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🙏)！

如果未来几年AI继续扩张，康宁可能是最大的赢家之一 大盘开始回调的时候，我就喊过要抄底DRAM、MRVL、INTC、COHR、GLW、NOK这几个标的，康宁就在这个名单里。陈立武访谈里提到玻璃基板对先进封装的重要性，我当时也专门写了一家对应的公司，就是康宁。 然后，亚马逊和康宁签了一份多年期光纤供应协议，加上之前英伟达对康宁的投资，这家公司到底有什么神奇之处，值得重新认真捋一遍。 整理一下我的逻辑，先说最有确定性的部分，再说还需要时间验证的推演，把这两类分开讲，说服力会更强。 一、康宁是一家什么样的公司 成立于1851年，175年历史。给爱迪生定制过第一颗灯泡的玻璃壳，做过登月飞船的太空窗户，打磨过哈勃望远镜的镜片，也是苹果"大猩猩玻璃"的供应商。它的特点是，作为一家重资产制造企业，始终把营收里很高的比例砸进研发，在玻璃、陶瓷、光物理这些底层材料科学上筑起了一座很难被超越的墙。 更关键的是，康宁是市场上唯一一家同时精通大面积工业显示器玻璃和精密光纤传导技术的材料巨头。这两个领域以前完全是不同的板块，但康宁两边都做，而且都以二氧化硅为核心原料，这就成了它切入下一代AI芯片技术（半导体加光通信）的天然护城河。 二、最有确定性的逻辑 第一，AI光互连已经进入锁产能阶段。现在市场开始讨论光纤、连接器、光引擎够不够用。英伟达签了多年期合作，让康宁美国光连接产能扩产10倍，光纤扩产50%；亚马逊AWS也签了多年期光纤供应协议；Meta之前也签了60亿美元的多年期光纤协议。这几件事拼在一起，说明超大规模云厂商已经在提前锁未来几年的产能，不是等需求出现才下单，这是供给端开始紧张的明确信号。 第二，康宁已经不只是传统光纤公司了。Q1光通信业务收入同比涨36%，利润同比涨93%，增速远高于公司的传统业务。这意味着市场开始重新用AI基础设施公司的框架去理解康宁，不再只是按成熟材料公司的逻辑去定价。当然现在估值还没完全切过去，这是一个正在发生、但还没走完的过程。 第三，英伟达愿意通过资本合作绑定供应链。英伟达在这次长期合作协议里获得了认股权证，这说明公司愿意通过资本层面的合作进一步绑定关键供应链。以前绑GPU供应链，后来绑HBM，现在开始绑光连接，说明光互连这件事已经进入了英伟达的战略层面，不是个边缘环节。 第四，玻璃基板可能打开第二成长曲线。如果未来先进封装逐步从ABF载板转向玻璃基板，康宁就不只是卖光纤，还能进入先进封装材料这条线，这才是真正的大故事。但这部分目前还在未来几年逐步商业化的阶段，不能当成已经兑现的业绩来看，要留时间去验证。 三、康宁在AI算力基础设施里到底扮演什么角色 现在的AI数据中心，比如英伟达Blackwell架构机柜，装着成千上万颗GPU。如果用传统铜线传导，面对这么大的数据量，铜线电阻会产生极大功耗和发热，带宽根本扛不住。目前最主流、也是规模化AI集群最有效的解决方案是光互连，光纤具有极低传输损耗，远低于铜缆。康宁是1970年全球第一个发明超低损耗光纤的公司，行业地位很稳。 康宁的高密度光纤互联技术是它真正的杀手锏。现在的AI训练集群要求几万颗芯片像神经元一样密集连接，康宁可以实现更高密度的光纤部署，这直接帮科技巨头提升算力密度，省下电费和连接成本。 它还有个独特的资本效率优势：之前已经提前把厂房和设备砸好了，现在AI订单爆发的时候不用再投大规模资本开支盖新厂，可以直接用现有设备接单。在已有产能利用率持续提升的情况下，利润率存在进一步扩张空间。 除了光通信，康宁还有几条业务线同步走强：太阳能业务保持较快增长；车载玻璃受益于汽车中控屏幕越来越大，正在变成高单价、高毛利的新应用场景；半导体精密材料方面，康宁长期深耕超低热膨胀玻璃、精密光学玻璃和特种玻璃材料，在高端光学系统和半导体光学产业链中拥有深厚积累。 