社区

‌$Coherent(COHR)$  ‌‌$Lumentum(LITE)$  ‌‌$Ciena(CIEN)$  ‌‌$SpaceX(SPCX)$  ‌‌$Tesla Motors(TSLA)$  ‌ 人工智能热潮最先推高的是GPU股，其后轮到伺服器、电力与散热，如今资金开始重新审视光通讯。原因并不复杂：当数万枚加速器组成AI丛集，晶片之间、机架之间以至不同数据中心之间，都要高速交换海量数据。算力规模愈大，网络频宽、传输距离和能源效率的要求便愈高，光纤逐步取代铜线，800G向1.6T升级，共封装光学亦由技术概念走向订单。昔日受电讯商资本开支和库存周期支配的光通讯企业，因而迎来「第二春」。 这次复苏与传统周期最大的分别，在于需求不只是旧设备更新，而是AI架构本身正在提高光学元件的价值量。大型模型由训练走向推理，数据流量不再集中於单一数据中心；企业私有云、主权AI及代理式AI，均要求更多数据中心互连。光通讯由网络配套变成算力效率的一部分，任何延迟或故障，都可能令昂贵GPU闲置。 三家公司分享的并非同一种红利 Coherent的优势在于垂直整合。公司业务横跨磷化铟、VCSEL、雷射器、光学元件及收发模组，可同时供应短距离scale-up、数据中心内部scale-out，以及跨数据中心的scale-across连

‌$Cisco(CSCO)$  ‌‌$Oracle(ORCL)$  ‌‌$Alphabet(GOOG)$  ‌‌$Microsoft(MSFT)$  ‌$Amazon.com(AMZN)$  ‌‌ 过去二十年，Cisco由互联网基建王者逐渐变成投资者眼中的成熟收息股。云端运算兴起后，超大规模数据中心大量采用白牌设备、商用晶片及自行开发的网络架构，Arista等新对手亦在高速交换市场崛起。Cisco虽然仍拥有庞大企业客户、渠道和服务收入，却长期欠缺足以推动估值扩张的新故事。如今，人工智能数据中心快速扩建，终于给这家旧网络巨人一次重新上场的机会。 AI丛集与传统云端工作负载不同。数以万计的GPU同时训练模型，任何网络延迟、封包遗失或挤塞，都会令昂贵算力闲置。因此，交换器、光模组、网络晶片及管理软件不再只是配套，而是直接影响运算效率的核心设备。市场讨论AI基建时过度聚焦GPU，反而忽略每增加一批加速器，也需要同步提升网络频宽、光学连接、能源管理与资讯保安。 Cisco的最新数字显示，转机并非纯粹由宣传部门制造。截至2026财政年度第三季，公司来自超大规模客户的AI基建订单累计达53亿美元，并把全年订单预测由50亿美元大幅提高至90亿美元，相关收入预测亦上调至40亿美元。第三季网络产品订单按年增长逾五成，数据中

人工智能竞赛最受注目的通常是GPU，但当数千甚至数十万枚加速器连接成一个运算集群，网络便不再只是传送数据的配角，而是决定整个系统效率的关键。若网络出现堵塞、延迟或丢包，昂贵的GPU只能等待数据，投资数十亿美元建立的算力中心亦难以充分发挥效能。这正是Arista Networks试图抓住的机会：以高速Ethernet建立AI后端网络，为Nvidia主导的InfiniBand提供第二条路线。 InfiniBand长期是高性能运算及大型AI训练集群的首选。它具备低延迟、无损传输、适应性路由及网络内运算能力，配合Nvidia的GPU、ConnectX网卡和Quantum交换器，可以形成高度整合的端到端系统。Nvidia最新Quantum-X800平台提供每端口800Gbps连接，并以SHARP技术在网络内处理部分集合通讯，优势不只是速度，更在于硬件、软件与运算工作负载可共同设计。 然而，这种一体化模式也意味企业更依赖单一供应商。大型云端服务商本来已使用Ethernet管理前端、储存及数据中心网络，若AI集群另建InfiniBand架构，便需要两套设备、技术团队和管理工具。随着集群规模扩大，供应链选择、设备成本及营运一致性的重要性逐渐上升，Ethernet遂由「性能较低但便宜」的方案，转变为大型客户主动推动的开放标准。 Ethernet能否把开放优势变成可预测性能 Arista的核心卖点并非重新发明Ethernet，而是把其改造成适合AI工作负载的网络。传统数据中心流量较分散，AI训练却会在短时间内出现少量但极庞大的同步数据流，容易产生流量碰撞、尾部延迟及局部堵塞。Arista透过Etherlink平台、EOS网络操作系统、RDMA负载平衡、ECN与PFC拥塞管理，以及CloudVision监察工具，希望让网络能够按AI任务观察流量、辨识瓶颈及调整路径。 其Cluster Load

