$AVGO 是AI芯片的龙头。但历史告诉你，真正暴富的人买的是龙二 $MRVL 先说一个关于半导体行业的反直觉规律： 在一个严重缺货的市场里，获利最大的往往不是龙头，而是那个追赶中的龙二。（Herman老师分析intel观点我觉得说的很好，也同样非常适用于 $MRVL) 理由很简单： 当产能严重不足，买家再也无法只依赖龙头一家供应商。他们开始把订单给原本觉得"不够好"的替代者。而这个替代者，突然发现自己的产品以前没有人要，现在成了香饽饽——价格可以谈，条款可以谈，一切都变了。晶圆缺货时，原本没有人愿意把订单给Intel的客户，开始认真研究18A了。 那么，在AI定制芯片这个正在快速缺货的赛道里，获利最大的龙二会是谁？ 我的答案是 $MRVL 。 1. 先理解结构 AI芯片市场分两层： 第一层：通用GPU Nvidia统治，没有任何人能挑战。H100、B200、Blackwell——超大规模云厂商需要它们，别无选择。 这层市场已经被充分定价了。Nvidia市值5.7万亿，没有人会漏掉这个机会。 第二层：定制ASIC（专用AI加速芯片） 这是一个完全不同的故事。 每一家超大规模云厂商都在开发自己的专用芯片： Google有TPU（张量处理器），Amazon有Trainium（AI训练）和Inferentia（推理），Meta有MTIA（AI推理加速），Microsoft有Maia（Azure AI加速）。 为什么要自己开发芯片？ 因为通用GPU虽然强大，但它服务所有人，没有为特定工作负载优化。自研芯片可以针对自己的模型架构和推理需求精确设计，功耗更低，成本更低，效率更高。 这是一个不可逆的趋势——超大规模云厂商越大，自研芯片的动力越强。但有一个关键问题：这些云厂商需要设计合作伙伴。芯片设计是极其复杂的工程，需要有人懂SerDes，懂先进封装，懂chiplet集成，懂供应链——不是随便一家公司能做到的。 全球有能力承接超大规模云厂商定制ASIC设计的公司，只有两家： $Broadcom，和 $Marvell。 2. AVGO vs MRVL：龙头和龙二的真实差距 先看数字： Broadcom在ASIC市场占约55-60%的份额，与Google的TPU合作锁定到2031年，客户包括Meta、OpenAI等顶级厂商。Marvell约占15%的份额，排名第二Broadcom领先是事实，毫无争议。 但有几个数字值得认真对比： AVGO MRVL 市值 $2万亿 $1,470亿 ASIC市占 55-60% 15% FY26AI营收 $200亿+ $96亿 Forward PE 31倍 36倍 Broadcom在定制ASIC市场记录了约$200亿的AI总营收，而Marvell的AI相关营收约$96亿。 从市值角度：AVGO的市值是MRVL的13.6倍，但ASIC市场份额只是MRVL的4倍，AI营收只是MRVL的2倍。这个不对称，是MRVL存在的核心机会。 3. MRVL独特的地方：两场战争同时押注 这是我认为最关键的一点，也是MRVL和所有其他AI芯片公司最本质的区别。 MRVL同时押注了两个互相独立的万亿级叙事： 叙事一：定制ASIC——去Nvidia化的最大受益者 Marvell的数据中心部门FY2026增长46%，超过$60亿，管理层指引FY2027同比再增约40%。定制芯片年化营收已达$15亿规模，两个AI加速器项目处于高产量阶段，第三个超大规模客户合作正在进行。 Nasdaq 最重要的一个进展： 2026年4月，Google被报道正在与Marvell进行深度谈判，共同开发内存处理单元和下一代TPU，这正是Google此前几乎完全交由Broadcom负责的工作。如果谈判成功，Marvell将成为AI行业最具战略意义的芯片项目之一的核心设计伙伴。 这是什么意思？ Broadcom和Google的TPU合作锁定到2031年——这是Broadcom的护城河，但不是MRVL的天花板。Google开始和MRVL谈，不是要取代Broadcom，而是要建立第二供应商。这正是"缺货时代，落后者获利"的经典逻辑。 当TPU的设计需求超过了Broadcom单独能服务的上限，Google开始把部分项目分给MRVL。 