先写今晚的光模块被禁传言，从产业角度来说根本不合理，海外完全没有能承接这部分的产能的企业，海外那几家技术没问题，产能扩产年年出问题，而且除非英伟达和csp脑子进水了才会答应这些，所以综合下来，更多是接下来9月份的谈判筹码，一刀切不可取，AI的供应链不是一朝一夕就见成的，而且光模块的供应链体系至少5年时间他们才能填补同样缺口，这5年时间海外CSP吃西北风吗，从这个角度多去思考，北美大厂是很注重供应链稳定性的。
这件事情绪大于实际产业逻辑变化，之后的演变更多会变成taco或者开口子增发许可才能进入北美。要明白，北美是坏，他们不是傻，假如他们目前有充足的替代产能，这不好说，但是他们目前没有，扩产5年后依然没有能满足当前的需求的产能，那么这个决定的用意何在？人为拔高自身的csp建设成本，再造一个存储？
假设这件事情为真的落地：瞬间我们的供应为零，这接近80%的供应谁去弥补？这个缺口甚至比存储还大，而且光模块现在是非标定制产品，导入都需要1年+，就等于一下子把我们主导的供应链全洗牌，那么AI链条的都不用玩了，水桶原理，光模块没了用谁互联，一堆机子摆在那里发愣。
假如只是FCC类的话，那则是5月的老调重谈，消费电子的通类，FCC不再认我们境内实验室的检测报告，倒逼国内光模块企业走海外工厂+海外实验室认证，抬升国内厂商成本，利好北美本土光芯片厂商，云厂商采购成本抬升，但头部国内厂商依靠东南亚产能依然可以供货北美市场（洗澡就好啦），FCC的证书，例如大哥二哥，原来的产品都有，只是不知道实验室是在哪里检测的，假设是在国内的，两年内也都没有影响，只需要在两年内把检测机构换到规定国家即可。
无论事情如何走向，这件事原则上利好设备（萝卜等等的能打入海外供应链的），，扩产是一定要的，是哪家主体去扩产而已，而且海外必须上自动化，第二利好的则是优先海外布局的，大哥二哥等等。
之前没怎么发文章，一大原因就是要去敬畏市场，市场下跌的时候，先看宏观先看筹码最后才是产业，而作为坚定看好AI的多头，周末也是写了一篇帖子预热：AI这个时候应该多一点信心，因为我很明确：不是产业出了问题，而是筹码+情绪的问题。
顺水推舟谁都会，而敢于在市场都不看好的时候，逆行看好，这才是把握产业的底气：
AI这个时候应该多一点信心
先阐明目前个人看法：AI已经处于底部区域，静待信心和情绪恢复即可，无需盲目悲观，市场的反身性就是如此的，这是星球里面的近期看法。
现在产业端口实际给到的信息是什么，是投入就有收获，这是推理端目前能够看到的就是，潜在的未来需求大幅挤压供应链的能力，这也是近期csp电话会透露出来的观点，未来需求很明确，目前需要的是，怎么提升供应链产能去满足这些需求，且能看到这些token需求缺口是不断扩大的。
实际市场大家可能不够敏感，其实看一个关键数据就能看明白，那就是算力租赁的价格，一个最简单的逻辑就是，如果算力真的不重要，首先即用即租的最前沿感知一定是跌价，但目前，最贵的GB300系列，价格已经突破1300，而旧卡（H系列基本已经完成折旧的部分，当前仍有还有市场），这证明了一件事情就是，实际的算力市场，依旧景气，但我们的二级领域，看的是预期，看的是二阶导增速，这也是很多人质疑AI会不会像互联网一样，实际产业红火但二级早于实际见顶进入漫长周期阶段。
首先AI的周期泡沫论，每隔一段时间都会出现，这次二级市场要探讨的是，capex能不能持续高增，有没有新的应用能成为爆款（25年的爆款就是AI漫剧），相关大模型aar的提升，而我目前只拿微软和亚马逊的例子为参考，
1、微软云业务收入提速，而且接近90%来自前沿模型公司之外的客户，换句话说，云业务的收入，90%是OpenAI、Anthropic等前沿模型之外的客户贡献的，等于把云业务扩散出去不止单一客户。
2、亚马逊服务器和网络设备通常在使用前几个月采购，需求不好可以不下单；平均回本时间不到三年，使用寿命至少5—6年（ds的回本周期是10个月），短周期服务器采购则有较强需求可见度，因此亚马逊认为自己不是在无订单地赌需求。也承认短期自由现金流会很差，但试图证明这更像是收入确认和资本支出的时间错配，而不是项目本身没有回报。（现金流差不代表无法加大capex，反而证明的是需求太大，all in超前节奏推进AI）。进入供给释放，收入加速的阶段。增速是37%，连续5个季度加速，季度环比新增46亿，年化收入1690亿。这轮加速不是发生在低基数反弹，而是发生在很大的收入基数上。
综上的一些数据，众多csp除Meta外，因为Meta干啥啥不行，这一轮市场对于capex的担忧，很大程度也是源于7月初他的“把自身的算力租赁出去”，引发市场担忧，而最后他的表态则是“当然不会把核心算力资源直接租出去，而是待价而沽，自用或者以后更高价格租出去”，这个逻辑就像是，Meta自身本来就不行方向错了（之前的元宇宙也是这样），而把整个AI届的方向都带错了，本身其他家扎扎实实的发展AI，确实能看到ROI的可见度，这和之前训练端投入看不到回报的模式不同，现在是实实在在的提升正反馈，投入1得到2，这和老黄那句“投得越多，获得越多”是一样的，我们应该看的是尖子生对于AI的看法，而不是差生。引用亚马逊高管电话会的原话“即便上调了capex，我们依然无法完成2026年的需求，27年会如此，28年也会如此”。
所以这就继续推导出来，订单积压论，目前csp的订单积压程度如下：
所有人都盯着创纪录的AI 资本支出，但更大的故事是，约2.3 万亿的云积压订单已经签约，正等待部署。需求已经存在，但制约因素在于数据中心、电力和芯片目前尚不存在，无法满足这一需求。
Q2 云积压订单：微软678B，甲骨文：638B，谷歌：514B，亚马逊：496B
可以能看到，作为AI云服务的配套供应商，谷歌，微软，亚马逊等已经距离新高不远了，他们的产出持续度才算是对于AI硬件可持续的真正趋势，北美其实已经表态了，AI目前来说是没有泡沫的，目前的矛盾点是过快的预期和当前的趋势有碰撞，但长趋势的角度来讲，AI还处于正循环的开端角度，还没有能看到未来AI产业会发展到哪里，目前没有看到需求增速的拐点，而供给链的供需压力则导致了需求侧的延后满足，因为真的没产能。而且云端的使用效率解决满载，⽬前算⼒使⽤率⼏乎是满负荷状态，尤其是英伟达使⽤率超过90%，其中⽤于训练的Trainium 芯⽚使⽤率也达到了92%。通常认为80%是⽐较良性的使⽤率⽔平。基本上，今年采购的设备⼀经安装便⽴即处于满负荷运转状态。
以前的旧叙事探讨的是，云厂商买卡，折旧消耗的比营收快，然后造成现金流承压，现在新的叙事是，token调用量的提升，正循环之后，云厂商通过token分成，能够持续产生新的现金流，那么市场之前担忧的问题现在反而成为了AI发展加速的佐证，包括aar的迅速爬坡，商业闭环正在不断的正循环。
接下来就是下一个阶段讨论的问题了，包括那些真正有核心价值的，还能回去的，下一阶段该怎么做和判断：
