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asic能挖和显卡能挖还是有指数级的差距的
🔥 前AMD高管深度拆解:ASIC战局与芯片巨头的隐秘关系 ⠀ $NVDA 之外的世界,正在悄悄重组 👇 ⠀ 1️⃣ 为什么 $GOOGL TPU 需求暴增? ⠀ 市场迫切需要 $NVDA 以外的选择 ⠀ 推理端需求爆发,TCO成为新战场 ⠀ 前几代TPU主打训练,现在全面转向推理 ⠀ 2️⃣ 推理时代的新指标 ⠀ 不再只追求原始算力和最大功耗 ⠀ 转向每瓦性能和每美元性能 ⠀ 效率才是下一轮竞争的核心 ⠀ 3️⃣ $GOOGL TPU 背后谁在撑场? ⠀ 核心架构:$GOOGL 自研 ⠀ SerDes IP 等关键知识产权:来自 $AVGO ⠀ 两家深度绑定,不是简单的甲乙方关系 ⠀ 4️⃣ $MRVL 的下一张牌 ⠀ $GOOGL 将与 $MRVL 合作开发下一代内存处理单元 MPU ⠀ 最大瓶颈:ASIC与内存之间的数据传输速度 ⠀ 解法:把部分计算直接卸载到内存,减少吞吐瓶颈 ⠀ 5️⃣ $INTC 的逆袭机会 ⠀ $GOOGL TPU 第九版将采用 $INTC 的 EMIB 封装技术 ⠀ $META 计划2027年用 $INTC 开发自研ASIC ⠀ 这些都是代工订单,不直接影响 $AVGO 和 $MRVL 的设计业务 ⠀ 但 $INTC 代工端将显著受益 ⠀ 💡 一句话总结 ⠀ AI芯片格局正在从 $NVDA 一家独大 ⠀ 演变成 $GOOGL · $AVGO · $MRVL · $INTC 多方分食 ⠀ 每一层都有赢家,关键是你蹲在哪一层 ⠀ ❓ 你最看好哪家从这轮ASIC浪潮中获益最多? ⠀ 评论区告诉我 👇
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提到的5只 #CPU# 和 #ASIC# 赛道的投资标的,#INTC# 押注成功,业绩超预期,盘前直接大涨22%! 舒服了😌恭喜麦通 @MSX_CN 的小伙伴,马前炮提前提示!
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今天看到一份报告,讲到2030年,未来75%的AI计算需求将会来自推理,这里面将会催生出AI投资下半场的巨大机会,下面👇我们来简单聊一聊。🧐 过去两年,大家都在疯狂囤 GPU 训练模型,烧钱堆算力。但最近大家有没有发现,情况开始变了?尤其是小龙虾🦞出来以后,各类Agent可谓大爆发,Token需求指数级增长。一个崭新的推理时代正在到来,未来AI最大的叙事点是让AI应用走进全球几十亿用户手中,并真正使用起来! 这个转折点,我把它叫做从「训练时代」到「推理时代」的切换。而在这个新阶段,CPU 和定制芯片将是未来真正的主角。 👇咱们掰开揉碎了讲讲,为啥我开始盯上这些以前不起眼的家伙: 🎯 AI 现在有「脑子」了 以前的 AI 就是个工具,我问它答,无法去执行具体的工作。现在不一样了,Agentic AI来了,它能帮我订机票、改文档、写代码,甚至帮我规划整个工作流程。 