纪要涉及的行业或者公司 - **行业**：通信行业、算力行业、光交换机行业、CPO 交换机行业 - **公司**：英伟达、Meta、苹果、谷歌、博通、Coherent、Hydrix、太阳光、智邦科技、昂跑、天孚通信、博创科技、元晶、光迅科技、德科立、中际旭创、赛维电子、藤井科技、阿里巴巴、腾讯 纪要提到的核心观点和论据 - **通信行业调整情况及原因**：近期通信行业板块整体调整幅度达 15% - 20%，原因是海外算力市场订单削减，云厂商“去水分”，且特朗普政府加征关税等负面信息影响市场情绪，但算力需求只是进入合理调整阶段，长期依然强劲[2][3] - **通信行业积极因素**：Meta 计划投入 2000 亿美元建设 AI 数据中心，苹果将投资 4000 亿美元进行 AI 研发及基建，星际之门等新项目拉动产业链，国内云厂商加紧采购 AI 芯片并放出能耗数据中心项目[4] - **GTC 大会期待**：预计英伟达将在 GTC 大会提及 CPO 交换机在 GP300 及下一代 RuBi 等 AI 芯片中的应用，CPO 交换机有降低功耗、提升速率和量产后成本下降优势，大会可能展出更多设备[5] - **CPO 交换机前景及产业链**：CPO 交换机前景广阔，内部光纤连接是产业链关键环节，推荐关注光纤连接和光电转换方案[6] - **中国厂商参与情况**：中国厂商在光引擎硅光耦合和外置光源领域积极参与，如太阳光、智邦科技参与光引擎硅光耦合，昂跑、天孚通信等研发外置光源方案，元晶等研发高功率光芯片并送样[8] - **海外巨头计划**：博通等海外巨头大概率在 2025 年底正式推广 102.4T CPO 交换机，可能在四月份 OFC 展示产品，中国厂商有望参与配套连接头和外置光源供应[9] - **光交换机发展历程及应用场景**：光交换机概念 20 年前就有，早期用于带外管理或非数据中心场景，近年来小端口数光交换机用于实验室和工业场景，2015 年起谷歌将其用于云计算及 AI 数据中心，2025 年需求量或超过去十年一半以上[10] - **英伟达应用光交换机技术**：英伟达将光交换机技术应用于 AI 数据中心失效恢复和动态拓扑结构变化，可实现动态配线架功能，简化网络拓扑调整[11] - **市场需求及行业趋势**：大型云服务提供商急需新产业链合作伙伴开发光交换机新方案，市场预计 2025 年下半年逐步释放，行业有望兴起，如 Coherent 已获大订单[12] - **光交换机应用前景**：光交换机在数据中心应用前景广阔，能改善集群应用效率，适合处理大流量线路转换，可降低开发成本、能耗，降低集群故障概率，提升流量通过总量[13][14] - **光交换机对产业链影响**：光交换机优化组件化设计、降低成本和人力投入，单端口成本 300 - 500 美元，整机售价可达数万美元，对相关企业股价弹性影响大[15] - **海内外算力基建趋势**：国内阿里、腾讯等大量投资 AI 相关领域，海外算力基建虽短期调整但长期数字化进程健康，GTC 大会有望推动光学创新技术应用[16] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 值得关注的企业：整机制造领域有光讯科技、德克利、中际旭创等，关键部件供应方面有赛维电子、藤井科技等，这些企业产品价值量高，少量销售即可实现可观收入，股价弹性潜力大[17]

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：AI 基础设施电源、AI 与机器人、数据中心、AIDC（AI 数据中心）、光伏 - **公司**：字节跳动、阿里巴巴、腾讯、快手、华为、科泰、科华、中恒电气、科士达、禾望、麦米科技、英维克、申菱环境 纪要提到的核心观点和论据 - **AI 产业投资前景**：2025 年是 AI 产业投资大年，处于初期阶段 相关公司自 2024 年下半年起订单显著增加 国内 AI 基建投资虽滞后美国 2 - 3 年，但发展速度预计较快[2][3] - **AI 与机器人结合**：AI 与机器人结合将提升机器人自主判断和操作能力，实现更复杂自主操作 美国侧重训练，国内侧重推理应用，加速创新，初创企业可基于现有大模型创新[3][4][5] - **数据中心行业发展**：2024 年产值达 3000 亿，增速约 25% - 30% 2025 年受字节跳动、阿里巴巴等巨头投资驱动，增速将进一步提升 预计 2025 年产值达 5000 亿，同比增长六七成，算力中心和超算中心增速或更高，有望翻倍增长[3][6][11] - **AI 