供应链分析
产业链结构、上下游与瓶颈环节研究 · 共 1122 条 · 第 16 / 23 页
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看好未来两年韩国股市及SK海力士、三星估值重估。
@Michael_Tran_90 你自己做决定！我最近发布了一篇关于 $EWY 波动率扩张的更新，我认为在接下来的两年里，韩国综合股价指数(KOSPI)、SK海力士/三星的估值将得到强劲重估。
英文原文
@Michael_Tran_90 Make that decision yourself! I posted an update on $EWY volatility expansion recently and I do see KOSPI, SK Hynix/Samsung being strongly rerated over the next two years.
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电力成美国AI最大瓶颈，看好$XLU因降息及基建资本支出重估。
美国AI最大的瓶颈： 电力与电网容量。 最近，美国各大AI公司的CEO都反复强调这一点。 以下是从$MSFT到$AMZN的名单： 黄仁勋（$NVDA）：“在最底层：能源。中国的能源总量是我们的两倍，而我们的经济体量比他们大。这对我来说毫无道理……没有能源，你就无法发展任何新产业。”（CSIS活动） 埃隆·马斯克（$TSLA / xAI）：“价值数十亿美元的最先进AI硬件。处于闲置状态。不是因为芯片不工作。而是因为电力不足，无法运行它们。”（最近播客） 山姆·阿尔特曼（OpenAI）：“满足全球AI需求最终需要数百吉瓦的电力。谁控制了电力，谁就控制了AI价值链。”（最近采访） 安迪·贾西（$AMZN）：“[我们]最大的单一制约因素是电力。我不相信我们在几个季度内就能完全解决我们所需的需求容量。”（亚马逊财报电话会议） 萨提亚·纳德拉（$MSFT）：“我们现在面临的最大问题不是算力过剩，而是电力。也就是能否在靠近电力的地方快速完成建设。如果你做不到，你可能会有一堆无法插电使用的芯片库存。”（BG2 Pod） 每一位美国AI实验室的CEO都在告诉你美国人工智能的主要瓶颈是什么： 发电和扩大电网。 因此，我们可能会看到$XLU中无聊的公用事业和电力生产商因为以下原因被强烈重估： 1. AI推理+训练极端扩张以及对GW级数据中心的需求。 2. 超大规模云厂商向该领域投入极端资本支出。 3. 降息顺风。 最重要的是： 作为一个国家，美国必须重建其电网以赢得地缘政治军备竞赛。 （该推文引用了 @aleabitoreddit 的推文，引用内容仅供理解语境）: 如果我要在1年内将$10万变成$100万。 我会选择：$XLU 2年期虚值看涨期权 2026年是现代历史上市场首次同时具备： - 利率下降 - AI推理+建设 通过映射，XLU有潜在~40%的涨幅（虚值期权1000%+）。 这是我的宏观论点： 1. 降息 当美联储在不引发衰退的情况下降息时，公用事业债务成本降低，机构将低收益现金转向公用事业股息。 这导致估值倍数立即扩张： 1995年：标普公用事业板块在1995年回报+31.3%，1996年再+12.1% - 累计回报~47% 2019年中周期降息：结果：XLU在那一年产生了+25.9%的总回报 标准的软着陆降息周期自然映射到25%到30%的基准回报。而我们要进入2026年的新降息周期。 2. 基础设施超级周期资本支出 基础设施资本支出为该板块带来复合盈利增长。继2000年代初之后，公用事业进入了一个巨大的资本支出周期以现代化老化的电网基础设施。 因为他们不断支出并扩大其保证费率基数，XLU在2004年回报+23.5%，2005年+16.3%，2006年+20.8%，2007年+18.4%。 然而这一次： 2026年8000多亿美元的AI建设使得2004年的电网现代化看起来像零钱。 所以你有来自#1降息的估值倍数扩张（+15%到+20%）。来自#2资本支出历史数据的每股收益增长（+18%到+20%）。仅从历史教训来看。 但2026年是历史上AI使用最独特的时刻。 仅从我自己的模型预测来看，所有以前的估计可能都因AI极端扩张而错误（例如DOE/LBNL预测）： 超大规模云厂商资本支出流入（支出）（亚马逊、微软、Meta、谷歌、甲骨文）到数据中心估计： 2024年：2200亿美元 2025年：3500亿美元 2026年：5500亿美元 2027年：8000亿美元 2028年：1.2万亿美元（4年增长：+445%） 美国数据中心电力使用： 2024年：190 TWh 2025年：280 TWh 2026年：430 TWh 2027年：650 TWh 2028年：980 TWh（4年增长：+415%） AI消耗的总美国电力百分比： 2024年：美国电网的4.5% 2025年：6.6% 2026年：8.2-10.2% 2027年：13.4-15.4% 2028年：21.3-23.3% 劳伦斯伯克利国家实验室和能源部似乎在AI使用上偏离了（他们预测到2028年约为12%） 物理电网容量需求： 2024年：18 GW 2025年：35 GW 2026年：65 GW 2027年：105 GW 2028年：160 GW 基本上你可以看到2026年到2028年是拐点，而2024-2025年是爬坡的缓慢年份。 然后是独立公司的“绝望溢价”。因为电网容量已售罄，科技巨头向公用事业支付巨额溢价以插队。例如PJM互联（弗吉尼亚“数据中心巷”），容量价格从2024年的每兆瓦日28.92美元飙升至2026/2027年令人难以置信的329.17美元。 $VST或Constellation是ETF中独立电力生产商的大权重。 纵观全局，你可以看到从2026年（现在）到2028年的极端扩张，以及用于建设基础设施的极端资本支出，与往年相比。 2026年是现代市场历史上第一次所有因素同时为无聊的电网/电力板块发力，AI是最大的顺风。 正如埃隆所引用的：“价值数十亿美元的最先进硬件。处于闲置状态。不是因为芯片不工作。而是因为电力不足，无法运行它们”。 再次强调，2026年是一个绝对的历史异常值，由于AI和做市商已将历史隐含波动率（极度平坦~14%-16%）计入虚值看涨期权。 我们看到AI推理（超出之前的测量）以及训练（根据OpenAI今天的报告）的爆发。 所以地球上最无聊的板块（电力/电网），可能会因为超大规模云厂商/政府支出用于电网改进 -> AI推理/训练的极端电力消耗 -> 降息和其他因素，成为主要反弹的起点。 这只是我的个人论点，期权带有风险并放大下行风险。这些也是我自己的预测，不确定是否会超过或低于它们。 但基本上： 2026年是一个绝对的历史异常值。 美国的新瓶颈是电力。 来自AI的极端需求，极端资本支出，降息： $XLU看起来是最好的暴露交易。 时间会证明这是否正确与否。
英文原文
The biggest United States AI bottleneck: Power and Grid Capacity. This has been echoed by the CEOs of every major US AI company recently. Here's the list from $MSFT to $AMZN: Jensen Huang ( $NVDA ): "At the lowest level: energy. China has twice the amount of energy we have as a nation, and our economy is larger than theirs. It makes no sense to me... There are no new industries you can grow without energy." (CSIS event) Elon Musk ( $TSLA / xAI): "Billions of dollars of the most advanced AI hardware ever built. Sitting dark. Not because the chips don’t work. Because there isn’t enough electricity to run them." (Recent Podcast) Sam Altman (OpenAI): "Meeting global AI demand will eventually require hundreds of gigawatts of power. Whoever controls power controls the AI value chain." (Recent Interview) Andy Jassy ( $AMZN ): "[Our] single biggest constraint is power. I don't believe that we will have fully resolved the amount of capacity we need for the demand that we have in a couple of quarters." (Amazon Earnings Call) Satya Nadella ( $MSFT ): "The biggest issue we are now having is not a compute glut, but it's power. It's sort of the ability to get the builds done fast enough close to power. So, if you can't do that, you may actually have a bunch of chips sitting in inventory that I can't plug in." (BG2 Pod) You have every single CEO of American AI labs telling you what the major bottlenecks are for US Artificial Intelligence: Generating the Energy, and expanding the Grid. So, we might see boring utilities and power producers in $XLU be strongly re-rated because of: 1. AI inference + training extreme ramp and demand for GW-scale DCs. 2. Hyperscaler extreme capex pouring into the sector. 3. Rate Cut tailwinds. And most of all. That fact that: The United States as a country has to rebuild its grid to win a geopolitical arms race.
