“很多人问我怎么看科技投资，我的核心逻辑永远是‘第一性原理’。在AI这个极其庞大的系统里，大家都在盯着算力，但从物理层面拆解，你会发现系统的最终表现不取决于最强的那块板，而取决于最短的那块。”
“从技术起点看，我们对科技投资的理解要避开因果倒置。很多人觉得是因为涨价了才看好，那是纯周期博弈。而我们的逻辑是：大模型参数越来越大、上下文越来越长，这在AI时代会加剧存储需求的集聚。”
从去年初AI大模型叙事的热烈，到后来全球算力基建的狂欢，到进入2026年AI应用落地的一致预期……当AI市场主流情绪大起大落时，也有一些专业投资人潜在产业深水区，不动声色地伏击那些具有“物理约束”的供需环节。
鹤禧投资创始人霍东杰就是其中之一。去年重仓埋伏的一只全球存储龙头公司，如今依然在市值的新高路上。
年初时听霍东杰做了一场年度策略会。两个半小时，分享他的世界观、科技方法论和产业投资逻辑。他的“第一性原理”确实让人印象深刻。
我们后来又约了时间交流，听他讲如何浸润产业细节，如何做调研，如何从繁杂信息抽丝剥茧……一个有差异化的，拥有一套产业生态打法的投资管理人形象跃然。
霍东杰的背景并不主流，证券公司风控出身，2008年上大一时开始做投资，2017年开始从事私募投资。2019年创办的鹤禧投资正式起步。
目前整个投研端基本围绕全球科技产业投资进行，调研通常是去美国、日本、韩国或者香港，大量的精力投在全球产业链上。
霍东杰并不过多纠结于那些缺乏落地支撑的科技叙事，他认为科技投资在步入快速成长期后，逻辑会发生一次迁移。
首先，利润分配往往会向“瓶颈环节”倾斜。
霍东杰观察到，当新技术从1走向10，利润并不一定留在最显眼的核心环节，而是会流向那些扩产速度跟不上需求爆发的短板。
目前，这种压力正在向存储传导。随着模型向多模态演进，数据吞吐量的提升使得存储需求的增长曲线变得陡峭，甚至超过了GPU本身的增速。
其次，比起宏大产能，他更关注微观层面的KPI与合同细节。
霍东杰的观点中有很多来自产业一线的微观洞察。
比如在调研韩国存储产业时，他会去对比三星与SK海力士在HBM产线上的管理差异。他注意到，SK海力士通过与台积电在设计初期的协同，较好地处理了高层数堆叠下的良率稳定性。这种在工艺节奏上的领先，往往能转化为供应链中真实的份额支撑。
他在交流中还提到一个细节：在存储产能被大厂锁定背景下，一些存储原厂提出了相当严格的商业条款。
目前鹤禧云集了不少产业界客户，核心客户中汇聚大批科技龙头企业的创始人，高管及产业资本负责人等，且基本直销为主。鹤禧与客户构建的绝非单向服务关系，而是双向赋能的产业投资生态圈，这种产业与资本的深度碰撞，既让投资决策更具前瞻性，也让产业发展更具方向性，最终实现资本与产业的共赢。
霍东杰对于科技投资的紧迫感，源于他对生产力要素更替的观察。他认为，未来的生产力重心正在从人力向硬件资产转移。过去可能需要雇佣大量的技术人员，而未来则需要投入同等价值的算力和存储资源。
在他看来，持有科技资产不仅是为了获得超额收益，更是在生产力变革中守住自己的财务分位。这种视角也让他与不少产业高管产生了共鸣。
当谈到从全球科技投资映射到A股机会时，霍东杰的回答比较坦然。
他说，A股的基本面定价因子通常不超过30%，股价反映预期的速度非常快。而作为专业投资机构，你敢不敢上重仓，取决于你对产业真相的把握；同时也要兼顾股价波动，对于标的选择应该是极为严苛的，要有所为有所不为。
我们将年初策略会和一对一沟通中，霍东杰围绕科技投资的关键洞见整理出来，提炼成要点并以第一人称的方式分享给大家。Mark一下，作为持续关注鹤禧投资的起点。
存储是AI供应链的短板
鹤禧在历史上的投资其实非常简单。我们的方法论很清晰：
早期阶段（0到1）：以新技术为主。比如AI刚爆发时，我们侧重买某通信（新技术领先），因为那个阶段市场对新技术的估值容忍度更高。
极速发展期（1到10）：卡位产业扩张的“瓶颈环节”。当技术从概念走向规模化落地，利润分配的逻辑会发生根本性转变——不再集中在最显眼的核心赛道，而是向扩产速度跟不上需求爆发的供应链短板倾斜。比如现在，GPU的部分利润正被迫切给存储和散热。
