科技投資大佬 Gavin Baker 在 Sohn 大會上大膽預測：亞馬遜 Trainium 才是今年最被低估的 AI 晶片；臺積電的「倔強老人」正在用物理限制擋住泡沫；太空軌道算力將在兩年內證明可行性，衝擊地面資料中心供應鏈。
（前情提要：亞馬遜加碼投資 Anthropic 250 億美元：買的不是 AI 模型，是算力的護城河）
（背景補充：亞馬遜傳砸百億美元投資 OpenAI，力推自研晶片 Trainium 挑戰輝達霸權）
當市場目光全集中在 NVIDIA GPU 與 Google TPU 時，Gavin Baker 在 Sohn 大會上點出一個被嚴重忽略的關鍵字——亞馬遜 Trainium。這位曾操盤 170 億美元、在富達管理基金的科技投資老將接受專訪，表示他眼中目前最被低估的 AI 晶片公司，並預測今年下半年 Trainium 3 量產後將重演 TPU 在 2025 年的爆發劇本。不僅如此，他更大膽挑戰共識：臺積電的管理層正在用保守擴產策略救所有人的市，避免 AI 泡沫重蹈歷史覆轍。
Trainium 被低估的程度遠超其他。Trainium 對 2026 年的意義，尤其是今年下半年 Trainium 3 真正放量之後，就如同 TPU 對 2025 年的意義一樣。如果有人今天非常看好 TPU，不妨去翻一翻他們的 13F，看他們有沒有持倉 Lumentum 或 Celestica——那是投資 TPU 最好的兩個標的。我持有了其中一個，所以我覺得我說這話是有底氣的。
他還說道，臺積電不肯像黃仁勳希望的那樣快速擴產。「黃仁勳每三個月去一次臺積電，他們大概擴產 5%。黃仁勳想讓他們產能翻倍或者翻三倍。如果產能真的翻倍或翻三倍，輝達明年大概能賣出 1.5 兆美元的晶片——我是認真的。」
關於記憶體週期，Baker 稱，從過去 25 年每一輪記憶體週期來看，現在 100% 是應該賣出記憶體的時機。
我其實在 2000 年時是美光的分析師，記得去太陽谷參加他們的分析師日，我經歷過無數次記憶體週期，從歷史規律來看，現在確實該賣。
然而，有一個週期是絕對不該賣的——那就是 1990 年代中期，那是我認為最近一次真正意義上的產能週期。對標那個週期，我們現在可能還處於非常早期的階段。
關於 AI 收入，Baker 稱，S&P 500 公司的勞動力結構將面臨「重大調整」，但 AI 定價模式從「包月制」轉向「按量計費」，會讓收入增長快於外界預期——他將這類比於當年移動通話產業「超出套餐按分鐘收費」的盈利模式。
被低估的寶藏：Trainium 為何是 2026 年的 TPU
他還稱，讀書具有壓倒性的重要性，並強調自己幾乎不再主動約見上市公司管理層——這些管理層經過極其嚴密的訓練，所說的話絕不會超出財報電話會或 10-Q 檔案的範圍。
黑石集團高階合夥人 Jas Khaira 採訪 Baker 時問道，在輝達的競爭對手中——谷歌 TPU、亞馬遜 Trainium、英特爾 Gaudi——市場最低估的是哪一個？Baker 回答：「Trainium，毫無疑問。」
他給出了具體的技術邏輯。當前主流的前沿 AI 模型，都採用一種叫「混合專家模型」（Mixture of Experts，MoE）的架構。要推理這類模型，需要一種叫做「交換式擴充套件網路」（Switched Scaleup Network）的基礎設施。
Baker 說：「全球目前只有兩家公司有執行中的交換式擴充套件網路——一個是驅動輝達 GPU 的，另一個是亞馬遜 Trainium 的。」
這是個很容易被忽視的技術門檻。谷歌 TPU 在這方面不具備同等能力——Baker 直接點出一個細節：「谷歌發明瞭 ML Perf 基準測試，但他們不向自己的基準測試提交 TPU 成績，你能看出來這件事讓 Jensen（黃仁勳）抓狂。」
Baker 同時判斷，今年下半年 Trainium 3 大規模量產後，Trainium 在 2026 年的地位將相當於 TPU 在 2025 年的地位。他說自己曾投資過 Celestica 等 TPU 供應鏈公司，「我覺得我有資格這麼說」。
他補充：「我永遠不會做空谷歌，也不會做空博通，但我確實認為 Trainium 現在被嚴重低估。」
臺積電的「倔強老人」正在用物理限制擋泡沫
這場對話中另一個引發關注的話題是「軌道算力」（Orbital Compute）——即把資料中心放到太空中的設想。
Khaira 問 Baker：這件事什麼時候能真正商業化？
