2026Q1 HOWARD MARKS 和 OAKTREE CAPITAL TORM $TRMD：7.576億美元 Expand Energy $EXE：5.03億美元 Garrett Motion $GTX：4.61億美元 AngloGold Ashanti $AU：3.128億美元 Core Scientific $CORZ：2.298億美元 Viper Energy $VNOM：1.81億美元 Telephone and Data Systems $TDS：1.78億美元 Nokia $NOK：1.572億美元 SunOpta $STKL：1.347億美元 Petroleo Brasileiro $PBR：1.208億美元 Talen Energy $TLN：1.15億美元 Barrick $B：1.105億美元 CBL & Associates $CBL：9,940萬美元 Itau Unibanco $ITUB： 9,790萬美元 Liberty Global (LBTYA)：9,710萬美元 Credo Technology (CRDO)：9,630萬美元 TransAlta (TAC)：8,420萬美元 Freeport-McMoran (FCX)：7,740萬美元 Kilroy Realty (KRC)：6,570萬美元 Grupo Aeromexico (AERO)：5,960萬美元 XP Inc (XP)：5,650萬美元 Bausch + Lomb (BLCO)：5,410萬美元 Runway Growth Finance (RWAY)：4,680萬美元 Liberty Latin America (LILAK)：4,440萬美元 YPF Sociedad Anonima (YPF)：3,930萬美元 Array Digital Infrastructure (AD)：3,690萬美元 Cemex (CX)：3570萬美元 Ecovyst (ECVT)：3,470萬美元 Embraer (EMBJ)： 2,620萬美元 Ternium $TX：2560萬美元 Rice Acquisition 3 $KRSP：2,490萬美元 Oaktree Specialty Lending $OCSL：2,220萬美元 Telecom Argentina $TEO：2010萬美元 Simply Good Foods $SMPL：1300萬美元 Magnachip Semiconductor $MX：1,210萬美元 SmartRent $SMRT：870萬美元 Battalion Oil $BATL：660萬美元 NRG Energy $NRG：660萬美元 Optimum Communications $OPTU：650萬美元 Liberty Latin America A $LILA：630萬美元 Asertio Holdings $ASRT：500萬美元 Invesco Senior Loan ETF $BKLN：410萬美元 HDFC Bank $HDB：280萬美元 PDD Holdings $PDD：45.9萬美元 Alvotech $ALVO： 33.3萬美元 BioXcel Therapeutics (股票代號：BTAI)：28.9萬美元 NU、ORCL、SMH、GRAB 全部售出

周末行研---AI拉动的电力电子系统大基建里SiC、GaN 与硅MOSFET的份额浅析 AI数据中心疯狂建设推动的电网大升级，正在让另一个长期被低估的领域重新回到舞台中央：功率半导体。 电力系统核心在于高效地控制电流。而控制电流最核心的器件，就是MOSFET（Metal-Oxide-Semiconductor Field-Effect Transistor）金属-氧化物-半导体场效应晶体管。 过去几十年，全球功率器件几乎都建立在硅MOSFET之上。硅便宜、成熟、产业链完整，因此长期统治整个行业。但随着AI服务器功率暴涨、EV进入800V时代、数据中心向高压化演进、高频电源需求提升，传统硅开始逐渐碰到物理极限。于是，SiC（碳化硅）与GaN（氮化镓）开始崛起。 SiC更像重工业路线。它的核心优势，在于高压与大功率。SiC拥有更高击穿电压、更强导热能力，在高压、高电流场景下效率明显优于传统硅IGBT。因此EV主驱逆变器、光伏逆变器、储能、工业高压驱动、电网、高压UPS这些领域，正在快速SiC化。尤其特斯拉推动的800V平台，本质上是整个SiC产业爆发的重要转折点。过去几年，新能源车一直是SiC最大的驱动力。Wolfspeed、onsemi、STMicroelectronics、Infineon Technologies、ROHM、Mitsubishi Electric等公司，都在这一轮周期中受益。 