社区

观点一：周期持续、非脉冲。AI 算力需求叠加存储洁净室约束延后产能投放，周期纵深被进一步拉长。 观点二：供需错配未解，设备投资仍有上修空间。2027 年 DRAM 位元供给约 +31%、NAND 约 +32%，均显著低于无约束位元需求的 40%+；缺口由洁净室与 EUV 产能瓶颈共同造成，意味着 WFE 具备再上修弹性。 观点三（新增）：内存架构重构将 NAND 从被动存储重定价为主动内存层，是本轮最具差异化的增量。Agentic AI 推升 KV cache 占用，HBM/DRAM 又贵又紧（内存价自 3Q25 涨约 4 倍），驱动负载向 NAND 迁移。 观点四（新增）：NAND 重启对设备的边际拉动远大于 DRAM/HBM 周期，受益高度集中于刻蚀/沉积。 一、行业数据图景：WFE 分项与情景 bull 情景上修 WFE 并首次引入 2028 年预测，底层是云厂商资本开支 +84% / +56% / +38%（CY26/27/28）的增长假设。三档情景下的 WFE 规模与 NAND 分项如下。 注：标题数字 $145B/$200B/$250B 为 bull 情景四舍五入值；NAND WFE 2027 有望突破 2021 年约 $19B 历史峰值，为增速最快细分。资料来源：Citi Research、公开资料整理。 结构上，逻辑（含代工）仍占主导，但存储占比自 2025 年约 35% 回升至 2027 年约 42%；其中 NAND 是边际变化最剧烈的分项。供给侧，代工多极扩产（Intel 于 Google/Apple 取得进展、三星加速 Taylor 并切入 Google TPU v10 与 BYD）提供订单弹性，本篇聚焦增量最大、且此前被市场低估的 NAND 主线，其余主线仅作相对位置交代。 二、核心主线：内存架构重构驱动 NAND 设备净增 2.1　产业逻辑：NAN

今晚的 FOMC 大概率确认资本成本会更高、更久。今天的文章主要想解释两件看似矛盾的事：为什么这轮牛市不会因为降息落空而结束，以及风险究竟藏在哪里。 目前的关注焦点是：点阵图是否抹掉 2026 年最后一次降息、甚至出现加息点；新主席是否进一步弱化前瞻指引。但无论措辞如何，方向是清楚的：宽松周期接近尾声，资本成本进入更高、更久的新常态。 资本成本上行通常被条件反射地当成股市利空；但它到底是不是利空，取决于这轮回报究竟靠什么驱动。 资本成本顶住估值，盈利接棒 之前零利率时代的牛市，回报主要靠估值扩张，低折现率是地基。高盛最新的《后现代周期》报告的核心判断是：回报的构成正从估值驱动转向每股盈利（EPS）增长驱动——更高的资本成本虽然压住了估值天花板，但盈利将重新成为主引擎。 正因如此，即使撤掉降息的估值支撑，也并不等于抽掉地基。高盛报告指出，2026 年一季度标普 500 资本开支同比增长约 38%，而回购仅增长约 1%。 市场在奖励投入未来而非财务工程，这与过去十五年奖励回购、冷落资本开支的范式截然相反。这也解释了为什么在债券收益率走陡、降息预期消退的同时，股指仍能维持强势。 同一根弦的另一端——资本开支超级周期最吃融资 同样是资本成本上行，一面压估值（利好牛市韧性），另一面抬融资成本，而最先、最深受其影响的，就是最离不开外部融资的环节：资本开支超级周期。 2026 年五大超大规模厂商资本开支普遍预测在 6000 亿美元以上，约 75% 投向 AI，资本密集度达到收入的 45%–57%，财务画像已接近工业或公用事业公司。更关键的质变是：资本开支已经超过内部现金流，逼着这些公司从现金驱动转向动用外部融资。 虽然资本开支的融资需求确实是历史级别的（摩根大通估算未来五年 AI 相关可能需要约 1.5 万亿美元投资级债券），但让人松一口气的是它并不是一股脑砸向公开债市，而是被刻意分散到

