新宙邦和英伟达有合作吗

m 十四英伟达面向 ruben ultra five 们下一代 ai 服务器的超低损耗附铜板 ccl 是 m 九材料的升级迭代品。以下是产业链相关公司梳理。

一、 pcb 二、附铜板三、 hvlp 铜箔四、碳氢树脂 五、 q 布六纳米球形硅微粉七、其他配套 八、 ptfe 聚四氟乙炔整理不易，记得点赞关注加收藏哦！

最近英伟达有个动作，我觉得很多人还没完全看懂。连续签下三家美国光学巨头，看起来像供应链合作，其实不是这么简单。 因为这三家公司分别对应的是光源、光气件和光纤基础设施，也就是整个光连接体系里最核心的三层能力。如果只签其中一家，可以理解为补链，一下子把三层都绑定了，性质就变了。这说明，黄仁勋现在担心的 已经不只是英伟达 gpu 够不够，而是下一阶段 ai 继续往上走的时候， gpu 之间还能不能高效的连起来。过去几年，市场一直在追一个东西， 算力更强的 gpu、 更高带宽的 hbm、 更先进的封装、更大的单机柜功率。整个产业都在围着怎么把单点性能继续往上推打转。 这条逻辑当然没错，问题是 ai 的 发展阶段变了，以前是单卡时代，决定上线的是单颗芯片性能。 现在是集群时代，决定上线的是系统效率。这两个阶段看起来只差两个字，底层逻辑完全不同。 因为一旦从万卡集群走向十万卡、百万卡，系统里最贵的资源就不只是芯片本身了，而是如何让这些芯片始终高效率运转。很多人理解 ai 集群还是停留在卡越多越强的阶段。其实真正的大规模训练里， gpu 并不是时时刻刻都在满负荷计算，大量时间消耗在 参数同步、梯度交换、跨节点通信、任务调度载均衡。这些都不创造算力，却决定算力利用率。如果连接效率下降百分之二十，最终掉下去的不是百分之二十，可能是整个集群利用率从百分之七十掉到百分之五十， 看起来只是少了二十个点，本质上是几十万张 gpu 同时在等待，在空转，在烧钱，一小时浪费的可能就是几百万美元。 所以现在最昂贵的已经不只是芯片，而是让芯片持续满负荷工作的连接系统。这才是英伟达视角变化的根源。为什么是现在？ 因为铜快到极限了，待宽继续往上走，损耗越来越大，距离稍微拉长，信号完整性就开始恶化，效率越高，发热和功耗越夸张。到了八百 g 一 点六 t， 未来三点二 t， 继续靠铜互联，系统规模越大，效率反而越容易掉。 这时候光不再是升级选项，而是唯一解。从板间连接到机柜连接，再到机柜之间的大规模互联，整个 ai 工厂正在全面光化。过去光模块只是服务器配套，未来光连接本身就是算力基础设施的一部分，这是产业底层的一次迁移。 再回头看黄仁勋签下的三家公司，逻辑就清楚了。 lumenta 锁的是光源激光器，稳定性、寿命、效率决定光能不能稳定的产生，这是整个链路的起点。 beaurant 锁的是光气键和光引擎，负责调制、传输、接收，把电信号变成光，再高效率搬运出去，这是整个系统的数据通道。 calling 锁的是光纤和连接基础设施，负责把成千上万条高速链路真正铺开，形成 ai 工厂的网络底盘。这是整个系统的骨架，发光、搬光、铺光，从器件到底座一次性全部绑定，这已经不是传统意义上的供应链合作，这是在提前锁定 下一代 ai 基础设施最核心的物理通道。过去英伟达掌握的是计算入口，现在他开始掌握连接入口，这两者加在一起，才是真正意义上的系统级垄断。更值得想的是，黄仁勋到底看到了什么市场？现在还在讨论 下一代 gpu 性能提升多少？ hbm 容量提升多少？先进封装还能不能跟上？黄仁勋看的已经是另一件事， 算力越来越密集，以后系统怎么不堵？这是视角上的代差。过去拼的是计算能力，未来拼的是系统能力。 过去比谁芯片更强，未来比谁能把更多芯片高效率的组织起来。从芯片竞争到系统竞争，从算力瓶颈到连接瓶颈，从模块升级到基础测试升级，这才是 ai 下一阶段真正的主线。如果把视角拉回国内， 很多人第一反应会想到中国有没有对应公司？当然有光模块这一层，中际旭创新一胜，已经占上全球第一梯队。光源这一层，世家光子源节科技也在往高端突破。光纤和连接这一层，长飞光纤、亨通，光电制造能力并不弱，这些都没问题。 真正的问题在另一层，我们强在制造，但距离定义标准还有距离。为什么中际旭创很强，市场依然默认规则在海外？因为模块强 代表的是规模制造和工程交付能力。但决定下一代到底走硅光、 m、 l、 c、 p、 o 还是 ox， 决定接口协议、封装路线、系统拓扑结构的依然是英伟达、博通和超大规模云场。谁定义路线，谁拿走最大价值， 谁负责适配，谁赚制造的钱，这是制造优势和标准优势的本质区别。再往下走，底层核心能力也还有差距。高端激光器可能性、核心光材料、 c p o 供风装能力、 photonic integration， 这些决定下一代上线的底层能力，中国还在追赶。模块做出来，不代表体系建立起来，工业能力强，不代表系统能力足够强。 而英伟达这次真正厉害的地方是，他正在把 gpu 交换机、光源、光器械、光纤生态全部串成一套完整标准。 他卖的早就不是芯片，他卖的是未来 ai 基础设施的整套规则。所以回到最开始那个问题，英伟达连续签下三家光学巨头，真正要锁死的是什么？不是激光器，不是光模块，也不是光纤，他真正要锁死的 是未来 ai 世界的连接权。过去决定 ai 上线的是算力，未来决定 ai 上线的可能是连接算力的能力。

朋友们，下周台北电脑展前夜，微软和英伟达官方账号同一秒，用同一句个人电脑的新时代发了个神秘预告，你刷到可能觉得不就是发块新显卡吗？ 但这次真不是。说白了吧，这是两家万亿巨头准备在 x 八六霸占了四十年的老潮里，强行插上一面新旗，咱们把事撸一下，英伟达和联发科联合导的 n e x 芯片下周几乎铁定亮相，联发科老大甚至直接取消自己的厂子，把 c 位让了出来。 戴尔、联想的新机资料已经流出，就等解禁。这批机器的心脏，不是咱们用了半辈子的英特尔或 amd， 而是跟手机芯片同宗的 arm 架构， 说白了，就是把手机省电的天性和英伟达独步天下的图形黑科技硬生生焊在了一起。微软还补了一刀，下周发的不是新操作系统，是给开发者的新硬件。 但问题来了，现在全网都在吹着。新操作系统是给开发者的新硬件，但问题来了，现在全网都在吹着 rtx 五零七零， ai 算力是普通本子的好几倍， 你冷静想想，这真是重点吗？这里藏着一个绝大多数解读都避而不谈的真相。英伟达这次不是卖你一块更强的显卡，它要换掉你整台电脑的连接逻辑。过去四十年，咱们电脑里 cpu 管、内存、显卡管、显存、数据得两头搬运，又慢又烫。 这次 n e x 搞了个统一内存、 cpu 和显卡共享，一块最高一百二十八 g 的 高速池子，你琢磨琢磨，这意味着以前因为数据堵车跑不动的 ai 大 模型，现在能在你这台轻薄本上撒欢跑了，这才是真杀招，不是跑分儿，是改结构。 更深的逻辑，咱们得往微软的焦虑里挖。很多人没看透，微软这几年拼命推 windows on arm， 但只拉了高通这根独苗， 结果呢？兼容性拉、跨游戏闪退的骂声没停过，三星甚至在韩国公开警告用户，很多软件在这平台上根本跑不了。微软极了，他必须把英伟达这个游戏和 ai 圈的扛把子拽上传，用他的生态话语权，逼着那些软件大厂乖乖做适配。你品品下周发的真是芯片吗？ 那是微软递出的头名状，潜台词就一句，生态之王都来了，你们赶紧优化 arm， 这趟列车真要发车了。聊到这儿，关注这些领域的朋友，咱们得掰扯点实在的。如果你跟踪的是联想、戴尔这种长机场，你得清醒，它们现在是双线压柱， 一方面多了高端 arm 平台搞差异，这是增量。但反过来，如果软件生态还是牛，拉破车，第一批 n e x 新机分分钟变库存。雷 这刀很利，两面都是刃。再看封装测试这块儿，比如通付、微电、长电科技，这次 n e x 用上了极复杂的拼装工艺，对高端封测的需求是看得见的。增量，但业绩转化必须盯着具体订单落地，别拿预期当业绩炒。看到这儿的每一位，咱们得把情绪降下来。 市场上现在有种很危险的论调，觉得 arm 马上要掀翻 x 八六了。千万千万别被这种爽文逻辑洗脑，哪怕兼容性拉到百分之九十，剩下那百分之十的专业软件反作弊驱动跑不顺，就能劝退一大批发商友和企业采购 这条路，苹果在自家封闭花园里都磨了好几年，放到开放的 windows 生态，每两三年根本汤不平。所以短期市场的躁动更多是情绪借题发挥。真正决定产业拐点的，是明年那些软件巨头的原生适配速度。 一句话，下周老黄掏出来的根本不是芯片，而是一把试图拧开 pc 新十年大门的钥匙。这把钥匙能不能转动，不取决于跑分有多高，而取决于微软和那帮软件厂愿不愿意放下身段，为他重铺一遍门前的地砖。以上均为个人观点，供交流探讨，不构成任何投资建议。

