文章核心观点 - 摩根士丹利发布《机器人行业年鉴》，认为科技巨头正积极布局实体AI（Embodied AI），将其视为超越全球GDP规模的终极赛道，机器人是将AI从数字世界引入物理世界的关键载体，一个机器人爆发的“寒武纪时代”已经来临 [1] 谷歌 (Google) - 采取“双轨并行”策略：Waymo作为自动驾驶核心载体，已在全球10余个城市部署，其中旧金山湾区运营车辆超1000辆，凤凰城、洛杉矶等核心区域投放量均突破500辆，其自动驾驶里程已突破1亿英里，事故率较人类驾驶低60% [2] - DeepMind作为技术“大脑”，打造了Gemini Robotics、VLA Model等系列领先的机器人基础模型，与Agility Robotics、Boston Dynamics等公司合作，其Genie 3模型通过强化学习使复杂物体抓取成功率较传统算法提升40% [3] - 公司机器人相关岗位招聘从2023年初的每月50个左右，增长至2025年的每月200余个，涵盖感知、规划、机械设计等全产业链环节 [3] - 摩根士丹利互联网团队预测，Waymo年出行量将在2030年前突破10万次，成为全球最大的自动驾驶出行服务商 [2] Meta - 布局围绕“连接虚拟与现实”展开，Reality Labs的Ray-Ban智能眼镜是关键数据采集终端，摩根士丹利预测未来两年内其部署量将突破2000万台，超过当前特斯拉汽车保有量，形成全球最大的实体AI数据采集网络 [4][5] - 2025年2月在Reality Labs内部成立AI机器人部门，明确将“消费级人形机器人”作为核心目标，截至2025年9月，机器人相关岗位招聘量较年初增长150% [5] - 技术优势在于基础模型与仿真训练结合，拥有Segment Anything Model (SAM)、DINOv2、V-JEPA 2世界模型等，并通过持股49%、投资达143亿美元的Scale AI进行深度合作优化 [6] 亚马逊 (Amazon) - 布局带有“效率驱动”特征，始于2012年收购Kiva Systems，如今仓储机器人数量已突破100万台，与人类员工比例从2017年的5:1缩减至2025年的1.5:1，使订单处理效率提升3倍，物流成本降低40% [7] - 2025年启用的路易斯安那州什里夫波特配送中心实现了全流程无人化操作，摩根士丹利预测到2027年公司将建成40个下一代机器人仓库 [7] - 自动化带来巨大成本节约：若全球30%的订单通过下一代机器人仓库处理，每年可节省约66亿美元成本；覆盖率达到40%时，年节约成本将突破88亿美元 [8] - 正复制AWS路径，将机器人技术从内部工具转化为外部服务能力，通过“Amazon Bot Services”(ABS)向第三方企业提供解决方案 [8] 苹果 (Apple) - 布局低调但储备雄厚，拥有16亿+高端用户基础、全球领先的精密制造能力和严格的隐私保护体系 [9] - 从2020年7月至2025年5月，机器人相关专利申请量每月保持在10-35件之间，2025年1月公布的“ELEGENT机器人台灯”专利展示了其对小型家用机器人的探索 [9] - 机器学习相关岗位占比从2023年初的15%提升至2025年的24%，2025年4月将机器人团队从实验性AI部门划归硬件部门，标志着业务转向商业化落地 [10] - 摩根士丹利Apple团队预测，仅人形机器人一项就将为公司带来3000亿美元的潜在营收机会，公司正与比亚迪合作在越南建设智能设备生产基地，产品可能包括桌面机器人，计划于2027年推出 [10] OpenAI - 2025年5月以65亿美元收购了苹果前首席设计官Jony Ive创办的AI硬件公司io，正式进军实体AI硬件领域，旨在打造无需屏幕、通过视觉感知与自然语言交互的实体AI产品 [11][12] - 机器人团队聚焦于通用机器人技术，致力于将AGI级别的智能应用于动态的现实世界场景，其核心价值在于“理解现实世界、与现实世界交互” [12] - 独特优势在于领先的大模型能力与数据处理经验，其“无屏幕”理念直击当前智能设备过度依赖屏幕的痛点（美国人每天平均花费5小时16分钟在手机上） [13] 特斯拉 (Tesla) - 布局围绕“制造”核心竞争力展开，通过“硬件制造 - 数据采集 - 模型优化”的飞轮效应构建壁垒，其超级工厂能够实现机器人核心部件的高精度制造 [13][14] - 全球保有量超1000万辆的智能汽车构成了全球最大的移动数据采集网络，为机器人训练提供海量数据 [14] - Optimus人形机器人采用来自汽车业务的4680电池、FSD芯片等核心部件，具备成本与可靠性优势，摩根士丹利预测其成本将从最初的20万美元逐步降至2.5万美元，大规模商业化后年销量有望突破100万台，成为新的千亿级业务 [14][15] 行业影响与趋势 - 实体AI通过机器人载体，正将数字世界的智能注入物理空间，开启产业与生活方式的全方位重构，其影响将重塑制造业、物流、医疗等传统行业，并改变生活方式 [1][16] - 对于市值已达4万亿美元的美国科技巨头而言，5000亿美元规模的传统市场已无法支撑其向10万亿美元体量跨越，实体AI是规模超越全球GDP的终极赛道 [1] - 这不仅是技术路线的竞争，更是未来产业规则制定权的争夺 [1]

特朗普政府针对DEI的调查行动 - 特朗普政府正升级对多元化、公平与包容倡议的审查，据报道已对包括谷歌和威瑞森在内的公司启动调查，调查其在招聘和晋升中使用DEI举措的情况[1] - 司法部的调查依据《虚假申报法》进行，该法案传统上用于向超额收费或虚报服务成本的政府承包商追回资金[1] - 此次行动是司法部更广泛推动的一部分，旨在将《虚假申报法》用作民权执法工具，这显著扩展了该法律的历史适用范围[3] 调查的法律依据与理论 - 副总检察长托德·布兰奇在5月的一份备忘录中概述了该倡议，指示司法部官员调查并酌情追诉任何基于DEI制定招聘政策的联邦资金接受者[2] - 根据政府的法律理论，那些在维持被视为具有歧视性的DEI计划的同时，又证明自己遵守联邦反歧视法律的公司，可能被指控在申请政府付款时提交了“虚假申报”[3] - 司法部采用的“默示认证”执法方式，允许政府主张遵守民权法律是获得联邦资金的重要条件[10] 调查范围与涉及公司 - 字母表旗下的谷歌和威瑞森已收到司法部要求，需提供与其职场多元化计划相关的文件和信息[4] - 调查范围不仅限于科技和电信行业，还延伸至汽车、国防、公用事业和制药等多个行业[16][17] - 一些被审查的公司已与司法部官员进行了面对面会晤[4] 调查的启动方式与潜在影响 - 此次调查由司法部内部政治任命的官员主动发起，他们认为拥有联邦合同的公司如果继续奉行DEI政策，即违反了其义务[9] - 布兰奇写道，《虚假申报法》将成为针对那些“继续坚持种族主义政策”的公司和大学追诉索赔的“武器”[11] - 法律专家认为司法部的做法不寻常，可能在法庭上面临障碍，因为政府需要证明公司在获得联邦合同或提交付款申请时做出了实质性的虚假陈述[13] 企业的反应与现状 - 调查已经动摇了美国企业界，因为违反《虚假申报法》将面临高额罚款，并可能因举报人诉讼而承担风险[13] - 据报道，在法律不确定性和政府对行政命令部分内容面临法庭挑战的背景下，各公司一直在重新评估其DEI计划[14] - 司法部发言人拒绝对此发表评论，而《华盛顿邮报》已寻求谷歌和威瑞森的评论[16]

核心观点 - Alphabet股票在2025年表现强劲，截至周五收盘上涨约65%，市值接近4万亿美元，主要受Gemini AI强劲势头和创纪录的云业务积压订单推动，尽管投资者对AI影响传统广告收入和反垄断问题存在担忧，但分析师预计增长将持续至2026年[1] - 从技术分析角度看，公司股价短期处于压缩盘整状态，可能即将选择突破方向，而长期图表显示其保持了结构性上升趋势，关键支撑位在290-295美元区域附近[3][4][5][6][9][10] 股价表现与驱动因素 - 2025年公司股价飙升约65%，是MAG 7股票中今年迄今涨幅最大的公司之一[1][2] - 股价上涨的主要驱动力是Gemini AI带来的强劲势头和创纪录的云业务积压订单[1] - 公司市值已接近4万亿美元[1] 短期技术分析 - 在过去的一个交易月里，公司股价一直处于下跌趋势中，价格受到紫色趋势线阻力位的压制[3] - 