黄仁勋新的数据传输方式
黄仁勋称，铜线已经无法满足需求，光学技术应用会以前所未有的规模扩大，因为黄仁勋看到了未来产业红利，那就是光学技术应用用光纤进行数据传输，随着计算需求的增长，对光纤需求将会出现大幅度的增加。 英伟达对康宁玻璃啊投资了三十二亿美元用于数据中心光纤电缆的生产。怪不得那个长飞光纤十个月涨了十倍，这么大的利好被老黄给捅出来了。
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00:42查看AI文稿AI文稿铜线已经满足不了 ai 的 发展了，黄仁勋最新发声，下一代的 ai 基础设施必须大规模采用光学连接。黄仁勋在采访中明确表态，当前 ai 大 模型参数暴涨，算力及群已经迈向万卡级。铜线早已触达物理极限，在高速传输下信号衰减严重，带宽不够，功耗还极高，根本撑不起大规模 gpu 携同运算， 取而代之的应该是大规模的 gpu， 携带可达一点二 tps， 是 铜缆的十倍，传输距离更远，功耗更低。 黄仁勋还强调，未来将以一种以前从未拥有的规模来扩大光学技术的应用。为此，英伟达将豪掷五亿美元，牵手康宁，在美国新建三座工厂，将光连接的潜能直接提升十倍，锁定 ai 算力的光速命脉。
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03:00查看AI文稿AI文稿朋友们，黄旭勋最近说了一句让整个科技圈和投资圈都坐不住的话，说 ai 发展到今天，铜线已经不够用了，得换成用光来传数据， 说白了就是 ai 发展的太快了，铜线已经扛不住了。而且黄旭勋他不是嘴上说说，就在前两天，英伟达和康宁签了一个多年合作，英伟达对康宁的总投资上限是三十二亿美金，而康宁要做的不是普通的扩产，而是要把美国光连接的制造能力提升十倍，光纤的产量要扩大百分之五十以上，还要新建三座新的工厂。 你要知道英伟达以前什么时候干过这种事，以前都是供应商追着英伟达要订单，而现在是英伟达亲自掏出几十个亿，先把产量给锁住。这说明黄仁勋已经看明白了一件事情， 铜线这条路已经走到头了。为什么这么说呢？因为 ai 越往后发展，数据传输的越多越快，铜线就越扛不住。这就像是一条老路，车越来越多，路却还是那条路，最后肯定得堵死。 所以这不是想不想换的问题，是不换就跑不动了。现在的大模型越做越大，算力集训也越堆越猛。所以过去那套铜线传输数据的方式开始暴露出了几个问题，就是一旦传的太远，就容易变慢，传的太快就容易发热，而一发热，整套的系统效率就会掉下来。所以传不动就是传不动了，这不是优化能解决的，这是物理极限到了。 这是为什么光学连接会突然变得这么重要？你可以把它简单理解成以前的数据就像是靠小水管来运输，而现在要换成高速的大水管，而且还是用光来跑，而且目前的市场已经开始给出答案了，光膜快的市场今年预计会突破二百六十亿美金，同比暴增百分之五十七，这说明现在不是一家的企业需求在涨，而是整个下游的需求真的在往上冲。 而接下来收益最明显的就是这几类公司。第一类就是做光纤光缆材料的，比如说长飞光纤，他今年一季度的营收接近三十七亿美金，同比增长百分之二十八，净利润四点九五亿美金，同比增长超过百分之二百二十六，所以我们可以看出，现在做光传输管道的已经开始收到红利了。 第二类是做光纤和光机电的，你可以把它简单理解成这是做光传输数据的时候最关键的小连接。光模块从八百 g 往一点六 t 升级，相当于传输的速度又往上提了一代， 每个模块的通道从四条变成了八条，它芯片的用量也跟着翻倍了，所以元节科技一季度净利润增长超过了百分之一千一百五，这说明 ai 这波需求，它不是光在喊口号，它是真的有人在买单的。而第三类是做光模块整机的，这是把前面的那些零件拼起来做成完整产品的一层，目前中国厂商已经拿到了全球大概百分之七十的市场份额， 所以这部红利里面最直接受益的就是这一层。所以中继续创一季度营收一百九十五亿，同比增长百分之一百九十一。新一生一季度营收也超过了八十三亿，增长了百分之一百零六，所以现在八百巨和一点六 t 现在就是今年最主力的交付产品。 再往远一点看，还有个更大的方向叫 cpo， 它是把传输的东西和芯片直接封在一起，可以少绕路少损耗，它的效率也更高。英伟达和康尼也把这个方向列为了合作的重点，有机构甚至判断，这可能会是一个超过一百五十亿美金的增量市场。 所以你看明白没有？黄瑞勋这次不是在说一根线，而是在宣布 ai 的 底层供应链要重新洗牌了，就像三年前他大手笔锁 hbm 的 存储一样，现在他是在用同样的方式锁住光学。未来谁先卡住入口，谁就能拿到下一轮的定价权。所以，短期缺贷款，长期缺互联，永远缺光，这才是黄瑞勋这次释放的最值钱的信号。
