上次推文重点提到CPU的爆发需求，不辱使命，如期迎来大暴涨，上次AMD价格还在280美金，今天已经409美金，半个月涨幅高达46%！从最新苏妈的电话会议来看，未来GPU与CPU需求将是1：1的比例，更加证实了当时我们的预判：「到2030年，未来75%的AI计算需求将会来自推理，CPU市场将会迎来大爆发」 今天看完 #AMD# 交出的这份 2026 Q1 成绩单，我最直观的感受是，风向变了。 如果说过去两年是“大模型训练”的肌肉秀，那么现在，我们正式进入了「AI Agent与推理」的爆发期。在这个阶段，原本被视为“配角”的 CPU，正在拿回它的主场。 1️⃣逻辑重构：CPU 配比逻辑变了！ 以前数据中心都是1颗CPU带8颗GPU，CPU就是个配角，负责发指令递数据。 但苏妈这次财报会提到，推理和智能体场景下，CPU的压力远超预期。 Agent不是简单的问答，它要做任务编排、拆解步骤、调用插件，这些都是CPU干的活。 所以现在高密度AI场景下，CPU和GPU的配比正在从1:8往1:1演进，甚至更高。 AMD把服务器CPU的市场预期直接从18%年复合增长拉到35%，到2030年是1200亿美金的盘子。这个调整很有意思。 2️⃣财报十分亮眼：不只是增长，是质变 这次 AMD 的数据确实硬气，创纪录的 103 亿美元营收（同比增长 38%）只是表象，真正让我这个投资者兴奋的是底层的财务质量： 利润率实现“戴维斯双击”， 毛利率拉升到 55%，自由现金流翻了三倍多。这说明 AMD 卖出的产品越来越高端，话语权越来越强。 数据中心成了绝对核心，营收占比和增长几乎全靠数据中心（同比涨 57%）。以前大家觉得 AMD 是靠 PC 起家的，现在它已经彻底进化成了一家高性能 AI 基础设施公司。 另外Meta给了个6GW级别的大单，还是多代定制的MI450，说明在顶级客户眼里，AMD已经不是备胎，是正选了。 3️⃣护城河：从“单兵作战”到“机架级全家桶” 我注意到苏妈提到了一个关键词：「Helios 架构」。 这是AMD的杀手锏，把自家最强的EPYC CPU（Verano系列）和Instinct GPU（MI450）做成机架级方案，直接送货上门。 相比之下，英特尔虽然也在追赶，但制程和生态整合上还有坑；而 ARM 方案虽然省电，但在处理复杂、高吞吐的 AI 编排任务时，还是打不过 AMD 的 x86 性能怪兽。 4️⃣有个小风险⚠️ 内存价格暴涨，HBM4和高端内存太贵，成本压力很大，游戏业务下半年预期下滑20%以上。虽然苏妈说供应链他们能处理，但这块肉确实被割了。 总结来说，我个人目前长期看好CPU发展的逻辑和方向，AMD已经从便宜替代品变成高性能定义者。苏妈提的EPS超20美金目标，按现在增长势头（Q2预期涨46%），不像画饼。 关注7月份推进AI活动，会有2纳米Zen 6架构CPU和MI450的更多细节。 如果您跟我一样，坚定的相信，AI会从聊天框演变成全自动AI Agent时代，那么AMD的CPU+GPU双轮驱动，可能是目前市场上比较稳的爆发点。 以前买AMD是买潜力，现在买AMD是买确定性。🧐 持续关注CPU赛道，另外还有其他相关利好公司，比如 #ARM# #INTC# 等，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🙏)！

