世界只要发展人工智能就定要交换机股 ！
1、 只要我们人类承认人工智能是未来不说一百年，是未来五十年人类发展不可逆的绝对大趋势，那么发展人工智能就一定离不开算力的消耗，就像汽车发展百年历史一样，只要你汽车发展就离不开石油的消耗，算力就是石油 ！ 算力消耗就必然需要网络硬件不断堆加来支撑，当然也不能无限制堆下去，总有个盈利平衡点。 算力里面第一重要的一定是芯片，第二重要的一定是算力交换机，第三才排得上 AI服务器。 美国做交换机的世界第一思科公司市值三万亿人民币，我国紫光股份（新华三）今年跃升为中国交换机第一地位，那么随着我国军. 事实力的强大，我国对世界的贸易额慢慢超越美国，世界各国那时就是看我们的眼色而不再看美国的眼色行事了，则美国对我国高科技产品的限制肯定越来越弱，我国产品行销全球是未来三五年绝对不可逆的大趋势，小美根本无法阻挡。则我国的新华三和华为的算力交换机一定会和思科展开激烈的全球竞争，则我国新华三和华为仅仅交换机股票的市值，不说像思科一样成为 3万亿了未来五千亿或者一万亿一定会有的 ！
2、 我这个三十年网络通信行业的老工程师认为，算力交换机在真实算力里面，可是比你中际旭创、新易盛等光模块产品重要得多的产品；比你沪电股份、胜宏科技、生益科技、深南电路等PCB板重要非常多的产品；它的重要程度几乎可以和源杰科技光芯片比，只是比 GPU芯片差一些。 世界只要还继续发展人工智能就一定离不开 GPU芯片如华为升腾芯片、寒武纪芯片等，第二就一定离不开海量数据的时时交换，则一定就大量需要算力交换机。如果人工智能继续发展五十年下去，则未来二三十年算力交换机都定将高速或快速发展下去，即使未来计算机发展到光子芯片时代也一定需要交换机 ！ 因此不可能我国交换机产业不出现未来万亿市值公司的 。 交换机是比AI 服务器重要很多的产品，科技含量也高出非常多，有一些股民认为联想、浪潮信息就是组装厂所以市盈率给不高，我不这样认为，但也认为服务器的市盈率应该远低于交换机的。锐捷网络是做交换机的，目前动态市盈率 69倍左右，中科曙光这样稍微有自主能力的AI服务器，市盈率今天也才 32倍 -- 35倍，说明市场也是认为交换机定位比服务器高出不少的。 目前紫光股份是我国算力交换机的第一，它动态市盈率24倍比第三的锐捷网络市盈率低非常多，感觉逻辑上是非常错误的，我相信历史会纠正过来，正常定位也应该40倍---45倍为长期合理中枢的。
3、 下面三点科学技术问题是目前很多基金经理们从没有考虑过或想到的问题，这个问题没想到，怎么可能对交换机定位产生正确的认识呢？？？
（1）现在算力光通信技术从独立可插拔光模块，慢慢演进到 NPO 近封装光学和 CPO共封装光学技术了，CPO技术我个人认为未来七八年都难以大规模真正落地，华为公司也没有选择 CPO技术而是 NPO技术，新华三也主推 NPO技术，连英伟达 8月14日交付了一批 CPO交换机后都没有进一步消息了。 如果业界最终普遍大规模采用 NPO技术路线后，则算力交换机的话语权就比目前独立可插拔光模块时代大非常多了，话语权大意味着交换机整机厂的利润一定大，目前中际旭创等独立可插拔光模块公司的利润就有一部分份或很多转移到交换机整机厂家手里。 以上这点逻辑是我至今几乎没有看见任何财经分析师，基金经理们文章说过的，因为很多基金根本没有意识到话语权转移这个大问题 ！ 这可是我两个月前文章就反复提到的问题。 NPO技术里现在的独立可插拔光模块拆分成光引擎，光引擎成为安装在算力交换机里PCB板插槽上的一个零部件了，选择我国哪家公司的光引擎产品来用，就变成华为、新华三（紫光股份）、锐捷网络、中兴通讯四大交换机整机厂的决定权了。目前初期时可能字节跳动、阿里、运营商等算力采购甲方是有《一定范围选定光引擎合格供应商的权利》，比如它们选定很多光模块公司的各种光引擎来测试，合格的三家则进入它们合格供应商名录，之后交换机整机厂只能从它们划定的三家供应商里选光引擎来测试适配，最后批量安装到交换机上。 