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。