01 看完深圳，真的可以原諒所有城市！ 這五年，全國樓市下沉，每次去一個城市調研，聽到最多的故事就是誰誰前幾年買的房子賠了多少錢，說實話我早都聽麻了。 但每次去調研完深圳，都可以坦然包容所有的城市、區域。

在硬體和網路股業績公佈前夕，摩根大通表示，其最看好戴爾科技(DELL.US)和慧與科技(HPE.US)。該機構上調了戴爾、慧與科技及惠普(HPQ.US)的股票目標價。 該行由薩米克·查特吉(Samik Chatterjee)領銜的分析師團隊表示：“在財報發佈前，我們對戴爾和慧與科技最為樂觀，盈利預期上調有望強化中期盈利增長前景，並使股價估值倍數回歸至更符合中期盈利增長前景的水平，而今年早些時候，由於市場對記憶體相關不利因素的擔憂，估值倍數曾觸及低谷。” 該分析師指出，IT硬體類股記憶體相關擔憂的緩解推動了該類股股價的強勁上漲。分析師認為，股價急劇上漲源於投資者對近期盈利預期發生了重大轉變：此前市場預計賣方共識預期存在下行風險，如今則轉變為需求提前釋放帶來的上行預期;同時，基於遠期盈利預期的長期估值倍數基本保持不變，戴爾除外。 摩根大通維持其“增持”評級，並將目標價從205美元上調至280美元。分析師預計，戴爾將再度上調2027財年(截至1月底)的盈利指引，此前已上調至增長25%，但此次上調幅度將更為溫和，原因是2027財年第一季度業績超預期的延續效應，但供應可見度仍構成制約，尤其是人工智慧伺服器的供應仍需跟上更高的需求預期。

這次專家調研主要圍繞矽光晶圓、光模組中EML和DSP等關鍵元器件的供需緊張情況，以及GoogleTPU v8在記憶體池化、CXL交換技術上的方案演進。還分析了Marvell、博通、聯發科等公司在晶片設計、交換晶片市場的競爭格局與成本結構。光模組部分內容可以重點看看。Q：當前矽光晶圓的產能擴充情況如何，未來是否會面臨供給不足的風險？A：矽光晶圓的供給是充足的，甚至在未來幾家主要供應商實現量產後，可能出現供過於求的局面。行業當前面臨的瓶頸並非矽光晶圓，而是 EML、DSP等其他元件。以行業龍頭 tower為例，其產能足以滿足市場需求。去年矽光模組出貨量約為四五千萬顆，而該龍頭供應商僅一家每月產能就達到一萬多片晶圓，每片晶圓可生產約 500個 800G模組或 1,000個 400G模組，其一家的年產能便可覆蓋去年的市場總需求。儘管今年矽光模組的需求預計將增長 50%以上，但該供應商的產能規劃也從每月一萬多片提升至三萬多片，足以應對增長。因此，短期內可能存在結構性緊張，但一旦擴產完成，整體將呈現供大於求的態勢。Q：除行業龍頭外，其他矽光晶圓供應商的擴產和量產進展如何，市場競爭格局是怎樣的？A：其他供應商如 GlobalFoundries、中芯國際以及蘇州的一家公司等也都在進行產能投資，但目前尚未形成有效的量產能力。當前市場中，有希望實現量產的主要是 ZXGJ和 GlobalFoundries，但它們仍被視為二線供應商，一線主力絕對是行業龍頭。GlobalFoundries則面臨價格過高的問題，其報價比龍頭供應商高出 50%以上，這可能是由於其尚未實現規模化量產導致成本較高。因此，行業內的普遍做法是，在 GlobalFoundries和龍頭供應商處進行晶片驗證，而將最終的量產訂單放在龍頭供應商處。Q：今年以來，EML和 DSP的價格上漲情況如何？A：EML和 DSP的價格均出現了上漲，具體的漲幅不詳，但市場反饋其漲價幅度大約在 百分之十幾到百分之三十之間。Q：當前 DSP晶片為何出現短缺？Marvell和 Broadcom等廠商是否來不及擴產？A：高端 DSP晶片的供應一直處於緊張狀態，這可能與供應商的行業策略有關，其供應模式傾向於 保持緊缺以維持定價權，而非追求大規模供給。DSP晶片的技術門檻很高，例如新版本已採用 3奈米工藝，而此前的 4奈米版本在研發過程中就曾遇到問題。晶片的選代升級過程複雜，每一版設計都需要與光模組進行匹配測試，期間可能會出現各種問題，因此需要經歷 Alpha、Beta等多個版本的選代才能最終穩定。Q：DSP晶片的價格上漲情況如何？與 EML等其他元器件相比，其漲價幅度和供應緊缺程度是怎樣的？A：目前整個光通訊行業都存在漲價現象。DSP晶片的供應緊張程度 僅次於 EML，尤其對於規模較小的公司而言，可能面臨無法採購到的困境。100G EML同樣存在短缺，但緊張程度和溢價幅度不及 200G EML，主要原因是當前市場的主流需求仍集中在 800G光模組。