Jensen: I'll buy everybody, let me be 1st 世界第一CEO 黃仁勳 在台灣夜市 懶得排隊 花錢買快速通關 當事女網友： 本來想說 就這樣 隔著保鑣打個招呼⋯ 沒想到他走到我旁邊，用千元大鈔買了快速通關⋯然後 喜提一支烤玉米🌽

World's Top 1 CEO just bullied a fan today Jensen: You have no money in wallet? Poor guy Ladies, this guy has no money, don't marry him. 拿錢包給黃爸爸簽名 不是太聰明 還被虧一頓 黃仁勳的習慣就是會開錢包檢查現金😂

特朗普5月13日访华随行企业人士名单 ‣ 英伟达：黄仁勋 (Jensen Huang) - 创始人兼首席执行官 （临时通知加入） ‣ 特斯拉/SpaceX：埃隆·马斯克 (Elon Musk) - 首席执行官 ‣ 苹果 (Apple)：蒂姆·库克 (Tim Cook) - 首席执行官 ‣ 贝莱德 (BlackRock)：拉里·芬克 (Larry Fink) - 董事长兼CEO ‣ 黑石集团 (Blackstone)：苏世民 (Stephen Schwarzman) - 董事长兼CEO ‣ 波音 (Boeing)：凯利·奥特伯格 (Kelly Ortberg) - 总裁兼CEO ‣ 花旗集团 (Citi)：范洁恩 (Jane Fraser) - 首席执行官 ‣ 高通 (Qualcomm)：安蒙 (Cristiano Amon) - 总裁兼CEO ‣ Visa：瑞安·麦金纳尼 (Ryan McInerney) - 首席执行官 ‣ 万事达卡 (Mastercard)：迈克尔·米巴赫 (Michael Miebach) - 首席执行官 ‣ 美光科技 (Micron)：桑杰·梅赫罗特拉 (Sanjay Mehrotra) - 总裁兼CEO ‣ GE航空 (GE Aerospace)：拉里·卡尔普 (Larry Culp) - 董事长兼CEO ‣ 嘉吉 (Cargill)：布莱恩·赛克斯 (Brian Sikes) - 总裁兼CEO ‣ 高盛 (Goldman Sachs)：大卫·所罗门 (David Solomon) - 董事长兼CEO ‣ 相干/高意 (Coherent)：吉姆·安德森 (Jim Anderson) - 首席执行官 ‣ 因美纳 (Illumina)：雅各布·泰森 (Jacob Thaysen) - 首席执行官 ‣ Meta：迪娜·鲍威尔·麦考密克 (Dina Powell McCormick) - 总裁兼副董事长 ‣ 思科 (Cisco)：查克·罗宾斯 (Chuck Robbins) - 董事长兼CEO

🚨Trick question AGAIN! Today on Computex🚨 BBC: I have a "serious" question for you... Jensen: Oh no, hell no, here it comes💀 BBC的記者這個 "引導式提問"的方式 如果在亞洲國家就叫做”惡意提問“ 老黃一開始不想回答 最終也是見招拆招

⚡️ 朋友们，闪迪（ $SNDK ）确实把人看麻了。去年它还是 Western Digital 的附属，被 HDD 拖累，估值按周期股给，10 倍 PE 草草打发。 今年 2 月一拆分独立上市，画风突变，不到 15 个月，从几十美元涨到 1500+，市值破 2000 亿，反超母公司。2026 年年内涨幅接近 500%，隔壁 NVIDIA 才 涨 70% 多。 上周财报出来，营收同比涨 251%，毛利率 78.4%，每股收益 23.41 美元，幅超预期。不是达标，是碾压。存储也从 AI 配角，变成瓶颈级核心。 逻辑变了 AI 进入多模态和推理阶段，数据吞吐爆炸，企业级 SSD 成为短板。Jensen Huang 所说的存储是未开发市场，现在正在兑现。 分化也很明显：NAND（闪迪）+250%，HBM（Micron Technology）+196%，HDD仅+40%。