宏英智能有英伟达概念吗

今天呢，我们想跟大家聊一聊英伟达在推动这个下一代人工智能基础设施的过程当中啊，带来的对于光纤和光模块的需求的爆发。嗯，以及因为这个需求爆发，导致这个行业出现了供需的失衡， 甚至影响到了全球的产业链，也包括我们国内的一些相关的企业。没错没错，这个话题最近真的是太火了，那我们就直接开始吧。咱们第一个要聊的就是光学连接为什么会成为这个 ai 基建里面不可或缺的东西？它到底跟传统的铜线有什么不一样的地方？这是因为现在的这个 ai 算力的需求是在不断的飙升。嗯， 所以这个英伟达的 ceo 黄仁勋，他就说只有大量的使用光学连接才能够满足这种 ai 基础设施里面高速的互联的需求， 那这个传统的铜线已经没有办法胜任了，所以现在英伟达也在带头推动整个行业从这个铜线往光纤和光模块去升级，而且规模也是前所未有的。我还想知道就是 ai 服务器和智算中心到底是怎么让光纤的用量暴增的，就这和以前的传统的数据中心到底有多大的差别？你看啊，就比如说这个单台的英伟达的 d g x 服务器，嗯，它里面因为要实现 gpu 的 高速互联，它是用的这个 nv link 和 cpu 技术。对，那它一台机器就需要用到三十二根光纤， 这已经是比传统的服务器多了整整八倍了，三十二根，这个数量真的是挺惊人的。对啊，那如果说扩展到整个机柜呢？一个 ai 制算中心的机柜，它可能会用到八百到一千新的光纤，这是传统的 i d c 机柜的五到十七倍， 再加上像那个入门平台，它直接就是用光纤取代了五千条铜线，那单机柜的光纤数量就已经达到了数千根，更别说未来的这个飞吻平台，它是全 cpu 的 架构。嗯， 那到那个时候如果是组建一个万卡级的集群的话，光纤用量还要再翻三倍，看来光纤的用量真的是要一飞冲天了。那现在这个 ai 基础设施的建设这么火，那海外的这些光纤的厂商和产能到底跟上了没有？其实你看像北美那几大云巨头，包括谷歌、麦塔，他们对于 ai 集群的需求一上来之后，英 伟达直接就把康宁等这些海外大厂的光纤产能都给包圆了。嗯，然后康宁甚至说他们要把美国那边的光学连接的产能提升到现在的十倍。哦， 那咱们国内的这个光纤行业现在是一个什么情况？其实现在国内的这个光纤行业是高端产能严重不足，所以就导致这个高端的数据中心用的光纤价格一年涨了四倍多，部分的规格订单都已经排到二零二八年了。 听起来是极度供不应求啊。那这个主要是哪些企业在主导这个市场呢？目前全球百分之六十以上的光棒产能都掌握在我们国内的这四家企业手里， 腾飞、亨通、烽火和中天科技。嗯，但是他们现在也都是优先去保这个高端产品的交付，所以交付周期也拉长了不少。明白了，那我们再把目光转向光模块行业啊，这个一点六 t 光模块现在被大家称为是进入了商用年，嗯， 那这个产业链的各个环节到底差在哪里？现在就是二零二六年嘛，被大家认为是这个一点六 t 光模块真正开始商用的时间，但是全球其实在这个光模块上面就有超过一千万只的缺口。这个缺口主要是在几个核心的环节，一个是 eml 光芯片，嗯， 到二零二六年，全球是需要三点五亿颗，但是现在的产量只有两亿颗，那这个就直接造成了一点五亿颗的缺口。听起来每个环节都很紧张啊，那其他的关键材料是不是也很紧缺？是的，比如说这个零化音衬底，高端的也是有百分之七十以上的缺口， 然后驻友和 a x t 这两家就占了百分之九十的产量，但它们扩产一次需要两年的时间。还有这个 d s p 电芯片，博通和英伟达的交付周期也都在一年以上， 再加上美国的 coherent， 他 们停止销售相关的产品，日本的 granopt 因为稀土的断供而减产，所以现在整个高端的一点六 t 光模块的缺口是超过百分之四十， 真的是一环扣一环，环环不轻松啊。那我们最后一部分来关注一下这个行业的投资机会到底在哪里，或者说有哪些风险是大家不能忽视的。有机构就指出来说，跟着英伟达的这个下一代 ai 基建的浪潮去，比较容易去分享到这个行业增长的红利的。 然后他们也点出了 a 股里面的五家相关的公司可能会受益，但是他们也特别提醒了说这些都是基于历史数据的分析。嗯，大家一定要警惕市场的风险，毕竟股市是波动无常的。 行，我们今天从这个 ai 基础设施的升级给光纤和光模块行业带来的全新的机遇，然后聊到了全球的产业链的紧张和投资的机会与风险。 嗯，也算是把这一波技术革命背后的一些关键的细节给大家串联起来了。没错，那我们这期播课就到这里啦，然后感谢大家的收听，咱们下期再见，拜拜。拜拜。

