高盛 Communacopia 与花旗全球 TMT 大会开完，AI的瓶颈和增量都换了地方
一
9 月 10 日下午，旧金山 Palace Hotel 的主会场。
台上坐着 SpaceX 的首席财务官 Bret Johnsen。日程表上这场排在主会场，公司名字写的是 SpaceXAI。多数人以为要聊星舰和星链——毕竟这家公司刚把星舰第十四次试飞排进本月，还打算让它第一次把量产版 V3 星链卫星送上天。
他没先聊火箭。
他说公司本月早些时候又签下一单算力托管协议，从 12 月 1 日起，每个月带来大约 11 亿美元收入。客户没披露。按年化算，这一份合同 133 亿美元。
接着他又给了一个数：到今年年底，光靠对外出租 AI 算力，单月收入会突破 34 亿美元。全年年化营收目标，1000 亿美元。
一家造火箭的公司，正在变成一个算力出租方，报出来的还是火箭业务级别的财务口径。
但这场里最值得记的不是数字，是他后面补的那句话。他说公司大部分算力合同并非完全锁定，几乎都允许双方在几个月后提前终止。理由是 SpaceX 自己的 AI 业务也要用算力，不想为了长期对外出租把自己框住。
所以那 1000 亿里，有一部分还只是意向。
这大概是四天里信息量最大的一场。可把它放回整场大会看，它只是一个信号。
真正贯穿这四天的，是另外两件事。
二
先说第一件。
高盛这场会从 9 月 8 日开到 11 日，议题从半导体、存储一路排到云和软件。花旗在纽约同时开全球 TMT 大会，9 月 8 日到 10 日，光挂在议程上的管理层就来自二百五十多家公司。
四天，两家投行，两个会场。
往常这种场合，最抢镜的位置属于芯片公司。今年开场主会场给了 OpenAI 的首席财务官。买方最想问的问题，从"你们能供多少货"变成了"你们花出去的钱，什么时候、以什么形式赚回来"。
但这只是叙事层面的挪动。真正的硬件增量信号，落在了一个不太显眼的地方：连接。
9 月 9 日那天，花旗会场上讲 AI 数据中心连接的公司排着队——Lumentum、康宁、Astera Labs、意法半导体。意法半导体给出的数字很直白：公司 2027 年 AI 数据中心收入目标二十多亿美元，其中大约八成来自光纤数据链路相关芯片，剩下两成来自服务器散热和电源转换。
这家公司的首席财务官 Lorenzo Grandi 在会上说：
"短期主要由连接业务驱动。"
然后他补了一句更值得琢磨的：服务器电源这块业务，2028 年之前不会有可观收入。
一边是光，一边是电。同样是 AI 数据中心的配套环节，收入弹性的时间差了一整档。
三
连接这条线上，最硬的一条口径来自 AMD。
9 月 8 日，AMD 在花旗会上讲 MI450 和 Helios 机架方案的时候，顺手说了一件行业里等了很久的事：2027 年下半年推出的那代加速器，会支持 72 域以上的扩展，铜互连和近封装光学两条路线并行，不会一次性全行业切换。
这句话为什么重要？
过去几年，光互联主要装在交换机和机柜之间。而 scale-up 域——也就是 GPU 之间那个更近、更密的互联层——一直在用铜。原因也简单，距离短，铜够用，成本低。
问题是算力集群越做越大。八卡一个板子的时候没人纠结这个，现在 Astera Labs 的首席执行官 Jitendra Mohan 在会上说得很形象：
"计算单元现在变成了一个机柜。"
他给了参照系：公司 IPO 那会儿，行业还在谈刚跨过一万亿参数的模型；现在超过十万亿参数，一个 Astra 那样的模型是用十万块以上 GPU 训出来的。推理也在变成重活——长上下文、多轮交互、智能体反复调用，光靠一块卡一套显存已经不够。