生成式人工智能热潮把Nvidia推上算力王座，也令全球科技企业产生同一焦虑：当最重要的生产工具由单一供应商掌握，晶片价格、交付周期和议价权便难以控制。因此，Google扩大TPU部署，亚马逊推进Trainium，微软、Meta等亦投资自研晶片；AMD则以Instinct系列正面挑战。市场遂出现「去Nvidia化」想像，仿佛只要推出另一款加速器，便能打破其垄断。 现实却复杂得多。Nvidia的护城河从来不只是一块GPU，而是由CUDA软件、开发工具、模型函式库、高速互连、伺服器架构及工程人才组成的完整系统。企业购买的不是晶片规格，而是把模型快速训练、部署及持续升级的能力。若转用其他平台，即使晶片单价较低，也可能要重写程式、重新测试模型、培训团队，甚至调整数据中心网络。算力便宜了，上市时间却延后半年，对AI竞赛中的企业而言，代价可能更高。 真正竞争不在晶片价格，而在每个Token成本 替代者并非没有机会。AMD的MI300X配备192GB HBM3记忆体，较适合大型模型推理及记忆体密集型工作；Google第六代TPU Trillium的单晶片峰值运算能力较TPU v5e提高4.7倍，能源效率提升超过67%；AWS亦以Trainium2配合Neuron软件，支援PyTorch、vLLM及大型开源模型，尽量降低迁移门槛。 但晶片比较不能只看峰值算力。真正决定成本的是每个Token的综合成本，包括晶片购入或租用价格、记忆体容量、互连效率、电力、散热、集群利用率，以及软件工程投入。某款晶片理论性能再高，若模型只能发挥六成效能，或者调试时间较长，其实际成本未必较低。这亦解释了为何云端巨头有能力自研ASIC，中小型企业却多数继续使用Nvidia：前者每天处理数以万亿计Token，可用庞大固定工作量摊薄设计和软件成本；后者工作量不足，采用成熟平台反而更划算。 「去Nvidia化」首先会在推理

过去谈回收，焦点多是减少堆填、改善污染；今天再谈回收，问题已变成：一个经济体能否从报废汽车、电池、电器和建筑物中，取得足够的铜、铝、锂与稀土，维持电网、电动车、数据中心以至国防工业运作。所谓「城市矿山」，正由环保概念转化为供应链安全工具。 能源转型首先是一场材料转型。风力发电机需要稀土永磁体，电动车与储能系统消耗锂、镍、石墨和铜，扩建电网则需要大量铜与铝。数码化亦不是「无重量」经济：人工智能数据中心、半导体设备、通讯网络及消费电子产品，同样依赖高纯度金属。国际能源署（IEA）指出，2024年全球锂需求增长接近三成，镍、钴、石墨及稀土需求亦上升约6%至8%，增量主要来自电动车、储能、再生能源及电网建设。 问题是，矿产供应并非单纯由储量决定。从发现矿床、环评审批、融资、建矿到投产，往往需要十多年；部分矿种的开采或加工更集中于少数国家。一旦发生出口限制、战争、制裁、政局变化或航运中断，企业即使愿意支付高价，也未必能及时取得材料。USGS近年的矿产评估，因而不再只统计产量和储量，亦把进口依赖、加工能力及供应中断风险纳入政策视野。 城市矿山不是免费矿山 相对原生矿，城市矿山有一项重要优势：资源已经进入消费地。一座城市累积的电缆、汽车、冷气机、伺服器和电池，本质上是一批位于本土、毋须地质勘探的金属储备。部分废料的金属含量，甚至高于天然矿石；铜、铝等金属又可多次循环使用。IEA估计，若各国落实已公布的气候承诺，扩大回收可在2050年减少四成铜与钴的新矿需求，以及四分之一锂与镍的新矿需求。镍、钴和锂等再生材料的平均温室气体排放，也可较原生材料低约八成。 但「废物含矿」不代表回收必然便宜。原生矿供应量大、成分相对可预测，适合规模化生产；城市废料则高度分散，必须经过回收、拆解、分类、运输、冶炼与提纯。电池化学体系不一、电子产品微型化，加上铝合金混杂及稀土含量低，都可能令回收成本高于材料售价。再