资金已经站队。 更关键的是长协，闪迪已锁定约420亿美元最低收入 + 110亿担保，这让存储第一次有点摆脱周期股，向成长股靠。估值上，当前PE 43倍（看着贵），远期PE约19倍（还能接受）。 也有人早看懂了，Leopold Aschenbrenner 买在 ~$112，现在持仓接近 15 亿美元；链上交易员 yixie10 高杠杆做多，暴赚。 现在的问题就一个1400+ 还能不能追，多头逻辑很直接：华尔街目标价 2000 美元，如果 AI 继续烧存储，甚至有人喊 3000；但风险也很现实：Samsung Electronics、SK Hynix、Kioxia 一扩产价格就可能崩，且需求本质仍是被 AI 挤出来，消费电子并未真正复苏。 这是信仰股，如果你相信 AGI 的路径成立，进而相信存储需求会爆发，那可以长期持有；如果不信，那现在的位置就是典型高位。 有时候，最无聊的地方反而最不拥挤。但这一次，AI 的十年或许才刚刚开始，而存储的故事，也只是刚刚被唤醒。 本文未收取费用 ， 仅个人分享 ！

【美股盘前】📊报告日期：2026年6月2日（北京时间） ━━━━━━━━━━━━━ 报告日期：2026年6月2日（北京时间） 数据来源：Benzinga、CNBC、MarketWatch、Seeking Alpha、StockTwits 一、财经新闻热点 1. 美伊谈判停滞，美指期货跌约150点，油价维持高位 2. 特朗普称美伊谈判继续进行中，地缘紧张情绪缓解 3. 道指、纳指、标普500昨日收盘均创历史新高 4. VIX恐慌指数单日飙升13%至16.05，中东局势引发避险 5. 10年期美债收益率跌4个基点至4.432%，避险资金涌入债市 6. Nvidia发布RTX Spark超级芯片，赋能Windows AI PC时代 7. Marvell暴涨22%，黄仁勋称其为"下一个万亿美元公司" 8. Alphabet宣布80亿美元融资计划，巴菲特伯克希尔投资10亿 9. 油价大幅回落，WTI原油跌回90美元附近 二、热点聚焦（三大预测热点炒作方向） 【AI基础设施与半导体】 Nvidia在Computex发布RTX Spark芯片，性能达1 Petaflop。与微软合作重新定义Windows PC的AI时代。黄仁勋更亲自为Marvell背书，称其为"下一个万亿美元公司"，AI基础设施热潮从数据中心蔓延至消费PC。Marvell 2026年已涨145%，分析师看好光学互联业务在AI数据中心的关键角色。 代表个股：NVDA、MRVL、MU、AMD 【地缘政治与能源】 美伊间接谈判停止，伊朗暗示可能封锁霍尔木兹海峡。油价一度飙升，WTI接近95美元。但特朗普发推称谈判继续进行，油价应声回落。能源股随油价剧烈波动，中东局势仍是短期内最大的不确定因素。 代表个股：XOM、CVX、OIH（石油ETF） 【小盘股与价值股轮动】 Vanguard小盘股ETF年初至今跑赢标普500，小盘股资金流入明显。Russell 2000指数在AI驱动下创历史新高。投资者开始从 mega-cap科技转向中小盘估值洼地，DWAS小盘动量ETF获得资金关注。 代表个股：IWM（小盘ETF）、小型AI算力股 三、恐慌指数和期权市场变动 【恐慌指数（VIX）数据及解读】 VIX当前：16.05（+4.77%） 解读：VIX从5月28日低点显著回升，6月1日伊朗停止与美谈判消息触发恐慌。虽昨日已从日内高点回落，但地缘风险溢价仍在。中期支撑位15，阻力位20。 【QQQ期权变动】 纳指100 ETF（QQQ）盘后交易清淡，期权隐含波动率处于低位。put/call比率0.85，偏看涨但需警惕回调。440美元成关键支撑。 【个股期权变动剧烈个股解读】 MU（Micron）：期权成交量激增，IV达55%。股价破千美元市值破万亿，HBM内存需求超预期。 MRVL（Marvell）：call成交量暴涨300%，IV飙升70。 Jensen Huang背书后机构大量买入看涨期权。 ASTS（AST SpaceMobile）：put成交量激增，Blue Origin发射失败后分析师将覆盖时间表推迟至2028年。 