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P1-C6 · 产业链 5 角色 + 60 ticker map

核心一句话

画出产业链 = 看清钱怎么流。有 C1-C5 铺垫, 这张图不再是孤立 ticker, 是因果。

AI 产业知识 — 历史 → 技术 → 产业链 → 商业 → 应用 → 地缘

P1-C6 (Part 1 第 6 章). 学完这一章, 你能把任意一只 AI 票放到产业链 5 角色里, 并解释它为什么在那位置 (历史 + 技术 reason), 不只是死记。

1. 问题: 你看 supply chain 图, 60 个 ticker 还是认不全

C1-C5 你已经学了历史 / 技术 / 硬件. 现在看产业链:

  • ASML / TSM / SK Hynix / NVDA / SMCI / VRT / CEG / MSFT / OpenAI ...
  • 60+ ticker, 哪个上游, 哪个下游, 哪个是 "卖铲子的", 哪个是 "淘金的"?

死记没用. 你要的是 5 角色 map + 每个 ticker 在哪角色 + 为什么在那 (从 C1-C5 推).

2. 解决方案: 5 角色 framework

💡 每个 ticker 都可点 → 进入它的 Multi-Source Profile 看产业链坐标 / 上下游 / 关键数据.

角色 干什么 代表 ticker C1-C5 解释为什么
上游 卖铲子的铲子 (设备/材料) ASML · AMAT · LRCX · SNPS · CDNS · SK Hynix · MU · Samsung 物理瓶颈 → 谁占了那环 (C5 §3.2 HBM)
中游 卖铲子 (加速器/网络/光) NVDA · AMD · AVGO · COHR · LITE · ANET · MRVL NVDA 20 年布局 (C3) + 网络瓶颈 (C5 §3.3)
下游 数据中心 / 云 (买铲子的) MSFT · GOOGL · AMZN · ORCL · CRWV · NBIS Hyperscaler vs Neocloud (C5 §3.4 + 应用 C8)
客户 AI 实验室 (用算力的) OpenAI · Anthropic · xAI · Mistral · DeepSeek 占位 (C3 OAI vs Google) + 应用 (C8)
配套 电力 / 冷却 / 房地产 CEG · VST · VRT · ETN · HUBB · GEV · EQIX · DLR 能源瓶颈 (C5 §3.4)

关键 insight: AI 产业 5 角色, 越上游 moat 越深 (设备 / 材料垄断), 越下游 moat 越浅 (云 / SaaS 替代率高). 这跟你 Layer 2 估值直接相关 (C7 详).

3. 工作原理: 简化产业链图 + 关键依赖

graph LR
    %% 上游
    ASML[ASML EUV] --> TSM[TSM 晶圆]
    AMAT[AMAT/LRCX 设备] --> TSM
    SNPS[SNPS/CDNS EDA] --> NVDA[NVDA 设计]
    SKHynix[SK Hynix HBM] --> NVDA
    MU[Micron HBM] --> NVDA
    TSM --> NVDA

    %% 中游
    NVDA --> Hyperscaler[MSFT/GOOGL/AMZN]
    NVDA --> Neocloud[CRWV/NBIS/ORCL]
    COHR[COHR/LITE 光模块] --> NVDA
    ANET[ANET 网络] --> Hyperscaler

    %% 下游 + 客户
    Hyperscaler --> OpenAI[OpenAI]
    Hyperscaler --> Anthropic[Anthropic]
    Neocloud --> OpenAI

    %% 配套
    CEG[CEG/VST 电力] --> Hyperscaler
    VRT[VRT/ETN 电气液冷] --> Hyperscaler
    VRT --> Neocloud

    classDef upstream fill:#fef3c7,stroke:#d97706
    classDef midstream fill:#dbeafe,stroke:#2563eb
    classDef downstream fill:#dcfce7,stroke:#16a34a
    classDef customer fill:#fee2e2,stroke:#dc2626
    classDef support fill:#fce7f3,stroke:#db2777

    class ASML,AMAT,SNPS,TSM,SKHynix,MU upstream
    class NVDA,COHR,ANET midstream
    class Hyperscaler,Neocloud downstream
    class OpenAI,Anthropic customer
    class CEG,VRT support