但SiC并不完美。相比GaN，它通常开关速度更慢、Qg更高、高频性能较弱，高频下磁性器件难进一步缩小。于是GaN走向了另一条路线。GaN真正强的地方，是高频。GaN拥有更低Qg、更低输出电容，以及几乎没有reverse recovery的问题，因此特别适合高频DC-DC、AI服务器供电、GPU VRM、手机快充、高频PSU、小型化电源。 AI可能是GaN真正的大周期。因为AI数据中心正在推动整个供电架构向高频化、高电流化、小型化、高效率演进。尤其48V架构之后，大量高频DC-DC开始成为核心瓶颈，而这正是GaN的甜点区。 传统服务器机架可能只有5-10kW，现在AI机架已经开始进入50kW、100kW，未来甚至可能接近MW级别。 AI数据中心正在从IT设施，逐渐变成“电力设施”。而从电网到GPU，中间需要经历大量电力转换：高压输电、变压器、UPS、PSU、AC/DC、DC/DC、VRM、GPU近端供电。每一次转换都会损失能量。当单个AI园区开始消耗GW级电力时，1%的效率提升，都可能对应巨大的经济价值。于是，功率半导体开始从配角变成核心瓶颈。 GaN因此开始大量进入AI服务器PSU、高频DC/DC、GPU VRM、电源模块。很多系统甚至开始出现“SiC + GaN”混搭。高压主干用SiC，高频末端用GaN。数据中心里，电网到数据中心的大功率高压部分，更适合SiC。服务器机架内部的高频供电，则更适合GaN。 未来整个功率半导体可能形成三层结构。低压低成本：硅MOSFET。高频高效率：GaN。高压大功率：SiC。 650V附近，是GaN与SiC正面竞争的区域。低于650V，GaN优势明显。高于650V，SiC优势越来越强。而650V附近，两边都能做。 同时，因为全球大量关键系统，都工作在400V~800V DC母线附近。 650V器件通常对应400V AC整流后、380V HVDC、48V架构上游、数据中心PSU、工业电源、光伏、OBC、AI服务器电源。 这是现代工业和数据中心最核心的电压区间之一。 于是竞争开始从单纯器件参数，变成系统成本、EMI、驱动复杂度、散热、良率、可靠性、客户验证、使用寿命、热循环、ppm失效率，以及长期供货能力。 这也是为什么功率半导体行业护城河极深。尤其SiC。SiC真正难的，不只是器件设计，而是晶圆生长、外延、缺陷控制、良率、高温可靠性。这些能力需要长期工艺积累。因此行业真正强势的玩家，往往都是十年以上沉淀出来的公司。不同公司的强项也不同。Wolfspeed强在材料。STM强在EV。Infineon强在模块与系统能力。onsemi强在汽车客户。Rohm强在可靠性。 GaN世界则还没有完全进入成熟阶段。目前Texas Instruments、Navitas Semiconductor、Infineon Technologies、Efficient Power Conversion都在不同方向推进GaN。其中TI可能长期被市场低估。因为真正的大客户最在意的，往往不是PPT参数，而是reliability、qualification和长期供货能力，而这些恰恰是TI最强的地方。 总的来说，AI正在提高整个系统里的“功率半导体含量”。未来AI基础设施的竞争，可能不只是算力竞争，还会是电力竞争、配电竞争、散热竞争、电源效率竞争。 过去半导体行业的核心是计算。未来十年，功率控制本身，可能会成为新的核心瓶颈之一。 免责声明：本人持有文章中提及资产，观点充满偏见，非投资建议，dyor

美股光通信产业链深度研报：前瞻布局1.6T&CPO光子超级周期 在全球光子产业超级周期行情下，提前布局1.6T高速光互联+CPO共封装光学赛道，是当下最具确定性的投资主线，本人对此逻辑高度坚定。 基于产业高景气判断，我全面布局整条光通信全产业链，同时额外加码一处核心产能瓶颈标的，核心标的投资逻辑如下： 1. $SIVE Sivers Semiconductors 公司激光业务深度绑定**JBL Jabil、MRVL Marvell、Ayar Labs、O-Net**等头部客户，业绩随下游需求高速释放。 英伟达NVDA、谷歌GOOGL持续大力推动光子架构落地，1.6T与CPO产业落地进度，远超机构保守盈利预测。 行业唯一利空为供应链多元化分流，但捷普JBL独家优先合作足以印证其硬核实力。对比**MTSI Mouser、LITE Lumentum、COHR Coherent、Furukawa**等同业，全球高端激光厂商市值普遍突破百亿级别，而这家手握芯片产能壁垒的企业，当前总市值不足10亿美金，估值严重低估。 2. $6451 Shunsin Electronics 作为富士康旗下光芯片测试、封装、组装专属代工平台，公司市值相较$LWLG Lightwave Logic低15亿美金，估值存在明显错配。 