这种活儿需要大量的逻辑判断和顺序编排。以前GPU是肌肉男,干体力活厉害;但现在这种执行活,CPU 才是指挥官,它擅长处理复杂的逻辑。AI 越聪明,越需要 CPU 来调度指挥。 🎯 大厂也得省钱啊 看财报,各大厂在AI领域的资本开支都十分庞大,其中七巨头除苹果之外,26年全年资本开支总额超过了6000亿美金。不要以为谷歌、Meta 这些巨头就不差钱。恰恰相反,他们也是把钱花在刀刃上。假如一直用英伟达的通用 GPU 来搞推理,电费和硬件成本会把他们吃掉。 所以大厂开始自己设计专用芯片ASIC,就像咱们切菜用菜刀、砍柴用斧头,专芯专用,效率高成本低。这是实打实的降本增效。 基于上述逻辑,我们筛了五个核心标的: • #AMD:推理界的全能选手,GPU# MI300/325 系列拥有业内领先的内存带宽(256GB HBM3E内存,带宽达6TB/s,参数上优于英伟达H200),能轻松处理超大规模LLM的实时推理,而且速度快。关键是它还是服务器 CPU 的老二,代理式 AI 需要强 CPU 时,AMD 两头吃。 • #ARM:底层架构之王,谷歌、亚马逊自研芯片基本都跑# ARM 架构,ARM Neoverse 平台已经成为 90% 以上自研 AI 服务器 CPU 的首选。所以大厂搞自研,ARM 相当于在家坐着收过路费。 • 博通(#AVGO):定制芯片的总工程师,它作为# Google TPU、Meta MTIA 和字节跳动的重要合作伙伴,博通在高速互联和封装技术上拥有绝对统治力,是云巨头降低推理成本的首选合作伙伴。大厂想省钱搞自研,离不开博通的技术。 • 迈威尔(#MRVL):深度参与亚马逊# AWS 和微软 Azure 的芯片研发,这俩巨头想摆脱英伟达依赖,必须依靠迈威尔。目前迈威尔的定制硅片业务正从“研发期”进入“爆发收获期”,未来的生意只会越做越大。 • 英特尔(#INTC):虽然最近比较难,但它是唯一有自家晶圆厂的设计商,还拥有全球稀缺的# IDM 2.0 代工能力。当推理导致全球 CPU 需求激增、供应链紧张时,Intel 内部的这种协同效应和本土制造优势将会逐渐凸显,而且它还是服务器 CPU 老大。 看完整份报告,我个人认为有几个大趋势将会成为必然: 首先是从以前的「暴力算力」到未来的「精细化运营」。现在来看,整个AI 投资逻辑正在转变,不再是谁芯片最强,而是谁的方案最省钱、最能落地。说明AI真正商业化全面落地场景下,能效比率才是关键。 其次是供应链博弈。各大云巨头都在搞自研芯片,未来 AI 硬件市场会从「英伟达一家独大」变成「群雄割据」。我认为这对整个产业链将是好事。 最后就是电力依然会成为长期瓶颈。虽然 CPU 和 ASIC 在优化效率,但整体算力规模爆炸,对电力的需求还是无限大。看芯片的同时,能源赛道也值得留意。 总结一句话,#AI# 下半场,别光盯着那块最贵的 GPU,那些负责指挥的CPU和帮大厂省钱的ASIC,可能藏着下一波机会。 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🙏)!
