左脸的微笑
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A few weeks ago we discussed how Agentic AI is fundamentally reshaping CPU demand in data centers. The ratio of CPU to GPU is moving from 1:4 toward 1:1, and in some configurations even 4:1. Orchestration workloads are turning CPU from a peripheral scheduler into a first-class compute bottleneck. Today UBS published a full report that puts hard numbers behind exactly this thesis.
Their expert calls quantify what I've been describing from hands-on experience. In traditional AI inference, 70-80% of compute sits on the GPU. In agentic workflows, that ratio inverts. 70-80% of the work lands on the CPU, across orchestration loops, tool calling, sandbox execution, and context handling. Each agent and its subagents consume 1-4 cores, with a single task spawning 10-100 parallel subagents. UBS estimates this drives a 3-8x increase in CPU demand per user.
The TAM math is striking. UBS projects the server CPU market growing roughly 5x from ~$30B today to ~$170B by C2030, validated through both bottom-up accelerator attach modeling and top-down analysis using NVIDIA's $3-4T AI TAM target. By 2030, they estimate ~40MM XPUs will require ~33MM AI CPUs, with the CPU-per-GPU attach ratio approaching 0.8x from 0.3x today.
The competitive split is where it gets most interesting. ARM takes ~42% unit share but ~52% revenue share by 2030E, driven by head node dominance (78% of AI head node CPUs) and meaningfully higher ASPs. NVIDIA Grace at 144 cores prices at $3,000-4,000, AWS Graviton 5 at 192 cores trends higher. AMD ranks second on multithreading and core density. Intel benefits least but still rides the rising tide on the traditional server and PC side.
One thing UBS flags but doesn't fully model: agentic workloads are increasingly shifting execution to edge devices and PCs, which could compress the cloud CPU multiplier from 5-8x down to ~4x. The eventual cloud-to-edge balance is the biggest open variable in this entire framework. Worth watching closely.
