过去二十年，全球习惯了以谷歌、Meta、SaaS等为代表的“轻资产”经济奇迹。然而，随着地缘冲突加剧、供应链重组以及AI计算革命的爆发，世界正迎来一场前所未有的重资产与大宗商品需求海啸。 华尔街大宗商品老兵、Fortnite Capital合伙人Dan Dreyfus明确指出： AI的下一个核心瓶颈绝非仅限内存在HBM，而是最基础的“金属之王”——铜。 未来18年人类对铜的需求将等同于过去一万年的总和，而当前的电网、关键矿物供应正处于极其脆弱的边缘。 一、告别“轻资产”奇迹，重资产基础设施的“清算时代”来临 Dreyfus表示，从2000年代初期到几年前，美国乃至全球经历了一场“轻资产”的经济奇迹。谷歌、Meta、苹果等巨头以极低的资本投入创造了数万亿美元的市值。然而，在这种对轻资产心态加倍押注的同时，西方国家实际上正在拆除关键基础设施并将其转移海外。 随着新冠疫情、俄乌冲突、关税及中东局势的连番冲击，这种脆弱、毫无韧性的供应链开始遭到反噬，通胀飙升且居高不下。 现在，全球正处于一个关键的拐点： 制造业回流、再工业化，以及一场对基础设施密集度远超上一代计算的“AI技术革命”同时发生。 这对关键矿物和大宗商品造成了极其疯狂的需求冲击。 目前，有多个超大资本周期在同时运行： 航空航天与太空经济： 波音和空客未来10年有1万亿美元的积压订单，且面临太空经济的原材料竞争。 电网现代化： 欧美电网普遍老化（部分输电线路甚至超过106年历史），在尚未考虑AI用电海啸的情况下，仅现有的电动汽车和日常电气化升级（如燃气锅炉改热泵）就已经让电网不堪重负。 发电与数据中心： 发电领域未来30年每10年需花费1万亿美元；数据中心目前每年砸在基础设施和大宗商品上的资金已达1万亿美元。 二、“金属之王”的超级海啸：AI数据中心每年将卷走75万吨铜 在这场基础设施复兴中，铜作为“金属之王”，正面临史无前例的供需错配。 1. 绿色能源与AI的“吸铜”体量 无论是清洁能源还是人工智能，对铜的消耗都呈指数级放大： 太阳能： 每兆瓦发电所消耗的铜是传统燃气轮机的 5倍 。 风能： 需消耗传统能源 7倍 的铜。 AI数据中心： 一个1吉瓦（GW）的AI工厂需要 50,000吨 铜。按照目前行业预计每年建造15吉瓦设施的速度计算， 仅数据中心一项，每年就将新增75万吨的铜需求。 电动汽车 & 军事： 一辆电动汽车消耗的铜是传统内燃机汽车的5到6倍；而俄乌冲突等现代化军事对抗中，大量炮弹（如“铜头蛇”等）消耗了无法回收的天量铜资源。 2. 18年 = 10,000年 回溯人类历史，在过去10,000年里，人类总共开采了7亿吨铜。而现在，全球铜的年需求量为3,000万吨（其中开采量2,600万吨，回收铜400万吨）。 Dreyfus强调，即使完全 不考虑 数据中心和绿色能源的额外账目，仅仅跟随传统的GDP同步增长： 在未来的18年里，全球也将需要7亿吨铜。这意味着接下来的18年，我们需要开采出与过去10,000年总和相同的铜产量。 3. 远水解不了近渴的供应端 要满足这一需求，意味着全球每年都需要有五座世界级、超级第一梯队（Tier 1）的矿山投产。然而，由于老矿（如智利百年老矿）品位下降，且 建造一座新铜矿通常需要7到12年的时间 ，到2030年前实际能投产的第一梯队矿山屈指可数。 目前市场的热点都在内存、HBM和NAND上，但如果高瞻远瞩地看下一个即将到来的核心卡点，绝对是铜。Dan Dreyfus直言： “我认为铜价从现在的水平翻倍是轻而易举的事。” 三、 能源池的残酷现实：太阳能和核能无法一蹴而就 在面对庞大的电力缺口时，市场对太阳能和核能抱有极高期望，但现实存在极大的原材料和物理卡点。 太阳能的“土地瓶颈”： 太阳能的容量系数仅为20%左右。一个1吉瓦的数据中心若要完全依靠太阳能供电，实际需要配置5吉瓦的太阳能设施。而每吉瓦太阳能要占用7,000英亩土地，5吉瓦就是 35,000英亩——这比整个旧金山市还要大 。 白银危机： 制造太阳能电池板需要大量白银。目前全球每年消耗12亿盎司白银，但供应量仅10亿盎司，每年缺口达2亿盎司。目前地表库存仅剩6亿盎司， 意味着三年内若不解决白银瓶颈，太阳能的供应链将面临断货危机。 核能的制造困境： 虽然天然气和铀矿储量充足，但美国本土目前甚至无法制造核电站所需的安全壳压力容器等关键重工业部件，供应链严重依赖海外。 四、 宏观大背景：美元贬值与“硬资产”是唯一避风港 除了供需关系的内在冲击，宏观货币政策正在为大宗商品暴涨“火上浇油”。 Dreyfus表示，自新冠疫情以来，法定货币的价值遭到大举稀释。目前美国政府债务已达40万亿美元，且每年以2.5万亿美元的速度增长；此外，医疗、社保等未来社会负债的折现现值达100万亿美元，同样以每年2.5万亿美元的速度膨胀。 对比之下，美国政府每年的税收收入仅有5.5万亿美元。这意味着下一次经济衰退到来、税收下降而支出被迫增加时，美联储将不得不印制天量级的美元（Print Giga Dollars）。 在高度相似的1970年代，货币失去了70%的购买力。 在这种环境下，大宗商品、硬资产和关键基础设施是保护购买力的唯一解。 五、 劳动力重回王座：技术蓝领工人成为最稀缺资源 在这场重工业与基础设施的复兴中， 技术蓝领工人（Craft Labor）已经取代白领，成为全美乃至全球整个供应链中最大的瓶颈。 过去十几年，社会舆论引导年轻人普遍流向文科或轻资产行业，导致底层技术工人严重断代。而如今局势彻底逆转： 目前基础设施建设对技术蓝领的需求几乎是无限的。 顶尖职业技术学院的优秀毕业生，高中毕业一出来的起薪即可达到 15万美元 。 过去被取代的中部蓝领阶层正在拿到极其丰厚的报酬，而他们的工作在短期内绝无法被AI取代，反而是早期的、较低层级的白领劳动力正面临被AI优化的困境。 以下为演讲全文，由AI辅助翻译： 主持人 ： 我们今天邀请到了丹·德雷富斯（Dan Dreyfus），他来自 Fortnite Capital。未来，我们将通过人类消耗多少电力来衡量人类的进步。我把半导体行业视为一家工业或基础设施公司——我的意思是，它实际上就是一个工厂。 丹·德雷富斯 ： 我们试图摸清世界的走向，然后努力搞清楚我们需要什么才能到达那里。 丹·德雷富斯 ： 在接下来的 10 分钟里，我将努力让大家了解关键矿物、大宗商品，以及我们美国极其脆弱的基础设施。如果我们想要实现我们的技术目标、制造业回流与再工业化目标，以及我们的国家安全和军事目标，这将需要数万亿、数万亿美元的投资。但在谈这些之前，先来了解一点历史。 丹·德雷富斯 ： 现在，我们在美国经济增长以及其未来走向方面正处于一个非常关键的拐点。 事实上，从 2000 年代初期到几年前，美国经历了我认为实际上是一场经济奇迹的时期。在这个时期，我们创造了如此多的增长、如此多的市值、如此多的价值，而几乎根本不需要投入任何资本。我是说，想想那些在没有资本的情况下创建的所有公司。 丹·德雷富斯 ： 你有拥有搜索引擎的谷歌（Google），你有拥有社交媒体的 Meta——他们只有 12 名员工，却用 300 亿美元收购了 WhatsApp，你知道的，根本不需要资本。你还有流媒体平台、外卖平台。你还有苹果电脑（Apple），它是轻资产的，却创造了数万亿的市值。你还有软件即服务（SaaS），创造所有这些价值绝对不需要任何资本。 丹·德雷富斯 ： 与此同时，在我们创建这些公司的同时，在我们做这些事情的同时，我们实际上正在拆除我们所有的关键基础设施，并将其转移到海外。所以我们当时真的是在那种轻资产的心态上加倍押注。 丹·德雷富斯 ： 但随后，这开始反噬我们了，对吧？我们经历了新冠疫情COVID，我们经历了俄乌冲突，我们经历了关税，现在我们又面临伊朗冲突。 每当发生这些地缘政治冲突时，通货膨胀就会像火箭一样飙升，你需要用望远镜才能看到通货膨胀涨得有多高，而且它从未降下来。原因在于我们让我们的供应链变得太脆弱、太软弱了，供应链中毫无韧性。 丹·德雷富斯 ： 现在我们正处于这个拐点：我们想要资产全部回流，我们想要实现再工业化；我们迎来了这场技术计算革命，它对基础设施的密集度远远超过了上一代计算，这正对基础设施关键矿物和大宗商品造成一种极其疯狂的需求冲击。与此同时，还存在着供应冲击，因为我们已经太久没有在这些东西上进行投资了。 丹·德雷富斯 ： 现在有太多的资本周期同时在发生，在我的职业生涯中，我从未见过有这么多个周期同时在进行。我们有航空航天周期，波音（Boeing）和空中客车（Airbus）在未来 10 年有 1 万亿美元的积压订单。现在再加上太空经济，它将去竞争波音和空客试图采购的完全相同的材料和积压订单。 丹·德雷富斯 ： 我们还有电网，对吧？每当德克萨斯州变冷一点，ERCOT——德州电网没有与美国其他电网相连，没有相连——每当天气变冷一点，那个电网就会关闭，他们就在黑暗中受冻。然后，你知道的，在我们加利福尼亚州的天堂镇（Paradise California），那条起火并导致 300 人死亡的输电线，你知道那条输电线已经有 106 年以上的历史了吗？这个国家有些电网部分的寿命已经超过了 106 年。 丹·德雷富斯 ： 而在我们加州，如果有一半的人购买了电动汽车，或者有了无人驾驶出租车（robo taxis），我们都在下班后的下午 6 点回家插上电源充电，并开大空调，我们就会直接摧毁电网，轰的一声，我们会摧毁它，我们所有人都会坐在黑暗中。 所以，电网目前勉强能满足我们的需求，而我们甚至还没有开始讨论人工智能（AI）将带来的海啸般庞大的电力需求。 丹·德雷富斯 ： 还有发电领域，这是一个超过万亿美元的资本周期，在接下来的 30 年里，可能每 10 年就要花费 1 万亿美元。 数据中心方面，现在是每年、每年 1 万亿美元，全部砸在基础设施上，全部都是大宗商品。然后是半导体晶圆厂（semifabs），CPU 正在迎来巨大的复兴，CPU 的密集度正在像火箭一样飙升。我敢和你们打赌，这个数字太低了——7500 亿美元，我敢说这未来将以万亿来衡量。 丹·德雷富斯 ： 然后是国防，对吧？日本在增加国防预算，欧洲在增加国防预算，美国也在增加国防预算。所有这些终端市场之间的相似之处在于，如果没有关键矿物，它们没有一个能运作。没有一个，所有这些都无法发生。 丹·德雷富斯 ： 说实话，我做大宗商品已经 25 年了，我从未见过这样的事情发生。这确实是我所说的一种“似不曾相识”（Vuja De）的时刻，也就是一种压倒性的感觉，觉得这一切以前从未发生过。 丹·德雷富斯 ： 那么来看铜，这是“金属之王”。这只是一个例子，我们做任何事情都需要铜。你知道，如果我们想要清洁能源，每兆瓦的太阳能发电所消耗的铜是一个典型的基荷 CCGT 燃气轮机（联合循环燃气轮机）的五倍。 风能也是如此，需要七倍的铜。数据中心方面，对于一个 1 吉瓦（GW）的 AI 工厂，现在每吉瓦你需要 50,000 吨铜。而我们将开始每年、每年建造 15 吉瓦的这种设施。因此，每吉瓦 50,000 吨，15 吉瓦就是 750,000 吨铜，这是我们为了这些设施所需要的。 丹·德雷富斯 ： 你知道去年的铜供应量是多少吗？它仅增长了 50 万吨。而这还仅仅是数据中心的需求。然后是电动汽车，你知道，如果我们要到处都有无人驾驶出租车，一辆电动汽车消耗的铜是一个传统内燃机汽车的五到六倍。 然后还有军事，在乌俄冲突中，你知道我们使用的炸药比整个第二次世界大战期间还要多吗？你知道吗？而这些炸药的炮弹，你猜它们是用什么做的？其中一种被称为“铜头蛇”（Copperhead），非常聪明地以一种毒蛇命名，它们全部都是用铜做的。你以为我们会跑到战场上把那些铜回收吗？不，那些铜已经没了。所以我们所做的一切都需要这种金属。 丹·德雷富斯 ： 现在，我们要从哪里去获取它？回顾人类历史，追溯到摩亨佐-达罗（Mohenjo Daro）时期，在过去的 10,000 年里，我们总共开采了 7 亿吨铜。7 亿吨铜。 现在，如果我们想的话，可能可以把其中 80% 的铜全部拿回来，但我们必须要做的是，我们必须拆掉这栋建筑，必须拆毁电网，必须拆掉欧洲、日本的建筑，我们确实可以把所有的铜都拿回来。当然，到那时我们就在帐篷里开这个会了。那么我们该怎么获取它呢？ 丹·德雷富斯 ： 那么现在，铜的年需求量是 3,000 万吨。其中大约 400 万吨的供应来自于回收铜。其余的 2,600 万吨是开采出来的。如果我们只是跟着 GDP 同步增长——忘掉数据中心的上行需求，忘掉绿色能源、太阳能的上行需求，只是像以前一样跟随 GDP 增长——现在请仔细听好， 这意味着在未来的 18 年里，我们将需要 7 亿吨铜。在接下来的 18 年里，我们需要与过去 10,000 年开采的铜总量一样多的铜。 丹·德雷富斯 ： 这意味着我们每年都需要有五座世界级的、超级第一梯队（Tier 1）的矿山投产。你可以去谷歌搜索或用 ChatGPT 查一下，你用一只手就能数得过来，而且还能剩下几根手指头——在现在到本十年末（2030年）之间投产的第一梯队矿山数量。 丹·德雷富斯 ： 所以我不知道他们打算怎么办，因为建造一座铜矿需要 7 到 12 年的时间。现有的铜矿正在枯竭，你知道，智利的大型矿山已经有一百多年的历史了，矿石品位正在下降。 