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#

PEG 的计算公式为：PEG =（市盈率 P/E）÷（每股收益增长率）; 部分个股因近期 AI/半导体周期的盈利波动而出现偏差。 更新/确认的 PEG 值（2026 年 5 月 8 日左右）： - $INTC ：~3.2x 因增长能见度较低但估值偏高 - $LRCX ：~2.0x–2.5x - $KLAC ：~2.0x–2.5x 近期报告多在 2.5x 附近 - $AMAT ：~2.0x–2.5x 与KLAC/LRCX 等设备股类似 - $ASML ：~1.7x–2.3x - $ALAB ：~1.6x–2.1x 增长加速带来溢价 - $ARM ：~1.5x–2.2x IP 业务增长推动部分估值更高 - $ANET ：~1.5x–2.1x - $LITE ：~0.6x–1.3x 部分来源已降至 0.6x - $TSM ：~0.65x–1.1x AI 基础建设核心标的 - $CRDO ：~1.0x - $NVDA ：~0.9x–1.0x 常被引用为 0.9x反驳高估论点 - $COHR ：~0.9x - $AVGO ：~0.9x - $AMD ：~0.7x–1.2x 多数观点认为颇具吸引力 - $SNDK 可能指 SanDisk/WD 或历史标的：~0.7x - $MRVL ：~0.6x–0.7x 为低于 1.0x 的优质标的 - $AAOI ：~0.6x - $ON ：~0.5x - $MU ：~0.2x–0.4x 多视其为极度低估的突出标的 快速总结（彼得·林奇风格）： - <1.0x（具有吸引力 / 低估成长股）：MU（最突出）、MRVL、LITE、NVDA、TSM、AVGO、AMD 等——众多 AI 基础设施核心标的。 - ~1.0–2.0x：估值合理或温和溢价（例如您中段的 CRDO、ASML 等）。 - >2.0x（需谨慎 / 高溢价）：INTC（最明显红旗）、AMAT/KLAC/LRCX/ARM/ALAB —— 设备股及部分设计/IP 类公司估值较高。 PEG 比率（ 8/5 日收盘价）主要参考了近期分析报告（以 Tickeron 2026 年 5 月半导体 PEG 评估为主的多年度/前瞻混合数据） 以上数据基于 5 月 8 日左右 AI/半导体市场火热环境下的收盘价。PEG 所依赖的增长预估会随财报变化（例如 HBM/内存景气大幅提振 MU）。 建议结合前瞻市盈率、具体增长假设及个人风险承受能力进行交叉验证, PEG 只是快捷工具，并非绝对标准。数据来源于近期市场分析，实时报价可能波动。 非投资建议，仅供参考，DYOR。

#OpenAI# 还没上市，它的算力小弟先要IPO了，这事挺有意思。🧐 之前黄仁勋讲过，未来推理需求将会增长10亿倍，而下周四5月14日，推理时代的 #AI# 芯片黑马，Cerebras ( $CBRS)要上市了，定价区间115-125美金，募资最高35亿美金，估值266亿美金。也将是 @MSX_CN 的第一期 PreIPO项目，还是十分值得期待的！ 今天我们就来拆解一下这家Cerebras公司，以及估值分析情况，还有我个人的一些私人判断和意见。 要了解这个OpenAI系的推理芯片黑马，就要知晓山姆奥特曼的资本布局。 我们都知道英伟达在AI芯片领域有多牛，大模型公司烧钱，云厂商买卡，创业公司排队等GPU，最后利润大多流向卖铲子的英伟达，这是目前行业的现状。 但这种一家独大的局面，各家大模型厂商，都希望有一个嫡系方案做PlanB，比如谷歌Gemini便联合博通采用TPU方案，OpenAI也一直想扶持自己的嫡系部队。 所以在5月6日，OpenAI把英伟达、AMD、英特尔、博通、微软这些本该互相竞争的芯片公司拉到一起，搞了个MRC网络协议。表面看是技术合作，其实是OpenAI要重新分蛋糕了。 更深一层看，我认为是 #OpenAI# 想要拆开英伟达全栈垄断格局。 以前训练、推理、网络、云，全让英伟达一家包圆了。现在呢？OpenAI开始精细化运营：训练归训练，推理归推理，不同场景用不同芯片，不同环节找不同供应商。 #Cerebras# 就是在这个时候被推上了牌桌，它核心负责推理这一环。这正好与最近炒作火热的推理CPU概念，比如 #AMD，##INTC# 等，撞在了风口上。 🔥Cerebras到底牛在哪？ Cerebras的核心杀手锏是WSE-3芯片，直接把整片12英寸晶圆做成一颗巨型芯片，面积46225平方毫米，相当于A4纸的三分之一。 