生成式AI往代理式AI迁移中，新的卡脖子环节又出现了，这次是CPU。之前市场关于算力紧缺的讨论都在GPU、HBM、光模块、电力等环节，其实对于CPU的关注比较少。其实Cpu的紧缺传了一段时间了，看最近英特尔、AMD走势最核心驱动力就是来自cpu开始出现紧缺了，甚至连过往不怎么受待见的港股联想集团，最近两周走的也很强。 1、为什agentic ai时代CPU占比会扩大？ 传统AI（主要是大模型训练/推理）高度依赖GPU，因为Transformer的核心是并行矩阵运算，GPU擅长高吞吐的并行计算。这时CPU主要只负责“辅助”：数据路由、内存压缩、GPU调度等，导致数据中心CPU:GPU比例很低（典型1:4~1:8，甚至1颗CPU管8颗GPU）。CPU利用率低，基本是配角。 Agentic AI完全不同，它不是单次“问答”，而是自主多步循环（Planning → Tool Use → Act → Observe → Reflect → Iterate），涉及： 1）编排：调度子任务、多智能体协作、分支逻辑、重试机制。 2）工具调用：网页搜索、API调用、代码执行、数据库查询、向量检索（RAG）、文件处理等。 3）其他CPU密集任务：上下文管理、KV Cache处理、强化学习（RL）仿真评估、数据预/后处理。 这些任务高度串行、I/O密集、逻辑分支多，GPU并不擅长（甚至会闲置）。研究显示：工具处理阶段在CPU上可占总延迟的50%~90.6%（GPU在等待CPU）。Agentic工作流中CPU动态能耗占比可达44%，比传统AI高3~4倍。 简单说，Agentic AI把“思考”交给GPU，但把“做事/协调”交给CPU。CPU从“管家”变成了“总指挥”，必须大幅增加才能让整个系统高效运转。这就是CPU占比扩大的核心驱动（Intel、AMD、Arm、TrendForce等一致观点）。 2、CPU成为新紧缺环节的现实证据 今年Q1 Intel/AMD服务器CPU交期已经拉到6-12周，部分型号基本售罄，价格也提了10%以上。厂商自己都说“demand far exceeded expectations”。不是产能不够，而是Agentic AI把CPU从“可有可无”直接干成了“必须配足”的总指挥。 数据中心项目现在除了电力，就是CPU卡脖子最严重。传统x86（Intel/AMD）高功耗+产能紧张，供应链直接打爆。 3、CPU缺口会有多大？ 行业共识是CPU:GPU比例将显著拉近，CPU需求大幅提升：从传统1:4~1:8（CPU:GPU）转向1:1~1:2（部分场景甚至1.4:1，即CPU比GPU还多）。看之前Arm估算，每GW算力需要的CPU核心从3000万激增到1.2亿（4倍增长） CPU算力份额：在Agentic工作流中，CPU承担的算力比未来机架/集群可能从“GPU主导”转向更平衡，甚至出现专用CPU rack来支撑Agentic编排；AMD/NVIDIA新一代平台已开始按1:2~1:4设计 这就带来了CPU需求的真实拐点，是实打实的硬件重构。 4、特别要说下ARM服务器CPU会更受益一些？ Agentic AI最需要的就是“高核心数+低功耗+稳定串行处理”。ARM天生多核可扩展、perf/watt领先：Arm AGI CPU（136核，TDP仅300W）对比x86同规格功耗低40%+，每机架性能直接翻倍。风冷机架就能塞8000+核，液冷更能到4万+核，完美解决数据中心的“功耗墙”。 更狠的是生态大转向：AWS Graviton、Google Axion、Microsoft Cobalt早就自研ARM，云巨头集体“去x86化”。Arm 3月直接下场自研AGI CPU（首款量产芯片），Meta、OpenAI、Cerebras都是首发伙伴，OEM有联想、Supermicro。 Counterpoint预测：AI ASIC服务器CPU里，ARM份额从2025年25%干到2029年90%。Arm自己说，这波能把数据中心CPU TAM从30亿版税干到1000亿+，未来几年服务器CPU营收很可能超手机，成为最大增长极。 