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苹果产品全线涨价市场最担心什么？其实担心两点：价高杀需求、涨价推通胀。详细聊聊这两块。1、为什么涨价？自然是是AI数据中心扩张带来的内存与存储芯片短缺，内存及存储产品大涨。核心就是AI数据中心正在与消费电子争夺半导体供应链产能。 2、对市场的影响是什么？ 1）对整个消费电子行业来说、若苹果这种议价能力极强、供应链管理极强的公司都开始转嫁内存/存储成本，那么其他厂商（如PC、游戏机、手机、平板、电视等厂商）也面临类似压力。 2）市场更关心的是需求 涨价短期有利于保护毛利率，但会增加需求弹性风险。苹果的高端用户黏性强，价格敏感度低于普通消费电子品牌，但涨价可能进一步延后换机。 对苹果来说，最关键的不是“能不能涨价”，而是涨价后销量下滑是否小于单机价格提升带来的收入补偿。所谓担心“价格杀需求”就是这一点。 现在具体对需求影响有多大、导致消费者延后换机比例有多高还都不好说。市场当然先计价悲观预期，然后等未来的销量数据再来验证。 3、市场最关心的是消费电子涨价对通胀的影响 过去几年，美国通胀降温很大一部分依赖商品价格回落，如果消费电子全线涨价会不会让核心商品通胀可能从过去的拖累项变成支撑项？ 企业可能把 AI 相关成本包装成“产品升级”向消费者收费。例如更贵的软件订阅、更高端的 AI 功能包、更贵的云服务、更高的互联网/数据服务价格等。这都是我们要直面的问题。 如果深入细看其实影响还好，几个方面： 1）消费电子产品价格在cpi里的权重很小，根据劳工部统计局数据显示，信息技术商品权重为 0.746%。Computer Software and Accessories在 2026年3月占core CPI 约 0.035%，但占core PCE约1.2%。 意味着广义消费电子整体涨 20%，对广义CPI的影响时0.15%左右。对core pce影响是0.24%。 2）软件、云服务、AI 订阅 这是容易被低估的部分，企业将算力成本转化为订阅费或功能包价格。 CPI和PCE现在没有一个单独订阅分项，个人软件订阅可能进入“计算机软件与配件”。而个人云存储、文件托管等非在线服务：CPI 里更可能进入“互联网服务和电子信息提供商” 在CPI里 纯软件涨价几乎不重要： 软件价格涨 10%，广义CPI拉动大约0.003 个百分点。互联网服务涨 10%，广义CPI拉动约 0.09 个百分点，core CPI 约 0.11 个百分点。 通信服务更大一些：电话服务整体涨 10%，广义CPI 拉动约 0.14 个百分点，core CPI 约 0.18 个百分点。 也就是说，CPI 里真正值得盯的不是“软件”本身，而是互联网服务、无线通信、宽带/套餐价格是否上涨。 在PCE里 软件权重明显高于 CPI，这里差异很大。Fed之前指出，“Computer Software and Accessories”在26年3月只占 core CPI 的 0.035%，但占 core PCE 的 1.2%。Fed 解释，这来自 CPI 和 PCE 的权重方法差异：CPI 用消费者支出调查，PCE/BEA 更偏供应侧和企业出货数据 PCE 软件/配件约占 1.2% of core PCE、约 4.9% of PCE core goods。 宽口径看：软件 + 云 + 通信服务一起涨价，影响就不小。PCE 里软件、互联网接入、电信服务合计约占 2.8% of core PCE。如果它们普遍涨 10%，core PCE 机械拉动接近 0.28 个百分点。这对 Fed 来说已经不是噪音。 4、那AI大基建对通胀的影响呢？ 个人看法AI基建热潮会推高某些分项，但不一定形成全面通胀，这还取决于传导路径。AI大基建向通胀传导到了路径是： 电力价格涨价、内存服务器芯片涨价、软件云服务AI订阅涨价、建筑土地公用事业成本上升企业成本转嫁这几个主要路径。 其中第二、第三条路径在前面已经详细聊过。第四条路径大型数据中心建设会推高部分地区的建筑劳动力、工程服务、变压器、开关设备、冷却设备、电缆、铜、钢、土地、水资源、地方公用事业资本开支。这些不会直接进入 CPI 核心是第一条电力价格、这也是很重要的能源成本。 电力价格对广义CPI/PCE 的直接影响比消费电子大得多：电价涨 10%，广义CPI 约加 0.25 个百分点，广义PCE 约加 0.13 个百分点；但它直接不进 core CPI/core PCE，能源不在核心cpi和pce的权重之内。 整体而言，消费电子涨价本身对 CPI/PCE 拉动很有限；真正值得关注AI 基建热潮开始从“企业资本开支故事”外溢带动“电力、云服务、软件订阅和核心商品”等价格往上。 这也是24号推文聊到的最坏情景是：通胀下行速度并不快甚至下降到某个位置（在高于2%的区间）进入平台期了，AI大基建带动经济还有过热的趋势，这也意味着电价、软件、云服务、通信服务、企业成本转嫁一起上行，市场对通胀和 Fed 降息路径的担忧就会明显上升。 但把几个因素放在一起看： 油价下行； 劳动力疲软； AI基建带动部分电价、云服务等可能价格上行； 沃什特别工作组年底提框架前不宜大动作； 也是之前说年内按兵不动概率最大。 所以核心看油价下行带动能源下行速度有多快，“世界杯效应”过后劳动力市场会有多疲软。以及与AI基建带动部分价格上涨的对冲效应如何。 本条由@bitget_zh赞助，「Bitget 买美股：秒级入场，丝滑交易 」