有个信息很值得大家去关注，就是英伟达刚刚公布了最新的持仓。黄仁勋的操作是让很多人都没有想到的。最离谱的事情就是一个如日中天的算力霸主去中仓了两位在泥潭里挣扎的昔日王者。简单说啊，英伟达 总持仓一百三十亿美金，居然有百分之六十，也就是八十亿美金都压在了落魄邻居英特尔身上。另外呢，还新买了十亿美金的诺基亚 和二十二亿美金的新私科技，那至于亲儿子 a r m 和中概文远之行，直接是啪一件清仓，一股都不剩。现在的感觉就是啊，老黄在下一盘 硬件闭环的大棋，玩的是龟权政治。这几天我跟几个在硅谷做半导体有十多年的朋友聊，他们都是业内人，其中也有我在应用材料之前的同事，他们给我透露一个细节，就是现在 大家担心的不是算力不够，而是算力的护城河不够深。什么意思？就是你看像老黄黄仁勋把现金撒向英特尔的工厂，新思科技的设计图诺加的基站 本质是在干什么呢？其实他是在把我们行业里面看作把所有的不可控的变量代工设计效率下沉，市场全部变成可控。老黄这个时候去重仓英特尔，根本不是在抄底股价，而是在博弈先进制程的确定性。 在这个结构里面，英特尔是老黄为了应对台积电产量高度集中的一个保险，买入英特尔二点一四亿股， 直接成了英特尔的重要股东。那你要知道，英伟达现在的毛利高达百分之七十五，对吧？那个是建立在什么？建立在能按时交货的前提下，只要英特尔能帮他。假如说啊，分担百分之十的新装分片的潜能，那这八十亿的美金投资， 通过保障出货带来的额外营收，不到半年他就能回本。现在先进分装的产能是一个卡脖子环节，台机电那边产能再高，后端分册跟不上的话，前端英伟达的销售也是白搭的。 英特尔在亚列桑纳和俄亥俄那几个工厂，那在老黄的眼里就是一个完美的 plan b 啊，因为他们还是在老美的本土的 保障 supply chain 供应链和 pricing power 定价权，才是英伟达真正暴力和未来能够胜出的一个制胜盘。那更耐人寻味的是什么？就是新进的时舱，新思科技和诺基亚，因为诺基亚大家都知道是一个时代的眼泪啊。后来一想，哎，这个不就是为了以后要去做边缘 ai 吗？ ai 的 需求发生了什么？一个变化大家想，就是正在从云端往边缘溢出。如果你要是用一种穿透资产的逻辑去看的话，他手里是有很多专利。老黄新建诺基亚，说明他已经不满足于说只在数据中心里赚钱了，他要布局 ai， 走出数据中心的故事。 基站也好，电信基建也好，这些地方都是 ai 落地的最后一公里。那至于新思科技，呃，其实你要这么看新思科技，它是芯片行业里的一个 母鸡的存在。什么意思？就是以前是人用软件设计芯片，现在老黄想用 ai 设计芯片， 他把 e、 d a 就是 芯片设计端的新思科技也捏在手里的话，其实是在加速芯片迭代周期。我现在个人的一个体感是什么？就是大资金正在往应激件回流， 老黄在这个一进一出之间呢，其实是完成了一次定价毛的切换，比如说以前他在赚算力的爆发钱，现在他在锁死整个产业链的底层工具链， 盯着金源厂分装线和设计工具。那这种维度的博弈，我们就会发现有一只看不见的手在水面下反复拨弄筹码，会同时搅动中美也好，或者是全球的市场也好，这件事情还是很值得我们继续关注的。