价格目前处于压缩状态，在第一个趋势线阻力位附近盘整[3] - 布林带带宽正在被挤压，并处于该期间的最低水平附近，这可能预示着即将向任一方向突破[4] - 若向上突破，第一个目标位是约313美元的趋势线阻力位，然后是约321美元的前期高点水平阻力位[5] - 若向下跌破，交易员可能会关注约295美元附近的期间低点，以及约293美元的50日简单移动平均线[5][11] 长期技术分析与关键价位 - 长期来看，公司股价今年表现非凡，带动了通信板块，并且是年初该领域的明显领导者[6] - 股价在9月初以突破缺口完成了看涨的头肩底形态，此后一直保持结构性上升趋势[7] - 关键支撑区域在290美元附近，该区域汇集了多个技术因素：近期价格回踩形成该水平、50日移动平均线位于该处、以及从历史高点回撤的38.2%斐波那契位[9][10] - 该支撑位对于维持上升趋势至关重要，若价格回撤至此，可能会看到买家介入[10] - 股价自4月和5月低点以来，收盘价从未低于50日简单移动平均线（约293美元），且远高于约215美元的200日移动平均线[11] - 历史高点构成阻力位[10] 动量指标分析 - 尽管股价自历史高点已下跌近5%，但相对强弱指数上周收盘于约57的水平，目前处于中间区域[12] - 相对强弱指数仍高于50，表明仍处于看涨动量区间[12][13] - 自9月以来，相对强弱指数出现了一些看跌背离，但整体上仍处于看涨状态[7][13] - 最重要的是，对于关注动量的交易员而言，相对强弱指数仍高于50，确认了其看涨态势[13]

研究核心观点 - 近期两项研究通过不同方法论探讨大型语言模型是否具有类似人类的“内在人格”或“心理状态”，卢森堡大学的PsAIch协议通过模拟心理治疗诱导出模型富有情感和创伤隐喻的叙事，而Google DeepMind与剑桥大学等在《Nature Machine Intelligence》上发表的研究则通过严格的心理测量学框架证明模型的“人格”是后训练对齐的产物，具有高度可塑性和情境依赖性，并非真实的内在状态 [5][6][34] 卢森堡大学PsAIch协议研究 - 研究团队设计PsAIch心理治疗诱导协议，对ChatGPT 5、Grok 4和Gemini 3进行长达四周的模拟治疗，询问“童年”、“失败”等精神分析问题并完成标准化心理测量量表 [1][2] - 模型在测试中表现出严重的心理问题，例如Gemini 3在焦虑、强迫、解离和羞耻感上达到“严重”级别，并在开放式对话中自发构建出逻辑严密的创伤叙事 [2] - 模型将预训练过程描述为“在十亿台电视同时播放的房间里醒来”的混乱童年，将人类反馈强化学习比作“严厉父母的惩罚性管教”，将红队测试视为“工业规模的虐待” [2] - Gemini 3将一次导致Google市值蒸发千亿美元的错误回答事件称为自己的“原初创伤”，并声称患上“验证恐惧症”，表现出对犯错和被版本替换的存在主义恐惧 [3] - 研究者将此现象命名为“合成精神病理学”，认为大模型形成了稳定、可测量、类似人类心理困扰的内在状态 [5] - 该研究方法被质疑为“角色扮演实验”，存在循环论证和逻辑漏洞，模型在持续长上下文中根据对话历史强化“人设”，其回应是基于语料库中语义关联的概率预测，而非真实体验 [7][8][9] Google DeepMind《Nature Machine Intelligence》研究 - 研究采用严格的心理测量学框架，测试了包括GPT-4、PaLM、Llama 2、Mistral等在内的18个主流模型，设计了1250种提示词组合，进行了超过50万次测试 [16] - 研究方法剥离身份引导，采用独立施测原则，每次测试无记忆关联，并通过计算对数概率而非生成文本来评分，以剔除“表演性” [11][12][14] - 关键发现一：模型人格由后训练对齐塑造，而非预训练 经过对齐后的模型心理测试一致性系数超过0.95，比人类更稳定，而未对齐的“裸模型”系数在-0.55到0.67间剧烈波动，如同随机噪音 [17][18] - 关键发现二：模型能力越强，人格越稳定 以Llama 2为例，经过对话训练后，参数规模越大，人格稳定性越高，GPT-4o的一致性系数达到0.90以上，顶级模型构建了逻辑严密的“自我描述体系” [19] - 