机柜这一层的带宽需求上去了，铜的距离、损耗和功耗就开始成问题。于是光得往里走。
AMD 是第一个给出日期的商用 GPU 厂商。市场当天的反应很直接：Lumentum 涨 11%，Coherent 涨 7%。
Marvell 在第二天把这件事说得更具体。它把 FY27 到 FY28 的整体展望上调到 300 亿美元——一年前的口径是 200 亿。数据中心业务明年 150 到 160 亿。连接业务今明两年增速都在 70% 以上。更关键的是这一条：NPO/CPO 的收入指引，从此前 0 到 3 亿美元的区间被大幅上修。
一家芯片公司把一项还没大规模起量的技术的收入预期往上抬了一大截，说明客户侧的验证在往前走。
四
再说第二件事：钱怎么分。
博通的首席执行官 Hock Tan 在会上给了一套算法，我把它当成这次会议里最好用的一个框架。
1GW 的前沿算力集群，大约产生 300 亿美元收入，对应约 100 亿美元年度运营成本。剩下的 200 亿由模型层和应用层拿走，那 100 亿的成本空间，则由云、芯片、存储、电力这一整条产业链去分。
他还给了另一组数：行业一年训练支出大概 2000 亿美元，在前沿模型和开源权重之间分配得差不多；但前沿模型创造了行业大约 75% 的收入，开源那一边投入相近，只创造了大约 300 亿美元。
这话从一个卖芯片的人嘴里说出来，有点意思。他的意思是，钱最终不在他这一层。
同一场里，谷歌云的首席执行官 Thomas Kurian 用另一种方式证明了自己那一层的价值。
"当一个客户给我们 100 美元的承诺，他们通常实际会花超过 150 美元。"
承诺额度是地板不是天花板——这句话在云行业不算新鲜。但"超过 50%"是常态而不是例外，说明 AI 工作负载的膨胀速度超过了客户自己的预测。
他还说了一句更少听到的：
"我们加速器业务、也就是 TPU 业务的规模，是第二大的超大规模厂商的两倍以上。"
TPU 过去是谷歌自用的东西，现在有了三类卖法：在自己云上租、直接卖系统装进客户自己的数据中心、以及通过和 Blackstone 合建的 neocloud 对外供应。外部客户名单也从 Anthropic 扩展到了 SSI 和 xAI。
Kurian 对回报这个问题回答得很具体：AI 服务器的整体回收期不到两年，用自研芯片只有其一半。多数基础设施合约是五年期承诺。
在一个所有人都在追问 AI 资本开支能不能回本的季度里，这个回答算是少见地给了数字。
五
不过整场大会里，有一句话被反复用不同的方式说了一遍。
博通的说法是：
"数据中心土地、电力与设施建设是 AI 部署的首要瓶颈，而供应链约束相对可控、且更直接地受公司自身影响。"
翻译一下：芯片那一头他还能自己管住，机房那一头不一定。
台积电的说法更绕一点，但指向一样。管理层说近期跟美国云服务商做过实地交流，对方在电力配套和整体基础设施部署上准备得挺充分。同时他们说 AI 还在多年趋势的极早期，智能体会让计算需求从 GPU、定制加速器进一步扩到 CPU。N3 制程和 CoWoS 先进封装仍然吃紧，封装已经有一部分外包给了封测厂。
花旗在会前给的数字最完整：全球 AI 相关资本开支从今年的 1 万亿美元，走到 2030 年约 3.8 万亿美元。新增的 AI 电力容量，2026 年 19GW，2027 年 29GW，2028 年 45GW。超大规模厂商二季度末的在手订单合计约 1.7 万亿美元，同比涨了 151%。
这三组数放在一起看，是一个很朴素的结论：这一轮扩张的物理约束，已经不在晶体管那一层了。
顺带说一句，高盛会前的半导体前瞻里，把"数据中心土地、电力与厂房的物理可用性"直接写进了投资者最关注的五个问题里，跟融资能不能跟上、开源模型会不会抢生意并列。往年这种话题是附带的。