技术对应用端影响**：低成本训练和开源模型推动应用端创新，如替代案头工作、生成 PPT 等 免费 APP 普及使普通用户能使用 AI 技术，推动实际应用突破[3][7] - **投资主体情况**：中国互联网企业大力投资 AI 和数据中心，华为云业务活跃 地方政府加大投入，或获国家专项资金支持，成为重要投资力量[3][8][10] - **数据中心板块股价演绎**：分三阶段，基建投入、供应链催化、业绩兑现 AIDC 相关标的 2025 年将表现出业绩，机器人领域或 2027 年前后体现[3][13] - **AIDC 行业趋势**：未来有三波机会，基建投资、供应链新技术应用、业绩兑现 AIDC 表现可能比光伏更强，产业逻辑更明确，需求增长迅速，电力电子零部件调整弹性大，不易引发价格战[16] - **电源公司估值**：当前市场对电源公司估值较高，因未来 3 - 5 年内碳中和政策带来的需求增长预期明确 AIDC 表现可能更强劲，股价此前低位，政策前景明朗，估值提升合理[17] 其他重要但是可能被忽略的内容 - **AI 基础设施电源板块调整**：最近一周左右相关板块因前期涨幅快且大出现正常市场调整，是再次进入市场的良好时机[2] - **地方政府投资细节**：2025 年地方政府可能获 1000 万元用于建设，未完成 2026 年继续拨款[10] - **AI 数据中心电源设备**：市场成熟，配套设备经 3G、4G 和 5G 时代发展，供应商体系稳定 大厂供应商主导，运维人员成本低，电源设备稳定性至关重要[15] - **推荐标的**：推荐科泰、科华、中恒电气、科士达、禾望等公司 科华作为 UPS 行业龙头，与腾讯合作深入，业绩稳定，30 倍左右市盈率具高性价比 推荐麦米科技，其在英伟达产业链有优势，国内市场发力具投资价值 液冷领域推荐英维克和申菱环境[18] - **投资策略建议**：近期调整应积极关注并布局优质标的，如科华转债赎回短期波动不必纠结，底部震荡可积极买入[20]

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：建筑建材、家具、家电、出口链、水泥、玻璃、玻纤、钢结构加工等 [2] - **公司**：三棵树、上海港湾、上海某装修龙头公司、通用照明上海龙头、杭州某浴霸龙头、广东某晾衣架龙头、广东某工程五金龙头、建筑涂料龙头公司、石膏板材龙头公司、定制家居龙头公司、瓷砖龙头公司、智能马桶盖企业、木门龙头企业、外加剂生产企业、振宇五金、厨卫五金、安徽建筑总包企业、华南一家玻璃龙头、首佳科技等 [2][8] 纪要提到的核心观点和论据 1. **行业整体情况**：行业情况中性偏乐观，企业对行业底部信心增强，收缩性举措减少，增长预期更务实；行业洗牌基本结束，格局稳定，但上下游价值链重组深化 [2][4] 2. **增长预期与策略调整** - 家居建材行业多数公司 2025 年目标增速 0 - 10%，重心转向利润修复；消费降级和价格竞争使品牌公司订单流失率上升 [3][7] - 建筑涂料龙头企业 2025 年目标增长 10% - 20%，利润率恢复 7 - 8 个百分点，依赖渠道下沉和零售渠道扩张 [3][11] - 石膏板材龙头公司 2025 年目标增长 10%左右，增长来自乡镇市场布局和家具厂渠道完善 [12] - 定制家居龙头公司 2025 年目标两位数增长，策略是提高客户转化率和增加品类配套提升客单价 [13] - 瓷砖龙头公司 2025 年目标利润率提升 1 - 2 个百分点，个位数收入增长，策略是加强旧换新和布局非房地产业务 [14] - 智能马桶盖企业 2025 年目标两位数收入增长，提高利润率至 8 - 10 个百分点，调整产品结构和费用，加大线下门店开设 [15] - 外加剂生产企业 2025 年经营目标大两位数，要求亏损子公司扭亏为盈，提升盈利子公司利润率 [17] 3. **政策影响**：国补政策预计持续至 2025 年，对装修消费拉动明显，各地政策品类范围扩大，企业准备充分，细分领域公司估值潜力大 [3][5] 4. **需求结构与渠道变化**：零售端压力大，工程经销和整装渠道预期乐观；渠道下沉成趋势，龙头公司在信息化等方面有优势，有助于提升市场份额 [3][10] 5. **出口链情况** - 多数企业通过产能转移至东南亚或墨西哥等地区规避加征关税，订单稳定，库存合理 [19] - 欧洲市场成为重要增量来源，弥补美国市场需求不足 [3][20] 6. **各行业具体情况** - 水泥行业需求同比下降，但供给侧改善盈利意愿增强，错峰生产强化，华东地区价格超预期，盈利中枢有望提升，龙头企业延伸产业链布局海外 [3][23] - 玻璃、玻纤等大宗建材品类处于历史低位，企业改善盈利意愿增强，错峰生产缩短供需再平衡时间，风电和新能源汽车带来玻纤需求增长，部分终端品类供给趋紧 [3][24] - 钢结构加工行业今年设备利用率预计饱满，订单量同比增速有望达两位数 [28] - 玻璃行业年初以来订单降幅约 15%，龙头企业量和利润表现优于行业，得益于差异化产品和成本控制 [29] - 玻纤行业预计今年需求增长 5% - 10%，风电和新能源汽车带来需求增长，出现阶段性供给偏紧，后续供给侧可能超预期变化 [30] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 2025 年上半年价格竞争态势缓和，LG 化学新政策和恒锋工具国化政策对缓解价格战和提升市场份额有作用 [8] - 振宇五金 2025 年目标增长 20%左右，增长来自美国市场和欧洲客户，越南工厂规划产值约 5 亿元；厨卫五金 2025 年目标增长 10%左右，海外产能布局在泰国和墨西哥，泰国新增产能 30% - 40% [22] - 公司通过技改项目提升塑料窑炉产能，收购后管理提升压减成本，海外市场是水泥企业重要增量来源 [25] - 安徽建筑总包企业今年一季度项目招标参差不齐，复工受政府业主回款制约，改善不大 [26]

纪要涉及的行业和公司 - 行业：AI、云计算、运营商行业 - 公司：中国电信、中国移动、中国联通、阿里云、华为、百度、中国石化、湖南省人民医院、中国石油、佛山市政数局、中山市政府局、佛山市政府 纪要提到的核心观点和论据 - **核心观点**：三大运营商将受益于国产算力需求爆发，云业务有增长空间 - **论据**： - 国产大模型性能提升推动技术革新和需求爆发，阿里云 2024 年 Q4 收入 317 亿元，同比增长 13%，计划未来三年投入 3800 亿元用于 Capex，预示云计算市场强劲增长，为运营商带来算力需求机遇[2] - 2024 年上半年，中国电信、移动、联通云业务收入分别达 552 亿、504 亿、317 亿元，增速均超 20%，联通增速最快；三大运营商累计计算规模接近 32 亿 TFLOPS，同比翻倍，计划到 2027 年合计投入超 1000 亿元，占总资本开支 31%[2][4] - 中国电信构建 4GAI 战略网络，发布自研平台和框架，截至 2024 年底，自建算力规模达 22 亿 TFLOPS，总计可用计算规模约 50 亿 TFLOPS[2][5] - 中国移动进入公有云 PaaS 市场前五，发布大模型，截至 2024 年底，计算规模接近 20 亿 TFLOPS，自研平台优化国产芯片推理成本超 10%[2][6] - 中国联通在公有云 PaaS 及 IaaS 领域排名第九，专属云领域排名第三，总体算力超 15 亿 TFLOPS，建成万卡智算中心[2][7] - 三大运营商凭借全栈自主可控等优势，与政企客户合作密切，市级以上政府机构每年新增算力支出至少百万量级，国央企至少千万量级，将推动国产计算需求高涨，运营商云业务估值或达 4 到 5 倍，预计平均增长空间 20% - 30%以上[2][11][12] 其他重要但可能被忽略的内容 - 2024 年上半年电信和移动的公有云业务市场份额分别为 13%和 9%，位列第三和第四位[4] - Deep Yellow 的大模型接入显著提升计算利用率，提升幅度至少 15%[4] - 中国电信自 2022 年起实施“云转数改”战略，2027 年 10 月发布国内首个自研单集群万卡训练平台伏羲，并完成大规模 lama 3.1,405B 大模型训练[5] - 中国移动 2024 年上半年通过 AI + Base 计划整合计算资源，下半年发布九天善智多模态基座大模型及 30 多个行业大模型[6] - 中国联通在全国 230 多个城市覆盖 530 万核通用算力[7] - 中国电信助力中国石化完成全尺寸满血 AI 国产化部署，中石化编制测试题，深度模型回答正确率超 80%；助力佛山市政数局和中山市政府局完成大模型本地化部署并应用[10] - 中国联通通过新罗云计算平台实现多种规格模型落地，湖南省人民医院完成本地化部署并与 OA 系统融合，与佛山市政府合作实现智能审批和政策匹配等应用[10] - 中国移动自 2 月 5 日起全面支持 DIP - SIK 全版本各种规格尺寸模型部署，帮助中国石油完成全栈国产化训练适配和私有化部署[10]

