Daniel Romero

$AMD 宣布在台湾的人工智能生态系统中投资超过$10B 。
目标是扩大合作伙伴关系并扩大先进封装制造，以支持下一代人工智能基础设施。
→ $AMD 正在与ASE和SPIL合作开发下一代晶圆级2.5D桥接互连技术，称为EFB，提升扇出桥。
→ $AMD 还表示已获得行业首个基于面板的2.5D EFB互连技术的资格认证，与PTI合作。
→ 该技术支持AMD第六代EPYC CPU“Venice”，并应改善互连带宽、能效和系统经济性。
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完整合作伙伴名单：
→ ASE / SPIL，先进封装与测试
→ PTI，基于面板的EFB封装
→ Sanmina、Wiwynn、Wistron、Inventec、Helios系统制造
→ Unimicron、南亚PCB、Kinsus，基板与PCB生态系统
→ AIC，机械架构与机架级设计

$AMD的EPYC Venice CPU已进入量产，成为首款在台积电2nm工艺上量产的高性能计算CPU产品
要点：
→ Venice是AMD第六代EPYC CPU，基于Zen 6
→ 预计性能和效率比上一代提升超过70%
→ 线程密度预计将提高超过30%
→ 最高配置可达256核和512线程，而Turin的最大配置为192核
→ $AMD 还计划在台积电亚利桑那工厂量产Venice，提升供应多样性
→ AMD的更广泛路线图包括Verano，一款面向智能AI工作流程的AI专用CPU变体，支持更新的内存标准如LPDDR
→ AMD还在其AI和数据中心产品组合中采用台积电的先进封装技术，包括SoIC-X和CoWoS-L

MLCC正成为主流投资主题
问题是主要的龙头公司已经很昂贵：
- > 太阳诱电：市盈率34倍
- > 村田：市盈率42倍
最大的机会现在在材料领域
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这就是MLCC周期可能的演变方式
➡️ MLCC制造商，村田，TDK，SEMCO，耀华和太阳诱电，为AI客户提价。这些价格已经大幅上涨。
➡️ 0到3个月：MLCC制造商的盈利立即受益于价格上涨。
➡️ 6到12个月：MLCC制造商与材料供应商重新谈判输入成本。这些供应商仍然便宜。
➡️ 9到15个月：材料供应商的盈利开始反映价格传导。
我们目前处于4月2026年提价的第0到3个月阶段
村田的盈利已经反映了其定价能力
NCI（4092.T）和堺（4078.T）尚未反映其部分的价格传导，两者的远期市盈率仍在十几倍
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材料供应商历来通过供应合同重新谈判，捕获MLCC ASP涨幅的60%到70%
村田15%的高端MLCC提价意味着未来9到15个月内，NCI和堺的高端粉末ASP将提升10%到25%
这基本上是已经在进行中的盈利增长，但市场尚未反映出来，因为材料供应商在周期后期报告

$NVDA 黄仁勋发表了一个有趣的评论
他提到“还有一整列其他人在为Anthropic提供计算能力”
如果我们假设至少还有两个，并且它们使用$NVDA 硬件，那么xAI就是其中之一
除了$IREN 或$NBIS$，还有谁？

$AMD 已开始抽样 MI450 GPU 以引导客户，Helios 机架的生产发货仍按计划进行，预计2026年下半年完成
据 Lisa Su 表示，MI450 的需求现在已超过 AMD 最初的2027年计划，更多客户参与大规模部署，包括额外的多吉瓦机会

$NBIS 自6月起，GPU租赁价格全面上涨
混合价格上涨：+34%
最大涨幅出现在H100可抢占价格，涨幅72%

三星拯救了局面
对$MU 来说赢得太多了

ChatGPT 和 Claude 之间的价格差异令人难以置信
ChatGPT 让你用标准订阅几乎获得所有你想要的令牌，而在 Claude 上做同样的工作，你需要花费数千美元
我想知道为什么差异如此之大
定价能力？
计算资源不足，所以他们宁愿挤压用户？
无论如何，普通消费者更愿意选择 ChatGPT 这是完全合理的，这也解释了为什么它如此受欢迎