Q：目前市場上有多種記憶體池化方案，例如在單個機櫃內通過 CXL Switch連接 TPU和 DRAM，再通過 OCS連接多個機櫃；或是採用獨立的計算櫃、CXL Switch櫃和記憶體櫃，再進行互聯。可否詳細闡述當前主流的記憶體池化技術路徑及其適用場景？A：當前主要存在兩種記憶體池化方案。第一種是 近耦合的櫃內整合方案，即在一個機櫃內同時部署計算單元和儲存單元，通過 CXL Switch進行互聯。第二種是 遠端分離式機櫃系統，該方案設有獨立的 CXL儲存櫃，並與計算櫃之間形成 M:N的交叉互聯架構。在這種架構下，任意一個計算域的節點都可以訪問 N個記憶體櫃中的資料。遠端分離式方案主要適用於 超大規模的推理工廠場景，這類場景通常面臨多模型、多專家系統以及權重參數復用和更新頻繁的複雜需求。在遠端分離式方案中，除了計算域內的互聯，還需要儲存域的互聯。計算域與儲存域之間通過交換系統實現資料傳輸，並需要建立短時間內相對固定的點對點通訊鏈路，例如在特定時間段內固定從 M13號計算櫃到 N2號記憶體櫃的通路。實現這種類似“鐵路道岔”功能的動態光路切換，需要採用 OCS。該技術路徑符合Google現有的部分基礎設施平台，是其規劃的中遠期目標。然而，當前 AI推理業務仍處於爆發式增長的早期，許多模型結構和業務特點仍在持續最佳化中。因此，近耦合的櫃內整合方案因其明確的需求和易於實現的特性而更具現實意義。該方案只需一台 CXL交換機、特定數量的 Tray和 Memory Expander，通過銅纜即可完成互聯，對現有供應鏈改動小，部署相對簡單，能夠靈活地與現有系統對接。從項目落地的複雜性來看，首先實現櫃內整合，再逐步過渡到櫃外分離式架構，是一個水到渠成的演進路徑。本質上，將一個整合機櫃內的計算節點全部取代為儲存節點，即可構成一個獨立的儲存櫃。Q：Google TPU v8在記憶體池化方案上，更傾向於採用近端的櫃內整合還是遠端的跨櫃方案？其背後的驅動因素是什麼？A：從目前情況看，TPU v8大機率會首先採用近端的櫃內整合方案。這是一種能在短期內有效解決問題的策略。當前存算分離是行業趨勢，若能率先實現記憶體與計算的分離，將有助於降低 TPU v8的總體使用成本。具體而言，對於某些不需要 HBM的計算任務，可以利用成本更低的記憶體池化方案來完成，從而讓配備 HBM的 TPU v8專注於更核心、更高效的任務。這一決策的背後驅動因素在於 Google當前面臨的競爭壓力。TPU v8的半導體工藝相較於競爭對手（如台積電已於 2026年大規模量產的 3nm工藝）並無優勢。儘管Google有其 Gemini模型的內部需求，但 TPU v8的設計並未完全對齊外部客戶的核心訴求，呈現出“非通用但高度專用”的特點。因此，為了留住客戶，Google必須設法進一步降低成本。Q：隨著 AI推理並行量的增長，從櫃內記憶體池化向櫃外記憶體池化演進的必要性體現在那裡？A：隨著 AI推理業務的成熟，並行量預計將從當前水平快速增長至 百億甚至千億等級。在高並行場景下，對訪存的要求會變得極為複雜，資料傳輸量也面臨巨大挑戰。當並行度極高時，僅依靠單個機櫃內的儲存池來滿足數百萬、數千萬甚至上億的並行訪存請求是不現實的，會導致通訊連接埠擁塞。此外，未來的 AI系統可能會演變為更複雜的多專家、多模型系統，需要呼叫不同的模型來解決問題。這意味著需要儲存和訪問 海量的權重參數。為了支撐高並行訪問，系統必須能夠複製多份權重參數並部署在不同的儲存池中。因此，當並行度達到一定規模後，僅靠櫃內方案將無法滿足需求，必須採用櫃外耦合的、更大規模的記憶體池來提供支撐，這與傳統通用計算時代網路儲存因高並行業務而規模化的邏輯相似。Q：在當前階段，採用櫃內記憶體池化方案的具體硬體配置是怎樣的，例如一個機櫃內計算節點與記憶體節點的配比？A：目前櫃內記憶體池化方案尚處於相對早期的階段。根據瞭解，一個當前被探討的相對簡單的配置方案是 8對 8 的模式，即 8個計算節點對應 8個 Memory Expander進行擴展。按照這種配置，8個 Memory Expander理論上可以提供接近 十幾個TB 的記憶體容量。理論上，一個機櫃內若能配置十幾個 TB的記憶體容量，便可以容納 兆級參數 的模型。例如，通過 8個計算節點，可以實現對兆級參數空間的全通量訪問，每個節點根據其 Batch Size承擔相應的任務量。