改变大模型竞争格局的一次投资，昨晚Google宣布对Authropic最高400亿美元新投资承诺：1）立即投入 100 亿美元现金，与26年2月融资轮估值一致，不含后续新募资金； 2）额外 300 亿美元 视 Anthropic 达到特定业绩里程碑后投入； 3）同时支持 Anthropic 大幅扩充算力（Google Cloud 将提供新增 5 吉瓦容量，未来 5 年内可进一步扩展） 这次投资完成，谷歌应该就是Authropic最大的份额的外部股东了、当然严格控制在 15% 以内，以免触及反垄断法。 对Google来说意义重大： 1）对冲 OpenAI 风险，Google 通过少数股权绑定 Anthropic，同时自身全力推Gemini，这是一种典型“投资对手”策略——既防止 OpenAI独大，又通过 Vertex AI集成 Claude 丰富产品生态。 2）通过巨额云合同将 Anthropic 的增长转化为 Google Cloud 收入，做大自身的TPU生态、用投资换取算力绑定；这个非常关键， 3）在 AI 军备竞赛中保持技术前沿地位；4）潜在 IPO 后账面巨额浮盈，Anthropic 潜在估值已经逼近OpenAI了。 对Authropic来说意义更重大： 进一步获得海量算力支持（TPU 是其训练核心），加速 Claude 迭代和企业客户扩张。资金储备更加充足 紧随 Amazon 上周承诺最高 250 亿美元投资之后，Anthropic 在短短一周内锁定超 650 亿美元 新资金承诺。 把Anthropic过去半年的金主清单列出来，会发现一个荒谬的现实： 1）亚马逊：50亿美元现金 + 上限250亿美元 + 5GW Trainium算力 + 1000亿美元AWS采购合同； 2）谷歌：100亿美元现金 + 上限400亿美元 + 5GW TPU算力； 3）英伟达：上限100亿美元 + 1GW GPU供给； 4）微软：上限50亿美元 + Anthropic向Azure采购300亿美元算力。 四家硅谷顶级玩家，全部在Anthropic的股东名册上。 也是之前算力短缺的痛苦，让Authropic疯狂寻找新算力供给：思路很清晰，绑定算力供给的最大玩家，但并不是跟一家深度绑死确保自身的灵活度，分散供给。 闲杂压力给到了OpenAI上 以前硅谷大模型御三家，OpenAI、Authropic、Gemini，现在后两者既竞争又合作。Meta、Grok还在奋力追赶。 而算力格局、TPU生态正在快速崛起，未来真有可能GPU、TPU两强相争（虽然现在还差距很大） Google对Anthropic 的投资从 2023 年的 3 亿美元起步，已演变为累计超百亿美元（含最新 400 亿承诺）的战略布局，核心是算力绑定 + 少数股权 + 云收入的三重收获。最新 400 亿美元承诺标志着双方联盟进入新阶段，也凸显 AI 基础设施竞赛的激烈程度。竞争进一步白热化

$NBIS 财报大超预期，盘前股票大幅上涨📈 🟡营收略高于预期。营收 3.99 亿美元，预期的 3.89 亿美元 ⭕️EBITDA 1.3 亿美元，高于预期的 9100 万美元 ⭕️AI 云业务营收：3.9 亿美元（同比增长 841%） 雅虎财经形容 NBIS Q1 2026 营收增长”令人震惊”，但同时指出巨额资本支出和整合风险仍是投资者关注的核心问题。 今日官宣了在宾夕法尼亚州获得最高 1.2GW 电力和土地，用于建设新的自有 AI 工厂。 2026 年业绩展望 📅年度经常性收入 (ARR) 80 亿美元，高于预期的 72 亿美元 📔已签约容量：3.5 吉瓦

我去，OpenAI这野心也太大了！ 居然计划在2030年之前，搭建起30GW的算力规模，这背后得是天量的投入和布局。 这直接影响到的就是： 光通信 、铜缆 、液冷 、存储 、电力 就按现在的趋势来看，3年之后，这些领域不得再涨翻天。 这么确定的未来在眼前，还去炒什么币啊😂