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杰文斯悖论致AI算力需求增，Talaas硬件固化适合边缘而非前沿模型。
@luke_judges 没错，正是杰文斯悖论(Jevons Paradox)。如果成本下降，就会消耗更多的训练/推理资源。另外，我认为 Talaas 似乎被过度炒作了，但为小型静态模型进行硬件固化(hardwiring)确实非常酷。也许适用于边缘(edge)用例。但不适用于需要巨大吉瓦(GW)级功耗的前沿(frontier)模型。
英文原文
@luke_judges Yep spot on, jevons paradox. Just use up more training/inference if costs drops. Also my opinion is taalas seems overhyped but hardwriring a small static model is incredibly cool. Maybe for edge use cases. But not for frontier models which require enormous GW power usage.
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AWS限制AI代理应用，本地裸机部署成趋势
这是一个没有技术背景的作家会忽略的细微观点： - 像 AWS 这样的云 TOS（终端操作系统）会阻止许多与代理（Agent）相关的应用，因此你需要在本地运行服务器。 例如，如果你打算用 AI 代理做营销，AWS 会终止你的实例，所以这必须仅在本地运行。 - 平台知道虚拟机（VM）并能检测虚拟机管理程序指纹。裸机（Baremetal）对于 AI 自动化来说可以绕过检测。 这是针对 AI 集群（Swarm）的情况，而不是在一台设备上运行多个实例。 - 为每个代理提供隔离环境。给予 openclaw 根权限存在危险，可能会摧毁多个环境。 - 树莓派（Raspberry Pi）用于编排带有轻量级 openclaw 版本的 LLM，而不是运行推理。
英文原文
It's a nuanced point that writers without a technical background miss: - Cloud TOS like AWS prevents many agentic related applications, so you need to run servers locally For example if you're going to do marketing with AI agents, AWS terminate your instance, so this needs to be local only. - Platforms know VMs and detect hypervisor fingerprinting. Baremetal pis for AI automation bypass detection This is for AI Swarm cases, not running multiple instances one one device. - isolated environments for each agent. there's dangers in giving openclaw root access nuking multiple environments - Raspberry Pi is for orchestration of LLMs with lightweight openclaw versions. not running inference.
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博主确认存在类似低效现象，并指出近期在韩国市场发现了特定低效环节。
@unearthfinance 没错！市面上还有类似的情况。我最近一直在关注韩国市场，并特别注意到了这种低效现象。
英文原文
@unearthfinance Yep! There's others like this out there too. I've just been looking at South Korea markets a lot recently and noticed this inefficiency in specific.
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AI从训练转向推理，电网成新瓶颈，电力股或迎起飞。
好问题！答案是宏观/芯片。2023-2024年AI起步时，美联储将利率大幅上调至5%+。公用事业股通常类似债券替代品，因为基建背负大量债务。当时最佳选择是$NVDA，因为硅/芯片短缺。2023年市场不太关心电网电力，因为服务器尚未联网。但现在Mag7囤积的数百万芯片终于开始运行。虽然$TSM仍是瓶颈，但美国电网可能是最大瓶颈之一。此外，我们从训练（约占AI电力预期的10-15%）转向推理，后者由数十亿人24/7使用。因此，在去年降息、今年进一步降息以及前所未有的推理扩张后，现在可能是电力/电网起飞的时候。
英文原文
Great question! Answer to that is macro/chips. 2023, 2024 when AI first started taking off, fed was jacking rates up to 5%+. Utilities are often kinda like bond proxies since they carry a lot of debt for infra buildout. Best play then was $NVDA since silicon/chips were in shortage. Market didnt really care about grid power back in 2023 because servers weren' connected. But now there's millions of chips hoarded by mag7 that are finally getting turned on. So while $TSM is still a bottleneck, US power grid is likely one of the biggest ones. Also we've shifted from training (which was like 10-15% of AI power expectancy) into inference, which just runs 24/7 used by billions of people. So after rate cuts last year, more this year, and just unprecedented inference expansion, probably now is the time for power/grid to take off.
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超大规模云厂商负债投入AI基建，资金流向英伟达等上游供应商。
@LuffyDDK 他们真的在负债 lol 世界上最富有的公司正在为人工智能基础设施建设而负债。 尽管拥有数百亿美元的净利润，从 $AMZN 到 $GOOGL 的公司都大幅增加了资本支出(capex)： 以至于部分公司预计将在 2026 年出现净现金流出。 以下是结果及受益者： 亚马逊 ( $AMZN ) 2025: +460 亿美元 2026 (预估): +110 亿美元 Alphabet ( $GOOGL ) 2025: +803 亿美元 2026 (预估): +130 亿美元 Meta Platforms ( $META ) - 净债务(Net Debt) 2025: +229 亿美元 2026 (预估): -70 亿美元 (预计转为净债务) 微软 ( $MSFT ) 2025: +492 亿美元 2026 (预估): +590 亿美元 甲骨文 ( $ORCL ) 2025: -980 亿美元 (净债务) 2026 (预估): -1150 亿美元 微软似乎处于最安全的位置。虽然亚马逊和谷歌主要依靠运营收入为人工智能基础设施建设提供资金。 然而，巨大的现金流缓冲已消失。甲骨文和 Meta 似乎正在通过负债来推动建设，尽管 $META 实现了惊人的运营收入数字。 现在，资金流向哪里？ 运营收入预测： 1. $NVDA - 美国 1350 亿 -> 1865 亿 -> 2401 亿美元运营收入 2. 三星 - 韩国 ~302 亿 -> ~1700 亿 -> ~2267 亿美元 3. SK 海力士 - 韩国 ~327 亿 -> ~1240 亿 -> ~1610 亿美元 4. $TSM - 台湾 ~622 亿 -> ~863 亿 - ~1033 亿 – 1053 亿美元 5. $AVGO - 美国 ~415 亿 -> ~628 亿-651 亿 - ~847 亿-933 亿美元 当然，这些是基于分析师预测的粗略估计。 然而，从总体趋势来看，这看起来像是一种杠杆式赌注，即人工智能基础设施建设完成后将带来自由现金流(FCF)的分红回报。 但明显的赢家似乎是英伟达、三星、SK 海力士、博通和台积电。 随着超大规模云服务商(hyperscalers)中部分公司陷入债务，他们将资产负债表转移给这些供应商，期望从人工智能支出中获得长期投资回报率(ROI)。
英文原文
@LuffyDDK They literally are going into debt lol https://t.co/A4KDf93pYk
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受马斯克采访启发，预计机构将轮动至电力电网板块。
谢谢，看到埃隆·马斯克关于电力是瓶颈的采访有助于建立一些信念。鉴于他正在运营一家人工智能公司，他通常在这些事情上方向正确。我猜测机构可能会在未来一年半内轮动进入电力/电网领域，如 $XLU。
英文原文
Thanks, seeing the Elon Musk interview regarding power as a bottleneck helped build some conviction. Here's usually directionally right about things given he's running an AI company.. My guess is instituions might rotate into electricity/grid like $XLU over the next year and half.
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ETF持仓具定价权，电力供应未绕开公用事业。
@DavidLiaoCH @r0ck3t23 ETF 中很大一部分持仓是独立公司，拥有更强的定价权。此外，这并非完全绕过公用事业，指数中的公司（如 $VST）仍直接从这些公司获取电力。
英文原文
@DavidLiaoCH @r0ck3t23 Large % of concentration of the etf are independent that have more pricing pricing power Also it’s not quite bypassing utility, they still get the power directly from companies like $VST in the index
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AI存储周期致$EWY隐含波动率被低估，存在结构性错配机会。
71%的隐含波动率(IV) $MU（1周期限）。 对比 40%的隐含波动率(IV) $EWY（同日）。 只是抛砖引玉……2028年价外(OTM)的LEAPS期权受益于这种百年一遇的隐含波动率错配。 这是由AI存储超级周期带来的结构性转变。 尤其是当做市商(MMs)参考韩国过去10年走势平坦的历史数据时。
英文原文
71% IV $MU (1 week) volatility. vs. 40% IV $EWY (same day) volatility. Just putting it out there… 2028 OTM leaps benefit from once a generation IV volatility mispricing. This is a structural shift from AI memory supercycle. Especially when MMs are looking at historical 10 year flat periods for Korea.