看下周和5月初英特尔、amd的财报电话会上，cpu实际出货量的变化、以及cpu的真实价格变化。这能说明真的有多紧缺。 5、CPU紧缺哪些公司会受益？ 梳理了下哪些公司会受益，后续关注起来： 美股最核心： Intel (INTC)ntel 依然是服务器 CPU 市场的霸主。短缺潮会提升其过往型号的利润率，且其 Gaudi 与 Xeon 的组合在代理推理端有强劲需求。 AMD (AMD)：理由：在 Agentic AI 服务器市场，AMD 的 EPYC 处理器因多核心优势和高性价比，目前在云厂商中的市占率持续提升，是 GPU+CPU 均衡配置趋势下的首选。 Arm Holdings (ARM)：越来越多的云厂商（亚马逊、微软、谷歌）开始自研基于 ARM 架构的 CPU。无论谁赢，只要 Agent 需求推高 CPU 核心数，Arm 的授权费就会大涨。 港股（制造与分销关键点） 中芯国际 (0981)：虽然其在最先进制程受限，但大量非核心逻辑控制芯片（支持 CPU 运作的辅助芯片）和中端 CPU 的需求外溢，会显著提升其产能利用率。 联想集团 (0992)：全球第一大服务器与 PC 厂商。在短缺潮初期，拥有强大供应链管理能力和库存的大厂能通过提价和保证供应，抢占更多政企市场份额。 A股（国产替代与配套产业链） 海光信息 (688041)：国产 x86 服务器 CPU 的龙头。在 Agentic AI 时代，由于其架构与全球生态兼容性最好，国内算力中心在补齐 CPU 短缺时，海光是第一顺位替代品。 龙芯中科 (688047)：自主架构 CPU 的代表。随着国产自主可控需求增强，在党政和关键基础设施的 Agent 应用中受益。 深南电路 (002916) / 沪电股份 (002463)：理由：配套受益。CPU 核心数增加和 GPU+CPU 配比调整，要求更复杂的 PCB（印制电路板）和封装基板，这些公司是全球高端服务器 PCB 的主力供应商。 澜起科技 (688008)：内存接口芯片龙头。只要 CPU 多，内存条就多。Agent 时代对内存带宽要求极高，其 MRDIMM 和内存接口芯片是 CPU 性能爆发的必需品。 投资逻辑核心其实两点： 1）量价齐升：CPU 厂商（AMD, Intel, arm、海光）最直接。 2）卖铲子的人：由于 Agent 需要高带宽，内存配套（澜起）和先进封装/基板（深南）的需求甚至比 CPU 本身更稳。

英伟达老黄在GTC大会上都说了什么？ 看了下演讲全文，感觉这次老黄不只是在卖芯片，而是在卖一个全新世界观：AI 不是工具，不是应用，而是人类下一个工业革命的能源+发动机。AI 是新时代的电力 + 发动机，Token工厂、AI代理智能体、物理AI 共同构成基础设施。梳理下要点： 1. 第一性原理：AI 的本质重新定义（别再当它是“聪明App”了） 老黄认为 1）AI 不是单一模型突破，也不是“会聊天”的玩具，而是像电力一样的核心基础设施。 2）每个公司都会用，每个国家都会建，不建就落后，就像19世纪不建电厂一样。 2）计算需求过去两年已增长“一百万倍”，且还在指数级加速。 老黄更是给了一个炸裂的前瞻指引，预计到2027年，仅英伟达这些旗舰芯片（Blackwell + Vera Rubin 系列）就能贡献至少1万亿美元营收。”（比之前市场预期的5000亿翻倍，时间拉长一年但金额更狠） 这已经不是简单的财报指引，是给全球CEO和国家元首的最后通牒：你们不投AI工厂，我们就帮别人建。 2. Token工厂：数据中心的新物种 老黄把数据中心彻底改名——不再是存数据的仓库，而是生产智能代币的工厂。CEO 现在要像管传统工厂一样管“代币产出率”和“单位代币成本”。英伟达通过全栈垂直整合，已经把单位代币成本做到全球最低。 这就是工业化拐点：AI 从实验室玩具 → 国家级重资产基础设施。 投资视角来看，这会让“AI基建”概念彻底主流化，能源、冷却、网络、光模块、液冷、变压器等全产业链都会被重估。别只盯着GPU，看“Token工厂”全链条。 3. Vera Rubin 平台：下一代AI工厂的完整蓝图 Rubin不是单颗芯片，是垂直整合的7大芯片 + 5个机架级系统 + 1个超级计算机*。 