我们数据对比看看，相较于英伟达H100： • 它面积是H100的57倍 • 核心数是52倍 • 片上内存是880倍 • 内存带宽是7000倍 这数据📊看起来蛮夸张的，但核心关键不在大，而在于快。 在推理场景，尤其是长文本输出、实时交互、代码生成、AI Agent这些需要低延迟的任务上，Cerebras的CS-3系统推理速度比英伟达DGX B200快21倍，成本和能耗降到三分之一。这个效率和功耗，采用WSE-3芯片意味着OpenAI能在单位时间服务更多客户，这就相当于白花花银子啊。 📊财务数据也很漂亮 首先从市场趋势来看，AI 产业正从训练为主转向推理为主，这是不争的事实，2025 年全球 AI 推理市场规模已达1062亿美元，预计2030年将增至 2550亿美元，而 Cerebras 的技术优势正好踩在了风口上。 另外本轮IPO估值为266亿美金，发行价为115-125美金/股，我觉得是相对便宜的，虽然比上一轮估值翻了倍，上一轮F轮估值约为120亿美金，短短两年时间，直接翻倍，但架不住漂亮的财务数据。 2025年Cerebras营收5.1亿美金，比2024年的2.9亿增长76%。更牛的是净利润8790万美金，2024年还亏4.85亿，直接扭亏为盈。 以266亿估值来算，PS为52倍。以24年上市的热门半导体连接芯片公司Astera Labs( #ALAB#)做对比，它上市首日PS高达81倍。而目前正处于火热的推理赛道炒作中，个人认为Cerebras冲击80-100倍PS绰绰有余，对应的收盘价192美金—239美金，预计有50%以上涨幅！(但也要观察当天纳斯达克指数行情来综合判断) 不能只说好的一面，目前Cerebras问题也很明显，客户集中度太高。阿联酋MBZUAI贡献62%收入，G42贡献24%，前两大客户占86%。意味着Cerebras必须听大客户的话，自主性有限。可喜的是，OpenAI的介入，未来这种收入结构会有所改善，而且OpenAI会成为最大客户。 🎯OpenAI和Cerebras的深度绑定 最新的数据，OpenAI与Cerebras签了多年的合作协议，总价值超200亿美金，Cerebras要给OpenAI提供750兆瓦算力，部署到2028年。 但这不只是采购合同这么简单。OpenAI创始人奥特曼、总裁布鲁克曼、前首席科学家伊利亚、董事会成员亚当·安戈洛，这些核心高管都个人投资了Cerebras。 OpenAI还通过贷款、认股权证等金融工具，和Cerebras建立长期利益绑定。说白了，现在的Cerebras就是OpenAI的芯片部门。 除此之外，Cerebras 3月又与 AWS 达成合作，CS-3 系统上线亚马逊云端服务，成为首个进入主流云端厂商供应链的非 GPU AI 加速器。此外，葛兰素史克、美国能源部、多个国家实验室等也都是其客户，技术实力也得到多维度的验证。 💡OpenAI的资本局 OpenAI的真实意图很清楚： • 训练继续用英伟达高端GPU • 推理引入Cerebras低延迟方案 • 部分GPU采购AMD • 网络协议开放化 • 云服务在AWS、Azure、谷歌Cloud之间多家下注 • 未来可能推自研芯片 这是算力组合拳策略，不同工作负载匹配不同系统，不再单独依赖英伟达全栈方案。 OpenAI正在从模型公司转变为算力架构公司。以前只能被动接受芯片厂商定义的技术路线，现在要主动设计符合自己需求的算力组合。 OpenAI要把芯片供应商从"平台提供者"降维为"模块供应商"。所以扶持Cerebras是其战略中最重要的一环，预期来看，Cerebras上市首日股价，爆火的概率极大！ ⚡对英伟达的影响 短期看，Cerebras上市对英伟达冲击不大，就像身上长个粉刺一样无关痛痒。 英伟达目前占AI芯片市场80-90%份额，CUDA生态、GPU供应链、NVLink网络，这些护城河短期很难撼动。 但长期看，威胁是存在的。以前AI公司别无选择，只能用英伟达GPU。现在至少在推理场景，客户有了可行替代方案。这种选择权的出现，削弱了英伟达定价权。 当OpenAI可以说"推理我用Cerebras，训练我用英伟达"时，英伟达就失去了"全包"的议价能力。 AI推理市场正在快速增长。根据预测,2026-2032年全球AI推理市场复合增长率将达28.9%。推理场景更适合专用芯片。当推理市场规模超过训练市场时，英伟达在推理领域的相对弱势就会成为更大问题。 英伟达正在从"唯一供应商"变成"核心供应商之一"。这个转变不是因为英伟达变弱了，而是市场变大了，客户变强了，需求变复杂了。 🧐我的判断 Cerebras上市真正值得看的，不是又一家AI芯片公司IPO，而是OpenAI开始把推理这门生意单独拎出来定价了。 当推理市场被验证可以独立定价时，AI算力市场就真的开始分层了。训练和推理的需求差异被明确化，专用芯片在细分场景的优势被验证。 英伟达"一种芯片打天下"的叙事不再完全成立。市场会从"通用GPU垄断"走向"场景化芯片组合"。 而且不只OpenAI这么干，Anthropic也在和亚马逊、谷歌结盟。头部AI公司都在通过多元化采购降低对英伟达依赖。单一供应商的"完整解决方案"不再是最优选择。 最后值得一提的是，这次 #MSX# 第一期PreIPO项目即将上市，它就是本周四即将上市的Cerebras，拭目以待吧！🧐 DYOR🙏

