光通信集体反弹,没有消息也能涨一天?

光通信周三集体反弹。Lumentum收涨9.59%报919.40美元,领涨标普500,Marvell收涨3.61%报229.71美元,同一天AXT涨11.44%,Semtech涨11.03%,Coherent涨约6%。翻了一圈,没有一条属于Lumentum自己的消息:没有财报,没有指引,没有订单,也没有评级调整。市场把这轮涨归到两件事上,一是这批票前面跌得太深,周三是超跌之后的回补;二是共封装光学的热度,AXT当天就是被点名成这个方向的赢家。对照着看更清楚,周一重挫14%的康宁这天没跟上。多头的抓手是AI要搬的数据早晚得落到光这一层,产能是真紧的;空头的抓手是没有公司层面的消息撑着,涨得快的退得也快。这轮光通信的涨,有多少是真需求?

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10-05 20:36

认知与财运之2026~2028的赚钱计划与筹谋

认知与财运之2026~2028的赚钱计划与筹谋 文章发布:明龙智库 策略研究:于明龙 AI智能+大数据+ 机器人 =芯智生产力和芯智时代的开始,而芯智时代最具代表性的时代特征就是大量人类失业,社会进一步被网格化和阶级化,同时,伴随着就业压力和生活成本的增加,人类社会必然出现行业性动荡和局部动荡,所以随着智能化应用和 AI算力从井喷式弥漫全球,到出现芯智生产力和人类大面积抢饭吃的生存矛盾升级,人力成本低廉化,社会岗位稀缺化,会导致在全球范围内出现更加极端的社会问题。 从目前AI智能发展的速度和 机器人 发展速度进行客观评估,预计2032年到2035年人类社会将真正直面芯智生产力带来的社会性问题和应用规范问题。而2026年至2028年会成为 AI智能化应用和城市智能化升级的关键周期,同时也是中国农业人口老龄化问题需要迫切解决的关键期。 所以2026年至2028年在全球范围内最受政府关注的问题会出现在人工智能应用和AI应用规范化与行业治理(所以相关产业的发展会受到遏制,同时AI智能化产品或服务应用成本较高,网络安全问题严重等现象也会成为第1批AI智能化应用开发商和运营商大面积亏损的主要原因),城市智能化升级与家居环境智能化升级,因为2005年至2015年之间盖的房子大部分存在装修老化设施老化管道老化或者出现危房的状况,同时社区规划和城市规划与未来的发展预期不符,因此拆旧盖新成了接下来的主旋律。 此外,中国农业以及其他国家的农业人口减少和老龄化问题已经逐渐爆发,预计2026年至2028年甚至2035年粮食安全问题和食品安全问题将成为各国政府比较头疼的工作重点。 最后是下一代教育问题和就业问题,随着AI智能化时代的到来包括中国在内所有国家原有的教育体系都将被新的教育体系颠覆,孩子的受教育周期会缩短,工作的适龄周期会提前,大部分孩子可能在16岁至18岁就具备进入社会工作岗位的能力,同时
认知与财运之2026~2028的赚钱计划与筹谋
光通信的升级版—OCS光电路技术 近期Lite创出新高,核心光通信板块得到市场重估,有一个关键原因就是这个OCS技术。 互联网起初是美国军方内部使用后再转为民用,这个大家都知道,而今天要介绍的这个OCS技术已经在谷歌内部成熟使用,包括TPU与GPU集群间地大量通讯。 OCS是什么?通常在光替代铜进行传输的结构里,Token信息先由电信号经探测,调制等转换成光信号,然后经路由,路由就像以前的收发室或调度室,决定哪路光纤传输出去,更适合小规模信息的传输,大量集中的信息容易堵在路由等待发配。然在OSC技术下,当系统意识到有大量信息需要交换,可以在到达路由前向OCS端口发出指令,直接假设一条光纤高速公路,将光纤与光纤对接,就像三体人脑中信息交换不用说出来,直接将脑电波打通进行高效率对接。 花旗预计这种技术的TAM体量预计到2030年达到110亿,而LITE/Cohr作为光电信息的核心转换者将再次优先受益。