他的亮亮点在于： 1）Vera CPU（专为Agent优化）、全液冷、Groq确定性流式推理 + Dynamo解耦、吉瓦级工厂代币生成速度提升350倍。 2）大规模光电共封装（CPO）、硅光子，目标百万卡集群、低功耗低延迟。 老黄原话这么说：“Vera Rubin 不是芯片，而是一个巨型系统，从能源到端到端全优化。” 这其实在告诉对手和客户：英伟达已经把“AI发电厂”的参考设计做出来了，你们直接抄作业就行（当然得用我们的零件😎） 4. Agentic AI + OpenClaw：下一个十年的操作系统级革命 OpenClaw在这次GTC上被老黄定义为“AI时代的Linux”——开源、底层框架，让Agent自主调用工具、写代码、管理文件。 老黄宣布NewClaw企业版平台，现场“极简养虾”demo（一键让AI代理管复杂养殖流程），象征极简部署 + 自主执行。 老黄更是明确说，今天世界上每一家公司都必须制定OpenClaw策略。同时推Nemotron开放模型联盟（语言、视觉、机器人、生物、气候等全覆盖），开放生态才是王道。 这是在逼所有企业从SaaS转向AaaS（Agent as a Service），代理框架、工具链、隐私护栏相关公司会爆。开源+企业级双轮驱动，类似于当年Android的打法。 5. Physical AI + 机器人：从数字到物理的ChatGPT时刻 老黄认为物理AI迎来爆发：不再是屏幕里的智能，而是能真正作用于现实世界。他聊到Robotaxi Ready新增比亚迪、现代、吉利等，覆盖1800万辆/年 + Uber大规模部署。 现场迪士尼Olaf雪宝机器人直接登台，展示Omniverse数字孪生 + Newton物理引擎，从虚拟直接迁移到物理适应。 老黄说机器人会成为数万亿美元市场，而物理AI是下一个大爆炸的领域。当然我们自己也需要清楚，物理世界落地比数字难100倍，但一旦起飞，体量远超纯软件。关注端到端（感知-决策-执行）全链公司。 6. 更远的下一代 + 未来场景（Feynman + 太空） 1）预告Feynman架构：Rosa CPU、LP40 LPU（推理专用）、BlueField-5、CX10网络等。 2）太空数据中心：Vera Rubin Space-1轨道AI计算机，用Omniverse建“数字孪生”太空基建。 这一次老黄呼应了老马，英伟达不只是地球算力霸主，还想做太空AI基础设施。 老黄这次演讲核心就是 AI 是新时代的电力 + 发动机，Token工厂、AI代理智能体、物理AI 共同构成基础设施。英伟达提供从能源到芯片的全栈钥匙，这个市场到2027年带给英伟达至少万亿美元营收。

投资笔记：2026 GTC 大会深度复盘与利好标的分析！ 看完整场英伟达2026 GTC大会，还是蛮让人震撼的。黄老板如今给大家反复重新灌输一个新认知，未来 #AI# 比拼的不再是大模型，而是 Token工厂。尤其是这次Openclaw🦞爆火以后，大家逐渐认识到，Token消耗带来的巨大收入，未来将成为AI企业的核心支柱。 现在仅仅一个小龙虾🦞，以后可能出来小熊猫🐼，小仓鼠🐹，等等类似的成百上千个Agent，推理爆炸的年代已经来临，可预期的未来3-5年，Token消耗量将实现1000—10000倍的增长，而持续的计算调用服务，将带来可持续性的Token消耗。 假如说目前软件公司因为AI Agent而走向终结，过去的SaaS收订阅费模式，成为历史。那么AI时代，AaaS模式将成为未来，收 Token费将带来更暴利的企业收入，而且壁垒更高，一旦选用一家模型，持续的喂养和消耗的Token，本质是独立主体性的数据积累和自我成长，此刻专属你的Agent如同婴儿长大一样，不到万不得已，很难去推倒重新再养。此处到最后比拼的是各家巨头们的GPU算力，同时也是电力和数据中心的较量，而未来每一处数据中心便是一个收费单元。 假如理解了这套黄老板灌输的新逻辑，那么今年各家巨头6000多亿的资本开支预算，也就make sense了，毕竟现在投的越多，当下建设的每一座数据中心，都将成为未来源源不断的Token印钞机啊，抢GPU，抢电力，抢工期，抢内存芯片，貌似一切都合理化了！ 