BV1C3N56fExa · 请不要叫我梁同学1 00:00:00,080 --> 00:00:01,760 不知道大家有没有发现 2 00:00:01,760 --> 00:00:03,540 今年的夏天格外的热 3 00:00:03,540 --> 00:00:06,320 电力创需求的新闻也是格外的多 4 00:00:06,320 --> 00:00:07,440 过去几十年 5 00:00:07,440 --> 00:00:09,740 电力行业一直遵循着一个规律 6 00:00:09,740 --> 00:00:11,060 夏天迎风度夏 7 00:00:11,060 --> 00:00:12,300 冬天迎风度冬 8 00:00:12,300 --> 00:00:14,980 到了春秋用电需求就会明显回落 9 00:00:14,980 --> 00:00:18,658 也就是说电力一直都是一个典型的季节性行业 10 00:00:18,658 --> 00:00:19,638 但是今天 11 00:00:19,638 --> 00:00:22,539 这个规律正在被一股新的力量彻底改变 12 00:00:22,539 --> 00:00:25,370 那就是AI和居民工厂用电不同 13 00:00:25,370 --> 00:00:27,929 AI数据中心全年24小时运转 14 00:00:27,929 --> 00:00:29,170 GPU不能停机 15 00:00:29,170 --> 00:00:32,090 带来的是持续刚性的新增电力需求 16 00:00:32,090 --> 00:00:33,350 也正因为如此 17 00:00:33,350 --> 00:00:35,670 科技巨头疯狂的建数据中心 18 00:00:35,670 --> 00:00:38,829 华尔街的关注点也从芯片逐渐转向了能源 19 00:00:38,829 --> 00:00:41,719 共通性和供电设备这些AI基础设施 20 00:00:41,719 --> 00:00:43,079 今天这期视频呢 21 00:00:43,079 --> 00:00:46,679 我们就沿着AI基础设施这条主线一层层的拆解 22 00:00:46,679 --> 00:00:48,079 从能源光通信 23 00:00:48,079 --> 00:00:49,960 芯片供电再到算力运营 24 00:00:49,960 --> 00:00:52,659 每一层我都会给出一家代表性的公司 25 00:00:52,659 --> 00:00:55,579 并且在视频的最后给出他们的估值分析 26 00:00:55,579 --> 00:00:59,259 所以本期精彩视频你千万不能错过 27 00:01:01,060 --> 00:01:02,600 先把逻辑梳理一下 28 00:01:02,600 --> 00:01:05,150 这一轮AI的竞争到底在拼什么 29 00:01:05,150 --> 00:01:08,189 很多人聊AI关注的都是软件层面的事情 30 00:01:08,189 --> 00:01:11,859 比如OpenAI的模型是不是又升级了GBT6 31 00:01:11,859 --> 00:01:12,739 什么时候发布 32 00:01:12,739 --> 00:01:13,739 谁的参数更多 33 00:01:13,739 --> 00:01:14,700 能力更强 34 00:01:14,700 --> 00:01:15,980 这些当然重要 35 00:01:15,980 --> 00:01:19,060 但是如果把所有的软件应用一层层剥开 36 00:01:19,060 --> 00:01:20,060 看到最底层 37 00:01:20,060 --> 00:01:23,609 你会发现AI其实是一门非常物理的生意 38 00:01:23,609 --> 00:01:24,769 所有模型输出 39 00:01:24,769 --> 00:01:26,750 让每个token在现实世界里 40 00:01:26,750 --> 00:01:29,009 本质上都是电子在高速流动 41 00:01:29,009 --> 00:01:31,448 这些电子在比头发丝还细得多 42 00:01:31,448 --> 00:01:33,219 的硅芯片中不断运算 43 00:01:33,219 --> 00:01:35,359 随后数据则转换成光信号 44 00:01:35,359 --> 00:01:38,259 通过纵横交错的光纤网络高速传输 45 00:01:38,259 --> 00:01:40,799 而整个过程中产生大量的热量 46 00:01:40,799 --> 00:01:44,039 又必须依靠液冷或者是风冷系统不断地带走 47 00:01:44,039 --> 00:01:46,640 才能保证设备持续稳定运行 48 00:01:46,640 --> 00:01:48,920 无论是计算传输还是散热 49 00:01:48,920 --> 00:01:51,799 每个环节都离不开一件事电 50 00:01:51,799 --> 00:01:52,739 换句话说 51 00:01:52,739 --> 00:01:54,849 AI的底层代码是能源 52 00:01:54,849 --> 00:01:57,010 资本的流向往往也是如此 53 00:01:57,010 --> 00:01:59,109 它永远会流向需求最刚性 54 00:01:59,109 --> 00:02:00,640 阻力最小的地方 55 00:02:00,640 --> 00:02:03,140 如果回头看这一轮AI财富周期 56 00:02:03,140 --> 00:02:06,849 你会发现资金的流动轨迹其实非常清晰 57 00:02:06,849 --> 00:02:09,849 第一阶段市场追逐的是最核心的GPU 58 00:02:09,849 --> 00:02:10,449 英伟达 59 00:02:10,449 --> 00:02:12,199 AMD成为最大的赢家 60 00:02:12,199 --> 00:02:13,080 