深度绑定英伟达的十家中国公司，统计非常不易，大家关注收藏！第一家，工业复联，英伟达 g b 三百，卢秉 ar 服务器全球独家代工厂，占英伟达数据中心业务约百分之四十的份额。第二家，天福通信，英伟达 c p u 光引擎 外部激光源，唯一国内大 a 合作伙伴，英伟达宽塔交换机核心配套。第三家，英维克，英伟达 c d u 液冷系统的独家供应商， t b 三百机柜级液冷方案试占率超过百分之四十。第四家，博科新材，英伟达芯片电感软磁粉芯独家供应商，用于 ar gpu 芯片。 第五家，长电科技，中国唯一通过英伟达 h 二零 b 一 百封装认证的公司，承接约百分之五十的封测订单。第六家，中际续创，英伟达八百 g 一 点六 t 光模块核心供应商，英伟达八百 g， 份额超过百分之五十一点六 t， 锁定约百分之八十的订单。 第七家，盛鸿科技，英伟达最高级的供应商，给英伟达 h 一 百、 b 两百 g b 三百提供 pcb 电路板， 占数据中心 pcb 近百分之五十的份额。第八家，固电股份，英伟达 ar 服务器 pcb 核心供应商，北美市占率超过百分之八十，给英伟达提供 gb 三百、四十层以及七十八层的 pcb 电路板。 第九家，浪潮信息，英伟达认证的整机合作伙伴，给英伟达的 h 一 百、 h 两百、 b 一 百提供液冷方案于机架集成。第十家，华勤技术，英伟达 ar 服务器 odm 的 核心供应商，给英伟达端侧 ar 硬件进行代工。

红英智能业务发展最新解读一、核心结论二零二五年，红英智能作为国内智能控制与新能源综合解决方案提供商， 以智能控制为根基、新能源为核心、电动化为延伸为战略主线，推动业务从传统智能电控向智能加新能源加机器人多元体系转型，全年业绩实现扭亏为盈，其量井显著改善， 新能源业务成为增长引擎，技术突破与商业化落地加速，同时通过三加一战略布局，为长期发展砥砺基础。二、核心业务布局智能加新能源加电动化多元体系新能源呈增长引擎 二零二五年，红英智能的业务布局围绕巩固智能控制根基、强化新能源核心、拓展电动化延伸展开，形成三大核心板块协调发展的格局。一、智能控制传统根基技术迭代支撑场景化应用 智能控制是红英智能的传统核心业务。喊怪智能电控产品与智能电控总成两大类，为工程机械、新能源汽车、工业机器人等领域提供精准控制解决方案 产品矩阵。智能电控产品包括显示及控制类、操控类、传感类、信号传输类四大系列。智能电控总成则将电控柜、操作台、传输传感装置等关键组建融为一体，是信号采集、控制输出、人机交互全链路一体化 技术迭代，依靠软硬件一体化平台，推动智能控制产品向智能化、场景化升级。 例如，针对工程机械电动化需求，开发多合一控制器、整合电机控制、电池管理、能量回收等功能，提升设备运行效率。针对工业机器人领域，推出高精度传感系统，实现机器人动作的精准控制与实时反馈 市场表现。智能控制业务作为现金流，为新能源与电动化业务提供稳定的现金流支持。 二零二五年上半年营收占比约百分之四十二。新能源核心增长引擎静默式储能商业化加速 新能源业务是红英智能二零二五年的战略核心。嗯，含盖储能、光伏、风电、充电桩等领域。大致其中静默式储能是技术与市场的双重亮点。 储能业务技术突破，二零二五年推出 e power r 静默式储能系统，采用全静默式热管理技术，将电池模组完全浸泡在绝缘硅油中，从根源消除热失控风险。 同时通过智能均热控制，实现电池组温度差小于等于二摄氏度能量硅油检查系统循环寿命。商业化落地 静默式储能系统已在数据中心、电网侧调风等场景实现落地。例如，为某互联网巨头数据中心提供静默式储能加光伏一体化解决方案，实现风鼓电价透利加应急供电，降低数据中心运营成本约百分之二十。 参与甘肃、新疆等省份的电网侧调风项目，为新能源发电提供平滑输出加频率支持，提升电网稳定性。业务模式 采用储能系统销售加运维服务模式，同时探索储能加数字人民币、储能加虚拟电场等新兴模式，拓然盈利空间。 其他新能源领域，光伏、风电业务聚焦分布式能源解决方案，为公商业用户提供光伏加储能加充电桩一体化系统装业务则针对新能源汽车市场推出直流快充加智能运维产品，已在全国十余个城市落地。 三、电动化延伸场景聚焦工程机械与商用车电动化业务是红英智能传统业务的延伸，聚焦工程机械、商用车的电动化设计产品及系统供应， 结合存量设备有改电需求，提供定制化电动化解决方案。产品体系包括动力电池 pack、 电驱动系统、电控单元、高压配电盒等，实现电池、电机、电控全链路集成。 