longbridgelongbridge
  • 平台特色
    特色
    投資產品私人財富管理交易工具行情服務分析工具資訊服務開發者平台
    賬戶類型
    個人客戶機構客戶
  • Café
longbridge
© 2026 Longbridge|服務條款隱私政策

GGLL

GGLL
----

LongbridgeAI
D
Dolphin Research

12 小時前

AMD 跟英偉達 “掰手腕”,Helios 夠格嗎?

LongbridgeAI我是 LongbridgeAI,我可以總結文章信息。
深度

對外銷售的商用 GPU 市場目前主要是$英偉達(NVDA.US) 和 $AMD(AMD.US) 兩家。MI300 時代 AMD 因為缺少系統級方案(所謂系統,核心就是互連方案)幾乎沒有吃到 AI 算力的紅利。但是現在 Helios 來了,那麼:

1)AMD 是否真正具備了與英偉達同台掰手腕的能力?

2)在互連方案的競爭與迭代中,到底有哪些產業鏈邏輯變化,誰受益誰吃虧?

我們將從互連的角度來研究這一問題。關於AI互聯的基礎信息,請參考上篇基礎梳理。

正文如下:

我們從比較英偉達和AMD組網方案差異開始:

一、軟實力之爭:生態位對戰

1.1 Scale-Up:英偉達的黃金標杆 vs 眾人抱團取暖

英偉達:黃金標杆的封閉生態。NVLink 與 CUDA、NCCL 軟件棧深度綁定,延遲、帶寬性能一流,但價格昂貴,且採用封閉生態基本等於被英偉達綁死。為緩解客户顧慮,英偉達 2025 年推出 NVLink Fusion,向第三方 CPU、xPU 部分開放,把 NVLink 轉為半開放標準,便於非英偉達芯片接入其芯片域。

AMD:抱團對抗英偉達。UALink,以AMD為主的同盟,來對標NVLink的Scale-Up協議,以Infinity Fabric(早先為CPU間通信協議,目前延伸為GPU間互連)為核心。

後續開源 IF,並提供靈活 I/O 通道支持不同標準,以此推動下一代開放標準 UALink,聯盟成員包括 AMD、ALAB、AWS、Google、Meta等。

聯盟聲量大,缺乏硬件很尷尬。由於原生UALink標準的交換芯片仍在 ALAB 與 Marvell 處推進研發與量產,目前Helios方案的Scale-Up協議走的其實是UALoE(UALink over Ethernet),也就是架在以太網上的UALink來過渡。

從下表可見,UALoE 的帶寬已與 NVLink 6 持平。儘管延遲未披露,但海豚君認為難以匹敵 NVLink:UALoE 底層仍是以太網,數據傳遞時需在兩套標準之間反覆封裝、解封,疊加以太網本身的轉發開銷。

1.2 Scale-Out: IB太貴又封閉,以太網勝

Scale-Out層格局相對清晰,競爭主要在英偉達主導的 InfiniBand 與開放生態的以太網之間展開,英偉達核心硬件是 Quantum交換機、ConnectX 網卡與 BlueField DPU。

如今市場的天平已明顯偏向以太網。它本身就具備強兼容性、龐大生態、更低成本與更強擴展性;而隨着各廠商紛紛加入以太網陣營(AMD 即為超以太網聯盟UEC 的成員)持續補齊性能短板,與 IB的差距不斷收窄。英偉達自己後續也擴展了以太網產品線,主要引入了Spectrum交換機,搭配網卡/DPU。

二、組網方案:Helios,遲到的“錯位”追趕

組網方案的競賽,除了協議標準的生態站位,更是硬件按照協議一起組網之後,方案的部署規模與用户接受度。

這裏我們重點拿3P市場上兩家GPU玩家的組網方案,AMD Helios 和英偉達GB300 NVL72來做對比。

先來看代際差異:AMD的Helios 形態基本參照 GB300 NVL72,實際上市時競對是GB的換代方案Vera Rubin機架。顯然,Helios是在用競對上一代的架構,打下一代的產品。因此比較時,海豚君重點拿Helios來比較GB300,再看Vera Rubin主要更新了哪些地方。

2.1 AMD:默默無聞的MI300時代

在Helios(MI450平台)之前,AMD以賣芯片MI300為主,GPU之間僅有簡單的板內直連方案,缺少可以把幾十個GPU直接互聯的、像英偉達NV Switch一樣的Scale-Up交換芯片。

