华尔街今天上调 $MSFT 目标价至600美元 AI芯片自研可能改变微软利润结构 今天华尔街机构StoneX将微软 $MSFT 的目标价从525美元提高至600美元，维持买入评级。 目标价上调幅度约14.3%。 与此同时，微软正在推进一个可能改变AI云计算成本结构的重要战略：开发更多自有AI芯片。 市场目前最担心的问题，是大型科技公司不断投入数百亿美元购买GPU、建设数据中心，但这些投资最终能否带来足够利润。 微软的解决方案之一，就是通过自研Maia芯片，降低部分AI推理工作负载的运行成本。 根据今天的市场分析，微软计划于2027年推出Maia 300，并预计特定系统的单位电力Token处理能力，相比现有GPU方案提高约40%。 这项指标并不直接等于整体成本下降40%，但说明微软正在努力提高AI基础设施的能源利用效率。 为什么这件事如此重要？ 因为随着AI Agent、Copilot和企业自动化应用普及，推理计算需求可能持续增长。 如果每次AI请求都需要支付高昂的计算成本，即使用户数量增长，企业利润率也可能受到压力。 但如果微软能够通过自研芯片优化特定工作负载，就可能逐渐改善AI服务的单位经济效益。 这并不意味着微软将完全放弃 $NVDA。 英伟达的GPU仍然在通用AI训练、复杂推理和完整软件生态方面拥有重要优势。 但随着 $MSFT、 $GOOGL、 $AMZN 不断扩大自研芯片投入，AI计算市场可能形成更加多元化的供应结构。 对于微软投资者，未来最重要的指标可能不只是Azure收入增长，而是AI资本支出最终能否转化为更高的云业务利润率和自由现金流。 AI产业下一阶段的竞争，可能从谁拥有最多GPU，逐渐转向谁能够以最低成本提供高质量AI服务。 你认为微软自研Maia芯片，会显著改善 $MSFT 的长期盈利能力，还是 $NVDA 仍然能够凭借完整计算平台保持核心优势？