四、这次涨幅背后的几个具体催化剂 英伟达的投资和绑定关系前面说过了，亚马逊这次签的多年期光纤供应协议是又一个独立验证。英特尔CEO陈立武最近在访谈里点名玻璃基板是先进封装的重要方向，这是一次独立的产业领袖背书。 最重要的是在首尔AI数据中心光通信与互连技术大会上发布的GlassBridge玻璃桥技术。花旗的看法是：虽然目前玻璃桥技术对AI光收发模块企业的影响还有限，但存在结构性颠覆的可能性。随着CPO和NPO在2028到2030年间逐步商业化，玻璃桥会主要在新部署项目中和增量型iFAU竞争，光学元件行业有可能从物理微组装走向半导体级工艺集成，这是一次真正的范式转变，不是简单的产品迭代。 还有两条产业链传导的逻辑值得单独提一下：设备商这条线，美国制造的扩产计划里一定会包括相关设备采购。还有材料商，这次扩产的利好是全球性的。 五、资本市场怎么给康宁重新定价 盘一下康宁30年的市值变化，上一次股价历史巅峰还要追溯到2000年左右的互联网泡沫时期，当时市场在炒光纤网络拉线。泡沫破裂之后，股价经历了很长一段沉寂期，这一次在AI超级浪潮光通信、CPO、半导体玻璃基板的加持下，康宁市值再次迎来爆发式增长，打破历史纪录创下新高。 最近一季财报营收43.5亿美元，同比涨18%，核心EPS大幅飙升30%，最核心的光通信业务销售额同比暴增36%，体现出AI数据中心对光纤的强劲需求。财报还透露，除了之前签的60亿美元光纤大单，康宁近期又新增了两家超大规模云客户（Hyperscaler），部分未来几年产能已经提前锁定。 管理层给的路线图是：2026年底光通信营收200亿，2028年300亿，2030年400亿，光子平台单独目标100亿。 六、我自己的判断 随着超大规模AI集群建设持续推进，康宁同时受益于光连接、先进材料和未来玻璃基板这三条成长曲线，英伟达、亚马逊、Meta这几家巨头的长期合作进一步验证了它在AI供应链里的战略地位。 以前市场把它当成一家传统的低估值玻璃厂，现在华尔街开始意识到它是AI硬件底层不可或缺、接近技术垄断的卖水人。当它的标签从传统制造重估为AI核心基建，长线估值有可能发生比较大的跃升。英伟达10倍扩产的时间表是2028年完成，两年时间赌一个供给端紧张的故事，但具体能涨到什么估值，留给市场自己去给，不提前下死结论。

今日美股总结：苹果涨价、美光狂飙——今天发生了什么 美光科技盘后炸裂财报加上5月PCE数据基本符合预期，盘前日韩股市大涨，美股期货全线走高，市场以为今天要迎来一场科技股大反攻。结果开盘之后还是受到CTA和养老金的抛售被打下来了（昨天有提到过抛售还没结束，没上车的朋友不用急，6月30号之前波动还是会比较大，会有多次上车机会）。 最终标普500收平，日线走出四连阴，整体处于弱势调整状态。虽然今天上涨的个股家数其实超过了一半（上涨305家，下跌198家，市场并不是在全面杀跌撤退，是在进行剧烈的调仓，所以短期6月底的上下波动是正常的），但因为几个权重股像苹果的砸盘贡献了大部分跌幅，导致大盘整体承压。好消息是，标普和纳指目前都还站在MA50和EMA50上方，中期的技术结构还没被真正破坏。 罪魁祸首是苹果。 苹果今天涨价了，这件事的连锁反应要讲清楚 苹果对多款Mac和iPad大幅涨价，幅度15%到25%，部分机型涨150到300美元，库克说涨价不可避免。苹果股价暴跌6.13%，创2025年4月以来最大单日跌幅。 库克上周就预警这轮存储短缺是"百年一遇的洪水"。连全球采购能力最强的消费电子巨头都扛不住，说明存储的定价权已经真正转移到了上游。存储厂现在优先供货给签长期合约、出高价的AI超级客户，过去一年DRAM和NAND已经涨到原价的四倍左右。 关键区别在这里：存储厂涨价是净赚，成本没变利润全涨。