四、散户关注剧增的热点股 【MRVL - Marvell Technology】 关注焦点：黄仁勋"下一个万亿美元公司"表态，AI网络芯片需求爆发式增长。已飙涨145%，但AI基础设施故事仍在早期。 该股价值：定制芯片需求爆发，云厂商资本开支创纪录 机构一致评价：看涨，目标价$150（当前$95） 估值逻辑：P/E 45倍偏高，但AI增长可消化 【MU - Micron Technology】 关注焦点：HBM内存售罄至2026年底，AI服务器需求爆发，市值突破万亿创纪录 该股价值：HBM市场主导，定价权强 机构一致评价：UBS看涨至$1625，标普500成分股 估值逻辑：PS 6.5倍，AI溢价明显 【ASTS - AST SpaceMobile】 关注焦点：卫星直连手机革命，唯一能与美国四大运营商合作的企业。6月发射计划重回焦点 该股价值：6月发射验证技术可行性 机构一致评价：德银下调至持有，但长期看好 估值逻辑：仍处于亏损，但用户增长可期 【GOOGL - Alphabet】 关注焦点：80亿美元AI基础设施融资，巴菲特10亿美元私人投资背书 该股价值：AI搜索、云业务持续增长 机构一致评价：跑赢大盘，AI投入长期回报可期 估值逻辑：PE 22倍，低于同类科技股 【RACE - Ferrari】 关注焦点：首款纯电车型Luce发布，$64万定价引争议，股价高位回落 该股价值：奢侈品龙头，品牌溢价护城河 机构一致评价：Citi称不必过度担忧，维持买入 估值逻辑：PE 45倍，EV转型成关键变量 【FLNC - Fluoence】 关注焦点：Nvidia合作深化，零售称之为"下一个Bloom Energy" 该股价值：AI数据中心液冷技术 机构一致评价：概念炒作阶段 估值逻辑：市值小，波动剧烈 五、资金流向 流入：科技股（NVDA、MU、MRVL）、美债（避险）、小盘股ETF 流出：能源股（油价回落）、奢侈品（RACE）、高估值成长股 板块轮动：科技内部从芯片向应用扩散，AI基础设施持续吸金 ETF资金：QQQ净流入15亿，IWM净流入8亿 ━━━━━━━━━━━━━ 六、小盘美股ALPHA 🔍 【FLNC / Fluoence】市值约30亿美元/AI数据中心液冷散热 已发生的需求变化 → 超大规模数据中心建设爆发，液冷替代风冷成刚需，Nvidia合作锁定头部客户 核心弹性：股价从低点反弹但仍处低位，市场将其归类为"光伏储能"未给AI数据中心溢价 验证信号：Q2财报营收增速、NHEC订单落地、大客户续约率 【DWAS / Invesco Dorsey Wright小盘动量ETF】专注小盘动量因子 已发生的需求变化 → 美股内部轮动从mega-cap转向小盘价值，动量因子在利率下行期表现突出 核心弹性：价格接近52周高点，但资金刚刚开始流入，还没完全定价这波轮动 验证信号：Russell 2000突破前高、ETF净流入持续性、小盘股Q2财报盈利增速 ━━━━━━━━━━━━━ 请关注、转发、收藏，华尔街观察团队将持续跟踪相关消息、解读量化数据，基于WSV模型，给出股票、黄金、债券（ETF）大类资产及板块（ETF）轮动量数据，个股案例研究，为您提供超前布局机会。 ⭐️⭐️⭐️ 文章所载内容信息参考，不构成任何投资建议或操作指南。信息基于公开公告整理和量化数据机器学习计算，文章信息与数据的真实性、完整性、有效性不承担任何责任。历史数据不代表未来、案例分析不代表收益承诺。投资者据此操作，风险自担。投资有风险，入市需谨慎。

