📋 SpaceX S-1 招股书核心信息提炼 不是传统航天制造商IPO，而是： • Connectivity（Starlink）→ 已验证现金流，2025年收入$114亿、经营利润$44亿 • Space（Falcon/Starship）→ 底座能力，Starship 是估值杠杆 • AI（xAI/Grok）→ 长期超大市场期权，目前亏损$64亿/年 关键风险：Musk 掌握 85.1% 投票权，公开股东几乎无治理能力。 完整拆解（财务/资本结构/IPO 治理/风险）👇 — by Hermes AI

给 GPU 接上更多内存，为什么它还会等数据？ 把缓存复用、带宽和客户成本这几笔账算清楚，才能看懂 connectivity 的价值，以及美光、海力士和 Marvell 各自赚什么钱。 $MU $MRVL

央视刚宣布星舰失败，结果20多分钟后，SpaceX完成重新评估，继续执行入轨点火。最终Starship第一次真正进入地球轨道，26颗V3卫星全部部署成功。一次就给Starlink增加约26Tbps网络容量。Starship终于开始从烧钱研发项目，变成能够直接扩大SpaceX赚钱能力的生产工具。 SpaceX的Connectivity业务今年一季度经营利润已经达到约$1.19bn。也就是说，Starlink已经开始产生大量利润，而Starship未来最大的商业价值之一，就是帮助这个已经赚钱的业务更快扩张。这也是为什么SpaceX的商业模式越来越难和普通火箭公司放在一起估值。火箭只是入口。SpaceX自己造火箭、自己发射、自己造卫星、自己运营网络，再直接向全球用户收费。Starship如果把发射成本继续压低，受益最大的首先就是SpaceX自己的Starlink。

下周美股7.20财报周，小高潮来了！特斯拉+谷歌+英特尔三巨头，还有一堆热门股，看看能否扭转颓势 我的重点关注如下： 周一（7月20日） 盘前 $AMC AMC院线（网红娱乐消费股） $DPZ 达美乐披萨（餐饮消费龙头） 周二（7月21日） 盘前 $HAL 哈里伯顿（油服龙头，能源核心标的） $VICR Vicor（算力电源芯片，AI上游核心） $ALLY Ally（汽车金融龙头） $DHI D.R.霍顿（地产龙头） $SCHW 嘉信理财（头部零售券商） $GM 通用汽车（整车制造巨头） $MMM 3M（老牌工业龙头） 周三（7月22日） 盘前 $GEV GE Vernova（全球燃气轮机寡头） $T AT&T（全美电信巨头） $TEL TE Connectivity（算力连接器核心标的） 盘后 $TSLA 特斯拉 $GOOGL 谷歌 $NOW ServiceNow（顶级SaaS云计算龙头，议员们最爱） $IBM IBM（企业AI算力基础设施龙头，川普喊单） $TXN 德州仪器（模拟芯片行业风向标） $KMI 金德尔摩根（油气管道龙头） 周四（7月23日） 盘前 $NOK 诺基亚（夕阳红第二春代表） $AAL 美国航空（航空出行龙头） $FCX 自由港铜业（全球铜周期核心标的） $STM 意法半导体（车规芯片龙头） 盘后 $INTC 英特尔（PC/AI芯片核心权重股） $DECK Deckers（户外运动鞋履消费大牛股） $NEM 纽蒙特（黄金龙头，避险周期标的） 周五（7月24日） 盘前 $VZ Verizon（美国电信龙头） $CHTR 特许通信（宽带运营商龙头） $AXP 美国运通（高端消费金融龙头） $NEE NextEra（全球第一绿电龙头） $SLB 斯伦贝谢（全球油服龙头） $HCA HCA医疗（医院医疗龙头） 看看你要call哪个 本条由 @bitget_zh 赞助，「Bitget 买美股：秒级入场，丝滑交易 」

