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09-23 10:39
$百望股份(06657)$
这次无招、王强宇这批钉钉老人集体过来,真不是噱头。他们懂企服产品、懂AI商业化,搭配百望手里海量财税数据,简直是如虎添翼
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09-22 17:19
$澜起科技(06809)$
这波上涨力度较大
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09-22 17:17
人形机器人主线回暖,宇树科技反弹背后的估值拷问
宇树科技今日走出震荡上行行情,盘中最高触及509.02元,收盘收涨6.11%,全天成交额29.02亿元,换手率19.50%,股价反弹带动整个人形机器人板块情绪回暖。 作为科创板人形机器人第一股,公司凭借整机自研能力,成为资金交易机器人产业化预期的核心标的。 公司业务分为四足机器狗与人形机器人两大板块,自研电机、运动控制器等核心零部件,在整机运动控制领域拥有突出技术积累。 2025年人形机器人出货量突破5500台,全球出货规模领先,产品主要供给高校科研机构、AI实验室,少量面向商业场景落地。2026上半年营收11.52亿元,同比增长48.54%;但扣非净利润2.44亿元,同比下滑19.34%,利润承压的核心原因是研发、市场推广费用持续大幅增加。前期爆发式增长的节奏明显放缓,行业从早期的销量高速扩张,进入商业化场景验证阶段。 当下市场最大的分歧,集中在估值与商业化节奏的匹配度。当前动态市盈率仍处于数百倍高位,估值已经充分定价远期大规模商业化的想象空间。 但不容忽视的现实问题:公司客户结构偏科研端,工业、服务业的规模化商用订单尚未打开,科研市场容量存在明显天花板。同时赛道涌入大量玩家,海内外巨头持续加码人形机器人,未来产品价格竞争会逐步加剧,挤压整机毛利率。 今日反弹更多是人形机器人题材情绪修复,并非基本面出现重大拐点。股价上市后经历大幅回撤,短期资金博弈修复行情,但高估值之下容错空间极小。后续跟踪重点不在于新品发布,而是工业场景订单落地、商用客户占比提升情况。一旦商业化落地进度不及预期,高估值会面临持续消化压力
$宇树科技-W(688836)$
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人形机器人主线回暖,宇树科技反弹背后的估值拷问
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09-22 17:07
$AXT Inc(AXTI)$
不急,先蹲着,后面看情况吧
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09-20
$Circle Internet Corp.(CRCL)$
现在入还来得及吗,看着还行耶
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09-16
$希迪智驾(03881)$
看了一圈研报,目标价都比现在高不少,继续坚守
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09-15
$联想集团(00992)$
AI投资寻找确定性,IDC的服务器市场数据可以好好看看 最近的AI交易,多少有点冰火两重天。 一边是市场对AI泡沫、资本开支回报率、数据中心建设成本的争论越来越激烈。就在过去几天,围绕AI发展速度与安全风险的讨论再次冲击科技股,英伟达、ASML、存储等AI产业链资产都出现明显波动。 另一边,产业端的数据却还在继续往上走。 IDC刚刚发布的2026年二季度全球服务器市场数据很有代表性:全球服务器市场季度收入达到创纪录的1663亿美元。IDC对这轮增长给出的背景也很明确——AI基础设施投资仍在持续扩张。 更值得关注的是x86服务器市场的重新排位。 联想二季度x86服务器出货量达到28.6万台,首次超越戴尔,登顶全球第一。 这个“全球第一”,放在今天的市场环境下看,含义可能比单纯的份额变化更大。 过去几年AI投资最容易形成共识的资产,是GPU。模型越做越大,算力需求越涨,买铲子的逻辑简单直接。 但今天AI基建已经进入另一个阶段。 GPU要真正变成可用算力,后面还有服务器、机架、高速互联、存储、液冷、供电、数据中心,以及最后的系统集成和交付。市场最近争论AI Capex是否过高,但现实世界里的AI基础设施仍然在大规模建设。Google上周刚刚宣布未来两年将在芬兰投入约150亿美元建设AI基础设施,并配套长期核电采购。 所以现在AI投资一个很有意思的错位是: 资本市场交易的是预期变化,产业端建设的却是一座座真正的数据中心。 前者一天可以涨跌几个点,后者从土地、电力、芯片到服务器、机架和交付,往往需要几年时间。 这也是为什么服务器数据值得看。 它处在GPU和最终AI基础设施之间,是观察全球AI Capex到底有没有真正转化为设备需求的一项非常直接的指标。 从这个角度
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09-14
$百望股份(06657)$
百望这个财税Token工厂的概念,说白了就是把算力、模型、应用打包成可调用的服务,思路有点像早年云计算,但能不能跑通还得看落地。
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09-14
$今海医疗科技(02225)$
这几天能变红吗?