而且，这将是一个非常、非常重大的挑战，也是即将到来的瓶颈。就在今天，所有的热点都在内存（Memory）和 HBM，NAND 的价格正垂直飙升，因为那是目前的瓶颈。现在，如果你想高瞻远瞩，看看下一个即将到来的瓶颈，我强烈建议你看看铜。 丹·德雷富斯 ： 所以，我们现在正处于供应冲击与需求冲击相遇的时刻。大宗商品周期通常持续 15 年，并有数倍、数百个百分点的上涨空间。我们目前才进入这个周期几年，这一切才刚刚开始。 丹·德雷富斯 ： 我还想再多说一件事，对吧？我们谈到了需求，我们正在遭受这种需求冲击；我们谈到了供应，但我们还没有谈到的是，我们正在如何摧毁美元的价值。 自新冠疫情以来，我们完全摧毁了我们法币的价值。今天，我们有 40 万亿美元的政府债务，而且每年还在以 2.5 万亿美元的速度增长。最重要的是，我们未来社会负债的折现现值达到了 100 万亿美元——也就是联邦医疗保险（Medicare）、医疗补助（Medicaid）、社会保障（Social Security）和养老金，这也以每年 2.5 万亿美元的速度增长。 丹·德雷富斯 ： 所以，你的联邦债务增加了 2.5 万亿，社会负债增加了 2.5 万亿，而美国政府每年的税收收入只有 5.5 万亿美元。 那么，下一次我们遇到经济衰退、税收收入下降而支出必须增加时，会发生什么？我们将印制天量级的美元（print giga dollars）。 在 1970 年代，我们也遇到过这个问题，我们当时的做法就是通过一些通货膨胀和一些增长来使货币贬值，货币失去了 70% 的购买力。 在这种环境下，大宗商品、硬资产和基础设施将保护你的购买力。去查查 1970 年代吧，当时表现绝对遥遥领先的最佳资产类别是什么？那是你们的家庭作业。所以，就讲到这里，谢谢大家，期待与你们交流。 主持人 ： 查马斯（Chamath），我认为在预测节目中，你……那是你的预测，我忘了具体是哪个类别了，但你绝对说过你认为表现最好的资产将会是铜。 查马斯 ： 是的，是的，非常准确。而且那是在我和丹聊过之前，确实如此，这很说明问题。 丹·德雷富斯 ： 嗯，你知道的，我认为铜价从现在的水平翻倍是轻而易举的事。我是说，我曾见过钼（molybdenum）从每磅 1 美元涨到每磅 33 美元，所以翻倍真没什么大不了的。 主持人 ： 让我们后退一步，你在后台说了一些非常有趣的话，那就是如果看看我们现在正在做的一切，我们甚至勉强只能跟上人类自身天然的能源需求，对吧？就用你在后台表述的方式，解释一下这个论点。 丹·德雷富斯 ： 问题在这里：自二战结束以来，我们一直没有在升级、现代化和强化电网方面进行过投资。 我们任由它荒废。你知道，过去的连续两三四届政府都在梦游，没有采取任何措施来强化这些基础设施。现在，如果我们仅仅只是想要实现我们的目标——去实现再工业化、生产回流、电气化。当我提到电气化时，那仅仅意味着把这些建筑中陈旧的燃气锅炉更换为热泵（这是现在每栋商业建筑都在做的事情），意味着电动汽车普及率在提高，意味着更多地使用你的电子设备。这甚至都还没谈到人工智能，根本没谈到 AI。仅仅是因为这样，仅仅是因为我们过着日常的生活，仅仅是由于过正常的生活，我们就会面临短缺。 主持人 ： 那么会发生什么呢？大停电（blackouts）和限电（brownouts）？ 丹·德雷富斯 ： 大停电、限电，并且我们将面临不断上涨的电价、上涨的电价。 主持人 ：但你知道，你之前在你的一个节目里提出了一个非常棒的观点，当时你谈到公用事业公司（Utilities）是如何故意抬高一切操作的成本，以便他们能够向监管机构报告，并在更高的资本基础上赚取股本回报率（ROE）。 我认为真正有趣且被严重低估的是，这正是所有通货膨胀的来源——它来自公用事业公司的输电（transmission）和配电（distribution）。因为在过去的 20 年里，即使在经历了我们刚刚经历的上涨之后，电价仍然是下降的。按实际价值计算，它们绝对是下降的，但以绝对数值来看，它们并没有真正上涨多少。所以当你谈论价格上涨时，发电本身仍然是便宜的，但把它输送给人们正在变得昂贵，因为你知道，劳动力…… 丹·德雷富斯 ： 迄今为止，劳动力在某种程度上是最大的瓶颈——技术蓝领工人（craft labor），对吧？在过去的 10 到 15 年里，我们都告诉我们的孩子们去做什么？你知道，（去读）东北部的文科（liberal arts），是的，这是一个大错误。 主持人 ： 所以我想了解一下现场的观众们。在你们自己的家里，有多少人安装了太阳能和/或特斯拉储能墙（Powerwall）？有多少人实际这么做了？（观众举手）大约有一半的人。 第二个问题，有多少人计划在未来一两年内这样做？好的，那又是 20%。 所以很明显，这显然是一个富裕（affluent）的群体，他们正在绕过电网。解决这个问题的方法是让家庭和企业实现能源独立，你知道的，企业不会等待政府。所以也许未来的电网会变成这种古怪、过时的陈旧基础设施，取而代之的是一种自下而上的解决方案。 丹·德雷富斯 ： 无论如何，工业用途依然需要电网，我是说，那是工业运作的基石。我是说，仅仅为了工业用途，我们必须达到的规模是非常巨大的。 这里有一个很好的统计数据：如果一个 1 吉瓦（GW）的 AI 工厂想要完全依靠太阳能供电，对吧？（我自己是一个非常看好太阳能的人，好吧），如果你想完全用太阳能，因为太阳能的容量系数（capacity factor）是 20%，因为太阳不会一直照射。在容量系数为 20% 的情况下，一个 1 吉瓦的数据中心需要 5 吉瓦的太阳能。 每吉瓦的太阳能要占用 7,000 英亩的土地，所以 5 吉瓦就是 35,000 英亩，这比整个旧金山还要大。所以你打算去哪里找人？你知道，你去哪里找……顺便说一句，我们面临的最大瓶颈就是技术蓝领工人，是的。 主持人 ： 那总体来说，“稀缺催生创新”呢？有讨论，或者我看到一些初创公司正在谈论采矿方面的新技术，用以获取……我认为传统上的卖点通常是稀土，但它的核心论点是，我们需要的一切都存在于我们脚下的地球中，只是我们目前只开采地表附近的东西。 你是否认为有一系列创新即将推向市场，并最终释放出比我们现在看到的更多的生产力？因为我们现在为了把这些东西从地下挖出来，所使用的技术依然和 100 年前一模一样。 丹·德雷富斯 ： 对于某些大宗商品来说，是的。你提到了稀土。从 14 世纪开始，有一群被称为“炼金术士”的人，记得吗？当时他们声称能把铅变成黄金。在那个时候，元素周期表只有四个元素：水、火、空气和土。火的本质当时能搞清楚，空气很纯净，水很纯净，但每当他们在土（Earth）里看到一些他们不认识的东西时，他们就把它称作“稀土”（rare earth）。 丹·德雷富斯 ： 因此，稀土其实无处不在，提取稀土的技术将能让我们拥有极其丰富的储量。但问题在于加工处理（processing），这才是难点。而对于像铜这样的东西，市场规模太庞大了，以至于很难找到一种技术能够在一夜之间解决这个供需问题。 主持人 ： 在美国，想要工作的人将能获得极其高薪的职位。我们可以开始把晶圆厂（fabs）搬到这里（我们也正在这么做），我们将把它们都带到北美，而且据我的一个拥有自动化采矿系统的朋友（特拉维斯·亚当斯 Travis Adams）说，在南美也适用。我们将能够在这里创造大量的就业机会。所以，也许你可以谈谈它的影响。 丹·德雷富斯 ： 你说的话对于这整个就业辩论来说非常重要。为了我们要建造的基础设施，我们需要的手艺活、技术蓝领工人几乎是无限的，这真的没有其他办法绕过去，对吧？你知道，在许多方面，看看 2000 年代发生了什么，谁因此被摧毁了？是那些蓝领技术工人。这造成了各种各样的意外后果：芬太尼滥用、贫富差距、宾夕法尼亚州的衰落……沿海地区赚走了所有的钱，而在国家的腹地，那些社会底层老老实实做工的人（the salt of the earth）却在饱受打击。 丹·德雷富斯 ： 今天具有讽刺意味的是，中部地区同样的那部分人，那些曾经被取代的人，现在拿到了极其丰厚的起步薪水。 你知道，如果你去职业技术学院，并且在班里名列前茅，你高中毕业一出来起薪就是 15 万美金。而具有讽刺意味的是，他们现在所做的工作，可能正是或大或小正在取代那些早期的、较低层级的白领劳动力的工作。因此，局势已经完全扭转了。所以听着，这是一个充满效率的市场，工作岗位会流向资金所在的地方，而现在资金正真正涌入这个领域。 主持人 ： 我们能谈谈其他几个领域吗？你对其他形式的能源怎么看？天然气、煤炭、核能、碳氢化合物。我的意思是，需求池看起来——如果仅仅基于此，也许最简化的结论是我们需要“所有能源”——但那么，丹，你如何区分，比如，为什么你说你非常看好太阳能？你对核能有什么看法？你如何在所有这些不同的能源渠道之间进行取舍交易？ 丹·德雷富斯 ： 事实上，在这个国家，我们正“在天然气中游泳”（指天然气极其丰富），我们可以建造太阳能，你知道的，那并不是瓶颈。而核能，你知道，我们其实没办法真正建造它，在这个国家我们甚至连安全壳压力容器（containment vessels）都造不了，韩国人可以造，但我们在国内造不了。因此，系统里总是会存在这些重大的瓶颈。 丹·德雷富斯 ： 不论你是谈论太阳能，谈论天然气，还是谈论铀，我们都会有基础的原材料投入，比如我们从地下钻探出的天然气；但我们将会短缺的是建造核电站所需的关键矿物。例如，我们将短缺建造这些太阳能电池板所需的白银，特别是如果我们开始在太空中部署数据中心，对吧？这些将消耗惊人数量的白银。 丹·德雷富斯 ： 但目前的白银供需动态是： 我们每年消耗 12 亿盎司，而我们每年的供应量只有 10 亿盎司。所以每年有 2 亿盎司的缺口，而我们目前只剩下 6 亿盎司的地表库存了。所以时钟正在滴答作响，大家，我们还剩下三年的时间就会彻底断货，到那时，太阳能的故事就变成了：你去哪里获取用于光伏电池的白银？ 主持人 ： 那么对于我们的孩子以及整个国家的这一代人，作为我们资产配置的工具箱，我们应该配置一些铜、白银和矿物的敞口，然后在这个领域周边还有一堆服务提供商，我们应该在接下来的一年里去进行调研。 丹·德雷富斯 ： 不要忘记劳动力。服务提供商，那是一个非常大的板块。 主持人 ： 好的，你如何配置资本？你处于拥有矿山和生产的最前端，但同时还有终端应用场景。比如你如何决定在哪些地方“不参与”？因为其中许多领域看起来是不可思议的终端市场，但你可能会被碾压——如果你处于市场的错误位置，这里会发生供应冲击、价格倾销，这可能会很显而易见，你可能会赚大钱，但你也可能会损失惨重。 丹·德雷富斯 ： 是的，听着，你真的必须非常了解供应链。我认为对现在的许多人来说，供应链就像是一个奇怪而神秘的概念。我仍然认为许多生活在城市的美国人依旧以为火腿三明治是从冰箱里长出来的，他们根本不会去想每个月在芝加哥外有 3,000 万头猪被宰杀——别让弗里德伯格（Friedberg）开始聊这个话题——但你知道，你必须了解供应链中的瓶颈和核心卡点（pinch points），这是第一点。 丹·德雷富斯 ： 第二点，我认为你必须切实确保自己不会遭受技术颠覆，在这个领域你可以找到——我认为这就是弗里德伯格（Friedberg）之前提出的观点——去找到一些能够替代供应链中那种紧张短缺局面的东西。 主持人 ： 让我们把掌声送给丹（Dan），干得漂亮！非常非常具有启发性。 丹·德雷富斯 ： 谢谢，兄弟。 （华尔街见闻） 原文标题为：华尔街老兵Dan Dreyfus：AI下一个瓶颈是铜，数据中心每年新增75万吨需求，铜价将轻松翻倍

小米集团(01810.HK)公布2026年第一季度业绩。 受地缘不确定性、存储及大宗商品价格上涨、行业竞争加剧等因素影响，公司一季度经调整净利润同比下降43.1%至61亿元， 但总收入仍达到991亿元，高于市场预估的988.5亿元。 其中，“手机×AIoT”业务收入793亿元，“智能电动汽车及AI等创新业务”收入199亿元。公司表示，将继续推进“人车家全生态”战略，并加大AI及底层核心技术投入。 2026年第一季度，小米研发开支达到90亿元，同比增长33.4%。截至2026年3月31日，研发人员总数增至26048人，创历史新高。 公司近期重点推进AI布局。2026年4月，小米开启Xiaomi MiMo-V2.5系列大模型公测，并随后正式开源。小米称，Xiaomi MiMo-V2.5-Pro在通用智能体、复杂软件工程及长程任务等方面达到全球顶尖Agent模型水平。 与此同时，小米还启动PC版和有屏音箱版Xiaomi miclaw封测，进一步扩展“人车家全生态”AI终端能力。公司4月还开源了具身模型Xiaomi Robotics-0训练全流程。 手机业务承压，高端化继续推进 受存储成本上涨影响，小米一季度全球智能手机出货量为3380万台，智能手机业务收入443亿元，毛利率10.1%。 根据Omdia数据，小米全球智能手机出货量连续23个季度排名全球前三，市场份额11.3%。其中，在拉美市场排名第二，在欧洲、东南亚、中东和非洲市场排名第三。 尽管行业承压，小米智能手机平均售价同比增长8.2%至1310元，创历史新高。 中国大陆地区高端智能手机销量占比提升至23.5%。 IoT与生活消费产品业务收入247亿元，毛利率25.2%。截至2026年3月31日，小米AIoT平台连接设备数达到11.187亿，同比增长18.5%。 互联网服务收入95亿元，同比增长4.3%，毛利率76.1%。截至2026年3月，小米全球月活跃用户数达到7.462亿。 汽车业务收入199亿元，经营亏损31亿元 2026年第一季度，小米智能电动汽车及AI等创新业务收入199亿元，其中智能电动汽车收入190亿元。 受车辆购置税补贴及核心零部件价格上涨影响，该业务毛利率为20.1%，经营亏损31亿元。 一季度，小米共交付80856辆新车，同比增长6.6%。公司表示， 在第一代Xiaomi SU7停售背景下，整体交付仍保持增长。 2026年3月，新一代Xiaomi SU7系列正式发布。截至5月6日，新车首销期锁单量超过80000辆。 5月21日，小米发布Xiaomi YU7 GT，起售价38.99万元，零百加速最快2.92秒，CLTC续航705公里。同日，小米还发布了Xiaomi YU7标准版，起售价23.35万元。 截至2026年3月31日，小米已在中国大陆143个城市开设490家汽车销售门店。 此外，小米表示，自2026年初至5月22日， 公司累计回购约2.505亿股股票，回购金额约84亿港元，已超过去年全年水平。 小米还表示，可于未来12个月内购回总价值不超过200亿港元的本公司B类普通股，直至2027年将举行的股东周年大会结束为止。