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00:36查看AI文稿AI文稿铜线真的要被淘汰了！黄仁勋直接官宣， ai 时代，铜线彻底不够用！现在 ai 大 模型参数疯涨，算力极贫，迈入万卡级别，铜线已经触达物理极限，信号衰减大，宽带不足，功耗超高，根本撑不起未来 ai 基建取而代之的就是光学连接， 单光纤带宽高达一点二 t b p s， 是 铜缆的十倍，传输更远，功耗更低，完美适配超大规模算力传输。英伟达直接砸五亿美元，联手康宁新建三座工厂，把光连接性能提升十倍，全力锁定 ai 算力核心命脉！光连接时代全面到来， ai 基建大改革已正式开启！
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00:42查看AI文稿AI文稿黄仁勋一句话，直接让一个行业板块连夜涨停，他说， ai 时代，铜线将会被光纤取代， ai 算力集群规模已经把铜的物理极限彻底击穿。现在英伟达最新的 gpu 架构，芯片之间的数据传输速度达到每秒一点八 tb， 在 这个速度下，铜缆能稳定工作的距离，不足一米 多，走一厘米，信号就开始衰减，整个集群可能跟着崩。话音刚落，英伟达砸了三十二亿美元给光纤巨头康宁，连夜新建三座工厂，产量直接拉升十倍，加上此前投给另外两家光学公司的钱，三比合计超过七十亿美元。 这不是换零件，这是整个 ai 数据中心正在经历一场从铜到光的物理层大换血。你觉得这波光纤替铜的浪潮，国产光通信能吃到多少？评论区聊聊！
00:32查看AI文稿AI文稿你以为英伟达只会卖 gpu？ 黄仁勋悄悄捅了英特尔 amd 致命一刀。就在昨天，英伟达正式向 openai and graphic 交付首批 vera cpu。 这不是普通芯片，你没听错，是 cpu， 不是 显卡！不是 gpu！ 是 一颗能让千亿级 gpu 不 再闲置的 ai 专用超级 cpu！ 过去 ai 卡脖子是缺 gpu 钻的，现在最大的浪费就是 gpu 在 空转等数据 价值百万的 gpu 满负荷运转时，传统 s 八六根本喂不饱。而 vera 一 出手就把内存带宽做到一点二 t b， 每秒每瓦性能直接翻倍。这意味着英伟达彻底撕下了 gpu 公司的标签，正式杀入 cpu 市场。英特尔守了几十年的护城河，一夜之间被黄仁勋用 ai 的 方式炸开了。
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05:05查看AI文稿AI文稿聊一聊英伟达的最新财报，我跟你们说，我虽然现在很累，但是我看完很兴奋，因为我看到了中美 ai 真的 留给彼此的窗口期不多了，而且大家所要了解的关于 ai 的 所有趋势和信息，在这份财报和电话会议，包括华侨区会后的采访里全部都有了。今天一口气跟大家讲一讲。 首先八百二十亿美元的单季度营收同比增长百分之八十五，这个数据已经很漂亮，已经超过预期了，为什么票票还是往下掉？这里的逻辑是，你要去感受今年的 ai 同 比去年的 ai， 你 看得见的看不见的增长真的只有百分之八十五吗？远远高于，对不对？这说明即便达子这个超级巨兽，它的速度看起来已经很快了，但是相对于 ai 发展的速度，它还不够快。 今天华尔街对他上调了预期，但是我觉得这个预期上调的吧，也是非常的突然。在我看来，华尔勋的黑天鹅其实不是 amd， 也不是英特尔这个老大哥，更不是谷歌的 tpu， 而是我们这边只有中国下场 去把算力的价格打下来，才能够真正的触及到华尔勋的供应链安全，以及他的库大生态的护城河。所以大的盘面来说，在两年内我认为他还是比较稳的， 目前全世界对于算力芯片供不应求，而他手里握着拳头，握着供应链，他就握着未来的权杖。黄瑞勋这次财报里面，其实我看到了两个很关键的数据很重要，一个是 a c i e， 就是 ai、 云 工业和企业业务。