苹果是被迫承受高价采购的那一方，而且苹果的产品不像台积电先进制程那样涨价也不丢单，消费者很可能选择延迟换机，这会直接伤到需求。市场的恐慌逻辑是：连苹果都扛不住，其他硬件厂商的利润空间会被吸干。苹果暴跌拖累了Meta、微软、谷歌、亚马逊。 这轮涨价去年下半年就已经是产业共识，不是突发新闻，今天更像是利空靴子落地。短期拿这些大科技可能会难受，可能要等7月中下旬财报季空头回补才会真正反弹。 存储这条线完全是另一个故事，今天再次验证 今天行情分化，存储和存储相关的股票都涨的不错。 美光单日涨14%。它跟超大客户签了16项长期供货协议，把未来3到5年的价格订单锁死了。供不应求局面下，下游厂商只能被迫接受以后内存降价也得按现在的高价买。市场普遍解读为，存储以前那种涨一波跌一波的周期循环可能要被打破了。 管理层说存储紧缺会持续到2027年以后。 基于当前全球AI资本支出的趋势，华尔街共识预计，美光的业绩峰值（EPS约121美元）将出现在2027年。股票交易的是未来，通常会提前反映预期。如果AI资本开支继续维持高景气，我认为年底看到2000没太大问题。 但到了明年，就要开始留意了。当市场把2027年的盈利预期基本交易完，股价未必会继续跟着业绩上涨。毕竟，股票买的是未来的预期。 财报之后投行调目标价的力度也是历史级别的，几乎家家都在大幅上修：Melius从1100涨到2200美元，Susquehanna从1750涨到2000，DA Davidson从1500涨到2000，Barclays从1175涨到2000，Needham从1550涨到1650，TD Cowen从1500涨到1600，KeyBanc从600直接跳到1600，美银从1500涨到1550，摩根大通从550涨到1540，富国从1220涨到1525，Wolfe Research从1250涨到1500，Raymond James从1100涨到1500，RBC从1200涨到1500，花旗从1200涨到1400，瑞穗从1150涨到1375，Baird从500直接跳到1280，大摩从1050涨到1200，高盛从900涨到1100。 像KeyBanc和Baird这种一次性把目标价翻两倍多的调整，在大型半导体公司身上是很少见的，说明这次财报真的让华尔街集体重新认识了存储这个行业的盈利模式。 小摩存储研报里有个数据值得记：存储芯片在科技巨头资本开支里的占比，从2022年不到20%飙升到2026年预估的52%，2027年可能超过70%。云厂商不太可能短期内放缓开支（至少到2027年底前还不会，2028年不好说），这意味着存储逻辑会持续走强。7月份巨头们公布新财年资本开支要重要关注。 今天的PCE数据 5月PCE同比4.1%，核心PCE同比3.4%，这轮通胀上涨很大程度是由油价上涨导致的，石油价格下来了就没什么好担心的了。核心PCE环比只有0.3%，最大涨幅来自金融和服务管理费，本质是股市大涨的自动结果，对消费者实际生活成本没什么意义。房地产和耐用品这些更贴近真实经济的分项都稳定。 10年期美债收益率今天平稳甚至微跌，说明债市根本不担心这个数据，今天的下跌更多是苹果消息导致的。 我自己的判断是今年美联储大概率维持利率不变，不会加息。各种恐慌式解读加息的小作文，大概率没什么实际意义。 技术面几个关键点位记一下 标普几周前创下接近7600点的高点后一路回撤，最近三个交易日一直在7350到7400之间横盘拉锯。SPY上方阻力738到740，下方第一支撑732，第二支撑721.23。EMA 50 730已经到了，看6月剩下几个交易日会不会再测试一次。 期权这边要重点说一下：OPEX移仓换月后，大盘已经正式进入7月期权周期，目前7300点下方堆积了巨大的负Gamma敞口，这预示着短期波动率会大幅飙升，重要的Put Wall还是在7300。 QQQ正负信号都有，30分钟和1小时级别有底背离。