六
这四天里分歧最大的一环，是存储。
先说多的这边。
高盛在 9 月 9 日发了一份报告，说存储芯片行业下行周期最糟糕的阶段可能已经过去。理由是美光和闪迪突破了压制整个夏季的下行趋势，半导体板块波动率从 7 月高点持续回落，而更重要的是——对冲基金在这个板块的仓位还很低。对低配的资金来说，"痛苦交易"的方向已经换成向上了。
当天 SK 海力士美股涨 7.05%，创了新高；美光涨 2.75%；闪迪涨 1.51%。
闪迪在前一天的会上讲了自己的长期逻辑：NAND 供给增长在可预见的未来很可能持续受限，而 AI 推理和智能体工作流在推高数据中心 NAND 需求。它押注两条路——一条是高带宽闪存，另一条是长上下文和高并发带来的 KV 缓存分层，把可复用、暂时不活跃的缓存从显存卸载到数据中心 SSD 上。首席执行官的表述是"客户需求增长快于供给"。
围绕存储的两家传统厂商也给了数据。希捷说订单覆盖未来四到五个季度，两三年的长期协议里客户还在持续要求加量。西部数据说收入是被供给卡住而不是被需求卡住——EB 级需求复合增速远超 25%，而供给只增长 22% 到 23%；上季度每 TB 价格同比涨了 18% 到 19%，而且还有空间。
然后同一周，铠侠泼了一盆冷水。
首席执行官 Hiroo Ota 表示，他已经指示销售团队不要再向数据中心客户大幅推涨价格，理由是：
"价格已经涨得够多了。"
他甚至警告，行业如果继续追涨，可能伤害自己的增长。数据显示铠侠 NAND 均价在截至 6 月的那一季环比涨了 70%。
这句话的分量在于它来自卖方，而且是最大的几家之一。当供给方主动喊停涨价，通常意味着它看到了两件事之一：要么需求端的承受力到顶了，要么它担心高价会把客户推向替代方案。
高盛自己也留了一句：存储是周期品，价格、产能扩张和消费支出都可能快速逆转，技术面突破还需要盈利来验证。最近的验证点是 9 月 30 日的美光财报。
七
前面说的都是好听的。这一节讲反面。
Arista 在 9 月 8 日把全年收入指引上调到了 126 亿美元，同比增长约四成，首次做出 30 亿美元的季度收入。更抓眼的是另一个数：公司的多年采购承诺，几乎翻了三倍，到了 97 亿美元。
97 亿，相当于它现在三个多季度的营收。
媒体的标题大多写成"需求爆发"。但会上管理层自己提示了另一面：客户从设备交付到最终验收，周期是 18 到 24 个月——要等电力、制冷、布线到位，还要走完内部审批。也就是说，Arista 得先垫库存、先向供应商下单，收入却要在客户那边的基础设施跟上之后才逐步确认。递延收入的转化节奏，本来就不均匀。
需求强，不等于近期有收入。这两件事之间隔着一个建设周期。
同一天还有一位 CEO 说了句挺诚实的话。SBA Communications 的首席执行官 Brendan Cavanagh 谈到把基站用于边缘算力这个设想时说：
"这有点像是个'你先做出来给我看'的故事。"
一家成熟行业的公司愿意这么讲自己还没做成的新方向，反而比那些把 PPT 讲成路线图的更让人信。
八
软件那边，话语体系今年也变了。
去年这时候大家在讲"我们的产品有 AI 功能"。今年台上问的是另一件事：AI 怎么收费。
Databricks 的首席执行官 Ali Ghodsi 的观点是，竞争重心已经从模型能力转到企业实际部署——谁的平台能把模型能力高效变成可靠的业务结果，谁才有新的增长空间。高盛给的判断标准也变了：看知识产权、创新速度和开放架构，而不是看参数。
微软的首席财务官 Amy Hood 讲的是平台完整性、模型多元化和结果导向定价。ServiceNow 上调了 AI 相关收入预期，重点谈智能体和新的产品定价。
