算力芯片和存储芯片有什么区别
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06:30查看AI文稿AI文稿一觉醒来，存储 cpu 大 涨，大家有吃到肉吗？那今天涨上去的票我就不给大家多说了，今天主要给大家说一件事情，就是大 a 这边目前市值还是比较偏小的，业务比较纯正的 存储和 cpu， ai 算列芯片公司呢？有哪些我们可以捡到宝的，可以提前留意的。孙哥也说了吗，永远缺存储。那这条视频没有任何投资建议，纯纯提供思路。开始之前呢，基础的概念先给大家过一遍，老手直接可以跳过啊。说一下芯片， 芯片呢是只要用半导体做出来的，装在电路板上的核心计算器间都叫做芯片。那芯片呢？下面又分为 gpu 啊， cpu 啊，还有存储芯片，都是属于芯片的一种，它们的功能各不相同，像 cpu 是 计算芯片啊，代表的公司像英特尔， amd 啊，高通啊。那 gpu 呢，代表的公司有英伟达呀， amd 啊，英特尔。那存储又分为闪存和内存。那代表的有三星电子啊，美光科技啊，海力士，还有个超级巨头，就是 当这些芯片做啊，制造加工的就是排积电了。那分类搞清楚了，后面的我们看公司就能够对号入座，哎，我们看的公司属于哪种对不对 啊？好，核心来了啊，把这些潜在芯片公司我们怎么判断它行不行呢？我这边呢，用国内的海光信息给大家举例子，没有任何投资建议，就是纯举例子。很多人说，哎，我判断一家公司行不行，一上来得看财报， 财报是要看的，财报是结果，但它不是原因啊，你们如果只看营收和利润的话，那就是后知后觉，真正能够帮你判断一家公司行不行呢，要看以下五个方面。第一个看一下这家公司走的是什么技术路线。芯片行业呢，它很看它的架构，那比如说你做 cpu， 如果你走的是 x 八六路线的话，那全球就三家公司配送，分别是英特尔、 amd 和海光。 x 八六架构呢，指的是像英特尔和 amd 啊使用的那个指令级标准，那全球百分之九十以上的电脑和服务器都是基于这个架构运行的。 x 八六架构呢，授权不是你能够想买就能买的，它的币类是比较高的。 像我们国内的海光呢，是团队是从中科院出来的，那当年也跟 amd 搞了合作，那个时候海光拿到了这个 x 八六授权，那 这个起点已经甩开了国内很多大部分同行了嘛。再说一下像龙心中哥这样的公司，那这样的公司走的是完全自研的一个价格，但有很大的问题就生态比较弱啊，不是说性能不行，比如说不是说产品不行，而是软件开发商不愿意给你配。比如说你芯片再好，人家软件通过你这个芯片他跑不起来，那客户就没有客户买了嘛。 所以说你看一家新政公司，第一步要搞清楚它是它的技术路线， x 八六有授权，但它有不确定性，如果是 a i m 这个架构呢，是要交授权费的。那第二个我们要看一下产品到底能不能打。刚刚说了路线，那现在我们要考虑一下这个产品， 国内的这个芯片产品对标国际的竞品到底是什么水平？比如说像海光的 cpu 单核大概是英特尔封代的六七成，但是核心数多，在服务场景下，差距没有大家想象的那么大，关键是价格只有英特尔的三分之一，大概是三分之一。至于性价比路线呢，在国内政企啊 或者是运营商市场是比较能打的。海关还有个东西叫 d c u 深算系列，那是对标英伟达的 g p u 的， 目前性能算是差一点啊。但是有一个很关键的优势，就是你在国内买到的 ai 算力芯片里面，海关的 d c u 是 少数能够大规模出货的一个 产品了，虽然它性能不是很好，但是它那个生态还是蛮好的，在国内的生态还是蛮好的，这就好比买车，你不一定非要买最好那台，对不对？你得买得起对不对？很多国产芯片啊，参数虽然很好看，但是软件配套跟不上，那比如说客户买了就直接放在那里，吃亏了，产品好不好不是看你的参数报表的，要看 客户用不用，怎么看用不用呢？要看这家公司产品有没有真实的大客户，持续的复购的话，那说明还是还可以的这家公司。 第三个我们要看一下行业，芯片呢，是个强周期的行业，那尤其是存储那三年一个周期，但是 ai 算力这条线不一样，它不是周期波动，它是结构性的增长，为什么呢？因为全球 ai 算力每年的需求都是在翻倍的，这一点呢？大家可以在很多 啊报表上都能看到，但是你能买到的算力芯片就那么几家，因为它是一家独大，而且现在还被出口管制卡着对不对？国内能用到的高端 g p u 也是有限的，这就逼出了一个特别大的巨大的国产替代空间。