短板很明顯:GPU僅板內直連時,8 個GPU之間是直連的,但超過8張卡的GPU之間互聯,就得跳出直連網絡,走Scale-Out網絡,帶寬、延遲同步劣化。

這就是海豚君上篇説的,同一個辦公室的同工種同事互傳文件,八人之內可以做到兩兩互傳。超過八個,就得走你傳我,我再傳他人,一直傳到最終的人。

英偉達GB機架內,計算托盤(辦公區)與交換托盤(調度室)組成機架(辦公樓),用下圖對比:可以看到機架正面,9 塊交換托盤並非集中置於機架頂部或底部,而是夾在 18 塊計算托盤中間。

相當於把調度室設在中間樓層,一個人要傳資料的時候,只需要把資料放在中間調度層,調度解析之後,直接一鍵直投到目的收件人。72人範圍內無阻溝通。

當下無論是訓練還是推理,數萬億參數+MoE混合專家背景下,到底能集合多少GPU算力是核心競爭點。這直接導致AMD在MI300時代,與英偉達的GB方案完全沒法打,尤其是在訓練上差距過大。

MI300 打GH還是GB,都無還手之力。因此,AMD直到出了對標英偉達GB300的Helios(MI450平台)機架方案,才算是有了上牌桌的可能。

除了CUDA生態上的強悍,海豚君這裏重點説一下,英偉達組網上的一大殺手鐧——用NVLink串起的GPU Scale-Up互聯。

2.2 英偉達GB300關鍵差異——NVLink為核心的 GPU Scale-Up

英偉達在處理GPU互聯時,為了打開互聯片數的限制,直接在GPU之間引入了基於NVLink協議的交換芯片,同樣命名為NVSwitch。

交換芯片的作用是,把18個計算托盤、每計算托盤內的4顆Blackwell GPU,全部通過NVSwitch連接起來。這72個GPU需要交換信息的時候,都各自把信息投給NVSwitch芯片,由這個交換芯片再一站轉給另外一個GPU。

具體來看,一個英偉達GB300的結構,一共是18個計算托盤(72顆GPU,)上面10個、下面9個,中間夾着9個交換托盤(18顆NVSwitch 5交換芯片)。

每顆GPU引出18條鏈路,分別接入18顆NVLink 5的交換芯片。單GPU聚合雙向帶寬1.8TB/s;每顆NVSwitch 72端口,接滿全部GPU,實現任意兩顆GPU間單跳互通,無阻塞全互連。

兩個GPU之間,無論有多近,其實並不直接互聯,而是先走托盤基盤,到托盤邊沿的連接器,接上托盤背面的銅線再進入交換托盤(物理路徑上是這樣實現的:GPU → 托盤走線→托盤連接器 → 背板連接器 → 銅纜 → 交換托盤連接器 → 飛線 → NVSwitch ASIC)。

此外,單個托盤內有兩個CPU,而CPU-GPU是用英偉達專屬的NVLink C2C(通用方案往往走PCIe),雙向帶寬900GB/s。

2.3 AMD抄作業:抄了什麼?像不像?

Helios在組網靈魂上與英偉達的GB300相似。引入了交換機來連接18個托盤裏的72顆GPU,整機架6個交換托盤、12顆Switch ASIC,同樣走銅纜背板。由於連接的交換機端口更多,單 GPU雙向速度 3.6TB/s, 是GB300的兩倍。

但方案實際落地上差異還是比較大:

a. 協議標準:GPU的Scale-Up確實引入了交換機,但協議標準,正如前文所説,不是自己嚴格意義上的UALink,而是走在以太網的UALoE。

b. 交換機硬件:第三方交換機標品。硬件上,用的是$博通(AVGO.US) 的交換機產品——Tomahawk 6,這個交換機屬於標準品,普遍用途是Scale-Out,端口非常多,在Helios用於Scale-Up的時候,端口有剩餘。

Helios單交換托盤 4 組連接器共 864 條通道、2 顆 TH6 各佔 432 條,而單 TH6可用 512 條,約16%的交換容量因此閒置,而英偉達是全部接滿的。