本次路演的核心信息：AI数据中心的价值增量正在从算力向互联迁移。 无论是AsteraLabs对scale-up单芯片互联含量持续提升的判断，Marvell对连接业务约70%增速的指引，还是Intel对先进封装作为全行业瓶颈的强调，三家公司都在用各自的方式印证同一条主线——互联、封装与内存正在成为AI基础设施新的稀缺环节。 三家公司各自处于不同的投资坐标： • AsteraLabs（ALAB，增持/OW）：短期与长期scale-up机会的信心均较为充分，是一只聚焦取胜的纯互联标的；但股价大幅上涨已抬高了预期门槛。 • Marvell（MRVL，标配/EW）：管理层在各业务线、尤其是scale-up上展现出前所未有的信心，全栈广度正成为竞争优势；但相对NVIDIA2.5倍的估值倍数构成约束。 • Intel（INTC，标配/EW）：新任CEO展现出对代工业务的坚定承诺，并对微处理器路线图转向乐观；但路线图执行风险与对AMD的份额预期仍是核心分歧。 行业主线：AI基础设施的互联化转向 过去两年AI资本开支的叙事以GPU/XPU算力为中心，而本轮调研释放的信号是：随着单一计算节点的规模逼近物理与功耗上限，系统性能越来越取决于芯片之间、机柜之间乃至数据中心之间的连接能力。这一转向具有三层含义。 1.互联含量随系统复杂度线性甚至超线性增长 AsteraLabs管理层指出，单颗XPU对应的互联芯片价值已达约1,000美元，并预计随着AI架构变得更互联密集而继续上行。一个值得关注的细节是：算力相对较弱的GPU反而需要更多互联来弥补单卡性能不足。这同样是中国市场的逻辑基础。 2.协议与介质的代际切换创造价值重估 铜与光的边界正在重新划定。机柜内大量scale-up链路目前仍以无源铜缆为主，而机柜间（rack-to-rack）连接因400G速率下铜缆已无法胜任，将转向光互联。这一介质迁移虽然可

本次路演的核心信息：AI数据中心的价值增量正在从算力向互联迁移。 无论是AsteraLabs对scale-up单芯片互联含量持续提升的判断，Marvell对连接业务约70%增速的指引，还是Intel对先进封装作为全行业瓶颈的强调，三家公司都在用各自的方式印证同一条主线——互联、封装与内存正在成为AI基础设施新的稀缺环节。 三家公司各自处于不同的投资坐标： • AsteraLabs（ALAB，增持/OW）：短期与长期scale-up机会的信心均较为充分，是一只聚焦取胜的纯互联标的；但股价大幅上涨已抬高了预期门槛。 • Marvell（MRVL，标配/EW）：管理层在各业务线、尤其是scale-up上展现出前所未有的信心，全栈广度正成为竞争优势；但相对NVIDIA2.5倍的估值倍数构成约束。 • Intel（INTC，标配/EW）：新任CEO展现出对代工业务的坚定承诺，并对微处理器路线图转向乐观；但路线图执行风险与对AMD的份额预期仍是核心分歧。 行业主线：AI基础设施的互联化转向 过去两年AI资本开支的叙事以GPU/XPU算力为中心，而本轮调研释放的信号是：随着单一计算节点的规模逼近物理与功耗上限，系统性能越来越取决于芯片之间、机柜之间乃至数据中心之间的连接能力。这一转向具有三层含义。 1.互联含量随系统复杂度线性甚至超线性增长 AsteraLabs管理层指出，单颗XPU对应的互联芯片价值已达约1,000美元，并预计随着AI架构变得更互联密集而继续上行。一个值得关注的细节是：算力相对较弱的GPU反而需要更多互联来弥补单卡性能不足。这同样是中国市场的逻辑基础。 2.协议与介质的代际切换创造价值重估 铜与光的边界正在重新划定。机柜内大量scale-up链路目前仍以无源铜缆为主，而机柜间（rack-to-rack）连接因400G速率下铜缆已无法胜任，将转向光互联。这一介质迁移虽然可