杨立坤刚刚获得了英伟达贝索斯等机构的十点三亿美元的种子融资啊。不是，各位啊，我前天发视频说杨立坤发了个新论文否定 agi， 然后评论区一帮人说，杨立坤，你别天天打嘴炮了，怼天怼地的，你拿出东西来，那这刚从曼塔离职三个月种子融资就拿了十点三亿美元，七十亿人民币， 算不算有点东西啊？这条视频我说两点啊，第一是介绍一下杨立坤的新公司和他的技术路线，第二是评论区总有人说那谁谁谁不也是 在做世界模型吗？对吧？然后做出东西了，那杨立坤天天还在打嘴炮，所以啊，我给你介绍一下，都叫世界模型，但他们有什么区别？先说第一个啊，三月九号，就在昨天，这位图林奖得主的新公司 ami 实验室啊，宣布完成了十点 三亿美元的新融资，估值是三十五亿美元啊，这个估值比李菲菲的公司低，但融资额呢，多了三千万美金。因为杨立坤从去年的十一月份从曼塔离职，然后就回了欧洲老家，新公司的总部在巴黎，所以这是欧洲史上啊，最大的 种子龙的融资。那之前说起 ai， 欧洲基本上没啥搞 ai 的 公司，那这回就靠杨立坤撑门面了。然后投资人的名单值得仔细看啊，是英伟达贝索斯的家族投资机构，新加坡的蛋马西，还有万维网之父蒂姆博拉斯里，还有前谷歌 ceo 艾里克施密特啊。 杨立坤喊了很久的观点，说大语言模型是死路，而且他现在攻深入局去颠覆所谓的大语言模型，但是你看这个投资阵容里面的这些人，英伟达、施密特这些他， 他们是大语言模型的最大受益者之一啊，那他们压住了杨立坤啊，说明了啥？这个很值得深思啊。另外，我发现评论区很多人对杨立坤是一点都不熟悉，觉得这就是一个怨妇一样的人，天天在吵架啊。各位啊，真的别小看了他， 他可是卷积神经网络的奠基人之一啊，二零一八年的图林奖得主啊，在麦塔担任首席 ai 科学家十二年啊，他和吉夫里心动、余淑雅并列为 深度学习的三巨头啊。另外就是他在 mate 主导开发了 pad 尺的开源框架，这是目前全球最主流的 ai 研究框架，主流到他和英伟达的芯片兼容超级好，以至于变成了英伟达芯片的护城客之一。 所以各位啊，别觉得他就是一个嘴炮。然后再看他的新公司团队啊， ceo 也叫 alex， 网上有人调侃说，杨立坤在 mate 就 要和 alex 汇报啊，我要笑死了，这哥们是杨立坤在 mate 的 同事， 然后他的首席科学家谢塞尼呢，也是计算机视觉领域的顶尖学者，世界模型副总裁 michelle 也是这个前迈特的副总裁。这就特别搞笑了，整支核心团队 几乎全是迈特的老人啊，但做的事情是要证明迈特压住的路线走不通。然后第二件事，我们说一下世界模型啊，先说和大元模型有什么不同， 语言模型是读了海量文本之后学会说话的 ai 啊，他学会了语言模式，学会了哪个词经常跟哪个词连在一起啊，但他从来没有真正理解过苹果掉下来是因为重力的这类物理的这个因果逻辑啊，你给他看再多的文字，他也不会真的懂一个球 被扔出去会落在哪里。那杨利库的世界模型走的是另外一条路啊，他从真实世界的感官数据啊，目标不是预测下一个词， 而是预测，如果我做了这件事，那接下来的世界会变成什么样。然后技术路线是杨立坤在 matte 时期就提出的 g e p a 框架，就是联合嵌入预测架构啊，就是在表示空间里做预测，而不是在像素或 token 层面去 做预测啊，不是深层次的世界模型。然后我说一下市面上的世界模型啊，路线各有不同，现在说世界模型的公司很多啊，但做的事情差别真的是超级大，不能混为一谈。杨立坤的刚才说了， g p a 架构自监督学习，目标是让 ai 理解物理世界的因果逻辑啊，面向机器人、聚生智能 工业场景，他不做，深层，是做理解和规划。那李飞飞的世界实验室呢？估值已经达到了五十亿美元，他是专注物理世界的视觉推理啊，核心是 从单张或者少量图片去重构这个三维空间，这个和杨凌空的新公司有交叉，但更偏向视觉感知。然后特斯拉的视觉模型服务于自动驾，使用摄像头数据去训练啊，预测道路场景的变化 是非常具体的垂直应用啊，不是通用的路线。谷歌低谷慢的的世界模型是从视频数据中去学习，能实时生成可交互的三 d 世界啊，它就是从海量的这种 视频里面去学习的啊，更偏向于游戏和模拟的环境啊，是生成，是世界模型。再说英伟达啊，它是物理仿真平台上去做的世界模型，服务于 机器人训练和工业数字孪生，它和杨立坤的路线也有交叉，所以英伟达参与杨立坤的这种融资呢？它不是巧合啊，这几条路线里，杨立坤的 呃，这个新公司是目前最明确喊出了要替代大语言模型的啊，其他几家都是在大语言模型的基础上去做扩展啊，只有他要从底层 换掉范式。最后有一个细节值得单独说啊，就是杨立坤在采访中说，麦塔可能是我们的第一个客户。这话听起来有点反省啊，因为他离开麦塔，说麦塔压住的大语言模型路线走不通，然后现在他要把自己做的方案卖给麦塔。还有一个历史细节啊，值得放在这里说，就是当年的深度学习沉淀了 很多年啊，是杨立坤和杰夫里心动于淑雅三个人顶着神经网络啊，没用的这样的主流嘲笑啊，坚持往前推进啊，才有了今天整个 ai 行业的爆发。那时候他也是 一个所谓的异见者啊，也有人觉得他是特别固执的啊，这个不是说历史一定会重演，但他现在的身份变了，从说话的批评者变成了真金白银下注的这个创业者啊。那接下来的几年呢？杨立坤能否证明世界模型加自建，多学习这条 呃，这个技术路线啊，可以走出一条不同的大语言模型的路啊，这将是 ai 领域最值得关注的一场技术实验啊。那我是老郑，关注我，带你解读世界前沿科技。

兄弟们，周末的重头戏来了！毫不夸张地说，新 pc 时代即将到来，整个 pc 行业长达几十年的规则可能会被彻底改写。就在今天，英伟达、微软、 arm 三大顶级科技巨头官方账号同步联动发声，统一发布文案， a new era of pc。 全新 pc 时代来临！不用多说，这三巨头同时发生的含金量会有多高？下周，台北电脑展，首款搭载英伟达自研芯片的 windows pc 正式亮相量产真机。首先弄明白它们三家为什么会选择联手？ 过去几十年，所有 windows 电脑的处理器全都是英特尔、 amd 的 x 八六架构，两家垄断了整个市场，没有任何能正面抗衡的对手。这次英伟达拿出的是基于 arm 架构，深度融合自家 gpu 与 ai 核心的通用处理器，相当于直接给 windows pc 换了一套底层心脏。 x 八六一家独大的时代彻底结束了。这次的核心芯片是三方从零开始联合打造的真正 ai 原生架构芯片，而不是在传统 cpu 上简单加一个 npu 的 拼凑产品。 arm 提供最先进的 v 九点五架构，授权负责 cpu 部分的设计，兼顾极致的性能和续航，解决了传统 arm 芯片性能不足的问题。 英伟达全权负责 gpu 和 ai 算力单元，直接把 black wolf 架构下放到了 pc 芯片里。这次的 npu 算力达到了恐怖的两百 tops， 是 现在英特尔最新酷睿 ultra 的 五倍， amd 锐龙 ai 的 四倍，这是什么概念？ 也就是说，你手里的一台轻薄本就能本地流畅运行一百 b 参数的大模型，不需要任何云端支持。而现在最好的 ai pc 最多也就跑个一四 b 模型， 微软则做了最深度的系统适配，把 copilot 直接做到了 windows 系统的内核里，和英伟达的 ai 引擎实现了毫秒级响应，延迟比云端低一百倍，而且所有数据都在本地处理，彻底解决了隐私泄露的问题。 我再给大家一个更直观的对比，去年很多公司花几万块钱买的 ai 服务器，算力也就差不多两百 tops， 而再过几个月，你花一万块钱买的笔记本电脑就能拥有同样的算力。 这不是升级，这是降维打击最重要的部分来了，这次变更到底能给我们国内 ai 产业链带来哪些影响和机会？ 我查阅多方资料，总结了两个可能存在增量的细分方向，一、高端高频高速 pcb 英伟达基于 arm 架构的 aipc 芯片是 cpu plus、 gpu plus、 two o o t o p s n p u 三星合一的易购 soc， 对 pcb 提出了传统 pc 从未有过的严苛要求，首先，信号传输需处理几十 gbps 的 高速信号，必须采用高频高速材料和多层板设计。其次，电源分配， two o o t ops npu plus、 blackwell gpu 峰值功耗比传统 pc 芯片高百分之五十以上， 需要更厚铜箔和更复杂电源层。最后，散热能力， pcb 本身需承担部分散热功能，必须采用高导热系数基材。 从价值量爆发来看，普通消费级 pc pcb 单机价值量三十到五十元人民币，而英伟达 aipc pcb 单机价值量一百五十到三百元人民币，增长三到六倍，增量比较明显。 二、先进封装。英伟达 aipc 芯片采用 chiplet 多芯片易购集成架构，先进封装是实现二零零 tops 本地算力的唯一技术路径，没有替代方案。首先，四芯合一，集成 cpuplus、 gpu plus、 npu plus、 hpm 四种不同工艺、不同功能的芯片必须通过二点五 d 封装技术整合。然后， tbs 级带宽刚需， npu 与 hbm 之间需要 tbs 级数据传输带宽， 只有 coos 等先进封装技术能满足。最后，轻薄本形态约束，在有限空间内实现超高算力，必须通过先进封装降低整体功耗和体积。 价值量爆发来看，传统 x 八六 pc 芯片封装价值量十到十五美元每颗。英伟达 aipc 芯片采用 coos 二封装，集成 hbm 四内存，单颗封装价值量八十到一百二十美元每颗，增长六到十倍， 这是整个 aipc 产业链中价值量提升幅度最大的环节。兄弟们， pc 行业已经沉寂了整整十五年，上一次 pc 行业的大爆发还是二零一零年左右的笔记本普及潮，而这次 aipc 带来的变化，其影响力和持续性会远远超过上一次。 下周的台北电脑展只是一个开始，接下来的几个月可能会有源源不断的催化剂产品正式发布、预售数据报表、产业链订单确认、各大厂商密集推出新品等等。 历史的车轮已经滚滚向前，我们能做的就是站在正确的一边，让我们一起拭目以待，见证这个全新 pc 时代的到来。

