过去两年AI光通信的主线很好理解：400G到800G，再到1.6T，速率往上走，光模块数量和单机价值量一起增加。进入2026年下半年，这套框架要多看一层了。阿里、**、腾讯都开始把NPO（近封装光学）推进Scale-Up超节点，光引擎的位置从交换机面板继续往交换芯片靠近。 阿里云在云栖大会发布UPO（超高性能光学）和SNPO（纵向扩展近封装光学），UPO覆盖NPO、IPO等高密度光学形态，SNPO直接面向GPU集群内部Scale-Up互联，NPX接口同时兼容铜和光。大摩把这次更新看成中国NPO产业继续向前推进的重要信号。 ODCC最新进展已经比单纯技术展示往前走了一截：UPO V1.0在8月发布，20多家单位参与；224G高速电接口正在成为可插拔向NPO迁移的重要节点，NPO单模组带宽密度约为可插拔方案的4倍，单比特功耗约6pJ，448G UPO标准计划2027年启动。 图1｜AI光互联：从可插拔到NPO/CPO　来源：ODCC、公开资料整理 **的路线更偏垂直整合。9月发布的Hi-ONE是7.2T NPO光引擎，**960单个超节点最大做到4096卡。按照**给出的系统方案，5500个Hi-ONE可以替代原本约4.8万颗800G光模块，功耗降低超过550kW，系统可用度达到99.8%。光互联在这里已经进入超节点的功耗、可靠性和系统效率。 腾讯这边，ODCC已经使用“512卡NPO超节点规模部署”的表述。阿里偏开放标准和接口体系，**从芯片、光引擎一路做到超节点，腾讯开始进入大规模集群落地。三条路线不完全一样，但方向已经比较一致：NPO正在从器件厂商的技术储备，进入云厂商和系统厂商的架构选择。 图2｜阿里、**、腾讯三条NPO路径　来源：ODCC、**、公开资料整理 短期利润表还是看800G和1.6T，这一点没有变。NPO影响的是下一阶段价值量怎么分。光引擎往交换ASIC附

以前的Agent，本质上还是“人叫它一次，它干一次”。dots开始换了一套逻辑：每个dot有自己的云端计算机，可以7×24小时挂着跑，通过插件连接4000多个应用。你只需要给目标、权限和审批边界，它可以自己找信息、盯进度、改文件、跑任务，遇到需要决策的地方再回来找你。 这个变化对AI商业化很关键。Agent过去最大的限制，一半是能力，一半是成本。一个复杂任务如果要连续调用模型几十次、几百次，再加浏览器、代码、搜索、上下文缓存，单次看起来不贵，全天候跑起来就是另一笔账。 GPT-6.1 Sol正好在压这条成本曲线。API输入2美元/百万Token、缓存输入0.10美元、输出10美元，标准输入输出价格大约只有Astra的五分之一。对长期运行的Agent来说，缓存尤其重要，因为它会不断重复读取用户偏好、项目资料、历史任务，缓存价格只有普通输入的5%，直接降低了“常驻智能”的成本。 我觉得OpenAI现在已经开始把Agent当成一种数字劳动力卖了。首个dot先塞进Pro和Business Premium，后面可以增加多个dot，还能按速度和月工作量扩容；另一边又推出500美元/月的Pro 500，把更高用量和Ultrafast单独定价。这个收费结构已经很像“基础席位＋工作量＋性能档位”。 对算力行业也有一个很直接的变化：推理需求开始从“人主动发起”变成“Agent自己持续发起”。以前用户睡觉，ChatGPT基本也休息；以后大量Agent会在后台盯邮件、跑代码、查数据、更新报告。单次Token越来越便宜，不代表总算力需求下降，反而可能因为调用频率和工作时长上升，把Token总量推得更高。