比如说你像海光的二十三年的营业收入掉到了百分之十七，那这是因为 而信创采购的节奏变了，但是二四年呢，它又回到了百分之五十二，二五年，百分之五十六说明驱动力已经变了，从纯信创变成了 ai 算力的一个真实的需求，那这个 beta 的 转变才是最值得关注的一个公司从政策驱动变成需求驱动，那它 说明是做的蛮不错了。那行业这边具体怎么看呢？主要是看三件事情，是看全球 ai 的 资本支出，比如说之前的 metta， 他， 他为了这个啊，这个算力啊，砸了多少钱呢？这都算是那个 ai 资本支出。那像还有看了一点，就是国内新创的政策的一个节奏，看政策。 第三个是看出口管制的一个动态，这三样决定了的行业的一个天花板。第四个我们要看一下芯片行业的壁垒，芯片行业壁垒很高大家知道，但是壁垒跟壁垒 不一样，它分为两种啊。第一个是政策壁垒，比如说你不买国产的，就没有别的选，那信创市场大部分公司靠的就是这个，好处是基本盘比较稳，但是坏处就说一旦政策有变化的话，那可能你就没有所谓的 一些优势去跟别的去比较了。那第二个是技术壁垒，那比如说什么意思呢？我的东西你做不出来，或者说你做出来的也没有我的好用。比如说像海光的 x 八六授权蓝鲸科技的内存接口芯片呢，是全球排前三的，这个叫技术壁垒，所以说你要看一下这家公司的技术壁垒属于哪一种，属于 政策啊，还是技术啊？还是什么之类的。第五个就是要看财报，要回到最本源的，当然财报很多了，那个你翻翻翻的挺烦的，你要看几个关键数据，比如说第一个要看营收增速，比如说连续几年百分之四十以上的一个增速，说明产品在放量，不是一次性的订单，说明还不错 啊。海光的话，二二年二五年的营收从五十一亿干到一百四十四亿，那四年翻了近三倍，说明还是不错的。那第二个要看毛利率，百分之五十以上算是健康的，像海光常年是百分之五十到百分之六十三，说明他有一定的定价权 啊，不是靠价格战活着的。那第三要看研发费用啊，芯片行业这种高科技啊行业，他是非常看研发投入的，如果研发投 投入不够的话，说明这家公司也没有把重心放在这个上面，可能重点在搞别的东西吧。而且海光这个数字是接近百分之二十九，一年砸了四十多个亿，属于 a 股芯片公司里面的一个 上面的一个水平了啊。最后我们看一下现金流，因为账上有钱比什么都稳嘛，那海光的净现金有六十二个亿，他是不差钱的，基本上是看上面这五个点。至于数据嘛，你可以去东方财富或者是同行顺搜代码就可以。
390都市隶人ing
04:00查看AI文稿AI文稿三分钟一口气帮你看懂 ai 存储这条万亿产业链，读懂它，你才能真正理解孙雨辰说的那句话，短期缺芯片，长期缺能源，永远缺存储。你可能会想，存储 不就是买块硬盘的事吗？怎么会永远缺？这里藏着一个大多数人不知道的事实，今天的 ai 服务器， gpu 的 实际利用率只有百分之一左右，剩下百分之九十九的时间， gpu 在 干什么？ 在等存储，把数据喂给他，这就是 ai 界著名的内存强算力是发动机，存储是油管，而这根油管永远不够粗。搞懂这条产业链，记住三个词， hbm、 d 二 m n n d。 这就是 ai 存储的三层架构，从快到慢，从贵到便宜，缺一不可。第一层， hbm 高带宽内存，你可以把它理解成 gpu 旁边贴身的超高速存储档， 数据不用走远，直接就在 gpu 旁边堆着，想要多少秒集取用。按二零二五年初的市场价格， hbm 每 gb 的 价格约为 d d 二五 r d i m 的 二点五到三倍。 贵，但没有它， ai 训练根本跑不起来。现在谁在做 hbm？ 三家公司， sk 海力士、三星镁光三足鼎力， 其中 sk 海力士占据全球约百分之五十八的份额，已成为英伟达、谷歌、 openai 的 优先供应商。关键数据每光调高，二零二五年， hbm 市场规模展望至三百五十亿美元以上， sk 海力士二零二六年全系列 hbm 产能已全部售罄， hbm 四单价确认约五百六十美元，比 hbm 三亿高出百分之五十以上。已经卖完了，还没开始做，这就是永远缺存储的含义。 有了 hbm 之后，下一步还需要更大容量的仓库。第二层， drm， 你 可以把它理解成人的工作记忆，不是长期储存，是当下正在处理的东西。放在这里， 一台普通服务器大概需要一百二十八 gb 到二百五十六 gb 的 drm， 而一台 ai 服务器呢？ ai 服务器对存储容量和宽带的需求是普通服务器的八倍以上。 trendforce 预估， ai 与服务器相关应用到二零二六年将占 drm 总产能的百分之六十六。 三分之二的 drm 能都被 ai 服务器吃了，剩下的留给手机和电脑，所以你买电脑内存条时感觉越来越贵。根源在这里。每人预测 drm 超级周期将延续至二零二七年上半年部分 drm 合约价未来半年还有百分之五十以上上涨空间。 第三层， n n d。 flash， 你 可以把它理解成超大容量的冷冻仓库，不需要实时访问的数据打包放这里，主要产品是企业级 s s d 里 s s d。 杜片太明 ai 训练需要海量数据集，这些数据平时就躺在企业级 s s d 里。 sk 海立士开发出业界首款三、二幺层 e t b t l c n d。 闪存，三星完成四百层 n n d。 技术开发， s s d。 正在向一百 tb 时代迈进，全球数据总量以约百分之四十的年复合增长持续攀升。 冷库需要无限扩建， n n d。 的 需求同样没有天花板。三大存储原厂三星、海立讯、美光的 h b m。 几乎垄断高端市场， 但它们的产能全部倾向 ai 服务器，导致消费级和中低端市场出现真空。预计未来二到三年，消费级存储芯片国产替代率将从百分之十五提升至百分之三十以上。 布局这个空间的国产公司 d r m。 设计端的造翼创新、北京军政模组制造端的百维存储江波龙，以及做 n n d flash 的 长江存储，这条替代赛道 才刚刚开始。现在可以回答孙雨辰那句话了，为什么永远缺存储？因为整条 ai 产业链的逻辑是，算力越强，对存储宽带的需求就越高。模型越大，对存储容量的需求就越多。这是一个正向加速的螺旋，没有天花板。
5561扫地僧说武林
04:21查看AI文稿AI文稿光模块， a s i c p c b 液冷四个算力热门方向，如果只选一个的话，你会选哪个？它是整个 ai 算力领域不同的四个方向。从去年到今年，大家都在炒光模块，意中先不断地在创历史新高。那为什么炒光模块？因为当大家看到以英伟达为代表的 芯片算力是越来越厉害的时候，你要把这些数据，把这些算力要进行传输，需要通道低延时、高速率、低功耗，算力越来越大的时候，运输成了一个瓶颈，所以光模块就变得特别火爆了，水涨船高的这么一个逻 辑。那目前在光模块领域一个现实是什么？我在二零二四年是明确说过的，四百 g 要被淘汰的，八百 g 将成主流， 二零二五年整个主流就是八百 g 的 光模块。那么到了二零二六年，特别到下半年的时候，你会看到八百 g 的 实战率份额就会逐步下降，一点六 t 变成主流最多能维持一年，接着就会变成三点二 t， 变成一点六 t 和三点二 t 的 时候，传统的可擦拔光模块就变成 共封装方案， c p o 这个形式会形成下一代技术最核心的一个演进方向。今年下半年到明年以后，大家其实就开始不聊什么光模块了，聊的就是 c p o。 第二个 ic 类的这种芯片到底是它是一种工艺，或者说它是一种区别于英伟达的 g p u 的 一 种新的机制构成的可定制化的一个基础路线。最具代表性的公司是谷歌的 g p u。 原来英伟达是一统天下， 全球市场份额最高，技术能力也最好，生态也最完善，但是 a a 产业对芯片的需求不能只绑死在英伟达一家公司上，对英伟达而言意味着你的风险。所以大家开始搞 s k 类的芯片，定制化的算力芯片走在最前面最成功或者说最具代表性的就是谷 的 tpu 方案，我觉得这也是一个技术发展的路径。为什么？第一个原因我已经说过了，不能一家独大，从供应链的角度来说是有风险的，所有人都只能依靠他的时候，你没有谈判的权利，说多少钱就多少钱。第二个，他的才能是有瓶颈的。第三个，他的竞争对手或者说其他那些超级大厂，他也害怕只能靠英伟达。 所以不管是基于自身利益，还是基于 icl 芯片的这种技术前景，确确实实是另一条路，或者是另一个选择，将来 icl 芯片拿到 ai 芯片市场份额的百分之三十到百分之四，这也是必然的。你不要觉得 ai 算力芯片只有华山一条道，它是有多种 可选项的，国内也有 icl 这种有定制化路径的算力芯片，最具代表性的是阿里的平头哥芯片，包括华为的芯片，也其实是区别于英伟达的这个技术路径的。 第三个， pcb 本质上是基材，你所有的其他的晶体管，这些东西都要放在电路板上，你得把它理解为电路板。