英伟达遇到了一个新麻烦，不是 gpu 设计不出来，不是台积电的产能不够用，甚至不是美国对华出口管制， 是它的 ai 服务器快买不到电容了。你一定觉得很不可思议。电容而已，又不是 cpu， 又不是 gpu， 又不是高端的 hbm 内存，一个被动元气键能卡住英伟达的脖子？对，还真能。二零二六年五月下旬，整个 a 股超级电容板块集体沸腾，江海股份依次涨停， 海星股份八天死板，爱华集团二连版，火炬电子涨停，原力股份拉出徘徊，法拉电子继续上涨，背后就是两个数字，二零二六年， g b 三百预计需要一千五百万到一千八百万颗超级电容， 而当前五藏规划的年产量只有六百五十万颗，这是一个百分之一百二十起步的供给缺口。为什么英伟达会在电容这个看似古老的器械上失算？答案很讽刺， 因为 ai 服务器的功率增长太快，快到整个电力配套产业链的升级速度都跟不上了。单台 g b 三百机柜功率高达一千四百瓦，峰值响应需要高达百分之一百九十的瞬时功率。 如果你没有一套足够强大的储能稳压系统在后台运作，电网偶发的波动就会直接传导到 g p u 上，轻则算力跳水，重则直接烧毁芯片。这就是为什么从 g b 三百开始， 英伟达强制将超级电容集成为服务器标配，下一代 ruby 平台储能容量还要比前代大幅拉升，超级电容直接从可选配变成了必需装。 国金证券的结论很明确，超级电容已从实验室方案走向机柜级标配，二零二六年下半年入并平台放量，将是相关产业链业绩兑现的关键窗口。也就是说，留给整个产业链调整产能、扩大供给的窗口期只剩短短几个月。那谁能抓住这几个月，谁能把这颗超级电容从实验室搬到量产线上？ 这背后，是一个覆盖电机材料、电机钣锂、电解、电容、薄膜电容、超级电容电源系统的长链条。先从最上游说起，超级电容的心脏是它的电机材料电容碳。 以前这块市场被日本可乐力垄断了近百分之九十，但现在有了一个国产替代的名字，源利股份。源利股份是国内唯一能够实现减活化法超级电容碳量产的企业。 产品对比可乐力 y p、 五零 f 几乎没有性能差距，而价格比日本进口低了百分之四十到百分之五十。这就是国产替代的逻辑，性能没差，价格更便宜，供货更可控。 为什么英伟达要开始接受国产电容碳供应商？因为五藏的产能已经爆了，他哪怕想破产，上游材料都不够用。原力股份在这个时候把自己一千吨的产能打满，直接从材料端卡住了国产超级电容供应链的咽喉。 数据预测，二零二六年，原利股份电容碳营收有望达到二点五亿到三亿元，毛利一点五亿到一点八亿元，毛利率高达百分之五十到百分之六十， 远远高于传统业务的百分之二十到百分之三十。这个数字意味着什么？意味着在 ai 驱动的超级电容浪潮里，赚的最多最稳的可能不是电容厂上自己， 而是他上游那个卖碳的人。再来看中游电容旗舰本身。在超级电容领域，江海股份的布局我们已经谈了很多次，但他不是唯一的高手。江海股份是全球第二家可批量生产 l i 四系列产品的企业， e d l c 今年已交付约一百万只用于 ai 服务器。 随着 ai 服务器功率提升， livef 四需求将快速增长，预计二零二六年三次季度或迎来大幅增长，二零二七年将进入爆发期。公司已与台达、华为等全球店员、头部客户完成对接，订单通道畅通，扩展周期仅需六个月，弹性极大。 火炬电子是国内陶瓷电容器行业的重要企业之一，产品覆盖航天、航空、传播等高端领域，这个背景给他砥定了非常高的品控标准和可能性。二零二五年，公司营收四十一点二一亿元，同比增长百分之四十七点零九。薄膜电容业务二零二五年收入不到四千万元， 二零二六年营收目标直接跳到六亿元。二零二六年一到四月，功率等主动元器件的订单规模已经超过了二零二五年全年的水平。这个订单增速让人有点难以置信，但这不是猜测，是公告里白纸黑字写着的。 为什么增速这么快？因为英伟达的 rubin 机架对 mlcc 的 需求也在同步暴增。摩根施丹利的拆解报告显示， v 二两百美机架的 mlcc 价值约四千三百二十美元，比 gb 三百增长了百分之一百八十二。而 mlcc 正是火炬电子的老本行， 它在保持超级电容突破口的同时，还稳稳吃住了 mlcc 的 传统阵地。对于 nvidia 这样看中供应链安全的大客户来说， 能在多个品类同时供货的供应商，在产能紧张时往往能拿到更多的配额。另一边，法拉电子全球薄膜电容龙头的路径也很清晰， s s t 服务器基本百分之一百要用到薄膜电容，四百微以上的高压场景必须使用薄膜电容。而法拉电子在这个 高门槛儿领域已经深耕了几十年。二零二六年三月，公司在投资者互动平台上明确表示，薄膜电容器已应用于数据中心和服务器电源等各类场景。更让人关注的是它内部的战略调整。法拉电子内部已成立专门的 ai 团队， 配置公司最资深的研发人员，从技术研发、市场多维度跟进 ai 服务器电源趋势，并对接客户方案。这种自上而下的组织调整，意味着法拉电子已经把 ai 服务器作为公司级战略方向来压住，而不是当作一个可选项。在客户方面，他在新能源领域长期合作的 阳光电源、华为等客户进入 ai 服务器电源新赛道时，会优先选择法拉电子作为供应商。对于台达、维蒂等海外大客户，法拉电子也保持高频沟通，这种客户端的品牌势能，是很多后来者无法在短期内超越的壁垒。 别忘了，在铝电解电容这个传统但依然关键的赛道上，还有一位龙头，爱华集团。爱华是国内铝电解电容器的行业老大，产品覆盖汗蒸式、引线式、固态等多种形态，全部可以用于 ai 服务器，二零二五年营收同比增长百分之三十四点二四。 它针对 ai 服务器推出了超高温 m u 系列，耐温达到一百五十摄氏度，填补了国内空白。更重要的是，爱华自己掌握电解液、电极薄等核心材料技术，垂直整合能力极强。在原材料涨价周期里，这种模式能更好地控制成本，保证品质。 从消费电子到工业控制，再到新能源和 ai 服务器，爱华正在一步步完成赛道的切换。而在这个 ai 电容器大爆发的浪潮里， 最隐形却最核心的赢家，可能是海星股份。前面我们提到，电吉博是铝电解电容的心脏，而海星股份就是做这个心脏的国内头部企业。他的客户名单里赫然写着，贵迷宫、尼、吉康、爱华集团、江海股份。基本上一整条电容产业链的头部玩家， 都在从海星股份手里买电极薄。根据麦高证券的预测，全球 ai 服务器用电极薄市场规模，二零二六年约二十五点九亿元，二零二七年约五十点二亿元，二零二八年约八十六点六亿元， 到二零二九年有望突破一百亿元，四年翻四倍。这背后不是虚拟的数字推演，而是清晰的产业逻辑， g b 三百。相比于 g b 两百，新增了储能模块儿 铝锂解电容作为核心组成部分，需求量迅速上升。未来 p s u 功率持续上行，电容器朝高压化、小型化方向升级，对高端电机薄的需求只会继续加速。在这个明确的增量逻辑下，海星股份这种掌握核心腐蚀工艺、 率先通过客户认证的头部材料商，是这波浪潮里最先最确定的受益者之一。现在把这几个环节串起来看， 最上游有原力股份做电容碳国产替代，打破日本可乐力垄断核心旗舰层有江海股份做超级电容，火炬电子做 m l c c 加薄膜电容，法拉电子做高端薄膜电容，爱华集团做铝电解电容材料层由海星股份做电基薄，为所有铝电解电容提供核心材料。这不是一家公司的故事， 这是一整条产业链的故事。一条从日本可乐力的垄断中突围的电容碳国产替代链，一条从五脏潜能缺口中切出一块蛋糕的国产超级电容链，一条从 ai 服务器电源升级中分得最多红利的电容材料链。 在 ai 算力指数级增长的大趋势下，电力供给系统已经成为新的瓶颈，而电容就是这座瓶颈里最结实的那一块水泥。 谁能把这块水泥的质量做的足够好，谁能把产量扩的足够快，谁就是这场算力战争的后勤部长，而这些后勤部长正在被资本市场重新定价。好了，这就是今天的深度产业观察， 对此，您怎么看呢？欢迎在评论区留下你的看法和观点。视频最后想说的是，本人所有分析与数据均来源于各上市公司公告，国金证券、麦高证券等机构公开研究报告，相关财经媒体报道 即公开批录信息。文中提及的上市公司仅作为产业链技术路径与行业动态讲解之案例构成，任何投资建议。本期视频就到这，我们下期再见。