所以接下来，我们讲讲其中利好的美股标的👇 1️⃣“铜光共存”：连接器的黄金十年 黄仁勋这次大会上给了坚定的定调，「机柜内用铜，机柜外用光」。之前市场上传闻此次英伟达的新架构，会让“铜进光退”，市场十分担忧，而本次定调，基本一扫光模块板块的阴霾。 目前发展方向上，机柜内部为了物理极限的成本和能效，依然死磕铜缆；但随着 Spectrum X CPO(共封装光学)交换机的全面量产，光通信的爆发点已经从“模块”转向了“集成”，直接可集成整合到ASIC，克服大规模AI数据中心电子信号的限制，实现更高效率的传输。而英伟达与台积电在 CPO 上的合作，会让这些光路检测和激光器组件公司持续受益。 利好标的： 🟡#AAOI（Applied# Optoelectronics），这家公司把光芯片和器件组装成“能用的光模块”，卖给数据中心。 类比就像👉 富士康，把零部件整合成一部可以卖的iPhone。 🔵 #LITE（Lumentum），这家公司主要生产“让光跑起来”的核心器件（激光器、调制器）。# 类比就像👉 苹果iPhone中的A系列芯片，决定性能上限的关键部件。 🟢#AXTI（AXT# Inc），这家公司提供制造光芯片所需的底层材料（InP、GaAs衬底） 类比就像👉 卖稀土或者硅晶圆的，虽然叙事不性感，但所有高科技(光模块)都离不开。 🟣 #TSEM（Tower# Semiconductor），这家公司帮别人代工制造光子/模拟/射频芯片的“特色晶圆厂”。 类比就像👉造各纳米型号芯片的台积电（但专做小众高技术工艺的版本）。 2️⃣Rubin 架构与“存储大年”：HBM4 是胜负手 Rubin 架构不仅仅是制程提升，它最大的改变是引入了 HBM4 和 100% 液冷。这次黄仁勋提到 HBM4 产能将决定Rubin产线的放量速度，相当于直接把存储芯片从“周期股”推向了「基础型AI 消耗品」的逻辑。难怪前不久，黄老板一直在韩国晃悠，毕竟三星和海力士，是内存芯片的绝对话事人。 与此同时，移除电缆、100% 液冷意味着数据中心的基础设施也要实现大换血。其中相关做液冷冷却相关的公司也将会直接受益，这个我们在之前的推文中，多次强调过，其中个别股票推荐后，已经涨幅高达50%以上。 利好标的： 存储领域： 🟢 #MU# (Micron Technology)，这家公司我们在150美金左右多次推荐过，做DRAM + NAND的全能型选手，AI内存HBM正在补位追赶。 类比就像👉 “美国版三星”，但体量更小、节奏更慢一点。 🟡 #SNDK# (SanDisk)，这家公司我们也多次推荐，专注NAND闪存（SSD、存储卡），偏消费和存储设备端。 类比就像👉 “存储界的西部数据”，专门卖硬盘和SSD的那一类，基本不碰高端DRAM战场。 🔵 三星(Samsung Electronics)，毋庸置疑的全球内存霸主，DRAM + NAND + HBM全线覆盖，技术和产能双王。 类比就像👉 “内存界的台积电 + 苹果合体”，既能做最强技术，又能大规模出货。 🟣 海力士(SK Hynix)，目前是HBM（AI高带宽内存）绝对王者，吃到了AI最肥的一块肉。 类比就像👉 “AI时代的英伟达供应链核心王牌”，专门给AI GPU喂粮的。 由于美股账户买不到韩国股票，所以我推荐这只美股ETF，韩国ETF(代码：#EWY#)，这只ETF基金持仓中22.46%为三星，19.39%为海力士，其他持仓也都是一些韩国优秀企业，比如现代汽车等。 液冷冷却： 🟤#VRT# (Vertiv Holdings)，这家公司专门给数据中心提供“供电 + 散热 +基础设施”的一整套解决方案，尤其是AI数据中心。 类比就像👉 “数据中心的空调 + 电力系统总包商”，虽然不做算力，但决定算力能不能正常运转。 3️⃣OpenClaw 与 Token 薪酬：AI 时代的“Windows” 这是最让我震撼的一点。黄仁勋将 OpenClaw 定位为 Agent 计算机的操作系统，这定位超越了现有互联网时代下系统与软件的逻辑边界。