过去几年，数字资产的定价核心主要围绕 BTC、ETH 与全球流动性周期。进入 2026 年，机构资金讨论的重心开始变化：ETF 解决了资产配置入口，稳定币开始切入支付和结算，RWA（现实世界资产）开始触碰抵押品管理，AI Agent（AI 智能体）则带来机器支付这一类过去不存在的交易需求。 美国数字资产 ETF 管理规模已经超过 1000 亿美元，高点一度接近 2000 亿美元，日交易量约 100 亿美元；CME 数字资产期货未平仓规模约 100 亿美元，日交易额约 40亿—60 亿美元。机构参与数字资产已经不再依赖直接持有链上 Token，ETF、期货以及相关上市公司逐步形成了一套传统资本市场可以接入的工具体系。 数字资产市值占全球股票、债券、PE/VC 等金融资产的比例仍低于 1%，BTC 与 ETH 又占整个数字资产市场约 70%。短期的产业增量开始更多落在 支付、结算、资产流动和金融基础设施效率，而不只是币价本身。 图1｜数字资产 ETF 管理规模突破 1000 亿美元，机构化入口已经形成 图1｜数字资产 ETF 管理规模突破 1000 亿美元，机构化入口已经形成 稳定币开始进入真实支付 2026 年稳定币真实经济支付年化规模已接近 5000 亿美元。瑞银预计，到 2031 年这一数字可能达到 约 3 万亿美元，主要增量来自跨境 B2B、个人汇款以及涉及新兴市场的支付走廊。即使达到这一水平，占全球支付市场的比例仍不高，意味着这条支付轨道目前仍处于低渗透阶段。 稳定币更值得关注的变量是资金周转效率。全球银行往来账户目前约有 3万亿—4万亿美元资金用于跨境支付预融资。新兴市场之间的支付走廊，由于结算时间、资本管制、外汇风险和基础设施分散，单位交易额需要的预融资可以达到成熟市场之间的 3—4 倍。稳定币采用接近实时的按需结算后，同一笔资金能够更快释放，再进入下一笔交易。

晶圆代工的景气正在同时沿两条曲线抬升。 先进制程端，瑞银把2028年N2晶圆代工需求从此前约23万片/月上修至32万片/月，上调幅度接近四成；成熟制程端，8英寸晶圆厂利用率预计从2026年的85.4%升至2027年的95.1%。前者对应AI计算持续消耗先进制程产能，后者则来自需求恢复与存量产能收缩。 晶圆代工双周期：N2扩产与成熟制程利用率提升 2nm的需求重心已经转向计算 过去几代先进制程的首批产能，主要由旗舰手机芯片消化。苹果率先切入新节点，高通、联发科随后跟进，手机换机周期基本决定了早期产能爬坡速度。 N2的客户结构已经明显不同。瑞银预计，2028年服务器CPU将占N2需求的35%，成为最大的单一应用；云端加速计算及网络芯片占19%。两者合计54%，如果把PC处理器计入，高性能计算（HPC）相关需求占比达到74%，手机和平板则降至26%。 这里对应的不只是GPU扩产。服务器CPU、定制AI芯片（ASIC）、网络交换芯片、网络处理器都在向更先进节点迁移，单颗芯片裸片面积通常也高于手机SoC。同样数量的芯片，对晶圆面积的消耗更大。 云厂商自研ASIC又增加了一层增量。过去先进制程的核心客户集中在少数消费电子芯片厂商，如今AWS、Google、Microsoft、Meta等数据中心体系不断增加自研加速芯片，先进制程需求由少数大客户驱动，逐渐扩展到服务器CPU、GPU、ASIC和网络芯片共同投片。 所以瑞银这次上调N2市场空间，并非简单提高一组出货假设，而是重新评估了AI基础设施对晶圆面积的消耗。 2028年N2晶圆需求结构预测 N2扩产还没结束，A14已经接棒 需求上修之后，供给端开始同步加码。瑞银预计，全球2nm级产能将在2026年达到11.1万片/月、2027年20万片/月，2028年进一步增至约31.2万片/月。其中台积电2028年产能约21万片/月，占行业约67%。

