黄仁勋gtc演讲对铜利好吗

昨天的 a 股官通信模块可以说是冰火两重天， c p o 概念股集体跳水，龙头股甚至也被带崩了。而另一边呢，名不见经传的铜栏连接器公司却逆势大涨。 这一切啊，都源于英伟大 gdc 大 会上黄仁勋的一句话，老黄说，铜仍然重要，官学会用于不同维度的拓展，两者都是必须的能力。就这么一句，官铜并举，打破了之前市场上官进同退的单一压注。 今天一姐带大家深度解读这句话为什么会有这么大的杀伤力，它不仅仅是在戳破一个由信息投毒吹起来的资本泡沫。 熟悉我的朋友都知道，我之前的视频里反复强调过一个观点， c p o 是 未来，但不是现在。至少在二零二六年到二零二七年，市场的主流绝对还是我们熟悉的可插拔光模块。 但是市场上总有那么一些声音，他们把 c p o 吹得神乎其神，恨不得告诉你，明天所有的数据中心就要全部换 c p o 了。 这像什么？就像我昨天聊的 ai 投毒，一些市场参与者可能会通过大量散播不完整甚至不准确的信息，去刻意地制造一种共识，去投喂市场，让大家觉得某个技术马上就要爆发了， 从而为某些公司的短期情绪炒作服务。他不会告诉你 cpo 的 量产要到二零二八年之后，更不会告诉你英伟达自己就在深度布局 cpo。 第三方厂商的机会和挑战并存。 现在黄仁勋亲自下场，给出了官方时间表，等于一盆冷水浇醒了那些被毒数据洗脑的狂热预期。官博快龙一龙二，昨天的下跌在我看来其实有点冤，属于被过度解读的情绪给挫杀了， 因为他们的基本盘高速的八百至一点六 t 可插拔光模块未来两到三年的需求依然非常旺盛，这种错杀市场情绪冷静下来之后，很快就会得到修复。那另外一边，铜缆连接器为什么一夜之间成了黑马？也是同样的逻辑，预期修正。 在之前那种官进同退的读数据环境里，铜栏被认为是过时的、要被淘汰的技术。但老黄告诉你，在机柜内部几米的短距离连接上，铜栏的性价比、工耗延迟依然有巨大的优势。 在 ai 算力、电荒和成本敏感的今天，铜栏等于省钱加省电加更快。所以不是铜栏突然变好了，而是他一直被低估的价值，在泡沫被戳破之后，重新被市场发现了。 所以你看，这次 gtc 大 会，对我们二级市场投资者来说，是一场生动的风险教育课，它告诉我们，任何脱离了产业落地节奏和真实商业需求的炒作，最终都会被现实打回原形。而那些被错误信息蒙蔽的价值挖地也终将回归。 面对海量的信息，如何分辨哪一些是读数据，哪一些是真的知识？这才是我们在 ai 时代投资的核心竞争力。一一带你穿透科技的迷雾，我们下期见！

大家好，今天 a 股市场出现了一个特别有意思的现象，两个紧密相关的科技板块，一个长得热火朝天，一个却跌得愁云惨淡，上演了一出冰火两重天的大戏。这背后都源于大洋彼岸的一场科技盛会， 英伟达的 gtc。 二零二六大会上传出的一句话。今天凌晨，英伟达的 ai 教父黄仁勋在演讲中说了这么一句，同仍然重要，光学会用于不同维度的扩展，两者都是必须能力。 就这么一句话，像一颗石子投入平静的湖面，立刻在 a 股市场激起了千层了。同高速连接器概念股，比如新亚电子直接涨停了，神语股份涨超百分之五，沃尔核材、新科材料也跟着涨。 而另一边，被市场寄予厚望的 c p o 供风装光学概念却集体铺接了龙头天府通信一度跌超百分之九，光库科技、长新、博创等也跌了超过百分之七。是不是感觉有点懵？不是说好了光进同退吗？ 不是说铜锣要被光膜块彻底淘汰吗？怎么黄老板一句话，市场反应就完全反过来了？ 今天咱们就来好好扒一扒，这背后到底藏着什么样的技术真相和投资逻辑。首先，咱们得搞清楚英伟达到底发布了什么。这次 gtc 大 会的重头戏之一，是一个叫做 nvidia kyber 的 新一代 mgx 机架。 这个机架可不得了，它的 nv link 预容量直接翻倍，能塞进去一百四十四个 gpu。 为了搞定这么高密度的互联，英伟达给出的方案不是二选一，而是我全都要！ 黄仁勋明确说， keep 机架将共同采用 cpo 和铜互联两种技术来实现扩展，这意思再明白不过了。在 ai 算力这个超级工程里，铜和光不是敌人，而是并肩作战的队友。 铜凭借其成本低、功耗低、安全性高的绝对优势，依然是机柜内部短距离互联的性价比之王。你想啊，在一个机柜里， gpu 和 gpu 之间脸贴脸，传输数据距离很短，用又便宜又稳定的铜缆，它不香吗？ 国海证券的分析也指出，铜缆方案在推理端，因为追求极致的性价比和低功耗，成为了云厂商的首选。那光呢？ 光互联，特别是 c p o 技术，代表的是未来，是解决长距离超高宽带传输瓶颈的终极方向。但它就像一位身怀绝技但身价不菲的贵族，技术成熟和成本下降还需要时间。 黄仁勋去年就说过，硅光技术落地还需要几年，应该尽可能继续使用铜技术。所以，英伟达的路线图非常务实，短期内铜和可插拔光模块共存，中长期 c p u 会逐步渗透，但这是一个渐进的过程，决不识一夜之间的革命。 市场的剧烈反应，恰恰暴露了之前的一个认知误区。过去一段时间，很多声音把 c p o 描述成一种终极替代技术，仿佛很快就要彻底消灭铜栏和传统光模块。这种非黑即白的现行思维，在今天被英伟达官方路线图狠狠修正了。 原来产业真实的演进路径是光同并举、分层替代。预期的突然修正，导致了资金迅速从过度炒作的 c p o 板块流出，转而涌入被撮杀或价值重估的同连接板块。那么这场技术路线的证明，对我们投资 a 股有什么启示呢？ 咱们分两条线来看，第一条线，铜连接被低估的黄金血管，别看它传统，但在 ai 算力爆发的当下，需求是实实在在的。英伟达的 g b 两百系统里，密密麻麻的铜缆价值不菲， 随着 rubin、 kyber 这些新架构推进，机柜内短距互联对高速铜缆的需求只会增不会减。该股市场上有几家公司值得关注，沃尔何才通过子公司乐亭智联， 其高速通信泄览已进入英伟达供应链，全球市场份额不低，今天股价涨停就是市场最直接的反应。赵龙互联是国内数据中心捅览专家，八百 g d a c 组建，通过了英伟达认证，深度绑定北美云巨头 神宇股份，据报导是国内唯一通过英伟达一百一十二 g 二百二十四 gdc 认证的企业，今天涨幅靠前。华丰科技是高速背板连接器龙头，是华为升腾 ai 服务器的核心供应商，同时也进入了英伟达 g b 两百供应链，受益于国产和海外算力双线发展， 投资逻辑很清晰，这些公司是 ai 算力基础设施的卖水人，技术壁垒高，客户认证难，一旦进入头部供应链，业绩的确定性相对较强。第二条线， c p o。 长期主义者的选择。今天的下跌更像是情绪和估值的回调，而不是行业逻辑的崩塌。 信达证券的观点很明确， c p o。 的 导入是分阶段的，短期可能在数据中心的横向扩展网络中先落地，中长期才会在纵向扩展中大规模应用。 光通信向更高速率、更高集成度远近的大趋势没有变，接下来，对真正有技术、有订单的龙头公司，或许是更好的关注时机。 比如中际旭创是全球光模块龙头，一点六 t 产品领先，深度绑定海外云厂商和 ai 巨头。 新益盛是高速光模块核心厂商，八百 g 一 点六 t 产品是核心供应商。天福通信是光器械平台型公司，是英伟达指定的首批 c p o 供应链合作伙伴之一。今天跌幅较大，但公司的产业地位并未改变， 所以未来的投资地图变得清晰了。你不能再用光膜怪一个篮子装所有公司，而是要细分看场景， 分清是服务于机柜内短距互联，还是机柜间数据中心间长距互联。看技术。在光领域，关注那些在 c p o 归光、高速率以上有实质性布局和订单的公司，看客户是否进入了英伟达、华为升腾海外顶级云厂商的核心供应链。 最后总结一下，英伟达 gtc 二零二六大会，与其说发布了一款新芯片，不如说重新绘制了 ai 算力互联的技术地图。它告诉我们，在追求极致算力的道路上，没有唯一的神兵利器，实用主义和性价比才是硬道理。铜与光 这对曾经的冤家，现在被证明是互补的搭档。对于投资者来说，这意味着我们需要更冷静、更细致地去挖掘产业链上的真实价值， 避开纯粹的概念炒作，去寻找那些无论技术路线如何演变，都能牢牢卡住关键生态位的公司。故事的篇章刚刚翻开，好戏还在后头。

黄仁勋的 ai 春晚刚刚落幕， a 股的算力盛宴却已背盘狼藉。北京时间三月十七日凌晨，英伟达 gtc 二零二六大会在盛和赛落下帷幕。 ceo 黄仁勋身着标志性皮衣，用两个半小时描画了一幅激动人心的未来图景，锁定至二零二七年至少一万亿美元的 ai 计算需求。 全面夜冷的 vera ruby 平台、正式量产的 c p u 交换机、整合 grq 技术、专攻推理的 l p u 芯片，以及通往太空计算和物理 ai 的 野望。然而，仅仅数小时后，当这幅万亿蓝图映照在市场上，却照射出一片含义。 今日开盘， ai 算力产业链集体中挫， c p u 板块成为重灾区，天福通信、德克利等龙头股跌超百分之十，光模块、光通信、先进风装等赛道普遍大跌，多个热门股回吐近期涨幅。 一场被全球瞩目的科技盛会，竟在 a 股演变为一场剧烈的利好兑现式抛售。那这中间到底发生了什么？让我们来看看 g t c 二零二六到底讲了什么？为什么讲的好好的画风突变 一万亿美元需求愿景黄仁勋明确表示，基于已锁定的订单，到二零二七年，英伟达将面临至少一万亿美元的 ai 基础设施需求，并预测二零二七财年营收增长很可能超过百分之四十，高于市场预期。 二、硬件全面革新在 vr 平台下，一代 ai 系统百分之一百全液冷设计，宣称将单机柜推理成本降至十分之一，冷却成本降百分之六十五， 这宣判了风冷在高端算力场景的终结。叶冷从可选项变为必选项， c p u 量产落地，发布了全球首款量产 c p u 交换机 spectrum x， 标志着光互联技术从 scale out 正式杀入 scale up 核心战场，只在解决工号和待宽瓶颈。 