跟着黄仁勋的时间线走，每一阶段的钱都在提前切换 过去一年，如果你认真拆老黄每次GTC、财报会、闭门峰会说了什么，会发现AI基建的主线其实一直在切换。真正厉害的资金从来不是等新闻出来再追，而是提前拆下一阶段CapEx会流向哪里。 整个时间线其实非常清晰。 第一阶段：GPU → HBM → CoWoS → Memory 最早被老黄反复强调的方向。 Blackwell开始，HBM已经从外围配件升级成AI架构核心。老黄在财报会上明确说了：Blackwell和Vera Rubin的性能瓶颈，越来越取决于HBM带宽与供应。 很多人还把 $MU当周期股。但老钱已经开始把存储当AI structural asset来定价。 第二阶段：Ethernet → 光通信 → Silicon Photonics 2026上半年真正爆发的第二条主线。 AI集群进入十万卡级别后，真正限制效率的已经不是单卡性能，而是GPU之间的数据流动效率。老黄开始疯狂强调Spectrum-X、Ethernet、Scale-Out、Silicon Photonics。 NVLink解决的是Scale-Up，柜内互联。真正的大规模AI集群最终拼的是Scale-Out，柜外组网。AI越大，Ethernet的地位反而越强。 $ANET $MRVL $CRDO $ALAB $LITE ——这些AI数据流动收费站开始进入估值扩张阶段。 第三阶段：Inference CPU / Agentic AI 2026 Q1财报会后华尔街开始重新定价的方向。 很多人之前觉得AI时代CPU会边缘化。但老黄在5月财报会明确：Inference爆发后，CPU反而重新成为瓶颈。Agentic AI、Inference、Orchestration都需要大量CPU调度。 $ARM $QCOM $ADI $TXN $MCHP开始明显走强。 很多人还在盯GPU，但老钱已经开始提前布局Inference infrastructure。 第四阶段：AI-RAN + Edge AI + Physical AI 我认为这是2026下半年到2027真正可能成为主场的方向。 AI第一阶段是Training，第二阶段是Scale-Out。接下来AI必须真正离开hyperscaler数据中心，进入现实世界。 老黄已经把话说得很清楚：未来AI会进入运营商网络、边缘节点、基站、机器人、工厂、汽车。AI不会永远只待在云里。 这一阶段分三类受益方向。 AI-RAN和边缘网络：未来全球几百万个基站可能都会变成边缘AI节点。真正值钱的是射频、DAC/ADC、FPGA、边缘推理网络。 $NOK是AI−RAN联盟的核心发起人，英伟达直接投资背书。 Edge AI和On-Device AI：Agentic AI开始长进PC、手机、汽车、边缘网关。设备端AI最大的问题是低功耗推理加本地memory加实时连接。 $QCOM $SIMO这些传统边缘芯片公司的估值可能会被重新定价。 Physical AI和Robotics：散户喜欢炒机器人概念，但真正决定机器人能不能大规模落地的是工业控制、PLC、伺服系统、自动化基础设施。未来真正持续扩估值的，可能不是最性感的人形机器人概念，而是卡住物理世界执行层的工业收费站。 $TSLA $ABB $SYM $ROK。 总结 AI的下一阶段已经不只是训练模型。而是让AI真正进入现实世界。每一次老黄开口，都是在提前告诉市场下一阶段的钱会流向哪里。 #PhysicalAI# #EdgeAI# #AIRAN# #光通信# #机器人# #数据中心# #半导体# #AI算力#

Airbnb目前用Qwen做客服，Cursor用Kimi造出了自己的编程agent，DoorDash把一部分活直接外包给了Kimi，连Murati的Inkling，后训练都要用Kimi的数据。 美国互联网被中国抄家了。

Arrange whatever pieces come your way. 將來到你生命中的碎片，慢慢整理成形。 以前總覺得，人生應該要有一條很清楚的路。 幾歲做到什麼、擁有什麼、成為什麼樣的人。 後來才發現，很多時候我們拿到的， 只是一地散落的碎片。 做過不一樣的工作， 遇過不一樣的人， 繞過一些路，也有過懷疑自己的時候。 但現在回頭看， 那些看似毫無關聯的經歷， 其實都在慢慢拼成現在的我。 我學會和人溝通、學會看懂需求， 也學會把自己的想法、價值和故事說出來。 不是每一步都完美， 但每一片碎片，都有它留下來的理由。 所以我不再急著證明自己已經完整。 我只想繼續往前， 把來到生命裡的一切，好好接住、慢慢整理。 總有一天， 你會發現那些曾經讓你困惑的碎片， 最後都會變成你獨一無二的形狀。

AI需求呈抛物线增长，CPU潜在市场容量进一步提高、边缘计算首次单独报告。英伟达财报电话会最值得重视几个关键要点： 1、老黄直言：需求呈抛物线增长。原因很简单，智能体AI已经到来。主流AI已经从一次性推理过渡到逻辑推理，现在又进入了“智能体”阶段。AI不再是可有可无，而是必需品。Tokens现在是有利可图的。在AI时代，计算能力就是收入和利润。正好也和昨天 2、电话会最大的增量信息和想象空间，来自于英伟达对CPU业务的重磅加码。老黄宣布：“Vera CPU为英伟达打开了一个全新的2000亿美元的市场，这是我们以前从未涉足过的市场。”上一次AMD的财报电话会，苏妈把CPU的TAM（总潜在市场容量）提高1200亿美金，今天老黄又再一次推高到2000亿美金。 面对“智能体AI”需要大量调用工具、浏览器和进行编排调度的特性，单纯的GPU已经不够，市场需要全新的CPU架构。Vera不仅将作为Rubin GPU的配套设备销售，还将作为独立CPU、存储节点和安全节点出售。老黄透露，今年已有望看到近200亿美元的独立CPU总收入，这标志着英伟达正准备成为全球领先的CPU供应商。 正好跟昨天陈立武演讲 3，边缘计算正式进入主流视野 英伟达在本次财报中更改了报告框架，将业务划分为“数据中心”和“边缘计算”两大平台。 数据中心业务（Q1营收750亿美元）进一步细分为“超大规模云厂商（Hyperscale）”和“ACIE（AI云、工业和企业）”： 1）Hyperscale（380亿美元）： 占据数据中心约50%的份额，环比增长12%。 2）ACIE（370亿美元）： 环比增长高达31%，其中AI云收入同比激增两倍以上，主权AI收入同比增长超80%。 边缘计算业务64亿美元（6.4B），环比增长10%，同比增长29%。这是新独立出来的类别。边缘计算涵盖面向智能体AI和物理AI的终端设备，包括PC、游戏主机、工作站、AI-RAN基站、机器人及汽车。 4、从Q3开始启动Vera Rubin的量产出货。 通过集成七个专用芯片，Vera Rubin的推理吞吐量最高可达Blackwell的35倍。Vera Rubin在这一点上将比Grace Blackwell更加成功。每一家前沿模型公司，从一开始就会全面转向Vera Rubin。

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美国流行歌手亚莉安娜·格兰德（Ariana Grande）表示，她将在下个月结束“永恒阳光”巡回演唱会后，暂时退出公众视野。团队指，亚莉安娜近年来承受了持续不断的舆论压力，包括外界对她外貌与健康的各种揣测。