今天看到一份报告，讲到2030年，未来75%的AI计算需求将会来自推理，这里面将会催生出AI投资下半场的巨大机会，下面👇我们来简单聊一聊。🧐 过去两年，大家都在疯狂囤 GPU 训练模型，烧钱堆算力。但最近大家有没有发现，情况开始变了？尤其是小龙虾🦞出来以后，各类Agent可谓大爆发，Token需求指数级增长。一个崭新的推理时代正在到来，未来AI最大的叙事点是让AI应用走进全球几十亿用户手中，并真正使用起来！ 这个转折点，我把它叫做从「训练时代」到「推理时代」的切换。而在这个新阶段，CPU 和定制芯片将是未来真正的主角。 👇咱们掰开揉碎了讲讲，为啥我开始盯上这些以前不起眼的家伙： 🎯 AI 现在有「脑子」了 以前的 AI 就是个工具，我问它答，无法去执行具体的工作。现在不一样了，Agentic AI来了，它能帮我订机票、改文档、写代码，甚至帮我规划整个工作流程。 这种活儿需要大量的逻辑判断和顺序编排。以前GPU是肌肉男，干体力活厉害；但现在这种执行活，CPU 才是指挥官，它擅长处理复杂的逻辑。AI 越聪明，越需要 CPU 来调度指挥。 🎯 大厂也得省钱啊 看财报，各大厂在AI领域的资本开支都十分庞大，其中七巨头除苹果之外，26年全年资本开支总额超过了6000亿美金。不要以为谷歌、Meta 这些巨头就不差钱。恰恰相反，他们也是把钱花在刀刃上。假如一直用英伟达的通用 GPU 来搞推理，电费和硬件成本会把他们吃掉。 所以大厂开始自己设计专用芯片ASIC，就像咱们切菜用菜刀、砍柴用斧头，专芯专用，效率高成本低。这是实打实的降本增效。 基于上述逻辑，我们筛了五个核心标的： • #AMD：推理界的全能选手，GPU# MI300/325 系列拥有业内领先的内存带宽(256GB HBM3E内存，带宽达6TB/s，参数上优于英伟达H200)，能轻松处理超大规模LLM的实时推理，而且速度快。关键是它还是服务器 CPU 的老二，代理式 AI 需要强 CPU 时，AMD 两头吃。 • #ARM：底层架构之王，谷歌、亚马逊自研芯片基本都跑# ARM 架构，ARM Neoverse 平台已经成为 90% 以上自研 AI 服务器 CPU 的首选。所以大厂搞自研，ARM 相当于在家坐着收过路费。 • 博通（#AVGO）：定制芯片的总工程师，它作为# Google TPU、Meta MTIA 和字节跳动的重要合作伙伴，博通在高速互联和封装技术上拥有绝对统治力，是云巨头降低推理成本的首选合作伙伴。大厂想省钱搞自研，离不开博通的技术。 • 迈威尔（#MRVL）：深度参与亚马逊# AWS 和微软 Azure 的芯片研发，这俩巨头想摆脱英伟达依赖，必须依靠迈威尔。目前迈威尔的定制硅片业务正从“研发期”进入“爆发收获期”，未来的生意只会越做越大。 • 英特尔（#INTC）：虽然最近比较难，但它是唯一有自家晶圆厂的设计商，还拥有全球稀缺的# IDM 2.0 代工能力。当推理导致全球 CPU 需求激增、供应链紧张时，Intel 内部的这种协同效应和本土制造优势将会逐渐凸显，而且它还是服务器 CPU 老大。 看完整份报告，我个人认为有几个大趋势将会成为必然： 首先是从以前的「暴力算力」到未来的「精细化运营」。现在来看，整个AI 投资逻辑正在转变，不再是谁芯片最强，而是谁的方案最省钱、最能落地。说明AI真正商业化全面落地场景下，能效比率才是关键。 其次是供应链博弈。各大云巨头都在搞自研芯片，未来 AI 硬件市场会从「英伟达一家独大」变成「群雄割据」。我认为这对整个产业链将是好事。 最后就是电力依然会成为长期瓶颈。虽然 CPU 和 ASIC 在优化效率，但整体算力规模爆炸，对电力的需求还是无限大。看芯片的同时，能源赛道也值得留意。 总结一句话，#AI# 下半场，别光盯着那块最贵的 GPU，那些负责指挥的CPU和帮大厂省钱的ASIC，可能藏着下一波机会。 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🙏)！