AI服务器加速迭代正在重塑PCB铜箔行业格局。高盛最新研究报告指出，随着高端HVLP铜箔需求在2026年下半年进入大规模采用阶段，供需失衡将在未来三年持续加剧，行业供应缺口或将成为结构性"新常态"，并为少数具备量产能力的供应商带来显著的定价权与利润扩张空间。 据追风交易台，高盛最新报告指出， 高端铜箔（HVLP3及以上规格）的可寻址市场规模预计将以122%的年复合增长率扩张，从2025年的2.16亿美元增长至2028年的24亿美元，届时将占全球PCB铜箔总市场的33% 。在供需层面，考虑到主要供应商HVLP3+产品的良率仅维持在70%至80%，高盛预计行业有效产能的实际供应缺口将在2026至2028年分别达到28%、39%和38%，远超名义产能所呈现的温和失衡。 高盛认为，供应短缺将为高端铜箔供应商提供持续的提价窗口，并将铜箔行业的商业模式从成本驱动型推向价值驱动型。高端HVLP铜箔的均价较传统HTE铜箔高出逾一倍，毛利率普遍达到40%至60%以上，而HTE铜箔的毛利率仅为0%至10%。 需求端：AI服务器换代驱动HVLP铜箔需求爆发 AI服务器与高端以太网交换机对信号完整性要求的持续提升，是本轮高端铜箔需求爆发的核心驱动力。高盛报告指出，HVLP3+铜箔的需求量将以97%的年复合增长率增长，从2025年的每月679吨增至2028年的每月5,206吨。 从应用场景来看，AI服务器对HVLP3+铜箔的需求量预计将在2025年至2028年间增长逾6倍。与此同时，以太网交换机的升级换代同样贡献显著需求增量——400G交换机自2023年起采用搭载HVLP3的M7级覆铜板，800G交换机自2024年下半年起采用搭载HVLP3和HVLP4的M8级覆铜板，而预计自2026年下半年起量产的1.6T交换机将采用搭载HVLP4和HVLP5的M9级覆铜板。 在产品规格迁移方面，HVLP4正加速成为当前最先进AI服务器的主流规格。高盛预计，英伟达VR200的中板（44层）和交换板（24层）将采用搭载HVLP4铜箔的M9级覆铜板，亚马逊AWS Trainium 3 UBB（28至30层）亦将升级至搭载HVLP4铜箔的更高规格覆铜板。高盛渠道调研显示，2026年下半年HVLP4铜箔需求量将较上半年至少增长100%，达到每月至少560吨，超过主要供应商三井金属（Mitsui Kinzoku）每月490吨的产能上限。 从产品结构演变来看，HVLP3在高端铜箔总需求中的占比将从2025年的76%逐步下降至2028年的30%，而HVLP4的渗透率将从2025年的24%升至2028年的46%，HVLP5则预计自2027年起开始贡献需求。 供给端：良率瓶颈令有效产能严重受限 尽管行业名义产能扩张速度可观，但良率损耗与产线切换损耗使实际有效供给远低于账面数字。 高盛测算，HVLP3+行业名义产能将从2025年的每月1,057吨增至2028年的每月4,977吨，年复合增长率约68%；但在扣除约70%至80%的良率损耗及产线切换时10%至20%的产能损失后，有效产能仅能从每月803吨增至每月3,759吨，年复合增长率降至67%。 在主要供应商层面，Mitsui Kinzoku作为行业龙头，其HVLP3+有效产能预计在2026至2028年分别仅为每月718吨、870吨和1,140吨，对应年复合增长率约35%。高盛渠道调研显示，客户通常优先向Mitsui Kinzoku下单，但即便该公司维持满产运营，其产能仍不足以覆盖全部客户需求，这为第二供应商创造了结构性机会。 高盛进一步指出，随着行业在2027至2028年逐步将HVLP3产线转换为HVLP4/5，每次产线切换将带来10%至20%的产能损耗，这将进一步加剧整体HVLP3+行业的供应紧张态势。即便将Mitsui Kinzoku与第二供应商的有效产能合并计算，两者在未来三年内也仅能满足行业总需求的50%至60%。 定价逻辑：商业模式从成本驱动转向价值驱动 高端铜箔市场的供需格局正在从根本上改变行业定价逻辑。高盛报告指出，低端铜箔（包括HTE和RTF）长期以来以铜成本加工费的模式定价，铜成本占生产成本逾80%，盈利能力高度依赖加工费能否覆盖非铜成本，中国供应商在该细分市场占据主导地位，且自2021年行业景气高点后持续面临价格压力。 相比之下，HVLP3及以上规格的高端铜箔已转向完全价值驱动的定价模式。由于具备量产能力的供应商数量极为有限，加工费定价主要由供需动态决定，而非铜成本的简单加成。高盛预计，自2026年下半年起供应短缺将持续延伸至2027至2028年，高端铜箔供应商的定价权将在中期内得到有效支撑。 值得关注的是，铜箔加工费在M9级覆铜板物料清单中的占比仅为14%，低于M6/M7/M8级的19%至21%，这意味着终端客户对最新一代覆铜板中铜箔加工费上涨的敏感度相对较低，进一步为上游供应商的提价创造了有利条件。 高盛首予金居开发买入评级，目标价新台币900元 在上述行业背景下，高盛首次覆盖中国台湾省铜箔厂商金居开发，给予买入评级，12个月目标价为新台币900元，较当前股价429元隐含约110%的上行空间。 高盛认为，金居开发作为目前经客户认证的第二家HVLP4供应商，将是本轮高端铜箔需求扩张的核心受益者。高盛预测，金居开发在HVLP3+供应链中的市场份额将从2025年的5%提升至2028年的53%，HVLP3+产品对公司毛利润的贡献占比将从2025年的8%跃升至2028年的约77%。

AI基础设施的军备竞赛正在将供应链压力从芯片本身向外蔓延，覆盖光学器件、电源半导体乃至数据中心外围的电网管理设备。在HBM短缺和算力扩张已被市场广泛定价之后，新一轮供应瓶颈正在更隐蔽的环节悄然成形。 周六，AI圈研究博主Chris Barber与知名匿名分析员@bubbleboi讨论了AI供应链瓶颈与基础设施问题，系统梳理了AI供应链各层级的紧张程度，并点名了多个尚未被市场充分认识的潜在爆发点。 在@bubbleboi的排序中， 磷化铟（indium phosphide）相关的激光与光学器件已是"完全的灾难"，DRAM/HBM短缺持续恶化，而电源半导体虽然目前尚不构成瓶颈，却是他最看好的"下一个爆发"方向——尤其是数据中心外围的固态变压器市场。 磷化铟：当前供应链的“灾难级”瓶颈 磷化铟是他措辞最为激烈的一个环节。"磷化铟的情况非常非常非常糟糕，"@bubbleboi表示，"很多人还没意识到有多严重。" 问题的根源在于CPO（共封装光学）技术的推进对激光器提出了更高要求——更高功率意味着更大的芯片面积，更窄的线宽和更好的噪声性能同样推高了对磷化铟晶圆的需求。与此同时，磷化铟的加工链条——从矿石到晶体、再到外延片、最终到激光器印刷——每一个环节都处于严重供不应求的状态。 这一短缺正在重塑光收发器市场的格局。 传统上，每一代收发器（如400G、800G）在初期以EML（磷化铟单片集成调制器）为主，随后逐步向硅光子（SiPho）迁移以降低成本。但这一次，1.6T收发器几乎从一开始就由硅光子主导——原因正是EML供应的严重短缺，以及制造商将产能向利润率更高的连续波（CW）激光器倾斜。 DRAM与HBM：三家寡头全线爆满 内存是@bubbleboi排名第二的供应瓶颈。 他的核心判断是：全球只有三家公司能够生产DRAM——SK Hynix、三星和美光——三家均已满负荷运转，短期内没有新产能上线的可能。 围绕HBM4的技术路线之争，他认为市场过度解读了其中的戏剧性。SK Hynix选择台积电12纳米制程制造HBM4基础芯片，三星使用自研SF4X逻辑节点，而美光坚持沿用内部DRAM制程，导致进度落后。 但他认为这些差异对财务影响有限："三家都会以相当高的毛利率卖光所有产品，谁在乎呢？"他补充说，即便美光HBM4未能进入英伟达Rubin平台，也可以将产品卖给其他客户，或以高价出售普通DRAM。 他将DRAM和HBM视为同一类别，并表示相比NAND闪存，他更偏好DRAM，原因是NAND更容易出现供过于求的情况。 “电网保卫战”：AI尽头的固态变压器与功率半导体 相较于已经被市场高度关注的算力芯片内部竞争，分析师将最大的“想象空间”留给了数据中心之外的电力交付系统。 AI数据中心对电网构成了前所未有的挑战。当几万到十万张GPU在训练间隙停止计算、进行互联通信时，电网负载会发生剧烈的波动。“这对电网运营商来说是一个‘恶魔般的噩梦’（satanic nightmare）。” 访谈中披露了一个极具戏剧性的细节： 去年PyTorch团队甚至在代码中加入了一个名为“Power Plant No Blow Up（发电厂别爆炸）”的特殊标志。其作用是，当GPU不需要做数学的运算时，强迫它以最大速度进行“垃圾计算”。 “假设你的芯片正常运行需要500瓦，不工作时本应降至200瓦。但现在不行，必须全程保持500瓦，因为我们不能让电网运营商生气。”负载的剧烈拉扯会反向传播并破坏电网稳定，这也是许多AI数据中心拿不到电力许可证的核心原因。 为了解决这一痛点，基于碳化硅（SiC）和氮化镓（GaN）等宽禁带材料的“固态变压器”正迎来产业拐点。传统变压器体积庞大且完全是被动器件，交付周期长达12到18个月；而固态变压器虽然昂贵，但可以通过晶体管进行动态“负载调节（Load regulation）”。 “你可以动态编程，确保两侧的电流和电压基本一致……电网运营商会更高兴，你也能拿到供电许可。” 分析师预测，这项技术将在未来36个月内起飞，相关功率半导体公司（如Wolfspeed以及部分从光伏逆变器转型的公司）虽然目前处于周期低谷甚至亏损，但在AI电力调节需求的驱动下，具备极大的重估弹性。 逻辑晶圆与先进封装：边际改善，但仍紧张 相比磷化铟和内存，@bubbleboi认为逻辑晶圆的情况在过去六个月有所改善。 台积电产能依然紧张，但三星先进逻辑产线的利用率已从接近零回升，英特尔也开始接受外部客户。 他认为先进封装（CoWoS、EMIB）的紧张程度将低于市场预期，部分原因是英特尔在马来西亚的产能正在扩张，且台积电更倾向于将洁净室空间用于毛利率更高的N3制程。 CPU短缺与另类加速器：被忽视的隐患 @bubbleboi将CPU列为"大问题"，认为其短缺程度超出市场认知。 AMD面临GPU与CPU争夺台积电产能的两难困境，ARM自身没有晶圆配额，而他认为唯一有能力填补缺口的是高通——因为安卓手机需求下滑导致高通在台积电有闲置产能，可以转产数据中心CPU。但他对高通能否成功持怀疑态度，"他们已经失败了三次"。 在另类加速器领域，他对Positron和Cerebras持正面看法，但对Cerebras有明确批评：仍在使用FP16而非FP4是"愚蠢的错误"，IO设计限制了KV缓存卸载能力，且封装良率可能仅在20%至40%之间。 对于Taalas，他认为其将权重硬编码进芯片层的工程设计"非常非常聪明"，可将芯片设计周期从一年以上压缩至两到三个月，且无需HBM或任何先进封装，成本极低。但他对其商业前提持怀疑态度——AI模型权重更新频率极高，而Taalas要求50%至90%的权重固定不变，"我不认为AI公司会接受这个前提"。 最后，当被问及“如果你是黄仁勋，你会试图锁定什么供应链”时，分析师的一句原话为目前的AI硬件竞争做出了注脚： “他已经锁定了所有东西的产能。 我本来想说光纤，但他已经去跟康宁谈交易了。我认为这个人是神（the man is a god），他已经把能锁定的全都锁定了。” 以下是采访问答文字实录（由AI协助翻译） Chris：三到五年后，哪些替代性加速器可能会承担非常大量的训练或推理任务？ @bubbleboi：训练方面，我认为它们基本上都不行。