nameless

[Gavin Baker @GavinSBaker]

Fireworks and Baseten are the two largest inference clouds and I think of them as *an* index for open-source AI adoption.

Also first time seeing SpaceXAI on the list of “fastest growing” IIRC.

SambaNova!  Will wonders never cease.

[梭哈.AI @SUOHA_AI]

Serenity 问：你现在最有信心的一只股票是什么，为什么？

这条推文100万+浏览量， 1000 +条回复。我用CodeX+X的api全部分析了一遍，免费分享给大家

这里的内容信息量很大，十分有参考价值。你可以完全清楚英文区的散户目前看好哪些股票（美股），以及看好的理由是什么，建议喂给你的AI agent看👇

1. $AMPG（AmpliTech）· 提及 24

-- 美国上市里唯一的 AI-RAN / O-RAN 射频纯正标的，大约 1.46 亿美元市值，几乎不用想
-- 英伟达自己在推 AI-RAN 有多重要，AmpliTech 已经和英伟达 Aerial 做到代码级集成
-- 客户名单本身就很狂
-- 快要从 Telus 大约 660 亿美元的项目里拿到以百万计的订单，小盘圈以外几乎没人知道
-- O-RAN 和 AI-RAN 正在被采用，美国唯一做 MIMO 64T64R 电台的；没有长期债务，接近盈利
-- 核心是低噪声放大器（LNA），可切国防、太空、5G/6G；几乎没债，刚回购，还有新增订单
-- 进入新增长阶段：募了大约 2190 万美元，授权 1000 万回购，7 月又锁定超过 600 万后续订单；AI-RAN 和 Open RAN 可能才刚开始
-- 覆盖 5G/6G、太空、国防、电信；美国公司、没债，市值大约 1.8 亿
-- 只要看懂 AI 未来应用，就会明白无线通信是刚需

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2. $IREN（Iris Energy）· 提及 21

-- 准备在 18 个月里把 ARR 放大大约 115 倍，从 1.3 亿到 150 亿，同时自己拥有从土地到软件的全栈
-- HPC / AI 需求吃不饱，电已经锁住；和英伟达有 DSX 合作；微软是客户；管理团队也过关
-- 交给微软的 H1 应该交接完，机构已经拿到筹码
-- 财报后会对空头发力，走出曲棍球棒；就算单季数字弱，方向也会看清楚
-- 上涨空间最大，还有很大容量没签成合同
-- 除了热核战争，很难想象 2027 年不直着往上飞

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3. $NBIS（Nebius）· 提及 21

-- 持有 AI 基建扩张里，不对称最好的方式之一，管理层到目前为止出色
-- 会在多年维度上快速扩规模，并且今年锁住盈利
-- 新云只会往上；AI 嵌进日常生活是结构性瓶颈，会是「iPhone 时刻」
-- 已经便宜到该准备加
-- 也有当成和空头对赌的情绪单，没有产业拆解
-- 对照：$CRWV 积压订单更大、有超大规模云和英伟达股份，应该先翻倍，再轮到 $IREN、$NBIS、$CIFR

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4. $SIVE（Sivers Semiconductors）· 提及 19

含评论里的 $SIVEF。

-- 市值比 $LITE、$COHR 小很多
-- 会是 CPO 激光的瓶颈
-- 还没在美股上市，一上市流动性会很好
-- 今年有潜力到 30 美元
-- 卡在磷化铟激光瓶颈上；有全部积蓄押在这只上的
-- 目标价：2027 年前重估到 15–20 美元

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5. $AAOI（Applied Optoelectronics）· 提及 19

