Brandon

2026-04-20

AI基建下一个爆发点【光通信】上下游产业链投资图，建议收藏！

美股下半年我ALL IN 光通信

不只「相信光」，更要「看懂光」！高盛拆解光通讯产业链，这份全景图值得收藏

「要站在光里，不要光站在那里！」、「要相信光！」——这些刷屏投资圈的热梗，生动刻画了光通讯板块的爆发行情。

今年以来，在市场整体震荡的背景下，光通讯赛道逆势走强，跃升为年内领跑的核心主线。资金热度在细分领域集中引爆，OCS（光电路交换机）、CPO（共封装光学）与光纤概念股轮番发力，多只龙头标的股价屡创历史新高，走出了强势的独立行情。

而AI巨头英伟达 (NVDA) 今年来的重磅布局，更是将这波行情推向了最高潮。短短一个月内，英伟达在光互连领域已密集豪掷60亿美元：3月2日，率先砸下40亿美元，分别向 Lumentum ( $LITE ) 与 Coherent ( $COHR ) 两大光学巨头注资20亿；紧接著在3月31日，又将20亿美元投向迈威尔科技 ( $MRVL ) 。这波重磅布局释放出一个极其明确的战略信号：AI算力大基建的下半场，核心战场已经正式从「GPU计算」转移到了「网络连接与光互连」。

面对这波市场热潮，我们不禁想问：这究竟是一时的题材炒作，还是 AI 算力爆发下无可动摇的产业大趋势？目前板块走到景气周期的哪一阶段？现在进场估值会不会太高？究竟哪个细分赛道最具潜力？

高盛在最新研报《Optical Networking: The next mega trend in AI infrastructure》中直指，光通讯网路正是AI基础设施的下一个超级大趋势。本文将为牛友们层层剖析、细细拆解背后的投资密码！想要完整报告，添加我们小编微信 MaxFund 或telegram MaxMeigu

一、TAM从150亿到1540亿，Scale Up是真正的驱动力

高盛在最新报告中，系统性梳理了光互联赛道从光通讯模组、共封装光学 (CPO)、矽光子 (SiPh) 到光路交换 (OCS) 的全链条投资机遇。报告传递出一个强烈且明确的信号：光通讯网路早已不再只是算力扩张的「配套设施」，而是正蜕变为一条独立且具备庞大量化空间的超级投资主线。

过去，市场对光模块需求的共识，多半局限于Scale-out（横向扩展），也就是跨机架、跨机房的数据中心外部互联。然而，高盛此次将整体潜在市场 (TAM) 预测大幅推升至1540亿美元的惊人规模，其真正的核心驱动力其实来自 Scale-up（向上扩展）——即机架内部与超节点内部的高速光学互联。

其在报告中给出了具体的规格对比：从当前量产的GB300 NVL72，到预计2027至2028年出货的Rubin Ultra NVL576，单个计算单元的网络互联美元价值将从31.5万美元跃升至94亿美元，增幅达29倍。这一跨越的背后，是英伟达GPU集群规模从72颗扩展至576颗，互联层级从机架内蔓延至机架间，光纤替代铜缆的边界被推向了更短的距离。

以Rubin Ultra NVL576为例，这是一个由8个机架、576颗GPU组成的超节点，机架之间需要第二层高速光连接，全部采用CPO方案。单个计算单元需要324个光学引擎、162个外部激光源、5184根光纤及MPO连接器，仅scale up部分的材料成本就达到约8亿美元量级。在1540亿美元的总TAM中，约69%（约1060亿美元）属于scale up，其中CPO在29%渗透率假设下贡献约910亿美元，占整体约59%。

二、技术演进的四大驱动力

为了满足AI对频宽、功耗与微型化的极致要求，光通讯技术正经历以下几项重大演进：

1. 传输速度持续升级

数据中心的连线速度正从800G迈向更高的规格。预计在2026年，主流将过渡至1.6T，并在随后的几年中持续向3.2T甚至更高的速度迈进。

2. 矽光子取代传统EML

在光模块领域，矽光子技术的渗透率预计将从2024年第一季的6%大幅增长至2028年第四季的46%。相较于传统的分散式光学收发器，矽光子提供了更高的整合度、更小的体积、更低的功耗以及更低的成本。在成本优势上极具吸引力。以1.6T模组为例，矽光子相较于EML拥有32%的物料清单（BoM）优势以及20%的价格优势。

3.光电共封装（CPO）技术于2026年启动

CPO将光学引擎尽可能地靠近晶片放置，将电气路径从几公分缩短到毫米级别，从而大幅降低功耗与延迟。CPO特别适合用于传统可插拔光模组无法达成的短距离与高频宽需求。英伟达与博通正在引领这项技术的发展，并预计在2026年开始商业化。

4.光路交换器（OCS）：迈向全光网路

OCS提供了一种无需进行光-电-光转换的解决方案，透过微机电系统（MEMS）等技术，直接提供从输入光纤到输出光纤的类比光路。导入OCS后，数据中心在升级更高数据传输率时无需更换交换器，同一个OCS可以同时支援不同速率的光讯号（如800G/1.6T/3.2T），使其成为快速变化的AI丛集的最佳选择。

三、产业链哪些公司值得留意？

高盛整理了光通信行业产业链，具体如下：

英伟达( $NVDA)

一、 IC 设计与制造：光通讯的「大脑」

光模块的效能，很大程度上取决于其内部的核心晶片。这个阶段负责处理光电讯号的转换与运算逻辑。

晶片设计的多元化：供应链中涵盖了处理通用与特定任务的 ASIC & xPU（如英伟达 (NVDA) 、博通 ( $AVGO) 、迈威尔科技 (MRVL) ）、负责光讯号处理的 PIC（光子积体电路），以及负责电讯号放大的 EIC（电子积体电路）。其中，PIC 的设计尤为关键，它直接决定了光学模组的微型化与传输效率。

尖端晶圆代工的支撑：这些高度复杂的晶片，需要仰赖全球顶尖的晶圆代工厂如台积电 ( $TSM ) 、 Tower半导体 ( $TSEM ) 等将其具象化。先进制程的推进，是提升光通讯晶片效能与降低功耗的绝对基石。