法国巴黎银行这次同时上调 $NVDA 和 $INTC 目标价，我认为真正值得看的不是目标价本身，而是华尔街正在重新定义下一阶段AI算力的受益者： AI从“训练时代”进入“推理时代”之后，受益的不只GPU，CPU、网络、内存甚至晶圆代工都有机会被重新估值。 法巴继续把 $NVDA 列为半导体行业首选，并把目标价从 285美元上调到345美元。 与此同时，$INTC 的目标价更夸张： 75美元 → 125美元。 一次上调接近67%。 但英特尔评级仍然只是“中性”。 这两个动作放在一起，其实已经把法巴对未来AI产业的判断讲得非常清楚： 英伟达是已经被证明的核心赢家。 英特尔则拥有新的AI受益逻辑，但还需要证明自己。 先看 $NVDA。 过去两年市场看英伟达，最简单的投资逻辑就是： 训练大模型需要GPU。 OpenAI需要。 微软需要。 Meta需要。 Google需要。 Amazon需要。 所以GPU供不应求。 但随着AI进入下一阶段，最大的算力来源正在发生变化： 从训练，转向推理。 训练是什么？ 一个模型可能花几个月时间训练一次。 但模型训练完成之后，每一个用户每天打开AI、问问题、生成代码、调用Agent、生成图片、分析文件…… 全部都是推理。 所以从长期来看，推理调用量理论上可以远远超过训练。 这也是为什么我一直认为： AI产业真正的第二阶段，可能不是“再训练一个更大的模型”。 而是： 几十亿用户开始真正使用这些模型。 ChatGPT一次回答，是一次推理。 Copilot写代码，是推理。 AI客服，是推理。 自动驾驶，是推理。 机器人看到环境以后决定下一步动作，也是推理。 AI Agent就更加夸张。 你给Agent一个任务，它可能在后台执行： 理解问题。 拆分任务。 搜索资料。 调用数据库。 写代码。 运行程序。 检查结果。 重新修改。 再次运行。 最后才把答案交给你。 一个用户动作背后，可能产生几十次甚至上百次模型调用。 这就是为什么AI Agent真正普及后，Token需求可能再次出现数量级增长。 所以AI从训练转向推理，并不意味着GPU需求下降。 恰恰可能意味着： AI计算从少数几家模型公司的集中式需求，开始变成全球企业和用户的持续性需求。 这可能是更大的市场。 而法巴为什么仍然把英伟达放在第一位？ 因为英伟达已经不只是卖GPU。 现在它实际上拥有一整套AI系统： GPU。 CPU。 NVLink。 Networking。 CUDA。 服务器架构。 软件。 开发工具。 推理框架。 所以真正竞争的不再是一颗芯片。 而是一整个平台。 很多人一直等待： AMD什么时候打败Nvidia？ ASIC什么时候打败Nvidia？ Google TPU什么时候打败Nvidia？ 但这个问题可能越来越不准确。 未来很可能不是“谁彻底取代谁”。 而是多个芯片架构共存。 问题变成： 谁能拿到最大比例的AI计算预算。 英伟达最大的优势，就是它覆盖的工作负载足够广。 训练能做。 推理能做。 企业AI能做。 机器人能做。 自动驾驶能做。 网络也自己做。 软件生态更已经建立多年。 所以法巴即使考虑到ASIC和其他芯片竞争加剧，仍然认为英伟达能够维持： 70%以上毛利率。 这个数字其实非常重要。 因为真正判断英伟达护城河有没有被侵蚀，不应该只看市场份额。 还要看： 它还有没有定价权。 如果竞争越来越激烈，但英伟达依然可以维持70%以上毛利率，就意味着客户依然愿意为了性能、生态和部署效率支付溢价。 这才是真正的护城河。 而这次报告更有意思的，其实是 $INTC。 法巴直接把英特尔目标价： 75美元提高到125美元。 为什么？ 不是因为PC突然大爆发。 而是： AI Agent可能重新拉动服务器CPU需求。 这点很多人容易忽略。 大家谈AI时，只会想到GPU。 但一台AI服务器不可能只有GPU。 GPU负责大量并行计算。 CPU仍然负责： 系统调度。 数据处理。 任务管理。 存储管理。 网络。 数据库。 操作系统。 大量传统企业工作负载。 尤其进入AI Agent以后，任务结构会越来越复杂。 Agent并不是单纯生成Token。 它会： 调用数据库。 调用API。 运行传统软件。 搜索文件。 执行Python。 操作企业系统。 与其他Agent通信。 这些工作并不是全部适合GPU。 很多仍然需要CPU。 所以AI越深入企业工作流，CPU的重要性反而可能重新提高。 这就是为什么法巴认为： Agentic AI可能成为服务器CPU新的需求催化剂。 如果这个判断成立，那么AI资本开支路径就会进一步扩大。 过去市场理解： AI = GPU。 后来变成： AI = GPU + HBM。 再后来： AI = GPU + HBM + 网络 + 光通信。 现在可能继续扩展： AI = GPU + CPU + HBM + NAND + 网络 + 数据中心 + 电力。 也就是说，AI资本开支越来越不像一条单独产业链。 而像是一整套基础设施超级周期。 这也是为什么资金开始不断往第二层、第三层扩散。 $NVDA —— GPU与AI平台。 $AMD —— 第二GPU平台。 $AVGO —— ASIC与网络。 $MU —— HBM与DRAM。 $ALAB、$MRVL —— 高速互联。 $COHR、$LITE —— 光通信。 而现在： $INTC —— CPU + Foundry。 也开始重新进入这张地图。 但为什么法巴大幅提高英特尔目标价，却仍然不给“买入”？ 因为真正决定英特尔能不能完成估值重构的，不是CPU。 而是： 14A。 英特尔现在最大的梦想，是重新成为全球先进制程晶圆代工的重要玩家。 如果这件事成功，那么英特尔未来的定位可能完全改变。 不再只是： 卖CPU。 而可能同时拥有： 服务器CPU。 AI相关芯片。 先进封装。 美国本土晶圆制造。 Foundry代工。 而14A就是这场转型最重要的考试。 因为现在市场真正想知道的，不是： 14A技术理论上能不能做出来？ 而是： 有没有真正的大客户愿意把核心芯片交给Intel生产？ 这是完全不同的问题。 晶圆代工最重要的从来不只是技术指标。 还包括： 良率。 成本。 交货时间。 稳定性。 设计生态。 先进封装。 客户信任。 台积电真正难复制的地方，就是这一整套能力。 所以英特尔如果真的要让Foundry业务重新获得市场信任，必须拿到一个足够重量级的外部客户。 这也是为什么最近Terafab的事情特别值得关注。 马斯克此前已经提到Intel 14A。 与此同时，$TSM 也正在与Terafab进行讨论。 这反而让Intel 14A未来的客户进展变得更加重要。 如果最终： $TSLA $SPCX 或者马斯克整个AI体系 真的把一部分核心芯片交给Intel 14A生产，那么意义会远远超过那一笔订单本身。 因为这可能成为Intel Foundry最需要的： 标杆客户。 一旦第一个重量级客户验证成功，其他客户才更容易进入。 所以对于 $INTC 来说，未来真正决定它能不能从125美元继续往上重估的，很可能不是AI Agent带来多少CPU订单。 而是： 14A到底什么时候拿下真正的大客户。 这也是法巴这次同时上调 $NVDA 和 $INTC 最值得思考的地方。 两家公司其实代表了AI产业两个完全不同的阶段。 英伟达已经站在AI计算最核心的位置。 它需要证明的是： 增长还能持续多久？ 而英特尔还处于转型验证阶段。 它需要证明的是： 能不能重新成为先进计算供应链的重要参与者？ 所以一个是： 兑现增长。 另一个是： 兑现转型。 风险完全不同。 而从整个AI产业角度看，这份报告真正传递的信号更加重要： AI算力需求没有因为训练周期成熟而见顶，反而正在从训练扩散到推理，再从推理扩散到Agent。 每往下一层走，参与计算的设备会越来越多。 训练阶段： 几家大模型公司买GPU。 推理阶段： 几千家企业使用AI。 Agent阶段： 每个员工、每个软件、每个设备，都可能持续调用模型。 Physical AI阶段： 机器人、汽车、无人机、工业设备开始实时推理。 所以未来真正决定AI芯片市场大小的，可能已经不是： “全球还要训练多少个大模型？” 而是： 全球每天到底要执行多少万亿次AI任务？ 如果答案继续快速上升，那么GPU、CPU、内存、网络和电力的需求，都可能继续被往上推。 这也是为什么法巴把英伟达目标价提高到345美元的同时，连英特尔都从75美元直接提高到125美元。 华尔街正在开始意识到： AI第二阶段的赢家，不会只有GPU。 但有一点目前仍然没有改变： 当AI工作负载从训练走向推理、从Chatbot走向Agent、再走向Physical AI之后， 站在整个计算体系最中心的位置， 目前仍然是 $NVDA。 而 $INTC 最大的机会，则是证明自己还能重新回到这张AI基础设施地图的核心区域。 接下来我认为最值得追踪的不是哪一家大行再把目标价提高10美元、20美元。 而是两个更加关键的问题： 英伟达进入推理时代以后，70%以上毛利率还能维持多久？ 以及： Intel 14A什么时候真正拿到一个足以改变市场信心的重量级客户？