-- 市场漏看了指引：2027 年底退出时年化收入大约 76 亿美元
-- 拆开是：2027 年中数据中心光模块月跑大约 4.71 亿（100G+400G 约 9000 万，800G 约 2.17 亿，1.6T 约 1.64 亿），折合年化 56 亿；再加上 2027 年底共封装光学（CPO）
-- 稀释大体结束。5 月 14 日那笔 6 亿 ATM 已净募大约 5.38 亿，和 5–6 月卖股几乎对得上；更早 2–3 月那笔 ATM 4 月已完成（净额大约 4.90 亿）
-- 目标价：2027 年底前重估到 500–700 美元，市场上几乎看不到别的能涨 5 倍的票
-- 从大约 80 美元拿到现在，预期先过 150、再过 178
-- 有完整理由放在链接里，评论区看不到正文
-- 对照：$LITE 和 $COHR 才是机构会买的最稳光学；$AAOI 可能赢很大，但有执行风险

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6. $NVDA（NVIDIA）· 提及 14

-- 从 16 美元买到现在，会跟着机器人、量子、主权 AI 长，是前面所有东西的「造王者」；竞争会加、利润率会压，但绝不做空
-- 第一信心不是因为 AI 炒作，而是算力的结构性需求仍被严重低估：数据中心、主权 AI、机器人、边缘推理都在抢同一块稀缺算力
-- 更多时候它是别人逻辑里的客户或对照

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7. $HGRAF（HydroGraph Clean Power）· 提及 13

含评论里的 $HG.CN。

-- 没有第二名：99.8% 纯度的分形石墨烯；现金还能撑 2 年；和日本企业的润滑设施批文放在一起；毛利率 80%
-- 第一家高纯石墨烯生产商，快上纳斯达克，很快要宣布大单，可能包括美军
-- 纯石墨烯几乎加进什么都能提升性能；专利爆轰合成法简单、几乎不耗能
-- 执行做好，会成为全球最高品质石墨烯的第一生产商；指数增长的股票从来不便宜，可触达市场极大
-- 8 月 10 日国会代表团参观奥斯汀新总部，在铺美国政府介入
-- 市场在等几笔订单确认

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8. $SPCX · 提及 13

评论里常把它当 SpaceX 来买，这个代码本身要再核。

-- 每天像吃维生素一样买 1–2 股 $TSLA 和 $SPCX
-- 闲钱放进 $TSLA、$SPCX、$NVDA
-- 星链供应商 $FLTCF（Filtronic）：射频独家，E 波段氮化镓固态功放给星链供电；独家到 2029 年 4 月；2026 财年收入约 5600 万英镑，到 2028 财年销售年增约 20%、利润年增约 33%；新厂能把产能做到超过 2 亿英镑/年

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9. $MU（Micron）· 提及 12

-- 反向金融推特往往有用，低买高卖；现在空头情绪重，意味着一波好的低点要来
-- 美国名字，比另外两家韩股存储少一层去杠杆噪音
-- 没有存储，超大规模云花的钱都会被忘掉
-- 因为回购、扩产、AI、机器人、自动驾驶，到明年中能翻倍

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10. $LITE（Lumentum）· 提及 11

-- 和 $COHR 是玩光学革命最稳的两只，机构会装这两只
-- $AAOI、$SIVE 可能赢很大，但有执行风险
-- AI 硬件仓，供给约束是真的，希望财报能让股价跳
-- $LITE 向 $AXTI 预付 4350 万美元衬底，锁到 2031 年，说明杠杆在衬底；住友电工才是磷化铟衬底第一（约 42%），也是 CW-DFB 激光产能领先，两层都有
-- 排序：最高信心 $NVDA，最高弹性 $LITE，然后 $MRVL

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11. $AXTI（AXT Inc）· 提及 9

-- 一周涨过 100%，因为财报好，说明投资者还信这个逻辑
-- 基本上是已被验证的瓶颈
-- 长期看多；卖掉是因为涨了 100% 很少再拿，而且太看标题
-- 短线担心：美国卡住中国光学，中国用磷化铟出口限制报复，所以有人换成 $TSEM 降波动
-- 感觉要像 $SNDK、$MU 那样走出抛物线