一文看懂AI数据中心大周期下的功率半导体 的下一场军备竞赛，不再只是GPU，而是Power AI 数据中心正越来越大，一个数据中心耗能动辄相当于一座中型城市。 过去的数据中心是 10-20kW/rack，现在已经变成 80kW、120kW，甚至 600kW/rack。大型 AI Cluster 的耗电已进入 GW 级别。 瓶颈除了GPU、cpu和储存，也开始转向电流、热、配电、铜损、电力转换效率、电网接入和 HVDC。 AI 数据中心产业链： 电网 → 变压器 → UPS → HVDC → PSU → VRM → GPU。 传统服务器大量采用 48V，因为传统互联网时代机柜功率不高。但 AI 时代，低压系统的问题开始全面暴露。因为： P = VI 同样 1MW 功率，48V 需要超过 20,000A 电流，400V 大约 2,500A，800V 进一步下降到约 1,250A。 电流下降意味着铜缆变细、铜损下降、发热下降、母排缩小、PSU 压力下降、液冷压力下降，建设难度下降，成本更低。 800V 是电动车已验证的高压平台，EV 为什么进入 800V？因为快充、高功率、降低线损和降低热损耗。 今天 AI 数据中心遇到的是同样的问题。于是 SiC、高压 MOSFET、高压 DC/DC、高压 PSU、HVDC、Busbar、固态变压器，这些原本偏新能源车的产业链，开始向 AIDC 外溢。 但 800V可能只是开始，真正的大方向是 HVDC（高压直流化）。 这是为什么传统工业电力公司突然重新被市场估值。像 Vertiv、Eaton、Schneider Electric、ABB、Siemens，开始成为 AI 产业链的重要受益者。 这也是为什么功率半导体正在被市场重估值。 英飞凌就是一个典型的从服务汽车的功率半导体无缝过渡到电力基础设施半导体的公司。 英飞凌可能是目前全球少数真正做到“Grid-to-Core”的功率半导体平台。从电网侧高压、HVDC、PSU、GPU 供电、高频 GaN、Driver、Controller、MCU，到功率模块、MOSFET、SiC，几乎全部覆盖。 这也是它最大的护城河。 更重要的是，英飞凌不是 Fabless，而是 IDM。自己设计、自己制造、自己封装、自己测试。这在功率半导体行业极其重要。因为功率半导体和 CPU/GPU 不同。逻辑芯片拼的是 EUV、FinFET、GAA、晶体管密度。功率半导体真正拼的是热管理、高压稳定性、长寿命可靠性、材料、封装、外延和良率。尤其 AI 数据中心未来是长时间满载、高电流、高热密度、高压。制造本身就是技术。 英飞凌现在真正重要的资产，包括 Villach、Dresden、Kulim。其中最关键的是 300mm power fab 和 200mm SiC。市场低估了一点：300mm 功率半导体其实非常难。因为热应力、良率、高压器件、缺陷控制，都远比普通成熟制程复杂。而 AI 时代，功率器件需求开始进入大规模扩张阶段。先进功率半导体制造能力本身，开始重新变成护城河。 如果只看“最纯”的 AI 高压 power 玩家，则是 Navitas Semiconductor 和 Wolfspeed 这种公司。尤其 Navitas，本质上是 GaN + AI 高效率 power 的纯 Beta。 Wolfspeed 则是另一种逻辑。市 AI 数据中心如果全面进入 SiC PSU、HVDC、高压电力架构，那么它可能迎来第二增长曲线。 另外还有大型工业电力平台。比如 Eaton、Schneider Electric、ABB。因为它们控制的是配电、中压、低压、断路器、电力管理和数据中心 power topology。而这些东西的 switching cost 极高。AI 最终会发现，GPU 可以换代，但电力架构一旦确定，生命周期极长。 总的来说，谁能持续解决 AI 超高功率密度时代的电流、热、效率、配电、可靠性和电网接入，谁就可能在这个赛道上持续领先。因为 AI 的下一轮瓶颈，已经开始从 GPU，转向 Power。而这条产业链，现在还远没有被市场 fully priced in。 免责声明：本人持有文章中提及资产，观点充满偏见，非投资建议，dyor

