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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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如果我有错上天会惩罚我，而不是在我蹦迪的时候一个嘴臭的白男来搭讪一次又一次未果，最后一次问我是不是只喜欢亚洲男人，我说是啊，他说那你要单身一辈子了因为亚洲男的都很矮。我说我有50个亚洲男朋友，他就闭嘴了，说我是这里最性感的女生我说谢谢滚吧。

在床上怎样表现才会让男人失魂落魄念念不忘呢？（1） 昨晚微信一美女跟我说，她和情人车震了，但是效果差强人意，没有想象中的激烈激动，她在反省是不是自己的问题，是不是自己的技巧不够……她一边说我一边脑补了几次自己的车震，好像也没什么技巧可言，只因情之所至，效果才出乎意料地好。 所以当时我简单回复了句：技巧方面男人似乎更重要。 她说：好像女人也很重要，有些女人，男人碰一次就不想碰第二次了。 嗯……似乎也有些道理。 我以前写过一篇文章，说过“回床率”这个问题，就是和男人睡过一次后，他就对你念念不忘，期待第二次第三次以及更多次。从自身经验上来说，我觉得我应该是一个初见一般，既不性感，也不妖娆，朴朴素素，又不爱言语的一个人，越接触越觉得有些小趣味和小性格，包括床上的不拘谨不扭捏，自然又忘情。加上原有的“传奇”经历，所谓的丰富的性经验，直言不讳的性话题……吸引力可能就此叠加起来了，就像一本很厚、又有引人入胜的错综情节的小说，他总不能三两下翻阅完毕，也不能三两下理清关系，得仔仔细细地品味，看着看着，难免就自我代入自我沉浸了。 不过，使自己成为一个幽深的洞，烛火摇曳，引着男人一点一点深入，然后忘记来路与归途，仍是身为女人的一种小骄傲。 那么床上怎样表现才会让男人失魂落魄念念不忘呢？ 说是床上，却要从上床的外围话题开始。 外围话题主要一个意思，就是要有情趣。 可情趣却是一个很抽象的概念，散落在生活的方方面面，没有那心思，也捡拾不起来，更不会恰如其分地应用。我觉得是不是举一些例子就能比较直观些呢…… 比如，偶尔自拍私密照发给他，撩拨下，尤其在他一本正经地工作时； 偶尔说些带色的小笑话，像“这周日你有空吗”之类的，取得两个人的会心一笑； 注意内衣样式和品质的选择，时不时地诱发他的性想象力，优雅保守的激起他的破坏欲，暴露性感的激起他的征服欲，清纯文艺的激起他的怜惜心…… 同时也要分享一些现实中和故事中的人情世故，最好有个影射和借鉴，两个人可以有思想上的共鸣与贴近； 分享好的文章诗词图片以及音乐，是对情趣的滋养。 日常吃食方面也大有文章可做，餐厅低调调情（五十度灰里面男主让女主脱下内裤），自家厨房也有极大的用武之地，至于蛋糕果冻跳跳糖这些，都各有妙用……有时候吃饭的地方不单单可以用来吃饭，有些时候，吃的东西不单单可以吃。 我还有一种很有趣的能力，就是想象力，可以无限丰富地将两个人的生活或者性生活做多重的设想，将现实用虚幻的各种设想装饰起来，看似一种生活，却相当于过了好几种。 所以，情趣是一种全方位的情商体现。同时多注意收集学习，以及学以致用，慢慢你也就会创造出你们独有的情趣事件来。 情趣有了，那么再谈床上事宜。也就是说感情需要发酵的，都发酵好了，接下来就是实力对接。 床上技巧首先是要考虑姿势。 虽然姿势大部分都华而不实，但你也不能数十年如一日地采用男上女下或者女上男下，最多一个老汉推车吧，多尝试总是有趣的。我记得有个动图，说两个人可以截图选择当晚的姿势，这个就很新鲜很好玩，避免了俩人尝试新姿势的尴尬和扭捏，有了一个不错的引子和借口。然后还要保持一定的好奇心和好学心，我就是一个比较好学的人，以前学习过一个超难的动作，绝对给男朋友留下了深刻的印象……好学的另外妙用就是，她会让你的男伴放弃顾虑，可以在性方面和你畅所欲言，他自身也不敢懈怠，两个人共同精益求精，自然就更和谐了。 其次是喜好或者癖好的相互沟通。 