第二阶段 61 00:02:13,080 --> 00:02:14,539 资本开始向上游扩散 62 00:02:14,539 --> 00:02:16,599 流入台积电等晶圆代工厂 63 00:02:16,599 --> 00:02:18,780 以及整个半导体制造生态 64 00:02:18,780 --> 00:02:19,740 第三阶段 65 00:02:19,740 --> 00:02:22,879 大家意识到高带宽存储才是真正的瓶颈 66 00:02:22,879 --> 00:02:25,419 于是资金又涌向了HBM内存 67 00:02:25,419 --> 00:02:28,939 像SK海力士美光这样的公司迅速崛起 68 00:02:28,939 --> 00:02:30,300 而到了第四阶段 69 00:02:30,300 --> 00:02:31,280 也就是今天 70 00:02:31,280 --> 00:02:34,539 资本终于撞上了一堵几乎所有人都绕不开的墙 71 00:02:34,539 --> 00:02:36,520 能源和物理基础设施 72 00:02:36,520 --> 00:02:39,099 因为AI真正缺的已经不是芯片 73 00:02:39,099 --> 00:02:39,949 而是电 74 00:02:39,949 --> 00:02:41,229 有机构预测 75 00:02:41,229 --> 00:02:43,849 在2026年到2028年的期间 76 00:02:43,849 --> 00:02:45,729 美国数据中心的运电需求 77 00:02:45,729 --> 00:02:48,199 将增长至是80~150几瓦 78 00:02:48,199 --> 00:02:50,329 几乎是目前水平的两倍 79 00:02:50,329 --> 00:02:52,508 很多人对于这个数字没有概念 80 00:02:52,508 --> 00:02:53,308 这么说吧 81 00:02:53,308 --> 00:02:54,848 几瓦就是10亿瓦 82 00:02:54,848 --> 00:02:57,500 约等于一座大型核电站的发电能力 83 00:02:57,500 --> 00:03:00,259 而美国目前在运行的大型核反应堆 84 00:03:00,259 --> 00:03:01,710 也不过90多座 85 00:03:01,710 --> 00:03:02,530 并且呢 86 00:03:02,530 --> 00:03:06,090 美国的很多电网仍然建于上世纪七八十年代 87 00:03:06,090 --> 00:03:09,150 面对AI数据中心爆发式增长的用电需求 88 00:03:09,150 --> 00:03:10,550 已经难以承载 89 00:03:10,550 --> 00:03:11,789 而扩建电网 90 00:03:11,789 --> 00:03:12,849 建设变电站 91 00:03:12,849 --> 00:03:14,030 铺设输电线路 92 00:03:14,030 --> 00:03:16,629 从审批到施工往往需要五到10年 93 00:03:16,629 --> 00:03:18,310 两个问题相互叠加 94 00:03:18,310 --> 00:03:20,830 就导致整个行业最大的瓶颈出现了 95 00:03:20,830 --> 00:03:22,769 ETM也就是交付时间 96 00:03:22,769 --> 00:03:26,008 所以这个时候就会出现一个交付时间带来的 97 00:03:26,008 --> 00:03:27,430 供需错配问题 98 00:03:27,430 --> 00:03:28,629 当需求暴涨 99 00:03:28,629 --> 00:03:30,770 而供给来不及跟得上的时候 100 00:03:30,770 --> 00:03:32,569 产业链里最稀缺的资源 101 00:03:32,569 --> 00:03:34,750 往往就拥有最强的定价权 102 00:03:34,750 --> 00:03:35,849 更重要的是 103 00:03:35,849 --> 00:03:38,909 缺电并不是AI泡沫带来的短期现象 104 00:03:38,909 --> 00:03:42,490 而是AI时代必须长期面对的一项基础约束 105 00:03:42,490 --> 00:03:44,129 AI如果要继续发展 106 00:03:44,129 --> 00:03:45,629 必须要能源跟得上 107 00:03:45,629 --> 00:03:46,590 甚至可以说 108 00:03:46,590 --> 00:03:48,030 即便未来的某一天 109 00:03:48,030 --> 00:03:49,889 大模型的发展速度放缓 110 00:03:49,889 --> 00:03:52,409 或者AI行业经历阶段性的降温 111 00:03:52,409 --> 00:03:54,840 电力的需求也不会因此消失 112 00:03:54,840 --> 00:03:57,520 因为真正耗电的从来不是恰的GBT 113 00:03:57,520 --> 00:03:58,659 这个应用本身 114 00:03:58,659 --> 00:04:00,639 而是支撑整个大语言模型 115 00:04:00,639 --> 00:04:02,550 运行和推理的数据中心 116 00:04:02,550 --> 00:04:05,550 所以谁能绕开传统的电网快速供电 117 00:04:05,550 --> 00:04:08,509 谁就会成为华尔街新的风箱 118 00:04:10,139 --> 00:04:13,139 很多朋友们听到这里可能会提出一个疑问 119 00:04:13,139 --> 00:04:16,089 不是说核能是最理想的解决方案吗 120 00:04:16,089 --> 00:04:17,470 这个方向没有错 121 00:04:17,470 --> 