今日 GE Vernova (GEV) 与 AMSC (美国超导) 的同步大涨，标志着市场在不断price in AI 时代的硬约束：电力供给与电网容量。 GEV 财报：不只是燃气轮机 GEV 第一季度财报实现“双超预期”，股价跳涨 13%。虽然市场关注 AIDC（AI 数据中心）对燃气轮机的基荷电力需求，但真正的增长引擎来自电网解决方案（Grid Solutions）。 电网业务： 全球变压器、高压直流输电（HVDC）和控制软件正处于极度短缺状态，GEV 凭借定价权实现了利润率的跨越式增长。 业务逻辑： GEV 扮演的是电网“重装甲师”，解决的是吉瓦（GW）级别电力从发电端到负荷中心的远距离大流量输送。 AMSC：从大动脉到精密血管 与 GEV 互补，AMSC 在今日同样迎来爆发。两者的共同逻辑是**“新型电力系统”**。 核心差异： 如果说 GEV 负责建设电网的高速公路，AMSC 则是解决“最后几公里”的精密专家。其高温超导（HTS）技术解决了 AIDC 内部空间受限、散热压力大及输电损耗的问题。 行业映射： AMSC 的弹性代表了市场对“高效率、小型化电力电子技术”的极度渴求。 行业趋势：利好标的排序 这一波由 AI 驱动的电网升级具有长达数年的周期性，配电输电等的核心硬件，拥有核电资产的企业，和工程服务承包商，都可能会受益于这个大周期。 当下的投资逻辑非常清晰：没有电，AI 算力就是废铁。 我们正在经历从“芯片溢价”向“能源硬件溢价”的溢出。 免责声明：本人持有文章提及股票，观点充满偏见，非投资建议dyor

周末行研---AI拉动的电力电子系统大基建里SiC、GaN 与硅MOSFET的份额浅析 AI数据中心疯狂建设推动的电网大升级，正在让另一个长期被低估的领域重新回到舞台中央：功率半导体。 电力系统核心在于高效地控制电流。而控制电流最核心的器件，就是MOSFET（Metal-Oxide-Semiconductor Field-Effect Transistor）金属-氧化物-半导体场效应晶体管。 过去几十年，全球功率器件几乎都建立在硅MOSFET之上。硅便宜、成熟、产业链完整，因此长期统治整个行业。但随着AI服务器功率暴涨、EV进入800V时代、数据中心向高压化演进、高频电源需求提升，传统硅开始逐渐碰到物理极限。于是，SiC（碳化硅）与GaN（氮化镓）开始崛起。 SiC更像重工业路线。它的核心优势，在于高压与大功率。SiC拥有更高击穿电压、更强导热能力，在高压、高电流场景下效率明显优于传统硅IGBT。因此EV主驱逆变器、光伏逆变器、储能、工业高压驱动、电网、高压UPS这些领域，正在快速SiC化。尤其特斯拉推动的800V平台，本质上是整个SiC产业爆发的重要转折点。过去几年，新能源车一直是SiC最大的驱动力。Wolfspeed、onsemi、STMicroelectronics、Infineon Technologies、ROHM、Mitsubishi Electric等公司，都在这一轮周期中受益。 但SiC并不完美。相比GaN，它通常开关速度更慢、Qg更高、高频性能较弱，高频下磁性器件难进一步缩小。于是GaN走向了另一条路线。GaN真正强的地方，是高频。GaN拥有更低Qg、更低输出电容，以及几乎没有reverse recovery的问题，因此特别适合高频DC-DC、AI服务器供电、GPU VRM、手机快充、高频PSU、小型化电源。 AI可能是GaN真正的大周期。因为AI数据中心正在推动整个供电架构向高频化、高电流化、小型化、高效率演进。尤其48V架构之后，大量高频DC-DC开始成为核心瓶颈，而这正是GaN的甜点区。 传统服务器机架可能只有5-10kW，现在AI机架已经开始进入50kW、100kW，未来甚至可能接近MW级别。 AI数据中心正在从IT设施，逐渐变成“电力设施”。而从电网到GPU，中间需要经历大量电力转换：高压输电、变压器、UPS、PSU、AC/DC、DC/DC、VRM、GPU近端供电。