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12. $RKLB（Rocket Lab）· 提及 9

-- 垂直整合，管理层极强
-- 太空军合同还在；整个太空板块被 SpaceX 上市打下去，对 Rocket Lab 的逻辑没变
-- Neutron 和周围生态很有意思；Flatellite 可能让大量卫星高效堆进整流罩；执行仍是问号

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13. $ASTS（AST SpaceMobile）· 提及 8

-- 发射节奏终于起来，最近几乎都是好消息，但板块还被 $SPCX 相关情绪压着
-- 手机直连卫星（D2D）是电信下一场革命，越来越多运营商也在押这个
-- 一半看 AI（$NBIS），一半看 $ASTS，希望别再没信号
-- 量子和机器人太早，还谈不上最高信心

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14. $000660.KS（SK hynix / SK 海力士）· 提及 8

含评论里写成 $SKHY、SK hynix 的。

-- HBM 存储龙头
-- 估值低得离谱，和三星是存储里更好买的
-- 存储 / HBM；还能买，但别指望翻倍

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15. $TSLA（Tesla）· 提及 8

-- Robotaxi 和 Optimus
-- 从 2018 年拿到现在，公司还在创新就不卖
-- 每天像吃维生素一样买
-- 也有落地还早的声音

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16. $EQR.AX（EQ Resources）· 提及 7

-- 就是「那家钨公司」
-- 2027 年计划去美国上市
-- 世界需要越来越多的钨，钨市场很热
-- 也有持有者质疑 10 倍，自己只看到大约 2 倍

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17. $GLXY（Galaxy Digital）· 提及 7

-- 比特币 12 万时，股价到过 45 美元，那时 Helios 只被 ERCOT 批了 800MW，潜在管线 3.6GW；现在大约 20 美元，已获批 1.6GW，潜在管线 5.7GW；数字资产业务也在推进。基本面比高点时更好，价格却腰斩
-- 市场像在定价 Helios 剩下 830MW 租不出去；Phase 1 收入下个季度开始爬（大约 2000 万到 8000 万）；BTC、ETH、SOL 风向也不错
-- 现在市值没有计入数据中心；信他们做得成机房，等于白送一个期权
-- 催化剂一堆，股价却极弱，认为总会补上

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18. $LPTH（LightPath Technologies）· 提及 6

-- 所有在黑暗里「看得见」的现代武器都要红外光学：导弹、无人机、反无人、瞄准吊舱、卫星
-- 核心材料是锗；中国控制大约 70%，而且已经限制出口
-- 市场归类归错了：它越来越像关键使能技术和材料公司，直接坐在国防和红外链条里，不是普通光学杂货铺
-- 卡在好几个可能指数增长的行业交叉点上，红外玻璃应用数量离谱，具备一代行情的配料

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19. $TSEM（Tower Semiconductor）· 提及 5

整帖讨论质量最高的一条，不是点名最多的。

-- 英伟达 NPO 计划的最大受益者
-- 不是设计公司，就是代工厂；不赌谁赢，赌卖铲子
-- 英伟达选谁做光模块代工，谁就吃这一波
-- CPO 若 2027 年上量，硅光代工的卡位现在就在定
-- 有人从更晃的 $AXTI 换成 $TSEM，为了降波动

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20. $POET（POET Technologies）· 提及 6

几乎全是只写 $POET，没有可合并的硬逻辑。

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21. $MRVL（Marvell）· 提及 6

-- 黄仁勋说过「下一家万亿公司」，信这句话
-- 把存储和连接合在一起
-- 常和 $NVDA、$LITE 一起报

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22. $LIB.V（LibertyStream）· 提及 5

含评论里的 $VLTLF。

-- 德州二叠纪，把油田废水炼成锂
-- 运营成本大约每吨 6200 美元，锂价在 2 万美元以上
-- 设施年底完工

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23. $SITM（SiTime）· 提及 5

-- 最被忽视的 AI 卡点：每块英伟达/AMD 加速卡、$ANET 交换机、$AVGO / $MRVL 网络栈，最后都要精确时钟
-- 瑞萨交易几乎把规模翻倍；AI 复杂度还在升，卖方覆盖没跟上
-- 产品不性感（精密元件），但对数据中心元件密度和编排是刚需；增长在 4 倍加速，毛利率很快扩到 70%
-- 物理 AI 放大后，精密计时变关键；刚打爆财报并上修指引
-- 瓶颈，几乎没真竞争
-- 对照：收入 +127%，远期市盈率大约 55 倍，已经跑过了，要再等一等