背靠富士康庞大光子产业订单，经营风险充分释放。台积电旗下光学板块VisEra估值约50亿美金，第三代产品2028年下半年才实现放量；而富士康体系内的Shunsin明年即可开启产能大规模爬坡。 深度受益英伟达$NVDA在台CPO产业链刚需，公司明确扩产+行业需求爆发双重利好，前瞻市盈率处于低位，业绩弹性充足。 3. Win Semi 稳懋半导体 全球DFB激光芯片核心晶圆代工厂，承接SIVE激光产能扩产订单，同时切入**AVGO Broadcom、SpaceX**等高端前沿供应链。 梳理全产业链脉络可见，Win Semi几乎覆盖所有前沿光电核心赛道，其产业核心价值尚未被市场充分定价，具备极强预期差。 4. $MRVL Marvell Technology 对标迷你版AVGO博通，产业卡位价值突出。目前已与谷歌GOOGL达成深度技术合作，成长逻辑可延续至2028年之后。 核心强催化来自微软$MSFT Maia算力芯片量产，2026年下半年正式开启放量，2027-2029年维持指数级增长。此前收购Celestial补齐核心技术短板，战略布局极具前瞻性，股价回调阶段为优质布局窗口。 5. $HPS Hammond Power Solutions 变压器、电力开关设备属于算力基建偏传统配套品类，市场关注度较低。 当前行业产能缺口长达2-5年，企业在手订单同比增幅超100%，行业供需格局极度紧张。 自确立投资逻辑以来，该股涨幅仅20%以上，充足高确定性在手订单大幅降低投资风险。后续顺利落地产品提价，将直接带动公司毛利率上行。叠加去年完成厂区扩建，正式迈入高增速复利成长通道。 全赛道优质备选标的（附美股代码） NBIS、JBL、RPI、TSEM、LITE、ARM、SOI、AXTI、IQE、ALRIB、Fittech、PCL 组合配置思路 主力持仓聚焦1.6T+CPO光通信核心产业链标的，搭配与AI产业链低相关性细分标的做杠铃式均衡配置，平滑账户波动，长期把握光子超级周期产业红利。

今天财报，重点是盘前的 $EOSE $NBIS !! 1. Nebius $NBIS 市值： $47.65B 收入 Est： $388.57M YoY 增长： 573.05% 看点： 重点关注 2026 $7B - $9B ARR 的展望是否维持 / 抬高！ 我的重仓。 2. Tower Semiconductor $TSEM 市值： $25.8B 收入 Est： $410.98M YoY 增长： 14.77% 看点： 重点关注其在硅光子（Silicon Photonics）领域的进展，尤其是 800G/1.6T 模块 ！ 3. Eos Energy Enterprises $EOSE 市值： $2.91B 收入 Est： $56.4M YoY 增长： 379.28% 看点： 关注其锌基电池系统的产能扩张进度，全年展望，有没有数据中心大单！ 另外，这家也有很高的做空仓位，有可能会和 $FLNC 一样有轧空行情。（NFA） 买了一点埋伏，这家可以试试开个盲盒。 4. Gilat Satellite Networks $GILT 市值： $1.58B 收入 Est： $114.56M YoY 增长： 14.33% 5. Aeluma $ALMU 市值： $507.32M 收入 Est： $1.35M YoY 增长： - 6. AmpliTech Group $AMPG 市值： $67.89M 收入 Est： $5M YoY 增长： 66.67% 看点： 展望！公司重申 2026 年全年收入目标至少为 $50M。 也是我的持仓，上季度财报 miss 后暴跌，最近股价慢慢涨回来了，这次希望不要再让人失望！

1,000+ 股票 & ETF 已上線 StableStock,持續增加中⋯⋯ 本期新標的已全數上線,以下是這批名單中的 6 個重點 - First Trust Smart Grid ETF($GRID) 聚焦智能電網與電力基礎設施 —— AI 數據中心建設與全球能源轉型的直接受益標的 - Corgi Lithography & Semiconductor Photonics ETF($EUV) 半導體製造中的「光」之核心 —— EUV 微影與光子學,先進製程繞不過的卡脖子環節 - Strategy 浮動利率永續優先股($STRC) Strategy 發行的浮動利率永續優先股,兼具債性現金流與股性彈性,獨特的配置工具 - RoboStrategy($BOT) 納斯達克新上市的封閉式基金,集中佈局機器人、自動化與 AI 策略 - 2X Long ORCL Daily ETF($ORCU) Oracle 的 2 倍日內槓桿 ETF —— 從資料庫巨頭轉身成為 AI 基礎設施核心玩家 - 2X Short SNDK Daily ETF($SNDQ) Sandisk 的 2 倍日內反向 ETF —— 一張 ETF 做空整個存儲晶片週期 從 AI 驅動的電網基建到 EUV 微影,從永續優先股到 AI 槓桿工具,從 Oracle 多頭到 Sandisk 空頭 —— 還有更多新上線標的 一鍵以穩定幣交易,盡在 StableStock