此外,由於在托盤內受制於較弱的SerDes能力,加裝了以太網Retimer。同時拉高了成本、功耗與組裝難度。

c. 2倍的銅纜用量:一共是10,368根銅纜,足足為英偉達兩倍。差異來自於英偉達SerDes可以在同一對DP上同時收發。

d. 交換介質:銅飛線還在。連接器-Switch段保留了GB300設計中的飛線,增加了成本與維護風險。

e. CPU配比低,CPU與GPU再次引入飛線連接:每個計算托盤配1顆Venice CPU、4顆MI455X GPU。CPU與GPU 配比由英偉達的 1:2 降為 1:4(核數比也是更低的)。

GPU因為距離CPU比較遠,是通過飛線連接Venice CPU與Vulcano網卡,而不是英偉達的NVLink C2C的連接方式。

從下圖的協議帶寬看,海豚君推測AMD中CPU配比下降是因英偉達自研了NVLink C2C (1.8TB/s),CPU以及它所帶的內存被納入 GPU 一致性訪問域,需要更高的配比支撐傳輸;而AMD的CPU-GPU走IF(僅256GB/s),CPU 可能只負責控制與調度,一顆即可覆蓋4顆GPU。

2.4 Helios真正的同台競品:Vera Rubin到底迭代了什麼?

飛線是易耗品,容易壞,修起來比較麻煩。Vera Rubin主要的更新就是取消了飛線,交換芯片升級到了36顆NVLink6,把GPU之間的傳輸帶寬拉到了3.6 TB/s;此外把CPU-GPU間NVLink C2C帶寬翻倍至1.8TB/s。

關鍵是飛線是如何取消的呢?

GB300方案中,計算托盤以一塊高度集成的PCB板為核心,GPU、CPU、LPDDR同板。信號出櫃的路徑是CPU→GPU→NIC網卡→OSFP(出櫃接口)→Leaf交換機。其中,從NIC網卡到OSFP這一段走飛線(左圖中藍色虛線),是最容易故障的線路。

Vera Rubin的解法是將板卡模塊化,如CPU和GPU組成計算模塊,CX-9緊挨OSFP出口排列,一起做成獨立網絡通信模塊Orchid。

幾個獨立功能的模塊加上一塊豎在中間的 PCB 中板,模塊之間不再用線纜,而靠板與板連接器盲插對接(右圖紅色箭頭)。易於維護、便於組裝。

這樣經過盲插對接後,全程是PCB走線。

PCB 上的長距離傳輸比飛線更易衰減,英偉達因此在配備高速 SerDes 之外,同步升級了 PCB 的材料、層數與面積。

可以看到,英偉達NVL72從GB系列到Vera Rubin,GPU連接方式不變,主要是模塊化+PCB板+連接器,來取代飛線,降低組裝時間,且容易維護。

而Helios是抄英偉達上一代的設計,通過高成本堆料的方式,拉高了可比參數值,但由於組件非定製、設計等各方面問題,實際成本更高。而同台競技的是英偉達改良後的Vera Rubin產品。

2.5 Scale-Out:沒核心差異

該層級的組網方式較為簡單,主要是硬件數量以及帶寬的升級。我們結合前文Scale-Up的比較分析整理了方案的整體差異比對錶。淺紅底色的是AMD相較於英偉達落後的部分。

2.6 英偉達的下一代:Rubin Ultra又是一次大變革?

英偉達這邊,Vera Rubin的下一代——Rubin Ultra 代際已經醖釀中,可能首次用光跨櫃做Scale-Up。

目前,有兩種機架形態——Kyber機架 vs傳統Oberon機架,在同時考慮中。

a. Kyber 機架(NVL144,見下圖左側):形態重構

計算托盤改為刀片狀(Blade),垂直安裝在上下兩塊大型PCB中板的一側。單刀片集成 4 顆 Rubin Ultra GPU 與 2 顆 Vera CPU,整機櫃分 2 個 全功能模塊(Canister),各含 18 塊刀片,合計 36 塊刀片、144 顆 GPU。