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没找到盐湖钾肥，盐湖股份，如果能突破41，高度是47，到时候可以给到85和126。钾肥会很值钱吗？
与自己和解@zhangle30155250
@Hoyooyoo 盐湖钾肥，有矿有肥，4个行业etf持有，能算下高度吗？
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@Blazing_Sun1 其实很多人不看好你得理解，目前消费确实太差了，你看白酒五粮液就知道了，已经在玩会计操纵了。消费政策也不是没出过，但是一直也没有起色是不是，根本原因还是收入养老医疗这一大堆的底层限制因素拖住了消费，之前的以旧换新也只不过是消费前置，透支明天的消费，增量并不多，消费信贷也没声音了
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和我推演的路径差不多。
中免我很早之前就说过，下半年国家会出台消费刺激政策。
所以给的建仓区间是70-60元，目标价130元。
符合你的占卜结果。
佩服佩服，回关了，是有真本领的。
开挂的金兔子☯️🍊@btcpiggy
今天看到了 @Blazing_Sun1 老师关于中免的观点，我看着很心动。 下午陪伴孩子来公园玩，内心强烈想要占卜这只股票。 随手占卜了 中国中免 这只股票，未来三年内的表现，卦给予我提示是坎一宫。 坎一宫，丙加耿，天心，开门，白虎会玄武。 这个宫位表达的信息是会有公开的政策利好去支持，并且是非常强势的政策支持，这些公开的政策也会伴随着一些小小炒作，基本面有支撑，流动性看着也不错，给人看的第一感觉是有希望，有利好，有前景，现在就相当于凌晨，想要等待日出，但是毕竟是凌晨的太阳，目前这种炒作并不给力，这也给了不看好的人有了一些理由。 在这个政策支持的过程中，也会有意想不到的利空，强势洗盘，让人看不明白其中的方向。 坎宫空亡，那么一切都变得不确定了。 奇门遁甲再次给予的提示是坤二宫，己加丁，景门，天英，螣蛇，太阴，说明这几年会有很多利用消息面炒作的行情，其中也有很多虚假的信息在暗箱炒作，炒作太多了，反而挖坑，至少在今年，不是理想的投资标的，今年应该是会反复洗盘的，炒作为主，有预期但是能量不够，只能够反复摩擦了，难出涨势。 不知道明年丁未年会不会好？明年有太岁丁坐阵，可以观察一下。 明年应该会有一波大的炒作行情，热度会很高，但是本质是泡沫行情，容易来的快，去的快，如果是明年我还记得，立春左右占卜这只股票，看看如何。 这里我问的是三年，那么明年有炒作行情，不错的话，应该是需要见好就收的，需要获利落袋为安，毕竟火，来的快，去的也快。 这只股票分析起来有些吃力 留个记录 3 年后来复盘。 感谢 @Blazing_Sun1 泛舟老师精彩的观点，给予我占卜的源泉。
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结合高盛的"TFLN压倒SiPh/InP"是400G/lane性能维度的结论，Lumentum侧专家对 tfln 短期是没戏的，量产和测试和良率都很难对交付有积极作用。
Coherent纯硅光400G方案是真正的变量——如果纯硅光能解决400G良率问题，TFLN连"备选"的位置都不保。
拖拉机@tuolaji2024
下雨在家，看了 7 篇外资研报，涉及寒武纪，胜宏，手机行业，五粮液（政治正确的验尸报告），闪迪，中国AI生态等。 对于任何人，哪怕你不炒股的也要看看股市里的科技发展，这比你每天多玩几个 AI 视频和图片强多了，股市是地球上，唯一一个对时代发展最敏感的地方。
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@zsnpy 立昂微的外延片主要是6到8英寸重掺，用在功率器件上，12英寸epi产能目前只有10万片/月，以成熟制程的功率/模拟芯片应用为主。SemiAnalysis讲的epi供需收紧，指的是12英寸轻掺外延片，用在7nm以下先进制程逻辑芯片，两者工艺规格、客户群体、定价逻辑完全不同。
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上一组推讲了SemiAnalysis的硅晶圆上行周期逻辑，有朋友问：中国这边呢？答案是，中国的硅晶圆行业处在完全不同的阶段，受益逻辑也完全不同。
先说产品。半导体用的300mm硅片主要分两种：抛光片和外延片。抛光片是从硅棒切出来，经过研磨抛光后的基础产品，主要用在存储芯片、功率器件、CIS等领域。外延片是在抛光片表面再通过化学气相沉积生长一层高纯度单晶硅薄膜，这层外延层几乎没有晶体原生缺陷，电阻率可以精确控制，是先进制程逻辑芯片（7nm及以下）的刚需。
