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slowhorses
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slowhorses
05-19
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伯恩斯坦97页研报拆解:AI数据中心连接之战,谁才是2026真正赢家?
slowhorses
03-05
怎么替代,有清楚的吗
市场消息:阿里、腾讯、字节跳动转向国内供应商以应对全球存储芯片短缺
slowhorses
01-05
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@三市波段笔记:CES的轮动预期以及黄金、白银第三波?
slowhorses
2025-12-22
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@话题虎:特朗普给AI兜底!“创世纪计划”名单公布,可以抄作业了?
slowhorses
2025-12-16
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抱歉,原内容已删除
slowhorses
2025-12-16
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@期权小班长:三巫日当周谨防回调
slowhorses
2025-11-19
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机构:三星电子第三季度DRAM销量重夺市场第一
slowhorses
2025-11-13
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@小虎老师:💰存储芯片上演"年度最猛主升浪:SNDK暴涨领跑,美光、希捷等齐创新高!
slowhorses
2025-11-11
$美光科技(MU)$
slowhorses
2025-11-07
小作文?
存储“超级周期”逻辑再强化,SSD领军者闪迪营业利润激增878%
slowhorses
2025-10-30
$美光科技(MU)$
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2025-10-13
$美光科技(MU)$
slowhorses
2025-10-04
存储继续唱多
@美股投资网:黄仁勋公开表态:OpenAI 将是下一个市值数万亿美元的超级公司!其核心逻辑是:OpenAI 不只是做一个产品,而是构建一个完整的“生态系统”; B2C(消费者端):ChatGPT、Sora类产品,已经形成稳定的付费订阅模式。 B2B(企业端):提供 API,支持无数公司接入 GPT 模型,这类似“AI 云基础设施”,商业模式清晰,有望复制苹果、微软、谷歌的生态级扩张。 本周推出的Sora2更加认证了这一点,每个人通过AI生成带音效的有趣视频,然后发布到Sora应用,和好友互动,吸引粉丝关注,直接挑战短视频老大Tiktok和谷歌的地位。 而关键的关键,是AI 应用背后真正的瓶颈是数据的存储!也是我们今天要讨论的投资机会的核心。 每一条 Sora2 视频、每一次 AI 交互,都会形成海量数据。这些数据不仅需要算力来处理,更需要无数的硬盘和存储系统去承载。 现实正在发生。三星和海力士本周三的声明,OpenAI CEO Sam Altman 已在首尔签署意向书,将两家存储巨头纳入 “星际之门”超级数据中心计划。 随着项目扩张,OpenAI 的存储需求可能达到 每月 90 万片晶圆——是当前全球 HBM 总产能的两倍多! 为什么会是这么恐怖的需求量?我们一看便知。 基础媒体的数据量 文字(文本): 数据量极小,几乎不产生存储压力。 图片: 开始有体量,大约 1MB/张。 音频/歌曲: 数据量增大,约为 5MB/首。 基础视频: 数据量暴增,每分钟需要 50MB 数据的真正挑战出现在内容的多样性和裂变上: 多语言翻译: 如果一个视频需要翻译成 10 种语言,数据量直接乘以 10,达到 500MB/分钟 (50MB×10)。 变种创作(个性化): 每个用户对视频进行的
slowhorses
2025-10-03
$美光科技(MU)$
slowhorses
2025-09-24
$美光科技(MU)$
没搞懂为啥财报很好,开盘就跌?[捂脸]
slowhorses
2025-09-13
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传美光存储芯片大幅涨价,暂停报价一周
slowhorses
2025-09-11
$MongoDB Inc.(MDB)$
oracle对标,显弱了
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2025-09-11
$亚马逊(AMZN)$
就看云服务能跟进吗?看看业务增长占比
slowhorses
2025-09-09
$Credo Technology Group Holding Ltd(CRDO)$
标记下人工智能数据中心基础设施
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2025-09-09
$CoreWeave, Inc.(CRWV)$
ai基建的公司财报期间涨一波,轮到了?
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Bernstein)是一家<strong>总部位于美国的全球知名投资研究公司和资产管理机构</strong>。它成立于1967年,目前隶属于全球资产管理巨头联博(AllianceBernstein,简称AB),伯恩斯坦也是规模最大、历史最悠久的独立卖方研究机构之一。下面详细拆解下伯恩斯坦的这份报告。</p><p>2月中在有详细拆解过AI算力产业链瓶颈传导的底层逻辑,聊到25-26年光互连是市场正在切换的AI主线之一。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2bbddcff72981692d72e7a1b53db184a\" tg-width=\"1120\" tg-height=\"832\"/></p><p>在伯恩斯坦这份报告,核心是三个方面:</p><p><strong>为什么连接性取代算力成为新瓶颈?CPO兑现节奏在哪里?为什么 PCB/ABF 基板是 2026 年更现实的业绩兑现方向?详细拆解下</strong></p><p>这份报告真正想讲的不是“CPO 要爆发”,而是:</p><p><strong>AI 数据中心的瓶颈,正在从 GPU/HBM/CoWoS,继续向“连接系统”迁移。未来的投资主线不是 CPO 独赢,而是光、电、铜、板、封装、测试共同升级。</strong></p><p>更直白地说:</p><p>过去市场看 AI,主要看 <strong>GPU 算力</strong>。</p><p>现在市场开始看 <strong>GPU 之间怎么连起来</strong>。</p><p>未来要看的是 <strong>算力利用率能不能被连接系统释放出来</strong>。</p><p>这就是报告标题里所谓的 <strong>“War for AI Data Center Connectivity”</strong>。</p><h3 id=\"id_1625886299\">一、为什么“连接”会变成 AI 数据中心的新瓶颈?</h3><p>AI 集群不是把 GPU 堆在一起就完事了。真正的问题是:<strong>这些 GPU 必须高速同步、交换参数、传输激活值、做 AllReduce、做模型并行和数据并行。</strong>理论算力再强,如果 GPU 之间通信跟不上,实际利用率就会掉下来。</p><p>可以把 AI 集群理解成一个巨大的工厂:</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d2d154b2e2e7c9055931184ad7c0b509\" tg-width=\"1199\" tg-height=\"431\"/></p><p>为什么连接性会取代算力成为新瓶颈?</p><p>这件事的根源要从大模型的训练方式说起。大模型训练有两种并行方法:</p><p>一种叫张量并行,一种叫专家并行。这两种方法的共同特点是需要GPU之间频繁地、大规模地交换数据。</p><p>一次训练GPU之间要交换的数据量是天文数字,什么意思呢?过去你只要堆GPU数量就行了,现在你堆的越多,GPU之间通信的开销就越大。到某个临界点加GPU不再让训练变快,反而让通信堵车更严重,这就是连接瓶颈。</p><p>伯恩斯坦给了一组对比,一个标准的英伟达GB30机柜里面,GPU和GPU之间用的是铜缆,因为距离短,铜缆便宜稳定。但机柜和机柜之间必须用光纤,因为铜缆超过2米信号衰减就受不了。光纤的两端需要光模块,光模块负责把电信号转成光信号再转回来。</p><p>问题来了,一个1.6T的光模块功耗大概三十瓦,其中一大半都被一个叫DSP数字信号处理器的芯片吃掉了。一个机柜里几百个光模块,光通信这一项的功耗就压不下来。</p><p>所以现在的AI数据中心遇到的真问题,不是算力不够使功耗到顶了。英伟达自己说新一代CPU交换机能比传统光模块节省70%的功耗,一个51.2T的交换机,光这一项就能省五百瓦,省下来的功耗可以让你多塞GPU。</p><p>英伟达自己也在强化这个叙事。2025 年 3 月,NVIDIA 发布 Spectrum-X Photonics 和 Quantum-X silicon photonics switches,强调它们是为了让 AI factories 连接数百万 GPU,并降低能耗和运维成本;NVIDIA 称其 photonics switches 可以实现每端口 1.6Tb/s、3.5 倍能效提升、63 倍信号完整性提升、10 倍网络韧性提升。</p><p>Bernstein这份报告的底层逻辑是:<strong>AI 资本开支的下一阶段,不只是继续买更多 GPU,而是买更多“让 GPU 有效工作的连接能力”。</strong></p><h3 id=\"id_1669397141\">二、报告最核心的判断:不是“铜退光进”,而是“多路线共存”</h3><p>市场上经常有一个简单说法:<strong>光进铜退</strong>。</p><p>但这份报告的观点更细:铜和光不是简单替代关系,而是在不同距离、不同带宽、不同维护要求、不同成本结构下长期共存。Bernstein 认为 copper 和 optical interconnects 不是简单替代品,而是在 Scale-up 和 Scale-out 场景下分别发展。这个判断非常关键。</p><h4 id=\"id_1906728273\">1. Scale-up:机柜内/近距离互联,铜仍然很强</h4><p>Scale-up 更接近 GPU 与 GPU、GPU 与 switch、机柜内或近机柜范围的高速互联。这里最看重:</p><p><strong>低延迟、低成本、高可靠性、可维护性、短距离传输能力。</strong></p><p>在这个场景里,铜并没有马上死掉。</p><p>老黄之前也明确表态:NVIDIA 暂时不会把 CPO 用在旗舰 GPU 之间的主连接上,因为传统铜连接目前比 CPO 光连接可靠得多;NVIDIA 会先把 CPO 用在服务器顶部交换机中的两款新网络芯片上。</p><p>这句话非常重要。它说明:<strong>CPO 是方向,但不是马上全面替代铜。</strong></p><p>也就是说,至少在现阶段,NVIDIA 的逻辑是:</p><p><strong>交换机侧可以先上 CPO,GPU/XPU 侧要更谨慎。</strong></p><p>原因很简单:GPU 是系统里最贵、最关键的资产。你不能因为光互连节能,就牺牲可靠性。AI 训练集群里,一个链路频繁掉线,损失的不只是硬件成本,而是训练任务中断、GPU 利用率下降、调度复杂度上升。</p><h3 id=\"id_1805491514\">2. Scale-out:机柜间/集群间互联,光学更有优势</h3><p>Scale-out 是更大范围的 GPU 集群扩展,通常涉及机柜之间、数据中心内部更长距离的东西向流量。</p><p>这个场景下,光学方案的优势更明显:</p><p><strong>距离更远、带宽更高、线缆更轻、功耗更低、布线密度更好。</strong></p><p>所以未来不是“铜被光完全替代”,而是:</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a6ed4fc5e45d5741999a8d96b8a24f81\" tg-width=\"1116\" tg-height=\"434\"/></p><p>伯恩斯坦这份报告最有价值的地方:它没有停留在“CPO 概念股”层面,而是把 AI 连接拆成了多条技术路线。</p><h3 id=\"id_640095381\">三、CPO:方向很重要,但 2026 年不是全面爆发年</h3><p>这份报告里最容易被市场误读的地方,就是 CPO。</p><p>很多人看到 CPO,就直接得出结论:</p><p><strong>光模块要被替代,CPO 立刻爆发,传统光模块厂完了。</strong></p><p>这个理解太粗。</p><p>Bernstein 预计 CPO 在 Scale-out 网络中的小规模部署可能从 2026 年下半年开始,主要用于验证真实性能和供应链成熟度;但在更关键的 Scale-up 场景中,CPO 采用可能推迟到 2028 年下半年以后,因为行业需要先验证交换机侧 CPO 的长期可靠性,再应用到更高价值、更不能容错的 XPU 系统里。</p><p>这和Jensen Huang之前的表态是吻合的:CPO 会先用于网络交换芯片,而不是直接大规模进入 GPU 主连接。</p><p>所以时间节奏应该这样理解:</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8291fe9f26061211af83d1cc0bd14d5d\" tg-width=\"1198\" tg-height=\"341\"/></p><p>LightCounting 的观点也支持“渐进演进”而不是“一夜切换”。它预测传统 retimed pluggables 未来 5 年仍将占主导,虽然 LPO/CPO 在 2026–2028 年会占 800G 和 1.6T 端口的重要比例。 EDN 对行业观点的总结也提到,Yole 认为 CPO 大规模部署可能在 2028–2030 年之间,LightCounting 则认为本十年内光模块仍会占数据中心光链路的大多数,但光学器件会持续向 ASIC 靠近。</p><p>所以我的判断是:</p><p><strong>CPO 是中长期方向,但 2026 年更确定的收入,不一定在最纯的 CPO 概念股,而在 CPO 前夜必须先升级的光源、测试、封装、PCB、ABF、CCL、1.6T 光模块和 LPO/NPO。</strong></p><h3 id=\"id_667040201\">四、LPO/NPO:它们是 CPO 爆发前的“过渡主线”</h3><p>这份报告很重要的一点,是没有把技术路线简单分成“传统光模块 vs CPO”。</p><p>中间还有 LPO 和 NPO。</p><h4 id=\"id_698250831\">1. LPO 是什么?</h4><p>LPO,全称 Linear Pluggable Optics。它大致可以理解为:<strong>保留可插拔形态,但去掉或弱化 DSP,用线性驱动和主机侧均衡来降低功耗。</strong></p><p>优点是:<strong>功耗更低、成本可能更低、仍然保留一定可维护性。</strong></p><p>缺点是:<strong>系统调试更难、链路预算更紧、对主机侧 SerDes 和系统工程要求更高。</strong></p><p>公开摘要提到,LPO 通过去掉 DSP、把信号处理交给线性组件,可以相较传统可插拔模块大幅降低功耗,同时保留模块化维护便利;Bernstein 甚至认为到 2030 年 LPO 出货量可能超过 CPO。</p><h4 id=\"id_2124615937\">2. NPO 是什么?</h4><p>NPO 可以理解为 Near-Packaged Optics,也就是<strong>把光引擎放得更靠近 ASIC,但又不像 CPO 那样彻底封到一起</strong>。</p><p>它的价值在于折中:</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4146583bc8e2207dd76b464ff9bf001c\" tg-width=\"1198\" tg-height=\"328\"/></p><p>这说明未来几年很可能不是“一步到 CPO”,而是:</p><p><strong>传统可插拔 → LPO/NPO → CPO → 光 I/O / optical fabric</strong></p><p>这也是为什么 2026 年你不能只看 CPO。真正能兑现业绩的,可能是那些能跨多个阶段供货的公司。</p><p><strong>总结下来就是CPO这个故事2026年还不会兑现,CPO在2026年下半年只能小批量出货,只用于scale out场景,也就是机柜和机柜之间真正大规模铺开要等到2028年。</strong></p><p><strong>为什么这么慢?伯恩斯坦给了三个原因:</strong></p><p>第一个原因是云服务商不愿意换传统光模块出问题了,运维拔下来换一个新的就行,几分钟搞定。CPU是焊死在交换机里的,一个光引擎坏了,整台交换机要返厂,停机时间、运维成本对亚马逊、谷歌、微软这些云服务商来说是大问题。而且光模块的故障率不低,行业标准是10万小时故障一次,换算下来1万个光模块一年要换九个,这是硬故障,还没算软故障。</p><p>CPO把光引擎做进芯片里,可靠性必须做到几个数量级的提升,才能让云服务商放心。伯恩斯坦直接说了,他们和中际旭创这家中国光模块厂沟通,中际旭创告诉他们没有一家云服务商客户计划在2026到2027年大规模部署CPO这句话很重,市场可能还没听进去。</p><p>第二个原因是过渡方案已经出来了,CPU不是唯一选择。中间有两个技术,一个叫LPO个叫NPO。LPO是把光模块里那个最耗电的DSP芯片去掉,用更简单的元件替代。这一刀下去,功耗降到传统光模块的3分之1,但还保留可插拔800G的LPO现在已经在量产。</p><p>NPO是把光引擎放在交换机芯片旁边的PCB上,但还是可拆卸的。英伟达现在叫CPU的产品,严格说其实是NPO这两个过渡方案能撑2到3年。所以云服务商完全有理由说我先用LPU撑着,等CPO真的成熟了再说。</p><p>第三个原因是scale up场景里,铜缆还没死,GPU之间的连接叫scale up。这里铜缆的成本优势、可靠性优势,目前没有任何替代品能比。</p><p>伯恩斯坦明确说,2026到2028年,scale up仍然是铜缆主导,立讯精密在这里是受益者,他跟英伟达GP300铜缆连接器跟安费诺正面竞争,还有一个叫CPC 共封装铜缆的过渡技术术,进一步延长了铜缆的生命周期</p><p>lightcounting这家行业咨询机构预测,到2029年1.6T的连接市场里,铜缆还能占接近一半的份额。</p><h3 id=\"id_335109241\">五、CPO 最大影响:不是简单降成本,而是重分配利润池</h3><p>CPO 的产业意义,不只是节能,也不是单纯替代光模块。