AI 基础设施再定价战役:从 GPU 定价,到全链条资本开支扩散

AI 基础设施再定价战役：从 GPU 定价，到全链条资本开支扩散

基于一手数据的新版深度研究报告

数据日期：2026-05-31

市场价格与市值：截至 2026-05-29 美股收盘附近

核心口径：最近已披露季度收入同比增速；估值采用市值 / TTM 收入、以及市值 / TTM GAAP 净利润。TSM、ASML 分别按 2026-05-29 附近 TWD/USD、EUR/USD 汇率换算为美元口径。

一手数据来源包括：公司财报新闻稿、SEC XBRL companyfacts、公司 10-Q/10-K/20-F 披露。市场数据来自 Nasdaq quote summary、Stooq 收盘价与汇率。

一、核心结论：AI 基础设施研究进入“增速定价”阶段

过去两年，AI 投资的第一阶段是 GPU 定价。市场最重要的问题是：

英伟达还能不能继续增长？

但进入 2026 年以后，问题已经变成：

AI 资本开支正在沿着哪一条产业链扩散？扩散到哪里之后，谁的收入增速最快？谁的估值还没有完全反映这种增速？

这篇报告的核心变化，是把原来的产业链叙事重新排序为三层投研框架：

第一，增速决定优先级。

第二，估值决定赔率。

第三，订单、毛利率和现金流决定增速能否被资本市场持续定价。

按照最新一手数据，AI 基础设施链条中当前收入增速最快的公司不再只有 NVDA，而是出现了明显扩散：

SNDK、MU、LITE、DELL、NVDA 位于收入增速第一梯队。

其中最值得重新研究的，不是“故事最大”的公司，而是“增速最快且估值没有完全贵到失去赔率”的公司。

用这个框架看，当前最需要重点跟踪的是：

DELL、MU、SNDK、NVDA、LITE。

其中 DELL 是最典型的“增速 / 估值错配”标的；MU、SNDK 是存储超级周期的高弹性资产；NVDA 是高质量增长锚；LITE 是光通信链条里增速已经兑现、但估值也开始大幅抬升的进攻资产。

