Gaetano（X：@crux_capital_）的整套投資觀圍著一條產業主軸打轉：AI 的算力狂潮把瓶頸推到了「資料如何在晶片與晶片之間移動」，而銅線（copper）已逼近物理極限，於是光子學（photonics／optics）成為 AI 基礎建設繞不開的環節。他把過去約十個月押在光學供應鏈上的這波行情稱為「光學超級循環（optical super cycle）」，並主張下一個同等級的主題是「Physical AI」——AI 從螢幕走進物理世界（機器人、感測、邊緣運算）所需要的整條硬體堆疊。
光學是「不可選（not optional）」的一層
他反覆表達的一個判斷是：當 AI 叢集不斷擴張，銅在功耗、散熱與傳輸距離上都會先撞牆，因此光互連（optical interconnect）不是選配，而是短期內超大規模資料中心持續加頻寬「唯一可規模化」的路徑。他點名的受益名單集中在光學元件與模組：Lumentum（$LITE）、Coherent（$COHR）、Ciena（$CIEN）、Applied Optoelectronics（$AAOI）、POET Technologies（$POET）、AXT（$AXTI）、Corning（$GLW）等。這條主張在產業層面有第三方資料可對照（見 第三方視角），但「哪家公司會賺到、賺多少、什麼時候」則是他個人的推論。
「超級循環」是他的說法，不是既成事實
他形容早期進場光學是「life changing（改變人生）」的報酬，這是他自陳的主觀描述，沒有公開對帳的完整績效紀錄；本專欄一律把這類話當「主張」而非「事實」處理（見 客觀檢視）。他自己也把重心從「回顧光學賺了多少」轉向「找下一個主題」——這正是他 2026 年中把 Physical AI 加進固定覆蓋範圍的理由。
為什麼是 Physical AI
他對 Physical AI 的定位有幾個要點：
- 「遠不只是人形機器人」：他明說 Physical AI 比 humanoid 大得多，是一整個有「很多層（layers）」的投資版圖。
- 現在就有公司在賺錢、也有要好幾年後才賺錢的公司：他強調要區分「now」與「several years」兩種時間尺度的機會。
- 他認為整體仍在早期：所以要「非常有目的性（purposeful）」地一層一層研究，判斷「哪一層在什麼時間點會累積到金流（accrue dollars）」、哪裡有最耐久的機會。
這套「先建立整體地圖、再逐層深挖」的做法，被他整理成一個 11 層投資框架，是理解他所有個股文章的骨架。他覆蓋的 Physical AI 標的包含感測／感知層的 Ouster（$OUST）、Ambarella（$AMBA）、Aeva（$AEVA）、Cognex（$CGNX）、Synaptics（$SYNA）、Vishay Precision（$VPG）等。
一句話總結他的世界觀
先認定一個「結構性、跨多年」的硬體主題（光學 → Physical AI），沿著技術堆疊由下而上拆成「層」，在每一層裡找「時間點對、議價力強、市場還沒完全定價」的公司——他要買的是 AI 狂潮的次級效應（供應鏈瓶頸），而不是最終的算力大廠本身。
延伸閱讀：Physical-AI-分層投資框架、光學 vs 銅：CPO 與 InP 瓶頸、研究方法與部位管理、偏好標的與覆蓋地圖。