奕斯伟计算(01256.HK)港股打新分析:RISC-V第一股

$奕斯伟计算(01256)$ $景旺电子(03228)$ $罗博特科(03757)$ $欢创科技(06802)$ $彤程新材(09607)$ 本文仅为港股打新数据与公开信息的整理分析,不构成任何投资建议,新股上市后存在破发可能。 基本情况: 申购时间:9月28日-10月6日,7号出结果,8号暗盘,9号上市; 发行价格:1.48-1.59 入场费:3212.07 1手:2000股 全球发售:15.70亿股 公开发售:1.57亿股 发行手数:78511手 基石:有,10家基石投资者认购48.19%份额 绿鞋:无 保荐人:中信和中信建投联合保荐 机制:机制B,回拨10% 奕斯伟计算成立于2019年,采用Fabless模式,以开源、模块化、可扩展的RISC-V架构为底座,专注芯片、芯片组/板卡及相关核心软件的研发设计,制造、封装与测试外包。产品分两大类:人机交互及多媒体处理芯片(覆盖电视、显示器、笔记本、手机、手表、汽车显示等智能终端);互连及计算芯片(面向汽车、机器人、工业场景)。截至2026年3月底,已推出超150款软硬件集成产品,服务全球220多家客户(含多家顶尖科技企业),累计拥有超620个IP模块、超20个系列化RISC-V内核及超1740项相关专利申请。 按弗若斯特沙利文数据,以2025年营收计,公司是中国最大的国产智能终端人机交互芯片产品提供商,并在中国国产RISC
奕斯伟计算(01256.HK)港股打新分析:RISC-V第一股

欢创科技(06802.HK)港股打新分析

$欢创科技(06802)$ $景旺电子(03228)$ $罗博特科(03757)$ $本末科技(06731)$ $彤程新材(09607)$ 本文仅为港股打新数据与公开信息的整理分析,不构成任何投资建议,新股上市后存在破发可能。 基本情况: 申购时间:9月22日-9月25日,28号出结果,29号暗盘,30号上市; 发行价格:58.85(固定价) 入场费:5944.35 1手:100股 全球发售:1158.88万股 公开发售:115.89万股 发行手数:11589手 基石:有,2家基石投资者认购16.13%份额 绿鞋:有,中金稳价 保荐人:中金和国信联合保荐 机制:机制B,回拨10% 欢创科技成立于2013年左右,总部位于深圳,致力于高精度空间感知解决方案,凭借AI算法、自研ASIC芯片和光学硬件,为智能机器人(尤其扫地机器人)提供激光雷达、线激光传感器等产品。核心产品覆盖传统三角测距激光雷达、dTOF激光雷达、3D TOF及线激光传感器。 按灼识咨询数据,2024年公司在全球扫地机器人空间感知解决方案领域按收入计排名第一(市占约17%),激光雷达出货量约800万台,按出货量计市占超50%;累计出货超3300万至3900万台。2025年激光雷达与线激光出货分别超1000万台和500万台。前五大扫地机器人厂商基本均为其客户,合计占据全球六成以上份
欢创科技(06802.HK)港股打新分析
avatar菲林
09-23
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A股周报:等坠机抄底,踏空等飞了?(20260919)

图片 这周纯躺游玩中,白天都没怎么看行情,连公号文章也没怎么更新,在出游。 我上周就说了,这周美国的数据很重要,可能会选方向,但同时A这边交易量太低迷,自减仓后我没看到什么像样的机会,那索性就拉倒吧,准备等下周看看市场反馈再说。 --- 沃什那边终于阶段性收尾了,虽然有点略超预期的鹰,但市场已经计提了足够多(2次)的加息预期,他只要没有不停加加不停的预期,那暂时可以理解为利空出尽,反正美股等他说完就开始涨了。 我从他的发言来解读的话,依然还是咬死一个指标,就是通胀2%,不管怎么实现,总之如果2%的通胀目标达不到,那么加息周期可能就才刚刚开始,建议大家反复查阅2022年的行情和局势。 当然,他也强调目前是因为战争造成的,那言外之意就是特师傅如果你想办法解决了,那么...所以... 如果按这套剧本走,那即保持了美联储的独立性,又不需要真的多次加息搞成股灾年,当然,前提是特师傅真的有能力让战争终结,毕竟郎子现在也会画线,也知道盯美国的哪几个指标来宣战和停战。 --- A子这边,哪怕我仓位不高,这仍然是吃面的一周,唯一还有较高仓位的黄金有色,居然也跌了不少,美的同板块可一点不差,只能说这边的场子确实有点凉,但这也是我目前为数不多相对看好的国内板块了,基本面硬+逻辑硬+价格跟踪全球,相对来说受到外部干扰比较少。 煤炭石油出了之后,回调都不充分,但考虑到郎子随时跟特师傅来一发,油真喜欢也可以博一把,毕竟也是到一个关键支撑了。 至于科技股,A这边我没有继续上车,还是想继续做坠机反弹的策略,无坠机无买入,9月15日,两市成交额只有1.61万亿元,创下年内新低。但到了9月18日,成交额重新回到2万亿元以上,超4200只个股上涨,创业板指涨2.25%,科创周涨幅超7%。 周五直接拉起来,不知道我这等待是不是等飞了,莫非抢跑东西会面有利好消息? 周四时其实距离之前那次做科技的买点很近,再跌一天就
A股周报:等坠机抄底,踏空等飞了?(20260919)