</p><p>它真正改变的是:<strong>利润从哪里产生。</strong></p><p>传统可插拔光模块时代,价值链大致是:</p><p><strong>DSP / 光芯片 / TOSA/ROSA / 模块封装 / 光模块厂 / 交换机厂 / 云厂商。</strong></p><p>CPO 时代会变成:</p><p><strong>Switch ASIC / 光引擎 / 外置激光源 / FAU / 先进封装 / 晶圆制造 / 测试 / 系统集成。</strong></p><p>Bernstein 用 NVIDIA Quantum-X800 CPO switch 做了成本拆解:该交换机配置四颗 switch ASIC,每颗集成 18 个 optical engines,并有 18 个外部光源模块;单台 Quantum-X800 CPO switch 估算成本约 57 万美元。摘要还指出,在 CPO 架构下 DSP 被取消,光引擎与交换芯片共封装,价值中心向芯片设计、先进封装和晶圆制造转移。</p><p>这就是为什么报告会利好这些方向:</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/81ed35eb5979d8509afefe42d1ed4706\" tg-width=\"1117\" tg-height=\"660\"/></p><p>相对来说,传统光模块厂会面临一个问题:</p><p><strong>如果价值从模块封装转到 ASIC、封装、光引擎和系统集成,它们的利润池可能被重构。</strong></p><p>但这不等于传统光模块厂马上没价值。因为 2026–2028 年,800G、1.6T、LPO/NPO 仍然会有大量需求。Cignal AI 也指出,高速 datacom 模块,尤其是 800GbE 和新兴 1.6TbE 设计,仍会是 2026 年的主要增长引擎。</p><p>所以正确理解是:</p><p><strong>CPO 会改变光模块产业链利润分配,但不会在 2026 年立刻消灭可插拔光模块。</strong></p><h3 id=\"id_301907702\">六、为什么报告强调 PCB、ABF、CCL 是 2026 更现实的方向?</h3><p>这是我认为最值得你关注的地方。</p><p>CPO 的想象空间大,但兑现周期偏后。相比之下,PCB、ABF、CCL 的升级更靠近当下订单。</p><p>原因是:即使 CPO 还没有大规模商用,AI 服务器和交换机已经在升级。</p><p>Rubin、Rubin Ultra、GB300、云厂商 ASIC、下一代 switch ASIC,都在提高:</p><p><strong>单板速率、封装面积、供电密度、信号完整性要求、散热要求、材料低损耗要求。</strong></p><p>这是这份研报里最反共识,但最容易被忽略的一条。<strong>真正在2026年赚到钱的是PCB、HDI、ABF、基板这条老钱赛道。</strong></p><p>为什么说反共识?因为这条赛道太传统了。PCB是几十年的老行业,全球市场2025年850亿美元,听起来一点也不性感,所有人都盯着CPO,盯着光模块,盯着英伟达,没人愿意花时间研究印刷电路板,但伯恩斯坦的数据告诉我们,这条赛道在2025年已经悄悄起飞了。</p><p>伯恩斯坦给了一组数字,盛虹科技做HDI高密度互联板的,2025年营收同比增长63%。WUS沪电股份给英伟达GB300MPCB的营收增长45%。Gold circuit金象电给AWS Trinium年供货的增长40%,shengyi electronicd生益电子AWS供应链的另一家增长40%。这些都是已经发生的真实业绩,不是预期,是兑现。为什么这条赛道在涨?有三层维度可以看:</p><p>第一层是AI服务器对PCB的含量翻倍了。过去英伟达H10服务器,一台80GPUHDI加PCB的总价值大概100到150美元每張GPU。换到GB200VL72机柜,这个数字直接翻到300美元每張。什么意思呢?同样卖一张GPU,PCB厂商赚的钱翻了一倍。</p><p>而且这还没完,即将到来的Vera Robin平台会采用一种叫midplane中版的新结构,把原本用铜缆连接的部分换成多层PCB。这块mid plane是44层板,用最高端的M8等級覆铜版,在下一代的Rubin ultra可能用到78层版M9等级。层数翻倍,材料升级,价值量再次翻倍。</p><p>第二层是上游材料卡脖子。ABF基板有一种关键材料叫T-glass低热膨胀系数玻璃纤维,它的作用是防止AI芯片在高温下基板变形导致焊点失效。</p><p>T glass现在全球只有一家公司能做到顶级规格,叫日东纺,CTE数值是2.8%,其他厂家做不到这个水平。日东纺的新产能要到2026年底才能上线,正式出货要到2027年,这意味着整个2026年t glass持续短缺。</p><p>什么是t glass短缺?就是ABF基板厂商可以名正言顺涨价。Unimicron新兴电子已经和客户重新谈了价格。伯恩斯坦的模型预测,ABF基版的ASP在2026年每个季度环比涨5%到7%,年累计涨幅可能超过20%。</p><p>第三层是ABF膜的隐形垄断者。ABF膜是ABF基板的核心材料之一,这种材料的发明者叫Agenomoto,味知数,就是那个卖味精的日本食品公司。他们在90年代研发味精的过程中,意外发现了一种特殊的氨基酸衍生薄膜,可以做半导体基板的热胀层。从那时起,全球95%的ABF膜都来自未知素。</p><p>伯恩斯坦的数据,味之素的ABF业务毛利率60%,12026财年增速32%,2027财年预计加速到45%。这家公司的ABF业务30年没人能撼动倍。</p><p>所以 2026 年更确定的不是“CPO 一夜爆发”,而是:</p><p><strong>高速 PCB 要升级; ABF 基板要升级; CCL 要升级到更低损耗材料; 铜箔、玻纤布、低 Dk/低 Df 材料要升级; 测试和验证环节要升级。</strong></p><p>所以2026 年更现实的策略,是先抓三类确定性<strong>——1.6T 和 LPO/NPO 过渡带来的光学需求、Rubin/ASIC 带来的 PCB/ABF/CCL 升级、CPO 试产前必须投入的测试/FAU/光源/先进封装。</strong></p><p>因为资本市场常犯一个错误:</p><p><strong>喜欢买最远的概念,但真正先出业绩的往往是“远期概念之前必须先建好的基础设施”。</strong></p><p>CPO 就像未来的高铁站。</p><p>但在高铁站全面运行前,先赚钱的可能是修路、铺轨、供电、信号系统和检测设备。</p><h3 id=\"id_2844275992\">七、这份报告里的产业链受益顺序</h3><p>如果把 AI 连接产业链分成四层:</p><h4 id=\"id_1154485595\">第一层:最强平台级赢家</h4><p>这类公司不是只卖一个零件,而是控制架构。</p><p>NVIDIA</p><p>NVIDIA 的优势不是只有 GPU,而是 GPU + NVLink + InfiniBand + Ethernet + Spectrum-X + Quantum-X + 软件生态。NVIDIA 官方披露的 silicon photonics networking switches 已经把 TSMC、Coherent、Corning、Fabrinet、Foxconn、Lumentum、SENKO、SPIL、Sumitomo Electric、TFC Communication 等纳入生态。</p><p>这说明 NVIDIA 在做一件事:</p><p><strong>不只是卖 GPU,而是把 AI 工厂的网络架构也纳入自己的平台控制。</strong></p><p><strong>台积电,</strong>它是这整个故事的隐形枢纽</p><p>cop平台,把电子芯片和光子芯片用混合建合技术结合起来。所有大客户英伟达、博通、Ai labs都在往台积电迁移。这家不靠CPO本身赚多少钱,但cpo强化了台积电在先进封装和晶圆代工的统治地位。</p><p><strong>Broadcom</strong></p><p>Broadcom 的逻辑不同。它更像是:</p><p><strong>Ethernet switch ASIC + custom ASIC + CPO + 云厂商定制芯片生态。</strong></p><p>Broadcom 2025 年 10 月宣布 Tomahawk 6 Davisson,这是其第三代 CPO Ethernet switch,具备 102.4Tbps switching capacity,并称已在 shipping;Broadcom 称其通过集成 TSMC COUPE 光引擎和先进多芯片封装,将 optical interconnect power consumption 降低 70%,同时支持 512 XPUs 的 scale-up 和两层网络中 100,000+ XPUs。</p><p>这说明 台积电、Broadcom 是 NVIDIA 之外,在 AI 网络与 CPO 价值链里非常关键的公司。</p><h4 id=\"id_1883992105\">第二层:确定性较强的光学与高速互连</h4><p>这包括:</p><p><strong>1.6T 光模块、LPO/NPO、硅光、激光器、外置光源、FAU、光连接器。</strong></p><p>代表方向包括 Coherent、Lumentum、Fabrinet、Innolight、Eoptolink、SENKO、Corning、Sumitomo 等。NVIDIA 官方生态名单里就包含多家光学、封装和连接相关企业。</p><p>这一层的重点不是“谁最像 CPO”,而是:</p><p><strong>谁能同时吃到 800G/1.6T、LPO/NPO、CPO 试产、外置光源和 FAU 需求。</strong></p><p>能跨阶段的公司,胜率高于单一概念公司。</p><h4 id=\"id_2136101767\">第三层:PCB、ABF、CCL、材料</h4><p>这是 2026 年认为最容易被低估的地方。</p><p>公开转述中提到,原报告覆盖或提及了 Chroma、Luxshare、Unimicron、NVIDIA、Broadcom、TSMC、Ibiden 等公司。</p><p>这里面 Unimicron、Ibiden 这种基板/PCB 链条公司非常值得注意,因为 AI 服务器复杂度提升后,PCB 和封装基板不再只是跟随件,而是性能约束本身。</p><h4 id=\"id_2150587674\">第四层:测试设备、良率、可靠性</h4><p>CPO 最大难点不是 PPT,而是量产。</p><p>量产要解决:</p><p><strong>光电耦合良率;</strong></p><p><strong>外置激光源稳定性;</strong></p><p><strong>高温环境可靠性;</strong></p><p><strong>封装应力;</strong></p><p><strong>现场维护;</strong></p><p><strong>测试时间;</strong></p><p><strong>一致性;</strong></p><p><strong>失效后维修模式。</strong></p><p>所以测试设备和可靠性验证可能是很好的“卖铲人”。</p><p>这类公司不一定最性感,但如果 CPO 进入试产,它们往往是最早看到订单的环节。</p><h3 id=\"id_1894434591\">八、这份报告的投资含义:不要买“最像概念的”,要买“最难绕开的”</h3><p>这份报告对投资最大的启发是:</p><p><strong>AI 连接不是单点技术革命,而是瓶颈迁移。投资要押共同瓶颈,不要押单一路线。</strong></p><p>什么叫共同瓶颈?</p><p>就是无论最终是 CPO、LPO、NPO,还是传统可插拔继续升级,都绕不开的东西。比如:</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7a24be50ed8281c80b3a5a7189310e35\" tg-width=\"1180\" tg-height=\"662\"/></p><p>相反,单一路线风险比较</p><p>比如你只买“纯 CPO 概念”,风险是:</p><p><strong>CPO 量产时间推迟,订单不兑现,估值先杀。</strong></p><p>只买传统光模块,风险是:</p><p><strong>CPO/NPO/LPO 重构价值链,长期利润池被平台厂和芯片/封装厂拿走。</strong></p><p>只买 PCB/材料,风险是:</p><p><strong>客户扩产过快、供给集中释放、毛利率反转。</strong></p><p>所以更好的组合是:</p><p><strong>2026 年买确定性,2027 年买订单弹性,2028 年以后买架构期权。</strong></p><h3 id=\"id_112833555\">九、个人对这份报告的合理性评价</h3><h4 id=\"id_279458546\">很合理的地方</h4><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>第一,<strong>把 AI 瓶颈从 GPU 扩展到连接系统</strong>,这个方向非常对。NVIDIA、Broadcom 的产品发布都在验证这一点。</p></li><li><p>第二,<strong>反对“铜退光进”的简单叙事</strong>,这个判断非常重要。Reuters 对 Jensen Huang 的报道已经明确说明,铜在 GPU/XPU 核心连接里短期仍有可靠性优势。</p></li><li><p>第三,<strong>认为 CPO 是方向但规模化要等可靠性验证</strong>,这个判断也合理。LightCounting、Yole/EDN 的行业判断都偏向“逐步迁移,而非立刻全面替代”。</p></li><li><p>第四,<strong>强调 PCB/ABF/CCL、测试、光源等“前置环节”更容易在 2026 年兑现</strong>,这个对投资更有帮助。因为资本市场容易过度交易最远期的故事,却低估近期真正进订单的环节。</p></li></ul><h4 id=\"id_2828849349\">需要注意的地方</h4><p>第一,公开转述可能会把 Bernstein 的观点“投资化、标题党化”。比如“AI 真正战场不在芯片,在连接”这句话有传播力,但严格说,GPU/HBM/CoWoS 仍然是核心瓶颈,只是连接的边际重要性上升,不是芯片不重要。</p><p>第二,CPO 的价值转移方向对,但速度可能被市场高估。CPO 要解决制造、封装、现场维护、失效更换、可靠性等问题,不是一个发布会之后立刻放量的技术。</p><p>第三,LPO/NPO 的过渡价值很大,但其系统调试难度也不低。LPO 不是“低功耗版可插拔”这么简单,它把很多复杂度转移到了主机侧和系统级调试上。</p><p>第四,PCB/ABF/CCL 这条线虽然确定性强,但也要警惕扩产周期。材料和基板行业一旦看到高景气,很容易扩产,后面客户平台节奏一慢,毛利率就会反噬。</p><h3 id=\"id_1092241998\">十、未来 2–3 年,可以按这个时间表跟踪</h3><h4 id=\"id_2477843972\">2026:不要只看 CPO,看三条确定性</h4><p>2026 年重点不是 CPO 大爆发,而是:</p><p><strong>1.6T 可插拔光模块是否放量;</strong></p><p><strong>LPO/NPO 是否获得更多云厂商/交换机平台认证;</strong></p><p><strong>PCB/ABF/CCL 是否继续涨价或扩产;</strong></p><p><strong>CPO 相关测试设备、FAU、外置光源是否开始有实际订单。</strong></p><p>如果这些发生,说明报告逻辑进入兑现期。</p><h4 id=\"id_642169802\">2027:看 CPO 试点从“样机”走向“客户部署”</h4><p>关键指标是:</p><p><strong>NVIDIA Quantum-X / Spectrum-X Photonics 的真实客户部署;</strong></p><p><strong>Broadcom Davisson/Tomahawk CPO 的客户扩展;</strong></p><p><strong>CoreWeave、Lambda、Meta、Google、微软、亚马逊等是否采用;</strong></p><p><strong>CPO 外置光源、FAU、测试设备是否进入收入确认。</strong></p><h4 id=\"id_726935990\">2028以后:看 CPO 是否进入 Scale-up</h4><p>最关键的转折点是:</p><p><strong>CPO 是否从交换机侧走向 XPU/GPU 附近;</strong></p><p><strong>光 I/O 是否进入高端 ASIC/GPU 封装;</strong></p><p><strong>OCS/optical fabric 是否开始改变数据中心网络拓扑。</strong></p><p>如果到了这一步,CPO 就不只是光模块替代,而是 AI 计算架构的变化。</p><h3 id=\"id_1244590217\">十一、基于这份报告的投资框架:四类资产,四种逻辑</h3><p>如果用这份报告指导美股/港股/A股投资,我会分四类。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/787f1e4c851ac3299ce34c5f0f5010c2\" tg-width=\"1192\" tg-height=\"447\"/></p><p>个人最认可的策略是:</p><p><strong>核心仓买平台赢家,弹性仓买光学与PCB确定性,期权仓小比例买 CPO 远期方向。</strong></p><p>不建议一上来就把所有资金押在“最纯 CPO 概念股”。</p><h3 id=\"id_4116657962\">十二、这份报告最核心的五个要点</h3><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>第一,<strong>AI 数据中心的瓶颈正在从“算得快”转向“连得快、连得稳、连得省电”。</strong></p></li><li><p>第二,<strong>光不会立刻消灭铜,铜也不会永远守住所有场景;不同距离和系统层级会选择不同方案。</strong></p></li><li><p>第三,<strong>CPO 是方向,但 2026 年更现实的收入在 1.6T、LPO/NPO、光源、测试、PCB、ABF、CCL。</strong></p></li><li><p>第四,<strong>CPO 的真正影响不是让光模块便宜,而是把利润池从传统模块封装转向芯片、封装、光引擎、光源、测试和系统平台。</strong></p></li><li><p>第五,<strong>投资 AI 连接,不要买最热的概念,要买最难绕开的瓶颈。</strong></p></li><li><p><strong>这是一份很有价值的“AI 第二层基础设施”报告。它提醒市场:GPU 之后,下一个被重新定价的不是某一个零件,而是整个 AI 连接栈。</strong></p></li></ul><p>但它也不能被简单读成“CPO 立刻爆发”。