推理方面，我非常看好Positron和Cerebras，但原因截然不同。还有谁呢？MatX。问题是我没有足够的信息。所以它可能不错，但我对他们一无所知。所以简单回答就是Positron和Cerebras。还有Taalas，我不太相信他们的前提，但这很酷，我有点想为他们宣传一下，因为如果前提成立，那将非常惊人。但我认为AI领域的人不会容忍这个前提。是的，这些是我真正喜欢的三巨头，MatX在旁边，因为我不够了解。我仍在努力让他们同意和我谈谈。 Chris：你不同意的Taalas的前提是固定权重？ @bubbleboi：他们正在做的是使用上层掩模层来烧录权重。一旦你有了权重，就无法更改。鉴于AI模型变化如此之快，比如每两周就有GPT 5.5，然后是5.6。如果你和这些公司工作的人聊聊，模型内部在 constantly 变化。模型末尾有个十六进制数。每隔几周就有更新。权重在不断变化和微调。 Taalas表示他们支持微调。我认为他们的意思是，当前芯片支持对权重进行一些修改，但远未达到你想要的那么多。他们当前的芯片是三分之二硬编码权重，三分之一只是SRAM机器。他们能支持微调的原因是那三分之一是SRAM，你可以更改或微调一部分权重，或者做LoRA之类的事情。他们基本上是在跟客户说，你的模型硬编码越多，运行得就越快，但你需要做出权衡。在理想情况下，有人可以设计一个模型，其中90%的权重是硬编码的（我随便说的数字）。它会运行得超级快。然后10%用于LoRA或更新权重。我不知道是否有大客户会接受这种程度的限制。我认为不会。但Taalas背后的工程实际上非常非常聪明。 他们使用上层掩模层。现在的芯片大概有14层，姑且说是14或15层。他们用上层三分之一中的一层来编程和硬编码权重。所以你想一下，通常芯片设计最少需要三个月，通常更久，然后需要流片，再过五六个月芯片才能回来，然后还得验证。Taalas不得不为他们自己的编译器、验证栈和芯片设计制作了一堆定制EDA工具，他们声称一天之内就能完成一个新模型。最终目标是。目前大概需要一周。所以设计需要一周，然后因为他们只更改上层，其中一层，他们可以储存晶圆。所以如果你去台积电或任何晶圆厂，这在行业里很常见，你可以说，嘿，我希望你们把X数量的晶圆保持在70%的完成度，先别完成最后一部分，因为我们正在做研发之类的。所以Taalas的周转时间比我最初预期的要快得多。新设计需要一周，然后大概两个月。这是我的估计，肯定不是六个月。所以两个月内你就能拿回芯片并运行它。他们声称他们制作了一些非常聪明的Verilog编译器工具和线程仿真工具，与标准EDA工具对接，以很好地验证一切。所以后硅验证应该没问题，因为芯片的基础设施已经验证过了，你只是改变权重。他们把原本至少一年的流程从开始到结束，理论上缩短到了两三个月，这还不错。 从模型架构的角度来看，我更像一个硬件人。我不太懂模型架构。我努力想弄明白，好吧，如何实现大部分权重固定，只改变一部分权重，比如单层中的权重之类的。然后我发现了LoRA，我问了那些真正懂AI的人，他们告诉我，哦不，LoRA不能扩展之类的。这很蠢。只有失败者才用LoRA。但如果前提确实成立，如果他们找到一个愿意使用LoRA或其他算法的客户，其中很大一部分权重是固定的，并且我们会 constantly 服务这个模型，这样才经济，那么Taalas的经济效益将是惊人的。芯片非常便宜。它不需要任何HBM或任何类型的内存。不需要任何类型的先进封装。即使是PCB，他们在芯片到芯片通信上受到延迟限制，完全没有带宽限制。所以他们使用PCIe和CXL，他们目前的主要限制是他们的芯片上没有最新版本的CXL，显然CXL 3.0提供的一些功能会对他们有实质性的帮助。但他们目前也还好。所以你将拥有惊人的、不可思议的性能（在其他任何架构中都不可能实现），而且价格极其便宜。只是有这样一个限制：很大一部分权重，可能在50%到90%之间，需要是固定的，你不能更改它们。要更改它们，你将不得不扔掉所有或大部分芯片，然后等待两到三个月，而新设计的成本大约是25万美元。 拿Taalas的CEO来说。他在一次采访中说，新版本芯片的设计成本“相当于一台H100服务器”。假设你运营一个数据中心，用Taalas芯片服务某个模型，你决定扔掉所有Taalas芯片，因为模型需要更新。所以你必须注销这笔资本支出，付给Taalas额外的30到50万。最坏的情况是，他们在两三个月内为你制造新芯片，然后你部署它们。再说一次，没有内存问题。甚至没有PCB问题。你可以使用低质量的PCB材料，因为它们只是运行非常慢的PCIe。所以这可能行得通。我只是对模型了解不够，看不出它是否真能行得通。 Chris：在堆栈的不同层面中，你认为未来几年哪些最终会面临最严重的供应限制？ @bubbleboi：是的，几乎所有。如果你在一月或二月问我，我会给出截然不同的答案，但现在 所有 都受限。 Chris：为什么市场从去年九月左右开始对此疯狂？ @bubbleboi：我不明白这点。有时候市场真的很奇怪，我跟很多对冲基金的人聊，我会说，你们很聪明，为什么现在才意识到这个？很奇怪。 Chris：宏观观点是不是大家都开始明白了，好吧，超大规模企业的资本支出将继续增加，至少绝对值上会增长？ @bubbleboi：是的，宏观情况是人们不断地来回摇摆。我给你举个有趣的例子。有人告诉我，传统能源投资者都在做空Bloom，因为他们觉得，哦，Bloom太贵了，天然气涡轮机更便宜，这是个泡沫。我说，哥们，这是关于通电时间的问题。你们完全错过了重点。 Chris：他们不了解这类客户面临的限制。 @bubbleboi：我知道。你不明白人们为什么选择这个。不是因为更便宜。每兆瓦的经济性可能差很多。但你现在就能拥有它。如果你必须将数据中心项目推迟至少六个月，……我跟更多专注于AI和半导体的对冲基金聊过，他们说，哦，我们知道其他那些做空Bloom的能源对冲基金。为什么要自寻死路做空这个？金融世界里有很多奇怪的事情。所以我无法解释。 Chris：哪些其他层面最终会成为瓶颈？ @bubbleboi：磷化铟情况非常糟糕。简直不可思议。我不知道很多人会怎么办，但任何与磷化铟相关的事情都真的、真的、真的很糟糕。 磷化铟用于激光器和光学器件，因为硅无法产生光。人们仍然不明白情况有多糟，因为CPO对激光器的噪声性能提出了更高的要求。 Chris：比如Aixtron？ @bubbleboi：哦，是的。所以他们制造用于磷化铟生产的设备。他们某种程度上不是瓶颈，嗯，他们可能是，但他们正在制造更多的机器，而像Lumentum、Coherent和Sumitomo这些公司正在购买这些机器。我做多这些。更像是Lumentum和Coherent的产能问题。衬底领域，AXT、Sumitomo、IQE等等，这些才是瓶颈。 Chris：IQE是什么？ @bubbleboi：有家英国公司，我认为他们做外延。在这个磷化铟制造链中有很多名字。目前基本上都是一场灾难。 Chris：基本上就是没有足够的磷化铟供应全球？ @bubbleboi：是的，嗯，磷化铟矿目前我认为还好。但是将磷化铟加工成晶体，然后制成晶圆，然后在晶圆上做外延，再把激光器印制到晶圆上，所有这些，完全是一场灾难。因为CPO激光器的工作方式需要更高的功率，这意味着你的芯片尺寸必须显著增大，并且它们需要更窄的线宽和更好的噪声性能，这通常意味着你必须增大芯片尺寸。 这也是为什么SiPho和Tower Semi涨上天的部分原因。传统上，收发器世界的工作方式是，从EML开始，它基本上就是一个单一的 monolithic 磷化铟芯片，包含调制器（用于上下摆动光）和连续波激光器，都在同一个磷化铟芯片上。由于物理原因，EML的性能总是优于硅光。通常，在每一代收发器（如400G或800G）推出的一两年后，人们开始转向SiPho以节省成本。你设法让SiPho的性能足够好，然后省钱，因为现在你不再购买大的EML，而是购买一个更小的连续波激光器，然后把它放进SiPho模块里进行调制。 但无论如何，这次SiPho涨上天了，因为每个人都想，等等，EML短缺了，然后那些生产EML的公司也生产CW激光器，他们正将产能重新分配给CW，因为它的利润率更高，需求也更大。所以现在CPO的需求正在扼杀已经严重供应不足的EML供应。现在，1.6T收发器是第一代SiPho几乎从一开始就占据主导地位的产品。我认为在六个月内它就占据了多数份额。我不知道完整的数据，但这完全不同。如果你看看每一代收发器以及SiPho与EML的市场份额对比，这次完全不同。这是因为磷化铟严重短缺。 接下来，我认为是内存，因为没有洁净室产能。有人问我这个问题，也不是完全愚蠢的问题：哦，三星，他们有逻辑晶圆厂和内存晶圆厂，为什么不直接把逻辑生产线重新分配给内存？因为内存晶圆厂在使用的设备、工艺和 所有 上都完全不同。所以只有三家公司能生产DRAM。它们全部被订满了。短期内不会有新产能上线。 Chris：也就是Hynix、Micron和Samsung？ @bubbleboi：是的，这三家。所以这是第二严重的瓶颈。但人们对此非常清楚。 Chris：这三家内存制造商之间差距大吗？ @bubbleboi：我个人认为这不重要。有很多戏剧性和噪音。供应如此短缺。任何东西都能以80%的毛利率卖光。谁在乎？历史上SK Hynix明显领先，三星则有点自焚。情况非常糟糕。美光大概是第二。现在关于HBM4的 die 速度有很多内幕消息，来自供应链爆料人的各种噪音。基本上对于HBM，在HBM4、3E、3之前的所有HBM，其基础 die（包含许多接口逻辑电路）都是在内部DRAM工艺节点上制造的。这之所以重要，是因为它更便宜，因为DRAM厂商用自己的晶圆厂来制造。但晶体管质量差得多。DRAM是为慢速、微小的晶体管和巨大的电容设计的，而不是为逻辑设计，所以速度受限。 所以到了HBM4， 所有人 某种程度上被迫放弃了这个策略。嗯，他们本应放弃这个策略。实际情况是SK Hynix去找了台积电，开始使用12纳米级别的工艺。这比他们用内部DRAM工艺拼凑出来的垃圾要好得多。但仍然是12纳米，不是很好。三星有自己的内部SF4X逻辑节点，不是4纳米，我最多说它能跟台积电N6打平，或者在台积电N6和N7之间。对于它需要做的事情来说相当不错。美光很蠢。他们说，不，我们要用我们自己的内部DRAM工艺。他们有点搬起石头砸自己的脚，耽误了自己。然后有很多 drama，哦不，美光进不了Nvidia Rubin。没人在乎。他们只会以天价卖出更多的普通DRAM或HBM3E。这些都不重要。这三家公司都将以相当高的价格卖光他们拥有的所有产品。质量差距现在相当接近了。以前三星的HBM3非常差，没人能用。某些人无论什么价格都不会用三星的HBM3，因为有很多功耗问题。它太耗电了。但现在它们都足够接近了，好吧，假设英伟达标准更高，拒绝了美光的HBM4，他们会把HBM4卖给其他人，或者干脆以惊人的毛利率出售普通DRAM。这不会在财务上影响美光。所以这方面幕后有很多 drama，我认为坦率地说很愚蠢。 Chris：当你说内存时，你特指DRAM还是HBM和DRAM？ @bubbleboi：是的，我说DRAM时就把HBM包含在里面了。都是同类的。我把内存分为DRAM和NAND闪存。就这两类。DRAM就是所有不是NAND闪存的内存。 Chris：你说的第三大瓶颈是逻辑晶圆厂？ @bubbleboi：你可以看到英特尔涨上天了，问题正在解决。问题是台积电就是没有足够的产能。他们太保守了。六个月前，三星在先进逻辑上基本上没有利用率，几乎为零。而英特尔只供内部用。现在有外部公司涌入，三星的利用率也变得相当高了。所以有一些弹性空间，逻辑情况在二月份看起来非常糟糕。现在好多了。虽然仍然相当糟糕，但没有恶化。内存和磷化铟在过去六个月恶化了。逻辑有所改善，但仍然相当糟糕，因为建设这些生产线需要很长时间，而且再次强调，只有三个玩家：三星、英特尔、台积电。 Chris：过去六个月还有哪些瓶颈恶化了？ @bubbleboi：不，主要是那两个类别。我不认为功率半导体情况会变糟，但我认为它们是最有趣的类别，因为电动汽车情况不佳，所以有很多闲置产能。 Chris：你能解释一下功率半导体吗？ @bubbleboi：功率半导体将电力从一种电压转换为另一种电压。你可以这样想。你有一个几千伏交流电的电网。你需要将其转换为较低的交流电，然后最终需要将其转换为直流电压。800伏直流，400伏直流，240伏交流。最终经过几个步骤后，你的高端逻辑芯片消耗大约1.2伏左右。更准确地说，每个高端逻辑芯片，那些3纳米的芯片，标准电压大约是0.75伏。还有一些高压侧电压，比如1.1伏或1.5伏。所以你必须从非常高的电压降到芯片所需的低得多的电压。因此需要多个转换阶段。有些材料叫宽带隙材料，碳化硅和氮化镓，由于物理原因，它们比硅好得多。 Chris：效率更高，所以节省能源成本，并且需要更少的冷却？ @bubbleboi：是的，没错。效率更高。而且能承受更高的电压。你试着把硅芯片放在同样的位置，它会烧掉，会自毁。 Chris：在你提到的公司中，TI、Navitas、onsemi、Infineon，你最喜欢哪个？ @bubbleboi：嗯，这周末我会发帖。快写完了。