周末深度：从CPO + ELS光源趋势看独立激光器玩家的的位置、边界与终局 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增长，电互连在功耗与距离上触顶，光互连从“可选项”变成“刚需”。 在这一过程中，CPO（Co-Packaged Optics）与ELS（External Laser Source）开始重构产业链：激光器从模块内部被剥离，成为系统级资源。 独立激光器玩家SIVEF正处在这个变化的一个关键节点。 一、SIVEF做什么 公司核心是基于InP平台的WDM DFB laser array。 简单说： DFB：稳定单波长激光器 WDM：多波长复用 array：多激光器一体化 本质不是卖“激光器”，而是提供多通道光带宽能力。 在CPO + ELS架构下： 传统：每个模块一个激光器 新架构：一个光源供多个通道 激光器从“分布式组件”变成“集中资源”，这就是价值重分配的起点。 二、为什么是WDM DFB array AI数据中心的约束很清晰：单通道速率接近极限，电互连功耗不可扩展，带宽必须靠“并行化” 唯一可扩展路径是： 多波长（WDM） 而WDM的前提是：稳定、可控的单波长光源（DFB） 因此，WDM DFB array是当前工程上最优解。尽管不是最先进的理论方案，但它是唯一可规模化落地的方案。 三、SIVEF的优势本质 SIVEF的优势不在“技术独占”，而在三点： 1）无历史包袱 没有模块业务，可以完全围绕CPO + ELS设计产品。 2）系统级适配 产品从一开始就为SiPho/CPO设计，而不是通用激光器。 3）先进入生态 已进入 Ayar Labs 体系，属于“被选中的玩家”。这意味着，当前优势 = 先发 + 架构匹配，而不是壁垒 四、竞争格局 第一梯队：传统激光巨头 Lumentum Holdings Coherent Corp. 优势：产能、客户、全栈能力 劣势：路径依赖 第二梯队：系统公司 Broadcom Inc. Ayar Labs 优势：定义架构 风险：向上整合光源 第三梯队：光源专注玩家 SIVEF 特点：灵活、适配新架构 问题：无规模、无产能控制 五、功耗优势的本质 SIVEF的优势不是单个激光器效率更高，而是： 架构改变带来的系统级效率提升 核心变化：激光器数量减少，光路径缩短，热环境优化 结果是系统功耗下降数倍（而非单点优化） 六、SiPho复杂度与调校壁垒 SiPho系统的难点不在单个器件，而在多层耦合：波长匹配，光耦合，热管理 调校是持续过程，而非一次性设计。这带来工程经验和数据积累，长验证周期（12–24个月）。因此会形成工程锁定 + 时间锁定。但不形成技术垄断 其可能形成的飞轮： design-in → 调校数据 → 性能提升 → 更多订单 → 再优化 但这是一个“条件飞轮”，成立依赖： 1）ELS成为主流架构 2）客户形成切换成本 3）公司具备扩产能力 缺一不可。 这个赛道真正的壁垒在系统验证 + 客户导入，而不是器件本身。 七、技术演化 WDM DFB光源最终会受到三类物理约束：线宽与噪声 ，光谱密度，能效极限 目前仍有：功耗：3–10倍优化空间；波长密度：2–4倍提升空间 但极限是系统级的，而不是器件级的。系统级玩家avgo，alab更容易成为产业链链主 长期来看，WDM DFB会面临frequency comb的威胁 frequency comb本质是一个激光器产生所有波长，理论上可以替代DFB array。 但目前还在实验室阶段，工程化困难，5–10年才可能产生边际影响，本文篇幅所限，不展开。 八、结论 SIVEF处在一个典型的“架构切换红利期”：当前优势来自先发与适配，中期取决于design-in是否转化为订单，长期受制于规模、产能与系统整合 这是一个时间差 + 学习曲线驱动的动态的竞争赛道。关键在于争夺从技术验进入规模化生产所需的客户订单。 免责声明：本人持有文中提及的标的，观点必然偏颇，非投资建议，投资风险巨大，入场需极度谨慎