沃什“12-0”之后:市场为什么两天就不怕加息了,以及什么会让它重新害怕

先看数据。 道指涨316.14点,收在51778.04点,涨幅0.61%;纳指暴涨439.88点,收在26418.30点,涨幅1.69%;标普500涨85.95点,收在7637.76点,涨幅1.14%。三大指数终结三连跌。 半导体板块直接炸了:费城半导体指数涨3.14%,英特尔暴涨7.67%,AMD涨6.36%,闪迪涨6.21%,美光涨5.50%,迈威尔涨4.81%,台积电涨3.00%,博通涨2.29%。 科技七巨头全线上涨:英伟达涨2.54%,特斯拉涨2.27%,亚马逊涨2.13%,微软涨1.52%,苹果涨1.38%,Meta涨1.34%,谷歌涨1.27%。 中概股涨跌互现:纳斯达克中国金龙指数微涨0.16%,小鹏涨2.51%,百度涨1.67%,阿里涨1.18%,蔚来涨1.12%;但B站跌3.36%,拼多多跌1.31%,京东跌0.97%。 暴涨的真相:三股力量在共振 第一,加息“靴子落地”后的释然性反弹。美联储时隔三年首次加息并释放鹰派信号,但市场对AI算力需求激增、芯片产业链扩张及科技企业业务落地的乐观预期,压倒了政策收紧的短期扰动。达科他财富高级投资组合经理帕夫利克说得很直接:“市场开始关注那些因加息预期而遭到抛售的板块,并在回调中少量买入。” 第二,长端美债收益率集体回落,贴现压力缓解。2年期美债收益率下行7个基点至4.67%;10年期下行7个基点至4.94%,重新跌回5%下方;30年期下行6个基点至5.29%。这是最关键的变量。之前科技股被5%的长端利率压得喘不过气,现在收益率一回落,高估值成长股的折现压力瞬间缓解,资金立刻回流半导体和AI硬件。 第三,油价高位回落,通胀担忧暂时退潮。国际油价自高位回落,WTI收在101.91美元,布伦特收在104.82美元。消息面上,沙特东西输油管道预计“相对较快”恢复运行,市场对供应中断的极端担忧有所缓解。 一个值得深思的细节
沃什“12-0”之后:市场为什么两天就不怕加息了,以及什么会让它重新害怕
今天大盘虽然冲高回落了,但是尾盘并未加速跳水,反而是反复震荡,说明下方支撑还是比较强的。但是两创指数再次震荡,科技板块还是处于调整状态。说明短期向上反弹的压力还在。反弹趋势减缓的情况下,很难再次加速拉升了。后续券商不反弹的话,A股也很难再次企稳。接下来还是看金融板块能否与科技修复了。不然,还是会继续向下探底。$长飞光纤(601869)$  $通鼎互联(002491)$  
今日A股冲高回落,指数小幅收跌,成交维持高位,市场分化明显,热点轮动飞快。汽车、农业、医药相对抗跌,周期资源板块出现回调,不少个股冲高回落。晚间无重大突发消息,外围不确定性仍在。操作上切忌追涨短线热点,高位标的逢高兑现,不急于大举抄底,严控仓位,耐心等待市场企稳信号,重点观察主线能否延续。