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这个对Ethereum是个里程碑的事件。 原本以为需要ASIC,或者至少一年后才能实现Ethereum的block的实时证明(<12s),现在用GPU就实现了(目前需要上百个GPU,后续ASIC仍然可以进一步替代)。这首先说明了Ethereum的强大开发者生态。Ethereum Foundation几乎没有直接出钱,靠号召力也吸引了大量顶尖技术团队围绕着Ethereum的愿景来build,加速实现了实时证明。 其次,在实时证明技术的支持下,Ethreum Layer 1下一步有望实现10,000 TPS的交易容量(交易费也将下降),原因是Validator不需要重新执行大量交易的验算,只需要完成零知识证明(ZK)的验证。后者计算量极低,类似Rasberry Pi Pico的硬件就可以完成,$5,功耗<1W。这意味着Ethereum通过ZK可以同时完成去中心化和TPS两个维度的扩展。这是ZK技术的胜利。 与之相比,根据Grok,Solana理论上可达65,000 TPS,实际运行中约800 TPS,而依赖的硬件成本通常在5,000美元至10,000美元之间(一次性初始投资),运营成本(包括电费和带宽)每月约为100美元至1,500美元。这样,Solana在TPS和去中心化方面相比于Ethereum都不会有优势。 当然,Ethereum基于实时证明的协议升级,还在路上,需要加速。
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🤯 real-time proving is here 🤯 Mainnet EVM blocks proven in under 1 Ethereum slot (12s). Goosebumps. Succinct proves every Ethereum L1 block: → 94% in <12s → 99% in <13s → 99.9% in <12s, soon™ Yesterday RISC Zero unveiled a $120K home GPU cluster—proofs expected in 9.25s. Brevis, OpenVM, Snarkify, ZisK, ZKM are weeks from joining the real-time club. Soon™ my validator will verify EVM blocks on a Rasberry Pi Pico—a $5 board that consumes <1W. I will ditch my EL client in favour of a zkEL. No 1 TB NVMe. Goodbye Geth, hello zkReth. Stateless and RAMless verification in milliseconds on a single CPU core. With real-time proving 1 gigagas/sec (10K TPS) is within reach, without compromising validator decentralisation. From now on expect regular gas limit bumps. 10% of stake is already voting for a 60M limit—your validators can too. Snarkifying mainnet turns Ethereum L1 into the first based and native rollup. Stage 2. Bug-free. Decentralised sequencing. No security council. No governance. The L1 will lead by example. This Friday we celebrate. Join us for Ethproofs call #2#, May 23 at 2pm UTC. 25 speakers, 2 hours of content. Calls are open—DM @corcoranwill for a calendar invite. We are witnessing history. Believe in something real. Believe in real-time proving.