软件股上涨，半导体下跌 在 Datadog（$DDOG）等公司强劲财报带动下，软件股集体上涨，且成交量较高。其中，Datadog（$DDOG）上涨 28%–30%，ServiceNow（$NOW）上涨 5%–6%，iShares Expanded Tech-Software Sector ETF（$IGV）上涨 3.5%–3.6%。 与此同时，半导体股走弱。Micron（$MU）下跌 3%–4%，SanDisk（$SNDK）下跌 6%–7%，VanEck Semiconductor ETF（$SMH）下跌 1.9%。

半导体封装的“隐形中枢”：inline检测与OSAT的再定价 半导体产业正在经历一次重心转移：性能提升不再只依赖晶体管缩小，而是越来越依赖封装。2.5D、3D、HBM、chiplet，本质上都在把“系统能力”搬到封装环节。这也直接抬高了OSAT（外包封装与测试）的战略地位。 封装重要性的提升，带来了inline检测的快速增长。 OSAT（Outsourced Semiconductor Assembly and Test）负责两件事： 把裸die封装成可用芯片（封装） 验证芯片是否可用（测试） 过去这是一个低技术、低毛利的环节。但在AI时代，情况变了： 多die集成（chiplet） HBM堆叠 nm级对准要求（hybrid bonding） 封装正在变成： 性能瓶颈 + 良率瓶颈 + 成本瓶颈 inline是一种生产方式：所有工序连续完成，并在生产过程中实时检测与反馈（闭环） 对应另外一个环节是offline：做完再测（开环） 先进封装中的inline检测主要分三类： 1）光学检测（主力） bump高度 overlay（对准） 表面缺陷 特点：速度快，可全量inline。 2）X-ray检测 焊点空洞 TSV缺陷 内部结构问题 特点：能看内部，但速度慢，多用于抽检。 3）电性测试 功能验证 性能分档 更接近最终测试，不属于核心inline控制体系。 inline检测的目标不是“最精确”，而是在不降低产线效率的前提下，实现足够精确的实时反馈 核心矛盾：精度 ↑ → 速度 ↓；速度 ↑ → 精度 ↓ 先进设备的价值，就是在这个矛盾中找到最优解。 inline检测的壁垒来自多维叠加： 1）物理极限 nm级对准 μm级结构 工业环境下接近科研精度 2）速度 vs 精度的工程平衡 高throughput + 高精度同时实现 3）算法与数据 缺陷识别、pattern分析 强依赖历史数据与持续训练 4）工艺耦合 测量 → 调整工艺 → 再测 形成闭环系统 5）客户验证 TSMC / Samsung Electronics / Intel 验证周期长（1–3年） 一旦导入，很难替换 所以门槛极高。inline设备不是工具，而是嵌入客户制造系统的一部分。因此这个市场高度集中： 系统级控制 KLA Corporation Applied Materials → 控制数据与闭环 关键测量节点（alpha来源） Camtek Ltd. Onto Innovation Nova Ltd. → 控制关键测量维度 三家核心玩家对比（Onto / Nova / Camtek） 这三家公司虽然同在inline赛道，但本质上卡的是不同位置。 一句话结论 Onto = 广度（平台） Nova = 深度（前道工艺） Camtek = 弹性（先进封装/HBM） 1️⃣ Onto Innovation 定位： 前道 + 封装双覆盖 optical metrology + inspection + litho 优势： 产品线最广 客户最分散 抗周期能力强 劣势： 单点技术不如Nova深 封装不如Camtek极致 2️⃣ Nova Ltd. 定位：前道metrology核心玩家 优势： 技术深度最强 工艺绑定最深 数据壁垒最强 劣势： 封装参与较少 弹性不如Camtek 3️⃣ Camtek Ltd. 定位： 先进封装（HBM / 3D） 优势： 聚焦3D检测 HBM需求直接驱动 使用频率极高 劣势： 产品线较窄 对周期敏感 竞争关系本质 KLA = 控制系统 Onto = 广覆盖 Nova = 深度测量 Camtek = 封装核心检测 这不是单一赢家市场，而是： 每个关键测量维度一个龙头 封装是制造能力，检测是控制能力。区别在于： 封装 → 可扩产、可竞争 检测 → 嵌入流程、难替代 inline检测具备三个核心特征： 高频使用（每一步都测） 强绑定（工艺耦合） 决定良率（直接影响利润） 在这个体系中：谁打通从设备到数据的全节点，掌握“反馈权”，谁就掌握利润分配权。 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

