伊万卡身穿中国时装设计师郭培设计的礼服出席欢迎仪式。 梅拉尼亚身穿有蝴蝶结装饰的白色衬衫，搭配灵感源自燕尾服的黑色长裤，出席为习近平而设的白宫国宴。 梅拉尼娅选择了这件带有淡雅牡丹花纹的长裤，以此向中国文化中被称为花中之王的牡丹致敬。牡丹象征着富贵、高贵、繁荣与浪漫之美。

马上世界杯要迎来最精彩的决赛了 世界杯凭什么成为体育IP之王？ 它究竟靠什么赚钱？💰 今天佳佳来拆解一把📒 先直接说结论： 世界杯不是靠卖门票赚钱的 FIFA的核心生意模式是把全球流量和情感价值打包成各种“权利”卖出去。 2019-2022周期FIFA总收入 75.68亿美元 其中世界杯贡献63.14亿（占比83%） 数据来源：FIFA官方2022年度报告 🔥 那么，全球50亿流量又从哪来？ 世界杯每四年一次，覆盖200多个国家和地区，2022卡塔尔世界杯全球约50亿人参与，决赛观看人数高达15亿。 💰 FIFA赚钱公式拆解： 门票其实只占很小一部分 FIFA真正的印钞机是卖权利。 在 2019-2022周期内世界杯的收入数据中， • 电视/广播权占45%（34.26亿） —— 全球平台抢着买独播权，这是最大的一块； • 营销赞助权占24%（17.95亿） —— 阿迪、可口可乐、Visa等顶级品牌付费关联； • 授权周边权占10%（7.69亿） —— 球星卡、联名商品等； • 门票 + 招待权只占12.5%（9.49亿） —— 318万张门票其实占比并不高。 所以可以看出来， FIFA的赚钱公式= 全球流量 + 顶级情感价值 + 品牌光环 *「广播权 + 赞助权 + 授权」 总结，FIFA把世界杯的流量和光环打包成“看比赛的权利”和“品牌关联的权利”卖出去，门票只是锦上添花的小头。 🚀 2026 美加墨世界杯更厉害，48队、104场，规模更大，根据FIFA最新预算及多家机构预测，单届收入预计89亿~109亿，整个2023-2026周期目标冲130亿。 🤝 顶级IP的磁场：曼城×哈兰德世界杯这种顶级体育IP的吸引力很强，我们 OKX和曼城、哈兰德也有合作就是最好例子！从2022年起OKX就和曼城深度绑定，后来成为男足女足一线队官方衣袖赞助商，还通过Web3活动和球员campaign，把区块链带到全球球迷身边。哈兰德每一次闪耀，OKX的品牌就跟着一起出圈✌️ 最后，大家觉得2026世界杯哪支球队最有希望夺冠呀？来评论区聊聊吧～玩世界杯预测上OKX哦！⚽💙 #世界杯# #曼城# #哈兰德# #OKX#

39年前，Michael Jackson访港，在邵氏影城留下了一张罕见合照！ 1987年，正值《Bad》世界巡演期间，年轻的Michael Jackson来到香港度假。 那一年，他29岁，正站在事业最巅峰的前夜。《Billie Jean》《Beat It》已经让他红遍全球，而《Bad》巡演也正在亚洲展开。 谁能想到，这位后来被誉为“流行音乐之王”的国际巨星，来到香港后并没有一直待在酒店里，而是足足停留了约3周。 他去过海洋公园，也游览香港街头，还特意前往当时香港电影工业的重镇——邵氏影城。 Michael Jackson本来就喜欢中国功夫和香港电影，尤其对李小龙非常感兴趣。因此来到香港后，他对邵氏影城格外期待。 在清水湾的邵氏片场，他换上了中国古装，还在仿古街景中拍摄影像资料。 当时负责接待他的工作人员后来回忆，Michael对中国传统服饰十分好奇。为了让他正确穿好戏服，工作人员甚至花了两天时间准备服装。 当天从清晨开始拍摄，整个过程持续了十多个小时。 更难得的是，当时正在片场工作的香港艺人，也纷纷有机会与这位“世界巨星”见面。 汪明荃、任达华、杜德伟等人都曾与Michael Jackson留下合影。 其中一张照片尤其珍贵： 年轻的Michael Jackson穿着中国古装，与香港艺人钟淑慧等人站在一起。 