那么技术的要求越来越高，或者说难度越来越大的时候， pcb 也要从传统的材料要进化，比如说要做到 m 八 m 九，层数越来越高，单位面积里面的晶体管数量是越来越多，对基材的要求也越来越高， pcb 核心的是因为它的量上的带动到 b pcb 也在进化，是这么一个东西， 夜冷。我在强调夜冷的时候，你一定要把冷板放在夜冷的这个模块里。如果说只是纯粹的寂寞式的那种 夜冷方案，它目前的市场渗透率确实不高，百分之二十多，即便是你把冷板当成一个过渡方案，它也是夜冷的这个大家族里面的一个过渡方案， 把这一块加上，渗透率提升的会比较快。为什么我觉得液冷的渗透率提升的会比较快？关键是在于算力中心的整体功耗在大幅增长，单颗芯片的功耗在增长，机柜的功耗在增长，整个 ai 数据中心的功耗在增长。靠传统的 风冷散热，水冷散热，它有物理极限，那么你必须靠物理上散热能力更强的一种新的材料，那就是 液冷方案靠它去解决数据中心，解决机柜，解决芯片的这个散热问题基础上，也是这么一个必然的一个趋势。只不过迭代的速度要跟着英伟达的如比架构， g b 三百这些芯片的市场渗透的情况。 比如说 g b 三百乳品架构，它的出货量大幅增长，成为新一代的最主流的方案的时候，那么叶冷的紧迫性或者说必要性就会大幅提升。你还是得跟着算力中心的建设的进度去看叶冷的渗透率，美得很嘹咋咧？
3.6万关中铁人张大户
03:56查看AI文稿AI文稿现在全市场都在为英伟达的算力狂欢，但是很多投资者忽略了一个残酷的真相，决定二零二六年 ai 算力上线的，早就不是 gpu 本身的运算速度，而是存储芯片的供货量。 最近存储板块的疯涨，确实啊，刨赢了核心算力。为什么呢？因为整个 ai 的 产业正在撞向一堵极其难跨越的物理高墙，内存墙、 memory wall。 今天我不讲故事，只讲产业逻辑，带你深度拆解为什么存储芯片能在这个节点掌握定价权。三大巨头的格局下，普通投资者入场逻辑到底应该是怎样的？那为什么现在存储芯片成了 ai 产业链里最有话语权的环节？我们要从核心矛盾讲起啊。 在传统的计算框架下，计算单元和存储单元是分开的。大模型训练的时候， gpu 计算再快，如果数据传输的带宽跟不上，整个系统就会被迫降速空转。这就像是你有一台时速三百公里的跑车，却只能在拥堵的乡间小路上，动力再强也没用。 所以，为了打破这个瓶颈， hbm 高宽带内存成为了目前唯一的解法。 hbm 的 本质是通过极高难度的先进封装技术，把多层的存储芯片垂直打通，绑定在 gpu 旁边。简单说，就是把原来散落在外面的平房仓库 折成了摩天大楼，直接搬到工厂车间的大门口，让数据实现了直梯送达。这种物理结构的改变，让传输速度提高了数十倍。 但这里的关键逻辑在于，他的良品率和产能成了行业的死穴。这种摩天大楼的逻辑啊，就像你头发丝在头发丝的空间里叠十几层芯片，只要其中有一层电梯口没有对齐，整颗的芯片就得报废。 这种苛刻的工艺导致了极高的加工损耗。这就是为什么 hbm 贵到离谱，大家还要疯抢。因为在这个刚需加难产的逻辑下，谁手里有合格的产能，谁就掌握了二零二六年算利市场的定价权。看懂了缺货逻辑，我们再看看是谁在赚这笔钱。 全球高端存储市场是一个没有后来者生存空间的绝对寡头市场，目前牌桌上只有三个玩家，第一的绝对领跑者 s k。 海力士啊，我们家的大力士，他们压住了 h b m 最早量率最高、深度绑定了英伟达的供应链，吃到了这波产业升级最大的一块利润。 第二产能巨兽就是三星了，虽然在 hbm 的 前期技术验证上略微迟缓，但是他手中有全球最大的金元才能。第三就是技术突围。这美光作为美系独苗，他利用地源优势和更激进的公益点在强行抢占份额， 这三家公司垄断了全球百分之九十以上的供给。在需求端 ai 大 潮疯狂扩建数据中心的背景下，这些寡头实际上已经掌握了二零二六年科技硬件领域最核心的定价权。 那么问题来了，产业逻辑这么硬，普通人现在到底还要不要无脑跟进？作为财经博主，我必须提醒你一个行业知识，存储芯片是半导体领域最典型的强周期性的资产，现在的暴涨是需求爆发和产能受限的共同作用，超级上新期。 但是历史的经验告诉我们，一旦三星和海力士的扩展计划在未来一年集中落地，或者下游的 ai 应用变现能力不足以支撑购买天价的存储硬件，那供需关系就会瞬间逆转，引发强力的价格踩踏。 因此，对于普通投资者，实操建议是，第一，绝对不要在全网都在讨论存储芯片缺货的高潮期去追高核心厂商 盈亏同源，高一家往往意味着高的回车风险。第二，如果你看好这个赛道的长期性，请把目光往上移，去寻找那些能为三大巨头提供先进封装设备和检测耗材的上游供应商。 不论三大巨头谁输谁赢，只要他的才能还在扩张，这些卖水人的业绩的确定性远高于直接下场博弈。