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AXTI与住友垄断InP衬底，成AI光子化关键瓶颈。
你听劝了吗，匿名者？- $AXTI https://t.co/Pcuu4M3muO （该推文引用了 @aleabitoreddit 的推文，引用内容仅供理解语境）： 警告：整个AI行业可能会受制于两家公司的瓶颈： 1. $AXTI（市值7亿美元） 2. $SMTOY（市值317亿美元） 这两家公司控制了全球60-70%以上的磷化铟(InP)衬底市场。 未来的$NVDA、$GOOGL TPU v7集群、$META、$MSFT、$AMZN超大规模数据中心集群都需要基于磷化铟(InP)的激光器和接收器。 $AVGO、$LITE、$COHR使用磷化铟(InP)制造用于800G/1.6T光收发器的电吸收调制激光器(EML)、分布反馈(DFB)激光器和其他光基础设施。 如果没有磷化铟(InP)衬底，供应链就会瘫痪。 在查看了从TPU到Maia的物料清单(BOM)后，看起来未来的专用集成电路(ASIC)+GPU+超大规模部署严重依赖光子学。 而这两家供应商可能会冻结全球磷化铟(InP)衬底市场，涵盖几乎所有领域： - 超大规模光模块（TPU集群等） - 光收发器（5g，数据） - 激光雷达(LiDAR)（自动驾驶出租车，无人机，军事） - 光模块（互连集群） - 硅光子学激光芯片（Nvidia未来的共封装光学(CPO)和Intel/Broadcom硅光子学(SiPh)引擎使用磷化铟(InP)连续波激光阵列。） 由于这些公司占据了市场供应的大多数： -AXTI（估计~30-35%） -住友电工(Sumitomo)（估计~30%） - JX日矿（估计10-15%） 就这些。（例如，Yole 2021年的行业报告指出“住友电工+AXT共同拥有‘超过75%’的磷化铟(InP)衬底市场”） 超大规模/AI正在向光子学发展，但整个AI行业是脆弱的。 如果$AXTI或$SMTOY中的任何一家停止供应材料，整个未来的AI建设就会瘫痪。更疯狂的是，一家7亿美元的公司可能成为这一切的中心。 随着AI行业向光子学转变，磷化铟(InP)衬底可能会与高带宽内存(HMB)一起成为最大的瓶颈之一。
英文原文
Did you listen anon? - $AXTI https://t.co/Pcuu4M3muO
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批评银行垄断阻碍加密创新，呼吁允许持牌非银机构参与。
我同意这个观点。法案可能会达成某种妥协，通过美元化（贝森特正在推动的方向）来加速美国利益。但这不应只是制造另一个银行瓶颈，并禁止非银行竞争对手创建产品。问题在于，摩根大通($JPM)等机构告诉人们，如果想创建产品就“变成银行”，但这有害，因为： - 银行游说延迟加密公司成为银行 - 并非每家金融科技(Fintech)都有资本成为银行。 应促进美国创新，允许持有货币传输许可证(MTL)等受监管的公司创建金融产品。不应只是让恐龙般的银行将他人列入黑名单，然后指望改变。
英文原文
In agreement here. There’s likely some compromise where the bill accelerates American interest with dollarization (what bessent is pushing). While not just creating another bank chokepoint and banning any competitors from creating products if they’re not a bank. The issue is JPM and others are telling people “just become a bank” if you want to create products but this is harmful because discretely - banks are lobbying for delays on crypto companies becoming banks - not every fintech has the capital to become a bank. Should promote American innovation allowing regulated companies with MTLs and others to create financial products. Not just have dinosaur banks blacklist others from doing so and then expecting change
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独立电力公司具定价权，AI需求推动电网扩张。
@adenois 几点补充，$CEG、$VVST 等是独立公司，因此拥有更强的定价权。它们在 $XLU 的集中度中占比较大，且电力容量价格正在飙升。随着 AI 的发展，需求确实大于供应，Magnificent Seven（科技七巨头）正在为这一历史性的电网扩张提供主要资金。
英文原文
@adenois few things, $CEG, $VVST and others are independent so they have more pricing power. they're also a large % of $XLU concentration + power capacity prices are skyrocking. And with AI, yes demand > supply and mag7 is largely funding this new historic grid expansion.
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OpenAI警告电力是AI竞争核心瓶颈，看好美国能源基建股。
@toptickcrypto 存在多个瓶颈。电力/电网是其中最大的瓶颈之一。 OpenAI 就 Deepseek 蒸馏问题向国会发送了一份备忘录： “维持美国在 AI 领域的优势，取决于我们能否可靠地大规模生成和输送电力。” 电力输送 - $VRT, $ETN, $PWR, $WMB, $KMI 一级能源供应商：$CEG, $VST, $TLN, $GEV, $NEE, $BEPC, $D 电网-能源/存储 - $TSLA, $FLNC, $NRGV, $BE 能源：$TE, $FSLR, $NRG 这对这些公司来说是一个被重申的顺风因素。 而对于那些已经锁定吉瓦(GW)级容量的公司，如 $IREN, $NBIS, $WULF 和 $CIFR，则存在二级顺风因素。 备忘录的核心问题围绕知识产权盗窃和国家安全问题。但关于维持优势的最大警告是能源。 OpenAI 警告国会，2024年中国新增了429吉瓦(GW)的电力容量，这超过了美国整个电网的三分之一，也超过了全球电力增长的一半。他们认为，如果没有对美国电网进行激进扩张，中国“蛮力”式的能源建设最终将使其超越西方的 AI 能力。 光子学(Photonics)、先进封装(Advanced Packaging)和存储(Memory)是目前增长最快的三个瓶颈。然而，OpenAI 明确警告美国政府，谁能产生最多的电力，谁就能赢得 AI 竞赛。 他们的信息是：投资美国能源。
英文原文
@toptickcrypto There's multiple bottlenecks. Power/grid is one of the largest ones. https://t.co/rIKoKRyQOu
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反驳风险夸大论，指出可直接购电及监管难题。
@SnakePoops 风险在很大程度上被夸大了。它们仍然可以直接向 $CEG 或其他 $XLU 中的公用事业公司购买电力，以实现“离网”直接供电。此外，还存在大量的监管问题。
英文原文
@SnakePoops Risk is largely overstated. they still go directly to $CEG or others in $XLU to pull power directly for "off-grid". Lot of regulatory problems too.
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评论指出从住友夺取市场份额，前景积极。
@RJCcapital 关于从住友手中夺取市场份额的评论非常有意思。看来未来走势积极。
英文原文
@RJCcapital Really interesting comments about gaining market share over Sumitomo. Seems positive moving forward
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新基准显示中国AI模型在深度推理上大幅落后西方，数据与架构成瓶颈。
一项新基准显示，中国AI模型（Kimi、Minimax、DeepSeek）落后于西方前沿AI模型的程度远超市场预期。 Opus、Gemini和GPT的大语言模型(LLM)被证明处于领先地位。 名为SWE-rebench的新基准使用了新的GitHub任务： -> Minimax声称在原始SWE-bench上得分为80.2%。 -> 在未污染的SWE-rebench上，其得分暴跌至39.6%。 结论： 中国实验室已有效以极低成本解决了单提示推理和离散编码任务。 然而，长期行为所需的架构和高质量数据仍是严重瓶颈，蒸馏和优化基准无法伪造。 研究表明，中国模型在超大规模云服务商拥有的深度、适应性推理方面存在滞后。
英文原文
A new benchmark shows Chinese AI models (Kimi, Minimax, DeepSeek) are much further behind Western frontier AI models than markets expect. LLMs from Opus, Gemini, GPT and are shown to be leading. A new benchmark called SWE-rebench uses new GitHub tasks: -> Minimax claimed 80.2% on the original SWE-bench. -> On the uncontaminated SWE-rebench, it crashed to 39.6%. The takeaway: Chinese labs have effectively solved single-prompt reasoning and discrete coding tasks at a fraction of the cost. However, the architecture and high-quality data required for long-horizon behavior remain a severe bottleneck that distillation and optimizing for benchmarks cannot fake. Chinese models are shown to be lagging to the deep, adaptable reasoning that US hyperscalers have.
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解析InP供应链双瓶颈，指出AXTI因掌控全产业链而受益。
我认为细微差别在于存在两个不同的瓶颈。一个是原料/精炼加工，另一个是磷化铟(InP)衬底。住友/ $COHR 处于其中一个环节，但同样受到如7N非标准铟等原料定价的影响。我个人最看好 $AXTI 的原因是他们身处两个不同的瓶颈环节，因为他们拥有整个供应链并受益于价格上涨。全球大部分上游原料来自Vital或由AXT衍生。
英文原文
I think the nuance is that there’s two different bottlenecks. One is feedstock/refinery processing. The other is InP substrates. Sumitomo/ $COHR sits in one of them but are affected by feedstock pricing like 7n indium nonstandard. The reason I personally like $AXTI the most is because they sit in two different bottlenecks since they own the entire supply chain and benefit from price hikes. Most of the worlds upstream feedstock come from Vital or are derived from AXT
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分析美伊冲突下开心果供应链垄断及石油国防股对冲机会
如果美国入侵伊朗，最有趣的受益者将是：开心果。绝非玩笑。你知道美国（加州）和伊朗在开心果生产上形成了虚拟双头垄断吗？这类似于 $AXTI 在磷化铟(InP)领域的情况，两者控制了全球约70-80%的供应。如果加州成为垄断者，$JBSS 等公司可能会因开心果价格上涨而受益。不幸的是，没有开心果期货，所以我没有建立任何头寸，但这有趣的事实让我觉得好笑，所以想分享出来。我稍后会写一篇关于更细微的二阶效应和潜在做多标的的文章。美国打击似乎很可能，因此标准的石油股如 $CVX 或 $XLS 以及国防股如 $AVAV 或 $ITA 可能是不错的做多/对冲选择。
英文原文
The funniest beneficary if US invades Iran was: Pistachios. Not even joking. Did you know US (California) and Iran operate a virtual duopoly in pistachio production? This is the $AXTI InP situation as the two control ~70-80% of the world’s supply. Companies like $JBSS might benefit from Pistachio prices going up (if California becomes a monopoly) Unfortunately there’s no Pistachio Futures, so I’m not taking any positions but I just found this fun fact amusing, so wanted to share. I’ll do another writeup on more nuanced second order effects and potential longs soon. US strikes seem likely so standard oil like $CVX or $XLS and Defence like $AVAV or $ITA might be good longs/hedges here.