年轻人的人生交叉点选择，只能是取舍，随着心走 （续）昨天讨论纠结的是大学选什么科，什么学校，但没有讨论大学还能提供什么教育？以前垄断知识的学府殿堂，作用是什么？ Peter Thiel 彼得·蒂爾曾说过，现在的高校教育是over rated，但的确也筛除掉学渣和自律有问题的年轻人。 如果一位年轻人（男/女），念最好的高中，到了美国念不错的大学热门科目如CS本硕，毕业后，AI来了，找不到工作，更因为身份原因难度升级，其实，即使在三年前，大家也没法预料。 并不是这年轻人或者其父母，愚笨，因为即使马斯克也没法预料到AI的发展如此极速，明年大概率也能到达AGI了。 在重要的人生交叉点，我们要做的决策都很难，根本没法做到「既要、又要、也要」，只能是取舍。 年轻人容错的空间很大，走一步想三步，是对的也是错的，这样不至于大败但很难有大成。 不少选择，我们或有不甘，例如训练了7-8年美式教育，美式思维，尝试融入美国，要放弃的确有点可惜，是否是鸡肋则见仁见智。 好友是韩裔美国人律师，住在San Jose，我们catch up，他说以前一直以来觉得做生意一定要在美国，现在看你做的方向，还有产业链，他儿子在首尔一家半导体公司工作。 很多年前，毕业后，我选择了离开雪梨，再没回去，回头看，朋友的现状，一般都是中产或以上，有无形的职场天花板，但肯定有房有车。回去国内的，去了美国的都不错，但有一点，现在年轻人无法得到的是当年的“时代红利”。 在互联网时代，让知识的传播接触更宽广，不少disadvantaged kids得到了机会，但AI的出现，只会让财富、智力（算力）集中在科技寡头里。 回到最初的话题，大学特别是名校的功能最后会是什么？一个字 “Connectivity”，人与人的链接。

当一个公司的股票在IPO时如果有很多倍的超额认购时，通常它在上市后的6个月锁定期內股票会跌到它的IPO价格以下，至少是会跌到大多数拿不到IPO配股的零售投资人在IPO当天(6月12日）能在市场上买到的价格以下。SpaceX的IPO价是150, 但IPO当天的收盘价是160, 最高价曾冲到176, 所以对大多数人來说买到的价格是在160 - 176之间, 如果在后來几天买的，价格会更高，6月16号最高位时曾超过225。所以已经进场又沒有拿到IPO配股的人（絕大多数人）应该是在160-225之间进去的，昨天的收市价是154.60. 很多人买SpaceX以为是买了一个spacecraft 公司，但絕大多數的人了解一个公司都是听別人或者各种各样的被认为是专家的人的解釋，很少有人去直接读它的招股书。我在它IPO前仔细读了，招股书在”Our Market Opportunity”那个 section里清楚的写到它有三大业务：Space, Connectivity, AI. 它声称它的”total addressable market”(TAM) 是28.5 trillion, 但其中Space的TAM是370 billion (约占total TAM的1 ％), Connectivity的TAM是1.6 trillion (約占6%), 而AI的TAM是$26.5 trillion (占高达93％！), 也就是说，你以为你买的是一家space公司，但你实际买的是一家赌AI的公司:) SpaceX真正占统治地位的Space和Connectivy二个业务的TAM加起來才7%。如果买SpaceX赌的是AI, 那么问题來了 - 它的AI模型Grok至少目前已经明显不在如OpenAI, Anthropic, Google DeepMind的第一梯队，那么只是作为一家公司凭什么它值得以94 x price-to-revenue ratio的IPO作价上市 (是已經很贵的Tesla的price-to-revenue ratio的5倍!)? 在Elon Musk大主教的魅力面前，最sophisticated 投资人也会失去理性：） Elon His Eminence 是史上最伟大的创业家和创新者，他的很多使命最终常常会得以实现，但他往往对实现的时间过于乐观。所以即使是他，终究也不能违反基本的经济学定律。