中国早在2013年已透过「绿篱行动」加强检查，2017年再公布禁止「洋垃圾」入境的改革方案，年底起禁止生活来源废塑料、未经分类废纸等24类固体废物。此后禁止目录逐步扩大，至2021年全面禁止固体废物进口。中国生态环境部资料显示，固废进口量由2018年的2,263万吨降至2019年的1,348万吨，2020年首十个月进一步降至669万吨；2020年底基本实现固体废物「零进口」。这不是单纯的贸易壁垒，而是中国拒绝继续以环境容量补贴全球消费的政策转折。 废料没有消失，只是转换目的地 禁令最初造成的冲击，是欧美回收价格急跌、仓库积压，部分地方政府甚至把原本回收的塑料送往焚化或堆填。中国在禁令前每年进口约800万吨废塑料，占全球相关贸易六成以上，这个巨大出口渠道突然收窄，任何单一国家都无法即时承接。 但废料并未因此消失。废塑料迅速改道至马来西亚、越南、泰国、印尼及土耳其，一批原在中国经营的回收商亦把设备和加工环节迁往东南亚。欧盟资料显示，其输往非欧盟经合组织国家的废塑料，主要是土耳其，2016至2018年间增加约两倍；马来西亚、印尼及越南也一度成为主要目的地。 废纸的路径则更具产业色彩。中国造纸企业仍需要纤维原料，于是部分产能转移到东南亚、印度及墨西哥：先在当地把废纸加工成再生纸浆、纸板或包装材料，再以「产品」而非「固体废物」输往中国。研究估算，2017至2019年中国废纸进口累计减少约3,200万吨。结果不是需求消失，而是污染较重的分选、脱墨及残渣处理，被推到供应链更前端。 这种转移带来两面效果。正面而言，东南亚获得回收设备、工业投资、就业及再生料供应，一些具规模而受监管的企业确实提升了当地循环经济能力。但当进口增长快于执法与基建，低价值混合塑料便可能流入无牌工场，经露天焚烧、非法弃置或简陋清洗，把空气、水体及公共衞生成本留给当地居民。部分货物更以「再生原料」「废纸」或其他海关编码