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建议OpenAI收购树莓派以通过预装API实现硬件级锁定。
说实话，@sama 应该收购树莓派(Raspberry Pi)，并在其硬件推广中销售预装 OpenClaw（使用 OpenAI API）的设备。 这是实现类似苹果(Apple)那样硬件级锁定效应的极低成本（<11亿美元）。 MiniMax 及其竞争对手将从树莓派和 Mac mini 上的 OpenClaw 类部署中获益最多。出厂即预集成 ChatGPT 将提高采用率，并增加其他竞争者的进入摩擦。
英文原文
Honestly, @sama should buy Raspberry Pi and sell predeployed OpenClaw using OpenAI APIs in their hardware push. Very cheap price to pay (<$1.1B) for hardware level lock-in like what Apple does. Minimax and their competitors benefiting the most from OpenClaw type deployments on Pi and Mac minis. Having a ChatGPT pre integrated off the bat would increase adoption and increase friction for others.
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媒体引用其树莓派AI硬件论点，看好代理式AI本地编排趋势。
很酷，《卫报》引用了我关于树莓派(Raspberry Pi)的论点。 先是路透社，然后是彭博社、经济时报，现在轮到《卫报》了！ OpenClaw🦞真的病毒式传播，彻底改变了关于树莓派($RPI)和MiniMax(HKG: 0100)的叙事。 随着OpenAI的收购，看起来代理式AI(agentic AI)和本地编排(local orchestration)硬件只会从这里开始增长。 我只是在评论人们视而不见的结构性转变，正如我们进入AI应用的新前沿。
英文原文
It’s cool “The Guardian” cited my thesis on Raspberry Pi. First Reuters, then Bloomberg, Economic Times, and now The Guardian! OpenClaw🦞 really went viral and transformed the narrative on Raspberry Pi ( $RPI ) and Minimax (HKG: 0100). Following the OpenAI acquisition, it looks like agentic AI and local orchestration hardware is only growing from here. I’m just commentating on structural shifts people miss in plain sight, as we enter a new frontier in AI applications.
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澄清AI代理编排需隔离硬件环境，反驳本地运行LLM的误解。
@coinsearch71105 实际上，市场对隔离硬件环境的需求非常高。具体来说，是AI代理编排(AI agent orchestration)。人们有一个误解，认为你在本地运行大语言模型(LLM)推理。OpenClaw是通过API与Minimax或Claude进行交互的。
英文原文
@coinsearch71105 There's actually very high demand for isolated hardware environments. In specifically, AI agent orchestration. People make the misconception that you run LLM inference locally. OpenClaw interfaces with an API to Minimax or Claude.
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分析存储芯片期权隐含波动率被低估，预期将维持高位。
我指的是两年期期权，而非30天到期(30DTE)的期权。但正如你所指出的，短期内波动性普遍更高。我展示的最可能情景是：三星(Samsung)和SK海力士(SK Hynix)各自的隐含波动率(IV)在55-75之间，且占指数权重的50%。做市商(MMs)此前定价基于5-10年的历史数据，当时指数停滞且预期均值回归，而非三星/SK海力士在新存储交易中的波动性。我使用多个期权数据源，Robinhood因对散户最直观易引而常被提及。但如果IV回落至32%，我就错了；但在我看来，由于波动率和上行空间存在巨大定价偏差，IV很可能维持高位。
英文原文
I’m talking about 2 year dated options, not 30dte. But as you’re referencing, there’s more short term volatility in general. Most likely scenario I’m showing is Samsung/SK Hynix individually are around IV 55-75 and make up 50% of the index. MMs were pricing in 5-10 year historical values where the index was stagnant + expecting a reversion to mean, rather than the new memory trade volatility in Samsung/Sk Hynix. I use multiple option sources, Robinhood is the easiest to cite visually to retail. But if IV drops back to 32% I would be wrong but it will likely remain much higher since that’s a huge mispricing of volatility/upside from my view.
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利用韩国指数期权定价错误，做多$EWY看涨期权以捕捉存储周期波动率扩张。
指数下跌-2.46%。整个期权链全线飘红+13-20%。 这就是当你发现做市商在期权链中存在定价错误时会发生的情况。 话虽如此，隐含波动率(IV)回升至更合理的38-39%，但个别组件（SK海力士、三星）的波动率可能仍有几个百分点的偏差。 （引用内容翻译）： 我发布在“淋浴思考”频道的交易思路： 韩国指数波动率套利并利用布莱克-斯科尔斯模型。 $EWY 看涨期权似乎存在定价错误。 这是贝莱德旗下的韩国指数，主要由存储芯片（三星电子、SK海力士）构成。 尽管该指数被定价为普通指数的隐含波动率，但个股每日波动2-5%+，且1年涨幅达136.25%。 三星波动剧烈。SK海力士波动剧烈（例如预估65%-80%）。 但通过指数组合后的定价远低于低贝塔值的 $GOOGL (37.33%) 和 $AMZN (39.12%)，隐含波动率仅约32%。 我观察 $EWY 一段时间，它确实看起来波动很大。 至于定价，我猜测做市商(MM)基于历史平均值（5-10年）定价隐含波动率，当时韩国指数完全持平。他们预期两年后的看涨期权会回归均值。 但这种波动率应成为新常态，因为市场正在定价新的存储超级周期（例如 $TSM 从30% IV升至46.2% IV）。 看涨期权将从三星+SK海力士带动指数上涨中受益。 主要好处是你能获得 $KORU 无法提供的 Vega 扩张。 你也无法像美国个股那样获得这种期权做市商的压盘效应，因为这是韩国国家指数且期限较长。 简而言之：个别组件SK海力士+三星具有高波动性。 它们基本占指数的一半，但指数期权以低波动率定价，或许是因为基于过去5-10年的历史数据。 看涨期权将从未正确定价的 Vega 扩张中受益，因为做市商的前瞻波动率估计过于锚定于历史已实现波动率，而过去5-10年 $EWY 的波动率很低。
英文原文
Index down -2.46%. The entire option chain green +13-20%. This is what happens when when you find mispricing in option chains by market makers. That being said it’s a more respectable 38-39% IV, but maybe few percent off (SK Hynix, Samsung) individual components volatility still.
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树莓派在低成本智能体集群中具优势，企业更看重AI自动化而非个人助理。
不完全是，取决于具体用例。如果你在做智能体集群(agentic swarms)或智能体营销，树莓派(Raspberry Pis)是更优选择，因为它们更便宜。关键在于连接互联网。像回复iMessage这样的“个人助理”用例，潜在市场规模(TAM)较小。批量购买设备的人正在寻找更广泛的商业应用，即AI智能体可以在互联网上进行自动化操作。
英文原文
Not exactly, depends on use case. If you're doing agentic swarms, agentic marketing, Raspberry Pis are superior choice since they're cheaper. It's mainly connection to internet. The "Personal Assistant" use cases like responding to an imessage are low TAM. The people who bulk-buying devices are looking for broader business applications where AI agents can do automation across the internet.
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OpenClaw模型在低成本硬件运行提升了树莓派实用性。
软银(Softbank) + $ARM 实际上是树莓派(Raspberry Pi)的最大股东之一！但正如你提到的，苹果(Apple)和树莓派都使用 ARM 指令集架构(ISA)。大多数人起初都在囤积苹果设备，但自从 OpenClaw 模型能够在低成本硬件上运行以来，树莓派的实用性开始增加。
英文原文
Softbank + $ARM is one of Raspberry Pi's largest owner actually! But yeah as you mentioned, Apple and Raspberry Pi use arm isa. Majority of people started off hoarding Apple devices, but ever since openclaw models were able to be run on lower cost hardware, raspberry pi started having more utility.
