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方正富邦乔培涛:风暴之后,该往前看了

2026-8-11 19:10| 发布者: .| 查看: 0| 评论: 0

这段时间市场发生了不少事,产业端也有几个值得拆解的变化。我这个人习惯用工程思维看问题——先把系统拆开,看看哪些零件在转,哪些在卡,然后再决定往哪儿发力。

今天就从最近的几个变化聊起。

一、7月的风暴,和风暴之后

7月那波急跌,很多人应该还记得那种感觉——打开账户,深呼吸,再关掉。但做投资不能靠感觉,得靠变量。之前我们预判风险时,锁定了三个关键变量。现在回头看,这三个变量已经发生了明显的变化:

变量一:宏观风险大幅收敛

之前市场最怕两件事——美联储加息,和海峡冲突把油价推到100美元。现在呢?冲突在缓和,油价在回落,加息预期基本被打消。用我们工科男的话说,系统的外部扰动项在收敛,这给了市场一个喘息窗口。

变量二:AI产业的ROI验证过关

之前有人担心美国云厂商的资本开支增速撑不住、自由现金流会崩。结果四大云厂商的财报出来,云业务发展良好,投资回报周期、订单增速这些硬指标,都比预期要好。翻译一下:AI不是在烧钱,是在赚钱。至少目前数据是这么说的。

变量三:交易拥挤度出清

7月之前科技板块的交易拥挤度已经到了危险水平——所有人都挤在同一侧。7月那波急跌,本质上就是一次拥挤度的被动出清。现在杠杆资金已经回到年初水平,筹码结构干净了很多。

三个变量同时改善,结论就比较清晰了:风暴之后,该往前看了。

二、模型军备竞赛:Scale Law依然有效

最近两三个月,模型圈简直在打军备竞赛。你发一个,我发一个,能力一浪盖过一浪。尤其国产开源模型的进步,说实话,超出了我年初的预期。

但作为一个理工科出身的投资人,我关心的不是谁家模型跑分更高,而是背后的技术路径。拆开来看,能力提升主要靠两条线:

第一条线:参数量继续堆

3T已经是新模型的标配,在研的已经往10T甚至更高走了。这不是炫技,这是Scale Law的要求——你想要更聪明的模型,就得给它更大的“脑容量”。

第二条线:后训练大量运用

通过RLHF、DPO等方法,让模型在编程、推理、工具调用等特定场景下的表现大幅提升。这是“调教”的功夫。

这两条线合在一起说明一件事:Scale Law仍然有效。更大的参数 = 更强的智能 = 更猛的硬件需求。算力、显存、带宽,一个都不能少。

换句话说,这场军备竞赛的终点,可能不在模型层,而在硬件层。

三、“减存增光”:一个正在发生的技术拐点

英伟达的新答案

给大家拆解一个有意思的产业矛盾:

内存行业的资本开支增速只有20%-30%,而AI算力的资本开支增速高达60%。这两个数字的剪刀差,直接导致HBM供不应求,价格暴涨。内存占服务器的价值量比重,已经从10%飙到了接近40%。

这个局面英伟达不可能坐视不管。于是新一代Rubin Ultra服务器给出了一个新方向——“减存增光”。

什么意思?简单说就是:减少单个GPU的HBM配置量,然后用高速光互联把更多GPU和存储连起来,搞显存池化。用更少的存储硬件,通过更强的网络架构,达到等效甚至更优的效果。

这个方案带来的产业影响有两个:

一是HBM的紧迫度边际下降。用量还在增长,但增长斜率和天花板会被压低。对HBM产业链来说,不是利空,是“利空出尽后的慢变量”。

二是互联带宽需求暴增。尤其是576超大集群方案,把scale up的互联需求拉到了一个全新量级。光通信占服务器价值量的比重,从4%涨到12%——翻了3倍。

CPO元年,和那些“卡脖子”的环节

增量弹性最大的地方在哪儿?柜内GPU交换机之间的光互联。这直接加速了NPO和CPO的落地。

CPO(共封装光学)不是一个新概念,但今年可能是它真正从PPT走向产线的一年。降低延迟和功耗的物理需求摆在那里,新的Ultra方案在工程上也在推着它往前走。我倾向于认为,明年将是CPO的落地元年。

另外,云厂商在不错的投资回报预期下并没有大幅削减资本开支,导致一些瓶颈环节依然紧张——存储、电子布、铜箔、光纤……很多环节两年后能大幅缓解,但远水解不了近渴。中  短期内,这些环节仍有涨价的可能。

做投资嘛,就是在这种“短期供需错配”里找机会。

四、策略调整:从防守到进攻

落实到投资上,讲四句话:

1.风暴之后,攻守转换。我们的策略从之前的保守稳健,转为更加积极进取。风险变量收敛了,就该提高仓位弹性。

2.AI仍然是未来一年全市场增速最快的方向。没有见到资金瓶颈,也没有见到规模天花板。模型在军备竞赛,硬件端的需求只会越来越大。

3.“减存增光”或许是未来两年的大趋势。充分重视NPO、CPO等新光互联方案的技术进展。这条线的受益公司,弹性可能比大家想象的大。

4.瓶颈和涨价环节仍有阶段性机会。供需错配就是确定性。在远水没来之前,近渴里藏着alpha。

每一轮策略调整,选择什么方向、放弃什么方向,都不是拍脑袋,而是我们对宏观、市场、产业、技术四个维度的交叉验证和紧密跟踪。投研这件事,本质上就是在信息不完备的条件下,尽可能提高决策的胜率。

我不敢说每次都对,但我可以保证,每一次判断背后都有数据和逻辑在撑着。

潮平两岸阔,风正一帆悬。风暴过去了,该往前看了。

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