growq lpu 登场，整合收购的 growq 技术，推出专为 ai 推理设计的 lpu， 主打超低延迟，与 gpu 形成训练推理组合拳推动 ai 应用落地，力推 ai 智能体即服务概念，提出 token 分 级定价模型，试图定义 ai 商业化的新规则， 同时在自动驾驶、机器人、太空计算等物理 ai 领域展示了广阔布局。 ok， 如果故事到这里就结束了，那么将会是其乐融融的景象。 但是事情并没有这么简单。面对万亿蓝图与绿色盘面之间的巨大反差，市场机构给出了多角度解读，核心矛盾点并非长期逻辑崩塌，而是短期预期情绪与估值的激烈博弈。首先，此前市场对光进同退的趋势抱有极高期待， c p o 被视为将快速颠覆可插拔光模块的下一代技术。然而黄仁勋在演讲中明确表示，我们需要更多的铜栏产量，也需要更多的光芯片产量，并宣布下一代 finement 架构将同时支持铜栏和 c p o 扩展。 这被市场解读为对光同并举路线的确认，打破了 c p u 将快速全面替代可插拔的单一现行预期， c p u 板块因此遭遇了最强烈的预期修正和抛压。有分析指出，单一蓄势被打破后，前期资金开始疯狂砸盘 sell the news。 其次，各股突发利空加持，板块恐慌。以龙头股天府通信为例，其在 g t c 召开同期突然公告拟发行 h 股复港上市。 在当下港股流动性偏弱、估值成压的背景下，投资者担忧其 a 股高估值将受 h 股定价牵引，形成估值枷锁。此前，塞利斯、先导智能等 a 加 h 案例的短期走势进一步加以了这种恐慌。 各股的突发利空在板块情绪脆弱时被放大，引发了龙头跌停、板块恐慌、资金踩踏的连锁反应。最后，预期透支与利好出境的经典博弈， 这是最主流的解释。在 gtc 召开前数月，市场已将 rubin 平台、夜冷标配、 cpu 进展等关键词反复交易，相关产业链各股，尤其是光模块、 pcp 等龙头在之前已累积巨大涨幅。 gtc 大 会成了传闻买入实时卖出的催化剂， 当所有利好被一次性官宣，前期潜伏的资金是其为最佳的获利了节时机形成了求图困境式的集体抢跑。 某机构直言，大会落在符合预期区间，技术路线清晰，但商业化颗粒度不够让市场彻底放心，导致追求短期确定性的资金选择离场。 尽管短期抛压沉重，但多数机构认为下跌并未改变产业长期趋势，反而是一次剧烈的区妹和排位赛，为真正具备硬核技术的公司创造了布局机会。 遵循 gtc 划定的技术路线，液冷高端 pcb、 先进材料绑定核心创新的光互联龙头仍是明确受益方向。 例如液冷渗透率从可选到必选的质变将带来业绩确定性，满足 lpu 等新芯片苛刻要求的 pcb 和高频高速材料公司壁垒更高， 短期情绪释放后，市场将迅速进入业绩验证期，能够真正兑现来自英伟达及全球云厂商订单、营收和利润高增长的公司将有望走出独立行情，而单纯依靠概念、缺乏技术护城河的公司可能在此轮调整后掉队。 总而言之，今天的寒潮或许正是对投资者眼光的一次淬炼。在喧嚣褪去后，谁能识别出那些真正镶嵌在 ai 王冠上的宝石，谁才有可能在下一轮由硬科技与实际驱动的行情中赢得先机。

大家好，我是 ai 启示录。二零二六年开年到现在，稍微关注美股的投资人都发现了一个情况，那个在 ai 行业发展热潮中表现突出的英伟达涨不动了，取而代之的是内存供应紧张、电力供应紧张的情况，美光科技年内涨幅接近百分之五十。 在 ai 行业新的发展瓶颈不断出现的大环境下，启示录发现了英伟达现在当下此时此刻面临的更紧急问题， 甚至可以说是英伟达的一场严重发展危机，而他却被大多数人忽略了。在此刻，二零二六英伟达 gtc 大 会开始前，英伟达 ceo 黄仁勋做出了一个大动作，他拿出四十亿美金，分别投入给了两家光学技术公司，其中一家就是我们今天要聊的主角 luminum， 股票代号 light。 为什么在大家都在讨论算力、讨论模型的时候，英伟达却急着去找光互联公司签下多年期的大额采购协议，提前锁定人家的潜能？ 这背后的真相其实非常惊人，因为 ai 的 下半场竞争胜负可能已经不在芯片本身了，而在于连接。如果数据传不出去， gpu 再强也只是发热的硬件。 就好比说，你买了一台全世界最快的跑车，动力性能极强，但你却把它开进了一条宽度只有一公尺的乡间窄巷子。这跑车性能再强，引擎运转再快，它也只能在那边缓慢行驶，最后甚至温度过高出现故障。这条限制 ai 发展速度的窄巷子，就是我们用了快一百年的传统传输工具铜线， 而英伟达正在重金布局的是用光取代那条铜线。今天这篇内容要带大家深入 ai 数据中心的内部， 看看这道光和 lumen 这家公司如何成为黄仁勋手里的关键技术支撑，以及光互联领域究竟藏着多少发展机遇。就在这个月初，英美达宣布要拿出四十亿美金，分别投入给两家光通信巨头，其中向 lumen 投资了二十亿美金。 黄仁勋不止投入资金，还签下了一个多年期大额采购与产能优先权的合约。这在商业合作里是什么意思？这叫锁定合作资源。 黄仁勋担心以后买不到这家公司的先进激光与光网络产品，所以得先把资金投入，让 lumen 把优质的产品都留给他。为什么是现在？因为本周真的太关键，也太刺激了。 本周硅谷将迎来两场足以改变未来十年技术路径的盛会。一边是英伟达主办的 g t c 二零二六，这被誉为 ai 行业的重要展会，黄仁勋会在那里展示下一代架构和 nv link 的 新应用方式。另一边则是全球光通信行业最具影响力的 ofc 年会，这就像是光通信行业的重要展会， 这是历史上第一次算力相关展会，跟光互联行业展会如此紧密的同时举办。这释放了一个强烈信号， a ai 已经从比拼 gpu 算力的时代进化到了比拼光互联技术的时代。 ai 的 发展瓶颈从运算速度慢变成了数据传输不畅。而 lumentum 就是 那个同时获得黄仁勋二十亿美金投资，又处于两场行业展会核心位置的企业。市场现在都在关注这一技术趋势会把 lumentum 的 股价带到怎样的高度？当 ai 发展遇到技术限制，为什么铜线会成为算力发展的阻碍？ 一些朋友可能要问了，我们为什么要聊光互联？为什么现在非要换成光不可？首先简单科普一下，所谓的光互联，其实就是用光信号来传输数据，而不是用传统的电信号。现在 gpu 之间、服务器之间、 ai 数据中心之间的数据传输已经有了光互联的应用。 以前数据在芯片之间、机柜之间传输，主要是靠电子在铜线里面传输，也就是我们常听到的 dac 铜缆。但到了二零二六年， ai 算力需求大幅增长，数据量呈指数级增长，我们发现这条铜线传输通道已经无法满足需求， ai 数据中心正遇到一堵看不见的技术壁垒，解决办法之一就是光学技术，也就是说，数据传输从电子在铜线传输转变为光子在光纤里传输。 我们还是拿开头的那个比喻，你手里拥有一台时速三百公里的高性能跑车，也就是性能超强的 gpu， 但你把它开进了窄小的乡间小路，也就是铜线 跑车无法发挥性能，还会产生大量热量，出现过热情况，这就是所谓的铜线的物理极限。用铜线的数据传输方式正在被逐步替代。不管那些科技企业布局了多少块 gpu 芯片，运算速度有多快，数据传不过去也无法发挥作用。 g p u 在 机架里，闲置电力依然在消耗资金投入，无法转化为有效算力产出。我们就这个问题整理了三层原因。 首先是铜线传输效率低，用专业术语说的就是屈服效应。以前数据传输速度慢，电流是均匀地充满整根铜线在传输，但在现在极高频率传输的场景下，电流会被集中到铜线的最表面，中间的部分完全无法利用。 这意味着你购买了一根粗铜线，结果真正能传输数据的只有那一层薄薄的表层。数据传输拥堵，传输效率极低。而且传输频率越高，铜线的传输效果越差，铜线的使用效用已经到了极限。 其次是它传输距离受限，存在严重的距离限制。在以前宽带四零零 g 传输的时代，铜线传输超过一公尺，信号就会出现严重衰减， 达到工程上无法正常识别的程度。可是，一个现代化的 ai 数据中心，机柜跟机柜之间十几公尺到几十公尺的距离是常态， 用传输距离仅一公尺就无法稳定工作的铜线，怎么把几万颗 gpu 连接在一起？如果说前两个阶段是在优化传输路径，第三阶段的光电路交换技术则是直接改变传输规则。 他抛弃传统光变电、电变光的反锁转换，采用微镜阵列技术，让光束直接在光纤间反射切换，完全绕过电子交换芯片。目前，第二阶段的供风装光学技术发展备受期待，相关企业已经证明，在同样是一点六 t 光传输方案中， 供风装光学架构可以将功耗控制在五到八瓦。别小看单块板卡节省的功耗，放在一个有着数千个高带宽端口的 ai 数据中心，那就是极大的能耗差异。这就是为什么我们需要光互联。光互联的作用就是把数据从电子信号转换为光子信号在光纤里传输， 光在光纤里传输没有屈服效应的问题，几十公尺甚至几百公尺的传输距离都能稳定实现，而且能耗可以比铜线降低一个数量级。那么在这个以光替代铜的行业趋势下，为什么 lumenta 会成为主要的受益企业？ 难道它有什么独特的技术优势吗？ lumen 的 长期产业布局大家一定会问，做光通讯的企业这么多，为什么 lumen 能获得英伟达、黄仁勋的大力支持？ lumen 这家企业很有特点，它在二零一五年从老牌企业 j d s u 拆分出来的时候，还只是一个做光组建的企业。 而在随后的十年里，他通过三次收购，将自己从光芯片及组建供应商打造成为覆盖激光芯片、光模块和光交换系统的全产业链平台。 lumen 在 二零一八年收购了 oklara， 获得了磷化因激光芯片的完整设计和制造能力， 这可是制造数据中心高速激光设备最核心的技术。它在二零二二年收购了 neo photonics， 完善了长距离相关光学产品线，一年后又收购了 cloudlight， 直接进入高速云光模块市场，与行业主要光模块厂商形成直接竞争。 十年持续布局 rumpton 通过一系列精准的收购，把自己变成了一个光子领域的垂直整合制造商。这就好比在半导体行业，如果能从芯片设计、制造到成品组装全部自主完成，就具备行业领先优势。这也许是 rumpton 最强的竞争优势， 他拥有自己的零化英精原厂，在英国、日本、美国都有自己的生产线，这一产能在二零二六年的行业价值极高。