每一次转换都会损失能量。当单个AI园区开始消耗GW级电力时，1%的效率提升，都可能对应巨大的经济价值。于是，功率半导体开始从配角变成核心瓶颈。 GaN因此开始大量进入AI服务器PSU、高频DC/DC、GPU VRM、电源模块。很多系统甚至开始出现“SiC + GaN”混搭。高压主干用SiC，高频末端用GaN。数据中心里，电网到数据中心的大功率高压部分，更适合SiC。服务器机架内部的高频供电，则更适合GaN。 未来整个功率半导体可能形成三层结构。低压低成本：硅MOSFET。高频高效率：GaN。高压大功率：SiC。 650V附近，是GaN与SiC正面竞争的区域。低于650V，GaN优势明显。高于650V，SiC优势越来越强。而650V附近，两边都能做。 同时，因为全球大量关键系统，都工作在400V~800V DC母线附近。 650V器件通常对应400V AC整流后、380V HVDC、48V架构上游、数据中心PSU、工业电源、光伏、OBC、AI服务器电源。 这是现代工业和数据中心最核心的电压区间之一。 于是竞争开始从单纯器件参数，变成系统成本、EMI、驱动复杂度、散热、良率、可靠性、客户验证、使用寿命、热循环、ppm失效率，以及长期供货能力。 这也是为什么功率半导体行业护城河极深。尤其SiC。SiC真正难的，不只是器件设计，而是晶圆生长、外延、缺陷控制、良率、高温可靠性。这些能力需要长期工艺积累。因此行业真正强势的玩家，往往都是十年以上沉淀出来的公司。不同公司的强项也不同。Wolfspeed强在材料。STM强在EV。Infineon强在模块与系统能力。onsemi强在汽车客户。Rohm强在可靠性。 GaN世界则还没有完全进入成熟阶段。目前Texas Instruments、Navitas Semiconductor、Infineon Technologies、Efficient Power Conversion都在不同方向推进GaN。其中TI可能长期被市场低估。因为真正的大客户最在意的，往往不是PPT参数，而是reliability、qualification和长期供货能力，而这些恰恰是TI最强的地方。 总的来说，AI正在提高整个系统里的“功率半导体含量”。未来AI基础设施的竞争，可能不只是算力竞争，还会是电力竞争、配电竞争、散热竞争、电源效率竞争。 过去半导体行业的核心是计算。未来十年，功率控制本身，可能会成为新的核心瓶颈之一。 免责声明：本人持有文章中提及资产，观点充满偏见，非投资建议，dyor

🔥Tesla 和 SpaceX 的太阳能布局，可能正在指向同一个更大的答案 市场一直把 $TSLA 和 SpaceX 当成两家公司看。 法律结构上当然是这样。 但从能源、芯片、材料、制造、AI 数据中心到机器人，它们的技术路线正在越来越像一套共同系统。 这次最关键的信号，是太阳能。 Elon Musk 近期提到，Tesla 和 SpaceX 都在推进美国本土 100GW 级别太阳能制造目标。Reuters 也报道，$TSLA 正在招聘以支持这一太阳能扩张计划，目标远超当前美国太阳能制造能力。 SpaceX 这边，Bastrop 的太阳能电池工厂已经不只是传闻。SpaceX 招聘信息明确提到，相关岗位将支持“高产量太阳能电池制造”，并直接服务于 SpaceX 的太空 AI 数据中心愿景。 这件事真正重要的地方，不是 SpaceX 要做太阳能，而是 SpaceX 为什么必须做太阳能。 如果未来 AI 计算进入太空，卫星就不再只是通信设备，而会变成轨道上的数据中心。 那时最核心的成本，不只是发射成本，而是能源成本、芯片成本、散热效率和制造规模。 地面太阳能和太空太阳能不是完全相同的产品。地面需要面对天气、屋顶、工业场景和长期耐用性；太空则要求轻量、可折叠、高效率、抗辐射，并适应完全不同的温度和光照环境。 