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🙏)！

🔥 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 👇

板块轮动 现在市场在轮动到存储，光子 软件和金融科技流动性溢出 英伟达也不再是那个唯一答案了 😂 AI 供应链的正中心，正在发生的牛市轮动行情 核心美股 1/ 存储 MU、SNDK、WDC、STX 2/ 光子/光互联 COHR、LITE、MRVL、AVGO 最纯 MU、SNDK、COHR、LITE 最大票 AVGO、MRVL 弹性票 SNDK、COHR、LITE、WDC、STX 本推文由 @MSX_CN 支持 专业的美股等RWA资产交易平台

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。

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🙏)！