AI算力投資的下一個受益環節，正在從數據中心「內部」向數據中心「之間」延伸。

9月8日， $康寧 (GLW.US)$ 與美國電信巨頭 $Verizon (VZ.US)$ 宣佈達成一項數十億美元的多年供應協議。康寧將於2027年至2032年間，提供超過8,000萬英里的高密度光纖及連接方案，同時支援家庭寬帶擴張與AI長途骨幹網建設。受此消息刺激，康寧隔夜大漲逾7%。

這筆訂單釋放的信號是：AI基礎設施建設的需求，正沿著「算力—機房—跨區域網絡」向外延伸。

過去兩年，AI光通訊的市場焦點集中在數據中心內部：GPU越多，需要的800G、1.6T光模塊就越多。但當算力開始分佈在不同園區、不同城市，新的問題隨之出現——這些數據中心之間，又該如何高速互聯？

DCI（Data Center Interconnect，數據中心互聯）由此開始走向AI基礎設施投資的前台。

從Meta到Verizon，AI光纖的買單方正在擴圍

康寧的大額協議，早已有跡可循。

《巨頭瘋搶的AI算力新瓶頸！康寧連獲亞馬遜、輝達加持，光纖行業有那些機會值得留意？》一文曾寫道，今年1月，Meta便與康寧達成最高60億美元的多年協議，採購光纖、光纜及連接產品，用於美國數據中心建設。康寧亦將擴大北卡羅來納州的製造能力，Meta則成為相關擴產的重要錨定客戶。此外，其還與亞馬遜、輝達等簽訂合作。

如果說Meta代表的是數據中心本身的光連接需求，那麼此次Verizon的加入，則把需求進一步延伸到了數據中心外部的長距離網絡。

Verizon正在推進AI Connect戰略，在主要長途通道部署超高密度光纜，以連接數據中心並服務AWS等超大規模雲廠商。

這意味著，AI光通訊的買單方已經不再只有Meta、Amazon這類雲廠商：雲廠商負責蓋數據中心，運營商則開始負責為這些數據中心「修高速公路」。

為什麼AI越發展，數據中心之間越需要「修路」？

理解DCI，首先要區分AI網絡中的兩種連接：第一種，是數據中心內部的互聯。GPU、服務器和交換機之間需要高速交換數據，這也是過去兩年800G、1.6T光模塊行情的核心驅動力；第二種，則是數據中心之間的互聯，也就是DCI。

後者的重要性，在於物理上分散的數據中心，需要共享數據、調配資源及承接不同工作負載。Ciena將DCI的應用範圍列為約10公里至超過1萬公里，反映它涵蓋從附近園區到長途網絡的不同場景。

對AI建設而言，單一園區的電力、土地與建設條件存在限制，因此，一個合理的產業推演是：隨著算力部署走向多個地點，數據中心之間的連接需求也會增加。

不過，不同工作負載對延遲的容忍度不同，不能把所有遠距離連接，都理解為讓異地GPU像同一機房般協同訓練。數據同步、模型分發、備份及推理服務，同樣可以形成跨數據中心流量。

DCI的機會，來自更多算力設施需要相互連接，以及每條連接需要承載更多數據。這也是DCI有望成為AI光通訊下一階段重要增量的核心原因。

DCI需求起來之後，錢會流向那裡？

如果把一條完整的DCI鏈路拆開，實際上涉及的不只是光纖，而是一整套光通訊及網絡設備。

最底層是物理連接層：包括光纖、光纜，以及MPO、MMC、FAU等高密度光連接器件，解決的是「如何把兩座數據中心物理連起來」的問題。

再上一層是光電轉換層：這裡包括雷射器、DSP、SerDes、矽光、高速相干光模塊等器件，決定數據如何以更高速度、更低損耗轉換為光信號。

再往上則是傳輸與交換層：包括DWDM、路由器、交換機以及IP over DWDM等設備，解決光信號如何在數十公里、數百公里甚至更遠距離上高效傳輸。

因此，DCI的產業鏈實際上比單純的AI光模塊更長：光纖 → 光器件 → 相干光模塊 → DWDM → 交換機及路由器。

這也意味著，一旦DCI需求真正放量，受益範圍有望從此前最熱門的光模塊，進一步向整條光通訊產業鏈擴散。

沿著DCI產業鏈來看，可以重點關注四條主線。

第一類，是最上游的光纖、光器件及底層硬體。

$康寧 (GLW.US)$ 是最直接的受益者之一。公司同時具備光纖、光纜以及高密度連接方案能力，此次與Verizon簽署的超長期合約，也讓市場首次更直觀地看到AI數據中心對底層光纖需求的量級。