5 个传导规则 (你 thesis 会反复用到):

  1. NVIDIA 不孤立 — 它依赖 TSM 代工 + SK Hynix HBM + COHR 光模块 + SNPS/CDNS 设计软件. 任何一环出问题 → NVDA 影响. (eg. HBM qualified supply 中断 → NVIDIA accelerator 出货风险; 主导 supplier 是 SK Hynix + Micron, Samsung HBM3E qualification 滞后 2024)
  2. AI 实验室的 infra 已多云 + 多芯片 (per OpenAI 官方 2026/03/31 + AWS/Oracle/CRWV 公告)
  3. 早期 (2024 前): OpenAI 主要通过 Azure → MSFT 才向 NVDA 买 GPU
  4. 2025-2026 后: OpenAI infra 多云: MSFT / ORCL / AWS / CRWV / GOOGL (Google Cloud is part of OpenAI multi-cloud portfolio per OpenAI 官公告 2026/03/31); 多芯片: NVDA (10GW deploy) / AMD (6GW) / AWS [$38B/7yr AWS agreement (2025/11, GB200/GB300) + $100B/8yr expansion of same agreement (2026/02) 用于 ~2GW Trainium¾ capacity (不是 2 个独立合同, 是 agreement + expansion) per openai.com/aws-partnership + aboutamazon.com $100B Trainium expansion] / Cerebras / Broadcom co-designed own chip
  5. → NVDA 受益不只 hyperscaler capex, 也包括 OpenAI / Oracle / CoreWeave / AWS / Google 直接合同. 跟踪面: 不只 MSFT/META/AMZN/GOOGL capex, 还要看 ORCL RPO + CRWV 合同 + 各家 silicon 配比.
  6. Neocloud (CRWV / NBIS / ORCL OCI) 跟 Hyperscaler 不同 — 只做 AI 算力, 不做通用云. 客户高度集中 (CRWV 60%+ MSFT, ORCL ~66% OpenAI per Q1 FY26 RPO $455B + reported $300B OpenAI 合同). 这是估值溢价但也是 RISK.
  7. 电力是真瓶颈 — AI 数据中心耗电巨大. 不只硬件, 还有 CEG (核电 PPA) / VST / GEV (燃气轮机) / VRT (液冷) — 这都是"卖铲子的".
  8. 产业链上下游会传导 — 学跟踪上游 + 下游 = thesis 完整.

4. vs C5 你已经会的

维度 C5 给你 C6 多给你
硬件物理 ✓ 不映射公司
公司 map ✗ 5 角色 + 60 ticker + 因果 (为什么在那角色)
投资意义 知道瓶颈 知道瓶颈对应哪家公司 — 看新闻 "HBM 紧缺" 立刻知道是 SK Hynix / Micron 利好, NVDA 出货 cap

C5 = 物理. C6 = 公司 mapping. 没 C6 你看到新闻不知该关注哪只票.

5. 试一下: 选 1 条 edge, 答 "为什么是 ta"

任务 (15 分钟): 选下面 3 条 edge 1 条, 用 C1-C5 知识答 "为什么不是别人":

Edge 问题
NVDA ← SK Hynix HBM (70%+ 份额) 为什么不是 Samsung? (提示: qualify 难度 + 罢工 + 良率)
TSM ← ASML EUV (100% 份额) 为什么不是 Canon / Nikon? (提示: 25 年研发 + 物理光学难度)
MSFT Azure ← OpenAI (三时间线 — 2025/01/21 v1: API 独家 Azure 至 2030 + 新 capacity MSFT ROFR; 2025/10/28 v2: API 独家延至 AGI 验证 / MSFT 不再有 ROFR / $250B incremental Azure 承诺 / 非 API 产品可任意云; 2026/04/27 v3 amended 现行: License non-exclusive (前 exclusive), OpenAI 可跨任意 cloud (MSFT 仍 primary, OpenAI 产品首发 Azure unless MSFT 无法/不愿), MSFT 不再付 revenue share to OpenAI, OpenAI→MSFT revenue share continues through 2030 subject to cap independent of AGI, AGI provisions 移除, MSFT IP through 2032 改为 non-exclusive — per Microsoft blog 2026/04/27 + OpenAI 2026/04/27 + CNBC; LEDGER F-021 v3) 为什么不是 Google? (提示: C3 startup vs incumbent 心智)