最近光模块板块有点回调，不少小伙伴又开始担心了，纷纷建议我们来讲一讲。正好最近 ChatGPT Images 2出来，测试了一下用它做行研分析图，如👇图1，就是用Images 2出的光模块拆解，效果真的不错。 言归正传，我们依旧长期看好光模块领域的核心企业，AI 数据中心的算力战争，早已经从 GPU 打到光子芯片了。🧐 很多人还在死盯着英伟达，殊不知真正的卡脖子环节，早就转移到光互联和光子学这条产业链上了。 我们看看数据就知道了：AI 服务器的功耗从传统的 5-10kW 直接飙升到 100kW+，这些算力怪兽之间的数据传输，靠传统铜线？根本扛不住！光子芯片，才是 #AI# 基础设施的下一个必争之地。 我们最近花了不少时间，把整条光子学产业链从头到尾梳理了一遍。从最上游的材料、设备，到中游的激光器、代工厂，再到下游的光模块、网络连接，每个环节的核心标的都扒拉了个遍。 这不是什么概念炒作，是实打实的硬科技赛道，每一层都有明确的投资机会。咱们掰开揉碎了讲，看看这条产业链到底藏着哪些机会： 🔹 第一层：材料与晶圆 - 半导体之基 这是产业链最顶端，主要提供磷化铟、砷化镓这些化合物半导体材料。说白了，没有这些材料，后面啥都别想搞。 • $AXTI (AXT Inc) 垂直整合的衬底供应商，在 InP（光通信激光器专用）市场占据重要地位。这哥们是从源头卡位的玩家。 • $WOLF (Wolfspeed) 虽然主攻碳化硅功率器件，但在氮化镓射频和光电衬底方面也有深厚积淀。多条腿走路。 • $COHR (Coherent) 全球领先的工程材料和光子器件厂商。不仅卖材料，还向下游垂直整合到激光器和模块，这是真正的巨头玩家。 🔹 第二层：制造设备 - 卡脖子环节 光子芯片的制造需要极高精度的光刻和外延生长设备，这可是真正的卡脖子环节。科林研发(LRCX)与应用材料(AMAT）、阿斯麦(ASML）并列，是全球前三大半导体设备商。 • $ASML(阿斯麦) 绝对的霸主，没啥好说的。随着硅光技术向更小纳米节点迈进，ASML 的光刻机是不可或缺的。垄断级别的存在。 • $AMAT (Applied Materials) & $LRCX (Lam Research) 在薄膜沉积、刻蚀等关键工艺上提供设备。2026 年的逻辑很清楚，随着 AI 驱动的晶圆厂扩产，这些设备厂的订单可见度极高。稳稳的。 🔹 第三层：激光器 - 光源引擎 激光器是把电信号转化为光信号的核心心脏，不可或缺的关键要素，妥妥的卖铲子王者。 • $LITE (Lumentum) 提供用于800G到1.6T高速数据传输的磷化铟激光器、EML激光器及光收发器，是NVIDIA和各大超大规模数据中心的核心供应商，市占率高达80%。在云数据中心和电信网络的高性能激光器领域极具竞争力。大厂背书，靠谱。 • $SMTC (Semtech) 专精于高性能模拟、混合信号集成电路、物联网系统及云端连接服务。尤其在激光驱动芯片和 CDR领域优势明显，是信号调理环节的关键。虽然不是最性感的环节，但不可或缺。 🔹 第四层：代工厂 - 制造产能 有了设计和材料，谁来生产？代工厂就是把图纸变成芯片的关键环节。 • $TSM (台积电) 正在积极布局 CPO（共封装光学）技术。台积电的 COWAS 封装技术与硅光技术的结合，是未来 AI 算力卡的标配。龙头就是龙头。 • $TSEM (Tower Semiconductor) 总部位于以色列，专门从事模拟和混合信号制造，在硅光代工领域有先发优势，是很多初创光子设计公司的首选。小而美。 🔹 第五层：测试、检测与封装 - 质量守门员 光子芯片出厂前，必须经过严格的测试和检测，这一环节直接决定良品率。 • $AEHR (Aehr Test Systems) 目前的明星股！核心逻辑是光子芯片，尤其是激光器在出厂前需要长时间的"老化测试"。随着硅光芯片上量，AEHR 的晶圆级测试设备需求呈指数级增长。这是今年的大黑马。 • $ONTO (Onto Innovation) 专注于微电子器件、逻辑芯片、DRAM 内存以及先进封装领域提供高性能的过程控制量测、缺陷检测、光刻技术和数据分析系统，提供自动光学检测，在异构集成封装检测中不可或缺。