很多人问我： $CBRS（Cerebras）合理市值到底是多少？ 我自己的判断是： 短期看情绪， 中期看推理， 长期看生态。 短期（1年）： 500-800 亿美元 市场现在交易的是： “下一个 AI 核心资产”。 只要 AI 牛市继续， CBRS 会持续被当成： NVDA 之外最有想象力的 AI infra 标的。 — 中期（2-3年）： 1000-1500 亿美元 关键看： 它能不能在 inference（推理）市场真正站稳。 因为 AI 后半场最大的瓶颈， 可能不是 FLOPS。 而是： - KV Cache - 显存 - 带宽 - token latency - scale-out 通信 如果长 context / Agent / reasoning 爆发， Cerebras 的 wafer-scale 架构会越来越吃香。 — 长期（5年+）： 2000 亿美元以上（极乐观） 前提是： 它不只是“一个芯片公司”， 而是形成自己的 AI 计算生态。 因为历史证明： 技术强不一定赢。 真正值钱的是： CUDA 这种生态垄断。 所以 CBRS 真正的终局， 不是对标 AMD。 而是： 有没有机会成为 AI 时代新的计算平台。 这才是市场真正赌的东西。 #AI# #CBRS# #NVDA# #Semiconductor# #Cerebras#

AI时代，半导体公司到底该怎么估值？ 昨天听了@ShanghaoJin 老师的space，获益匪浅。 但我对于存储板块，乃至整个半导体板块的在目前ai产业革命超级周期背景下的估值方法，有一些不同的想法，所以简单记录一下，也供herman老师拍砖。 过去很长时间里，半导体一直是典型周期行业。景气时利润暴涨，低谷时利润迅速蒸发。很多公司上一年PE几十倍，下一年直接亏损。所以过去市场并不太相信半导体公司的利润持续性，更喜欢用 PB、重置成本、EV/EBITDA，而不是PE。因为市场默认这些利润大概率只是周期利润，而不是长期利润。 但AI时代正在改变这一切。HBM、CoWoS、AI Networking、光模块、先进封装、电力与数据中心基础设施，开始出现长期供需失衡。整个行业的估值逻辑，也开始从“资产思维”转向“现金流思维”。 截至2026年，行业仍处在AI驱动的强景气阶段。根据 SIA 数据，2025年全球半导体销售额达到7917亿美元，同比增长25.6%，并预计2026年接近1万亿美元。SEMI 也预计设备销售将在2026、2027继续增长。这种环境下，很多股票估值已经提前包含高增长预期。重要的是增长质量，以及它所处的周期位置。 很多人喜欢只看 PE、forward PE 或 PEG，但半导体行业的问题在于，“周期 + 高成长 + 高资本开支 + 技术代际”全部混在一起，单一估值倍数很容易骗人。周期顶部时，利润爆炸，PE反而会显得特别便宜；周期底部时，利润低迷，PE又会显得特别贵，甚至失去意义。重要的是判断当前利润到底处在周期的哪个位置。 PE 本质上是： PE = \frac{Market\ Cap}{Net\ Income} 它看的是最终归属于股东的利润，因此会受到利息、税率、折旧和资本结构影响。而 EV/EBITDA 更接近企业经营本身的赚钱能力： EV/EBITDA = \frac{Enterprise\ Value}{EBITDA} 其中： EV = Market\ Cap + Debt - Cash 很多人会疑惑为什么现金要减掉。因为 EV 本质上是在看“买下整个公司的真实净成本”。债务需要接手，而账上的现金买下后也归你，所以现金会降低真实收购成本。重要的是理解 EV 关注的是经营业务本身值多少钱，而不是公司账上堆了多少现金。 这也是为什么 Apple、Alphabet、Meta Platforms 经常出现 EV 小于市值的情况，因为它们账上现金太多。 但AI时代又带来了一个新问题。很多公司的现金已经不再是“闲置现金”，而是GPU储备、数据中心扩张储备、AI基础设施战争储备。重要的是区分 Excess Cash、Operating Cash 和 Strategic Cash。有些现金未必真的应该全部减掉。 AI时代另一个巨大变化，是行业进入超级重资本时代。EUV越来越贵，High-NA越来越贵，CoWoS扩产越来越贵，HBM扩产越来越贵，数据中心基础设施越来越贵。