英特尔、台积电正在疯狂的死磕一个新技术，你知道是什么吗？玻璃基板？你以为 ai 芯片的瓶颈是制程啊，是电力吗？其实都不是啊，真正的死穴在测不出来。 gpu 芯片的光纤艰辛啊，只有九微米，机械手对准一个点要三十秒，一颗芯片有几十个点，厂门直接就被扼杀了。再加上两万安倍的电流， 五万引角，八千瓦的功率，热销区测不了就没法量产。英特尔和台积电正在死磕，玻璃基板成了必选项。今天我把这个量产死穴和破局之道，以及这项新技术将如何影响你未来组合收益，全部拆给你看。 ai 算力搞到现在，真正的物理极限已经到了，因为电这条路快走到头了，现在最顶级的 ai 芯片信号传输速度正在冲向两百二十四 g， 下一代的目标直接就是四百四十八 g。 这个速度是什么概念啊？ 电流里的电子因为曲肤效应啊，全被挤到了导线表面，一层只有零点二微米的薄层里在狂奔，零点二微米比头发丝的千分之一还细， 所有的电子挤在这么窄的车道上，发热和能量损耗极其的恐怖。但如果你把铜线做成像镜面一样光滑，里面的树脂基板受热时又会像撕贴纸一样沉压脱落，这就是物理死穴。 所以半导体巨头早就指明了方向，换一条路，用光传信号。这就是我们常说的铜退光进，把光的通道直接搬进芯片封装。这就是现在资本市场最火热的赛道， c p o 供封装光学。 长期来看，这是绝对的大趋势。但问题来了，既然这么好，为什么到现在还没有普及呢？说出来你可能不信啊，不是设计不出来，而是测不出来。 cpo 芯片要连接的核心千芯 直径只有九微米，相当于头发丝的十分之一，测试时机械手要把这九微米的千芯精准的对准另外一个九微米的孔，稍微歪一点，百分之四十的光信号就丢了。现在的主流办法是通电发光，机械手在微米尺度上一点点的挪， 对准一个点就要五到三十秒，一颗芯片几十个点，这个速度，测试场的场门直接被二杀，根本没有大规模量产的可能性。 不光是光对不准，芯片本身也越来越变态。为了榨干极限顺利，明后年顶级的 ai 加速器芯片 物理封装尺度会突破一百毫米乘以一百毫米，那这就是一个巨无霸！它的引角飙升到五万格，热功耗跨过八千瓦大光，在低电压下测试启动的一刹那，会有接近整整两万安倍的恐怖电流涌入。 两万安倍啊，能瞬间把传统插座烧成碳末！传统的测试针和芯片是点接触，这么大的电流灌进去，瞬间的局部高温能把芯片底部的稀球全部熔断，而且 五万个针脚压下去，产生的机械推力有好几百公斤，能直接把外壳压变形。更绝的是，这种超大芯片在一冷一热的测试循环下，会发生严重的微光热翘曲，芯片一翘尾巴测试矫正大面积悬空，根本就没有办法测。 所以材料之争已经进入了深水区，玻璃基板成了先进封装非独不可也必须成功的一步。最近行业有个重磅，英特准备打造全球首座玻璃基板量产基地，把搭载 c p o 技术的玻璃基板商业化目标定在了二零三零年。 这说明巨头已经认定玻璃基板就是下一代先进封装的战略必选项。玻璃这个材料具备变态的机械强度，能死死压住超大芯片的撬取变形。它还拥有极高平、极低损耗的电学特性， 未来甚至允许用激光直接在玻璃内部雕刻出光的物理波导通道。这东西就是先进封装的量产圣杯。在这种大背景上，封测和测试设备链条上的巨头已经开始亮出了底牌，疯狂的在卡位了。 比如测试巨头影微科技，为了迎击五万针海和两万安倍的电流海啸，直接搞出了垂直烫针和导电橡胶融合的复合插座，像乳胶软床一样，把 c 球全方位包裹住， 接触面积暴增几十倍，彻底消除了绒球灾难，还能自适应芯片的翘曲。针对万瓦级功耗，他们甚至研发了全液冷测试座，直接在插座微光缝隙里循环，注入不导电的孵化液， 瞬间带走恐怖的热量。而更绝的是，这套方案不需要客户买天价的新设备，现有场线上外挂一个冷却主机就行，一两天就能完成液冷测试升级。同时，台机电也在全力推进自己的微观平台 c o u p e。 他通过最顶尖的三维先进封装，把电芯直接垂直叠放在光芯片正上方，甚至在芯片内部集成了细微透镜结构，在物理上放宽了机械手对准时的误差容忍度，就是为了帮产业强行降低量产门槛，所以壮丽的镜头不只是电力，更是物理、材料和风测的极限。 英克、英伟达这些巨头啊，正在全面确立并推动 c p o。 的 标准化量产规模混乱的早期阶段马上就要终结。英克已经把玻璃基板的量产目标定在了二零三零年，这意味着 一场围绕下一代芯片底层材料的竞赛已经开始了。在芯片设计的红利逐渐见顶的今天，谁能率先攻克 c p o 测试和先进封装材料的量产蓝光， 谁就能在双利时代卡住整个产业链最要害的黄金位置。这场看不见的底层战争，将直接决定未来 ai 双利天花板到底能被顶到多高。我是美刀哥，带你价值投资左时间的朋友。