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Taalas 这个芯片,反而币圈人最好理解。 假设,现在的 GPU 训练 AI = 曾经的 GPU 挖 BTC 那么,Taalas 芯片训练 AI = Asic 矿机挖 BTC 不过缺点是:BTC 在量子计算到来前,都不会再换算法。但是每推出一个新的 AI 大模型,Taalas 都得重新生产一个芯片。
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24 dedicated people. $30M spent on development. Extreme specialization, speed, and power efficiency. Today we launch Taalas’ first product. Check it out: Details:  Demo chatbot:  API: 
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美股AI超级周期轮动全节奏,给兄弟们捋一遍 现在的资金已经不是在炒AI了,是在沿着产业链,一层一层往下轮。 第一波炒芯片, 第二波炒存储, 第三波炒光通信, 现在正在猛攻算力和数据中心。 下一个是谁? 给兄弟们捋一遍。 第一波主线:半导体 NVDA,英伟达,AI GPU绝对核心。 ARM,CPU架构底层。 AMD,GPU加CPU双核玩家。 AVGO,博通,AI网络加ASIC芯片。 INTC,英特尔,在追赶。 这波是AI革命的开端,资金最先涌进来。 第二波:存储芯片赛道 MU,美光,HBM核心受益。 WDC,西部数据。 STX,希捷。 SNDK,闪迪。 算力暴涨,存储需求跟着暴涨。 HBM价格涨60%,产能排到2028年。 第三波:光模块和光通信赛道 NOK,诺基亚,通信设备。 LITE,Lumentum,光通信组件。 COHR,Coherent,光电激光器。 AAOI,AOI,光模块。 GLW,康宁,光纤。 CIEN,Ciena,光网络。 MRVL,迈威尔,数据中心互联。 数据中心之间要传数据,800G、1.6T光模块需求爆发。 当下资金正在扎堆猛攻:算力和AI数据中心 IREN,AI算力。 CIFR,Cipher Mining,挖矿转AI算力。 WULF,Terawulf,能源加AI算力。 CORZ,Core Scientific,AI基础设施。 NBIS,Nebius,AI算力云。 CRWV,AI数据中心。 P,Pinterest,AI应用。 这是当下最热的方向,资金在猛攻。 接下来大概率轮动爆发的方向: 01)原材料和稀土赛道 MP,MP Materials,稀土。 USAR,USA Rare Earth,稀土。 UUUU,Energy Fuels,铀和稀土。 FCX,Freeport-McMoRan,铜矿。 AA,美国铝业。 AI数据中心是吞电怪兽,原材料和稀土是供给瓶颈。 02)网络设备赛道 ANET,Arista,数据中心交换机。 AVGO,博通。 MRVL,迈威尔。 CSCO,思科。 03)电源和电网和温控散热赛道 VRT,Vertiv,数据中心电源和冷却。 ETN,伊顿,电源管理。 GEV,GE Vernova,电力设备。 CEG,Constellation Energy,核电。 SMR,NuScale,小型核反应堆。 OKLO,Oklo,核电。 AI数据中心的电力需求暴增,核电和电网设备是长线方向。 04)太空航天赛道 ASTS,AST SpaceMobile,卫星通信。 RKLB,Rocket Lab,商业火箭。 LUNR,Intuitive Machines,月球着陆器。 PL,Planet Labs,遥感卫星。 05)国防军工和无人机赛道 KTOS,Kratos,无人机和国防。 AVAV,AeroVironment,无人机。 ONDS,Ondas,无人机系统。 LMT,洛克希德马丁,军工巨头。 06)机器人和自动驾驶赛道 TSLA,特斯拉,自动驾驶、机器人。 PATH,UiPath,RPA机器人流程自动化。 SYM,Symbotic,仓储机器人。 SERV,Serve Robotics,配送机器人。 AI超级周期,节奏很清晰。 第一波半导体,第二波存储,第三波光通信,现在资金在猛攻算力和数据中心。 接下来,原材料、电网、核电、太空、军工、机器人,一个赛道一个赛道轮过去。 轮动不是让你每个赛道都追。 轮动是让你提前蹲在下一个方向,等资金来抬。 追涨杀跌的,永远是最后接盘的那个。 提前蹲好的,才是吃肉的那个兄弟们。