意味着未来我们可能不存在软件app的概念，而要开始逐渐熟悉去雇佣一个个Agent。 “你的 Offer 里带多少 Token？”这句话揭示了未来算力即财富的本质。当算力成本降低，通过 Rubin + Groq 3 LPX 的能效提升，AI 代理的普及将带来新一轮AI云服务的爆发。 利好标的： 🟢#IREN#(Iris Energy)，这家公司本身是BTC挖矿公司，之后开始凭借自身低成本电力 + 数据中心，把矿场升级成AI算力租赁平台（GPU云） 类比就像👉“把比特币矿场改造成AWS算力出租工厂”。 🟡 #CIFR#(Core Scientific)，这家公司刚从破产边缘爬回来，转型做“托管+AI算力”的矿场运营商 类比就像👉 “从煤矿老板转型做数据中心房东，还帮人管服务器”。 🔵 #NBIS#(Nebius Group)，这家公司做纯正的AI云平台（GPU云 + AI服务），不是矿企出身，更像技术驱动。 类比就像👉 “AI版的AWS 或CoreWeave（更偏技术派）” 4️⃣空间计算与 Feynman 架构：剑指星辰大海 下一代Feynman 架构 的 3D 堆叠和“太空芯片”计划，说明英伟达的眼光已经不在地球。这或许不是噱头，因为每次黄老板都把吹过的牛逼，给实现了。这次太空芯片计划更像是边缘计算的极限延伸。在高辐射、极端的太空环境下运行 AI，对芯片可靠性和卫星链路提出了极高要求。 利好标的： 🟢 #RKLB#(Rocket Lab USA)，这家公司提供“小型火箭发射 + 卫星制造 + 太空服务”的一体化公司。 类比就像👉 “太空版的顺丰 + 富士康”，既能送货（发射），也能造卫星。 🟣 #ASTS#(AST SpaceMobile)，这家公司用卫星直接给手机提供4G/5G信号，且不需要地面基站。 类比就像👉 “太空版的中国移动”，直接从天上给你信号。 上述👆，便是此次我们总结的GTC大会利好标的，有完善补充的地方，可以评论区，一起交流探讨！🧐 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🙏)！

📈 A股盘后热点及重点个股研究（2026-05-14） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【市场概况】 今日A股整体调整，主要指数不同程度下跌。上证指数跌1.02%，深证成指跌1.6%，创业板指跌1.93%，科创综指跌1.70%。银行板块逆势走强，光通信热门赛道冲高回落。 【今日热点板块】 一、银行板块 ⭐防御价值凸显 今日银行板块成为少数上涨板块，"四大行"工行、农行、中行、建行盘中涨幅均超1%，重庆银行、青岛银行盘中最大涨幅超3%。 板块逻辑： 1. 基本面稳健：30家银行2025年营收同比正增长，34家净利润正增长；2026年Q1有36家营收正增长、37家净利润正增长 2. 防御属性：在市场调整时资金避险流入 3. 估值低位：PB估值处于历史底部，修复空间明确 二、光通信板块 ⭐高位分化 光通信为年内最强赛道，今日冲高回落。天孚通信、中际旭创、新易盛盘中均创历史新高后转跌，万得光通信概念指数最终仅涨0.32%。 三、小金属板块 ⭐业绩爆发 钨、稀土等小金属Q1净利润同比增长93.45%，营收同比增长39.93%，供应扰动频发+下游高景气，机构建议持续关注。 四、激光芯片 ⭐AI催化 "激光芯片第一股"长光华芯今年涨幅超300%，碾压"易中天"，黄仁勋"光取代铜"论加速催化。 【重点个股深度解析】 1. 长光华芯（688048）⭐强烈推荐 今涨幅：年内最高460元（最低114.5元），涨幅超300% 当前股价：约460元，市值约810亿元 ✅ 核心逻辑： ① AI光通信芯片龙头：100G EML光芯片已实现批量出货，200G EML已给客户送样，良率快速接近国际龙头 ② IDM全流程制造：从芯片设计、外延生长、晶圆制造到封装测试全部自主，国内稀缺 ③ 三足鼎立转型：高功率激光芯片（工业老牌）+光通信芯片（新引擎）+VCSEL（车载激光雷达） ④ 产能弹性：6英寸磷化铟（InP）量产线，外延良率超85% ⑤ 8英寸硅光产线建设中，顺应黄仁勋"硅光子学"方向，预计2027年投产 ⚠️ 风险提示： ① 扣非净利润仍亏损（Q1扣非亏损1157万元） ② 董秘19个月四度变更，财务总监空缺 ③ 客户集中度高（前五大客户占营收50.5%） ④ 现金流为负（Q1经营现金流-1.31亿） ⑤ 价格战苗头：源杰科技、鼎芯光电加速扩产 研报建议：短期涨幅过大，建议回调后关注；中长期核心看光通信芯片良率和量产规模爬坡节奏。 