00:04:19,490 核电能够稳定持续地提供 122 00:04:19,490 --> 00:04:21,399 24小时不间断的供电 123 00:04:21,399 --> 00:04:23,538 非常适合支撑AI数据中心 124 00:04:23,538 --> 00:04:25,928 这种全天候运行的刚性负载 125 00:04:25,928 --> 00:04:27,108 从长期来看 126 00:04:27,108 --> 00:04:30,519 它几乎是所有科技巨头都认可的终极方向 127 00:04:30,519 --> 00:04:33,000 但请注意我们说的是长期 128 00:04:33,000 --> 00:04:35,399 而长期也就意味着一个问题 129 00:04:35,399 --> 00:04:37,038 实际应用太慢 130 00:04:37,038 --> 00:04:40,478 一座大型核电站从审批建设到正式并网 131 00:04:40,478 --> 00:04:42,358 往往需要接近10年的时间 132 00:04:42,358 --> 00:04:45,360 比我们的传统电网建设时间还要长 133 00:04:45,360 --> 00:04:47,540 现在开始见证真正投入使用 134 00:04:47,540 --> 00:04:49,360 很可能已经是2033年 135 00:04:49,360 --> 00:04:51,370 甚至是2035年以后 136 00:04:51,370 --> 00:04:53,050 而且这个建设过程中 137 00:04:53,050 --> 00:04:54,850 你还需要面对供应链监管 138 00:04:54,850 --> 00:04:57,279 审批和成本超支等各种挑战 139 00:04:57,279 --> 00:04:59,720 美国佐治亚州的沃格特勒核电项目 140 00:04:59,720 --> 00:05:01,259 就是一个典型的案例 141 00:05:01,259 --> 00:05:03,079 建设周期长达十多年 142 00:05:03,079 --> 00:05:05,829 最终的成本也远远超过最初的预算 143 00:05:05,829 --> 00:05:07,810 而在这个漫长的空窗期中 144 00:05:07,810 --> 00:05:11,220 布朗姆energy be1这家公司找到了自己的机会 145 00:05:11,220 --> 00:05:14,259 B1提供的不是未来10年的能源方案 146 00:05:14,259 --> 00:05:17,360 而是未来几个月就能落地的解决方案 147 00:05:17,360 --> 00:05:21,139 它的核心产品是模块化固体氧化物燃料电池 148 00:05:21,139 --> 00:05:22,579 再搭配燃气轮机 149 00:05:22,579 --> 00:05:24,610 实现数据中心现场发电 150 00:05:24,610 --> 00:05:26,709 它最大的价值就是帮助客户 151 00:05:26,709 --> 00:05:28,860 减少对于传统电网的依赖 152 00:05:28,860 --> 00:05:31,420 过去一个数据中心申请接触电网 153 00:05:31,420 --> 00:05:32,699 可能要排队5年 154 00:05:32,699 --> 00:05:34,300 而B1给出的承诺是 155 00:05:34,300 --> 00:05:36,240 从下单到设备部署完成 156 00:05:36,240 --> 00:05:37,980 最快只需要90天 157 00:05:37,980 --> 00:05:40,100 从5年缩短到90天 158 00:05:40,100 --> 00:05:41,399 对于AI公司来说 159 00:05:41,399 --> 00:05:43,360 这几乎就是降维打击 160 00:05:43,360 --> 00:05:45,829 那他到底是怎么做到的呢 161 00:05:45,829 --> 00:05:48,600 其实他们公司的技术原理并不复杂 162 00:05:48,600 --> 00:05:51,699 燃气轮机就像是喷气式飞机的发动机 163 00:05:51,699 --> 00:05:53,699 只不过它不是推动飞机飞行 164 00:05:53,699 --> 00:05:55,459 而是带动发电机发电 165 00:05:55,459 --> 00:05:57,000 听起来有点传统 166 00:05:57,000 --> 00:05:59,779 但它却是目前能够快速大规模部署的 167 00:05:59,779 --> 00:06:01,430 成熟发电方案之一 168 00:06:01,430 --> 00:06:04,990 be1进一步把这些设备做成了标准化的模块 169 00:06:04,990 --> 00:06:07,689 客户需要多少电就部署多少模块 170 00:06:07,689 --> 00:06:10,759 设备直接用卡车用到数据中心现场 171 00:06:10,759 --> 00:06:13,019 完成安装后即可投入运行 172 00:06:13,019 --> 00:06:16,798 很快就能为成千上万张GPU提供稳定的电力 173 00:06:16,798 --> 00:06:19,459 资本市场也很快注意到了这家公司 174 00:06:19,459 --> 00:06:23,259 而最近新起的美股新人股市LEIPOD公开披露 175 00:06:23,259 --> 00:06:24,980 13F持仓中就发现了 176 00:06:24,980 --> 00:06:27,160 他将B1列入核心投资组合 177 00:06:27,160 --> 00:06:28,220 这也反映出来 178 00:06:28,220 --> 00:06:29,540 一部分长期投资者 179 00:06:29,540 --> 00:06:32,470 