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妖币不可怕,最怕的就是还在持续build 的妖币 最近 sign rave等妖币带飞一波行情,但大部分妖币拉一波后基本归零 $aia 这个币也算妖币鼻祖,去年拉百倍后很多人以为没了 没想到 DeAgentAI 最近搞了一波大事,宣布成立生态基金 + 5M 回购 AIA 基金会种子轮投的两个项目也是实打实的ai基建 AliceAI 和 ASIC AI Chip 一个是 AI 决策助手,一个是专门为AI推理(跑模型)定制的芯片 可以看出aia是真的在做事,一边建生态(投应用和硬件),一边用真实收入回馈代币持有者,期待币价起飞!
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最近群魔乱舞,妖币又开始满天飞。看到 $RAVE ,就想到了手里的 $AIA 啥时候能够再回巅峰! 最近AIA 连续出了几个利好: 1)启动500万美元的回购计划,直接真金白银从市场上买 AIA 然后销毁; 2)成立了生态基金,已经布局了 AliceAI 和 ASIC AI芯片两个硬核项目。 简单说,AIA 不只是做单一的 AI Agent 基础设施,而是开始往生态投资者这个角色转变了。一边往最底层的物理算力砸钱,试图把 AI 的运行成本降下来;一边往上层应用走,直接触达终端用户。 现在只要拉盘就是好币,希望$AIA 能真正捕获到属于它的价值。手里还有些仓位,希望它别让我失望。
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The models work. Now what do we build with them? Introducing the AIA Ecosystem Fund. 🌀 Backing AI Agent + Physical AI, two seed investments already live: 🔹 @TheAliceAI : A decision assistant. It takes fragmented signals across crypto, sports, and politics, and gives you one clear call. On-chain, uneditable, executable. 🔹 ASIC AI Chip: custom silicon designed specifically for inference, not training, because most of the cost is in running models, not building them More coming soon. Full story 👇
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AI货币化拐点,早上谷歌、微软、亚马逊、Meta四家公司财报整体云/广告业务的超预期收入加速,缓解“烧钱不赚钱”担忧。整体看四家均交出强劲兑现的财报,云/广告增速稳健或加速,RPO/Backlog大幅扩张,Capex虽高但营收/Capex比值基本守住,市场的高预期基本得到满足(部分甚至超预期)。 1. 业绩增速看点(最直接验证AI货币化) 增速差异主要来自订单结构(长约 vs 现货)、产能释放节奏(GPU/TPU/Trainium到货 vs 需求)和绝对增量(AI训练/推理占比)。 1)谷歌 Cloud (GCP):实际+63%($200.3亿,远超共识~50%),增速最猛。AI长约占比高(TPU放量+企业AI合约),产能释放节奏最优,绝对增量最大。 2)微软 Azure:实际增长约38%(符合指引37-38%,Q2曾39%)。AI业务ARR达370亿美元(+123% YoY),仍是核心驱动,但受产能交付限制,绝对增量仍强劲,企业GenAI支出转化明显。 3)亚马逊 AWS:实际+28%(25年Q4为+24%,15个季度最快),大幅超共识26%。Trainium/Graviton等自研芯片+Anthropic等大单加速释放,订单结构转向长约+AI推理,绝对增量领先。 4)Meta 广告:总收入563亿美元(+约33%,大幅beat指引中值),广告业务继续高位平台稳增。AI驱动的广告优化(Advantage+、Llama)直接提升ARPU和转化率,货币化效率最高,无云业务但AI直接服务广告。 小结:GCP增速最炸(订单结构+产能双重加速),AWS实现再加速,Azure稳中略降但AI ARR爆炸,Meta广告最“干净”兑现。增速差异验证AI需求真实且分层释放。 2. 资本支出(Capex) 看点(谁在花、花在哪、折旧何时拖累)四家2026年Capex总指引约6600-7000亿美元(GPU/ASIC 50%,建筑+电力25%,网络15%,存储10%)。重点看营收/Capex比值(当前约4.0,若跌破3.5则担忧产能跑输折旧;守住3.8+则折旧拐点推迟至2028+)。 1)谷歌:Q1 Capex 357亿美元,FY26指引1750-1850亿(多数投ML compute)。