现在全球能生产高品质 ai 级激光芯片的企业数量极少。这种自主掌控产能的优势，就是黄仁勋愿意投入二十亿美金的原因。 总的来说，现在的 lumentium 不 只能提供核心激光芯片，还能提供光模块产品，甚至是光交换系统。这种全产业链的服务能力，让他在英伟达的产业生态中具有不可替代的地位。 要判断一家企业是否具备发展潜力，不能只看行业热度，要看其业务盈利模式。 lumen 现在有四大核心业务优势，第一大优势是 e m l 激光芯片，这是目前八零零 g 及一点六 t 光模块最核心的组建。 lumen 的 一百 g e m l 出货量持续创新高，而更高单价的二零零 g 产品， 预计到二零二六年底会从占收入的百分之十提升至百分之二十五。这就是典型的是 c w 激光器与 e l s 模组， 这可以说是供蜂装光学技术的核心组建。英伟达内比二十亿美金的合作，很大一部分就是为了确保这一核心组建的共赢。专业名词看起来复杂，但实际很简单。在供蜂装光学技术中，当我们把原本插在接口的光模块直接放置在芯片旁边的时候，需要功率稳定、性能强劲的外部激光器提供光源， 这就是连续播 c w 激光器发挥作用的地方，这也正是 lumentum 的 核心技术领域。企业管理层透露，这部分的订单已经排到了二零二七年。第三大优势是 ocs 光电路交换系统，这属于前沿技术， 传统的交换机要把光信号转换成电信号，再转换回光信号，流程繁琐且能耗高。但 lumentum 的 r 三百 ocs 是 采用微型镜子阵列，直接反射光束来切换传输路径，传输数据时能耗极低。 谷歌等云服务企业已经投入使用，目前这块的订单金额超过四亿美金，是未来两年的稳定增长保障。相关机构预计，到二零二九年， ocs 数据中心的潜在市场规模约为十九亿美金，对应百分之四十四的年复合增长率， 而 lumen 将占到百分之三十到百分之四十的市场份额。第四大优势是高速云端光模块。通过收购 cloudlight， lumen 现在可以直接将成品销售给亚马逊、 metta 这些云服务巨头。 二零二六财年第二季，企业系统业务的收入同比增长了百分之六十。云端光模块贡献最大，这说明 lumentum 已经成功从一个零部件供应商升级成为系统方案提供商。 lumentum 这四大业务板块在二零二六年到二零二七年将会同步进入增长期，这种情况在光通讯产业的历史上是非常少见的。说了这么多技术内容，我们接下来看看最实际的经营数据。业绩突破这是一次阶梯式的增长。 lumentum 的 业绩突破是长期布局的结果， 二零二六财年第二季营收达到六点六亿美金，同比增长超过百分之六十五。更关键的是利率，一年前他的毛利率才百分之二十五，现在已经提升到百分之三十六， 原本处于亏损状态，现在营业利润已经转正，接近百分之十，这说明什么？这说明他的增长质量非常高。看一下营收数据变化， 从二零二五年开始，增长趋势明显加快，这在行业发展中属于销量与价格同步提升的良性增长，而并不是单一季度的短期好转。 而且管理层对下一季的业绩预期也十分乐观，预计营收会比去年中期增长一倍。一句话概括就是，随着高端产品占比提升， lumentum 的 盈利水平正在实现阶梯式提升。四个潜在风险需要注意，首先，估值水平较高，现在 lumentum 的 股价已经达到六百七十美金左右， 对应二零二七年的预估盈利，市盈率大概在六十倍。这个价格水平较高，表明市场已经把很多未来的增长预期都包含在内，就好比大家对内存行业发展的关注一样，我们需要持续观察和思考， lumen 究竟是一家具备周期性的光器械企业， 还是真的已经迈入光互联平台的长期增长轨道。其次，技术发展方向仍有不确定性。虽然供风装光学是行业趋势， 但大规模量产的时间如果推迟或是出现了竞争，技术市场的预期就会被影响。第三， o c s 订单主要来自少数大型客户，客户集中度过高，需要关注。还有一点是竞争对手正在追赶。 虽然 lumentum 有 垂直整合优势，但像中际旭创这样的行业企业也在积极向光芯片领域拓展，这是一场长期的技术竞争，研发投入需要持续保持。总的来说， ai 基础设施建设正在从运算能力建设转向数据传输优化。 lumentum 的 发展逻辑也有了一条非常清晰的脉络， ai 级群规模持续扩大，导致 gpu 之间的贷宽需求出现指数级增长，但铜线此时达到了物理极限，光互联成为了唯一的解决方案。而光互联的核心是激光器，全球能生产这种高端激光器的企业少之又少。 最后， lument 凭借着垂直整合模式和多年收购整合，在这个领域建立了全面的技术布局。 lument 正同时受益于三条增长趋势，一是八百 g 或一点六 t 可插拔光模块的市场放量。 二是供蜂装光学技术从起步到规模化应用，以及 ocs 技术向多家大型云服务企业推广。在 ai 快 速发展的时代，以光带铜正在从可选技术变成必然选择。 需要再次提醒的是，本周是关键的行业信息发布时刻，英伟达、 gtc 大 会和 ofc 展会的任何相关动态，比如公布关于供蜂装光学生产进度的信息，都可能影响 lumentam 的 股价走势。 大家觉得六十倍前瞻市盈率的 lumenta 是 估值过高还是长期增长的起点？光传输技术能彻底取代铜线，成为未来数据中心的主流传输方式吗？欢迎在评论区留下你的看法，别忘了帮启示录点赞关注我们，下集再见！

a 股市场上打链的股票多数都在下跌，大家就觉得你说了个寂寞，不是这样子，他还在引领 ai 的 发展。 g t c 大 会有哪些颠覆性产品和投资机会？今天早上一起来肯定是万字长文黄仁勋砸场，真的是 ai。 春晚这个事情确实很重要，整个资本市场 产生了一个惯性，过去两年的 g t c 大 会都出现了引领整个资本市场炒作方向的现象级大世界。所以整个资本市场对黄仁勋的这场演讲是非常看重的。伊伟达在这一块就是全球最强的，就是王者霸主， 不管他对资本市场，特别是 a 股市场上这些股票产生了什么样的影响。基于你对 ai 的 关注，你就得看一下万字长文的将近两个小时的演讲核心都说了些什么东西。我认为这次的 gtc 大 会非常清晰地告诉全市场，英伟达已经从 单纯的硬件公司转型成为 ai 基础设施平台，你不要再把它局限于是卖 gpu 的，是卖机柜的，他现在是在构造一个无 完整的 ai 的 商业闭环。公司的转型就意味着后边提到的一万亿美元从哪来？就是从单一硬件公司转型为系统平台级公司催生出来的新的商机。这一万亿主要是体现在这个环节， 我认为这是最重要的。那我们具体到从硬件到软件这种协调设计，包括里面提到的一些新的技术路线，甚至包括他对未来的一些展望预期 们，都可以一一梳理。第一个，这次推出了一个微软的平台，这个平台到底是一个什么东西？简单而言，两百五十六颗 cpu 加两百五十六颗 lpu， 加一百四十四块 gpu， 构成了一个新的 ai 平 台。硬件协同设计把 cpu、 gpu 和 lpu 完美的协同了，这种协同的背后有两个数字，它的新的平台架构和它目前的 blackview 架构相比， 算力性能提升了三十五倍。如果按照摩尔定律的技术推进路径看，大概只能提升一点五倍，它就直接提升了三十五倍，这简直就是 ai 的 暴力美学，这也是它发布的硬件系统里面的最重要的一个东西。二零二六年下半年就要开始往出推了，第二款出现了一个新的东西，我前面提到的 l p l p u 是 这次推出了一个新的芯片，专门为推理而生的一块芯片。用黄仁勋的话来说，现在的算理中心就是 tokken 工程，以龙虾为代表的 tokken 的 应用的大爆发， tokken 成百倍级的增长。从 从 ai 算理结构上来说，主要依赖的是推理能力，之前的 g p u 既要肩负训练的重任，又要肩负推理的重任，他这一次等于说把推理单独给猜出来了，专门做了一款专用芯片，恰恰是迎合了 tokam 爆发式增长的大权 趋势。拿业内的说法是， l p u 的 推出是滔氽经济学的核心硬件，这是第二款，很明显人家是有新东西的，只不过今天 a 股市场上打链的股票多数都在下跌，大家就觉得你说了个寂寞，不是这样子 的，它还在引领 ai 的 发展。第三个东西我觉得是大多数 a 股投资者特别关注的光电混合趋势的一个反 反转啥意思？之前市场对光进同退的这个事情预期特别高，因为高速铜缆链接方案是英伟达推出来的光模块，包括之后的 c p o 都是英伟达布局的重点， 因为这里面要解决一个高吞吐量和低延时的矛盾的问题，所以光进同退是一个既定的、确定性的技术方案。但是通过昨天晚上黄仁勋在产品设计上这种布局，其实一句话就是市场对光进同退的预期过高了，步子卖的太大了。 所以今天你去看牌面上虽然说都在跌，但是与光相关的，比如说光模块、 c p o 甚至薄膜基酸里，这些都在下跌，跌幅更大。而高速铜栏板块反而是红的，那就是黄仁军没有彻底的或者说更大力度的转向光互联的方案，还是采用了光电混 合的方案。之前大家觉得光进的速度会比较快，那么铜的预期，所以市场在纠正对铜栏链基过于悲观的预期。 网易云熏的意思是什么？我们需要更多的铜烂才能，我们需要更多的光芯片才能，我们需要更多的 c p o 才能。这句话意思是啥？ 目前现在的技术还离不开铜，同时并不意味着抛弃光，只不过光的过高的那个预期被压制。今天排面走的这些东西，就是对昨天晚上光铜混合方案的重新定价，并不意味着光互联方案就没有预期了，我觉得预期依然很强， 只不过黄仁勋要的是一个系统的稳定性、可能性、阶段性的，市场情绪上有一点点失落。第四块其实也是 a 股投资者关注度更高的。关于叶冷的渗透率的问题，按照黄仁勋介绍维纳罗宾架构的方案里面，全叶冷方案加 四十五度温水冷却，也就说全叶冷方案也是一个确定性非常强的一个方向。这个东西其实是一个物理题， 因为它的单颗芯片的性能还在提升，功耗还在增长，对散热方案的迭代的需求就是一个刚需。从它的技术路线上来看，全业的方案会变成一个越来越确定的方向。 问第五个，我们再说一说他在发布会上透漏出来的一些关于未来的展望或者未来的设想。会上出现了超过一百一十台机器人，同时宣布了和四大整车厂商的智能驾驶的合作规划。这是什么？这是除了 ai 大 模型龙虾带来的 token 的 爆发式增长之外的新的应用场景， 甚至黄人参都预期了自动驾驶的 deep six 时刻也即将到来。它是非常看重 ai 的 应用落地场景的，因为它整体上造出来这么强悍的算力，最终要有用武 之地，那么它就必须展望到底这些算力都能用来干什么。这就对未来机器人、自动驾驶，包括 太空算力都有一些展望，他觉得这都是未来的趋势，都是未来的场景。总结就是一句话，英伟达通过这种系统级的创新，硬件加软件加架构的全链路的这种布局设计，最终要 实现的是一个系统级、平台级、 ai 基础设施的缔造者，他要做成这样的一个帝国，从而实现二零二七年一万亿美元的营收目标。美得很嘹咋咧？