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01:28查看AI文稿AI文稿算力的本质就是计算的能力，它决定处理数据，解决问题速度的快与慢。对于普通人来说，你有没有想过，为什么一万的手机不卡，一千的手机容易卡？就是因为他们的算力不同。 一万手机的算力源自一颗像超级引擎的最新款处理器。反观一千手机，处理器老旧，自然思维缓慢。所以呢，如果再具体一点，算力就是芯片处理和存储数据的能力。 芯片就像我们的脑子，聪明人和蠢人实际上就是算力不一样。说到这里，就要解释一下常见的两类芯片， cpu 和 gpu。 cpu 好 比餐厅里的行政总厨，技艺全面， 能驾驭各类复杂多变的菜系，从容应对各种不可预测的烹饪需求。然而，如果突然涌进一百位客人，每个人都点同一道宫保鸡丁，这位总厨也只能一份一份的单独炒制，不仅速度受限，压力也巨大。 而一颗 gpu 则像一只训练有素的帮助团队，虽然每个成员只擅长简单重复的操作，但在 cpu 总厨的调度下，他们可以同时开工，有人切菜，有人掌勺，并行协助，迅速产出一百份宫保鸡丁，效率远超单打独斗的总厨。 ai 的 学习与推理依赖海量计算，而 gpu 的 并行架构专为处理这类简单但庞大的计算任务而生，因此成为 ai 发展的关键算力支柱，未来一定是 ai 的 世界，所以算力会像电力一样成为核心基础设施，与之配套的各类业务空间巨大。
37未来数智世界
00:52查看AI文稿AI文稿搞定了 gpu 和 cpu 这些高端芯片， ai 算力中心就可以建起来了吗？ 不行，因为存储芯片不可或缺。目前全球的 ai 算力中心最紧缺的瓶颈是 高宽带的存储芯片，也就是 sbm， 而能够达到 sbm 三以上工艺水平的， 全球只有三家公司，分别是海力士、三星和美光，前两个都是韩国的企业。目前海力士将达到 hbm 四亿，而国产的呢，才达到二亿的水平， 中间还差了三代到四代的代差。你觉得国产的高端存储芯片能够很快赶上来吗？
76一道蓝光
02:09查看AI文稿AI文稿瞎聊板块，存储芯片跟 ai 还有服务器相关的东西很多，会涉及到很多的专业词啊， c 哥就尽量讲的更通俗好理解，所以就不会讲的太专业，只是为了把逻辑讲清楚给大家明白啊。首先给大家科普一下内存和存储这两个的区别啊，存储就是大家经常理解的用来存照片视频的东西，就叫存数据的， 内存呢是运行内存，一般是放在 gpu 或者是 cpu 旁边啊，这个很多对电脑不熟悉的有可能就会理解不了啊，大概意思就是 cpu 和 gpu 都是干活的，内存呢，就是用来存它们的干活进度，以及比如同时有几个伙要同时一起干内存就负责提供记忆啊。 最简单的理解就是呢，存储的东西关机了，他还存着内存的东西呢，就是临时的，他关机了就没了。内存是用来提升芯片性能的，存储是用来存数据的，为什么要分清楚他们两个的区别呢？ 先讲内存的逻辑啊，目前 a a 的 训练和推理需要超强的算力和性能，所以短期内对内存的需求量暴涨。但是内存这块，全球市场目前三个公司占了百分之九十三啊，分别是韩国的三星、海力士和美工啊， 基本上算是垄断了，但应该也看得到这三家公司赚翻了，股价也涨了很多，所以如果你要炒内存啊，基本上就只能选择这三家公司。再来讲存储啊，内存涨价，存储也跟着涨价。逻辑有两个，第一个是因为 ai 现在的发展越来越要求智能体的记忆能力， 特别是 ai 的 a j 做助手啊，以及越智能数据库其实要求就越大啊，所以需求也是指数的上升啊。 第二个原因就是刚才的内存三巨头，同样是存储的三巨头啊，他们近期把扩大产量，重心基本上都放在了内存呢，因为内存他们三是目前是可以垄断的，但是存储呢，虽然他们加起来占比超过百分之五十啊，但是还是有很多剩余市场份额是其他公司的，所以这个也就是目前 a 股能炒存储的原因啊， 内存和存储涨价的原因是需求短时间长太多了，但是提升产量啊，所以大家如果要进入这个板块的话，一定要关注国内相关公司的扩展进度啊， 目前来看，今年到年底应该至少都是涨价周期啊，所以这板块暂时是不会跌的，已经持有的可以继续拿着，但是由于位置也不低啊，还没买的，追高还是要注意风险。