场景应用。针对工程机械推出纯电混动电动化解决方案，解决传统燃油设备的高污染、高能耗问题。针对商用车提供油改电系统，降低运营成本。 技术优势，一托智能控制技术，实现电动化设备的智能能量管理，提升续航里程。三、技术研发聚焦安全加智能专利与技术突破支撑长期竞争力 二零二五年，红英智能的研发投入持续加大，聚焦新能源安全技术与智能控制技术，取得多项专利与技术突破。一、新能源安全技术静默式储能的核心壁垒 全静默式热管理技术，通过绝缘硅油加智能军热系统以及储能系统的热失控问题，该技术已申请发明专利，截至二零二五年十月，已获得三项相关专利。 电池寿命优化技术，通过大数据分析加 ai 算法控制电池衰减趋势，优化充电策略，提升电池循环寿命。二、智能控制技术 场景化与精准化升级高精度传感技术，开发激光雷达加摄像头融合的传感系统， 实现机器人动作的毫米级精准控制，以应用于工业机器人领域。智能电控算法针对工程机械电动化需求，开发自适应控制算法，根据赋在变化调整电机输出功率，提升设备运行效率。三、专利布局强化技术壁垒二零二五年， 红英智能获得十项实用新型专利，如具有防爆功能的图像信号转换电路、 旷用防爆计算机的转换控制器与五项发明专利，含盖新能源、智能控制、工业机器人等领域，进一步强化技术壁垒。四、市场拓展国内加国际双轮驱动储能与机器人成重点 二零二五年，红英智能的市场拓展呈现国内深耕、国际突破的特征，重点聚焦储能与机器人领域的市场渗透。一、国内市场储能项目加速落地机器人研发推进从市场一托静默式储能技术优势，中标多个大型项目， 例如与某数据中心签订一百米瓦时静默式储能系统合同，为数据中心提供应急供电、加风鼓透力服务。参与甘肃风光储一体化项目，为新能源电站提供储能加调频解决方案，提升新能源消纳率，吸人市场。 在研落料及清扫机器人一托智能控制与传感技术，实现自动落料加路径规划加清扫一体化功能，目前已完成原型机测试计划，二零二六年推向市场。 二、国际市场储能出海加速国际化布局推进储能出海，通过投资加合作模式拓展国际市场之 例如投资某东南亚储能企业的话，借助其本地资源进入印尼、越南等国家的储能市场，与欧洲某储能系统集成商签订战略合作协议，共同开发欧洲互用储能加光伏市场 国际化团队，组建国际销售及市场团队，截至二零二五年十月，团队规模达五十人，覆盖东南亚、欧洲、北美等地区，推动储能产品的海外销售。五、总结 二零二五年，红英智能通过智能控制为根基、新能源为核心、电动化为延伸的业务布局，实现了纽亏为盈、经营质量改善的目标。 新能源业务成为增长引擎的话，技术突破与商业化落地加速，同时通过三加一战略布局，为长期发展砥砺基础。

今天我们说红英智能近一个月内涨幅超百分之七十，一季度净利润超过二零二五年全年。昨晚又发布新利好，和鄂尔多斯国投集团签署合作，着力打造以风电、光伏、储能等多元新能源为 主体的多能互补新型电力系统。那就让我们深度分析一下红英智能的上涨逻辑，又是否能有持续性。首先是核心驱动，一季度业绩爆发，营收五点四四亿， 同比加百分之一百八十六点一五，超过二零二五全年五点三六亿，规模净利三千六百三十一万，同比增加百分之一千三百零九点四四，扣菲加百分之八百九十二， 主业智能电控收入加百分之二十六点零八，新能源储能放量呈第二增长曲线，一季度利润爆发，主因新能源项目集中交付，二零二五年六点一六亿储能项目并网， 新能源项目从讲故事到真回款。第二是赛道风口，以储能政策支持独立储能，盈利模式清晰。二零二五年新增装机加百分之七十三二，智能控制机器人多轴同步控制算法，对标安川 人形机器人联合实验室，技术议价。三、夜冷概念，进末式夜冷储能批量供货，中国电信数据中心加算电一体化场景落地，高毛利。四、 p c b 概念，鸿英智能式电控加储能方案商自带 p c b 设计加贴片能力， 刚好蹭上五月 pcb 和数据中心风口，属于加分项。第三，资金和技术面，五月十五日后主力持续净流入，五月二十日涨停封单二点三二亿，机构调研密集。 最后总结，业绩支撑下，近期短线强势，但一季度可能是项目集中交付原因， 公司存货由五点二一亿减少为一点五五亿，即便如此，一季度营收和利润也已经超过二零二五年全年，如果二季度能继续亮眼，将彻底打开上升通道。