$LITE CEO一句话可能比财报更重要：泵浦激光器已经“彻底售罄” AI光通信又出现了一个非常值得注意的供应链信号。 Lumentum近期披露的业务表现非常强劲，而真正让我关注的不是单纯的收入增长。 是管理层明确表示： Pump Laser（泵浦激光器）已经完全售罄。 未来几个季度，公司预计相关出货量进一步大幅增加，同时1.6T模块已经进入量产。 这可能告诉我们： AI基础设施的瓶颈正在继续向上游移动。 最开始缺GPU。 后来缺HBM。 然后缺电力。 现在高速光通信里面，又开始出现Laser（激光器）和InP（磷化铟）供给约束。 这就是为什么AI光通信不能只盯着“光模块销量”。 真正拥有定价权的，往往是产业链里面最难扩产、最难验证、最难替换的关键零部件。 未来从800G升级到1.6T，再进一步走向3.2T，每一次带宽升级都会提高整个光学系统的技术要求。 更高速率意味着更高性能的Laser、DSP、TIA以及更加复杂的光学架构。 而更值得注意的是，上游InP产能已经开始出现长期锁定。 这说明产业链正在做的已经不只是预测需求。 而是提前锁定未来数年的关键产能。 这通常发生在一个行业真正担心“未来没有足够货”的时候。 所以接下来研究 $LITE，我最关注的已经不是股价过去涨了多少。 而是新增产能出来以后，市场能不能继续全部消化。 如果答案仍然是可以，那么AI光通信这一轮真正稀缺的资产，可能并不是“谁能够组装光模块”。 而是： 谁拥有那些别人短时间内根本复制不出来的激光器和上游光学产能？