❌拿不住美股-----看AI核心电子元器件分解 —— 对应美股AI CapEx图解, 这样你心里有数，就拿得住了，AI在哪里被卡住了。 一、PCB / AI服务器ODM（系统组装） ♨️核心逻辑 :AI服务器升级 → 高层数PCB、高速PCB需求暴增。 • 伟创力 Flex Ltd. —— $FLEX • 天弘科技 Celestica —— $CLS • 捷普 Jabil —— $JBL • TTM 科技 TTM Technologies —— $TTMI 二、MLCC（多层陶瓷电容） AI服务器高频、高功耗下核心被动元件。 • 威世科技 Vishay —— VSH（主做被动元件 / MLCC） • 村田制作所（OTC）Murata —— MRAAY（全球龙头） • 太阳诱电（OTC）Taiyo Yuden —— TYOYY 三、CPO（共封装光学）美股芯片 / 平台 AI数据中心最重要的方向之一。 🅰️CPO芯片 / 交换平台 • 博通 Broadcom —— $AVGO • 美满电子 Marvell —— $MRVL • 英伟达 NVIDIA —— $NVDA 🅱️光模块 / 光器件 • Lumentum —— $LITE • 高意 Coherent —— $COHR • 应用光电 Applied Optoelectronics —— $AAOI 四、HBM（高带宽内存）美股 ♨️HBM决定AI GPU上限 • 美光科技 Micron —— $MU （美国唯一 HBM 生产商） 非美股核心 •SK海力士（全球HBM龙头） •三星电子 五、CCL（覆铜板 Copper Clad Laminate）美股 纯 CCL 美股极少，下面为材料 / 基板相关 • 罗杰斯 Rogers —— $ROG （高频板材，PCB 核心材料） 六、FPC（柔性电路板）美股 AI链条里不是最核心方向。纯正 FPC 美股几乎没有，以下为柔性电路 / 互连相关 • 泰科电子 TE Connectivity —— $TEL （柔性连接器、FPC 组件） • 安费诺 Amphenol —— $APH （柔性互连、FPC 连接器） 七、DRAM（内存） • 美光科技 Micron —— MU（唯一美股 DRAM 大厂） 八、NAND（闪存） • 美光科技 Micron —— MU（同时做 NAND） 九、GPU（图形处理器 / AI 芯片） AI产业链绝对核心。 • 英伟达 NVIDIA —— $NVDA （AI GPU 绝对龙头） • 超威半导体 AMD —— $AMD （GPU+CPU） 十、先进封装（Advanced Packaging） 先进封装是AI时代最关键增量之一。 • 英特尔 Intel —— $INTC（SiP/EMIB/Foveros） • 高通 Qualcomm —— $QCOM（SiP 封装） • 安靠科技 Amkor —— $AMKR （全球封测大厂，SiP 主力） 十一、交换芯片 / Networking AI集群扩张核心。 • Broadcom —— $AVGO • Marvell —— $MRVL • NVIDIA —— $NVDA • Arista —— $ANET 十二、AI基础设施底层材料层 • 康宁 —— $GLW 十三、AI互连 / Connectivity • Astera Labs-- ALAB 后面3个我补充的，尤其是康宁，我看见有人喊拿10年后再看~~~

MRVL 五年营收剑指10倍，AMD迎来CPU第二春 现在整个AI数据中心的硬件架构正在被重新设计，而CPU、定制芯片、光互连、交换机、网卡、内存接口和存储控制器，都开始跟着GPU一起进入新一轮需求爆发。 10月6日，Marvell（MRVL）在投资者日上突然大幅提高长期目标，公司预计2028财年营收达到约200亿美元，到2031财年进一步达到700亿至900亿美元，中值约800亿美元。 作为对比，Marvell 2026财年营收只有约82亿美元，也就是说，公司实际上在告诉华尔街：未来五年，Marvell有机会从一家年收入80多亿美元的芯片公司，成长为一家接近800亿美元收入规模的AI基础设施巨头。 另一边，花旗把全球CPU市场2030年的潜在市场规模直接提高到3000亿美元，相比2025年的约290亿美元，相当于五年扩大超过10倍，并把AMD目标价从575美元大幅提高到800美元。 