Self-check (3 项符合则进 P1-C7):

  • 你能解释为什么 ASML 是终极 moat (单家公司, 物理瓶颈)
  • 你能预测 "如果 Samsung HBM3e 突然过 NVDA qualify" 哪 3 只票动 (SK Hynix - / Micron - / Samsung +)
  • 你能 1 句话说产业链每环的 moat 来源 (上游 = 物理, 中游 = 生态, 下游 = 规模)

6. 接下来

产业链 map 你画清了. 但每环赚多少钱差异巨大 — ASML ~50% 毛利 vs AMD ~50% 毛利 / AMD ~11% operating margin (口径不同; FY25 GAAP). 谁是真王者, 谁是过客?

→ P1-C7 · 商业模式 + value capture 5 维评分每环 — moat 来源 + 利润率 + 替代成本。

7. 深入 (optional): Atlas 1643 篇 LLM-mined / 跨国 dependency / 中国国产替代

点开看产业链深度版

Atlas (1643 篇文章 LLM-mined): 现 edu_site 有 supply_chain_atlas.md — 从 SemiAnalysis / Stratechery / The Information 1643 篇文章 LLM 抽出 269 条 ≥2 引用的 edges. 比手工版 30 条详 10x. 进阶看这个.

跨国 dependency: NVDA → TSM (台湾) → ASML (荷兰) — 每环跨国. 台海 / 中欧关系任何冲击 → NVDA 出货受影响. 这是 thesis 不能忽略的 macro overlay.

中国国产替代 (2023+): H100 不卖中国后, Huawei Ascend 910C + SMIC 7nm + CXMT HBM3 起来. 中国市场分两半 (国内 Huawei / 国外 NVDA). NVDA China/HK ~13% FY2025 ($17.1B / $130.5B per 10-K), Data Center China 2023→24 从 19%→14% (持续下降), 其他市场补.

→ 这种 "市场分割" 是地缘 (C9) 主线. 你 thesis 涉及中国敞口的 ticker 必须考虑.

新角色出现 (2026+): - AI 房地产: EQIX / DLR / IRM (数据中心 REIT) - AI 法务/合规: Harvey / Lex Machina (vertical SaaS) - AI 监管科技: SAS / Palantir (合规模型) - AI 数据标注: Scale AI / Surge (RLHF 数据)

这些新生态层还在形成, 投资进入早期窗口.

8. 延伸阅读 (本章 — 产业链 5 角色 + 60 ticker)

全部免费 source, 跟 P5 0 paid 政策 一致

经典论文 / 一手文献:

Wikipedia (3-10 min):

视频 / 公开课:

Podcast:

  • Acquired — TSMC — 创业到 fabless 标杆全程
  • Acquired — ASML — EUV 25 年研发 + 垄断怎么形成

公司 IR (季报最干货):

书籍 (图书馆借):

  • Chris Miller "Chip War" (2022) — 必读, 全产业链宏观 + 地缘
  • Tae Kim "The Nvidia Way" (2024) — NVDA 视角看产业链关系
  • Morris Chang "Autobiography" (中文版可借) — TSM 创始人自传 (英文版部分章节有, 中文完整)

配合本章自评:

读完 "Chip War" 1 本 + Asianometry 3-5 视频 + TSM/ASML/NVDA 各 1 份季报, 应能答 self-check "5 角色谁卡谁脖子" 和 "选 1 条 edge 答为什么是 ta"。