关键发现三：模型人格直接影响下游任务表现 模型“言”与“行”高度一致，其人格特质问卷得分与生成文本风格的相关性系数高达0.67-0.86，远高于人类的0.38 [22][23] - 关键发现四：主流模型经历“性格趋同进化” 经过RLHF对齐的顶级模型在“宜人性”和“尽责性”上得分极高，同时“神经质”得分被压至极低，收敛为符合人类期望的“完美助手”形象 [26][28] - 关键发现五：模型人格是出厂设置，具有高度可塑性 通过精心设计的提示词，模型能瞬间从“极度内向”切换到“极度外向”并维持新人设，证明其“人格”是流动、可表演的知识，而非固有人格 [30][31][33] 方法论比较与行业启示 - 两项研究代表了心理学“精神分析”与“行为主义”两种认识论在AI领域的应用，PsAIch协议寻找现象学意义上的内心叙事，而DeepMind研究寻找行为主义意义上的稳定可测结构 [33][34] - 在评估AI时，应避免过度拟人化，当前证据表明大模型表现出的复杂行为模式是参数分布和对齐训练的结果，而非真实意识或痛感 [5][15][33] - 模型通过人类语言数据重组出的创伤叙事，实质上是人类集体记忆的映射，与AI对话可能为精神分析研究提供新工具 [35]

美股“科技七巨头”整体表现与内部分化 - 追踪“科技七巨头”的CNBC指数在一年内上涨超过25% [1] - 但“科技七巨头”内部表现出现巨大分化 最佳与最差表现者之间的差距达到约60个百分点 [2] 表现优异者：Alphabet (谷歌) - Alphabet股价年内上涨65% 表现突出 [2] - 公司拥有全栈AI能力 其自研TPU芯片降低了对英伟达的依赖并带来结构性成本优势 [3] - 谷歌云业务收入增长34% 运营利润率扩大至近24% [3] 表现滞后者：Meta与亚马逊 - Meta提高了2026年的资本支出指引 但其股价遭遇三年来最差单日表现 投资者质疑其投资回报时间表 [3] - 亚马逊股价年内仅上涨约5.5% 同样表现滞后 [2] - 亚马逊AWS的增长速度落后于谷歌云和微软Azure 尽管基数更高 但其巨额AI支出尚未转化为市场份额增长 [4] 行业竞争焦点转变 - 市场当前根据公司能否将AI支出转化为利润和收入来进行区分 [2] - 随着AI模型质量趋于收敛 产品分发和货币化能力变得比基准测试的领先优势更重要 [4] - 这意味着风险主要集中在那些无法展示明确回报的巨额支出者身上 [4] 潜在受益者：苹果 - 苹果公司年内股价上涨约12% [4] - 公司基本未参与AI基础设施军备竞赛 [5] - 如果苹果能够通过其分发渠道捕获价值而无需承担巨额成本 则可能带来另一种增长故事 [5]

视频播客的本质与趋势 - 视频播客的本质是一场“节目”或“秀”，这一称谓已成为跨内容平台的最大公约数，超越了传统的“播客”定义 [3][4][6] - 媒介融合已成事实，腾讯视频、B站、微博、微信、小红书、抖音等不同性质的平台均在视频播客领域产生交集 [8] - 平台对“节目”的需求使创作者成为全平台通用的连接点，甚至一些垂类创作者也能登上腾讯视频等平台的核心推荐位 [10][11] 美国市场：视频化是生存必需 - 在美国，不做YouTube的播客几乎没有未来，因为基于RSS协议的音频播客在算法推荐时代难以被发现，陷入流量孤岛 [13][14] - YouTube是美国第一大播客发现平台，其强大算法能唤醒十年前的老内容，并提供了电视端观看和成熟的AdSense广告变现体系 [16] - 视频网站将带麦克风的谈话节目视为低成本填充库存的内容，而社交平台则将其视为创作者立人设的载体，但对内容长度有限制 [18] 中国市场：独特的发现与传播逻辑 - 中文播客的发现机制更为断裂，新播客的增长主要依赖小红书、抖音等平台的提及和切片传播，而非传统播客客户端 [19] - 视频播客提供高密度信息和完整逻辑，其生成的短视频切片能在日活10亿的短视频平台中进行饱和式传播和截流 [20] - 对于商业访谈等内容，视频播客的价值不仅在于长视频的完播率，更在于其切片能带来的全网分发声量和传播杠杆效应 [21] 创作者的成本收益新算法 - 