两者的价差很大，外延片ASP显著高于抛光片。技术门槛也不同，外延片需要掌握epi反应炉的工艺控制，包括厚度均匀性、掺杂浓度一致性、表面颗粒控制等，而且下游客户认证周期通常12到24个月。SemiAnalysis那组推文强调的供需收紧，核心就是外延片，这是理解整个逻辑链的关键。
再看中国的格局。大陆300mm硅片从2017年上海新昇首次量产算起，历史不到十年。目前主要玩家包括沪硅产业（上海新昇）、奕斯伟（西安）、上海超硅、中环领先、立昂微（金瑞泓）、中欣晶圆等。国内300mm硅片产能到2025年上半年已经接近300万片/月，增速很快，但由于产能利用率尚在爬坡、产品以低价值抛光片为主，收入维度的全球份额仅约4%到5%。全球前五家合计控制了300mm产能的80%到85%。
沪硅产业是国内毫无争议的龙头，目前产能75万片/月，规划扩到120万片/月，总投资132亿元在上海和太原两地同时推进。2024年300mm出货超过500万片，2025年销量同比增长超过25%。产品覆盖逻辑、存储、CIS、功率等应用领域，也在拓展海外客户。
第二梯队里，奕斯伟一期产能50万片/月，二期规划再加50万片满产后达100万片/月，在冲刺科创板。上海超硅设计总产能80万片/月，但实际只达到32万片/月，产能爬坡远未完成，累计亏损近40亿，预计最早2029年才能合并报表盈利。中环领先、立昂微、中欣晶圆等产能规模显著小于前两个梯队。
整体格局有几个突出特征。
产品结构偏低端。国内厂商目前出货的绝大部分是抛光片，外延片能力普遍薄弱。上海超硅的300mm外延片收入占比甚至不到1%，只通过了两家客户认证。沪硅产业的外延片占比也在爬坡过程中。SemiAnalysis描述的epi wafer ASP上行逻辑，中国厂商短期内很难直接受益，产品结构还没到那个位置。不过全球晶圆行业整体回暖也会带动抛光片ASP止跌，国内厂商能间接受益于周期改善。
全行业亏损。几乎所有国内300mm硅片厂商都处于亏损状态。硅晶圆制造是典型的重资产行业，前期投入大、固定成本高、折旧压力重。沪硅产业2025年300mm收入增长约15%，但ASP受竞争压力在下降，扩产项目的前期折旧直接侵蚀利润。行业普遍依赖政府补贴、产业基金和IPO融资来维持扩产节奏。
跟海外头部的差距仍然很大。技术上，信越和SUMCO在拉晶工艺、缺陷控制、外延层均匀性上积累了几十年，国内在成熟制程抛光片上基本追上，但先进制程外延片差距明显。规模上，SUMCO的300mm产能是沪硅的数倍。盈利能力上，海外四大即使在周期底部也能维持正的EBITDA（SUMCO 27%、Siltronic 23%），国内厂商毛利率还是负的。定价权上，海外四大跟大客户签3到5年的LTA锁定量价，国内主要做现货或短期合同，抗周期波动能力弱。
但需求端对国内厂商是确定性利好。中国300mm晶圆厂数量预计从2024年底的62座增长到2026年底超过70座，中芯国际、华虹、长鑫等持续扩产，对硅片的需求是刚性的。在地缘政治背景下，国产替代需求也是结构性的，即使技术规格暂时不如海外四大，国内晶圆厂也有动力给本土供应商更多份额。
对照SemiAnalysis的框架：海外四大的故事是”供给锁死+ASP拐点”的周期反转，核心变量是外延片定价权；中国这边是”国产替代+产能爬坡”的成长逻辑，核心变量是出货量增长和产能利用率提升。两个故事的驱动因子和时间节奏不一样。
国内最值得跟踪的是沪硅产业，核心观察点是能不能从亏损走向盈利拐点。300mm出货量每年都在增长，如果全球晶圆行业进入上行周期带动ASP企稳，同时产能利用率继续提升摊薄固定成本，经营杠杆弹性也不小。风险在于外延片能力还在早期，短期靠抛光片走量，ASP定价权弱，扩产还在烧钱，盈利时点有不确定性。
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华为昇腾2026年芯片营收预计从75亿美元跳到120亿美元，同比+60%。FT报道大部分订单集中在昇腾950PR，字节、腾讯、阿里都在抢。与此同时，DeepSeek V4定价页写了一行灰色小字：受限于高端算力，目前Pro的服务吞吐有限，预计下半年昇腾950超节点批量上市后，Pro价格会大幅下调。
一个模型公司，把自己API的降价节奏明确锚定在另一家公司的芯片量产时间表上。DeepSeek没有说”等NVIDIA供货改善后降价”，它选择的锚点是昇腾950。在DeepSeek内部的成本模型里，昇腾已经从”兼容适配”变成了”产能依赖”。这种绑定深度在国内AI产业里没有先例。
几百个超节点意味着什么量级？昇腾超节点支持64卡步长扩展，最大8192卡全互联。即使按最保守的64卡/节点估算，几百个节点就是上万张昇腾950。单DeepSeek一家的需求，就能撑起一条可观的供应链订单流。
沿着供应链从芯片往外走，几个关键环节的供应商卡位值得梳理。