2. 天孚通信（300394）⭐强势延续 今日表现：大涨5.69%，盘中创历史新高 年内涨幅：年初至今最高涨幅113% ✅ 核心逻辑： ① CPO交换机供应吃紧：公司为光通信精密器件龙头，CPO概念核心标的 ② "易中天"三巨头之一：光模块赛道最强势龙头之一 ③ AI驱动需求：算力爆发催生光通信海量需求，订单持续饱满 ⚠️ 风险提示：今日冲高回落，短线筹码松动；估值处于历史高位 研报建议：赛道景气延续，短线调整后仍有配置价值。 3. 中际旭创（300308）⭐光模块龙头 今日表现：盘中创历史新高1022.9元，成为A股第十只千元股，后转跌1.26% 市值：突破万亿 ✅ 核心逻辑： ① 全球光模块龙头：产能和技术领先，受益AI算力需求爆发 ② 高端产品放量：800G/1.6T产品已量产交付 ③ 规模效应极致：Q1毛利率46%，全行业最高 ④ 上游芯片供给约束：公司凭借规模优势锁定芯片供应 ⚠️ 风险提示：光模块上游芯片（EML、DSP）仍依赖海外供应，有供给瓶颈 研报建议：龙头地位稳固，长线配置首选。 4. 新易盛（300502）⭐弹性标的 今日表现：盘中创历史新高，后转跌2.56% ✅ 核心逻辑： ① 光模块弹性标的：股价弹性高于行业平均 ② 80G/1.6T产品同步受益AI算力建设 ③ 绑定大客户：大客户需求锁定保障业绩 ⚠️ 风险提示：今日高位回落，短线承压 研报建议：赛道确定性高，调整后关注。 5. 工商银行（601398）⭐稳健防御 今日表现：涨超1%，"四大行"中表现居前 ✅ 核心逻辑： ① 基本面稳健：2025年营收利润双增长，Q1继续向好 ② 防御价值：市场调整时资金流入避险 ③ 估值低位：PB仅约0.6倍，处于历史底部 ④ 高股息：分红率行业领先，股息率约5% ⚠️ 风险提示：净息差收窄趋势持续 研报建议：稳健防御首选，长线资金配置。 6. 招商银行（600036）⭐差异化标的 今日表现：主力资金净流出1.55亿元，股价承压 ✅ 核心逻辑： ① 零售银行标杆：负债成本优势明显 ② 资产质量：不良率持续改善 ③ 估值修复：PB约1.1倍，有修复空间 ⚠️ 风险提示：今日主力资金净流出，短期承压 研报建议：等待筹码稳定后关注。 7. 国际实业（000159）⭐事件驱动 今日：涨停 ✅ 核心逻辑： ① 定增推进：控股股东全额现金认购6.62亿元，彰显信心 ② 业绩扭亏：2025年归母净利润从-4.38亿增至3801万，同比增幅超100% ③ 合规障碍澄清：多轮问询回复已澄清多数障碍，发行落地确定性提升 ④ 资金压力缓解：补充流动资金降低财务费用 ⚠️ 风险提示：事件驱动型，短期涨幅大 研报建议：定增落地确定性较高，持续关注。 【机构观点汇总】 • 中信证券：银行板块估值性价比凸显，ROE创历史高位 • 国泰君安：AI和半导体是今年两大主线，看好国产替代 • 招商证券：光通信赛道景气延续，但需注意高位分化风险 • 华西证券：光模块核心约束是上游芯片供给，芯片龙头享受估值溢价 【操作建议】 当前市场调整，防御+成长双线布局： 1. 稳健配置：银行板块（工行、农行）——估值低、高股息、防御性强 2. 成长配置：光通信龙头（中际旭创、天孚通信）——赛道确定，逢调整加仓 3. 弹性配置：激光芯片（长光华芯）——涨幅过大等回调，国产替代逻辑最强 4. 事件驱动：国际实业——定增落地确定性高 ⚠️ 风险提示：市场调整未完，热门赛道注意高位回调风险 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ⚠️ 免责声明：本文仅供参考，不构成投资建议。投资有风险，入市需谨慎。