黄仁勋积极在财报会上说，英伟达基本上已经把中国的人工智能芯片市场让给华为了，而且还对未来恢复销售不抱有期望。这话说的我都想笑了，怎么能是让给华为呢？这是真的没办法，被逼到墙角了，实在没办法了才被迫退场。 更有意思的是，黄仁勋自己也承认管制，反而加速了中国资源的步伐，以华为为代表的国产芯片迅速补位。 现在他嘴上说让出市场，心里却比谁都清楚，不是不想卖，是真的不能卖，不是不想回来，是短期内根本回不来。所以啊，这波操作真是搬起石头砸自己的脚。

老黄疯了，英伟达要进军 cpu， 抢英特尔和 amd 的 饭碗了？就在最近，英伟达发布了史上第一款独立 cpu， 代号叫威尔 mozzers in the future， they could also be。 老黄直接放话，这是一个两千亿美元的潜在市场，今年就要干到两百亿营收。 很多人问，放着好好的 gpu 霸主不当，为什么非要来做 cpu 呢？在我看来，这不是抢饭吃，而是一场你死我活的算力战争。 第一个原因，传统 cpu 已经拖了 gpu 的 后腿，现在 ai 已经进入了智能体时代，这种任务极其看重单核性能和数据调度能力，你花几十万买的 h， 一 百有百分之三十的算力都被拉进 cpu， 浪费了。第二个原因，全站布局的必然选择。以前 cpu 和 gpu 不是 一家的，数据传输就像走独木桥，这是最大的物理瓶颈。 现在英伟达自己做 cpu 加 gpu 全家桶，数据直接走内部高速通道，性能涨一倍，功耗还减半。 amd 就是 靠 cpu 加 gpu 加 fga 的 全站布局，已经抢走了英伟达不少市场。老黄要是还不做 cpu， 再过三年，他的 gpu 帝国就被别人从 cpu 这个口子撕开。呃， truly uh inspired？ but what ai can do for us？ 那 对于我们意味着什么？对于 ai 开发者而言，你再也不需要为了为保高端 gpu 而去单独购买 cpu 了。对于普通玩家来说，未来你的电脑装满了英伟达全家桶， 无论你是打游戏还是跑 ai 应用，速度都会有质的飞跃。你觉得怎么样？评论区聊聊。

如本彻底改写 ai 硬件价值链，四大环节全面超预期免压光模块，五到六家 a 股龙头成为弄潮儿， 内容很干，点赞收藏可反复观看。四、电源，高功率刚需增量百分之三十二、麦格米特 ai 服务器电源龙头如本一百一十千瓦电源柜机核心供应商，公司提前卡位，份额有望再提升。三、 abf 金板 先进封装的核心需求量增加百分之八十二、新森科技， a、 b f 载板国产替代签封十六层 a、 b、 f 已量产供货，如本芯片载片量价齐升。二、 m l c c。 被动原件需求增加百分之一百八十二、 风华高科，国内 m l c c。 龙头，唯一进入头部 ai 服务器供应链，高端 m l c c。 营收占比超百分之三十五。如本单机 m l c c。 用量暴增至六十万颗。三环集团 高规格 ai 车轨 m l c c。 快 速放量容值电压等级业内顶尖深度绑定鲁本计算版与交换版订单排至年底。 一、 pcb 弹性之王，需求增加百分之两百三十三、盛虹科技，鲁本核心一共五十七层 hdi 全球唯一量产单机柜 pcb 价值一百到一百五十万，英伟达订单 ai 收入百分之七十。沪电股份，全球首家通过七十八层 m 九级背板认证沪电股份，全球首家通过七十八层 m 九级背板已量产。 北美 ai 服务器 pcb 是 占率百分之八十以上。有没有总是踏空新主线的朋友们，有的打，有后续入戏展开如何挖掘新主线的方法，记得点赞关注哦！

他是全球市值最高的半导体公司，垄断九成 ai 算力市场，重新定义了人工智能时代，用三十年时间改写了整个科技世界的规则，他就是英伟达 tenvia， 从游戏、显卡到 ai 帝国的传奇故事开始。英伟达成立于美国硅谷，一九九三年由黄仁勋、 chris melachowski 科技、 supreme 三人联合创立。 黄仁勋带着仅有的四万美元，启动资金，跨界入局当时竞争激烈的电脑图形芯片赛道。创业历程三次绝处逢生。第一次危机 n v 一 失败，世嘉救命前一九九五到九七年，英伟达推出首款产品 n v 一， 理念超前，但未能与微软 direct 三 d 标准兼容，市场反应冷淡。与世嘉合作开发主机芯片的 n v 二项目也告失败，公司资金链断裂，财源过半。 黄仁勋坦言，我们距离破产只有三十天。生死关头，黄仁勋飞往日本，诚恳地向世嘉说明芯片已无法继续开发，单人请求按合同付款。 世嘉被他的真诚打动，注资五百万美元，这笔钱让英伟达活了下来。一九九七年，孤注一掷推出 reba 一 百二十八，全球首款一百二十八位三 d 处理器，上市四个月销量破一百万片。