此外， $Coherent (COHR.US)$ 、 $Lumentum (LITE.US)$ 則同時覆蓋雷射器、光器件及高速光通訊產品，在AI數據中心和DCI兩個市場均具備較高曝光度。

晶片環節則可以關注 $邁威爾科技 (MRVL.US)$ 、 $博通 (AVGO.US)$ 以及 $POET Technologies (POET.US)$ 。隨著800G向1.6T甚至更高速率升級，DSP、SerDes、矽光及光電整合技術的價值量仍有提升空間。

如果說數據中心內部主要由短距離光模塊驅動，那麼DCI增加的則是中長距離高速相干光通訊需求。

$Coherent (COHR.US)$ 、 $Lumentum (LITE.US)$ 、 $Applied Optoelectronics (AAOI.US)$ 以及港股的 $FIT HON TENG (06088.HK)$ 等公司，均有望從高速光模塊及光器件需求擴張中受益。

這一環節值得關注的核心變量，是400ZR、800ZR以及更高速相干模組的滲透速度。

第三類，是DCI傳輸系統及網絡設備。

這可能是市場此前關注度相對較低的一環。

$諾基亞 (NOK.US)$ 和 $Ciena (CIEN.US)$ 長期深耕光傳輸與DWDM設備；中興通訊同樣擁有完整的光網絡和數據中心傳輸產品線。

另一方面，隨著IP over DWDM等技術逐步成熟，部分DCI功能開始直接整合進路由器與交換機， $Arista Networks (ANET.US)$ 、 $思科 (CSCO.US)$ 以及 $慧與科技 (HPE.US)$ 亦有望參與這一市場。

這意味著，DCI的增長不只是光模塊公司的故事，也可能成為光傳輸設備與交換機廠商的新一輪增長驅動力。

第四類，則是最終承載算力的數據中心運營商。

美股的 $易昆尼克斯 (EQIX.US)$ 、 $數字房地產信託公司 (DLR.US)$ 、 $鐵山 (IRM.US)$ ，以及港股的 $萬國數據-SW (09698.HK)$ 、 $世紀互聯 (VNET.US)$ 、 $新意網集團 (01686.HK)$ 等，本身就是多數DCI流量的產生端。

當AI算力從單一園區擴張至多個數據中心，擁有優質機房資源、電力資源以及網絡節點的IDC公司，其資產價值也有望被重新評估。

從「GPU互聯」到「數據中心互聯」，AI光通訊正在進入第二階段

過去兩年，AI光通訊最大的投資主線，是GPU叢集內部的高速互聯。輝達GPU數量增加，帶動交換機連接埠增加；交換機連接埠增加，又帶動800G、1.6T光模塊以及DSP、雷射器需求爆發。

而下一階段，當全球超大規模雲廠商開始把數十萬甚至上百萬顆GPU分佈在不同園區、不同城市甚至不同國家後，問題將從：「服務器之間如何連接？」進一步變成「數據中心之間如何連接？」

康寧與Verizon的8000萬英里長單，可能只是這一趨勢的第一個明確信號。隨著AI資本開支援續向算力、網絡、電力等基礎設施擴散，光通訊產業鏈的增長邏輯亦正在從單純的「光模塊升級」，向光纖＋光器件＋相干模組＋DWDM＋交換設備全面擴散。

如果上一輪市場交易的是「一個數據中心裡需要多少光模塊」，那麼接下來需要關注的問題可能是：全球成千上萬座AI數據中心之間，又需要多少光纖和光通訊設備？

這或許才是DCI真正的想像空間。 (牛牛課堂)

台股今日尾盤賣壓明顯湧現，加權指數跌破前波大漲關鍵K棒，櫃買指數也確立假突破修正型態，依據過往操盤經驗，短線結構將進一步轉弱，九月行情進入事前推演的區間震盪與修正格局。

〈台股跌破關鍵K棒，9月進入區間震盪修正〉

今日台股尾盤賣壓明顯湧現，加權指數終場收在45,857點，並跌破前天大漲K棒開盤價，依據過往操盤經驗，關鍵K棒一旦失守，短線結構往往進一步轉弱；中小型股主戰場的櫃買指數，也在季線附近多空拉鋸後確立假突破修正型態。資金結構同步出現調整，前波高基期的光學、光通訊與PCB供應鏈陸續進入估值修正，美債殖利率與國際油價維持高檔，也持續壓抑高估值科技股，半導體展題材在預期提前反映後，短線轉為利多出盡的調節賣壓。整體來看，台股9月行情正進入事前推演的區間震盪與修正格局，現階段布局不急躁，將整體持股維持在較低水位，耐心等待回檔後再尋找左側布局機會。