说一下我自己的期待，还是希望周五到下周一二，QQQ能来一次final capitulation，插针到700附近再迅速拉回（不一定会来，周二周三周四早盘都加仓了不少）。我会留了一部分防守资金守在700附近，真来了这一下就直接加进去。这里是Put行权墙最集中的位置，也是CTA和技术面共振的关键支撑。 VIX要回到18以下。 DXY如果未来几周回踩inverse head and shoulder颈线99 100左右，那么股市，黄金，BTC会赢来不错的反弹。 几个个股消息和分析 $QCOM 日涨幅从10%收窄到3.7%，上调指引到2029年数据中心营收150亿美元。短期还是受到CTA和养老金抛售影响，但长期估值重估逻辑依然成立。 $BB 黑莓今天单日涨了20%，9年来首次现金流转正。之前有分享过在7.5左右买了2028年1月21号 10的leap call，仓位不大，拿着不动，也是看好长期估值重估的逻辑。之前有分析BB的文章，感兴趣的可以去看看！ $INTC 过去几周经历了一轮强劲暴涨，从100美元一路冲到140美元，现在正在所有核心均线（10日、20日、50日）上方做健康的横盘整固。期权市场上，正Gamma敞口一直大幅倾斜延伸到150美元这个关口，今天收在133.08美元，大量行权买单正向150美元方向涌入。昨天提到国会山股神Pelosi也买了Intel 5M的看涨期权，根据5月29号买入时间来看大概是在110-116之间买的。 之前那个bull flag画了同比涨的话会到165左右，但要先等大盘企稳。说实话，Intel的跌幅是比我想象中要小的，只插针跌到了MA 10就收回来了，我本来还期待能到EMA 20 122左右，说明走的还是很强势的。 这些总体解读就是：可能还需要几天时间横盘沉淀，但只要放量突破当前的整固高点140左右，很容易就能启动向150美元的二次拉升。 总结 苹果涨价是去年就已形成的产业共识，今天更像是利空落地，不是新增风险。存储的看涨逻辑没有变化，在这次涨价后得到进一步验证。通胀数据拆开看核心驱动是输入性的，今年大概率维持利率不变。 接下来几天会比较颠簸，但只要基本面没变坏，回调都是布局机会。6月30号前把握住机会。

生成式AI往代理式AI迁移中，新的卡脖子环节又出现了，这次是CPU。之前市场关于算力紧缺的讨论都在GPU、HBM、光模块、电力等环节，其实对于CPU的关注比较少。其实Cpu的紧缺传了一段时间了，看最近英特尔、AMD走势最核心驱动力就是来自cpu开始出现紧缺了，甚至连过往不怎么受待见的港股联想集团，最近两周走的也很强。 1、为什agentic ai时代CPU占比会扩大？ 传统AI（主要是大模型训练/推理）高度依赖GPU，因为Transformer的核心是并行矩阵运算，GPU擅长高吞吐的并行计算。这时CPU主要只负责“辅助”：数据路由、内存压缩、GPU调度等，导致数据中心CPU:GPU比例很低（典型1:4~1:8，甚至1颗CPU管8颗GPU）。CPU利用率低，基本是配角。 Agentic AI完全不同，它不是单次“问答”，而是自主多步循环（Planning → Tool Use → Act → Observe → Reflect → Iterate），涉及： 1）编排：调度子任务、多智能体协作、分支逻辑、重试机制。 2）工具调用：网页搜索、API调用、代码执行、数据库查询、向量检索（RAG）、文件处理等。 3）其他CPU密集任务：上下文管理、KV Cache处理、强化学习（RL）仿真评估、数据预/后处理。 这些任务高度串行、I/O密集、逻辑分支多，GPU并不擅长（甚至会闲置）。研究显示：工具处理阶段在CPU上可占总延迟的50%~90.6%（GPU在等待CPU）。Agentic工作流中CPU动态能耗占比可达44%，比传统AI高3~4倍。 