今天大A超百股涨停，其中CPO、PCB、MLCC板块集体大涨，前两个概念不算新故事，今天主要来讲一下MLCC这一波行情的逻辑在哪。 MLCC的全称是多层陶瓷电容器。 为了方便理解，可以把它想象成一摞极薄的千层饼：陶瓷介质层和金属电极层交替叠在一起，叠得越多、每层做得越薄，单位体积里能储存的电荷（容量）就越大。 它的核心作用是储能和滤波：在电流剧烈波动时,就近释放或吸收电荷，让供电保持平稳。 理解整条产业链，关键要先抓住一个分类：低容vs高容。 低容MLCC是消费电子里的大路货，手机、家电、PC里成千上万颗地用，技术门槛相对低，良率能做到95%以上甚至接近100%，生产周期也就几天到二十几天。 高容MLCC（尤其是47µF以上的超高容产品）则完全是另一回事：要在同样大小的体积里塞进几百层、甚至上千层介质，对叠层工艺和陶瓷薄膜厚度的要求陡然上升，良率可能只有一半左右，生产周期能拉到50天以上。 二、这一轮的核心：AI不是简单地多买电容 MLCC历史上经历过几次大周期，比如2018年和2021年，但那些基本是量驱动的：智能手机、消费电子需求集中爆发，大家拼命买货。 这一轮不一样，驱动力是AI服务器，本质是质的升级，而它带来的冲击远比单纯多买货更深。 第一层，是单机用量的跳升。 AI加速器的功耗越来越高，工作电压却越来越低，电流瞬间变化极其剧烈。为了在这种工况下稳住供电电压，电路板设计者必须在芯片周围堆更多的本地退耦电容。 上一代GB系列单机柜大约用30万颗左右MLCC，到了下一代Rubin（VR200）平台，单机柜跃升到55–57万颗，用量增加约80%。而由于产品规格升级，单机柜的MLCC美元价值增幅更夸张，接近180%。从约1500美元跳到4300美元以上。 更关键的是结构变化：高容（47µF+）产品在单机柜里的占比，从上一代的不到20%提升到30%以上。同样一代升级，高容产品

2026年6月12日，SpaceX（SPCX.NASDAQ）以135美元的发行价正式登陆纳斯达克，对应市值约1.75万亿美元——历史上规模最大的IPO，没有之一。 抛开火箭和卫星，先看一个最朴素的数字：SpaceX本次仅释放约4.55亿股流通股，占总股本130亿股的不到5%。 这意味着什么？意味着今晚开盘后真正能在市场上交易的SpaceX，只是这家公司一个极小的切片。而买方是史无前例的散户认购热情，叠加可以预期的加速指数纳入，被动资金被迫买入，主动资金抢跑被动资金，散户抢跑所有人。 供给被锁死，需求被放大，首日价格的发现机制实际上是失效的。 历史上小流通盘IPO的剧本高度一致：LinkedIn（2011年发行约8%）首日暴涨后两个月翻倍，年底却较首日收盘价跌去33%；ARM（2023年发行约9.5%）首日涨24%后回吐，次年才走出趋势；只有谷歌（2004年发行7.2%）是从未回头的例外。 三个先例的共同点是：短期价格反映的是筹码结构，长期价格才反映基本面。 所以我的第一个判断是：今晚乃至未来数周的股价，参考意义有限。无论SPCX首日涨30%还是80%，都不构成对其商业模式的验证，只是一场流动性挤压的物理结果。 真正的考验在锁定期解禁、指数纳入完成、筹码充分换手之后。 二、1.75万亿美元买的是什么：把估值拆成三层 按发行价计算，SPCX对应2027年预期收入（约588亿美元）的市销率约31倍，EV/EBITDA约77倍。作为参照：传统电信运营商的收入倍数约2倍，AI基础设施公司平均约14倍。这个估值显然不能用任何一个现有行业的尺子去量。 合理的做法是把它拆开： 第一层：发射业务——现金奶牛，但不是估值引擎。 SpaceX在重型运载领域拥有事实垄断，累计约650次轨道发射、99%以上成功率、连续多年占全球入轨质量的80%以上。猎鹰9号把每公斤入轨成本从航天飞机时代的2.5万美