稳健型选手。 🔹 第六层：光学模块 - 系统的物理表现 这一层是把光芯片、电芯片、光纤连接器整合在一起的"黑盒子"，也是最接近终端应用的环节。 • $AAOI (Applied Optoelectronics) 随着数据中心向 800G/1.6T 演进，AAOI 作为具有自主激光器产能的模块厂商，成本优势和产能弹性都很明显。高弹性标的。 • $GLW (Corning) 康宁是光纤之王。无论芯片怎么变，最终光信号还是要通过康宁的光纤进行传输。躺赢的存在。 🔹 第七层：网络连接 - 价值兑现终点 这是整条产业链的最后一环，也是价值兑现的终点。所有的技术最终都要在网络设备上体现出来。 • $AVGO (Broadcom) 光子学领域的终极 Boss！博通不仅拥有全球最强的交换芯片，还通过集成硅光技术CPO直接将光接口做进芯片里。同时也是ASIC定制芯片的龙头企业，是谷歌TPU的核心合作伙伴。属于真正的王者。 • $ANET (Arista Networks) AI 数据中心网络架构的领导者，是光模块的最大采购方和应用场景定义者。需求端的话事人。 • $MRVL (Marvell) 在光互联 DSP 领域与博通双头垄断，其 PAM4 DSP 芯片是 800G 光模块的标配。技术壁垒很高。 总结来说，光子学这条产业链，不是什么遥远的未来技术，而是正在发生的现在进行时。AI 算力的爆发，已经把光互联从"可选项"变成了"刚需"。 从材料到设备，从激光器到封装，从光模块到网络连接，每一层都有明确的赢家和清晰的投资逻辑。我个人策略很简单，一旦光模块板块出现回调，逢低买入是一个好机会！ 这份清单里面： • 有稳健的行业巨头（ASML、台积电、博通） • 有高弹性的成长标的（AEHR、TSEM、AAOI） 我们不需要全买，但至少要知道这条产业链的关键环节在哪里，钱流向了谁。 AI 的下半场，不只是 GPU 的游戏，光子学才是真正的物理层卡位战。布局正当时，等风来。DYOR🙏 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🙏)！

今天推演了一晚上英伟达3.16号的下一代gpu芯片Feynman费曼，给你们刨析到了英伟达真正意图，汇总了一份报告给老板们。 深度报告：《AI 算力的终极变局 —— 费曼（Feynman）架构下的“光、存、算”范式转移》 发布日期： 2026 年 3 月 1 日 核心标的： $NVIDIA, $SK Hynix , #Samsung# , $TSM 台积电， $AVGO 博通, #中际旭创# , #新易盛# 投资主题： 从“芯片外挂”到“系统级封装（SiP）”的降维打击 报告摘要：打破物理极限的三个维度 在 2026 年 GTC 大会的背景下，英伟达正式确立了从 Rubin (2026) 到 Feynman (2028) 的演化路径。其核心战略意图已非常明确：通过 3D 堆叠（SoIC）和硅光子（CPO）技术，将原本属于产业链上下游的利润（存储、网络）强制“吸入”GPU 封装内部，实现从芯片供应商向“全栈系统承包商”的身份转型。 一、 英伟达 GPU 演化路径：从“微缩”转向“空间堆叠” 英伟达的架构演进已进入“后摩尔时代”的物理博弈： Blackwell (2025): 最后一代 2.5D 封装的巅峰，主力适配 1.6T 可插拔光模块。 Rubin (2026): HBM4 的元年。引入 3nm 增强型工艺，首次在 Base Die（底座）上尝试逻辑集成。 Feynman (2028): 终极形态。采用台积电 A16 (1.6nm) 工艺与 背面供电（BSPDN）。 核心创新： 将 SRAM（LPU Dies）垂直堆叠于 GPU 之上。 角色变化： GPU 不再仅仅是计算单元，而是一个自带“高速公路（CPO）”和“超大油箱（3D SRAM）”的独立系统。 二、 存储（HBM & SRAM）演化路径：从“外挂”到“共生” 1. 