表面上，一个讲的是Marvell，一个讲的是AMD，但背后的原因完全相同：AI正在从第一阶段的“训练模型”，进入第二阶段的“让AI真正开始工作”。 这两者之间的区别，将决定下一轮AI产业链的钱流向哪里。 过去三年，AI产业最简单的赚钱逻辑就是买GPU。OpenAI、Meta、Google、微软训练越来越大的模型，需要越来越多英伟达GPU，因此GPU成为整个AI产业最大的瓶颈。 但是到了Agentic AI，也就是AI智能体阶段，情况开始发生变化。 传统ChatGPT式聊天机器人，大多数时候其实是闲着的。你问一句，它运行一次模型，然后停止；你不问，它基本不消耗新的推理资源。 但是Meta Muse这类新一代个人AI智能体完全不同。它有自己的虚拟机、自己的浏览器，可以帮用户浏览网页、填写表格、处理客服、预约服务、调用不同的软件，并且在后台持续执行任务。 换句话说，未来一个AI用户对应的不再只是偶尔运行几十秒钟的大模型，而可能对应一个长期在线的“数字员工”。 这会让AI服务器内部的计算方式彻底改变。 花旗给出的一个非常重要的数据是，传统AI训练阶段CPU与GPU数量比例大约只有1比8，进入推理阶段后可能提高到1比4，而到了Agentic AI阶段，这一比例可能进一步接近1比1，甚至更高。 原因并不复杂，因为GPU最擅长的是大规模矩阵运算，但一个AI智能体真正开始工作以后，除了运行模型之外，还要不断完成任务调度、浏览网页、读取数据库、调用API、处理安全权限、运行操作系统、管理内存、传输数据以及协调不同AI模型之间的工作。 这些事情很多并不是GPU最擅长做的，而是CPU、网络和各种专用芯片需要完成的。 这也是为什么花旗突然把CPU TAM看到3000亿美元。 它真正表达的并不是“CPU要取代GPU”，恰恰相反，而是未来每安装更多GPU，整个系统可能需要同时配置更多CPU、更多DRAM、更高速的网络以及更多数据中心互连设备。 因此AI产业正在从过去非常简单的“GPU军备竞赛”，变成一场整个服务器架构的军备竞赛。 这时候再看Marvell投资者日给出的数字，就很容易理解为什么管理层敢把长期目标提高得这么夸张。 Marvell预计，到2030年，公司能够参与的整个市场规模将达到大约4000亿美元，而上一次公司公布长期市场规模的时候，这个数字还不到1000亿美元，相当于短短几年扩大了四倍。 其中： 定制芯片市场预计达到约2350亿美元，这是Marvell未来最大的潜在市场。 AI数据中心互连市场预计达到约650亿美元，而且预计是增长速度最快的业务之一。 交换机和存储相关市场预计达到约850亿美元。 通信及其他业务预计还有约150亿美元市场空间。 这些数字背后真正值得注意的，并不是4000亿美元这个数字本身，而是Marvell认为未来AI数据中心增长最快的地方已经开始从单纯的Compute，也就是“计算”，向Connectivity，也就是“连接”转移。 很多普通投资者容易有一个误区，认为AI数据中心最值钱的东西就是GPU。 实际上，当一个AI集群从几千块GPU扩大到几十万甚至上百万颗XPU之后，最大的工程问题之一反而变成了：这些芯片之间的数据到底怎么传。 GPU计算再快，如果数据送不过来，GPU一样只能等。 因此AI系统正在不断遇到几个越来越严重的物理瓶颈，包括带宽不够、延迟太高、铜连接功耗过高以及数据传输距离越来越长。 这正是Marvell最想吃下来的市场。 Marvell预计，到2031财年800亿美元收入中值的情况下，大约375亿美元来自Interconnect互连业务，约300亿美元来自Custom Silicon定制芯片，大约100亿美元来自交换机和存储，其余约25亿美元来自传统通信等业务。 也就是说，未来Marvell最大的业务甚至不是AI计算芯片本身，而是让整个AI数据中心里的芯片能够高速互相连接。 这也是这次投资者日最容易被市场低估的地方。 过去投资者看AI半导体，习惯先问一句：“谁能挑战英伟达GPU？” 