〈台達電利空快速反映，回檔反而觀察低估值機會〉

昨日市場傳出台達電(2308-TW)特定批次電容零組件出現品質疑慮，股價因此劇烈震盪，但公司已說明營運不受影響。依智霖老師追蹤產業供應鏈動態，公司已迅速啟動應變機制，積極洽詢並導入第二供貨來源填補缺口，若後續出貨僅屬短期微幅遞延，昨日急跌實際上已大幅反映此一突發利空。反觀昨日受轉單題材帶動的光寶科(2301-TW)，今日股價隨即回落，也顯示市場短線情緒快速降溫。從長線來看，AI伺服器與資料中心對高階電源的龐大需求與潛在產值並未改變，具備技術護城河與產業競爭力的電源龍頭，在遭遇非結構性利空、股價快速修正時，往往反而孕育更具吸引力的低估值承接與中長線布局機會。

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〈Credo波段底部訊號浮現，台系供應鏈成焦點〉

另一方面，美國高速傳輸大廠Credo最新財報優於華爾街預期，並上修全年財測，顯示AI資料中心帶動AEC、高速傳輸與高階光通訊需求持續成長。雖然台系相關供應鏈近期受到短線股價修正拖累，但昨日Credo單日換手率一度升至20%，依據歷史量價經驗，極端換手往往代表波段底部的強烈訊號。現階段投行圈對Credo及其台系主力合作夥伴仍維持正面評價，在AI高速傳輸與光通訊長線成長趨勢未變、短線籌碼又經歷大幅洗盤的背景下，此時反而更適合用長線基本面保護短線波動，耐心尋找建立網通核心部位的布局時機，邀請投資人下載【陳智霖分析師APP】，即時資訊都會在APP內第一時間分享，帶你用數據掌握節奏，每週也會更新信用籌碼疑慮名單，幫你避開風險、鎖定機會。

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一篇研報，蒸發數百億美元市值：揭秘AI時代最神秘的情報機構 SemiAnalysis

2026年6月9日，美股AI光通訊類股突然遭遇集體拋售。

Coherent大跌 $COHR 超過11%，Marvell $MRVL 下跌近9%，Corning $GLW 、Lumentum $LITE 等一眾AI光模組、光器件公司全線重挫，整個產業鏈一天之內蒸發數百億美元市值。

當天沒有聯準會議息，沒有重大地緣政治事件，也沒有輝達發佈新品。

真正引發市場劇烈波動的，只是一份不到百頁的研究報告。

更令人意外的是，這份報告既不是來自高盛，也不是摩根士丹利、Bernstein，而是出自一家只有幾十名員工的獨立研究機構——SemiAnalysis。

這已經不是它第一次改變市場。

就在四天之前，SemiAnalysis另一份關於輝達下一代Vera Rubin平台HBM配置調整的研究，引發市場重新評估未來儲存需求，美光股價單日暴跌13%。

短短幾天，兩份報告，兩次重塑市場定價。

如今，在全球AI投資圈，越來越多人開始相信一句話：真正能夠影響幾千億美元AI產業鏈估值的，已經不只是輝達，而是那些比別人更早知道產業真相的人。

它為什麼能比華爾街更早知道答案？

很多投資人第一次認識SemiAnalysis，是因為DeepSeek。

2025年初，DeepSeek一句"僅用600萬美元訓練出世界級大模型"，幾乎改變了整個AI投資邏輯。

市場迅速得出一個結論：如果訓練AI已經便宜到這個程度，那麼未來全球對於GPU、HBM和資料中心的資本開支都會下降。

當天，輝達市值蒸發約6000億美元，創造美股歷史最大單日市值縮水紀錄。

就在所有媒體都在討論"600萬美元奇蹟"時，SemiAnalysis卻重新拆了一遍帳。

他們認為，600萬美元只是GPU訓練階段的一小部分直接成本，並不包含伺服器採購、網路裝置、儲存、電力、機房建設、長期營運以及整個AI基礎設施投資。

按照他們重新建立的模型估算，DeepSeek背後的真實資本投入遠高於市場流傳的資料，其GPU叢集規模約為5萬張Hopper系列GPU，由H100、H800、H20等多個型號組成，並非市場想像中的"低成本奇蹟"。