这一单谈成，MRVL同时拥有Amazon和Google双超大规模客户锚定——三个超大规模客户（Amazon、Microsoft、Google）大幅降低了单一客户集中的风险，给市场提供了更清晰的多年营收增长路线图。 叙事二：光互连DSP——AI集群神经系统的命门 MRVL是目前唯一同时覆盖定制ASIC设计、1.6T光学DSP、硅光子技术（通过Celestial AI收购）和CXL交换的全栈公司——这是任何单一竞争对手都无法复制的护城河。 光互连DSP是什么？ 当GPU和GPU之间需要通信，数据需要在光纤里传输。但光纤里走的是模拟光信号，计算机需要的是数字信号。DSP（数字信号处理器）就是这两个世界之间的翻译器——它把数字数据编码成光信号发出去，再把收到的光信号解码成数字数据。 MRVL的PAM4 DSP是全球800G和1.6T光模块的核心芯片之一。光互连业务的需求与AI集群的互连基础设施同步扩张——每一个上线的AI集群都需要完整的互连协议栈，不需要等待GPU的供应情况。 这是最关键的逻辑： GPU供应有时候是稀缺的，但光互连不等GPU——只要数据中心在建，只要AI集群在运行，光互连就需要。 MRVL的DSP是一个和GPU并行运行的独立需求，不是GPU需求的影子。 4. 我自己的判断：为什么MRVL的故事比AVGO更有弹性 AVGO是龙头，MRVL是追赶者。 但在这个特定的历史时刻，追赶者的弹性更大，原因有三： 原因一：基数效应 AVGO已经是$2万亿市值，要翻倍需要成为$4万亿的公司。MRVL只有$1,470亿，翻倍只需要$2,940亿——和AVGO现在市值的15%相当。同样的资金流入，对MRVL股价的推动效果是AVGO的13倍以上。 原因二：Google的变量 AVGO和Google的合作是锁定的，这是护城河，但也意味着它的上行惊喜已经被充分定价。MRVL和Google的谈判还没有正式宣布——这是一个尚未被市场定价的潜在催化剂。如果Google正式宣布，MRVL立刻拥有Amazon+Google双超大规模客户，ASIC市场份额从15%向25%+跳升的路径被打开。 原因三：两个叙事不相关 AVGO的核心护城河是ASIC和VMware软件。 MRVL的两个叙事——ASIC和光互连DSP——是完全独立的业务。 ASIC受益于去Nvidia化，光互连受益于AI集群扩张。两个独立的增长引擎，互相不依赖，互相不替代。 MRVL在多个AI基础设施顺风中同时暴露：定制芯片、光互连、数据中心网络和更广泛的超大规模资本支出周期。这种在AI主题内的多元化暴露，使它成为纯粹的GPU标的（如Nvidia）的有吸引力的补充。 5. 估值合理吗？ $MRVL：Forward PE 36.4倍，市值$1,470亿。 $AVGO：Forward PE 31倍，市值$2万亿。 $MRVL的Forward PE比 $AVGO略高，但增速也更快： $MRVL FY27营收预期：约$110亿，同比增速约40% $AVGO FY27增速约25-30%。PEG（PE/增速）： $MRVL：36.4 ÷ 40 = 0.91, $AVGO：31 ÷ 27 = 1.15 PEG低于1都算便宜。 用PEG来衡量，MRVL比AVGO便宜约20%。 而且MRVL有Google催化剂这个尚未被定价的变量，AVGO没有。如果Marvell股价涨到$400，需要数据中心营收FY27超过$90亿，Google ASIC合同正式宣布，自定义硅年化营收达到$30亿。在这些条件下，ASIC业务40倍Forward EV/EBITDA，光互连业务20倍EV/Sales。 我觉得2027年是很有可能达到的，这还是在理性的估值下，如果是ai融涨疯牛选择忽略估值的话，如果NVDA到360分析师预测最高，也就是8.8T, 我预测8-10T，那么AVGO会到3-4T, MRVL到500B-1T都问题不大。 6. 三个需要追踪的关键变量 变量一：Google ASIC合同的正式宣布 这是目前MRVL最大的潜在催化剂。谈判已经在进行，但没有正式宣布。每过一个季度没有宣布，市场会稍微失去耐心。但一旦宣布，估值逻辑发生质变。 