路透：高通正与字节跳动洽谈芯片设计服务合作。高通计划为字节打造定制芯片。 部分技术依托其去年收购的高速连接企业AlphaWave Semi。 洽谈重点包含视频处理单元VPU研发，目标2026年底实现量产。 一旦合作落地，字节跳动将成为高通芯片设计服务业务早期客户。

芯片已经够贵了。AI 下一笔钱，在流向电和机房。 过去两年，市场盯着谁能卖更多 GPU。 现在，芯片装进机房以后，问题变成了：电从哪里来，热怎么散，机柜谁来建。 摩根士丹利估算，美国数据中心到 2028 年仍可能有约 38GW 的电力缺口。按 BNP Paribas 对 AI 基建资本开支的一份拆分口径，每 100 美元投入里，约 20 美元会流向电力相关环节。 GPU 买到手只是第一步，机房有没有电，才决定它能不能开始干活。 这 12 只股票，我分成 4 组跟。 1｜电力与能源： $BE 、 $VST Bloom Energy（BE）：看燃料电池和分布式供电，能否从园区的补位方案进入更多数据中心项目。9 月盯订单兑现、数据中心客户占比，以及大单规模。 Vistra（VST）：核电、天然气、储能资源都在手里。重点看科技大厂长协，以及多年购电合同能否继续增加。 这一组只看一件事：缺电能不能变成签约现金流。 2｜机房基础设施： $VRT 、 $IRM Vertiv（VRT）：AI 机柜功率密度上去，液冷、UPS、配电系统都更难绕开。盯高密机房渗透、液冷订单和利润率。 Iron Mountain（IRM）：档案存储是老本行，数据中心是新增长线。盯数据中心租赁、上架进度和项目回报率。 新机房功率密度继续提高时，它们的产品和租赁能否同步涨价、锁住更长合同，数据会给答案。 3｜芯片与连接： $AVGO 、 $MRVL 、 $AMD 、 $INTC 、 $MU GPU 之外，网络、ASIC、先进封装、HBM 和服务器内存还在吃 AI 预算。这组的故事并没结束，价格已经不便宜，后面要靠份额和利润继续说话。 AVGO：盯定制芯片和网络需求，是否继续跟着云厂商 CapEx 往上走。 MRVL：光通信和定制芯片的弹性更大，盯云厂商订单与互连需求。 AMD、INTC：AMD 看加速器和服务器份额；INTC 看代工、先进封装和客户是否兑现。 MU：盯 HBM、DRAM 报价和毛利率。存储上行时利润弹性惊人，掉头时也快。 4｜电力资产转型： $CIFR 、 $CLSK 、 $WULF 市场在这些矿企身上交易的，是它们手里的电力、土地和机房资源，未来能不能接进 AI 数据中心。 主要观察这 4 个硬指标： 有没有多年、可执行的 HPC / AI 租赁或供电合同； 客户是谁，信用质量够不够； 项目造价和融资由谁承担； 电什么时候接入，容量什么时候开始计费。 有电、有地，距离转型成功还隔着合同、融资、并网和交付。 AI 主线还在继续。比起再找一只“也沾 AI”的票，我更愿意顺着每一座新数据中心的账单，继续往下看钱流到哪里。 仅为个人研究，不构成投资建议。

$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#

$MRVL 股价要翻倍？这份8-K文件是Marvell定制芯片(ASIC)发展史上里程碑事件。确立了MRVL在谷歌TPU生态中不可替代的核心地位，并给出了长达6年、高达1,200亿美元的潜在业务蓝图。若Google采购执行顺畅，MRVL每股收益(EPS)将迎来跨越式增长，股价具备翻倍的基本面支撑。AI/半导体/储存，泡沫远没到来…