简单说，Agentic AI把“思考”交给GPU，但把“做事/协调”交给CPU。CPU从“管家”变成了“总指挥”，必须大幅增加才能让整个系统高效运转。这就是CPU占比扩大的核心驱动（Intel、AMD、Arm、TrendForce等一致观点）。 2、CPU成为新紧缺环节的现实证据 今年Q1 Intel/AMD服务器CPU交期已经拉到6-12周，部分型号基本售罄，价格也提了10%以上。厂商自己都说“demand far exceeded expectations”。不是产能不够，而是Agentic AI把CPU从“可有可无”直接干成了“必须配足”的总指挥。 数据中心项目现在除了电力，就是CPU卡脖子最严重。传统x86（Intel/AMD）高功耗+产能紧张，供应链直接打爆。 3、CPU缺口会有多大？ 行业共识是CPU:GPU比例将显著拉近，CPU需求大幅提升：从传统1:4~1:8（CPU:GPU）转向1:1~1:2（部分场景甚至1.4:1，即CPU比GPU还多）。看之前Arm估算，每GW算力需要的CPU核心从3000万激增到1.2亿（4倍增长） CPU算力份额：在Agentic工作流中，CPU承担的算力比未来机架/集群可能从“GPU主导”转向更平衡，甚至出现专用CPU rack来支撑Agentic编排；AMD/NVIDIA新一代平台已开始按1:2~1:4设计 这就带来了CPU需求的真实拐点，是实打实的硬件重构。 4、特别要说下ARM服务器CPU会更受益一些？ Agentic AI最需要的就是“高核心数+低功耗+稳定串行处理”。ARM天生多核可扩展、perf/watt领先：Arm AGI CPU（136核，TDP仅300W）对比x86同规格功耗低40%+，每机架性能直接翻倍。风冷机架就能塞8000+核，液冷更能到4万+核，完美解决数据中心的“功耗墙”。 更狠的是生态大转向：AWS Graviton、Google Axion、Microsoft Cobalt早就自研ARM，云巨头集体“去x86化”。Arm 3月直接下场自研AGI CPU（首款量产芯片），Meta、OpenAI、Cerebras都是首发伙伴，OEM有联想、Supermicro。 Counterpoint预测：AI ASIC服务器CPU里，ARM份额从2025年25%干到2029年90%。Arm自己说，这波能把数据中心CPU TAM从30亿版税干到1000亿+，未来几年服务器CPU营收很可能超手机，成为最大增长极。 看下周和5月初英特尔、amd的财报电话会上，cpu实际出货量的变化、以及cpu的真实价格变化。这能说明真的有多紧缺。 5、CPU紧缺哪些公司会受益？ 梳理了下哪些公司会受益，后续关注起来： 美股最核心： Intel (INTC)ntel 依然是服务器 CPU 市场的霸主。短缺潮会提升其过往型号的利润率，且其 Gaudi 与 Xeon 的组合在代理推理端有强劲需求。 AMD (AMD)：理由：在 Agentic AI 服务器市场，AMD 的 EPYC 处理器因多核心优势和高性价比，目前在云厂商中的市占率持续提升，是 GPU+CPU 均衡配置趋势下的首选。 Arm Holdings (ARM)：越来越多的云厂商（亚马逊、微软、谷歌）开始自研基于 ARM 架构的 CPU。无论谁赢，只要 Agent 需求推高 CPU 核心数，Arm 的授权费就会大涨。 港股（制造与分销关键点） 中芯国际 (0981)：虽然其在最先进制程受限，但大量非核心逻辑控制芯片（支持 CPU 运作的辅助芯片）和中端 CPU 的需求外溢，会显著提升其产能利用率。 联想集团 (0992)：全球第一大服务器与 PC 厂商。在短缺潮初期，拥有强大供应链管理能力和库存的大厂能通过提价和保证供应，抢占更多政企市场份额。 