如何查看美股机构暗池数据？

美股Dark Pool意思是暗池，是专门给专业和机构投资者使用的交易平台，与股票交易所不同，美股散户无法进入暗池。这些交易所也被称为“流动性暗池”，因其完全缺乏透明度而得名。暗池的出现主要是为了促进机构投资者的大笔交易，他们不希望以大订单影响市场并为其交易获得不利的价格。

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美股投资网认为最近特斯拉因马斯克宣布Terafab计划，将在德州共建全球最大晶圆厂，目标每年生产1太瓦AI运算力，是目前全球产能的50倍，股价反弹了一波，但电动车销售数据仍旧悲观，机构高位选择获利止盈。

另外一只热门股闪迪(SNDK)，4月17日机构极度疯狂的在大单通道买入了38亿美元的SNDK，在暗池通道买入4.5亿美元的SNDK，是2026年以来首次出现这么大的单日买入资金流

根据美股投资网机构评级数据，美国银行2026.4.17 发布的闪迪 (SNDK) 深度点评，核心结论为NAND 供应持续紧张，ASP 大幅超预期上涨，AI 推理需求与数据中心结构升级拉长本轮周期，上调目标价 20% 至 1080 美元，维持买入评级。长单锁定利润，毛利率持续上行：公司正与云、消费端客户签订量价结合的长期合同，包含固定 + 浮动价格条款，将平滑周期波动。预计毛利率从 F2Q26 的 51.1% 持续攀升至 F4Q28 的 78.5%。

预计公司 4 月 30 日发布的 F3Q26 业绩将超预期，营收 48.9 亿美元、EPS14.61 美元，高于市场一致预期和公司指引区间；F4Q26 营收 66.7 亿美元、EPS22.84 美元，预计公司将指引 F4Q26 营收 64-68 亿美元、EPS21-23 美元。

很多人会问，我怎么知道今天有哪只股票出现大量的机构暗池买入？在美股大数据在暗池分析面板上，我们每天实时统计哪只股出现异常大量的暗池买入或卖出，并追踪后续变化。

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2026-04-19

《华尔街日报》美国对中国人的吸引力减弱，导致人才流失

今时不同往日。美国人对华好感度大幅上升，中国人对美态度也发生转变——方向却完全相反。

过去几十年来，中国人逐渐形成并不断强化一个认知，即美国是一个混乱而危险的地方。美媒《华尔街日报》4月18日刊文称，美国对中国的吸引力减弱，导致人才流失。

以往，许多中国人雾里看花，将美国视作“山巅之城”，致力于去太平洋另一侧追寻所谓“美国梦”。但如今，美国的吸引力正在消退。越来越多的中国学者、商人和科学家加入“归国潮”。他们对美国日益严厉的移民执法感到反感，还对美国糟糕的基础设施、枪支暴力以及生活成本感到失望。

反观国内，许多城市更加干净宜居、交通便利。

报道提到了中国社交媒体流行热点——“斩杀线”，称几个月来，中国网民探讨有多少美国人生活在这一危险的临界点上：只需一张医院账单或一次错过的薪水，就可能滑入贫困，“最终被社会斩杀”。

江雨儿（Yuner Jiang，音译）就是对美国幻灭的中国人之一。

她十年前来到美国读高中，目前正在纽约哥伦比亚大学完成研究生学业。她表示，她对纽约高昂的生活成本以及亚裔女性在地铁上遭受的骚扰感到沮丧。

她说，回到中国工作是一个有吸引力的选择，即使回国后的薪水远低于美国。

报道称，在“斩杀线”说法流行之前，中国人曾长期使用“纸老虎”一词形容美国作为帝国主义和资本主义社会的黑暗面。2020年左右，新冠疫情和特朗普在第一任期时针对华裔学者的迫害，让新一代中国年轻人真正开始对美国幻灭。

根据美股大数据 StockWe.com显示，2021年，超过1400名在美国工作、学习的中国科学家离开美国工作岗位，返回中国，这一数字比前一年增加了22%。其中不乏知名顶尖学者。

在美国政府持续迫害华裔学者时，中国慷慨的资金、尖端实验室、社会稳定以及高生活水平等条件，成为吸引这些顶尖科学家回国的主要因素。

一名在中国工作的美国公司高管表示，同样的因素也让中国企业更容易在科学领域之外招揽人才。尤其是在科技领域，令人兴奋的工作机会和具有竞争力的薪酬，足以吸引人才回国。

“推力”因素同样强大。根据曾在中国和美国生活过的人的说法，移民规则的频繁变化，加上美国沿海城市（中国移民倾向于居住的地方）广泛存在的无家可归现象以及高犯罪率，也在促使人们重新考虑“美国梦”的吸引力。

报道援引数据称，美国35个城市的平均年度凶杀率从2021年的每10万人18.6人降至2025年的10.4人。这一数字仍远高于中国的凶杀率。中国2024年的凶杀率为每10万人0.44人。

此外，还有一些中国家庭在子女留学问题上，转而考虑英国或澳大利亚。

那名美国公司高管说：“在我成长的过程中，美国教育感觉像是一种信仰。即使对美国一无所知，我也想去那里。那就是梦想。”但现在，他已经不放心为自己的孩子做出同样的选择了。

2024年在约翰·霍普金斯大学完成国际关系硕士学位的苏思思（Sissi Su，音译）最近搬回中国找工作，放弃了她从小就有的在美国定居的计划。随着移民政策收紧，她越来越多的国际朋友和同学选择回国，其中包括一位加拿大朋友。她最终决定放弃合法身份，加入回流大军。

《华尔街日报》仍试图嘴硬，将此归因于美国负面信息在社交媒体的大肆传播。报道声称，近年来，在中国，“反美宣传信息”变得更加精明，通过社交媒体推送精美的视频包，有时专门针对年轻人。

报道还举了一个例子。不久前，来自俄亥俄州米德尔敦警方随身摄像头录像的一段视频在中国社交媒体热传，被转发4500次，并获得超过8000个点赞。视频显示，2024年圣诞夜，一名男子手持枪支开门，随后被警察连开数枪。