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云环境限制AI智能体应用，建议本地裸金属部署及环境隔离。
几点说明： - 像 AWS 这样的云租户操作系统（Cloud TOS）会阻止许多智能体（Agentic）相关应用，因此你需要在本地运行服务器。 - 平台能识别虚拟机（VMs）并检测虚拟机管理程序（Hypervisor）指纹。对于 AI 自动化而言，裸金属（Baremetal）是绕过检测的痛点所在。 - 每个智能体需要隔离环境。给予 openclaw 根（root）权限存在风险，可能会摧毁多个环境。
英文原文
Few things: - Cloud TOS like AWS prevents many agentic related applications, so you need to run servers locally - Platforms know VMs and detect hypervisor fingerprinting. Baremetal pis for AI automation bypass detection - isolated environments for each agent. there's dangers in giving openclaw root access nuking multiple environments
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OpenClaw通过API编排，无需在隔离设备上运行本地LLM。
@VJNCapital OpenClaw 通过 API 进行编排，你不需要在这些隔离设备上运行推理或本地大语言模型(LLM)模型。
英文原文
@VJNCapital OpenClaw does orchestration through APIs, you don't run inference or local LLM models on these isolated devices.
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AI智能体爆发将推动树莓派TAM从教育向AI领域激增。
@dirtyculture OpenAI 刚刚收购了 OpenClaw……我不太认为会是这样。 从 $META 的 Manus 到 OpenAI 的 OpenClaw、Picoclaw 等，将出现大量其他智能体(agentic)变体。 树莓派(Raspberry Pi)的潜在市场规模(TAM)正因从教育领域扩展到 AI 智能体而飙升。
英文原文
@dirtyculture OpenAI just bought OpenClaw... Don't quite think it will. There's going to be a ton of other agentic variants from $META Manus to OpenAI OpenClaw, Picoclaw, and others. TAM of Raspberry Pi just shot through the roof from education to AI agents.
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树莓派因AI代理需求被囤积，类比英伟达GPU转型。
@glr_1990 树莓派(Raspberry Pi)从用于测试的1-2台教育设备，变成了被囤积用于AI代理部署。这让我想起$NVDA GPU从“游戏玩家”转向AI训练/推理的过程。
英文原文
@glr_1990 Raspberry Pi went from 1-2 educational devices for testing to hoarded for AI agent deployments. Reminds me of $NVDA GPUs going from "gamers" to AI training/inference.
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DeepSeek架构成LLM范式存疑，若性能获证将利好美股AI企业。
@beauty_oe DeepSeek 的架构是否会成为大语言模型(LLM)的下一代范式，仍然是一个巨大的不确定因素。近期，市场对中国 AI 模型的期待高涨，如果其在现实社会中的性能得到验证，可能对包括 $ALAB 在内的美国企业产生积极影响。
英文原文
@beauty_oe DeepSeekのアーキテクチャがLLMの次世代パラダイムとなるかは、依然として大きな不確定要素です。 昨今、中国のAIモデルへの期待が高まっており、実社会での性能が証明されれば、$ALABをはじめとする米国企業にとってもプラスに働く可能性があります。
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看好DeepSeek带动CXL需求，推荐关注ALAB、AVGO和MRVL。
如果你看好带有 Engram (v4) 的 DeepSeek 大语言模型，做多 CXL (Compute Express Link) 似乎是个不错的想法。 - $ALAB (Leo) - $AVGO - $MRVL 是美国市场的三大巨头。 尤其是 Astera。 如果它成为一种新的架构范式，像 Astera 这样的公司可能会销售数百万个全新的 CXL 控制器来管理外部内存池。 话虽如此，许多关于 DeepSeek 的报道通常夸大其词（内部基准测试与实际表现不同），它可能仅被用于离线批处理。 近期的全面下跌为这三家公司提供了良好的机会。
英文原文
If you're bullish on DeepSeek LLMs with Engram (v4), going long on CXL seems like a idea. - $ALAB (Leo) - $AVGO - $MRVL are your big three in the US. Especially Astera. If it becomes a new architectural paradigm, companies like Astera maybe would sell millions of net-new CXL controllers to manage the external memory pools. That being said, lot of reports are usually sensational around DeepSeek (internal benchmarks perform different than IRL), and might just be relegated to offline batch processing Recent drop across the board presents a good opportunity for these three.
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解析Picoclow使用树莓派绕过检测的技术细节及风险。
是的，这是一个合理的观点，我在发帖前已经研究过了。 新的 Picoclaw/压缩变体使用的内存少于 10 MB，而且不在本地运行推理。 这就是为什么我上周五才注意到树莓派（Raspberry Pi）的角度，当时 Picoclaw 的帖子正在病毒式传播。 这里有几个细微差别。平台知道虚拟机（VM）并检测虚拟机监控程序指纹。裸机树莓派用于自动化以绕过检测，因为它们看起来只是 Arm 设备，这很可能是一个主要原因。 此外，据我所知，当你给予 Openclaw AI root shell 访问权限时，也存在可能的交叉污染。
英文原文
Yep that's a fair point that i looked into before posting. New picoclaw/compressed variants use less than 10 mb of ram + doesnt run inference locally though. Hence why I only saw the raspberry pi angle last Friday when there were viral posts from picoclaw. So few nuances. Platforms know VMs and detect hypervisor fingerprinting. Baremetal pis for automation bypass detection since they just look like Arm devices, which is likely a big reason. There's also possible cross contamination when you give openclaw ai root shell access from what i've heard
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群联CEO驳斥中国存储倾销论，看好AI存储结构性需求。
群联电子(Phison) CEO 采访中的一个有趣评论。针对中国存储厂商（长江存储 YMTC 和长鑫存储 CXMT）将倾销市场的谣言，CEO 潘汉德表示：“说这话的人是在说梦话”。$SNDK、$MU 以及存储板块似乎看不到供应短缺的迹象。AI 对存储的需求看起来是结构性的且呈指数级增长。
英文原文
Interesting comment from Phison's CEO interview was this. When addressing the rumor that Chinese memory makers (YMTC and CXMT) will flood the market: Pua says: "The people saying that are talking in their sleep/dreaming". $SNDK, $MU, and the memory trade appear to have no shortage in sight. The memory demand for AI looks structural and exponentially growing.
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存储需求结构性短缺，推理瓶颈在存储，中国产能无外溢。
群联电子(Phison) CEO关于存储与投资框架的访谈摘要： “收过路费者”（Toll Collectors）： - 美光(Micron) ($MU) - SK海力士(000660.KS) - 三星电子 - 西部数据(Western Digital) ($WDC) - $SNDK T2层级： - $MRVL - $SIMO - 群联电子(Phison Electronics) 随着AI向边缘端迁移，设计连接存储与计算逻辑/软件控制器的公司将捕获巨大价值。 T3层级： - 纯存储(Pure Storage) ($PSTG) - NetApp ($NTAP) - 希捷(Seagate) ($STX) 随着Vera Rubin推理服务器推出，键值缓存(KV Cache)和数据生成的爆发将触发针对数据中心存储密度和高容量企业级固态硬盘(Enterprise SSDs)的硬件升级周期。 有趣的是：$EBAY（翻新电子产品）可能成为受益者。 - 做空/规避低毛利消费硬件。 - 做空/规避未对冲的汽车/IoT制造商。 主要Alpha观点： - “三年预付”现金流：存储晶圆厂要求3年现金预付款以保障供应。 - 推理瓶颈在于存储而非GPU：单批次1000万台$NVDA Vera Rubin平台需每台20+TB SSD，仅此项就将消耗去年全球NAND产能的20%。 - “中国供应过剩”看空论调已死： Pan完全驳斥了关于长江存储(YMTC)和长鑫存储(CXMT)的观点。中国内部AI需求巨大，将瞬间消化100%国内产量。不会有廉价中国存储流入全球市场来拯救西方硬件OEM。 访谈TLDR： 存储需求是结构性的。供应端无结束迹象。$INTC CEO上月已确认此点。
英文原文
TLDR of Phison CEO interview on Memory and Investment Framework: "Toll Collectors": - Micron ( $MU ) - SK Hynix (000660.KS) - Samsung Electronics, - Western Digital ( $WDC ) - $SNDK. T2: - $MRVL - $SIMO - Phison Electronics Companies that design the logic/software controllers connecting memory to compute will capture massive value as AI moves to the edge. T3: - Pure Storage ( $PSTG ) - NetApp ( $NTAP ) - Seagate ( $STX) As Vera Rubin inference servers roll out, the explosion in KV Cache and data generation will trigger a massive hardware upgrade cycle specifically focused on data center storage density and high-capacity Enterprise SSDs. Hilariously: $EBAY (refurbished electronics), might be a beneficiary. - Short / Avoid Low-Margin Consumer Hardware. - Short / Avoid Unhedged Auto/IoT Makers Main alpha points: - The "3-Year Prepayment" Cash Flow. Memory foundries are demanding 3 years of cash prepayments to guarantee supply. - The Inference Bottleneck is Storage, Not GPUs. A single 10-million-unit run of $NVDA Vera Rubin platform requires 20+TB of SSD per unit, which alone would consume 20% of last year's global NAND capacity. - The "Chinese Supply Glut" Bear Thesis is Dead: Pan entirely dismisses this point around YMTC and CXMT. China’s internal AI demand is so massive that it will instantly swallow 100% of its domestic production. No cheap Chinese memory will leak into the global market to rescue western hardware OEMs. TLDR from the interview: Memory demand is structural. No supply end in sight. $INTC CEO confirmed this last month.