更准确的读法是:</p><p><strong>2026 年看可插拔/LPO/NPO/PCB/ABF/测试;</strong></p><p><strong>2027 年看 CPO 试点订单;</strong></p><p><strong>2028 年以后看 CPO 和光 I/O 是否真正进入 AI 计算核心架构。</strong></p></body></html>","source":"PANews","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>伯恩斯坦97页研报拆解:AI数据中心连接之战,谁才是2026真正赢家?</title>\n<style 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Bernstein)是一家总部位于美国的全球知名投资研究公司和资产管理机构。它成立于1967年,目前隶属于全球资产管理巨头联博(AllianceBernstein,简称AB),伯恩斯坦也是规模最大、历史最悠久的独立卖方研究机构之一。下面详细拆解下伯恩斯坦的这份报告。2月中在有详细拆解过AI算力产业链瓶颈传导的底层逻辑,聊到25-26年光互连是市场正在切换的AI主线之一。在伯恩斯坦这份报告,核心是三个方面:为什么连接性取代算力成为新瓶颈?CPO兑现节奏在哪里?为什么 PCB/ABF 基板是 2026 年更现实的业绩兑现方向?详细拆解下这份报告真正想讲的不是“CPO 要爆发”,而是:AI 数据中心的瓶颈,正在从 GPU/HBM/CoWoS,继续向“连接系统”迁移。未来的投资主线不是 CPO 独赢,而是光、电、铜、板、封装、测试共同升级。更直白地说:过去市场看 AI,主要看 GPU 算力。现在市场开始看 GPU 之间怎么连起来。未来要看的是 算力利用率能不能被连接系统释放出来。这就是报告标题里所谓的 “War for AI Data Center Connectivity”。一、为什么“连接”会变成 AI 数据中心的新瓶颈?AI 集群不是把 GPU 堆在一起就完事了。真正的问题是:这些 GPU 必须高速同步、交换参数、传输激活值、做 AllReduce、做模型并行和数据并行。理论算力再强,如果 GPU 之间通信跟不上,实际利用率就会掉下来。可以把 AI 集群理解成一个巨大的工厂:为什么连接性会取代算力成为新瓶颈?这件事的根源要从大模型的训练方式说起。大模型训练有两种并行方法:一种叫张量并行,一种叫专家并行。这两种方法的共同特点是需要GPU之间频繁地、大规模地交换数据。一次训练GPU之间要交换的数据量是天文数字,什么意思呢?过去你只要堆GPU数量就行了,现在你堆的越多,GPU之间通信的开销就越大。到某个临界点加GPU不再让训练变快,反而让通信堵车更严重,这就是连接瓶颈。伯恩斯坦给了一组对比,一个标准的英伟达GB30机柜里面,GPU和GPU之间用的是铜缆,因为距离短,铜缆便宜稳定。但机柜和机柜之间必须用光纤,因为铜缆超过2米信号衰减就受不了。光纤的两端需要光模块,光模块负责把电信号转成光信号再转回来。问题来了,一个1.6T的光模块功耗大概三十瓦,其中一大半都被一个叫DSP数字信号处理器的芯片吃掉了。一个机柜里几百个光模块,光通信这一项的功耗就压不下来。所以现在的AI数据中心遇到的真问题,不是算力不够使功耗到顶了。英伟达自己说新一代CPU交换机能比传统光模块节省70%的功耗,一个51.2T的交换机,光这一项就能省五百瓦,省下来的功耗可以让你多塞GPU。英伟达自己也在强化这个叙事。2025 年 3 月,NVIDIA 发布 Spectrum-X Photonics 和 Quantum-X silicon photonics switches,强调它们是为了让 AI factories 连接数百万 GPU,并降低能耗和运维成本;NVIDIA 称其 photonics switches 可以实现每端口 1.6Tb/s、3.5 倍能效提升、63 倍信号完整性提升、10 倍网络韧性提升。Bernstein这份报告的底层逻辑是:AI 资本开支的下一阶段,不只是继续买更多 GPU,而是买更多“让 GPU 有效工作的连接能力”。二、报告最核心的判断:不是“铜退光进”,而是“多路线共存”市场上经常有一个简单说法:光进铜退。但这份报告的观点更细:铜和光不是简单替代关系,而是在不同距离、不同带宽、不同维护要求、不同成本结构下长期共存。Bernstein 认为 copper 和 optical interconnects 不是简单替代品,而是在 Scale-up 和 Scale-out 场景下分别发展。这个判断非常关键。1. Scale-up:机柜内/近距离互联,铜仍然很强Scale-up 更接近 GPU 与 GPU、GPU 与 switch、机柜内或近机柜范围的高速互联。这里最看重:低延迟、低成本、高可靠性、可维护性、短距离传输能力。在这个场景里,铜并没有马上死掉。老黄之前也明确表态:NVIDIA 暂时不会把 CPO 用在旗舰 GPU 之间的主连接上,因为传统铜连接目前比 CPO 光连接可靠得多;NVIDIA 会先把 CPO 用在服务器顶部交换机中的两款新网络芯片上。这句话非常重要。它说明:CPO 是方向,但不是马上全面替代铜。也就是说,至少在现阶段,NVIDIA 的逻辑是:交换机侧可以先上 CPO,GPU/XPU 侧要更谨慎。原因很简单:GPU 是系统里最贵、最关键的资产。你不能因为光互连节能,就牺牲可靠性。AI 训练集群里,一个链路频繁掉线,损失的不只是硬件成本,而是训练任务中断、GPU 利用率下降、调度复杂度上升。2. Scale-out:机柜间/集群间互联,光学更有优势Scale-out 是更大范围的 GPU 集群扩展,通常涉及机柜之间、数据中心内部更长距离的东西向流量。这个场景下,光学方案的优势更明显:距离更远、带宽更高、线缆更轻、功耗更低、布线密度更好。所以未来不是“铜被光完全替代”,而是:伯恩斯坦这份报告最有价值的地方:它没有停留在“CPO 概念股”层面,而是把 AI 连接拆成了多条技术路线。三、CPO:方向很重要,但 2026 年不是全面爆发年这份报告里最容易被市场误读的地方,就是 CPO。很多人看到 CPO,就直接得出结论:光模块要被替代,CPO 立刻爆发,传统光模块厂完了。这个理解太粗。Bernstein 预计 CPO 在 Scale-out 网络中的小规模部署可能从 2026 年下半年开始,主要用于验证真实性能和供应链成熟度;但在更关键的 Scale-up 场景中,CPO 采用可能推迟到 2028 年下半年以后,因为行业需要先验证交换机侧 CPO 的长期可靠性,再应用到更高价值、更不能容错的 XPU 系统里。这和Jensen Huang之前的表态是吻合的:CPO 会先用于网络交换芯片,而不是直接大规模进入 GPU 主连接。所以时间节奏应该这样理解:LightCounting 的观点也支持“渐进演进”而不是“一夜切换”。它预测传统 retimed pluggables 未来 5 年仍将占主导,虽然 LPO/CPO 在 2026–2028 年会占 800G 和 1.6T 端口的重要比例。 EDN 对行业观点的总结也提到,Yole 认为 CPO 大规模部署可能在 2028–2030 年之间,LightCounting 则认为本十年内光模块仍会占数据中心光链路的大多数,但光学器件会持续向 ASIC 靠近。所以我的判断是:CPO 是中长期方向,但 2026 年更确定的收入,不一定在最纯的 CPO 概念股,而在 CPO 前夜必须先升级的光源、测试、封装、PCB、ABF、CCL、1.6T 光模块和 LPO/NPO。四、LPO/NPO:它们是 CPO 爆发前的“过渡主线”这份报告很重要的一点,是没有把技术路线简单分成“传统光模块 vs CPO”。中间还有 LPO 和 NPO。1. LPO 是什么?LPO,全称 Linear Pluggable Optics。它大致可以理解为:保留可插拔形态,但去掉或弱化 DSP,用线性驱动和主机侧均衡来降低功耗。优点是:功耗更低、成本可能更低、仍然保留一定可维护性。缺点是:系统调试更难、链路预算更紧、对主机侧 SerDes 和系统工程要求更高。公开摘要提到,LPO 通过去掉 DSP、把信号处理交给线性组件,可以相较传统可插拔模块大幅降低功耗,同时保留模块化维护便利;Bernstein 甚至认为到 2030 年 LPO 出货量可能超过 CPO。2. NPO 是什么?NPO 可以理解为 Near-Packaged Optics,也就是把光引擎放得更靠近 ASIC,但又不像 CPO 那样彻底封到一起。它的价值在于折中:这说明未来几年很可能不是“一步到 CPO”,而是:传统可插拔 → LPO/NPO → CPO → 光 I/O / optical fabric这也是为什么 2026 年你不能只看 CPO。真正能兑现业绩的,可能是那些能跨多个阶段供货的公司。总结下来就是CPO这个故事2026年还不会兑现,CPO在2026年下半年只能小批量出货,只用于scale out场景,也就是机柜和机柜之间真正大规模铺开要等到2028年。为什么这么慢?伯恩斯坦给了三个原因:第一个原因是云服务商不愿意换传统光模块出问题了,运维拔下来换一个新的就行,几分钟搞定。CPU是焊死在交换机里的,一个光引擎坏了,整台交换机要返厂,停机时间、运维成本对亚马逊、谷歌、微软这些云服务商来说是大问题。而且光模块的故障率不低,行业标准是10万小时故障一次,换算下来1万个光模块一年要换九个,这是硬故障,还没算软故障。CPO把光引擎做进芯片里,可靠性必须做到几个数量级的提升,才能让云服务商放心。伯恩斯坦直接说了,他们和中际旭创这家中国光模块厂沟通,中际旭创告诉他们没有一家云服务商客户计划在2026到2027年大规模部署CPO这句话很重,市场可能还没听进去。第二个原因是过渡方案已经出来了,CPU不是唯一选择。中间有两个技术,一个叫LPO个叫NPO。LPO是把光模块里那个最耗电的DSP芯片去掉,用更简单的元件替代。这一刀下去,功耗降到传统光模块的3分之1,但还保留可插拔800G的LPO现在已经在量产。NPO是把光引擎放在交换机芯片旁边的PCB上,但还是可拆卸的。英伟达现在叫CPU的产品,严格说其实是NPO这两个过渡方案能撑2到3年。所以云服务商完全有理由说我先用LPU撑着,等CPO真的成熟了再说。第三个原因是scale up场景里,铜缆还没死,GPU之间的连接叫scale up。这里铜缆的成本优势、可靠性优势,目前没有任何替代品能比。伯恩斯坦明确说,2026到2028年,scale up仍然是铜缆主导,立讯精密在这里是受益者,他跟英伟达GP300铜缆连接器跟安费诺正面竞争,还有一个叫CPC 共封装铜缆的过渡技术术,进一步延长了铜缆的生命周期lightcounting这家行业咨询机构预测,到2029年1.6T的连接市场里,铜缆还能占接近一半的份额。五、CPO 最大影响:不是简单降成本,而是重分配利润池CPO 的产业意义,不只是节能,也不是单纯替代光模块。它真正改变的是:利润从哪里产生。传统可插拔光模块时代,价值链大致是:DSP / 光芯片 / TOSA/ROSA / 模块封装 / 光模块厂 / 交换机厂 / 云厂商。CPO 时代会变成:Switch ASIC / 光引擎 / 外置激光源 / FAU / 先进封装 / 晶圆制造 / 测试 / 系统集成。Bernstein 用 NVIDIA Quantum-X800 CPO switch 做了成本拆解:该交换机配置四颗 switch ASIC,每颗集成 18 个 optical engines,并有 18 个外部光源模块;单台 Quantum-X800 CPO switch 估算成本约 57 万美元。摘要还指出,在 CPO 架构下 DSP 被取消,光引擎与交换芯片共封装,价值中心向芯片设计、先进封装和晶圆制造转移。这就是为什么报告会利好这些方向:相对来说,传统光模块厂会面临一个问题:如果价值从模块封装转到 ASIC、封装、光引擎和系统集成,它们的利润池可能被重构。但这不等于传统光模块厂马上没价值。因为 2026–2028 年,800G、1.6T、LPO/NPO 仍然会有大量需求。Cignal AI 也指出,高速 datacom 模块,尤其是 800GbE 和新兴 1.6TbE 设计,仍会是 2026 年的主要增长引擎。所以正确理解是:CPO 会改变光模块产业链利润分配,但不会在 2026 年立刻消灭可插拔光模块。六、为什么报告强调 PCB、ABF、CCL 是 2026 更现实的方向?这是我认为最值得你关注的地方。CPO 的想象空间大,但兑现周期偏后。相比之下,PCB、ABF、CCL 的升级更靠近当下订单。原因是:即使 CPO 还没有大规模商用,AI 服务器和交换机已经在升级。Rubin、Rubin Ultra、GB300、云厂商 ASIC、下一代 switch ASIC,都在提高:单板速率、封装面积、供电密度、信号完整性要求、散热要求、材料低损耗要求。这是这份研报里最反共识,但最容易被忽略的一条。真正在2026年赚到钱的是PCB、HDI、ABF、基板这条老钱赛道。为什么说反共识?因为这条赛道太传统了。PCB是几十年的老行业,全球市场2025年850亿美元,听起来一点也不性感,所有人都盯着CPO,盯着光模块,盯着英伟达,没人愿意花时间研究印刷电路板,但伯恩斯坦的数据告诉我们,这条赛道在2025年已经悄悄起飞了。伯恩斯坦给了一组数字,盛虹科技做HDI高密度互联板的,2025年营收同比增长63%。WUS沪电股份给英伟达GB300MPCB的营收增长45%。Gold circuit金象电给AWS Trinium年供货的增长40%,shengyi electronicd生益电子AWS供应链的另一家增长40%。这些都是已经发生的真实业绩,不是预期,是兑现。为什么这条赛道在涨?有三层维度可以看:第一层是AI服务器对PCB的含量翻倍了。过去英伟达H10服务器,一台80GPUHDI加PCB的总价值大概100到150美元每張GPU。换到GB200VL72机柜,这个数字直接翻到300美元每張。什么意思呢?同样卖一张GPU,PCB厂商赚的钱翻了一倍。而且这还没完,即将到来的Vera Robin平台会采用一种叫midplane中版的新结构,把原本用铜缆连接的部分换成多层PCB。这块mid plane是44层板,用最高端的M8等級覆铜版,在下一代的Rubin ultra可能用到78层版M9等级。层数翻倍,材料升级,价值量再次翻倍。第二层是上游材料卡脖子。ABF基板有一种关键材料叫T-glass低热膨胀系数玻璃纤维,它的作用是防止AI芯片在高温下基板变形导致焊点失效。T glass现在全球只有一家公司能做到顶级规格,叫日东纺,CTE数值是2.8%,其他厂家做不到这个水平。日东纺的新产能要到2026年底才能上线,正式出货要到2027年,这意味着整个2026年t glass持续短缺。什么是t glass短缺?就是ABF基板厂商可以名正言顺涨价。Unimicron新兴电子已经和客户重新谈了价格。伯恩斯坦的模型预测,ABF基版的ASP在2026年每个季度环比涨5%到7%,年累计涨幅可能超过20%。第三层是ABF膜的隐形垄断者。ABF膜是ABF基板的核心材料之一,这种材料的发明者叫Agenomoto,味知数,就是那个卖味精的日本食品公司。他们在90年代研发味精的过程中,意外发现了一种特殊的氨基酸衍生薄膜,可以做半导体基板的热胀层。从那时起,全球95%的ABF膜都来自未知素。伯恩斯坦的数据,味之素的ABF业务毛利率60%,12026财年增速32%,2027财年预计加速到45%。这家公司的ABF业务30年没人能撼动倍。所以 2026 年更确定的不是“CPO 一夜爆发”,而是:高速 PCB 要升级; ABF 基板要升级; CCL 要升级到更低损耗材料; 铜箔、玻纤布、低 Dk/低 Df 材料要升级; 测试和验证环节要升级。所以2026 年更现实的策略,是先抓三类确定性——1.6T 和 LPO/NPO 过渡带来的光学需求、Rubin/ASIC 带来的 PCB/ABF/CCL 升级、CPO 试产前必须投入的测试/FAU/光源/先进封装。因为资本市场常犯一个错误:喜欢买最远的概念,但真正先出业绩的往往是“远期概念之前必须先建好的基础设施”。CPO 就像未来的高铁站。但在高铁站全面运行前,先赚钱的可能是修路、铺轨、供电、信号系统和检测设备。七、这份报告里的产业链受益顺序如果把 AI 连接产业链分成四层:第一层:最强平台级赢家这类公司不是只卖一个零件,而是控制架构。NVIDIANVIDIA 的优势不是只有 GPU,而是 GPU + NVLink + InfiniBand + Ethernet + Spectrum-X + Quantum-X + 软件生态。NVIDIA 官方披露的 silicon photonics networking switches 已经把 TSMC、Coherent、Corning、Fabrinet、Foxconn、Lumentum、SENKO、SPIL、Sumitomo Electric、TFC Communication 等纳入生态。这说明 NVIDIA 在做一件事:不只是卖 GPU,而是把 AI 工厂的网络架构也纳入自己的平台控制。台积电,它是这整个故事的隐形枢纽cop平台,把电子芯片和光子芯片用混合建合技术结合起来。所有大客户英伟达、博通、Ai labs都在往台积电迁移。这家不靠CPO本身赚多少钱,但cpo强化了台积电在先进封装和晶圆代工的统治地位。BroadcomBroadcom 的逻辑不同。它更像是:Ethernet switch ASIC + custom ASIC + CPO + 云厂商定制芯片生态。Broadcom 2025 年 10 月宣布 Tomahawk 6 Davisson,这是其第三代 CPO Ethernet switch,具备 102.4Tbps switching capacity,并称已在 shipping;Broadcom 称其通过集成 TSMC COUPE 光引擎和先进多芯片封装,将 optical interconnect power consumption 降低 70%,同时支持 512 XPUs 的 scale-up 和两层网络中 100,000+ XPUs。这说明 台积电、Broadcom 是 NVIDIA 之外,在 AI 网络与 CPO 价值链里非常关键的公司。第二层:确定性较强的光学与高速互连这包括:1.6T 光模块、LPO/NPO、硅光、激光器、外置光源、FAU、光连接器。代表方向包括 Coherent、Lumentum、Fabrinet、Innolight、Eoptolink、SENKO、Corning、Sumitomo 等。NVIDIA 官方生态名单里就包含多家光学、封装和连接相关企业。这一层的重点不是“谁最像 CPO”,而是:谁能同时吃到 800G/1.6T、LPO/NPO、CPO 试产、外置光源和 FAU 需求。能跨阶段的公司,胜率高于单一概念公司。第三层:PCB、ABF、CCL、材料这是 2026 年认为最容易被低估的地方。公开转述中提到,原报告覆盖或提及了 Chroma、Luxshare、Unimicron、NVIDIA、Broadcom、TSMC、Ibiden 等公司。这里面 Unimicron、Ibiden 这种基板/PCB 链条公司非常值得注意,因为 AI 服务器复杂度提升后,PCB 和封装基板不再只是跟随件,而是性能约束本身。第四层:测试设备、良率、可靠性CPO 最大难点不是 PPT,而是量产。量产要解决:光电耦合良率;外置激光源稳定性;高温环境可靠性;封装应力;现场维护;测试时间;一致性;失效后维修模式。所以测试设备和可靠性验证可能是很好的“卖铲人”。这类公司不一定最性感,但如果 CPO 进入试产,它们往往是最早看到订单的环节。