Anthropic IPO材料显示，公司潜在上市估值超过 2万亿美元。按2025年约 45.9亿美元收入计算，PS高达 436倍；但今年5月Anthropic披露的收入年化运行率已经超过 470亿美元，换成这一水平，2万亿美元对应大约 43倍收入。贵依然贵，但市场显然不是在给2025年的利润定价。 Claude的增长够快。2025年收入约为上一年的12倍，企业客户、代码生成和Agent应用持续贡献增量，商业化已经跨过“有没有人付钱”这一关。 问题在成本端。2025年Anthropic算力和基础设施费用达到 73.3亿美元，总经营费用 126.5亿美元，经营亏损超过 80亿美元。全年收入只有45.9亿美元，单是算力和基础设施投入就已经超过收入。 公司约 420亿美元净亏损里，有约340亿美元来自融资工具重估，并非真实现金流出。剥掉这部分，会发现更值得担心的还是模型经济性：一美元收入背后，到底还需要多少算力。 Anthropic的做法也很激进。未来多年，公司已经承诺的云服务、计算和基础设施义务合计约 5180亿美元。今年8月又与Nscale签下最高约 446亿美元的GPU基础设施协议，9月与Akamai签署 116亿美元、为期七年的云基础设施合同，并保留最高90亿美元追加空间。 这本质上是在提前锁定未来几年的AI产能，再用Claude企业调用、编程和Agent需求去消化。需求持续往上走，算力就是壁垒；增长一旦掉速，长期合同就会迅速变成现金流压力。 截至2025年末，Anthropic现金、现金等价物和短期投资约 202.8亿美元，和5180亿美元长期资源承诺差距巨大。未来几年，公司需要同时维持高收入增长、融资能力和算力效率改善。 所以，2万亿美元买的不是Anthropic今天能赚多少钱，而是市场相信Claude还能维持一条很陡的增长曲线，并最终把巨额算力投入转成现

阿里在今年云栖大会给出的几个数字很有代表性：Qwen团队准备训练5万亿—10万亿参数的新模型，真武V900单集群最高可扩展到50万卡，而到2032年，阿里云运营的全球数据中心容量计划超过20GW。阿里同时提到，AI数据中心供应链的全球性紧缺，已经开始限制算力基础设施的扩张速度。 AI算力瓶颈正在外移 20GW以后，先解决电 20GW放在数据中心里，是个很重的数字。 GPU可以买，服务器可以加，但20GW最终需要落在真实世界里。机房在哪里，电从哪里来，配电和冷却能不能同步建好，开始直接影响算力什么时候上线。 所以阿里的20GW目标，比单纯增加一轮AI服务器采购更值得看。它把资本开支从芯片继续往外推：以前市场最关心“有多少张卡”，现在还得问一句，这些卡最后有没有地方装、有没有足够的电让它们跑起来。 20GW怎么落地 美国的数据中心建设已经开始碰到这种物理约束。 Data Center Watch统计，2026年二季度至少有45个、总投资约680亿美元的数据中心项目因为当地反对遭到阻断或延期。一季度则是75个、约1300亿美元。争议已经从早期的选址，逐渐延伸到电力、水资源、基础设施成本和审批。 电力尤其麻烦。 IEA最新基准预测里，全球数据中心用电量将从2025年的约485TWh升到2030年的约950TWh，接近翻倍；其中AI专用数据中心耗电量同期大约增长三倍。 Oracle把电力问题写进了项目进度 Oracle的新墨西哥Project Jupiter把这个问题摆得更直白。 项目计划部署最高2.45GW的Bloom Energy燃料电池容量；9月，Oracle又在新墨西哥州征集2GW新增可再生能源项目，希望在2027—2031年间交付。前者解决数据中心现场大规模稳定供电，后者服务于更长期的无碳能源匹配。 与此同时，Oracle已经向项目开发方发出“不可抗力”通知，理由涉及供电可

AI服务器与交换机继续往更高速率、更高集成度演进，PCB、覆铜板（CCL）与上游材料的竞争逻辑也在变化。Prismark近期对产业链的判断里，有几条信息值得放在一起看：CPO不会直接压低高端CCL规格，PTFE距离稳定量产仍有工艺门槛，高端玻纤布与HVLP铜箔的有效供给仍受约束，树脂体系的重要性开始上升。如果只看单项材料，这些变化似乎彼此独立；如果从整条AI硬件链去看，指向的是同一个问题——高端PCB的价值，正在从“高速传输材料”进一步转向材料协同、热机械性能、工艺稳定性和量产良率。 CPO导入，高端CCL没有“降规格” 市场此前有一种较直观的推演：CPO（共封装光学）把更多高速信号从电互联转向光互联，板上长距离高速电连接减少，高端低损耗CCL的升级空间可能随之收窄。 Prismark的判断并不支持这种线性推演。即使部分高速链路转向光连接，系统仍需要承担供电、控制和剩余板内数据通信，高性能基材依旧存在刚性需求。Prismark预计，M7或更高等级CCL仍会继续使用。同时，CPO预计首先在2026年的Scale-out横向扩展交换机中形成规模导入，其他应用商业化还需要更长时间，短期内对高速CCL的替代有限。 更值得关注的变化，是材料评价体系本身在变。当交换芯片需要容纳更多光引擎，板材和基板面积会继续扩大。尺寸一旦放大，翘曲和平整度控制难度同步上升，材料的热膨胀系数开始从辅助指标变成更核心的约束。Prismark因此认为，即便CPO渗透率继续提高，低CTE（低热膨胀系数）等高端材料需求仍会存在。 从产业链角度看，这意味着CPO对PCB的影响更接近价值结构迁移，而不是简单的价值量下修。过去高端CCL的核心卖点更多集中在低损耗、高频高速；进入CPO时代之后，低损耗仍然重要，但低CTE、尺寸稳定性、翘曲控制的重要性继续抬升。材料升级逻辑没有消失，只是考核维度从单一电性能，扩展到电性能