1904C哥养基
04:025大熊
01:07查看AI文稿AI文稿马老师，嗯，今年还有哪些可能会爆发的赛道存储芯片？为什么会看好这个概念？能耗稀缺需求爆发， ai 服务器 drm 需求是普通服务器的八到十倍， 消耗全球超过百分之五十以上的内存潜能供给端三星海力士镁光将百分之八十以上的先进产物转向高毛利的 hbm 和 ddr 五，导致成熟 drm 能锐减， 价格上路径清晰贯彻全年供不应求，至少会延续到二零二七年以后。 那我们投资的话，未来应关注哪些方向？呃，今年 hbm 四量产落地， hbm 五也在规划中，谁能在这个领域产量最大，谁就最受益。同时跟踪 hbm 与 c 叉 l 等后 hbm 时代新架构的产业化进展， 谁能在这些新技术领域突破，将决定下一个两到三年的竞争格局。另外，国产设备材料替代突破是中长期价值重估的核心变量。
31马良话社
04:42查看AI文稿AI文稿别再被算力硬件绕迷糊了，光纤、光模块、 cpu、 pcb 存储、夜冷，看似一堆专业词，其实逻辑一条线就能串透。今天侠客花三分钟一次性给你讲清算力全链路，谁是刚需，谁看未来，谁拿业绩说话，听完直接通透。 很多人一看到光通信、 pcb、 存储、夜冷这些词，脑子就懵，到底谁是主线，谁是跟风？哪些能走趋势， 哪些只是轮动？两天，我先把结论讲清楚，近期市场风格已经明显变了，大 a 现在最认的不是谁故事讲的玄乎，而是谁逻辑更硬，业绩更实，确定性更强。所以你会发现，资金越来越偏向中季、新易东山得名这类趋势票。这不是巧合， 是资金在从高位情绪往产业逻辑加业绩兑现。千玺算力硬件到底怎么理解，其实一点也不复杂，把它当成一台超级电脑的六大关键模块就行。要让这台超级电脑长期稳定、高效率运转， 必须同时满足六个条件，传得动、跑得快、能升级、接得住、存得下、扛得住热。我按这个顺序给你串起来。第一，光纤数据主干通道负责传得动。 光纤就是超级电脑的数据，主干通道数据从 a 到 b， 先得有路，而且要够宽够稳，否则车一多就拥堵、延迟、飙升。所以光纤这条线一般不靠一两天，情绪更像产业底座， ai 需求越大，基础设施越吃紧，修路扩路的确定性就越强。 第二，光模块高速接口负责跑得快。如果光先是路，光模块就是超级电脑上的高速接口，它解决的不是能不能传，而是能不能传的更快、更稳定。 ai 训练和推理的吞吐量越大，对传输速度的要求越极致。到了这个阶段，瓶颈往往不是有没有服务器，而是服务器之间的数据能不能跑起来。所以市场更愿意给估值，给趋势的，往往是业绩兑现更清晰的核心票。 比如中继、新一天服，它们强不在概念多，而在于订单和业绩能持续，是典型的硬环节。第三， c p u。 光模块的下一代升级。 c p u 可以 理解为光模块更深度、更高级的一代升级路线， 让关键连接更集成，信号路径更短、损耗更低，相当于把高速接口进一步贴近核心计算位置。但你一定要记住，预期更大，波动也更大，它更偏。未来路线落地节奏、渗透率、技术路径变化都会影响定价。 所以 c p o 不是 不行，而是更吃节奏，市场会反复拿它做情绪拉扯，你把它放在下一代升级的位置上看，就不会被短期波动带偏。第四， p c b 主板与承载平台负责接得住。 p c b 绝不是边角料。更像这台超级电脑的主板，承载平台、高速信号供电、连接器件安装最后都要落在它上面。 服务器交换、激光模块升级，带来的不是多用一张板，而是板子全面升级，层数更高、材料更高级、损耗控制更严、散热与信号完整性要求更苛刻。也正因为 pcb 更偏制造、更偏订单、更偏业绩，它往往更容易走趋势， 核心可盯东山互电、深蓝深科技，很多时候它不天天炸，但回头一看，趋势已经走得很扎实。第五，存储内存硬盘负责存得下，模型越大，数据越多存储就像超级电脑的内存，硬盘存不下，训练做不动，读写跟不上，推理也跑不顺。 存储更妙的是双逻辑，一边吃 ai 需求的结构性增量，一边叠加行业周期修复去库存结束涨价的弹性。 所以你会看到存储经常走出反复被提起反复走趋势的结构。行情风格上得名立百为偏弹性，燥意将波偏稳。 第六夜冷散热温控负责扛得住，热通道有了，速度上去了，承载升级了，存储扩容了， 但温度压不住，机器照样掉线，严重时直接停机。算力密度越高，散热越从锦上添花变成生死线。一句话，算力越大，散热越值钱。密度越高，越冷越刚需，筛选也简单，业绩兑现更清晰的，更容易走趋势， 因为弹性更强，高栏同飞也值得留意。最后送你一句核心心法，市场正在从谁能讲故事到谁能交作业。所以 ai 硬件正确打开方式是 核心。看业绩，趋势看承接，弹性看节点。想把这套算力硬件地图背熟的收藏，多看几遍，评论区见！