整个行业折旧（D&A）正在快速上升。于是很多公司的 EBITDA 非常漂亮，但净利润没有那么夸张，因为大量利润被折旧吞掉了。重要的是现在 PE 和 EV/EBITDA 的差异，正在明显扩大。 不同子行业差异尤其明显。Fabless公司差异最小，比如 NVIDIA、AMD、Broadcom。因为它们不自己建厂，折旧压力较低，因此 EV/EBITDA 往往只比 PE 低20%-40%。 但 Foundry 完全不同。比如 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company、Samsung Electronics、Intel。这些公司 CapEx 极大，折旧极高，厂房设备生命周期极长，所以 PE 和 EV/EBITDA 差异会明显扩大。TSMC 当前常见情况大概是 PE 20-30x，而 EV/EBITDA 只有12-18x。重要的是理解很多折旧本质上其实是“增长投资”。 存储行业更加极端。Micron Technology、SK hynix 过去长期是最典型的周期行业，市场几乎不相信利润持续性。但 HBM 改变了部分逻辑，市场开始认为其中一部分利润可能是结构性利润，于是行业开始重新定价。重要的是 HBM 让市场开始重新评估存储行业的长期盈利能力。 而半导体设备公司则是另一种情况。比如 ASML、Applied Materials、Lam Research、KLA。这些公司更像“拥有工业外壳的软件公司”，因为它们毛利率高、ROIC高、FCF强、资本效率极高，所以市场已经越来越多使用 PE、EV/EBITDA、EV/FCF 和 ROIC 来定价。 真正的问题，从来不是哪个指标最好。重要的是哪个指标适合哪个子行业。 Trailing PE 适合盈利稳定的成熟公司，但周期股在景气高点 PE 会显得特别便宜，在低谷又会显得特别贵。Forward PE 更重要，因为市场买的是未来12-24个月利润。重要的是盈利预期是否还在持续上修，而不是单纯看一个低 forward PE。 PEG 对稳定高成长公司很好用，但对周期行业非常危险。很多时候 EPS 从低谷恢复，会让 PEG 看起来异常便宜。重要的是判断这个增长到底来自长期成长，还是仅仅来自周期反弹。 EV/EBITDA 更适合设备、IDM、存储这些资本结构差异大的行业。重要的是最好使用中周期 EBITDA，否则很容易在周期顶部被误导。 我个人更喜欢 FCF Yield 和 EV/FCF。重要的是这两个指标会逼着你回答一个问题：这些利润最后到底能不能变成真钱。 EV/Sales 只适合高增长、利润暂时被投入压低的平台型公司。重要的是结合毛利率、经营杠杆和长期利润率一起看。 不同子行业应该看不同指标。AI/fabless 芯片更应该看 forward PE、EV/FCF、收入增速、毛利率、客户集中度和平台护城河；半导体设备更应该看 EV/EBITDA、订单、积压和 WFE 周期；存储更应该看 P/B、EV/EBITDA、库存以及 DRAM/NAND/HBM 价格；晶圆代工和 IDM 更应该看利用率、CapEx、折旧、ROIC 和 FCF；模拟、功率和车规更应该看 FCF yield、库存周期和工业需求；EDA/IP 更应该看 EV/Sales、EV/FCF 和长期增长确定性。 所以不要只按 PE、forward PE 或 PEG 买半导体股。重要的是先分子行业，再做多指标综合。 我的框架会更简单一些。第一看质量，包括毛利率、营业利润率、ROIC、技术壁垒和客户粘性。第二看增长。重要的是增长到底来自结构性需求，还是只是周期复苏。第三看现金流，包括 FCF margin、CapEx 强度、库存变化和应收变化。第四才是估值，包括 forward PE、EV/EBITDA、EV/FCF、PEG，并与同行和自身历史区间比较。最后才是风险，包括客户集中、出口限制、库存、产能过剩和盈利预期下修风险。 半导体行业最重要的一点，是不要被低PE欺骗。重要的从来不是今天便不便宜，而是未来3-5年的现金流和竞争地位，能不能支撑今天的估值。 AI时代最大的变化，本质上也是这个。过去市场担心的是“下一轮周期会不会崩”，现在市场开始关心的是“这些利润到底是周期性的，还是结构性的”。 如果市场认为只是周期，那么 EV/EBITDA 不会给太高，PE 也不会持续扩张。如果市场开始相信 AI需求是长期的、基础设施建设是长期的、供需失衡是长期的、行业进入结构性短缺，那么整个行业的估值体系就会继续升级，从 PB → EV/EBITDA → PE → FCF 一路向上迁移。 最终获得长期高估值的公司，往往都是那些 ROIC 持续提升、资本效率持续改善、拥有长期定价权、能把AI需求持续转化为现金流的企业。