八、这份报告的投资含义:不要买“最像概念的”,要买“最难绕开的”这份报告对投资最大的启发是:AI 连接不是单点技术革命,而是瓶颈迁移。投资要押共同瓶颈,不要押单一路线。什么叫共同瓶颈?就是无论最终是 CPO、LPO、NPO,还是传统可插拔继续升级,都绕不开的东西。比如:相反,单一路线风险比较比如你只买“纯 CPO 概念”,风险是:CPO 量产时间推迟,订单不兑现,估值先杀。只买传统光模块,风险是:CPO/NPO/LPO 重构价值链,长期利润池被平台厂和芯片/封装厂拿走。只买 PCB/材料,风险是:客户扩产过快、供给集中释放、毛利率反转。所以更好的组合是:2026 年买确定性,2027 年买订单弹性,2028 年以后买架构期权。九、个人对这份报告的合理性评价很合理的地方第一,把 AI 瓶颈从 GPU 扩展到连接系统,这个方向非常对。NVIDIA、Broadcom 的产品发布都在验证这一点。第二,反对“铜退光进”的简单叙事,这个判断非常重要。Reuters 对 Jensen Huang 的报道已经明确说明,铜在 GPU/XPU 核心连接里短期仍有可靠性优势。第三,认为 CPO 是方向但规模化要等可靠性验证,这个判断也合理。LightCounting、Yole/EDN 的行业判断都偏向“逐步迁移,而非立刻全面替代”。第四,强调 PCB/ABF/CCL、测试、光源等“前置环节”更容易在 2026 年兑现,这个对投资更有帮助。因为资本市场容易过度交易最远期的故事,却低估近期真正进订单的环节。需要注意的地方第一,公开转述可能会把 Bernstein 的观点“投资化、标题党化”。比如“AI 真正战场不在芯片,在连接”这句话有传播力,但严格说,GPU/HBM/CoWoS 仍然是核心瓶颈,只是连接的边际重要性上升,不是芯片不重要。第二,CPO 的价值转移方向对,但速度可能被市场高估。CPO 要解决制造、封装、现场维护、失效更换、可靠性等问题,不是一个发布会之后立刻放量的技术。第三,LPO/NPO 的过渡价值很大,但其系统调试难度也不低。LPO 不是“低功耗版可插拔”这么简单,它把很多复杂度转移到了主机侧和系统级调试上。第四,PCB/ABF/CCL 这条线虽然确定性强,但也要警惕扩产周期。材料和基板行业一旦看到高景气,很容易扩产,后面客户平台节奏一慢,毛利率就会反噬。十、未来 2–3 年,可以按这个时间表跟踪2026:不要只看 CPO,看三条确定性2026 年重点不是 CPO 大爆发,而是:1.6T 可插拔光模块是否放量;LPO/NPO 是否获得更多云厂商/交换机平台认证;PCB/ABF/CCL 是否继续涨价或扩产;CPO 相关测试设备、FAU、外置光源是否开始有实际订单。如果这些发生,说明报告逻辑进入兑现期。2027:看 CPO 试点从“样机”走向“客户部署”关键指标是:NVIDIA Quantum-X / Spectrum-X Photonics 的真实客户部署;Broadcom Davisson/Tomahawk CPO 的客户扩展;CoreWeave、Lambda、Meta、Google、微软、亚马逊等是否采用;CPO 外置光源、FAU、测试设备是否进入收入确认。2028以后:看 CPO 是否进入 Scale-up最关键的转折点是:CPO 是否从交换机侧走向 XPU/GPU 附近;光 I/O 是否进入高端 ASIC/GPU 封装;OCS/optical fabric 是否开始改变数据中心网络拓扑。如果到了这一步,CPO 就不只是光模块替代,而是 AI 计算架构的变化。十一、基于这份报告的投资框架:四类资产,四种逻辑如果用这份报告指导美股/港股/A股投资,我会分四类。个人最认可的策略是:核心仓买平台赢家,弹性仓买光学与PCB确定性,期权仓小比例买 CPO 远期方向。不建议一上来就把所有资金押在“最纯 CPO 概念股”。十二、这份报告最核心的五个要点第一,AI 数据中心的瓶颈正在从“算得快”转向“连得快、连得稳、连得省电”。第二,光不会立刻消灭铜,铜也不会永远守住所有场景;不同距离和系统层级会选择不同方案。第三,CPO 是方向,但 2026 年更现实的收入在 1.6T、LPO/NPO、光源、测试、PCB、ABF、CCL。第四,CPO 的真正影响不是让光模块便宜,而是把利润池从传统模块封装转向芯片、封装、光引擎、光源、测试和系统平台。第五,投资 AI 连接,不要买最热的概念,要买最难绕开的瓶颈。这是一份很有价值的“AI 第二层基础设施”报告。它提醒市场:GPU 之后,下一个被重新定价的不是某一个零件,而是整个 AI 连接栈。但它也不能被简单读成“CPO 立刻爆发”。更准确的读法是:2026 年看可插拔/LPO/NPO/PCB/ABF/测试;2027 年看 CPO 试点订单;2028 年以后看 CPO 和光 I/O 是否真正进入 AI 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梯队》 各位同学们新年好,今年第一个交易相信大家都收获了开门红。特别是经常关注我公众号的同学们,对于半导体今天的大涨应该丝毫不意外。 一切的都是我们预期的,只是仓位的多少罢了。这波有色金属到科技半导体的切换,我们从12月25号的文章就开始讲了。这波丝滑的过度,你打几分? 今天要讲的是,马上开始的CES大会有哪些轮动交易的机会,以及美国这次事件之后,黄金白银即将迎来第三波? 1、CES 大会的轮动交易节点和机会 图片 CES大会从美国时间1月4号开始,以上表格可以看出每天的议程,根据这些议程,我们可以推算出市场中可能有哪些轮动交易的机会。 这么多的科技股,是不是都要有交易机会?哪些更受资金偏好,哪些可能表现更一般?下面是我的预判逻辑: A. CES的重点交易前排(交易优先级从前到后) 坐第一排的是(AI PC、Edge AI 新叙事): AMD、ARM、QCOM(CES Day 0 – Day 1) 坐第二排的是(从终端 → 半上游): MRVL、MU / SNDK、KEYS(测试设备,逻辑偏硬)(CES Day 1 – Day 2) 坐第三排的是(工业 / 自动化 / 长周期): MBLY、ON、CAT 坐领导席的是(它们是“指数安全垫”,不是 CES alpha): NVDA、TSM、AVGO B. 以上交易顺序的逻辑,这一段要回答2个问题: 为什么第一梯队是AMD、ARM、QCOM? 为什么是AMD不是英伟达? 先来回答第一个问题:为什么第一梯队是AMD、ARM、QCOM? 首先,大家要知道CES的炒作逻辑,CES主要看三件事,第一,有没有“刚被讲出来的新需求”,第二,这个公司是不是“位置低,还没涨过”,第三,它是不是“终端 > 上游”的顺序里靠前的。 按照这个逻辑,AMD全中,AVGO一个不中。 这里需要明确的是,CES终端大会,不是算","listText":"图片来源:原创;《CES 梯队》 各位同学们新年好,今年第一个交易相信大家都收获了开门红。特别是经常关注我公众号的同学们,对于半导体今天的大涨应该丝毫不意外。 一切的都是我们预期的,只是仓位的多少罢了。这波有色金属到科技半导体的切换,我们从12月25号的文章就开始讲了。这波丝滑的过度,你打几分? 今天要讲的是,马上开始的CES大会有哪些轮动交易的机会,以及美国这次事件之后,黄金白银即将迎来第三波? 1、CES 大会的轮动交易节点和机会 图片 CES大会从美国时间1月4号开始,以上表格可以看出每天的议程,根据这些议程,我们可以推算出市场中可能有哪些轮动交易的机会。 这么多的科技股,是不是都要有交易机会?哪些更受资金偏好,哪些可能表现更一般?下面是我的预判逻辑: A. 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创世纪计划”(Genesis Mission )的机构达成协议,旨在利用AI加强国家安全并推动能源创新,相当于政府给AI背书。[正经]当前名单中已合作的企业如下:芯片巨头: <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$</a> 、 <a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">$美国超微公司(AMD)$</a> 、 <a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">$英特尔(INTC)$</a> 等;AI模型:OpenAI, Anthropic, xAI, <a href=\"https://laohu8.com/S/GOOGL\">$谷歌A(GOOGL)$</a> 、 <a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">$微软(MSFT)$</a> ;云数据: <a href=\"https://laohu8.com/S/ORCL\">$甲骨文(ORCL)$</a> 、 <a href=\"https://laohu8.com/S/PLTR\">$Palantir Technologies Inc.(PLTR)$</a> 、 <a href=\"https://laohu8.com/S/CRWV\">$CoreWeave, Inc.(CRWV)$</a> ;解决方案: <a href=\"https://laohu8.com/S/IBM\">$IBM(IBM)$</a> 、 <a href=\"https://laohu8.com/S/ACN\">$埃森哲(ACN)$</a> 等11月底这个计划就有了,但CoreWeave是名单中新增的,受此影响,CRWV上周五大涨20%。花旗最新观点:“买入”评级,但目标价从192美元下调","listText":"美国能源部(DOE)宣布与24家有意合作推进“ 创世纪计划”(Genesis Mission )的机构达成协议,旨在利用AI加强国家安全并推动能源创新,相当于政府给AI背书。[正经]当前名单中已合作的企业如下:芯片巨头: <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$</a> 、 <a 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15:25","market":"us","language":"zh","title":"机构:三星电子第三季度DRAM销量重夺市场第一","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2584191635","media":"爱集微","summary":"今年上半年,由于HBM市场暂时受挫,三星电子一度失去全球第一的宝座。三星电子与SK海力士的市场份额差距仅为0.4个百分点,表明市场对领先地位的竞争依然激烈。CFM指出,三星电子扩大HBM供应量以及通用DRAM价格走强是推动市场业绩反弹的关键因素。该公司第三季度HBM位单元出货量较上一季度增长85%。第三季度全球DRAM市场总销售额达400.37亿美元,环比增长24.7%。三星电子进一步巩固了其在NAND市场的领先地位。","content":"<html><body><article><p>据市场研究公司ChinaFlashMarket(CFM)11月19日发布的数据显示,<a href=\"https://laohu8.com/S/SSNLF\">三星电子</a>第三季度DRAM销售额环比增长29.6%,达到139.42亿美元,该公司市场份额达到34.8%,重回榜首。今年上半年,由于HBM市场暂时受挫,<a href=\"https://laohu8.com/S/SMSD.UK\">三星电子</a>一度失去全球第一的宝座。下半年,该公司业务重回正轨,实现了业务复苏。</p><p>SK海力士同期销售额达137.9亿美元,以34.4%的市场份额位居第二。三星电子与SK海力士的市场份额差距仅为0.4个百分点,表明市场对领先地位的竞争依然激烈。排名第三的<a href=\"https://laohu8.com/S/MU\">美光科技</a>销售额为89.84亿美元,市场份额为22.4%。</p><p>CFM指出,三星电子扩大HBM供应量以及通用DRAM价格走强是推动市场业绩反弹的关键因素。该公司第三季度HBM位单元出货量较上一季度增长85%。这主要得益于开始向<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>交付第五代HBM3E。人工智能数据中心对内存需求的激增导致PC和智能手机等消费级IT设备对DRAM的供应短缺,推高了价格。</p><p>此外,自数据统计开始以来,整体内存市场规模也创下历史新高。第三季度全球DRAM市场总销售额达400.37亿美元,环比增长24.7%。与去年同期相比,增幅高达54%。NAND闪存市场也录得184.22亿美元的销售额,环比增长16.8%。</p><p>三星电子进一步巩固了其在NAND市场的领先地位。该公司以53.66亿美元的NAND销售额继续保持第一的位置,市场份额达到29.1%。紧随其后的是SK海力士(19.2%)、铠侠(16.5%)、<a href=\"https://laohu8.com/S/WDC\">西部数据</a>(12.5%)和美光(12.2%)。</p><p>CFM预测,由于各应用领域的内存供应持续短缺,且供应商库存水平仍然较低,因此内存价格将保持强势,预计第四季度内存市场规模将再创新高。(校对/李梅)</p></article></body></html>","source":"tencent","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>机构:三星电子第三季度DRAM销量重夺市场第一</title>\n<style 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Flash为主存储介质的固态硬盘存储产品,对外表现为一块“盘”,可以直接装在电脑、服务器、数据中心里用。SSD呈现出“寡头竞争格局”,闪迪市场规模仅次于三星、SK海力士以及美光,该公司自2025年成功从西部数据完成分拆以来,得益于史无前例AI大浪潮所驱动的存储需求激增态势,闪迪股价已经疯狂上涨近500%。在强劲业绩公布后,闪迪股价在美股盘后一度暴涨超10%。</p><p style=\"text-align: justify;\">AI 训练/推理体系把“算力设备”(GPU/HBM)性能推到极致之后,真正的瓶颈落在“把全球天量级别数据按正确的模式、足够快地喂给这些 GPU/HBM”,而企业级SSD正好是这层“喂数系统”的最优解。在AI大浪潮推动之下,闪迪截至10月3日的Q1业绩数据显示,该公司总营收同比增长23%,环比增长21%至23.1亿美元,强于华尔街分析师们平均预期的21亿美元;该公司Non-GAAP准则下的调整后每股收益则为1.22美元,远高于上季度的0.29美元以及0.89美元的华尔街分析师预期。</p><p style=\"text-align: justify;\">更广泛的业绩指标方面,闪迪Q1营业利润实现1.76亿美元,意味着环比激增878%,Non-GAAP准则下的营业利润约2.45亿美元,环比大幅增长145%;该公司Q1净利润约1.12亿美元,相比之下上季度为亏损2300万美元,闪迪Q1Non-GAAP准则下的净利润约为1.81亿美元,环比大幅增长331%。闪迪Q1毛利润率约29.8%,高于上季度的26.2%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/77029d35ec73bde8357bb714b5074c61\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1573\" tg-height=\"374\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">闪迪截至10月3日的Q1实现数据中心业务营收环比大增26%,这主要得益于闪迪目前现有两家超大规模数据中心运营商的NAND供给资质,并计划在2026年与第三家超大规模数据中心以及一家大型存储OEM达成合作。此外,闪迪还与五家大型超大规模数据中心运营商进行了深度洽谈。</p><p style=\"text-align: justify;\">全球投资者们聚焦的业绩展望方面,闪迪管理层预计2026财年第二财季营收区间为25.5亿美元至26.5亿美元之间,高于华尔街平均预期的约23.6亿美元;闪迪预计第二财季NON-GAAP准则下的调整后每股收益将在3.00美元至3.40美元之间,远高于华尔街分析师平均预期的1.82美元。最新的超预期业绩展望可谓凸显出AI大浪潮正在推动高容量企业级SSD实际需求与产品价格迈向新一轮上行周期。</p><p style=\"text-align: justify;\">在华尔街,看涨存储巨头的情绪日益可谓升温,华尔街分析师们普遍认为当前AI泡沫处于最早期的成型阶段,远未到令人恐惧的“泡沫破裂时刻”,而在AI泡沫破裂之前,DRAM与NAND存储巨头们将是AI大浪潮最大受益群体之一,这些存储巨头们股价无比强劲的“牛市涨势”远未终结。摩根士丹利近日重申对于闪迪股票的“增持”评级,同时将12个月内目标价从95美元大幅上调至230美元,另一华尔街大行美国银行同样维持“增持”,目标价从125美元大幅上调至230美元。截至周四美股收盘,闪迪股价收于207.69美元。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>企业级 SSD——AI大浪潮的最大受益者之一</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">从产品和客户管线来看,闪迪在 AI/数据中心eSSD(企业级SSD)这条赛道上布局愈发激进,而且已经开始转化为实际订单和营收增速贡献。数据中心方向上,该公司在业绩报告中强调:正在推进 UltraQLC高容量企业级SSD的多家超大规模云&存储OEM认证,其中包括与英伟达的旗舰AI GPU产品——NVIDIA GB300,以及多家超大型数据中心运营商的eSSD资格测试。</p><p style=\"text-align: justify;\">闪迪此前在2025年8月于FMS上发布的256TB UltraQLC NVMe企业级SSD,官方明确定位为:专为数据摄取、准备和AI数据湖等AI驱动的密集型工作负载设计,用于超大规模云和高容量应用场景,能够大幅优化TCO。</p><p style=\"text-align: justify;\">企业级SSD受益于 AI 超大规模训练/推理的核心逻辑,主要是它在“吞吐、延迟、容量、能效和成本”这个多维空间里,刚好占据了AI GPU/AI ASIC算力集群下一层存储的最优点位。上有昂贵但超快的HBM/DRAM,下有便宜但速度太慢的HDD/对象存储,中间这一层“既要大又要快还要省电加高能效”的活,重任自然就落在了企业级NVMe SSD。</p><p style=\"text-align: justify;\">企业级NVMe SSD在吞吐、延迟、能效、成本等众多核心因素之间的综合平衡最优,自然成为 AI GPU等算力集群的“紧邻存储层”,也是AI训练 / 推理 / RAG工作负载最依赖、增量最大的一层存储。</p><p style=\"text-align: justify;\">比如企业级SSD在推理与多模型服务方面能够大幅降低冷启动和模型切换开销,许多业务需要“按需加载”不同模型或大语言模型分片,SSD则成为“模型仓库”,低延迟、高并发读的企业级 SSD 能显著减少冷启动时间,避免因为频繁加载权重而拖垮整体QPS。