英伟达 rubin fermi 芯片或将弃铜用光？英伟达黄仁勋在 gtc 大 会上重磅发布 fermi 芯片及 rubin arch 超级计算平台，首次大规模集成硅光子光互联技术，用光纤传输替代传统铜板， 彻底破解传统电互联的功耗与宽带瓶颈，正式确定光进同退的产业方向。点赞收藏！话不多说，直接上核心板块梳理 光通信、元杰科技、新意圣瑞斯达、康中继续创夜冷散热、英维克利通电子、永真科技、明利达电子部、飞利华、红河科技、中材科技国际副才、 先进风装卓盛威元杰科技、新意圣瑞斯达康记得点赞收藏！关注关注猴哥解锁翻倍收益！祝大家一路长虹！

此次 gtc 给我带来比较大的感触是， ai 产业的话语权正在从算力规模转向算力效率。以前行业里大家比的是有多少张卡，现在比的是每瓦特能产生多少通勤，每美元能推力多少次。这种转变到比产业链的各个环节都要同步升级。 算力场景里， pcb 从常规六层做到二十层，散热从传统风扇升级为龙板方案，供电从十二伏升到八百伏，高压架构 连接线缆从铜缆逐步替代为光模块。但是大家要清楚，这可不是英伟达一家公司的盛宴，更是整个制造业的一次技术压力测试，谁能通过这场测试，谁就拿到了进入下一时代 ai 工厂的入场券。 对于这些技术何时能转化为实实在在的订单，也许就像黄仁勋在本次 gtc 演讲结尾时说的那句，现在是构建未来的好时机， 所以产业改革从来都不是一蹴而就的，像今天的浪潮退去，更能帮我们看清哪些企业是在扎根产业，深耕技术的。以上仅为产业逻辑分享，不顾承任何投资判断。关注我，后面会持续跟踪分享。

华人勋在二零二六 gtc 抛出王炸，预计到二零二七年的英伟达新一代 aic 片的累计营收将跨入一万亿美元的时代。那外行看热闹，内行看门道，这一万亿的蛋糕，英伟达自己是吃不完的， 必然会疯狂溢出到上下游产业链。我们呢，就不止看产品，更要穿透发布会，看一下英伟达这次颠覆性的三个大招，究竟会砸了谁的饭碗，又会让哪些行业迎来破天的富贵。 第一招， verubin 算力全家桶，还会把 ai 送上太空。首先是算力硬件的更新换代，这次英伟达不仅全面量产了 verubin 的 架构，还剧透了下一代 freeman 的 架构。那么 verubin 平台呢？把 单 token 的 生产成本直接打到了原来的十分之一，推理吞吐量提升了十倍。这里面有几个绝对的狠角色。首先是 verubin 的 cpu， 这是全球首款专门为智能体 ai 设计的处理器，那性能比传统的 cpu 要快百分之五十，能效是翻倍的。 其次是为了补齐极速推理的短板，英伟达这次拿出了之前收购的 grog lpu 芯片，它没有用传统的高延迟显存 单芯片，提供了高达一百五十 t d 每秒的高宽带。最夸张的是啊，老黄连地球都嫌小了。英伟达正式发布了 verubin space module， 直接把数据中心及的 ai 算力可以送上轨道，让卫星在太空就能实时完成图像检测和分析，只传回有用的结果。那这个背后产业链影响是什么？ 第一是金源代工，根据这次发布会， freeman 架构将首发采用的是台积电最先进的 a 十六，也就是一点六纳米的支撑，这就意味着台积电 a 十六节点的早期产呢，将被英伟达牢牢的绑定了。台积电产业链呢，将直接是受益的， rock 这一部分是由三星代工，并且已经量产，三星金源厂也成功分到了一倍根。第二个呢，就是存储于散热， ruby 架构要求的是 h b m 四内存宽带超过三点零 t p 每秒，那毫无疑问，以 sk 海力士为首的 h b m 高宽带内存供应链将迎来新的一轮超级周期。 那此外呢，老黄还特别强调了 ver ruby 的 架构是百分百液冷，那传统的分冷就彻底触及了液冷散热模块、快插接头等， 这些就是热管理供应链的企业呢，将会迎来爆发式的订单增长。接下来是我们关心的通信赛道，很多人之前猜测，既然 freeman 和 ruby 的 架构用了那么多同互联技术，是不是意味着光通信和 c p o 概念要走弱呢？那老黄这次在现场直接击碎了这个谣言。英伟达不仅展示了全球首款量产的 c p o 交换机 spectrum x， 它的 freeman 的 架构，新的 kyber 机架，也同时支持铜缆和 c p u 两种扩展方式。那老黄的原话就是说，我们需要更多的铜缆才能，更多的光芯片，才能，更多的 c p u 才能。 产业链的影响也是非常的明确。那么在万亿 ai 工厂的建设当中，铜锣负责短距离的极速互联， c p u 负责跨机架的大规模扩展，两者不是替代关系，而是双双断货的光通信和 c p u 概念，不但不会走弱，反而因为拿到了英伟达的官方认证，开启了一个长期的超级紧期周期。 第二招就是英伟达拥抱龙虾，这硬件说完了，我们来看看软件端的大地震啊。英伟达这次推出了 nimo club， 那 全站拥抱了爆火的开源智能体项目 open club， 那 就是我们大家常说的龙虾嘛？那老黄这次也直言，他认为龙虾就是未来的操作系统， 这个动作的杀伤力是很大的。老黄断言就是每一个软件 sas 公司都必须变成 agent is a service 智能体 服务的公司，传统的软件公司将彻底终结未来是属于智能体系服务公司的，那以后客户买的不再是工具，而是能直接帮你干活的数字员工。那对于软件行业上下游来说，如果一个公司还守着传统的软件订阅模式， 那么这种公司终将是要被这个时代淘汰的。而那些真正能迅速接入智能体，开发垂直领域的 ai 智能体的初创公司， 这些公司在未来会迎来估值的狂飙。第三招就是物理 ai 的 大爆发，所有的这些算力和模型，最终它们都是要在物理世界落地的。那这次 g t c 大 会上，由物理 ai 驱动的迪士尼呃，奥拉夫机器人，就是那个小雪人的机器人直接走上了台马 比亚迪、吉利、日产以及 uber 这些巨头也官宣加入英伟达的自动驾驶和无人出租车的身态。那这就给下游终端带来的影响是空前的。英伟达提供了从计算 呃仿真到模型的全站大脑，而各种传感器、激光雷达、电机驱动、四伏系统，乃至整车和机器人代工制造等这种躯干和手脚的供应商，将直接吃到这一波物理 ai 爆发的红利。那么总结一下就是，英伟达 gtc 二零幺六不仅仅是发了几个新的芯片， 它就更像是一个总指挥，给全世界全球的代工厂、存储巨头、光通信厂商、软件开发者和机器人制造业下了一个 万亿美元的订单预期。那就像老黄说的，未来硅谷打工人除了年薪，还得在合同里面告诉你你配有多少的 token 的 额度，这样子才能提高你的生产效率。那在这个算力及权力的时代，看懂产业链的流向，才能抓住属于我们的财富机会。

你可能无法相信，黄仁勋穿着那件标志性的黑皮衣，在最近的英伟达二零二六年 g t c 大 会上，又扔出一枚足以改变未来三年科技格局的核弹。 明年英伟达的 g p u 收入将会超过一万亿美元。我们一口气看完英伟达昨天举办的 g t c 二零二六年大会一开场，黄仁勋在数万人的尖叫声中走上舞台，他身后的巨幕正展示着一个由 ai 构建的未来城市。 这不仅仅是一场技术发布会，更像是一场关于人类文明进化的宣讲，因为英伟达即将不再是一家芯片公司，而是彻底转型为 ai 工厂的建造者。 黄仁勋首先回顾了库达诞生二十周年的辉煌历程，这个当年几乎耗尽公司利润的疯狂赌注，如今已成为驱动全球 ai 飞轮的核心动力。接着，他抛出了第一个王炸 dlss 五神经渲染技术，它利用生成式 ai 与三 d 图形融合，让游戏画面达到了肉眼无法分辨虚实的电影级质感。 无论是潮湿阴暗的赛博街头，还是充满科幻感的星际酒吧，在 dlss 五的加持下，所有的光影和材质都像是被赋予了生命。 黄仁勋兴奋地表示， ai 不 再只是解锁信息，而是在实时创造世界。这一突破将彻底改变价值数千亿美元的游戏和影视产 业。然而，这还仅仅是个开始，英伟达正深入企业计算的骨髓，通过 cudf 和 cuvs 库，将全球百分之九十难以处理的非结构化数据转化为黄金。 ibm、 戴尔、谷歌、云、亚马逊等科技巨头悉数到场，战队甚至连雀巢这样的传统快销巨头，也利用英伟达的算力节省了百分之八十三的成本。 黄仁勋在台上直言不讳地宣布，摩尔定律已经过时，现在是加速计算的时代，只有通过软硬一体的垂直整合，才能实现算力的跨越式增长。 你可能不敢想象，现在的 ai 算力需求已经爆炸到了什么程度。黄仁勋给出了一个令人震撼的数字，过去两年，计算需求增长了一百万倍。 他指出， ai 正在从感知向推理和行动进化，而这一切的背后，是人类对 toc 这种新型商品的疯狂渴求。在此基础上，黄仁勋发表了一个史诗级的预言，到二零二七年， ai 的 营收规模至少一万亿美元。 为了支撑这一野心，英伟达寄出了最强硬件 river rubin 架构，这是 blackwell 的 继任者，也是未来 agintic ai 的 动力引擎。 在短短十年间，英伟达将算力提升了惊人的四千万倍，这种进化速度在整个人类科技史上都是绝无仅有的。