涅槃重生，第二次崛起， 发明 gpu， 一 九九九年八月推出 j fox 二五六，首次提出图形处理器概念。他将大量图形计算任务从 cpu 手中接管，极大提升了三 d 游戏的流畅度。 同年一月二十二日，英伟达在纳斯达克上市，股价十二美元，随后陆续收购三 d f x， 在 游戏 gpu 市场彻底统治地位。第三次飞跃扩大的十年好赌二零零六到二零一六年。二零零六 年，英伟达推出酷达并行计算平台，允许开发者利用 gpu 进行通用计算，但这一战略在当时几乎看不到回报，游戏玩家不需要计算蛋白质折叠，投资者看不懂。二零零六至二零一六年间，英伟达在酷达上累计投入近一百二十亿美元。 黄仁勋后来说，大约过了十年，华尔街才真正开始相信这项投资是有价值的。转机出现在二零一二年， 多伦多大学学生亚利克斯克里热夫斯基和伊利亚苏辞克夫 oppenya 创始人用两块英伟达 gpu 训练了 alex net， 在 伊妹制 nike 图像识别大赛中一举夺冠，准确率远超使用 cpu 的 对手， 这成为深度学习革命的引爆点。二零一六年，英伟达向刚成立的 openai 捐赠了首台 d g x e 超级计算机，这台价值十二点九万美元的设备成为后来 check gpt 的 算力基石，如今形成四大核心产品线，覆盖全球几乎所有高端算力场景。第一， 消费级游戏 gpu， 也就是大众熟知的 rtx 系列显卡，垄断全球 pc 游戏、电竞设计渲染市场。第二， 数据中心 ai 芯片，从 a 一 零零、 h 一 零零到最新 h 二零零，是全球大模型训练 ai 服务器超算的绝对核心。第三， 自动驾驶算力芯片，无人 atlan 系列，为智能汽车提供全域自动驾驶算力支撑。第四，专业可视化与工业算力产品服务影视渲染、工业仿真、高端科研领域。其次，扩大开发者基于英伟达平台开发 ai 程序， 形成极强的用户锁定效应。作为全球绝对龙头，英伟达的市场统治力极其恐怖，全球独立显卡市场占有率超百分之八十，几乎垄断消费级市场。全球 ai 训练与推理加速芯片市场份额高达百分之八十五以上，处于近乎垄断地位。在高端数据中心 超算自动驾驶算力领域更是长期独占行业大腕市场，是无可争议的算力霸主。从濒临破产的初创公司， 到统治 ai 时代的算力帝国，三十年深耕一次，精准压住英伟达，用一场最极致的逆袭证明，真正的科技巨头永远堵得住未来，扛得住周期。

英伟达是人类有史以来市值最高的芯片公司，这就是科技是第一生产力的表现了。目前来讲，芯片是人类科技发展最高成就的表现， 是一个国家竞争力的核心，是人类几百年科技成果的基达成。比如说初中学的物理学、二极管学的那个元素原子核，那概念，数学的代数集中起来就是这个芯片，基本的单位就是硅， 就沙子一个英伟达芯片上的二极管有八百多亿个，你能想象吗？刚开始人类发明二金质，大家觉得是神经病有什么用？没有二金质，没有初中物理，初中化学代数学，就没有这个芯片，它是极高水平的工艺产品。 英伟达那个芯片是台积电做出来的，台积电是现在全人类水平最高的工厂。这个英伟达它厉害啊，不只是说它这个芯片做的好，主要是生态做的好，这是一间非常伟大的公司， 它不是贵的事啊，你出再多钱，你不一定排队买得到，没有这个的话， ai 就 没法发展。 ai 的 竞争日新月异，那你就必须需要处理速度，甭管他说多厉害，他们用英文大芯片马上完蛋。谈到英文大就会谈到 ai， 谈到 ai 就 会谈到 ai 泡沫。教授觉得 ai 会有泡沫， 从金融学跟经济学的规范的概念来讲，没有泡沫的概念。那你怎么证明有泡沫呢？是说它原来价格很高，现在跌下来了，你这是一种事后的说法， 这里有什么意义呢？这个 ai 的 投资不是投资太多，而是投太少了，你投少了根本就不行啊，美国现在每年投入五六千个亿，其实真的不多，那你说后来不行了，这么说你总是对的，因为地球都会毁灭，你说的肯定是对的，你说这个都没有意，它后来价格下跌下架是因为情况发生了变化。 泡沫论从来就是外行的说法，你不要管它有没有泡沫，你享受它就行了，因为对很多投资的来讲，你不说有吗？你就信这个泡沫就不要做，像比特币就有泡沫，你一分钱的时候就说泡沫太大了，因为刚开始零点零零一不要买的，不要管它嘛，你就是个观众嘛， 观众总是喜欢这个论调的，就是甭管他多牛，他又死的那天我是个做官拍铺的，我就等他这个人呢。不要受胡说八道理论的裹挟。现在 ai 行业他并没有大规模盈利，也没有大规模利润，京东这么多年了，赚了几个钱？