技术演进与角色变迁 HBM4 (2026/2027): 接口位宽从 1024-bit 翻倍至 2048-bit。最关键的变化是 Base Die（逻辑底座） 的权力移交。存储厂（海力士/三星）必须与 $TSM 台积电深度绑定，生产 5nm 级的逻辑底座。 3D SRAM (2028): 费曼架构引入 LPU Dies。这层高带宽（80-100 TB/s）缓存将承担 70% 的实时计算数据交换，导致 HBM 从“频繁访问的内存”退化为“高容量的背景油箱”。 2. 供需测算：40% GPU 增长下的 EB 级黑洞 按照 GPU 年增 40% 的复合增长率，叠加单卡 HBM 容量倍增（192G \rightarrow 288G \rightarrow 576G）： 2026年需求3.63EB供给2.8EB，缺口22.9% 2027 年需求冲破 10 EB供给5.5EB,缺口45% 2028年需求冲破28EB供给11EB，缺口61% 产能博弈： SK 海力士凭借 MR-MUF 工艺的良率优势，在 HBM4 时代仍将拿走 60% 的 NVIDIA 订单。三星则试图通过“Foundry + Memory”的一体化服务（One-stop Solution）在费曼时代通过定制化 Logic Die 翻盘。 三、 光模块演化路径：从“线缆”到“引擎” 光模块正面临行业历史上最剧烈的身份重构： 1. 三段式跨越：Pluggable \rightarrow LPO \rightarrow CPO 可插拔（Pluggable）： 正在触碰 1.6T 的功耗墙。 LPO (2025-2026)： 新易盛的护城河。通过去除 DSP 降低 30% 功耗，这是费曼量产前解决热瓶颈的最优过渡方案。 CPO (2027+)： 博通与中际旭创的终极战场。如图所示，PIC（光子芯片）直接与计算核心通过 SoIC 混合键合。 2. 实质威胁与角色错位 博通 (Broadcom)： 利用 ASIC 优势，试图推行“芯片内集成”，直接剥离传统光模块公司的整机价值。 中际旭创/新易盛： 战略意图是向上游挺进。中际旭创通过 70% 的硅光芯片自研率，将自己从“组装厂”转化为“半导体光引擎厂”，从而在费曼芯片的 CPO 供应链中争取“二供”或“定制化服务商”的地位。 四、 英伟达的最终战略意图：建立“物理层”护城河 通过费曼架构，英伟达意图实现以下三个战略垄断： 1.脱离 DRAM 周期绑架： 通过大规模 SRAM 堆叠，降低对外部高价 HBM 带宽的依赖，从而在存储周期涨价时拥有更高的议价权和架构冗余。 2.吞并互连生态： 费曼芯片集成 CPO 后，英伟达不仅卖 GPU，还实质上卖掉了原本属于模块厂的 1.6T/3.2T 互连收入。 3.打造“单卡即机架”： A16 工艺 + 背面供电 + 3D 封装，让单颗费曼芯片的吞吐量等于现在的一个小型机架。这迫使所有下游云巨头（Google, AWS）只能购买其整体解决方案，无法通过自研模块进行“零件组装”。 五、 投资建议：谁是这场再分配的赢家？ 绝对确定性：SK 海力士 & 三星。 虽然 SRAM 减少了单位带宽依赖，但总算力暴涨带来的 “容量缺口” 是 EB 级的物理事实。海力士 2026 年单季 $250 亿利润只是开端。 爆发弹性：新易盛 & 中际旭创。 关键指标是“自研芯片替代率”。如果旭创能成功在费曼芯片量产前完成台积电的 SoIC 认证，它将获得类似半导体 IP 公司的估值倍数（Re-rating）。SRAM 堆叠非但不会削弱光模块的重要性，反而会将其推向“决定性”的地位。 台积电： 它是最大赢家。因为无论是底部的 Feynman Die 还是顶部的 LPU Die，以及它们之间的混合键合（Hybrid Bonding），全都要在台积电完成。 系统控制：博通 (Broadcom)。 它是唯一能与英伟达在 CPO 架构上抗衡的巨头，适合作为 AI 网络的防御性底座。 报告结论：英伟达费曼芯片通过 LPU Dies 和PIC/EIC 与 GPU 完全共封装，降低了HBM和光模块公司的溢价能力

