雪球專刊382期一一硅基新紀元 | AI

最近這輪如火如荼的AI行情我們觀察了很久，發現一個規律：羣裏虧錢的不是不勤奮的人，恰恰是最勤奮的人。他們每天刷兩百條消息，看十幾個視頻，追每一個熱點，但賺錢的永遠是少數。爲什麼？因爲他們知道的太多了，理解得太少了。 刷到HBM漲價，你知道是利好，但HBM是什麼？跟DDR5什麼關係？漲價利好誰？利空誰？是買做存儲芯片的兆易創新，還是買做設備的北方華創，還是買做封裝的長電科技？三條線，三個邏輯，搞混了就是賺了指數虧了錢。 大家對AI的熱情是真的，但對AI的理解是散的。如果是上半年，這個問題不致命，那時候是beta行情——只要沾上AI兩個字，雞犬升天，買什麼都漲。但接下來的行情可能要精挑細做了。接下來的行情，賺的是alpha（指超額收益）的錢。 什麼是alpha？就是同一個板塊裏，有人賺三倍有人虧百分之三十。同樣是AI硬件，有人買到了產業鏈真正的瓶頸環節喫滿漲幅，有人買了個概念股在山頂站崗。區別在哪？在於你知不知道這條鏈上誰是不可替代的，誰是湊數的，誰是新聞一來就漲、新聞一過就跌的。 你要賺alpha的錢，就得知道AI硬件的上下游關係。什麼叫上下游？簡單說就是：誰在上游賣鏟子，誰在中游造芯片，誰在下游組裝賣貨。新聞發生了，你得知道它影響的是鏟子、芯片還是組裝。影響鏟子的新聞你買鏟子股，影響芯片的你買芯片股，搞反了就是南轅北轍。 五節內容，對應AI數據中心的五個核心部件。GPU負責算，HBM負責存，光模塊負責傳，PCB負責連，液冷和電源負責活。 以後再有人發一條“SK海力士HBM產能超預期”，你腦子裏一秒鐘就能反應過來：HBM產能擴大→長鑫存儲國產替代加速→北方華創設備訂單增加→長電科技封裝需求上升。別人還在羣裏問這利好誰，你已經在心裏列好了標的清單，明明白白地在AI裏衝浪。

對新手非常友好也非常有益，瞭解了現在科技股的整條產業鏈條、運作機制、核心優勢、選股邏輯等，雖然篇幅很短，但是授之以漁，你自己去找魚。 摘要： 全球GPU市場份額：英偉達佔92%，AMD佔5%，英特爾佔2%。 ①設備材料 賣鏟子：半導體設備、半導體材料、配套耗材，光模塊和光纖 美國：壟斷光芯片核心技術；中國：主導光模塊封裝製造；日本：光纖材料的核心玩家 原材料：光芯片襯底晶圓，日本住友電工、德國弗萊貝格以及美國AXT把控。光纖預製棒製造，中國具備較強競爭力，長飛光纖市場份額和技術水平位居前列。 光芯片：整條產業鏈中技術壁壘最高的環節，也是中國最薄弱的地方；光迅科技和中際旭創 光器件：天孚通信有技術壁壘 光模塊組裝：中國廠商佔全球60%以上份額 光纖光纜：長飛光纖-光纖光纜，連續多年全球市場份額第一；中天科技-光纜 ②芯片設計（畫圖紙） ③晶圓製造（造芯片，GPU運行重點在於將存儲信息調用一遍，需要快，同時海量數據，HBM） ④封裝測試（打包，芯片要堆疊，長鑫科技和長江存儲，進封裝技術（如CoWoS等）已成爲當前AI芯片發展的重要瓶頸之一）。PCB製造是個重資產、重環保、技術密集型產業，資金壁壘和技術門檻都很高。全球CCL市場，高端領域基本被中國臺灣的臺光電子和日本松下壟斷；中國大陸的生益科技銷售規模相對較大，市佔率約12%。滬電股份主要做AI服務器PCB，也是英偉達GB200主板的主要供貨商。東威科技主要做電鍍設備相關的，大族激光在鑽孔和切割領域優勢明顯，芯碁微裝在激光直接成像設備領域正追趕日本ORC公司。 ⑤服務器集成（組裝）→⑥散熱配套（降溫） 液冷和電源並非可選的投資主題，而是強制的替換升級賽道。液冷散熱的全球競爭，目前是中國製造vs美國標準。液冷是中國製造優勢領域，電源是中國市場優勢領域。美國在標準和芯片上領先，但製造和市場在中國。投資液冷和電源的一個核心邏輯是：這兩個板塊的訂單，跟着英偉達GPU出貨量走 CDU（冷卻分配單元）英維克、高瀾股份、同飛股份；巨化股份是目前A股唯一能量產電子級氟化液的公司。

產業鏈拆解——AI 數據中心五件套​​ • ​​GPU​​：負責算力 • ​​HBM​​：負責存儲 • ​​光模塊​​：負責傳輸 • ​​PCB​​：負責連接 • ​​液冷與電源​​：負責“活”力 作者用這五件核心部件構建了完整的上下游框架，幫助投資者迅速判斷新聞影響及受益標的。

A quick and comprehensive overall looking into the AI infrastructure industries family tree. Very well organized. Impressive.