一次满分100市场预期能120实际考了150分的真正炸裂财报，按照前瞻的框架拆解下美光的财报：1、本季营收415亿美金，远超市场预期的380亿美金的上限，毛利率84.9。数据中心、云存储、移动客户端、汽车嵌入式四大业务板块都是全面超预期，意味着 1）当前存储周期的主线当然是AI，但如果只有AI业务强、传统终端疲弱，市场仍会担心增长过于集中、价格上涨难以扩散。而移动与客户业务超预期，说明存储供需紧张正在向更多下游领域传导。 2）同时产品组合正在继续向高价值方向倾斜。AI基础设施需要更高容量、更高带宽、更低功耗的存储解决方案，这类产品通常具备更高ASP和更强议价能力。 简单说美光这份财报传递出的并不是“只有AI强”，而是“AI带动存储全行业供需结构改善”。 2、美光预计下一季调整后营收为490亿至510亿美元，中值约500亿美元，明显高于分析师预期的432.4亿美元。按中值计算，指引较市场预期高出约15.6%。之前财报前瞻里聊到对下一季最激进的预测是高盛的488亿。相当于美光自己给出的指引下限都要比最乐观的预期还要高。 公司预计第四财季调整后EPS为30至32美元，中值31美元，高于市场预期25.31美元，超预期约22.5%。 这组指引的重要性在于，它打破了市场对“当前盈利可能已接近峰值”的担忧。 在美光股价年内已大幅上涨、市场门槛极高的背景下，仅仅“符合预期”并不足以推动股价继续上行。真正推动盘后股价涨超10%的，是公司给出了足够强的下一季度盈利再加速信号 3、SCA/LTA长协机制” 美光已经与数据中心、消费端和汽车市场的客户签订了16份战略客户协议（SCA），其中包含4个超大型客户和3个中型客户，关键是SCA的条款。 这些长单绝非简单的意向协议，而是具备强约束力的“包销（Take-or-pay）”合同。协议通常为期五年（2026年至2030年底），约定了具体采购量并设定了价格底线和上限。 这16份长单为市场带来了极具冲击力的财务护城河数据： 1）千亿保底收入： 按照合同中约定的最低价格和最低出货量计算，未来履约义务（RPO）对应的保底收入已达1000亿美元。 2）巨额现金流前置： 客户为获得稳定的产能供应，拿出了真金白银。CFO Mark Murphy透露：“在迄今签署的SCA下，我们预计将收到220亿美元的现金存款和相关财务承诺。其中绝大多数（约180亿美元）将以现金押金的形式出现。” 3）彻底熨平周期波动： 目前这些长单锁定了美光这期间约20%的DRAM产能和33%的NAND产能。美光董事长Mehrotra强调：“对于包含价格区间的SCA，即使在底价水平上，美光的毛利率也将非常丰厚，远超以往任何周期的峰值季度利润率。” 4、“HBM4/HBM4E路线图”和NAND/eSSD数据中心业务” 1）HBM4 12hi的高强度量产速度是HBM3E 12hi的两倍，美光已经实现了超过10亿美元的HBM4收入。美光管理层预计HBM4 12层达到成熟良率的速度将显著快于HBM3E 12层。 2）预计未来的内存需求将继续向更高性能、更高价值的产品倾斜，这些产品的复杂性带来了更高的每颗晶粒成本。从LP5到LP6、DDR5到DDR6以及更新一代HBM的过渡，都伴随着晶粒成本的上升。这一趋势，加上未来几年大规模新建产能的投产，预计将导致DRAM混合晶粒成本从当前水平上升 预计2026日历年行业数据中心DRAM和NAND位元出货量将比两年前增长超过一倍。 出货量增长预期的提升是由服务器平均DRAM内容增长的适度降低所促成的，因为客户在内存分配极其紧张的情况下，专注于最大化单位出货量。在NAND领域，AI上下文内存存储和HDD（机械硬盘）替代机会正在扩大SSD（固态硬盘）的可寻址市场。 5、未来的机会点和需求空间 1）市场高度关注这轮存储爆发的持续性。美光给了明确的判断：紧缺不仅是当下的状态，更是未来两三年的常态。 董事长Mehrotra表示，这种依赖性使得内存角色发生了质变： “AI系统的性能在架构上依赖于内存子系统的性能和容量。它提升了内存在AI世界中的地位，使其成为一项战略资产。” 2）供应为何难以跟上？美光指出了四大结构性痛点： 一是新建晶圆厂项目庞大、耗时且受制于劳动力和能源基础设施短缺； 二是随着节点升级（如One Gamma和G9节点），工艺复杂性加剧导致位元增长放缓； 三是HBM极度消耗晶圆产能，严重挤压了非HBM产品的供应； 四是有限的无尘室空间限制了产能扩张 3）除了数据中心，边缘AI和终端设备的想象空间正在被打开。 在汽车领域，L2+及以上级别自动驾驶车辆的内存和存储容量是普通汽车的5倍以上，而这类汽车的渗透率正急速飙升。 更具长远冲击力的是机器人赛道。 董事长Mehrotra为市场描绘了一个巨大的增量蓝图： “人形机器人所携带的内存是普通L2+级汽车的10倍。在这个十年的后半期，将开启一个持续的、实质性的、长达数十年的内存需求周期。” 即使在2028年，当供应开始逐步改善时，预计需求也将继续保持强劲轨迹，整个token经济学（指AI模型处理成本）需要更多的内存。AI系统性能实际上受到内存容量、内存性能和内存带宽的限制 此内容由@BITstocks_CN 赞助，买美股上BIT—16000+ 只美股与 ETF，真实持仓，享股息分红。