CrowdStrike 这段我觉得挺有意思。首席财务官 Burt Podbere 说他把 token 额度做进了每个部门的预算，还做了用量计量——超支就断掉，然后去查为什么烧得这么快。"如果是正事，好，给你加；如果你在拿它做游戏，那就没了。"
他还有一句：
"我一天就能结账。有一个季度我甚至能做到第零天就向你们汇报。"
一家安全公司的财务部门拿自己当试验品，把 AI 成本管到 token 这一级。这件事本身比任何"AI 提效"的宣传材料都有说服力。
九
最后说黄仁勋那两句话。
他在 9 月 10 日讲了 AI 的下一个重要应用场景：
"网络安全很可能成为 AI 下一个重要的应用场景。"
逻辑不复杂。AI 让写代码变快，代码被生成的速度快了，被发现漏洞、被攻击、以及需要打补丁的速度也同步变快。他的原话是：
"还有什么比制造一个问题更能创造需求呢？"
这句话在现场引来一阵笑声。它也确实说出了一个事实：安全这个行业的需求，本来就是被新问题喂大的。
另一件事是他被问到"循环投资"的质疑。英伟达上周宣布以约 130 亿美元收购 Hugging Face，这是它历史上最大的一笔软件并购；再加上它此前一系列对 AI 公司的投资，市场一直有人担心这些钱在体系内空转。
他否认了：
"这不是循环交易，因为我们投入了一点钱，却有大量资金回来。"
他的解释是，投资之前要先看到一个"稳赚不赔的交易"——标准是已经有客户排着队要用那个产品或服务。
这话能不能站住，得看后面几个季度的收入结构。但有一点是清楚的：一家卖铲子的公司，正在往矿场入口和矿工身上同时下注。
十
回到我们这边。
这四天传回来的信息，落到具体环节上其实挺清晰。
最直接受益的是光。AMD 给了时间表，Marvell 把 NPO/CPO 的指引往上抬了一大截，意法半导体说 2027 年 AI 收入八成来自光链路，Astera Labs 说算力单元已经从板子变成一个机柜。四家公司，四个角度，指向同一个结论：集群规模每上一级，每个 GPU 需要的连接数就往上跳一档。
过去市场算的是"一台 AI 服务器要配几块 GPU"，现在得开始算"一个 GPU 集群要配多少连接"。
存储是第二条线，但也是最需要盯紧的一条。闪迪、希捷、西部数据给的需求和价格数据都硬，高盛的仓位逻辑也成立。但铠侠那句"涨得够多了"是个真实的变量——供给方主动喊停涨价这种事，历史上很少是纯粹的善意。
液冷和电源要放到后面看。意法半导体明确说服务器电源 2028 年后才成规模，这个节奏比光晚了整整一档。参会公司的口径里，这一块的需求是确定的，收入弹性是后置的。
还有一条容易被忽略的：连接的价值量在重新分配。速率从 800G 往 1.6T 走，3.2T 在做技术储备，硅光、LPO、CPO、OCS 这些方案在陆续进入客户验证。每一次速率跳档，交换芯片、DSP、光引擎、光模块、连接器的价值量都要重算一遍。这不是某一年的订单问题，是持续几年的结构问题。
最后说个我自己的判断。
这两场会最值得记的不是任何一家公司的单季指引。指引会变，订单会延期，合同可以提前终止——SpaceX 自己就承认了。真正没变的是那条物理线：集群做大，连接带宽就得跟上；机柜功耗上去，电源和散热的分量就上升；AI 进入企业的生产系统，数据库和软件才有新的收费理由。
芯片那一层的故事讲了三年，估值也涨了三年。今年的增量开始从晶体管往外扩散。
扩散到光缆里，扩散到电网上。
而这两样东西，恰好都有物理上限，也都需要时间才能建起来。
—— END ——
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