老黄点名了下一个将达到万亿美金市值的公司，相比这个Murphy（MRVL的CEO）今天演讲以及他与来黄的对话更值得一看。Murphy用近一个小时的时间，系统阐述Marvell如何押注数据基础设施、为什么光互联将成为AI时代的关键技术，以及这场从铜缆到光纤的转型将如何重塑整个数据中心架构，看完murphy的演讲，相信能对光互联的技术演化有更深的理解和认识，梳理下Murphy的演讲要点： 1、十年豪赌：如何成为数据中心之王 Murphy演讲从一段自我剖白开始。2014年加入Marvell 时，这家公司60%的收入来自消费电子市场，数据中心业务占比不到10%。也正是在那个时刻，他做出了一个大胆的判断——半导体行业的下一个增长周期，将由 Google、Amazon、Microsoft、Meta 等平台公司驱动，核心需求是“以大规模移动、存储、处理和保护数据的半导体技术”。 这个判断在当时并不被广泛认可。“数据基础设施”甚至还不是一个被行业承认的市场类别，只是 Marvell 用来描述未来愿景的内部术语。但 Murphy 和他的团队展现了惊人的执行力：通过一系列精准的并购和剥离，Marvell 在十年间投入了约285亿美元（225亿美元收购+60亿美元内部研发-40亿美元资产剥离），系统性地构建了从毫米到千公里、覆盖 AI 基础设施全栈的连接技术平台。 这些并购包括2018年收购 Cavium 强化计算和网络能力；2019年收购 Avera 建立定制芯片业务、收购 Aquantia 增强连接产品组合； 2021年以100亿美元收购 Inphi 获得世界级数据中心连接技术； 以及最近12个月内收购 Celestica AI 的光子结构技术和 Xcon 的 scale-up 交换能力。 结果是惊人的：Marvell 从2014年的25亿美元营收增长到2026财年预计的110亿美元，最近几年增速更是达到每年40%。根据上周财报电话会议后的华尔街共识预期，2027财年 Marvell 营收将达到164亿美元。更关键的是，数据中心业务占比已从不到10%飙升至上季度的75%以上。 2、连接性：AI 基础设施的真正瓶颈 Murphy 在演讲中抛出了一个核心问题：什么定义了 AI 基础设施的性能？大多数人会想到处理器、GPU、制程节点（3nm、2nm 甚至未来的1.4nm、1.6nm），或者高带宽内存。这些当然重要，但 Murphy 指出，这些都不是系统的决定性特征。 “因为一个处理器，无论它有多快、连接了多少内存，对于今天的 AI 工作负载来说根本不够。你需要数万个、最终是数百万个处理器作为一个单一的大规模计算引擎协同工作。这就是为什么这种规模的计算从根本上是一个连接性挑战。”Murphy 说道，“而且越来越多地，正是连接性的架构和特性定义了系统的性能。” 这个判断得到了英伟达 CEO 黄仁勋的呼应。在 Murphy 邀请下登台的黄仁勋强调，AI Agent 的计算模式是“分解和分布式的”（disaggregated and distributed）——当你把一个计算问题分解成许多部分，并分布到整个数据中心时，连接性就成为必需品。“我们分解和分布式计算，使其运行在这些巨大的集群上，这样我们就能聚合总计算量、总内存和总带宽。而使这一切成为可能的，就是连接性。”黄仁勋说，“这就是为什么 Matt 做得这么好，为什么 Marvell 如此关键。” Murphy 进一步解释了连接性瓶颈的演变逻辑：过去几年，AI 基础设施先后解决了计算瓶颈（英伟达引领的 GPU 革命）和内存瓶颈（HBM 高带宽内存的规模化），现在瓶颈正在再次转移。“现在是连接性将定义基础设施的极限，就像计算和内存一样。”他引用了与最大客户的对话：“世界上最大的超大规模云服务商现在正在重新构想他们的整个网络架构。他们认识到，扩展 AI 基础设施现在首先是一个连接性挑战。” 随着推理模型、专家混合架构（mixture of experts）、生成式 AI 的持续演进，更多数据必须在基础设施中移动，需要更高的带宽和更低的延迟。当工作负载不再适合单个数据中心时，就需要建设更大的数据中心或整个数据中心园区，以及它们之间的所有高速连接。“因此，连接性成为扩展计算的关键推动力，我们的客户越来越认识到光学是前进的方向。”Murphy 说。 3、从千公里到毫米：Marvell 的全栈连接布局 Murphy 用一张图展示了 AI 基础设施跨越的所有距离——从数据中心之间的数百甚至上千公里，到封装内部的毫米级距离。每一个距离都需要不同的解决方案、不同的技术、不同的工程团队，甚至不同的供应链。“这些不是同一问题的变体，而是根本不同的工程挑战。” 