市場後來逐漸意識到，真正需要修正的，不是AI的需求，而是大家對成本的理解。

2024年底，他們花了五個月時間，用真實伺服器對AMD MI300X進行了完整Benchmark測試，而不是照搬官方PPT。

他們認為，AMD硬體已經具備競爭力，但CUDA生態依然構成極深的軟體護城河，短期內難以真正挑戰輝達在AI訓練市場的領先地位。

報告發佈後第二天，AMD CEO Lisa Su主動聯絡了創始人Dylan Patel。原本預計半小時的溝通，最終持續了整整90分鐘。

根據 美股巨量資料 StockWe.com 獲悉，到了2026年，SemiAnalysis再次預測800V直流供電和CPO（共封裝光學）的大規模商業化將推遲至2028年至2029年，遠晚於市場此前普遍預期。

他們給出的理由並不是一句簡單的"我們認為會延後"，而是直接把製造良率拆開計算。

如果一顆ASIC需要整合32個光引擎，即使單個光引擎良率高達95%，最終整機良率仍只有約19%。

這意味著，距離真正的大規模量產，還有很長的工程距離。

於是整個光通訊類股集體重新定價。

連續幾年精準命中產業趨勢之後，SemiAnalysis已經不再只是提供觀點，而是在一定程度上影響市場預期。

很多人把SemiAnalysis理解成一家科技媒體。

它真正的商業模式，更接近Bloomberg、Gartner和產業諮詢公司的結合體。

官網上最核心的產品，並不是文章，而是一整套機構級資料庫、預測模型和行業諮詢。

他們向全球大型避險基金、共同基金、半導體公司、雲端運算廠商以及政府機構出售各種預測模型，包括GPU供需模型、HBM預測模型、晶圓廠產能模型、AI資料中心模型、Token Economics模型以及ChipBook資料庫。