纪要涉及的行业或者公司 - 行业：ERP 行业 - 公司：金蝶国际 纪要提到的核心观点和论据 AI 驱动 ERP 需求激增 - 观点：AI 在企业核心管理软件中的应用潜力巨大 - 论据：2025 年上半年金蝶在广州举办的 AI 应用发布会吸引超 1000 名参会者，远超原定 400 人规模，且很多是企业主，表明下游企业渴望将 AI 融入 ERP 以降本增效 [3][5] AI 应用深化 ERP 核心 - 观点：2025 年下半年起，ERP 系统中的 AI 应用将渗透至核心环节，提升企业运营效率 - 论据：2025 年上半年及之前，ERP 系统中的 AI 应用主要集中在外围独立系统；下半年开始，AI agent 将走向生产制造和财务管理等核心领域 [3][4][6] 金蝶 AI 产品矩阵助力增长 - 观点：金蝶推出的 AI 新产品可提升 ARPU 值和用户活跃度，推动国产替代进程 - 论据：金蝶推出 8 款 AI 新产品，覆盖财务、HR、供应链等领域，集中于辅助决策和流程优化，能帮助企业降本增效 [3][7] 通用大模型赋能 ERP - 观点：通用大模型降低 AI 应用门槛，可弥补 ERP 系统在专业领域的差距 - 论据：DeepSeek 等开源通用大模型使厂商处于同一起跑线，若将企业实际 know - how 融入通用大模型，可实现更专业、泛化的决策能力 [3][8][9] 行业大模型提升 ERP 应用效果 - 观点：行业大模型可解决更高精度业务场景中的核心业务问题 - 论据：将行业特定知识嵌入垂直领域大模型，预计 2025 年下半年完成训练并广泛应用，能实现更高效、精准的决策 [3][10] 金蝶经营韧性与盈利模式转变 - 观点：金蝶 2025 年收入增长、现金流和合同负债表现良好，盈利模式转变，有望迎来估值修复 - 论据：预计 2025 年收入增长 10% - 15%，经营性现金流恢复正增长，合同负债每年增长 20%以上，应收账款周转率稳步提高 [3][12] 金蝶估值修复空间广阔 - 观点：金蝶当前估值有较大提升空间 - 论据：参考过去五年 PS 中位数约 10 倍，加一个标准差达 20 倍；参考 SAP 云转型后 PS 约 9 倍 [3][13][14] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 2025 年五月份金蝶将召开苍穹创建者大会，预计发布一批新的产品功能点；六月份行业垂类大模型 671B 的训练将告一段落，推动 ERP 产品从外围向核心扩展 [21] - “boss 助理”是标准化且覆盖广泛的大中小型企业领导助理工具，能深度挖掘企业经营数据、进行归因分析并实现操作决策闭环 [16] - 面对中型企业的“星空”产品线年化收入超 20 亿，保持 15%以上增长，净利润率达 20% - 25%，去掉新兴业务投入后净利润率可达 33%以上 [17]

纪要涉及的行业和公司 - 行业：光模块行业[3][6] - 公司：联特科技、华工科技[3][10] 纪要提到的核心观点和论据 - **联特科技发展历程和业务布局**：联特科技成立于2011年，发展分三个阶段，2014年前专注低速率长距离波分复用产品切入国际市场；2014 - 2020年拓展国内外中大型电信客户，开发10G - 400G光模块；2020年至今上市后推进800G和1.6T光模块研发及小规模量产，在马来西亚建设产能基地[3] - **联特科技2024年产品发布情况**：2024年3月发布800G光模块，9月推出1.6T解决方案并宣布800G小规模量产，10月在OCP展会展示多种型号800G和1.6T产品验证性能稳定性[3][5] - **光模块行业发展趋势**：行业核心市场集中在800G，预计2025年800G需求量较2024年翻倍增长，1.6T光模块预计2025年三四季度才有显著进展，为800G市场提供较长窗口期[3][6] - **联特科技研发投入表现**：2019 - 2023年研发人员从85人增至172人，研发投入从2600万元增长至5700万元，提升了在光芯片等方面竞争力[3][7] - **联特科技业绩表现**：2024年前三季度营收6.43亿元，同比增长46%，归母净利润0.62亿元，得益于高速率光模块订单大幅增加[3][8] - **联特科技盈利预测**：预计2024 - 2026年营收分别为8.47亿元、10.36亿元、12.35亿元；归母净利润分别为0.97亿元、1.29亿元、1.66亿元，2024年约100倍市盈率，2025年约80倍市盈率[3][9] - **推荐华工科技等二梯队公司逻辑**：在竞争格局中占重要地位，华工科技进入海外供应链体系（泰国高速率光模块产能示范期），国内AI产业需求增长，800G到1.6T窗口期长带来机会[3][10]

