AIDC产业链真正的瓶颈：大幅回调后重新审视30家瓶颈公司
文章以供给稀缺、客户认证、竞争扩产与股价回撤四个维度，重新审视AIDC产业链30家瓶颈公司。结论是：真正具备产能、认证、交期或锁量证据的公司只占少数；瓶颈增强的同时竞争普遍加剧；回撤最大的小票往往瓶颈地位尚未验证。第一梯队包括AXT（InP衬底）、Tower（硅光代工）、联亚、AAOI、古河电工、Micron等，而Sivers、上诠等高热度小票仍属潜在瓶颈。回调提供了更便宜的价格，但没有自动提供更高的确定性。
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从+13%到-14%：光模块两日过山车，光互连真正的主战场却刚开始
本文深入分析了CPO（共封装光学）正式量产后的产业格局，指出市场在短期波动中忽略了根本问题：CPO量产意味着什么被淘汰、什么被放大。文章从物理第一性原理出发，阐述了224G PAM4信号在铜线上的物理极限，解释了CPO/NPO降低功耗的底层逻辑。通过对比MZM与MRM调制器、EML/CW/TFLN光源的优劣，分析了技术路线的分岔。重点剖析了CPO量产的三大瓶颈：良率、产能和测试，并指出NPO作为近中期主力被市场低估。文章还讨论了可靠性验证、Foundry竞争、渗透率曲线以及DSP的价值迁移，最后给出了对投资者的启示。
英伟达算力演进与投资主线分析
本文梳理了英伟达2022至2028年从Hopper到Feynman的架构演进。指出存储曾是过去产品迭代的主线，但随着内存遇墙，互联已成为未来的核心解药与投资主线。文章拆解了GPU、CPU、组合系统与机架四条业务线，澄清了GB200、NVL72、NVL576等极易混淆的概念，详解了scale-up高速域的扩张，并深刻分析了内存容量与带宽如何推动AI算力系统的升级。
AI算力产业链瓶颈传导的底层逻辑
文章复盘了AI算力产业链瓶颈的演变路径，指出限制已从单一GPU供应扩散到电力、存储、光互连等多维集体紧张。详细解析了从计算（GPU）、存储（HBM）、光互连到电力/液冷的四阶段传导逻辑，强调了供应链互补约束下的价值重分配。
Coherent 深度：55 年时间堆出来的光学护城河
文章详细分析了 Coherent（前 II-VI）如何通过 55 年的垂直整合和关键收购，从一家红外材料厂商进化为 AI 时代的核心光通信供应商。文章指出，在 1.6T 光模块和 CPO 技术浪潮下，Coherent 独特的 6 英寸磷化铟产线和全栈制造能力构成了难以逾越的护城河，并获得了英伟达的 20 亿美元战略入股。
AI投资赚他妈的100倍：产业链全景与机会分析
本文从投资视角出发，将AI产业链划分为算力基础设施、模型层、中间件、应用层及能源约束四个层级。作者主张建立“知识仓”，深入理解产业逻辑，以应对未来的市场波动。文章详细分析了英伟达等核心公司的护城河，并指出了光互连、散热等第二、三圈层的潜在投资机会，强调了从“训练”向“推理”转变带来的市场格局变化。