目前在氮化镓领域，TI和Navitas并列第一，Infineon远远落后第二。onsemi声称他们有很厉害的东西叫垂直氮化镓。但只是幻灯片。没有数据表，没有实际规格。只是说，我们做了个东西，它会有这些惊人的数字。好吧，当然。所以onsemi，也许他们有东西，也许没有。在碳化硅方面我还没搞清楚，还需要几天。但碳化硅方面一个有趣的玩家是，它是一个 meme 股票，但也不是 meme 股票。那就是Wolfspeed。 Chris：给我讲讲Wolfspeed。 @bubbleboi：他们 massively 过度建设了产能。他们是纯碳化硅公司，并且垂直整合。他们制造晶圆、衬底，他们制造器件， 所有 都在内部完成。 Chris：顺便问一下：对冲基金找你，只想听听你对某些事情的看法，你这样做是因为好玩，这样你也能了解他们问什么问题？ @bubbleboi：我也在学习。我了解到这些人的思维方式。因为我只是个小人物。我不影响市场。这些人才影响市场。他们也分享想法。特别是Wolfspeed，就是从一次对冲基金谈话中得知的。 Chris：Wolfspeed是从对冲基金谈话中得知的？ @bubbleboi：那是从五个来源来的。这是一只非常有趣的股票。他们是垂直整合的，100%美国本土。他们过度建设了碳化硅产能，然后被中国竞争和电动汽车 downturn 打击了。他们真的破产了，第11章破产。他们不久前才从第11章破产中走出来，我想大概是四个月前。我得查一下。但确实是很近期的事。因为你的供应商破产了， 所有人 停止从他们那里购买。所以他们的工厂利用率据称只有30%左右。非常非常低。现在他们回来了。问题是，如果市场有所好转，这只股票能涨5倍。杠杆率太高，太疯狂了。但它刚刚破产。而且它的毛利率是负的。你可以看他们最新的财报。他们的毛利率是负20%。他们的指引是，我们预计毛利率将继续为负。他们 literally 每生产一颗芯片就亏钱，因为产能利用率太低了。 现在有趣的是，也是人们一直找我的原因，是Wolfspeed推出了这个10千伏的碳化硅芯片。这些芯片 literally 就是一个晶体管，一个必须承受 insane 电压和电流水平的超级、超级强壮的晶体管。目前市场上额定电压最高的碳化硅晶体管在1700到2000伏范围内。Infineon有一个3.3千伏的器件。除了Wolfspeed，没有人有高于这个的。Wolfspeed说，哦，我们可以做一个10千伏的器件。我看着这个数据表，这东西简直是 insane。我不知道他们到底是怎么做到的。而且不是一眼就能看出，它到底是更好还是更差？因为晶体管只是开关，理想情况下，当你打开晶体管时，你希望它是一个完美的开关，没有电阻。但这从来都不是真的。总会有一些寄生电阻。所以当晶体管导通时，它就像一个微小的电阻（这是过度简化了）。我看着这个Wolfspeed器件的寄生电阻，以及损害开关速度的寄生栅极电容，并将其与竞争对手完全不同的器件，比如2000伏和3000伏的器件进行比较。寄生参数更差，但你只需要一个这样的器件，而不是三个。我不得不查看一些电路仿真来弄清楚。我认为这个10千伏的器件实际上相当不错。它将用于基础设施。在数据中心里完全没用。当我告诉这些基金的人时，他们说，哦不，它在数据中心没用。我说，兄弟，你错过了大局。固态变压器。你需要为高压交流电和数据中心之间的电网提供负载调节。 所以我更看好位于数据中心外部的电力输送，而不是数据中心内部的。我觉得每个人都在关注谁会在英伟达设计和OCP设计的电源架中胜出，物理上位于数据中心内部。这是个有吸引力的机会。但位于数据中心外部、介于数据中心和电网之间的东西，也非常有趣。事实上，可以说更有趣。所以是的，我喜欢功率半导体。我认为这将是下一个爆发并成为瓶颈的东西。它不会成为主要瓶颈，因为电动汽车基本上不行了，所以有很多闲置产能。但它是最令人兴奋的，因为情况将会发生变化。 Chris：你更看好数据中心外部的电力输送，而不是内部的？ @bubbleboi：你有没有开车经过看到变电站附近那些圆形的东西，还有那些大箱子？那些是传统的变压器。它们的工作原理是，你有一个巨大的铁芯，然后一侧绕着一堆铜线圈，另一侧也绕着一堆铜线圈。这些基本上是无源器件，你可以将比如100千伏的交流电转换为35千伏的交流电，然后将35千伏的交流电转换为7千伏的交流电，然后再将其转换为240伏、120伏的交流电进入你家。或者转换为2000千伏的交流电供给工业用户，用于长距离输电。你想要极高的电压以减少电力损耗。但要实际使用它，你必须用变压器降压。这些变压器通常是被动的、笨重的东西，它们很糟糕，因为购买它们需要很长时间。你现在下一个订单（这还是在AI热潮之前），然后12到18个月后他们才会给你，因为它就是一大块金属。制造它需要很长时间。 我认为人们不理解的是，他们在AI数据中心方面遇到了一个大问题。想想看，假设你在电力公司工作，比如PG&E。你有新客户接入你的电网，你必须管理他们，他们的负载在剧烈地上下波动。这些客户会说，哦，我们现在需要一千兆瓦。然后五分钟之后，不，实际上我们只需要八百兆瓦。这对电网运营商来说简直是恶魔般的噩梦。我不知道你有没有看到，去年推特上流传，PyTorch团队添加了一个特殊的标志，叫做"电厂别爆炸"。这是个有趣的事情。那么这个标志是做什么的？当时发生的问题是，你有很多GPU，1万个，10万个。它们在为训练做大量计算，然后其中一些要么停止计算，要么以低得多的速率计算，因为它们在进行互联、互相通信、全归约等等。这导致了电网的不稳定。电网运营商说，无论你在做什么，停下来，否则我们就要切断你的连接。这很危险。你们在 破坏 电网。所以PyTorch中这个标志的作用是，如果GPU不需要做计算，也强制它以最大速度进行计算。就让它做垃圾计算，然后把垃圾结果发到 nowhere。假设你的芯片运行在500瓦。正常情况下，如果不工作，你会希望它降到200瓦。但在这里，不，我们不希望它降到200瓦。让它一直保持在500瓦，因为我们不希望电网运营商对我们发火。电网运营商生气的原因是，如果你考虑一个电力系统，当你有这些无源组件，这些无源变压器时，任何对负载的推拉都会反向传播到电网，使其不稳定。这在过去还好，因为电网人员会管理这些事情，并且有一些稳定电网的变通方法。但现在情况不再是这样了。 我们刚谈到了普通变压器。现在有固态变压器。我不知道为什么叫固态变压器，因为以前的变压器也是固态的，它们是无源的。与其用一大块铁和一堆铜线圈，不如用碳化硅芯片构建一些电路，你可以做同样的事情，将高压交流电转换为低压交流电，甚至直接将高压交流电转换为直流电。为什么人们以前不这样做？这东西从2020年就有了。它更贵。你可以尽情抱怨传统变压器，但它们便宜，你等上12个月就能拿到货。固态变压器贵得多，但它们有一个巨大的好处。那就是你可以进行负载调节。你可以动态地编程固态变压器，以确保两侧的电流和电压大致相同。你可以改变开关频率。所以如果负载增加，你可以以更高的频率开关，或者如果负载减少，你就以更低的频率开关。 Chris：他们在固态变压器中使用功率半导体。 @bubbleboi：是的，所以这些是有源器件。它基本上就是一堆晶体管。不再是无源器件，一堆电感、铜线圈和一些二极管，而是晶体管。你通过打开和关闭晶体管来管理电力，不仅仅是转换电力，还要管理它，以便你得到一个干净的800伏，而不是800伏正负20伏之类的。或者输送1000安培，而不是1000安培正负10%。你可以调节它。这非常重要，因为这样你就不用在PyTorch中使用"电厂别爆炸"标志浪费电了，你可以降低GPU功率，你就能获得巨大的效率提升。电网运营商也会对你更满意。很多时候，许可问题，比如你试图建一个数据中心，但许可没批下来，你会想，为什么会这样？这是因为电力公司会说，你会破坏电网稳定。我们不能这样做。然后现在你可以说，好吧，我会安装一些固态变压器，这是我将如何不 破坏 你的电网的方案。然后电力公司会说，好吧，我把电卖给你，你自己接进去。所以人们通过各种创造性的方式绕过这个瓶颈。但我认为现在是时候做固态变压器并承担成本了，因为价值就在那里。是的，你为转换电力的那个箱子付了更多钱。但你获得了所有这些好处。我认为这将在明年开始加速。这更像是2027年下半年的故事。但股票的运作方式是，人们会搞明白然后提前买入。股票是 forward looking 的。所以这现在已经开始发生了，我认为在接下来的36个月里它会更加蓬勃发展。 Chris：相比于销售固态变压器的公司，你对功率半导体公司会更兴奋吗？ @bubbleboi：一般来说是的，因为至少我个人投资风格是理解工程，或者至少尝试理解，并且我能找出差异点。我在比较，我能看出谁的芯片比谁的好，谁能收取溢价。那些购买这些芯片并组装成箱子的公司，那里也确实有价值，因为涉及到控制方面。假设这个箱子有一千个非常强大的晶体管。如果没有保护电路和控制，那是极其危险的。你可能会烧毁连接到它的所有东西，产生电压尖峰。所以如何将这些功率半导体组合在一起有 careful 的设计考量。这里有两家公司。很多人一直在向我推荐这个，我之前没当回事。然后当第15个人发给我时，我说，好吧，我会读一读的。这两家公司叫SolarEdge和Enphase Energy。它们的历史是为太阳能电池板制造微型逆变器。太阳能电池板部署的问题是，太阳能电池板是直流的，但显然你家是用交流电的，所以你需要将每个太阳能电池板从直流转换为正确的交流电。然后还有很多安全方面的事情，你必须控制它，等等。所以这些公司为家庭太阳能部署做这些微型逆变器。自从家庭太阳能的税收优惠政策变差以来，这些公司彻底完蛋了。你可以看看它们的股价。2021年左右有个泡沫，然后它们跌了90%。它们现在就是垫底的股票。这些公司正在转向固态变压器。他们看到了机会。我还没时间深入研究，但我实际上认为这是靠谱的。这是一个超级愚蠢的想法。但我认为作为股票它实际上会涨。因为他们在这类器件的组装和保护电路方面非常有经验。而且这可以说比他们在太阳能领域做的更容易，因为你不是把它分布在整个屋顶上，你只是把所有东西放在一个盒子里，你可以更容易地进行过流保护。他们甚至有一些差异化的技术。Enphase有一个22纳米的控制ASIC。他们自己设计了22纳米芯片来控制所有这些微型逆变器，因为你需要进行一定程度的计算，并向所有这些模拟部件发送一系列不同的信号。这是一个分布式系统问题。基本上，你必须告诉一万个晶体管它们需要以什么速度开关，然后还要检测故障等等。所以他们有一个控制ASIC，这简化了他们的工作。这是一个真正的竞争优势。 Chris：Delta Electronics怎么样？ @bubbleboi：是的，Delta是大玩家。所以有Delta、Vertiv、Eaton等等所有这些大公司。这是他们的核心业务。这是他们已经做的事。这些股票已经涨了不少。SolarEdge和Enphase有吸引力的地方在于它们已经被遗弃了，没人关注。这些股票，如果成功，能涨5倍。你是想追逐像Vertiv那样已经涨了很多的，还是想追逐这种有点 degenerate 的？所以这很有趣。这不是个坏主意。它可能成功。你想赌一把，就把投资组合的0.5%放进去。当然，为什么不呢。 Chris：对冲基金一般都问你什么？ @bubbleboi：他们通常想听听我对某些事情的看法，因为我的投资记录是公开的，而且我的表现超过了他们所有人，不过请注意，我承担了 insane 级别的风险。这些家伙很多是市场中性的，所以我的表现跟他们比并不公平。但我确实做得相当不错。他们会问我意见之类的事情，很多时候都是技术性问题，因为我对估值一无所知。有时候有新基金问我，哦，你对估值怎么看？难道你不读我写的东西吗？但，是的，工程类问题。例如，Wolfspeed那个事。他们没人知道这个10千伏的碳化硅芯片到底好不好，以及会用在什么地方。我甚至觉得Wolfspeed自己也不知道它会怎么用，因为他们把核聚变反应堆电力输送写在了数据表和新闻稿里。我就想，你们这真是扯得太远了。很多时候，公司管理层会告诉这些金融人士一些事情，他们会问，他们说的是真话吗？我会回答是或否，或者情况复杂，你应该追问这些问题。所以主要是技术性的，但不完全是。 Chris：Cerebras，你现在怎么看？ @bubbleboi：我喜欢它。我也有一些 harsh 的批评。Andrew Feldman 显然对此非常清楚。他们用的是FP16，这是个愚蠢的错误。如果他们实现FP4，仅此一项就能获得3到4倍的容量。这是个容易实现的目标。这只是数字逻辑。他们还需要修复IO以卸载KV缓存。我不接受那种"哦，已经够好了"的论点。这是个糟糕的借口。如果你有机会把你的产品提升10倍，你就应该把它提升10倍。不要满足于平庸。最后，他们的毛利率表明他们的良率非常差。他们公开声称他们在晶圆级别的良率是100%，我相信他们，这意味着他们封装晶圆的良率是糟糕透顶的。大概在20%到40%之间。我不知道为什么这么差，但他们需要解决这个问题。我仍然对他们有批评，更像是我想成为一个积极的投资者。我正在买入他们的一些股票。我不会离开。我持看涨态度，但也很苛刻，因为它本可以好得多。Andrew Feldman 对IO问题持否认态度。我说，不，伙计，别再否认了，快修好它。