這種配置構成了一個任務規模的基數，可以在一個機櫃上承載，並通過複製這種機櫃單元來線性擴展總體的推理規模。這種方法的優勢在於其靈活性，可以根據需求隨時增減 FFN的數量配比。例如，可以調整至 12個，並根據實際情況進行平衡。若 Batch Size較大，可以通過降低儲存共享程度來最佳化任務處理。這種方案不設定固定的配置數字，以保持其適應性和可擴展性。Q：關於 CXL Memory Expander的技術細節，其工作原理、頻寬水平以及在系統中的連接方式是怎樣的？A：CXL Memory Expander可以理解為一個記憶體控製器或“帶隊者”，它管理多個記憶體條（例如 8個），並將它們的頻寬聚合。其頻寬高的原因是通道數多，例如管理 8個記憶體條即擁有 8個通道。這些 DDR儲存器經過特殊設計，頻寬聚合後通過內部的頁面管理機制，最終通過一個 16-lane的 CXL over PCIe鏈路 作為出口。以 PCIe Gen7為例，16條 lane理論上可實現 512GB/s 的單向傳輸速度，這一水平與 HBM2的頻寬相當，並且由於其只處理固定尺寸和格式的資料區塊，交換協議損失小，效率非常高。Q：在系統中，Memory Expander作為一個 CXL節點或端點，連接到 CXL交換機，再通過匯流排交換與計算單元(如 TPU)連接 CXL Memory Expander的單通道容量、總容量配置以及其對不同記憶體規格的相容性是怎樣的？A：CXL Memory Expander的容量配置可以從單通道 256GB 起步，8個通道即可組成 2TB 的總容量。目前市場上也已出現單通道 512GB規格的方案。該方案的一大優勢在於其靈活性和可擴展性：其 CXL介面（例如 16-lane PCIe Gen7）是固定的，而另一端連接記憶體條的介面則可以相容不同類型的 DIMM格式，如 RDIMM 或 MRDIMM。這意味著系統可以根據當前擁有的記憶體條類型進行配置，未來也可以平滑升級到更新、更高頻寬或更大容量的記憶體條，而無需改變核心介面。這種設計使得儲存容量和頻寬的增長是無縫的，系統不易受特定記憶體類型的限制。Q：CXL over PCIe Gen7的 16-lane鏈路頻寬是如何計算的，其與 HBM3相比性能如何，以及延遲方面存在那些差異？A：PCIe Gen7的規範是單 lane傳輸速率為 128GT/s。對於一個由 16條 lane組成的連接埠，經過換算後的理論單向頻寬為 512GB/s。這個頻寬水平接近 HBM3，雖然 HBM3的頻寬可以達到 900GB/s甚至 1TB/s。儘管 CXL方案在頻寬上略低，但其主要缺點在於 延遲，其延遲顯著高於 HBM。值得注意的是，在定製系統中，lane的數量可以進一步擴展，例如做到 32-lane，從而實現單向 1TB/s的頻寬，達到與 HBM3相當的水平。在推理過程中，FFN計算階段的特點是資料傳輸模式並非整塊的巨量資料傳輸，而是小批次、碎片化的資料交換。當一個 token進入 FFN計算階段時，其對應的計算向量空間大約為 128KB。FFN的計算過程可以理解為將一個大的權重網路拆分成許多小的區塊，每個區塊（例如一個專家權重的一部分）被載入到相應的計算晶片上。因此，每次計算實際需要傳輸的資料量可能僅為 數百MB。使用 512GB/s的頻寬來傳輸幾百 MB的資料，所需時間僅為毫秒甚至亞毫秒等級。因此，儘管 CXL的峰值頻寬低於 HBM，但對於這種小批次資料的傳輸需求而言，其頻寬是完全夠用的，並不會成為性能瓶頸。Q：在一個典型的 AI推理系統中，8個 TPU、CXL交換機以及 CXL Memory Expander是如何進行物理連接和協同工作的？A：整體架構如下：8個 TPU各自通過一條獨立的 CXL鏈路連接到一個中心的 CXL交換機。然後，該 CXL交換機再分出 8條鏈路，每一條鏈路連接到一個 CXL Memory Expander 節點。每個 Memory Expander節點內部再連接 8個 DDR記憶體條，負責管理這部分儲存空間的容量。通過這種方式，8個 TPU可以共享由 8個 Memory Expander節點及其所連接的記憶體條構成的龐大記憶體池，實現對海量模型參數的統一訪問。Q：請詳細說明一個 8x8架構中計算節點與記憶體的連接方式，以及其中被稱為“Merope"的新型 TPU的特性和技術淵源？A：在一個 8x8的架構中，8個計算節點與 8個 Memory Expander實現 全交叉訪問。