财报 + 产业双重验证|从晶圆代工到光互连,拆解国产算力完整链条今天大盘整体交投热度一般，成交量明显萎缩，市场整体观望情绪浓厚。不过板块内部分化机会依旧存在，通信赛道与创业板指表现亮眼，和光模块强相关的细分，持续获得资金的青睐。 今日并没有重量级宏观数据落地，个股与板块的行情驱动力，大多来自各类产业新闻。 昨晚整个市场的目光，都聚焦在中芯国际披露的二季度财报上。 这一季度，公司单季营收历史性突破 30 亿美元，环比提升 20%；实现净利润 4.79 亿美元，毛利率达到 25.3%。全部核心经营指标，都超出公司前期给出的业绩目标。此前公司预估营收环比增幅区间 14%-16%，毛利率区间 20%-22%。 这份财报最大惊喜，当属毛利率的大幅抬升。今年中芯先后完成两轮产品调价，叠加二季度产能小幅扩张，产能利用率由 93.1% 提升至 93.7%。调价、产能、设备利用率三者共振，拉高盈利水平，也对冲掉扩产带来的财务负担。 但看向接下来的三季度，业绩预期就比较平淡。公司给出指引，营收环比增长 2%-4%，毛利率维持 26%-28%。对比二季度的亮眼答卷，这份指引只能算是勉强及格。 作为国内先进制程代工的核心载体，中芯的估值长期处在高位。机构测算，公司全年净利润很难突破 70 亿元，对应市值市盈率大约 160 倍；市净率水平，已经超过上市以来 88% 的历史区间，综合估值处于高位，这点大家要心里有数。 今天中石科技拿下 20 厘米涨停板，直接带动整个科技板块情绪回暖。 事件的导火索，是光模块龙头中际旭创计划以贴近市价的价位，斥资 17 亿元参与入股，最终持股比例约 10%。 中石科技处在中际旭创的上游供应链，主营业务覆盖全链条散热业务，包含散热原材料、组件以及一体化模组。消费电子是它的基本盘，AI 算力业务正在成为第二增长曲线。 站在中际旭创角度，这笔投资有两层现实意义。第一重就是供应链安全。当下 1.6T 光模块正在大规模放量，一旦上游原材料供给跟不上，就会直接拖累产品交付，入股可以优先锁定产能。第二重是布局下一代技术。随着光模块向 CPO、3.2T 迭代，设备功耗会持续走高，提前绑定上游，联合研发新一代散热方案，也可以长期压缩生产成本。 反观中石科技，这笔股权合作同样收益良多。一方面订单的确定性进一步增强；另一方面它的散热产品适配范围很广，除光模块之外，服务器、交换机都可以使用。依托中际旭创的产业资源，也为切入海外头部企业供应链创造机会。 京东昨晚发布最新财报，二季度营收同比下滑 3%，净利润 71 亿元，同比上涨 15%。财报落地之后，港股股价大跌 10%，资本市场并不买账。 这也是京东上市以来，少见的单季度营收同比回落。对比国内消费大盘，上半年社零同比上涨 1.3%，京东营收增速仅有 0.7%，跑输整体消费市场。大环境疲软是客观事实，但跑输大盘，市场自然会给出负面反馈。这也就解释了，为什么京东率先叫停外卖业务的烧钱补贴，持续投入已经得不偿失，不过只要削减无效补贴，利润端依旧可以稳住。 把视线转向美股存储板块，闪迪发布一份超市场预期的长期经营公告。公司预测 28‑30 财年，营收可以保持中高双位数增长，毛利率稳定 80%，同时承诺完成资本开支之后，全部剩余现金都返还给股东。 敢于直接披露三年的经营目标，直接点燃隔夜美股存储行情。闪迪大涨 14%，美光上涨 4%，海力士收涨 7%，西部数据、希捷涨幅均在 5% 附近。传导到 A 股，存储板块早盘高开，盘中虽有回撤，尾盘再度收回大部分失地。 还有一条容易被忽略的消息，韩国央行二季度时隔 13 年再度加仓黄金。央行购金不会跟随短期金价涨跌，就算金价处在高位，国内央行也一直在持续增持。多国央行集体配置，会给金价带来中长期支撑。 智谱全新版本 GLM‑5.3 正式对外发布。小白并没有把关注点放在各类评测榜单的名次，也不关心它超越了多少竞品。 实实在在能感受到，国产大模型迭代速度这半年堪称飞快。就在几个月前，行业还热衷于讨论谁是国内第一大模型，放到现在，榜单排位的参考价值已经大打折扣。版本更新节奏太快，这周拿下高分，下个版本迭代，排名就会重新洗牌。 不少开发者拿到新版本之后，没有做简单跑分，直接拿复杂的工程任务实测。比如接手老旧项目，处理依赖报错、读取日志、修改配置；或是从零搭建完整前后端工程，覆盖目录规划、接口开发、异常处理全流程。 编写基础代码已经是多数大模型的标配能力，真正拉开差距的，是处理杂乱工程的能力。面对一堆混乱的项目文件，模型能不能连贯完成几十步操作，记住前面的改动，遇到报错可以自主回溯定位根源。 官方披露数据，编程体验相比上一代提升约 50%。 有意思的是，这一代模型没有改动基础架构和参数量，性能提升全部来自后训练优化。不是一味把模型做大，而是打磨现有模型解决实际问题的能力。 这也折射整个行业关注点的变迁。早期大家聊天，开口就问参数量；之后比拼算力卡数量；再往后关注上下文窗口大小。