喜好或者癖好，当然是感觉和揣摩出来的更好玩，有一种心照不宣的默契。但大家都是从陌生到熟悉的，所以一旦揣摩不透，就需要语言来沟通……两个人的性喜好上千万不要有误区，比如有人喜欢口，有人不喜欢，两个人不说透，结果都是在忍受。比如爱爱的速率频率以及时长，有些人喜欢短平快，有些则是我要我要我还要，这都需要心里有数。比如我向来不喜欢和风细雨式的，所以他就会在过程中有些粗暴的动作，比如我喜欢高频快速的律动，对方也恰恰喜欢，这就很好。 再然后一定要勇于尝试新鲜事物，哪怕是简单的模仿，都会有意想不到的情趣产生。这里包括爱爱地点的选择，方式方法的选择，借用器具助性的选择……我有过夏季大雨里做爱的设想和期待，但现在看来，要实现起来似有困难……最怕的就是男伴说咱们车震吧，女的说呀那个空间太小，不舒服；男的说穿性感点吧，女的说我不喜欢妖里妖气的，那不是正经女人该做的事……性感绝对不止妖媚一种。在尝试新鲜事物上，两个人要保有热情和一颗天真的童心，像两个小孩子一起手拉手探险才好玩。比如前几天看到一个图片，是山顶扎头发，很意味深长，两个人找个空旷无人的高地，一定有一种与自然天地合一的自由、放飞的感觉。 （未完待续） 

墓志铭 1 配图是昨天的pad推送内容，压的73call中了，群里不少赚了10倍的，这东西，赔率起码比去硬空原油要强吧···具体原因我晚点星球专栏这两天写一下，这次下注的基本逻辑吧，顺便放一个星球地址 2 前几天恰逢清明节，出去踏青，沿途看到各种扫墓的结束后的布置，漫山遍野。昨天刚好又看了给娃买的关于唐朝的书讲李世民千方百计修官史修改自己平生内容的段子，再联想到不让后人评价的武则天的无字碑，决定写几句这个话题。 3 如果把历史当作一张期权，那应该是一张永远不会行权的废纸，因为这是身后名，但若把宇宙的历史看作一个整体，我们又必然是其中一段切片里的主角，那这张期权又是最为宝贵的不会作费的“名”。 4 若一个现代人的墓志铭，我想是他的sns就已经足够，他的文章他的每日吐槽以及给大家带来的好评，恶评，对世界的影响，完全可以用他的影音内容等全部合成一张二维码，参拜的人只要扫码就是一个blog链接，里面汇聚了他的全部作品和当年的今日发布的sns内容，堪称赛博炼化。甚至你给他发消息，逝去的人还可以用他的口吻和他的信息和经历给出一个你想知道的答案。 实不相瞒在当年元宇宙刚出来的时候还真有朋友和我探讨过类似的项目，不过当时大模型还没有这么发达，仅仅能用3d重新制造一个类似diy房间的我的世界的那种展示还是太不性感了。但是今天有了大模型炼化语言风格，我反而觉得时机快到了。 一个电子墓志铭，附带蒸馏其文字内容形成电子祭拜和电子互动的页面，收个起步5999+每年续费648应该算是成立的，毕竟现在远程上班的数字游民也这么多了，属于数字人的数字祭拜又何尝不可。 考虑到这个行业的特殊性（续费找不到人），可以一次性收取20年的维护费，但是承诺永远不会网站跑路，只拿利息就可以维持永久的运维，创业的家族必然不能上市，要作为家族的事业持续去运营，所有抓取的言论仅限国内社媒，必须接受监管。 4 昨天看到一段讲婚姻这家公司的评论很有意思。 普通家庭看条件匹配，条件发生变化马上有人跳车跑路。 高级家庭看人，彼此梭哈这个人，因为认可彼此对这个世界的三观和选择而在一起 特殊家庭只看家族，进门就是为双方家族和双方后代产生的家族去规划，至于其他细枝末节，反而都不是最重要的，其最高的价值观就是整体家族的延续。 选择那种组织形式不关键，关键不要错误的判断了自己所在的组织形式。

