近日,在华尔街重磅投资大会——2026 年索恩(Sohn)大会上,科技投资大佬、Atreides Management 首席投资官 Gavin Baker 接受专访。

Baker 曾在富达管理逾 170 亿美元资产,是半导体领域的资深投资人。

他在访谈中抛出了几个直接挑战市场共识的判断:当下最被低估的 AI 芯片是亚马逊 Trainium;台积电的「保守」扩产策略正在帮助行业避免泡沫;太空轨道算力将在两年内被证明可行,并在本十年末开始冲击地面数据中心配套产业。

他表示,我永远不会做空谷歌,也不会做空博通,但我确实认为 Trainium 现在被严重低估。

Trainium 被低估的程度远超其他。Trainium 对 2026 年的意义,尤其是今年下半年 Trainium 3 真正放量之后,就如同 TPU 对 2025 年的意义一样。如果有人今天非常看好 TPU,不妨去翻一翻他们的 13F,看他们有没有持仓 Lumentum 或 Celestica——那是投资 TPU 最好的两个标的。我持有了其中一个,所以我觉得我说这话是有底气的。

他还说道,台积电不肯像黄仁勋希望的那样快速扩产。「黄仁勋每三个月去一次台积电,他们大概扩产 5%。黄仁勋想让他们产能翻倍或者翻三倍。如果产能真的翻倍或翻三倍,英伟达明年大概能卖出 1.5 万亿美元的芯片——我是认真的。」

关于内存周期,Baker 称,从过去 25 年每一轮内存周期来看,现在 100% 是应该卖出内存的时机。

我其实在 2000 年时是美光的分析师,记得去太阳谷参加他们的分析师日,我经历过无数次内存周期,从历史规律来看,现在确实该卖。

然而,有一个周期是绝对不该卖的——那就是 1990 年代中期,那是我认为最近一次真正意义上的产能周期。对标那个周期,我们现在可能还处于非常早期的阶段。

关于 AI 收入,Baker 称,S&P 500 公司的劳动力结构将面临「重大调整」,但 AI 定价模式从「包月制」转向「按量计费」,会让收入增长快于外界预期——他将这类比于当年移动通话行业「超出套餐按分钟收费」的盈利模式。

他还称,读书具有压倒性的重要性,并强调自己几乎不再主动约见上市公司管理层——这些管理层经过极其严密的训练,所说的话绝不会超出财报电话会或 10-Q 文件的范围。

而我阅读这些文件的速度,远快于他们说话的速度。以下是投资作业本课代表(微信 ID:touzizuoyeben)整理的精华内容,分享给大家:

亚马逊 Trainium:最被市场低估的 AI 芯片

黑石集团高级合伙人 Jas Khaira 采访 Baker 时问道,在英伟达的竞争对手中——谷歌 TPU、亚马逊 Trainium、英特尔 Gaudi——市场最低估的是哪一个?Baker 回答:「Trainium,毫无疑问。」

他给出了具体的技术逻辑。当前主流的前沿 AI 模型,都采用一种叫「混合专家模型」(Mixture of Experts,MoE)的架构。要推理这类模型,需要一种叫做「交换式扩展网络」(Switched Scaleup Network)的基础设施。

Baker 说:「全球目前只有两家公司有运行中的交换式扩展网络——一个是驱动英伟达 GPU 的,另一个是亚马逊 Trainium 的。」

这是个很容易被忽视的技术门槛。谷歌 TPU 在这方面不具备同等能力——Baker 直接点出一个细节:「谷歌发明了 ML Perf 基准测试,但他们不向自己的基准测试提交 TPU 成绩,你能看出来这件事让 Jensen(黄仁勋)抓狂。」

Baker 同时判断,今年下半年 Trainium 3 大规模量产后,Trainium 在 2026 年的地位将相当于 TPU 在 2025 年的地位。他说自己曾投资过 Celestica 等 TPU 供应链公司,「我觉得我有资格这么说」。

他补充:「我永远不会做空谷歌,也不会做空博通,但我确实认为 Trainium 现在被严重低估。」

太空数据中心:2 年内见分晓,本十年末抢份额

这场对话中另一个引发关注的话题是「轨道算力」(Orbital Compute)——即把数据中心放到太空中的设想。

Khaira 问 Baker:这件事什么时候能真正商业化?