当前市场对 AI 行情的主流叙事仍停留在资本开支是否见顶这一单一维度上。但这一框架已经过时。综合最新一季财报、云厂商订单储备、融资市场容量以及历史技术周期的投资强度规律，核心判断可以概括为三句话：资本开支的量大概率继续超预期，但股价对量的弹性正在下降；估值与仓位的结构性拥挤意味着波动率将成为常态，而非例外；真正的超额收益将从买赛道转向在赛道内部做减法——即在基础设施、云平台与软件应用三个层次中，识别盈利持续性被高估与被低估的个股。 • 2027 年资本开支共识仍然偏保守。卖方一致预期隐含超大规模云厂商2027 年资本开支约 9,200 亿美元，同比增速从 2026 年的 84% 骤降至 22%。但过去三年共识在年初对当年开支增速的低估平均高达约 45 个百分点；若以历史技术革命（铁路、汽车、电气化）2%–3% GDP 的增量投资强度为锚，2027 年开支落在 9,500 亿至 1.25 万亿美元区间的概率更高，极端情形下现金流与投资级债券市场容量甚至可支撑约 1.4 万亿美元。 • 短期盈利上修逻辑未破，但低波动高回报的黄金组合正在瓦解。AI 基础设施板块中位数个股的预期市盈率已扩张至 26 倍，为 ChatGPT 发布以来最高；二季度 AI 相关个股回报率的标准差升至 53 个百分点的历史新高。这意味着行情驱动力正从盈利驱动向估值与仓位驱动倾斜，回撤风险显著上升。 • 需求侧验证仍处早期，企业级落地是中期最大变量。标普 500 成分股中约 54% 在财报会上谈及 AI 提效，但仅 11% 能就具体场景量化收益、仅 2% 能量化对盈利的影响；且谈 AI 与不谈 AI 的公司在利润率预期和财报后股价表现上几乎没有差异。市场尚未真正为AI 生产力定价，这既是风险，也是后续行情的期权。 • 配置上，相对看好预期最便宜的云巨头与存储，谨慎对待估值与盈利持续性假设最激进的光通信、电网

一、电话会与回购释放信号：真正的主线是出海 6月9日，中信组织了一场关于精锋医疗的电话会议，在会上，精锋医疗释放出的信息密度明显高于市场此前预期。真正值得关注的，并不是某一项孤立利好，而是多个核心经营指标同时向好：全年业绩超过年初预期，国内订单保持稳固，海外发展远超管理层预期，手术量持续爬坡，财务数据大幅向好，上半年毛利率基本维持去年水平。 把这些信号放在一起看，会发现精锋医疗讲的已经不再只是单纯的“国产替代”故事。它正在用订单、装机、手术量和财务数据证明商业化正在加速；而在所有指标里，最具爆发力、也最能决定公司天花板的，是“海外发展远超管理层预期”这一条。 更重要的是，这条主线已经和公司2026年的经营目标绑定在一起。管理层会上重申，2026年收入目标约8.5亿元，并力争全年实现盈亏平衡；全年约120台商业装机目标保持不变，且预计截至6月30日完成60台装机。若这一节奏兑现，意味着公司用接近半年的时间完成全年装机目标约一半，后续收入确认、费用摊薄和盈亏平衡的可见度都会明显提升。 与此同时，资本市场层面的信号也在增强。6月8日起，精锋医疗正式纳入港股通交易标的，并已获纳入多项恒生指数，进入更广泛机构资金和南向资金的配置视野；6月9日，公司董事会又批准回购公司股份事项，以维护股东利益。回购不是主逻辑，但在业务加速兑现、流动性改善的阶段，它强化了管理层对长期价值的信心。 这也构成本文的核心判断：精锋医疗的价值，正在沿着出海这条主线，从“国产手术机器人龙头”，向“全球化手术机器人平台公司”升级。 二、国内基本盘：公立医院订单验证产品力，稳居国产第一 要理解精锋的出海，先要看清它的国内基本盘。国内市场，是公司产品力和商业化能力最真实的验证场。 数据层面，近期精锋国内累计装机已达60台。更关键的是订单结构：在2026年国内公立医院腔镜手术机器人订单/采购口径中，精锋占比达到30%；作