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业内认为长存长鑫扩产不会导致存储价格崩盘，反驳媒体观点。
写得很好！我最喜欢这条评论： 针对长存(YMTC)和长鑫(CXMT)扩产可能冲击市场并压低价格的担忧，Pua用一句话回应：“说这话的人在做梦。” 有趣的是，英特尔(Intel)CEO和行业内部人士都持相同观点，而媒体却在呼吁存储价格崩盘。
英文原文
Great writeup! This was my favorite comment: In response to concerns that capacity expansion by YMTC and CXMT could shock the market and drive down prices, Pua answered in one line: "The people saying that are dreaming." Interesting how Intel’s CEO and industry insiders are all saying the same thing, while media are calling for a memory price crash.
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Clarity Act 禁止稳定币收益，保护银行低息模式，或致 USDC 流动性枯竭。
这是 Genius 上 Clarity Act 扩展带来的稳定币相关收益。这是银行的“毒丸计划”，因为它从法律上禁止了任何竞争。这意味着将 USDC 存入稳定币新银行（Stablecoin neobank）-> 公司提供的 3-5% 收益被禁止。如果稳定币本身以及新银行/交易所/金融科技都没有收益，可能会导致 USDC 存款外流并耗尽市场流动性。银行支票账户平均利率约为 0.39%。正如你提到的，像 $SOFI 这样的新金融科技是例外。银行提供“高收益储蓄”，但很多时候，他们隐藏条款，6 个月后降低利率 -> 降至 0.1% 并迫使你开设新账户。如果其他银行/交易所等提供真正的百分之几的 USDC 存款国债利率并保持恒定，将颠覆银行现有的低/零费用支票账户模式。消费者没有获得真正的利率，所有利润都流向了银行。
英文原文
This is stablecoin related yield with the Clarity Act expansion on Genius. This is the Bank's poison pill as it just legally bans any competition. Meaning depositing USDC into a Stablecoin neobank -> the company giving 3-5% yield off that is banned. Having no yield from both the stablecoin itself + neobanks/exchanges/fintechs would likely cause a deposit flight out of USDC and drain liquidity from the market. Bank checking accounts are in average are ~.39%. There are exceptions with new fintechs like $SOFI as you mentioned. Banks offer "high yield savings" but a lot of times, they hide hidden clauses where they lower those after 6 months -> goes to 0.1% and make you open new accounts. If every other Bank/Exchange or others offered true few percent treasury rates from USDC deposits and made it constant, it would disrupt the low/zero fee checking account models banks have. Consumers aren't getting true rates, and any profits just go to banks.
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OpenAI警告国会：电力供应是AI竞争核心瓶颈，需投资美国能源。
OpenAI 就 Deepseek 蒸馏问题向国会发送了一份备忘录： “维持美国在人工智能领域的优势，取决于我们能否可靠地大规模生成和输送电力。” 电力输送 - $VRT, $ETN, $PWR, $WMB, $KMI 一级能源供应商：$CEG, $VST, $TLN, $GEV, $NEE, $BEPC, $D 电网能源/储能 - $TSLA, $FLNC, $NRGV, $BE 能源：$TE, $FSLR, $NRG 这对这些公司来说是一个被重申的顺风因素。 而对于那些已经锁定吉瓦(GW)级容量的公司，如 $IREN, $NBIS, $WULF 和 $CIFR，则存在二级顺风效应。 备忘录的核心议题围绕知识产权盗窃和国家安全问题。但关于维持优势的最大警告在于能源。 OpenAI 警告国会，2024年中国新增了429吉瓦(GW)的电力容量，这超过了美国整个电网的三分之一，也超过了全球电力增长的一半。他们认为，如果没有对美国电网进行激进扩张，中国“蛮力”式的能源建设最终将使其超越西方的AI能力。 光子学(Photonics)、先进封装(Advanced Packaging)和存储(Memory)是目前增长最快的三个瓶颈。然而，OpenAI 明确警告美国政府，谁能产生最多的电力，谁就能赢得AI竞赛。 他们的信息是：投资美国能源。
英文原文
OpenAI sent a memo to congress regarding Deepseek distillation: "Sustaining the American advantage on AI depends on depends on whether we can reliably generate and deliver power at scale." Power Delivery - $VRT, $ETN, $PWR, $WMB, $KMI Tier-1 Energy Providers: $CEG, $VST, $TLN, $GEV, $NEE, $BEPC, $D Grid-Energy / Storage - $TSLA, $FLNC, $NRGV, $BE Energy: $TE, $FSLR, $NRG This is a tailwind reiterated for these companies. And there's a second-order tailwind for companies that already secured GW capacity like $IREN, $NBIS, $WULF, and $CIFR. The core issue of the memo was around IP theft and national security issues. But the largest warning about sustaining an advantage was Energy. OpenAI warning Congress that in 2024, China added 429 Gigawatts (GW) of new power capacity, which was more than a third of the entire US grid and more than half of global electricity growth. Without a radical expansion of the American power grid, they believe China’s "brute force" energy buildout will eventually allow them to surpass Western AI capabilities. Photonics, Advanced Packaging, and Memory are three fastest growing bottlenecks right now. However, OpenAI explicitly warned the U.S. government that whoever generates the most power wins the AI race. Their message: Invest in American Energy.
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科技巨头负债投入AI基建，资金流向英伟达等上游供应商。
世界上最富有的公司正在为AI基础设施建设而负债。 尽管拥有数千亿美元的净利润，从 $AMZN 到 $GOOGL 的公司都大幅增加了资本支出(capex)： 以至于部分公司预计将在2026年出现净现金为负的情况。 以下是结果及受益者： 亚马逊 ( $AMZN ) 2025年：+$460亿 2026年（预估）：+$110亿 Alphabet ( $GOOGL ) 2025年：+$803亿 2026年（预估）：+$130亿 Meta Platforms ( $META ) - 净债务(Net Debt) 2025年：+$229亿 2026年（预估）：-$70亿（预计转为净债务状态） 微软 ( $MSFT ) 2025年：+$492亿 2026年（预估）：+$590亿 甲骨文 ( $ORCL ) 2025年：-$980亿（净债务） 2026年（预估）：-$1150亿 微软似乎处于最安全的位置。虽然亚马逊和谷歌主要依靠运营收入来资助AI基础设施建设。 然而，那巨大的现金流缓冲已经消失。甲骨文和Meta似乎正在通过负债来推动建设，尽管 $META 实现了惊人的运营收入数字。 现在，资金流向了哪里？ 运营收入预测： 1. $NVDA - 美国 $1350亿 -> $1865亿 -> $2401亿 运营收入 2. 三星 - 韩国 ~$302亿 -> ~$1700亿 -> ~$2267亿 3. SK海力士 - 韩国 ~$327亿 -> ~$1240亿 -> ~$1610亿 4. $TSM - 台湾 ~$622亿 -> ~$863亿 - ~$1033亿 – $1053亿 5. $AVGO - 美国 ~$415亿 -> ~$628亿-$651亿 - ~$847亿-$933亿 当然，这些是基于分析师预测的粗略估计。 然而，从总体趋势来看，这看起来像是一种杠杆式赌注，即AI基础设施建设完成后将带来自由现金流(FCF)的红利。 但明显的赢家似乎是英伟达、三星、SK海力士、博通和台积电。 随着超大规模云服务商(hyperscalers)中部分公司陷入债务，它们将资产负债表转移给这些供应商，期望从AI支出中获得长期投资回报率(ROI)。
英文原文
The richest companies in the world are going into debt for the AI buildout. Despite hundreds of billions in net income, companies from $AMZN to $GOOGL have increased capex so much: That some are projected to be net negative cash in 2026. Here are the results and who profits: Amazon ( $AMZN ) 2025: +$46.0 billion 2026 (Est): +$11.0 billion Alphabet ( $GOOGL ) 2025: +$80.3 billion 2026 (Est): +$13.0 billion Meta Platforms ( $META ) - Net Debt 2025: +$22.9 billion 2026 (Est): -$7.0 billion (Expected to swing into Net Debt) Microsoft ( $MSFT ) 2025: +$49.2 billion 2026 (Est): +$59.0 billion Oracle ( $ORCL ) 2025: -$98.0 billion (Net Debt) 2026 (Est): -$115.0 billion Microsoft appears to be in the safest position. While Amazon and Google have been largely funding the AI buildout with operating income. However, that large cashflow buffer has vanished. Oracle and Meta appear to be in debt to fuel the buildout, despite $META achieving staggering operating income numbers. Now, where does the money flow into? Operating Income Projections: 1. $NVDA - USA $135.0B -> $186.5B -> $240.1 Billion Operating Income 2. Samsung - Korea ~$30.2B -> ~$170B -> ~$226.7 Billion 3. SK Hynix - Korea ~$32.7B -> ~$124B -> ~$161.0 Billion 4. $TSM - Taiwan ~$62.2B -> ~$86.3B - ~$103.3B – $105.3 Billion 5. $AVGO - America ~$41.5B -> ~$62.8B-$65.1B - ~$84.7B-$93.3B Of course, these are rough estimates based on analyst projections. However, from the general trend, this looks like a leveraged bet that the AI buildout will pay off dividends in FCF after they're finished. But the clear winners appear to be Nvidia, Samsung, SK Hynix, Broadcom, and TSMC. This comes as hyperscalers, with some going into debt, transfer over their balance sheets to them, expecting a long term ROI from their AI spend.