纪要涉及的公司 微软公司（Microsoft Corporation，NASDAQ:MSFT） 纪要提到的核心观点和论据 1. **预订增长情况** - 财政第二季度预订增长强劲，固定汇率预订增长达 75%，除 Azure 外，还包括 M365 等按用户类型的长期承诺 [6] - 客户合同续签、产品添加到每个用户侧面，是好的预订季度表现，本季度在每个用户方面预订情况良好 [8] - Azure 预订表现好于预期，从不同规模公司的 MAX 合同执行来看较为一致，且与 OpenAI 关系也使执行感觉一致 [9][10] - 构成大部分预订的多年协议可视为长期平台健康承诺，是一致的执行引擎，Q2 表现不错 [11] 2. **CRPO 与合同价值** - CRPO 在恒定货币基础上增长 21%，不仅是持续时间问题，整体合同价值也在改善 [12] - 短期看每个用户健康状况易显现，MAX 等待时间稍长，且如今 MAX 持续时间不像以前那么久，本季度持续时间平衡较一致 [13][14] 3. **Azure 表现与市场推广** - Azure 表现与指导一致，但令投资者失望，不再像年初那样谈论 Q4，核心业务与 Azure 业务市场推广组合不协调 [16] - 平台或技术转变时，平衡销售新产品与大部分产品组合是挑战，应转向新方向，但要避免过度转向，已改变激励措施并将持续监测调整 [17][18][22][24] 4. **GenAI 解决方案销售影响** - 销售 GenAI 解决方案时会带动核心产品销售，开发者构建解决方案会使用整个技术栈，销售 AI 层会拉动其他层销售 [26][28] 5. **Azure 供应与非 AI 工作负载** - Q2 人工智能结果好于预期，下半年销售增量产能信心仍在，受供应不足影响，希望财年结束前实现平衡，AI 相关供应、销售等预期无变化 [34] - 不再对 Q4 指导的差异在于非 AI 工作负载执行，Q3 指导为 31% - 32%，比 Q2 有改善，需确保非 AI ACR 执行提升 [35][36] - Azure 很多业务与 AI 无关，涉及现有工作负载迁移，从本地到云的转变是过去 15 年增长模式，仍有大量机会，AI 工作负载与非 AI 工作负载都需推进 [38][39] 6. **产能限制与建设** - 产能限制始于需求拐点，解决不仅是买 GPU，需进行需求规划，约两年前看到与 OpenAI 合作带来的需求变化 [41][42] - 短期内可利用商业云产能上线部分产能，但会使运行紧张，构建数据中心涉及土地、建设、电力等，过程慢，过去几年支出多用于长期资产 [43][44][46][47] - 约两年多前开始大规模上线，正在建立商业云、全球及 AI 布局空间，财年结束时预计供需平衡，之后资本支出会向服务器等短期资产倾斜 [48][49][50] 7. **与 OpenAI 关系变化** - 与 OpenAI 合作重要且有益，从独占关系转变为优先拒绝权关系合理，目的是确保其增长，双方成功相互关联，期待 2030 年前继续合作 [57][58][59][60] 8. **AI 工作负载与平台建设** - 130 亿美元 AI 收入主要来自推理、后训练工作负载及 Copilot 收入，与 OpenAI 合作的训练收入不在此列 [63] - 目标是建立世界领先的 AI 平台 Azure，其底层技术栈能服务各种工作负载，构建耐用资产可提高资本回报率 [64][65][66] 9. **产能规划与约束** - 有覆盖 0 - 10 年的需求计划，确保各地区产能与需求匹配，短期内对数据中心供电等情况满意，长期关注行业劳动力及技能、电力等问题 [68][69][70] 10. **DeepSeek 影响** - DeepSeek 不令人惊讶，此前已意识到模型会更高效、成本会下降、软件会改进，作为平台公司要为开发者提供模型选择 [73][74][75] - 模型激增降低成本、提高产出对需求有利，微软有多种模型确保选择性，成本降低、价值提高会改善需求 [76][77][78] 11. **工作负载增长模式** - 基础计算和存储商品化降低成本会推动工作负载增长，商业云转型中也有类似情况，部署工作负载后会持续消耗，超大规模云服务商要成为高效交付者 [82][83][85] 12. **Microsoft 365 Copilot 情况** - 推出进展比预期好，部署和采用需时间，最初购买的客户购买和使用更多，运行速度比之前按用户计费企业产品快 [88][89] - 一月份发布的 Copilot Chat 让超 4 亿商业 M365 用户学习生产力，习惯形成和使用增加，是销售完整价值 SKU 