🚨 存储股的PE陷阱——低估值不等于值得买 我们的核心持仓股之一，继续向上狂奔之中 ⠀ $MU 远期PE从5倍涨到8倍 ⠀ 这才是市场真正想告诉你的事 👇 ⠀ 📊 远期PE横向对比 ⠀ $MU 美光 · 8倍 ⠀ $NVDA 英伟达 · 27倍 ⠀ $GOOGL 谷歌 · 32倍 ⠀ $AMD · 62倍 ⠀ 💡 为什么存储股PE永远压不上去？ ⠀ 存储是周期性商品生意 ⠀ 价格一跌，利润直接腰斩 ⠀ 市场给低PE，是在给风险定价 ⠀ 不是在给你打折 ⠀ 📌 真正的教训 ⠀ PE 5倍看起来极度低估 营收和利润的可持续性 ⠀ 才是估值的真正锚点 ⠀ ❓ 你觉得$MU现在8倍PE值得抄底吗？ ⠀ 评论区告诉我 👇​​​​​​​​​​​​​​​​ 🎯精准买卖信号提示交易系統👇

🔥 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 👇

🤯 $SNDK 用几个月做到了 $NVDA 花9年才做到的事 ⠀ 一年涨超3000%，这张K线图看起来根本不真实 👇 ⠀ 📊 先看数字 ⠀ 过去一年涨幅：+3,391% ⠀ 2026年至今：+493% ⠀ 52周区间：$33 → $1,275 ⠀ Q3营收：59.5亿美元，同比暴增251% ⠀ 数据中心营收单季跳升645% ⠀ 毛利率：78.4%——比 $NVDA 的75.1%还高 ⠀ 💡 为什么是 $SNDK 而不是别人？ ⠀ 全球70%芯片产能正在转向AI数据中心 ⠀ HBM、DRAM、NAND同时短缺 ⠀ SK海力士：2026年产能基本售罄 ⠀ 三星：短缺将持续至2027年以上 ⠀ $SNDK客户谈判显示：供应紧张延伸至2028年 ⠀ 🔮 下一张牌：高带宽闪存 HBF ⠀ 同样的垂直堆叠架构，但用NAND代替DRAM ⠀ 容量是HBM的8至16倍，成本更低 ⠀ 首批样品预计2026年下半年交付 ⠀ 若HBF成为行业标准，$SNDK可寻址市场直接翻倍 ⠀ 🎯 华尔街目标价 ⠀ Bernstein：$1,700 ⠀ 美国银行：$1,550 ⠀ Susquehanna 最高目标：$2,000 ⠀ Motley Fool 预测：$4,000（未来一年） ⠀ 💬 这不是在炒概念 ⠀ $42亿长期合同已签 ⠀ 超大规模云厂商正在锁定多年供应协议 ⠀ 利润率超过英伟达，估值却还在被当周期股定价 ⠀ ❓ 你觉得 $SNDK 的故事讲完了，还是才刚开始？ ⠀ 评论区告诉我 👇