這種設計是必要的，因為每個計算節點（一種小型的、用於 FNN計算的 TPU）在處理不同計算批次時，可能需要訪問權重空間內的任意部分，尤其是在多專家模型中，因此需要全交叉訪問技術以確保靈活性。這種小型 TPU的內部代號為 “Merope”，其角色類似於輝達 LPU，專職進行權重計算。它是一種簡化的、 無狀態 的計算單元，意味著每次計算都獨立於前一次的狀態，核心任務是執行高密度的矩陣乘加運算。其結構設計借鑑了 TPU v5，TPU v5作為訓練晶片，其前饋網路計算單元非常多。由於推理過程本質上是前向傳播，不涉及反向傳播，因此可以復用 TPU v5中的前向傳播計算結構。Merope移除了諸如 Attention機制和一些冗餘計算功能，專注於矩陣乘、矩陣轉置、維度變換及啟動函數等核心運算。其成本相對較低，可採用 FCBGA封裝，片上整合了約 200多兆的 SRAM 用於本地資料緩衝，能有效解決 FNN計算分離的問題。Q：在這種架構中，LPU僅依賴 SRAM，而 TPU/GPU則不同，請問 Merope這類計算單元是如何利用片上 SRAM和 CXL擴充記憶體的？A：任何 TPU或類 LPU單元的片上都整合了 SRAM。其核心區別在於，LPU主要依賴片上 SRAM進行運算，而 Merope這類單元則將 CXL擴充記憶體作為主儲存器，片上的 SRAM依然扮演計算快取的角色。這種結構相當於將原先本地化的 DDR或儲存拉遠，並通過 CXL技術實現共享。Q：在一個 8x8的配置中，CXL Switch位於何處，需要多少顆？同時，MXC晶片和 CXL Switch晶片的價值量分別是多少？A：CXL Switch位於 Tray內部。在一個 8x8的配置中，共有 16個節點（8個 TPU和 8個記憶體池）需要交換，每個節點或連接埠為 16條 Lane，因此理論上需要一個支援 256條 Lane 的交換機即可實現全接入。目前 Marvell已發佈的 PCIe Gen 6、256-Lane的交換機在功能上是可用的，但速度會比目標方案慢一倍，因為目標方案基於 PCIe Gen7。關於價值量，MXC晶片（如 Astera Labs的 Leo或 Marvell的產品）如果是 PCIe Gen7版本，單顆價格可能在 80美元 左右，而 PCIe Gen 6版本則約為五六十美元。對於一顆支援 PCIe Gen 7、CXL3.0甚至 4.0的 256-Lane交換晶片，目前市場公允價格大約在 2000美元。CXL交換機採用樹狀結構或背板形式部署，背板形式在布線空間上可能更合理。從結構上看，該樹狀結構可理解為有兩個主要分支，一個連接 8個計算節點，另一個連接 8個儲存節點，中間通過一個核心的交換節點（即 PCIe的 Root Complex功能）連接。理論上，一顆大型交換晶片足以滿足需求。不過，採用更細粒度的部署方式，例如通過級聯 4顆 較小的交換晶片也是可能的。這種方式可以擴展出更多的 Lane總數，但相鄰晶片之間用於內部互連的 Lane會被佔用，導致對外提供的有效 Lane數增量會隨晶片數量增加而遞減。此外，多顆晶片級聯可能會引入額外的傳輸延遲。因此，儘管級聯方案可以提升總量，但也存在效率和延遲方面的權衡。Q：針對一個 8x8的系統，如果採用單顆 256-Lane的 CXL交換晶片方案，其供應商有那些？不同供應商的產品在技術路徑上有何差異？A：目前能夠提供此類 CXL交換晶片的供應商主要有兩家：Astera Labs 和 Marvell。兩者的產品路徑存在差異。Astera Labs的 PCIe交換機本質上支援 CXL，是一款面向其主要客戶亞馬遜定製的全功能 PCIe交換機，其交換策略和功能較為複雜，導致其連接埠數不易做高。而 Marvell通過收購 XConn獲得了專門針對 CXL memory pooling等場景的技術，其交換機是 簡化版，僅支援 CXL.mem和 CXL.io等核心協議，並未完全支援整個 PCIe協議棧。這種簡化的設計提高了內部交換路由的效率，使其更容易實現更高的連接埠數量。由於 Google與亞馬遜存在競爭關係，且 Astera Labs不願為其開發簡化版產品，因此Google目前可能更傾向於與 Marvell合作，採購其 CXL交換晶片和 MXC晶片。Q：在一個典型的 CXL系統中，TPU、MXC和 CXL Switch的配置比例及對應的成本結構是怎樣的？