的健康渠道 [90] 13. **产品演变** - Copilot Studio 是客户构建代理人人工智能的方式，在低代码环境中使用数据和特定用例，保持与 Copilot 界面连续性很重要 [92][93][94] - 以 Copilot 为 UI，Copilot Studios 供开发者和公司构建代理，在 Azure 后端运行，能覆盖产品演变连续体 [95][96] 14. **利润率情况** - 2025 财年生成式人工智能和云服务上线使毛利率受压，但通过运营支出效率抵消很多，AI 浪潮早期 Azure 毛利率比第一次转型时好，架构可提高利用率和效率 [98][99][100][101] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 微软与 OpenAI 合作始于 2018 年，合作关系持续到 2030 年 [59][60] - 微软 Azure 市场有超 1800 个模型运行 [75] - 微软一月份发布了 Copilot Chat [90]

纪要涉及的公司 NVIDIA 公司 纪要提到的核心观点和论据 1. **需求方面** - **数据中心需求强劲**：Q4 数据中心环比增长 18%，大部分收入来自 Hopper，尽管 Blackwell 延迟且投资回报率更高，但 Hopper 仍在大量销售，因许多客户在完成数据中心构建或扩展现有集群，需要更多计算资源，且 Blackwell 供应需时间，客户使用 Hopper 过渡 [8][9][10][12][13] - **后训练和模型调优计算需求大**：后训练和模型调优所需计算量比前训练多几个数量级，预训练阶段需更多计算来改进模型和处理多模态内容，后期训练微调模型、提炼模型对推理至关重要，推理是额外计算的关键驱动因素，训练后增长和模型规模增加将提升计算需求 [16][17][18][19] - **推理模型带来积极影响**：推理是模型类型的重要新阶段，未来软件变革和自主软件解决方案需能决策和推理的模型，创建推理模型需特定类型数据和专家数据，公司推理平台性能过去两年提高超 200 倍，新推理模型前期生成令牌增加了令牌生成和整体收入机会 [20][22][23][25][28] 2. **产品方面** - **Blackwell 表现出色但有复杂性**：Q4 Blackwell 收入达 110 亿美元，超出预期，产品有不同版本和变体，带来前所未有的复杂性，GB200 取得进展，多个地方有普遍可用性，公司 Q1 继续努力实现云端可用性并交付给客户，不同配置重要，部分大型集群首次专门用于前端推理 [30][31][34][35] - **Blackwell Ultra 前景乐观**：Blackwell 架构转向数据中心规模基础设施，GB200 现有架构市场情况良好，Ultra 版本架构相同，只是组件类型不同，预计不会有真正挑战 [37][38] - **定制硅竞争影响有限**：定制硅受关注约七年，但构建计算困难，不仅涉及芯片设计，还需理解开发者社区、软件、系统及兼容性，很多定制硅设计未进入市场或半途而废，NVIDIA 性能最佳且总拥有成本最低，客户大多仍选择 NVIDIA [39][40][42][43][44][46] - **网络业务有增长机会**：InfiniBand 和以太网都有增长机会，InfiniBand 是重要端到端系统，顶级超级计算机使用，其部分最佳功能将转移到以太网，以太网用于人工智能，公司从 NVL8 或 NVLink 8 转向 NVL72，集群规模变大，网络业务 Q1 会增长，是完整系统性能重要部分 [52][53][54][56] 3. **出口管制方面** - **拜登 AI 扩散规则待审查**：拜登 1 月初宣布的 AI 扩散规则预计 5 月生效，目前处于审查中，公司与美国政府讨论，认为该规则对全球计算和自身计算无好处，希望政府合理化更好的扩散过程 [62][63][65][68] - **H20 产品受出口管制影响**：H20 产品专为中国市场打造，符合当前出口管制，性能比 Blackwell 低约 25 倍，中国市场竞争激烈，公司向中国出口量约为出口管制前一半，当前季度将保持该水平，只要需求存在且在出口管制范围内，H20 就会发货 [70][72][73][74] 4. **毛利率方面** - **短期毛利率有压力但有望回升**：4 月毛利率比预期稍差，回到中 70%水平可能需更长时间，公司为将产品尽快交付客户加速各项工作，下半年将专注增加材料供应商和微调成本结构，有信心回到中 70%水平 [75][77] - **Blackwell 