照片里的他还带着标志性的腼腆笑容，完全没有后来“天王巨星”的距离感。 当年的香港娱乐圈，也正处在黄金时代。 邵氏电影、无线电视以及一大批后来成为家喻户晓的明星，都在这个时代留下了自己的名字。 而Michael Jackson的突然到访，就像一个来自美国流行文化巅峰的“客人”，意外闯入了香港影视圈最繁华的年代。 值得一提的是，这并不是Michael Jackson后来频繁来港演出的其中一次。 1987年那次香港之行，是他一生中唯一一次到访香港。 10月21日，他抵达香港；11月10日离开香港前往悉尼。 原本只是一次短暂的私人旅行，最后却变成了长达数周的香港之旅。 几十年过去，当年的邵氏片场早已发生巨大变化，而照片中的年轻人也早已成为一个时代的传奇。 再看这张照片，最让人感慨的或许不是Michael Jackson有多么耀眼。 而是照片里的每一个人，都还年轻。 那是属于香港电影黄金年代，也属于Michael Jackson黄金时代的一瞬间。 一张老照片，把两个时代的光影，定格在了一起。

关于美股潜力 & 热门标的 。 跟几个做美股的朋友聊了一圈，发现几乎所有人看好的方向都收敛在这六个板块里。先把清单放前面。 1⃣ AI 算力基建（光通信 / 光模块） 数据中心正在从 400G 往 1.6T 升级，速率翻 4 倍，光模块需求 3-5 年内至少翻 4-5 倍。 上周 AAOI（应用光电，做光模块的小公司）一天涨了 24%，Lumentum（路门图，做激光器的）一天涨 16%，但第二天也跟着存储一起回调了，Lumentum 跌了 5%。 代表标的： Coherent（科锐安特，全球光模块龙头之一，英伟达刚花了 20 亿美元入股） Lumentum（路门图，激光器全球前三） Fabrinet（光模块行业的“代工之王”） 2⃣ 核能复兴 AI 数据中心太吃电了，微软、亚马逊、谷歌都在签核电长期购电协议。 小型模块化反应堆（SMR）是目前唯一能满足 24 小时不间断碳中和算力的方案。 这个方向还早，但想象空间最大。 代表标的： Oklo（Sam Altman 个人投资支持的核能公司） NuScale（全球第一个拿到美国核管会认证的 SMR 公司） Constellation Energy（星座能源，美国最大的核电运营商） 3⃣ 储能 + 电网 美国电网基本上 50 年没怎么升级过了，现在 AI 数据中心、电动车、制造业回流三股力量同时往上拉，电网不够用。 偏基建逻辑，确定性高但节奏慢。 代表标的： Quanta Services（广达服务，美国最大的电力基础设施承包商） Fluence（弗卢恩斯，储能系统集成商，西门子和 AES 合资） Eos Energy（伊欧斯能源，做锌基电池的，成本比锂电低很多） 还有3个板块，下一条推文我们聊 一个问题：如果你有 1M 美金，你会如何配置美股仓位？

不得不说现在SOTA模型的智能水平确实超过了大部分人类。 背景是我下午在思考一个问题：为什么咸鱼之王这种粗糙的小游戏能赚这么多钱？ 因为我没玩过小游戏，平时玩游戏也并不会氪金，所以对这个问题毫无头绪，下面是AI的输出，我觉得非常有道理，同时我也相信这些认识的深度超越了大部分人类对这件事的认识。 ---------- 咸鱼之王这种小游戏为什么这么多人玩？粗糙不是缺点，粗糙是设计。 你的隐含假设是错的。 这个问题里藏了一个假设：游戏好玩 = 画面精致 + 玩法复杂。这是核心玩家的视角，但核心玩家只占游戏市场的一小撮。 咸鱼之王的目标用户画像：30-50 岁，可能是工地午休的工人、带娃间隙的宝妈、等外卖单的骑手。他们对游戏的需求和你完全不同。 从第一性原理拆：人为什么玩游戏？ 把所有花哨的东西剥掉，游戏提供的底层价值就三个： 1. 低成本的多巴胺 咸鱼之王的核心循环：点一下 → 数字变大 → 奖励弹出来 → 再点一下。这个循环 2 秒就能完成一次。