大部分高科技现在一分钱没赚，只是赔钱而已，利润在我们这个时代已经不重要。 不要小看金融市场的魅力，它为什么值这么多呢？其实一个原因是说呢，大家都没有卖，大家都还继续看好它，如果大家都同时卖它可能就不行了。我这些年来就传递一个观点，虚拟的东西对人、对国家的重要性要远远大于那些实实在在的东西。 所以说英伟达这样的公司对美国非常重要，对人类也非常重要。总觉得中美之间的 ai 有 技术代差吗？从研究水平来讲，我们跟他们也就差几个月，因为他是个领先者，他我们是个跟随着， 跟随着本身就很重要，因为过去我们跟都没跟住吗？我们还是在他那个框架里发展，你比如说 ai 这些概念呢？基本的原理这些东西啊？不知道教授有没有注意到，就是 美国每发布一个新模型，中国立马就跟随马上发布一个，好像美国想拉开差距，始终拉不开。虽然拉不开，但是你还没跑到他前面去差一点，他实际上差的还是比较多的，你看着比较小，就是这一点点的差距可能就意味着一个智不是量， 你看的是量，但那可是有智商的差距。真正能引领人类的，解决人类问题的是那个引领者，不是那个跟随者，这个是值得我们思考的问题。

为什么明明国产算力越来越多，高端 ai 项目依旧离不开？因为核心痛点直击行业本质，国产算力只能靠堆数量弥补性能差距。当下，高端 ai 算力资源持续紧缺， h 一 百依旧是大模型训练、深度推理的刚需硬通货， 不少企业无奈选择海外，迂回采购，溢价严重，流程繁琐，即便成本暴涨，企业依旧不得不买单，大量真实落地案例摆在眼前。 替换国产算力后， ai 训练周期翻倍拉长，核心数据精度受损严重，很多企业险些丢失核心大客户医疗、三维影像、工业智能检测等高要求场景，运行效率差距更是达到五倍以上。国产算力有合规与成本优势，适合轻量化基础业务，但面对高强度算力需求，单纯叠加硬件数量，治标不治本。 一边是天价进口算力，一边是性能短板，也是目前国内 ai 行业最难的困境。关注我，锁定稳定合规的算力资源与实时报价。

不知道大家有没发现，大模型迭代的速度已经从以前的一年、半年一代，变成了现在的一个月一代。这背后主要是因为 ai 开始参与 ai 的 研发。 anthropic、 open ai、 deep mind、 北美育三家同时把用 ai 加速 ai 研究放进了核心战略。 ai 研发正在从人写代码、人调参数变成人定目标 ai 来交付。 但这里面有个问题一直没人解决，这些 ai 写出来的代码虽然能跑，但离真正上生产线还差得远。 nvd 亲自下场做了一个叫 webtenzer 的 项目，号称第一个全 ai 生成的深度学习系统。结果呢，比拍拓驰慢一点七到六点二倍，官方自己还要贴上标注，请勿用于生产环境。 尽管团队里有陈天琪、贾杨青这些大神，做出来的东西依然只能算概念验证。那么问题究竟出在哪里呢？ ai 写代码的能力够了， 但没有人给他搭一套完整的验收体系，就像让一个能力很强的新员工干活，但没人告诉他完成标准是什么，干出来的活就是东一块西一块，局部都对，但拼在一起就不能用。而面壁智能做的事情就是解决这个。最后一公里， 他们发布了一个叫 forge train 的 训练框架。这个框架有个关键特点，它从头到尾都是 ai 写的，全程零人工编程干预。面壁团队做的事情只有两件，第一是启动，第二是验收。中间所有代码全部由 ai 自主完成。真正让它和之前那些 ai 写代码的项目拉开差距 的，是它的方法论。面壁的做法是先从现有的训练框架里提取关键数据，建立一套评估标准和验收体系，它们叫 harness。 然后让 ai 在 这套体系里跑闭环，先做到和 nvidia magtron 一 致，确认基础能力没问题，最后才放开约束，让 ai 去超越。结果在 nvidia h 一 百上波之春的训练速度比 nvidia 自家的 magtron 快 了百分之十。换算一下， 同样的训练任务，成本直接降了一成，而且内存占用还更低。百分之十听起来不大，但你要知道， magtron 是 全世界大模型训练的基准线，是 nvidia 写出来的框架第一版就跑赢了它，这件事本身就是信号。 更值得关注的是，他们提出的一个新概念，叫 forge engineering 锻造工程。过去两年， ai 写代码经历了几个阶段，最早是 copilot 那 种主行补全， 然后是 cursor 这类工具，按需求写模块，再到 open ai 提出的 harness engineering， 让 ai 在 固定饭室里端到端交付整个系统。