Cloud收入+63%+op income暴增,AI长约覆盖率高,比值最优,折旧压力最小。 2)微软:本季Capex 319亿美元(2/3投GPU/CPU等短命资产)。FY26预计1000-1200亿,营收/Capex比值仍健康(AI ARR已体现部分回报),折旧压力可控,但OpenAI相关占比高需持续验证。 3)亚马逊:FY26指引2000亿美元(主导AWS基础设施)。Q1 AWS已+28%且芯片业务ARR超200亿(三位数增长),Capex转化为产能最快,营收/Capex比值有望维持较高水平,折旧拖累最轻。 4)Meta:FY26 Capex上调至1250-1450亿美元(较此前指引上调,反映组件涨价+数据中心)。但广告收入直接受益AI,外部长租合约转嫁部分折旧,Capex转化为收入效率最高(类似“高位平台”稳增)。 总结就是,四家Capex均“花在AI算力”,但谷歌和AWS转化最快(营收加速覆盖),微软次之,Meta通过广告最直接兑现。营收/Capex比值整体守住,未现明显拖累,折旧拐点至少推迟。Meta Capex上调尤其被解读为成本压力增大,所以Meta盘后跌幅最多。 3. 剩余未履约订单(Backlog/RPO) 看点(AI订单含金量)四家合计RPO/Backlog已超1.7万亿美元(纯AI算力订单约8000-9000亿)。重点验证需求方现金流稳定性(大客户支付能力)、合同强制性(长约不可取消)和真实消耗验证(实际使用率)。本季重点:RPO环比增长(大概率+20-25%)和加权平均剩余期限(延长至5年以上=长合约时代确认)。 1)谷歌:Cloud Backlog 超4600亿美元(QoQ几乎翻倍,远超此前2400亿),环比增长爆炸。AI长合约占比超70%,剩余期限显著延长至5年以上,长合约时代已确认,真实消耗验证最强。 2)微软:RPO 6270亿美元(+99% YoY),加权平均剩余期限2.5年。剔除OpenAI后+26%(更接近季节性),现金流稳定性高,长约占比提升,但OpenAI集中度仍是风险点。 3)亚马逊:AWS Backlog此前已2440亿美元(+40% YoY、+22% QoQ),Q1 AWS+28%印证消耗加速。新大单(Anthropic等)进一步延长剩余期限,强制性强,需求方现金流稳健。 4)Meta:无传统RPO,但广告业务通过AI优化实现“即时消耗”,相当于高频短约+长效平台,现金流最稳定(广告主ROI直接可见 总结就是,谷歌Backlog环比最炸(确认长合约拐点),微软/亚马逊RPO稳健扩张+消耗加速,Meta间接验证。 三大指标(RPO环比、营收/Capex、云指引)中至少两项超预期,AI基础设施周期从“预期驱动”转向“兑现驱动”正反馈确立。 整体来看本次财报“够炸”——GCP+63%、AWS+28%再加速、Azure稳38%、Meta广告+33%+Capex上调仍beat,RPO/Backlog集体大增,Capex转化效率高于市场隐含担忧。 总体市场逻辑: 1)预期已极高(“上修-兑现-再上修”正反馈),任意两指标不崩就够,但谷歌三指标全超(增速最炸、Backlog翻倍、转化效率高),直接“够炸”带动盘后大涨。 2)微软/亚马逊:业绩beat但指引/细节/转化效率略逊谷歌,未完全超出隐含最高预期,所以盘后先跌再涨; 3)而meta进一步提高资本开支,市场担心“Capex压力仍存”带动盘后回调 简单来说,谷歌用最炸的Cloud+Backlog数据证明“AI钱烧得值”,其他家虽也强劲,但未完全满足市场已被AI热潮吊高的胃口,导致分化。后续看Q2指引和消耗节奏,AI基础设施周期正从预期转向兑现验证。 还是15号这里 agent热潮是真实可见的。
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四大科技巨头财报看点,下周三美股盘后谷歌、微软、亚马逊、meta四大科技巨头财报公布,应该是这一次财报季最重要的一天,重要性远超其他公司的财报甚至英伟达的财报。无他,核心就是这四家公司的财报特别云业务的收入(meta是广告)是让市场来验证AI商业化收入是不是已到拐点的关键指标,市场热炒算力产业链,最后还是需要下游的收入来支撑。这一季度需要让市场看到、这么大的资本开支能是赚钱、而且是超级赚钱的开始。否则,对资本开支的质疑还会再度回归。个人角度四大科技巨头财报核心的几个看点 1、业绩增速角度: Azure 38%、AWS 32%、GCP 58%、Meta Ads 32% —— backlog释放节奏决定斜率看瑞银23号给出最完整口径,三家公有云1Q26增速指引如下: 1)微软 Azure:38%(不变汇率),核心驱动32%企业GenAI支出落袋。摩根士丹利4/14维持650美元目标价,理由是AI转型期估值修复空间最大。 