这也是我们重仓海外存储公司的逻辑出发点，逻辑就在于“物理约束”。这里说的存储，我更强调的是HBM/先进DRAM，以及数据中心侧企业级SSD相关链条。不同品类在供需、壁垒与周期性上的差异很大。
存储的增速是显著比GPU快的。存储增长来自两个点：
第一点是模型越来越大，比如多模态模型，它的参数、数据形态和训练/推理过程都会带来更高的内存与存储消耗，这种增长更接近非线性、加速型的增长，而不只是线性外推。
第二点是接下来我们会进入一个AI代理时代。在这个时代，它的特点就是上下文会急剧增加，带来的也是存储的非线性增长。比如之前我们用“1个GPU配3-4颗HBM”这种说法来形容，现在未来可能走向“配10颗到12颗”。
包括这次为什么突然跟存储有关的标的走势都很强？原因就在于架构上突然增加了一个类似“外挂”的东西，就是GPU直连SSD，是软硬协同、数据路径优化带来的系统效率提升。
这里面的核心变化就在于，相当于平白无故增加了一块需求，而存储本身的供需就极度紧张，一增加需求就瞬间被拉爆了。
从技术起点看，我们对科技投资的理解要避开因果倒置。很多人看到存储涨价才看好，这是典型的追涨投机、纯周期博弈思维——涨了才找逻辑，跌了就慌不择路，完全踩错了投资的节奏。
而我们的核心逻辑是从产业本质出发的前瞻性判断：大模型参数越来越大、上下文越来越长，这一不可逆的技术趋势，必然会加剧存储需求的爆发式集聚，涨价只是这一趋势的必然结果。
为什么存储供给会受限
很多人问为什么这次存储扩产远远不及预期。这里面有一个市场讨论比较少的原因：在之前的存储周期里，扩产的核心逻辑是降本。如果你不扩产、不通过技术迭代降低40%的成本，你在大众品市场就废了。
但现在情况变了。第一，资本开支规模急剧膨胀。先进存储新增产能是一个典型的“几十亿到数百亿美金级别”的长期工程，而且建设周期很长。
即便像美光最近在台湾买厂房，也是为了节省建设时间、提高确定性，而不是因为扩产这件事变得容易了。
第二，国内厂商的扩产幅度也受限于多种因素。更关键的是技术代差。在HBM这种高阶存储上，技术壁垒极高，比如TSV（硅通孔）深度、堆叠工艺、测试与良率爬坡，任何一个环节卡住，都不是简单靠砸钱就能短期补齐的。
过去存储被视为完全的大众品，周期高点的估值通常也就5倍PE，最高7倍。但现在变了，存储正在走向定制化、常态化和长单化。
尤其是HBM，它在很大程度上是定制化产品，项目制属性更强，生命周期更长。价格在周期内更接近“长协锁量、锁价或按定价公式锁定”的状态，因此盈利波动率会下降。
像闪迪现在的报价，甚至要求100%现金预付，一年后才给货。这种“先款后货”的模式在存储历史上从未出现过，说明它已经脱离了周期品的属性。
到2026年，预计超过一半的存储采购将来自于AI数据中心。这种结构化变化很罕见：价格上涨的同时，供给受限，而需求端（AI巨头）对价格并不敏感，并没有因为涨价而抑制需求。
供给端的约束是非常明确的。到2027年之前，整个存储行业的产能显著增长可能也就每年15%左右，增长主要靠价格推动。
我甚至认为，存储的短板会比电力更难解决。电力的短板只要愿意花钱、招募更多电工、用燃气涡轮或储能等方式，理论上都能解决；但存储的供给受限于物理法则、先进封装与良率爬坡，以及极高的资本开支，不是单纯靠花钱就能在短期内补上的。
但我认为最关键的变化在于估值水平。过去存储是周期品，估值高点也就5倍PE，即便在海外市场，大家也倾向于分板块估值。但现在，HBM业务走向定制化和长单化，DRAM还是大宗品多一些，结合起来看，给次年10倍是合理的。
可能是存储的“超级周期”
几家全球存储龙头比较下来，美光在美股市场，从交易角度看更方便；SK海力士、三星在韩国市场，估值则更有优势。
单从最新市盈率简单比较，美光比SK海力士和三星要贵1倍左右。
此外，HBM（高带宽存储）的技术难度极大，涉及多层堆叠、先进封装、以及高精度的工艺能力。SK海力士在HBM上的先发优势极强。
更重要的是，HBM是纯定制化产品，它是跟着下游算力需求不断迭代的，SK海力士并不担心竞争对手做出来，因为公司已经在不断开发下一代产品了。
这一轮超级周期的完美之处在于：不仅是HBM这种先进技术在涨，连DDR4这种成熟制程、甚至大厂已经不再把它作为核心方向的“利基产品”，其涨幅也大得惊人。