开始压入AI能源基础设施这条赛道 180 00:06:32,470 --> 00:06:33,750 而从基本面看 181 00:06:33,750 --> 00:06:36,990 B1近期的业绩同样验证了市场的需求 182 00:06:36,990 --> 00:06:39,069 公司2026年第一季度 183 00:06:39,069 --> 00:06:41,509 预计实现了7.5亿美元的营收 184 00:06:41,509 --> 00:06:44,180 同比增长大约是130% 185 00:06:44,180 --> 00:06:47,480 同时它还实现了大约是7000万美元的利润 186 00:06:47,480 --> 00:06:51,240 这说明这种需求已经开始真正转化为业绩增长 187 00:06:51,240 --> 00:06:52,220 更重要的是 188 00:06:52,220 --> 00:06:54,480 大客户开始用真金白银投票 189 00:06:54,480 --> 00:06:57,839 例如甲骨文正在建设的大型AI数据中心网络 190 00:06:57,839 --> 00:07:01,120 它其中的部分项目就采用了be e的供电方案 191 00:07:01,120 --> 00:07:03,240 为数据中心提供稳定的电力 192 00:07:03,240 --> 00:07:06,160 那同时我也要对看到这里的朋友们说一句话 193 00:07:06,160 --> 00:07:07,720 就是我们对待这家公司 194 00:07:07,720 --> 00:07:09,759 要保持一个客观理性的态度 195 00:07:09,759 --> 00:07:12,709 因为毕业这家公司它并不是没有风险 196 00:07:12,709 --> 00:07:13,910 它的挑战在于 197 00:07:13,910 --> 00:07:17,250 当项目规模从几十兆瓦扩大到几几瓦之后 198 00:07:17,250 --> 00:07:19,050 它是否还能够按时交付 199 00:07:19,050 --> 00:07:20,129 稳定运行 200 00:07:20,129 --> 00:07:21,370 无论是制造能力 201 00:07:21,370 --> 00:07:24,230 供应链管理还是现场部署和后期的运维 202 00:07:24,230 --> 00:07:27,120 对于B来说都是前所未有的挑战 203 00:07:27,120 --> 00:07:28,759 这也导致了B1的股价 204 00:07:28,759 --> 00:07:31,089 现在处于一个高位震荡的趋势 205 00:07:31,089 --> 00:07:32,569 但我们实话实说 206 00:07:32,569 --> 00:07:33,569 至少在当下 207 00:07:33,569 --> 00:07:36,939 我认为这些风险并没有改变一个事实是什么 208 00:07:36,939 --> 00:07:37,420 事实呢 209 00:07:37,420 --> 00:07:39,319 就是对于科技巨头来说 210 00:07:39,319 --> 00:07:41,240 真正稀缺的已经不是设备 211 00:07:41,240 --> 00:07:42,259 而是时间 212 00:07:42,259 --> 00:07:44,660 且能够把数据中心的上线时间 213 00:07:44,660 --> 00:07:46,459 从几年缩短到几个月 214 00:07:46,459 --> 00:07:49,779 谁就掌握了整个AI产业链最有价值的资源 215 00:07:49,779 --> 00:07:52,899 所以与其说科技公司买的是B1的设备 216 00:07:52,899 --> 00:07:56,310 不如说他们买的是自己未来高速发展的可能性 217 00:07:56,310 --> 00:07:58,689 而未来当核电真正成熟之后 218 00:07:58,689 --> 00:08:01,069 B1未必是最终的能源解决方案 219 00:08:01,069 --> 00:08:03,779 因为核电方案的确非常有优势 220 00:08:03,779 --> 00:08:05,759 但在核呢全面接棒之前 221 00:08:05,759 --> 00:08:07,540 这段长达数年的过渡期 222 00:08:07,540 --> 00:08:10,158 很可能正是B1价值最大的阶段 223 00:08:10,158 --> 00:08:11,319 那顺便说一句 224 00:08:11,319 --> 00:08:12,759 很多朋友们都会问我 225 00:08:12,759 --> 00:08:14,860 我平时是怎么研究公司的 226 00:08:14,860 --> 00:08:17,660 那除了看财报和一些付费软件之外 227 00:08:17,660 --> 00:08:21,300 我还会用mobs搜索去跟踪机构的资金动向 228 00:08:21,300 --> 00:08:23,720 市场的情绪以及一个热点的变化 229 00:08:23,720 --> 00:08:25,399 并且呢有时候有时间 230 00:08:25,399 --> 00:08:28,240 我也会在上面发表一些我的个人观点 231 00:08:28,240 --> 00:08:31,459 那这个链接呢是已经放在了我的频道主页 232 00:08:31,459 --> 00:08:33,620 也为了方便大家使用这个软件 233 00:08:33,620 --> 00:08:35,419 我也出了一个具体的教程 234 00:08:35,419 --> 00:08:37,980 有兴趣的朋友们可以自己去看一下 235 00:08:37,980 --> 00:08:40,740 那接下来我们精彩继续 236 00:08:42,458 --> 00:08:44,658 那前面我们聊了电力的发展 237 00:08:44,658 --> 00:08:46,239 以及电力的相关公司 238 00:08:46,239 --> 00:08:49,538 接下来我们再来讲一个和电力息息相关的瓶颈 239 00:08:49,538 --> 00:08:50,990 就是数据传输 240 00:08:50,990 --> 00:08:52,590 从25年年底开始 241 00:08:52,590 --> 00:08:54,870 整个美股市场有一个最火热的词 242 00:08:54,870 --> 00:08:56,350 我想大家应该都听过 243 00:08:56,350 --> 00:08:58,029 那就是光进同退 244 00:08:58,029 --> 00:09:00,549 那这条赛道最受关注的公司之一 245 00:09:00,549 --> 00:09:02,480 就是ROMANALATE 246 00:09:02,480 --> 00:09:05,460 它主要提供的是激光发射器和接收器 247 00:09:05,460 --> 00:09:07,639 把电信号转换成光信号 248 00:09:07,639 --> 00:09:09,379 在完成另一端的还原 249 00:09:09,379 --> 00:09:11,529 随着AI数据中心的不断扩建 250 00:09:11,529 --> 00:09:13,370 市场预计它的相关产品 251 00:09:13,370 --> 00:09:16,220 今年的出货量有机会达到去年的三倍 252 00:09:16,220 --> 00:09:17,360 与此同时呢 253 00:09:17,360 --> 00:09:18,740 康宁也正在受益 254 00:09:18,740 --> 00:09:20,740 它提供的是高纯度的光纤 255 00:09:20,740 --> 00:09:23,159 是整个光通信最基础的材料 256 00:09:23,159 --> 00:09:25,590 无论是光模块还是光纤扩展 257 00:09:25,590 --> 00:09:26,909 都需要复杂的工艺 258 00:09:26,909 --> 00:09:28,470 和台积电扩产晶圆 259 00:09:28,470 --> 00:09:30,610 SK海力士扩展HBM一样 260 00:09:30,610 --> 00:09:33,139 不是有需求就能够马上提升产能 261 00:09:35,779 --> 00:09:37,899 还有一个更容易被忽略的领域 262 00:09:37,899 --> 00:09:39,450 就是芯片级的配电 263 00:09:39,450 --> 00:09:42,049 很多人以为英伟达什么都是自己做 264 00:09:42,049 --> 00:09:43,070 其实并不是 265 00:09:43,070 --> 00:09:45,250 英伟达是一家fabulous公司 266 00:09:45,250 --> 00:09:46,950 也就是吴京源的公司 267 00:09:46,950 --> 00:09:48,730 他只是负责芯片设计 268 00:09:48,730 --> 00:09:50,639 然后再交给台积电制造 269 00:09:50,639 --> 00:09:54,480 但真正困难的是一颗拥有数百亿晶体管的GPU 270 00:09:54,480 --> 00:09:57,990 如果把巨大的电流精准分配到每一个计算端沿 271 00:09:57,990 --> 00:10:00,789 并且在不同负载下动态调整电压 272 00:10:00,789 --> 00:10:03,279 同时避免过热甚至销毁芯片 273 00:10:03,279 --> 00:10:06,339 而这个领域最重要的玩家就是麦威尔 274 00:10:06,339 --> 00:10:08,178 今年的COMPUTX大会上 275 00:10:08,178 --> 00:10:10,019 黄仁勋公开提到了迈威尔 276 00:10:10,019 --> 00:10:10,778 被表示 277 00:10:10,778 --> 00:10:13,889 他有潜力成长为一家万亿美元市值的公司 278 00:10:13,889 --> 00:10:16,110 这句话迅速点燃市场的情绪 279 00:10:16,110 --> 00:10:18,230 麦威尔的股价随后一度大涨 280 00:10:18,230 --> 00:10:20,799 并且成功进入了标普500指数 281 00:10:20,799 --> 00:10:24,559 那当然漫威尔真正的价值并不只是来自英伟达 282 00:10:24,559 --> 00:10:26,740 随着博通持续布局AI芯片 283 00:10:26,740 --> 00:10:27,159 Meta 284 00:10:27,159 --> 00:10:30,419 谷歌等科技巨头也纷纷研发自己的自研芯片 285 00:10:30,419 --> 00:10:33,269 希望能够降低对于英伟达GPU的依赖 286 00:10:33,269 --> 00:10:35,470 但是无论是谁设计这个芯片 287 00:10:35,470 --> 00:10:38,309 都绕不开芯片内部供电设计这个难题 288 00:10:38,309 --> 00:10:39,210 也就是说 289 00:10:39,210 --> 00:10:40,990 只要AI芯片持续升级 290 00:10:40,990 --> 00:10:42,909 这样需求就不会消失 291 00:10:42,909 --> 00:10:44,309 从这个角度来看 292 00:10:44,309 --> 00:10:47,009 迈威尔服务的不是一某一家芯片公司 293 00:10:47,009 --> 00:10:49,000 而是整个AI芯片产业 294 00:10:49,000 --> 00:10:52,220 未来不管最后是谁赢得了AI芯片大战 295 00:10:52,220 --> 00:10:54,700 