對AI硬件設施建設全鏈條感興趣的可以讀一讀。全書圍繞“AI 賺的是 Alpha 的錢”這一核心命題展開。作者先指出，當前 AI 熱潮中看似最勤奮的投資者，往往因爲信息過載而難以真正獲利；要想在行情中獲取超額收益，必須理解 AI 產業鏈的上下游邏輯，而非僅憑熱點標題做決策。 全書隨後用五個章節對應 AI 數據中心的五大關鍵部件——GPU、HBM、光模塊、PCB、液冷與電源，構建“算—存—傳—連—活”的完整鏈條。通過這一框架，讀者能夠迅速判斷一則行業新聞究竟影響的是上游設備、中游芯片還是下游整機，並據此列出受益標的清單……

PCB用的基礎原材料主要有五種：銅箔、玻璃纖維布、環氧樹脂、硅微粉，以及用於電鍍的黃金和銅球。 液冷和電源的滲透率還在早期。2024年AI數據中心液冷滲透率只有14%，2025年33%，2026年預計40%+，2030年達到82%。這意味着未來5年，液冷和電源的行業增速維持在40%以上，這是極高的增速。 液冷和電源，是AI算力爆發的兩個”配套“環節。它們不像GPU那樣“性感”，也不像HBM那樣稀缺，但它們是”確定性“最高的環節——因爲每一次GPU出貨，都必須配液冷和電源。 投資這兩個板塊，不需要賭技術路線，不需要賭哪家GPU贏，只需要跟蹤英偉達的GPU出貨量預期。這是”鏟子股“邏輯的最純粹體現——不管誰挖金礦，都需要鏟子。 很多人以爲GPU就是跑得更快的CPU，但這完全不是一回事，CPU像個教授，什麼都會，但一次只能帶幾個學生。 GPU像個萬人教室，每個學生只會做加減乘除——但當一萬人同時算同一道題時，效率直接炸裂。 這個背景下，光模塊的低功耗優勢就變得極其關鍵。同樣是10米的信號傳輸，銅纜爲了維持信號完整，需要消耗大量能量，而換成光纖，這部分能耗會大大降低。 所以光傳輸絕不只是更快，而是AI時代數據中心唯一能走通的路，不是“更好”，而是“別無選擇”。 都說站在光裏，光到底是啥？ 我們這裏說的“光”，包括光纖、光模塊兩部分，它倆是什麼關係呢？

Ai產業鏈分六大環節，從上游“挖礦”到下游“蓋房子”： ①設備材料（賣鏟子）→②芯片設計（畫圖紙）→③晶圓製造（造芯片）→④封裝測試（打包）→⑤服務器集成（組裝）→⑥散熱配套（降溫） 【半導體設備】——產業鏈最上游的環節。 包括刻蝕機、薄膜沉積設備、CMP拋光機、清洗機等。 設備行業的典型特點是：不管芯片市場行情如何，只要下游晶圓廠持續擴產，設備商就能獲得穩定訂單。 【半導體材料】——主要分爲硅片和耗材。 硅片：芯片的“地基”。 工藝耗材：前驅體、拋光液、拋光墊、靶材等消耗品。晶圓廠只要持續生產，就需要不斷採購，需求相對穩定。 設備和材料越靠近上游，確定性通常越高——只要擴產邏輯存在，它們就能持續受益。 【液冷和電源】——AI算力爆發的兩個”配套“環節。不像GPU那樣“性感”，也不像HBM那樣稀缺，但它們是”確定性“最高的環節——因爲每一次GPU出貨，都必須配液冷和電源。 投資這兩個板塊，不需要賭技術路線，不需要賭哪家GPU贏，只需要跟蹤英偉達的GPU出貨量預期。這是”鏟子股“邏輯的最純粹體現——不管誰挖金礦，都需要鏟子。 【PCB（印刷電路板）】——跟蹤PCB需求，盯住雲廠商的資本開支就夠了。下游雲廠商的資本開支擴張，上游的PCB廠商就會跟着擴產。

2026年8月21日出版的小冊子，內容很不錯，值得一讀。五大核心部件​​：CPU\GPU（算）、HBM\NAND\DRAM（存）、光模塊\光纖光纜（傳）、PCB（連）、液冷與電源（維）五個環節。

有一句話叫，當你鄰居的大爺大媽都知道股票很賺錢的時候，他已經就在頂峯，甚至開始回撤了。 當一個行業裏精選的幾張帖子，已經被受衆翻爛，以確定的姿態組成雜誌時，他是以評論的形象出現的，而不是指導誰趕緊去建倉買入。 那麼很好。 你知道了如果你不在坑裏，你就能選擇避坑，保住了本金不會白白受損。 你知道了如果你在坑裏，是不是該分批減倉，鎖住收益。 如果你想讓他指導你賺錢，那麼你該考慮的是，下一個風口是不是不僅僅是ai兩個字母，而是這後面一系列的工業、邏輯閉環。 感謝編輯背書，讓人不至於得到錯誤過多的信息。 我準備一本一本往前推，行業可能會過氣，但邏輯不會。

本期專刊希望投資者用更系統、更深度的方法審視 AI 熱潮，從追概念轉向抓技術、看產業鏈、謀 Alpha，千萬注意贏了指數卻輸了個股利益。