二、研究方法：先排序，再叙事

原文的核心框架是正确的：AI 已经从 GPU 单点定价，进入基础设施全链条扩散。

但如果只按产业链位置来写，容易产生一个问题：每家公司看起来都很重要，最后变成“全都受益”。

真正的投研排序必须回到财务数据。

本报告采用四个指标：

1最近季度收入同比增速：判断资本开支是否已经进入公司收入表。

2P/S：判断市场对收入增长的定价程度。

3P/E：判断利润是否已经兑现，或估值是否主要靠未来利润支撑。

4增速 / P/S：作为粗略赔率指标，衡量“每 1 倍市销率买到多少收入增速”。

这个框架不是为了机械选股，而是为了重建研究顺序。

AI 基础设施不是“谁位置重要谁最值得买”，而是：

谁正在最快把 AI 资本开支变成收入？

谁的估值仍然没有完全吃掉这种增长？

谁的增长不是一次性订单，而是可持续的产业瓶颈？

三、最新增速与估值排序

排名 1SNDK

环节：NAND / SSD / 存储

最新季度收入同比：251.0%

P/S：19.3x

P/E：96.7x

数据来源：SEC XBRL；Sandisk FY2026 Q3 新闻稿

排名 2MU

环节：DRAM / HBM / 存储

最新季度收入同比：196.3%

P/S：20.0x

P/E：48.7x

数据来源：SEC XBRL；Micron FY2026 Q2 新闻稿

排名 3LITE

环节：光通信 / 光器件

最新季度收入同比：90.1%

P/S：27.3x

P/E：364.5x

数据来源：SEC XBRL；Lumentum FY2026 Q3 新闻稿

排名 4DELL

环节：AI 服务器 / 整机交付

最新季度收入同比：88.0%

P/S：2.0x

P/E：32.5x

数据来源：Dell FY2027 Q1 新闻稿

排名 5NVDA

环节：GPU / AI 平台

最新季度收入同比：85.2%

P/S：22.3x

P/E：37.7x

数据来源：SEC XBRL；NVIDIA FY2027 Q1 新闻稿

排名 6AMD

环节：GPU / CPU / AI 加速器

最新季度收入同比：37.8%

P/S：24.3x

P/E：200.0x

数据来源：SEC XBRL

排名 7TSM

环节：晶圆制造 / 先进封装

最新季度收入同比：35.1%

P/S：16.6x

P/E：35.3x

数据来源：TSMC 1Q26 新闻稿；20-F

排名 8VRT

环节：电源 / 热管理 / 数据中心基础设施

最新季度收入同比：30.1%

P/S：12.1x

P/E：94.9x

数据来源：SEC XBRL

排名 9AVGO

环节：ASIC / 网络芯片

最新季度收入同比：29.5%

P/S：32.5x

P/E：96.3x

数据来源：SEC XBRL

排名 10MRVL

环节：ASIC / 数据中心互联

最新季度收入同比：27.6%

P/S：21.4x

P/E：77.8x

数据来源：SEC XBRL；Marvell FY2027 Q1 新闻稿

排名 11LRCX

环节：半导体设备

最新季度收入同比：23.8%

P/S：18.7x

P/E：63.0x

数据来源：SEC XBRL

排名 12COHR

环节：光通信 / 材料 / 激光

最新季度收入同比：20.5%

P/S：10.8x

P/E：128.0x

数据来源：SEC XBRL；Coherent FY2026 Q3 新闻稿

排名 13GLW

环节：光纤 / 玻璃 / 材料

最新季度收入同比：20.0%

P/S：10.0x

P/E：109.3x

数据来源：SEC XBRL

排名 14HPE

环节：服务器 / 网络 / 企业 AI 基建

最新季度收入同比：18.4%

P/S：1.7x

P/E：171.0x

数据来源：SEC XBRL

排名 15ETN

环节：配电 / 电力管理

最新季度收入同比：16.8%

P/S：5.6x

P/E：40.7x

数据来源：SEC XBRL

排名 16ASML

环节：EUV / 光刻设备

最新季度收入同比：13.2%

P/S：15.8x

P/E：53.2x

数据来源：ASML 1Q26 新闻稿；20-F

排名 17AMAT

环节：半导体设备 / 材料工程

最新季度收入同比：11.4%

P/S：12.2x

P/E：40.8x

数据来源：SEC XBRL

这一张表改变了原文的研究重心。

原来的叙事顺序是：NVDA、AMD、AVGO、MRVL、TSM、ASML、设备、服务器、电力、光通信、存储。

新的研究顺序应该是：

存储和服务器先看，GPU 继续做锚，光通信做弹性，制造和设备做后周期确认，电力基础设施做长期瓶颈。

四、第一梯队：增速最快，必须优先研究

1. SNDK：NAND / SSD 从周期品变成 AI 数据底座

Sandisk 最新季度收入同比增长 251.0%，在本次股票池中排名第一。

一手数据：Sandisk FY2026 Q3 新闻稿披露，第三财季收入为 59.5 亿美元；公司 SEC XBRL 单季度收入数据与该披露相匹配。

这个增速不是普通消费电子复苏，而是 AI 数据中心对 NAND、SSD 和高性能存储需求扩张的结果。

过去市场看 NAND，核心逻辑是周期：

涨价、扩产、过剩、跌价、亏损。

但 AI 基础设施阶段，NAND 的角色发生变化。AI 不只需要训练和推理算力，还需要海量数据的保存、读取、缓存和迁移。HBM 是 GPU 旁边的高带宽内存，SSD 和 NAND 则是数据中心长期数据底座。

投资上，SNDK 的机会来自两个方向：

第一，NAND 价格周期上行带来的利润弹性。

第二，AI 数据中心存储密度提升带来的估值重估。

但风险也清楚：P/S 已经约 19.3x，P/E 约 96.7x。市场已经开始给它存储超级周期估值。这里的核心不是“便宜”，而是“增速极快，利润弹性仍在释放”。

2. MU：存储超级周期的核心锚

Micron 最新季度收入同比增长 196.3%，P/S 约 20.0x，P/E 约 48.7x。

一手数据：Micron FY2026 Q2 新闻稿披露，季度收入为 238.6 亿美元，去年同期为 80.53 亿美元；SEC XBRL 与该数据一致。

MU 的重要性在于，它不只是传统 DRAM 周期股，而是 AI 内存基础设施资产。

AI 服务器的真正瓶颈，不只是 GPU，也包括 HBM、DRAM 和内存供应。HBM 产能被高端 AI GPU 消耗之后，会挤压传统 DRAM 供应，进而带来更广泛的内存价格上行。

这就是 MU 本轮重估的关键：

它不是单纯涨价周期，而是 AI 算力资本开支把存储推成基础设施瓶颈。

MU 与 SNDK 的区别在于：MU 更靠近 HBM / DRAM，是 AI 算力节点内部的关键存储；SNDK 更偏 NAND / SSD，是数据中心数据存储和读取的底座。