1）跨数据中心连接（数百至上千公里） 这需要非常专门的相干调制（coherent modulation）技术，核心是专用的数字信号处理器（DSP）。Marvell 是全球少数几家能够构建这种相干 DSP 的公司之一，已经领导了从100Gbps 到400Gbps 再到800Gbps 的代际演进。Murphy 在现场展示了一个相干光模块实物——这是一个极其复杂的工程产品，包含了 Marvell 最复杂的先进制程 CMOS DSP 芯片、第四代硅光子技术（已量产十年），以及用硅锗工艺设计的自研宽带模拟组件。“今年晚些时候，我们将采样世界上首个1Tbit、2nm 制程的相干光学解决方案。”Murphy 宣布。 2）数据中心内部连接（数百米） 数据中心内部包含成排的计算服务器，每个机架顶部通常有一个交换机，机架级交换机连接到脊柱和核心交换机，通过光纤电缆形成整个数据中心的网络结构。这部分使用的是更节能的 PAM4调制技术。Marvell 构建了业界领先的 PAM4 DSP 解决方案，以及高速模拟组件（包括跨阻放大器 TIA 和激光驱动器），并引领了从25Gbps、100Gbps、200Gbps、400Gbps 到800Gbps 的每一次重大转型。去年，Marvell 开始量产业界领先的1.6Tbps PAM4解决方案。在以太网交换方面，Marvell 拥有从51.2Tbps 到51.2Tbps 的完整产品组合，并在 ComputeX 当天宣布了专为 AI 数据中心设计的新一代102.4Tbps 以太网交换机，具有业界最低功耗。 3、机架内部连接 目标是以全互联（any-to-any）配置连接尽可能多的处理器——每个处理器都能直接与其他每个处理器通信。英伟达的 NVLink 72（因机架内连接72个 GPU 而得名）首次将这种架构推向市场。这需要完全不同的交换类别，以及通过机架内铜背板驱动超高速信号的能力。“今天，这不是光学的领域，这是铜的领域。”Murphy 说。核心差异化因素是电气 SerDes 技术而非光学。Marvell 拥有目前领先的200Gbps 电气 SerDes，并已在过去几年中演示了面向未来的400Gbps 技术，这些 SerDes 被集成到客户的定制芯片、XPU 以及 Marvell 自己的 scale-up 交换机中。 4）封装内部连接（毫米级） 当今最先进的芯片内部有多个 chiplet，2.5D 或3D 封装本质上是一种连接技术，允许这些 chiplet 在封装内非常靠近地放置，并通过超高速短距离 die-to-die 接口通信。Marvell 拥有领先的 die-to-die SerDes 和先进封装能力，使客户能够构建业界最复杂、最独特的多 die 芯片。 Murphy 强调，拥有所有这些能力“在一个屋檐下”是不寻常的、独特的。“当我们去竞争时，通常在每个类别中我们面对的是不同的竞争对手。但这就是我们的独特之处——我们是一站式商店，是整个连接堆栈的领导者。” 4、铜墙将移：光互联的物理必然性 Murphy 演讲的核心洞察集中在一个概念上：铜墙（Copper Wall）。他用一张图清晰地展示了当前 AI 基础设施中的连接分界线——左侧是光学连接（使用光纤电缆传输光信号，两端有复杂的电子设备驱动和调制激光），右侧是电气连接（使用铜缆、PCB 上印刷的铜走线，或封装内部的微观铜布线）。中间是“铜墙”，定义了信号在必须转向光学连接之前可以通过铜传输的最长距离。 “这是一个重要的区别，因为铜很简单、成本低，正如 Jensen 所说，你想尽可能长时间地使用它，这非常实用。但光学更复杂，需要激光器、光子学、复杂的电子设备。”Murphy 说，“而铜墙，我今天要告诉你们的是，它即将移动。它将再次移动，并将接管机架本身。这正在为光学行业创造需求的爆炸式增长。” 这不是偏好问题，而是物理定律。信号通过铜缆传输的距离与带宽成反比——每次带宽翻倍，距离就必须减半。Murphy 给出了具体数据：当今世界上最高速的生产系统运行在每通道200Gbps。在这个带宽下，电缆长度限制在大约1.5米。