不过，在华美国公司的高管称，不论如何，美国社会看起来就是不稳定。“对于一个在中国非常安全的环境中长大的中国孩子来说，这些场景是无法想象的”。

外网正流行“Becoming Chinese”（成为中国人）社交媒体截图

就在中国网民热议美国“斩杀线”之际，美国社交媒体则在流行一个有关中国的正面热点。

最近，“Becoming Chinese”（成为中国人）成为外网爆梗，各国网民纷纷化身“精神中国人”。

美媒《纽约时报》曾发文解读说，对他们来说，种族国籍无关紧要，“中国人”已经成为一种潮流、一种养生目标，或者一种微妙、讽刺的抗议表达，或者以上皆是。

当地时间4月14日，美国无党派民调机构皮尤研究中心发布一份报告称，在美国总统特朗普计划访问中国之际，美国公众对中国的好感有所上升。尽管绝大多数美国人依然将中国视作“竞争对手”，但持积极看法的美国人正在增加，比例较2023年翻了一番。

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2026-04-19

谷歌正与MRVL谈打造新型AT推理芯片

周末据两名直接知情人士透露，谷歌正与Marvell Technology，美股MRVL洽谈开发两款旨在更高效运行AI模型的新型芯片。其中一款是旨在与谷歌张量处理单元(TPU)协同工作的内存处理单元;另一款则是专门为运行AI模型而构建的新型TPU。

这些举措凸显了对推理芯片激增的需求，这类芯片为自动代理等商业产品提供AI动力。在3月份的GTC大会上，Nvidia发布了一款旨在提高推理工作负载效率的芯片。该芯片被称为语言处理单元(LPU)，是基于Nvidia以200亿美元从初创公司Groq获得许可的技术构建的。

虽然谷歌此前曾向Marvell购买过数据中心芯片，但那些都是现成产品，而目前的讨论旨在设计专门满足谷歌需求的半导体。这些讨论是谷歌希望实现供应商多元化的最新信号，旨在减少对Broadcom的依赖，后者长期以来一直是谷歌TPU的唯一设计合作伙伴。

据《The Information》2023年报道，谷歌此前曾考虑更换Broadcom，转而选择Marvell作为网络接口芯片的供应商，这些芯片用于连接谷歌数据中心内的服务器与以太网交换机。

美股投资网获悉，据一名谷歌员工透露，谷歌一直计划开发新型推理芯片，并在Nvidia发布LPU后加快了研发进度。Marvell是Groq第一代LPU的芯片设计合作伙伴，这确保了Marvell拥有设计推理芯片的相关经验。

据两名Google员工透露，Google此前曾向Marvell采购过CXL控制器芯片。这些芯片负责管理数据中心内服务器之间的内存共享。这两位员工表示，之前的合作让Google对Marvell与其共同设计更多新型芯片的能力充满信心。

据这两位知情人士透露，Go0gle的新型内存处理单元将与TPU协同工作，根据计算和内存需求与TPU共同分担AI工作负载。Go0gle和Marvell的目标是尽早于明年完成该内存处理单元的设计，随后交付进行试产。

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2026-04-18

突发！伊朗关闭霍尔木兹海峡，美国“违背承诺！

又是一个不安宁的周末！

当地时间4月18日晚，伊朗革命卫队海军发布声明称，由于美国违反停火协议、持续对伊朗船只及港口实施封锁，伊朗决定自当晚起关闭霍尔木兹海峡，直至相关封锁措施解除。

与此同时，伊朗方面发出强硬警告：所有位于波斯湾和阿曼湾的船只不得擅自离港，任何试图接近霍尔木兹海峡的行为，都将被视为与敌对行动协同，相关船只可能成为打击目标。

声明还通知所有船只及其所有者，仅通过革命卫队海军的渠道及相关频道获取信息，“美国总统关于霍尔木兹海峡和波斯湾的言论毫无可信度”。

伊朗尚未同意与美国举行下一轮谈判。伊朗已通过巴基斯坦将此告知美国。由于美国对伊朗实施海上封锁并在谈判中提出过分要求，。美方要求伊朗移交全部高浓缩铀，特朗普周五甚至放话美国将直接进入伊朗"取走所有核粉尘"。伊朗目前尚未同意与美国举行下一轮谈判。

据美股投资网报道，当前，多艘油轮在波斯湾试图穿越霍尔木兹海峡后掉头，在伊朗重新对霍尔木兹海峡实施限制之际，第二艘船只遭到不明射弹击中，其他船只则被迫掉头返航。

第一手华尔街投资银行最新研报，机构主力大资金的流动方向，登陆美股大数据 StockWe.com

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2026-04-17

860亿美元买盘！美股下周将继续飙升！

2026年4月17日，当标普500指数在午盘时分越过 7,100 点的整数关口时，交易大厅里爆发出的掌声不仅是对一个数字里程碑的致敬，更是对地缘政治噩梦终结的欢呼。再一次验证了我们美股投资网在上周五美股下周将会爆涨，你相信"光"吗？一文的判断！

我们美股投资网认为这是两个方面的双重推力：一方面是美伊停战协定在伊斯兰堡取得突破性进展，霍尔木兹海峡这一全球能源咽喉重新开启；另一方面，高盛数据揭示了量化趋势追踪基金（CTA）正在执行一场史诗级的买入行动，在短短一周内向美股注入了 860 亿美元的弹药。

从投行研究框架审视，这不仅是风险偏好的修复，更是一场由机械化算法驱动的“空头大屠杀”和资产配置的剧烈再平衡。

标普500最终收于 7,126.06 点，单日上涨 1.20%，在过去三周内实现了 11.89% 的惊人涨幅。纳指更是凭借连续13个交易日的上涨，创下了自1992年以来最长的正向波动纪录。这种上涨的质量在于其广度，今日罗素2000小盘股指数在经历了一个月的“战时修正”后，终于重返盘中历史高点，这标志着市场对未来宏观经济的定价已从“衰退避险”转向了“和平扩张” 。