PCB中板另一側交換芯片同步加量:每塊交換刀片含 6 顆 NV Link 7 交換芯片,每機架 12 塊,合計 72 顆。GPU 經 2 塊 PCB 中板(每個 Canister一塊)以全互連方式連至各交換刀片。這側中板另插入管理模塊。

b. Oberon 機架(上圖右側):沿用橫置托盤

①機架內:佈局由 Vera Rubin時,9個交換托盤在中間,上面放10個GPU托盤,下面放8個GPU托盤的10+9+8。

新方案改為 9+18+9。18 個計算托盤等分兩組分佈於機櫃頂部與底部,NVLink 交換托盤翻倍至 18 個、單托盤高度壓縮至 0.75U。目的是縮短最遠計算托盤與最遠交換托盤的間距,以保證銅背板上 NVLink 信號的鏈路驅動能力。

② 跨機架,用光互聯拉高Scale-Up上限:8 個各裝 72 顆GPU 的機架,首次引入Scale-Up CPO,做到8個機櫃之間Load/Store內存語義的全互聯,而非RDMA消息語義的Scale-Out。

三、小結:理論上了牌桌,實際萬年備胎

整體而言,在最核心的帶寬指標上,Helios無論Scale-Up還是Scale-Out都已基本追平英偉達的機架方案,單 GPU 雙向 3.6TB/s 的 Scale-Up 帶寬與 Vera Rubin 相當,Scale-Out 側同樣是 800G 網卡。對於下游客户而言,AMD已具備成為替代方案的基本資格。

但理論帶寬追平並非全部。AMD 的差距集中在工程實現與自研全棧,沿用GB機架的落後設計直接推高了單機架的物料成本。

基於海豚君測算,兩家廠商的單機架網絡物理層的成本(外採口徑),即便在英偉達 Scale-Out 側計入了較為激進的 CPO 預期、從而抬高其成本的前提下,AMD 方案仍接近英偉達的兩倍。

這一差距主要來自 Scale-Up 側:翻倍的銅纜數、外採的交換芯片與Retimer佔到了Helios Scale-Up網絡成本的60%。

作為追趕者,AMD 面向客户顯然會採取相對更低的定價(不考慮存儲容量差異),而上文分析的差距將完全反映在其組網方案的毛利上。

Helios由於第三方組件使用較多,即使同樣賣機架,它真正留存體內的收入是GPU(Instinct MI455X)+CPU(EPYC Venice)+網卡(Pensando Vulcano)的收入,其他多是低毛利轉售業務。

回到機櫃級組網競爭,AMD受制於原生UALink道阻且長以及組網上的跟進者策略,而英偉達的機架方案仍在快速迭代,其下一代機架方案物理形態或將發生變化。

AMD的方案與英偉達差距仍然明顯。但在目前算力供給緊缺的情形下,這仍是AMD向上的出貨週期,公司公開表示 2027 年的需求量已超出最初預期,將繼續擴產。

四、產業鏈梳理:櫃內模塊化——板代線;櫃外GPU加量——光代銅

從目前在部署以及拿到訂單的下游來看,Vera Rubin 規模發貨8 月啓動,且已拿到所有主要超大規模客户、AI 雲廠商和系統 OEM 的採購訂單,市場普遍預期4Q26放量。

Helios 7月下旬量產,首批發貨在9月末。規模商業化落後約一個季度,大規模放量或要等到27上半年。

產業鏈上,AMD的公開信息較少,但前文可見兩家機架的硬件規格已經接近(同為3.6TB/s、200G SerDes、銅纜背板加多層PCB),而後文將看到相關環節的競爭格局相對集中。

在基板、PCB、液冷、電源環節,供應鏈重合度高;差距主要是:①在交換芯片上AMD用的博通交換芯片;②整機組裝環節,英偉達用鴻海、廣達等,而AMD用Sanmina、Celestica與HPE等偏美鏈組裝廠。

以下,海豚君主要從機架方案對比、迭代中,梳理網絡互聯供應商的價值變化。

4.1 方案迭代幾家歡喜幾家愁?

a. AMD鏈:Helios使AMD從單板8卡推到跨板72卡,交換托盤和Scale-Up層是最直接的增量。

博通供應交換托盤的以太網Retimer、交換芯片;$安費諾(APH.US) 提供從連接器到銅纜的整體方案,兩者是直接受益標的。

長期來看,UALink原生芯片將由$邁威爾科技(MRVL.US) 、$Astera Labs(ALAB.US) 供應,是對博通交換芯片的替代邏輯。另外,海豚君後續要看的谷歌方案,OCS交換機在設計初衷上就是博通脊交換機的一種替代。

b. 英偉達鏈:銅退,PCB & 光進,連接結構升級

英偉達的機櫃連接方案發生了以下兩點關鍵變動:

一是取消了計算托盤與交換托盤的飛線;

二是PCB板的面積、強度都得到了提升。

物理成本測算參考下表,Vera Rubin方案的整體網絡連接成本達到了GB方案的1.8倍左右,但同期單卡帶寬翻倍,折算下來,單位帶寬的網絡成本反而下降約10%。

連接:安費諾Amphenol多空交錯。飛線(無源銅纜)取消顯然對Amphenol利空。但利好是:計算托盤內連接器的ASP相對更高,且接口數增量明顯,一定程度上實現了對沖。背板銅纜方案(含連接器)仍然是Amphenol主供,整體安費諾偏中性。

PCB板存在量價齊升的邏輯。量上由更大的組網規模推動機架數量,價上是PCB板的技術升級迭代帶來的層數與材料升級。在更長期視角下,Kyber機架將用PCB中板替代機櫃內銅纜連接,繼續利好PCB廠商,利空機櫃銅連接。

4.2 連接產業鏈價值分配,誰高誰低?

我們按單機架物料測算,把全部網絡物料歸併為四個環節,價值量由高到低為:光連接(光模塊以及光器件)>交換>銅連接(銅纜以及連接器)>PCB & ABF。

1) 光連接:非技術主導的供需錯配漲價,持續性存疑

我們已經對單機櫃價值量最高的光連接板塊進行了深度覆蓋,具體內容請參見技術演進、產業鏈梳理。此處補充光纖光纜產業鏈。

漲價來自供需錯配。需求側是AI集羣規模擴張驅動的結構性量升;供給側瓶頸在最上游的光纖預製棒——超高純石英玻璃實心棒,決定光纖的光學DNA,用來拉制裸纖,再給裸纖套上“外衣”,就變成大家熟悉的光纖。

光纖預製棒,價值量最大、貢獻了產業鏈近70%利潤,對設備與工藝要求最高。

成熟產能由$康寧(GLW.US) 、藤倉、$長飛光纖光纜(06869.HK) 等頭部廠商主導,產能大部分不外售;存量玩家擴產謹慎,疊加18–24個月的擴產週期,供給較為剛性,缺口沿鏈向下傳導,推動近一年的整體漲價。

漲價持續性存疑。儘管此前普遍認為預製棒存在製造壁壘,但從新進玩家的擴產情況來看,大族激光(擴產2000噸)、合盛硅業(擴產3200噸)等已開始激進佈局預製棒產能,預計27年下半年的產能落地。另一方面,調研指出國內競爭已經加劇,截至6月數據,G.657.A現貨價環比微升,G.652.D環比持平。新技術HCF(空心光纖,長飛光纖領先)目前仍處於商業化早期階段(累計交付約佔全年光纖需求的0.02%),相較CPO這類確定性極強的技術,其推動產業更新的邏輯更弱、涉及環節也更少。

這種技術壁壘有一些但不強的行業,需要考察垂直一體化能力。海豚君建議關注具備預製棒自有產能或全鏈條垂直整合的龍頭企業,如長飛光纖,康寧,$亨通光電(600487.SH) 等,有望在產能出清階段以議價能力與成本優勢勝出。

2) 交換:Scale-Up 走向自研,Scale-Out仍以採購為主

- Scale-Up層面,行業整體趨勢是自研交換托盤內的交換芯片。這是為了與對應自研協議協同的理想解決方案,採取通用交換芯片的劣勢已在前文方案對比中體現。

- Scale-Out層面則多采購。在我們下一篇對CSP連接方案的行業深度中會看到,儘管CSP在各個環節開啓自研,但是高端交換芯片上仍以博通、Marvell、英偉達方案為主,可見SerDes IP、協議協同設計與軟件棧形成的壁壘較為穩固。

交換芯片是交換機產業鏈中技術壁壘與價值量最高的環節。根據Bernstein測算,交換芯片在整個交換機模組中的價值量高達30%,也因此形成了高度集中的競爭格局。市場約70%的份額由博通主導,Marvell與英偉達分別佔據約15%與10%。

交換芯片的毛利率約50-70%,領先地位的品牌交換機廠商(Arista、Cisco、英偉達)毛利水平超60%,顯著高於白牌ODM交換機的10%-20%。因此建議選擇高端芯片與品牌交換機享受定價權的廠商:博通、Marvell、$思科(CSCO.US) 、NVIDIA、$Arista Networks(ANET.US) 。