A股（国产替代与配套产业链） 海光信息 (688041)：国产 x86 服务器 CPU 的龙头。在 Agentic AI 时代，由于其架构与全球生态兼容性最好，国内算力中心在补齐 CPU 短缺时，海光是第一顺位替代品。 龙芯中科 (688047)：自主架构 CPU 的代表。随着国产自主可控需求增强，在党政和关键基础设施的 Agent 应用中受益。 深南电路 (002916) / 沪电股份 (002463)：理由：配套受益。CPU 核心数增加和 GPU+CPU 配比调整，要求更复杂的 PCB（印制电路板）和封装基板，这些公司是全球高端服务器 PCB 的主力供应商。 澜起科技 (688008)：内存接口芯片龙头。只要 CPU 多，内存条就多。Agent 时代对内存带宽要求极高，其 MRDIMM 和内存接口芯片是 CPU 性能爆发的必需品。 投资逻辑核心其实两点： 1）量价齐升：CPU 厂商（AMD, Intel, arm、海光）最直接。 2）卖铲子的人：由于 Agent 需要高带宽，内存配套（澜起）和先进封装/基板（深南）的需求甚至比 CPU 本身更稳。

#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🙏

英伟达老黄，直接把AI产业链作业给你抄明白了。 能不能吃下去，全看兄弟们自己有没有那个胆子拿。 01）IP内核 ARM，CPU架构底层，苹果、高通、联发科都用它。 02）晶圆代工 TSM，台积电，先进制程绝对龙头。 INTC，英特尔，虽然落后了，但也在追赶。 03）存储芯片 MU，美光，HBM核心受益。 SNDK，闪迪，存储生态。 WDC，西部数据，存储。 04）封装环节 ASX，ASE Technology，封装龙头。 AMKR，Amkor，封装测试。 CAMT，Camtek，封装检测设备。 05）半导体设备 KLAC，科磊，量测与检测。 LRCX，泛林集团，刻蚀和沉积设备。 ASML，EUV光刻机，全世界独一份。 KEYS，是德科技，测试测量。 06）网络通信 COHR，Coherent，光电和激光器。 GLW，康宁，光纤和特种玻璃。 FN，Fabrinet，光通信代工。 LITE，Lumentum，光通信组件。 APH，安费诺，连接器和高速互联。 07）服务器厂商 DELL，戴尔，服务器和PC。 SMCI，超微电脑，AI服务器新贵。 JBL，Jabil，电子制造服务。 08）电源系统 FLEX，伟创力，电源和电子制造。 VRT，Vertiv，数据中心电源和冷却。 ETN，伊顿，电源管理。 9）功率半导体 STM，意法半导体，功率和MCU。 ADI，亚德诺，模拟芯片。 MPWR，Monolithic Power，电源管理芯片。 NVTS，Navitas，氮化镓功率芯片。 ON，安森美，功率和图像传感器。 10）老黄自己真金白银砸钱的 CRWV，AI数据中心。 NBIS，AI基础设施和算力云。 NOK，诺基亚，通信设备。 SNPS，新思科技，EDA软件。 LITE，Lumentum，光通信组件。 GLW，康宁，光纤和特种玻璃。

在intc跌成狗的日子里，抄底抄在半山腰的我用算估值的方法给自己打气。 90块的Intc到底值不值呢？反正我是越算越值啊。 你看看，26Q2的这份财报，总营收16.13B。虽然官方对Q3的营收指引只有15.8B–16.8B，midpoint 16.3B。但如果延续前两个季度都beat midpoint至少10%的趋势，18B貌似也不是不可能。那么26财年全年的营收可能会逼近70B。总市值即便维持当前的8倍市销，那也值560B，折股价也差不多106。8倍市销在半导体行业啥水平？连总说被用周期股估值的MU现在都有12倍市销，最类似的同行，AMD的P/S超过20倍，TSM的P/S也有10倍。