霍尔木兹海峡的“技术性复航”

今日市场最高级别的定价锚点无疑是伊朗外长阿巴斯·阿拉格齐在社交平台 X 上的表态。他宣布，随着为期两周的美伊停火协议生效，霍尔木兹海峡已对所有商业船只完全开放。对于全球供应链而言，这一消息的权重超越了任何企业财报。此前。随着阿拉格齐确认船只可以沿着伊朗批准的“协调航线”通行，市场瞬间卸掉了沉重的能源风险溢价。

特朗普在拉斯维加斯发表的电话采访进一步确认了和平协议的临近。他透露，伊朗已经同意了几乎所有的谈判要求，甚至包括最核心的核武库清理计划。

原油价格的崩塌是今日资产轮动的导火索。WTI 原油收盘重挫 10.24% 至 84.68 美元，创下自 2026 年冲突爆发以来最大的单日跌幅。这种跌幅反映出交易员不仅在交易当前的复航，更在交易全球通胀预期的下修。正如 StoneX 策略分析师所指出的，虽然基础设施的完全修复可能需要数年时间，但“流动性”的恢复意味着能源短缺最剧烈的时刻已经过去。

860亿美元买盘：美股下周将继续飙升！

如果说和平消息是火种，那么高盛最新披露的 CTA（量化趋势追踪基金）买入数据就是助燃的烈油。

根据高盛的监测，过去五个交易日，CTA 基金在美股市场的扫货规模达到 860 亿美元，这一数字跻身历史买入规模前五之列 。这种规模的买入带有显著的“强制性”特征。在3月下旬市场因战争升级而跌入低谷时，这些追踪趋势的算法积累了庞大的空头头寸，然而4月初局势的突然逆转导致这些空头仓位遭遇了踩踏式回补。

更令多头振奋的是高盛的预测模型：在接下来的五个交易日内，即使标普500指数仅仅维持窄幅震荡，CTA 群体仍有约 700 亿美元的“被动买盘”需要执行。

从历史回测看，CTA 需求激增的初期，市场往往会经历短暂的震荡整理（2周平均回报为 -0.51%），但随着资金流的持续沉淀，中期表现极具吸引力，三个月平均回报率高达 8.18% 。这种量化资金的介入，为 7,100 点上方的标普指数提供了一层厚实的“安全垫”，也让此前持观望态度的机构资金开始改变立场。标普500看涨期权的偏斜度（Skew）正在大幅拉升，显示出机构投资者已从此前的防御心态转向积极做多。

结语

我们美股投资网认为今天将作为美股历史上的一个转折点被铭记。标普500指数站上 7,126.06 点，宣告了市场已经消化了这场近年来最严重的地区性战争。CTA 的史诗级回补确认了技术面的反转，而伊斯兰堡的外交突破则夯实了基本面的地基。

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2026-04-17

美股 AI进入执行时代，真正的赢家是这两家大公司！

我想问大家一个问题：

当模型能力和算力投入都已经卷到今天这个阶段，

AI 的下半场，我们到底应该关注什么？

过去这一轮 AI，本质上是在做一件事——“回答问题”。你问一句，它答一句。

谁的模型更强，谁的算力更充足，谁就更容易胜出。

但现在，拐点已经出现了。

AI 正在从“回答问题”，走向“执行任务”。也就是我们常说的 AI Agent（智能体）。

它面对的，不再是单轮对话，而是一整条完整的任务链：

从理解目标、拆解步骤，到调用工具、连接系统、读取数据、管理状态，最终把任务真正落地执行。

一旦进入这个阶段，竞争的核心就彻底变了。

比的已经不只是“算得快不快”，而是整套系统

能不能长期稳定地协同运转?

能不能把复杂流程跑通?

能不能在真实环境中持续交付结果?

这背后，考验的其实是基础设施能力。

今天要深入聊的这两家公司，正是卡位在这个关键环节——它们提供的，不只是算力，而是支撑 AI 会推理的底层能力。

熟悉我们的观众都知道，我们更倾向于把一家公司研究到足够深入，把业务拆解到足够细致。只有这样，才能真正看清它的利润究竟来自哪里，这些利润是具备长期可持续性，还是仅仅阶段性释放。也只有在这个基础上，才能进一步识别其上下游供应链中，下一轮周期可能出现的关键拐点与潜在爆发机会。

就像年初我们公开视频推介的，2026必买十只美股，上中下三集， GLW和NBIS 上涨已经超过90%，

TTMI大涨超75%，MU 、RDW和 PLAB 大涨50%，视频链接我放下方，欢迎大家回顾

https://youtu.be/GDzegfS0ZPE

https://youtu.be/TaX5DM5dQlg

https://youtu.be/JoBRgakmD58

另外，算力互联龙头迈威尔科技 MRVL，我们 VIP 社群当时在 81 美元附近，以 30% 仓位重点布局；截至今天，这一笔的累计收益也已经达到 67%。

我们选的这些股背后，都是押中了AI基础设施中光互联和存储芯片等关键上下游供应链。

AI生态的底层承接

不过在看受益方之前，我们得先看，需求到底是从哪里冲出来的。因为只有源头真的开始放量，后面整条链的逻辑才站得住。

而在 AI 进入下半场之后，需求释放最猛、也最具有代表性的公司，非 Anthropic 莫属。

先看最核心的数据。2025 年底，Anthropic 的年化收入还只有 90 亿美元；一个月前升到 190 亿美元；而现在，已经直接冲到了 300 亿美元。这已经不是普通增长了，而是非常明显的加速放量。

更关键的是，每年在Claude上花费超100万美元的企业客户，两个月内从500家翻倍至1000家。这说明企业级AI已经跨过了“试一试”的阶段，进入了真正的大规模采购期。

但这里有一个很现实的矛盾：Anthropic 它没上市，公开市场买不到。所以资金如果想押注这条最强的增长线，最后一定会去找那个最直接的受益方。

根据我们的深度调研，这个最直接的受益方就是亚马逊。它不是一般意义上的跟着受益，而是通过五层严密的布局，把 Anthropic 的每一次爆发，都转化成了自己的真金白银。