负责解决底层供电问题的公司 296 00:10:54,700 --> 00:10:58,480 都有机会持续享受整个产业成长的红利 297 00:11:00,600 --> 00:11:04,110 现在让我们把视角从硬件拉回到商业模式 298 00:11:04,110 --> 00:11:06,470 在这一轮AI基础设施浪潮里面 299 00:11:06,470 --> 00:11:07,850 出现了一类新玩家 300 00:11:07,850 --> 00:11:08,429 New cloud 301 00:11:08,429 --> 00:11:09,879 也就是星云公司 302 00:11:09,879 --> 00:11:12,360 其中的代表有coffee和奈贝尔等等 303 00:11:12,360 --> 00:11:15,659 他们本质上是AI时代的专业算力运营商 304 00:11:15,659 --> 00:11:17,840 为什么会出现这类公司呢 305 00:11:17,840 --> 00:11:19,259 因为如果你是metal 306 00:11:19,259 --> 00:11:21,610 谷歌准备砸几百亿美元做个AI 307 00:11:21,610 --> 00:11:24,470 你真的愿意自己去买地批店接网 308 00:11:24,470 --> 00:11:25,350 建变电站 309 00:11:25,350 --> 00:11:25,950 铺光纤 310 00:11:25,950 --> 00:11:27,580 再搭整座数据中心吗 311 00:11:27,580 --> 00:11:29,059 理论上你可以做到 312 00:11:29,059 --> 00:11:30,299 但是现实情况上 313 00:11:30,299 --> 00:11:31,879 这些事又慢又复杂 314 00:11:31,879 --> 00:11:34,509 根本不是科技巨头最擅长的部分 315 00:11:34,509 --> 00:11:36,789 他们真正想做的是训练模型 316 00:11:36,789 --> 00:11:37,590 开发产品 317 00:11:37,590 --> 00:11:38,820 而不是盖机房 318 00:11:38,820 --> 00:11:41,340 于是new cloud就成为了中间层 319 00:11:41,340 --> 00:11:44,179 像NBS这样的公司会提前把土地 320 00:11:44,179 --> 00:11:47,068 电力网络散热和数据中心都准备好 321 00:11:47,068 --> 00:11:49,869 客户只需要租用现成的GPU集群 322 00:11:49,869 --> 00:11:52,049 就能够立刻开始训练模型 323 00:11:52,049 --> 00:11:53,230 对于客户来说 324 00:11:53,230 --> 00:11:54,470 买到的不只是算力 325 00:11:54,470 --> 00:11:55,470 更是时间 326 00:11:55,470 --> 00:11:57,789 NE贝尔斯之所以能够做这件事情 327 00:11:57,789 --> 00:11:58,970 也有自己的积累 328 00:11:58,970 --> 00:12:01,620 它脱胎与烟DEX的数据中心业务 329 00:12:01,620 --> 00:12:03,679 长期运营超大规模基础设施 330 00:12:03,679 --> 00:12:06,078 让它具备了很强的稀土工程能力 331 00:12:06,078 --> 00:12:08,798 这种努力不是短时间就能够复制的 332 00:12:08,798 --> 00:12:11,279 市场的需求也已经验证了这一点 333 00:12:11,279 --> 00:12:13,960 NEIGHBS今年一季度的收入同比增长 334 00:12:13,960 --> 00:12:15,320 接近700% 335 00:12:15,320 --> 00:12:18,500 说明AI基础设施的租赁正在快速放量 336 00:12:18,500 --> 00:12:20,399 这背后呢有两层逻辑 337 00:12:20,399 --> 00:12:22,110 第一层是时间套利 338 00:12:22,110 --> 00:12:25,750 一个新的数据中心从申请电力到真正接入电网 339 00:12:25,750 --> 00:12:27,299 可能需要再等5年 340 00:12:27,299 --> 00:12:29,919 而coffee和neighbors因为更早的布局 341 00:12:29,919 --> 00:12:31,460 已经提前拿到了土地 342 00:12:31,460 --> 00:12:33,230 电力指标和审批资源 343 00:12:33,230 --> 00:12:36,129 所以当meta和微软需要快速扩张的时候 344 00:12:36,129 --> 00:12:38,629 他们愿意签下数百亿美元的合同 345 00:12:38,629 --> 00:12:41,679 本质上买的就是马上能够上线的能力 346 00:12:41,679 --> 00:12:43,559 第二层呢是财务套利 347 00:12:43,559 --> 00:12:45,580 科技公司自己建数据中心 348 00:12:45,580 --> 00:12:47,419 要承担巨额的资本开支 349 00:12:47,419 --> 00:12:49,639 短期现金流的压力很大 350 00:12:49,639 --> 00:12:52,039 如果改成像new cloud租用算力 351 00:12:52,039 --> 00:12:53,960 这笔钱就变成了运营开支 352 00:12:53,960 --> 00:12:55,799 财报更好看也更灵活 353 00:12:55,799 --> 00:12:57,960 甚至英伟达也不只是卖GPU 354 