摩根士丹利现场调研显示，相比半年前OFC，市场对NPO（Near-Packaged Optics，近封装光学）的预期明显收敛。首代产品预计在2028年前后进入部分Scale-up扩展网络试用；同时，多数光器件和系统供应商未来12—18个月供给基本售罄，InP（磷化铟）衬底成为当前反复出现的关键限制环节。 光通信的定价重心，开始从模块出货量向上游稀缺产能移动。 01_npo_timeline.png NPO开始进入工程化时间表 半年前OFC期间，NPO/CPO仍面临明显的生态问题。云厂商担心单一厂商主导下一代光互连标准，供应商锁定成为采用阻力之一。Open CPX MSA推动开放参数后，更多光引擎、激光器和器件厂商可以进入同一套生态，超大规模云厂商采用NPO时，不必把整个架构绑定在单一方案上。 2028年的定位仍需克制：更接近首代产品进入真实网络试用和验证，距离成熟架构和大规模放量还有距离。激光器种类、光源位置和封装形式都可能继续调整。现阶段比押注某一种最终架构更清晰的，是光学器件持续向交换芯片靠近，以及由此带来的激光器、光引擎和测试需求增长。 矛盾正在往InP和激光器上移 ECOC最值得交易的增量之一，是供给瓶颈的位置越来越清楚。多数器件和系统供应商未来12—18个月基本售罄。InP衬底是当前主要限制项之一，EML（电吸收调制激光器）、CW Laser（连续波激光器）、Pump Laser（泵浦激光器）和Gold Box（金盒封装）等环节同样紧张。供给释放主要来自两条路径：增加衬底供应，或者继续提高良率。 02_supply_bottleneck.png 这一轮与早期光模块扩产的区别在于，上游供给越来越难通过简单增加装配线解决。800G、1.6T继续放量的同时，如果NPO又开始增加高功率激光器需求，InP衬底、激光芯片及相关封装的稀缺程度会进一步影响下游实际出货。 利润分配

AI 资本开支没有明显收缩，变化发生在预算内部。 进入 2026—2027 年，内存、先进封装和制造设备对应的价值量权重开始抬升。 AI 硬件这一轮的核心矛盾，已经从 “资本开支会不会见顶” 逐渐转向 “新增预算最终流向哪里”。 瑞银 9 月最新科技策略报告仍将 AI 周期可见度看到 2028 年。其预计全球前 12 家超大规模云厂商（Hyperscaler）资本开支从 2025 年的约 5081 亿美元升至 2026 年的约 1.01 万亿美元，2027 年进一步达到约1.45 万亿美元，同比增长 43.5%；2028 年仍有约 1.62 万亿美元。 资本开支总量没有明显收缩，供应链内部的价值分配却在变化。瑞银当前的产业排序是：存储 > 半导体设备 > MLCC（多层陶瓷电容）> 部分台湾半导体公司。过去两年最核心的定价变量是 GPU 供给，进入 2026—2027 年后，内存、先进封装和制造设备对应的预算权重开始明显上升。 一、1.45 万亿美元资本开支，资金约束暂时还没踩下刹车 2025—2026 年是这一轮资本开支斜率最陡的阶段。瑞银预计前 12 家云厂商资本开支由 5081 亿美元增至 1.01 万亿美元，接近翻倍；到 2027 年，即使同比增速回落至 43.5%，绝对金额仍要增加约 4390 亿美元。 资金端是目前最明确的约束。瑞银把经营现金流与资本开支之间的缺口列为 AI 周期最大的风险，但同时将 2027 年 Hyperscaler 及新型云厂商经营现金流预测上调约 30%，现阶段仍判断资金压力可控。 只要资本开支没有主动收缩，供应链的讨论就会继续向上游扩散：GPU 之外，还需要多少内存、多少先进封装产能、多少先进制程，以及多少测试和制造设备。 图 1｜超大规模云厂商资本开支 二、最陡的一条曲线已经落到存储 瑞银这份报告里弹性最大的一组预测