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24. $INDI（indie Semiconductor）· 提及 5

-- 汽车里用创新设计拿掉 DRAM 需求
-- 还做汽车雷达、激光雷达、视觉、光子，以及量子计算
-- 最近财报宣布拿到 Unitree、Agibot 的「关键物理 AI」传感设计导入，这两家是全球领先机器人公司
-- 数字上大约 3.5 倍销售，还没有市盈率，风险是烧钱；分析师目标大约 4.25 美元，反弹很大一块已被计价

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25. $META（Meta）· 提及 5

-- 第一名：35 亿用户、广告机器、一流 AI、大规模算力建设、顶级眼镜；路径是广告 → 算力 → 智能 → 更好产品 → 更多现金；看的不是 600 到 700，而是有朝一日成为最重要的公司之一，看向 1000 以上
-- 股价因资本开支跌，但支出会有回报
-- 印钞机。资本开支结束后自由现金流会回到神级。市场只计价了 5–10% 增长，实际更像每年 20%

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26. $CCXI · 提及 5

与 Agility Robotics / 人形机器人相关，代码写法要再核。

-- 按 80 美元 × 3.3 亿股算大约 250 亿市值，对比 Figure 约 390 亿、宇树约 350 亿仍折价，尽管 Agility 路径更清楚
-- 「未来过万亿」「要久一点但会扎实」

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27. $SMCI（Super Micro Computer）· 提及 5

-- 预告偏正面，会大幅上修 2027 收入和毛利率，吃 SpaceX / xAI 部署
-- 按自己的 2027 盈利算只有大约 6 倍
-- 有完整理由放在长帖链接里

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28. $UUUU（Energy Fuels）· 提及 5

-- 铀 + 稀土 + 美国供应链 + 数据中心用电

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29. $BE（Bloom Energy）· 提及 5

-- 美国数据中心落地非常需要能源
-- 常和 $MRVL 并列：一个是电，一个是黄仁勋说过的万亿公司
-- 安全仓放 $MSFT，弹性仓放 $BE

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30. $ONDS（Ondas Holdings）· 提及 5

全部只写了 $ONDS，没有展开理由。

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31. $NLST（Netlist）· 提及 4

-- 三星刚签五年协议：专利授权、存储供应、技术合作，外加 1000 万股投资
-- 按交易 + 三四季度估算，今年收入至少大约 6.60 亿
-- 刚转盈利，专利组合值钱，行业其余家可能很快也会和解

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32. $ADUR（Aduro Clean Technologies）· 提及 4

-- 化学平台几乎没对手
-- 创始团队持股高，一直在加仓

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33. $NET（Cloudflare）· 提及 4

-- 自己建站之后才意识到它可能在做很惊人的事，市值已经千亿以上
-- 人已经很少纯手点网站，未来访问方式会变，Cloudflare 卡在中间
-- 智能体流量可能成为 CDN 最大的自然需求，$NET 和 $AKAM 已经拿了大约一半市场
-- 最好用、最 AI 原生的云，用户会爆炸

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34. $NOW（ServiceNow）· 提及 4

-- 用来「对赌 AI 概念小狗」，不是产业卡点逻辑

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35. $PLTR（Palantir）· 提及 4

-- AI 还早，Palantir 正嵌进真正要紧的地方

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36. $COHR（Coherent）· 提及 4

-- 和 $LITE 并列，机构会买的最稳光学
-- 也有拿它当对照、甚至空它的

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37. $AMD（AMD）· 提及 4

-- 总体拥有成本优于英伟达
-- 其余多是对照，或只写 $AMD

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38. $AVGO（Broadcom）· 提及 4

多数是 $SITM 逻辑里的客户名单，其余只写 $AVGO。

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39. $RDW（Redwire）· 提及 3

-- 路径：太空公司 → 无人机 → 微重力制药
-- 大家还在恨它，因为管理层在烂财报前吹过；仍被认为是最大的太空机会
-- 二季度收入大增 89.6%，到 1.171 亿美元