这一代系统实现了百分之一百的液冷技术，省去了复杂的线路，将原本需要两天的安装时间缩短到了两个小时，效率提升令人发指。 最让人意想不到的是，英伟达通过整合收购的 groq 技术，推出了 rubin lpx 系统，针对推理场景实现了三十五倍的性能飞跃。 这种极端协同设计让芯片不再是独立的个体，而是通过 nv link 连接成一个巨大的、拥有数百 tb 带宽的单一超级 gpu。 黄仁勋在现场展示了 rubin outra 的 强大性能，他自信地表示，即使是免费的架构，如果能效比不够高，对企业来说也是昂贵的负担。而英伟达的架构就是目前全球成本最低、效能最高的 ai 工厂标配，这让在场的 ceo 们无不为之动容。 更离谱的是，他宣布英伟达的芯片已经准备上太空了，直接在轨道上算完，把结论扔下来。 除了硬件，殷伟达还展示了在开元世界的统治力。 openclaw 项目在短短几周内的 github 星数就超越了发展三十年的 linux。 黄仁勋将 openclaw 定义为 agentic 系统的操作系统，就像当年 windows 定义了个人电脑，它将定义个人智能体的时代。这意味着未来每一家公司都需要有自己的 openclaw 策略，就像当年必须拥有互联网策略一样，这是生存的门槛。 发布会的最后，气氛变得活泼而温馨。黄仁勋邀请了来自迪士尼的三 d 雪人机器人 olaf 上台互动。这个在虚拟世界 omniverse 中学会走路的小家伙，展示了英伟达在巨深智能和物理 ai 领域的深厚积累。 机器人不再只是冷冰冰的机器，而是拥有感知、推理和行动能力的物理智能体，他们即将走进工厂、医院和我们的家庭。甚至在最后，黄仁勋还带来了一场由机器人组成的复盘演唱会，用一首悠扬的乡村民谣总结了这一整天的震撼发布。 从万亿级别的工厂布局到太空中的卫星计算模块，英伟达的触角已经伸向了人类文明的每一个角落。黄仁勋最后感叹，我们正处在一次伟大的文艺复兴中， ai 将成为每个人的放大器，让生产力实现十倍甚至百倍的飞跃。 这是一个属于建设者的时代，英伟达已经打好了地基，剩下的就看全人类如何在这片算力的沃土上种出改变世界的未来。

一个视频，通俗易懂的给大家讲讲今天凌晨英伟达的这个 g t c 黄仁新的主题演讲到底讲了啥，以及对我们普通人来说有什么价值，有哪些重点信息值得关注。我也是今天熬夜看完了，所以先三年再看啊 啊，今年的一个主题啊，最重要讲的东西就是这个 n g t c 的 话，你可以发现他这几年的整个演讲主题的脉络，之前是 二二年吧，应该是原宇宙，然后二三到二四年是讲的这个深层式的 ai， 到五年讲的是物理 ai， 今年讲的是 edge。 你 也可以看出，就黄仁勋的演讲，基本上是吻合整个 ai 的 发展脉络啊。所以接下来有理由可以猜测， ai 智能题的时代正式来临了。那整场发布会看下来，你可以看到黄仁勋的野心，你也可以看到英伟达在 ai 领域的布局有多深， 从芯片到架构到软件到模型到生态，几乎都有布局，而且还提供了全栈的解决方案，真的非常恐怖。那这次的核心就是提效，把算力变得更加高效， 把 token 变得更加便宜，以及适配更加真实的需求。当大家传统印象还把英伟达停留在一个做显卡的公司， 通过这一次你会发现，因为它已经是一个 ai 领域的巨无霸了。那演讲的开头呢？黄良勋讲了现在 ai 领域的一些现状，那这两年 ai 的 发展大家应该都非常清楚啊，就是从训练转向了推理以及执行 啊。过去两年这边有个数据，就是 ai 推理所需要的计算量增长了一万倍啊，非常离谱啊，而且使用量是增加了一百倍，这个背后的逻辑就是 ai 从感知和深层正在变成 执行，帮你做事。举个例子好了，以前我们 u i 可能让他帮我们写篇文章或者是生成一个图片啊，这个时候他只需要根据这个指令来算出一张图片，或者是根据这个前后文的逻辑来帮你写出一篇文章。但是现在 的 ai 它可以帮你写一个程序来执行，比如说你给他一个命令，他首先要理解你这个命令，然后来构建一个程序框架来写出这个程序，并且来检测这个程序，然后通过这些程序来帮你实现你的命令。 那这个过程跟之前的推理 ai 来比的话，消耗的这个算力是巨大的，是成千上万倍的。但现实的困境就在于一个数据中心的这个供电功率， 他是有上限的，那么现在谁能够解决在固定的电力下啊？谁用的这个能耗更低，能够更加快速、更多的生产出更加高质量的托肯， 谁的成本就更低，谁的竞争力就会更强。而且黄仁勋甚至他还为这个 ai 的 服务花了这个等级，从免费的这个慢速服务到每百万托肯，一百五十美元的这个啊服务费。所以这也就意味着未来企业的这个核心竞争力其实是取决于 你的这个 ai 工厂生产托管的效率。 ok， 所以 基于此，英伟达发布了一个全新的平台 vlog 饼。这个平台啊，这个是英伟达目前史上最复杂的 ai 计算机系统，它不是一个芯片，它是一个系统 啊，这个系统它包括七款芯片五套的机架系统，以及一台用于这个 air engine 的 超级计算机，那这七块芯片以及五套这个机架系统就不一一缕举了，比如说有这个 gpu、 cpu， 还有 lpu 啊，交换机，网卡等等啊，不一一讲呢，大家可以简单理解成 一个篮球队啊，比如说有中锋、前锋、后卫啊，有负责防守的，有负责进攻的等等，这样才能够组成一个能力很强，效率很高的这个球队。但是这里面有两个亮点我必须得提一下。首先 因为他这一次在这个啊，全新的系统里面加入了一颗 c p u 的 芯片，那为什么要加入一块 c p u 的 芯片呢？因为他模型这个参数越来越大啊，就传统的架构其实是不够用的，所以要引入新的 c p u 啊，这块 c p u 也是因为他自研的。就没想到 英伟达也有一天会做 cpu 啊，而且它是目前世界上首款专门为智能体 a 打造的，这个 cpu 在 效率上是传统 cpu 的 两倍，速度也提升了百分之五十，而且它采用的是 l p d r 五 x 的 内存，能够实现极高的单线层性能，大量的数据通透量以及极致的能效啊。 黄磊勋自己也调侃，从来没想过英伟达会卖 cpu 啊，我相信这些 cpu 厂商看到这个消息应该都有点慌啊。其实我记得我在去年的这个年度总结视频里面就提过，就是 cpu 在 ai 智能体时代，它的价值会越来越大， 因为很多 ai 智能体未来都是在后台运行，那么后台运行它就需要强大的这个 cpu 支持。当然这个 root 平台里面的这个 gpu 也不得不提一下它的单芯片的这个性能是 二百八十八 gb 的 内存啊，非常离谱啊。当然除了 cpu 跟 gpu 的 堆叠，这次的这个微博路边价格，它还把这个 weelink 的 这个宽带翻了一倍，就是用了更新的这个连接技术 是二百六十 tbs， 比上一代是直接翻了一倍。这里面还要提一下，新推出了一个叫做 lpu 的 东西 啊，这个 lpu 呢，翻译过来也叫做语言处理单元，那我们要知道，在帅丽的世界里，通途量跟这个延迟它是没有办法并存的，而众所周知，英伟达是通途量的绝对霸主，但是在这个 极低的延迟的这个拓客生成上，依靠传统 gpu 是 过于笨重的，就相当于杀猪用牛刀。所以这个时候要引入 lpu。 这个 lpu 其实是有点故事的啊，这个 lpu 是 去年十二月份，英伟达 花了两百亿美元啊，收购了一家 ai 推理的芯片公司，那他获得了这家公司的这个技术授权，以及收购了部分的这个芯片资产，而且 还吸纳了核心的创始人团队，所以引入这个 lpu， 再加上与 gpu 协调计算来突破这个 gpu 之前存在的这个低延迟的问题。 好了，这个新的平台里面还有一些其他的新的这个技术与新的这个互联技术， 你可以简单理解成他这一次这个平台核心逻辑就是协调设计专用分工，就相当于每一条流水线有自己的这个任务，但是又可以相互协助啊，其实还是回到我讲的这个 篮球队的这么一个理念啊。其实我在看华莱士介绍这个微博入品平台的时候，我想到了我们华为的超节点加集群的解决方案，你发现每这两个方案他都有很多共同之处，首先都放弃了单纯的追求单芯片性能的这个效率， 因为在物理上摩尔定律的限制，这个单芯片的性能几乎没有什么上升空间了，所以就只能转向系统价高和平台的创新，就是将这些成千上万的计算单元组成一个超级计算机，大家一起来协调工作。那这个时候我想起来之前我们人老讲的一句话， 用数学来补物理，用非摩尔补摩尔，用这个群计算来补单芯片。就看完今天英伟达的 gtc， 你 会发现这句话的含金量越来越高啊。 我们回来了，因为他这次发布的这个 vivo 录影这个平台，他能带来什么样的效率提升呢？首先他比上一代平台要便宜百分之九十，非常离谱啊， 以前部署要十万，现在只需要一万块钱，而且这样价格的创新以及互联技术的创新，能够在相同顺利下能耗做到大幅降低，这个也能够减少企业之间的这个电力成本。 都说 ai 的 终极就是电力嘛，还有个优势就是在性能提升的同时，散热并没有，这个需要额外增加一些散热器，而且无需配备这个水冷散热， 这也是大幅降低企业部署的成本啊，所以理论上来说它的部署的难度跟成本都会更低。而且现在已经在微软的这个平台上运行了，像我们国内的阿里巴巴自己啊， mate 都已经确定会部署英伟达的这个新的平台， 而且更离谱的是这一代的这个未来路运平台，他会部署到太空，当然他是基于这个平台去重新研发一个基于太空运行的一个啊算力平台， 因为在太空中是没有对流跟这个传导的，但是他有辐射，所以在散热这一块目前是需要解决的问题啊。当然这个我觉得还是 有点远啊。不过呢，这个太空算力中心确实是现在各家都在增强的一个空间，因为它能够免费且无限的利用太阳能，从而摆脱对地面的这个电力跟电网的这个依赖。 ok， 接下来华联讯提到了最近很火的 open kill， 也就是我们说的养龙虾。那华莱士对这个东西的评价是非常高的，他把这个 open kill 比作未来 ai 的 操作系统，跟我们之前的 nix 以及这个 h t m l 等这种 基础设施软件相比平庸。