服务器退役，不代表内存条也到了寿命终点。 2026年的DRAM行情，正在把这句听起来像运维常识的话，变成一门可以直接算账的生意。 伯恩斯坦按2026年8月内存价格测算，128GB原生DDR5约需3500美元；如果把退役服务器中的DDR4重新利用，通过CXL接入新平台，两根64GB DDR4、MXC（内存扩展控制器）和AIC（扩展卡）合计约920美元。 同样128GB容量，成本少了2580美元，降幅约74%。 CXL过去几年一直在推进，Memory Expansion（内存扩展）、Pooling（内存池化）、Sharing（内存共享）这些方向并不缺路线图，卡点在商业化：芯片之外还有板卡、固件、主机兼容、操作系统、内存迁移和应用验证。只要DDR5与旧DDR4之间的价差不够大，客户就缺少改造现有服务器体系的动力。 2026年的存储行情把这笔账改了。DDR5价格抬升，Server DRAM（服务器内存）供应偏紧，大量仍有剩余寿命的DDR4重新有了经济价值。CXL开始进入CSP（云服务商/超大规模云厂商）的采购模型。 内存缺口先跑出来 过去两年，AI服务器的市场注意力主要集中在GPU、ASIC、HBM（高带宽内存）和光模块。Agent（智能体）开始把资源消耗重新拉回CPU和服务器内存。 浏览器、代码执行环境、虚拟机、工具调用、检索系统、会话状态，都要长期占用CPU和DRAM。单个Agent占用有限，并发数量上来以后，服务器数量和单颗CPU对应的内存容量会同时抬升。 伯恩斯坦预计，2025—2028年全球Server DDR需求复合增速约47%，同期全球DRAM bit capacity（位元产能）增速约23.8%。其模型对应的服务器内存缺口，2027年约55亿GB，2028年扩大到约110亿GB。 价格已经开始响应。TrendForce预计2026年三季度Server DRAM合约价

Binance 向 Circle（CRCL）投资 1亿美元，双方同时扩大 USDC 合作。Binance 将在储蓄、投资等现有及未来产品中进一步接入 USDC，并通过交易费优惠等方式提高 USDC 交易对使用率，重点区域包括新兴市场。 两家公司早在2024年就开始合作，Circle 此前甚至需要向 Binance 支付 6030万美元一次性费用，以及与平台 USDC 余额挂钩的月度激励费用。换句话说，过去 Circle 更多是在“花钱买分发”。如今 Binance 自己拿出1亿美元成为 Circle 的资本伙伴，双方利益绑定明显加深。 而且时间点很巧。 9月16日，Circle 刚刚上线自己的 Layer1——Arc 主网，首日已有100多个机构和生态参与者，包括 BNY、HSBC、渣打、Mastercard、Visa、BlackRock，以及 Binance、Coinbase、Kraken 等交易平台。Binance 同一天已经完成 Arc 网络 USDC 的接入和充值开放。 所以这笔1亿美元，更像是在给 Circle 最近一连串动作补上“流量入口”。 截至9月17日，USDC 流通量约 738亿美元；二季度 USDC 链上交易额达到 14.8万亿美元，同比增长151%。Circle 当前最核心的财务变量依旧是 USDC 规模——流通量越大，储备资产规模越大，利息收入的基础也越厚。 USDC正在继续抢全球交易所和支付入口，而 Circle 正试图把这些入口最终导向自己的 Arc 网络。