00:12:57,960 --> 00:12:59,519 还直接投资了NBAS 355 00:12:59,519 --> 00:13:02,700 帮助new克劳的扩张形成了一个完整的闭环 356 00:13:02,700 --> 00:13:03,740 一边卖芯片 357 00:13:03,740 --> 00:13:05,710 一边扶持最大的租赁平台 358 00:13:05,710 --> 00:13:06,850 与此同时呢 359 00:13:06,850 --> 00:13:09,089 GPU的资产逻辑也正在变化 360 00:13:09,089 --> 00:13:10,948 过去他按照5年折旧 361 00:13:10,948 --> 00:13:12,869 但是现在AI的需求太强 362 00:13:12,869 --> 00:13:15,849 很多34年前买的GPU依然供不应求 363 00:13:15,849 --> 00:13:17,470 租金还在继续上涨 364 00:13:17,470 --> 00:13:19,529 他正在从传统的it设备 365 00:13:19,529 --> 00:13:22,700 变成能够持续产生现金流的基础设施资产 366 00:13:22,700 --> 00:13:23,779 甚至cm1 367 00:13:23,779 --> 00:13:25,860 芝加哥商品交易所都开始研究 368 00:13:25,860 --> 00:13:28,679 与GPU算力相关的指数和交易产品 369 00:13:28,679 --> 00:13:31,639 说明算力金融化已经走在了路上 370 00:13:31,639 --> 00:13:34,379 所以你会发现AI的底层并不只是模型 371 00:13:34,379 --> 00:13:36,899 而是一整套物理世界的基础设施 372 00:13:36,899 --> 00:13:38,419 new cloud解决部署 373 00:13:38,419 --> 00:13:40,019 迈威尔负责供电设计 374 00:13:40,019 --> 00:13:43,879 ROMANA和康宁推动光通信BE解决供电难题 375 00:13:43,879 --> 00:13:46,240 我们在屏幕上面问GBT一个问题 376 00:13:46,240 --> 00:13:47,620 看到了一句回答 377 00:13:47,620 --> 00:13:49,000 这背后却是能源 378 00:13:49,000 --> 00:13:51,789 通信芯片和散热系统的协同运转 379 00:13:51,789 --> 00:13:53,470 所以从这个层面来说 380 00:13:53,470 --> 00:13:55,470 我觉得AI基础设施这个产业 381 00:13:55,470 --> 00:13:57,330 大家可以去认真研究一下 382 00:13:57,330 --> 00:14:00,509 从而不让自己错过下一个爆发期 383 00:14:02,440 --> 00:14:05,879 那最后我们把这四家公司放在同一个框架下 384 00:14:05,879 --> 00:14:06,759 做一个对比 385 00:14:06,759 --> 00:14:08,879 这里我们不采用DCF模型 386 00:14:08,879 --> 00:14:10,659 我们采用市盈率的估值法 387 00:14:10,659 --> 00:14:13,639 主要就是分析华尔街目前对于这四家公司 388 00:14:13,639 --> 00:14:15,320 2028年的一致预期 389 00:14:15,320 --> 00:14:17,279 包括未来的EPS营收 390 00:14:17,279 --> 00:14:19,620 以及市场愿意给予的估值倍数 391 00:14:19,620 --> 00:14:20,980 那需要强调的是 392 00:14:20,980 --> 00:14:22,240 这不是我的预测 393 00:14:22,240 --> 00:14:24,480 而是基于市场当前的一致预期 394 00:14:24,480 --> 00:14:26,210 推算出来的理论价值 395 00:14:26,210 --> 00:14:28,769 那这个数据来源是来自于thinking阿尔法 396 00:14:28,769 --> 00:14:30,750 这可信度还是有一定的保障 397 00:14:30,750 --> 00:14:34,149 我们首先说一下BEBE到2028年的时候 398 00:14:34,149 --> 00:14:38,149 市场一致预期它的EPS大约会来到7.27美元 399 00:14:38,149 --> 00:14:39,230 如果到那个时候 400 00:14:39,230 --> 00:14:42,389 市场愿意给他40.6倍的远期市盈率 401 00:14:42,389 --> 00:14:45,960 那么对应的股价大致会在295美元左右 402 00:14:45,960 --> 00:14:48,340 LITE的增长弹性会更大 403 00:14:48,340 --> 00:14:49,000 市场预计 404 00:14:49,000 --> 00:14:51,679 它在2028年的EPS可能会达到 405 00:14:51,679 --> 00:14:53,309 28.28美元 406 00:14:53,309 --> 00:14:56,330 按照25.9倍的远期市盈率来算 407 00:14:59,399 --> 00:15:02,220 迈威尔则是因为这个财年口径不同 408 00:15:02,220 --> 00:15:03,200 2029财年 409 00:15:03,200 --> 00:15:06,059 它其实对应的就是2028自然年的业绩 410 00:15:06,059 --> 00:15:07,620 那么按照市场的预期 411 00:15:07,620 --> 00:15:10,818 他那一年的EPS大约是9.12美元 