8倍也就只能吊打高通了，属于全行业倒数的位置。 如果分部门看，那就更悬了。Products部门营收15B有余，占比超过93%。这是个盈利部门，营业利润率31.8%，这比AMD整体的约17%高多了（INTC整体营业利润率约12%，被Foundry的严重亏损给拖下来了）。你甚至可以说，如果做部门拆分，Products部门依旧只按8倍市销走，也差不多就值100的股价了。 剩下的呢？intc有不少投资的。其中Mobileye，Altera都已经上市了。其他的不算，就这两家现有的市值，乘以intc的持股比例，合计都有差不多接近10B，折到股价里每股影响个1.8-2美元。Mobileye虽然营收并表，但收入在分部门里是计All Other的，不影响Products部门的估值。 最后还有Foundry这个大头呢。怎么算下来，现在90不到的intc，Foundry都是负资产啊。光资产价值都差不多100B的净资产。 就跟我几个月前完全低估了CPU市场的紧俏程度一样，我同样完全没想到intc股价都到90了，Foundry部门的估值还跟股价18块钱时一样，是个负资产。 所以你说intc贵不贵？120都可以算偏保守的合理估值（Foundr就算按市净率走，1倍那也是100B，折股价接近20美元）。

英特尔拟扩大股票发行募约200亿美元 🤔 $INTC 一下子要在美股抽水200亿美元，华尔街居然还抢着买单，这老牌巨头到底在打什么算盘？ 本来公司只打算发股增发150亿，结果买盘直接爆到1000亿，英特尔干脆顺水推舟把规模抬到200亿，定价在每股95美元附近，相当于折价6.5%左右 虽然股权被稀释了3%多，消息刚出时股价跌了近5%，但相比之前的涨幅，这种高位盘整完全在意料之中 公司偏偏选在这个节骨眼伸手，说白了就几点，趁着股价站高位赶紧拿钱，之前低谷时发股亏大发了，现在借着 AI 热度套现最划算。加上本身债务压力就不小，再借债恐被降评级，去股市拿钱最安全 况且现在的先进封装和代工纯粹是比谁家钱多，连 $GOOGL 和 $ORCL 都在拼命融资储备粮草，手头没现金根本玩不下去 🤔接下来判断： ▶️短线上，95美元大概率是极其坚固的底，毕竟这是顶级机构真金白银砸出来的成本线 ▶️中长线上，就看这200亿能不能换来真正的代工订单。只要能绑紧大客户，这笔钱就是翻盘的柴火 要是业绩支不起来，股本摊薄的痛感才会慢慢显现。不过能引来5倍超额认购，至少说明大资金依然看好 AI 硬件这条赛道 非投资建议 DYOR

$NVDA 相对于 $MU $INTC $AMD 的交易价格触及新的多年低点。是不是该来点适度的反弹了？交易机会的顺序：美光 $MU >超微半导体 $AMD >英特尔 $INTC >英伟达 $NVDA 。虽然HBM和内存市场有短期扰动，但MU的估值安全边际，和挤压后的回弹动能，在此刻是4个标的中最显著的。当前的系统性策略是顺应右侧动能。

最不看好数据中心类型的股票。 市值最终能涨多高，百分之一万的跟利润挂钩，用细分行业总利润就能算出来一个行业的天花板高度。 现在的局面是虽然ai投入云厂商高达8000亿，但是英伟达，台积电，三星，海力士，美光，5家公司几乎一人分走了1000亿美金，剩下的才轮到整个产业链的数千家上万家公司均分剩下的3000亿。 按照现在cpu的说法就是，amd，intc，arm还要再从剩下的3000亿里面可能分走一半，然后剩下1500亿给AI产业链剩下的上万家公司分。这1500亿中大部分可能光模块电厂等等杂七杂八的公司赚走，剩下的渣渣才能轮到数据中心。 数据中心不仅要背贷款融资买卡买服务器， 还要承担电费和卡的折旧费，属于整个产业链的下水道部分，谁都能干的脏活累活。 利润最厚的部分就是存储，如果cpu用量逆转，台积电产能限制，可能利润最厚的部分存储三巨头，台积电与gpu和cpu一起吃。