如果只看增速，SNDK 更猛；如果看行业核心位置，MU 更像存储链条的主锚。

3. LITE：光通信弹性已经进入收入表

Lumentum 最新季度收入同比增长 90.1%，P/S 约 27.3x，P/E 约 364.5x。

一手数据：Lumentum FY2026 Q3 新闻稿披露，净收入 8.084 亿美元，去年同期 4.252 亿美元；SEC XBRL 对应收入标签为 RevenueFromContractWithCustomerIncludingAssessedTax。

AI 集群的规模越大，服务器之间、机架之间、数据中心之间的数据传输压力越大。光通信从可选升级，正在变成大型 AI 集群的基础设施。

LITE 的增速证明光通信需求已经不只是叙事，而是进入收入表。

但估值同样不便宜。P/E 高达约 364.5x，说明市场已经在用未来利润兑现来定价。这类资产不是低估值资产，而是高弹性资产。

投资研究应重点跟踪：

800G / 1.6T 升级节奏。

AI 客户订单可持续性。

毛利率改善能否追上收入增速。

收入增长是否转化为自由现金流。

4. DELL：本轮最典型的“增速 / 估值错配”

Dell 最新季度收入同比增长 88.0%，但 P/S 只有约 2.0x，P/E 约 32.5x。

一手数据：Dell FY2027 Q1 新闻稿披露，第一财季收入 438.42 亿美元，去年同期 233.78 亿美元，同比增长 88%；AI-optimized servers 收入 161.32 亿美元，同比增长 757%。

这是本次重排最关键的发现。

如果只按原文的产业链叙事，DELL 只是服务器整机交付商，排序不会特别靠前。

但按最新数据，DELL 是整个股票池里最明显的“增速高、P/S 低”的公司。

这说明市场仍然在犹豫：Dell 到底是低毛利硬件通道，还是 AI 工厂系统交付商？

这正是机会所在。

如果 Dell 只是把 GPU、内存、电源和服务器机柜打包交付，毛利率长期受压，那么低 P/S 是合理的。

但如果 Dell 能在 AI 服务器交付中获得更高议价权，并通过规模、供应链、系统集成、企业客户服务和生命周期管理提升利润率，那么它的估值框架会从传统硬件公司重估为 AI 基础设施集成商。

这家公司后续最重要的不是收入，而是：

AI server backlog 是否继续上修。

AI server 收入是否伴随毛利率改善。

营运资本压力是否可控。

AI 订单是否集中于少数客户。

公司能否把 FY27 收入指引持续兑现。

DELL 是本轮报告中最值得单独开篇研究的公司。

5. NVDA：仍是 AI 基础设施的总锚，但赔率不再唯一

NVIDIA 最新季度收入同比增长 85.2%，P/S 约 22.3x，P/E 约 37.7x。

一手数据：NVIDIA FY2027 Q1 新闻稿披露，季度收入 816.15 亿美元，同比增长 85%；SEC XBRL 收入标签 Revenues 与公告一致。