他举了个例子啊，说 windows 让个人计算机成为可能，那么这个 open kill 的 就让个人智能体成为一种可能。同时他也强调，如今每一家企业都应该需要定制自己的 open kill 战略，所以你可以看到目前啊，国内每一家 企业都在养龙虾啊，就知道为什么这个东西这么火了。但同时大家也看到 open kill 这个东西，它存在安全隐患，这个我们之前做视频也讲过，而且你可以看到现在不管是官方还是各家，这个大厂其实都在提醒安全隐患这个东西。基于此， 英伟达推出了自己的这个 nemo clone 啊，一个基于智能体的杀毒软件，那这个形容不是特别准确，但是你可以这么理解，准确来说我觉得是一个专门为 ai 智能体打造的这个 隔离操作间，或者是说数字安全沙箱，比如说它有这个网络防护机制跟这个路由隐私功能，以及它内置的这个 open shell 技术 啊，可以让企业在自己的私有的这个环境中来安全运行这个智能体系统。还有因为呢，他拉拢了这个 oppo klo 的 创始人啊，以及一些顶级的这个安全与这个计算机专家来为他们的这个尼莫克洛的这个架构来做背书啊， 就它比传统的这种杀毒软件要侵入的这个更深更底层啊，比如说它可以做到让智能体的一切操作都被记录啊，可塑，而且一旦有越界行为，它这个系统就能够在毫秒级 将其冻结，其实这就相当于给 ai 装上了一个黑匣子啊，而且更重要的是它这个模型是开源的，就任何企业都可以基于它这个模型进行微调跟号训练，打造属于自己的这个定制化的智能场景。 而且这个尼莫克洛它还有一个比较颠覆性的是它实现了跟这个底层的硬件的结藕，什么意思呢？它不仅只支持英伟达自家的 gpu， 它还能够兼容 m d 以及英伟达以及甚至是其他的这个芯片。就从这个你能够看出英伟达的这个野心有多大啊，就相当于它不只是想卖一把锁，而是想做整个智能体的安保服务。可以这么理解，就是它想让 企业降低使用这个智能体的门槛，让大家都用的安心，从而把整个智能体的市场做大，那当所有企业都用它这个莫雷克罗的这个平台时，你会发现本质上英伟达已经成为了标准的制定者。 简单理解就是先免费开源让你们用，但以后你们一定离不开我，我就是标准的制定者， ok。 然后黄仁轩还提到了一个猜想啊，就是我觉得这个对我们普通人也有些借鉴意义，就是他预测未来硅谷的这些工程师的薪资会变成年薪 加托肯预算的这么一个组合。比如说啊，一个工程师的年薪是五十万美金，但同时公司还会提供你二十五万美元的这个托肯的额度， 就是给你工作来使用。这个还是一个非常有意思的猜想啊。甚至我之前还听过一个观点，就是他给的你这些托肯的这个预算，他通过来检测你托肯的使用率， 来评判你的这个工作效率跟工作能力。这个有点抽象，我举个例子啊，没想到一个很合适的例子，就比如说一个汽车销售，他可以通过这个后台来看你， 就是代课试驾的这个里程来评判你的这个工作的能力跟效率。果然就还是资本家啊，就为了用托管来衡量一个人的这个能力 以及他的工作效率啊，这个非常恐怖啊。好，接下来还是提到了这个物理 ai 与机器人啊，因为啊，在数字世界中啊，现在的 ai 智能体可以帮你写代码，可以帮你执行一些命令跟任务，可以帮你做很多很多事情。但是回归到现实， ai 要落地到现实生活中的话，就是物理 ai 以及机器人，这个也是在虚拟世界的 ai 之后的一个重要的方向， 因为 ai 如果说只是能够在虚拟世界中运行的话，那也不能称之为第四次工业革命，这是我个人理解啊。所以这一次 gtc 上 一共有一百多款机器人亮相啊，几乎囊括了全球的机器人研发企业啊，但这些都是使用了英伟达的一些生态链的东西啊。那另外华联讯也提到了自动驾驶，因为自动驾驶其实就是物理 ai 落地非常好的一个场景啊，这个之前何小朋也多次提到这个物理 ai 嘛 啊，他认为自动驾驶的叉的 gbt 时刻已经来了， the chat gbt moment of self driving cars has arrived。 而且他也宣布了四家加入英伟达的这个 robert tech 瑞迪平台的这个车企啊，有比亚迪、现代、日产跟吉利，其中有两家是中国企业啊， 所以可以期待一下比亚迪跟吉利的这个自动驾驶啊，再加上之前跟英伟达合作的自动驾驶的车企，有这个奔驰、丰田，还有通用，所以你可以看到哎， 就是英伟达的自动驾驶的这个阵营也越来越强大了啊，号称是全年可以量产一千八百万这个车型啊，而且宣布与五保合作啊，来揭露英伟达的这个自动驾驶平台。那在机器人方面呢，很多跟英伟达合作的机器人企业都派来这个机器人进行亮相啊， 这个就不多介绍了。其中最后哎，挺有意思的，就是迪士尼这个冰雪奇缘中的这个雪宝机器人，跟啊这个华莱士还进行了一些互动，那这个也是因为大家跟迪士尼一起啊，做的这么一个啊机器人。那我相信不久之后大家在迪士尼乐园应该会看到这么一个很神奇的东西啊，就是它是有这个 物理躯壳的，但同时它是一个机器人，这个还挺有意思的，因为它本质上是一个带物理躯壳的这么一个角色，然后利用 ai 给它赋能了它有一定的这个语言能力啊， 包括思考能力啊，所以我觉得未来的这个娱乐场所中的这种角色，接入了 ai 之后，它就会变成一个可以跟你互动啊，跟你 交互的这么一个人物，就不像现在我们看到的一些这个角色啊，通常都是人在里面扮演，然后跟你互动，未来就是他真的可以做到物理的躯壳加上 ai 的 大脑来跟你交互 啊，这个还是非常有想象空间的。那最后华莱士也剧透了一下，因为他的这个之前两年前曝光的这个下一代翻版架构的一些进度，会在二零一八年量产，那这一代架构是 革命性的集成啊，微光指光互联技术啊，整个宽带密度会提升十倍啊，传输人数会下降百分之九十，真的是 太狂了啊。 ok， 看完之后简单跟大家总结一下，首先就是托肯的价值越来越大，托肯的这个成本越来越重要啊，托肯未来可能会成为像水电煤一样的 大众商品，就之前的这个数据中心，从存储文件慢慢的会变成托肯的生产工厂，它不仅仅只是啊固定的存储，所以未来一个企业的核心竞争力，或者是说它的这个成本啊，可能是 托肯的这个生产效率，这个也让我想起了前几天这个阿里宣布成立了一个新的部门，叫做 ath， 而且是有阿里巴巴的这个 ceo 吴永明直接负责的。那这个 ath 的 部门的一个 职责是什么呢？就是生产托肯，传输托肯，应用托肯，就足以证明托肯有多重要啊。第二个感想就是智能体的时代真的已经来临了，虽然说现在我们还在强调这个 open color 的 这个风险，但是 open color 可以 说 开启了智能计算的新时代，就每一家企业未来肯定都会部署自己的这个 open color， 然后我们每一个个体 也应该都要学会使用 open klo， 当然我觉得这个门槛会越来越低啊，大家也不用焦虑啊，因为 open klo 如果真的要普及的话，它一定是非常非常容易使用的，那每一个人都会用。就像最早期的时候很多人是不会上网的， 但是现在上网用智能手机成为每一个人都会用的基本能力，所以这个我觉得大家真的不用太焦虑啊，我们把这些使用门槛的这个东西就交给大厂去处理好了。那另外一个就是物理 ai 与机器人啊，是接下来 ai 的 重点方向。 ai 在 虚拟空间里面卷完之后，回归到现实，就是机器人跟这个物理 ai， 你 像现在的自动驾驶啊，机器人啊，包括各种各样的硬件加 ai 的 这么一个赋能 啊，都可以理解成物理 ai。 我 觉得只有 ai 真正找到线下，让所有人，所有的普通老百姓感受到它的变化，它的能力，那个时候 ai 才会成为真正的普及，才会成为每个人都能感知到它的存在的一个 第四次工业革命。那对于英伟达而言呢？我记得黄云勋前段时间用一个五层蛋糕的理论来描述这个 ai 的 产业结构，最底层是能源跟这个芯片，然后再往上是这个模型跟这个基础设施，最顶端是应用啊， 每一层不可或缺，每一层啊，大家都分工合作，各司其职。但其实你会发现，从这块蛋糕的最底层到最顶端，每一层 都有英伟达的布局，从软件到硬件，从生态到系统，从模型到应用，它都渗入进去了，这是非常非常恐怖的。可以说英伟达是这个时代 ai 领域的 基础设施的最强的搭建者。我觉得英伟达也是这几年 ai 红利里面成长最快的一家公司，所以这个黄仁勋也声称在二零二七年，英伟达要达到万亿美元的营收啊。那昨天这个发布会之后， 这个英伟达的股价是瞬间飙升了，但后面好像又回落了，所以其实资本市场是买单的，就可以说英伟达在 a 领域基本是无人能敌了啊。回到我们个体啊， 说实话就是一个全新的智能体的时代已经来临了，有些人还在焦虑，有些人已经开始行动了。你看前段时间的这个养龙虾，很多人已经开始行动，但是我还是那句话，我们作为个体也不要太焦虑，我们专注于自己的这个事业，自己的工作， 你去看看自己的这个工作跟这些自人体有什么样的结合，对你的工作有什么帮助，能够怎样的提效，这个才是我们目前 最需要去关注的，而且要找到自己独特的价值跟定位，这样才不会被 ai 取代。另外也要保持足够的学习能力，因为在 ai 领域会经常有一些新的技术出现，我们对这个技术的了解的学习程度怎么样， 也会决定你未来整个职业的发展脉络。而且不要看到现在 ai 这么热，就是我们拉长整个周期来看啊，用黄仁勋的话来描述的话， ai 整个产业其实才刚刚开始不久。好了，以上就是我看完这个黄仁勋的二零二六年的 gtc 的 演讲的全部的解读跟感受了，希望对大家有用， 希望大家可以分享给你身边对这个同样感兴趣的朋友，以及给我们三点，非常感谢这首歌曲我是钟明，我们下期再见。