所有人都在买GPU和存储。没有人告诉你光模块公司的总市值比美光还低 我想从一个反常识的问题开始：GPU是AI的大脑，存储是AI的记忆。那光是什么？光是AI的神经系统。但神经系统从来不是最先被注意到的。存储已经涨了10倍，GPU更不用说。光的时代，刚刚开始。 1. 先说一个结构性的错误定价 在Nvidia的NVL72机架里，光模块的采购金额占到整个机架的20%。2026年全球AI光收发器市场规模预计从2025年的$165亿增长到$260亿，同比增速超过57%——这是半导体赛道里增速最快的子领域之一。 但所有光模块公司的总市值，比美光一家还低。这个错误会被纠正。问题只是什么时候。 2. 光和存储不一样的地方 存储的接力是季度级别的事件——供需拐点，财报超预期，市场重新定价，SNDK从$200涨到$900，这个过程很快。光的接力是年级别的结构性变迁，因为光的技术路线本身正在发生一次范式转移： 第一阶段（现在）：可插拔光模块 800G → 1.6T → 3.2T 线性增长，随数据中心扩张 第二阶段（2026下半年）：近封装光学NPO 光模块移向芯片旁边 需求非线性跳升 第三阶段（2027-2028）：共封装光学CPO 光引擎直接封装进芯片 这是终局，也是最大的价值重构 Meta在OFC 2026分享了大量数据，证明CPO比可插拔光收发器更可靠，成本更低，功耗更少。Nvidia在GTC展示了CPO将在2027/28年用于Scale-Up互连。5年内所有AI数据中心互连都将是光。 这不是预测，是物理定律。铜在高速率下信号损耗太大，功耗太高，距离太短。光没有这些问题。 3. 光在吃铜，不只是光吃光 生成式AI集群需要比传统云服务多10到100倍的光纤，正在把现有铜互连逼到物理极限。 这是大多数人没想到的逻辑——光的增长不只来自数据中心规模的扩大，还来自光替代铜的渗透率提升。每一代迭代，光吃掉更多铜的市场。这是双重驱动，不是单一驱动。 4. 产业链七个卡位，从上游到下游 现在我来把整条产业链拆清楚。 七个公司，覆盖从最上游的衬底到最下游的网络设备。 🔬 最上游：硅光衬底 $SOI 做的是硅光PIC的衬底材料——整个产业链最上游的原材料。没有SOI的衬底，硅光芯片就没有基础。护城河极高，几乎没有竞争对手能短期内介入。和TSEM形成上下游绑定：SOI提供衬底，TSEM代工成芯片。 🏭 代工层：硅光晶圆厂 $TSEM（Tower Semiconductor）硅光版本的台积电。 今天刚刚发生的重大事件： TSEM宣布签署$13亿的2027年硅光合同，收到$2.9亿产能预付款，2028年还有更大合同在谈判中。计划资本支出$9.2亿专门用于硅光扩产，Q2营收指引$4.55亿同比增22%。 TSEM最聪明的地方在于：它不赌哪条技术路线赢。 可插拔、NPO、CPO，三条路线都用TSEM代工。就算市场对技术路线判断错了，TSEM依然受益。这是光通讯产业链里确定性最高的picks-and-shovels。 💡 激光器层：光的心脏 光模块的核心是激光器。没有激光器，光模块什么都不是。 激光器分两条技术路线： 磷化铟（InP）路线——$LITE（Lumentum） LITE是目前唯一能量产200G每lane EML激光器的供应商，是1.6T收发器的关键零件。Nvidia预先锁定了LITE的EML产能，推迟交货期超过2027年。 Nvidia向LITE投资$20亿，用于加速AI基础设施光学技术。LITE CEO称2026年是激光器芯片销售的"突破年"，刚收到历史上最大的CPO超高功率激光器采购承诺。 LITE的护城河是时间积累的——InP激光器的制造需要极其精密的工艺，20年积累的经验是任何竞争对手短期无法复制的。而且LITE不只押注现在：EML是可插拔时代的命门，ELS外置激光器是CPO时代的命门，OCS光路交换机是未来AI集群的光学路由器。 三个产品线覆盖了光通讯从现在到2030年的完整需求。 硅光（SiPho）激光器路线——$SIVE（Sivers Semiconductors） Sivers专注于CPO系统的高性能InP激光阵列，Jabil合作是第一个商业验证信号，证明技术正在从研究走向真实超大规模部署。 SIVE不是要打败LITE，而是作为CPO时代激光器供应链里的补充供应商——当LITE和COHR产能不足时，SIVE是下一个选项。整个CPO产业的激光器供应严重短缺，补充供应商的价值会被重新定价。 🔭 光学系统层：从组件到整合 $COHR（Coherent Corp） COHR最新Q3财报：营收$18.1亿同比增21%，数据中心和通信板块$14亿，同比增40%。Nvidia同样投资$20亿入股COHR。COHR是整个光通讯赛道里垂直整合程度最高的公司。