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09-11
$SENASIC(琻捷)(06675)$
南向资金来了,坐等抬轿子
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今日反弹更多是人形机器人题材情绪修复,并非基本面出现重大拐点。股价上市后经历大幅回撤,短期资金博弈修复行情,但高估值之下容错空间极小。后续跟踪重点不在于新品发布,而是工业场景订单落地、商用客户占比提升情况。一旦商业化落地进度不及预期,高估值会面临持续消化压力$宇树科技-W(688836)$","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/b186c76eada129e0b90266ec88cd8c84","width":"278","height":"180"}],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/610475577246848","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":129,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":1,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":610473060513056,"gmtCreate":1790068035263,"gmtModify":1790068037501,"author":{"id":"4242187543026390","authorId":"4242187543026390","name":"小晚投评","avatar":"https://static.tigerbbs.com/860f959b3206aeff70d6d2f628b9202f","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"4242187543026390","idStr":"4242187543026390"},"themes":[],"title":"","htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/AXTI\">$AXT Inc(AXTI)$ </a> 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一边是市场对AI泡沫、资本开支回报率、数据中心建设成本的争论越来越激烈。就在过去几天,围绕AI发展速度与安全风险的讨论再次冲击科技股,英伟达、ASML、存储等AI产业链资产都出现明显波动。 另一边,产业端的数据却还在继续往上走。 IDC刚刚发布的2026年二季度全球服务器市场数据很有代表性:全球服务器市场季度收入达到创纪录的1663亿美元。IDC对这轮增长给出的背景也很明确——AI基础设施投资仍在持续扩张。 更值得关注的是x86服务器市场的重新排位。 联想二季度x86服务器出货量达到28.6万台,首次超越戴尔,登顶全球第一。 这个“全球第一”,放在今天的市场环境下看,含义可能比单纯的份额变化更大。 过去几年AI投资最容易形成共识的资产,是GPU。模型越做越大,算力需求越涨,买铲子的逻辑简单直接。 但今天AI基建已经进入另一个阶段。 GPU要真正变成可用算力,后面还有服务器、机架、高速互联、存储、液冷、供电、数据中心,以及最后的系统集成和交付。市场最近争论AI Capex是否过高,但现实世界里的AI基础设施仍然在大规模建设。Google上周刚刚宣布未来两年将在芬兰投入约150亿美元建设AI基础设施,并配套长期核电采购。 所以现在AI投资一个很有意思的错位是: 资本市场交易的是预期变化,产业端建设的却是一座座真正的数据中心。 前者一天可以涨跌几个点,后者从土地、电力、芯片到服务器、机架和交付,往往需要几年时间。 这也是为什么服务器数据值得看。 它处在GPU和最终AI基础设施之间,是观察全球AI Capex到底有没有真正转化为设备需求的一项非常直接的指标。 从这个角度","listText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/00992\">$联想集团(00992)$ </a> AI投资寻找确定性,IDC的服务器市场数据可以好好看看 最近的AI交易,多少有点冰火两重天。 一边是市场对AI泡沫、资本开支回报率、数据中心建设成本的争论越来越激烈。就在过去几天,围绕AI发展速度与安全风险的讨论再次冲击科技股,英伟达、ASML、存储等AI产业链资产都出现明显波动。 另一边,产业端的数据却还在继续往上走。 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但今天AI基建已经进入另一个阶段。 GPU要真正变成可用算力,后面还有服务器、机架、高速互联、存储、液冷、供电、数据中心,以及最后的系统集成和交付。市场最近争论AI Capex是否过高,但现实世界里的AI基础设施仍然在大规模建设。Google上周刚刚宣布未来两年将在芬兰投入约150亿美元建设AI基础设施,并配套长期核电采购。 所以现在AI投资一个很有意思的错位是: 资本市场交易的是预期变化,产业端建设的却是一座座真正的数据中心。 前者一天可以涨跌几个点,后者从土地、电力、芯片到服务器、机架和交付,往往需要几年时间。 这也是为什么服务器数据值得看。 它处在GPU和最终AI基础设施之间,是观察全球AI Capex到底有没有真正转化为设备需求的一项非常直接的指标。 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