英伟达 $NVDA 作为豪门金字塔顶尖的那个人，手指缝漏一点都够底下AI供应链吃半年！ 1. $TSM - 台积电 英伟达GPU核心晶圆代工厂，负责Blackwell/Rubin等先进制程芯片生产，是AI供应链最上游关键伙伴，受益于NVIDIA产能扩张。 2. $SMCI - 超微电脑 英伟达AI服务器主要组装商，提供高性能GPU服务器解决方案，直接受益于数据中心部署需求爆发。 3. $MU - 美光科技 HBM高带宽内存重要供应商，AI训练和推理对内存需求激增，推动其营收强劲增长。 4. $AVGO - 博通 定制AI芯片和网络芯片领导者，与英伟达在NVLink等生态合作，AI半导体收入高速增长。 5. $MRVL - 迈威尔科技 英伟达投资20亿美元，聚焦硅光子和NVLink Fusion定制XPU，是异构计算关键伙伴。 6. $IREN - 艾瑞斯能源 英伟达巨额投资并签订GPU云服务大单，转型AI数据中心运营商，基础设施扩张潜力大。 7. $CRWV - CoreWeave 英伟达重仓的AI云基础设施提供商，专注GPU集群部署，是“NVIDIA生态新云”代表。 8. $NBIS - Nebius Group 英伟达投资的AI云公司，助力全球算力扩展和推理服务。 9. $LITE - 朗美通 英伟达投资的光学组件龙头，高速光模块解决AI数据中心带宽瓶颈。 10. $COHR - 相干公司 与Lumentum同期获英伟达投资，光子学和激光技术核心供应商。 11. $GLW - 康宁 英伟达投资支持光纤基础设施，新工厂扩产应对AI数据中心光纤需求。 12. $ANET - Arista Networks 高性能以太网交换机领导者，连接AI GPU集群的关键网络设备供应商。 13. $VRT - Vertiv 数据中心电源与冷却解决方案提供商，与英伟达深度合作应对高密度AI机架散热。 14. $ARM - Arm Holdings 英伟达投资的CPU/IP架构核心公司，AI芯片设计广泛使用其技术。 15. $ASML - ASML 极紫外光刻机垄断供应商，支持先进制程芯片生产，间接驱动英伟达GPU创新。 16. $CRDO - Credo Technology 高速连接和信号完整性解决方案，受益于AI服务器内部互联需求。 17. $APLD - Applied Digital 英伟达投资的数据中心运营商，专注AI/HPC基础设施建设。 18. $CLS - Celestica AI服务器和硬件制造服务商，在供应链中表现突出。 19. $STX - Seagate 数据中心存储解决方案供应商，AI海量数据存储需求驱动增长。 20. $CIEN - Ciena 光网络设备提供商，支持AI数据中心长距离高速传输。

四大科技巨头财报看点，下周三美股盘后谷歌、微软、亚马逊、meta四大科技巨头财报公布，应该是这一次财报季最重要的一天，重要性远超其他公司的财报甚至英伟达的财报。无他，核心就是这四家公司的财报特别云业务的收入（meta是广告）是让市场来验证AI商业化收入是不是已到拐点的关键指标，市场热炒算力产业链，最后还是需要下游的收入来支撑。这一季度需要让市场看到、这么大的资本开支能是赚钱、而且是超级赚钱的开始。否则，对资本开支的质疑还会再度回归。个人角度四大科技巨头财报核心的几个看点 1、业绩增速角度： Azure 38%、AWS 32%、GCP 58%、Meta Ads 32% —— backlog释放节奏决定斜率看瑞银23号给出最完整口径，三家公有云1Q26增速指引如下： 1）微软 Azure：38%（不变汇率），核心驱动32%企业GenAI支出落袋。摩根士丹利4/14维持650美元目标价，理由是AI转型期估值修复空间最大。 2）亚马逊 AWS：32%（UBS激进版全年可拉到38%，远超共识26%）。Anthropic合同收入半年从月化60亿美元翻5倍至300亿美元，非线性加速已确认。 