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交易所都在推预测市场业务，然后预测市场都开始做永续合约，相互掏家？加密平台的压力越来越大。Polymarket昨天正式宣布推出perps，Kalshi则计划在4月27日正式上线 crypto perps（产品内部代号“Timeless”）。两家最大的预测市场平台，这次动作几乎同步，明显是在互相竞争，也直接冲着加密衍生品市场而来。 两家预测市场推出的永续合约跟加密市场的完全一致，差别就是底层资产上。 Kalshi直接就是crypto perps（首批包括大饼等加密货币，以美元为抵押），和现有 CEX/DEX 的 BTC/ETH perps 几乎一模一样，只是挂在预测市场平台上。这是 Kalshi 第一次走出“事件二元合约”范畴，进入纯衍生品领域。 而Polymarket则更激进。它不仅要做 crypto、美股（NVDA 等）、商品（黄金、白银） 的 perps，还要把 预测市场事件本身做成永续合约——你可以 24/7 对“特朗普会不会做什么”“某场比赛结果”这类事件的概率进行杠杆多空，不用等事件结束。相当于把传统预测市场的“概率投注”变成了连续衍生品。 简单说就是Kalshi 是“把 crypto perps 搬到预测市场平台”，Polymarket 是“把预测市场事件本身永续化 + 再加传统资产 perps” 聊聊这两家平台这次大动作的深意和影响 1、预测市场平台直接杀入加密衍生品赛道
过去预测市场主要是“事件投注”，现在加上杠杆 + 永续，瞬间把用户群体从“赌新闻/政治”扩展到 crypto trader。Polymarket 本身月活跃用户已经很高，这次 perps 被视为对 Hyperliquid 等纯 perps 平台的直接挑战。 2、与传统 crypto 交易所形成正面竞争
Coinbase、Robinhood、Kraken 最近都在加 prediction markets；现在 Polymarket/Kalshi 反过来做 perps，双方彻底打通。谁的流动性、杠杆和用户体验更好，谁就吃到更多流量。 3、对预测市场本身的影响 1）传统事件合约有“到期日焦虑”，perps 让交易变成 24/7 连续，流动性预计会显著上升。 2）一些行业分析机构如Bernstein 等，之前报告认为预测市场总交易量会从 2025 年的几百亿暴增到 2030 年 1 万亿美元，perps 会进一步加速这个过程。 3）新的交易策略会出现（比如事件概率 + 杠杆对冲、跨平台套利等）。 4、从监管与合规层面来看
Kalshi 是CFTC 监管的合规平台，这次 crypto perps 更方便美国用户参与（合规优势明显）。Polymarket 虽然是 crypto-native，但也已获得部分 CFTC 批准（DCM 牌照），未来可能在全球和美国市场都有布局。整体利好行业合规化，但也会带来更多监管关注（杠杆产品风险更高）。 这意味着预测市场平台正式“加密衍生品化”。Polymarket已经先手，Kalshi 马上跟进，未来几个月这两个平台大概率会成为 crypto 交易者除了传统 CEX/DEX之外的新战场。

聊聊SpaceX上市后限售股的解禁节奏以及影响，非常规“分阶段+绩效挂钩”释放，不是传统180天一刀切。SpaceX在最新的S-1文件里中设计了阶梯式锁定期，目的是避免一次性大量抛售冲击股价： 1）IPO后首个财报（Q2财报，7-9月之间大概率8月中上旬发布）后，可释放20%符合条件的限售股。（如果股价较IPO价格上涨30%，额外多释放10%）； 2）随后按固定时间表分批：IPO后70/90/105/120/135天各释放约7%； 3）Q3财报后可能再释放一批（约28%）； 4）剩余部分在IPO后180天（约12月中旬）全部解禁； 5）老马本人及部分核心投资者额外签署366天（约1年）锁定期，不参与早期释放。其他员工/早期投资者按上述阶梯执行。 整体设计比传统IPO更灵活，旨在“计量式”供应流动性，平滑解禁对市场的冲击。 基于上面的信息再多聊几点： 1、可以看出在6月12IPO之后到8月中旬这两个月是没有任何解禁的，如果股价要表现大概率是这段时间。注意老马设定了一个绩效标准，8月中上旬发布财报时，如果SpaceX股价比IPO价格高30%，则可以额外解锁10%的限售股。 2、IPO后15个交易日即可纳入纳斯达克100指数，这里需要注意的是：考虑新股刚上市并不是充分流通，纳斯达克惠安流通市值的三倍来计算进入指数的权重。举个例子，SpaceX在上市后流通盘5%，如果15个交易日总市值是1.8万亿美金，流通市值900亿美金，那么按照2700亿美金来计算进入纳斯达克100指数的权重，这个权重比例自然也就影响指数ETF这些被动资金的配置比例。 