💥 存储超级周期深度解密——新高背后3大硬核逻辑 ⠀ 这不是普通涨价周期，是结构性供需重构 👇 ⠀ 1️⃣ 需求端：AI彻底重写了存储需求方程式 ⠀ 单台AI服务器存储配置 1.7TB ⠀ 传统服务器仅 0.5TB · 差距3倍以上 ⠀ OpenAI星际之门项目每月采购90万片DRAM晶圆 ⠀ 相当于全球DRAM总产量的近40% ⠀ 四大云巨头AI相关NAND订单已达200EB ⠀ 远超原预期的150EB ⠀ 2️⃣ 供给端：扩产速度跟不上需求增长 ⠀ 新产线投产周期需要18至24个月 ⠀ 三星、SK海力士、美光主要新增产能 ⠀ 要到2028年之后才能释放 ⠀ SK海力士 2026年全系列订单已售罄 ⠀ 三星HBM产能留给中小厂商的份额不足10% ⠀ 数据中心SSD交期普遍排到6至9个月 ⠀ 部分型号已排到2027年 ⠀ 3️⃣ 价格端：涨幅远超所有机构预期 ⠀ 高盛将DRAM涨幅预测从150%上调至250%至280% ⠀ NAND涨幅预测从100%上调至200%至250% ⠀ 三星NAND单季涨价超100% ⠀ HBM单颗价格突破5000美元 ⠀ 是传统DDR5内存的20倍 ⠀ 毛利率高达50%至60% ⠀ 💰 这轮周期能持续多久？ ⠀ 野村定义为”前所未有”的三重超级周期 ⠀ 同时覆盖 HBM · DRAM · NAND ⠀ 摩根士丹利预测：持续数年 ⠀ 到2027年全球存储市场规模有望向3000亿美元迈进 ⠀ 2026年存储产业总产值预计同比增长134%至5516亿美元 ⠀ 💡 结论 ⠀ 这不是周期股的短暂反弹 ⠀ 是AI基建重构下的供给端结构性短缺 ⠀ $MU · $SNDK · SK海力士 · 三星 ⠀ 正站在历史性的利润修复拐点上 ⠀ ❓ 你觉得这轮存储超级周期 ⠀ 顶部在哪里？ ⠀ 评论区告诉我 👇

🤖 重磅：Optimus V3 已通过工程验证 ⠀ 5月试产 · 7月下单 · 8月规模化生产 ⠀ 人形机器人量产时间表正式浮出水面 👇 ⠀ 📋 关键时间节点 ⠀ 5月 · 小规模试产启动 ⠀ 7月中旬 · 核心供应商收到首批量产订单 ⠀ 8月 · 规模化生产正式展开 ⠀ ✅ 已获特斯拉PPA认证的中国供应商 ⠀ 三花智控 · 拓普集团 · 力捷迅 ⠀ 以及另外四家关键合作伙伴 ⠀ 共七家中国企业通过认证 ⠀ 📊 本地化率已超60% ⠀ 特斯拉正在积极压降单价成本 ⠀ 供应链国产化加速推进 ⠀ 💡 这条时间线已被 ⠀ 谐波减速器和灵巧手组件行业龙头 ⠀ 在Q1财报电话会议中公开验证 ⠀ 不是传言——是供应商自己说的 ⠀ ❓ 你最看好哪家中国供应商？ ⠀ 看我们的量化交易买卖讯号交易系统如何精准提示波段买卖讯号。入口在简介中👇

🧠 AI算力细分领域大全——A股版图全扫描 ⠀ 这些板块基本都炒了个遍，收藏备用 👇 ⠀ 📡 光模块 ⠀ 一线：中际旭创、新易盛、天孚通信 ⠀ 二线：东山精密、华工科技、光迅科技、剑桥科技、汇绿 ⠀ 💡 光芯片 ⠀ 东山精密、源杰科技、长光华芯、仕佳光子、永鼎股份 ⠀ 🔌 光纤 ⠀ 长飞光纤、亨通光电、中天科技、烽火通信、杭电股份、通鼎互联 ⠀ 🧪 光材料 ⠀ 云南锗业、天通股份、福晶科技 ⠀ ⚙️ 光器件 ⠀ 天孚通信、长芯博创、光库科技、太辰光、铭普光磁 ⠀ 🖥️ PCB ⠀ 胜宏科技、鹏鼎控股、沪电股份、东山精密、深南电路、生益电子 ⠀ 🤖 AI芯片 ⠀ 寒武纪、海光信息、昆仑芯、摩尔线程、沐曦股份、平头哥 ⠀ 💾 存储 ⠀ 兆易创新、江波龙、德明利、佰维存储、香浓芯创 ⠀ ❄️ 液冷 ⠀ 英维克、高澜股份、申菱环境、飞龙股份 ⠀ 🖧 AI服务器 ⠀ 工业富联、紫光股份、浪潮信息、中科曙光 ⠀ 🏢 数据中心 ⠀ 润泽科技、数据港 ⠀ ☁️ 算力租赁 ⠀ 利通电子、协创数据、宏景科技 ⠀ 还有铜箔、树脂、电子布、服务器电源、燃气轮机、固态变压器、OCS、钻针钻孔…… ⠀ 几乎每个分支都被翻了个遍 ⠀ 💬 现在才入场，说实话挺难的 ⠀ 高位剧烈波动风险大 ⠀ 但业绩支撑 + 美股映射还在 ⠀ 预期是各分支之间反复轮动 ⠀ ❓ 还有哪些被忽略的细分赛道？ ⠀ 评论区补充，一起挖掘 👇