10年期美债破5%,这一次真的不一样——AI发债正在和美国财政抢钱

先看一组让我后背发凉的对照数据。 根据伦敦证券交易所集团的统计,2026年1至8月,美国20年期以上超长端国债的发行量是2296亿美元,同比下降了26%。而同期,美元计价的投资级公司债发行量是2637亿美元,同比暴增了78%。 一降一升,方向完全相反。政府的融资通道在萎缩,企业的融资通道在膨胀。 这不是巧合。日经新闻把这种现象定性为一个全新的概念:反向挤出效应(reverse crowding out)。学校里教的是说挤出效应是政府发债推高利率,把私人投资挤出去。但现在的美国债市,却反过来——企业,尤其是AI科技公司,正在把政府挤出长期融资市场。 一、钱去了哪里?4890亿AI债券的真实流向 高盛的数据给出了一个更精确的画像:2026年全球AI相关公司债发行量已经冲到4890亿美元,远超去年全年的3220亿。其中40%由超大规模云厂商直接发行,其余来自数据中心融资和更广泛的科技生态。 单看几家巨头的账本:Alphabet、Amazon、Meta、Oracle四家,截至8月20日已发行近2230亿美元债券,是2025年全年的两倍多。摩根大通的测算更狠——包括Oracle和微软在内的六大AI巨头,今年发行的债务已经吸收了美国新增长久期国债借贷量的68%。 68%。这意味着,每100块钱新进入美国长端债市的资金里,有68块被AI公司截走了,留给美国财政部的只有32块。 财政部自己心里清楚。财长贝森特在接受CNBC采访时说了一句极其关键的话:大规模的公司债发行正在出现。这些发行中的很大一部分,几乎不关心利率水平。因为企业相信AI建设的回报率非常高,它们实际上并不太在意自己支付多少利息。 这句话翻译过来就是:AI公司正在用不在乎利率的出价方式,把其他所有借款人挤出长端市场。它们不是在和国债竞争,它们是在无视国债的存在。 二、为什么财政部慌了?40亿回购背后的技术性焦虑 财政部最近的举
10年期美债破5%,这一次真的不一样——AI发债正在和美国财政抢钱

美股:一路讲来一路跌,沃什讲了什么啊?

今天美联储三年来第一次加息落地,25 个基点,利率升到 3.75% 到 4%,票委全票一致,没有任何反对票。两点半沃什开始讲话,一路讲一路跌,从头跌到尾,幸好只讲了 7 分多钟。 $标普500(.SPX)$收跌 33.92 点、跌幅 0.45%,收在 7,551 点,还跌破了 60 日线; $纳斯达克(.IXIC)$收跌 3.15 点,跌幅只有万分之一,勉强挂在 60 日均线上。 昨天节目里问的是今天会不会崩,今天没有崩,只是盘中跌幅有点吓人。 我的看法是:表面上看是重大利空,实际上市场转入熊市的可能性没那么大。会议材料里的经济预测相当美好,GDP、失业率都稳,唯独通胀持续低烧,美联储不得不加息应对。更关键的是点阵图——本轮加息窗口打开之后,也就两到三次就差不多结束了,因为今年是从 3.5% 起步,不像 2022 年从极低利率起步,加息空间有限。 正因为子弹有限,沃什才需要更强硬的鹰派讲话来放大加息的杀伤力。
美股:一路讲来一路跌,沃什讲了什么啊?