$NVDA 乔纳森·罗斯表示，内存目前是人工智能最大的瓶颈，但瓶颈并非永恒。
“每当瓶颈大到足以让人们去解决时，人们就会解决它。”
他的警告是：在被限制的情况下，内存仍然可能极其有价值，但如果它变得过于昂贵或过于稀缺，它就会成为工程师们被迫要去攻克的问题。
如果内存变成了过大的瓶颈，行业就会开始寻找减少对它依赖的办法。
他说，内存是“半导体供应链中最商品化的环节”，但如今它已成为人工智能中最重要的约束之一。
罗斯用吉芬商品理论作类比来解释这一点：如果内存变得更贵，客户起初可能会在它身上花更多的钱，因为它是必需的。但最终，如果价格高到一定程度，人们就会寻找替代品。
“如果内存太贵，而且人们没有生产足够多的内存，那么他们就会用技术手段来解决这个问题。”
DeepSeek 的例子正好符合他的观点。当采访者提到 DeepSeek V4 将 KV 缓存压缩了 90% 时，罗斯回应说，这项工程工作有其机会成本。
“如果他们有足够的内存，他们会去做别的事情。如果它没有那么贵，他们会去做别的事情。”
“你把它变成一个足够大的问题。这就像高高竖起的罂粟花苗。一旦它长得太高，就会被砍掉。”

Groq 的 Jonathan Ross 变得令人难以置信的焕发光彩

还记得有人说数据中心公司不过是夸大的房地产投资信托吗？
我记得。

摩根士丹利大中华区半导体研究于2026年5月8日发布了一份新报告。
-> 机架和服务器仍然是最大的资本支出（capex）驱动因素，约占1GW数据中心总成本的58–63%（不包括HBM和CPU）。
-> 对于定制ASIC而言，机架和服务器的占比要低得多，约为总成本的39%。这也是超大规模云服务提供商持续推动内部硅片的最清晰原因。
-> 摩根士丹利估算，1GW NVIDIA GPU数据中心的成本为：
Vera Rubin：~$NVDA
GB300：~$41B
B200：~$33B
H100：~$24B
相比定制ASIC：
TPUv7：~$23B
Trainium3：~$27B
-> 当前一代NVIDIA系统的每GW成本可能比定制ASIC高出多达~2倍。以这一估算来看，Vera Rubin几乎是Trainium3的3倍。
-> 这并不意味着定制ASIC会自动更优。NVIDIA依然拥有最强的全栈生态系统、软件、网络、可用性和模型支持。但这也说明了为什么超大规模云服务提供商在扩大ASIC规模方面具有巨大的经济激励。
-> 第二大成本类别是网络，约占大多数系统的19–23%。
-> Power shell、冷却、DRAM、HBM和CPU都很重要，但相较于机架、服务器和网络而言，它们是次要因素。
-> 这对机架规模基础设施供

利奥波德失去了他的光环
这是我真诚的看法
在历史上最大的一次反弹之前，他“被伊朗洗脑”了，并且在加仓了部分看跌期权
在$44时，他在那次上涨到$100+之前平掉了自己巨大的$INTC 看涨仓位
- > 在上涨105%之前卖出$HUT
- > 在上涨52%之前卖出$COHR
- > 在上涨49%之前卖出$CIFR
- > 在上涨41%之前卖出$TSEM
- > 在上涨35%之前卖出$LITE
- > 在上涨90%之前削减了40%的$BE
- > 在上涨59%之前削减了$CORZ
- > 在上涨40%之前削减了$SEI
平掉看涨期权，并错过了大量上涨空间
在我看来，投资组合的质量变得更差、也更混乱

三星工人罢工被判非法
对$MU 和SK海力士来说是坏消息，对三星来说是好消息
不过这对工人士气来说并不是最佳消息
一家韩国法院发出部分禁令，阻止三星工会进行原定于5月21日开始的为期18天的罢工
工会要求获得相当于三星年度运营利润15%的奖金，约300亿美元
据KB证券称，如果只有30-40%的工会成员参与，罢工可能会减少全球供应：
-> 3-4%的DRAM
-> 2-3%的NAND
在DRAM库存据报道仅为4-6周需求的情况下，即使是适度的中断也可能加剧持续的存储器短缺，并大幅推高价格
禁令实际上使罢工变得极其困难。如果工会无视裁决，将面临每天1亿韩元的罚款
与此同时，韩国政府表示已准备好行使其紧急仲裁权，可以暂停罢工行动长达30天
三星还更换了主要谈判代表，并恢复了与工会的谈判，进一步缓解了紧张局势

玻璃基板供应链仍然感觉大部分未被发现
这确实可能成为未来的瓶颈，虽然最引人注目的股票已经众所周知，但你必须向上游看，才能找到真正的机会

你最喜欢的在 $10B MC 下还没有飙升的 AI/半玩游戏是什么？