短视频是划一下获得一次多巴胺，咸鱼之王是点一下获得一次。 精致 3A 大作呢？你得先学操作、理解剧情、打 30 分钟才能获得一次成就感。多巴胺的获取效率差了一个数量级。 对于碎片时间用户来说，等电梯的 30 秒、蹲厕所的 3 分钟，他不需要沉浸感，他需要的是立刻、马上、现在就爽一下。 2. 数值成长的幻觉 你的角色从 100 攻击力变成 10000，从青铜变成王者。现实生活里，大部分人的成长是缓慢甚至停滞的。游戏里的数字增长提供了一种现实中很难获得的确定性正反馈：你投入就一定有回报，不存在办公室政治，不存在怀才不遇。 越是现实中缺乏掌控感的人，越容易在数值成长里找到满足。这不是智商问题，是心理需求问题。 3. 社交货币 咸鱼之王在微信小游戏生态里爆发，天然带社交属性。排行榜上你比同事高一名，群里分享一下你的稀有角色。炫耀和比较是人类最古老的社交驱动力。 精致游戏反而没有这个优势，因为你身边的人不一定玩同一款 3A 大作，但微信小游戏人人都能点开。 粗糙为什么反而是优势？ 这里有一个很违反直觉的机制： 精致游戏：心理门槛高，觉得要认真对待；花 300 块买断，决策很重；安利成本高，别人要下载 App；打到一半退出很可惜。 粗糙小游戏：心理门槛几乎为零，随便点点；花 6 块抽一次，感觉不是钱；微信里点一下就能玩；随时放下随时捡起。 粗糙 = 轻 = 没有心理负担。用户不会觉得我在玩游戏，他觉得我就是随便点点。这个心理差异极其重要，因为很多人对玩游戏是有负罪感的，但随便点点没有。 氪金逻辑：6 块钱的心理学 不氪金的人通常会算账：花这个钱值不值？ 但咸鱼之王的付费设计精准打击的是不算账的时刻： 你差一点就能过关，弹出一个 6 元礼包。6 块钱，一瓶水的价格，你不会启动理性分析系统，手指比大脑快。 你连续登录 7 天，第 7 天给你一个超值奖励，但要花 1 块钱领。你已经投入了 7 天的时间成本，沉没成本谬误会替你做决定。 排行榜上你被朋友超过了，花 12 块就能追回来。损失厌恶比获得感强 2 倍，这是诺贝尔经济学奖验证过的结论。 每一笔都很小，小到不触发你的理性防线。但 1000 万用户每人花 6 块，就是 6000 万。 一句话总结 咸鱼之王不是一个游戏产品，它是一台精准的多巴胺贩卖机，披着粗糙游戏的皮，底层跑的是行为心理学和微交易经济学。 你不玩、不氪金，是因为你有更高效的多巴胺来源和更强的理性防线。但对于几千万碎片时间充裕、现实正反馈稀缺的用户来说，这 6 块钱买到的确定性快乐，比现实里任何东西都便宜。

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。

最近光模块板块有点回调，不少小伙伴又开始担心了，纷纷建议我们来讲一讲。正好最近 ChatGPT Images 2出来，测试了一下用它做行研分析图，如👇图1，就是用Images 2出的光模块拆解，效果真的不错。 言归正传，我们依旧长期看好光模块领域的核心企业，AI 数据中心的算力战争，早已经从 GPU 打到光子芯片了。🧐 很多人还在死盯着英伟达，殊不知真正的卡脖子环节，早就转移到光互联和光子学这条产业链上了。 我们看看数据就知道了：AI 服务器的功耗从传统的 5-10kW 直接飙升到 100kW+，这些算力怪兽之间的数据传输，靠传统铜线？根本扛不住！光子芯片，才是 #AI# 基础设施的下一个必争之地。 我们最近花了不少时间，把整条光子学产业链从头到尾梳理了一遍。从最上游的材料、设备，到中游的激光器、代工厂，再到下游的光模块、网络连接，每个环节的核心标的都扒拉了个遍。 这不是什么概念炒作，是实打实的硬科技赛道，每一层都有明确的投资机会。咱们掰开揉碎了讲，看看这条产业链到底藏着哪些机会： 🔹 第一层：材料与晶圆 - 半导体之基 这是产业链最顶端，主要提供磷化铟、砷化镓这些化合物半导体材料。说白了，没有这些材料，后面啥都别想搞。 • $AXTI (AXT Inc) 垂直整合的衬底供应商，在 InP（光通信激光器专用）市场占据重要地位。这哥们是从源头卡位的玩家。 • $WOLF (Wolfspeed) 虽然主攻碳化硅功率器件，但在氮化镓射频和光电衬底方面也有深厚积淀。多条腿走路。 • $COHR (Coherent) 全球领先的工程材料和光子器件厂商。不仅卖材料，还向下游垂直整合到激光器和模块，这是真正的巨头玩家。 🔹 第二层：制造设备 - 卡脖子环节 光子芯片的制造需要极高精度的光刻和外延生长设备，这可是真正的卡脖子环节。科林研发(LRCX)与应用材料(AMAT）、阿斯麦(ASML）并列，是全球前三大半导体设备商。 • $ASML(阿斯麦) 绝对的霸主，没啥好说的。随着硅光技术向更小纳米节点迈进，ASML 的光刻机是不可或缺的。垄断级别的存在。 • $AMAT (Applied Materials) & $LRCX (Lam Research) 在薄膜沉积、刻蚀等关键工艺上提供设备。2026 年的逻辑很清楚，随着 AI 驱动的晶圆厂扩产，这些设备厂的订单可见度极高。稳稳的。 🔹 第三层：激光器 - 光源引擎 激光器是把电信号转化为光信号的核心心脏，不可或缺的关键要素，妥妥的卖铲子王者。 • $LITE (Lumentum) 提供用于800G到1.6T高速数据传输的磷化铟激光器、EML激光器及光收发器，是NVIDIA和各大超大规模数据中心的核心供应商，市占率高达80%。在云数据中心和电信网络的高性能激光器领域极具竞争力。大厂背书，靠谱。 • $SMTC (Semtech) 专精于高性能模拟、混合信号集成电路、物联网系统及云端连接服务。尤其在激光驱动芯片和 CDR领域优势明显，是信号调理环节的关键。虽然不是最性感的环节，但不可或缺。 🔹 第四层：代工厂 - 制造产能 有了设计和材料，谁来生产？代工厂就是把图纸变成芯片的关键环节。 • $TSM (台积电) 正在积极布局 CPO（共封装光学）技术。台积电的 COWAS 封装技术与硅光技术的结合，是未来 AI 算力卡的标配。龙头就是龙头。 • $TSEM (Tower Semiconductor) 总部位于以色列，专门从事模拟和混合信号制造，在硅光代工领域有先发优势，是很多初创光子设计公司的首选。小而美。 🔹 第五层：测试、检测与封装 - 质量守门员 光子芯片出厂前，必须经过严格的测试和检测，这一环节直接决定良品率。 • $AEHR (Aehr Test Systems) 目前的明星股！核心逻辑是光子芯片，尤其是激光器在出厂前需要长时间的"老化测试"。随着硅光芯片上量，AEHR 的晶圆级测试设备需求呈指数级增长。这是今年的大黑马。 • $ONTO (Onto Innovation) 专注于微电子器件、逻辑芯片、DRAM 内存以及先进封装领域提供高性能的过程控制量测、缺陷检测、光刻技术和数据分析系统，提供自动光学检测，在异构集成封装检测中不可或缺。稳健型选手。 🔹 第六层：光学模块 - 系统的物理表现 这一层是把光芯片、电芯片、光纤连接器整合在一起的"黑盒子"，也是最接近终端应用的环节。 • $AAOI (Applied Optoelectronics) 随着数据中心向 800G/1.6T 演进，AAOI 作为具有自主激光器产能的模块厂商，成本优势和产能弹性都很明显。高弹性标的。 • $GLW (Corning) 康宁是光纤之王。无论芯片怎么变，最终光信号还是要通过康宁的光纤进行传输。躺赢的存在。 🔹 第七层：网络连接 - 价值兑现终点 这是整条产业链的最后一环，也是价值兑现的终点。所有的技术最终都要在网络设备上体现出来。 • $AVGO (Broadcom) 光子学领域的终极 Boss！博通不仅拥有全球最强的交换芯片，还通过集成硅光技术CPO直接将光接口做进芯片里。