先进封装，盛合晶微。昇腾芯片前道由中芯国际完成，后道2.5D/3D封装据业内共识由盛合晶微承接。据产业链信息，华为与盛合晶微签订了多年期合约锁定产能。据招股书及调研数据，盛合晶微在2.5D硅基封装规模化量产领域国内市占率85%，全球具备这一能力的仅有台积电、三星、英特尔和盛合晶微四家。昇腾芯片需要的大尺寸2.5D多芯片集成封装，大陆目前仅盛合晶微具备规模化量产能力。今年科创板最大IPO，募资约50亿，发行市盈率195倍。
光模块，华工科技。昇腾超节点是全光互联架构，CM384里NPU和光模块的比例是1:18。华工科技是华为800G光模块核心供应商之一，在华为体系内份额领先。两家公司都在武汉，合作始于2005年，华为金牌供应商。技术路线上，华工的硅光LPO方案天然适合昇腾这种封闭集群场景，800G出货中硅光占比已超70%。光迅科技也有份额，但基本盘在电信市场，AI算力场景的增量弹性弱于华工。值得一提的是华工的上游基本自己解决了，硅光芯片全自研，EML芯片通过参股的云岭光电覆盖，唯一外部依赖是Marvell/博通的高功耗PAM4 DSP芯片，而LPO方案恰恰绕开了这层依赖。
存储（HBM），华为自研。昇腾950PR搭载自研HBM，分HiBL 1.0（128GB/1.6TB/s）和HiZQ 2.0（144GB/4TB/s）两个版本。三星和SK海力士的HBM受出口管制约束拿不到，华为走了定制化路线，HBM通过封装载板走线连接而非传统硅中介层直连，和标准HBM在物理接口上有差异。DRAM颗粒来源市场普遍推测指向长鑫存储，但双方均未公开确认。
高速连接器，华丰科技。昇腾950PR互联带宽2TB/s、功耗约600W，对背板连接器的要求极苛刻。据产业链信息，华丰科技是昇腾高速背板连接器的核心供应商，市占率居前。
PCB和载板，深南电路同时覆盖高端PCB和IC载板两个环节，兴森科技在ABF载板有份额。上游CCL看生益科技。
一个容易产生误解的环节是OCS光交换。昇腾超节点的”全光互联”用的是华为自研的灵衢互联技术，本质是基于光模块的点对点直连，拓扑固定，不需要OCS的动态光路重构。集群层面（多个超节点之间）用UBoE或RoCE以太网组网，华为推荐UBoE。所以昇腾放量对OCS产业链的直接拉动有限，OCS的增量客户主要在谷歌和NVIDIA生态。
供应链弹性是短期的事，更值得关注的是背后一个结构性拐点：国产AI算力的需求侧，正在从”政策驱动采购”转向”市场化产能消化”。DeepSeek愿意把自己的降价空间押在昇腾产能上，说明国产算力的性价比已经跨过了某个临界点。当需求侧的拉动力从行政指令变成商业利益，供应链各环节的估值锚就该重新校准了。
DeepSeek V4在昇腾950超节点上8K输入场景实现TPOT约20ms、单卡Decode吞吐4700TPS（离线推理模式，不含Serving调度开销）。这个数字已经具备商业化部署的实用性。当国内最强开源模型把昇腾当成默认优化起点，其他模型厂商跟进是顺水推舟的事。昇腾过去缺的就是一个重量级模型厂商带头用起来，DeepSeek补上了这一环。
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国产芯片调研，总结下：
1. 昇腾2025年芯片总出货约52万颗，集中在Q2-Q3，Q4出货偏弱；2026年Q1已确定出货15万张910系列卡。
2. 2026年不含互联网大厂自研，国产高性能AI推理芯片合计约300万张：一线昇腾/寒武纪/海光160-170万张，沐曦/壁仞等二线近100万张，昆仑芯30多万张。
3. 上述近300万张高性能推理芯片全部需要2.5D先进封装。
4. 国产2.5D封装主流用CoWoS-S，仅寒武纪690采用CoWoS-L，由国内工厂封装。
5 国产AI芯片海外流片（三星等），封装全部转回国内，规避政策与海关限制。
6. 国产芯片硬件较海外领先仅落后1-2代，但软件生态差距更大、长期难追赶；当前依靠适配推理场景，训练仍高度依赖英伟达
7. 国产芯片深度适配特定模型后，部分头部产品性能可超英伟达H20；特定模型具备成本优势，通用模型Token成本无优势。
8. 2026年国内AI推理需求超预期，未来1-2年可持续增长；核心驱动为编程辅助、chatbot，AI Agent成熟后会再掀增量（参考海外是数量级变化）
9. 国产AI芯片高效使用期约5年：前3年算力达成率约70%，3-5年降至60%，5年后仅45%-50%，后期运营成本大幅走高。
10. 未来2-3年国内推理芯片市场持续高增，增量逻辑：办公场景渗透、AI PC/AI Phone端侧算力、文生视频普及、逐步切入训练替代市场。
11. 昇腾950下半年批量部署， 960系列2027年批量出货，2027年末可规模切入大模型训练场景；竞品海光/壁仞/寒武纪在训练芯片方面落后昇腾半代至一代（约1年）。推理上各家在不同场景各有优劣，无明显领先。