第一层：先把最直接的钱收走——AWS

很多人看到亚马逊累计投了 80 亿美元给 Anthropic，第一反应是财务投资。

但如果把时间线拉开看，就会发现，这根本不是普通投资，而是一场一步步加深、而且始终围绕 AWS 展开的深度绑定。

2023 年 9 月，亚马逊先投 12.5 亿美元，AWS 成为 Anthropic 的主要云合作伙伴，Claude 进入 Bedrock。

2024 年 3 月，总投资扩大到 40 亿美元，绑定进一步深入到底层算力，Anthropic 也长期承诺会使用 AWS 的训练芯片和推理芯片。

2024 年 11 月，亚马逊再追加 40 亿美元，总额拉到 80 亿美元，Anthropic 又进一步把 AWS 定为首选训练合作伙伴。

换句话说，Anthropic 当前最主要、最深度绑定的基础设施承接方是 AWS。 Amazon 官方甚至直接写到，Anthropic 计划把大部分工作负载都放在 AWS 上。

这就形成了一个非常关键的闭环：

亚马逊先把钱投给 Anthropic，Anthropic 再拿着钱回来买 AWS 的算力、存储和网络资源。钱表面上是投出去了，但实际上又通过基础设施费用流了回来。

而且这已经被数字验证过。2025年9月，Anthropic的估算收入大约是25.5亿美元，但它支付给AWS的计算费用却高达26.6亿美元。也就是说，它赚到的钱，几乎转头就花回了AWS。

按Anthropic当前300亿美元的年化收入体量来测算，只要未来大约40%到50%的计算需求继续留在AWS，亚马逊每年就有机会多拿到100亿美元以上的直接收入增量。所以这层来看，亚马逊成功的把Anthropic变成了一个会持续给AWS交钱的超级客户。

第二层：打破“芯片霸权”

云收入再高，如果底层永远依赖英伟达，利润天花板就始终在那里。

你可以盖很大的楼，但最关键的钢筋、水泥、吊车都在别人手里。

所以亚马逊真正想做的，不只是继续卖云，

而是借 Anthropic 这种最顶级的模型客户，把自己的训练芯片 Trainium 和推理芯片 Inferentia 真正推上主战场。

Anthropic 在这里扮演的，不只是客户，更像一块试金石。它不仅长期承诺使用亚马逊自研芯片来做训练和推理的一部分核心工作负载，还深度参与了芯片和软件栈的协同优化。这意味着，Anthropic 的存在，等于帮亚马逊向全市场证明一件事：最先进的大模型，不一定只能跑在英伟达上，也可以跑在亚马逊自己的芯片上。

而且这已经有数据支持。

Trainium 在训练环节，最高可以带来 50% 的成本节省，并减少 29% 的能源消耗；

Inferentia2 在推理环节性能更强，每瓦性能提升 50%。

对 Anthropic 这种模型越来越大、调用越来越密的公司来说，这不是小修小补，而是会直接影响扩张速度和成本结构。

更关键的是，亚马逊计划在 AWS 体系里集成 100 万颗 Trainium，用来承接 Anthropic 以及其他客户的需求。

这说明它不是把自研芯片当备胎，而是在借 Anthropic，把自己的芯片一步一步推成主力。

第三层，Bedrock的“平台化收割”

如果说前两层赚的是底层的钱，那到了第三层，亚马逊赚的就不只是“卖算力”的钱了，而是入口的钱。

目前，Claude 系列模型被公认为 Bedrock 上的“旗舰级”产品。企业想要在业务里接入 Claude，最安全、最方便的路径就是通过 Bedrock。

这里亚马逊藏了一个杀手锏：极高的利润分成。

根据行业分析，通过 Bedrock 转售 Anthropic 服务所产生的毛利润中，亚马逊的分成比例高达 50%。这意味着亚马逊不仅收了算力的“过路费”，还要收一笔高额的“平台税”。

这种“平台化收割”的威力和确定性是非常惊人的。分析机构 Wolfe 预计，Anthropic 对 AWS 的收入贡献将从 2025 年的 39 亿美元，爆炸式增长到 2027 年的 250 亿美元，翻6.4倍！

更关键的是安全性护城河。Anthropic 强调的“宪法 AI”安全特性，极大地契合了医疗（如辉瑞）、金融（如布里奇沃特）等受监管行业的刚需。这些巨头通过 AWS 的销售网络接入 Claude，形成了一个很难被打破的生态闭环。

第四层，从“单王”到“双王”。

进入2026年2月，亚马逊宣布对OpenAI进行高达500亿美元的投资，并使AWS成为OpenAI企业平台的“独家第三方云分发合作伙伴”。这一步的意义，不是“又投了一家公司”，而是亚马逊开始从一家模型阵营的受益者，变成整个AI基础设施世界里的总入口。

原本OpenAI与微软是穿同一条裤子的，但随着双方关系出现裂痕，OpenAI转向亚马逊寻求算力和渠道。现在，无论企业选Claude还是选GPT，亚马逊都能从中获利。

更关键的是，OpenAI承诺在AWS上消耗约2GW的Trainium算力，这极大地加速了亚马逊自研芯片的规模化进程。全球最顶尖的两家模型公司，正在一起把亚马逊的云、平台和芯片体系往上抬。

第五层，智能代理带来的“持续收费

这种收割逻辑最终将随着Agentic时代的到来，被推向更高的维度。随着Claude 4.5、4.6这类具备长程推理能力的模型出现，AI更像一个长时间在线的数字员工。

这对亚马逊意味着什么？意味着 AWS 和 Bedrock 的收费逻辑，会从过去更像“按次收费”，走向一种更像“按驻留时间收费”“按任务价值收费”的模式。以前模型回答完一句话，资源就释放了；但到了智能代理时代，一个 AI 可能连续工作几小时、几天，持续占用算力、存储、状态管理和上下文环境。这时候卖的就不只是模型调用，而是整套数字劳动力的运行环境。