很多產品甚至不是PDF，而是可以直接匯入DCF模型和盈利預測系統的Excel資料庫。

對於一家管理幾百億美元資產的基金而言，如果能夠提前三個月知道台積電CoWoS產能變化、輝達GPU出貨節奏或者HBM供需缺口，其價值遠遠超過幾十萬美元的諮詢費用。

因此，個人訂閱每年500美元只是最外圍的產品。

一位大型機構客戶的年度合同，很可能相當於幾百甚至上千名個人訂閱使用者。

換句話說，SemiAnalysis真正出售的，不是新聞，而是別人拿不到的資料。

它真正的護城河，是建立了一張全球情報網路

真正讓華爾街感到敬畏的，並不是Dylan Patel的分析能力，而是他的資訊獲取能力。

別人還在閱讀上市公司財報時，他們已經開始分析衛星照片。

SemiAnalysis長期跟蹤全球數千座資料中心建設情況，通過衛星圖像結合電腦視覺模型，自動識別工地施工進度、建築面積以及擴建速度。

必要時，他們甚至會申請無人機飛行許可，對資料中心施工現場進行航拍。

他們研究公開航運提單、政府採購檔案、資訊公開申請（FOIA）、供應鏈資料以及各類公開資料庫，試圖拼湊出整個AI基礎設施產業鏈最真實的運行狀態。

與此同時，Dylan Patel幾乎參加所有重要半導體會議。

他不斷與工程師、裝置商、封裝廠、材料廠以及供應鏈人士交流，把這些碎片化的資訊逐步建立成自己的產業資料庫。

在Reddit上，很多業內人士甚至把他稱為"AI時代的郭明錤"。

區別在於，他不僅依賴供應鏈消息，更喜歡用工程驗證和資料交叉驗證去確認每一個判斷。

為了測試AMD GPU，他願意花五個月做Benchmark。

為了研究AI資料中心，他願意建立自己的衛星識別模型。

在AI時代，越來越多機構開始相信一句話：真正重要的資訊，往往不會第一時間出現在財報裡，而是隱藏在供應鏈、工地、物流和工程細節之中。

一個養蜂人，為什麼成為全球AI圈最有影響力的人之一？

更傳奇的是，Dylan Patel幾乎不是傳統意義上的半導體分析師。

他1996年出生，大學學習的是管理和法律，沒有電子工程背景。

創業之前，他甚至做過養蜂人。

年輕時，他長期活躍在Reddit硬體社區，以匿名身份發表半導體分析文章，並營運自己的技術部落格。

後來，在朋友Doug O'Laughlin建議下，他開始實名寫作。

2020年，24歲的Dylan Patel正式創辦SemiAnalysis。

沒有人想到，僅僅幾年時間，這個原本只是技術部落格的網站，會成長為全球AI產業鏈最具影響力的研究機構之一。

2026年GTC大會上，黃仁勳在兩個多小時的主題演講中，只點名提到了兩位行業人士。

黃仁勳甚至把SemiAnalysis的Logo放到了演講大螢幕上，並公開表示，Dylan對於輝達推理性能的分析基本正確。

對於一家獨立研究機構來說，這幾乎是行業最高規格的認可。

2026年6月底，Tema ETFs宣佈與SemiAnalysis建立獨家合作關係，並推出兩隻圍繞AI產業鏈的新ETF。

就在幾周之前，SemiAnalysis連續發佈多篇調整AI產業鏈預期的研究，導致相關類股劇烈波動。

一家既發佈研究報告，又參與ETF合作，同時還提供諮詢、資料庫以及可能進行投資活動的機構，是否還能夠保持絕對獨立？

目前，美國賣方分析師需要遵守Regulation AC等利益衝突披露規則，做空機構通常也會公開披露持倉。

但對於獨立研究機構而言，目前並沒有同樣嚴格的資訊披露制度。

因此，真正值得市場討論的，並不是SemiAnalysis一家公司的行為，而是整個獨立研究行業未來可能面臨的新監管課題。

隨著越來越多研究機構同時經營資料庫、諮詢、ETF以及投資業務，研究與商業之間的邊界，正在變得越來越模糊。

AI時代最貴的，不是晶片，而是資訊

如果回頭再看SemiAnalysis的發展歷程，會發現它真正改變的，並不是半導體行業，而是整個資本市場的資訊生產方式。

過去幾十年，華爾街分析師主要依賴上市公司電話會議、財報和管理層交流。

而今天，AI時代真正有價值的資訊，越來越來自供應鏈、工程現場、物流資料、衛星圖像以及產業資料庫。

誰能夠更早拼出這些碎片，誰就擁有了市場最大的優勢。

SemiAnalysis本質上做的，就是把資訊獲取能力工業化、系統化，再出售給最願意為資訊付費的人。

對於普通投資者而言，我們未必擁有他們的資源，也不可能複製他們遍佈全球的情報網路。

但他們真正值得學習的，從來不是某一份看多或看空的報告，而是研究產業的方法。

那怕過去幾年判斷再精準，也沒有人能夠永遠正確。

真正能夠長期創造超額收益的，不是追逐最新消息，而是建立自己的產業認知框架，理解技術演進、供應鏈變化以及資本開支背後的邏輯。

因為任何一份研報都會過時，任何一個市場熱點終將降溫。

只有持續積累的認知，才是真正能夠不斷複利的資產。

或許，這也是SemiAnalysis留給所有投資者最大的啟發。   (美股投資網)

「多空狙擊手」莊佳螢是摩爾投顧的分析師，擁證券、期貨雙證照，身影穿梭在各大媒體平台，在臉書創立「多空狙擊手」社團、「股市期皇后莊佳螢」粉絲團，LINE@生活圈ID為@winner168，大方分享投資訊息，並有著作《超級績效戰法》。

莊佳螢並曾在2015年蟬聯第2季到第4季連三季台股擂台賽冠軍，2017莊佳螢並曾在2015年蟬聯第2季到第4季連三季台股擂台賽冠軍，更榮獲最年輕選股冠軍紀錄保持者，2017年首季奪冠，2021年首季得冠，最新擂台賽2022年第3季、第4季2023年第一季皆取得第一，累計兩次三連霸耀眼表現,截至目前參賽以來,合計奪得【8屆】季冠軍殊榮，創下經濟日報掄元次數最多最年輕之冠軍紀錄保持人。

進入2023年第四季擂台賽，將繼續締造投資界傳奇戰績，邁向冠軍寶座！

本周布局【2382廣達】、【5425佶優】

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自行買賣的投資朋友不要去追高

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#如果你不是會員，請自己負責自己的決定

最後這邊也要提醒大家正確的買賣點

想跟著佳螢老師賺錢的投資朋友

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證券價格有漲有跌，本專欄並非投資建議，還請讀者自行考量風險。

台股上周低檔16,200關卡有撐，未破前波低檔16,202，打出雙腳，近期內外資券商陸續針對AI概念股發出樂觀報告，尤其9月營收將陸續公布，有望重回上升軌道，進入三天中秋連假，美國政府關門的可能性似乎一直存在，雖然如此，兩黨還是有機會達成協議。台股長多不變，從歷史經驗來看，中秋節後一周上漲機率75%，買盤進一步歸隊，展開新一波的反攻。

台股第3季最後交易日不僅收量增紅K棒，更站穩五日線，顯示撐盤的意味，雖然近期指數維持震盪格局，但內資法人默默布局，投信連續買超41天，買超逾千億元，官股連八買，買超逾300億元，都暗示大盤在此相對有撐，後續若出現融資餘額減少，將有助大盤延續反攻行情，近期內外資券商陸續針對AI概念股發出樂觀報告，9月營收將於下周陸續公布，有望重回上升軌道。

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