此外,技术白皮书和工程师实践经验都显示:高维向量库放在 NVMe SSD 上,是在 成本、性能、容量 之间的最佳折中;配合软件定义存储,可进一步优化RAG延迟和吞吐。</p><p style=\"text-align: justify;\">麦肯锡的一份研究报告显示,超大参数级别的生成式AI和大模型训练/推理对高密度NAND系列产品中的eSSD需求,将在2024–2030年带来35%+ 的企业级SSD位增长CAGR(年复合增速),其中AI 推理/RAG 场景位增长(CAGR基准)甚至可能超过100%,AI训练相关eSSD位数增长CAGR则可能达到62%。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>所有AI基建项目都可见“存储”的身影,存储超级周期已然启幕</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">如果从规模高达5000亿美元“星际之门”AI基建项目,OpenAI已经签署的接近1万亿美元规模AI算力基础设施累计协议的角度来看,这些超级AI基建项目都难以摆脱英伟达AI GPU算力集群,以及数据中心企业级高性能存储产品(以HBM存储系统、企业级SSD/HDD,服务器级别DDR5等存储产品为核心)。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/125644bd05d15e595d4876150ac64568\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"587\" tg-height=\"694\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">在这轮以AI大模型更新迭代以及AI数据中心扩建/新建为核心的史无前例AI投资周期中,英伟达等核心AI算力组件厂商们无疑是最大赢家;紧随其后的,则是以HBM为代表的高端存储器供应商(SK海力士、三星以及美光等),以及服务于AI数据中心的企业级高性能存储厂商(近线HDD 与数据中心 SSD)。这两条链路正在构成“AI 算力×存储”的双轮AI投资周期驱动,其中HBM存储系统是紧贴AI GPU/AI ASIC算力集群的第一存储产品梯队,而紧随其后的企业级 HDD/SSD 则是承接AI数据“存储大洪流”的AI基础设施建设狂潮的另一个大赢家势力。</p><p style=\"text-align: justify;\">在全球加速扩张与AI训练/推理密切相关联基础设施的史无前例“AI算力竞赛”中,摩根士丹利等华尔街大行高呼“存储超级周期”已至,企业级存储硬盘需求激增推动了数据存储产品巨头们,比如希捷、闪迪和西部数据的股价今年涨幅均高达三位数,可谓大幅跑赢美股大盘乃至全球股票市场。</p><p style=\"text-align: justify;\">摩根士丹利在研报中表示,在全球大型企业与各政府部门纷纷斥巨资布局AI的这股史无前例AI基建狂热浪潮中,与人工智能训练/推理系统密切相关的核心存储芯片需求仍然无比火爆,推动包括HBM存储系统、服务器级别DDR5与企业级SSD在内的数据中心存储业务营收猛增。</p><p style=\"text-align: justify;\">近期最令华尔街分析师们感到兴奋的消息无疑在于:英伟达CEO黄仁勋在10月底的华盛顿GTC大会上给出的“2025—2026年累计5000亿美元数据中心业务营收可见度——即来自 Blackwell 与下一代Rubin架构AI GPU系列产品“未来五个季度累计”的数据中心业务营收。</p><p style=\"text-align: justify;\">全球持续井喷式扩张的AI算力需求,加之美国政府主导的AI基础设施投资项目愈发庞大,并且科技巨头们不断斥巨资投入建设大型数据中心,很大程度上意味着对于长期钟情于英伟达以及AI算力产业链的投资者们来说,席卷全球的“AI信仰”对算力领军者们的股价“超级催化”远未完结,他们押注英伟达、台积电、美光、SK海力士以及希捷、西部数据等算力领军者们所主导的AI算力产业链公司的股价将继续演绎“牛市曲线”。</p></body></html>","source":"live_zhitongcaijing","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>存储“超级周期”逻辑再强化,SSD领军者闪迪营业利润激增878%</title>\n<style 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Flash为主存储介质的固态硬盘存储产品,对外表现为一块“盘”,可以直接装在电脑、服务器、数据中心里用。SSD呈现出“寡头竞争格局”,闪迪市场规模仅次于三星、SK海力士以及美光,该公司自2025年成功从西部数据完成分拆以来,得益于史无前例AI大浪潮所驱动的存储需求激增态势,闪迪股价已经疯狂上涨近500%。在强劲业绩公布后,闪迪股价在美股盘后一度暴涨超10%。AI 训练/推理体系把“算力设备”(GPU/HBM)性能推到极致之后,真正的瓶颈落在“把全球天量级别数据按正确的模式、足够快地喂给这些 GPU/HBM”,而企业级SSD正好是这层“喂数系统”的最优解。在AI大浪潮推动之下,闪迪截至10月3日的Q1业绩数据显示,该公司总营收同比增长23%,环比增长21%至23.1亿美元,强于华尔街分析师们平均预期的21亿美元;该公司Non-GAAP准则下的调整后每股收益则为1.22美元,远高于上季度的0.29美元以及0.89美元的华尔街分析师预期。更广泛的业绩指标方面,闪迪Q1营业利润实现1.76亿美元,意味着环比激增878%,Non-GAAP准则下的营业利润约2.45亿美元,环比大幅增长145%;该公司Q1净利润约1.12亿美元,相比之下上季度为亏损2300万美元,闪迪Q1Non-GAAP准则下的净利润约为1.81亿美元,环比大幅增长331%。闪迪Q1毛利润率约29.8%,高于上季度的26.2%。闪迪截至10月3日的Q1实现数据中心业务营收环比大增26%,这主要得益于闪迪目前现有两家超大规模数据中心运营商的NAND供给资质,并计划在2026年与第三家超大规模数据中心以及一家大型存储OEM达成合作。此外,闪迪还与五家大型超大规模数据中心运营商进行了深度洽谈。全球投资者们聚焦的业绩展望方面,闪迪管理层预计2026财年第二财季营收区间为25.5亿美元至26.5亿美元之间,高于华尔街平均预期的约23.6亿美元;闪迪预计第二财季NON-GAAP准则下的调整后每股收益将在3.00美元至3.40美元之间,远高于华尔街分析师平均预期的1.82美元。最新的超预期业绩展望可谓凸显出AI大浪潮正在推动高容量企业级SSD实际需求与产品价格迈向新一轮上行周期。在华尔街,看涨存储巨头的情绪日益可谓升温,华尔街分析师们普遍认为当前AI泡沫处于最早期的成型阶段,远未到令人恐惧的“泡沫破裂时刻”,而在AI泡沫破裂之前,DRAM与NAND存储巨头们将是AI大浪潮最大受益群体之一,这些存储巨头们股价无比强劲的“牛市涨势”远未终结。摩根士丹利近日重申对于闪迪股票的“增持”评级,同时将12个月内目标价从95美元大幅上调至230美元,另一华尔街大行美国银行同样维持“增持”,目标价从125美元大幅上调至230美元。截至周四美股收盘,闪迪股价收于207.69美元。企业级 SSD——AI大浪潮的最大受益者之一从产品和客户管线来看,闪迪在 AI/数据中心eSSD(企业级SSD)这条赛道上布局愈发激进,而且已经开始转化为实际订单和营收增速贡献。数据中心方向上,该公司在业绩报告中强调:正在推进 UltraQLC高容量企业级SSD的多家超大规模云&存储OEM认证,其中包括与英伟达的旗舰AI GPU产品——NVIDIA GB300,以及多家超大型数据中心运营商的eSSD资格测试。闪迪此前在2025年8月于FMS上发布的256TB UltraQLC NVMe企业级SSD,官方明确定位为:专为数据摄取、准备和AI数据湖等AI驱动的密集型工作负载设计,用于超大规模云和高容量应用场景,能够大幅优化TCO。企业级SSD受益于 AI 超大规模训练/推理的核心逻辑,主要是它在“吞吐、延迟、容量、能效和成本”这个多维空间里,刚好占据了AI GPU/AI ASIC算力集群下一层存储的最优点位。上有昂贵但超快的HBM/DRAM,下有便宜但速度太慢的HDD/对象存储,中间这一层“既要大又要快还要省电加高能效”的活,重任自然就落在了企业级NVMe SSD。企业级NVMe SSD在吞吐、延迟、能效、成本等众多核心因素之间的综合平衡最优,自然成为 AI GPU等算力集群的“紧邻存储层”,也是AI训练 / 推理 / RAG工作负载最依赖、增量最大的一层存储。比如企业级SSD在推理与多模型服务方面能够大幅降低冷启动和模型切换开销,许多业务需要“按需加载”不同模型或大语言模型分片,SSD则成为“模型仓库”,低延迟、高并发读的企业级 SSD 能显著减少冷启动时间,避免因为频繁加载权重而拖垮整体QPS。此外,技术白皮书和工程师实践经验都显示:高维向量库放在 NVMe SSD 上,是在 成本、性能、容量 之间的最佳折中;配合软件定义存储,可进一步优化RAG延迟和吞吐。麦肯锡的一份研究报告显示,超大参数级别的生成式AI和大模型训练/推理对高密度NAND系列产品中的eSSD需求,将在2024–2030年带来35%+ 的企业级SSD位增长CAGR(年复合增速),其中AI 推理/RAG 场景位增长(CAGR基准)甚至可能超过100%,AI训练相关eSSD位数增长CAGR则可能达到62%。所有AI基建项目都可见“存储”的身影,存储超级周期已然启幕如果从规模高达5000亿美元“星际之门”AI基建项目,OpenAI已经签署的接近1万亿美元规模AI算力基础设施累计协议的角度来看,这些超级AI基建项目都难以摆脱英伟达AI GPU算力集群,以及数据中心企业级高性能存储产品(以HBM存储系统、企业级SSD/HDD,服务器级别DDR5等存储产品为核心)。在这轮以AI大模型更新迭代以及AI数据中心扩建/新建为核心的史无前例AI投资周期中,英伟达等核心AI算力组件厂商们无疑是最大赢家;紧随其后的,则是以HBM为代表的高端存储器供应商(SK海力士、三星以及美光等),以及服务于AI数据中心的企业级高性能存储厂商(近线HDD 与数据中心 SSD)。这两条链路正在构成“AI 算力×存储”的双轮AI投资周期驱动,其中HBM存储系统是紧贴AI GPU/AI ASIC算力集群的第一存储产品梯队,而紧随其后的企业级 HDD/SSD 则是承接AI数据“存储大洪流”的AI基础设施建设狂潮的另一个大赢家势力。在全球加速扩张与AI训练/推理密切相关联基础设施的史无前例“AI算力竞赛”中,摩根士丹利等华尔街大行高呼“存储超级周期”已至,企业级存储硬盘需求激增推动了数据存储产品巨头们,比如希捷、闪迪和西部数据的股价今年涨幅均高达三位数,可谓大幅跑赢美股大盘乃至全球股票市场。摩根士丹利在研报中表示,在全球大型企业与各政府部门纷纷斥巨资布局AI的这股史无前例AI基建狂热浪潮中,与人工智能训练/推理系统密切相关的核心存储芯片需求仍然无比火爆,推动包括HBM存储系统、服务器级别DDR5与企业级SSD在内的数据中心存储业务营收猛增。近期最令华尔街分析师们感到兴奋的消息无疑在于:英伟达CEO黄仁勋在10月底的华盛顿GTC大会上给出的“2025—2026年累计5000亿美元数据中心业务营收可见度——即来自 Blackwell 与下一代Rubin架构AI GPU系列产品“未来五个季度累计”的数据中心业务营收。全球持续井喷式扩张的AI算力需求,加之美国政府主导的AI基础设施投资项目愈发庞大,并且科技巨头们不断斥巨资投入建设大型数据中心,很大程度上意味着对于长期钟情于英伟达以及AI算力产业链的投资者们来说,席卷全球的“AI信仰”对算力领军者们的股价“超级催化”远未完结,他们押注英伟达、台积电、美光、SK海力士以及希捷、西部数据等算力领军者们所主导的AI算力产业链公司的股价将继续演绎“牛市曲线”。","news_type":1,"symbols_score_info":{"SNDK":2}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2243,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":494612620837712,"gmtCreate":1761785580586,"gmtModify":1761785593568,"author":{"id":"3537140308173485","authorId":"3537140308173485","name":"slowhorses","avatar":"https://static.tigerbbs.com/165d565b3793698e8d2479ec7e9e2951","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3537140308173485","idStr":"3537140308173485"},"themes":[],"title":"","htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/MU\">$美光科技(MU)$ </a><v-v data-views=\"1\"></v-v> ","listText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/MU\">$美光科技(MU)$ </a><v-v data-views=\"1\"></v-v> 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现实正在发生。三星和海力士本周三的声明,OpenAI CEO Sam Altman 已在首尔签署意向书,将两家存储巨头纳入 “星际之门”超级数据中心计划。 随着项目扩张,OpenAI 的存储需求可能达到 每月 90 万片晶圆——是当前全球 HBM 总产能的两倍多! 为什么会是这么恐怖的需求量?我们一看便知。 基础媒体的数据量 文字(文本): 数据量极小,几乎不产生存储压力。 图片: 开始有体量,大约 1MB/张。 音频/歌曲: 数据量增大,约为 5MB/首。 基础视频: 数据量暴增,每分钟需要 50MB 数据的真正挑战出现在内容的多样性和裂变上: 多语言翻译: 如果一个视频需要翻译成 10 种语言,数据量直接乘以 10,达到 500MB/分钟 (50MB×10)。 变种创作(个性化): 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src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250913092408385v152teyf9w155t9\"/><p>花旗分析师预计,美光将在9月23日发布的2025财年第四季度财报中给出远超市场预期的业绩指引。分析师认为,DRAM和NAND的销量与价格均将走高,存储行业的持续回升主要由产能受限和超出预期的需求推动。花旗已将美光目标价从140美元上调至175美元,维持\"买入\"评级。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/MS\">摩根士丹利</a>也看好存储芯片市场,将闪迪目标价从70美元上调至96美元,并将其列入\"首选股\"行列。分析师指出,多家超大规模云厂商对NAND企业级固态硬盘的大额追加订单,正将NAND供给从消费市场转向企业市场。</p><p>根据TrendForce的数据,2025年第二季度,由于供应收紧和市场需求回升,NAND Flash晶圆和客户端SSD价格均出现上涨趋势。NAND Flash晶圆价格环比增长10%至15%,而客户端SSD价格上涨3%至8%,这标志着NAND Flash行业已经进入了价格上涨周期。</p><p>CFM闪存市场指出,“在盈利承压下原厂提高NAND利润水平心切,NAND涨价情绪日益高涨。” 数据显示,短短不到半年时间,DRAM价格指数上涨约72%,而NAND价格指数相对于去年仍处于较低水平,自6月中旬起,随着DRAM价格指数一路上扬,两大价格指数差逐渐拉大。上半年NAND价格持续下行,拖累原厂业绩,如闪迪Q1亏损,Q2虽扭亏但<span>净利润</span>远不及去年同期。随着服务器市场备货需求升温及北美市场HDD供应紧缺,服务器NAND需求大增,预计四季度企业级存储价格将上涨。</p><p>自去年三季度起,原厂将传统DRAM产能转向高利润产品,今年4月更宣布停产DDR4、LPDDR4X等旧制程,导致供需失衡。DDR4、LPDDR4X价格自二季度起大幅上涨,DRAM价格指数半年内飙升72%,预计涨价潮将持续至年底。同时,DDR5、LPDDR5X因HBM产能挤占,供应趋紧,全面涨价。</p><p>CFM闪存市场预计,四季度包括中国企业在内的各大原厂将迎来价格普涨,为企业级和手机存储市场奠定明年春季行情基调。</p><p>就在上月,美光决定未来将停止包括UFS 5.0在内的移动NAND产品的开发,随着美光逐渐退出移动NAND市场,嵌入式存储供应格局正在发生变化,这为包括国产厂商在内的其他NAND原厂带来发展机遇。</p><p>此次美光涨价决定,可能会影响存储芯片行业进入新一轮涨价周期。</p></article></body></html>","source":"tencent","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>传美光存储芯片大幅涨价,暂停报价一周</title>\n<style 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Bernstein)是一家<strong>总部位于美国的全球知名投资研究公司和资产管理机构</strong>。它成立于1967年,目前隶属于全球资产管理巨头联博(AllianceBernstein,简称AB),伯恩斯坦也是规模最大、历史最悠久的独立卖方研究机构之一。下面详细拆解下伯恩斯坦的这份报告。</p><p>2月中在有详细拆解过AI算力产业链瓶颈传导的底层逻辑,聊到25-26年光互连是市场正在切换的AI主线之一。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2bbddcff72981692d72e7a1b53db184a\" tg-width=\"1120\" tg-height=\"832\"/></p><p>在伯恩斯坦这份报告,核心是三个方面:</p><p><strong>为什么连接性取代算力成为新瓶颈?CPO兑现节奏在哪里?为什么 PCB/ABF 基板是 2026 年更现实的业绩兑现方向?详细拆解下</strong></p><p>这份报告真正想讲的不是“CPO 要爆发”,而是:</p><p><strong>AI 数据中心的瓶颈,正在从 GPU/HBM/CoWoS,继续向“连接系统”迁移。未来的投资主线不是 CPO 独赢,而是光、电、铜、板、封装、测试共同升级。</strong></p><p>更直白地说:</p><p>过去市场看 AI,主要看 <strong>GPU 算力</strong>。</p><p>现在市场开始看 <strong>GPU 之间怎么连起来</strong>。</p><p>未来要看的是 <strong>算力利用率能不能被连接系统释放出来</strong>。</p><p>这就是报告标题里所谓的 <strong>“War for AI Data Center Connectivity”</strong>。