所以 Tesla 和 SpaceX 分开建太阳能产能，并不矛盾。 一个面向地面能源系统、家庭、工业、机器人和地面数据中心。 一个面向 Starlink、太空 AI 数据中心和未来轨道计算网络。 但底层能力可能高度重叠：材料、自动化制造、封装、良率、设备工程、垂直整合。 这才是重点。 Tesla 在 Buffalo 的太阳能业务也重新进入视野。WAMC 报道称，Tesla 已在 Buffalo 增加 300 多名员工，并表示已开始制造太阳能面板，同时在当地投入 3.5 亿美元建设超算基础设施。 也就是说，Tesla 的能源制造线和 SpaceX 的太空能源制造线，正在同时推进。 更大的背景，是 Terafab。 Reuters 报道，Elon Musk 已提出 Tesla、SpaceX 与 xAI 的大型 AI 芯片制造计划，目标是支持 Tesla 车辆、Optimus 机器人、SpaceX 卫星和太空 AI 数据中心的芯片需求。 这就把逻辑串起来了。 机器人需要芯片。 AI 数据中心需要芯片。 芯片需要能源。 太空 AI 需要太阳能。 太阳能需要高效率制造。 高效率制造又正是 Tesla 和 SpaceX 最擅长交叉学习的地方。 所以这不是简单的“Tesla 做车，SpaceX 发火箭”。 更准确地说，这是一个围绕能源、AI、制造和空间基础设施展开的长期闭环。 $TSLA 的价值，不能只从汽车销量看。 SpaceX 的价值，也不能只从火箭发射看。 真正值得关注的是，当两家公司在材料、制造、能源、芯片和 AI 计算上共享越来越多底层能力时，市场是否还应该用完全割裂的方式给它们估值。 你更倾向于认为 Tesla 和 SpaceX 只是业务协同，还是它们正在变成 Elon Musk 体系下同一套工业操作系统的两个出口？

AI数据中心电力上的关键环节：800VHDC，今天在这里 Ultra平台上得到大规模采用。其实800VHDC并不是全新概念，自从英伟达去年说要推直流供电架构后，市场对此的关注度其实挺高的，这个板块的相关的标的已经炒过一博预期了。但实际上800V直流电在下半年才真正大规模采用，值得关注。聊下几方面的问题： 1、800V HVDC架构是什么？ 传统高密度AI rack的路径大致是：电网中压AC → 变压器/UPS/PDU → 415/480VAC到机架 → 机架内PSU转54VDC/12VDC → GPU核心电压。 达子的800VDC愿景则是：在数据中心边界/电力室把中压AC集中转换成800VDC，用800V DC busway送到IT rack，再在靠近GPU的位置用高比率DC/DC转换。NVIDIA称，54V架构在200kW以上开始撞上物理限制；1MW rack如果继续用54V，单rack铜排最高可能需要约200kg铜，而800V架构通过减少电流、减少转换级数、减少机架内PSU，目标是提升效率、降低铜耗、释放机架空间。 它不是简单的电压升级，也不是“发明了直流供电”，而是AI数据中心供电架构的一次平台级切换，是对整个电力交付架构的系统性重构，旨在解决传统48V/54V机架电源的瓶颈（空间受限、铜缆过载、多级转换损耗高），支持单机架功率从数百kW跃升至1MW+，并为未来GW级AI工厂铺路。 2、800V HVDC的意义和革命性是什么？ 1）首先自然是效率和空间布局 效率提升：从电网到GPU的转换环节大幅减少，整体能效可提升从以前90%能大幅度提高到98.5%以上传输损耗显著降低，TCO（总拥有成本）降低可达30% 空间与密度优化：减少铜缆用量和电源单元体积，机架内计算空间利用率提升超80%，支持更高密度GPU集群 2）800V不是单一器件升级，而是生态重构：中央整流、800V DC busway、固态断路器、热插拔保护、sidecar/power rack、BBU/CBU、超容/电池储能、DC/DC、GaN/SiC、液冷都要协同。