同时也是ASIC定制芯片的龙头企业，是谷歌TPU的核心合作伙伴。属于真正的王者。 • $ANET (Arista Networks) AI 数据中心网络架构的领导者，是光模块的最大采购方和应用场景定义者。需求端的话事人。 • $MRVL (Marvell) 在光互联 DSP 领域与博通双头垄断，其 PAM4 DSP 芯片是 800G 光模块的标配。技术壁垒很高。 总结来说，光子学这条产业链，不是什么遥远的未来技术，而是正在发生的现在进行时。AI 算力的爆发，已经把光互联从"可选项"变成了"刚需"。 从材料到设备，从激光器到封装，从光模块到网络连接，每一层都有明确的赢家和清晰的投资逻辑。我个人策略很简单，一旦光模块板块出现回调，逢低买入是一个好机会！ 这份清单里面： • 有稳健的行业巨头（ASML、台积电、博通） • 有高弹性的成长标的（AEHR、TSEM、AAOI） 我们不需要全买，但至少要知道这条产业链的关键环节在哪里，钱流向了谁。 AI 的下半场，不只是 GPU 的游戏，光子学才是真正的物理层卡位战。布局正当时，等风来。DYOR🙏 目前上述提及的公司在 #MSX# 上面基本都有，炒美股，我选择用 #RWA# 美股代币化平台 #MSX，一同投资参与美股市场：# 早期美股投资粉丝和伙伴，可以私信我，填写表单后，可免费进入美股交流和探讨社群(目前每周仅限定10人，助理审核，可能需要一点时间，感恩🙏)！

币圈浮浮沉沉，折腾了一圈发现，最后能让人睡个安稳觉的，还是那些能稳定生息的资产！ 最近大家可能注意到了，有个叫 $UP 的代币在二级市场悄悄拉出了历史新高，24h交易额暴涨了12x。各大交易所比如 Bitget、OKX、Gate、Aster 都在密集上线它的现货和永续合约。很多人看到这一幕，第一反应可能只是惊叹这币怎么涨得这么凶。但如果你只盯着盘面上的红绿柱，可能就错过了今年 BNB Chain 生态里正在发生的一个质变。 这个代币暴涨的背后，其实是一个叫 Unitas @UnitasLabs 的协议正在悄悄完成它的史诗级进化。 以前很多人觉得它只是一个做稳定币的项目，毕竟它旗下的 USDu 和生息版本的 sUSDu 在生态里已经小有名气。但实际上，Unitas 真正的野心根本不是跟传统稳定币挤在同一条赛道去拼什么锚定和流动性，它现在的核心定位非常清晰，就是要做整个 BSC 链上的生息资产层。 简单聊聊它的底层财富逻辑： 传统的稳定币就像是一个静态的储蓄罐，你存进去美元，它躺在账户里并不会自己生小钱。但 Unitas 做的 USDu 更像是一个策略容器。你把美元资产放进去，它在底层通过各种严谨的市场中性策略去帮你赚取收益，然后通过 sUSDu 把这些收益分发给用户。 这就是为什么他们最近推出了 XGLD。大家都知道黄金是全球共识最高的避险之王，但黄金最大的痛点就在于它不能生息，放在手里也就是图个抗通胀。Unitas 看准了这个痛点，基于链上黄金资产 XAUT，做了一套对冲掉价格波动的黄金生息产品。 更绝的是他们最新披露的底层收益大升级：股票永续资金费率套利。平时我们玩加密货币的期现套利，最怕遇到市场行情冷淡、资金费率转负的情况。Unitas 换了个思路，既然加密市场的费率有强烈的周期性，那为什么不去捕获美股代币化资产的永续资金费率。 股票永续市场的用户交易需求和加密市场是不完全同步的。Unitas 的操作是在现货市场持有美股资产敞口，同时在合约市场做空对应的永续合约，完美对冲掉价格涨跌的方向性风险，纯粹去吃永续市场的资金费率溢价。这就等于给底层的收益池装上了一个和加密周期无关的外部加速器，在加密市场走弱的时候，依然能提供稳定的外部收益补充。 除了产品线玩得花，他们在生态借力上也极其聪明，可以说是拿到了顶级朋友圈的入场券。最近不仅获得了 Tether 的官方推荐和 BNB Chain 的官方宣发支持，甚至连币安钱包的收益奖励活动都在筹备中了。