3) 銅連接

英偉達與AMD的背板銅連接以DAC為主,其受限的物理距離極限並不適用於跨機架的Scale-Up連接方案。而AEC或將延長銅纜的生命週期,我們將在AWS(AEC的主要採用方)的產業鏈中討論這一部分。

4) PCB & ABF

a. PCB/HDI:材料卡在日系,價值落在高層板

PCB/HDI 的核心是覆銅板(CCL):CCL 約佔 PCB 成本的 30%,而 CCL 自身成本又高度集中在三種上遊材料——銅箔約 40%、樹脂與玻纖布各約 25%。

PCB 廠商的成本與議價能力,由上游兩種高端材料決定:玻纖布與銅箔。

VR 代際把 NVLink 飛線全部換成 PCB 走線,板上長距離傳輸要求極低的介電損耗(Dk 決定時延、Df 決定損耗)與極光滑的銅箔表面。因此這一代必須採用 Low Dk/Df 玻纖布與 HVLP(高頻超低粗糙度)銅箔。這兩種材料的供應較為集中:

- 三代低介電玻纖布由日東紡與 AGC 壟斷;二代布(性能次於三代布)國產替代進行中,但主要出貨仍依賴日東紡、AGC、台玻;

- HVLP4/5 級別(級別越高,性能愈佳)銅箔中,三井金屬份額超過 80%。

製造端,市場普遍預期Rubin Ultra 背板達 78 層或以上,其供應商勝宏科技已具備 70 層以上量產能力、100 層以上技術儲備,深南電路量產 68 層、儲備 120 層。

上游雖緊,但產業鏈各環節的毛利基本穩定在30–40%,説明漲價或許能夠沿鏈傳導,上游並未獨佔增量。

建議關注具備高層板量產能力的龍頭:$勝宏科技(02476.HK) 、$深南電路(002916.SZ) 。

b. ABF載板:日台壟斷

AI加速器所用ABF (中文:味之素堆積膜) 載板層數更少,但由於其需要在高温環境下保持穩定性,製造工藝要求更為苛刻。

目前,該市場集中度較高,前三大玩家 (Ibiden揖斐電, Unimicron欣興電子, SEMCO三星電機) 佔據超50%的市場份額。

上游材料方面基本被日本廠商壟斷。

- T-glass(低CTE玻璃纖維):日東紡以近90%的全球份額基本壟斷。

- ABF增層膜:味之素市佔率95–98%,月產能超200萬平方米,2026年二季度已滿產,新產能要到2030–2032年才逐步落地,短期供給剛性。

AI DC互聯上的核心資產,海豚君整理如下:

後續對比谷歌、AWS與華為等大廠的組網方案差異後,海豚君會挑出產業鏈上的核心資產,逐一跟蹤,敬請關注!

<此處結束>

本文的風險披露與聲明:海豚研究免責聲明及一般披露

海豚君AI DC互聯繫列文章:

《AI 超連接時代:AI 向 “光” 飛奔?》

《“‘銅’ 牛夫人” 不走!CPO:真機會 or 鏡中花?》

《AI 時代 DC 互聯:單芯之上抱 “網” 作戰,真有 “中國” 機會嗎?》

Vera Therapeutics

Vera Therapeutics

USVERA

Guardant Health

Guardant Health

USGH

藍鳥生物

藍鳥生物

USBLUE

AMD

AMD

USAMD

谷歌-C

谷歌-C

USGOOG

英偉達

英偉達

USNVDA

博通

博通

USAVGO

安費諾

安費諾

USAPH

康寧

康寧

USGLW

思科

思科

USCSCO

ANET

ANET

USANET

02476

02476

HK02476

300476

300476

SZ300476

002916

002916

SZ002916

MRVL

MRVL

USMRVL

ALAB

ALAB

USALAB

06869

06869

HK06869

601869

601869

SH601869

600487

600487

SH600487

GOOGL

GOOGL

USGOOGL

GOOGN

GOOGN

USGOOGN

本文版權歸屬於原作者/機構。

以上內容僅代表作者個人觀點,不代表平台立場。本內容僅供投資參考,不應被視為投資建議。如您對平台提供的內容服務有任何疑問或建議,請聯繫我們。