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SNDK 财报远超预期
$SNDK 的业绩实在太强了…… Q3 业绩： 营收：59.5 亿美元，对比约 47 亿美元预期（同比增长 252%，超预期 26%） EPS：23.41 美元，对比约 14.5 美元预期（超预期 62%） 毛利率：约 78.4%，对比 67.3%（比预期高 1,110 个基点） Q4 2024 指引： 营收：77.5 亿至 82.5 亿美元，对比约 65 亿美元预期（高出预期 23%） EPS：30 至 33 美元，对比约 23 美元预期（高出预期 37.0%） 存储公司（披露一下，我确实持有 Sandisk）比 $RDDT 这类靠流量数据来预判的公司更容易提前定价。 只靠 NAND 涨价之类的第三方数据……所以重估确实发生在前面，而不是财报当天。 不管怎样，这正式确认了存储公司正在起飞…… 存储厂商的业绩非常炸裂，而且今年大概率还会继续往上走。
英文原文
$SNDK earnings are just way too good... Q3 earnings: Revenue: $5.95B vs. ~$4.7B (252% Y/Y growth, 26% beat) EPS: $23.41 vs. ~$14.5 (62% beat) Gross Margin: ~78.4% vs. 67.3% (+1,110 bps vs. Est.) Q4 2024 projections: Revenue: $7.75B-$8.25B vs. ~$6.5B (23% above estimates) EPS: $30-33 vs. ~$23 (37.0% above estimates) Memory companies (disclosure I do own Sandisk) are a bit easier to price in ahead of time vs. names like $RDDT (off of traffic data). Just purely from third party stuff like NAND price hike reports... so all the repricing does happen ahead of time, not on actual earnings. Regardless, this is formal confirmation that memory companies are going brrr... Astronomical earnings from memory players and they'll likely keep marching upward over this year.
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从小众领导者里复制人生级收益
$RDDT 上最火的两条故事： 1. 用 $AMD 把 25.2 万美元做到 770 万美元 2. 用 $RKLB 把 16.7 万美元做到 220 万美元。 这些故事大概率是真的，因为你确实能在半导体到太空等不同产业里，找到这些小众领导者，从而改变自己的人生。 一次又一次都是这样。 关键在于： -> 找到这些利基行业里稀有的宝石 / 领导者。 -> 仓位要足够集中，才有意义。 -> 要有足够的 conviction 去熬过波动。 -> 让 thesis 自己走完（哪怕要跨几年）。 你已经多次看到我在光子链条里这样做了，比如 $AXTI、$IQE、$SIVE 等等。 但现在一切都被 AI capex 加速，5 年的东西被压缩成几个月。
英文原文
Two most viral stories on $RDDT: 1. Turning $252K -> $7.7M with $AMD 2. Turning $167K -> $2.2M with $RKLB. These stores are likely true, since it's possible to find these niche leaders to change your life around: Again and again across different industries with semis to space. What matters is: -> Finding these rare gems / leaders in a niche field. -> Having enough concentration, for it to matter. -> Having enough conviction to sit through volatility. -> Letting the thesis play out (even if it's across multiple years). You've already seen me do it multiple times with photonics like $AXTI, $IQE, $SIVE, and others. But everything is just speedran from 5 years to months due to AI capex acceleration.