从InP晶圆到激光器到光模块到系统，全部自己做。COHR正在扩大6英寸InP晶圆产能，这是推动毛利率持续提升的核心驱动力——规模越大，每片晶圆的成本越低，利润越高。 LITE和COHR的关系是竞争者也是互补者： LITE：激光器专家，EML垄断，聚焦 COHR：光学系统整合商，体量更大，更全面 🏗️ 物理基础设施层：光纤和连接 $GLW（Corning） Corning是光通讯产业链里最让人意外的标的——一家成立于1851年的玻璃公司，正在成为AI基础设施的核心受益者。 Q1 2026光学通信业务增长36%，分部净利润增长93%。2028年营收目标$300亿，2030年$400亿，内含年化增速19%。两个额外的超大规模云厂商签署了长期协议。 Nvidia命名Corning为下一代AI基础设施光连接合作伙伴，投资$5亿+最高$32亿股权，在美国建三座专属光学工厂。 Corning做的是光纤、线缆和连接器——不是最性感的产品，但是不可或缺的基础设施。 城市要运转，不只需要主干道，还需要所有的小路、接头、路牌。 Corning做的就是光通讯世界里的所有"小路和接头"。 而且这些"小路和接头"是消耗品——每建一个数据中心都需要，每升级一个机架都需要。 📡 网络层：AI时代的网络基础设施 $NOK（Nokia） Nokia是这七个标的里最被市场误解的。大多数人还在用"翻盖手机公司"的眼光看Nokia。 Nokia 2026营收预期同比增长7.5%，EPS增长21.2%，光网络业务增速20%，AI和云业务增速49%，单季度新增€10亿AI和云订单。 Nokia做的是什么？ 光传输网络（OTN）——把数据中心之间用光连接起来的骨干网络。这是Scale-Across的核心基础设施。 Nokia的第六代超相干光学技术PSE-6s，是目前全球少数能实现800G甚至1.2T长距离光传输的技术之一。 Nokia收购Infinera之后，从"转卖别人芯片的公司"升级为"拥有自己光芯片工厂的公司"——同样的技术路线，市场给LITE估值66.5倍，给COHR估值35倍，Nokia只有30.8倍Forward PE。 这个估值差距是最大的错误定价之一。 七个标的的完整产业链图 最上游 SOI（硅光衬底） ↓ TSEM（硅光代工） ↓ 激光器层 LITE（InP EML，可插拔+CPO） COHR（垂直整合，光学系统） SIVE（CPO激光阵列，高赔率） ↓ 物理基础设施 GLW（光纤、线缆、连接器） ↓ 网络层 NOK（光传输网络，骨干连接） 每一层都有自己不可替代的护城河。 每一层都在受益于同一个趋势。 6. 为什么是现在？ 2026到2027年是在1.6T供应链建立立足点的关键时期，在一线客户的设计导入将决定长期赢家。现在是design-in阶段——产品正在被超大规模客户选中和锁定。等量产阶段到来，市场才会充分定价这些公司的价值。 在design-in阶段买入，等量产阶段收获——这是光通讯投资最好的时机。 7. 仓位逻辑 高确定性（重仓）： TSEM → 今天$13亿合同，产业链里最硬的催化剂 LITE → EML垄断+Nvidia锁定，现在到2028年都受益 COHR → 垂直整合，体量最大，Nvidia $20亿入股 中等确定性（配置）： GLW → Nvidia直接合作，物理基建不可或缺 NOK → 最被低估的估值，但故事兑现需要更多时间 高赔率（小仓位）： SOI → 和TSEM绑定，护城河高但流动性低 SIVE → CPO时代的纯粹赌注 8. 光会接力存储吗？ 会。但不一样的方式。存储的接力是一次性的价格重估——供需拐点到来，几个季度内完成定价。 光的接力是分阶段的持续重估—— 2026年：可插拔1.6T带来第一波 2027年：CPO开始量产带来第二波 2028年：Scale-Up全面光化带来第三波 三波叠加，才是光通讯超级周期的全貌。存储让你在一年内赚了10倍。光可能让你在三年内赚同样多，但过程更平稳，确定性更高。 最后一句话 光通讯不是一个新故事，是一个被重新发现的旧故事。 光纤已经存在几十年了，但AI让这个故事的量级发生了质变。每当数据中心需要更高密度、更低功耗、更远距离的连接时，答案永远是光。 #光通讯# #TSEM# #LITE# #COHR# #GLW# #NOK# #SOI# #SIVE# #CPO# #硅光# #光模块# #AI基建# #数据中心# #存储接力# #Nvidia# #美股# #USStocks# #SiliconPhotonics# #CoPackagedOptics# #EML# #光互连# #AIInfrastructure# #光纤# #Nokia# #Corning# #Coherent# #Lumentum#