你可以做得更好。就把产品做得更好。 Chris：你仍然看空 neo clouds 吗？ @bubbleboi：是的，有点。看看CoreWeave上个季度的情况。我认为基本上他们因为所有短缺（光学器件和内存）而面临更高的成本。所有的金融人士都问，你们通过合同把成本转嫁给客户了吗？CoreWeave的CEO试图回答这个问题两次，我完全不知道答案是什么。因为股价下跌了，我猜金融人士解读为，不，他们被坑了。他们签了长期合同，无法转嫁成本。 Chris：对最可能倒闭的 neo clouds 有什么看法？ @bubbleboi：那些小公司。CoreWeave足够大。Oracle足够大。Nebius可能也足够大。我不确定会不会倒闭，但最终会有问题。这里的债务水平。一旦出现 downturn，或者甚至如果加息，今年下半年可能会加息，那将对他们造成严重打击。这只是一个糟糕的生意。还有很多其他很棒的东西可以投资。就去投那些吧。我不明白为什么人们想拥有这些垃圾。 Chris：Terafab？ @bubbleboi：没有足够的信息，除了看起来他们可能在授权Intel 14A工艺。这是我对情况的猜测解读。没有信息。 Chris：CPO的推广会遇到很多问题吗？ @bubbleboi：我不认为会有问题。担心可靠性的人完全错了，并且不懂工程。问题将是磷化铟短缺，那非常非常严重。但部署方面，不，我不相信会有问题。如果你做得对，如果你做足了功课，就不会有问题。实际上它会比收发器更可靠。 Chris：对Amkor有什么看法？ @bubbleboi：没有，我不太关注封装领域的玩家。 Chris：那Ibiden或Unimicron呢？ @bubbleboi：没有，我不知道。没有看法。 Chris：Nokia还是Infinera？ @bubbleboi：哦，是的。它有潜力成为便宜得多的Ciena版本。所以如果你觉得，哇，Ciena涨了很多，估值很高，那么你可以买Nokia，他们也在尝试做同样的事情。所以我认为这是一个真正的价值投资。它是少数几个估值合理的东西之一。我目前没有持有，但我进进出出过，我需要更多时间来考虑。但，是的，我喜欢它。 Chris：你偏好的参与磷化铟的方式是什么？ @bubbleboi：主要是Lumentum。更冒险的做法是AXT，然后半导体设备方面是德国公司AIXTRON。就这三家。 Chris：你认为目前什么被炒作得最厉害？ @bubbleboi：我会说是microLED，因为我认为这是一个骗局。有大约七种microLED的替代方案，而且它们在客观上全都更好。所以，是的，我就是讨厌microLED。 Chris：GE Vernova。 @bubbleboi：我持有不少。我在一个只做多的账户里，大概在170的价位买了很多股。我的平均成本价大概在170到250之间。它已经涨上天了，嗯，我想我永远不会卖这个了。所以，是的，很棒。燃气轮机。我运气好，有人很早就给我透露了消息。他们的护城河质量很高。他们是少数能制造这个的公司之一。但到了这个地步，他们已经完全被订满了，股价也涨了这么多，我不确定股价还能怎么更高。产能从哪里来，或者涨价从哪里来？我不知道。 Chris：从你的只做多投资组合中选几个：Besi、Rigaku、台积电或Fujikura，哪个最令人兴奋？ @bubbleboi：Rigaku。 Chris：那是用于先进封装的X射线？ @bubbleboi：Besi已经涨了很多，所以在现在的价位买入，我不知道。但Rigaku，传统玩家是Camtek和Onto，他们做基于光学的先进封装检测。这些X射线机器传统上用于研发目的。假设你是台积电，你正试图开发你的2纳米节点，在研发部分，你需要真正深入地观察并弄清楚发生了什么，你会买几台这种Rigaku机器，把它们用于研发，然后再也不用了。现在情况已经发展到，由于全环绕栅极晶体管、背面供电以及下一代先进封装更严格的公差，你必须使用这些X射线机器。你用光学就完蛋了。所以Rigaku正从 niche 研发转向生产。Onto知道他们完蛋了，因为他们作为战略合作伙伴收购了Rigaku 27%的股份。基本上，在Rigaku机器上运行的软件就是Onto的软件。所以很多人说，哦，这对Onto是利好。不，不是的。他们知道自己造不出机器，所以就去买了能造机器的公司四分之一的市值，然后顺便卖点软件。所以，就买Rigaku。所以，是的，那是我最喜欢的专业 niche 半导体设备。我喜欢它。 Chris：从你的交易账户中：Tower Semi、Lumentum、Intel、Bloom、Semtech，哪个最令人兴奋？ @bubbleboi：Semtech。绝对是Semtech。其他的已经涨了很多。Semtech，我仍然认为人们没有完全理解他们做什么。 Chris：我非常天真的理解是它让铜线工作得更好？ @bubbleboi：那是真的，但那只是故事的一小部分。他们制造模拟放大器和模拟均衡器。美妙之处在于，这可以用于有源铜缆，可以用于PCB，可以用于线性可插拔光学器件，可以用于传统收发器，可以用于Arista XPO的东西，可以用于近封装光学器件。这他妈的是 所有。不仅仅是铜，是 所有。太棒了。而且他们拥有最高质量的部件。基本上是他们和MACOM之间的双头垄断。Semtech的部件就是更好。我看过数据表。我用过这些东西。所以很多金融人士，他们和一些业务人员做专家电话会议，哦，是的，我们有两个供应商，等等。我说，兄弟，比例是多少？大概是90% Semtech，因为Semtech的部件好得多。所以，是的，Semtech还有很大的上涨空间。这他妈太棒了。它无处不在。不仅仅是铜。 Chris：在不同的细分领域，低、中、高，你认为HBM紧俏程度如何？ @bubbleboi：是的，高。 Chris：硅光、光学器件、CPO。 @bubbleboi：也很高。考虑到Tower的情况。 Chris：Tower发生了什么？ @bubbleboi：人们提前为2027年、2028年的产能付钱给Tower。他们的股票涨了大概15%。那是几十亿美元的市值增长。他们被订光了。 Chris：你认为光学器件中哪个子集最重要？ @bubbleboi：磷化铟部分，激光器。 Chris：先进封装。 @bubbleboi：我不认为那会成为太大的问题，因为英特尔正在大量增加产能。我想英特尔在马来西亚有很多产能。 Chris：对EMIB的看法？ @bubbleboi：是的，EMIB很好。直观上你可以认为EMIB基本上和CoWoS-L是一样的。有一些技术细节，但从设计者的角度来看是一样的。18个月前EMIB的问题是英特尔在设计规则和客户服务方面有点愚蠢，非常糟糕。然后Lip-Bu Tan来了，解雇了一堆人，现在好了。现在人们正在把东西转移到EMIB，因为，第一，台积电没有足够的CoWoS产能，第二，台积电更愿意用他们的洁净室空间来生产60-70%毛利率的N3，而不是用来做CoWoS。所以我认为先进封装的情况，至少相对于其他东西，不会像人们想的那么糟。其他东西会更糟。 Chris：ABF基板。 @bubbleboi：我知道的不够多。 Chris：HBF。 @bubbleboi：我完全不喜欢高带宽闪存。我不认为这是一个好的解决方案，因为它会有耐久性问题。所以我就是不喜欢它。我甚至不想把它看作一个瓶颈。我只是觉得这是个坏主意。如果你要为此类应用使用闪存，那么你需要让它可插拔。如果它是可插拔的，你就不需要堆叠它。你可以把它放在CXL控制器周围，然后放在服务器的某个地方。 Chris：晶圆。 @bubbleboi：磷化铟晶圆，相当糟糕。碳化硅晶圆，不。普通晶圆也不，可能还好。 Chris：PCB。 @bubbleboi：很糟糕。支持200G SerDes的高速、最高质量的材料，是的，非常糟糕。 所有人 基本上都被订光了。 Chris：那里有偏好的投资标的吗？ @bubbleboi：我交易过TTMI，进进出出，但现在它涨太多了，我不想再碰了。所以，是的，我不知道该投资哪个。还有好多台湾的玩家我不关注。这是我不碰的领域之一。 Chris：电力和变压器。 @bubbleboi：感到兴奋，是的。瓶颈，不是。有很多闲置的晶圆厂产能。但是最兴奋，是的。 Chris：兴奋是因为它在技术上对你来说很有趣？ @bubbleboi：技术上很有趣，而且是下一个会爆发的东西。Lumentum的股票在财报后没涨的一个很大原因，它跌了然后又涨了，是因为Hurlston告诉 所有人，好吧，我们未来两年的东西都卖光了，这告诉金融人士，好吧，就 upside 而言不会变得更好了。Wolfspeed有潜力涨5倍。它可能会真的疯狂。然后所有常规的功率半导体公司，Infineon、TI、onsemi、STM，它们都能翻倍。它们能翻倍。这还没有被定价进去。其他的已经被定价了。这个还没有。 Chris：网络交换机。 @bubbleboi：还好。它只是与逻辑晶圆竞争，并且需要一些CoWoS，但不多。还好。 Chris：光纤。 @bubbleboi：目前不太好。有一些问题。我不认为它像其他东西那么糟，所以姑且说是中等吧。特别是保偏光纤。在某些情况下需要的一种更昂贵的类型。 Chris：液冷。 @bubbleboi：还好。我没听说有什么问题。 Chris：组装和测试相关的东西。 @bubbleboi：那可以增加产能。正在增加产能。增加产能不具挑战性。 Chris：CPU。 @bubbleboi：大问题。是的，大问题。英特尔可以在一定程度上增加产能。这就是为什么它的股价涨了这么多。AMD，他们在一定程度上增加了产能，因为他们正在使用他们旧的基于N5的CPU设计，并重新增加那个的产能。但现在他们这样做了，如果CPU情况恶化，他们该怎么办？ 如果我是AMD，我想利用我的台积电分配，卖GPU还是CPU？你必须选择。ARM没有晶圆。高通。尽管我讨厌承认，唯一能帮助解决CPU困境的是高通，因为他们在台积电有很多晶圆。 但问题是，高通是唯一有晶圆产能并且可以将其转向CPU的大玩家，因为如果Android继续断崖式下跌，他们仍然在台积电有那些晶圆的订单。他们可以告诉台积电去印制CPU设计来代替。这就是为什么高通涨了这么多，因为人们抱有希望。高通在数据中心CPU上已经失败了三次。这是他们的第三次或第四次尝试。如果他们这次还搞不定，那真的就没希望了。它只需要能用。如果能用，人们会买它，他们会从中赚很多钱，这将拯救公司于Android崩溃和苹果即将到来的诉讼。 Chris：CPU你更看好谁？ @bubbleboi：我更喜欢英特尔做CPU，因为没有什么能让我买高通。但是基金的人问过我，哦，我应该买高通做CPU吗？好吧，如果你想相信这些笨蛋，你可以买。但我不会。但是当然，如果你想投，那就投吧。我承认他们有很多产能，我承认他们有很多产能，而且他们有可能做成。 Chris：DRAM也是高瓶颈？ @bubbleboi：是的，我基本上把DRAM和HBM视为等同。 Chris：硬盘？ @bubbleboi：没有看法。我猜既然NAND短缺，硬盘可能也变得更紧张了。我对此了解不够。 Chris：数据中心厂房？ @bubbleboi：我不跟踪那些东西。没有看法。 Chris：功率半导体对你来说会是高瓶颈吗？ @bubbleboi：不，现在是低。目前还不是瓶颈，但一年后会成为瓶颈。所以这就是它最有趣的地方，因为它有上涨空间。 Chris：NAND。 @bubbleboi：我认为DRAM享有溢价。NAND也和DRAM一样短缺，但我认为NAND更危险，因为它比DRAM更容易出现供应过剩。但，是的，高瓶颈，不过我要说我更偏好DRAM而不是NAND。 Chris：是否有任何模型变化，比如长上下文、更多强化学习、世界模型，你预计会极大地改变硬件需求？ @bubbleboi：我真诚地认为所有人都在朝着更长的上下文长度发展。这其中有经济价值。人们愿意为更长的上下文长度付费。所以这会伤害所有内存，所有。这只是大概的高层次观点。我不太关注模型架构。但从经济方面看，是的，人们想要超长的上下文长度或长序列的token。 Chris：如果你是老黄，你下一步会锁定什么供应？ @bubbleboi：他已经锁定了所有东西的供应。我正想说光纤，然后他就去搞定了Corning的交易。我认为此人如神，他已经锁定了所有。我想他确实做到了。 Chris：哪一家公司你会推荐给你的父母，作为持有10年的投资？ @bubbleboi：英特尔，因为英特尔是一个疯狂的长期持有标的。还有博通、是德科技。SiTime，但也许不是在这个价位。英伟达，显然。台积电。这些都是长期的，可以闭眼买。 Chris：博通，我猜想他们所有的客户都积极希望摆脱对他们的依赖，还是这不是问题？ @bubbleboi：谷歌正在尝试。我告诉你，进展并不顺利。除了Lumentum，另一个磷化铟的大玩家实际上是博通。没多少人知道这个。博通有一个巨大的激光器部门。非常多元化的公司。