交通电气化经常被视为城市减碳最直接的途径：只要把燃油私家车、巴士、的士及货车换成电动车，街道上的废气与碳排放似乎便会同步消失。然而，电动车只是把能源使用由油箱转移至电网，真正的减排效果不能只看车辆行驶时有没有排气管，而要从发电、电池制造、车辆使用以至回收处理的整个生命周期计算。 这并不代表电气化是「假环保」。相反，在大部分情况下，电动车的生命周期碳排放确实低于同级燃油车，只是减排幅度会因电力结构、车辆大小、使用频率及电池寿命而出现巨大差异。政策若只追求电动车数量，却忽略电从哪里来、车如何使用，以及是否真正取代燃油里程，最终可能只完成能源转换，未必完成预期中的深度减碳。 排气管归零，不等于碳排放归零 电动车最明显的环境优势，是行驶时不直接排放二氧化碳、氮氧化物及悬浮粒子，有助改善人口密集地区的空气质素。但其上游排放仍然存在。若充电电力主要来自煤炭，电动车只是把污染由市中心转移到发电厂；若电网以天然气、核能、风电及太阳能为主，减碳效益便会明显提高。因此，同一款电动车在不同城市使用，其实可能有完全不同的碳足迹。 电池制造也是争议焦点。锂、镍、钴、石墨等材料的开采、加工与运输需要大量能源，令电动车在离开工厂之前，碳排放通常已高于同级燃油车。不过，燃油车在其后每行驶一公里都持续燃烧汽油或柴油，电动车则可凭较高的能源转换效率逐步追回制造阶段的「碳债」。使用里程愈高、电网愈洁净，收回碳债的速度便愈快。 车辆大小同样不能忽略。市场近年偏好大型电动SUV，电池容量、车身重量和原材料需求随之上升。虽然它仍可能比同级燃油SUV低碳，但若消费者由小型燃油车转用大型电动车，实际减排幅度便会大打折扣。电气化不应成为车辆无限大型化的环保通行证。 真正减碳要同时改变电网与出行模式 交通电气化的长远价值，在于它能随电网转型而持续降低碳排放。一辆燃油车出售时，其耗油量大致已被锁定；一辆电动车即使今天仍使用部分

极端高温、暴雨、台风与寒潮愈来愈频繁，城市电网面对的考验已不只是发电量是否足够，而是能否在短时间内承受需求急升、设备受损及输电线路中断等多重冲击。传统电力系统依赖大型电厂和长距离输电，一旦关键变电站或输电走廊受灾，局部故障便可能迅速扩散。城市储能的作用，正是把部分电力预先存放在用电地点附近，为电网增加一层缓冲。 在酷热天气下，冷气负荷往往于午后集中攀升，令电网出现尖峰需求。大型电池储能系统可以在需求较低、电价较便宜或可再生能源供应充裕时充电，再于高峰时段放电，降低发电机组临时增产及输配电设备超负荷的风险。这种「削峰填谷」并非单纯节省电费，更可避免局部变压器因长时间高负荷运行而过热故障。 若暴雨或台风破坏输电设施，分布于医院、消防局、通讯基站、港口、铁路站及社区中心的储能设备，则可在主电网中断后提供临时电力。配合太阳能、燃气发电或其他分布式能源，部分地区更可切换成独立运作的「微电网」，优先维持照明、通讯、医疗设备、抽水泵及紧急避难设施。相比完全依靠柴油后备发电机，电池启动速度更快，也没有现场燃料运输、储存及废气排放问题。 不过，城市储能的价值并不限于停电后的应急支援。现代电网需要实时维持供需平衡，极端天气却会令用电需求和风光发电量变得更难预测。储能可以在数秒甚至更短时间内调节输出，协助稳定频率与电压，为电网调度人员争取处理事故的时间。从这个角度看，储能就像城市电力系统的「避震器」，未必能阻止风暴来临，却可以减低一次冲击演变成大规模停电的机会。 建设电池不等于建立韧性 城市储能并非安装愈多电池便愈安全。首先要回答的是，设备应设在哪里、支援哪些负荷，以及需要维持多久。若城市面对的主要风险是数小时的高温尖峰，锂电池等短时储能可能较具经济效益；若威胁来自台风后持续一至数日的区域停电，便需要更长时储能、可再生能源、后备燃料与需求管理共同配合。单一技术很难覆盖所有灾害情境。 选址亦是核心

