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AI产业链、美股/A股公司研究与宏观归档

按主线浏览 m8 的 AI 产业链、半导体、美股财报、A 股公司研究、创新药、宏观利率与投资框架归档。

研究目录

先按市场主线,再进入延伸栏目

先从 A股、美股、港股、区块链四个主入口切入,再继续到 AI 产业链、行业研究、宏观与投资框架。

197 篇文章

A股

围绕 A 股算力链、国产替代、机器人零部件、高股息央企和公司制度机制构建可搜索的公司研究目录。

320 篇文章

美股

集中覆盖美股龙头财报、半导体、AI 软件平台、GLP-1 医药和 Tesla/FSD 主线。

106 篇文章

港股

集中收口港股高股息、平台互联网、创新药和南向资金相关研究,避免主题散落在其他栏目。

32 篇文章

加密

围绕 BTC 现货 ETF、稳定币监管、ETH 与链上生态组织搜索入口,避免与宏观栏目混杂。

AI产业链 ·

端侧AI:热设计与电能约束 2026

Qualcomm、Apple、Intel 和 Micron 的公开资料可以支撑端侧 AI 芯片、NPU TOPS、LPDDR 和本地 AI 应用方向。m8 认为,这篇文章可讨论端侧 AI 的功耗、散热和内存带宽约束,但 15-30W TDP、PMIC 微秒级响应、硅碳负极、高倍率电池和供应链重估都应作为观察变量跟踪为研究观察。

m8 康哥
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AI产业链 ·

CPO与LPO:AI以太网架构 2026

UEC、OCP 和 NVIDIA 的公开资料可以支撑 AI 以太网、Spectrum-X、CPO/硅光和开放网络标准演进的大方向。m8 认为,这篇文章适合保留为 1.6T 光互联与 AI 网络架构研究,但功耗降幅、端口功耗、时延、10 万卡集群和供应链映射都应作为观察变量跟踪为观察变量。

m8 康哥
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AI产业链 ·

AI数据中心:电网并网与变压器约束 2026

公开资料可以支撑“AI 数据中心交付受到并网队列、电网设备和变压器供给约束”的研究框架。m8 认为,这篇文章可以讨论电力基础设施如何影响算力上线节奏,但具体并网月份、变压器交期、机架功率密度、云厂商 capex 与公司弹性都应作为观察变量继续跟踪。

m8 康哥
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AI产业链 ·

AI数据中心现场发电:电网排队约束 2026

LBNL、IEA、DOE、NVIDIA、Bloom Energy 和 CoreSite 等公开资料可以支撑“AI 数据中心电力接入、液冷机架与现场电源方案正在成为工程约束”的研究框架。m8 认为,这篇文章可以讨论并网排队、变压器/输电约束、燃料电池和现场发电的时间价值,但交付周期、单位成本、公司订单和园区规模应作为观察变量继续跟踪。

m8 康哥
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行业研究 ·

Tesla Optimus:产线验证与测试 2026

Tesla Q1 2026 shareholder deck、Tesla AI 页面和公开 webcast 可以支撑“Optimus 正从演示样机走向生产线安装与制造验证”的研究框架。m8 认为,这篇文章可以讨论产线节拍、执行器测试、FSD/视觉架构迁移和可靠性验证,但 MTBF、产量、供应链定点和成本数字应作为观察变量继续跟踪。

m8 康哥
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A股 ·

Physical AI:量产瓶颈与零部件 2026

NVIDIA 已公开 Cosmos、Isaac GR00T 与机器人仿真/合成数据相关平台,Tesla 也公开展示 Optimus 与真实世界 AI 训练方向。m8 认为,这篇文章可以讨论 Physical AI 从语言模型走向动作模型、仿真数据和机器人本体的产业链变化,但具体量产节奏、数据规模、公司订单和标的弹性应作为观察变量跟踪为研究观察。

m8 康哥
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A股 ·

Physical AI 灵巧手与触觉传感:量产一致性 2026

NVIDIA 已公开 Cosmos、Isaac GR00T 与机器人仿真/合成数据相关平台,Tesla 也公开展示 Optimus 与真实世界 AI 训练方向。m8 认为,这篇文章可以讨论 Physical AI 从语言模型走向动作模型、仿真数据和机器人本体的产业链变化,但具体量产节奏、数据规模、公司订单和标的弹性应作为观察变量跟踪为研究观察。

m8 康哥
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AI产业链 ·

宏观范式切换:从5-1板块分化看AI重估、能源退潮与美联储政策路径不确定性的“政策偏紧风险”

AI 板块轮动不能只看单日涨跌,核心变量是云厂商资本开支、GPU/ASIC 供给、利率折现率和软件兑现节奏。m8 认为,这篇文章可以讨论硬件、软件和平台公司之间的估值切换,但所有配置权重观察、估值观察、涨跌幅和可验证性判断应作为观察变量继续跟踪。

m8 康哥
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AI产业链 ·

AI机柜内部互连:铜缆与连接器 2026

NVIDIA 公开 GB200 NVL72 与 OCP 设计信息,Amphenol 和 Credo 公开 AI 数据中心高速互连与 AEC 资料,可以支撑 AI 机柜内部铜互连、连接器和背板的研究框架。m8 认为,这篇文章可以讨论 scale-up 互连、DAC/AEC、连接器、背板和信号完整性,但出货量、份额、价格弹性和公司订单应作为观察变量继续跟踪。

m8 康哥
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