随着小影霸品牌知名度的爆发式增长，双敏与新天下对这个核心品牌的控制权争夺也从暗地较量走向公开化。一九九八年，新天下率先向国家商标局提交小影霸商标注册申请， 结果因为台湾奇康公司早在一九九四年就已经注册了影霸商标而被驳回。一九九九年七月，双方合作彻底破裂，商标争夺战全面打响。经过几番拉扯之后， 这场持续了好几年的商标之争，以新天下获得小影霸商标权告终。对于当时的双敏而言，这场危机倒逼双敏全面转向自由品牌建设。在失去小影霸商标后，双敏一口气推出了面向英伟达芯片的速配系列， 像 atr 芯片的火旋风系列以及小妖姬系列显卡，同时发布了自由品牌双敏主板，以全新的自由品牌身份再战市场。没有了小影霸的品牌红利，双敏依然抓住了性价比这个核心命脉。当时华硕、微星、技嘉等一线品牌产品定价居高不下，普通学生党和网吧业主难以承受。双敏的自由品牌产品凭借质优价低的精准定位和 完善的渠道，迅速完成了市场承接，成功跻身国内主流板卡品牌行列。时间来到二零零三年，同德开始发力大陆市场，作为当时全球最大的板卡代工厂之一，拥有极强的规模化生产能力和成本控制能力。他选择与双敏、七彩虹、昂达莹、通、明轩这五个通路品牌深度合作，也就是所谓的同德五虎 产品，由同德统一代工，五个品牌分别贴牌销售。双敏作为五虎中的核心成员，一度成为五虎中的领头羊之一。二 二零零九年，双敏的品牌影响力达到顶峰，他推出无极 g d d r 五红魔军团系列高端显卡，同时成为 w c g 世界电子竞技大赛官方指定板卡品牌。此时的双敏与七彩虹、明轩并称国产三大通路品牌。

不久前，李飞飞创立的 world labs 完成最新一轮十亿美元的融资，估值突破五十亿美元。 投资方名单里，英伟达和 amd 居然都上榜了。这家公司发布的产品叫 marble， 听起来像玩具，但它做的事情是空间智能，是硅谷 ai 圈一直不敢碰的领域。 ai 进化到今天，有四个清晰的台阶。第一阶段是规则式 ai。 上世纪，人类写明白规则，教机器下棋算账， ai 不 会学习，不会变通，这是 ai 的 说明书时代。第二阶段是感知式 ai。 二零一二年，李飞飞发起 image net 挑战赛，卷积神经网络一战成名。 ai 第一次学会看认出猫狗和人脸， ai 开始睁眼看世界。第三阶段是生成式 ai。 过去几年，大语言模型让 ai 学会说话，就在我们以为搞透语言就赢了。李飞飞做了一件所有人惊掉下巴的事，他转身离开最火的大语言模型，选择了另一条路。 第四阶段，空间智能。李飞飞要做的事，不是让 ai 更会聊天，而是让 ai 真正搞懂杯子放在桌边会掉，怎么用。左手拿苹果，右手开冰箱，让 ai 学会在物理世界生活。 而李菲菲的 marble 效果有多炸裂呢？你给 marble 一 张咖啡馆的照片，或者用手机对着客厅扫一圈， 几分钟内，它能生成一个极度逼真的三 d 世界。重点不是长得像，而是它能脑补出图像里缺失的部分，并且完美融入现实世界。 相机背后的墙是什么颜色？天花板多高？窗外的街道可能长什么样都能脑补。更绝的是，它不仅仅是拼图工具，而是一个真正理解空间的智能体。 今年 c e s 现场，李菲菲团队演示，戴上 vr 眼镜，走进生成的三 d 空间，蹲下来能看清桌底细节，还能与物体互动， 台下沉默三秒，掌声雷动。为什么这个项目那么重要？看完机器人的现状，你就懂了。语数成立十年， optimus 二零二一年发布，但似乎机器人的进步一直很缓慢，不会晾衣服、拿可乐这些复杂操作，因为机器搞懂了语言，却还没搞懂物理世界。 这就是 world labs 要解决的问题。把现实世界在虚拟空间中模拟一遍，给机器人提供一个虚拟的三维训练场。 在现实世界训练一次的成本可以在虚拟空间训练上万次，训练好的技能成千上万个，机器人可以直接下载。那为什么选这条路呢？因为李菲菲意识到，人类对三维空间的感知，是比语言更底层的智能。 语言靠人类迭代了约五十万年，但空间感知动物生下来就有。五亿年前的寒武纪，生命大爆发，核心驱动力就是眼睛的出现，动物第一次看见空间，才真正学会行动。所以李菲菲说了一句可能改变 ai 方向的话，语言只是智能的一半， 另一半是什么？是空间感知，是预判。杯子放在桌边会摔，衣服叠不好会皱。英伟达和 amd 同时抢头， world laps 不是 巧合，是他们看到了同一个未来。 ai 下个十年的风口，不是聊天，是行动。 空间智能与大模型虽然都是人工智能产业，但在产业链、数据形态、商业模式实际上天差地别。 首先，大语言模型的上游是通用 gpu、 cpu， 而空间智能的上游是三 d 传感器、高精度定位、 gps、 imu、 工业相机编研计算单元。 第二大模型的数据形态是文本和代码，智能计算是三 d 空间数据点云、三 d 网格模型，全景影像 数据不仅高维非结构化，而且数据量极大，采集成本极高。大语言模型的数据公开丰富， openni 早期直接用网上的公开数据训练，而空间数据极度稀缺，硬件采集、实景标注、三维重建都是壁垒。 第三大模型的商业模式是 api 调用。空间智能的产业重心将会是车、传感器、机器人这些硬件设备，加上软件服务费、项目定制开发， 所以空间智能不仅避雷高，还可以补齐 ai 消费的最后一公里。掌握空间智能，就等于拿到了机器人自动驾驶 i r v 二这些未来赛道的底层入口。因为达有 omniverse、 md 有 rockem， 它们都需要 world labs 这样的空间大脑来完善生态。国内玩家也在行动， 全核科技拥有全球最大的三 d 空间数据集，正在训练空间理解大模型刚刚通过港交所聆讯，准备冲击空间计算全球第一股 埃克尔在智能家居领域积累的空间感知数据。同样是稀缺资产，这个赛道的竞争才刚刚开始。面对新科技，很多人焦虑，但是焦虑说明你意识到了机会，而意识到机会就已经赢了。第一步， 如果你是投资人，可以关注空间智能领域，等待接下来的一波大热度。空间智能是机器人自动驾驶 i r v 二的底层基础设施，这个赛道的头部公司估值天花板远高于应用层。 如果你是找工作的大学生，一定要从传统岗位转向智能产业链，关注遥感测绘、电子信息、时空信息这些交叉新方向。 北斗导航与算法专业的毕业生，到航天院所或相关公司做导航算法轨迹分析，月薪远超同龄人。这个赛道正处于爆发前夜，人才缺口巨大，薪资有竞争力，国家政策支持力度强。 无论你现在学什么专业，只要主动向空间加 ai 方向靠拢，都能找到自己的位置。如果你是职场人，不要只盯着大语言模型、 空间智能需要的技能，三 d 建模、计算机视觉传感器融合、仿真环境搭建，这些才是未来五年最稀缺的硬通货。过去十年， ai 学会了，看图说话。下一个十年， ai 要学会理解空间，感知现实。 到那个时候，改变的不只是一个行业，而是你有每个人每天生活的方式。这个赛道才刚刚开始，感兴趣这个话题，记得点赞、关注、转发，我会持续分享最前沿的 fintech 认知。