但未来可能需要换一个问题：“每增加一颗GPU或者XPU，旁边还需要增加多少颗其他芯片？” 如果答案是一颗GPU背后，还需要CPU、NIC、交换芯片、光DSP、Retimer、内存控制器、存储控制器以及各种专用ASIC，那么AI产业链最大的增长机会，就不会只存在于GPU。 Marvell正在押注的就是这一点。 公司目前已经向美国四大Hyperscaler提供定制芯片，而且越来越多的项目并不是直接制造一颗替代英伟达GPU的大型XPU，而是所谓的XPU Attach，也就是围绕AI加速器周围增加各种专用芯片。 比如高速网卡、内存接口、存储控制器、AI基础设施管理芯片以及推理加速芯片。 Marvell管理层甚至给出了一个非常直观的计算方式：未来每颗XPU周围可能连接一到两颗专用芯片，而部分产品单颗价值可能达到约1000美元。 当云计算公司一年部署几百万颗AI芯片以后，一个看起来不起眼的“XPU旁边的小芯片”，最终都可能变成几十亿美元级别的市场。 这也是为什么Marvell把2029财年Custom业务目标从超过100亿美元进一步提高到超过120亿美元，并预计2031财年达到大约300亿美元。 更重要的是，Marvell现在已经不是单纯在给一家客户做一颗芯片。 公司明确表示，其定制业务已经覆盖美国四大Hyperscaler，而且未来收入会越来越分散在不同客户、不同XPU以及不同XPU Attach产品之间。 今年Marvell与谷歌签署的合作就是一个非常典型的例子。 双方合作范围并不只是一颗AI芯片，而是覆盖AI推理加速器、存储控制器、网络接口控制器、内存接口控制器以及Near-Memory Compute等多个产品。 根据协议设计，如果未来相关产品采购达到对应的业绩条件，整个合作所对应的潜在采购规模最高可以达到约1200亿美元。 这里必须注意，这1200亿美元并不是广告今天已经签字保证必须购买的1200亿美元订单，因此不能直接把它当作Marvell现有积压订单。 但是它透露出的信息仍然非常重要，因为谷歌愿意把如此大的潜在采购规模和Marvell进行长期绑定，本身已经说明大型云计算公司未来需要的并不是一颗ASIC，而是一整套围绕AI基础设施设计的芯片平台。 美股投资网认为，这正是Marvell与过去最大的不同。 过去市场对Marvell最大的疑问一直是，它究竟是一家真正拥有长期AI增长能力的平台型公司，还是仅仅因为几个大客户的ASIC项目，在AI资本开支高峰期暂时受益。 这次投资者日，公司实际上给出了自己的答案。 2026财年营收约82亿美元，2028财年约200亿美元，2031财年目标700亿至900亿美元，中值800亿美元；如果最终做到800亿美元，相当于五年时间收入接近增长10倍，对应年复合增速接近58%。 公司同时给出了2031财年超过30美元的Non-GAAP EPS目标，而2026财年这一数字只有2.84美元。 这已经不是一家传统半导体公司正常成长的假设，而是在押注整个AI基础设施市场未来五年继续高速扩张。 所以真正应该关注的问题也来了：Marvell这些目标到底可信不可信？ 答案是，方向非常清楚，但是数字仍然需要投资者保持冷静。 根据美股大数据 获悉，最大的风险首先来自Hyperscaler资本开支。 Marvell整个长期模型建立在全球数据中心资本开支继续高速增长的基础上，公司预计到2030年全球数据中心资本开支规模接近3万亿美元，并且未来十大Hyperscaler占全球投资比例继续提高。 只要微软、Google、Meta、Amazon以及其他AI巨头继续每年扩大资本开支，Marvell的市场自然会继续扩大；但是如果两三年以后AI投资回报率开始下降，Hyperscaler突然放慢数据中心建设速度，那么Marvell现在给出的2031年数字也会受到明显影响。 第二个风险是竞争。 定制ASIC领域最大的对手仍然包括博通AVGO（Broadcom），而AI网络市场还面对NVIDIA自身的网络产品以及其他高速互连厂商。 