随着Q2财报公布，之后逐步释放，流通比例越高，计入到指数里的权重也越高。可以说是用指数ETF的被动资金买盘来承接阶梯解锁的抛压。 3、对市场的影响体现在哪些方面？ 1）看媒体报道，SpaceX的目标IPO估值定在 1.75万亿至2万亿美元，计划募资约 750亿美元。这在历史上属于较大规模的IPO，机构和散户认购时需要从现有持仓中调配资金，客观上会形成一定流动性抽取效应。估计未来一两周路演期内，这种资金轮动效应可能已提前有所体现。 2）真正的安全期在IPO后的两个月内，具体看Q2财报公布的时间。上市后到首批解禁前（约2个月时间），低流通+指数纳入的供需环境可能支撑一定价格表现； 再加上其业务本身质地也很不错，发射和星链业务妥妥现金牛，25年盈利80亿美金。亏损的xAI业务因为把数据中心租给Authropic每年能带来150亿美金的现金流，也能抹平AI业务的亏损，之前这里 3）SpaceX的解禁节奏是“前松后紧”的； Q2财报后到年底，解禁供应逐步放量（尤其绩效条件若触发），叠加高估值背景（约95倍营收），市场需逐步消化真实卖压。虽然整体设计比传统解禁一刀切更温和，但是毕竟体量太大，股价波动也绝对会放大，这个时期需要谨慎。

USDT发行量这两天突然有一个大幅度下滑（下降14亿美金），而过去一个月从最高下滑了20亿美金，与此同期USDC发行量大幅下降了26亿美金。相当于过去一个月46亿美金的稳定币撤出了市场，在想稳定币大幅下滑的原因难道是世界杯开幕在即资金准备去赌球了么？只是个思考 看截至上周银行准备金也开始小幅下降，从5月中的3.13万美金下降到3.06万亿，原因有二：1）与此同时财政部TGA账户余额上升到8490亿美金（相比5月中上升了接近1000亿美金）； 2）还有一个大家聊的不多的因素是美联储的扩表节奏（RMP储备管理购买）进一步放缓：从3月中-4月中，rmp规模400亿美金；4月中-5月中，Rmp规模250亿美金； 5月中-6月中，rmp规模100亿美金。 财政部发债规模变大导致tga上升，美联储rmp节奏放缓，整体流动性减弱，最直接的影响就是对流动性最敏感的币市资金大幅流出：稳定币大幅流出，大饼ETF过去两周也是大幅度净流出。币价自然是进一步承压 本条由@bitget_zh赞助，「Bitget 买美股：秒级入场，丝滑交易 」

⚡️@qinbafrank 对话 168X：从 Computex、NVIDIA AI 工厂到 SpaceX IPO，谁在推动新一轮资产迁移？ Frank 是中文 X 上少数能同时看懂宏观政经、美股科技、AI 供应链、Crypto 与全球资金流的顶级投资人，长期以第一性原理拆解财报与产业报告。 从本周台北 Computex 黄仁勋的 NVIDIA AI Factory 叙事，到即将来临的 SpaceX IPO，再到 CEX 走向链上美股，资本究竟流向哪里？存储、光互连、CPO、AI-RAN、边缘计算等供应链环节，接下来又会如何被市场重新定价？ 这场 Space，我们会和 Frank 聊算力产业链的瓶颈传导、数据中心与光互连、AI 巨头资本化，以及 Crypto 后市。 主持：@168MrZ @vcmktasa 嘉宾：@qinbafrank 直播时间：6/3 7 PM（东八区） X Space 链接：

老黄点名了下一个将达到万亿美金市值的公司，相比这个Murphy（MRVL的CEO）今天演讲以及他与来黄的对话更值得一看。Murphy用近一个小时的时间，系统阐述Marvell如何押注数据基础设施、为什么光互联将成为AI时代的关键技术，以及这场从铜缆到光纤的转型将如何重塑整个数据中心架构，看完murphy的演讲，相信能对光互联的技术演化有更深的理解和认识，梳理下Murphy的演讲要点： 1、十年豪赌：如何成为数据中心之王 Murphy演讲从一段自我剖白开始。2014年加入Marvell 时，这家公司60%的收入来自消费电子市场，数据中心业务占比不到10%。也正是在那个时刻，他做出了一个大胆的判断——半导体行业的下一个增长周期，将由 Google、Amazon、Microsoft、Meta 等平台公司驱动，核心需求是“以大规模移动、存储、处理和保护数据的半导体技术”。 这个判断在当时并不被广泛认可。“数据基础设施”甚至还不是一个被行业承认的市场类别，只是 Marvell 用来描述未来愿景的内部术语。但 Murphy 和他的团队展现了惊人的执行力：通过一系列精准的并购和剥离，Marvell 在十年间投入了约285亿美元（225亿美元收购+60亿美元内部研发-40亿美元资产剥离），系统性地构建了从毫米到千公里、覆盖 AI 基础设施全栈的连接技术平台。 这些并购包括2018年收购 Cavium 强化计算和网络能力；2019年收购 Avera 建立定制芯片业务、收购 Aquantia 增强连接产品组合； 2021年以100亿美元收购 Inphi 获得世界级数据中心连接技术； 以及最近12个月内收购 Celestica AI 的光子结构技术和 Xcon 的 scale-up 交换能力。 结果是惊人的：Marvell 从2014年的25亿美元营收增长到2026财年预计的110亿美元，最近几年增速更是达到每年40%。