电动车普及初期，充电设施主要依附商场、住宅停车场及公共停车场，车主往往在泊车期间顺道补电。然而，随着电动车数量增加，网约车、的士、物流车等高频使用车辆迅速增长，传统慢充模式已不足以满足市场需要。城市快充中心因而崛起：它不再只是停车场内几个零散充电桩，而是以集中式场站、超快充设备、休息及零售服务，重构电动车的能源补给体验，逐渐形成类似传统加油站的新业态。 从「泊车充电」走向「专程补能」 城市快充中心与一般公共充电站最大的分别，在于营运目标由提供泊车配套，转变为提升车位周转率。传统交流慢充可能需要数小时，快充中心则希望把停留时间缩短至十多分钟至半小时。对每日行驶里程较高的商用车而言，时间就是收入，充电速度、排队时间和设备可靠程度，往往比每度电价格更重要。 这种模式正逐渐改变城市充电网络的选址逻辑。快充中心通常设于主要干道、商业区外围、的士交更地点或物流活动密集区域，讲求容易进出及全天候运作。部分场站更引入预约、导航、电池状态识别及动态收费，让车主在抵达前掌握空置充电位，减少无效等候。换言之，未来的竞争不只是充电功率之争，而是能源供应、车流管理和数码平台能力的综合较量。 快充中心也为城市商业空间带来新想像。车主虽然只停留二三十分钟，却足以购买咖啡、简餐、汽车用品，或使用休息、洗车及简单维修服务。传统加油站依靠燃油零售与便利店建立盈利组合，快充中心同样不能只靠售电差价。充电本身可能是引流工具，零售、广告、车队服务、会员订阅及能源管理才是提高单站回报的关键。 新加油站并非简单复制旧模式 然而，把快充中心形容为「新加油站」，并不代表两者的商业模式完全相同。加油站补给时间短，单一油泵每日可以服务大量车辆；快充即使速度不断提升，车辆停留时间仍然较长，需要更多车位和更大的土地面积。在土地昂贵的城市，租金很容易吞噬售电毛利。若选址偏远，使用率不足；若位处核心区，土地与改造成本又可能令回收期过长

截至2025年底，全国高速公路服务区累计建成约7.15万个充电设施，覆盖超过98%的服务区；公共充电场站的单枪平均功率亦提升至46.5千瓦。从覆盖率看，高速公路充电网络已由「有没有」进入「好不好用」的阶段。国家能源局资料 然而，充电桩数量增加，并不等于营运商可以稳定赚钱。高速公路充电站面对的最大矛盾，是节假日排长龙、平日却大量闲置。它既要承担公共基础设施的保障责任，又要按照商业项目计算投资回报，盈利模式因此比城市充电站更加复杂。 车流量不等于充电利用率 高速公路服务区拥有相对封闭的消费场景，电动车进入服务区后，可选择的充电地点有限，理论上具有较强的流量优势。营运商的直接收入主要来自售电价差及充电服务费，如果站点位于长途交通干线、旅游路线或城市群之间，充电需求较稳定，确实可能形成具有吸引力的现金流。 但问题在于，高速公路车流具有明显的季节性和方向性。春节、国庆及长假期间，热门服务区可能连续数小时满负荷运作；普通工作日、深夜或非热门路段，充电桩却可能长时间无人使用。营运商若按照节假日最高需求配置设备，平日便要承受沉重的折旧、维修及电力容量成本；若只按日常需求建站，高峰期又容易出现排队，影响服务区形象。 充电速度愈快，投资也不一定愈快回本。液冷超充及大功率充电设备可以缩短车辆停留时间，提高车位周转率，但同时需要更高规格的变压器、配电设施和电网接入。部分偏远服务区甚至需要先进行电网扩容，工程及容量成本可能高于充电设备本身。假如车辆或电池未能支援相应功率，昂贵的超充设备也只能以较低功率运行。 因此，高速公路充电站不能单靠「每度电赚多少钱」衡量价值。较成熟的模式，应把充电与餐饮、便利店、汽车服务、广告及会员体系结合。车主充电期间停留二十至四十分钟，正好形成消费窗口。充电本身可以是引流工具，真正的利润则来自整个服务区消费额的提升。 从堆设备转向管理需求 高速公路充电的瓶颈，也不只是充电桩