很遗憾啊，英伟达的 g t s 大 会，我本来要去现场，身体的问题加上壮胆没有去成，那我在线上看完了华尔勋两个半小时的演讲， 信息量确实很大，哈哈哈，华尔勋现场说到现场的最大占比的不是搞制造，搞汽车，搞机器人这些产业向的人，而是金融圈的意料之中吧，本来英伟达就一直在资本聚焦的中心点投资追捧的对象，但是 我们稍微理性一点，就这说明在美国至少 ai 还没有完全的真正走入产业，这很戏剧化，因为华尔勋现场预估明年因为大家会有一万亿美元的订单这件事说明我们已经不缺理想主义，也不缺资本的围炉狂欢，缺的是冷静思考跟把它落到产业的这种执行的人。 这期内容啊，我用 gtc 大 会上华尔勋的四个很极致的罪啊展开，跟大家聊一聊现在 ai 在 发生什么。其中第四个罪我觉得是 整场的核心，就华而勋把 ai 工厂竞争从堆算力拉到了经营算力的能力啊，甚至他要开始给 tiktok 定价，就是要掌握那个定价规则，我们直接开始啊。第一个最也是最没有争议的就是开发者生态最强，华而勋现场展示了库达生态的飞轮，那今年是库达的二十周， 他的逻辑很简单，就因为达在全球的装机量会推动他的生态上的开发者持续的去优化架构，那这个算法的突破又会让这些开发者生态跟因为达绑的更牢。大家去看这个飞轮，哎，看起来好像是一个很完整的闭环，牢不可破。 其实侧面也给我们看到了可以突破的方向，那就是装剂量开发者算法突破和生态系统任何一个点断掉大猪，小猪落于盘，那这个强大的扩大生态加上百万级的开发者贡献出来的就是因为它的第二个最架构，最优计算架构某种意义上决定了单位 token 产生的价 值。而徐非常自信的说，如果你的架构不对，即便你的 token 是 免费的，那也不够便宜， 因为在美国，美极化工厂的成本就是你搭建这个工厂的成本，大概是四百亿美金，就算你啥也不干，你把芯片买回来，安上四百亿美金也就投出去了。 直白一点，就计算架构其实决定了 toc 能不能转化成真正的生产力，那为了让英伟达计算架构持续的领先，华尔勋又一次的重新定义了英伟达。上一次定义英伟达是在 c e s 上，他说我们是一个平台公司， 就是他的第三个罪来了啊，这次重新定义了英伟达是世界上第一个垂直整合加水平开放的公司啊，就是产业链的每一个环节我都会参与，但是每个环节我都会开放来合作，比如芯片架构的设计啊， omnibus 物理仿真平台，包括刚刚宣布要对标 opencloe 做的 nimo cloe 这个智能体平台， 还有前阵子的投资通信板块，甚至他直言没有放弃做大模型。注意啊，这里不是说他要做垄断， 而是搞 ai 基建的公司，你必须要有全站能力，你不把你的手脚拼齐，你怎么知道你的大脑指挥的动呢啊，就像苹果的生态，它要搞 apple music 一 样，可以不用我的 apple music， 但是我不能不会。这其实跟华为很像，所以严格意义上，你可以说你是市值最高的，垂直且开放的公司，但不算第一个。而且啊，现场他终于承认他是搞软件的了，而且说了两次，因为他其实是一家算法公司。 未来这个软件公司真的会一直站在顶端吗？这是一个问题。那重头戏来了啊，最重要的也是我认为全场最高能的就是第四个，最 token 最便宜。黄旭给自己颁奖了啊，他说，我是 token king， 皮衣皇，算力王。我看到这张图片的时候，真的，谁说小小的身躯不能称王 啊？营销真的还得看老黄， there was a monkey king， token king 就华而勋，从一小时十八分到一小时三十分，真的全程高能。强烈建议大家去看一下这一段，他第一次在公开场合 给 token 定级，就把 token 按照应用场景分，免费，三美元，十美元，最高一百五十美元。就像你坐坐飞机，有经济舱啊，有头等舱，未来会有大量的免费 算力，但大家想要算力平权啊，那很难。比如，如果你只会用大模型去问一些简单的问题，让 agent 帮你点个外卖，低延迟的啊，交互感要强的。这种场景，它其实不需要大量的上下文计算和 k v k， 所以 它会很便宜，它甚至会免费，但是它带不来实质的生产力的提升。那相反，像科研啊，模型训练，包括这种写复杂的代码，涉及到大量的数据跟计算的这种吃算力和吃内存的场景，这个 token 就 会更贵， 对应产生的价值可能就会更高。这件事情应该反过来理解，就华而勋在用 token 产生的价值来重新给 token 定价，他要掌握 token 的 定价权，这点非常值得重视。这个时候其实你就突然能够理解他为什么要收购 grok， 就 这家做推理的公司，去把 grok 上场的推理的这个 lpu 集成到 vr 平台上，它到底会带来怎样的应用场景上的颠覆？怎样做到单位 token 成本最低？ 其实很简单，这跟我前两天跟大家讲申腾的九五零超节点的时候的逻辑是基本一致的，它解决的就是在同一个 valuby 平台上，既可以满足头等舱的客户的这种高贷宽高吞吐 的需求，又能满足经济舱的低延迟的这种响应能力，让一台服务器能够识别在什么任务下放在什么芯片上去计算最划算，才能最大化的把这个数据中心的收入拉起来。 这就是为什么微软 ruby 是 七颗芯片的组合， ruby 是 通用计算 cpu， 那 ruby 是 gpu 高性能计算，而 lpu 是 推理计算，再加上存储芯片、交换芯片 cpu， 哎， 组合在一起，它能像一套完整的系统一样工作。这背后的核心能力其实是它的编程器的软件在调度， 就把需求解偶以后重新编排，这个确实对软件能力要求非常高，所以某种意义上，他其实就是在自己擅长的架构设计能力上长出来了一套适合自己的架构模式啊。所以终于啊，他承认自己是算法公 司了，哈哈哈，因为技术故事讲到这里了，但这也意味着算力竞争会从拼谁能堆最大规模的算力，到了拼谁的算力，调度谁的经营算力的能力更强，不仅要让单位算力成本更低，还要让它真正的 这个算力用在合适的场景上。当然整体听下来你可能会觉得因为他很狂，这么多的罪恶，不愧是搞营销的一把好手。但是我觉得不代表我们中国是没有机会的，我们可以用芯片的才能去换制成 通过对于规模的方式，对吧？就像今天超节点一样，加上我们有电力系统光连接和冷却技术上面的优势就是系统集成的优势。但是回到最难的，其实我觉得还是开发者要能够在国产算力上有持续的算法突破，才能够形成我们 国产算力生态自己的那个绯闻。所以懂为什么达子迟迟不能进来，他进来了我们怎么用？我们不用，怎么会有自己的生态呢？所以回到去年年初，我说过一个观点，就是全球的 ai 技术设施就是两条路线， 中国路线和美国路线。那即便华而迅今天说的这么多的罪，但是他深刻地知道他需要一个强大的对手来防止，因为他进入商增之后很快会迎来商减，这个对手只有我们， 没有别人。好了，以上就是我的观点了。最后啊，我给一些我个人在产业上的判断啊，如果上一个确定性是存储 啊，那么下一个确定性就是应用，不是说上有没有价值。相反我觉得不管是台光卖还是韩国人的这些脸色，因为大家都是得顾着的。那供应链上的这些制造大哥，他其实是物理性决定的，高壁垒凭你架构怎么优化？哎，我就处在那里。如果说要求高回报，看应用端，即便没有所谓的 a g i 来资本推动，他也必须要把算力用起来，用好了，否则这故事讲不下去了。那能把英伟达明年这一万亿订单转化成 gdp 的 公司，我觉得明年一定要出现，到时候可以对比一下 啊，达子的一万亿营收和他的客户的营收如果差距特别大，那这真的是有大问题了。那关于光和铜，黄旭说出 both 的 时候啊，我觉得这对产业链来说好像是一种妥协， 它总不能一句话带崩铜吧，但是这一句话好像把 c p u 带崩了。但是我个人判断终极还得是光，因为铜它有不可再生的物理性的局限，只会越来越贵，所以能被取代就一定要被取 代。而光连接的核心在光气件和光芯片还有整个控制系统上，这些是通过技术是可以不断地去突破的。再说液冷虽然相对成熟，但是它存在物理性的风险，而且它不是百分百可以预防的。所 所以叶冷我感觉它并不是终极的冷却方式啊，这是我个人的感觉，冷却材料这块儿算是一个前沿的探索方向吧，这种公司也值得关注。最后的最后，最容易被忽略的全是电啊。如果你们去看过 a i d c， 你 会发现电力设施的配套可能比服务器本身规模还要大。 a 级以上的计算中心，它都是要有两套的电力系统 去做熔于的一套用一套备用。中国的供电模式又跟美国差别很大，美国的现在科技巨头政府都是允许他们自供电啊，自己买发电机，自己搭整个供电系统啊，你自己负责，那中国的 a i d c 是 要跟地方的电力系统去协调，就 相当于你要拿到配额才能去搭建自己的算力中心，这也是防止 token 高价的一种方式，那恰恰也是这种方式，未来会让中国的 token 变成全球最便宜的 token 啊，这是早晚的事情。那以上就是我个人的一些判断，大家有什么观点可以在评论区碰撞这样。

看了黄仁勋的爆料，你就知道哪个企业可以抄底加仓的，如果你不想翻倍的话，你还想被套的话，那么我建议你啊，这套内容你就不要看他，我在六年前就给你们科普了黄仁勋，但是你们很多人看不起他， 我在四年前又让你们满仓了英伟达，但是你们还是有圈外的人看不懂英伟达，今天我相信你们还是有一堆人不会认真听我讲完这一段内容，或者说我讲完黄仁勋的爆料，讲完黄仁勋的万字长文， 你也不知道会上升哪一家，但是我尽可能的把它拆的简单，以及能够让你们猜的到我们董事会会上升哪一家，如果这一次我们董事会上的这一家呢？他不能够翻倍的话，我可以告诉你啊，那是不可能 的，因为黄仁勋在昨天的 gdc 大 会说的已经很明显了。首先你们关注第一个黄仁勋说的会翻倍的东西，你要明白啊，黄仁勋直接说了，二零二七年英伟达的营收会到达一万亿美元，如果你看之前的业绩指引，在二零二六年英伟达的营收会去到五千亿美元。你们知道为什么我们董事会人多以及大家都服吗？ 因为我在四年前免费给你们推荐的英伟达，我会给你们讲英伟达会作为 ai 企业里面很重要的一个基础设置的存在，但是你们听吗？你们信吗？你们不但不信，你们刚上车英伟达的时候，英伟达有一波小的下杀，从三千五百亿杀到了两千七八百亿的时候，你们一堆人都说英伟达是一个垃圾公司， 想问一下你们，你们在这个世界上，你什么时候见到过营收能够破一万亿美元的企业？这是很夸张的，我相信现在你们看到了一万亿之后呢？你们内心又有一个小九九，以及有一个小秘密啊，你会觉得说，闭眼买英伟达闭账，对不对？