AI盘前大利好!美国发布AI国策,谷歌上调资本开支,英伟达涨超2% 美股ai政策 ai利好美股
创始人
2025-07-24 08:23:02
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昨天星际之门的分歧更多是短期扰动,OpenAI、Meta、Xai近期大动作都印证了AI军备竞赛加速,而昨晚AI又迎来两大利好。

当地时间周三,白宫发布了人工智能(AI)行动计划,提出了一揽子政策建议与产业举措,旨在巩固美国在AI领域的全球领导者地位。这一计划围绕三大支柱展开:加速创新、在美国本土构建AI基础设施,以及让美国硬件和软件成为全球AI创新的“标准”平台。



白宫AI事务“沙皇”戴维·萨克斯当天表示:“AI是一项革命性的技术,有可能改变全球经济并改变世界的力量平衡。为了保持领先的经济和军事强国地位,美国必须赢得这场竞赛。”

AI行动计划要求简化对数据中心、半导体制造设施和能源基础设施的项目许可流程。特朗普政府还将与美国科技公司合作,向美国盟友提供“全套AI出口套餐”——AI模型、硬件和软件,以努力确保美国技术成为全球标准,这也是硅谷领导人士呼吁的举措。

再来看业绩,安费诺25Q2营收业绩均大超预期,主因GB200机柜出货量环比大幅提升,I/O 连接器跟随光模块需求爆发式增长,AEC需求提升等。25Q2营收56.50亿美元(同比+56.53%,环比+17.45%),原本预期营收在49-50亿美元(同比增长36%-39%);归母净利润10.91亿美元,业绩增速远超营收(同比+107.95%,环比+47.91%);调整后摊薄每股收益为 0.81 美元(同比增长 84%),调整后营业利润率创历史新高 25.6%。

昨晚安费诺盘中涨超3%,再创新高,但盘中跳水,有说法是说被抢单了,但尚未被证实。

然后凌晨谷歌发布财报,25Q2收入、利润超市场预期。25Q2谷歌实现营业收入964.28亿美元,同比+13.79%、环比+6.86%,超市场预期(940.2亿美元);实现EPS 2.31美元,同比+22.22%、环比-17.79%,超市场预期(2.2美元)。

市场关注的两个点:Token使用量翻倍:25年5月I/O大会,宣布各平台每月Token消耗量为480万亿,现在翻倍,每月处理超过980万亿个Token,强化了推理爆发的叙事和北美模型能力提升-需求爆发-反哺预训练-模型加速的闭环;谷歌云业务实现收入136.24亿美元,同比+31.67%、环比+11.13%,加速增长,环比为22年以后最高增速,超市场预期(131亿美元)!

谷歌上调全年资本开支到约850亿美元,分析师预期733.1亿美元,公司原本预计大约750亿美元。

然后是ubs的cpo报告,光模块总是担忧被cpo替代,所以需要紧密跟踪,我用豆包总结了一下:

一、CPO 的核心价值:支撑 AI 服务器的 “刚需” 技术

CPO 通过将光学引擎与交换机 /xPU 紧密集成,解决了传统光模块在高带宽场景下的信号损耗、功耗过高问题,是支持 AI 服务器更高 interconnect 带宽和合理功耗的 “必需品”。

性能优势:相比传统光模块,CPO 信号传输路径从数十厘米缩短至几毫米,减少信号损耗和延迟,功耗降低达 70%;同时支持更高密度带宽(如 3.2T/6.4T 端口),适配 AI 集群的大规模数据交互。

替代逻辑:随着 AI 数据中心对带宽需求从 800G 向 1.6T、3.2T 升级,传统铜缆和可插拔光模块逐渐 “力不从心”,CPO 成为必然选择,但短期内(未来 3 年)传统光模块仍将是主流。

二、商业化节奏:2027-28 年迎拐点,2030 年市场规模达 70-140 亿美元

阶段一(2027-28 年):AI 数据中心交换机向 3.2T / 端口升级,CPO 开始规模化商用,这是商业化的关键拐点。

阶段二(2028-30 年):CPO 与 xPU(AI 加速器)集成,进一步扩大应用场景。

市场规模:按基准情景,2030 年 CPO 收发器市场规模达 70 亿美元(占光模块市场 20%);乐观情景下可达 140 亿美元(占比 25%)。硅光子学(含可插拔和 CPO)市场 2030 年将达 60-90 亿美元。

三、产业链影响:价值转移与赢家图谱

受益方:

代工/封装:台积电(TSMC)(COUPE平台主导光引擎)、日月光(ASE)(CPO封装技术)。

组件/设备:

FOCI(高温光纤阵列单元FAU)、

BESI(混合键合设备)、

GPTC(晶圆清洗设备)。

基板/服务器:Ibiden、南亚电路板(NYPCB)(高密度ABF基板需求提升),鸿海(Hon Hai)、广达(Quanta)(服务器ODM附加值增加)。

受冲击方:

传统光模块供应商(如Lumentum、Innolight)和DSP芯片商(如Marvell),因CPO减少DSP需求。

此外,数据中心铜需求占比将从 2024 年的 1.5% 升至 2030 年的 4%,虽非 “颠覆性” 但受益于 AI 算力扩张。

四、技术挑战与落地障碍

技术难点:高精度耦合、复杂封装(如混合键合)、热管理(光学组件对高温敏感)、可靠性(单个光学引擎故障可能导致整个封装报废)。

落地阻力:超大规模数据中心需时间验证 CPO 的可靠性和兼容性;短期内铜缆在机架内短距离传输(800G/1.6T)仍具成本优势。

总结:CPO 是 AI 算力竞赛的 “必选项”

CPO 并非对传统技术的 “颠覆”,而是 AI 服务器向更高带宽升级的 “刚需” 补充。2027-28 年 3.2T 交换机商用将成为其规模化起点,台积电、ASE 等硅基制造与封装厂商,以及 ABF 基板、FAU 组件供应商将是核心受益者。尽管存在技术与落地挑战,但长期来看,CPO 的商业化进程不可逆转,将重塑全球光模块产业链格局。

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