A：在一個 Rank內部，一個相對合理的最低配置基數是 8個 TPU（或 LPU類晶片）對應 8個 MXC，再對應一個價值約 2000美元 的 CXL Switch。基於此比例，一個 TPU所增加的 CXL和 MXC部分的價值大約為 500美元。不過，考慮到交換效能或頻寬需求，實際部署中可能會增加 Switch的數量。Q：CXL Switch晶片計畫採用何種製程工藝，以及選擇該工藝和代工廠的考慮是什麼？A：CXL Switch晶片為了達到 PCIe Gen7的性能水平，需要採用先進的製程，起步即為 3nm等級。目前有消息稱，Google傾向於將此業務轉向 三星，可能採用其 2nm工藝（SF2）。SF2工藝在電晶體密度等方面與台積電的 N3E屬於同代水平。儘管三星的 2nm工藝目前在製造大晶片時良率稍差，但對於 CXL Switch這類尺寸較小的晶片，其基礎良率較高，經過最佳化後可以達到可用水平。選擇三星的主要原因是為了規避 台積電緊張的產能和高昂的價格。Google希望通過利用三星目前較低的產能利用率來獲得更具成本效益的解決方案，以避險台積電的價格上漲風險。Q：對於 Marvell和 MTK這類為Google提供晶片設計服務的公司，其 Turnkey項目的利潤分成模式是怎樣的？MTK從 TPU項目中獲得的單顆晶片價值大約是多少？A：在 Turnkey項目中，設計服務公司通常會從每顆晶片的銷售價格中抽取一定比例的 Royalty。一個比較合理的 Royalty比例在 **0.1%到 1%**之間，通常介於 0.5%到 3%的範疇。例如，對於一顆 1,800美元的晶片，1%的 Royalty即為 18美元。Google的項目中，晶片流片理論上由 Marvell負責，但項目所有權屬於Google，Google不會將帳戶直接交給設計服務公司。因此，Marvell負責 Chip Operation，並在總晶片價值中抽取一定比例的分成。關於 MTK的價值分成，其工作量較大，包含了 CoWoS的完整設計和封測，因此在 CoWoS部分的分成較高。雖然單顆晶片的價值肯定不止十幾或二十美元，達到上百美元是可能的，但遠沒有市場傳言的 500美元 那麼高。這一價格包含了 CoWoS、測試以及供應鏈管理等成本，但前提是項目必須成功交付，否則無法實現。此次合作對聯發科而言是一項帶有 對賭性質 的項目，其內部也因此承受著較大壓力。Google最初因聯發科在大型高性能計算晶片領域經驗不足而存有疑慮，是聯發科提出的低價方案促成了這次合作。Q：亞馬遜 Trainium 4的產品定位及其與 Trainium 3將形成怎樣的部署關係？A：Trainium 4是一款與輝達 Rubin平台在機架結構、交換協議等方面都非常相似的訓練型系統，定位為 Rubin的替代品，但也可用於推理。未來，亞馬遜將採用 Trainium 3和 Trainium 4 高低搭配的混合部署模式。亞馬遜正在推行一項策略，旨在減少其訓練資源對輝達裝置的依賴。目前已有客戶（如 Anthropic）使用 Trainium 3進行訓練和微調，因此 Trainium 4的推出對於進一步降低訓練成本、擴大訓練規模至關重要。Q：Astera Labs的 PCIe Gen6和Gen7交換晶片在亞馬遜產品線中的具體應用有何不同？A：兩款晶片的應用場景不同。320通道的 PCIe Gen6交換晶片專用於 Trainium 3系統。而通道數接近 500的 PCIe Gen7交換晶片則主要為 Trainium 4系統 服務，但並非用於其核心的 scale-up互聯。Trainium 4將採用 UA-Link交換機進行互聯，而這款 PCIe Gen7交換機將用於 CPU側的擴展，例如智能網路卡、智能儲存擴展、儲存池以及遠端 DPU池的介面擴展。它也適用於一種名為“Graviton only”的純 CPU機櫃，該機櫃用於專家路由等場景。Q：亞馬遜 Trainium 3系統內部的互聯拓撲結構是怎樣的？其 320通道交換晶片如何實現節點連接？A：Trainium 3的拓撲結構較為複雜多樣，但基礎是採用臨近節點和遠端立方體的連接方式。在一個 Trainium 3單元中，包含 4顆晶片，每顆晶片都能與其他 3顆實現直連。此外，每顆晶片還有兩個連接埠用於連接遠端的交換機。這種結構使得每個 Trainium單元都可以成為一個立方體網路中的節點，該節點擁有三個鄰居，並能連接到更高維度或其他平行的立方體網路。