变量二：1.6T DSP的市场份额 Marvell已经开始出货1.6T PAM DSP，基于5纳米工艺，并推出了下一代3纳米版本，将光模块功耗降低超过20%。 800G向1.6T的迭代是MRVL DSP业务的下一个量子跳跃。如果MRVL能在1.6T时代维持甚至提升市场份额，光互连业务的营收会非线性增长。 变量三：Celestial AI的硅光子整合 MRVL收购了Celestial AI，进入硅光子领域。这是CPO时代最关键的技术平台——把光学引擎直接集成进芯片封装。如果MRVL能在CPO时代把DSP和硅光子整合成一个完整的解决方案，它的价值会远超现在的定价。 7. 最终判断：MRVL是这轮AI牛市里最干净的不对称机会 AI芯片市场分三类公司： 第一类：Nvidia——已经被充分定价的龙头。故事最好，估值最贵，上行惊喜空间有限。 第二类：纯ASIC公司（AVGO）——护城河深厚，但增速放缓在定价中。Google TPU锁定到2031年是确定性，也是上行惊喜的天花板。 第三类：MRVL——两个叙事都在爆发，Google催化剂未定价，市值基数小。 这是不对称机会的经典形态， 下行有Amazon锚定，有光互连稳定收入，不会归零，上行有Google合同宣布+CPO爆发+ASIC市场份额提升，估值可能从$1,470亿走向$5,000亿+。 $MRVL也是我重仓持有的标的之一，短期technical角度今天收长上影线，日线级别调整要来，加仓机会在第一目标165，第二目标140。如果给机会到140补那个缺口，我仓位加满（图1）。 总结：回到那个反直觉的规律：缺货时代，落后者获利最大。 ASIC市场正在缺货——Broadcom一家根本无法满足所有超大规模客户的定制需求。光互连正在缺货——AI集群每季度都在扩张，DSP的需求只增不减。MRVL是这两个缺货赛道里，那个正在被需要的追赶者。 历史一次次证明：当产能不足、供应商只有一两家的时候，第二名是最好的弹性高的投资标的（Nvidia和Amd，TSMC和Intel。） 因为所有人都开始认真研究它了。 #MRVL# #Marvell# #AVGO# #Broadcom# #ASIC# #定制芯片# #光互连# #DSP# #Google# #Amazon# #Nvidia# #AI芯片# #半导体# #美股# #龙二补涨# #CPO# #硅光子# #AI基建# #USStocks# #AIStocks# #数据中心# #去Nvidia化#

以前做美股和 Crypto，我基本都是两个平台来回切。 看 BTC 的时候打开交易所，想研究 NVDA 又去券商，如果想交易短期行情，还得再看另一套产品。 最近在看 @MEXC 的 Stock，我反而觉得 CEX 开始做 Stock 这件事其实挺自然的。 比如拿我最近一直在看的 $NVDA 来说。 如果我只是想长期持有 NVIDIA，那传统意义上的股票持有和 Crypto 交易当然是两套完全不同的体验。 但现在在 MEXC 上，同一个 $NVDA，已经可以对应不同的 Stock 产品。 1️⃣ RealStocks 比如我长期看好 AI 芯片行业，想真正持有 NVIDIA 的股票，那么 RealStocks 对应的就是真实股票持有。 符合资格的用户可以通过合作持牌券商买卖实际股票，逻辑还是我们熟悉的股票投资。 2️⃣ Tokenized Stocks 如果我的需求只是想用 USDT 获取 NVIDIA 的代币化 Stock 敞口，那对应的就是 Tokenized Stocks。 它可以让参与方式更接近 Crypto，但这里一定要注意，它并不等于直接拥有 NVIDIA 股票，也没有股东投票权。 3️⃣ Stock Futures 如果碰上 NVIDIA 财报、行业消息这种可能带来明显波动的事件，Stock Futures 又是完全不同的玩法。 它属于衍生品，可以做多或者做空，部分产品支持杠杆，所以交易的是价格波动，而不是公司股权本身。 4️⃣ Pre-IPO 再比如把 NVIDIA 换成一家还没上市的热门公司，那么看的就不是已经上市的股票，而是 Pre-IPO 产品。 这个时候需要关注的也不只是价格，而是估值、流动性、产品结构，以及公司最终是否能够上市。 所以我觉得，CEX 做 Stock 最有意思的地方，并不是简单地把“股票搬到交易所”。 还是拿 $NVDA 来说，同一家公司，从真实股票持有，到代币化敞口，再到 Stock Futures，背后其实对应的是完全不同的资产关系和交易方式。 以前我可能只会想“我要不要买 NVDA”，现在反而会先想：我到底是在持有股票，还是在交易它的价格？ 这两件事情，看起来只差一点，实际上完全不是一回事。 目前符合条件的 MEXC Stock 产品还有 Zero Fee 优惠，具体适用产品、时间和条件还是以活动及交易页面为准。 #MEXC0808#

