上周五清晨，我给群里的小伙伴推出了一系列的股票。
如果这些股票能在当天买了，并持续那到今天的话，你可能也赚到了一波/
今天，我要聊的是一个稀缺甚至很少人没听说过的细项。
如果一直在看我的文章，你会注意到，我总是希望系统地拆开行业，并希望大家能提前埋伏进去，这样你就会在上涨后获益。而好票，我总会在第一时间在群里给大家分享，并讲清个中的逻辑。
美国有个这么干的股神，Serenity，他最近一年的获利是：
比如他根据行业分析持有的下述股票。
言归正传，让我们开始今天的话题。
这两年，很多人还在盯着 GPU，但真正决定下一轮 AI 基础设施上限的，可能已经不是 GPU 本身了，而是：光，更准确地说，是：光互连。
最近，美国投行 Rosenblatt 发布了一份极具冲击力的行业报告：
《磷化铟（InP）供需模型：多年级别牛市，但 CPO 放量存在风险》
这份报告看似只是光通信行业研究，但实际上，它揭示的是：
AI 世界正在从“算力瓶颈”，进入“互连瓶颈”。
而一种过去鲜有人关注的材料——磷化铟（InP），正在悄悄成为 AI 时代最重要的战略资源之一。
一、AI 的真正问题，已经不是算力不够了
过去十几年，半导体行业的核心逻辑一直很简单：谁的芯片更强，谁就赢。
于是整个产业疯狂卷：
制程
GPU性能
HBM带宽
晶体管数量
所有人都相信：只要 GPU 足够强，AI 就能无限扩张，但问题正在出现。
当一个 AI 数据中心开始部署：
数十万张 GPU
数百万颗 HBM
PB 级数据吞吐
新的瓶颈开始浮现。不是算力。而是：数据传输。
因为 GPU 再强，也需要互相通信。
AI 集群越大，通信量会呈指数级增长。
于是现在全球 AI 巨头都开始面临一个极其现实的问题：
GPU 之间，已经快“连不动”了。
这也是为什么最近两年：
光模块
CPO（共封装光学）
硅光
高速铜缆
光引擎
突然全面爆发，因为 AI 正在从“计算时代”，进入“互连时代”。
二、为什么 NVIDIA 拼命推动 CPO？
很多人以为 CPO 只是光模块行业的新概念，其实不是。
它本质上是：AI 超级集群的生存方案。传统架构下：GPU 和光模块是分离的。
信号需要：GPU → PCB → SerDes → DSP → 光模块 → 光纤
链路越长：
功耗越高
延迟越大
热量越恐怖
而当 AI 工厂规模达到几十万卡后：整个系统的能耗，会被互连吞掉。
于是 NVIDIA、博通、Marvell 等公司开始推动 CPO：把光模块直接“封装”到交换芯片旁边。
目的只有一个：降低功耗。
因为未来 AI 数据中心最大的成本，可能不是芯片，而是：电。
这也是为什么：800VDC、 液冷、 硅光、 CPO、 高密度交换机会在 2026 年后同时进入产业爆发期。
它们本质上都在解决同一个问题：AI 工厂已经开始接近物理极限。
而英伟达已要求供应链在未来5年间，将InP激光器整体产能提升约20倍；但上游厂商态度整体偏谨慎保守，仅同意规划约12倍的产能扩容”，其中InP则于2026底翻倍+2027底再翻倍，合计4倍，而全球的InP供需失衡>30%，扩建周期需要2年，ELSFP指引：2027年1200万颗，2028年3倍，2029年4倍；
InP Fab产能（按收入计），2025年19亿→2030年228亿，约12倍增长。但注意口径是"InP Fab Capacity"，包含激光器+光电二极管+电吸收调制器，按收入计，不是纯激光器数量，也不含PIC。
美国市场厂商份额（2030年）：Lumentum 90亿(40%)，Broadcom 45亿(20%)，Coherent 43亿(19%)，AAOI 21亿(9%)。Coherent和AAOI扩产倍数最高(34-35倍)，因为基数低，2025年底供应落后需求约50%，即使12倍扩产，2030年需求仍比供应高约50%，这些都是中国供应链的机会。
三、真正的核心，不是 CPO，而是 InP
但更关键的问题来了，CPO 用什么做？答案是：磷化铟（InP）。
这是这份研报真正想表达的重点，因为下一代 AI 光互连最核心的器件：
EML 激光器
CW 激光器
光探测器
大量依赖 InP，而 InP，和硅完全不同。它属于化合物半导体，优点非常明显：
光电转换效率高
高频性能强
更适合超高速通信
更适合低功耗
它天然适合：
1.6T 光模块
3.2T 光模块
CPO
超大规模 AI 集群
问题在于：它极难制造。
四、全球正在遭遇 InP 产能危机
这是最危险的地方，目前全球 InP 晶圆主流还是：
2 英寸
3 英寸
4 英寸
而真正先进的，6 英寸 InP全球能做的公司极少。并且成本高得惊人：一片 6 英寸 InP wafer 的价格，可能是普通硅晶圆的几十倍。
因为它太难了。
首先：铟本身就是稀缺金属。
其次：InP 良率极难控制。
化合物半导体的工艺复杂度，远高于传统 CMOS。
这意味着：AI 产业未来最可能发生的，不是 GPU 不够。