這款 320通道的交換晶片擁有 32個 lane，能夠在一個交換域內支援大約 8個計算節點，形成一個有效的交換域。Q：Trainium 3採用的 PCIe Gen6互聯方案，其頻寬性能如何？與輝達 NVLink相比是否存在差距？A：Trainium 3採用的是 PCIe Gen6，但其傳輸層協議為 neuron link，其負載能力比標準的 PCIe高出約 40%。通過 32條 lane的鏈路聚合，其單向有效頻寬可達 512GB/s（即 0.5TB/s），雙向頻寬為 1TB/s。儘管這一速度與 NVLink相比仍有差距，但對於 Trainium 3的定位而言已足夠。Trainium 3主要用於推理，而非訓練，因此很少進行 All-to-All通訊。其設計重點是保證局部計算域內的高頻寬，以滿足任務切分時的通訊需求。它並非直接與輝達的訓練系統進行對標的產品，只有 Trainium 4 才是嚴格對標輝達最新系統的型號。Q：請問320通道的PCle交換機單價大約是多少？除了亞馬遜之外，還有那些潛在客戶？A：目前一個 lane價格大約在 6到 7美元。除了亞馬遜，美國市場客戶不多，主要客戶在 中國。國內一些 AI晶片公司需要通過 PCIe交換機為資料中心叢集機型或訓推一體機、伺服器等產品實現縱向擴展，因此對這類交換機有採購意向。 (數之湧現)

大摩親自替我們去了一趟泰國，聽上去的好消息比較多。大家可以仔細看看。後面一些再細節的內容，我們會跟進一些大廠專家的調研。Q：摩根士丹利這次去泰國調研PCB工廠，整體感覺怎麼樣？產能利用率這些有沒有什麼新變化？A： 摩根士丹利在4月份再次走訪了泰國的三家PCB公司，包括勝宏科技、滬電股份、超穎電子。與他們在1月份的首次調研相比，這次最直觀的感受就是工廠明顯更忙了，這直接指向了更高的產能利用率。摩根士丹利強調，他們走訪的一些工廠已經在本季度（即2026年第二季度）達到了單月盈虧平衡的水平，而其他一些工廠則預計到今年年底也能實現。這種時間上的差異，主要反映了各家工廠產能擴張節奏的不同。總的來說，過去2-3年這一波在泰國的PCB產能擴張，現在開始看到成果了。有一家被訪公司還提到，第三方研究預測，泰國PCB的產值將從2025年的50億美元飆升至2030年的300億美元，這意味著期間的年複合增長率（CAGR）將超過40%。Q：市場之前很擔心PCB產能過剩的問題，現在怎麼看？特別是2027年和2028年的供需情況？A： 關於產能過剩的討論，時間點確實在往後移。摩根士丹利明確指出，從3月份開始，市場的擔憂已經從2027年轉移到了2028年，而他們這次調研的公司也再次確認了這個觀點。對於2028年，供需動態確實還存在不確定性，但摩根士丹利的討論顯示，如果M10等級的覆銅板（CCL） 的採用加速，供需關係可能會保持緊張。因為更高等級的CCL需要更多的鑽孔和電鍍產能，這反而會消化掉一部分新增的供給。Q：AI相關的PCB業務現在是什麼情況？下一代產品的技術規格和價格有什麼變化嗎？A： AI GPU計算PCB的需求依然非常強勁。摩根士丹利觀察到，2026年第一季度的出貨量環比是增長的，第二季度預計還會繼續環比增長。目前的需求主力還是當前一代的GPU計算PCB。而下一代GPU計算PCB預計將在2026年6月進入量產。根據摩根士丹利的瞭解，下一代產品在技術上有幾個明確的升級：尺寸會稍微變大，使用的CCL等級從M7升級到M8，層數也從22層增加到26層。這些變化直接導致其平均銷售價格（ASP）會更高，不過最終定價尚未確定。另外，摩根士丹利還提到，中背板（midplane）PCB的規格目前也還沒有最終確定。對於Google這邊，預計從TPUv8開始會有新的供應商進入供應鏈，這些30層以上的PCB量產很可能在2026年第四季度開始。Q：CCL價格上漲了，這對PCB公司的盈利能力會有什麼影響？PCB廠商能順利把成本轉嫁出去嗎？A： 摩根士丹利認為，CCL漲價的影響要分短期和中期來看，而且不同產品情況也不同。短期來看，確實有壓力；但中期來看，影響不大。 對於當前的GPU計算PCB，自量產以來，其價格和CCL價格都基本保持穩定，摩根士丹利預計這種狀態會貫穿整個產品生命周期。而下一代GPU計算PCB的定價，本身就會反映更高的CCL成本結構。但在GPU AI之外的領域，CCL價格確實在上漲，這會對2026年第一季度的利潤率造成壓力。