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指出存储芯片进入新囤货周期，关注WDC等标的。
@elicapitalgroup 很棒的公司。但这看起来实际上是一个新囤货周期的开始，我之前没考虑到 $WDC、$STX 或 $SNDK。
英文原文
@elicapitalgroup Great companies. But it's actually appears to be the start of a new hoarding cycle, wasn't thinking about $WDC, $STX, or $SNDK.
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列出台积电营收预测，并提及特斯拉营业利润差异。
@XDJoeLee 这是不言而喻的。 $TSM（市值约1.9万亿美元）根据预测： ~622亿美元（2025年） -> ~858亿 – 874亿美元（2026年） -> ~1033亿 – 1053亿美元（2027年）。 差点没把 $TSLA 算进去，因为它的营业利润与其他公司差距太大，但想了想大家应该会有兴趣。
英文原文
@XDJoeLee That's a given. $TSM (~$1.9T MC) from projections: ~$62.2 Billion (2025) -> ~$85.8B – $87.4 Billion (2026) -> ~$103.3B – $105.3 Billion (2027). Almost didn't include $TSLA due to gap between operating income with the rest but thought people would be interested.
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AI 驱动下，三星和海力士营业利润增速惊人，有望在 2027 年追平或超越美股巨头。
全球最盈利公司排名（Mag 7 vs. 世界） 2025->2026->2027 年营业利润(Operating Income)预测。 #1: $NVDA (美国, 4.4T 市值) 🇺🇸 ~1350 亿 -> 1865 亿 -> 2401 亿美元 #2 三星电子 (韩国, 8200 亿市值) 🇰🇷 ~302 亿 -> ~1700 亿 -> ~2267 亿美元 #3 $MSFT (美国, 2.9T 市值) ~1285 亿 -> 1530 亿 -> 1815 亿美元 #4 $GOOGL (美国, 3.7T 市值) ~1290 亿 -> 1420 亿 -> 1730 亿美元 #4 海力士 (韩国, 4100 亿市值) ~327 亿 -> ~1240 亿 -> ~1610 亿美元 #5 $APPL (美国, 3.76T 市值) 1331 亿 -> 1460 亿 -> 1605 亿美元 #6 $AMZN (美国, 2.13T 市值) 800 亿 -> 1050 亿 -> 1365 亿美元 #7 $Meta (美国, 1.62T 市值) 833 亿 -> 970 亿 -> 1215 亿美元 #8 $TSLA (美国, 1.31T 市值) 44 亿 -> 80 亿 -> 240 亿美元 韩国 8200 亿市值的三星电子预计将在 2027 年在营业利润上追平 $NVDA。 同时，海力士预计将在 2027 年在营业利润上超越 $APPL 和 $AMZN。 主要结论是，由于人工智能(AI)的加速部署，美国超大规模云服务商和韩国股票的增长令人惊叹。
英文原文
Global ranking of the most profitable companies in the world (Mag 7 vs. World) Projections for 2025->2026->2027 (Operating Income). #1: $NVDA (USA, 4.4T MC) 🇺🇸 ~$135.0B -> $186.5B -> $240.1 Billion #2: Samsung Electronics (Korea, $820B MC) 🇰🇷 ~$30.2B -> ~$170B -> ~$226.7 Billion #3 $MSFT (USA, $2.9T MC) ~$128.5B -> 153.0B -> $181.5 Billion #4 $GOOGL (USA, $3.7T MC) ~$129.0B -> $142.0B -> $173.0B #4 Sk Hynix (Korea, $410B MC) ~$32.7B -> ~$124B -> ~$161.0 Billion #5 $APPL (USA, $3.76T MC) $133.1B -> $146.0B -> $160.5B #6 $AMZN (USA, $2.13T MC) $80.0B -> $105.0B -> $136.5B #7 $Meta (USA, $1.62T MC) $83.3 -> $97.0B -> $121.5B #8 $TSLA (USA, $1.31T MC) $4.4B -> $8.0B -> $24.0B Samsung Electronics, a $820B company in Korea is projected to catch up to $NVDA in 2027 in operating income. Meanwhile Sk Hynix is projected to overtake both $APPL and $AMZN in operating income in 2027. The main takeaway is that the growth of both US hyperscalers and South Korean equities is astounding due to Artificial Intelligence ramp.
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硅基金刚石散热技术预计2027-2028年成熟，政府拨款指引技术趋势。
@zephyr_z9 是的，硅基金刚石(On Silicon Diamond)加上用于散热的合成金刚石，大概要等到 2027 年底到 2028 年？ 但你可以从政府拨款的资金流向中，看出哪些技术是即将兴起的。
英文原文
@zephyr_z9 yeah, diamond on silicon + synthetic diamonds for cooling is prob like late 2027 into 2028? But you can see what's up and coming from where the money flows from gov grants.
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微软AI需求推高存储波动预期，远期隐含波动率或存在定价偏差。
我的假设是MMS使用了GARCH模型或基于长期平均值的波动率预测。韩国指数在过去10-20年间处于区间震荡。如果回顾往年，模型通常假设波动率在2年内会均值回归。但如果我们看微软对三星/SK海力士陡峭的营业利润预测，加上$MU/$SNDK等存储芯片固有的波动性，看涨期权将从波动率扩张中受益。因此，在我看来，远期隐含波动率存在定价偏差。
英文原文
My assumption is MMS used garchr models or volatility forecasting projections against long-term averages. Korean indexes were range bound for 10-20 years. If it looks at previous years, models typically assume volatility might re-revert to mean in 2 years. But if we look at MS's steep operating income projections on Samsung/Sk Hynix + inherent volatility with memory like $MU / $SNDK, it looks calls will benefit from vega expsnion. So further out IV looks to be mispriced from my view.