京东方最近因为一块玻璃在 a 股彻底火了，两连版单日成交额近两百九十二亿元，创历史新高，股价冲到五块一毛六，创下近五年来的高点。但紧跟着，京东方自己却在涨停板上泼了一盆冷水，通告说，与英伟达暂未开展业务合作，玻璃机封装载板等 新业务未来两三年内都无法对公司业绩产生重大影响。有人高喊玻璃基板是新风口，也有人说不过是炒作概念。那么这块玻璃到底是真故事，还是纯炒作？我们来一条一条看。先说故事本身。 五月二十号，京东方发布公告，和全球玻璃巨头康宁公司签了一份为期三年的合作备忘录，合作范围含盖玻璃机封装载板、可折叠玻璃、钙钛矿玻璃基板、光互联四大领域。 康宁是谁？他是京东方超过二十年的老搭档，也是全球平板、显示机板玻璃市场的绝对老大，全球试战率超过百分之五十。这里面最受市场关注的是玻璃机封装载板。简单来说，随着芯片制成逼近物理极限，传统的有机封装机板在大尺寸高频场景下容易撬取，信号损耗严重。 而玻璃材料热膨胀系数低、表面平整度高，被视作下一代封装载板的核心后选方向。业内人士打了个比方，如果把芯片比作大脑，封装基板就是大脑的床板，玻璃基板 有望成为 ai 芯片新一代的高性能床板。行业层面，二零二四年全球先进封装市场规模已达四百六十亿美元，预计二零三零年有望突破七百九十四亿美元。西部证券五月十七号发布的行业报告直接给了玻璃基板行业超配评级，预计二零二八年全球 t g v 市场规模将接近八十亿美元， 产业巨头也在密集布局，英特尔在亚力桑亚洲累计投入超过十亿美元建研发量产线。三星二零二六年四月已开始向苹果供应玻璃基板样品，台积电也将其纳入了 qw s 封装技术下一代迭代的核心方向。可以说，产业层面的蓝图是清晰的， 但蓝图再漂亮，也得看京东方自己做到了哪一步，答案是，还远着呢。合作公告发布当晚，京东方就主动发布了风险提示公告，措辞堪称全方位泼冷水。公告明确，这份备忘录只是合作意向， 除了保密、知识产权等条款，其他条款没有法律约束力。三项新业务目前尚在技术探讨和验证阶段，还没有实现量产，也没有产生量产营收，未来能否量产具有重大不确定性。根据业务发展情况，预计未来两到三年内， 这些业务都无法对公司经营业绩产生重大影响。更关键的是，京东方还特意澄清，截至目前，公司与英伟达暂未开展业务合作，部分媒体推论缺乏事实依据。 之所以发这条澄清，是因为康宁和英伟达有光连接合作关系。一些市场解读直接把京东方和康宁合作跟英伟达联系了起来。京东方紧急辟谣，显然是不希望市场产生过度联想。再看各业务的实际进展，四个合作方向里，真正实现稳定量产供货的只有折叠屏，京东方从二零一九年就开始做了， 其他三项呢？玻璃机封装载板，京东方二零二四年花了九点九三亿件试验线，已向部分国内客户送样，但试验线量率还没达到量产水平，距离真实量产还隔着一道坎。盖太矿业务、 手套箱实验线、公式线三大平台总投资近十亿，但目前以示范项目为主，没有量产营收。光互联业务，我公司二零二三年投资建了 micro led 芯片生产线，目前样品已送给客户，但还没有形成销售收入。算下来，京东方在这三项业务上累计投入接近二十亿，但目前几乎都是纯投入阶段。 对，从基本面来看，答案其实很清楚，玻璃基板是真故事，只不过这个故事目前还停留在第一章，距离高潮和结局还有很长很长的路要走。那问题来了， 既然公司自己都这样说，为什么股价还能两连板，成交近两百九十二亿呢？来看看五月二十二号的龙虎榜。当天，京东方 a 因为涨幅偏离值、震幅，连续三个交易日涨幅偏离值累计超过百分之二十三次登上龙虎榜。全天总买入额三十四点二八亿元， 总卖出额二十点二八亿元，合计净买入十四亿元。资金结构上，深股通净买入五点二六亿元，两家机构合计净买入近十四亿元。投资方面，东亚前海证券苏州分公司净买入超过十亿元，国泰海通证券 武汉紫阳东路净买入八点八亿元。卖出端也有机构席位，净卖出约七点四六亿元。还有一个细节值得注意，五月二十一号涨停买入的广发证券西安南广济街和浙商证券杭州五星路在五月二十二号都出现了明显的卖出动作，有资金在涨停板上接力，也有前期资金选择了兑现离场。 资金面来看，本周京东方 a 主力资金净流入三十七点一四亿元，高居 a 股全市场第一。五月二十一号一次涨停当天特大单净流入二十五点三零亿元，同样是当日全市场第一。五月二十二号半日主力资金净流入更高达四十四点七二亿元。 这说明什么？在市场情绪和资金层面，玻璃基板的故事确实引发了强烈的共识，机构和油资都在积极参与，但天量成交也意味着巨大的分歧， 有人看好后续空间，有人已经选择在涨停板上获利了结。梳理完基本面和市场面的情况，我们不妨回到最初的问题，这块玻璃到底是真故事还是炒作？客观来说，这个故事是真实存在的，产业方向有巨头背书，技术路线有明确进展，市场规模增长前景可期。 问题的关键在于时间尺度。京东方的风险提示说的已经很明白了，第一，备忘录目前没有实质法律约束力。第二，新业务还在早期验证阶段。第三，未来两到三年都不会产生重大业绩贡献。从产业规律来看，行业专家判断，玻璃机穿孔技术 真正的突破性进展，可能要到二零二八到二零二九年才会出现。而从盘面信号来看，两连版加近两百九十二亿的历史天量、高换手率以及部分席位买入卖出的快速轮动，都说明短期活跃度极高，资金博弈激烈。京东方和康宁签的这份备忘录，就像是一张通往未来的船票， 船是真的，方向也是真的，但船还没造好，防线还没确定什么时候能真正到港，目前没有人能给出一份确切的时间表。对于关注这只股票的朋友来说，或许最值得记住的不是玻璃基板这四个字，而是京东方自己在公告里反复写下的那四个字，重大！

小熊回测日记今天继续策略对决，这期的主角是电解液的龙头新纣帮，你用的锂电池，电解液是核心材料，他家就是做这个的。过去五年，新纣帮股价从二零二一年高点一路震到下跌，中间虽有反弹， 但整体跌幅超过百分之五十，是典型的化工周期。大雄市最赚钱的策略和最亏钱的策略，收益相差超过四百个百分点。悬念留到最后，先看谁最惨。倒数第二和倒数第一 分别是军线多头排列和五创二十。倒数第二，军线多头排列溃了百分之四十一点四五岸只剩二点九万，规则，五日、十日、二十日时买入，排列破坏时卖出。在新纣帮的雄势里，军线多头排列出现的次数极少，而且每次形成时， 股价往往已经反弹了一大截，等散户追进去，行情就结束了。排列一破坏，卖出就亏一大截。这个策略在熊市中就是接盘侠。倒数第一，五穿二十， 亏了百分之四十九点九五万，只剩二点五万，规则，五日均线上穿二十日均线，金叉买入，下穿死叉卖出。 为什么他比军线多头排列还惨？因为五川二十比多头排列更灵敏，雄势利假，金叉特别多，每次金叉买入，以为是反弹开始，结果只收短暂反抽， 死叉来得很快，反复割肉，几年下来，本金亏掉一半。在单边下跌中，任何金叉都是又多，接下来看看前三名。这期前三名全部赚钱中，任何金叉都是又多，接下来看看前三名。这七点七万，规则， 每日投入总资产的百分之零点五，赚百分之三十，全仓只赢在新纰帮五年的阵道下跌中，定投通过在低位不断买入，贪低成本，每攒够百分之三十的反弹，就只赢他抓住了二零二二年、 二零二四年等几次反弹，虽然每次只赚百分之三十，但积少成多，稳稳跑赢了绝大多数。策略亚军务 b o l l 上下轨 赚百分之三十六点一五万变六点八万，规则最低价触及或跌破下轨买入，收盘价突破上轨卖出。在新纰帮的熊市里，每次价格跌到下轨，都有一波反弹，比如二零二一年八月、二零二二年四月、 二零二三年十二月，他精准买入，反弹到上轨卖出。波段操作赚到了波段的钱，但为什么没夺冠？因为上轨卖点有失控。冠军 b i s 乖离率 赚百分之三百五十五万便二十二点五万，规则六日，乖离率低于百分之负十时买入，高于百分之十五时卖出。为什么他能封王？新纣帮是强周期股，经常急跌急涨，每次乖离率跌破百分之负十，都对应着恐慌性低点。比如二零二一年八月、 二零二二年四月、二零二三年十月，他精准超底，然后耐心等待乖利率修复到百分之十五以上卖出。最经典的是二零二一年底到二零二二年那波大反弹，乖利率从百分之负十五一路回升到百分之二十，他完整吃到了整段行情，不追高不恋战， 只做极端值的回归。百分之三百五十的收益告诉我们， 在化工周期股的熊市里， b i a s。 乖离率就是那个跌得越狠，弹得越猛的超跌反弹神器。下一期我们换个赛道评论区，告诉我你想看哪支票。小熊回测日记，下期见。