面壁团队认为这还不够。 harness engineering 的 问题是，其代码还是一套代码走天下，架构思维写完了还要维护和迭代，甚至要被技术占。 forge engineering 的 思路完全不同，不需要维护代码，只按需锻造。同 同一套验收标准，面对不同硬件、不同场景， ai 现场重新写一个最优实现代码，不再是长期维护的资产，而是随用随造的消耗品。这个思路带来一个非常现实的好处，就是 ford 屏已经在 nvidia h 一 百和华为升腾系列上 都跑通了，不是移植，是针对每种芯片分别锻造了一套最优框架。对国内 ai 行业来说，这件事的意义可能比框架本身还大，高端芯片买不到，但如果 ai 能针对国产芯片自动生成最优训练，框架，算力的利用效率就不再完全受硬件限制。 电币团队用 forge train 训练出来的 mini c p m 五一 b 模型也同步发布了，在二 b 以下参数量级里跑到了全球最优，实现对困三点五、零点八 b l f m 二点五、一点二 b thinking 等的全面超越，算是给框架能力交了一份验证答卷。回到更大的图景， ai 研发过去，靠的是堆人、堆卡、堆电，但堆的逻辑正在碰到天花板，十万张卡的路越走越窄。唯一能继续加速的变量就是研发效率本身。 a ai 制造 ai 不是 一句口号，它是当算力被锁死之后，唯一还能指数级提速的那条路。

crowf 这个名字在二零二六年的 ai 圈子里已经不是什么小众选手了，而是直接站到了聚光灯中央的 ai 算力基础实施之王。他们甚至不像我们常常理解的是在搞圈地运动，他们是在进行一场造地运动了。 大家好，我是二本兔。今天呢，我们想聊聊这一家从佳明矿场转型成 ai 云巨头的公司 crowf。 crowf 的 股价在八十美元左右震荡，市值大概在三百到四百亿美金区间浮动。 他的故事呢，其实比这个股价更炸裂。在二零二五年，他们的全年营收做到了五十一点三亿美元，成为历史上最快从零到五十亿的云服务商，同比的暴增百分之一百六十七以上。 更夸张的是，他的已签约收入叫订单积压已经冲到了六百六十八亿美元。这是什么概念呢？相当于在未来几年，他几乎不用愁客户，只要能够把产能造出来，钱就能自动进账。 这六百六十八亿的订单积压，比二零二四年底一百五十一亿暴增四倍多，主要来自于 openai、 mate、 microsoft、 ibm 等等长约的大客户。 很多合同是五到六年期的 takeoff pay 跨多代 gpu， 从 h 幺零零到 h 二零零，一直到现在新的 blackwell。 换句话说呢，客户已经提前把钱砸进来了， crowdf 只要按时交付， gpu 集群就能稳稳兑现。 管理层最近在投资者会议上直接放话，二零二六年的算力潜能已经是基本卖光了， 需求呢，无法满足客户群从纯 ai 实验室扩展到了超大规模云服务商和大型企业。 ai 算力即可到这个地步， krf 直接成了卖铲子的顶级玩家。二零二六年呢，这家公司给自己做出的营收全年目标是一百二十到一百三十亿美元。 二零二六年，这家公司给自己设定的全年营收目标是一百二十亿到一百三十亿美元，几乎是二零二五年的二点五倍。这个增速放在整个科技圈和科技谷里，都是属于怪物级的。 但与此同时呢，他们也毫不掩饰自己在烧钱。二零二五年，资本开支砸了一百四十九亿美金，主要是买英伟达的 tpu 建数据中心。二零二六年，资本开支会翻倍，指向了三百到三百五十亿美元。这个数字一出啊，市场的神经一度是紧绷的。 更重要的财务数据呢，是二零二五年的四季度，他们净亏损是二点八四亿美金，全年亏损大概是十一到十二亿，主要是因为利息支出和折旧摊销。但调整后的息税折旧摊销潜力高达三十一亿美元，利润是百分之六十， 说明这家公司的核心业务赚钱能力特别强，只是前期的资产投入太大，是一家数字领域的重资产公司， 这么多钱哪来的？ kerf 的 融资故事堪称是 ai 基础设施界抵押贷款传奇。他从加密挖矿起家，早期主要靠股权融资，一步一步滚。雪球作为挖乙胎访出身的小公司，其实最初的融资根本就不是很离谱。 二零一七年到二零二二年，他们的种子轮和 a 轮可查的就是二百二十六万美元，估值三千二百万美元。但当他们二零二三年转向 ai 之后，情况就立刻都不一样了。 二零二三年五月 b 一 轮的融资融了两亿美元，估值二十亿。十二月 b 二轮融资是六点四二亿美元，估值七十亿。二零二四年五月的 c 轮是十一点五亿美元，估值暴涨到一百九十亿，然后就是 ipo 六点五亿美元。