NVDA 仍然是整个 AI 基础设施战役的原点。

它定义了 AI 服务器架构，控制 GPU、网络、软件生态、整机参考设计和 AI 工厂平台。它不是单纯卖芯片，而是在卖 AI 工厂的核心操作系统。

但本次重排说明一件事：

NVDA 仍然强，但不再是唯一拥有高增速的资产。

当 DELL、MU、SNDK、LITE 的收入增速开始接近或超过 NVDA，说明 AI capex 已经真正扩散到全链条。

对投资而言，NVDA 是质量最高的主锚之一，但最大弹性可能开始从 NVDA 向存储、服务器、光通信、电力和设备扩散。

五、第二梯队：增速中高，估值与质量决定分化

AMD：第二供应商逻辑仍在，但估值要求高

AMD 最新季度收入同比增长 37.8%，P/S 约 24.3x，P/E 约 200.0x。

AMD 的机会来自 AI GPU 第二供应商，以及 hyperscaler 不愿完全依赖 NVDA 的结构性需求。

但表格显示，AMD 当前问题不是没有增长，而是估值对利润兑现要求很高。

AMD 的研究重点应放在：

AI GPU 出货是否持续超预期。

软件生态和客户验证是否缩短差距。

AI 数据中心收入能否带动整体毛利率。

是否能从“替代供应商”升级为“稳定主供应商之一”。

TSM：制造端核心闸门，增速稳健但弹性不如前端

TSMC 最新季度收入同比增长 35.1%，P/S 约 16.6x，P/E 约 35.3x。

一手数据：TSMC 1Q26 新闻稿披露，季度合并收入为 NT$1.1341 万亿，同比增长 35.1%，净利润同比增长 58.3%。

TSM 是 AI 芯片制造端的核心闸门。

GPU、ASIC、先进封装、HBM 相关工艺扩张，都绕不开 TSMC。市场真正买的是先进制程、先进封装和长期产能瓶颈。

但从“增速 / 估值”看，TSM 不是当前最激进的赔率资产，而是高确定性资产。它适合作为产业链景气度锚，而不是追求最大弹性的第一选择。

VRT 与 ETN：AI 电力瓶颈的长期方向

Vertiv 最新季度收入同比增长 30.1%，P/S 约 12.1x，P/E 约 94.9x。

Eaton 最新季度收入同比增长 16.8%，P/S 约 5.6x，P/E 约 40.7x。

AI 基础设施最后都会落到物理世界：电力、配电、冷却、UPS、机柜、液冷、热管理。

这条链的长期逻辑很强，因为电力基础设施建设周期比芯片更慢，瓶颈更硬。

但两家公司定位不同：

VRT 更靠近数据中心关键基础设施，收入增速更高，但估值更高。

ETN 更偏综合电气与配电平台，增速不如 VRT，但估值更平衡。

从赔率上看，ETN 是更稳的基础设施成长资产；VRT 是更纯的 AI 数据中心基础设施弹性资产。

AVGO 与 MRVL：ASIC 和网络仍是核心，但估值不低

Broadcom 最新季度收入同比增长 29.5%，P/S 约 32.5x，P/E 约 96.3x。

Marvell 最新季度收入同比增长 27.6%，P/S 约 21.4x，P/E 约 77.8x。

一手数据：Marvell FY2027 Q1 新闻稿披露，季度净收入为 24.18 亿美元，同比增长约 28%。

这两家公司代表 AI 资本开支从通用 GPU 向定制 ASIC 和高速互联扩散。

AVGO 的优势在定制 ASIC、大客户绑定、交换芯片和网络基础设施。MRVL 的弹性在定制芯片、数据中心互联、光 DSP 和云客户项目。

但估值已经不低。对它们的研究不能停留在“AI ASIC 很重要”，而要看：

AI 收入占比提升速度。

客户集中度和项目持续性。

800G / 1.6T 网络升级。

新一代 ASIC 项目是否进入量产收入。

六、第三梯队：后周期与低估值观察层

LRCX、AMAT、ASML：设备链确认的是产能扩张，而不是最快增速

LRCX 最新季度收入同比增长 23.8%，P/S 约 18.7x。

AMAT 最新季度收入同比增长 11.4%，P/S 约 12.2x。

ASML 最新季度收入同比增长 13.2%，P/S 约 15.8x。

一手数据：ASML 1Q26 新闻稿披露，季度 total net sales 为 87.67 亿欧元，净利润 27.57 亿欧元。

设备股是 AI capex 的后周期确认。

当 GPU、ASIC、HBM、先进封装都供不应求，最终会推动晶圆厂扩产与设备订单上修。但设备公司的收入确认往往滞后于前端芯片和服务器。

这意味着：

设备股不是本轮最新季度增速最快的方向，但它们是 AI capex 能否延续到 2027、2028 年的重要验证。

ASML 是先进制程瓶颈资产。

LRCX 更受益于存储和先进制程扩产。

AMAT 是更宽的材料工程和设备平台。

COHR、GLW：光通信与材料链的二线弹性

Coherent 最新季度收入同比增长 20.5%，P/S 约 10.8x。

Corning 最新季度收入同比增长 20.0%，P/S 约 10.0x。

COHR 与 LITE 都处在光通信链条，但 LITE 当前收入弹性更强；COHR 的估值相对低一些，但利润估值仍高。

GLW 更像底层材料和光纤基础设施资产，弹性不如 LITE、COHR，但确定性更偏长期。

HPE：低 P/S，但利润质量是核心问题