不過好消息是，PCB廠商已經開始行動了。摩根士丹利強調，從4月1日開始，PCB公司已經將上漲的成本轉嫁給終端客戶，這與他們對金像電子（Gold Circuit）的調研結果一致。因此，第二季度的盈利能力應該會有所改善。展望下半年，由於高端PCB的供給預計仍將緊張，PCB廠商還有進一步調價的空間，利潤率存在上行潛力。Q：摩根士丹利在這份報告裡有沒有明確看好的公司？他們的估值邏輯和主要風險是什麼？A： 有的。大家看原文吧。還是多跟大家講講風險吧，摩根士丹利列出了上行和下行風險。上行風險包括：伺服器和交換機需求超預期、NB需求強於預期、強大的產品能力和市場競爭力支撐了更高的定價、以及AI伺服器滲透速度快於預期。下行風險則包括：伺服器需求慢於預期、NB需求弱於預期、競爭導致更嚴重的價格侵蝕、以及AI伺服器滲透速度慢於預期。 (數之湧現)

本周GE Vernova大漲近15%，華爾街隨後上調目標價。對GE Vernova來說，這一周堪稱史詩級，而且還未結束。周五，傑富瑞（Jefferies）分析師朱利安·杜穆蘭-史密斯將GE Vernova股票的目標價從965美元上調至1350美元，並維持“買入”評級。他表示，在公司發佈第一季度財報後，華爾街對其盈利的預期仍然偏低。Vernova周三公佈的盈利多於預期，並上調了全年財務指引，推動股價當天漲近14%，報1127.56美元。公司基本面改善的速度有些出人意料。GE Vernova預計，其發電及電氣化裝置與服務的在手訂單到2027年底將達到2000億美元，比原計畫提前大約一年。公司需求正在飆升，部分原因是耗電巨大的AI資料中心引發了一場自二戰後從未見過的電力建設熱潮。目前，華爾街預計Vernova在2027年的每股收益約為24美元,而一年前市場預期僅為18美元左右。即便如此，這個預測可能仍然偏低。杜穆蘭-史密斯認為，該業務的強勁態勢應當會持續到本十年末。他給出的1350美元目標價並非華爾街最高。最高的是Baird分析師Ben Kallo，他在財報發佈後將目標價從每股1008美元上調至1400美元，較近期股價仍有約22%的上漲空間。不過，近期來看，華爾街目標價的上調節奏，始終跟不上GE Vernova的股價漲幅。根據FactSet資料，目前分析師對GE Vernova股票的平均目標價為每股1130美元，較第一季度財報發佈以來上漲約161美元。而一年前，市場平均目標價僅約408美元。總體來看，覆蓋該股的分析師中有78%（31位分析師）給予“買入”評級。相比之下，標普500成分股的平均“買入”評級比例大約在55%到60%之間。該股周四收盤價為1149.50美元，而FactSet收錄的目標價裡，僅有15個高於這一價格。簡言之：華爾街的估值目標，一直在被動追趕股價。截至周五開盤前，GE Vernova股價今年以來已上漲76%，過去12個月累計上漲219%；周五盤中一度觸及1167美元，創下52周新高，但最終收於1149.19美元，當日微跌0.34美元；而同期標普500指數上漲0.8%，道瓊斯工業平均指數下跌0.2%。截至周五收盤，GE Vernova本周累計上漲14.6%。 (Barrons巴倫)

近日，行業分析師對特斯拉公司的年度電動汽車銷量前景愈發悲觀，認為在經歷連續兩年需求下滑後，其復甦節奏將更為緩慢。根據特斯拉3月26日在官網發佈的23位分析師預測的彙總資料，市場平均預計該公司今年電動汽車交付量為169萬輛，低於去年12月約175萬輛的預期。其中Model 3和Model Y車型的預估交付平均值為1,623,697輛，包括特斯拉Model S、Model X和Cybertruck電動皮卡在內的其他車型的預估交付量為60,685輛。分析師還預計，今年特斯拉的儲能產品裝機量將達到65.2GWh。圖片來源：特斯拉即便下調後，分析師的預估特斯拉今年年銷量仍較該公司2025年164萬輛的銷量略有增長。分析師預計的平均值顯示，特斯拉今年一季度交付量將達364,645輛，同比增長約8.6%。其中Model 3和Model Y車型的預估交付平均值為351,179輛，特斯拉Model S、Model X和Cybertruck等其他車型的預估交付量為13,946輛。這是特斯拉第二個季度公佈分析師初步銷量預測。上一季度，該公司最終銷量不及特斯拉自身彙總及彭博社統計的預期值。去年第一季度，市場曾因特斯拉首席執行長埃隆·馬斯克在川普政府中任職以及其爭議性的政治言論引發強烈抵制，加上其最暢銷車型Model Y改款導致生產放緩，該公司的銷量表現持續承壓。特斯拉表示，上述分析師來自德意志銀行、高盛、富國銀行、摩根士丹利、瑞銀集團、摩根大通、匯豐銀行等機構。特斯拉公司還表示，相關資料僅為分析師預測結論，不代表特斯拉官方立場。 ( 蓋世汽車新能源)