而且亚马逊已经在提前卡这个位置。

它和合作伙伴正在推进“状态化运行时环境”，让 AI 代理在 Bedrock 中具备持久记忆和上下文延续能力。

这意味着亚马逊不只是卖模型、卖云，它开始卖未来智能代理真正“上班”所需要的那整套底层基础设施。

这种递进的霸权逻辑，已经开始在财务报表里兑现。

根据 Wolfe 的预测，随着 Anthropic 的爆发以及 100 万颗 Trainium 芯片的逐步集成，AWS 在 2026 年和 2027 年的收入增速有望达到 30%，高于市场此前 25% 的预期。到 2027 年底，AWS 总收入预计将突破 2165 亿美元，其中仅 Anthropic 相关业务的贡献就可能占到 11% 以上。

美银的测算也印证了这一趋势：仅 Anthropic 一家客户，在 2026 年一季度的贡献就高达 13 亿美元，这一数字甚至超过了市场对整个 AWS 当季增长额的预期。

所以，把整件事总结成一句话就是：

Anthropic 的爆发，表面上成就的是一家模型公司；

但真正持续兑现的，是亚马逊在 AI 下半场对云、平台、自研芯片和运行环境的全面卡位。

如果你看到这里，已经发现亚马逊根本不是你原来以为的那个亚马逊，那就顺手点个赞、订个阅。

如果这期视频点赞能过 1000，我会把手上最新调研的那批高弹性、真正有机会走出大行情的公司，加速整理出来，第一时间做给你看。

AMD

说到这里，亚马逊讲的，其实是 AI 下半场里最先兑现利润的逻辑。

那接下来，我们要看的，就是 AI 下半场里，最有可能率先被重估的硬件方向。

数据中心的需求结构正在发生变化。

过去，传统 AI 数据中心里，CPU 和 GPU 的配比大约是 1:4 到 1:8；

但到了 Agent 推理时代，这个比例正在向 1:1，甚至 1:2 靠近。

而且变化还不只是配比重估，

CPU 的总需求也在同步放大。

传统数据中心每 1GW 大约需要 3000 万个 CPU 核心；

可一旦进入 Agent 场景，这个数字可能直接升到 1.2 亿个，相当于一下放大了 4 倍。

前面我们已经讲过，AI 一旦从“回答问题”走向“执行任务”，市场真正开始重估的，就不再只是单点算力，而是整套系统的运行能力。

所以接下来真正重要的问题，不是“CPU 会不会变重要”，而是：这条逻辑，最先会兑现到谁身上？

如果只看这个问题，我会先看 AMD。

原因很简单。

这轮变化对整个 CPU 产业链当然都是利好，Intel 会受益，云厂商自研 CPU 也会受益。但如果只看二级市场，谁最有机会把“需求抬升”最快变成“业绩弹性”，AMD 的位置明显更舒服。

为什么？因为 AMD 吃的不是单一逻辑，而是两层甚至三层逻辑叠加。

第一层，是它本来就在服务器 CPU 这条线上，占着非常关键的位置。

AI 下半场一旦真正落地到企业流程，数据调度、任务编排、状态管理、数据库访问、系统调用，这些工作都会变得更重。

而这些环节，本来就不是 GPU 一家独大的世界。谁能提供更强、更高密度、更高效率的服务器 CPU，谁就更容易先把这波需求接住。AMD 正好站在这里。

第二层，更关键。

AMD 不是一家纯 CPU 公司。它一手抓着服务器 CPU，另一手又有自己的 AI GPU。这意味着，如果未来 AI 数据中心真的从“单一 GPU 逻辑”走向“GPU + CPU 协同逻辑”，那 AMD 的弹性，就会比很多只卡住单一环节的玩家更大。

说白了，市场过去看 AMD，更多是在问一个问题：它能不能在 GPU 上追上英伟达？但到了现在，这已经不是看 AMD 最核心的角度了。因为 AMD 真正值得重估的地方，未必只是 GPU 追到哪里，而是它同时卡住了 CPU 和 GPU 两个关键位置。

一旦数据中心的定价逻辑开始从“谁的显卡更强”，转向“谁能把整套系统真正跑起来”，AMD 的估值逻辑就会变。

所以，过去 AMD 更像一个“AI GPU 替代品”的故事；但到了现在，它开始更像一个 AI 运行时代的系统级受益者。

而且这件事，最近已经开始有新的验证了。

AMD 周四大涨 7.8%，背后其实是几条逻辑开始往一起收。

一方面，Bernstein 周四把 AMD 的目标价从 235 美元上调到 265 美元，继续强化服务器业务走强这条主线；

另一方面，渠道侧对 CPU 和 GPU 的环比反馈也都还在改善。

同时，市场也开始重新定价另一条更有想象力的线索：随着顶级模型厂对算力的需求继续上升，AMD 正在越来越有机会进入更核心的算力分配体系。

SemiAnalysis 最新判断提到，Anthropic 之所以把 AMD 纳入讨论，核心原因就在于它需要更多算力，而 AMD 的加入，能够直接扩大它可调用的总算力池。

如果这条线继续往下走，那 AMD 的意义，就不再只是“有没有机会追英伟达”，而是开始进入顶级模型公司真实的算力调度体系。

这点非常重要。因为它说明，未来真正支撑 AMD GPU 业务的，不再只是单一客户、单一订单，

而是顶级模型厂对第二供应体系的集体需求。

从更大的格局看，OpenAI、Meta，再加上现在被市场讨论的 Anthropic，正在一起把 MI450 在 2027 年的需求底盘做厚。这对 AMD 来说，是非常关键的信号。

第三层，也是市场很容易忽略的一点：

AMD 这条线最吸引人的，不只是它能受益，而是它的受益方式，更容易被市场快速定价。

什么意思？因为亚马逊那条线，市场看的是平台税、生态绑定、长期基础设施收益，逻辑很强，但兑现节奏偏平台型。而 AMD 这条线，一旦市场真的确认“CPU 在 AI 下半场不只是配角”，它的业绩弹性和估值弹性，会更容易在股价上被快速反映出来。