412 00:15:10,818 --> 00:15:13,639 如果估值维持在27.3倍附近 413 00:15:13,639 --> 00:15:16,909 对应的股价大概是在249美元 414 00:15:16,909 --> 00:15:18,450 至于NE贝尔斯的话 415 00:15:18,450 --> 00:15:20,000 它属于另一种情况 416 00:15:20,000 --> 00:15:23,279 这家公司它目前是属于一个高速扩张阶段 417 00:15:23,279 --> 00:15:26,200 我们去看它的估值会发现有一些是复制 418 00:15:26,200 --> 00:15:29,200 那所以这家公司利润和自由现金流 419 00:15:29,200 --> 00:15:31,059 都不是市场关注的重点 420 00:15:31,059 --> 00:15:32,419 华尔街更关注的是 421 00:15:32,419 --> 00:15:34,919 他未来几年的收入能够增长的多快 422 00:15:34,919 --> 00:15:38,259 以及他手里的算力资源到底值多少钱 423 00:15:38,259 --> 00:15:40,659 那奈维尔斯今年一季度的营收 424 00:15:40,659 --> 00:15:42,559 同比增长接近700% 425 00:15:42,559 --> 00:15:45,828 同时他拥有了460亿美元的合同储备 426 00:15:45,828 --> 00:15:47,969 这个客户是包括了metal微软 427 00:15:47,969 --> 00:15:51,100 并且获得了英伟达20亿美元的战略支持 428 00:15:51,100 --> 00:15:54,480 按照目前市场约500亿美元的市值计算 429 00:15:54,480 --> 00:15:58,309 它对应的forward的PS大约是15~17倍 430 00:15:58,309 --> 00:16:00,909 目前华尔街给出了一个平均目标价 431 00:16:00,909 --> 00:16:02,950 大约是在244美元 432 00:16:02,950 --> 00:16:05,870 最乐观的机构呢是看到了380美元 433 00:16:05,870 --> 00:16:07,789 不过这里我要提醒一下大家 434 00:16:07,789 --> 00:16:11,039 这些数字并不是未来一定会达到的目标价 435 00:16:11,039 --> 00:16:12,840 因为这个预计它随时都会变 436 00:16:12,840 --> 00:16:13,720 可能会更高 437 00:16:13,720 --> 00:16:14,879 也可能会更低 438 00:16:14,879 --> 00:16:17,669 他们主要是建立在两个假设之上 439 00:16:17,669 --> 00:16:20,110 第一就是公司未来几年的业绩 440 00:16:20,110 --> 00:16:22,129 能够达到市场目前的预期 441 00:16:22,129 --> 00:16:24,009 第二就是到2028年 442 00:16:24,009 --> 00:16:27,299 市场仍然愿意给予今天相近的估值倍数 443 00:16:27,299 --> 00:16:29,379 只要任何一个假设发生变化 444 00:16:29,379 --> 00:16:32,879 竞争的股价都有可能会高于或低于这个水平 445 00:16:32,879 --> 00:16:34,840 所以这组数据更大的意义 446 00:16:34,840 --> 00:16:38,000 包括我分析得出来的结论并不是预测未来 447 00:16:38,000 --> 00:16:39,600 而是帮助我们理解 448 00:16:39,600 --> 00:16:40,120 华尔街 449 00:16:40,120 --> 00:16:43,480 今天到底在为这些AI基础设施公司定价什么 450 00:16:43,480 --> 00:16:45,899 又提前记住了多少成长预期 451 00:16:45,899 --> 00:16:48,299 这样子你在面对这四家公司的时候 452 00:16:48,299 --> 00:16:49,299 心中更有底气 453 00:16:49,299 --> 00:16:51,500 也更不容易做出错误的判断 454 00:16:51,500 --> 00:16:54,460 那我们本期视频到这里就结束了 455 00:16:54,460 --> 00:16:55,860 希望这期视频之后 456 00:16:55,860 --> 00:16:59,549 大家能够对AI技术设施这一层有更深刻的了解 457 00:16:59,549 --> 00:17:02,210 也欢迎大家点赞订阅ruby投资笔记 458 00:17:02,210 --> 00:17:04,049 不错过下一期精彩视频 459 00:17:04,049 --> 00:17:05,089 除此之外呢 460 00:17:05,089 --> 00:17:06,529 也可以在评论区留下 461 00:17:06,529 --> 00:17:09,509 大家最近在研究或者是想要知道的公司 462 00:17:09,509 --> 00:17:11,609 我们可以一起碰撞一下思路 463 00:17:11,609 --> 00:17:12,410 我是ruby 464 00:17:12,410 --> 00:17:13,410 感谢您的观看 465 00:17:13,410 --> 00:17:15,559 咱们一起也会下期再见拜
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| 嘻喜蛤哈哈 | 现在进还能吃上肉吗[笑哭] | 0 | 0 | 2026-07-10 16:48 |
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