HPE 最新季度收入同比增长 18.4%，P/S 只有约 1.7x，但 P/E 约 171.0x。

HPE 便宜的是收入，不便宜的是利润。

这类公司最大的研究问题是：AI 服务器和企业基础设施收入能不能转化为利润率提升。如果收入增长主要来自低毛利硬件交付，那么低 P/S 不一定意味着低估。

HPE 的机会在企业 AI、混合云、网络和数据中心基础设施整合，但需要更强的利润验证。

七、从产业链地图到投资排序

新版报告不再把所有公司平均铺开，而是按“增速 + 估值 + 验证难度”分成四组。

第一组：增速和赔率同时突出的重点研究池

DELL、MU、SNDK。

DELL 的收入增速 88.0%，P/S 约 2.0x，是本次重排中最明显的增速 / 估值错配。

MU 的收入增速 196.3%，P/E 约 48.7x，在存储超级周期中估值相对更有利润支撑。

SNDK 的收入增速 251.0%，弹性最大，但估值也已经显著抬升。

这一组是最适合继续深挖的进攻层。

第二组：高质量增长锚

NVDA、TSM、ASML、AVGO。

这组公司的共同点是产业地位强、确定性高，但估值通常也更充分。

NVDA 是 AI 平台总锚。

TSM 是先进制造和封装闸门。

ASML 是先进制程设备瓶颈。

AVGO 是定制 ASIC 和网络芯片核心平台。

它们适合作为组合的认知锚，而不是简单用来寻找最大弹性。

第三组：物理瓶颈与基础设施成长

VRT、ETN、LITE、COHR、GLW。

这组公司代表 AI 从芯片世界进入物理世界：

电力、散热、配电、光通信、光纤、材料。

其中 LITE 增速最强，但估值最贵；VRT 是数据中心基础设施纯度更高的资产；ETN 是更稳的电气平台；COHR 和 GLW 是光通信与材料链的补充观察对象。

第四组：需要等待更好验证或更好价格

AMD、MRVL、LRCX、AMAT、HPE。

这些公司并非没有机会，而是当前“增速 / 估值 / 利润验证”组合没有第一组那么锋利。

AMD 需要 AI GPU 更强验证。

MRVL 需要 ASIC 和数据中心互联订单继续上修。

LRCX、AMAT 需要设备周期扩张继续兑现。

HPE 需要利润率证明，而不只是收入增长。

八、重写后的战役主线

AI 第一阶段是 GPU 定价。

这一阶段的核心问题是：

谁掌握最强 GPU？谁能最快把 GPU 供给变成收入和利润？

答案是 NVDA。

AI 第二阶段是基础设施全链条资本开支扩散。

这一阶段的核心问题变成：

AI capex 除了买 GPU，还流向哪里？

哪些环节从“成本项”变成“瓶颈资产”？

哪些公司已经用最新季度收入证明自己吃到了这笔钱？

哪些公司估值还没有完全反映增速？

最新数据给出的答案是：

第一，存储已经被重估。MU、SNDK 的收入增速排在最前。

第二，服务器整机交付已经被重估。DELL 的 AI server 收入爆发。

第三，光通信已经进入收入表。LITE 的 90.1% 同比增长说明 AI 集群互联需求正在兑现。

第四，NVDA 仍然是总锚，但链条弹性已经扩散。

第五，电力和热管理是长期瓶颈，但估值需要结合增速判断。

第六，制造和设备是后周期确认，不是短期增速最猛的方向。

因此，新版标题背后的真正含义不是“GPU 不重要了”。

恰恰相反，GPU 仍然是第一推动力。

但当 GPU 需求足够强，它会把瓶颈推给 HBM、DRAM、NAND、服务器、光通信、电力、先进封装、晶圆制造和设备。

这就是 AI 基础设施再定价战役。

九、后续跟踪指标

1. 增速是否持续

每季度更新一次最近季度收入同比排序。

重点看：

SNDK、MU 是否继续保持高增速。

DELL 的 FY2027 收入指引是否继续上修。

LITE 的高增速是否延续到下一季度。

NVDA 是否维持 80% 以上或高双位数增长。

2. 毛利率是否跟上收入

收入增长如果不转化为毛利率和经营利润，就只是通道生意。

重点看 DELL、HPE、LITE、COHR。

3. AI server backlog

Dell 当前最重要的不是单季度收入，而是 AI server backlog 和 FY27 AI server revenue 指引。

如果 backlog 继续上修且毛利率改善，Dell 的估值逻辑会发生变化。

4. 存储价格与 HBM 供给

MU、SNDK 的关键变量是：

HBM 供给是否持续紧张。

DRAM / NAND 价格是否继续上行。

客户是否提前锁定长期供应。

扩产是否在 2027 年后造成新一轮过剩。

5. ASIC 与网络订单

AVGO、MRVL 的关键变量是：

AI ASIC 项目数量。

单客户集中风险。

800G / 1.6T 升级节奏。

云厂商自研芯片资本开支是否继续上修。

6. 电力基础设施交付周期

VRT、ETN 的关键变量是：

数据中心电力设备 backlog。

交付周期是否继续拉长。

液冷和高功率机柜渗透率。

数据中心用电审批和电网约束。

十、风险

第一，AI capex ROI 低于预期。

如果 hyperscaler 的 AI 投入不能转化为云收入、广告效率、企业应用付费或推理收入，资本市场会重新质疑整个 AI 基础设施链条。