从技术领先到管理领先:全球光伏龙头如何把管理经验变成组织资产

近期,全球领先的太阳能科技企业晶科能源与绚星智慧科技( $云学堂(YXT)$ )达成合作,双方将借助AI技术,探索新一代管理能力和组织能力提升方式。此次合作聚焦大型制造企业在组织发展中的核心需求:如何将优秀管理者的经验,从个体能力沉淀为可复制、可运营、可持续优化的组织能力。 制造业进入新阶段:管理能力开始成为增长基础设施 近年来,晶科能源持续推进全球化布局。随着业务规模扩张,企业不仅需要持续输出技术创新能力,也需要建设能够支撑全球运营的管理体系。 在制造业场景中,许多管理者成长于技术岗位,具备丰富专业经验,但进入管理岗位后,需要承担团队管理、跨部门协同、目标推进和人才培养等职责。如果这一过程高度依赖个人摸索,不仅成长周期较长,也会影响组织效率和人才梯队建设。因此,如何让管理经验被系统沉淀、复制和规模化传承,正在成为制造业龙头企业提升组织能力的重要课题。 AI不只是培训工具,而是组织经验的放大器 此次项目围绕真实管理场景开展能力建设,聚焦新任经理常见的争议化解、任务委派、绩效反馈、团队沟通等关键场景。通过绚星AI情景对练系统,真实管理问题被数字化、场景化,管理者可以在接近真实工作的环境中与AI反复演练,并获得即时反馈。 在这一过程中,AI承担“数字教练”的角色。系统可以记录和分析学员在沟通、提问、反馈和决策中的表现,并围绕管理行为给出改进建议。项目期间,学员累计完成近千次AI情景演练,“争议化解”等核心管理场景平均得分接近89分,使管理能力建设能够更加持续地发生。 把管理经验沉淀为企业知识资产 在晶科能源项目中,优秀管理者的实践经验、典型案例、行为标准和能力要求开始被系统化沉淀。这些内容不再只是静态文档,而是逐步形成企业可持续积累和运营的知识资产。 项目还引入AI访谈式测评能力,对计划制定、团队激励
从技术领先到管理领先:全球光伏龙头如何把管理经验变成组织资产

港股新股:安克创新(00668.HK) 打新分析

$安克创新(00668)$ $来福谐波(03952)$ $真健康医疗-B(02697)$ $鲟龙科技(06715)$ $江西生物(06915)$ 基本情况: 申购时间:6月23日-6月26日,29号出结果,30号暗盘,2号上市; 发行价格:≤99.32 入场费:10032.16 1手:100股 全球发售:4663.28万股 公开发售:466.33万股 发行手数:46633手 基石:有,共12家基石投资者认购49.9%份额 绿鞋:有,中金稳价 保荐人:中金、高盛和摩根大通保荐 分配机制:机制B,回拨10% 安克创新成立于2011年,总部位于湖南长沙,2020年登陆深交所创业板(300866.SZ),是中国跨境消费电子品牌的天花板级企业。公司核心业务覆盖三大板块:智能充电储能、智能家居、智能影音,旗下拥有Anker、eufy、Soundcore、Nebula等多个全球知名品牌。产品覆盖全球180多个国家和地区,累计用户超2亿。 根据弗若斯特沙利文数据,按零售销售额计,自2020年起公司在移动充电产品领域稳居全球第二,是全球及北美最大的独立移动充电品牌。2025年按收入计,全球移动充电市场份额达4.8%,位居第一;在储能领域为全球第一阳台光伏储能品牌;智能家居安防全球前五;无线耳机全球第六。 核心竞争优势体现在三方面:一是研发驱动,每年研发投入占
港股新股:安克创新(00668.HK) 打新分析
美伊初步协议,为什么会把全球资产都带着动? 这次市场的反应其实很有代表性。 表面上看,是美伊协议带来的地缘缓和; 但本质上,市场在交易的是 油价风险溢价。 什么意思? 就是大家开始判断: 如果中东局势没那么紧了, 那霍尔木兹海峡的风险是不是会下降? 如果运输风险下降, 那原油和天然气价格是不是就没必要一直维持高位? 而油价一旦回落, 后面影响就会非常大。 首先是通胀预期会降。 通胀一降,市场就会开始重新想利率路径。 利率压力一松, 美债、黄金、成长股、股市都会重新定价。 所以这次消息不是只影响能源板块, 而是整个全球资产都在跟着变。 你可以把它理解成几个阶段: 先是油价跌, 然后通胀预期降, 再然后利率压力缓和, 最后风险资产开始修复。 这就是为什么很多时候, 真正重要的不是新闻本身, 而是新闻背后的定价链条。 这次美伊协议, 市场看中的不是“和平叙事”, 而是它会不会让全球油价和通胀逻辑发生变化。 一句话总结: 这不是一条地缘新闻,而是市场在重新判断全球折现率和风险偏好。 $道琼斯(.DJI)$  $纳斯达克(.IXIC)$  $标普500(.SPX)$  