Baker 的回答给出了明确时间节点:「我认为在未来两年内,它的可行性和经济性将会得到验证。到本十年末,它将开始占据有意义的市场份额。」

逻辑在于,地面数据中心面临两大硬约束:电力和冷却。而在太空中,电力来自太阳,冷却来自卫星的背阴面。

Baker 描述了他看到的某家潜在轨道计算供应商的卫星设计图:散热器长达三四百英尺,卫星本体就是一个机架——8 英尺高、2.5 英尺宽、4 英尺深——多个机架通过激光连接,构成一个虚拟数据中心。散热器置于机架阴影之后。

他指出,一旦这条路线可行,影响最大的将是地面数据中心的电力和冷却设备供应商:「那些大规模扩产来支撑数据中心建设的工业类公司,可能会面临(需求)戛然而止的局面。」

他同时强调,已建成的地面数据中心仍有价值,训练和强化学习仍将在地面进行,「我无法想象在未来七年内我们永远不再建一栋地面数据中心」,但增量需求的走向,正在被重新定义。

台积电的「倔老头们」:正在帮全球市场避免泡沫

市场上有一个常见问题:AI 投资会不会变成互联网泡沫的翻版?

Baker 的回答是:这次可能不同,而原因出人意料——台积电管理层的保守。

他说,历史上每一次重大新技术出现,从铁路、运河、PC、互联网到 AI,几乎无一例外都会出现泡沫。投资者对新技术兴奋,市场共识形成,泡沫吹起,最终用泡沫资金完成基础设施建设——互联网就是这么走过来的。

「我们不想要泡沫。泡沫很糟糕,经历泡沫的过程很痛苦,泡沫破裂之后更痛苦。」

但这次他「乐观地认为」我们可能会避开泡沫,原因正在于现实世界中存在的物理约束——瓦特(电力)和晶圆(Wafer)的短缺。

晶圆短缺的关键,在于台积电的态度。Baker 说:「台积电是由 70 多岁的、倔强的老人们管理的。」(他随即调侃,70 岁是新 50 岁,而他自己 50 岁)

这批人经历过中国台湾半导体从追赶英特尔被认为是「这辈子不可能完成的梦」,到用一生时间做到了。他们深知一场泡沫与崩盘对台积电意味着什么。

于是,他们就是不肯像黄仁勋希望的那样快速扩产。

「黄仁勋每三个月去一次台积电,他们大概扩产 5%。黄仁勋想让他们产能翻倍或者翻三倍。如果产能真的翻倍或翻三倍,英伟达明年大概能卖出 1.5 万亿美元的芯片——我是认真的。但这件事的另一面,对所有人来说可能都非常痛苦。」

Baker 的结论是:这些「倔老头们」,通过执行一个现实世界中真实存在的物理约束,客观上帮助所有人避开了泡沫——而这种约束,在过去任何一次技术革命中都不曾出现过。

内存周期和 AI 收入爆发

对话中 Baker 还提到了两个值得关注的判断。

关于内存周期:内存价格今年已上涨 60% 至 70%,美光毛利率可能达到 60% 以上,远超历史平均水平(约 16%)。

Baker 坦承,按照过去 25 年的内存周期规律,「现在 100% 应该卖内存股」。但他认为这次可能类似 1990 年代中期那次真正的产能周期,「我们可能仍处于早期」,不应简单套用历史模板。

关于 AI 收入规模:Baker 判断,OpenAI 和 Anthropic 合计收入达到 2000 亿美元的时间点,已经不遥远。

他援引黄仁勋的说法:黄仁勋希望自己最优秀的工程师,花在 AI token 上的支出至少达到薪酬的一半。

Baker 的判断是,这种趋势意味着 S&P 500 公司的劳动力结构将面临「重大调整」,但 AI 定价模式从「包月制」转向「按量计费」,会让收入增长快于外界预期——他将这类比于当年移动通话行业「超出套餐按分钟收费」的盈利模式。

投资心法:读书、模式识别,以及一封写错了的信

访谈中,Khaira 还问 Baker,他的投资优势来自哪里。

Baker 的回答简洁:「读书,压倒性地最重要。」他说自己几乎不再主动约见上市公司管理层——「他们经过了非常好的训练,从不说任何不在财报电话会或 10-Q 里的内容,而我读的速度比他们说话快得多。」

他坦承自己职业生涯中最惨痛的教训之一,是曾向一家公司董事会写信要求回购股票,结果该公司在 18 个月后破产。「这是一个关于高杠杆的永久教训——有时候不是所有事情都会按计划进行。」

Baker 提到,他整个职业生涯一直在努力克服的,是彼得·林奇那条格言——拔除杂草、浇灌鲜花,即卖掉输家、持有赢家。但不知为何,这对他来说极其困难。

Baker 对估值极其敏感,骨子里是个逆向投资者,52 周低点榜才是他最舒适的地方。他坦言自己一直死死抱着内存股不放。但这是一段终身修行,他每年都试着在这方面进步一点点。