华为新芯片销量激增，英伟达竟在中国市场陷入停滞。 金融时报消息，受中美出口管制下，英伟达在中国的市场份额明显受阻，这让华为 AI 芯片销量激增。 目前包括字节跳动、腾讯、阿里在内的互联网大厂，正竞相向华为追加订单，主要为华为新 AI 芯片 950 PR。 这也让华为，今年 AI 芯片预计收入达到 120 亿美元。 同时他们打算，在年底推出 950DT 的升级版本，加速追赶英伟达。

Taalas 这个芯片，反而币圈人最好理解。 假设，现在的 GPU 训练 AI = 曾经的 GPU 挖 BTC 那么，Taalas 芯片训练 AI = Asic 矿机挖 BTC 不过缺点是：BTC 在量子计算到来前，都不会再换算法。但是每推出一个新的 AI 大模型，Taalas 都得重新生产一个芯片。

挑战 Nvidia 的芯片公司 Cerebras 上市日期定在 5.14，发行价 $115-$125, 对应市值在 270 亿美金 Cerebras的特色的是「大芯片」，整片 12 寸晶圆，片上内存 44GB SRAM，内存带宽高达 21 PB/s, 是 B200/Rubin 的 2625 倍，推理速度 15x 下面这个视频很直观，Cerebras 跑 GPT-5.3-Codex-Spark, 13 秒就把一个贪吃蛇游戏做出来了，常规的 GPT-5.3-Codex 用了 50 秒，在小模型上的确有优势 不过 44GB SRAM 装不下超过 1T 参数的主流大模型，通过外挂 MemoryX 模式能训练 24T 参数模型，但速度优势就没有那么大了，预估会缩小到 2-3x Cerebras 还有 2 个需要注意的点，86% UAE 都是 UAE 客户，集中度高；今年增速放缓，P/S 高达 43-49x 另外，Nvidia 的整个生态，仍是非常坚实的护城河 不过作为今年的 AI 芯片第一股，短时间内大概率还是会炒一波，Hiive 上目前 $181 +45%, Hyperliquid 上最高到过 320，现在 210 +68% 希望 moomoo 能支持打新，目前还没看到

新记录！20万人口规模城市级别的15年超长期电力合同将给ai数据中心上下游带来哪些影响？ Applied Digital Corporation（apld） 今天宣布与一家美国投资级 hyperscaler 签下了一份 300MW、15年期、总额约75亿美元的长约。 股价应声大涨近20%。 300MW的规模已经接近20万人口城市级负载，15年的期限明显超出传统数据中心合同；而按容量锁定的模式，也不同于按GPU或按小时计费的算力租赁。 这在“超大规模 + 超长周期 + 明确算力用途”的基础设施级AI合同上，创了新的记录。 这背后对应的是行业属性的变化。截止目前的数据中心，本质是还是IT服务，尽管之前有一些长达5年的合同，但扩容仍按需进行，资源可以迁移和替换； 而现在则逐步变成基础设施资产，开始用类似电力PPA或能源的15年的长期合同的方式锁定供给。 算力不再是可以随时采购的资源，而是需要提前规划、提前占位的生产能力。 为什么会发生这种变化，本质原因是资源开始稀缺，和储存，芯片，光模块一样，对hyperscaler来说，如果不提前锁定，未来可能根本拿不到资源。 在接下来的演进中，电力资产会被重新定价，甚至重新定义。 有电，有接入能力，和高达100–300MW甚至GW级别的电力扩展能力，同时具备网络连接条件和开发可行性，都将成为新资产定价的属性。 归根结底，这一切指向同一个变化：AI竞争正在从模型和算法层，转向物理资源层。电力、变压器、冷却、土地和网络，正在成为新的约束条件。谁掌握这些入口，谁就掌握未来算力供给，也就掌握了更长期的定价权。这才是这笔15年合同真正重要的地方。 免责声明：本人持有文中提及的标的，观点必然偏颇，非投资建议dyor

孙宇晨因为之前的：短期缺芯片，长期缺能源，永远缺存储。 近期被市场验证而爆火，而就在最近孙哥再次给出了新方向： "如果说英伟达这个芯片已经错过了，就继续往下游走，就是核聚变。"

🔥 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 👇