光,根本不是一个东西

最近老有人问我同一个问题:AI 要用光,那买光模块不就行了吗? 我以前也是这么想的。直到把整条产业链拆开,才撞见一个挺反直觉的事实 —— 光,根本不是一个东西。 就像存储也不是一个东西。DDR、HBM、NAND 都叫存储,赚的钱却完全不一样。光,是一模一样的故事。 也难怪大家会停在"光模块"这一站——这两年涨得最凶的就是它。光模块龙头从低点起来,一年翻了好几倍(具体多少倍,看你从哪天开始算,口径不同差很远)。 但你买到的,可能恰恰是"光"里最容易被替代的那一段。 我把"光"摊开,它其实是一条从外到里、利润越来越厚的链子。 最外面,是光纤光缆。 就是那根玻璃丝,数据在里面跑。卖光纤的(康宁、长飞这种)干的是"卖水管"的生意——AI 要建数据中心,一个机柜用的光纤是过去的十几倍,需求实打实。但它技术含量不算高、走量、利润薄。稳,但不性感。 往里一层,是光模块。 把激光器、芯片、镜头拼成一个能插进交换机的"插头",你听到的 800G、1.6T 说的就是它。这就是大家最熟、涨得最猛的中际旭创、新易盛那一段。但它的本质是"组装"——拼的是良率和规模。现在最赚钱,可也最容易被人追上、被商品化。 再往里,才是真正发光的那颗芯片:光芯片 / 激光器(EML、CW 激光器)。 这是整个"光"里卡脖子的核心,全球高端就五家攥着(Lumentum、Coherent、博通,加上日本的三菱、住友),国产在追的是源杰、仕佳这些。它像发动机里的喷油嘴——一颗不行,整个模块就废了。这一段,才真有定价权。 最里面,是光引擎和共封装光学(CPO)。 说人话,就是干脆不做"插头"了,直接把发光芯片焊进封装、贴到 GPU 旁边。天孚、博通、台积电在抢的就是这块。它是价值正在往里迁的方向。 看出问题了吗。 同样一个"光"字,从外到里是四门生意:卖水管的、拼插头的、造喷油嘴的、把喷油嘴焊进发动机的。利润一段比一段厚,
光,根本不是一个东西

涨了 60 倍的光模块龙头,还能赚下一轮的钱吗?

光产业链里,谁是 HBM,谁又会变成 DDR? 中际旭创,从 2023 年初的 19 块钱,涨到了现在的 1100 多块。 接近 60 倍。 如果你今天才第一次看到这家公司,大概率会有两个反应: 第一,涨了这么多,还能买吗? 第二,要是追不动了,还有没有「下一只」? 这其实是同一个问题 —— AI 产业链里最值钱的环节,到底在哪一段? 存储篇我们找了一路,最后的答案叫 HBM。那光这条链呢?涨疯了的光模块,是光里的 HBM,还是会变成光里的 DDR? 先说为什么涨:它们确实是这轮真正赚到钱的赢家 光模块这一轮涨疯,不是炒作,是真赚到钱了。 中际旭创在 800G 和 1.6T 高速光模块上都处于全球第一梯队,2025 年全年归母净利润 107.97 亿元、同比翻倍,2026 年一季度再同比大增 262%,是不少公募基金的重仓股;新易盛、天孚通信也都翻了几十倍。AI 数据中心每堆一台机器,就要插上成百上千个光模块——这一轮 AI 基建的钱,实打实砸进了它们口袋。 所以现在说「光模块是薄利大宗的 DDR」,一眼就被打脸。 但问题从来不是"谁涨得多",是"谁能接着赚"。 同一条链,有人是 HBM,有人是 DDR 存储篇最狠的一课:同一个存储产业,HBM 吃掉大部分利润,普通 DDR 只能赚辛苦钱。同一条链,不同环节,命运天差地别。 光这条链,迟早也要这么分。而催化剂,就是上一篇说的 CPO——英伟达把光焊进芯片,会把价值从「可插拔模块」往更上游迁: 模块组装(中际旭创、新易盛) 现在最赚钱的环节之一,但也是 CPO 时代最可能被商品化的一段。 光芯片 / 激光器(源杰科技;海外 Lumentum、Coherent) 光器件成本里光芯片占了约一半,卡脖子、价值核心,最像「光里的 HBM」。 光引擎 / CPO 封装(天孚通信;台积电) CPO 把价值往这里集中。 看上去结论很清楚:买
涨了 60 倍的光模块龙头,还能赚下一轮的钱吗?

最爱铜的英伟达,为什么突然开始做光?