也是时候调整自己了，生活还是要向前看，让时间消化一切吧☀️ 今天偶然间在 pyq 看见这张图，提供了一个跟目前的主流声音截然不同，却更能精准对标现在 AI 周期所处的位置，有点启发 确实越想越觉得，AI 产业里很多我们原本「看不懂」的东西，一旦套到房地产的商业模式上，反而会变得异常清晰 🟨融资工具的进化，是 AI 周期能否持续的关键 房地产行业之所以能延续二十年长周期，本质上并不是因为开发商们自己多有钱，而是因为围绕着房地产，长出了一整套多层次、多期限、低成本的融资体系 ➡️通过银行贷款支持拿地 ➡️通过开发贷支持建设 ➡️信托和地产基金参与股权投资 ➡️商业地产可以做 REITs 退出 ➡️最后，甚至连购房按揭都可以变成一个长达三十年的金融工具 如果没有这整套的融资体系，再厉害的开发商也撑不过一轮周期 而现在的 AI 产业，最缺的就是这套体系 今天的大科技公司，本质上都是在用自己的信用、自己的现金流、自己的股票做融资担保 谷歌、Meta、亚马逊、微软这些巨头，即便账上现金再多，也不可能实现无限扩张 他们迟早需要把手里那几千亿美元的 AI 基础设施，打包成可以被外部资金持有的资产 这条路其实已经开始出现苗头了 CoreWeave、Lambda、Nebius 这些独立算力供应商的兴起，本质上就是「专业开发商」在崛起 他们用私募基金的钱建设数据中心，签长期租约给大模型公司，再把这些数据中心打包融资 相信未来几年里，我们将一定会看到： AI 数据中心 REITs、AI 算力基金、GPU 租赁资产证券化、算力收益权凭证这些金融工具的陆续出现 甚至，主权基金、养老金、保险资金这些长期资本，也会慢慢成为 AI 基建最重要的资金来源，就像当年的保险公司就是地产行业最大的长期资金一样 可以预见，谁能先把 AI 资产的证券化、标准化、可交易化这条路打通，谁就掌握了下一个十年的金融话语权 这也是为什么英伟达已经开始自己下场做投资、做生态、做长期客户绑定 GPU 厂商正在变成「卖地+放贷+做物业」的三合一角色 🟨AI 时代的「土地」，是电力、是冷却、是不动产 曾经，房地产开发商最关心的是什么来着？ 不是房价，是地段 而地段的核心是什么？是稀缺资源 AI 时代的稀缺资源并不是硅片 真正的稀缺资源是电力、冷却水源、网络枢纽位置、政府的审批牌照，是当地电网的承载能力 GPU 可以每年迭代，而变电站的审批和建设周期是 5-7 年，核电就更狠了，一座新核电站从规划到投产要 10-15 年 将来谁手里有电力指标，谁就是手里有未出让土地的开发商 马斯克把 xAI 的最大数据中心放在孟菲斯，是因为那里有田纳西河流域管理局提供的廉价电力 亚马逊 AWS 在弗吉尼亚北部的疯狂扩张，是因为那里既有便宜的水电，又有美国东海岸最大的人口聚集区 微软重启三里岛核电站，是因为这将提供稳定、低碳、24 小时运转的基载电力，而这，才是数据中心最稀缺的「土地」 未来十年里，AI 产业的「拿地」大战，本质上是一场关于电力、冷却资源、网络时延的战争 甚至，连地理位置都会分层： 一线数据中心会建在能源富集区 二线数据中心会建在用户密集区 边缘计算节点嵌入到每一座城市 这种分层结构，是不是有熟悉的感觉了，几乎和城市核心区、郊区、卫星城的房地产分层逻辑一模一样 🟨周期是逃不掉的，房地产的教训 AI 行业必须早学 房地产行业最伟大的智慧 —— 是周期 涨多了会跌，跌多了会救，救完又会涨，涨完又会跌 二十年来，央行、政府、开发商、购房者都在与这个周期共舞 如今的 AI 产业也不能例外 现在很多人以为 AI 是没有周期的，会一直涨下去，这是一个非常危险的错觉 GPU 会换代，大模型会过时，数据中心会折旧，客户会流失，利率会上升，资本开支会放缓 当全球大科技公司的资本开支增速开始见顶的那一天，AI 产业链的上游会最先感受到寒意 就像房地产周期里，工程机械、水泥、玻璃这些上游周期股，永远是周期最敏感的方向 未来几年里，AI 产业链里最大的风险不是模型的能力不够强，而会是产能的过剩 当所有大科技公司都建好了足够多的数据中心 当所有大模型公司都签了足够多的算力合约 当英伟达一年能卖出几千万颗 GPU 需求端只要稍微放缓一个季度，整个产业链就会进入库存调整期 这个时候，能活下来的公司只会有两类： 一类是成本最低的全产业链龙头 一类是绑定了长期需求的服务商 这就是为什么众多云计算厂商（AWS、Azure、GCP）一旦建成，就是他们自身最强的护城河 就像真正穿越房地产周期的，不是开发商，而是那些采取收租模式的物业公司 