简单理解就是英伟达在帮工业巨投一些企业去做智能化升级的解决方案，今天很多企业破壁的，他也有要跟上智能化节奏的这个需求，英伟达就很好的可以去帮他们，除了提供解决方案，把他的硬件也放进去。而且这里面大家看到一个数据，没有这块业务的环 达到百分之三十一，其他业务都只有百分之十几哦，这个数是很可怕的，很快就会是一个季度收入突破百亿规模的市场。而且黄仁勋也提到了他有二十五万的企业客户， 二十五万的企业客户，在智能化升级这件事情上，他能带来多少爆发？所以这块业务是他的一个增长点。但是更重要的是什么？他要把 vera 拍出来了，英伟达要下场做 c p u 了。一边 a m d 和英特尔在抢英伟达的 g p u 市场，那英伟达反过来，我要搞你的 c p u 市场。为什么 c p u 现在这么火？之前跟大家聊过，你可以理解 agent 龙虾干活， g p u 是 他的脑子， c p u 是 他的手脚，他要去负责编排、 调取工具、调度、存储，这些都是要依靠 c p u 的 能力的。 c p u 跟 g p u 现在很多场景下都能达到一比一，这样重要的一块业务，应答怎么不放在自己身上呢呢？ agent 需要的抓手，他要跟 g p u 深度藕合的话，你看它的 ver ruby 架构 就是按照这一套思路设计出来的，所以它是具备去颠覆传统 c p u 的 这个能力的，它也给到了一个预期，可以支撑两千亿美元的营收规模。那我们再来到 basic ai 最最重要， ai 最终的终局都会来到物理 ai 为什么端测智能？未来我们能看到的带电的产品， 它都要智能化，意味着它都需要一个本地的算力服务器，你可以理解算力服务器终端化，这将是未来的终局。所以从这个角度，如果我是黄仁勋，我会 怎么做？我可能不会把我在终端的产品局限于五零九零，六零九零，我一定会想办法去 做出能够适配于终端的智能的小型服务器。因为在财报会议里面也提到了一句很重要的话， vr 架构是能够端到端实现 ai 计算的一个平台，那 那么未来把它做到更小，做到更轻量化，做到不需要那么多的电力，不需要那么高的功耗，不需要很强的散热能力，也能在终端跑起来的时候适配于各种场景的终端的时候， 这个想象力实在是太大了。我觉得终极的话，它可能会做出一个基础的架构，然后开放给伙伴去适配于不同的终端。其实这套思路也是非常像我们国内的另一家大厂在做的事情。 最后跟大家唠一唠最关心的二百。黄仁信自己已经在财报会议和他的访谈里面说了，虽然他们已经拿到了批准可以出口，但是我们这边并没有给出明确的回复，也就是说我们 没有正式接纳他。我之前就预测过，我觉得这件事情我们不可能以官方的口吻去说，张开双臂，来吧，你来吧。最终可能是以一种白不提黑不提的。其实对于国内那些想要这个东西的真正的大潮，他在国外遇见了 a i d c， 他 可以甚至用 b 两百，甚至用 b 三百，这并不是一个核心。 如果你这个时候二百过来，其实会冲击我们国内的产业链，因为他们是差不多的能力水平的。如果你近来 b 三百的话，还能形成差异化竞争，因为你是高端嘛。当然今天我们确实是很缺，所以彼此都在抢那个窗口期，因为大家在抢 全产业链，全占闭环的窗口期。比如最近康宁啊在光领域的投资，不管是光芯片、光器械做了 大量的布局，我们在抢我们卡脖子的那些地方，补齐我们的潜能，量力提起来我们的生态协调起来的喘口气，所以两边都在加速，你们认同吗？评论区可以聊聊大家的看法哦。
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03:42查看AI文稿AI文稿大家周末好，重点来了，英伟达 ceo 黄仁勋最新发声，直接点透了下一代 ai 基建的核心方向，以后 ai 基础设施需要大量的光学连接，咱们一直用的铜线已经满足不了 ai 算力爆发的需求了， 以前 ai 数据传输靠铜线，现在 ai 越来越强，数据量暴增，铜线传输慢，损耗大，已经跟不上节奏，而光学连接速度快，损耗小才是未来的主流，这就是咱们常说的光进同退，新阶段， 光学连接的需求直接要迎来爆发了。而且英伟达可不是只说不做，之前已经正式宣布和康宁合作， 把美国的光连接产量直接提升十倍，这也能看出来这个行业现在有多景气，巨头都在疯狂布局。 更提气的是咱们国内企业，一季度国内光模块企业业绩直接爆发，就八百 g 光模块这一个品类，全球出货量已经突破一千万只，实力直接拉满，一点不输给国外企业。