1392财经侠客行
02:35查看AI文稿AI文稿大家好，今天我们来讲一下 ai 算力加存储，那今天呢，可以说 a 股是非常热闹的， 从盘面跟数据看呢，科创五零一度涨超百分之八，全市场呢有四千加上涨白股涨停，其中比较集中在芯片，算力存储集体爆发。那今天我们就是来讲一下 ai 算力加存储， 其实关键词就一个， ai 硬件链全面共振，细分呢是三块，一个是存储芯片，一个是算力芯片，还有一个就是 cpu。 那 算力加存储爆发的原因呢？它一个是外盘加产业共振，驱动每股存储巨头创新高。第二个呢是算力，是刚需， ai 硬件产业链，它就等于结构性最强方向， 大模型吃算力，算力就需要芯片加存储加光模块，所以说呢，也是一个产业链联动。第三块从资金面来看呢，科创五零零涨，题材集中，不是轮动， 那这里一共四块存储芯片，算力芯片，算力租赁和 cpu。 我 们先来看存储芯片，也是今天最强弹性核心， 那有江波龙是存储模组龙头， ai 服务器放量最直接受益者，今天呢也是创了历史新高，照一创新，这里是 flash 加 mcu 双龙头，是国产存储核心中军得名利呢，小市值加高弹性 情绪加业绩双极标，百位存储深度绑定 ai 级业绩爆发型公司。一句话总结，存储就是 ai 时代消耗品，需求最高，弹性最大。 第二板块呢，算力芯片有海光信息，是国产 cpu 龙头，那今天呢，也是二十厘米涨停，含五 g， 是 ai 芯片第一辨识龙头， 算力核心资产龙芯，中科是国产 cpu 自主可控核心。蓝起科技，这里是内存接口芯片龙头，卡位 hbm 产业链。那算力芯片这里一句话总结呢，就是 ai 的 发动机。第三块算力租赁呢， 主要是国东方，国信是算力调度加数据中心，利通电子是算力租赁加服务器。携创数据呢，这里是 i 服务器加算力基础设施。东阳光百亿算力订单直接点燃板块。 算力租赁呢，也是最快变现的 ai 赛道，因为有订单有业绩，所以容易走趋势。最后一块 cpu 呢， 可以说是今天第二梯，对墙有中继虚创是全球光模块龙头，新一胜呢，是高速光模块核心场。剑桥科技 c p o 核心标地，沪电股份 ai 服务器 p c b 龙头。那 c p o 呢，就是算力的传输系统， ai 规模越大越受益。
06:08查看AI文稿AI文稿这事你可能很懂，可你老丈人八成不知道汽车上算力到底是个啥。传统车没这玩意不也开的好好的，动不动就两百 pos、 五百 pos、 一 千五百 pos， 这个参数到底有啥意义？ 行车电脑、智驾系统、车机芯片的算力有啥区别？今天一次性给你讲明白，日常用车到底多少算力够用，能撑几年不被淘汰？ 先要搞懂最基础的 topos 算力到底是什么概念。简单说， topos 是 每秒万亿次的运算，这可是智能汽车处理数据的核心操作。 topos 就 相当于芯片每秒能完成一万亿次的这种基础计算，大概等同于一秒钟内完成十亿道。复杂的数学题听着吓人，但关键得看用在哪。 接下来划重点啊！行车电脑、智驾系统、多媒体、车机的算力完全是三码事，千万别混为一谈。 行车电脑的算力就像家里的老管家，只管柴米油盐这点基础活，控制发动机的喷油、变速箱换挡、刹车力度这些核心的行驶功能，他根本就不需要高算力一 tops 对 于他来说都绰绰有余。 甚至大部分传统车的行车电脑算力连零点一 tops 都不到，因为他只处理固定的逻辑，不用分析复杂的数据。 而智驾系统的算力，那可是安保队长得二十四小时盯着四面八方的动静摄像头拍的画面，激光雷达扫到的障碍物、毫米波雷达测的距离全靠它实时分析，还要瞬间做出要不要刹车、该不该变道的抉择。车速六十公里每小时的时候，一百毫秒的延迟就会多跑一点六米， 这可是安全生死线，所以智驾算力越高，反应越快，越安全。多媒体车机的算力，就像家里的娱乐总监管、导航、看视频、语音交互这些事，比如高通的八五五芯片，算力大概有几十个 pos， 足够支撑四驱的语音啊。