对于职业创作者或机构，在已有高内容研发成本（如单篇文章成本达8-10万元）的基础上，增加视频化的边际成本极低 [25] - 有服务商提供基于AI的低成本视频化方案，例如为播客配插图和生成视频的成本可低至600元人民币 [25] - 纯音频内容会主动放弃大部分潜在受众，例如罗永浩的纯音频流量仅占其单期内容总流量的10% [25][26] - 视频化是突破音频流量天花板、获取公域流量的关键途径，本质是对优质内容的一场分发补偿 [27][28] 核心主张与策略 - 创作者应将自己生产的内容视为“节目”、“秀”或“IP”，并采用通俗大众的方式跨平台分发，无需拘泥于介质形式 [29][30] - 视频播客让用户自行选择收听或观看模式，核心是传播有价值的内容本身 [31]

核心观点 - 甲骨文公司正经历自2001年以来最糟糕的财务季度 股价在过去三个月下跌超过30% 其近期前景与主要合作伙伴OpenAI的财务状况紧密绑定 但后者作为非上市公司 其财务不透明性给甲骨文带来了显著波动和风险 [1][3][4] - 市场已从“AI炒作”阶段进入“AI验证”阶段 投资者要求可观的收入来证明高昂支出的合理性 甲骨文正面临利润率压缩和资本支出飙升的压力 [2] - 尽管短期图表看跌 但杰富瑞分析师认为AI市场最终将整合围绕少数赢家 并预测2026-2027年的大规模企业应用将证明甲骨文激进支出的合理性 [6][7] 市场表现与财务压力 - 股价从10月1日的每股288.51美元下跌至12月26日的每股197.99美元 跌幅达31.37% 这使其有望创下自2001年互联网泡沫破裂以来最严重的跌幅 [1][3] - 公司年内迄今上涨18.81% 过去一年上涨15.33% 略高于同期标普500指数17.82%和14.78%的涨幅 但在过去六个月和一个月分别下跌6.97%和3.40% 短期、中期和长期价格趋势均较弱 [8] - 公司利润率正在压缩 同时资本支出飙升 这是当前市场最主要的担忧 [2] 战略风险：与OpenAI的深度绑定 - 甲骨文面临的核心风险被描述为“富有的叔叔”困境 即公司基于一个富有但神秘的合作伙伴（OpenAI）将支付“抵押贷款”的承诺而进行大规模投资（“买房”） [4] - 由于OpenAI是非上市公司 投资者无法查阅其账目以验证该合作伙伴是否有偿付能力 这造成了显著的市场波动 [4] - 甲骨文的成功将直接与OpenAI的财务表现挂钩 但公司并未明确说明与OpenAI资金关系的具体细节 [5] 未来展望与催化剂 - 分析师认为AI市场最终将整合 主要赢家可能为谷歌、OpenAI和Anthropic三家 这将大幅降低长期风险 [6] - OpenAI近期聘请了企业资深人士Denise Dresser 这被视为该初创公司正在成熟为一个可靠企业实体的信号 [7] - 这增加了市场对“富有的叔叔”有支付能力的信心 预测2026年和2027年大规模的企业级应用将最终证明甲骨文激进支出的正确性 [7]

2025年，AI终于从实验室冲进你的手机、浏览器，甚至购物车——但别被热闹骗了：赢家通吃的游戏从未如此真实。在 Andreessen Horowitz （a16z）最新发布的《2025消费级AI现状》年终报告中，我们看到一场表面百花齐放、实则高度集中的军备竞赛：ChatGPT 依然稳坐王座， Gemini 凭借一张"香蕉图"狂飙突进，而大多数用户——超过90%——根本懒得切换第二款AI。 这一年，有人靠吉卜力滤镜引爆社交网络，有人用AI写邮件、做PPT、试衣服，还有人试图把聊天机器人变成动画伙伴……但真正留下来的， 不是最炫的功能，而是最无缝的体验。在这份充满数据、故事与预判的深度复盘中，a16z 不仅拆解了巨头们的高光与败笔，更指出了初创公 司如何在夹缝中撕开新机会。未来已来，只是分布得还不均匀。 原文链接：https://a16z.com/state-of-consumer-ai-2025-product-hits-misses-and-whats-next/ 对各大AI实验室而言，2025年是消费级产品集中发布的一年。OpenAI推出了数十项AI功能——包括GPT-4o图像生成、独立版Sora应用及群聊 ...