2)亚马逊 AWS:32%(UBS激进版全年可拉到38%,远超共识26%)。Anthropic合同收入半年从月化60亿美元翻5倍至300亿美元,非线性加速已确认。 3)谷歌Cloud (GCP):58%(Citi 4/14上调至57.5%,对应OI利润率34.6%)。分母最小(4Q25季度营收约150亿美元 vs AWS 290亿),但AI长合约占比超70%,TPU v6e/v7 2026年出货量预估458万片(较2025年增长168%),1Q-2Q集中释放。 4)Meta:广告业务预测561亿美元、同比32.6%。Advantage+、WhatsApp广告、Reels ARR 500亿+已进入“高位平台”稳增长,与GCP“刚进加速曲线”形成两种AI货币化节奏对比。 增速差源头不是“基数效应”那么简单,而是三个嵌套变量:
1)订单结构(GCP AI长合约占比更高,AWS传统IaaS稀释斜率); 2)容量解锁节奏(GCP TPU集中放量);
3)绝对增量(AWS仍领先75亿美元 vs GCP 55亿)。 可证伪判断:如果谷歌财报给出的"递延收入 + RPO 季度环比增速"低于 8%,则GCP58%整体增速的可持续性可能会被证伪 Meta Reality Labs 1Q亏损47亿、全年峰值192亿,波动会放大,但不改广告AI高位平台本质。 2、资本支出角度:6600亿美元谁在花、花在哪、折旧何时开始拖 四家2026年Capex指引汇总(下图2) 1)微软:FY27 Citi预测1920亿美元(比共识高14%),买方调研甚至有40%增长假设。 2)谷歌:1750-1850亿美元(Citi 4/14),2027年2260亿(+25%),已公告基础设施超1400亿(含德州400亿、印度海底光缆150亿、Wiz收购)。 3)亚马逊:约2000亿美元,主投AWS AI基础设施。 4)META:1150-1350亿美元,同时外部长租合约(Google Cloud 100亿、CoreWeave 190亿+、Oracle 200亿、AMD 1000亿/6GW等)合计超1760亿,转嫁折旧。 按AI数据中心结构拆分:GPU/ASIC占50%(3250亿)、建筑+电力25%(1625亿)、网络15%(975亿)、存储10%(650亿)。非GPU部分正不成比例放大——英伟达数据中心收入对应通用GPU采购占比从2024年35%降至2026年22-25%,扩散至博通AVGO(定制ASIC)、SK海力士(HBM)、Arm、Bloom Energy等。 折旧拐点:瑞银判断2027下半年开始明显拖(每年新增折旧约1000亿,按5-6年周期)。 
最值得盯隐藏指标:“营收/Capex比值”衡量折旧拐点的核心指标,FY25约4.0; 若跌破3.5,市场定价“产能爬坡跑不赢折旧”; 守住3.8+,拐点至少推迟至2028上半年。 3、剩余未履约订单角度: 1.7万亿美元 Backlog(签了合同但未履约的订单),瑞银给出2025年底大型云厂商订单簿全景(下图3): MSFT 6250亿(AI占比30-35%); AWS + GCP AI占比超60%; ORCL暴增至5230亿主因OpenAI单笔大单。 剥离传统合约后,纯AI算力订单簿约8000-9000亿美元,对应5-7年每年600-700亿设备需求,与2025年英伟达数据中心收入体量对得上。1美元订单约对应0.4-0.5美元GPU/ASIC采购,剩下是基础设施。 关注backlog含金量的三个维度:
1)需求方约方现金流是否稳定(OpenAI、Anthropic、Apple、Meta vs 2022年SaaS创业公司);
2)结构强制性(预订+提前付费,违约成本高 vs “使用承诺”);
3)真实消耗验证(Anthropic月化ARR半年5倍)。 26年一季度财报更新看点: RPO大概率再增20-25%。重点盯“加权平均剩余期限”——延长至5.0年以上确认“长合约时代”; 缩短至3.8年以下则短合约回流,定价需重估。 总结下来就是,这一轮共识上修+Capex/Backlog同步爆炸,是AI基础设施周期从“预期驱动”转向“兑现驱动”的关键转折。只要RPO环比、营收/Capex比值、Cloud指引三指标中两个不崩,板块仍维持“上修-兑现-再上修”正反馈。但高预期已就位,任何“指引持平”都可能触发短期回调。 这意味着财报当天风险在于“指引不够激进”——买方已把预期推到比卖方更高位置(摩根大通CY27 capex比共识高14%)。任何一家FY27指引仅“持平共识”,市场就会按“低于隐含口径”反应,之前多次财报好指引弱盘后跌的剧本重演。 本条由@bitget_zh赞助,「Bitget 买美股:秒级入场,丝滑交易 」
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