其实黄瑞勋这一番发言， 直接定掉了 ai 基建的大趋势，光学连接以后就是下一代 ai 基建的核心，谁能抓住这个机会，谁就能在 ai 赛道站稳脚跟。而且咱们国内企业早就实现了全产业链布局， 从最基础的光纤到核心的光模块，再到前沿的 c p o 光互联技术，每一个环节都实现了突破，不用再依赖进口，这就是咱们的底气。借着这个机会，跟大家梳理一下产业链里的核心企业，所有信息都是公开可查，仅做整理，不做任何评价。首先是高速光模块龙头， 这几家都是公开信息里的公司，中际续创全球八百 g 一 点六 t 光模块的龙头，也是英伟达的核心供应商，一季度净利润同比增长百分之两百六十二，业绩表现很亮眼。新易胜牢牢绑定北美云厂商， 一点六 t 硅光模块的量率领先，还是英伟达 l p o 模块的核心供应商。剑桥科技海外订单占比很高，在一点六 t 光模块领域技术很领先。天福通信是全球光气件的龙头，高速光引擎产品已经批量交付，高端光气件的毛利率超过百分之五十。 然后是光纤和配套供应商，这些企业都是产业链的基础支撑。亨通光电空心光纤技术很领先，海外 ai 相关订单大幅增长，一季度净利润同比接近翻倍。太辰光是康宁 m p o 连接器的核心供应商， 深度绑定全球存储巨头的供应链。通顶互联是康宁光通信公司的战略合作伙伴，做光纤预制棒的核心配套。特发信息也是康宁在国内的战略合作伙伴，专注光纤配套领域。 飞凯材料是光纤土料的核心供应商，网传是康宁光纤屠夫材料的核心供应商。最后是 ceo 和光互联相关企业， 这些是未来的前沿方向。华灿光电布局了 micro led 光互联技术，刚好契合英伟达低功耗、高带宽的发展路线。长信科技拥有玻璃光学底座和 c p o 光互联相关的技术储备， 是产业链的核心配套企业。华工科技旗下的华日激光为光存储、光互联项目提供核心的飞秒激光设备，是核心设备支撑。总结一下，黄仁勋的发言，不仅定掉了 ai 基建光进同退的大趋势， 也带动了整个光通信产业链的关注度，咱们国内企业全产业链突破，国产替代的进程也有望进一步提速。最后重申，以上所有内容都是公开信息整理，不构成任何投资建议，大家理性看待，一起关注国产科技的发展，感谢大家的观看！
37Mr.A
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04:40查看AI文稿AI文稿马斯克这次访华表示会谈非常顺利，很多好事正在发生，黄仁勋和库克都释放出了积极信号。那么这些好事到底指的是什么呢？我们先来看看马斯克，他最关心的就是特斯拉的 f s d 在 滑落地了。之所以迟迟没进展， 主要还是因为数据合规问题，因为我们国家规定，汽车采集的重要数据必须在中国境内存储和处理，而其他国家的路况数据可以统一传回美国的 do 超算训练， 这点可以参照苹果云上贵州的模式，数据留在国内，特斯拉也已经在上海建了本地 ai 训练中心，数据不需要出镜。尤其在去年其他车企发生及其自动驾驶相关事故后， 监管部门对这类技术的安全审查更加严格，合规是前提。另外，我们国内路况确实复杂，人口多、场景多， f s d 要想好用，必须靠大量本地数据训练。最新消息是，特斯拉已经向部分国内员工推送了 f s d 十四点三点二版本，这是目前美国国内的最新版本，主要是搭载 h w 四点零的车型， 同时要求签署保密协议和免责协议，这其实就是封闭测试，说明系统已经初步适配国内路况，现在正在通过真实数据持续优化。这次马斯克访华， f s d 落地是重点议题之一，预计会推动审批流程，加快引入外部竞争，对行业是好事。 国内支架本身做的也不错，但有 fsg 进来，也能促使车企把精力更多的放在技术打磨上，而不是只盯着冰箱、彩电、大沙发这类配置。然后就是马斯克的其他产业了，星链就不用想了，在国内你肯定是用不了的。关于供应链这块儿， 先说太阳能制造设备，背景是 ai 数据中心，对电力的需求爆发式增长。马斯克认为，太阳能是解决能源瓶颈的关键。今年一月，他在世界经济论坛上宣布，特斯拉和 spacex 将分别独立推进一百 g 瓦每年的太阳能制造产能，目标 产能要落地，设备的跟上。今年三月，路透社报道称，特斯拉正与中国供应商洽谈采购约二十九亿美元的光伏制造设备， 这些设备将用于支持特斯拉在美国建设太阳能超级工厂，生产出来的太阳能电能用途很广，既能供应特斯拉超级工厂 ai 数据中心和充电网络，也能用于 spacex 卫星供电，为 robot、 taxi、 optimus 等高耗能业务提供稳定且低成本的电力。