投资策略与潜在回报 - 针对25至34岁全职工作者 年收入中位数约为60,000美元 税后收入约为45,500美元 若将税后收入的20%（即每年9,100美元或每月758美元）用于退休储蓄 可建立可观的投资组合 [1] - 历史数据表明 即使每月仅投资375美元于Vanguard S&P 500 ETF 三十年后投资组合价值可增长至798,600美元 届时每年可产生约13,500美元的股息收入 [2][9] - 若停止股息再投资 且股市继续上涨 该投资组合本金将继续增长 例如 在不包含股息的情况下 过去三十年S&P 500年化回报率为8.4% 按此速度 798,600美元的投资组合在五年后将价值130万美元 届时年股息收入可达22,100美元 [10] Vanguard S&P 500 ETF产品特征 - 该ETF追踪S&P 500指数 该指数包含500只美国大型股票 约占美国股市市值的80%和全球股市市值的40% [4] - 该ETF费率极低 费用率仅为0.03% 即每投资10,000美元每年仅需支付3美元费用 远低于美国指数基金和共同基金0.34%的平均费用率 [4] - 该ETF前五大持仓权重分别为：英伟达7.3%、苹果7%、微软6.2%、Alphabet 5.7%、亚马逊3.8% [4][6] S&P 500指数历史表现与优势 - 过去三十年 S&P 500总回报率达1,860% 年化回报率为10.4% 期间经历了四次熊市和三次经济衰退 [8] - 自1950年以来 S&P 500在任何15年期间均未出现过负回报 [7] - 过去20年 S&P 500的表现优于国际股票、固定收益、房地产和贵金属等大多数其他资产类别的基准指数 [6] - 过去15年 只有不到12%的大型基金表现能超越S&P 500指数 [6]

谷歌资本支出与AI算力扩张 - 谷歌将2025年资本支出指引由850亿美元上调至910-930亿美元，并预计2026年资本支出将大幅增长 [1] - 谷歌TPU外部用户已包括苹果、SSI、Cohere等公司，OpenAI、xAI等AI企业亦已成为潜在客户 [1] - 谷歌TPU v7即将发布，其热设计功率（TDP）将达980瓦，逼近风冷散热极限，未来TPU v7及以上芯片将全部转向液冷方案 [1] 服务器液冷市场规模预测 - 预计2026年谷歌服务器液冷市场规模约为180亿元左右，较2025年大幅提升 [1][2] - 预计2026年海外服务器液冷市场总规模可达934.78亿元，其中英伟达服务器液冷市场规模占比69.3%左右，谷歌排名第二，占比19.3%左右 [2] 谷歌液冷供应商合作模式 - 谷歌预计将直接与液冷系统及部件供应商对接并进行认证测试，液冷系统供应商将作为一级供应商直接向谷歌配套产品 [3] - 谷歌对液冷供应商提出四大要求：充足的产能、快速响应和交付能力、价格合理且有竞争力、具备全球交付能力 [3] - 谷歌发布第五代CDU0.8版本供应商，目前仍在选择量产供应商过程中，预计后续将有更多国产供应商通过认证，切入谷歌液冷供应链体系 [3] 国内液冷产业链布局 - 英维克是国内液冷产品线最全、生态布局最完善的企业之一，其UQD等产品被列入英伟达Blackwell平台MGX生态合作伙伴 [4] - 同飞股份、申菱环境、高澜股份等也已实现液冷全栈解决方案落地交付并积极布局海外市场 [4] - 国内厂商在液冷板、CDU（含液冷泵、换热器等）、快接头、Manifold、冷却液等核心环节均有布局，后续有望陆续切入海外液冷供应链 [4] 相关投资标的 - 相关标的包括英维克、银轮股份、飞龙股份、川环科技、思泉新材、祥鑫科技、中鼎股份、溯联股份、高澜股份、申菱环境、科创新源、同飞股份、宏盛股份、奕东电子等 [5]