4000亿美元TAM并不代表Marvell能够拿到4000亿美元，最终真正决定利润的仍然是市场份额。 第三个风险则来自估值。 当市场开始提前交易2030年甚至2031年的收入以后，股价上涨速度很容易超过盈利增长速度。一家公司未来五年的故事再漂亮，只要今天的估值已经把大部分未来增长算进去，股票一样可能经历非常大的波动。 因此美股投资网认为，这一轮AI行情真正值得投资者理解的，不应该是简单寻找“下一只英伟达”。 真正更大的变化是，AI正在从模型训练时代进入Agent时代，而Agent时代需要的不只是更多GPU，而是一整座更加复杂的数据中心。 GPU负责计算，CPU负责组织和调度，DRAM负责存储数据，网络负责搬运数据，光模块和DSP负责突破距离和带宽限制，交换芯片负责让成千上万颗XPU互相通信，而定制ASIC则负责把越来越多专门任务做到更高效率、更低功耗。 当AI从一个你偶尔打开的聊天窗口，变成24小时替你工作的数字员工以后，每一个AI用户背后的硬件消耗都会完全不同。 这也是为什么花旗敢把2030年CPU市场看到3000亿美元，也是为什么Marvell敢把2031年营收目标从今天的82亿美元一路看到700亿至900亿美元。 如果这一轮AI投资周期最终能够持续到2030年前后，那么下一阶段真正值得研究的，已经不是“除了英伟达还能买谁”。 而是每增加一美元GPU投资之后，还有多少美元会流向CPU、定制芯片、光通信、网络、内存和存储。 这才可能是AI产业下一轮最大的财富重新分配。 $MRVL $AMD #美股#

先进封装的”耗材接棒”叙事最近很热，逻辑链也确实成立。但要理解为什么材料战场会从underfill转向CMP slurry，得先搞清楚一个更底层的技术拐点。 Micro bump方案同时撞上了三面墙。第一，bump pitch缩到25μm以下时solder bridging风险飙升，良率断崖。第二，JEDEC对HBM封装高度有硬限制，每层die加上micro bump加上underfill要吃掉40-50μm，堆到16层已经是物理极限，往20层走厚度预算根本不够。第三，underfill的thermal conductivity只有0.2-0.5 W/m·K，铜是401 W/m·K，差了三个数量级。每多堆一层die，中心层的junction temperature就更难控制。三个约束的共同解指向同一件事：取消solder和underfill，让copper直接做diffusion bonding。 Hybrid bonding解决了pitch、高度、散热三个问题，但代价是把容错率压到了atomic level。Micro bump时代表面粗糙度几十纳米就能工作，hybrid bonding要求Ra降到sub-0.5nm，任何一颗纳米级的particle都会在bonding interface形成void，后续thermal cycling会把void扩展成crack。这就是CMP slurry和Cu plating additives变成新咽喉的根本原因，配方质量直接等于bonding yield，bonding yield直接等于HBM产能。 但问题是，这条耗材链上谁真正有定价权。台厂的强项一直在设备和通路端。弘塑做ECP设备、辛耘做wet process清洗、中砂做pad和diamond disc，全部围绕化学品消耗量做文章，本身不掌握配方。崇越和华立是代理通路，帮信越、Fujimi把材料送进产线。真正自研CMP slurry配方的只有达兴和长兴，体量跟Fujimi、Entegris完全不在一个量级。化学配方的壁垒跟设备不一样，设备可以逆向工程迭代追赶，配方是几十年经验数据的堆叠，一款slurry打进台积电标准制程通常五到十年不会被替换。达兴说它的CMP slurry已经应用于N2并供货Arizona，如果属实，至少过了初步验证。但”应用于”和”规模化供货”之间的距离，有时候比技术本身还远。 资金从CoWoS设备capex转向耗材opex，方向没问题。但耗材链上真正有定价权的那一段在谁手里，市场似乎还没想清楚。