3）谷歌Cloud (GCP)：58%（Citi 4/14上调至57.5%，对应OI利润率34.6%）。分母最小（4Q25季度营收约150亿美元 vs AWS 290亿），但AI长合约占比超70%，TPU v6e/v7 2026年出货量预估458万片（较2025年增长168%），1Q-2Q集中释放。 4）Meta：广告业务预测561亿美元、同比32.6%。Advantage+、WhatsApp广告、Reels ARR 500亿+已进入“高位平台”稳增长，与GCP“刚进加速曲线”形成两种AI货币化节奏对比。 增速差源头不是“基数效应”那么简单，而是三个嵌套变量：
1）订单结构（GCP AI长合约占比更高，AWS传统IaaS稀释斜率）； 2）容量解锁节奏（GCP TPU集中放量）；
3）绝对增量（AWS仍领先75亿美元 vs GCP 55亿）。 可证伪判断：如果谷歌财报给出的"递延收入 + RPO 季度环比增速"低于 8%，则GCP58%整体增速的可持续性可能会被证伪 Meta Reality Labs 1Q亏损47亿、全年峰值192亿，波动会放大，但不改广告AI高位平台本质。 2、资本支出角度：6600亿美元谁在花、花在哪、折旧何时开始拖 四家2026年Capex指引汇总（下图2） 1）微软：FY27 Citi预测1920亿美元（比共识高14%），买方调研甚至有40%增长假设。 2）谷歌：1750-1850亿美元（Citi 4/14），2027年2260亿（+25%），已公告基础设施超1400亿（含德州400亿、印度海底光缆150亿、Wiz收购）。 3）亚马逊：约2000亿美元，主投AWS AI基础设施。 4）META：1150-1350亿美元，同时外部长租合约（Google Cloud 100亿、CoreWeave 190亿+、Oracle 200亿、AMD 1000亿/6GW等）合计超1760亿，转嫁折旧。 按AI数据中心结构拆分：GPU/ASIC占50%（3250亿）、建筑+电力25%（1625亿）、网络15%（975亿）、存储10%（650亿）。非GPU部分正不成比例放大——英伟达数据中心收入对应通用GPU采购占比从2024年35%降至2026年22-25%，扩散至博通AVGO（定制ASIC）、SK海力士（HBM）、Arm、Bloom Energy等。 折旧拐点：瑞银判断2027下半年开始明显拖（每年新增折旧约1000亿，按5-6年周期）。 
最值得盯隐藏指标：“营收/Capex比值”衡量折旧拐点的核心指标，FY25约4.0； 若跌破3.5，市场定价“产能爬坡跑不赢折旧”； 守住3.8+，拐点至少推迟至2028上半年。 3、剩余未履约订单角度： 1.7万亿美元 Backlog（签了合同但未履约的订单），瑞银给出2025年底大型云厂商订单簿全景（下图3）： MSFT 6250亿（AI占比30-35%）； AWS + GCP AI占比超60%； ORCL暴增至5230亿主因OpenAI单笔大单。 剥离传统合约后，纯AI算力订单簿约8000-9000亿美元，对应5-7年每年600-700亿设备需求，与2025年英伟达数据中心收入体量对得上。1美元订单约对应0.4-0.5美元GPU/ASIC采购，剩下是基础设施。 关注backlog含金量的三个维度：
1）需求方约方现金流是否稳定（OpenAI、Anthropic、Apple、Meta vs 2022年SaaS创业公司）；
2）结构强制性（预订+提前付费，违约成本高 vs “使用承诺”）；
