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英伟达CPO博通小米阿里巴巴,抄底谁? HBM:把英伟达推上神坛,也把它推向集中风险 HBM 的出现,本身是英伟达工程能力的体现。 它解决了一个关键问题: 如何让 GPU 不再“饿肚子”。 但站在投资视角,你必须看到另一面: HBM 并不是一种可无限复制的资源。 •供应商极度集中 •扩产周期极长 •技术路径高度绑定先进封装 •资本开支不可逆 这使得 HBM 具备了一个危险属性: 它不是弹性供给,而是“刚性瓶颈”。 ⸻ 四、英伟达的毛利率,为何短期安全、长期敏感 从财报看,英伟达当前毛利率极高,市场自然会得出结论: 成本上涨?转嫁给客户就行了。 但这是静态分析,不是周期分析。 一旦进入以下阶段,问题就会出现: •云厂商开始精细化 ROI •AI 推理需求超过训练需求 •算力采购从“抢配额”变成“算回报” 这时,系统成本就会被重新审视。 而内存,恰恰是系统成本中最难优化的一环。 ⸻ 五、为什么云厂商才是“隐性制衡者” 很多人低估了云厂商在这场博弈中的角色。 他们不是被动买家,而是: •同时掌握需求 •同时掌握资金 •同时具备自研能力 当算力成本持续上行时,他们一定会做三件事: 1.延迟部分资本开支 2.寻找结构性替代方案 3.推动更便宜、更确定的推理路径 这不是对英伟达的敌意,而是资本理性。 ⸻ 六、推理,才是 AI 商业化真正的“利润池” 训练决定想象力, 但推理决定现金流。 从投资角度看,这是一次需求结构的迁移: •训练:高峰式、周期性、集中采购 •推理:持续性、碎片化、强调稳定性 而后者,对算力的要求不是“最强”,而是: 最可控、最可预测、最省钱。 ⸻ 七、这正是“非 HBM 路线”存在的根本原因 从资本视角看,另一条技术路线的价值,不在于: 现在能不能取代 GPU。 而在于: 当主路线遇到系统性约束时,它是否存在。 这在金融里,有一个非常清晰的概念: 期权价值。 你不需要天天行权, 但你必须在极端情况下拥有它。 ⸻ 八、英伟达的真正聪明之处:不赌单一路线 很多公司,在巅峰期会犯一个错误: 把阶段性优势,当成永恒真理。 英伟达没有。 它非常清楚: •HBM 路线是当前最优解 •但不是唯一解 •更不是永远安全的解 提前布局其他范式,本质上是在做风险对冲。
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英伟达/AMD芯片涨价与CoWoS产能争夺 一、2026年涨价核心逻辑:供需错配与成本刚性上升 1. 先进制程与封装成本激增 ◦ 2nm及以下制程研发成本突破20亿美元,EUV设备单台超1.5亿美元,台积电3nm代工价已超2万美元/片,成本压力传导至终端。 ◦ CoWoS封装产能长期紧缺(台积电2024年产能仅满足60%需求),HBM集成推高封装成本30%-50%,成为涨价直接推手。 2. AI算力需求爆发式增长 ◦ 全球AI芯片市场规模2026年将超700亿美元(CAGR 25%),大模型训练需数万颗GPU(如GPT-4),供需缺口持续扩大。 ◦ 云厂商(微软、谷歌)提前囤货加剧短期紧张,英伟达市占率超80%具备强定价权。 3. 技术壁垒与生态垄断 ◦ 英伟达CUDA生态形成开发者迁移壁垒,AMD MI系列加速追赶但仍处劣势,双寡头格局下价格主导权稳固。 二、谷歌抢不到CoWoS产能的三大影响 1. 自研芯片量产受阻 ◦ TPU v5及后续型号依赖CoWoS封装,产能不足将导致谷歌云AI算力供给延迟,影响客户体验与市场竞争力。 2. 市场竞争力下滑 ◦ 无法及时推出新一代TPU,客户可能转向英伟达/AMD GPU,谷歌云服务在AI赛道份额或被挤压。 3. 行业连锁反应 ◦ 加剧CoWoS产能争夺,台积电扩产周期(18-24个月)难以匹配需求增速,封装价格或再涨20%-30%,拖累全行业利润。 三、投资启示 • 关注先进封装产业链:CoWoS相关设备(如ASML光刻机)、材料(ABF载板)供应商受益确定性高。 • 警惕需求波动风险:若AI投资降温,高价芯片库存积压或引发价格回调。 2026年芯片涨价是大概率事件,核心矛盾在于供给端成本与技术瓶颈难以突破,而谷歌等厂商的产能争夺将进一步激化矛盾,行业分化加剧。
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中国英伟达”狂想曲:摩尔线程的千亿市值,是梦想照进现实,还是泡沫的狂欢? 核心提炼 摩尔线程作为“国产GPU第一股”,2025年12月科创板上市后股价暴涨超723%,市值破4400亿元,背后是国家战略、资本加持与产业故事的三重推力,但超千倍市销率与持续巨额亏损的反差,叠加技术生态、供应链等多重风险,使其千亿市值成为梦想与泡沫的博弈焦点。 1. 上市狂热与基本面背离 - 市场表现:开盘暴涨468.78%,截至12月11日股价941.08元,中一签浮盈超41万元,静态市销率达1008.84倍(为行业均值85倍以上)。 - 财务现状:2025年前9月净亏7.24亿元,全年预计亏损7.3亿-11.68亿元,累计未弥补亏损超12亿元,预计2027年才可能盈利,公司警示“非理性炒作”风险。 2. 股价暴涨的三重核心推力 - 战略稀缺性:国内稀缺全功能GPU厂商,对标英伟达,承载算力国产化“破卡脖子”战略期望,获政策背书(88天科创板过会)。 - 资本深度绑定:IPO募资80亿元,红杉、腾讯等早期投资者获利丰厚,200余家机构网下获配26亿元,锁定筹码减少流通盘。 - 未来预期折现:AI智算、图形渲染等赛道蓝图,及17亿元意向项目,让市场提前透支远期盈利预期。 3. 不可忽视的四大风险 - 生态鸿沟:MUSA架构兼容CUDA但非原生,开发者社区规模(10万人)远不及CUDA(400万),适配软件不足其0.04%。 - 供应链受限:被列入美国“实体清单”,先进制程、EDA工具获取受阻,依赖国产替代存在技术差距。 - 商业化难题:产品需经客户认证、量产等多重关卡,当前AI智算业务虽为营收主力,但盈利仍需时间。 - 估值脆弱性:股价严重脱离基本面,机构理性目标价与现价差距大,业绩不达标或情绪降温易引发剧烈回调。 4. 核心结论 摩尔线程的千亿市值是国家雄心、资本欲望与技术信仰的叠加产物,短期是资本盛宴,长期则取决于能否跨越技术生态、供应链、商业化三重鸿沟,将“市梦率”转化为真实盈利。
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