这也是为什么，我会把亚马逊和 AMD 看成两种完全不同的赚钱逻辑：

亚马逊，赚的是最稳、最先兑现的钱；

AMD，赚的是结构变化一旦被确认之后，最容易被重估的钱。

那 Intel 呢？Intel 当然不是没机会。只要 CPU 需求真的抬升，作为传统服务器 CPU 龙头，它理论上一定受益。

只不过，两条逻辑还是不一样。

AMD 这条线，更偏向需求抬升之后的直接承接；而 Intel 这条线，市场交易得更多的，还是修复预期——包括制程推进、产品兑现、节奏落地。

换句话说，这轮变化里，两家都会受益，但 AMD 更偏兑现，Intel 更偏修复。

这就是为什么，如果你问我，在 AI 下半场这条线里，谁是最值得重点讲的那个名字，

我还是会先看 AMD。

视频最后我们总结一下，亚马逊和 AMD 代表的是两种完全不同的赚钱逻辑。

一个赚的是 AI 生态里最稳、最先兑现的钱。

一个赌的是 AI 下半场硬件结构变化带来的重估空间。

所以最后我也把这个问题留给你：

如果现在只能二选一，

你更愿意押注亚马逊这种“先收钱的底层平台”，

还是 AMD 这种“结构变化里的弹性受益者”？

为什么？评论区告诉我你的答案。我想看看，到底是“稳着收钱”更有吸引力，还是“弹性重估”更有杀伤力。感谢观看，下期再见！

发布于新闻快讯

2026-04-17

美股创百年历史新高，但最危险的赚钱信号，已经出现了!

周四（4月16日），标普500和纳指再度刷新历史新高，纳指更是走出12连阳，创下2009年以来最长连涨纪录。这也再次验证了我们上周五在《美股下周将会爆涨》一文中的判断。

（纳指 12 日滚动涨幅，已逼近近几年最强一轮反弹）

一轮“流动性 + 仓位”的正反馈

支撑这轮上涨的核心是过去一周系统性策略资金（CTA）、对冲基金、高频资金以及杠杆 ETF，合计向美股注入了近 500 亿美元。

这是一批“更看价格、不太看价值”的资金。

它们带来的影响，不只是把指数往上推了一点，而是直接改变了市场的运行方式：

指数上涨 → 触发趋势模型 → 被动加仓 → 波动率回落 → 杠杆资金继续放大仓位 → 空头被迫回补。

这里有两个细节值得注意：

第一，波动率在下降。

波动率越低，CTA 和杠杆资金可加仓的空间就越大。换句话说，波动率回落本身，就是这轮行情的放大器。

第二，空头回补正在成为边际买盘的重要来源。

也就是说，现在很多买盘，并不是新增多头真的特别乐观，而是空头不得不买回来。

所以，当前这轮上涨，本质上更像是一个“流动性 + 仓位”的正反馈闭环，而不是盈利预期同步大幅上修带来的普遍重估。

这也对应了当前市场最大的分歧。

如果这是风险偏好修复，那后面需要盈利跟上；
如果这是仓位挤压（ Positioning Squeeze），那行情能走多远，更多要看两件事：还有多少空头能继续回补，模型资金还有多少空间继续加仓。

从目前看，两种力量都在起作用。但后者，也就是交易结构和仓位推动的权重，正在上升。

被我们称为“小 SpaceX”的 FLY，今天表现真太牛了！暴涨近 18%。

就在本月初，我们专门发布了深度文章 《美股 新开仓小SpaceX，太空股集体暴涨背后的机遇！FLY》，把我们看好 FLY 的核心逻辑写得非常清楚。

重点来了——那时候它多少钱？才23.62美元。截止现在收益几乎翻倍！

FLY 20260331110717 112 6

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AI硬件链的业绩爆发

更关键的是，这种结构性强势，正好又遇上了芯片产业链财报与指引的连续确认：周三 ASML 上调全年展望，周四 TSMC 交出强劲财报并继续上修指引。 这等于制造端和设备端，连续给市场补了一层基本面确信。

先看 TSMC。

台积电 Q1 净利润达到 5725 亿新台币，约合 182 亿美元，同比增长 58%，创下纪录；营收 359 亿美元，同比增长 35.1%，同样超出预期。更重要的是，公司把全年资本开支锁定在 520 亿到 560 亿美元指引区间的高端，并将全年美元收入增速预期上调到 30% 以上。

再看 ASML。

ASML 周三把 2026 年全年营收展望上调至 360 亿到 400 亿欧元，毛利率指引上调至 51% 到 53%，高于此前 340 亿到 390 亿欧元的区间，核心驱动同样来自 AI 设备需求。

这两个信号放在一起，意义非常直接。台积电代表制造产能，ASML 代表设备供给，当产业链两端同步上修时，市场就很难再继续拿“AI capex 快见顶了”这个逻辑去压估值。

更重要的是，这轮景气度强化，不只是单点受益。2026 年美国云厂商在数据中心上的支出预计将超过 6000 亿美元，而且需求正在从训练端向推理端扩散。

这意味着，AI 的投资浪潮没有减弱，反而正在深化。资金给了趋势，基本面给了确信，所以市场接下来要重估的，也不再只是芯片设计这一个点，而是从先进制程、先进封装到设备、产能供给的整条硬件产业链。

情绪外溢：从“买确定性”走向“买故事”

当资金逻辑和产业逻辑同时成立时，市场情绪就一定会往外溢。

一个很明显的标志，就是和主线关联度并不高的公司，只要贴上热门标签，也能被资金极端追捧。

鞋履品牌Allbirds（BIRD）周三宣布转型AI计算基础设施+出售资产融资5000万可转债，股价暴涨582%，单日成交近39亿美金，空头亏损超1300万美金。