由于大厂把更多产能与资源切给了HBM，导致普通存储市场也出现了缺口。这种全行业的共振，预示着这不只是一个普通周期，而更像一次超级周期：供给受限、结构升级、同时多个品类共振。
第一波（去年二季度）：当时大家发现亏得太厉害，SK海力士和三星开始减产挺价，这是纯周期反转逻辑。
第二波（多模态预期）：虽然当时多模态还没完全起来，但市场预期到了，因为视频生成的存储消耗量比文字是成百倍增长的。
第三波（效率革命）：今年CES之后，大家意识到目前很多AI技术路线的本质，是为了解决存储效率问题。
AI资本开支仍在持续扩张
很多机构对AI算力的预期是：2026年高速增长，之后就走平。理由是大厂的现金流一年也就7000多亿美金，烧掉5000亿已经是极限，不可能持续增长。
但我们在日本调研上游器件厂商时，看到的数据完全不同。日本厂商极其谨慎，只有拿到确定的前置订单才会扩产。目前日本部分上游核心器件产能的扩张曲线非常平稳且持续，这说明海外大厂对更远期的订单与产能安排依然在推进。
我们更关注“订单可见度、交期变化、产能利用率”这些信号，而不是只看市场情绪。基于此，鹤禧从不盲从市场的一致预期，而是坚持用产业一线的真实数据校准投资判断。
光模块是AI建设的前瞻指标，通常有6个月的前置期。目前看，光模块由于“机柜内连接数”的指数级膨胀，需求依然有支撑。
即便我们现在没有持仓，但我认为2026年光模块依然可能有最后一次大的结构性机会，尤其是从“柜外连接”转向“柜内互联”的逻辑。
但最核心的问题依然是：如果你预订了30GW的光模块，最后发现存储产能只能支持15GW，那么整个系统的瓶颈就会在存储端爆发。这就是为什么我们现在重仓存储，而对光模块持仓相对较少的原因。
现在大厂资本开支的逻辑是“供应链安全”大于“价格”。谷歌给产业链的压力太大，所有的技术发布都在提前，大家对保护产能的能力是第一位的。你卖1000美金还是1100美金不重要，关键是你要保住供应，别让这个环节成为短板。
光模块的逻辑与审慎机会
光模块的逻辑特别简单，核心就是英伟达与谷歌的竞争在加速。这个逻辑衍生出来的问题是：谷歌主导的TPU相关产品占比提升，意味着同一算力下，光学器件的需求量会变多。
其实谷歌本身会更推崇光学技术，比如OCS这些都是谷歌推动的。因为在未来的技术演变中，我们会发现网络设备的价值在急剧飙升。
过去网络设备的价值占比可能在6%-7%，我们目前推演，到2026年新一代归类技术阶段，整个网络占数据中心的价值量可能会达到15%左右。
在这个调整过程中，有的环节会受益，最典型的就是存储、网络设备、光学器件等，包括电力在内，这些短板部分的价值都会提升。
而有些环节的价值占比可能会降低，比如GPU，它的总量和利润盘子可能会变大，但占比可能下降。
大家之所以关注光模块比较多，是因为在整个供应链里，中国企业唯一进入第一梯队的就是光模块，大概占整个价值量的5%左右；其他领域中国企业大多是二供、三供。
但要知道：一家企业做，叫高科技；两三家甚至更多企业做，就叫制造业。两者的盈利可预期性、可持续性完全不一样。
AI时代的叙事经济
这一轮其实我们看很多金属，还有过往像存储这样的大宗品，它们的定价出现了重大变化。重大变化的原因其实特别简单，就是出现了AI这样的强有力的购买者，而且它对价格的敏感度很低。
这种属性，对存储产品的价格影响非常大。因为过往我们看到，铜涨价涨多了，会在空调端被铝替代——空调是铜重要的使用方向，包括很多其他方向铝也会替代掉铜。
但在AI时代，这个逻辑在一些关键环节上发生了变化：当需求来自“必须要买、而且买得起”的主体，替代与压缩的弹性就会下降。
我们讲叙事经济学的框架是个非常重要的框架。《叙事经济学》是罗伯特·席勒写的一本书，他在2013年获得诺贝尔经济学奖。它讲趋势如同流行病学扩散，而非完全理性定价。在叙事峰值阶段，动量策略更有效。
在整个2025年，大家会发现叙事经济学其实起到了主导作用。你会发现大量不可证伪的叙事，或者说原本在资产定价端被认为是很慢的变量，突然间在整个定价当中起到了很重要的作用。
这就是我们看到的，PE的提升、估值的提升会比盈利的提升速度要快。