Baker 的回答給出了明確時間節點：「我認為在未來兩年內，它的可行性和經濟性將會得到驗證。到本十年末，它將開始佔據有意義的市場份額。」
邏輯在於，地面資料中心面臨兩大硬約束：電力和冷卻。而在太空中，電力來自太陽，冷卻來自衛星的背陰面。
Baker 描述了他看到的某家潛在軌道計算供應商的衛星設計圖：散熱器長達三四百英尺，衛星本體就是一個機架——8 英尺高、2.5 英尺寬、4 英尺深——多個機架透過雷射連線，構成一個虛擬資料中心。散熱器置於機架陰影之後。
他指出，一旦這條路線可行，影響最大的將是地面資料中心的電力和冷卻裝置供應商：「那些大規模擴產來支撐資料中心建設的工業類公司，可能會面臨（需求）戛然而止的局面。」
他同時強調，已建成的地面資料中心仍有價值，訓練和強化學習仍將在地面進行，「我無法想象在未來七年內我們永遠不再建一棟地面資料中心」，但增量需求的走向，正在被重新定義。
太空算力兩年內見真章：地面裝置商最危險
市場上有一個常見問題：AI 投資會不會變成網際網路泡沫的翻版？
Baker 的回答是：這次可能不同，而原因出人意料——臺積電管理層的保守。
他說，歷史上每一次重大新技術出現，從鐵路、運河、PC、網際網路到 AI，幾乎無一例外都會出現泡沫。投資者對新技術興奮，市場共識形成，泡沫吹起，最終用泡沫資金完成基礎設施建設——網際網路就是這麼走過來的。
「我們不想要泡沫。泡沫很糟糕，經歷泡沫的過程很痛苦，泡沫破裂之後更痛苦。」
但這次他「樂觀地認為」我們可能會避開泡沫，原因正在於現實世界中存在的物理約束——瓦特（電力）和晶圓（Wafer）的短缺。
晶圓短缺的關鍵，在於臺積電的態度。Baker 說：「臺積電是由 70 多歲的、倔強的老人們管理的。」（他隨即調侃，70 歲是新 50 歲，而他自己 50 歲）
這批人經歷過中國臺灣半導體從追趕英特爾被認為是「這輩子不可能完成的夢」，到用一生時間做到了。他們深知一場泡沫與崩盤對臺積電意味著什麼。
記憶體週期逆勢操作：這次可能像 1990 年代中期
於是，他們就是不肯像黃仁勳希望的那樣快速擴產。
「黃仁勳每三個月去一次臺積電，他們大概擴產 5%。黃仁勳想讓他們產能翻倍或者翻三倍。如果產能真的翻倍或翻三倍，輝達明年大概能賣出 1.5 兆美元的晶片——我是認真的。但這件事的另一面，對所有人來說可能都非常痛苦。」
Baker 的結論是：這些「倔老頭們」，透過執行一個現實世界中真實存在的物理約束，客觀上幫助所有人避開了泡沫——而這種約束，在過去任何一次技術革命中都不曾出現過。
對話中 Baker 還提到了兩個值得關注的判斷。
關於記憶體週期：記憶體價格今年已上漲 60% 至 70%，美光毛利率可能達到 60% 以上，遠超歷史平均水平（約 16%）。
Baker 坦言，根據過去四分之一世紀的記憶體週期法則，「現在 100% 該賣記憶體股」。但他認為這次可能類似 1990 年代中期那次真正的產能週期，「我們可能仍處於早期」，不應簡單套用歷史模板。
關於 AI 收入規模：Baker 判斷，OpenAI 和 Anthropic 合計收入達到 2000 億美元的時間點，已經不遙遠。
AI 定價轉向「按量計費」：營收將超出預期
他援引黃仁勳的說法：黃仁勳希望自己最優秀的工程師，花在 AI token 上的支出至少達到薪酬的一半。
Baker 的判斷是，這種趨勢意味著 S&P 500 公司的勞動力結構將面臨「重大調整」，但 AI 定價模式從「包月制」轉向「按量計費」，會讓收入增長快於外界預期——他將這類比於當年移動通話產業「超出套餐按分鐘收費」的盈利模式。
訪談中，Khaira 還問 Baker，他的投資優勢來自哪裡。
Baker 的回答簡潔：「讀書，壓倒性地最重要。」他說自己幾乎不再主動約見上市公司管理層——「他們經過了非常好的訓練，從不說任何不在財報電話會或 10-Q 裡的內容，而我讀的速度比他們說話快得多。」
他坦承自己職業生涯中最慘痛的教訓之一，是曾向一家公司董事會寫信要求回購股票，結果該公司在 18 個月後破產。「這是一個關於高槓桿的永久教訓——有時候不是所有事情都會按計劃進行。」
Baker 提到，他整個職業生涯一直在努力克服的，是彼得·林奇那條格言——拔除雜草、澆灌鮮花，即賣掉輸家、持有贏家。但不知為何，這對他來說極其困難。
Baker 對估值極其敏感，骨子裡是個逆向投資者，52 周低點榜才是他最舒適的地方。他坦言自己一直死死抱著記憶體股不放。但這是一段終身修行，他每年都試著在這方面進步一點點。
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