听说苹果跑去测试长鑫存储的芯片了吗？看似只是找个备胎，深层其实是库克在内存高价潮下的精明算计 1. 苹果拿长鑫当压价筹码 $AAPL 长鑫目前的产能很难大批量撬动苹果的全球供给，但只要通过测试，苹果就能在三星、SK海力士和美光面前握回议价权。此外，只在本土销售设备上使用也能规避一部分风险 $SKHY $MU 2. 只能买标品，无法做深度定制 受限于监管规则，苹果不能向长鑫传输技术规格，这意味着苹果无法让长鑫做定制芯片，只能买通用标品。苹果宁愿调整电路设计也要推进，可见内存成本压得有多肉疼 3. 试探监管底线 长鑫处于敏感清单中，苹果高调推进测试，既是向华盛顿展示 AI 大潮挤爆消费电子供应链的现状，也是在给自身毛利率争取空间 ✍️ 趋势预判 短期这事对股价拉动有限。但如果合规落地，低配版 iPhone 和 MacBook 的毛利率将得到修复，是长期的隐性利好。反之若遭遇严厉干预，则可能带来短暂回调 总体看，这是库克在 AI 抢占内存周期里重新抢回供应链话语权的典型手法。你觉得华盛顿最终会放行吗？ 非投资建议 DYOR

路透：一份内部备忘录显示，Meta计划于9月开始生产一款代号为“Iris”的数据中心AI芯片，作为其明年将总算力提升至14吉瓦计划之一。 Meta计划利用定制芯片来改进Facebook和Instagram所驱动的AI能力。 备忘录显示，该芯片的测试仅用时六周，未发现重大问题。 $META

高通（Qualcomm）正强势进军AI数据中心，已与Meta达成多代Dragonfly C1000 CPU供应协议，并为另外两家未具名hyperscaler提供定制芯片，目标2029财年数据中心收入达150亿美元。 其核心技术HBC（High Bandwidth Compute）是亮点：采用近内存3D堆叠架构，将计算核心与LPDDR内存垂直融合，大幅缩短数据移动距离。相比传统HBM，HBC实现带宽/瓦特提升约6倍、容量/瓦特提升约200倍，同时显著降低功耗和总拥有成本（TCO），特别适合大规模AI推理和智能体AI场景。 HBM在峰值原始带宽上仍有优势，适合高强度训练负载；但HBC在实际AI工作负载中提供更低延迟、更高有效带宽和更好能效，尤其在电力和预算受限的hyperscale环境中更具吸引力。HBC并非全面取代HBM，而是成为高效补充方案——2027年中Gen1商用，2028年Gen2进一步提升，已获Meta等客户认可。 高通的优势在于能效+成本+定制化：利用成熟手机供应链降低成本，通过co-design和开放生态快速适配客户需求。这帮助高通从手机芯片巨头转型为数据中心重要玩家，在NVIDIA主导的市场中开辟差异化路径。 未来，HBC能否大规模分流HBM，取决于交付执行和软件生态成熟度。但在AI基础设施追求可持续性的今天，这种“省电即王道”的方案，已成为 hyperscalers 多元化供应链的热门选择。 但这种架构一旦被证明有效，行业复制速度可能会非常快。HBC不像CUDA，没有网络效应；不像x86，没有ISA锁定；也不像Windows，没有应用生态锁定。更大的可能是，Near-Memory Computing逐渐成为整个行业的新方向，而不是Qualcomm一家独占的技术。 因此，HBC本身更像是一张帮助Qualcomm切入AI推理市场的差异化王牌，而不是足以形成十年以上垄断优势的护城河。真正决定其长期竞争力的，不是单独的Near-Memory Compute模块，而是能否将HBC、LPDDR、Compiler、Runtime、软件生态以及完整的数据中心平台整合成一个系统级解决方案。如果这种整体体验能够持续领先，那么Qualcomm建立的将不是某一项硬件技术的优势，而是一整套AI推理架构的新范式。 免责声明：本人持有推文题及资产，观点充满偏见，非投资建议dyor

经典桥段，收盘之后利好就都来了 三星要上调20%的DRAM售价，是不是看美光的84%眼红了 Anthropic与三星洽谈定制芯片合作 趋势一旦形成是不会轻易改变 只看消息面来炒股的话尽早清仓拿着钱去做稳定理财 我依旧推荐普通人买指数就好 看好板块逢跌就买、敢重仓、拿得住 $DRAM $SMH 其他都是噪音罢了bro，七月准备拿好麻袋装钱