相比之下，100Gbps 系统可以使用约3米的电缆。而机架的高度约为2米，考虑到机架内部的所有布线，2.5米正好是极限。“所以当我们转向1.6Tbps 时，我们不能再用铜完全连接机架了。墙正在移动，而且是现在。” Murphy 强调，这不是遥远的未来：“今后，即使是机架内的连接也将变成光学的。整个行业都知道这一点即将到来，所以我们一直在为这一刻做准备——不仅仅是 Marvell，而是整个行业。你可以在台湾看到这一点，在供应链和正在发生的产能爬坡中。” 铜墙每向右移动一步，连接数量至少增加一个数量级。“这正在创造我提到的需求爆炸，光学供应链需要大规模扩展并做好准备。”Murphy 回顾了20年前的类似转型：当时数据中心内部的最先进技术是10Gbps，整个数据中心都使用铜缆，光学基本上只是电信技术，保留用于非常长的距离。但当墙移动时，光学行业迎接了挑战，今天世界上所有的超大规模数据中心都是光学连接的。这次转型催生了新的解决方案——针对数据中心内部优化的 PAM4技术，而 Marvell 是那里的关键创新者之一。 5、CPO：光互联的下一个前沿 当光学进入机架内部时，需要的新技术叫做共封装光学（Co-Packaged Optics, CPO）。Murphy 花了相当篇幅详细阐述这一技术：“CPO 是一种将光学连接一直带到封装本身、紧邻计算的技术，无论是定制计算还是交换芯片。” CPO 要解决的根本挑战是密度和功耗。机架内的连接数量是机架之间连接数量的10倍。“如果我们只是尝试使用数据中心机架间使用的相同光学技术，你不会有足够的功率，不会有足够的物理空间，无法容纳所有这些标准光学模块和电缆——这根本行不通，不可能。”Murphy 解释道。 CPO 的概念是将光纤直接带到封装，将驱动光纤信号的电子设备与定制计算或交换芯片紧密耦合。“这是一个巨大的变化，而且很难，因为你要结合芯片行业中一些最先进的技术：领先制程 CMOS、硅光子学、先进封装、光互连，所有这些都在一个小型紧密集成的系统中制造。复杂性非常高，但这是继续扩展带宽并克服我谈到的铜限制同时降低功耗的唯一方法。” Murphy 强调这不是未来主义的东西，而是正在发生的现实。他在现场进行了实物展示：一边是传统的以太网交换机——当天宣布的102.4Tbps Teralink 交换机，可以看到板中央的交换芯片，PCB 内部的铜走线将信号传输到前面板，所有光学模块都插在那里。另一边是基于 CPO 的交换机——封装中央仍然是交换芯片（51.2Tbps 交换机），但边缘周围是16个3.2Tbps 光学引擎。“16乘以3.2，你得到51.2Tbps。所以光纤现在直接连接到这些引擎，而不是前面板。我们完全消除了 PCB 上的铜走线。光直接从封装中出来。这是一个非常非常复杂的工程作品。”Murphy 说。 Marvell 为 CPO 投入了十多年：硅光子学、光学 DSP、所有周围的模拟宽带组件，以及实现这一切所需的所有先进封装。“这一切实际上都需要在 CPO 中汇聚。”Murphy 说。 6、英伟达的背书与 NVLink Fusion 合作 Murphy 特别强调了与英伟达的战略合作扩展。几个月前宣布的合作中，英伟达向 Marvell 投资了10亿美元，双方正在扩展跨多个维度的合作，包括光学、光子学和 NVLink Fusion。黄仁勋亲自登台与 Murphy 对话，这本身就是一个强有力的信号。 黄仁勋详细解释了 NVLink Fusion 的战略意义：“有时候，也许云服务提供商想要设计自己的定制芯片。在我们之间，我们也在 NVLink Fusion 上合作，这使得你可以使用相同的系统架构，内部有 Marvell 的一些半定制芯片、大量互连、硅光子和光学技术。我们可以创建一个本质上分解、分布和异构的数据中心。” 关键是系统架构保持一致。“他们的网络技术可以利用大量英伟达的堆栈。CPU 可以是 Vera，但它可以利用大量你们的堆栈。所以 NVLink Fusion 是关于采用英伟达的技术和我们的平台、Marvell 的技术和平台，然后我们融合它。这就是为什么它被称为 fusion。”黄仁勋说。 Murphy 追问了铜到光学的转型时间表。