但随着各厂家光模块厂家生产的光引擎规格慢慢统一，性能逐步接近，则算力采购甲方以后是没有必要再耗时耗力 亲自一 一测试哪家的光引擎，每年迭代的哪一款速率的光引擎是适合它甲方光互联标准了的，很难再划定光引擎合格供应商范围了。 以后这些工作算力采购甲方都交给交换机整机厂家了，它们只要求华为、新华三这些交换机整机厂家全权负责整个光互联数据交换的责任了，出了问题也是交换机整机厂家全权负责了，那么交换机整机厂就具有选择哪家光引擎来适配自家交换机的绝对选型权了。 选择权在人家交换机整机厂家手里，怎么可能利润不同步向交换机整机厂家倾斜 ？？？
（2） 目前主流大模型从以前的稠密大模型，最近一年慢慢规模演进到稀疏大模型阶段了，很多现在用 MOE 稀疏大模型（专家混合模型，属于有条件稀疏激活架构）。稀疏大模型是未来公有云的主力，以后只有小型私有云（比如一些大型企事业单位）才用稠密大模型，当然也不是这样绝对，大致方向差不多。 这两种模型的本质区别是：比如你向大模型软件输入一个问题，稠密大模型是需要全部参数参与计算，参数越多则算力就跟着多，算力总耗费非常大，这样下去随着各厂家大模型参数都达千亿，万亿，这个成本根本不是算力公司能承受的 ！ 但稀疏模型是把你的这个问题，通过路由分配到精准的少数专家模型里来计算，其余专家参数休眠，这样大量节省算力，我们普通人简单理解的就是大量节省 GPU卡的消耗或大量电力消耗。 在稠密大模型里GPU卡的作用非常重要，主要靠它，但在现在稀疏大模型开始主导下，GPU等训练、推理芯片也非常重要，但另外一个以前不太重要的交换机，在稀疏大模型网络里重要性就跳跃式提升了。 算力瓶颈从GPU转移到网络交换了，因此交换机的权重大幅上升 ！ 所以MOE集群里，交换机不再只是传数据，它直接决定了昂贵的GPU能不能跑满算力，交换机差一点，不是慢一点，是整个集群断崖式下跌，甚至频繁锁..死，无法稳定跑训练和推理。
（3） 目前算力时代和三十年前网络时代是完全不一样模式 ！ 网络时代是服务器、交换机、路由器、光纤等建好后，只要光纤带宽足够，过了大规模网络硬件建设期后，以上硬件的需求就大幅变少，办公等软件的销售反而会大幅增加，思科和微软的股票就很好反映出这个事实，最近三十年思科股票只涨了二三十倍，而微软涨了 220倍。 网络时代一旦基础网络硬件建好后，软件后期变成了增量最大的行业。 但算力时代是每一次训练，你我问的没一个问题，医院每个医生提交的每一个新病例报告的AI解答，大量工厂里要求的每一个 AI动作，都要进行算力的消耗的，算力消耗就不得不大量继续堆硬件下去，当然肯定不能无休止堆下去，中间肯定会有一个盈利平衡期。 那么人工智能开始时建设算力硬件，人工智能发展阶段还是需要大量基础硬件设备，这点和三十年前的网络时代是本质区别。 因此有股民或基金经理们认为现在的算力硬件股和三十年前网络时代思科泡沫时代是一样的，认为算力硬件肯定要类似破灭，这是对基础算力技术的根本误区造成的。
4、 我国大量基金根本没有意识到算力交换机的极其重要性，人工智能离不开芯片运算，一样离不开数据的连接 ！ 连接和运算是同等重要地位。我国大量基金一定会慢慢明白交换机的极其重要性，芯片股目前都是 120倍以上市盈率，交换机股也一定会上五六十倍市盈率的。不出半年我国大量基金一定会开始大规模追捧交换机这个非常重要的产业的。美国算力建设假如明年没有到今年 的5.4万亿投资，我国算力投资怎么可能不超过今年才 5000亿人民币呢 ？ 美股中算力股短期三个月是否涨跌的确没有人看得清，它们争论它们的，但我国算力投资才处于起步阶段怎么可能参与美国算力是否投资见顶的争论呢 ？ 它们争论去吧，我国算力大发展去吧，这就是我国国家战略思维和美国的差异，战略高度决定了未来中美算力的走向。