</p><h3 id=\"id_1625886299\">一、为什么“连接”会变成 AI 数据中心的新瓶颈?</h3><p>AI 集群不是把 GPU 堆在一起就完事了。真正的问题是:<strong>这些 GPU 必须高速同步、交换参数、传输激活值、做 AllReduce、做模型并行和数据并行。</strong>理论算力再强,如果 GPU 之间通信跟不上,实际利用率就会掉下来。</p><p>可以把 AI 集群理解成一个巨大的工厂:</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d2d154b2e2e7c9055931184ad7c0b509\" tg-width=\"1199\" tg-height=\"431\"/></p><p>为什么连接性会取代算力成为新瓶颈?</p><p>这件事的根源要从大模型的训练方式说起。大模型训练有两种并行方法:</p><p>一种叫张量并行,一种叫专家并行。这两种方法的共同特点是需要GPU之间频繁地、大规模地交换数据。</p><p>一次训练GPU之间要交换的数据量是天文数字,什么意思呢?过去你只要堆GPU数量就行了,现在你堆的越多,GPU之间通信的开销就越大。到某个临界点加GPU不再让训练变快,反而让通信堵车更严重,这就是连接瓶颈。</p><p>伯恩斯坦给了一组对比,一个标准的英伟达GB30机柜里面,GPU和GPU之间用的是铜缆,因为距离短,铜缆便宜稳定。但机柜和机柜之间必须用光纤,因为铜缆超过2米信号衰减就受不了。光纤的两端需要光模块,光模块负责把电信号转成光信号再转回来。</p><p>问题来了,一个1.6T的光模块功耗大概三十瓦,其中一大半都被一个叫DSP数字信号处理器的芯片吃掉了。一个机柜里几百个光模块,光通信这一项的功耗就压不下来。</p><p>所以现在的AI数据中心遇到的真问题,不是算力不够使功耗到顶了。英伟达自己说新一代CPU交换机能比传统光模块节省70%的功耗,一个51.2T的交换机,光这一项就能省五百瓦,省下来的功耗可以让你多塞GPU。</p><p>英伟达自己也在强化这个叙事。2025 年 3 月,NVIDIA 发布 Spectrum-X Photonics 和 Quantum-X silicon photonics switches,强调它们是为了让 AI factories 连接数百万 GPU,并降低能耗和运维成本;NVIDIA 称其 photonics switches 可以实现每端口 1.6Tb/s、3.5 倍能效提升、63 倍信号完整性提升、10 倍网络韧性提升。</p><p>Bernstein这份报告的底层逻辑是:<strong>AI 资本开支的下一阶段,不只是继续买更多 GPU,而是买更多“让 GPU 有效工作的连接能力”。</strong></p><h3 id=\"id_1669397141\">二、报告最核心的判断:不是“铜退光进”,而是“多路线共存”</h3><p>市场上经常有一个简单说法:<strong>光进铜退</strong>。</p><p>但这份报告的观点更细:铜和光不是简单替代关系,而是在不同距离、不同带宽、不同维护要求、不同成本结构下长期共存。Bernstein 认为 copper 和 optical interconnects 不是简单替代品,而是在 Scale-up 和 Scale-out 场景下分别发展。这个判断非常关键。</p><h4 id=\"id_1906728273\">1. Scale-up:机柜内/近距离互联,铜仍然很强</h4><p>Scale-up 更接近 GPU 与 GPU、GPU 与 switch、机柜内或近机柜范围的高速互联。这里最看重:</p><p><strong>低延迟、低成本、高可靠性、可维护性、短距离传输能力。</strong></p><p>在这个场景里,铜并没有马上死掉。</p><p>老黄之前也明确表态:NVIDIA 暂时不会把 CPO 用在旗舰 GPU 之间的主连接上,因为传统铜连接目前比 CPO 光连接可靠得多;NVIDIA 会先把 CPO 用在服务器顶部交换机中的两款新网络芯片上。</p><p>这句话非常重要。它说明:<strong>CPO 是方向,但不是马上全面替代铜。</strong></p><p>也就是说,至少在现阶段,NVIDIA 的逻辑是:</p><p><strong>交换机侧可以先上 CPO,GPU/XPU 侧要更谨慎。</strong></p><p>原因很简单:GPU 是系统里最贵、最关键的资产。你不能因为光互连节能,就牺牲可靠性。AI 训练集群里,一个链路频繁掉线,损失的不只是硬件成本,而是训练任务中断、GPU 利用率下降、调度复杂度上升。</p><h3 id=\"id_1805491514\">2. Scale-out:机柜间/集群间互联,光学更有优势</h3><p>Scale-out 是更大范围的 GPU 集群扩展,通常涉及机柜之间、数据中心内部更长距离的东西向流量。</p><p>这个场景下,光学方案的优势更明显:</p><p><strong>距离更远、带宽更高、线缆更轻、功耗更低、布线密度更好。</strong></p><p>所以未来不是“铜被光完全替代”,而是:</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a6ed4fc5e45d5741999a8d96b8a24f81\" tg-width=\"1116\" tg-height=\"434\"/></p><p>伯恩斯坦这份报告最有价值的地方:它没有停留在“CPO 概念股”层面,而是把 AI 连接拆成了多条技术路线。</p><h3 id=\"id_640095381\">三、CPO:方向很重要,但 2026 年不是全面爆发年</h3><p>这份报告里最容易被市场误读的地方,就是 CPO。</p><p>很多人看到 CPO,就直接得出结论:</p><p><strong>光模块要被替代,CPO 立刻爆发,传统光模块厂完了。</strong></p><p>这个理解太粗。</p><p>Bernstein 预计 CPO 在 Scale-out 网络中的小规模部署可能从 2026 年下半年开始,主要用于验证真实性能和供应链成熟度;但在更关键的 Scale-up 场景中,CPO 采用可能推迟到 2028 年下半年以后,因为行业需要先验证交换机侧 CPO 的长期可靠性,再应用到更高价值、更不能容错的 XPU 系统里。</p><p>这和Jensen Huang之前的表态是吻合的:CPO 会先用于网络交换芯片,而不是直接大规模进入 GPU 主连接。</p><p>所以时间节奏应该这样理解:</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8291fe9f26061211af83d1cc0bd14d5d\" tg-width=\"1198\" tg-height=\"341\"/></p><p>LightCounting 的观点也支持“渐进演进”而不是“一夜切换”。它预测传统 retimed pluggables 未来 5 年仍将占主导,虽然 LPO/CPO 在 2026–2028 年会占 800G 和 1.6T 端口的重要比例。 EDN 对行业观点的总结也提到,Yole 认为 CPO 大规模部署可能在 2028–2030 年之间,LightCounting 则认为本十年内光模块仍会占数据中心光链路的大多数,但光学器件会持续向 ASIC 靠近。</p><p>所以我的判断是:</p><p><strong>CPO 是中长期方向,但 2026 年更确定的收入,不一定在最纯的 CPO 概念股,而在 CPO 前夜必须先升级的光源、测试、封装、PCB、ABF、CCL、1.6T 光模块和 LPO/NPO。</strong></p><h3 id=\"id_667040201\">四、LPO/NPO:它们是 CPO 爆发前的“过渡主线”</h3><p>这份报告很重要的一点,是没有把技术路线简单分成“传统光模块 vs CPO”。</p><p>中间还有 LPO 和 NPO。</p><h4 id=\"id_698250831\">1. LPO 是什么?</h4><p>LPO,全称 Linear Pluggable Optics。它大致可以理解为:<strong>保留可插拔形态,但去掉或弱化 DSP,用线性驱动和主机侧均衡来降低功耗。</strong></p><p>优点是:<strong>功耗更低、成本可能更低、仍然保留一定可维护性。</strong></p><p>缺点是:<strong>系统调试更难、链路预算更紧、对主机侧 SerDes 和系统工程要求更高。</strong></p><p>公开摘要提到,LPO 通过去掉 DSP、把信号处理交给线性组件,可以相较传统可插拔模块大幅降低功耗,同时保留模块化维护便利;Bernstein 甚至认为到 2030 年 LPO 出货量可能超过 CPO。</p><h4 id=\"id_2124615937\">2. NPO 是什么?</h4><p>NPO 可以理解为 Near-Packaged Optics,也就是<strong>把光引擎放得更靠近 ASIC,但又不像 CPO 那样彻底封到一起</strong>。</p><p>它的价值在于折中:</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4146583bc8e2207dd76b464ff9bf001c\" tg-width=\"1198\" tg-height=\"328\"/></p><p>这说明未来几年很可能不是“一步到 CPO”,而是:</p><p><strong>传统可插拔 → LPO/NPO → CPO → 光 I/O / optical fabric</strong></p><p>这也是为什么 2026 年你不能只看 CPO。真正能兑现业绩的,可能是那些能跨多个阶段供货的公司。</p><p><strong>总结下来就是CPO这个故事2026年还不会兑现,CPO在2026年下半年只能小批量出货,只用于scale out场景,也就是机柜和机柜之间真正大规模铺开要等到2028年。</strong></p><p><strong>为什么这么慢?伯恩斯坦给了三个原因:</strong></p><p>第一个原因是云服务商不愿意换传统光模块出问题了,运维拔下来换一个新的就行,几分钟搞定。CPU是焊死在交换机里的,一个光引擎坏了,整台交换机要返厂,停机时间、运维成本对亚马逊、谷歌、微软这些云服务商来说是大问题。而且光模块的故障率不低,行业标准是10万小时故障一次,换算下来1万个光模块一年要换九个,这是硬故障,还没算软故障。</p><p>CPO把光引擎做进芯片里,可靠性必须做到几个数量级的提升,才能让云服务商放心。伯恩斯坦直接说了,他们和中际旭创这家中国光模块厂沟通,中际旭创告诉他们没有一家云服务商客户计划在2026到2027年大规模部署CPO这句话很重,市场可能还没听进去。</p><p>第二个原因是过渡方案已经出来了,CPU不是唯一选择。中间有两个技术,一个叫LPO个叫NPO。LPO是把光模块里那个最耗电的DSP芯片去掉,用更简单的元件替代。这一刀下去,功耗降到传统光模块的3分之1,但还保留可插拔800G的LPO现在已经在量产。</p><p>NPO是把光引擎放在交换机芯片旁边的PCB上,但还是可拆卸的。英伟达现在叫CPU的产品,严格说其实是NPO这两个过渡方案能撑2到3年。所以云服务商完全有理由说我先用LPU撑着,等CPO真的成熟了再说。</p><p>第三个原因是scale up场景里,铜缆还没死,GPU之间的连接叫scale up。这里铜缆的成本优势、可靠性优势,目前没有任何替代品能比。</p><p>伯恩斯坦明确说,2026到2028年,scale up仍然是铜缆主导,立讯精密在这里是受益者,他跟英伟达GP300铜缆连接器跟安费诺正面竞争,还有一个叫CPC 共封装铜缆的过渡技术术,进一步延长了铜缆的生命周期</p><p>lightcounting这家行业咨询机构预测,到2029年1.6T的连接市场里,铜缆还能占接近一半的份额。</p><h3 id=\"id_335109241\">五、CPO 最大影响:不是简单降成本,而是重分配利润池</h3><p>CPO 的产业意义,不只是节能,也不是单纯替代光模块。</p><p>它真正改变的是:<strong>利润从哪里产生。</strong></p><p>传统可插拔光模块时代,价值链大致是:</p><p><strong>DSP / 光芯片 / TOSA/ROSA / 模块封装 / 光模块厂 / 交换机厂 / 云厂商。</strong></p><p>CPO 时代会变成:</p><p><strong>Switch ASIC / 光引擎 / 外置激光源 / FAU / 先进封装 / 晶圆制造 / 测试 / 系统集成。</strong></p><p>Bernstein 用 NVIDIA Quantum-X800 CPO switch 做了成本拆解:该交换机配置四颗 switch ASIC,每颗集成 18 个 optical engines,并有 18 个外部光源模块;单台 Quantum-X800 CPO switch 估算成本约 57 万美元。摘要还指出,在 CPO 架构下 DSP 被取消,光引擎与交换芯片共封装,价值中心向芯片设计、先进封装和晶圆制造转移。</p><p>这就是为什么报告会利好这些方向:</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/81ed35eb5979d8509afefe42d1ed4706\" tg-width=\"1117\" tg-height=\"660\"/></p><p>相对来说,传统光模块厂会面临一个问题:</p><p><strong>如果价值从模块封装转到 ASIC、封装、光引擎和系统集成,它们的利润池可能被重构。</strong></p><p>但这不等于传统光模块厂马上没价值。因为 2026–2028 年,800G、1.6T、LPO/NPO 仍然会有大量需求。Cignal AI 也指出,高速 datacom 模块,尤其是 800GbE 和新兴 1.6TbE 设计,仍会是 2026 年的主要增长引擎。</p><p>所以正确理解是:</p><p><strong>CPO 会改变光模块产业链利润分配,但不会在 2026 年立刻消灭可插拔光模块。</strong></p><h3 id=\"id_301907702\">六、为什么报告强调 PCB、ABF、CCL 是 2026 更现实的方向?</h3><p>这是我认为最值得你关注的地方。</p><p>CPO 的想象空间大,但兑现周期偏后。相比之下,PCB、ABF、CCL 的升级更靠近当下订单。</p><p>原因是:即使 CPO 还没有大规模商用,AI 服务器和交换机已经在升级。</p><p>Rubin、Rubin Ultra、GB300、云厂商 ASIC、下一代 switch ASIC,都在提高:</p><p><strong>单板速率、封装面积、供电密度、信号完整性要求、散热要求、材料低损耗要求。</strong></p><p>这是这份研报里最反共识,但最容易被忽略的一条。<strong>真正在2026年赚到钱的是PCB、HDI、ABF、基板这条老钱赛道。</strong></p><p>为什么说反共识?因为这条赛道太传统了。PCB是几十年的老行业,全球市场2025年850亿美元,听起来一点也不性感,所有人都盯着CPO,盯着光模块,盯着英伟达,没人愿意花时间研究印刷电路板,但伯恩斯坦的数据告诉我们,这条赛道在2025年已经悄悄起飞了。</p><p>伯恩斯坦给了一组数字,盛虹科技做HDI高密度互联板的,2025年营收同比增长63%。WUS沪电股份给英伟达GB300MPCB的营收增长45%。Gold circuit金象电给AWS Trinium年供货的增长40%,shengyi electronicd生益电子AWS供应链的另一家增长40%。这些都是已经发生的真实业绩,不是预期,是兑现。为什么这条赛道在涨?有三层维度可以看:</p><p>第一层是AI服务器对PCB的含量翻倍了。过去英伟达H10服务器,一台80GPUHDI加PCB的总价值大概100到150美元每張GPU。换到GB200VL72机柜,这个数字直接翻到300美元每張。什么意思呢?同样卖一张GPU,PCB厂商赚的钱翻了一倍。</p><p>而且这还没完,即将到来的Vera Robin平台会采用一种叫midplane中版的新结构,把原本用铜缆连接的部分换成多层PCB。这块mid plane是44层板,用最高端的M8等級覆铜版,在下一代的Rubin ultra可能用到78层版M9等级。层数翻倍,材料升级,价值量再次翻倍。</p><p>第二层是上游材料卡脖子。ABF基板有一种关键材料叫T-glass低热膨胀系数玻璃纤维,它的作用是防止AI芯片在高温下基板变形导致焊点失效。</p><p>T glass现在全球只有一家公司能做到顶级规格,叫日东纺,CTE数值是2.8%,其他厂家做不到这个水平。日东纺的新产能要到2026年底才能上线,正式出货要到2027年,这意味着整个2026年t glass持续短缺。</p><p>什么是t glass短缺?就是ABF基板厂商可以名正言顺涨价。Unimicron新兴电子已经和客户重新谈了价格。伯恩斯坦的模型预测,ABF基版的ASP在2026年每个季度环比涨5%到7%,年累计涨幅可能超过20%。</p><p>第三层是ABF膜的隐形垄断者。ABF膜是ABF基板的核心材料之一,这种材料的发明者叫Agenomoto,味知数,就是那个卖味精的日本食品公司。他们在90年代研发味精的过程中,意外发现了一种特殊的氨基酸衍生薄膜,可以做半导体基板的热胀层。从那时起,全球95%的ABF膜都来自未知素。</p><p>伯恩斯坦的数据,味之素的ABF业务毛利率60%,12026财年增速32%,2027财年预计加速到45%。这家公司的ABF业务30年没人能撼动倍。</p><p>所以 2026 年更确定的不是“CPO 一夜爆发”,而是:</p><p><strong>高速 PCB 要升级; ABF 基板要升级; CCL 要升级到更低损耗材料; 铜箔、玻纤布、低 Dk/低 Df 材料要升级; 测试和验证环节要升级。</strong></p><p>所以2026 年更现实的策略,是先抓三类确定性<strong>——1.6T 和 LPO/NPO 过渡带来的光学需求、Rubin/ASIC 带来的 PCB/ABF/CCL 升级、CPO 试产前必须投入的测试/FAU/光源/先进封装。</strong></p><p>因为资本市场常犯一个错误:</p><p><strong>喜欢买最远的概念,但真正先出业绩的往往是“远期概念之前必须先建好的基础设施”。</strong></p><p>CPO 就像未来的高铁站。</p><p>但在高铁站全面运行前,先赚钱的可能是修路、铺轨、供电、信号系统和检测设备。</p><h3 id=\"id_2844275992\">七、这份报告里的产业链受益顺序</h3><p>如果把 AI 连接产业链分成四层:</p><h4 id=\"id_1154485595\">第一层:最强平台级赢家</h4><p>这类公司不是只卖一个零件,而是控制架构。</p><p>NVIDIA</p><p>NVIDIA 的优势不是只有 GPU,而是 GPU + NVLink + InfiniBand + Ethernet + Spectrum-X + Quantum-X + 软件生态。NVIDIA 官方披露的 silicon photonics networking switches 已经把 TSMC、Coherent、Corning、Fabrinet、Foxconn、Lumentum、SENKO、SPIL、Sumitomo Electric、TFC Communication 等纳入生态。