根据上周财报电话会议后的华尔街共识预期，2027财年 Marvell 营收将达到164亿美元。更关键的是，数据中心业务占比已从不到10%飙升至上季度的75%以上。 2、连接性：AI 基础设施的真正瓶颈 Murphy 在演讲中抛出了一个核心问题：什么定义了 AI 基础设施的性能？大多数人会想到处理器、GPU、制程节点（3nm、2nm 甚至未来的1.4nm、1.6nm），或者高带宽内存。这些当然重要，但 Murphy 指出，这些都不是系统的决定性特征。 “因为一个处理器，无论它有多快、连接了多少内存，对于今天的 AI 工作负载来说根本不够。你需要数万个、最终是数百万个处理器作为一个单一的大规模计算引擎协同工作。这就是为什么这种规模的计算从根本上是一个连接性挑战。”Murphy 说道，“而且越来越多地，正是连接性的架构和特性定义了系统的性能。” 这个判断得到了英伟达 CEO 黄仁勋的呼应。在 Murphy 邀请下登台的黄仁勋强调，AI Agent 的计算模式是“分解和分布式的”（disaggregated and distributed）——当你把一个计算问题分解成许多部分，并分布到整个数据中心时，连接性就成为必需品。“我们分解和分布式计算，使其运行在这些巨大的集群上，这样我们就能聚合总计算量、总内存和总带宽。而使这一切成为可能的，就是连接性。”黄仁勋说，“这就是为什么 Matt 做得这么好，为什么 Marvell 如此关键。” Murphy 进一步解释了连接性瓶颈的演变逻辑：过去几年，AI 基础设施先后解决了计算瓶颈（英伟达引领的 GPU 革命）和内存瓶颈（HBM 高带宽内存的规模化），现在瓶颈正在再次转移。“现在是连接性将定义基础设施的极限，就像计算和内存一样。”他引用了与最大客户的对话：“世界上最大的超大规模云服务商现在正在重新构想他们的整个网络架构。他们认识到，扩展 AI 基础设施现在首先是一个连接性挑战。” 随着推理模型、专家混合架构（mixture of experts）、生成式 AI 的持续演进，更多数据必须在基础设施中移动，需要更高的带宽和更低的延迟。当工作负载不再适合单个数据中心时，就需要建设更大的数据中心或整个数据中心园区，以及它们之间的所有高速连接。“因此，连接性成为扩展计算的关键推动力，我们的客户越来越认识到光学是前进的方向。”Murphy 说。 3、从千公里到毫米：Marvell 的全栈连接布局 Murphy 用一张图展示了 AI 基础设施跨越的所有距离——从数据中心之间的数百甚至上千公里，到封装内部的毫米级距离。每一个距离都需要不同的解决方案、不同的技术、不同的工程团队，甚至不同的供应链。“这些不是同一问题的变体，而是根本不同的工程挑战。” 1）跨数据中心连接（数百至上千公里） 这需要非常专门的相干调制（coherent modulation）技术，核心是专用的数字信号处理器（DSP）。Marvell 是全球少数几家能够构建这种相干 DSP 的公司之一，已经领导了从100Gbps 到400Gbps 再到800Gbps 的代际演进。Murphy 在现场展示了一个相干光模块实物——这是一个极其复杂的工程产品，包含了 Marvell 最复杂的先进制程 CMOS DSP 芯片、第四代硅光子技术（已量产十年），以及用硅锗工艺设计的自研宽带模拟组件。“今年晚些时候，我们将采样世界上首个1Tbit、2nm 制程的相干光学解决方案。”Murphy 宣布。 2）数据中心内部连接（数百米） 数据中心内部包含成排的计算服务器，每个机架顶部通常有一个交换机，机架级交换机连接到脊柱和核心交换机，通过光纤电缆形成整个数据中心的网络结构。这部分使用的是更节能的 PAM4调制技术。Marvell 构建了业界领先的 PAM4 DSP 解决方案，以及高速模拟组件（包括跨阻放大器 TIA 和激光驱动器），并引领了从25Gbps、100Gbps、200Gbps、400Gbps 到800Gbps 的每一次重大转型。去年，Marvell 开始量产业界领先的1.6Tbps PAM4解决方案。在以太网交换方面，Marvell 拥有从51.2Tbps 到51.2Tbps 的完整产品组合，并在 ComputeX 当天宣布了专为 AI 数据中心设计的新一代102.4Tbps 以太网交换机，具有业界最低功耗。 3、机架内部连接 目标是以全互联（any-to-any）配置连接尽可能多的处理器——每个处理器都能直接与其他每个处理器通信。英伟达的 NVLink 72（因机架内连接72个 GPU 而得名）首次将这种架构推向市场。这需要完全不同的交换类别，以及通过机架内铜背板驱动超高速信号的能力。“今天，这不是光学的领域，这是铜的领域。”Murphy 说。核心差异化因素是电气 SerDes 技术而非光学。Marvell 拥有目前领先的200Gbps 电气 SerDes，并已在过去几年中演示了面向未来的400Gbps 技术，这些 SerDes 被集成到客户的定制芯片、XPU 以及 Marvell 自己的 scale-up 交换机中。 