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每日盘前最全,最及时的盘前纪要
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一手调研
航行五百年的机构
2026-05-06 08:18:16
5月6日盘前重要纪要
【光模块大厂纪要】 一、核心观点 技术路线分化明确:单通道200G硅光方案良率爬坡顺利,预计一年内成熟;单通道400G纯硅光方案成为主流,薄膜铌酸锂技术短期内(2-3年)难以落地。PAM4仍是调制格式首选。 CPO/NPO前景悲观:行业共识CPO推广面临多重阻碍——降功耗、高密度均为伪命题,实际总功耗可能更高、成本比传统模块贵一倍以上、良率极低(64端口集成)、不可热插拔导致可维护性差。仅英伟达持续推动,其余厂商多持谨慎或悲观态度。 市场迭代节奏:未来一年800G仍是主力;2027年1.6T与8
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信科移动
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润建股份
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一手调研
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2026-05-05 17:17:58
假期,重要纪要
假期重要纪要(时效性) 【国产芯片】 国产芯片调研,总结下: 1. 昇腾2025年芯片总出货约52万颗,集中在Q2-Q3,Q4出货偏弱;2026年Q1已确定出货15万张910系列卡。 2. 2026年不含互联网大厂自研,国产高性能AI推理芯片合计约300万张:一线昇腾/寒武纪/海光160-170万张,沐曦/壁仞等二线近100万张,昆仑芯30多万张。 3. 上述近300万张高性能推理芯片全部需要2.5D先进封装。 4. 国产2.5D封装主流用CoWoS-S,仅寒武纪690采用CoWoS-L,由国内
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宏景科技
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潍柴动力
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2026-04-30 08:34:57
4月30日盘前重要纪要
今日盘前纪要(时效性) 【四大云厂集体上修资本开支】 四大云厂积极上修,行业投入空前盛况: 事件:4月30日,Google、Microsoft、Meta、Amazon公布业绩和电话会,整理对AI需求和投入的分析如下: 谷歌: 【本季度资本开支】融姿租赁Capex 356.74亿美元,同比增长107%+,环比增长28%。 【资本开支展望】2026年预计姿本开支大幅度增加至1800-1900亿美元。 微软: 【资本开支】含融姿租赁Capex 319亿美元,同比增长49.07%+,主要2/3是购mǎi
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盛科通信
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2026-04-29 07:56:28
4月29日盘前重要纪要
今日盘前纪要(时效性) 【工业富联】 #工业富联:Q1业绩同比+103%、盈利能力持续改善 【国海计算机0428】 #Q1业绩106亿元、符合预期 工业富联2026Q1营收2510.78亿元,同比增长56.52%;归母净利润105.95亿元,同比增长102.55%,环比下降17%。主要系受益于AI算力需求持续爆发,#公司在主要客户的市场份额稳步提升,以及云服务商业务表现优异,推动整体营业收入增长所致。 #受益于AI算力需求持续爆发、公司产品结构持续优化, 云计算业务:板块营业收入同比增长1倍。客
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工业富联
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胜宏科技
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炬光科技
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2026-04-28 08:00:05
4月28日盘前重要纪要
今日盘前纪要(时效性) 【鸿海—工业富联】 鸿海独吞 Groq 3 LPX 机柜首批 6000 台,液冷霸权坐稳全球第一,英伟达谷歌双巨头背书 2026 年,全球 AI 算力竞赛进入 “推理为王” 的决胜时刻,而鸿海(富士康)凭一纸6000 台 Groq 3 LPX 机柜独家大单,直接登顶全球 AI 推理基础设施食物链顶端。这份来自英伟达与 Groq 深度绑定的超级订单,不仅是鸿海与英伟达 “绑定共生” 的最新铁证,更背后藏着鸿海布局多年的液冷全产业链霸权—— 从冷板、CDU 到整柜交付,全球市
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2026-04-27 08:22:17
4月27日盘前重要纪要
今日盘前纪要(时效性) 【deepseek/国产算力】 读完 DeepSeek V4 论文后的感想 ⚡ 英伟达确实非同凡响。还记得 2024 年人们还在抨击 Blackwell 规格过高,把 FP4 贬低为营销噱头吗?结果这一切都是为下一代模型打下的基础。 🔮 或许英伟达的护城河在于其预判主流大语言模型技术发展轨迹的能力,以及提前 3-5 年在加速器上预新需求的能力,并将这种前瞻性融入产品设计。其他 GPU 公司不会预判需求 —— 它们只会被动应对。 🤝 英伟达和 DeepSeek 是否一直
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云天励飞
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2026-04-24 08:21:15
4月24日盘前重要纪要
今日盘前纪要(时效性) 【大金重工】 【GJ电新_风电】大金重工推荐更新:新签40亿船舶订单,看好公司大海工战略加速落地 4月23日晚,公司发布公告宣布与挪威船东公司Seatankers及希腊船东Danaos签署了多份《散货船建造合同》,总计将为两家企业设计、建造、交付4+4艘210000DWT(载重吨)的散货船,合同总金额约分别为2.94 、2.97亿美元(折合人民币共计约 40.58亿元),以上订单预计将于2028-2029年分批交付。 投资建议:按照10%净利率假设,预计本次公告订单有望于
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立讯精密
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2026-04-23 13:35:36
4月23日盘前重要纪要
【TPU V8】 谷歌TPU v8解读: 谷歌把AI芯片一刀切成两半,一块专门训练大模型,一块专门跑推理,因为这两件事需要的硬件完全不一样了。 训练芯片(8t):追求极致规模 一口气连13.4万颗芯片一起训练,最多能扩到100万颗 首次支持4-bit计算(FP4),同样算力下速度翻倍 存储读取速度比上一代快10倍,芯片不用等数据 推理芯片(8i):追求极致低延迟 芯片上塞了3倍大的缓存,AI对话时不用反复去远处取数据,响应更快 新增一个"同步加速器"(CAE),让多颗芯片协同工作时等待时间缩短8
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