异常情况已解决**：Blackwell 因大规模更改出现异常情况，现工作顺利，未来不会有此类情况，公司可保持 Q4 中 70%水平并继续提升 [80] 5. **运营支出方面** - **研发投入大且持续增长**：公司研发支出年化约 160 亿美元，有能力推进多种架构，研发团队创新工作多且吸引人才，虽难跟上收入增长，但会谨慎推进，预计今年增长约中 30%，略低于去年 [82][83][86] 6. **增长举措方面** - **软件和服务收入增长**：软件是公司整体展望重要部分，推动软件 2.0 发展，公司开发大量应用程序和库，帮助行业发展，重点关注企业客户，NVIDIA AI E 和 NIMs 重要，本季度软件和服务预订接近 20 亿美元年化收入，未来将显著增长 [88][90][91][93] - **长期项目有潜力**：物理人工智能和机器人技术领域，公司希望在计算、设计和软件平台方面成为合作伙伴，类似在汽车领域的工作模式，机器人技术发展可能比汽车行业快，公司通用架构可用于多领域，在行业特定方向有额外投资但非最大部分 [96][98][99][101][103] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 2025 年 Q4 财报摘要：每股收益 0.89 美元，超出预期 0.04 美元；收入 393.3 亿美元，同比增长 77.94%，超出预期 11.9 亿美元 [1] - 会议提醒演示包含前瞻性陈述，建议投资者查阅向 SEC 提交的报告获取业务风险和不确定性信息 [6] - 摩根士丹利研究披露网站为 morganstanley.com/researchdisclosures，有问题可联系销售代表 [7]

纪要涉及的公司 Alphabet Inc. (GOOG) 纪要提到的核心观点和论据 1. **吸引CFO加入的因素** - **AI转型机遇**：Alphabet有机会参与一生中重大的AI转型，AI广泛应用前景好 [12] - **AI领域优势**：公司是长期推动AI大规模成功的最佳公司之一，内部有创新团队 [13][14] - **创新合作机会**：能与有创新思维的人合作，公司具备成功条件 [15] 2. **投资者对公司的误解或低估** - **技术堆栈强大**：公司有令人印象深刻的技术堆栈，包括数据中心、TPU、GPU和研究团队 [17] - **业务全面增长**：业务全面且庞大，除搜索外，云计算和YouTube年化超1100亿美元，其他投资也有创新和增长机会 [18][19][20] 3. **成本结构和运营效率** - **持续推进效率提升**：提高运营效率的努力未停止，虽面临折旧逆风，但会持续推动，将其视为持续过程 [23][26][27] - **合理资源分配**：在AI和云计算某些领域增加员工投资以推动增长，同时不忽视其他业务成本，注重优先级 [29] - **多方面提升效率**：关注物理足迹、办公室结构等，与第三方签约时仔细评估，将效率成果用于创新再投资 [32][33] 4. **市场推广速度** - **加速创新推向市场**：拥有创新引擎不够，需快速将创新带给用户并推动采用，过去三个月频繁宣布创新成果，后续会加快推向市场 [37] - **以负责任方式推进**：以负责任方式工作，但不影响更早测试，确保消费者能接触到变革性创新 [38] 5. **搜索业务变革** - **主动自我颠覆**：应主动颠覆自身创新，搜索已因AI发生有意义变化，用户搜索方式和获取信息更多 [41] - **创新带来积极影响**：引入新搜索方式和AI概述，提高用户参与度和商业查询量，搜索指标健康且会持续创新 [42][43] - **2025年有重大变化**：2025年搜索会有更多创新，AI概述由Gemini驱动，将把创新带给消费者 [44][45] 6. **搜索业务数据和货币化** - **搜索量巨大**：每年有超5万亿搜索，不同搜索方法和AI概述有助于搜索，使用AI概述的用户获取信息更多且会进行更复杂查询 [49] - **货币化情况良好**：AI概述搜索货币化速度与非AI概述搜索相同，对广告商、用户和公司都有利 [50] 7. **Gemini应用** - **具备货币化选项**：有免费和付费层，随着用户增加不断学习和改进，可与用户多种设备互动，成为用户助手 [52][53] - **与搜索形成动态关系**：用户使用Gemini获取非传统搜索信息后会回到Google搜索，公司会为消费者打造最佳产品以提高参与度和实现货币化 [54][55] 