四 k 的 视频和多应用同时运行， 再高的算力无非就是游戏更顺畅，对驾驶安全其实影响不大啊。接下来再说说传统汽车和智能汽车的核心区别。传统车呢，是分散小作坊，用的是分布式 ecu 架构， 每个功能都有独立的小控制器，就像各部门各自为政，数据没办法协同，也谈不上集中算力，顶多是每个小控制器自己算自己的，所以根本不需要谈算力这个概念。而智能汽车是中央集团公司，用预控制器甚至中央计算平台，把所有的数据集中处理， 算力就像公司的总调度中心，能同时管研发、生产、销售，效率和协调性，完全不是一个量级。简单说啊，传统车就是手动记账，智能车是超级计算机记账，这就是为啥现在的车都开始凭算力了。 现在市面上主流的一些智驾芯片和车型啊，给大家整理了一部分，首先第一，英伟达高端市场的算力一哥 o n x 芯片，算力二百五十四 pos， 小 鹏 g 九，比亚迪的高端车型啊，致己 l 七都在用双 o n x 方案，算力达到五百零八 pos。 理想 l 九，小米 pro 七，二零二五年极客零零七都是这个配置好城市 n o a 毫无压力，下一代算力芯片高达七百套，未来呢，会搭载到理想的 maga 和领克九百等车型上，接下来呢就是华为背靠鸿蒙智行， 那是不是很厉害？ mdc 八幺零芯片算力四百 top， 问界 m 九、阿维塔幺幺零七质界 r 七都搭载的是它，支持全场景无突置驾。 mdc 六幺零算力呢，达到了两百 top， 下放给问界 m 七，质界 s 七，让二十万级的车型也能享高阶辅助驾驶。 接下来啊，就是大家对标的车型，特斯拉自研的 fsd 芯片独树一枝， hw 四点零平台搭载的 a i 四芯片算力达到七百二十 pos， model 三、 model y、 model s 和 x 全系标配，纯视觉路线照样能实现精准感知。下一位就是国产的地平线 国产终端王者征程五，芯片算力高达一百二十八 pos， 未来萤火虫理想 a d pro 版都在用，性价比拉满，没有激光雷达也能支持 l 二加级的辅助驾驶。 还有征程的 g 六 p 芯片，能效比超高，长安深蓝的 l 零六、星途的 e t 五等车型都在用它。 ok！ 最关键的问题来了，日常用车多少算力才够用？能维持几年不被淘汰呢？ 首先啊，看看你的用车需求，如果只是城市通勤，高速开个自适应巡航，车道保持也就是 l 二级的辅助驾驶，那其实到两百 top 制驾的算力就完全够用了。按照行业的发展速度啊，支撑五到七年不落后完全没问题， 毕竟 l 三级以上的自动驾驶要大规模的落地，法规和算法比算力更关键。如果想尝鲜城市 n o a 跨层记忆泊车这些 l 二加的这个功能， 或者以后想通过 o t a 升级实现的更高级的支架，那至少得选择两百到五百 top 的 算力，这样才能预留足够的升级空间，撑七到十年基本没什么问题。但是这里啊，要注意一点， 别盲目的追求高算力，并且羊毛出在羊身上，比如像一些一千 tops， 甚至一千五两千 tops， 大 多啊，这都是为了将来更高级的，比如像 l 四级以上的自动驾驶准备。咱们日常用车啊，其实现在根本用不上，纯属浪费钱， 而且还要看算力标注是稠密 tops 还是稀疏 tops， 前者才是实打实的物理算力，后者是算法折算的水分，得擦亮眼睛。这个就是要展开，就有点太长了，这就不展开了。好吧，大家知道这个就行了， 总结一下啊，算力不是越高越好，匹配需求才更重要。其实日常咱们代步车啊，就选择两百 top 置驾的算力，几十 top 车机算力的车型性价比其实是最高的，如果追求长期升级的潜力，比如说这车，我可能要用的更长时间，当然电车这东西能不能撑，这就是另一码事了。 闭嘴，那其实像这种情况，那我选择这个两百到五百 top 的 也就够了，其实行车电脑的算力啊，这个多少 top 够不够用，其实不用你操心，车漆早就给你配好了。对，好，那么关于车机芯片这事，咱们就聊明白了，那么现在其实车机芯片已经不仅仅是新能源汽车的专属， 那现在其实也有一些燃油车已经开始搭载上了这个高阶的芯片，已经可以实现 l 二甚至更高的驾驶辅助功能。那么都有谁呢？靠不靠谱呢？打在评论区里边，咱们讨论一下。
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