</p><p>这说明 NVIDIA 在做一件事:</p><p><strong>不只是卖 GPU,而是把 AI 工厂的网络架构也纳入自己的平台控制。</strong></p><p><strong>台积电,</strong>它是这整个故事的隐形枢纽</p><p>cop平台,把电子芯片和光子芯片用混合建合技术结合起来。所有大客户英伟达、博通、Ai labs都在往台积电迁移。这家不靠CPO本身赚多少钱,但cpo强化了台积电在先进封装和晶圆代工的统治地位。</p><p><strong>Broadcom</strong></p><p>Broadcom 的逻辑不同。它更像是:</p><p><strong>Ethernet switch ASIC + custom ASIC + CPO + 云厂商定制芯片生态。</strong></p><p>Broadcom 2025 年 10 月宣布 Tomahawk 6 Davisson,这是其第三代 CPO Ethernet switch,具备 102.4Tbps switching capacity,并称已在 shipping;Broadcom 称其通过集成 TSMC COUPE 光引擎和先进多芯片封装,将 optical interconnect power consumption 降低 70%,同时支持 512 XPUs 的 scale-up 和两层网络中 100,000+ XPUs。</p><p>这说明 台积电、Broadcom 是 NVIDIA 之外,在 AI 网络与 CPO 价值链里非常关键的公司。</p><h4 id=\"id_1883992105\">第二层:确定性较强的光学与高速互连</h4><p>这包括:</p><p><strong>1.6T 光模块、LPO/NPO、硅光、激光器、外置光源、FAU、光连接器。</strong></p><p>代表方向包括 Coherent、Lumentum、Fabrinet、Innolight、Eoptolink、SENKO、Corning、Sumitomo 等。NVIDIA 官方生态名单里就包含多家光学、封装和连接相关企业。</p><p>这一层的重点不是“谁最像 CPO”,而是:</p><p><strong>谁能同时吃到 800G/1.6T、LPO/NPO、CPO 试产、外置光源和 FAU 需求。</strong></p><p>能跨阶段的公司,胜率高于单一概念公司。</p><h4 id=\"id_2136101767\">第三层:PCB、ABF、CCL、材料</h4><p>这是 2026 年认为最容易被低估的地方。</p><p>公开转述中提到,原报告覆盖或提及了 Chroma、Luxshare、Unimicron、NVIDIA、Broadcom、TSMC、Ibiden 等公司。</p><p>这里面 Unimicron、Ibiden 这种基板/PCB 链条公司非常值得注意,因为 AI 服务器复杂度提升后,PCB 和封装基板不再只是跟随件,而是性能约束本身。</p><h4 id=\"id_2150587674\">第四层:测试设备、良率、可靠性</h4><p>CPO 最大难点不是 PPT,而是量产。</p><p>量产要解决:</p><p><strong>光电耦合良率;</strong></p><p><strong>外置激光源稳定性;</strong></p><p><strong>高温环境可靠性;</strong></p><p><strong>封装应力;</strong></p><p><strong>现场维护;</strong></p><p><strong>测试时间;</strong></p><p><strong>一致性;</strong></p><p><strong>失效后维修模式。</strong></p><p>所以测试设备和可靠性验证可能是很好的“卖铲人”。</p><p>这类公司不一定最性感,但如果 CPO 进入试产,它们往往是最早看到订单的环节。</p><h3 id=\"id_1894434591\">八、这份报告的投资含义:不要买“最像概念的”,要买“最难绕开的”</h3><p>这份报告对投资最大的启发是:</p><p><strong>AI 连接不是单点技术革命,而是瓶颈迁移。投资要押共同瓶颈,不要押单一路线。</strong></p><p>什么叫共同瓶颈?</p><p>就是无论最终是 CPO、LPO、NPO,还是传统可插拔继续升级,都绕不开的东西。比如:</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7a24be50ed8281c80b3a5a7189310e35\" tg-width=\"1180\" tg-height=\"662\"/></p><p>相反,单一路线风险比较</p><p>比如你只买“纯 CPO 概念”,风险是:</p><p><strong>CPO 量产时间推迟,订单不兑现,估值先杀。</strong></p><p>只买传统光模块,风险是:</p><p><strong>CPO/NPO/LPO 重构价值链,长期利润池被平台厂和芯片/封装厂拿走。</strong></p><p>只买 PCB/材料,风险是:</p><p><strong>客户扩产过快、供给集中释放、毛利率反转。</strong></p><p>所以更好的组合是:</p><p><strong>2026 年买确定性,2027 年买订单弹性,2028 年以后买架构期权。</strong></p><h3 id=\"id_112833555\">九、个人对这份报告的合理性评价</h3><h4 id=\"id_279458546\">很合理的地方</h4><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>第一,<strong>把 AI 瓶颈从 GPU 扩展到连接系统</strong>,这个方向非常对。NVIDIA、Broadcom 的产品发布都在验证这一点。</p></li><li><p>第二,<strong>反对“铜退光进”的简单叙事</strong>,这个判断非常重要。Reuters 对 Jensen Huang 的报道已经明确说明,铜在 GPU/XPU 核心连接里短期仍有可靠性优势。</p></li><li><p>第三,<strong>认为 CPO 是方向但规模化要等可靠性验证</strong>,这个判断也合理。LightCounting、Yole/EDN 的行业判断都偏向“逐步迁移,而非立刻全面替代”。</p></li><li><p>第四,<strong>强调 PCB/ABF/CCL、测试、光源等“前置环节”更容易在 2026 年兑现</strong>,这个对投资更有帮助。因为资本市场容易过度交易最远期的故事,却低估近期真正进订单的环节。</p></li></ul><h4 id=\"id_2828849349\">需要注意的地方</h4><p>第一,公开转述可能会把 Bernstein 的观点“投资化、标题党化”。比如“AI 真正战场不在芯片,在连接”这句话有传播力,但严格说,GPU/HBM/CoWoS 仍然是核心瓶颈,只是连接的边际重要性上升,不是芯片不重要。</p><p>第二,CPO 的价值转移方向对,但速度可能被市场高估。CPO 要解决制造、封装、现场维护、失效更换、可靠性等问题,不是一个发布会之后立刻放量的技术。</p><p>第三,LPO/NPO 的过渡价值很大,但其系统调试难度也不低。LPO 不是“低功耗版可插拔”这么简单,它把很多复杂度转移到了主机侧和系统级调试上。</p><p>第四,PCB/ABF/CCL 这条线虽然确定性强,但也要警惕扩产周期。材料和基板行业一旦看到高景气,很容易扩产,后面客户平台节奏一慢,毛利率就会反噬。</p><h3 id=\"id_1092241998\">十、未来 2–3 年,可以按这个时间表跟踪</h3><h4 id=\"id_2477843972\">2026:不要只看 CPO,看三条确定性</h4><p>2026 年重点不是 CPO 大爆发,而是:</p><p><strong>1.6T 可插拔光模块是否放量;</strong></p><p><strong>LPO/NPO 是否获得更多云厂商/交换机平台认证;</strong></p><p><strong>PCB/ABF/CCL 是否继续涨价或扩产;</strong></p><p><strong>CPO 相关测试设备、FAU、外置光源是否开始有实际订单。</strong></p><p>如果这些发生,说明报告逻辑进入兑现期。</p><h4 id=\"id_642169802\">2027:看 CPO 试点从“样机”走向“客户部署”</h4><p>关键指标是:</p><p><strong>NVIDIA Quantum-X / Spectrum-X Photonics 的真实客户部署;</strong></p><p><strong>Broadcom Davisson/Tomahawk CPO 的客户扩展;</strong></p><p><strong>CoreWeave、Lambda、Meta、Google、微软、亚马逊等是否采用;</strong></p><p><strong>CPO 外置光源、FAU、测试设备是否进入收入确认。</strong></p><h4 id=\"id_726935990\">2028以后:看 CPO 是否进入 Scale-up</h4><p>最关键的转折点是:</p><p><strong>CPO 是否从交换机侧走向 XPU/GPU 附近;</strong></p><p><strong>光 I/O 是否进入高端 ASIC/GPU 封装;</strong></p><p><strong>OCS/optical fabric 是否开始改变数据中心网络拓扑。</strong></p><p>如果到了这一步,CPO 就不只是光模块替代,而是 AI 计算架构的变化。</p><h3 id=\"id_1244590217\">十一、基于这份报告的投资框架:四类资产,四种逻辑</h3><p>如果用这份报告指导美股/港股/A股投资,我会分四类。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/787f1e4c851ac3299ce34c5f0f5010c2\" tg-width=\"1192\" tg-height=\"447\"/></p><p>个人最认可的策略是:</p><p><strong>核心仓买平台赢家,弹性仓买光学与PCB确定性,期权仓小比例买 CPO 远期方向。</strong></p><p>不建议一上来就把所有资金押在“最纯 CPO 概念股”。</p><h3 id=\"id_4116657962\">十二、这份报告最核心的五个要点</h3><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>第一,<strong>AI 数据中心的瓶颈正在从“算得快”转向“连得快、连得稳、连得省电”。</strong></p></li><li><p>第二,<strong>光不会立刻消灭铜,铜也不会永远守住所有场景;不同距离和系统层级会选择不同方案。</strong></p></li><li><p>第三,<strong>CPO 是方向,但 2026 年更现实的收入在 1.6T、LPO/NPO、光源、测试、PCB、ABF、CCL。</strong></p></li><li><p>第四,<strong>CPO 的真正影响不是让光模块便宜,而是把利润池从传统模块封装转向芯片、封装、光引擎、光源、测试和系统平台。</strong></p></li><li><p>第五,<strong>投资 AI 连接,不要买最热的概念,要买最难绕开的瓶颈。</strong></p></li><li><p><strong>这是一份很有价值的“AI 第二层基础设施”报告。它提醒市场:GPU 之后,下一个被重新定价的不是某一个零件,而是整个 AI 连接栈。</strong></p></li></ul><p>但它也不能被简单读成“CPO 立刻爆发”。更准确的读法是:</p><p><strong>2026 年看可插拔/LPO/NPO/PCB/ABF/测试;</strong></p><p><strong>2027 年看 CPO 试点订单;</strong></p><p><strong>2028 年以后看 CPO 和光 I/O 是否真正进入 AI 计算核心架构。</strong></p></body></html>","source":"PANews","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>伯恩斯坦97页研报拆解:AI数据中心连接之战,谁才是2026真正赢家?</title>\n<style 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Bernstein)是一家总部位于美国的全球知名投资研究公司和资产管理机构。它成立于1967年,目前隶属于全球资产管理巨头联博(AllianceBernstein,简称AB),伯恩斯坦也是规模最大、历史最悠久的独立卖方研究机构之一。下面详细拆解下伯恩斯坦的这份报告。2月中在有详细拆解过AI算力产业链瓶颈传导的底层逻辑,聊到25-26年光互连是市场正在切换的AI主线之一。在伯恩斯坦这份报告,核心是三个方面:为什么连接性取代算力成为新瓶颈?CPO兑现节奏在哪里?为什么 PCB/ABF 基板是 2026 年更现实的业绩兑现方向?详细拆解下这份报告真正想讲的不是“CPO 要爆发”,而是:AI 数据中心的瓶颈,正在从 GPU/HBM/CoWoS,继续向“连接系统”迁移。未来的投资主线不是 CPO 独赢,而是光、电、铜、板、封装、测试共同升级。更直白地说:过去市场看 AI,主要看 GPU 算力。现在市场开始看 GPU 之间怎么连起来。未来要看的是 算力利用率能不能被连接系统释放出来。这就是报告标题里所谓的 “War for AI Data Center Connectivity”。一、为什么“连接”会变成 AI 数据中心的新瓶颈?AI 集群不是把 GPU 堆在一起就完事了。真正的问题是:这些 GPU 必须高速同步、交换参数、传输激活值、做 AllReduce、做模型并行和数据并行。理论算力再强,如果 GPU 之间通信跟不上,实际利用率就会掉下来。可以把 AI 集群理解成一个巨大的工厂:为什么连接性会取代算力成为新瓶颈?这件事的根源要从大模型的训练方式说起。大模型训练有两种并行方法:一种叫张量并行,一种叫专家并行。这两种方法的共同特点是需要GPU之间频繁地、大规模地交换数据。一次训练GPU之间要交换的数据量是天文数字,什么意思呢?过去你只要堆GPU数量就行了,现在你堆的越多,GPU之间通信的开销就越大。到某个临界点加GPU不再让训练变快,反而让通信堵车更严重,这就是连接瓶颈。伯恩斯坦给了一组对比,一个标准的英伟达GB30机柜里面,GPU和GPU之间用的是铜缆,因为距离短,铜缆便宜稳定。但机柜和机柜之间必须用光纤,因为铜缆超过2米信号衰减就受不了。光纤的两端需要光模块,光模块负责把电信号转成光信号再转回来。问题来了,一个1.6T的光模块功耗大概三十瓦,其中一大半都被一个叫DSP数字信号处理器的芯片吃掉了。一个机柜里几百个光模块,光通信这一项的功耗就压不下来。所以现在的AI数据中心遇到的真问题,不是算力不够使功耗到顶了。英伟达自己说新一代CPU交换机能比传统光模块节省70%的功耗,一个51.2T的交换机,光这一项就能省五百瓦,省下来的功耗可以让你多塞GPU。英伟达自己也在强化这个叙事。2025 年 3 月,NVIDIA 发布 Spectrum-X Photonics 和 Quantum-X silicon photonics switches,强调它们是为了让 AI factories 连接数百万 GPU,并降低能耗和运维成本;NVIDIA 称其 photonics switches 可以实现每端口 1.6Tb/s、3.5 倍能效提升、63 倍信号完整性提升、10 倍网络韧性提升。Bernstein这份报告的底层逻辑是:AI 资本开支的下一阶段,不只是继续买更多 GPU,而是买更多“让 GPU 有效工作的连接能力”。二、报告最核心的判断:不是“铜退光进”,而是“多路线共存”市场上经常有一个简单说法:光进铜退。但这份报告的观点更细:铜和光不是简单替代关系,而是在不同距离、不同带宽、不同维护要求、不同成本结构下长期共存。Bernstein 认为 copper 和 optical interconnects 不是简单替代品,而是在 Scale-up 和 Scale-out 场景下分别发展。这个判断非常关键。1. Scale-up:机柜内/近距离互联,铜仍然很强Scale-up 更接近 GPU 与 GPU、GPU 与 switch、机柜内或近机柜范围的高速互联。这里最看重:低延迟、低成本、高可靠性、可维护性、短距离传输能力。在这个场景里,铜并没有马上死掉。老黄之前也明确表态:NVIDIA 暂时不会把 CPO 用在旗舰 GPU 之间的主连接上,因为传统铜连接目前比 CPO 光连接可靠得多;NVIDIA 会先把 CPO 用在服务器顶部交换机中的两款新网络芯片上。这句话非常重要。它说明:CPO 是方向,但不是马上全面替代铜。也就是说,至少在现阶段,NVIDIA 的逻辑是:交换机侧可以先上 CPO,GPU/XPU 侧要更谨慎。原因很简单:GPU 是系统里最贵、最关键的资产。你不能因为光互连节能,就牺牲可靠性。AI 训练集群里,一个链路频繁掉线,损失的不只是硬件成本,而是训练任务中断、GPU 利用率下降、调度复杂度上升。2. Scale-out:机柜间/集群间互联,光学更有优势Scale-out 是更大范围的 GPU 集群扩展,通常涉及机柜之间、数据中心内部更长距离的东西向流量。这个场景下,光学方案的优势更明显:距离更远、带宽更高、线缆更轻、功耗更低、布线密度更好。所以未来不是“铜被光完全替代”,而是:伯恩斯坦这份报告最有价值的地方:它没有停留在“CPO 概念股”层面,而是把 AI 连接拆成了多条技术路线。三、CPO:方向很重要,但 2026 年不是全面爆发年这份报告里最容易被市场误读的地方,就是 CPO。很多人看到 CPO,就直接得出结论:光模块要被替代,CPO 立刻爆发,传统光模块厂完了。这个理解太粗。Bernstein 预计 CPO 在 Scale-out 网络中的小规模部署可能从 2026 年下半年开始,主要用于验证真实性能和供应链成熟度;但在更关键的 Scale-up 场景中,CPO 采用可能推迟到 2028 年下半年以后,因为行业需要先验证交换机侧 CPO 的长期可靠性,再应用到更高价值、更不能容错的 XPU 系统里。这和Jensen Huang之前的表态是吻合的:CPO 会先用于网络交换芯片,而不是直接大规模进入 GPU 主连接。所以时间节奏应该这样理解:LightCounting 的观点也支持“渐进演进”而不是“一夜切换”。它预测传统 retimed pluggables 未来 5 年仍将占主导,虽然 LPO/CPO 在 2026–2028 年会占 800G 和 1.6T 端口的重要比例。 EDN 对行业观点的总结也提到,Yole 认为 CPO 大规模部署可能在 2028–2030 年之间,LightCounting 则认为本十年内光模块仍会占数据中心光链路的大多数,但光学器件会持续向 ASIC 靠近。所以我的判断是:CPO 是中长期方向,但 2026 年更确定的收入,不一定在最纯的 CPO 概念股,而在 CPO 前夜必须先升级的光源、测试、封装、PCB、ABF、CCL、1.6T 光模块和 LPO/NPO。