8. **免费与付费订阅服务** - **综合考量决策**：根据用户参与度、用户需求和为消费者带来的价值等变量做决策，决定是否将下一代代理能力推向免费层 [58] 9. **资本支出和投资回报率** - **强大治理流程**：通过治理流程汇总各业务需求，从长远规划资本支出，投资用于数据中心、服务器等，TPU和GPU助力投资 [61][62] - **不同回报和风险**：投资回报有不同特征和风险，云业务预计2025年约一半AI计算资源用于此，已有客户需求，需时间运营 [64][66] - **注重效率和可替代性**：确保投资高效和服务器高利用率及长期使用，战略上依赖自建数据中心，建设时协调数据中心和服务器到位 [67][68][70] 10. **云业务增长和盈利能力** - **增长放缓原因**：第四季度云增长30%，低于35%，一是2023年Q4缺乏强AI部署影响同比比较，二是客户需求强但产能不足 [72][73][74] - **业务发展良好**：云团队工作出色，现有客户群和新客户都有增长，与Salesforce合作是范例，将AI和Gemini融入产品服务，安全领域领先 [75][78][79] - **盈利能力提升**：2024年云利润率扩张，规模和效率提升有助于盈利，但投资增加带来折旧问题，需管理并持续提高生产力和效率 [83] 11. **YouTube业务机会** - **AI带来多方面变革**：AI在YouTube应用出色，创作者有新工具制作高质量内容，观众能获得更有针对性内容，广告商有更好广告创作和投放工具，三方盈利良好 [85][86][88] - **业务增长显著**：YouTube是美国第一流媒体平台，观看时间增加，Shorts、YouTube TV和Shorts变现增长，预计2025年继续进步 [87][89][90] 12. **资本配置** - **优先业务投资**：确保为业务提供资金，包括技术基础设施资本支出，以创造有韧性的增长轮廓 [94][95] - **考虑并购和股东回报**：有合适并购机会会考虑，剩余现金通过股票回购或分红返还股东，去年返还700亿美元 [96][97] 13. **其他投资（Other Bets）** - **Waymo投资策略**：过去几年其他投资总体平稳，但对Waymo投资增加，认为其有巨大机会，需快速扩大规模进入更多市场 [100][101] - **非Waymo投资机会**：同构有大型合作伙伴，多个靶点有趣，还有扩展机会，投资会关注里程碑 [106] 其他重要但是可能被忽略的内容 - **前瞻性陈述风险**：Alphabet所做的一些陈述可能是前瞻性的，涉及风险和不确定性，实际结果可能与预期有重大差异，可参考其10 - K和10 - Q表格 [7] - **披露信息获取途径**：重要披露信息，包括个人持股披露和摩根士丹利披露，可在摩根士丹利公共网站www.morganstanley.com/researchdisclosures查看，也可在注册处获得 [5]

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：硬件和软件、金融、电子墨水相关（ESL、彩色电子书阅读器、标牌） - **公司**：E ink (8069 TT)、富途、友邦保险、平安 [2][3] 纪要提到的核心观点和论据 - **A 股和 H 股比较**：H 股因中国互联网贡献表现优于 A 股，A - H 溢价从中 40%压缩至低 30%；投资者对 A 股兴趣增加，因 H 股估值吸引力下降；瑞银倾向 A 股，因其指数对硬件和软件行业曝光约 20%，剔除主要互联网公司的 H 股指数仅 12% [1] - **A 股投资策略**：希望增加 A 股中期上涨的投资者可利用小型和中型股指数期货基差扩大，降低购买看涨期权或看涨价差的前期成本，如 CSI 1000 Proxy Index (UBMCS10X) 19Sep25 102.5 - 115% 看涨价差指示报价 2.4%，最大净支付 4.2 倍 [1][2] - **E ink 公司情况**：E ink (8069 TT) FY25 来自 ESL 和彩色电子书阅读器、标牌有良好增长，毛利率为正 [2] - **香港/中国金融交易策略**：在有利市场条件下，做多富途获强劲业绩；做多友邦保险获稳健收益和股票回购；做多平安获收益恢复和 AI 举措成果 [3] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 美国政府可能与加拿大、墨西哥达成关税协议，德国财政刺激影响市场，推动欧洲股票带动风险资产复苏，德国国债收益率大幅上升，欧元走强 [1]