紧接周四，社交公司Myseum（MYSE）改名“Myseum.AI”，盘前一度飙200%，收盘涨幅129.17%，跟随Allbirds跨界AI热潮。

这类行情说明，市场已经开始从“买确定性”走向“买故事”。这种现象通常会带来两个结果。

第一，指数层面会更抗跌。

因为主线太热，资金会不断寻找新的标的去承接热度。

第二，个股分化会迅速加剧。

因为当越来越多资金开始追逐概念时，错误定价也会明显变多。

接下来市场会分成三类资产：

有业绩、有订单，能兑现增长的（估值可以继续网上抬）
处在链条中间，跟随扩散的（吃估值外溢）
纯转型、纯改名、纯讲故事的（高度依赖情绪）

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美股投资网是一家专门研究美股的金融科技公司，2008年成立于美国硅谷，由前纽约证券交易所分析师Ken创立，联合多位摩根斯坦利分析师，谷歌 Meta工程师利用AI和大数据，配合十多年美股实战经验和业内量化模型，建立了一个股市数据库 https://StockWe.com/ 每天处理千万级股票数据：捕捉期权大单，实时主力资金流向、机构持仓变化、川普突发新闻，精准K线信号第一时间发到您手机APP！

发布于新闻快讯

2026-04-16

把一家公司研究透，对美股投资有什么重要意义？

把一家美股公司“研究透”，听起来像是基本功，但它真正的价值，在于帮你跨过大多数投资者始终过不去的几道坎。

首先，是看清“赚的是什么钱”。
很多公司表面上在同一个赛道，但赚钱逻辑完全不同。有的赚周期的钱，有的赚技术红利，有的赚渠道，有的赚垄断。只有把业务拆到足够细，你才知道它的利润来自哪里，这些利润是可持续的，还是阶段性的。一旦这点看清，很多“看起来便宜”的机会，其实就不再有吸引力了。

其次，是建立对未来的“可推演性”。
市场真正给高估值的，从来不是当下，而是“确定性”。如果你只是看财报和新闻，很难判断未来。但当你把公司研究透——包括产品、客户、竞争对手、产业链位置——你是可以大致推演它未来1-3年的增长路径的。也就是说，你买的不是一个“故事”，而是一条可以验证、可以跟踪的增长曲线。

第三，是在波动中拿得住。
大多数人亏钱，不是因为选错公司，而是拿不住。股价一跌就怀疑逻辑，一涨又怕追高。为什么？因为认知不够深。
当你真的把公司研究透，你会清楚：这次下跌是基本面变化，还是情绪波动。前者要走，后者反而可能是机会。这种“有依据的定力”，才是长期收益的来源。

第四，是找到真正的“非共识机会”。
市场上真正的大机会，往往来自“还没被充分理解”的公司。如果你只是看共识信息，你只能得到共识收益。但当你研究深一层，看到别人没看到的增长驱动，比如一个被低估的业务线、一个刚起量的新市场、或者一个即将兑现的技术拐点，你才有可能在股价启动前就埋伏进去。

最后，是知道什么时候该卖。
很多人会买不会卖，本质也是因为不够了解公司。研究透之后，你会有一套自己的“退出条件”：是增长不及预期？竞争格局恶化？还是估值透支未来？当这些关键变量发生变化时，你能更理性地做决策，而不是被情绪带着走。

美股投资网总结一句话：

把一家公司研究透，本质上不是为了“更懂这家公司”，
而是为了在不确定的市场里，建立属于你自己的确定性。

这件事看起来慢，但长期来看，它是少数能把投资从“靠运气”，变成“靠认知”的路径。

发布于新闻快讯

2026-04-15

摩根斯坦利重磅推出2026太空 SpaceX 概念 60股名单，建议收藏好

原材料与采矿

MP (MP Materials) - 稀土

FCX (自由港麦克莫兰) - 铜金属

TECK (泰克资源) - 资源

ALM (Almonty Industries) - 钨

AA (美国铝业) - 铝业

特种材料与合金

CRS (Carpenter Technology) - 特种合金

ATI (ATI Inc) - 特种金属

MTRN (Materion) - 先进材料

GLW (康宁) - 特种玻璃

HXL (Hexcel) - 复合材料

PKE (Park Aerospace) - 航空航天材料

电子与半导体

ADI (亚德诺) - 半导体

STM (意法半导体) - 半导体

IFNNY (英飞凌) - 半导体

MCHP (微芯科技) - 半导体

QRVO (Qorvo) - 射频芯片

MRCY (Mercury Systems) - 国防电子

TTMI (TTM Technologies) - 电路板

AVGO (博通) - 网络芯片

COHR (Coherent) - 激光光学

LITE (Lumentum) - 光学器件

NVDA (英伟达) - 人工智能计算

推进系统与燃料

LIN (林德) - 工业气体

APD (空气化工) - 工业气体

AIQUY (液化空气) - 工业气体

NEU (NewMarket) - 推进剂

组件与子系统

TDY (Teledyne Technologies) - 成像设备

APH (安费诺) - 连接器

KRMN (Kaman Holdings) - 航空部件

RBC (RBC Bearings) - 轴承

APTV (安波福) - 车载电子

HON (霍尼韦尔) - 航电系统

PH (派克汉尼汾) - 流体控制

MOG.A (Moog) - 执行器

GHM (Graham) - 低温设备

AME (阿美特克) - 传感器

航天器与发射系统

RDW (Redwire) - 航天部件

LMT (洛克希德·马丁) - 国防航天

RKLB (Rocket Lab) - 运载火箭

KTOS (Kratos Defense) - 防卫系统

BA (波音) - 航空航天

FLY (Firefly Aerospace) - 运载火箭

NOC (诺斯罗普·格鲁曼) - 国防航天

VOYG (Voyager Technologies) - 空间站

MDA (MDA Space) - 卫星技术

LUNR (Intuitive Machines) - 月球着陆器

YSS (York Space Systems) - 卫星平台

RTX (RTX) - 国防航天

卫星运营商与服务

GILT (Gilat Satellite Networks) - 地面网络

AMZN (亚马逊) - 卫星互联网

VSAT (Viasat) - 卫星通信

GSAT (Globalstar) - 卫星通信

ASTS (AST SpaceMobile) - 太空通信

PL (Planet Labs PBC) - 地球观测

SESG (SES) - 卫星运营

BKSY (BlackSky Technology) - 地球观测

ETL (Eutelsat Communications) - 卫星运营

SPIR (Spire Global) - 卫星数据

IRDM (铱星通信) - 卫星通信

TSAT (Telesat) - 卫星通信

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