NVIDIA也明确说需要OCP等组织推动电压范围、连接器、安全标准。 如果大家有关注过新能源汽车产业链，应该有影响这两年国内电动车厂商都在推的“快充”基本上就是800V高压直流充电。现在达子正在把800VDC变成下一代AI rack标准化路线的一部分，所以一部分原来给新能源汽车充电产业链上的关键环节，又开始外溢到AI数据中心上了。 3、800V HVDC空间有多大？ 要看大背景，AI数据中心整体市场从2025年约3440亿美元增长至2032年超2万亿美元（CAGR 27.5%）。 功率基础设施将成为AI建设的核心瓶颈与增长点，NVIDIA的标准将加速 hyperscaler采用，带动固态变压器、GaN/SiC功率器件等子市场爆发。 2027年后，>300kW/rack、尤其是400kW-1MW rack的AI zones中，800VDC或类似HVDC架构渗透率快速提升。若未来新增AI容量中有30%-60%采用高压DC架构，并且每MW对应的核心800V电力链价值量在几十万到数百万美元区间，累计空间就会进入百亿美元到千亿美元级。 当然这个预测区间也很宽，因为真实取决于Kyber/Rubin Ultra出货节奏、超大云厂接受NVIDIA 800V的程度。 4、800V HVDC产业链构成 完全是英伟达参考设计主导资格认证，之前英伟达也公开列出的核心合作伙伴分为三类，竞争激烈，份额将取决于认证进度、量产能力和 hyperscaler合同。 1）硅片/功率半导体供应商（核心器件，如SiC/GaN MOSFET、控制器，用于高效转换）： 主要玩家：Texas Instruments（TI，已发布完整800V解决方案）、STMicroelectronics（ST，6-18kW功率板）、Infineon、ROHM（SiC器件）、Navitas（GaN/SiC）、Analog Devices、onsemi、Renesas、Innoscience、MPS、AOS、EPC等。 这些是NVIDIA“硅供应商”名单核心，TI/ST等已演示参考设 2）电源系统组件/模块供应商（电源架、Sidecar、DC-DC转换器等）： 主要玩家：Delta Electronics（与NVIDIA深度合作，发布800V解决方案）、Flex、LITEON、Megmeet、Lead Wealth、Bizlink等。 Delta等中国厂商优势明显，已有白皮书和技术落地；LITEON等股价因800V预期已经显著上涨。 3）数据中心电源系统/基础设施供应商（机架级配电、Sidecar、SST、母线等）： 主要玩家：Vertiv（Hopewind为其800V系统关键子供应商）、Schneider Electric（开发1.2MW Sidecar）、Eaton、ABB、GE Vernova、Siemens、Hitachi Energy、Mitsubishi Electric等。 这里面Vertiv、Schneider、Eaton等是传统强者。 个人角度看 1）Vertiv、IFFNY、Schneider、Eaton、Delta、ABB是最可能在早期800VDC相关收入中占到显著份额的几家公司； 2）LITEON、TI、ST、Infineon、onsemi是第二组确定性较强的受益者； 3）Navitas、Power Integrations、MPS、BizLink、Megmeet、Innoscience（英诺赛科）属于弹性更大但验证/量产/竞争风险也更高的一组。 个人角度当下比较看好的则是，当然这个还要动态迭代： nvts、IFNNY、英诺赛科、vicr 5、后续跟踪落地节奏的几个重要节点 1）NVIDIA Kyber / Rubin Ultra 2027节奏：是否明确把800VDC作为默认/主推rack电力架构，而且出货节奏也带动800V的落地节奏 2）OCP标准进展：800V连接器、安全、保护、PDB、BBU/CBU是否标准化。 