在與Palantir客戶交流後，瑞銀分析師將該公司股票評級從“中性”上調至“買入”。Palantir股價在近期軟體股拋售中遭遇下跌，但瑞銀（UBS）分析師表示，其增長邏輯並未受損。不信他們？不妨聽聽Palantir客戶自己怎麼說。瑞銀在周四的一份研究報告中，將該股評級從“中性”上調至“買入”，目標價為180美元。周五該股下跌1.1%，報134.44美元；以科技股為主的納斯達克綜合指數下跌1.2%。分析師寫道，考慮到Palantir在第四季度實現了70%的營收增長，並且公司對2026年的指引為增長61%，“市場對該股的普遍共識是，至少短期內，公司需求極為旺盛。”“因此，看漲的驗證是可以預期的。”瑞銀建議投資者利用該股較近期高點回落35%的機會，押注這一“軟體領域首屈一指的成長標的”。該公司正處於人工智慧和資料——“最強勁的兩大支出趨勢”——的交匯點。目前市場對該股的短期爭議在於：Palantir能否維持持久的增長，以及Databricks、OpenAI、Anthropic等公司是否會成為挑戰者。瑞銀長期以來一直看好Palantir，即便很多時候只是低調地在旁觀望。該行於2024年12月開始覆蓋該股，分析師表示，“當時及此後一直對其基本面相當樂觀”。此前因估值過高未給予“買入”評級，但在軟體股普遍回呼後，這一顧慮已減弱。鑑於市場仍擔心AI熱潮可能已接近尾聲，分析師的語氣聽起來或許過於樂觀。不相信他們？Palantir的客戶同樣非常看好。為強調他們對Palantir增長敘事的信心，瑞銀與多位客戶和合作夥伴進行了交流。分析師寫道，這些對話“進一步印證了我們的觀點：Palantir的AI與資料軟體需求強勁，現有客戶的使用場景在擴張，且沒有出現實質性的新興競爭”。一位Palantir高端合作夥伴指出，政府部門仍有持續擴張機會。 (Barrons巴倫)

瑞銀集團剛剛發佈了最新的《全球觀點》報告,重點關注全球大宗商品行業。該報告概述了這家投資銀行對黃金(XAUUSD)的最新目標價6,200美元/盎司,主要受地緣政治風險和有利宏觀環境的推動。2月20日,黃金交易價格為5,035美元/盎司,小幅上漲0.8%。儘管美國與伊朗正在進行核談判,但美國攻擊伊朗的風險不斷上升,黃金價格基本未受影響。伊朗因素:軍事集結推動避險需求黃金目標價上調的關鍵因素之一是伊朗與華盛頓之間緊張局勢的升級。這種緊張局勢推動了原油價格上漲,布倫特原油目前交易價格為72美元/桶,而美國正在中東地區集結軍隊。分析師指出,美國在中東的軍事集結規模遠大於今年早些時候為抓捕委內瑞拉總統尼古拉斯·馬杜洛而進行的軍事行動。這種集結表明,美國正在為與伊朗的持久戰做準備,而不是像在委內瑞拉那樣的一次性行動。瑞銀策略師多米尼克·施奈德指出,雖然單個地緣政治事件很少對全球市場產生永久性影響,但它們是引發短期波動性飆升的強大觸發因素,促使投資者轉向黃金等投資組合避險工具。聯準會寬鬆周期仍是主要推動力除了地緣政治因素外,基本面宏觀環境對無收益資產仍然高度支援。瑞銀預計聯準會將繼續其寬鬆周期,預測到9月底將降息兩次,每次25個基點。實際利率:美國實際利率下降和美元可能走弱預計將成為持續的推動因素。創紀錄需求:2025年全球黃金需求首次超過5,000公噸,瑞銀預計由於央行購買強勁和投資活動增長,這一數字將進一步上升。供應端收緊另一方面,黃金供應仍然停滯不前。伍德麥肯茲的分析師估計,到2028年,將有80座礦山耗盡其當前的生產計畫,這意味著即使亞洲珠寶市場和央行的需求增加,新供應也可能難以跟上步伐。歐洲前景向好:德國股市的周期性轉折有趣的是,雖然美國面臨貿易和地緣政治障礙,但瑞銀對歐洲股市轉向看漲。受德國商業活動回升的提振,德國製造業PMI最近自2022年6月以來首次升至50以上,瑞銀預計到2027年歐洲利潤增長將加速至18%。瑞銀建議投資者考慮在多元化投資組合中配置最多中個位數比例的黃金。該公司將目標價定為6,200美元/盎司,認為黃金是避險目前籠罩市場的"一系列市場和經濟風險"的最有效工具。 (invest wallstreet)