🇨🇳 存储芯片荒来了，国产20强谁会崛起？ ⠀ 趁美国卡脖子，这些公司正在闷声发大财 👇 ⠀ 🥇 长江存储｜NAND闪存 ⠀ 🥈 长鑫存储｜DRAM内存 ⠀ 🥉 兆易创新 ⠀ 润起科技 ⠀ 福建晋华 ⠀ 紫光国微 ⠀ 江波龙 ⠀ 北京君正 ⠀ 全志科技 ⠀ 深科技 ⠀ 倍维存储 ⠀ 协创数据 ⠀ 德明利 ⠀ 复旦微电 ⠀ 国科微 ⠀ 东芯股份 ⠀ 普冉股份 ⠀ 航宇微 ⠀ 同有科技 ⠀ 恒烁股份 ⠀ ❓ 你最看好哪一家？ ⠀ 评论区告诉我 👇

🔥半导体不可替代的金属材料相关龙头企业 1. 溅射靶材 江丰电子：高端半导体溅射靶材全球龙头 有研新材：稀土及铜钴靶材国家队龙头 安泰科技：钨钼高纯靶材国内龙头 贵研铂业：铂族金属靶材国内龙头 2. 钽铌材料 东方钽业：钽粉与钽靶材国内绝对龙头 3. 锗材料 云南锗业：锗单晶及红外/光通信锗衬底龙头 驰宏锌锗：锗资源及材料一体化龙头 4. 镓/铟材料 有研新材 / 驰宏锌锗 / 中金岭南：高纯镓材料主要供应商 锡业股份 / 株冶集团：铟材料龙头 5. 钼材料 金钼股份：高纯钼及钼靶材龙头 洛阳钼业：全球钼资源+材料一体化龙头 6. 钨材料 厦门钨业：钨深加工及硬质合金材料龙头 中钨高新：高端钨基硬质合金材料龙头 7. 铜基高端材料 博威合金：半导体引线框架铜合金龙头 楚江新材：高纯无氧铜材料龙头 金田股份：高导热无氧铜散热材料龙头 8. 铂族/稀贵金属 贵研铂业：铂、钯等半导体用稀贵金属材料龙头 9. 锆/铪材料 西部材料：核级与电子级锆铪材料龙头 东方锆业：电子级氧化锆材料龙头 10. 锑材料 湖南黄金 / 华钰矿业：高纯锑材料主要供应商 11. 碳化硅（含金属掺杂工艺） 天岳先进：碳化硅衬底材料龙头

值得关注的板块。 一、半导体板块，该板块今天调整，明天和下周一就是布局良机，大家一致看好该板块，建议大家不要错过买入机会，尤其关注半导体设备、存储芯片和先进封装封测。其核心股票：兆易创新、中微公司和香农芯创。 二、光通信板块，相信光，我们以后的生活将站在光里。今天再次暴涨，现在只是小荷才露尖尖角，以后的路还很长。现在的光通信就是前期的光模块，我们要大胆上车，大胆博弈。其核心股票：紫光股份、光迅科技和东山精密。 三、可控核聚变板块，我认为现在正是布局该板块的时候，其后市肯定会大涨。夏炒电，也包括核发电，因此，我们要逢低入场。其核心股票：永鼎股份、远东股份和东方坦业。 四、商业航天板块，最近我们要重点关注该板块，有重大事件催化，叠加政策支持，估计该板块会走爆发式行情，现在要做的就是扶稳坐好，板块行情马上起飞。其核心股票：西部材料、派克新材和超捷股份。 五、其它有潜质的板块，有色铝核心股票：中国铝业，中卫+算电协同核心股票：美利云，MCU芯片核心股票：中微半导，机器人核心股票：三花智控，锂电池核心股票：融捷股份，马斯克概念核心股票：信维通信。

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