英伟达产业链的其他机会
当存储、电力等各方面都有限制时，我们不能再单纯依赖GPU算力的急剧膨胀，而是要提升整个系统的利用效率。
这为什么不影响HBM存储？因为GPU直连SSD这类变化，本质上是让系统更高效地消耗数据，并在很多场景里相当于额外新增了一块需求：数据路径更顺后，系统的瓶颈更容易向存储侧集中，从而推动对存储资源的进一步投入。
基本上，闪迪、铠侠在SSD领域的占比很高，会直接受益；SK海力士除了HBM之外，在SSD领域也有相当占比，同样会受益。
除此之外，液冷和电源管理领域也会有很多机会，但这些机会的操作难度很大——因为中国的公司大多不是高科技企业，而是制造企业，两者的利润率水平和估值水平完全不同。
简单来说，当谷歌需要特定功能块时，会把订单分配给不同的供应商，最终这些代理公司能拿到多少份额，就像一个“盲盒”——你能拿到多少订单，取决于你所在环节的供需紧张程度。
所以看起来都是供应链公司，但最终的收益差异会很大。
不过有一点是确定的：技术发展到这个阶段后，液冷和电源管理的价值量占比会显著提升，所以相关领域也会有很多机会。
我们之所以还要关注英伟达，原因在于：英伟达的股价可能不涨，但它的任何一次小的技术变革，都会带来产业链利润的重新分配。作为一家盈利上千亿美金的公司，它哪怕把1%的利润划给其他公司，对这些公司而言都可能意味着利润的爆炸式增长。
需要重点规避的是像甲骨文这类做算力租赁的公司，它们的ROI（投资回报率）带来的收入部分，是需要重点监测的风险点。
我们重点看单位算力回收周期、续约价格与利用率、以及资本开支继续扩张时的资金成本变化。一旦资金成本上行或利用率下行，这类模式的脆弱性会被迅速放大。
关于存储的长期风险
大家最担心的是，三五年后，存储龙头企业在中国的支持下进行超大规模扩张。
所以这个时代到底怎么演变，我们很难说。但我们能确定的是，新产能的边际降本空间已经无限变小了。
产业发展不是个人能左右的，大家不要偏执于任何观点，因为本质上很多事物的发展，是国家在不同环节间进行利润调整的结果。
一家投资公司要做的是研究产业利润分配，大方向上要看清国家在做什么，比如看针对出口企业的所有退税政策就知道国家导向。
医药投资重点不在BD而在数据进展
我们现在核心看的是，创新药公司BD（管线商务合作）达成之后产品在海外各阶段的数据进展。这意味着你不光能拿到1/10左右的首付款现金，更要确定后端能拿到多少收益。
尤其是那些实验在海外开展、海外权益占比高的公司，比如有40%的海外权益占比，海外赚的钱能拿到40%，这类公司的数据在海外一步步验证后，可能会越来越接近百济神州的逻辑。
所以BD在今年已经不再重要，更关键的是产品在海外的数据表现和未来能产生的现金流，投资的核心永远是现金流。
当然BD也需要关注，但其重点不是合作本身，而是合作带来的拐点。
AI应用面临“结果交付”的变革
2026年AI商业化收入主要来自云端（50%）、广告（35%）和订阅（15%）。广告领域的机会是典型的业绩兑现。
接下来我们要见证从数字助理到全能智能体的演变，所以AI手机、IPC等流量入口的争夺会进入白热化阶段，端侧相关公司也值得关注，开年几天市场的炒作也是在提前反映这个趋势。
美股SaaS逻辑受损是因为AI替代了人，导致按人头收费的软件需求萎缩。但对于中国，虽然国内软件行业总利润盘子几乎为负（因为人工太便宜，需求不刚性），但在这个时代，可能会实现一种“结果交付”的变革。
比如阿里、腾讯、字节，他们如果能通过AI实现直接的效率提升和结果交付，利润盘子会非常大。
所以我们并不完全看淡中国软件，甚至觉得国产算力在今年也有机会。只是国内投资者非常聪明，现在的上涨反映的到底是第三重预期还是第五重预期很难说。很可能利润还没兑现，股价的高点就已经提前打出来了。
对于鹤禧而言，提前锚定“技术突破→订单落地→业绩兑现”的产业节奏，不盲从市场的情绪炒作，在预期分歧中，把握真正有业绩支撑的投资机会。
—— / Cong Ming Tou Zi Zhe / ——
排版：唐唐
责编：艾暄
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