如今真正做落地应用的从业者，更加看重实用性：能不能持续处理复杂任务？工具调用稳不稳定？出错概率高不高？长时间运行任务，是否需要人工频繁介入。 步入商业化阶段，上面每一个问题，都直接关联成本和收益。 智谱的商业化落地，在国内厂商里属于第一梯队。MaaS 平台注册用户接近 700 万，企业客户 2.3 万家；ZCode 上线仅一个月用户破百万，今年 ARR 同比增长 15 倍。国产大模型正在告别单纯发布会炒作，转向真实用户、真实调用、真实营收。 GLM‑5.3 的本地安全能力同样值得关注。上一代 GLM‑5.2 就部署在企业本地，完成 17000 多条安全事件分析。很多企业内部日志、敏感凭证，不愿意上传公有云，本地部署就成为刚需。 国产大模型的机会，不一定非要在综合能力上硬刚海外产品。很多海外闭源模型不愿承接、不方便落地的细分场景，恰恰就是国产厂商的突破口。我们早已不需要反复证明 “国内也能做大模型”。 光通信赛道再度迎来重磅产业催化。英伟达官宣 Spectrum‑X 以太网硅光交换机正式量产。新产品激光器数量缩减至原来 1/4，功耗下降 80%，平均故障间隔时间提升 10 倍。CoreWeave、Lambda、甲骨文成为第一批落地客户。 过去交换机需要外接独立光模块，英伟达直接把光器件集成进交换机内部。消息传出之后，A 股相关产业链迎来一轮上涨。 为什么 AI 发展到现阶段，光互联的地位越来越高？核心是算力瓶颈发生转移。早期市场全部聚焦 GPU 芯片性能，可当几十、几百上千颗 GPU 组成集群，就算单颗芯片性能再强，芯片之间数据传输拖后腿，整体算力就会被限制。打个比方，一百位能力出众的交易员共处一室，但全部信息只能靠中间人传递。最终制约整体效率的，不是每个人的智商，而是信息传输的速度。 所以英伟达持续完善整套网络体系。第五代 NVLink 单 GPU 双向带宽 1.8TB/s，达到 PCIe Gen5 的 14 倍。机柜级 AI 性能，会跟随 Scale‑up 带宽翻倍，实现 1.3‑1.4 倍的提升。 这套逻辑，同样适配我们持续跟踪的国产超节点。很多朋友对超节点有误区，以为简单堆砌国产 GPU 芯片，把 384 颗、640 颗芯片拼在一起就大功告成。实际上芯片数量越多，芯片之间互联就越关键。柜内依靠高速铜连接，柜间依靠光互连与数据中心网络，带动光、铜、电、热全产业链增量。 超节点属于完整的系统工程。大量算力芯片协同工作，离不开高速交换机、海量光模块、供电设备、液冷散热、各类连接器。举个例子，华为 CloudMatrix384 搭载 384 颗昇腾 910C 芯片，背后配套灵衢网络、RoCE 交换机、OCS 全光设备；ZKSG ScaleX640、新华三 UniPoD 等国产方案，目标都是解决多颗算力芯片高效协同的难题。 英伟达硅光交换机量产，再次印证趋势：AI 基础设施比拼，已经从单芯片竞赛升级为整套系统能力较量。国产超节点后续持续扩张，光通信是绕不开的增量赛道。 需求爆发的时候，产业链扩产难度最大的瓶颈环节，最容易释放业绩弹性。目前信号已经十分明显，800G、1.6T 光模块所需 EML、CW 激光器供给紧张，Lumentum 积压订单已经超过两年。英伟达更是合计投入 20 亿美元给到 Lumentum、Coherent，锁定光芯片优先产能。全球顶级采购方直接出钱协助上游扩产，足以印证行业高景气。 下游订单数据同样验证需求。Coherent 单季度营收同比增长 34%，下季度营收指引 22‑24 亿美元，高于市场 21.5 亿的一致预期；思科 26 财年 AI 基础设施订单达到 93 亿美元，单季度新增订单就有 40 亿美元。 光通信大方向已经得到市场共识，细分技术路线后续依旧会博弈反复。但有一个逻辑不会改变：算力不断迭代升级，连接的价值就会持续抬升。 站在小白的角度看今天行情：大盘不存在系统性风险，只是行情节奏发生变化。 午后科技板块再度企稳，说明主力资金并没有大规模撤离。做交易最忌讳被日内涨跌牵着操作。A 股本身就擅长博弈预期、放大市场情绪，追高很容易被套在冲高阶段，恐慌割肉又会错过修复窗口。 牢牢抓住产业大趋势，围绕核心赛道做波段。行情上涨果断减仓兑现，市场调整敢于逢低承接。我们很难精准预判每一根 K 线，更务实的做法是尊重盘面波动，让自己站在产业大趋势这一边。 顺带提一句，如果觉得科技股轮动太快不好把握，可以多关注黄金板块。一轮回调之后，黄金已经在酝酿新一轮上行行情。
（本文不构成投资建议，市场有风险，投资需谨慎。） 面对中芯国际超预期的二季报、英伟达光交换量产验证系统级竞争趋势，你是继续坚守国产算力核心标的，还是开始关注光通信和散热等增量方向？对于 GLM‑5.3 体现的国产大模型商业化进展，你怎么看？欢迎评论区聊聊你的操作思路。 感谢诸位的时间，大家看完如有收获，拜托右下角一键四连，这是小白的快乐源泉，谢谢啦。