我知道你们很多人有这个想法跟看法， ok， 如果英伟达到达一万亿美元营收的话，意味着它的市值如果是五万亿，它的 ps 倍数是多少？只有五倍，哎， 这些内容的第一个财富密码，我给你们爆料啊，你记好了，你听懂我接下来说的这个彩蛋，那么恭喜你，你很可能可以吃得到一倍的增长。我知道你们很多人想赌，英伟达到一万亿营收的时候，他市值难道只有 ps 的 五倍吗？也就是五万亿吗？他有没有可能是十倍呢？就是你们很多人期待的，他会不会是一只十万亿的企业？ 我就知道你们很多人这么想啊。好，我告诉你们一个很简单的资本市场，华尔街的定价啊，有没有可能呢？英伟达的商业模式跟苹果的商业模式对比，英伟达缺在哪？因为英伟达所做的产品， 它的整体的硬件设施永远不可能给到每家每户手里面， nvd 推出的所有硬件，它的客单价都是几万美元。所以 nvd 的 商业模式注定了它是一家兔逼的企业。 如果你还没有听懂，没关系，我再给你拆的细一点，我甚至会比黄仁勋所谓的 ai 五层蛋糕拆的更细。我告诉你啊，你去解读黄仁勋的五层蛋糕，你可能吃不到什么肉，你可能看不到下一家会翻倍的企业是哪一家，但是接下来我说的如果你听懂的话，你大概就知道英伟达以及整一个美股市场的 ai 下一步的路会 怎么走。如果你们没有看过我直播的话，以及你们没有看过我之前内容的话，你们到时候可以翻去看一下，我之前就教过你们一套经济学的底层逻辑，无论 n v 打黄人勋 a n d、 数字风这些芯片厂家，你怎么把你的利润分给漂亮，漂亮都不会允许你直接向我们这边出口，你们知道原因是什么吗？ 我相信你们在全球社交媒体上你们都搜不到我说的这个问题跟原因，因为达的芯片 gpu a n d 的 某些芯片出口不到我们这边的核心原因就在于 整体的货币贸易差之间的内容，因为英伟达的 gpu 你 卖的太贵了，如果漂亮直接允许 n v d 的 商品可以直接向我们销售的话，那么 n v d 会极大的削我们两边之间贸易顺利差。我之前就教过你们，金毛的关税他一定不会落实，一定不会实施，金毛的关税只是一个手段，去去除他们本土的通， 那个时候你们很多人杠我，说我比金毛还厉害吗？我比金毛还懂吗？不是我比他懂，而是我告诉你们，我从六年前就告诉过你们，漂亮能强大的原因在于漂亮对全球是零关税，以及漂亮的核心目的就是给全球的人都在他漂亮能够挣得到美元， 也就是他是一个所谓的你们在全球都会看到所谓的叫若美元政策方向，所以漂亮一定不会让你因为达过万亿美元的一个单一商品出口给我们，因为这样子你会极大的削弱贸易之间的顺利价，就会导致什么美元没办法如此强的绑定我们人民币计价的生产资料。我说到这里，我相信很多人没有经济学底层逻辑的已经开始烧脑了，听不懂的 我就用一个大白话给你拆解一下，你就能够懂了。比如说去年四月份的关税，为什么我会给董事会的兄弟们说，完全不用担心，直接闭眼买入，我们成功的都超到了四月份的最低点，你们知道逻辑跟原因是什么？我为什么能够直接告诉你们，漂亮绝对不会加关税，因为漂亮此手段就是为了去解决美元的通胀问题。好，我考你们啊，如果你知道了漂亮即将在接下来的三个月 要把官司翻倍的话，此刻你在全球各地做外贸的话，你要把货物运往漂亮，这个时候你还有三个月的窗口，你会做什么动作？我相信你们绝大多数人一定会把这三个月的时间窗口尽可能的把更多的库存货物给送过去吧，可能会送一年、两年、三年的货物过去。你只要明白经济学的一个底层逻辑，这也是我教了你们六年的， 你只要永远记得一个公式，等价交换物等于生产资料，这就是货币的底层框架，通常的原因就在于货币太多了，生产资料相对较少。那么关税的这个手段就会导致什么你的生产资料可以提前运送一年、两年、三年的生产资料过去， 从而呢去拉低了，减少了货币跟生产资料之间的差距，当你能够再平衡货币跟生产资料的关系的时候，好，接下来就是放水。这就是你们很多人问的，为什么最近石油的价格这么多波动？ 如果你没看过我直播，没听过我董事会内部的内容的话，你可能你还是不理解这一套，但是没关系啊，我可以跟你说一下，我们董事会在去年说过，什么漂亮只会让一类制造业回去，那就是半导体制造业，这是一个点，第二个点漂亮放水只有一个大支柱，那就是石油，这都是我教过你们，告诉过你们的。 其实你只要掌握了这两个底层逻辑，美联储怎么玩你就知道了。当美联储开始放水的时候，你要明白，不论是英伟达、特斯拉、苹果、亚马逊、微软、 openai 等等等等企业，他们一定需要美联储的水， 他们才可以相对的分到一定的税。我不知道你们听不听得懂啊？因为所有的企业他本质上不创造货币，所有的企业所提供的服务商品，他本质上只是去再分配货币，能理解什么意思吗？这句话啊，你们没在董事会，我免费告诉了你们， 你们就知道为什么我们董事会的兄弟们能够拿一只票拿的这么的安心。如果你听懂了我这句话呢？我相信你的财富认知跟水平啊是相对较高的，我相信你没在董事会，你都会马上上在董事会的，你会感受到。我靠，如果有人提早跟你说这句话的时候，那 你还会做出任何的投资决策跟错误吗？所以你想做好二级特简单，你根本不需要去看这个企业在说什么，你只要明白一句话，所有的上市企业，他们本质上不创造货币， 他们本质上只是通过自己的商品或服务去再分配抢这个社会上的总货币量。能理解什么意思了没有？其实我已经把答案都说出来了，但是我相信你们好多人还是猜不到他是谁呀。哎呀，没办法了，董事会老规矩，你懂的也 z 懂头哥懂头网你懂的。

token？ token 还是 token？ 昨晚老黄在 g d c 舞台上反复就这一个词，因为未来的一切都是 ai， ai 的 一切都需要 token。 你 需要 ai 写邮件扣十个 token， 你 需要 ai 做 ppt 扣一百个，你需要 ai 陪你聊一个小时扣一千个，你以为这是壳外皮？不，这不是预言。我把昨晚两个小时的发布会给你总结成老黄发布的三套新规则。第一套规则让 token 变得像空气一样便宜。 vio robi 平台来了！三纳米工艺加 hbm 四内存，意味着芯片能塞进去的东西更多，跑起来更快。五倍推理吞吐量加上 nvfp 四新格式，意味着同样的时间能干五倍的活，同样的活只用几分之一的资源。这一通操作下来， ai 推理的成本直接被砸到了十分之一。 再加上 vio robi nv 六个七十二计件训练顶级 mo 模型，只需要上一代平台四分之一的 gpu， 以前四个人干的活，现在一个人干完。 还有之前收购了格鲁克公司发布的格鲁克三 l p x 机架，二百五十六个 l p u 处理器，每兆瓦吞吐量提升三十五倍， 专门跑推理的芯片，效率干倒三十五倍。这一整套砸下来，结果是什么？ token 比自来水还便宜，它不再是稀缺资源，它会像空气一样，你感觉不到，但一刻也离不开。 a w s 已经部署了超过一百万款 nv 加 g p u， 微软 air 第一个跑通 vivo robin nv link 七十二，他们在建的不是芯片仓库， 而是未来世界的自来水厂。老黄还端出了一整套软件， nano cloud 加 aint 的 toy kit， 帮你自己手动打 ai。 aint 的 从硅片到软件，全站开发，这不是在卖芯片，这是在给每家每户装水龙头啊！第二套规则，让 ai 进入每一寸空间。 dlss 五，老黄成为图形领域的 gpt 时刻， ai 时时生成电影级画面，逼真到分不清楚是游戏还是现实。生化危机，霍格沃兹遗产已经用上了 n e x 芯片，任伟达杀入的 pc 处理器市场，二十个二模核心与联发科合作集成 gpu， 性能对标 rtx 五零七零， ai 将装进你的笔记本，你的手机本地就能跑。 ai 进的 i g x store 平台，已经装进了卡特比勒公司的挖掘机力和强盛的手术室里。 还不够，老黄在现场说了一句，全场安静了两秒，我们要去太空了。不是想去，是已经去了。 nvidia， 微软 rubin specs one 轨道数据中心芯片上天，数据中心上天， ai 上天。然后他说了一句让所有工程师道谢凉气的话， 在太空中，没有传导，没有对流，只有辐射，我们必须想办法在太空中冷却这些系统。地球上所有的散热经验全部作废。你的手机到强生的手术室，到地球轨道， ai 正在覆盖所有你能想象的地方。第三道规则， ai 开始自己动手。 open h 全球最大的手术数据集，七百七十六个小时真实手术画面。强生的手术机器人已经开始学习怎么做手术了。 alpha fu 的 数据库新增了一百七十万个蛋白质复合物，推理速度提升一百倍，药物发现的速度被彻底重构。 perfect alpha mail 发布新基础模型，专门推动人形机器人进化。老黄在现场，让冰雪取暖的雪宝直接从屏幕里走了出来。 不是特效啊，那个雪宝有实体，能走路，能对话。背后是 amy vors 模拟 neutron 物理引擎 isec， 机器人平台在实时运行，数字和物理之间的墙被推平了。 这还没完，老黄把未来三年的路也画好了。 viroubin， 现在生产中， viro ultra， 二零二七年下半年， 一个机架的工号顶得上一座小型工厂。这玩意不是电脑，而是工业级的心脏起搏器 freeman。 二零二八年两年后， ai 会在光速里思考， freeman 用光代替电，让数据跑得比神经信号还快。当几千块 gpu 连成一片硅光的技术会让它们向同一个大脑在呼吸，连接，从此不再是平静。 所以整场发布会其实只讲了一件事，我们的未来全是 ai 以前的技术革命，整体机、电力、互联网都有参照系。整体机之前有水车、风车、电力之前有煤气管道，互联网之前有电报电话，但这一次地图没了。没人知道当 ai 便宜向空气覆盖到太空还能自己动手的时候，人类会变成什么样， 老黄自己也不知道，他只是在解决问题。芯片散热、太空辐射、手术数据、蛋白质结构，一个一个解决，然后把路铺到我们脚下。至于这条路通向哪里，没人走过，也没有人知道。