AI最大黑馬不是英偉達 華爾街大佬:真正被低估的是…
科技大佬Gavin Baker：亞馬遜芯片是黑馬，太空數據中心快來了，台積電在幫所有人避泡沫
Baker表示，當下最被低估的AI芯片不是英偉達，不是谷歌TPU，而是亞馬遜Trainium。兩年內，太空數據中心將驗證商業可行性，那些剛剛大舉擴產的地面數據中心電力和散熱供應商，可能正走向“急刹車”。而台積電的“保守”擴產策略正在幫助行業避免泡沫，“如果台積電把產能翻倍，英偉達明年能賣1.5萬億美元的芯片。”
近日，在華爾街重磅投資大會——2026年索恩（Sohn）大會上，科技投資大佬、Atreides Management首席投資官Gavin Baker接受專訪。
Baker在訪談中拋出了幾個直接挑戰市場共識的判斷：亞馬遜Trainium是當前最被低估的AI芯片；台積電的“保守”擴產策略正在幫助行業避免泡沫；太空軌道算力將在兩年內被證明可行，並在本拾年末開始沖擊地面數據中心配套產業。
他說道，台積電不肯像黃仁勳希望的那樣快速擴產。“黃仁勳每叁個月去壹次台積電，他們大概擴產5%。黃仁勳想讓他們產能翻倍或者翻叁倍。如果產能真的翻倍或翻叁倍，英偉達明年大概能賣出1.5萬億美元的芯片——我是認真的。”
Baker曾在富達管理逾170億美元資產，是半導體領域的資深投資人。
亞馬遜Trainium：最被市場低估的AI芯片
黑石集團高級合伙人Jas Khaira采訪Baker時問道，在英偉達的競爭對手中——谷歌TPU、亞馬遜Trainium、英特爾Gaudi——市場最低估的是哪壹個？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，都采用壹種叫“混合專家模型”（Mixture of Experts，MoE）的架構。要推理這類模型，需要壹種叫做“交換式擴展網絡”（Switched Scaleup Network）的基礎設施。
Baker說：“全球目前只有兩家公司有運行中的交換式擴展網絡——壹個是驅動英偉達GPU的，另壹個是亞馬遜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直接點出壹個細節：“谷歌發明了ML Perf基准測試，但他們不向自己的基准測試提交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。”
太空數據中心：2年內見分曉，本拾年末搶份額
這場對話中另壹個引發關注的話題是“軌道算力”（Orbital Compute）——即把數據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。到本拾年末，它將開始占據有意義的市場份額。”
邏輯在於，地面數據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：散熱器長達叁肆百英尺，衛星本體就是壹個機架——8英尺高、2.5英尺寬、4英尺深——多個機架通過激光連接，構成壹個虛擬數據中心。散熱器置於機架陰影之後。
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Baker表示，當下最被低估的AI芯片不是英偉達，不是谷歌TPU，而是亞馬遜Trainium。兩年內，太空數據中心將驗證商業可行性，那些剛剛大舉擴產的地面數據中心電力和散熱供應商，可能正走向“急刹車”。而台積電的“保守”擴產策略正在幫助行業避免泡沫，“如果台積電把產能翻倍，英偉達明年能賣1.5萬億美元的芯片。”
近日，在華爾街重磅投資大會——2026年索恩（Sohn）大會上，科技投資大佬、Atreides Management首席投資官Gavin Baker接受專訪。
Baker在訪談中拋出了幾個直接挑戰市場共識的判斷：亞馬遜Trainium是當前最被低估的AI芯片；台積電的“保守”擴產策略正在幫助行業避免泡沫；太空軌道算力將在兩年內被證明可行，並在本拾年末開始沖擊地面數據中心配套產業。
他說道，台積電不肯像黃仁勳希望的那樣快速擴產。“黃仁勳每叁個月去壹次台積電，他們大概擴產5%。黃仁勳想讓他們產能翻倍或者翻叁倍。如果產能真的翻倍或翻叁倍，英偉達明年大概能賣出1.5萬億美元的芯片——我是認真的。”
Baker曾在富達管理逾170億美元資產，是半導體領域的資深投資人。
亞馬遜Trainium：最被市場低估的AI芯片
黑石集團高級合伙人Jas Khaira采訪Baker時問道，在英偉達的競爭對手中——谷歌TPU、亞馬遜Trainium、英特爾Gaudi——市場最低估的是哪壹個？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，都采用壹種叫“混合專家模型”（Mixture of Experts，MoE）的架構。要推理這類模型，需要壹種叫做“交換式擴展網絡”（Switched Scaleup Network）的基礎設施。
Baker說：“全球目前只有兩家公司有運行中的交換式擴展網絡——壹個是驅動英偉達GPU的，另壹個是亞馬遜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直接點出壹個細節：“谷歌發明了ML Perf基准測試，但他們不向自己的基准測試提交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。”
太空數據中心：2年內見分曉，本拾年末搶份額
這場對話中另壹個引發關注的話題是“軌道算力”（Orbital Compute）——即把數據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。到本拾年末，它將開始占據有意義的市場份額。”
邏輯在於，地面數據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：散熱器長達叁肆百英尺，衛星本體就是壹個機架——8英尺高、2.5英尺寬、4英尺深——多個機架通過激光連接，構成壹個虛擬數據中心。散熱器置於機架陰影之後。
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