周末外围突发重磅消息，英伟达和微软两世界级顶级巨头联合发布神秘预告，新一代 pc 芯片即将来临，而揭晓时间正是英伟达台北大会。若芯片发布和规格爆料属实，这将是自初代 g force 以来，英伟达最重要的消费级产品， 届时将直接重塑整个 pc 芯片格局，而相关收益公司或将受此消息刺激，直接开启新一轮主升行情。仙境封装、高端 pcb 授权分销与生态伙伴存储芯片。

最近有个重磅消息，工业软件巨头达锁，他和英伟达深度绑定合作了，他联合发布了一个长期的战略合作目标呢，是要共同打造工业 ai 新地。作第一个呢，他要贡献平台，把达锁看家本领、三 d 虚拟孪生和英伟达全套的 ai 专利软件模型 彻底打通。这意味着未来的工业设计和仿真 ai 不 再是外挂，而是核心引擎。第二个，全球部署 ai 工厂，打锁旗下它的云呐将用要达的硬件在三角洲设置专属的 ai 基础设施。最大的好处是什么呢？数据主权和安全，企业用 ai 处理核心的工业数据， 不用再担心这个泄露问题。当然，最关键的还是相互赋能，要达甚至用打锁的系统工程方法来设计自己未来的 ai 工厂。这就是一个共同愿景，就是要打造一个懂物理规律、工业知识 的 ai， 能够真正理解现实世界真复杂性，去设计飞机，优化生产线，发现新材料。所以说，这不是一个简单的软硬件的合作，而是一个整合了制造业的智能化，铺了一条高速公路。所以工业 ai 的 竞赛已经进入了一个新阶段。

我告诉你，英伟达最大的威胁不是 md， 不是 映客，而是他的大客户谷歌。前两天，谷歌突然官宣，和麦威尔科技达成合作，自己下场造芯片取代英伟达。 本次双方联手研发两款全新 ai 推理芯片，简直英伟达 gpu 霸权。很多人没有看透，这场合作根本不是简单的商业绑定，而是谷歌蓄谋已久的战略布局。先给大家搞清楚这场合作的核心细节，谷歌和麦威尔洽谈的合作重点是两款专为 ai 推理场景定制的 芯片，一款是内存处理单元，专门配合谷歌自研 tpu 协同工作。另一款是全新的推理型 tpu。 那么针对 ai 模型的服务阶段设计，不用再依赖英伟达的 gpu， 也能实现高效的 ai 响应。更关键的是，谷歌的野心不止于自研自用，计划生产近两百万内存处理单元，而按照大模的预估， 谷歌二零二七年的 tpu 总产量约六百万个。这意味着麦威尔合作的这款芯片将占据谷歌 tpu 生态的三分之一。而且双方目标明确，最快明年就能完成内存处理单元的设计，随后转入市场。 谷歌贩子长期合作伙伴博通不用，为什么偏偏选中麦维尔呢？核心就两个词，实力加适配。麦维尔的定制芯片业务早就成为其增速最快的板块， 甚至拿下了十八个云提供商的设计订单。亚马逊、微软 mate 全是麦维尔的客户，甚至谷歌自家的 a r m c p u 也是麦维尔负责设计。麦维尔同时也是 gucci 第一代 l p u 的 芯片设计伙伴。而英伟达今年三月发布的 l p u 正是基于从 grog 授权的技术打造的， 这就意味着迈沃尔早就有了设计高端推理芯片的实战经验，而这正是谷歌最需要的。说到这里，就不得不提谷歌的核心战略，系统性的去薄、通话薄通常期以来都是谷歌的 tpu 唯一设计伙伴，而且会按每颗 tpu 的 产量收取授权费。 随着谷歌 tpu 的 需求激增，薄通的授权费也水涨船高，这让谷歌不得不寻求替代方案，降低成本，掌握主动权。 在去年，谷歌就引入了联发科负责成本优化版的一系列 tpu， 今年再谈麦尔就是要打造伯通加联发科加、麦威尔的三足鼎立供应链格局，不是要彻底替换伯通，而是通过多样化布局掌握芯片设计的主动权，而麦威尔无疑是这场布局中最大的赢家。 英伟达今年三月还向麦维尔投资了二十亿美元，通过 nfl 抽象框架将麦维尔的定制芯片网络产品与英伟达的互联架构整合，让麦维尔同时站在了 gpu 和 asic 两大生态的 交汇点，相当于手握谷歌加英伟达双 buff。 今年三月底英伟达投资消息公布后，麦维尔股价一路飙升，年初资金累计涨幅超百分之五十，市场对麦维尔非常看好，有机构甚至将目标价调到了一百五十美元。 那这场合作最核心的看点还是对英伟达的冲击。目前英伟达凭借 gpu 占据 ai 芯片市场百分之八十以上的份额， h 一 百、 b 两百等产品更是行业精准，几乎垄断了 ai 训练和推理的核心双利市场，但谷歌的布局正在打破这种垄断。 谷歌的 tpu 本身就是针对于支撑框架优化，在 ai 推理场景中，能笑比和延迟都比英伟达的 gpu 更有优势，再加上麦维尔的主 推出专门的推力芯片，进一步补齐短板。而谷歌已经开始向 snapmate mate、 苹果等外部客户租赁 tpu， 直接挑战英伟达的市场地位。那英伟达的地位真的能被撼动吗？ 我认为短期内英伟达的主导地位很难被颠覆，毕竟其 gpu 的 通用性和成熟的库达软件生态是谷歌 tpu 和麦韦尔定制芯片短期内无法超越的。但长期来看，谷歌的布局正在精准击中英伟达的短板。 ai 推理场景的针对性不足，成本偏高，而随着 ai 智能体等复杂应用的落地，推理算力的需求会越来越大，定制化的推理芯片将成为行业趋势。而且不止谷歌在行动， 整个行业都在加速布局推理芯片。 open ai 近期和 sara bros 签署了超两百亿美元的推理芯片采购协议，同时还在和伯通联合开发自有推理芯片。伯通虽然面临谷歌去伯通化的压力，但凭借和谷歌的长期合作以及自身的技术实力， 依然能在 tpu 领域占据一席之地。总结一下，这场谷歌和麦维尔的连锁，不是一次简单的商业合作，而是 ai 芯片赛道格局重塑的开始。谷歌通过供应链多样化，掌握芯片设计主动权，发力推理芯片， 兼指英伟达的 gpu 霸权。麦维尔凭借自身的技术实力和巨头资源强势崛起，成为 ai 定制芯片赛道的黑马，而英伟达虽然短期垄断地位难以撼动，但长期来看，面临着来自谷歌、麦维尔等多方的挑战， a 芯片的军备竞赛已经进入白热化阶段，谷歌和麦韦尔的联手只是一个开始。未来随着推理芯片需求的持续爆发，这场由巨头主导的卡位战终将改写 ai 芯片的行业格局，也将催生出更多的投资机会。我是美刀哥，带你加持投资做实践的朋友！