黄仁勋的回答非常务实：“我们应该尽可能长时间地使用铜，但铜有其限制——带宽和距离的限制。所以最终正确的策略是：尽可能长时间地用铜进行 scale up。之后，用光学进一步 scale up，用光学 scale out，用光学跨越连接。所以你在必须的地方使用光学，在可以的地方使用铜。” 但黄仁勋随即给出了乐观的市场预测：“底线是，在未来五到十年，我们将使用大量的铜，也将使用大量大量的光学。这些数据中心现在是基础设施的一部分。我说 AI 现在有用、有用的 AI 已经到来的原因是，现在 AI 是有利可图的，token 是有利可图的。当 token 生产有利可图时，每个人都想制造更多 token，这就是为什么 Marvell 的需求如此之高，我们的需求也如此之高。因为每个人都想生产更多 token，因为它被 Agent 到处使用。” 7、无距离数据中心：光互联的终极愿景 Murphy 在演讲的最后部分描绘了一个激进的未来愿景：他当数据传输全部变成光学时，距离实际上不再重要。“这是一个深刻的变化。”说。 今天的服务器、机架和整体数据中心架构都是围绕距离的约束设计的，软件工作负载也围绕这些相同的约束进行了优化。但如果距离不再重要呢？ 首先，scale-up 网络的规模可以从72个或144个 XPU/GPU 扩展到1000个或更多，全部光学互连。“对工作负载的影响是巨大的。今天，AI 工作负载必须分解成适合 scale-up 集群的更小子问题，因为在集群外部通信今天更慢、带宽低得多。但光学互连系统可以管理数量级更大的工作负载。” 其次，服务器本身可以被解构。现代 AI 服务器由一定数量的 CPU、XPU、内存和网络接口组成，它们都在同一系统上的原因是距离——CPU 和 XPU 需要以非常高的带宽访问内存，这意味着它们需要紧挨着坐在板上，铜走线作为它们之间的连接。“但在这些连接都是光学的未来，距离实际上不重要。你可以想象一个完全解构的架构——XPU 在一个系统中，内存在另一个系统中，巨大的 CPU 在另一个系统中。” 这解锁了另一种可能性：今天系统中 CPU 和 XPU/GPU 的比例是固定的，必须在系统构建和部署时定义。但没有两个工作负载需要完全相同的比例，这意味着在任何给定时间，计算或内存的某些部分可能未被充分利用——这要花钱。“但一旦我们将系统分解为独立的计算池和内存池，并且它们都是光学互连的，我们就可以动态组合专用系统，然后针对任何工作负载进行优化。” Murphy 的终极愿景是“全球光学互连的数据基础设施”：“我们今天拥有的这些系统中的刚性边界开始消失。计算现在可以被池化，内存可以被池化，基础设施可以大规模动态组合。架构师第一次可以开始围绕模型的需求设计 AI 系统，而不是围绕互连的限制。” 他将这个愿景命名为“无距离数据中心”（data center without distance）：“计算、内存、网络和光子学作为一个统一系统运行，数据中心中的数百万资源可以像一台机器一样协同工作，一个由工作负载需求定义的架构，而不是连接性的限制。我们相信这是计算基础设施的下一个时代，Marvell 正在帮助构建使这一切成为可能的连接基础。” 最后再多说点， Marvell的核心竞争力集中在两个细分领域。 1、定制芯片（ASIC/XPU）设计。 Marvell与博通是全球两大定制AI加速器设计巨头。大厂自研芯片的趋势正在加速——比如微软的Maia 200推理芯片、亚马逊的Trainium系列，背后都有Marvell的参与。TrendForce的预测数据值得留意：2026年定制AI芯片销售增速预计为45%，而同期GPU的增速仅为16%。不是GPU不行，而是超大规模云厂商在推理端的成本压力正在推动它们加速自研定制方案。 2、数据中心互连产品线。 这是Marvell更深的一条护城河。根据其财报，光学互连产品收入保持两位数季度环比增长，数据中心交换机业务预计2027财年将突破5亿美元。Marvell过去十年通过一系列并购累计投入约360亿美元，围绕连接搭建了涵盖定制芯片、高速交换器、光模块、硅光子和先进封装的完整技术平台。