3）看点电源管理系统组件，功率半导体供应商的点单披露，谁真正进入了进入backlog和量产socket；这个最关键决定了哪家供应商能吃到多大的份额 4）超大云厂路线：800V vs 400V/±400V vs 50V HPR是否分裂。决定了市场对800V hvdc的预期和想象空间。 5）单MW成本下降曲线：如果800VDC使每MW可部署GPU数量、能效和维护成本明显改善，它会从NVIDIA专用架构变成行业事实标准。

Bitdeer：AI 数据中心转型和重估值之路 Bitdeer（BTDR）这家比特币矿企，正在努力的让市场尽快开始把它的一部分资产按 AI 数据中心重新定价。 截至 2026 年 5 月，Bitdeer 披露全球电力容量约 3.0GW，其中 1.74GW 已上线，1.26GW 在 pipeline。这个数量并不小。但问题是，这些电力里，真正已经被验证为 AI-ready 的比例还不高。市场不给它 CoreWeave、Nebius 或 IREN 那样的估值，并不完全是错杀。 Bitdeer 当前的估值更像“矿企 + AIDC 期权”。它的 EV/Sales 明显低于 CoreWeave、IREN、Applied Digital、Nebius 等 AI 基础设施标的。但折价的原因也合理：AI Cloud 收入还小，大客户合同还没落地，融资路径也还没完全清晰。 公司 4 月披露 AI Cloud ARR 约 6900 万美元，GPU 部署 4184 张，利用率 92%；但 Q1 AI Cloud 收入只有 370 万美元。 主要原因是Q1 收入是季度累计，而 ARR 是期末点位，业务主要在 3 月后才开始明显爬坡。 真正的问题是gpu租用价格。按 6900 万美元 ARR 和 GPU 数量测算，隐含单价大约在 2 美元/GPU-hour 左右，明显低于成熟高端 GPU 云的 on-demand 价格。 这说明 Bitdeer 可能仍在用较低价格换利用率和客户验证。因此，后续要看的不是单纯 ARR 增长，而是 Q2、Q3 的收入兑现和毛利率。 Bitdeer 最重要的触发器是挪威 Tydal 225MW 项目。如果它签下高信用租户，并披露租期、容量、租金或 ARR，这会显著改变市场对公司电力资产质量的判断。没有租约，3GW 只是潜在资源；有租约，它才变成可融资、可估值的 AI 数据中心资产。 第二个触发器是 AI Cloud ARR 能否突破 1 亿美元。4 月已经到 6900 万美元，短期继续上行的概率不低。但如果增长主要靠低价填满 GPU，估值倍数会被压制。 第三个触发器是融资。Bitdeer Q1 末借款约 19 亿美元，现金约 3 亿美元。AIDC 转型需要大量资本。若公司能依靠项目债、客户预付款或低稀释融资推进，股东能保留更多重估收益；若靠高成本债或持续发股，弹性会被稀释。 第四个触发器是交付。Tydal、Wenatchee、Knoxville 等项目的转换窗口集中在 2026 年 Q4 到 2027 年 Q1。短线看合同，中线看融资，最终还是要看项目能否投运并进入财报。 整体看，Bitdeer 出现第一阶段重估的概率偏大。它有电力、有转型路径，也有接近落地的事件催化。但它还不是成熟 neocloud，而是处在“矿企估值向 AI infra 估值切换”的前夜。 总的来说Bitdeer 的便宜是真实的，折价也是真实的；真正的机会在于，市场是否会因为 Tydal 签约、AI ARR 增长和融资清晰，把它从矿企重新定价为 AI 数据中心平台。 免责声明：本人持有文章中提及资产，观点充满偏见，非投资建议，dyor