那场发布会,黄仁勋掏出来的不是 GPU。 是两台交换机——而且是两台光交换机:Quantum-X 和 Spectrum-X Photonics,把光直接焊进了交换芯片里(行话叫共封装光学,CPO)。 时间是 2025 年的 GTC。那一刻,我脑子里只有一句话: 卖铲子的人,开始自己挖矿了。 一年多过去,这事没有过气——它才刚开始加速,真正的重头戏还在后面。 这事得接着上一篇那条分界线说。大多数人当时没把它当回事,因为大家以为英伟达只是「做显卡的」。 重点不是「英伟达多了条产品线」 这事真正的分量,得放回③那条线里看才懂。 上一篇我们说过:那个一直往机柜里塞5000根铜缆、还公开讲「铜是最好的连接方式」的英伟达——它是铜的头号铁杆用户。 现在,这个铜的头号铁杆用户,自己下场做光了。 这才是拐点。不是某篇分析师报告预测「未来会换光」,是定义这条产业链的那个人,把光写进了自己的产品路线图。 但它先砍哪一段,很有讲究 英伟达没有一上来就把机柜里的铜全拆了。它很克制——第一刀,先砍「机柜之间」。 机柜里那条5000根铜缆的NVLink背板,暂时一根没动。 为什么?正好就是③那条分界线: 铜还够得着的地方(机柜内那一小段),继续用铜,便宜、省电、皮实;铜已经够不着的地方(机柜与机柜之间、机房与机房之间),才轮到光上场。 往后看它的路线图也是这个节奏:再下一代(Rubin)才开始在部分机型上谈「机柜内也上光」;更远的那一代(Feynman,2028年前后),干脆给客户「铜或光」两条路自己选。 铜不是被一刀砍死的。是这条分界线,一代一代往机柜里头挪。 为什么偏偏是现在 三个躲不掉的力,一起把英伟达推过了这条线。 够不着。 它要连的已经不是72颗GPU,是「百万颗、跨机房」。这个尺度上,铜在机柜外面根本没戏,只能上光。 太费电。 满机房插满传统光模块,烧的电惊人。把光焊进交换芯片,英伟达自己
最爱铜的英伟达,为什么突然开始做光?
前两篇发完,有个朋友问了我一句很实在的话: “你天天说AI要换光、光模块多重要——可英伟达最强的那台机柜里,不是塞了5000多根铜缆吗?铜到底是要完了,还是没完?” 这个问题问得好。因为它正好戳中一个看起来自相矛盾的事实。 一边,英伟达最新的NVL72机柜,背后是一捆超过2英里长、5000多根的铜缆,把72颗GPU拧成「一颗巨型GPU」。铜不但没被淘汰,还是这台百万级机器的命根子。 另一边,整个行业都在喊:铜不行了,AI要换光。 这两件事,怎么会同时成立。 你盯错了地方 大部分人讨论「铜还是光」,盯的是铜本身——好像铜哪天突然变差了。 铜没变差。这几十年它一直是那个铜。 真正在变的,是另外两个字:速度。 铜传信号躲不掉一条物理规律:速度越快,它能跑的距离越短。 频率一高,信号在铜里衰减得越来越狠(行话叫趋肤效应、串扰、码间干扰,名词不重要,结果重要)——同一根铜缆,跑慢一点能拉好几米,跑快了可能连一米都撑不住。 而AI干的事,恰恰是把速度往死里拉。 一代一代,把铜逼退 看英伟达自己这几代机器,这条线就很清楚。 早几代速率还低的时候,铜缆轻松覆盖服务器内部、甚至机柜里的大部分连接。 到了Blackwell这一代,单通道速率又翻一倍,铜能稳稳覆盖的距离明显缩短——基本只够机柜里那一小段。 再往上,进入224G、1.6T这一档,铜就快撞墙了:还够得着的距离,被压到只剩机柜背板里那几步路。 规律就这么简单:速度每翻一倍,铜能跑的距离就被砍掉一截。 所以「铜不行了」的真相,不是铜坏了,是AI把它一步步往后逼: 从一整排机柜,逼到一个机柜;从一个机柜,逼进机柜背后那块背板里。 退到退无可退的地方,光,就接手了。 那NVL72里那5000根铜缆呢 正因为如此,英伟达才把72颗GPU死死塞进同一个机柜——它要的就是让每一根铜缆都短到铜还扛得住的范围内。 只要距离够短,铜依然是第一选择,而且
上一篇我们说,GPU 有两种死法:吃不饱(饿死),和跑不动(堵车)。 HBM 解决了第一种。而第二种——成千上万颗 GPU 之间"跑不动"的问题——要靠光互联。 但在讲光之前,得先搞清楚一件事:这些 GPU 到底是怎么连在一起的? 因为大多数人对"AI 算力"的想象是错的。 很多人以为,一个 AI 数据中心,就是"一大堆 GPU 堆在一起"。芯片越多,算力越强。 这个想象,少了最关键的一半。 真实的 AI 集群,不是一堆 GPU,而是一张网——一张让这些 GPU 互相传数据的"带宽网络"。 打个比方。一个万人工厂,光招一万个工人是没用的。如果工人之间没有通道、没有传送带、没法互相递东西,那这一万人不是一个工厂,只是一万个各干各的人。 GPU 也一样。把一万颗 GPU 摆在机房里,如果它们之间传不动数据,那它们就不是"一台超级计算机",只是一万颗互相不说话的芯片。 让它们变成"一台机器"的,不是 GPU 本身,是连接它们的那张网。 那这张网长什么样? 它其实是四层,按"数据要传多远"一层层往外扩。距离越远,带宽越稀缺,也越贵。 第一层,芯片内——最短的距离,最高的带宽。 数据在一颗 GPU 内部流动,从计算单元到它自己的内存。这一层的带宽,主要靠 HBM 提供——就是上一篇说的,让 GPU 吃得饱的那条超宽传送带。这是带宽最充裕的一层,因为距离最短。 第二层,芯片间——GPU 和 GPU 之间。 同一台服务器里,几颗、几十颗 GPU 要互相交换数据。这一层靠的是高速互联(比如英伟达的 NVLink)。距离一拉远,带宽就开始变得金贵。 第三层,机柜间——一个机柜和另一个机柜之间。 成百上千颗 GPU,装在不同的机柜里,机柜之间要连起来。到这一层,电信号已经传不动了,必须开始用光——这就是光模块的主战场。 第四层,数据中心间——一栋楼和另一栋楼,甚至一个城市和另一个城市之间。 当

