。 3/ 结语 种种迹象看，BasedAI 未来可能会发币。 划重点。

传奇投资人Ron Baron 预测：SpaceX 未来可能值 10 万亿、20 万亿、甚至 30 万亿美元！ 因为，SpaceX 正在同时吃掉： • 太空运输：发火箭、送卫星、未来运货去月球火星 • 全球互联网：Starlink 全球卫星网络，覆盖全地球 • AI 基础设施：给 AI 提供通信、算力、带宽底层支持 • 能源：搞太空太阳能，直接天上发电 • 数据中心：把 AI 数据中心搬去太空 • 国防：军方通信、卫星、战争网络核心供应商 • 太空工业：太空工厂、采矿、火星基地基础设施 这 7 个超级市场！

一个冷知识，过去15年印度裔CEO领导的公司大幅跑赢标普500！ 印度裔CEO概念股： 1. 微软 $MSFT 萨提亚·纳德拉带领微软完成云计算+AI双转型，Azure、Copilot、OpenAI 全部吃满AI红利 2. 谷歌 Alphabet $GOOGL 皮查伊从Chrome一路做到CEO，把谷歌变成AI基础设施超级平台，印度裔高管普遍擅长产品与技术结合。 3. Micron 美光科技 $MU 印度裔高管团队推动公司全面吃到AI存储红利，印度裔在半导体、云计算、AI基础设施领域竞争力很强。 4. Arista Networks $ANET 印度裔CEO Jayshree Ullal 被称为硅谷最强女CEO之一。 5. Adobe $ADBE 印度裔CEO推动AI生成设计全面融合。 6. IBM $IBM 印度裔CEO Arvind Krishna 主打AI+企业服务转型，重点押注混合云与企业AI。 7. Palo Alto Networks $PANW 网络安全龙头，由印度裔CEO Arora带领持续扩张。 8. HubSpot $HUBS 印度裔CEO擅长SaaS运营和全球化扩张。 9. Cognizant $CTSH 印度IT人才红利代表公司。 10. NetApp $NTAP AI时代真正稀缺的是数据存储，印度裔高管很擅长做“长期基础设施型业务” 11. Mastercard 万事达 $MA 印度裔CEO时代推动全球数字支付高速扩张。 12. Starbucks 星巴克 $SBUX 印度裔CEO曾推动全球化运营扩张，品牌消费能力极强。 假设在2011年初你投入100美元，2026年你将得到 $SPY / S&P500指数：$770 印度裔 CEO 组合：$5800！

看到这组数据时震惊了，过去 3 年，诺基亚的股价翻了 5 倍，冲到 2010 年之后的新高 市场不再把它看成一家「做手机失败」的公司，而是被重新定义成 AI 基础设施链条的一部分 今天，Nokia 这家公司 161 年了，最初他是一家造纸厂，1960s 年代转型做手机时，它已经是一家百年老店 😂 Nokia 成立于 1865 年，那一年： ◦ 美国南北战争刚结束； ◦ 爱迪生还没发明灯泡； ◦ 人类还没有飞机； ◦ 更没有互联网、半导体、手机。 Nokia 当时的业务是：造纸 后来它又转型做了：橡胶、轮胎、雨靴、电缆、电力基础设施 很多人不知道的是：当 Nokia 进入电子 & 通信行业时，它已经快成立 100 年了 后来我们印象里的「手机 Nokia」，其实只是它 160 多年历史中的一个阶段。 只不过这个阶段太耀眼。 1998 年后，Nokia 成为全球手机霸主。3310、N95、滑盖、换电池、砸核桃…… 它几乎定义了一代人的移动互联网入口。 巅峰时期，Nokia 占芬兰 GDP 的比例一度超过 4%，芬兰全国股市市值里，Nokia 占到 70% 左右，就像今天 BTC 在加密行业的统治力一样。 然后，iPhone 和 Android 来了。 智能机时代切换时，Nokia 反应慢了。 之后的故事大家都知道： 微软收购； 手机业务衰落； 时代的眼泪。 很多人以为 Nokia 死了。 但实际上：它只是又一次「换物种」了。 今天的 Nokia，早就不是手机公司。 它的核心业务变成了： ◦ 5G/6G 通信设备 ◦ AI 数据中心光网络 ◦ 海底光缆 ◦ 网络基础设施 ◦ 通信专利 ◦ Bell Labs 最近几年，随着 AI 数据中心爆发，Nokia 又重新被市场关注。 因为 AI 不只是需要 GPU。还需要： ◦ 光网络 ◦ 交换设备 ◦ 数据中心互联 ◦ 超高速传输 而这些，恰恰是 Nokia 擅长的东西。 所以，这家公司经历了很多时代： ◦ 工业时代 ◦ 电气时代 ◦ 通信时代 ◦ PC 时代 ◦ 手机时代 ◦ 互联网时代 ◦ AI 时代 然后它居然还活着。 甚至股价最近还创出了 16 年新高，虽然离互联网泡沫时代的历史高点，还差很远 回看这一路，Nokia 厉害的地方在于，它在每一个旧时代结束后，都还能找到进入下一个时代的路径，是一个不断蜕皮的工业文明生物。