4）封装内部连接（毫米级） 当今最先进的芯片内部有多个 chiplet，2.5D 或3D 封装本质上是一种连接技术，允许这些 chiplet 在封装内非常靠近地放置，并通过超高速短距离 die-to-die 接口通信。Marvell 拥有领先的 die-to-die SerDes 和先进封装能力，使客户能够构建业界最复杂、最独特的多 die 芯片。 Murphy 强调，拥有所有这些能力“在一个屋檐下”是不寻常的、独特的。“当我们去竞争时，通常在每个类别中我们面对的是不同的竞争对手。但这就是我们的独特之处——我们是一站式商店，是整个连接堆栈的领导者。” 4、铜墙将移：光互联的物理必然性 Murphy 演讲的核心洞察集中在一个概念上：铜墙（Copper Wall）。他用一张图清晰地展示了当前 AI 基础设施中的连接分界线——左侧是光学连接（使用光纤电缆传输光信号，两端有复杂的电子设备驱动和调制激光），右侧是电气连接（使用铜缆、PCB 上印刷的铜走线，或封装内部的微观铜布线）。中间是“铜墙”，定义了信号在必须转向光学连接之前可以通过铜传输的最长距离。 “这是一个重要的区别，因为铜很简单、成本低，正如 Jensen 所说，你想尽可能长时间地使用它，这非常实用。但光学更复杂，需要激光器、光子学、复杂的电子设备。”Murphy 说，“而铜墙，我今天要告诉你们的是，它即将移动。它将再次移动，并将接管机架本身。这正在为光学行业创造需求的爆炸式增长。” 这不是偏好问题，而是物理定律。信号通过铜缆传输的距离与带宽成反比——每次带宽翻倍，距离就必须减半。Murphy 给出了具体数据：当今世界上最高速的生产系统运行在每通道200Gbps。在这个带宽下，电缆长度限制在大约1.5米。相比之下，100Gbps 系统可以使用约3米的电缆。而机架的高度约为2米，考虑到机架内部的所有布线，2.5米正好是极限。“所以当我们转向1.6Tbps 时，我们不能再用铜完全连接机架了。墙正在移动，而且是现在。” Murphy 强调，这不是遥远的未来：“今后，即使是机架内的连接也将变成光学的。整个行业都知道这一点即将到来，所以我们一直在为这一刻做准备——不仅仅是 Marvell，而是整个行业。你可以在台湾看到这一点，在供应链和正在发生的产能爬坡中。” 铜墙每向右移动一步，连接数量至少增加一个数量级。“这正在创造我提到的需求爆炸，光学供应链需要大规模扩展并做好准备。”Murphy 回顾了20年前的类似转型：当时数据中心内部的最先进技术是10Gbps，整个数据中心都使用铜缆，光学基本上只是电信技术，保留用于非常长的距离。但当墙移动时，光学行业迎接了挑战，今天世界上所有的超大规模数据中心都是光学连接的。这次转型催生了新的解决方案——针对数据中心内部优化的 PAM4技术，而 Marvell 是那里的关键创新者之一。 5、CPO：光互联的下一个前沿 当光学进入机架内部时，需要的新技术叫做共封装光学（Co-Packaged Optics, CPO）。Murphy 花了相当篇幅详细阐述这一技术：“CPO 是一种将光学连接一直带到封装本身、紧邻计算的技术，无论是定制计算还是交换芯片。” CPO 要解决的根本挑战是密度和功耗。机架内的连接数量是机架之间连接数量的10倍。“如果我们只是尝试使用数据中心机架间使用的相同光学技术，你不会有足够的功率，不会有足够的物理空间，无法容纳所有这些标准光学模块和电缆——这根本行不通，不可能。”Murphy 解释道。 CPO 的概念是将光纤直接带到封装，将驱动光纤信号的电子设备与定制计算或交换芯片紧密耦合。“这是一个巨大的变化，而且很难，因为你要结合芯片行业中一些最先进的技术：领先制程 CMOS、硅光子学、先进封装、光互连，所有这些都在一个小型紧密集成的系统中制造。复杂性非常高，但这是继续扩展带宽并克服我谈到的铜限制同时降低功耗的唯一方法。” Murphy 强调这不是未来主义的东西，而是正在发生的现实。他在现场进行了实物展示：一边是传统的以太网交换机——当天宣布的102.4Tbps Teralink 交换机，可以看到板中央的交换芯片，PCB 内部的铜走线将信号传输到前面板，所有光学模块都插在那里。另一边是基于 CPO 的交换机——封装中央仍然是交换芯片（51.2Tbps 交换机），但边缘周围是16个3.2Tbps 光学引擎。“16乘以3.2，你得到51.2Tbps。所以光纤现在直接连接到这些引擎，而不是前面板。我们完全消除了 PCB 上的铜走线。光直接从封装中出来。这是一个非常非常复杂的工程作品。”Murphy 说。 Marvell 为 CPO 投入了十多年：硅光子学、光学 DSP、所有周围的模拟宽带组件，以及实现这一切所需的所有先进封装。“这一切实际上都需要在 CPO 中汇聚。”Murphy 说。 6、英伟达的背书与 NVLink Fusion 合作 Murphy 特别强调了与英伟达的战略合作扩展。几个月前宣布的合作中，英伟达向 Marvell 投资了10亿美元，双方正在扩展跨多个维度的合作，包括光学、光子学和 NVLink Fusion。黄仁勋亲自登台与 Murphy 对话，这本身就是一个强有力的信号。 黄仁勋详细解释了 NVLink Fusion 的战略意义：“有时候，也许云服务提供商想要设计自己的定制芯片。