吴说获悉，去中心化 AI 协议 Prime Intellect 宣布完成 1.3 亿美元 A 轮融资，由 Radical Ventures 领投，NVIDIA Ventures、Intel Capital、Dell Technologies Capital 等参投，总融资额超过 1.5 亿美元。本轮资金将用于构建开放超级智能堆栈，涵盖算力、大规模强化学习、环境、沙盒、评估和部署等。

吴说获悉，Base 宣布，Coinbase 发行的代币化股票已基于 B20 标准原生上线 Base 网络。这些代币代表由受监管托管方 1:1 持有的真实股票，用户可在符合条件的地区通过自托管钱包持有 Apple、NVIDIA 等公司的代币化股票，并在 Base 生态中进行交易、借贷和其他 DeFi 应用。Base 表示，代币化股票将为链上金融提供新的资产类型，支持 24/7 交易、作为抵押品以及与去中心化协议组合使用；相关资产由 Alpaca 作为受监管经纪商和托管方管理，后续将有更多 Coinbase 代币化股票上线。

👇本周前五加密融资事件 | 7.5 - 7.10 1⃣ Prime Intellect - 1.3亿美元 去中心化人工智能平台@PrimeIntellect 完成 1.3 亿美元 A 轮融资，估值达到 10 亿美元。融资由 Radical Ventures @radicalvcfund领投，英伟达@nvidia风投、Intel Capital @intelcapital等参投。 2⃣ Gauntlet - 1.25亿美元 DeFi 资产管理与风险分析公司 Gauntlet @gauntlet_xyz完成 1.25 亿美元融资，由日本金融集团 SBI 控股独家投资，融资于今年 6 月完成，具体估值未披露。 3⃣ EDX Markets - 7600万美元 机构加密货币交易平台 EDX Markets 在 C 轮融资中获得 7600 万美元，由日本金融集团SBI Holdings 领投 4⃣ Mercado Bitcoin - 2000万美元 Tether 宣布向@MercadoBitcoin 的战略增长融资轮投资 2000 万美元。Mercado Bitcoin 是一家受监管的巴西链上金融服务平台，拥有 450 万用户，已发行超过 20 亿雷亚尔的代币化资产，并在巴西和欧洲拥有超过 10 个牌照。 5⃣ QIZ Security - 1700万美元 量子安全初创公司 QIZ Security 宣布完成 1700 万美元种子轮融资，由 Bessemer Venture Partners 和 Merlin Ventures 领投，Evolution Equity Partners、Qbeat Ventures、Singtel Innov8 和 Qino Cyber Capital 参投。

Tom Lee：以太坊会惩罚那些缺乏耐心的投资者 2026 年 7 月 7 日，Tom Lee @fundstrat 在接受 New Era Finance Podcast 采访时表示，近期加密市场掉队主要受去杠杆化余波影响，资金流向了具备收益率的板块。在谈及如何在以太坊等资产价格回调时保持信念，他认为其基本面并未改变。 Tom Lee 以英伟达（Nvidia）在 160 美元长期盘整后三个月内暴涨两万亿美元为例，表示无论是股市还是加密市场，最终都会惩罚缺乏耐心的投资者，无法坚持的人往往才是真正的输家。 来源：New Era Finance Podcast

