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　　李博涵认为，相对于算力，存储和通信可能处于相对有利位置，因为它们的单价较低、历史利润率水平有限，值得注意的是，提高计算效率、解决“内存墙”技术瓶颈，加速内存和通信带宽扩展是关键，它们的增速可能远高于计算单元。网络等细分板块，是AI技术发展中相对先受益的环节，因为模型、应用等的迭代并不影响存储、供电等底层需求的发生。该环节往往面临资本开支节奏变化、供需错配等周期要素波动，但它通常具备更强的业绩可验证性。