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40. $CIFR（Cipher Mining）· 提及 3

-- 大约 70 亿市值，已签大约 114 亿合同
-- 不再是比特币矿工，而是超大规模 AI 房东，114 亿租约收入已经锁住
-- 现在真正的瓶颈只剩土地、电、算力，执行得好

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41. $TTWO（Take-Two Interactive）· 提及 3

-- 大回调就买，GTA 会炸开互联网，大约 99.8% 信心
-- 另推赫尔辛基 Remedy：9 月发自家 IP，口碑好；之后和 $TTWO 做 Max Payne；还有 Alan Wake。相对其他 3A 便宜，风格、人才、死忠粉都在

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42. $AXON（Axon Enterprise）· 提及 3

-- AI 用在真实场景
-- 硬件 + 软件生态，切换成本极高，用户依赖很深
-- 护城河、巨大增长、几乎没真竞争

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43. $UMAC（Unusual Machines）· 提及 3

-- 无人机零件
-- 特朗普家族相关叙事、政府资金预期
-- 负债低、扩产激进；CEO 取消工资和限制性股票，只留 25 / 40 / 60 / 100 美元才归属的期权

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44. $HOOD（Robinhood）· 提及 3

-- 大跌后价格好
-- L2 上线后有新收入还没被重估
-- 波动率向上，还能吃加密情绪
-- 有完整逻辑放在链接里

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45. $MSFT（Microsoft）· 提及 3

-- 安全仓：AI 上既投入也赚钱，现金流厚
-- 伯克希尔终究会买

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46. $SNDK（SanDisk）· 提及 3

-- 常和 $MU 并列
-- 等 8 月 13 日投资者日提振信心

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47. $CRDO（Credo Technology）· 提及 3

-- 「铜和光学」

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48. $CBRS · 提及 3

代码需再核。

-- 推理负荷、存储轮动、晶圆级才刚开始
-- 需求会被推理推高，且不受 HBM 供给卡住

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49. $INTC（Intel）· 提及 3

-- 有人放进核心持仓
-- 另有长帖其实在讲 Mobileye（英特尔持股），不完全是英特尔本身

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50. $MCD（McDonald's）· 提及 3

-- 从去年高点回调，低波动、有分红，当新高前的位置

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51. $MSTR（Strategy / MicroStrategy）· 提及 3

-- 通胀、工作难找、大多数人吃不到 AI，比特币原生是唯一希望
-- 相反：理发师、外卖骑手都在等 10 月比特币见底；所有人站同一边时，通常不会灵

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52. $AAPL（Apple）· 提及 3

-- 新 iPhone 要来了
-- 有理由放在链接里

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53. $HPE（Hewlett Packard Enterprise）· 提及 3

-- 和 $DELL、$UMAC、$NUVB 并列前列，细节在链接

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54. $TRT（Trio-Tech International）· 提及 3

-- 就看即将到来的财报，已经很近了

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55. $TEM（Tempus AI）· 提及 3

-- 医疗数据护城河：进入医疗 AI 时，纵向临床数据深度难复制

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56. $ENVX（Enovix）· 提及 3

-- 全球销售高管原话：正在颠覆锂电行业
-- 最近改了电池测试规程本身，这是技术有分量的信号
-- 设备端 AI 推理才是终极瓶颈

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57. $UBER（Uber）· 提及 3

-- 生意强、现金流好、从高点下来
-- 对冲基金和政治人物在买

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58. $LUNR（Intuitive Machines）· 提及 3