伯恩斯坦9月21日在硅谷连续见了11家公司：博通、英伟达、英特尔、恩智浦、应用材料、Monolithic Power Systems、Astera Labs、莱迪思、格芯、安霸和Lightmatter。 公司横跨计算、设备、代工、互联、电源和边缘AI，聊出来的时间表却很集中——2027—2028年。 博通在谈OpenAI、Anthropic和Meta的定制AI芯片收入；Astera把UALink部署放到2027年、收入贡献放到2028年；Lightmatter的近封装光学也是2027年客户测试、2028年放量；MPWR认为800V数据中心供电更可能在2027年末或2028年进入实质收入期。应用材料更早一步，已经按照2028年的需求准备把季度产出能力做到当前的两倍。 过去两年AI硬件最肥的一块利润集中在GPU、HBM和高速网络。现在资金没有离开这条主线，只是顺着一台AI服务器继续往外走：定制芯片、晶圆设备、DRAM、先进封装、电源和Scale-up互联，开始同时吃到增量。 ASIC已经从“客户名单”走到收入曲线 博通这场交流的信息最密。 Google仍然是定制AI芯片的基本盘，Broadcom继续参与2027年的Sunfish，并预计后续世代仍会参与。但管理层花更多篇幅谈的是Google之外的客户。 Anthropic对应的是一块独立的5GW需求；OpenAI正在把Jalapeño路线往前拉，部署节奏快于博通当前预测；Meta依然以2028年为主要收入年份，2027年末可能先贡献一部分。 博通当前AI收入展望已经做到2027年约1150亿美元、2028年约2300亿美元。公司同时提到，这里面已经考虑了客户GW计划最终能兑现多少；如果规划中的算力全部落地，收入还有向上的空间。到2028年，OpenAI和Anthropic任何一家给博通带来的业务体量，都有可能做到与Google相

Coherent在ECOC 2026把InP、硅光、VCSEL、3.2T可插拔与6.4T NPO收进PhotonLink平台。背后还有NVIDIA多年合作、6英寸InP扩产和数据中心收入快速增长。 9月ECOC前夕，Coherent集中披露了一批下一代AI光通信方案：3.2T可插拔架构、6.4T近封装光学（NPO）光引擎、高密度二维VCSEL阵列，以及面向下一代CPO的448Gb/s每通道InP调制器阵列。 这些技术单独看，各自属于不同产品线；放在PhotonLink下面，逻辑就连起来了。 Coherent对PhotonLink的定位，是覆盖发光、光束整形、传输、探测，再到电信号回到xPU或交换芯片的一整条集成光学链。平台同时面向CPO、NPO以及芯片间光互联，背后叠加的是Coherent原本分散在InP、VCSEL、硅光、光纤耦合、光组件和制造端的能力。 这次发布的核心变化，是Coherent开始用一个统一平台去承接AI光互联越来越复杂的系统需求。 PhotonLink完整光链：光源、耦合、调制、探测到xPU，覆盖CPO、NPO和Chip-to-Chip 图1｜PhotonLink：Coherent把完整光链收进一套平台 一、光学正在从前面板往芯片附近移动 传统可插拔模块时代，激光器、调制器、探测器、硅光芯片和光纤组件之间的分工相对清楚。交换芯片带宽继续上行后，系统对功耗、走线损耗、封装密度和散热的要求同时提高，光学器件开始往交换ASIC和xPU附近移动。 这也是NPO、CPO近几年持续升温的原因。 对Coherent来说，这种变化有一个直接好处：它并不只卖某一颗光器件。公司同时覆盖激光器、EML、光电探测器、VCSEL、硅光、FAU和光学装配，光学越靠近计算芯片，系统协同要求越高，Coherent能够参与的BOM环节也越多。 PhotonLink对应的，就是把这些过去分