更让人高看一线的是，他们还和香港主板上市公司 0456 HK 达成了战略合作。很多项目谈 RWA 还停留在概念和 PPT 阶段，而 Unitas 已经开始通过上市公司去探索更合规、更机构化的资产端路径了。 所以回头再看 UP 的暴涨，背后的财富逻辑就很清晰了。这是产品线全面扩张、底层生息逻辑闭环、以及顶级生态资源加持后的必然结果。 从美元生息到黄金生息，再到美股费率套利，Unitas 正在一步步把 BSC 生息资产层这个故事变成现实。 对于我们普通投资者来说，看懂这种多资产、多策略的底层扩张逻辑，或许比单纯去追逐一个暴涨的代币，更有长远的价值。

ai泡沫与回顾30年前的mega7 很多人问，这是不是AI硬件泡沫破裂的第一声枪响。 表层导火索有三根。一是上周五美股非农数据炸了——新增就业17.2万，预期只有8.5万，直接翻倍。市场瞬间从"降息预期"切换到"加息定价"，年内加息概率飙到60%以上，10年期美债收益率冲破4.5%。二是博通财报不及预期，AI芯片收入指引低于市场预期，"AI硬件永动增长"的神话第一次出现裂痕。三是中东局势再度紧张，伊朗向以色列发射导弹，避险情绪升温。 但这些都只是引子。真正的问题，藏在估值的底层逻辑里。 AI的收入天花板，根本撑不起现在的硬件估值。全球大约有2600万到3000万名程序员，加权平均年薪大概5万美元。就算AI 100%彻底取代所有程序员，一分钱工资都不用发了，这个市场的绝对天花板也就是1.5万亿美元。而现在各大巨头为了维持"硬件科技公司"的估值，一年的资本开支（Capex）就高达2.9万亿美元。 1.5万亿的收入池子，撑不起2.9万亿的开支，是数学题。 现实更骨感。AI目前不是取代人类，是当副驾驶（Copilot）。GitHub Copilot最贵的企业版40美元/月/人，就算全球3000万程序员全订阅，一年收入也就144亿美元。哪怕把全人类10亿白领都算上，每人每月30美元的AI助手，一年总盘子也才3600亿。 单靠"卖AI软件服务"或者"帮人类写代码"赚回来的钱，根本填不上7200亿甚至上万亿的硬件资本开支窟窿。AI必须在医疗、能源、自动驾驶这些物理世界创造出万亿级的新增实体价值，这个估值逻辑才走得通。而现在，没人敢拍胸脯说这件事一定能成。（和其中的利益集团顽固也有巨大的关系，比如法律和医疗这是多大的牌照门槛） 暂停键一旦按下，就是戴维斯双杀。第一步是巨头止血——微软、Meta宣布明年资本开支减少30%，市场发现他们虽然少花钱了，但利润保住了，巨头股价可能反而反弹或企稳。 第二步是卖铲子的公司崩塌——巨头少花30%，意味着订单直接腰斩。英伟达、博通这些公司的营收不仅没法增长4倍，反而会迎来负增长（订单大面积违约）。 第三步是估值重塑——硬件公司的市盈率从100倍直接杀到成熟科技公司的15到25倍，股价相对于历史高点，可能跌去60%到80%。 现在，我们正在第一步和第二步之间。 历史总是惊人的相似。1999年，思科是全球市值最高的公司，市盈率超过100倍。当时的人说"全人类所有电脑和企业都要联网，网络设备的增长是无限的"。直到2000年电信运营商发现建好的光纤根本没人用，按下了采购暂停键。思科的股价随即跌去了接近90%，此后二十年再也没有回到当年的高点。 今天的AI芯片巨头，就是25年前的思科。 "AI算力需求永无止境"，和当年"互联网流量永无止境"，这句话听起来是不是很耳熟？ 韩国股市就是这个逻辑的浓缩版。KOSPI指数里，三星和SK海力士占比超过30%，整个市场几乎就是半导体的"单押"。一旦半导体的增长逻辑被证伪，整个市场没有任何防御能力，只能跟着陪葬。 ps：韩国这次有三分之一的养老金在里面，大家猜猜如果老人破产，他们真搞点事情，监狱估计都不愿意收····这帮老兵可比烂尾房或者全租房坑害的8090们要有组织力和战斗力的多··· 第六共和国电视剧要提前开演了吗？ 