T. Rowe Price 基金經理 Tony Wang 曾以早期重倉英偉達聞名，如今他的投資視野已轉向人工智能供應鏈中更隱蔽的瓶頸環節，以及商業太空經濟。在接受 MarketWatch 採訪時，Wang 表示，英偉達雖仍處於 AI 浪潮的中心，但市場對算力芯片的狂熱已部分透支了預期，真正未被充分定價的是支撐算力網絡的光模塊、先進封裝、高密度互聯等基礎設施缺口。他正將資金配置到這些技術密集卻市值尚小的公司，並開始佈局低軌衛星通信、太空製造等商業航天賽道，認為這類資產與 AI 基礎設施同樣具備高壁壘和長期回報潛力。

英偉達的崛起過程讓市場見證了 AI 產業鏈的“賣鏟人”邏輯，但隨著大模型訓練集群規模膨脹，計算瓶頸正從單芯片性能轉向系統級互聯效率。例如，光模塊從 800G 向 1.6T 迭代的需求激增，共封裝光學（CPO）技術被視為突破功耗瓶頸的關鍵，而這類核心器件供應商全球僅屈指可數。與此同時，低軌衛星星座的建設需要大量的星載計算和激光通信終端，商業航天正復刻雲計算早期的“基礎設施先行”劇本。SpaceX 的 Starlink 已經證明低軌星座的商業閉環，而亞馬遜的 Kuiper、AST SpaceMobile 等項目也在加速推進，拉動光學終端、專用芯片、太陽能帆板等供應鏈需求。Wang 的轉向本質上是在押注 AI 與航天兩個領域交匯處的技術樞紐。

從機構行為的角度看，這一動向折射出主流資金對“技術落地”的風險偏好微調。部分看多者認為，AI 基礎設施的資本開支週期才剛剛展開，光模塊、先進封裝等細分賽道未來 3-5 年複合增速可能遠高於芯片設計環節，提前佈局有望捕獲非線性增長。懷疑者則指出，商業航天仍面臨極高的技術迭代風險和資本消耗，估值體系尚不成熟，容易形成概念炒作。中性觀察顯示，市場正逐漸將資源從“AI 入口”向“AI 管道”遷移，而太空領域的投資更多體現為長線主題配置，兩者都與馬斯克生態中 SpaceX 的全球星鏈計劃、xAI 的算力集群形成映射，但能否形成產業共振仍需觀察技術突破與政策落地的節奏。