第二，供应链从短缺转向过剩。

存储、服务器、半导体设备都具备周期属性。今天的供不应求，可能在未来两三年变成扩产后的供给压力。

第三，估值提前透支。

LITE、SNDK、MU、VRT、AVGO 等公司已经不同程度反映 AI 预期。高增速不等于低风险，高增速如果被高估值提前吃掉，回撤会非常剧烈。

第四，利润率无法兑现。

DELL、HPE 这类服务器公司最关键风险是收入增长但毛利率不足。如果它们只是低毛利硬件通道，P/S 低不代表便宜。

第五，物理世界约束。

AI 数据中心需要电力、水、土地、变压器、配电和监管许可。物理建设周期可能成为 AI 基础设施扩张的最大约束。

十一、最终判断

AI 基础设施再定价战役已经进入第二阶段。

第一阶段，市场奖励 GPU。

第二阶段，市场奖励资本开支扩散路径中增速最快、瓶颈最硬、估值尚未完全透支的环节。

按照最新一手数据重新排序后，结论非常清晰：

SNDK、MU、LITE、DELL、NVDA 是当前收入增速第一梯队。

但如果加入估值配比，最值得优先研究的是：

DELL、MU、SNDK、NVDA、ETN / VRT。

其中 DELL 是最典型的增速 / 估值错配；MU 和 SNDK 是存储超级周期的高弹性资产；NVDA 是主锚；ETN / VRT 是物理基础设施瓶颈。

这篇报告最终要表达的不是“买一篮子 AI 股票”，而是：

用收入增速重排产业链，用估值判断赔率，用订单、毛利率和现金流验证趋势。

别人还在问英伟达还能不能涨，你已经在看 AI 资本开支如何沿着 GPU、HBM、NAND、服务器、光通信、电力、先进封装和半导体设备扩散。

真正的大机会，往往出现在这样的位置：

增速已经进入财报，估值还没有完全反映，市场仍然用旧框架理解它。

这就是 AI 基础设施再定价战役的新版核心。

附录：一手数据与链接

NVIDIA FY2027 Q1 财报新闻稿：https://investor.nvidia.com/news/press-release-details/2026/NVIDIA-Announces-Financial-Results-for-First-Quarter-Fiscal-2027/default.aspx

Dell FY2027 Q1 财报新闻稿：https://www.dell.com/en-us/dt/corporate/newsroom/announcements/detailpage.press-releases~usa~2026~05~dell-technologies-delivers-first-quarter-fiscal-2027-financial-results.htm

Micron FY2026 Q2 财报新闻稿：https://micron.gcs-web.com/news-releases/news-release-details/micron-technology-inc-reports-results-second-quarter-fiscal-2026

Sandisk FY2026 Q3 财报新闻稿：https://investor.sandisk.com/news-releases/news-release-details/sandisk-reports-fiscal-third-quarter-2026-financial-results

Lumentum FY2026 Q3 财报新闻稿：https://investor.lumentum.com/financial-news-releases/news-details/2026/Lumentum-Announces-Third-Quarter-of-Fiscal-Year-2026-Financial-Results/default.aspx

Marvell FY2027 Q1 财报新闻稿：https://investor.marvell.com/news-events/press-releases/detail/1023/marvell-technology-inc-reports-first-quarter-of-fiscal-year-2027-financial-results

TSMC 1Q26 财报 PDF：https://investor.tsmc.com/english/encrypt/files/encrypt_file/qr/phase4_reports/2026-04/bd8eb0403902fdea59a2f5e390e48d010b50edc9/1Q26%20EarningsRelease_WoG.pdf

ASML 1Q26 财报新闻稿：https://www.asml.com/en/news/press-releases/2026/q1-2026-financial-results

SEC companyfacts API：https://data.sec.gov/api/xbrl/companyfacts/

Nasdaq quote summary API：https://api.nasdaq.com/api/quote/NVDA/summary?assetclass=stocks

Stooq 收盘价与汇率数据：https://stooq.com/q/l/