【更勝一籌】130億美元收購Hugging Face 輝達登上AI王座 有消息傳出，輝達（Nvidia）已同意斥資130億美元收購開放權重AI模型平台Hugging Face。其不僅在進一步攥緊對人工智能（AI）行業的控制權，也在將那些致力於維護行業開放與去中心化的企業收入囊中。

为什么机器人一定要做成人形？因为不用再花几百年去改造我们现在的生存环境，黄仁勋说，我们是为自己造的这个世界。所以他主张做双足人形，可以最低成本接入现成的基础设施。 人形机器人的制造难度，马斯克说，介于 Model X 和星舰之间。现在根本没有人形机器人供应链，每个零件、每个执行器都得从零设计自研。 百万台年产的话，成本能压到2 万美金。这个价格能做饭、洗衣、叠衣服的机器人我是愿意买的，假设机器人能用 2 年，一年折 $1 万，比请菲佣便宜。要是它能用 10 年，就更好了！ 而且我认为一定会有租赁订阅的服务，因为我没办法要求它 24 小时不停干活，机器人大部分时间是闲置的，个人买断不划算。就像现在的宇树租赁，商家半个月回本。 说回供应链，目前没有现成供应链，所以马斯克必须从零自研。而且造机器人最要命的稀土永磁体，产能高度集中在中国，中国一收紧稀土出口管制，Optimus 生产就会被卡脖子。 中国控制着全球人形机器人零部件供应链约 63% 的关键企业， 特别是精炼稀土占 88%。 如果机器人真的普及了，我认为会先通胀、后通缩。因为造这些机器人和背后的大模型，需要海量算力，一颗 Nvidia Jetson Thor 2,070 FP4 TFLOPS，开发套件 $3,499，单台机器人光 AI 芯片就 $5,000–6,000。 还有电，美国居民电价 2025 年涨了近 7%，是通胀率的两倍多。电价暴涨到底多少怪 AI我不知道，但肯定是巨大的影响。 人形机器人普及之后，长期一定会通缩。 高盛把人形机器人 2035 年的市场规模一次上调 6 倍到 $380 亿，出货量上调 4 倍到 140 万台，理由是成本本来预期年降 15–20%，结果直接降了 40%。跟汽车普及一样。 第二个原因是，劳动力替代压低服务价格的结构性通缩。马斯克的说法是商品和服务的成本会趋近于零，工作会变成可选项。 那，除非出现新需求，否则价格越来越低。汽车、PC、智能手机、光伏，价格塌了、渗透率爆炸、总市场做大。机器人只会更便宜，然后发展到我们今天根本想不到的场景里。 硬件终将便宜，会同质化。 电机、减速箱、电池、芯片，最后大家都差不多，就像大模型，Figure 自己说的，越来越聪明，但也越来越商品化，所以他2025 年干脆终止和 OpenAI 的合作，自研 Helix。 硬件卷到最后，真正的差异化在软件、在人格。这跟我今年上半年做 的AI 聊天陪伴一直在思考的问题一样，到底什么，才能让一个机器人更像一个真的人？ 如果我有了自己的人形机器人，我不会让他先去叠衣服做饭，我一定要好好培养它一个好性格～

为什么你的智能摄像头不该信任云端今天聊聊链上目击者的崛起 AI爆发式增长，背后却隐藏着一个巨大的核心漏洞，信任。全球有数以十亿计的摄像头和传感器，但它们产生的每一比特数据，在传统私有服务器上都可以被随意篡改、删除，甚至遭遇深度伪造（Deep-fake） XYO @OfficialXYO正在通过NVIDIA 的机器人技术直接引入链上彻底打破这一技术僵局。 想象一下这个纯粹的边缘端协作：摄像头捕捉到画面，但数据完全不经过容易受到攻击的第三方云端，而是直接由 NVIDIA Jetson Orin Nano 芯片在本地（边缘端)完成计算机视觉推理 以下是 XYO Layer One 处理这些真实世界数据的硬核流程： 边缘检测与物体分类:Orin 芯片直接在设备源头识别物体(精准区分人、车辆或宠物） 置信度评分： 每一个事件都将模型的确定程度作为一级字段直接写入元数据，拒绝伪造绝对真理 加密签名： 设备在观测到事件的瞬间进行本地加密签名，将数据与其物理源头牢牢绑定。 去中心化账本： 签名后的事件被发送至 XYO Layer One 区块链，成为永久防篡改的记录。所有者可以自主选择将其完全私密保存或公开供全球验证 用加密证明取代盲目信任，XYO 正在为未来的机器经济搭建不可或缺的可信数据底层