在我们之间，我们也在 NVLink Fusion 上合作，这使得你可以使用相同的系统架构，内部有 Marvell 的一些半定制芯片、大量互连、硅光子和光学技术。我们可以创建一个本质上分解、分布和异构的数据中心。” 关键是系统架构保持一致。“他们的网络技术可以利用大量英伟达的堆栈。CPU 可以是 Vera，但它可以利用大量你们的堆栈。所以 NVLink Fusion 是关于采用英伟达的技术和我们的平台、Marvell 的技术和平台，然后我们融合它。这就是为什么它被称为 fusion。”黄仁勋说。 Murphy 追问了铜到光学的转型时间表。黄仁勋的回答非常务实：“我们应该尽可能长时间地使用铜，但铜有其限制——带宽和距离的限制。所以最终正确的策略是：尽可能长时间地用铜进行 scale up。之后，用光学进一步 scale up，用光学 scale out，用光学跨越连接。所以你在必须的地方使用光学，在可以的地方使用铜。” 但黄仁勋随即给出了乐观的市场预测：“底线是，在未来五到十年，我们将使用大量的铜，也将使用大量大量的光学。这些数据中心现在是基础设施的一部分。我说 AI 现在有用、有用的 AI 已经到来的原因是，现在 AI 是有利可图的，token 是有利可图的。当 token 生产有利可图时，每个人都想制造更多 token，这就是为什么 Marvell 的需求如此之高，我们的需求也如此之高。因为每个人都想生产更多 token，因为它被 Agent 到处使用。” 7、无距离数据中心：光互联的终极愿景 Murphy 在演讲的最后部分描绘了一个激进的未来愿景：他当数据传输全部变成光学时，距离实际上不再重要。“这是一个深刻的变化。”说。 今天的服务器、机架和整体数据中心架构都是围绕距离的约束设计的，软件工作负载也围绕这些相同的约束进行了优化。但如果距离不再重要呢？ 首先，scale-up 网络的规模可以从72个或144个 XPU/GPU 扩展到1000个或更多，全部光学互连。“对工作负载的影响是巨大的。今天，AI 工作负载必须分解成适合 scale-up 集群的更小子问题，因为在集群外部通信今天更慢、带宽低得多。但光学互连系统可以管理数量级更大的工作负载。” 其次，服务器本身可以被解构。现代 AI 服务器由一定数量的 CPU、XPU、内存和网络接口组成，它们都在同一系统上的原因是距离——CPU 和 XPU 需要以非常高的带宽访问内存，这意味着它们需要紧挨着坐在板上，铜走线作为它们之间的连接。“但在这些连接都是光学的未来，距离实际上不重要。你可以想象一个完全解构的架构——XPU 在一个系统中，内存在另一个系统中，巨大的 CPU 在另一个系统中。” 这解锁了另一种可能性：今天系统中 CPU 和 XPU/GPU 的比例是固定的，必须在系统构建和部署时定义。但没有两个工作负载需要完全相同的比例，这意味着在任何给定时间，计算或内存的某些部分可能未被充分利用——这要花钱。“但一旦我们将系统分解为独立的计算池和内存池，并且它们都是光学互连的，我们就可以动态组合专用系统，然后针对任何工作负载进行优化。” Murphy 的终极愿景是“全球光学互连的数据基础设施”：“我们今天拥有的这些系统中的刚性边界开始消失。计算现在可以被池化，内存可以被池化，基础设施可以大规模动态组合。架构师第一次可以开始围绕模型的需求设计 AI 系统，而不是围绕互连的限制。” 他将这个愿景命名为“无距离数据中心”（data center without distance）：“计算、内存、网络和光子学作为一个统一系统运行，数据中心中的数百万资源可以像一台机器一样协同工作，一个由工作负载需求定义的架构，而不是连接性的限制。我们相信这是计算基础设施的下一个时代，Marvell 正在帮助构建使这一切成为可能的连接基础。” 最后再多说点， Marvell的核心竞争力集中在两个细分领域。 1、定制芯片（ASIC/XPU）设计。 Marvell与博通是全球两大定制AI加速器设计巨头。大厂自研芯片的趋势正在加速——比如微软的Maia 200推理芯片、亚马逊的Trainium系列，背后都有Marvell的参与。TrendForce的预测数据值得留意：2026年定制AI芯片销售增速预计为45%，而同期GPU的增速仅为16%。不是GPU不行，而是超大规模云厂商在推理端的成本压力正在推动它们加速自研定制方案。 2、数据中心互连产品线。 这是Marvell更深的一条护城河。根据其财报，光学互连产品收入保持两位数季度环比增长，数据中心交换机业务预计2027财年将突破5亿美元。Marvell过去十年通过一系列并购累计投入约360亿美元，围绕连接搭建了涵盖定制芯片、高速交换器、光模块、硅光子和先进封装的完整技术平台。