🟨折旧与「拆迁」，是这个 AI 时代最被低估的风险 房地产行业有着一个很重要的特征：房子很难过时 一栋楼一旦盖好，可以用 50 年、70 年，即使户型过时了，只要地段还在，主结构还在，折旧相对都是可控的 但反观 AI 基础设施的折旧速度，会比房地产快上几十倍 H100 还没大规模铺开的时候，H200 就来了，Blackwell 还没交付多久，Rubin 又在路上了 每一代 GPU 的性能提升，都是对上一代资产的「功能性报废」 这就相当于在地产周期里，房子盖好两年就要被强制拆迁 这种「技术性折旧」才是 AI 时代最大的资本风险，投出去的成本还没收回来就不能用了 英伟达之所以能一直维持这么高的估值，本质上不是因为它卖了多少 GPU 给众多 AI 公司，而是因为通过 CUDA 生态，能把所有客户都锁死在它的折旧节奏上 客户用得越深，迁移成本就越高，英伟达的护城河也就越深 这就是为什么英伟达毛利率可以维持在 75% 以上，本质上，这已经不是一家卖产品的芯片公司了，而是一家「AI 时代的房地产收租公司」 同理，AMD、博通、Marvell 这些公司如果想挑战英伟达，核心也不是堆算力，而是要建立自己的生态 没有生态的算力，就相当于过去空置的写字楼 🟨需求侧：AI 不是为了「住人」，是为了「生产」 「房地产满足的是居住需求，AI 满足的是生产力需求」 这是 AI 和地产最大的区别，同样也是 AI 最大的希望 居住需求是有上限的，毕竟一个人只能住一套房子，而生产力的需求没有上限，只要有真实的效率提升，一个企业可以无限叠加 AI 能力 如果 AI 能持续提升企业的利润率，提升整个社会的产出效率，那么这场算力建设周期的天花板，就会比房地产高得多 这也是为什么我虽然对短期 AI 资本开支的泡沫保持着高度警惕，但对 AI 产业的中长期需求充满信心 关键变量是 —— AI 创造的价值，能不能持续大于 AI 消耗的算力成本 如果答案是肯定的，那么这场建设周期还可以持续 20 年，甚至 30 年 如果答案是 no，那么今天所有的数据中心、所有的 GPU、所有的资本开支，都会变成明天的折旧负担 应用层跟得上，就是又一个黄金十年，应用层跟不上，就是下一个日本 90 年代拉开序幕 这个问题的答案，就不是任何一家公司能单独回答的了，它需要整个产业去回答 🟨回到投资：谁是这个时代的「卖铲子的人」？ 如果整个 AI 周期是真实存在的 如果「卖铲子」的逻辑是持续成立的 如果应用层真的是会爆发的 那么未来十年，最值得长期持有的标的，就不一定是模型公司和云厂商了 而是那些在产业链中游、无法被绕开的「材料和工具」供应商 GPU 厂商们是显而易见的，但真正被低估的，会是那些不起眼的基础设施供应商： 电力设备公司、冷却系统公司、光模块公司、高速互联公司、机柜结构件公司、电源管理公司 这些公司会像房地产周期里卖水泥、卖钢筋、卖防水材料的公司 他们的题材不性感，上不了台面儿，不会轻易被媒体讨论 但他们的现金流稳定，毛利率可控，订单可见性极强 每一次新的数据中心开工，他们都会是最先拿到订单的 每一次数据中心的交付，他们都是最先收到回款的 他们才是这个 AI 时代的「隐形收租人」 如同上个房地产周期里一样 🟨最后 —— 一个或许不一样的结尾 相比一个互联网行业故事的重复，这次的 AI 或许是更贴近地产行业的故事 如果用互联网的思维去理解 AI，会持续高估软件、低估基建 而用房地产的思维理解 AI，相信至少在未来 3-5 年的时间维度下，会更接近真相 但也要指出，不同的是，AI 的需求侧可能会是下一场工业革命级别的叙事 这就意味着，AI 产业既会有房地产式的周期波动，同时也会有工业革命式的长期红利 作为聪明的投资者，我们应该做的是： 在房地产式的周期里，找到工业革命式的长期赢家 周期是逃不掉的，但长期趋势，更是挡不住的 我们这代人，正在见证的，可能就是人类有史以来最大的一次算力建设周期，也是最大的一次生产工具革命 潮水最终会退去 但这次 潮水退去之后留下的 会是一个完全不同的世界吧 #AI#