3）真实消耗验证（Anthropic月化ARR半年5倍）。 26年一季度财报更新看点： RPO大概率再增20-25%。重点盯“加权平均剩余期限”——延长至5.0年以上确认“长合约时代”； 缩短至3.8年以下则短合约回流，定价需重估。 总结下来就是，这一轮共识上修+Capex/Backlog同步爆炸，是AI基础设施周期从“预期驱动”转向“兑现驱动”的关键转折。只要RPO环比、营收/Capex比值、Cloud指引三指标中两个不崩，板块仍维持“上修-兑现-再上修”正反馈。但高预期已就位，任何“指引持平”都可能触发短期回调。 这意味着财报当天风险在于“指引不够激进”——买方已把预期推到比卖方更高位置（摩根大通CY27 capex比共识高14%）。任何一家FY27指引仅“持平共识”，市场就会按“低于隐含口径”反应，之前多次财报好指引弱盘后跌的剧本重演。 本条由@bitget_zh赞助，「Bitget 买美股：秒级入场，丝滑交易 」

CEO：收入和用户使用量一年暴涨 80 倍！ Anthropic 算力大爆发、数据中心扩张时代红利来了！ 利好：英伟达 $NVDA 亚马逊 $AMZN 谷歌 $GOOGL 微软 $MSFT 博通 $AVGO 阿瑞斯塔 $ANET 美光 $MU 超微 $AMD SK海力士 000660.KS 闪迪 $SNDK ...

摩根士丹利宣布：太空产业强势回归！ 大摩核心14只太空概念股 👇： 1. Rocket Lab 火箭实验室 $RKLB 小型火箭发射龙头，发射频率与商业化能力持续提升 2. Freeport-McMoRan 自由港麦克莫兰 $FCX 关键金属（铜等）供应商，支撑卫星电力与通信基础设施 3. Materion 马特里昂 $MTRN 高端特种金属与先进材料供应商，服务航天级精密制造 4. Corning 康宁 $GLW 光纤与高端玻璃材料龙头，支撑卫星通信与光学系统 5. Linde 林德 $LIN 工业气体巨头，为火箭推进与燃料系统提供关键气体 6. Air Products 空气产品 $APD 液态氢等推进燃料供应商，直接受益火箭发射需求增长 7. Nvidia 英伟达 $NVDA 卫星AI计算与地面数据处理核心算力提供者 8. Broadcom 博通 $AVGO 通信芯片龙头，支撑卫星与地面高速数据传输系统 9. Honeywell 霍尼韦尔 $HON 航天级传感器、控制系统与飞行电子核心供应商 10. Aptiv 安波福 $APTV 高可靠性电子与连接系统供应商，适用于极端航天环境 11. Redwire 红线航天 $RDW 专注卫星制造与轨道基础设施，典型纯正航天公司 12. Alcoa 阿尔科亚 $AA 航空航天与太空结构用铝材核心供应商，受益于火箭与卫星轻量化趋势 13. Gilat Satellite Networks 吉拉特卫星网络 $GILT 卫星通信网络服务商，覆盖偏远与全球连接需求 14. Amazon 亚马逊 $AMZN 通过Project Kuiper布局低轨卫星互联网生态 哪一个最可能跑出10倍？

SpaceX ipo最新时间表预测： 1. 5月15-22，提交S1招股书 2. 5月20，新版星舰V3发射 3. 6月8，IPO路演 4. 6月11，投资者日 5. 6月18-30，IPO正日子 各大投行和媒体会在近段时间预热大太空的情绪，咱们还是多关注大摩之前给的太空60名单： 原材料与采矿 MP (MP Materials) - 稀土 FCX (自由港麦克莫兰) - 铜金属 TECK (泰克资源) - 资源 ALM (Almonty Industries) - 钨 AA (美国铝业) - 铝业 特种材料与合金 CRS (Carpenter Technology) - 特种合金 ATI (ATI Inc) - 特种金属 MTRN (Materion) - 先进材料 GLW (康宁) - 特种玻璃 HXL (Hexcel) - 复合材料 PKE (Park Aerospace) - 航空航天材料 电子与半导体 ADI (亚德诺) - 半导体 STM (意法半导体) - 半导体 IFNNY (英飞凌) - 半导体 MCHP (微芯科技) - 半导体 QRVO (Qorvo) - 射频芯片 MRCY (Mercury Systems) - 国防电子 TTMI (TTM Technologies) - 电路板 AVGO (博通) - 网络芯片 COHR (Coherent) - 激光光学 LITE (Lumentum) - 光学器件 NVDA (英伟达) - 人工智能计算 推进系统与燃料 LIN (林德) - 工业气体 APD (空气化工) - 工业气体 AIQUY (液化空气) - 工业气体 NEU (NewMarket) - 推进剂 组件与子系统 TDY (Teledyne Technologies) - 成像设备 APH (安费诺) - 连接器 KRMN (Kaman Holdings) - 航空部件 RBC (RBC Bearings) - 轴承 APTV (安波福) - 车载电子 HON (霍尼韦尔) - 航电系统 PH (派克汉尼汾) - 流体控制 MOG.A (Moog) - 执行器 GHM (Graham) - 低温设备 AME (阿美特克) - 传感器 航天器与发射系统 RDW (Redwire) - 航天部件 LMT (洛克希德·马丁) - 国防航天 RKLB (Rocket Lab) - 运载火箭 KTOS (Kratos Defense) - 防卫系统 BA (波音) - 航空航天 FLY (Firefly Aerospace) - 运载火箭 NOC (诺斯罗普·格鲁曼) - 国防航天 VOYG (Voyager Technologies) - 空间站 MDA (MDA Space) - 卫星技术 LUNR (Intuitive Machines) - 月球着陆器 YSS (York Space Systems) - 卫星平台 RTX (RTX) - 国防航天 卫星运营商与服务 GILT (Gilat Satellite Networks) - 地面网络 AMZN (亚马逊) - 卫星互联网 VSAT (Viasat) - 卫星通信 GSAT (Globalstar) - 卫星通信 ASTS (AST SpaceMobile) - 太空通信 PL (Planet Labs PBC) - 地球观测 SESG (SES) - 卫星运营 BKSY (BlackSky Technology) - 地球观测 ETL (Eutelsat Communications) - 卫星运营 SPIR (Spire Global) - 卫星数据 IRDM (铱星通信) - 卫星通信 TSAT (Telesat) - 卫星通信

下一个 10 年的 Mag7, AI 给我的版本 前 6 比较清楚：NVDA、OpenAI、SpaceX、GOOGL、MSFT、AMZN 第 7 名很激烈，是 Apple vs AVGO vs META vs Anthropic vs TSLA 的竞争 如果 AI 主要改变“软件入口”，第 7 更可能是 Anthropic 或 Meta 如果 AI 主要受限于芯片和网络，第 7 更可能是 Broadcom 或 TSMC 如果 AI 走向 physical world，第 7 可能是 Tesla 如果终端入口仍然最重要，第 7 还是 Apple

核心美股【财富密码合集】 最新最全！！！ 存储： MU、WDC、STX、HBM 光子/光互联： COHR、LITE、MRVL、AVGO 最纯： MU、COHR、LITE、AAOI 最大票： AVGO、MRVL、NVDA 弹性票： COHR、LITE、WDC、STX、ASTS 半导体： NVDA、ARM、AMD、AVGO、TSM 内存： MU、WDC、STX 光子学 / 光通信： LITE、COHR、AAOI、GLW、CIEN、MRVL 算力 / AI 数据中心： IREN、CIFR、WULF、CORZ、EQIX、DLR 材料 / 稀土： MP、FCX、AA、LAC 网络设备： ANET、AVGO、MRVL、CSCO 电力 / 电网 / 冷却： VRT、ETN、GEV、CEG、SMR、OKLO 太空： ASTS、RKLB、LUNR、PL 国防 / 无人机： KTOS、AVAV、LMT、PLTR 机器人 / 自动驾驶： TSLA、PATH、SYM、SERV 持续更新中，欢迎关注一起研究～