四、LPO/NPO:它们是 CPO 爆发前的“过渡主线”这份报告很重要的一点,是没有把技术路线简单分成“传统光模块 vs CPO”。中间还有 LPO 和 NPO。1. LPO 是什么?LPO,全称 Linear Pluggable Optics。它大致可以理解为:保留可插拔形态,但去掉或弱化 DSP,用线性驱动和主机侧均衡来降低功耗。优点是:功耗更低、成本可能更低、仍然保留一定可维护性。缺点是:系统调试更难、链路预算更紧、对主机侧 SerDes 和系统工程要求更高。公开摘要提到,LPO 通过去掉 DSP、把信号处理交给线性组件,可以相较传统可插拔模块大幅降低功耗,同时保留模块化维护便利;Bernstein 甚至认为到 2030 年 LPO 出货量可能超过 CPO。2. NPO 是什么?NPO 可以理解为 Near-Packaged Optics,也就是把光引擎放得更靠近 ASIC,但又不像 CPO 那样彻底封到一起。它的价值在于折中:这说明未来几年很可能不是“一步到 CPO”,而是:传统可插拔 → LPO/NPO → CPO → 光 I/O / optical fabric这也是为什么 2026 年你不能只看 CPO。真正能兑现业绩的,可能是那些能跨多个阶段供货的公司。总结下来就是CPO这个故事2026年还不会兑现,CPO在2026年下半年只能小批量出货,只用于scale out场景,也就是机柜和机柜之间真正大规模铺开要等到2028年。为什么这么慢?伯恩斯坦给了三个原因:第一个原因是云服务商不愿意换传统光模块出问题了,运维拔下来换一个新的就行,几分钟搞定。CPU是焊死在交换机里的,一个光引擎坏了,整台交换机要返厂,停机时间、运维成本对亚马逊、谷歌、微软这些云服务商来说是大问题。而且光模块的故障率不低,行业标准是10万小时故障一次,换算下来1万个光模块一年要换九个,这是硬故障,还没算软故障。CPO把光引擎做进芯片里,可靠性必须做到几个数量级的提升,才能让云服务商放心。伯恩斯坦直接说了,他们和中际旭创这家中国光模块厂沟通,中际旭创告诉他们没有一家云服务商客户计划在2026到2027年大规模部署CPO这句话很重,市场可能还没听进去。第二个原因是过渡方案已经出来了,CPU不是唯一选择。中间有两个技术,一个叫LPO个叫NPO。LPO是把光模块里那个最耗电的DSP芯片去掉,用更简单的元件替代。这一刀下去,功耗降到传统光模块的3分之1,但还保留可插拔800G的LPO现在已经在量产。NPO是把光引擎放在交换机芯片旁边的PCB上,但还是可拆卸的。英伟达现在叫CPU的产品,严格说其实是NPO这两个过渡方案能撑2到3年。所以云服务商完全有理由说我先用LPU撑着,等CPO真的成熟了再说。第三个原因是scale up场景里,铜缆还没死,GPU之间的连接叫scale up。这里铜缆的成本优势、可靠性优势,目前没有任何替代品能比。伯恩斯坦明确说,2026到2028年,scale up仍然是铜缆主导,立讯精密在这里是受益者,他跟英伟达GP300铜缆连接器跟安费诺正面竞争,还有一个叫CPC 共封装铜缆的过渡技术术,进一步延长了铜缆的生命周期lightcounting这家行业咨询机构预测,到2029年1.6T的连接市场里,铜缆还能占接近一半的份额。五、CPO 最大影响:不是简单降成本,而是重分配利润池CPO 的产业意义,不只是节能,也不是单纯替代光模块。它真正改变的是:利润从哪里产生。传统可插拔光模块时代,价值链大致是:DSP / 光芯片 / TOSA/ROSA / 模块封装 / 光模块厂 / 交换机厂 / 云厂商。CPO 时代会变成:Switch ASIC / 光引擎 / 外置激光源 / FAU / 先进封装 / 晶圆制造 / 测试 / 系统集成。Bernstein 用 NVIDIA Quantum-X800 CPO switch 做了成本拆解:该交换机配置四颗 switch ASIC,每颗集成 18 个 optical engines,并有 18 个外部光源模块;单台 Quantum-X800 CPO switch 估算成本约 57 万美元。摘要还指出,在 CPO 架构下 DSP 被取消,光引擎与交换芯片共封装,价值中心向芯片设计、先进封装和晶圆制造转移。这就是为什么报告会利好这些方向:相对来说,传统光模块厂会面临一个问题:如果价值从模块封装转到 ASIC、封装、光引擎和系统集成,它们的利润池可能被重构。但这不等于传统光模块厂马上没价值。因为 2026–2028 年,800G、1.6T、LPO/NPO 仍然会有大量需求。Cignal AI 也指出,高速 datacom 模块,尤其是 800GbE 和新兴 1.6TbE 设计,仍会是 2026 年的主要增长引擎。所以正确理解是:CPO 会改变光模块产业链利润分配,但不会在 2026 年立刻消灭可插拔光模块。六、为什么报告强调 PCB、ABF、CCL 是 2026 更现实的方向?这是我认为最值得你关注的地方。CPO 的想象空间大,但兑现周期偏后。相比之下,PCB、ABF、CCL 的升级更靠近当下订单。原因是:即使 CPO 还没有大规模商用,AI 服务器和交换机已经在升级。Rubin、Rubin Ultra、GB300、云厂商 ASIC、下一代 switch ASIC,都在提高:单板速率、封装面积、供电密度、信号完整性要求、散热要求、材料低损耗要求。这是这份研报里最反共识,但最容易被忽略的一条。真正在2026年赚到钱的是PCB、HDI、ABF、基板这条老钱赛道。为什么说反共识?因为这条赛道太传统了。PCB是几十年的老行业,全球市场2025年850亿美元,听起来一点也不性感,所有人都盯着CPO,盯着光模块,盯着英伟达,没人愿意花时间研究印刷电路板,但伯恩斯坦的数据告诉我们,这条赛道在2025年已经悄悄起飞了。伯恩斯坦给了一组数字,盛虹科技做HDI高密度互联板的,2025年营收同比增长63%。WUS沪电股份给英伟达GB300MPCB的营收增长45%。Gold circuit金象电给AWS Trinium年供货的增长40%,shengyi electronicd生益电子AWS供应链的另一家增长40%。这些都是已经发生的真实业绩,不是预期,是兑现。为什么这条赛道在涨?有三层维度可以看:第一层是AI服务器对PCB的含量翻倍了。过去英伟达H10服务器,一台80GPUHDI加PCB的总价值大概100到150美元每張GPU。换到GB200VL72机柜,这个数字直接翻到300美元每張。什么意思呢?同样卖一张GPU,PCB厂商赚的钱翻了一倍。而且这还没完,即将到来的Vera Robin平台会采用一种叫midplane中版的新结构,把原本用铜缆连接的部分换成多层PCB。这块mid plane是44层板,用最高端的M8等級覆铜版,在下一代的Rubin ultra可能用到78层版M9等级。层数翻倍,材料升级,价值量再次翻倍。第二层是上游材料卡脖子。ABF基板有一种关键材料叫T-glass低热膨胀系数玻璃纤维,它的作用是防止AI芯片在高温下基板变形导致焊点失效。T glass现在全球只有一家公司能做到顶级规格,叫日东纺,CTE数值是2.8%,其他厂家做不到这个水平。日东纺的新产能要到2026年底才能上线,正式出货要到2027年,这意味着整个2026年t glass持续短缺。什么是t glass短缺?就是ABF基板厂商可以名正言顺涨价。Unimicron新兴电子已经和客户重新谈了价格。伯恩斯坦的模型预测,ABF基版的ASP在2026年每个季度环比涨5%到7%,年累计涨幅可能超过20%。第三层是ABF膜的隐形垄断者。ABF膜是ABF基板的核心材料之一,这种材料的发明者叫Agenomoto,味知数,就是那个卖味精的日本食品公司。他们在90年代研发味精的过程中,意外发现了一种特殊的氨基酸衍生薄膜,可以做半导体基板的热胀层。从那时起,全球95%的ABF膜都来自未知素。伯恩斯坦的数据,味之素的ABF业务毛利率60%,12026财年增速32%,2027财年预计加速到45%。这家公司的ABF业务30年没人能撼动倍。所以 2026 年更确定的不是“CPO 一夜爆发”,而是:高速 PCB 要升级; ABF 基板要升级; CCL 要升级到更低损耗材料; 铜箔、玻纤布、低 Dk/低 Df 材料要升级; 测试和验证环节要升级。所以2026 年更现实的策略,是先抓三类确定性——1.6T 和 LPO/NPO 过渡带来的光学需求、Rubin/ASIC 带来的 PCB/ABF/CCL 升级、CPO 试产前必须投入的测试/FAU/光源/先进封装。因为资本市场常犯一个错误:喜欢买最远的概念,但真正先出业绩的往往是“远期概念之前必须先建好的基础设施”。CPO 就像未来的高铁站。但在高铁站全面运行前,先赚钱的可能是修路、铺轨、供电、信号系统和检测设备。七、这份报告里的产业链受益顺序如果把 AI 连接产业链分成四层:第一层:最强平台级赢家这类公司不是只卖一个零件,而是控制架构。NVIDIANVIDIA 的优势不是只有 GPU,而是 GPU + NVLink + InfiniBand + Ethernet + Spectrum-X + Quantum-X + 软件生态。NVIDIA 官方披露的 silicon photonics networking switches 已经把 TSMC、Coherent、Corning、Fabrinet、Foxconn、Lumentum、SENKO、SPIL、Sumitomo Electric、TFC Communication 等纳入生态。这说明 NVIDIA 在做一件事:不只是卖 GPU,而是把 AI 工厂的网络架构也纳入自己的平台控制。台积电,它是这整个故事的隐形枢纽cop平台,把电子芯片和光子芯片用混合建合技术结合起来。所有大客户英伟达、博通、Ai labs都在往台积电迁移。这家不靠CPO本身赚多少钱,但cpo强化了台积电在先进封装和晶圆代工的统治地位。BroadcomBroadcom 的逻辑不同。它更像是:Ethernet switch ASIC + custom ASIC + CPO + 云厂商定制芯片生态。Broadcom 2025 年 10 月宣布 Tomahawk 6 Davisson,这是其第三代 CPO Ethernet switch,具备 102.4Tbps switching capacity,并称已在 shipping;Broadcom 称其通过集成 TSMC COUPE 光引擎和先进多芯片封装,将 optical interconnect power consumption 降低 70%,同时支持 512 XPUs 的 scale-up 和两层网络中 100,000+ XPUs。这说明 台积电、Broadcom 是 NVIDIA 之外,在 AI 网络与 CPO 价值链里非常关键的公司。第二层:确定性较强的光学与高速互连这包括:1.6T 光模块、LPO/NPO、硅光、激光器、外置光源、FAU、光连接器。代表方向包括 Coherent、Lumentum、Fabrinet、Innolight、Eoptolink、SENKO、Corning、Sumitomo 等。NVIDIA 官方生态名单里就包含多家光学、封装和连接相关企业。这一层的重点不是“谁最像 CPO”,而是:谁能同时吃到 800G/1.6T、LPO/NPO、CPO 试产、外置光源和 FAU 需求。能跨阶段的公司,胜率高于单一概念公司。第三层:PCB、ABF、CCL、材料这是 2026 年认为最容易被低估的地方。公开转述中提到,原报告覆盖或提及了 Chroma、Luxshare、Unimicron、NVIDIA、Broadcom、TSMC、Ibiden 等公司。这里面 Unimicron、Ibiden 这种基板/PCB 链条公司非常值得注意,因为 AI 服务器复杂度提升后,PCB 和封装基板不再只是跟随件,而是性能约束本身。第四层:测试设备、良率、可靠性CPO 最大难点不是 PPT,而是量产。量产要解决:光电耦合良率;外置激光源稳定性;高温环境可靠性;封装应力;现场维护;测试时间;一致性;失效后维修模式。所以测试设备和可靠性验证可能是很好的“卖铲人”。这类公司不一定最性感,但如果 CPO 进入试产,它们往往是最早看到订单的环节。八、这份报告的投资含义:不要买“最像概念的”,要买“最难绕开的”这份报告对投资最大的启发是:AI 连接不是单点技术革命,而是瓶颈迁移。投资要押共同瓶颈,不要押单一路线。什么叫共同瓶颈?就是无论最终是 CPO、LPO、NPO,还是传统可插拔继续升级,都绕不开的东西。比如:相反,单一路线风险比较比如你只买“纯 CPO 概念”,风险是:CPO 量产时间推迟,订单不兑现,估值先杀。只买传统光模块,风险是:CPO/NPO/LPO 重构价值链,长期利润池被平台厂和芯片/封装厂拿走。只买 PCB/材料,风险是:客户扩产过快、供给集中释放、毛利率反转。所以更好的组合是:2026 年买确定性,2027 年买订单弹性,2028 年以后买架构期权。九、个人对这份报告的合理性评价很合理的地方第一,把 AI 瓶颈从 GPU 扩展到连接系统,这个方向非常对。NVIDIA、Broadcom 的产品发布都在验证这一点。第二,反对“铜退光进”的简单叙事,这个判断非常重要。Reuters 对 Jensen Huang 的报道已经明确说明,铜在 GPU/XPU 核心连接里短期仍有可靠性优势。第三,认为 CPO 是方向但规模化要等可靠性验证,这个判断也合理。LightCounting、Yole/EDN 的行业判断都偏向“逐步迁移,而非立刻全面替代”。第四,强调 PCB/ABF/CCL、测试、光源等“前置环节”更容易在 2026 年兑现,这个对投资更有帮助。因为资本市场容易过度交易最远期的故事,却低估近期真正进订单的环节。需要注意的地方第一,公开转述可能会把 Bernstein 的观点“投资化、标题党化”。比如“AI 真正战场不在芯片,在连接”这句话有传播力,但严格说,GPU/HBM/CoWoS 仍然是核心瓶颈,只是连接的边际重要性上升,不是芯片不重要。第二,CPO 的价值转移方向对,但速度可能被市场高估。CPO 要解决制造、封装、现场维护、失效更换、可靠性等问题,不是一个发布会之后立刻放量的技术。第三,LPO/NPO 的过渡价值很大,但其系统调试难度也不低。LPO 不是“低功耗版可插拔”这么简单,它把很多复杂度转移到了主机侧和系统级调试上。第四,PCB/ABF/CCL 这条线虽然确定性强,但也要警惕扩产周期。材料和基板行业一旦看到高景气,很容易扩产,后面客户平台节奏一慢,毛利率就会反噬。十、未来 2–3 年,可以按这个时间表跟踪2026:不要只看 CPO,看三条确定性2026 年重点不是 CPO 大爆发,而是:1.6T 可插拔光模块是否放量;LPO/NPO 是否获得更多云厂商/交换机平台认证;PCB/ABF/CCL 是否继续涨价或扩产;CPO 相关测试设备、FAU、外置光源是否开始有实际订单。如果这些发生,说明报告逻辑进入兑现期。2027:看 CPO 试点从“样机”走向“客户部署”关键指标是:NVIDIA Quantum-X / Spectrum-X Photonics 的真实客户部署;Broadcom Davisson/Tomahawk CPO 的客户扩展;CoreWeave、Lambda、Meta、Google、微软、亚马逊等是否采用;CPO 外置光源、FAU、测试设备是否进入收入确认。2028以后:看 CPO 是否进入 Scale-up最关键的转折点是:CPO 是否从交换机侧走向 XPU/GPU 附近;光 I/O 是否进入高端 ASIC/GPU 封装;OCS/optical fabric 是否开始改变数据中心网络拓扑。如果到了这一步,CPO 就不只是光模块替代,而是 AI 计算架构的变化。十一、基于这份报告的投资框架:四类资产,四种逻辑如果用这份报告指导美股/港股/A股投资,我会分四类。个人最认可的策略是:核心仓买平台赢家,弹性仓买光学与PCB确定性,期权仓小比例买 CPO 远期方向。不建议一上来就把所有资金押在“最纯 CPO 概念股”。十二、这份报告最核心的五个要点第一,AI 数据中心的瓶颈正在从“算得快”转向“连得快、连得稳、连得省电”。第二,光不会立刻消灭铜,铜也不会永远守住所有场景;不同距离和系统层级会选择不同方案。第三,CPO 是方向,但 2026 年更现实的收入在 1.6T、LPO/NPO、光源、测试、PCB、ABF、CCL。第四,CPO 的真正影响不是让光模块便宜,而是把利润池从传统模块封装转向芯片、封装、光引擎、光源、测试和系统平台。第五,投资 AI 连接,不要买最热的概念,要买最难绕开的瓶颈。这是一份很有价值的“AI 第二层基础设施”报告。它提醒市场:GPU 之后,下一个被重新定价的不是某一个零件,而是整个 AI 连接栈。但它也不能被简单读成“CPO 立刻爆发”。更准确的读法是:2026 年看可插拔/LPO/NPO/PCB/ABF/测试;2027 年看 CPO 试点订单;2028 年以后看 CPO 和光 I/O 是否真正进入 AI 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梯队》 各位同学们新年好,今年第一个交易相信大家都收获了开门红。特别是经常关注我公众号的同学们,对于半导体今天的大涨应该丝毫不意外。 一切的都是我们预期的,只是仓位的多少罢了。这波有色金属到科技半导体的切换,我们从12月25号的文章就开始讲了。这波丝滑的过度,你打几分? 今天要讲的是,马上开始的CES大会有哪些轮动交易的机会,以及美国这次事件之后,黄金白银即将迎来第三波? 1、CES 大会的轮动交易节点和机会 图片 CES大会从美国时间1月4号开始,以上表格可以看出每天的议程,根据这些议程,我们可以推算出市场中可能有哪些轮动交易的机会。 这么多的科技股,是不是都要有交易机会?哪些更受资金偏好,哪些可能表现更一般?下面是我的预判逻辑: A. CES的重点交易前排(交易优先级从前到后) 坐第一排的是(AI PC、Edge AI 新叙事): AMD、ARM、QCOM(CES Day 0 – Day 1) 坐第二排的是(从终端 → 半上游): MRVL、MU / SNDK、KEYS(测试设备,逻辑偏硬)(CES Day 1 – Day 2) 坐第三排的是(工业 / 自动化 / 长周期): MBLY、ON、CAT 坐领导席的是(它们是“指数安全垫”,不是 CES alpha): NVDA、TSM、AVGO B. 以上交易顺序的逻辑,这一段要回答2个问题: 为什么第一梯队是AMD、ARM、QCOM? 为什么是AMD不是英伟达? 先来回答第一个问题:为什么第一梯队是AMD、ARM、QCOM? 首先,大家要知道CES的炒作逻辑,CES主要看三件事,第一,有没有“刚被讲出来的新需求”,第二,这个公司是不是“位置低,还没涨过”,第三,它是不是“终端 > 上游”的顺序里靠前的。 按照这个逻辑,AMD全中,AVGO一个不中。 这里需要明确的是,CES终端大会,不是算","listText":"图片来源:原创;《CES 梯队》 各位同学们新年好,今年第一个交易相信大家都收获了开门红。特别是经常关注我公众号的同学们,对于半导体今天的大涨应该丝毫不意外。 一切的都是我们预期的,只是仓位的多少罢了。这波有色金属到科技半导体的切换,我们从12月25号的文章就开始讲了。这波丝滑的过度,你打几分? 今天要讲的是,马上开始的CES大会有哪些轮动交易的机会,以及美国这次事件之后,黄金白银即将迎来第三波? 1、CES 大会的轮动交易节点和机会 图片 CES大会从美国时间1月4号开始,以上表格可以看出每天的议程,根据这些议程,我们可以推算出市场中可能有哪些轮动交易的机会。 这么多的科技股,是不是都要有交易机会?哪些更受资金偏好,哪些可能表现更一般?下面是我的预判逻辑: A. 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