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微软前沿模型开发属实，需重视关键矿产供应链。
@ak_dfranco 路透社报道关键矿产，认真对待此事很有道理。话虽如此，$MSFT 开发前沿模型并加以使用这一基础事实是成立的。这自去年起就已知处于开发阶段。https://t.co/KDOhV1pl9V
英文原文
@ak_dfranco Makes sense to take this seriously as a Reuters reports on critical minerals. That being said, some basis holds with $MSFT developing frontier models and using them. This has been known to be in development since last year. https://t.co/KDOhV1pl9V
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韩系存储巨头盈利或超美科技巨头，AI内存短缺或成常态，建议关注亚裔半导体股。
这些数据令人震惊： 预计三星和SK海力士将在2027年成为全球最盈利的公司。 它们的预测值超过了$APPL和$GOOGL，这两家公司的营业利润均约为4万亿美元级别。 作为参考，三星的估值约为8200亿美元，SK海力士的估值约为4100亿美元。 这意味着到2027年，一家估值约4100亿美元的SK海力士，其盈利能力将超过$GOOGL（3.7万亿美元）。 根据摩根士丹利此前的估算，SK海力士和三星预计将带来： 合计约3877亿美元的营业利润。 美国两家最盈利的公司$APPL和$GOOGL在2025年的合计营业利润为2630亿美元。（谷歌1290-1320亿美元，苹果1331亿美元） 2027年预测： 三星电子：约2267亿美元 SK海力士：约1610亿美元 2027年预测： 苹果：约1560-1650亿美元 谷歌：约1680-1780亿美元 较小的韩国股票在盈利能力上超过数万亿美元美国超大规模云服务商的统计数据令人震惊。 一个真正有趣的观点是，一家4100亿美元的公司其盈利能力超过了4万亿美元以上的超大规模云服务商。 但市场正在定价的更大问题是，内存短缺是暂时的，还是它们会成为AI基础设施建设中像GPU一样必要的“石油”。 如果你对这个问题的回答是“很可能”，那么获得韩国、日本或台湾股票的敞口可能是一个不错的选择。
英文原文
These numbers are staggering: Samsung and SK Hynix are projected to become the most profitable companies in the world by 2027. Their projections exceed $APPL and $GOOGL, both ~$4T companies in operating profit. For reference, Samsung is valued at ~$820B and SK Hynix is valued at ~$410B. That would make a ~$410B company in SK Hynix more profitable than $GOOGL ($3.7T) in 2027. By Morgan Stanley estimates earlier, SK Hynix and Samsung are est. to bring in: ~$387.7 Billion USD combined operating income. America’s two most profitable companies $APPL and $GOOGL combined brought in $263 Billion USD for 2025. (Google $129-132B, Apple $133.1B) 2027 est. Samsung Electronics: ~$226.7 Billion Sk Hynix: ~$161.0 Billion 2027 est: Apple: ~$156B-$165B Google: ~$168B-178B The statistics of smaller Korean equities exceeding multi trillion dollar US hyperscalers in profitability is staggering. It’s a genuinely interesting point, that a $410B company exceeds $4T+ hyperscalers in profitability. But the bigger question markets are pricing in is if the memory shortage is ephemeral, or if they become a necessary “Oil” like GPUs for the AI buildout. If your answer to that is “likely, might be good to get exposure to Korean, Japanese, or Taiwanese equities.
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LPTH订单积压1亿，等待客户从锗供应链转向黑钻技术。
@Ren_aramb 是的，$LPTH 积压订单约 1 亿美元。需求确实存在，看起来现在是在等待企业从外国拥有的锗（Germanium）供应链转向黑钻（Black Diamond）技术。
英文原文
@Ren_aramb Yeah $LPTH is backlogged with ~$100m. Demand is there, looks like a waiting game for companies to switch over to black diamond from foreign owned germanium supply chains https://t.co/sgVpFZFwMa
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AXTI为光子学最上游标的，ETF映射Semivision所述中游瓶颈。
@cronked $AXTI 是我的个人最爱，但它在光子学领域已经处于最上游了。上面的 ETF 只是将瓶颈名称映射到 Semivision 描述的主要瓶颈上，而这些瓶颈更多涉及中游公司。
英文原文
@cronked $AXTI is my personal favorite but it’s as upstream as you can go for photonics. The ETF above is just bottleneck name mapping to what Semivision described as their top bottlenecks, which were more midstream companies.
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A开头半导体股因订单与瓶颈大涨，暗示供应链瓶颈改善。
哇…… $AEHR 今日因超大规模云服务商订单上涨30%+。 $ACMR 本周因中国存储（长鑫存储+长江存储）上涨29%。 $AXTI 本周因光子学(CPO)产能爬坡及谷歌资本支出上涨42%。 $AMKR 本周因先进封装瓶颈上涨19%。 也许以字母A开头的瓶颈是个好兆头？
英文原文
Wow… $AEHR up 30%+ today on hyperscaler orders. $ACMR up 29% this week on China memory (cmxt + ymtc) $AXTI up 42% this week on photonics ramp and Google capex spend $AMKR up 19% this week w/ advanced packaging bottlenecks. Maybe the bottlenecks starting with letter A are a good sign?
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揭秘监管与保证金调整如何重创加密市场，看好比特币及持牌机构反弹。
我觉得伯恩斯坦(Bernstein)和机构错过了比特币暴跌的许多原因。华尔街日报(WSJ)和媒体也是如此，这就是为什么散户一无所知。 两点原因： 1. “清晰法案(Clarity Act)”加上“天才法案(Genius Act)”的一部分，是银行和政府为了加强美元而对加密货币投下的战术核弹。“安全”目的纯属胡扯。例如（稳定币储备必须与美元/国债保持1:1）。 据CEO去年会议透露，Tether持有10万+枚比特币，且2025年是净买入方。随着该法案实施，像Tether这样的主要买家可能会在2026-2027年被迫卖出，因为其约1800亿美元市值的稳定币中持有大量南美农场等流动性差的资产，而其10万+枚比特币具有高流动性。 -> 稳定币收益率 如果交易所和金融科技(Fintech)公司无法通过稳定币和其他存款提供收益，这将极具破坏性。巨额流动性将从加密货币中流出。 此外，关于美元抵押品、资金流中的银行以及国家CFTC许可证的不同条款，可能会摧毁许多交易所/去中心化交易所(DEX)/金融科技公司的头部，并伤害山寨币。有太多毒丸条款会扼杀任何非银行金融科技/加密货币公司。例如，使银行成为有效的垄断者。但这可以在另一篇帖子中解释。 2. 白银流动性核弹。这是CME和交易所将保证金提高到不合理水平以迫使清算级联，并以“鹰派”美联储主席作为叙事借口。 其他风险投资(VC)声称某亚洲公司爆仓并被迫清算来自白银交易的比特币，但这都是多方面的，很可能源于上述两点。 主流媒体几乎未报道百分比变化和6次以上的加息。只是责怪美联储主席。 这也蔓延到股市中任何高贝塔(high beta)资产，但看起来像是一次孤立暴跌。 基本上，没人能报道《清晰法案》是摧毁加密货币的毒丸，因为银行游说，以及CME保证金上调（以迫使白银清算）。如果报道了，贝森特(Bessent)和美国政府就会追究他们。所以散户一无所知，并被煤气灯操纵(gaslit)认为“清晰法案”对加密货币是好事。 实际上，美国政府只是在通过游说加强美元+银行垄断，同时在这个过程中摧毁加密货币。（如果我是政府，这很有道理，我只是引用诚实的后果） 话虽如此，比特币在当前水平感觉像是免费的地皮，我预计该资产以及申请银行特许状的特定加密货币公司将恢复。
英文原文
I feel like Bernstein and institutions missed a lot on why Bitcoin crashed. Same with WSJ + media, which is why nobody in retail knows. Two things: 1. “Clarity Act” + part of the Genius Act is a tactical nuke on crypto by banks + Gov to strengthen the dollar. “Safety” purposes is just BS. -> For example (Stablecoin reserves must be kept 1:1 with USD/treasuries) Tether has 100k+ Bitcoin (as per CEO last year conference) and were a net buyer in 2025. With the act the main buyers like Tether would probably be a forced sellers 2026-2027 with their $180b-ish stablecoin MC since they have a lot of illiquid assets like farms in South America while their 100k+ Bitcoin is liquid. -> Stablecoin yield This is extremely destructive if exchanges and fintechs were not able to give yield off stablecoin and other deposits. An enormous of liquidity would flow out of crypto. There’s also different clauses around exchange rules regarding USD collateral + banks in flow of funds + national cftc licenses that would likely blow up a lot of exchanges/dexs/fintechs tops and harm altcoins. There’s just way too many poison pill clauses that just kills off any non-bank fintech/crypto company. Eg. Making banks an effective monopoly. But can explain in another post. 2. Silver liquidity nuke. This was CME + exchange margin hikes to unreasonable levels to force liquidation cascades, with a “hawkish” fed chair as a narrative excuse. Other VCs were claiming some Asian firm blew up and were forced to liquidate a bitcoin from the silver trade but it’s all multifaceted, likely stemming from above two. Almost zero mainstream media reporting over changes to percentages and 6+ hikes. Just blaming the fed chair. This also trickled into anything high beta in the stock market but looks like an isolated crash. But basically, nobody can report that the Clarity Act is a poison pill nuking crypto because of bank lobbying and that the CME margin hikes (to force Silver liquidations). Bessent and the Us gov would just go after them if they did lol. So nobody in retail knows and are being gaslit that “Clarity Act” is a good thing for crypto. When in reality US gov is just doing everything to strengthen the dollar + bank monopoly from their lobbying while blowing up crypto in the process. (Which makes sense if I’m the government, I’m just citing the honest repercussions) That being said Bitcoin at these levels feels like free real estate and I expect the asset + crypto companies that applied for bank charters in specific to recover.