12. 互联网大厂自研芯片：阿里平头哥进度领先，性能接近H20，2026年出货40-50万张；字节自研2026年仅小几万张、2027年才规模化商用。
13. 英伟达H200进口仍受限，2026年或有限放开，但不会大规模准入。
14. 国内厂商海外建数据中心采购英伟达高端芯片，不属于国产芯片市场需求；但另一方面，数据出境受限、政策未来或要求国内模型必须国内训练，海外算力无法承接国内核心业务（给昇腾这些潜在训练卡留出市场）
15. 昇腾910B/910C/950均采用CoWoS-S过渡路线，960系列全面升级为CoWoS-L。
16. CoWoS-L核心供应商：SH、QL、TF；昇腾重点扶持 QL， 长期 SH、QL 共存，QL 后续份额略高。
17. 昇腾引入多家封装供应商核心逻辑：产能瓶颈、降本提良率、供应链安全；SH 技术与良率仍领跑，CoWoS-L良率领先同业5-9个百分点，规模化量产早1-2个季度。
18. 寒武纪690受先进制程+CoWoS-L封装双重产能约束，2026年 SH、TF 产能逐步爬坡，虽然规模仍偏小；产品性能优异、客户测试反馈好。
19. 先进封装厂扩产优先看订单需求+工艺良率，先提良率再扩产是行业主流选择。
20. 封装下单到GPU终端交付周期约2个月；2026年昇腾120万颗GPU出货目标下，HBM供应无瓶颈，超量出货则面临供给压力；当前CoWoS-S产能紧张源于前期需求预判保守、扩产滞后。
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Deepseek全面适配华为升腾，最难受的肯定是英伟达的黄仁勋，原因有三点：
1，英伟达回丢掉中国这个庞大的市场，美国只允许卖给中国H200这种落后三代的产品，现在中国不需要了；
2，英伟达Cuda 生态面临整个中国AI生态的竞争，这些大模型将全面采用华为升腾，你芯片性能高没关系，我们电便宜，土地、机柜，还有庞大的中国用户群体一起卷，综合算下来我们的Token成本比你低，芯片一代代迭代，在可预见的三到五年肯定能追上；
3，英伟达虽然在美国亚利桑那州建了工厂，但是最先进的新片还得拿到台湾封装，一旦中东战争继续下去或者台海有事，英伟达将面临难产风险，没有谁比他更希望中美和平；
我们一步步走到今天靠的是独立自主，也与美国这个老对手，老伙计的陪练和打压分不开关系，我们是爱好和平的，但是谁我不让我们AI，我们就把他卷到太平洋喂鲨鱼。
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五一复盘，
这篇只聊10倍股，
还能在哪儿出现。
如果按这个标准看，
很难在半导体、AI产业链里出现。
整个板块估值已经在高位，
交易太拥挤。
但只选细分龙头，
后面走出1–2倍，
机会还是很大。
国产CPU
海光信息市值太大，
中国长城最容易被游资爆炒，
但10倍，基本不用想。
AI芯片
寒武纪、源杰科技、长光华芯，
短期也不现实。
昇腾950放量概念
高新发展、盛合晶微，
同样不具备10倍空间。
电子布、玻纤
中材科技、宏和科技，
行业天花板不高，
公司体量规模也偏小。
现在给到千亿市值，
更多只是A股估值体系里玩玩罢了。
半导体高端设备国产替代
技术壁垒够高，
但估值同样不便宜。
长川科技、中微公司、北方华创、拓荆科技，
想走出10倍行情，
概率很低。
锂矿、电池
基本可以排除。
光模块
中际旭创、新易盛、剑桥科技，
去年才是最佳买点。
以现在的估值，
后面想再翻倍，
难度已经很大。
创新药
百济神州、药明康德、荣昌生物，
短期也看不到爆发性行情。
光伏组件
爱旭股份业绩出来建了底仓，
行业走出困境，
爱旭大概率会是这轮里最快的。
隆基、通威这两家“慈善家”，
还需要时间。
商业航天，
是市场唯一不看ROI的板块，
也是我能接受企业不赚钱的领域，
它承载的是全人类情绪价值。
信维通信、中国卫星这个位置
想走10倍行情也基本没戏。
薄膜铌酸锂现在最火赛道，
天通股份、光库科技，
问题还是一样：
体量太小。
千亿市值以内，
更多是游资资金博弈。
这两天看下来，
真正的10倍股，
大概率不会出现在这些
已经被充分交易的热门赛道里。
反而来自那些当下不起眼、
还没被市场注意到的冷门方向。
这只是第一轮筛选。
后面会把真正有机会的方向，
一条条拆清楚。
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接下来还有两个关注度高的事情
1、SpaceX上市
2、长鑫存储上市
这里面蕴含了什么机会，之后给大家讲讲
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