9月以来，AI半导体的基本面出现了一个明显变化：增长不再集中在GPU一个环节。英伟达的数据中心收入仍在高速增长，Broadcom的定制AI芯片收入开始进入百亿美元级，HBM紧缺继续向高容量服务器内存与企业级固态硬盘传导，先进制程、存储扩产和先进封装则开始反映在设备商的收入与指引里。 AI资本开支沿半导体产业链扩散 一、万亿美元资本开支，仍是这轮半导体景气的底盘 所有半导体链条最终都要回到一个问题：云厂商还有没有能力继续投入。 从公开财务数据看，答案暂时没有变化。NVIDIA FY27Q2实现营收 962亿美元，同比增长 106%；其中数据中心收入 890亿美元，同比增长 117%，环比仍增长18%。公司给出的FY27Q3收入指引进一步升至1080亿美元。 云侧同样保持扩张。Microsoft FY26Q4实现收入900亿美元，同比增长18%；Microsoft Cloud收入593亿美元，同比增长27%，Azure全年收入首次突破1000亿美元。 摩根大通汇总Amazon、Google、Microsoft、Meta、Oracle及部分新型云服务商后，预计Cloud Capex在2026年约为 9530亿美元，2027年升至约 1.405万亿美元，2028年进一步达到约 1.548万亿美元。 这个规模的资本开支不可能只停留在GPU采购。服务器数量上升之后，交换芯片、光互连、HBM、DDR5、企业级SSD、先进封装和晶圆制造设备都会同步增加。半导体景气向外扩散，本质上是同一笔AI基础设施投资在产业链不同环节陆续确认收入。 二、GPU继续高增，ASIC开始进入财务报表 GPU没有降速，但定制AI芯片已经从设计项目变成收入。 Broadcom FY26Q3收入295.9亿美元，同比增长86%；其中AI半导体收入达到 167亿美元，同比增长 221%、环比增长54%。公司预计FY26

9月中旬，高端覆铜板板块出现一轮明显调整，市场重新交易一条已经讨论很久的逻辑：共封装光学（CPO）把光引擎推到交换芯片附近，高速电信号在PCB上的传输距离大幅缩短，超低损耗覆铜板还能维持多少价值量？ 摩根士丹利9月17日的行业更新判断，CPO构成高端CCL的长期风险，但2026—2028年出现大范围需求削减的概率仍然有限。成本、制造良率、可靠性、可维护性和散热，仍会影响CPO向更大规模系统渗透的速度。 Broadcom的102.4T Tomahawk 6已经进入批量出货，CPO版本TH6-Davisson也开始面向早期客户；5月底，NVIDIA确认Spectrum-X Ethernet Photonics进入生产。CPO已经从技术验证进入产品周期，现在争的是它拿走高速PCB电互连价值量的速度。 一、CPO先动的是PCB上最贵的那段高速电通道 传统高速交换机里，交换ASIC输出电信号，经SerDes进入PCB，通过板内高速铜走线抵达前面板光模块，之后完成电光转换。 进入800G、1.6T时代以后，这段连接越来越难做。信号频率越高，介质损耗、导体损耗、串扰和反射越难控制。PCB需要更低损耗的树脂体系、低介电玻纤材料以及更低粗糙度铜箔，板层结构和制造精度也随之提高。高端CCL的溢价，很大一部分来自这些性能要求。 CPO把电光转换位置直接拉向交换ASIC。高速电信号只需要完成很短的封装级传输，随后转成光信号。因此，CPO最先影响的是ASIC到前面板光模块之间、规格最高的板级高速电通道。 但交换机PCB没有消失。电源、控制、管理、器件连接以及大量低速和中速链路仍然依赖PCB。市场需要计算的是高规格板级互连被拿走多少，而不是把“高速铜连接变短”直接等同于“覆铜板需求消失”。 CPO缩短高速铜连接示意图 二、CPO在缩短线路，交换芯片却还在翻倍 高端CCL现在同时面对两个方向相反的变量。

Nebius拟从10月1日起上调按需GPU价格：H100从3.85美元提到4.50美元/GPU-hour，涨17%；H200涨20%，B200涨19%，B300涨21%。新一代GPU涨价并不意外，H100还能涨17%，含义要重得多。 H100已经进入上一代周期。按过去硬件行业的经验，新产品推出之后，老产品通常会沿着性能差和折旧曲线一路掉价。但AI算力目前没有照着这条路走。 训练、推理、微调都在持续吃算力，而且大量任务并不需要追逐最新一代GPU。只要H100还能以不错的效率跑主流模型，它的商业寿命就不会随着B200、B300上架而结束。芯片代际往前走，上一代高端GPU的租赁价值却依然站得住。 这会改变市场看Neocloud的方式。 过去这门生意很容易被套进重资产框架：买GPU、上机柜、拉利用率，再用折旧去压利润。问题在于，如果GPU租金没有随着硬件老化持续下滑，甚至还能往上提，折旧对盈利的侵蚀就没那么线性。 一边是账面资产继续折旧，一边是算力售价维持甚至上涨，这中间就是利润空间。 所以H100涨17%比B300涨21%更有意思。新卡贵，大家都能理解；老一代高端卡还能提价，意味着AI算力的供需依然偏紧，而且需求并没有只集中在最新型号。 市场此前担心GPU更新太快，Neocloud手里的卡会迅速过时。现在看，这个折旧速度可能被高估了。 对Nebius这类公司来说，手里的GPU正在越来越像一批能够持续收费的算力资产，而不是等着被下一代产品淘汰的硬件库存。