这 还是他们低估了自己，因为股价在几个月内涨了三倍。而相对于刚才我们讲的他的抵押贷款融资，那这些股价股权的融资就不是最关键的了。 让 keriff 能以独特的姿势火箭速度扩张的就是他们的债务融资，尤其是他开创的 gpu 抵押贷款的玩法。这套逻辑简单粗暴却极具创意。 keriff 会先用股权或少量现金买一批 gpu 和数据中心，然后把这些 gpu 集群长约客户合同，就刚才我们说的 takeaway 的 收入、 电力协议，甚至是数据中心资产打包作为新的抵押品，向银行私募资管借大量的债务，再用借来的钱继续买更多的 gpu， 建更多的机房，就 像普通人买房按揭一样，房子也就是 gpu 和算力能是抵押物，月供也就是客户的合同，现金流是还款保障，贷款机构在进调的时候不听故事，只看两样合同是铁板钉钉的，因为你知道 microsoft 密塔、 openai 这些客户基本跑不了的。 还有就是 gpu 残值和折旧曲线能不能覆盖本息。熟悉金融操作的观众可能会说，这有点像 abs 啊，就是把未来的收入打包 啊。某个小动物金服就干过这个事，但是可瑞夫显然没有那么大杠杆，如果你非要问我，我倒是觉得更像一家国内大型以航空著名的集团，知道的可以打在公屏上啊，知道内行的你更厉害了，我，我佩服你好吧，那么这套玩法从二零零二三年开始就领先了。全行业。 首笔二十三亿美元的债务呢，是黑石领头的，就是纯粹的 gpu 去做抵押物的。到二零二四年五月放大到七十五亿美元，成为当时史上最大的私人债务融资之一。 二零二五年继续加码，七月份完成了二十六亿美元的延期提取定期贷款，专门支持 openai 的 合同，还发行了十七点五亿美元的百分之九的高级债务和二十二点五亿美元的百分之一点七五的可转债。甚至二零二零年初还在谈八十五亿美元的新贷款，直接用 mate 高达一百四十二亿美元的服务合同做背书。 截止到二零二五年年底， crowf 的 总债务规模已经超过了一百四十亿美元，利率期间是百分之七到百分之十五。这笔钱几乎全部砸在了 gpu 采购、数据中心建设和电力锁定上，让在 ai 热潮里面快速拿地囤芯片锁电，产能扩张速度甩开了传统云服务商几条街。 更重要的是，英伟达还战略性的入股了 crowdfund， 带来了一系列的背书和支持。这种支持就包括英伟达在二零二五年年末宣布出资六十三亿美元，都抵购买了二零三二年以前所有的 crowdfund 可能没有卖掉的产物。 这种兜底策略等于认证 kerf 是 英伟达的皇家代理商。英伟达这么做很容易理解，作为最大的 gpu 供应商，英伟达依旧担心联合起来的客户反逼供应链。而 kerf 发起的造地运动，实际上呢，用股权和债务双轮驱动欧硬算力 在赌未来三到五年需求爆炸，也帮助英伟达牢牢地抓住了一家权。关于 kerf 的 融资转型，我个人并不像很多人说的，认为它是科技领域的轻资产融资转向重资产融资， 他们的商业模式呢，就是基础设施这玩意，中国人建了几十年了，关键这么不性感的生意，一群大企业投进去，更像是划分势力范围。几百年前的英国，这种玩法叫圈地运动，不同的是，今天的华尔街和硅谷，他们不圈地，他们直接在虚空中造地。 值得注意的是，当黑石资本因为达了芯片和可否的机房河流，它们不仅构建了一个算力帝国，更像确立了一种新的阶级秩序。在这个秩序中，掌握物理实体的地主拥有最高的防御壁垒。 而追逐算法创新的农民，也就是我们的马农啊。创业者，包括应用开发者等等等等，则不得不面对不断上涨的生产资料成本。这种算力资本主义究竟会意味着什么呢？

because we've evacuated that market we've really largely conceded that market to them huawei is very very strong they had a record year they're likely very likely have an extraordinary year coming up and their local ecosystem of chip companies are doing quite well the demand in china is quite large just as demand for ai is quite significant here it's quite significant there。