华尔街正在经历一场AI投资逻辑的深层重构。曾经一枝独秀的英伟达正被投资者边缘化，资金大规模涌入英特尔、AMD、美光等此前被忽视的芯片及硬件公司，折射出市场对AI基础设施长期建设的更广泛押注。 本周的市场走势提供了最鲜明的注脚。AMD和英特尔单周涨幅均约25%，内存芯片制造商美光飙升逾37%，光纤电缆制造商康宁上涨约18%。上述四家公司今年以来股价均已翻倍以上，其中英特尔涨幅超过200%，领跑全场。相比之下，英伟达今年仅上涨约15%，与纳斯达克指数表现相当。 瑞穗分析师Jordan Klein将这一现象定性为AI领域的"权力交接"。市场的逻辑转变背后，是AI应用从聊天机器人向AI智能体（Agent）演进所催生的全新硬件需求，以及全球内存芯片短缺引发的供需错配。 内存短缺推动美光创历史新高 内存市场的结构性短缺是本轮行情最核心的驱动力之一。美光本周市值首次突破8000亿美元，过去一年股价累计上涨逾750%。 美光CEO Sanjay Mehrotra今年3月接受CNBC采访时表示，由于供应紧张，主要客户目前仅能获得"50%至三分之二"的需求量。Jordan Klein在给客户的报告中指出，当市场迅速进入实质性短缺状态、价格大幅攀升而成本仅温和上升时，超配内存周期性上行的投资者将获得丰厚回报，"新产能无法快速跟上，逻辑就这么简单。" 全球内存市场主要由美光、韩国三星及SK海力士三家主导，后两者同样正处于历史性涨势之中。 AI智能体浪潮重燃CPU需求 随着AI应用重心从大模型训练转向智能体部署，中央处理器（CPU）的战略价值正在回归。美国银行估计，数据中心CPU市场规模有望从2025年的270亿美元增长至2030年的600亿美元，实现翻倍以上扩张。 AMD本周财报全面超预期，数据中心业务强劲增长。CEO Lisa Su在财报电话会议上表示，AMD目前预计未来三至五年服务器CPU市场将实现35%的增长，远高于去年11月给出的18%的预测。她在接受CNBC采访时表示，"智能体正在整个AI采用周期中驱动巨大需求，我们非常兴奋能够身处其中。" 高盛和Bernstein随即将AMD评级上调至买入，理由均指向CPU需求的结构性顺风。摩根大通分析师则表示，AMD财报"明确了服务器CPU和数据中心加速器增长轨迹上正在发生的结构性拐点"。 英特尔借苹果订单消息强势复苏 英特尔的反弹尤为引人注目。这家曾在AI浪潮中严重掉队的芯片巨头，在美国政府大规模投资的推动下正经历一场复苏。英特尔股价在4月创下单月历史最大涨幅，实现翻倍，5月初又继续上涨33%。 据彭博报道，苹果正与英特尔和三星洽谈，为其美国设备生产主处理器，消息推动英特尔股价单日大涨13%。随后据《华尔街日报》报道，英特尔与苹果已就为苹果设备代工部分处理器达成协议，英特尔股价再度上涨14%。英特尔和苹果双方代表均拒绝置评。 康宁与英伟达签署光纤大单 在AI新基础设施版图中，光纤技术同样成为重要受益方向。玻璃及光纤制造商康宁本周与英伟达签署重大合作协议，涉及在美国新建三座专门服务于英伟达光学技术需求的工厂，英伟达获得最高32亿美元的投资权。 这一合作被视为英伟达从铜缆向光纤电缆转型的关键一步，以支撑其机架级系统的扩张。英伟达CEO Jensen Huang在接受CNBC采访时表示，"我们将以光学行业从未有过的规模扩大光纤产能"，并称当前经济正在经历"人类历史上规模最大的单次基础设施建设"。康宁今年早些时候还与Meta签署了一份价值60亿美元、覆盖至2030年的光纤供应协议。 泡沫警告浮现，分析师提示回调风险 然而，部分分析师已开始将本轮半导体行情与互联网泡沫时代相提并论。BTIG分析师Jonathan Krinksy在近期报告中指出，半导体板块的涨幅量级与1999年如出一辙，并警告费城半导体指数存在25%至30%的回调风险——该指数今年迄今已累计上涨66%。 "我们已经反复写过半导体的涨势有多极端——在很多情况下，这种情形自互联网泡沫以来从未出现过，"他写道，"从某种程度上说，这一轮涨势实际上比那时更为极端。" 这一警告提示投资者，在AI基础设施长期建设逻辑依然成立的同时，短期估值压力与历史先例所揭示的风险同样不容忽视。

美国3月工厂商品新订单增幅超出预期，受人工智能投资热潮带动，电子产品需求激增，成为主要拉动力。最新数据展现出制造业需求的整体回暖态势。 美国商务部人口普查局周一公布数据显示， 3月工厂订单环比增长1.5%，为去年11月以来最大单月涨幅， 2月数据亦上修至环比增长0.3%。此前媒体调查的经济学家的预测中值为增长0.6%。3月订单同比增幅达3.7%。 剔除运输设备后的工厂订单同样超预期，环比增长1.6%，高于预期的1.3%及前值的1.2%， 表明订单回暖并非仅由运输类带动，基础制造业需求也在同步扩张。 耐用品订单方面，3月终值环比增长0.8%，与预期及前值均保持一致，为初值数据的正式确认，显示无需修正。剔除运输类后的耐用品订单终值录得0.9%，今值、预期与前值三者吻合，反映核心耐用品需求保持平稳。 市场最为关注的“核心资本支出”代理指标——扣除飞机的非国防资本耐用品订单终值，环比增长3.4%，小幅超出预期的3.3%，前值亦为3.3%。 该指标通常被视为企业设备投资意愿的风向标，此番走强意味着企业资本开支动能正在改善。 非耐用品订单则上涨2.1%，达到2022年10月以来的最高水平。 3月订单增幅主要由电脑及电子产品类别拉动，该类别单月订单创25年来新高，攀升3.6%至296亿美元，为2001年3月以来最高水平。其中，医疗电子、测量及控制仪器的新订单更大涨7.9%至106亿美元，创历史纪录。 制造业占美国经济总量的10.1%，在遭受美国总统特朗普大规模关税政策的重创后，近期已出现一定程度的复苏迹象。然而，多项行业报告显示，美以对伊朗的战争正推动原材料投入成本快速攀升——油价累计涨幅已接近50%，供应商交货周期也在持续拉长。尽管如此，美国制造业在压力下仍展现出一定韧性。

AI数据中心的扩张正在触发一场跨越电力、水资源与关键金属的全链条资源冲击，而这场危机远未被市场充分定价。 据追风交易台消息，美银在最新研报中指出，全球数据中心数量已超11,200座，AI专用算力在过去18个月内扩张了三倍，到2030年全球数据中心容量有望翻倍至200GW，累计撬动7万亿美元资本投入。 从数字看，这场冲击的烈度超出市场普遍认知。2025年全球数据中心用电量升至约485TWh，占全球用电逾1.5%，其中AI专用数据中心用电量单年激增50%；到2030年，数据中心年用电量将超越日本全国用电规模，贡献发达经济体逾20%的电力需求增量。 与此同时，一个100词的AI提问消耗约半升水，到2030年全球数据中心年用水量将突破1.2万亿升，相当于纽约市全年饮用水消耗总量 ；数据中心每兆瓦嵌入金属约60至75吨，大型变压器的交货期已延长至2至4年，价格较2020年前飙升60%至80%；镓的价格自2023年以来已暴涨798%，达到每公斤2,246美元的历史高位，锗价格飙升514%至每公斤8,597美元。 美银筛选出67只“买入”评级的股票，涵盖发电、电气设备、金属和水/冷却解决方案，总市值约5.5万亿美元。 美银的核心判断是： 价值正沿AI价值链向上游迁移，受益者不再局限于芯片与软件，而是那些提供稳定电力、电气基础设施、冷却系统与战略性金属的"物理使能者"。 这些领域面临的供应缺口已从成本问题演变为时间问题——不是"贵不贵"，而是"能否按时交付"，而市场对这场结构性再定价的认知仍严重滞后。 电力转型：数据中心正在重塑全球电力系统 美银指出，AI基础设施的扩张从本质上是一场电力革命，核心矛盾已从"能否发出足够的电"，演变为"能否将稳定、可控的电力按时送达正确地点"。 IEA预计，到2030年全球数据中心用电量将从2025年约485TWh接近翻倍至约950TWh。 在美国，能源部估计数据中心用电量将从2023年约176TWh攀升至2028年的325至580TWh，届时将占全国用电量的约7%至12%。在欧洲，美银欧洲公用事业分析师估算，若所有已公告项目如期落地，欧洲数据中心用电量将从2025年约83TWh激增至2030年约331TWh，增量中约75%集中于英国、法国、德国、西班牙和意大利五国。 瓶颈不在于总电量，而在于"可交付性"。 欧美高压输电项目的审批周期普遍长达7至10年，而数字资本支出的部署周期仅需数季度至数年，这一时间错配正在将数据中心增长从边际需求问题演变为系统性电力危机。 爱尔兰是前车之鉴：数据中心在该国计量用电中的份额已从2015年约5%飙升至2024年约22%，在不到十年间成为关系电网稳定的关键变量。 美银援引Uptime Institute数据指出，电力故障是数据中心停机的首要原因，约占重大事故总数的54%。 超大规模云厂商的应对策略是主动"上移"进入能源供给端。 美银数据显示，2025年超大规模云厂商包揽了全球企业清洁能源采购前十名中约80%的份额，Meta和谷歌在2026年一季度贡献了全球前十大清洁能源购电协议中三分之二的新增签约量。 数据中心与小型模块化核反应堆（SMR）的签约容量从2024年底约25GW增至2025年底约45GW，微软、谷歌、亚马逊、Meta相继锁定核电长期采购协议，将核能作为高利用率稳定电力的首选来源。 美银还注意到，原本被视为"过渡性接入电网"的幕后供电策略，正在演变为持续15年以上的长期混合供电模式。美银预计，新建AI数据中心电池储能系统（BESS）装机量将以约22%的复合年增速增长，到2030年达到约55GWh，约占全球新增BESS装机量的8%。 水资源危机：AI的"隐性账单"远超市场认知 在电力之外，美银将水资源列为比能源供给更快收紧的物理约束，且其规模与分布高度隐蔽。 单笔100词的AI提问消耗约半升水，中等规模数据中心每天用水量可达100至200万升。2024年，谷歌在爱荷华州的数据中心单年用水量高达14亿加仑，相当于纽约市全天的供水总量。美银预计，到2030年全球数据中心年用水量将突破1.2万亿升，与纽约市全年饮用水消耗量相当。 美银强调，数据中心的水足迹高度不透明。对于一座典型数据中心，仅约四分之一的用水发生在场内（冷却塔、加湿系统等），其余约75%为场外用水，来源于为其供电的化石燃料与核电站，以及上游芯片制造——半导体晶圆厂每天消耗约1,000万加仑超纯水生产先进芯片。 这意味着，一座数据中心可能在水效率（WUE）指标上表现优异，却通过用电间接消耗大量水资源；在大多数市场中，电网水强度而非冷却系统设计，才是运营水风险的主导因素。 地理矛盾同样突出。 自2022年以来，美国约三分之二的新建数据中心落址于高度或极度缺水地区；加利福尼亚州、亚利桑那州、得克萨斯州、伊利诺伊州和弗吉尼亚州五州合计占据水资源紧张区新增数据中心开发量的约72%。 与此形成鲜明对比的是，美国54%的水务系统利益相关方尚未将数据中心和先进制造用水需求纳入资源规划（Black & Veatch，2025年水务报告），由此形成的基础设施投资缺口估计高达100亿至580亿美元。 技术升级正成为首要应对杠杆。 液冷系统可将用水量削减70%至90%，闭环液冷效率较传统风冷最高提升3,000倍。微软已于2024年强制所有新建数据中心采用闭环直接液冷，将整体WUE降至每千瓦时0.30升，较2021年效率提升39%，每座数据中心每年可节省逾1.25亿升水。微软、Meta和谷歌均已承诺到2030年实现"水资源正效益"，即补充量超过直接运营消耗量。 金属瓶颈：时间先破，而非成本 美银在报告中提出一个关键判断： 在AI数据中心的建设周期中，"时间先破——而非成本，也非绝对供给总量"。变压器2至4年的交货周期、电网接入滞后、冷却系统的定制开发周期，都将金属需求拉至AI收益兑现时间点之前，迫使超大规模云厂商提前锁单，将电力硬件和金属视为战略资产储备。 数据中心是高金属密集型基础设施，每兆瓦嵌入金属约60至75吨，以铜和铝为主，冷却与备用电源系统合计贡献约75%的金属强度。 尽管金属在数据中心资本支出中占比不足5%，供应瓶颈已在实际项目中造成显著延误。大型电力变压器交货期已延至2至4年，价格较2020年前飙升60%至80%，背后是铜与取向硅钢（GOES）的双重短缺。美国超大规模云厂商已与电力公司展开争夺有限变压器产能的博弈，进一步收紧整个电力系统的瓶颈。 铜的供给压力将在十年内持续累积。 美银援引BloombergNEF数据指出，数据中心本十年内铜年均消耗量约40万吨，累计需求将超过430万吨；同期全球铜供给仅能温和增长至约每年2,900万吨，形成约600万吨结构性缺口。到2030年，AI数据中心铜需求占全球总需求的比例将从当前不足1%上升至约2%，并在中国拉动直接AI相关铜需求占比达5%至6%。铝需求同期将从2025年约33万吨增至2030年约69.5万吨，复合年增速约16%。 稀有金属局面尤为严峻。目前镓价升至每公斤2,246美元历史高位（较2023年暴涨798%），锗价升至每公斤8,597美元（涨幅514%）。美银指出，这些材料构成数据中心价值链中不可替代的"卡脖子"环节，短缺不仅抬升成本，更将直接限制AI硬件供给，压制整体算力部署上限。