这次马斯克访华，如果洽谈顺利，出口许可审批有望提速，让项目能尽快落地。再说 optimus 人型机器人作为特斯拉下一代的增长引擎， 其量产计划高度依赖中国供应链。目前，中国企业已能提供执行器、减速器、电机和传感器等核心零部件，在整机供应链中的占比达到百分之五十至百分之七十。特斯拉已经向国内企业批量下订单，按照规划，这些零部件将在中国生产， 随后运往美国工厂进行总装。这是实现单台二万美元左右目标成本的关键路径。如果脱离中国供应链，制造成本将大幅上升，直接拖慢量产进度。因此，保障供应链稳定也是此次访华的重要议题之一。接下来我们来看看黄仁勋。这次访华，他是临时加入代表团的， 目的很直接，推动 h 两百等 ai 芯片对华销售。目前的情况是，美国商务部已经批了大概十家中国企业采购 h 两百，像阿里、腾讯、字节、京东都在名单里， 每家最多能买七点五万颗。联想和富士康也拿到了分销资格，但问题是，批是批了，到现在一颗芯片都没实际交付。英伟达其实挺需要中国市场的，奥维、生腾这些国产芯片在推理场景追的很快，但在高端训练和开发生态上， h 两百还是有很大优势的。这次黄仁勋过来，如果能谈的顺利， 交付环节打通了，英伟达在中国的业务才能稳住基本盘。这里有个小插曲挺有意思。现场有记者突然问黄仁勋，会不会考虑卖芯片给华为，这个问题一出来，直接把老黄 c p o。 干烧了， will you sell your chips to huawei， that's a strange question yeah i。 但不管合作怎么谈，有一点很明确，发展资源芯片是我们国家的长期战略，短期可以借力，长期必须自主引进外部产品是权益之计， 核心技术还得掌握在自己手里。总结下来就一句话，能卖但不会随便卖，能买但也不会全靠它。黄仁勋在北京街头也十分接地气，他不仅吃了炸酱面，喝了蜜雪冰城，还尝了一口老北京豆汁。这些轻松时刻的背后，其实也是在借机和相关部门保持沟通， 继续推进合作事项。这次几位科技巨头集中释放积极信号，说明在竞争之外，务实合作仍有空间。接下来，关键看落地审批能不能加快交付、能不能打通、技术能不能真正适配本土需求。这些好事能不能变成实事，还得用结果说话。
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02:15查看AI文稿AI文稿就在昨天开幕的英伟达 gtc 大 会上，华而勋正式发布了 vrubin 平台，被业界公认为是 ai 产业从大模型训练时代跨入推理与智能体时代的里程碑。 首先来说硬件规格， vrubin 不 再是单一的显卡，而是一个高度集成的机架级超级计算机。 gpu 采用了台积电三纳米工艺，且 f p 四算力是前代 blackwell 的 二点五倍。 cpu 是 英伟达新一代自主研发的 arm 架构处理器，它专门负责数据的指挥和调度， 这解决了以前 gpu 算力很强但 cpu 传输跟不上的交通拥堵问题。 hbm 四内存首次搭载第六代高带宽显存，三星和镁光为其提供的内存让带宽直接飙升到二点二 tb 每秒以上， 这意味着以前需要几十台机器才能跑起来的超大规模模型，现在几片如饼就可以轻松吃下。第二，核心突破。这次发布最本质的改变在于对智能体 ai 的 极致优化。首先来说最重要的就是推理成本降低十倍， 华而勋在演讲中反复强调 vr 的 核心是让 ai 推理变得极其廉价。 其次，芯片内置了专门加速逻辑的模块，也就是说以前的 ai 是 一个字一个字的蹦，现在它能像人类的大脑一样，在输出前先进行预判和修正，回答复杂逻辑问题的速度提升了三到四倍。 最后，机器人方面， gtc 现场展示了由该平台驱动的迪士尼雪宝机器人，歪如并强大的实时算力让机器人能够像生物一样进行复杂的动态平衡和多模态交互。 过去的 ai 圈只看训练，也就是看得见的算力，而黄而勋认为，未来百分之九十九的价值在于推理和智能体执行。 随着英伟达集成了 cpu、 gpu、 dpu 以及新加入的 lpu 技术，它已经从一家芯片公司变成了智利工厂的房东。其他公司想绕过英伟达，难度可能就比两年前更大了。
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