而是：激光器不够。
这是一个很多人还没意识到的巨大变化。
五、为什么这可能是“HBM2.0”时刻？
过去几年，HBM 上演过一次经典行情，一开始没人重视。
后来突然发现：AI GPU 离不开 HBM。
结果：全球 HBM 产能严重不足。
三星、SK 海力士、美光进入超级周期，我也因押对了赛道而获利颇丰。
而现在，InP 很可能正在进入类似阶段。因为：
AI 的扩张，最终一定会从：“芯片瓶颈”转向：“光瓶颈”。
当 GPU 数量继续提升后：数据传输的重要性甚至会超过计算本身。
未来真正的 AI 巨头，未必只是拥有最强 GPU 的公司。
而是：拥有最强互连能力的公司。
六、美国已经开始押注“光时代”
这份研报里最被看好的公司，包括：
Lumentum
Coherent
AAOI
Viavi
本质上都属于AI 光互连产业链。
尤其是Lumentum 与 Coherent，它们正在疯狂扩张 6 英寸 InP 产能。
因为他们已经意识到：未来几年真正稀缺的，不一定是 GPU，而是高速激光器。
这也是为什么最近美股 AI 产业链开始出现新的扩散方向，从GPU扩散到：
光模块
光芯片
CPO
测试设备
光交换
激光器
AI 基础设施，正在进入第二阶段。
七、中国真正的机会，可能不在先进制程
很多人总盯着中国什么时候突破 2nm，但实际上AI 基础设施并不只有先进制程，中国真正有竞争力的地方，反而可能在：
光模块
PCB
封装
散热
电源
铜连接
CPO配套
尤其是在光模块领域，中国企业全球份额极高。
从某种程度上说：美国掌握 GPU，中国掌握 AI 基础设施里的“工业能力”。
而 AI 的终局，本质上是：制造能力战争，因为当全球进入百万卡时代后：真正限制扩张速度的，不再只是芯片设计。
而是：谁能更快建造 AI 工厂。
八、A股哪些公司可能成为最大受益者？ 1、云南锗业：最硬的 InP 逻辑
这是目前 A 股最核心的磷化铟概念之一，它真正重要的地方在于：InP 衬底。
因为未来真正稀缺的，很可能不是光模块，而是材料。
类似：HBM 时代的 SK 海力士。
如果 InP 进入长期供不应求周期，
云南锗业的产业地位可能会被市场重新定价，这一幕正在发生：风闻光模块三巨头正在与云南锗业谈判，要求其提高产能。
2、源杰科技：国产高速激光器核心
它做的是：
EML
CW Laser
高速激光器芯片
而这正是CPO 最核心的部分，本质上，它更像：“中国版 Lumentum”。
未来 1.6T 与 3.2T 放量后，高速 InP 激光器需求可能出现指数级增长。
3、光迅科技：国内最完整的光平台之一
它最强的地方不是单点，而是：全链条布局。
包括：
InP光芯片
光模块
硅光
TFLN
CPO
如果未来 CPO 真正进入放量阶段，光迅可能是：国内最完整的 AI 光互连平台之一。
4、中际旭创：AI 光模块总龙头
很多人只看到它现在的 800G，但真正重要的是：未来 1.6T。
因为速率越高，EML、 光引擎、 InP 激光器价值量越高。
它本质上是：AI 光时代的“卖铲人”。
5、新易盛：高弹性 AI 光模块玩家
核心受益方向：
北美云厂商
AI 集群扩张
高速率升级
未来如果 1.6T 大规模切换，它可能继续享受业绩爆发。
6、华工科技：被低估的异质集成平台
未来 CPO 最大趋势之一，其实是异质集成。
包括：
InP
硅光
TFLN
光电共封装
而华工科技在这些方向布局很深，它可能不是最猛的。但可能是：
最稳健的平台型受益者。
7、三安光电：可能被重新认识的化合物半导体平台
市场过去总把它当 LED 公司，但实际上它在：
化合物半导体
InP外延
光芯片
已经布局多年，未来如果 InP 进入超级周期，它可能从“LED公司”
逐渐转向：AI 化合物半导体平台。
九、未来五年，AI 将进入“重工业时代”
很多人仍把 AI 理解成软件革命，但实际上。AI 正越来越像：电力革命，像铁路革命，像工业革命。
它需要：
电站
液冷
电网
交换机
数据中心
高速互连
最终，AI 会变成一场：全球工业能力竞争。
而光，正在成为这个时代新的“石油管道”。
谁控制高速互连。
谁就控制下一代 AI 基础设施。
而 InP。
很可能就是这场战争里，那个被低估的核心资源。
这里是《逻辑与常识》，用逻辑看市场，用常识做投资。
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早七点准时发文
大家好，我是江南君，一个路见不平一声吼的老boy。
做过监理，行政，金融，设计，干过培训，超市，餐饮，投资，外贸……目前常住越南。
喜欢写点文字，思考点人生，管管闲事。
多年后，当后人问我对社会做了哪些贡献时，我会自豪地说，面对事实，我做了诚实的记录和评论。
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