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聊聊SpaceX上市后限售股的解禁节奏以及影响，非常规“分阶段+绩效挂钩”释放，不是传统180天一刀切。SpaceX在最新的S-1文件里中设计了阶梯式锁定期，目的是避免一次性大量抛售冲击股价： 1）IPO后首个财报（Q2财报，7-9月之间大概率8月中上旬发布）后，可释放20%符合条件的限售股。（如果股价较IPO价格上涨30%，额外多释放10%）； 2）随后按固定时间表分批：IPO后70/90/105/120/135天各释放约7%； 3）Q3财报后可能再释放一批（约28%）； 4）剩余部分在IPO后180天（约12月中旬）全部解禁； 5）老马本人及部分核心投资者额外签署366天（约1年）锁定期，不参与早期释放。其他员工/早期投资者按上述阶梯执行。 整体设计比传统IPO更灵活，旨在“计量式”供应流动性，平滑解禁对市场的冲击。 基于上面的信息再多聊几点： 1、可以看出在6月12IPO之后到8月中旬这两个月是没有任何解禁的，如果股价要表现大概率是这段时间。注意老马设定了一个绩效标准，8月中上旬发布财报时，如果SpaceX股价比IPO价格高30%，则可以额外解锁10%的限售股。 2、IPO后15个交易日即可纳入纳斯达克100指数，这里需要注意的是：考虑新股刚上市并不是充分流通，纳斯达克惠安流通市值的三倍来计算进入指数的权重。举个例子，SpaceX在上市后流通盘5%，如果15个交易日总市值是1.8万亿美金，流通市值900亿美金，那么按照2700亿美金来计算进入纳斯达克100指数的权重，这个权重比例自然也就影响指数ETF这些被动资金的配置比例。 随着Q2财报公布，之后逐步释放，流通比例越高，计入到指数里的权重也越高。可以说是用指数ETF的被动资金买盘来承接阶梯解锁的抛压。 3、对市场的影响体现在哪些方面？ 1）看媒体报道，SpaceX的目标IPO估值定在 1.75万亿至2万亿美元，计划募资约 750亿美元。这在历史上属于较大规模的IPO，机构和散户认购时需要从现有持仓中调配资金，客观上会形成一定流动性抽取效应。估计未来一两周路演期内，这种资金轮动效应可能已提前有所体现。 2）真正的安全期在IPO后的两个月内，具体看Q2财报公布的时间。上市后到首批解禁前（约2个月时间），低流通+指数纳入的供需环境可能支撑一定价格表现； 再加上其业务本身质地也很不错，发射和星链业务妥妥现金牛，25年盈利80亿美金。亏损的xAI业务因为把数据中心租给Authropic每年能带来150亿美金的现金流，也能抹平AI业务的亏损，之前这里 3）SpaceX的解禁节奏是“前松后紧”的； Q2财报后到年底，解禁供应逐步放量（尤其绩效条件若触发），叠加高估值背景（约95倍营收），市场需逐步消化真实卖压。虽然整体设计比传统解禁一刀切更温和，但是毕竟体量太大，股价波动也绝对会放大，这个时期需要谨慎。

4月中这篇聊CPU的推文应该是近期财富密码最多最密集的一篇文章了。从4月中开始聊到到现在： intel、澜起科技都已翻倍甚至涨的更多； arm接近翻倍； amd、深南电路、海光也都有几十个点的涨幅。 昨晚Arm创新高，4月中聊到Agentic AI时代Arm服务器cpu是会更受益，首先其技术架构和功能更符合agentic ai对cpu的需求，然后是包括英伟达在内的几大云厂商的cpu都用的是Arm架构。之前Arm的走势还可以但没这么强势，直到这两天几个催化事件： 1）先是陈立武再次把gpu和cpu的比例把到很高； 2）同时陈立武和老黄也都把CPU的TAM推到更高的体量； 3）然后英伟达vera CPU开始发货。 市场才反应过来arm是美股cpu御三家（intel、amd、arm）最被低估的，之前认知不够现在赶紧找补回来。 有时你会发现，正确的逻辑兑现也需要时间。 本条由@bitget_zh赞助，「Bitget 买美股：秒级入场，丝滑交易 」

币市交易所都应该看看一年前的这条推文“币市交易所在美股业务上的挑战”。最近看到不少人都在聊币市资金都转向了美股、山寨被疯狂吸血。其实一年前个人就聊到这一点“没有基本面的空气山寨币会面临大量的有基本面、有业绩、同时也能高速增长股票代币的冲击，近两年美股上的财富效应是远大于币市的，对于币市投资人来说会怎么选，自然会把资金往股票上转移甚至比例越来越高。资金和用户的迁移就是首当其冲”。现在的局面确实也如一年前聊到的，山寨被疯狂挤压，用户和资金都在往美股迁移” 当时也有聊：“币市中心化交易所CEX过去一年多（24-25年）已经感受链上DEx交易崛起的影响，未来一年多（25-16年）估计会越来越感受到美股代币化趋势的影响”。说完这句话还没有满一年，能看到币市交易所都已经把美股业务作为只要战场了。 当时也有聊到币市交易所在美股业务上的挑战其实也不小： 1）股票代币和山寨币本质上还是完全不同的资产类型，股票代币要去看基本面、产业竞争格局、增长空间，这对交易所在用户运营、资产运营上（现在的很多打新玩法、空投玩法都做不了，存币生息的业务也会被压缩）提出了更大的挑战； 2）然后就是增长层面现在依托于加密kol的纯流量增长（品牌、带单、返佣等）在未来的空间应该会被压缩，币市CEX需要从更懂股票，更懂产业的渠道或者影响力博主上获取新的流量。 解决之道自然是积极拥抱股票代币的趋势，但是需要资产玩法、运营策略上升级； 更多去借鉴参考原来的互联网券商的运营模式和策略上，多去看老虎、富途、robinhood早期都是怎么崛起的，哪些运营策略可以被应用。 当然这方面如果展开可以聊很多、后面有机会满满讲。