9月15日，CLARITY法案在美国参议院的程序性投票未能获得推进所需票数；一天后，美联储加息25bp，将联邦基金利率目标区间提高至3.75%—4.00%。两项变量同时作用于数字资产估值：前者抬高监管风险溢价，后者提高无风险利率和资金成本。 监管风险溢价和资金成本同时抬升，数字资产进入重新定价。短期内，BTC的相对防御性更高；币股则开始摆脱统一的Crypto Beta，利润来源、资产负债表和融资结构重新决定估值差异。 01｜CLARITY延后：先压远期估值，不必然同步压低EPS 美国参议院9月15日对H.R.3633的推进动议进行cloture投票，结果为49票赞成、50票反对，未达到3/5门槛。法案并未在立法意义上终结，但市场此前计入的“成文法去风险”预期被迫后移。 CLARITY覆盖证券交易委员会（SEC）与商品期货交易委员会（CFTC）的监管边界、数字资产发行与交易、自托管、去中心化金融以及链上市场基础设施。伯恩斯坦认为，即使国会立法暂时受阻，SEC和CFTC仍可以通过监管规则、豁免和产品审批推进代币化证券、永续合约、预测市场、自托管等业务。行政规则的稳定性弱于成文法，政策周期和司法审查重新进入估值模型。 监管确定性下降 → 远期业务可见度下降 → 风险溢价上升 → 估值倍数收缩。这类冲击先落在终值和估值倍数；只有产品准入、客户资金或交易活跃度继续走弱，压力才会进一步进入收入和利润。 9月15日，美国现货BTC ETF单日净流出约4.50亿美元，其中FBTC约-2.15亿美元、IBIT约-1.62亿美元、GBTC约-0.44亿美元；前一交易日仍为约+1.60亿美元净流入。资金方向在事件窗口内明显转弱，机构风险偏好同步降温。 资料来源：美国参议院、公开ETF资金流数据。 02｜FOMC：25bp已落地，2027—2028年利率路径更值得关注 9月FOMC以12:0决定加

9月的深圳光博会，高速光互连依旧是最拥挤的区域之一。 CIOE官方数据显示，第27届中国国际光电博览会汇集全球超过4000家光电企业，首日进场观众达到 101,741人，同比增长38%；叠加同期展会，三展首日到场人数达到158,133人。800G、1.6T、硅光、CPO和NPO集中出现在信息通信展区，高速光互连已经成为AI基础设施投资最直接的展示窗口之一。 摩根士丹利会后调研释放出的信息更值得关注：产业链对2026、2027年的光模块需求判断继续偏强；几乎所有光模块厂商都能展示800G和1.6T产品，但样品之后的实际出货，越来越取决于供应链管理。与此同时，NPO正在成为中国光通信厂商集中投入的一条新路线。 展台上的1.6T已经不稀缺 头部光模块公司的半年报，已经把这一轮需求强度反映得很充分。 中际旭创2026年上半年实现营收 417.78亿元，同比增长182.49%；归母净利润 136.51亿元，同比增长241.70%。公司明确表示，上半年800G、1.6T产品出货较快增长，占比继续提升。 新易盛同期实现营收 209.10亿元，同比增长100.34%，归母净利润 75.29亿元，同比增长90.98%。光互联产品收入208.83亿元，毛利率48.46%；公司已经进入1.6T规模交付阶段。 比利润增速更能解释当前竞争状态的，是订单能见度。 中际旭创7月底披露，当前行业需求旺盛、原材料紧缺，1.6T交付偏紧，具备大规模交付能力的厂商数量仍然有限。公司几乎所有客户订单已经覆盖2026全年，部分客户订单已经下到2027年，交付计划细化到月度。光芯片、电芯片、PCB等关键物料均存在不同程度的供应压力，公司通过长协、预付款、供应商扩产和新增供应商等方式提前锁定资源。 新易盛9月最新披露显示，结合客户需求指引及现有订单，800G和1.6T是