AI算力需求爆发，正将产业链扩产压力向上游传导。覆铜板（CCL）厂商新一轮大规模扩产浪潮，已令关键生产设备陷入供应紧缺， 交货周期从此前约八个月骤然拉长至最长两年，设备订单能见度已延伸至2028年第一季度。 设备制造商Asia Metal Industries（AMI）证实，CCL厂商近期扩产节奏明显提速，在持续推进海外建厂的同时，亦加大中国台湾及大陆产能投资力度。 受此驱动，设备供应商面临的交期压力显著上升， 峰值出货预计将于2027年随客户安装进度集中释放。 供应瓶颈已不止于高端材料层面。玻纤布、铜箔等上游材料此前已率先告急，紧缺态势如今蔓延至生产设备端，对CCL厂商的资本开支节奏与供应链规划构成双重挑战。 扩产浪潮席卷中国台湾及大陆CCL厂商 AI高速计算、电动汽车及5G/6G通信等应用场景的快速扩张，推动高频高速PCB材料需求持续攀升。 中国台湾及大陆主要CCL厂商，包括台耀科技（Elite Material，EMC）、台燿科技（Taiwan Union Technology Corporation，TUC）、联茂电子（ITEQ）及广东生益科技（Sytech），均已启动新一轮先进产能扩建。 在800G交换机与AI服务器需求带动下，M8级材料已成为PCB设计标准配置， CCL材料同步迎来价量双升局面。 这一趋势直接带动先进制造设备采购订单激增，上游设备供应商订单压力随之急剧放大。 其中， 预浸料（Prepreg）设备作为CCL生产流程的核心环节 ，在客户旺盛的扩产需求下供应愈发吃紧，成为当前制约产能释放的关键瓶颈之一。 设备交期拉长至两年，2027年将迎出货高峰 AMI表示， 由于下游客户扩产需求强于预期，设备订单交货周期已从此前约八个月大幅延长至最长两年。 目前， 设备供应商订单能见度已覆盖至2028年第一季度，为未来两年业绩奠定坚实基础。 按照客户安装进度， AMI预计峰值出货将集中于2027年 。这意味着有意扩产的CCL厂商若未能提前锁定设备资源，将面临产能延误风险，倒逼企业更早启动资本开支规划。 供应链紧缺态势的蔓延，折射出全球AI热潮对PCB产业链扩产的深度拉动效应——需求冲击已从终端材料向上游设备端全面渗透，形成系统性供应约束。 材料与设备双双延期，厂商调整资本开支节奏 对CCL厂商而言，材料与设备交期同步拉长形成叠加压力。原材料成本上涨叠加设备延误，迫使企业重新评估资本开支节奏，并提前布局产能投资以对冲供应不确定性。 TUC与ITEQ正逐步向中高端材料领域迁移，积极响应客户多元化布局需求，进一步带动新一轮扩产需求。 EMC则明确提出"两年三地"扩产计划。公司表示，湖北黄石、广东中山及马来西亚槟城的新增产能已于2025年陆续投产，预计2026年实现满产满销。 未来两年，EMC计划在中国台湾、中国大陆及马来西亚三地同步投入逾新台币100亿元（约合3.124亿美元）扩建产线。初步估算，至2027年底，EMC月产能有望达到945万张，较现有水平扩张逾50%，成长动能清晰可见。

如果要问全球投资者当前最担心什么，他们大概会提到伊朗危机的长期化，或是人工智能(AI)泡沫的破裂。 然而，眼下最令人恐惧的一种可能性——且这种可能性似乎正越来越大，或许是前者将导致后者…… 近几年来，人工智能已成为全球经济进而也是股市看涨预期的代名词。这一点在美国表现得最为明显，那里聚集了Alphabet、微软和亚马逊等全球主要的“超大规模云服务商”(hyperscalers)，以及英伟达、超微半导体和英特尔等芯片巨头。据圣路易斯联储的数据显示，这些公司资本支出连同软件及相关研发支出，占到了去年前三季度美国GDP增长的39%，而互联网泡沫时期这一比例仅为28%。 除了直接刺激投资外，人工智能还有望帮助企业提高每位员工的产出。在就业市场趋冷的西方国家，这种生产力提升可能成为经济增长的关键驱动力。 然而，一些业内人士当前表示，美国和以色列对伊朗的空袭，以及伊朗方面强硬的反击，可能破坏这一愿景。 随着霍尔木兹海峡实际上被封锁，油价已稳定在每桶约100美元。与此同时，作为欧洲关键能源价格基准的荷兰TTF天然气价格已升至每兆瓦时50欧元以上，而2月下旬时仅为30欧元。 这已令人无比担忧全球经济会重演2022年俄乌冲突后遭遇的通胀冲击。 更糟糕的是，这甚至可能预示着“滞胀”——即通胀叠加经济衰退，类似于20世纪70年代的局面。 50年前石油危机对生产力影响的启示 如果这一历史类比成立，生产率的前景可能将十分严峻。 20世纪60年代，美国的单位小时产出年增长率曾保持在3%以上。随后，阿拉伯石油禁运和伊朗革命导致这一数字在1977年至1982年间降至平均0.4%。随着家庭购买力受挫，消费支出随之减少。这意味着企业不得不应对消费萎缩和能源成本攀升的双重压力，导致工厂产能利用率从1973年11月的89%骤降至1975年5月的71%。 与当今人工智能领域尤为相关的是，收入下滑同样会迫使高管削减投资并搁置新技术的应用计划。 此处的关键经济概念是“资本深化”，即随着企业自动化程度提高，机器与工人的比例随时间推移而上升。根据Penn World Table的数据，20世纪70年代石油危机期间，这一比例的增长速度在富裕国家开始急剧放缓，这表明企业削减了对工厂机器等设备的投资。 可以推测，如果2026年迄今的这场能源危机进一步恶化，类似的举措或许将是CEO们大幅削减AI部署计划——这些计划不仅伴随着高昂的云计算成本，往往还涉及咨询费用。 经济合作与发展组织(OECD)经济学家Christophe André此前已通过统计分析，验证了能源价格上涨会削弱生产力的观点。 他于2023年合著的一篇论文中研究了1995年至2020年间22个国家的数据，发现能源价格每上涨10%，劳动生产率就会下降1%。关键在于，“温和”的上涨会促使企业投资节能设备，从而在数年后提升生产率。但“剧烈”的冲击则会产生持久的负面影响。 事实上，尽管美国的生产率增长在20世纪80年代石油危机后曾有所回升，但其增速仍停滞在低于20世纪70年代冲击前的水平。原因之一就在于，化工、金属和公用事业等高能耗行业的资本支出遭受了永久性打击： 其占GDP的比例从1979年的4.1%降至2004年的2.2%。虽然单个企业未必大幅削减了支出，但其产出相对于整体经济而言却有所萎缩。当高能耗商品价格上涨时，人们的消费量就会减少。 这一现象近年来也曾在欧盟重演，自2022年以来，欧盟工业产出已下降13%。化工行业受创尤为严重，甚至在伊朗冲突爆发前就几乎未见复苏迹象。近年来关闭工厂的化工巨头包括了英国的英力士和德国的巴斯夫，后者周三宣布，由于成本上升，将对欧洲部分产品提价30%。 小心能源危机“拔掉AI插头”？ 诚然，西方高耗能产业的空心化，在很大程度上与20世纪80年代后的全球化以及制造业大规模外包至新兴市场(例如中国)有关。此外，美国页岩革命已使美国转变为能源出口国，这使得当地油气企业为从每桶100美元的油价中获利而进行的国内投资，有望帮助抵消这个世界最大经济体其他领域遭受的损失。 但即便如此， 能源危机对耗电量极高的AI行业而言仍是坏消息。 根据国际能源署上个月的预测，2025年至2030年间，数据中心将占美国最终电力消费增长的近一半。其中大部分增长原本计划通过加快天然气发电来支撑。 这使得房地产公司仲量联行预测的未来五年将投入3万亿美元建设新数据中心的计划，注定将蒙上更大的阴影。如果各国央行为抑制通胀而加息，这些支出中快速增长的债务部分成本将进一步上升。 作为数据中心融资支柱的私募信贷行业，当前就正面临着投资者撤资潮，他们担忧信贷狂热已然过头。 当然，大语言模型的一大优势在于：虽然训练阶段会消耗大量能源，但处理每个额外token的能耗相对较低。即使在电力成本高昂的情况下，对于企业而言，使用AI模型可能仍比雇佣更多员工（这些员工所在的办公室需要供暖和照明）更为经济。同样，油价上涨可能会激励AI公司大力支持发电和储能项目。 然而， 历史表明，像当前这样的危机可能会对高能耗行业造成长期损害。技术革命看似完全取决于科学进步，但实际上在很大程度上依赖于宏观经济环境。 而当前的局势正令这一切变得愈发复杂……

“算电协同”的含金量还在提升。 随着这个词首次被写入政府工作报告，明确列为国家级新基建工程，市场对此作出热烈回应：电力板块逆势掀起涨停潮，风电、储能、绿色电力成为资金追逐的宠儿。 黄仁勋罕见发布的长文中， 也将能源层定义为AI基础设施的第一性原理。 他强调，实时生成的智能需要实时产生的电力，生成的每一个Token都是电子移动、热量管理及能源转化为计算能力的结果，而当前能源供给已成为AI规模化发展的紧迫瓶颈。 如果将视野拓展至全球就能看到，AI胜负手已从算力军备转向了电力供应。而在这场关乎未来的竞赛中，中国已率先卡位，欧洲与美国则开始奋起直追，电力供应的重要性愈发高涨，AI迎来了属于自己的“HALO时刻”。 时间回溯到2023年12月，彼时ChatGPT刚刚横空出世引爆全球AI狂潮，而我国国家发改委等部门发布的《关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》中， 首次提出了“算力电力双向协同机制” 。 两年多以后的2026年3月，这一概念正式升维，首次写入政府工作报告。国务院研究室相关负责人也在解读时特别强调， “要用好我们国家电网体系的优势” 。 浙商证券解读称， 这标志着算电协同战略高度实现了从技术探索到国家顶层设计的跃升 ，这不仅是“东数西算”工程的深化，更是解决AI时代“电力成本”与“绿电消纳”两大核心瓶颈的必由之路。 随着OpenClaw推动Token需求激增，我国大模型调用量大涨，为推理延迟容忍度高的算力出海创造机遇。财通证券发布研报称，西部数据中心建设加速，既解决西部风光消纳问题，又以0.3-0.4元/度的低成本绿电形成全球竞争力，成为能源与算力融合发展的关键突破口。 ▌欧洲深陷“电荒” 欧盟委员会日前通过了清洁能源投资战略（Clean Energy Investment Strategy）， 以调动更多私人投资投向电网建设、创新清洁能源技术和能源效率提升 。欧盟委员会将与欧洲投资银行集团合作实施该战略， 后者将在未来3年内为此提供超750亿欧元融资。 在新闻稿中欧盟委员会坦言，“当前的地缘政治形势再次提醒我们，欧洲过度依赖进口化石燃料存在风险。民众和企业对高昂的能源价格深感担忧。” “AI电荒”同样也是欧洲面临的问题。以意大利为例，目前该国数据中心规模相对较小，但扩张计划却异常宏大。意大利综合事业巨头A2A首席执行官Renato Mazzoncini指出，“从2025年1月1日至今，新申请接入电网的数据中心总需求已达70GW——而全意大利的用电峰值约为50GW，米兰市用电峰值仅1.5GW。” 在这种情况下， 欧盟也将目光投向了“算电协同”。欧盟委员会计划召集成员国、电网运营商和数据中心开发商“协同工作”；此外《能源效率指令》修订后预计将引入新的数据中心评级方案，鼓励其融入能源系统。 值得注意的是，由于企业无法等待电网瓶颈缓解，正转向自建电源。 日前欧洲首个微电网直连数据中心正式启用 ，该数据中心位于爱尔兰都柏林，由数据中心开发商Pure Data Centre Group与电源解决方案提供商AVK合作。微电网是能发电、储电和配电的局部能源系统，在美国已得到广泛应用。 ▌硅谷巨头企图“改造电网” 类似的情形也发生在饱受“AI电荒”之苦已久的美国。 不久前美国总统特朗普表示，其政府已告知各大科技公司，它们必须自行建造数据中心的发电设施。 之后谷歌、特斯拉及另外5家电力设备和数据中心产业链公司在本周宣布成立“电网利用联盟”（Utilize），旨在提高美国的电网利用率，降低电力成本和大幅增加用电负荷。 该联盟提出，美国电网的利用率长期过低，如果能够更高效地利用现有电网， 在未来十年内可为美国消费者节省超过1000亿美元的电力成本。 其列举了多种解决方案，包括 电池储能、需求响应以及虚拟电厂等 ——这些技术在过去十年中迅速兴起，但整体仍未得到充分利用。 由此可以看出电力对这些科技巨头有多重要—— 从等待并网、自建电源，到如今企图深度介入能源问题改造电网。 正如马斯克此前所说的，AI发展的真正瓶颈是“发电”，他以旗下xAI在孟菲斯的数据中心为例，连接高压输电线路需要一年时间，不得不临时用燃气轮机和电池组拼凑电力。 ▌“进攻型HALO资产” 前不久“HALO交易”浪潮席卷全球，在这背后，投资者不再盲目追捧轻资产叙事，转而拥抱重资产，源头就在于“AI恐慌”与“逆AI”交易。 但“算电协同”的出现，却平衡了这两者，找到了一个属于AI的“HALO时刻”——既是“逆AI”的避险资产，又是“顺AI”的成长资产。 前海开源基金 将工业金属、电力设备与电网、油运与物流归为“进攻型HALO资产”，这类资产的核心价值在于“AI越发展，需求越旺盛”，既具备HALO资产的“硬资产”属性，又能分享AI发展的红利。 光大证券也指出，“HALO 交易”的本质是资本对“稀缺性”资产的重新定价。在AI技术不断迭代的背景下， 真正稀缺的是支撑算力的能源和电力体系，以及维持社会运行的基础设施。 而中国拥有全球最完备的供应链体系，在新能源、电力设备、战略金属、化工材料、造船业等行业拥有全球领先优势，将成为AI时代的硬资产，随着产业升级和行业整合，其战略价值或迎来系统性重估。 技术必须学会与物理世界共生，历史学家常将工业革命与煤炭、石油绑定，而眼下AI智能革命似乎已与电力深度嵌套。当市场开始用“瓦特”重新丈量“比特”，AI也迎来了“HALO时刻”。