接下来的关键窗口。6月10日美国CPI数据——如果通胀再超预期，加息预期会进一步升温，科技股还有得跌。6月16-17日FOMC会议，新主席沃什首秀，态度偏鹰还是偏鸽，直接决定下半年的流动性环境。还有就是二季度科技巨头的财报，尤其是资本开支指引，这是判断"暂停键"有没有按下的核心指标。 工具箱： 认为只是正常回调、AI长期逻辑没变：逢低做多小市值的非内存行业 认为泡沫已经破裂、戴维斯双杀开始：多看看黄金 认为板块轮动会持续：做多防御板块（消费、医药、银行） PS. 最有意思的一个细节：今天韩国暴跌，外资净卖出2300亿韩元，机构净卖700亿，只有散户在净买入3000亿抄底。机构跑路，散户站岗。 热门股表现（6月8日亚太） 三星电子 -10%（跌停） SK海力士 -10%（跌停） 软银集团 -9% 东京电子 -7% 核心板块轮动 AI半导体：暴跌，资金集中出逃（估值较高） 存储芯片：重挫，SK海力士、美光领跌（泡沫最大） 消费/医药：相对抗跌，防御属性显现 银行金融：有资金流入，价值股受青睐，小银行很猛 整体特征：成长股向价值股的大切换正在发生 最后一段话，mage7里面，真正赚取完全的企业基建赛道的主要是微软+半个亚马逊，其他几家不是广告就是c端消费。但是大部分广告最终还是指向的c端消费。 虽然我们一直说烟酒快餐都是老登股，但是老登的股恰恰说明他们有跨越周期的生命力，100年前有人抽烟，100年后也有人抽。但是30年前你用的短信今天还会拿来聊天吗？30年前的sohu现在抱着大楼收租子什么也干不了。 附赠一个彩蛋，看看30年前的mega7，今天都还活的挺好的，可惜能卡住这个位置的只有微软一家。 General Electric (通用电气 - GE) 三十年年化总收益率：约 6.3% 解析：作为曾经的工业霸主，GE 在 2000 年后因金融业务暴雷和盲目扩张经历长达十几年的低谷。虽然近几年靠着拆分和航空业务大幅回血，但三十年的拉长回报率在巨头中只能算平庸。 Exxon Mobil (埃克森美孚 - XOM) 三十年年化总收益率：约 6.1% 解析：传统的周期之王。虽然近年来受益于高油价和传统页岩油红利，但它的长线增速依然受制于重资产属性和新能源转型的宏观压力。 Coca-Cola (可口可乐 - KO) 三十年年化总收益率：约 7.1% 解析：典型的长线消费股回报。可口可乐在这三十年内并没有像科技股那样的爆发式成长，但凭借恐怖的护城河和源源不断的分红，稳健地跑出了跑赢通胀的复利曲线。 AT&T (美国电话电报 - T) 三十年年化总收益率：约 3.8% 解析：老巨头中垫底的存在。由于多次昂贵且失败的媒体重组（如收购后又巨亏剥离），叠加巨额负债，这三十年哪怕算上它极高的股息，整体回报率也大幅落后于大盘。 Merck (默沙东 - MRK) 三十年年化总收益率：约 8.2% 解析：表现相当不错的传统医药巨头。依靠类似 K 药（Keytruda）这样的世纪免疫抗癌神药以及稳定的全球刚需，医药股展现出了极强的抗周期成长性。 Philip Morris / Altria (菲利普莫里斯 / 奥驰亚 - MO) 三十年年化总收益率：约 10.5% 解析：传统行业里的“隐藏大Boss”。虽然控烟运动导致烟草销量连年下滑，但得益于极高的行业垄断定价权，以及将所有利润几乎 100% 用于分红和回购 Microsoft (微软 - MSFT) 三十年年化总收益率：约 15.5% 解析：一骑绝尘。1996 年你买入微软，中间会经历 2000 年互联网泡沫的腰斩和长达十年的横盘，但只要拿住，PC 时代的垄断加上纳德拉上台后云计算与 AI 时代的二次爆发，让它成为了这批老巨头里唯一的“长寿造富神话”。

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