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。

$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#

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

SpaceX 也加入光了 我梳理了几个供应链机会： $MRVL 有数据中心互联、定制芯片和 CPO 相关叙事，是 AI 数据中心连接层的重要龙头之一。 它的 CXL 技术也值得关注，虽然不直接做光通信，但可以提升 CPU、GPU 与内存之间的资源利用率，让同样的物理内存释放出更多有效容量，比例最高可以到 3.64 倍。 $COHR 是光模块和光通信供应链，它的 InP 激光器、光学元件和化合物半导体能力，都是高速光通信里的关键。最近它把 InP 晶圆从 3 英寸扩大到 6 英寸，理论上可以把单片晶圆产出提升约 4 倍，同时让单颗裸片成本下降超过 60 % $AVGO 则同时吃到 ASIC、网络芯片和 AI 数据中心连接需求。尤其是定制 ASIC，在部分 AI 推理场景里，降低对通用 GPU 的依赖，优化推理成本 本质上这三家公司的产品都不一样，但它们其实都是解决同一个问题 AI 数据中心越来越贵，功耗越来越高，数据传输越来越吃力，谁能降低功耗、降低成本、提高数据传输效率和算力利用率，谁就有机会成为下一代 AI 基础设施的赢家 你相信光吗？

6月18日，JP摩根发布了一份非常重要的ASIC行业报告，我提取了一些关键内容和大家分享。 报告最核心的观点是：AI时代正在推动定制芯片ASIC进入新一轮黄金周期，而最大的受益者是Broadcom和Marvell。对的，Mrvl最近风头十足！！独占存储，光通讯，Asic芯片设计三大热点赛道，难怪股价走势如此坚挺！😄 接着报告提到为什么云剧透要设计自己的XPU芯片：AI训练几乎被NVIDIA GPU主导。GPU的优势是通用性强、生态完整，但问题是成本高、功耗高，而且很难针对云厂商自己的软件栈和模型架构做深度优化。因此，Google、Amazon、Microsoft、Meta、OpenAI、SoftBank等公司都在加速开发自己的AI ASIC芯片。 然后报告提到值得关注的一个预测：JP摩根预计，到2027年，AI ASIC/XPU的出货量将首次超过GPU。报告预测2027年ASIC/XPU出货量达到1250万颗，而GPU出货量为1090万颗。也就是说，ASIC/XPU占比达到53%，GPU占比为47%。 我认为这是整份报告里最重要的产业趋势判断。因为这意味着未来AI加速器市场可能不再是NVIDIA GPU单一主导，而是进入“GPU + ASIC双轨制”的时代。这个判断非常大胆，也非常值得美股投资者关注。 另外报告还解释了为什么云厂商不能完全自己做XPU芯片的原因：云厂商虽然有软件能力、模型能力和系统架构能力，但并不一定具备完整的底层芯片工程能力。真正困难的部分包括高速SerDes接口、HBM接口、chiplet设计、先进封装、2nm/3nm物理设计、功耗验证、热设计、tape-out等，这些能力需要十年以上的积累，正是Broadcom和Marvell的护城河。 对于Broadcom， JP摩根预计Broadcom AI收入将从2025年约200亿美元，大幅增长到2027年超过1500亿美元，这个涨幅非常惊艳，目前市场上很少有这么乐观的预期，值得关注。另外JPM海列举 了AVG目前的Asic项目名称：Google TPU、Meta MTIA、Anthropic TPU、OpenAI ASIC，以及SoftBank/ARM XPU。