AI 时代,GPU 有两种死法

如果给英伟达最先进的 GPU,配上十年前的内存和网络,会发生什么? 答案很简单:它几乎跑不起来。 这听起来很反直觉。大多数人觉得,AI 时代最重要的是 GPU。但研究越久我越发现——GPU 只是发动机。真正决定这台机器能不能跑起来的,是带宽。 先接上上一篇。 我在《存储,根本不是一个东西》里讲过一个判断:HBM 这种内存,表面上是在卖存储,本质上是在卖带宽。它值钱,不是因为能存多少,是因为能多快地把数据喂给 GPU。 当时这个判断,是存储篇的终点。但我后来发现,它其实是另一件事的起点。 因为"把数据快速喂给 GPU"这件事,HBM 只解决了一半。 为什么这么说? 你可以把一颗 GPU,想象成一个饭量大得惊人的大胃王。它一秒钟能吃下的数据,多到普通内存根本来不及端上桌。 如果数据喂得太慢,GPU 会饿死——算力再强,喂不饱,就是空转。你买了最贵的芯片,它却有一大半时间在干等着上菜。 这就是 HBM 要解决的问题:它是一条超宽的传送带,拼命把数据快速塞给 GPU,让它吃得饱。 而今天,这第一种死法,其实已经基本被解决了。 HBM 已经让 GPU 越来越吃得饱。 但一个新问题冒出来了:一颗 GPU,不够用了。 今天训练一个大模型,要成千上万颗 GPU 一起干活。这些 GPU 不是各吃各的,它们必须时时刻刻互相交换数据、对齐进度——像一个几万人的工厂,每个工位都要和其他工位实时同步。 于是第二种死法出现了。  GPU 的第二种死法,叫堵车。 就算每一颗 GPU 都喂饱了,可它们之间如果连不动、传不快,整个集群照样跑不起来——几万颗最贵的芯片,卡在"互相传数据"这一步上,集体堵在路上。算力再多,连不动,就是浪费。 所以 GPU 其实有两种死法: 一种是吃不饱——饿死。一种是跑不动——堵车。 这两个问题,本质上是同一个东西在作怪:带宽不够。 只不过: * 饿死,是喂数据的带
AI 时代,GPU 有两种死法