最近鬼故事频发，昨天Semi Analysis的这篇报告出来，光灭电熄。今天紧急拆解一下这篇报告到底是不是“狼来了”。 首先需要明确的是这份报告本质上是一次预期与定位的重置，针对的是时间和拥挤度，而非需求本身的崩塌。作者自己也明确表示长期多头逻辑不变。 • 事实层面成立。两条主线：单端 800VDC 大规模铺开推到 2028+、而 ±400VDC 照常 2H26 上量；以及 CPO（尤其 scale-up）放量晚于市场预期。对那些估值已经把 2027 放量定价进去、而该放量正在滑向 2028+ 的个股（典型如 Navitas、CPO 权重高的标的），这是需要正视的风险。 • 同一天，英伟达高管亲自”辟谣”，削弱了路线夭折式解读。英伟达网络业务高级副总裁 Gilad Shainer 在 GTC/Computex 现场明确表态：下半年 CPO 交付不延期、与可插拔长期共存、不存在路线夭折，并直接回击了一坏换整盒的良率恐慌。两边其实在定义上各说各话。 因此我的落点是这份报告讲的是时间表和拥挤定位，不是需求消失。 一、文章到底在说什么：五大核心主张 • 单端 800VDC 被推后。英伟达主导的”原生单端 800VDC”大规模出货推到 2028+；±400VDC（独立高压直流架构）仍按计划用于超大规模厂商自研 ASIC 部署。 • 超大规模厂商在”反抗”。Rubin 仍用 50VDC 供电，”电网 350–450VDC → 升 800VDC → 再降 50VDC”被认为低效；厂商更想在更高电压送电、就近降压。 • ±400VDC 照常落地。sidecar 订单今年底落地、2027 Q1 量产；原由 Rubin Ultra/Kyber 拉动的 sidecar 量被挪到 2028 窗口。 • CPO 时间表过于激进。下修 2026/2027 的 scale-out CPO 出货；scal

中国2950亿美元国家级AI基建计划解读 自主可控范式下的算力产业链投资图谱与受益排序 中国正准备启动一项规模约2万亿元人民币（约合2950亿美元）的全国性计划，在未来约五年内（覆盖期至2030年，与十五五规划同步）于全国大规模兴建数据中心，以扶持本土AI产业、追赶并力图在AI发展上超越美国。该计划由国家发改委与财政部牵头起草投资蓝图，资金来源指向特别国债（主权债）。 计划的几个关键设计值得特别关注： • 运营主体明确：以中国移动、中国电信为主，承担其中大部分数据中心的建设与运营，相当于把需求侧交给了执行力强、资本开支稳定的央企运营商。 • 国产化硬约束：计划要求所采购AI技术中至少80%来自国产供应商，**等被列为核心供应方，实质上在系统性挤出英伟达、AMD。 • 从算力到电力的延伸：除数据中心外，计划还涵盖更快的通信网络与电网升级，若叠加配套电力基础设施，总投资规模可能高达5万亿元人民币。 • 不含民企开支：上述2万亿元并未包含阿里巴巴、腾讯等民营巨头的自主投入，后者仍在独立加码。 作为参照，美国四大云厂商（Meta、谷歌、微软、亚马逊）2026年合计资本开支预计突破7000亿美元（微软约800亿、Meta约720亿美元口径）。中国数据中心因人工、零部件、建设成本更低叠加地方政府补贴，单位投资可形成的算力供给相对更高，使这2950亿美元的性价比被进一步放大。 二、这是一次自主可控范式的算力总动员 这一计划在产业逻辑上传递出三层不同以往的信号，也正是判断受益方向的出发点。 2.1从市场自发到财政托底：需求确定性发生质变 美国的AI基建是典型的资产负债表驱动：由超大规模云厂商用自有现金流投资，节奏随业绩与景气波动。中国此次则改为以特别国债为信用背书、由央企运营商执行的模式。 对资本市场而言，最大的变化不是总量，而是需求的确定性与可预期性：当出资方是国家信用、采购方是运营商时