-- 有人在问值不值得买
-- 和一串太空票并列，说未来半年表现是「不用想」

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59. $EOSE（Eos Energy Enterprises）· 提及 3

全部只写了 $EOSE。

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60. $NVTS（Navitas Semiconductor）· 提及 3

全部只写了 $NVTS，或只提技术走势。

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提及 2 次、写出了理由

61. $GRAB（Grab）
-- 东南亚的打车 + 外卖 + 金融；当地人人在用；指引上调，还有回购

62. $USAR（USA Rare Earth）
-- 美国想建自己的稀土链，降低对中国依赖

63. $ABCL（AbCellera）
-- 有钱的临床生物科技 + AI 抗体平台 + 创始人主导

64. $BFLY（Butterfly Network）
-- 全身超声扫描仪，让预防医学更便宜、更普及

65. $HIMS（Hims & Hers）
-- 全球最大互联网医疗之一，数据护城河，对标医疗 Netflix

66. $GME（GameStop）
-- 指引大约 6 亿 EBIT，资产负债表和现金流已经不是濒死零售

67. $CRWV（CoreWeave）
-- 收入积压离谱，超大规模云站台，英伟达持股；当前估值太便宜；主要新云里应该先翻倍

68. $IBRX（ImmunityBio）
-- 抗癌和重建免疫，并在全球慢慢放量

69. $GCTS（GCT Semiconductor）
-- Private 5G / FWA / NTN 的受益者

70. $HYLN（Hyliion）
-- 美国海军第二份合同，四季度开始交 Karno 发电机

71. $SILC（Silicom）
-- 网络升级周期里仍被低估

72. PNG（Kraken Robotics）含评论里的 `KRKNF`。
-- Anduril 主供应商协议，给 Dive-LD、Ghost Shark 供海底电池和声呐，可能带来每年数亿美元
-- 黑海战争说明低成本无人机是海战未来

73. $IQE.L（IQE）
-- 外延片

74. $CRCL（Circle）
-- 稳定币采用和智能体经济里最纯的股权暴露；人人都要美元，有了稳定币这才成为可能

75. $RBRK（Rubrik）
-- AI 网络攻击带来需求暴增

76. $OKLO（Oklo）
-- 最近反应堆达到临界

77. $AEHR（Aehr Test Systems）
-- 芯片公司变多、产量变大，检测越来越重要
-- 也有放在空头名单里的

78. $NOK（Nokia）
-- 如果英伟达在吹 AI-RAN，诺基亚拿过大约 10 亿美元，才是更大受益者；盯磷化铟工厂新闻
-- 也有持有是因为被套了 50%

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提及 2 次、只写了代码或公司名

$CEPL、$BBBY（Beyond / Bed Bath & Beyond）、$INFQ、$DRAM（Datavault AI）、$AIRJ、$FLY、$NUAI（New Era Energy）、$VNP.TO（5N Plus）、$NNBR（NN Inc）、$ASX、$SPCE（Virgin Galactic）、$ARM（Arm Holdings）、$IBM（IBM）、$AMKR（Amkor Technology）、$AMZN（Amazon）、$BB（BlackBerry）、$APPS（Digital Turbine）、$ALAB（Astera Labs）、$PL（Planet Labs）、$RVMD（Revolution Medicines）、$ISRG（Intuitive Surgical）、$SOXS（半导体三倍做空 ETF）、$ZETA（Zeta Global）、$HUT（Hut 8）、$PATH（UiPath）、$JOBY（Joby Aviation）、$TSM（TSMC / 台积电）、$AEM（Agnico Eagle）、$DELL（Dell）

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提及 1 次、写出了理由

$APLD（Applied Digital）
-- 已签大额合约收入、刚转盈利、园区进度、业绩大超

$ATX.TO（ATEX Resources）
-- 智利阿塔卡马铜勘探，有 Agnico、Lassonde 等 backing，资产被写成被错杀

$AYA（Aya Gold & Silver）
-- 即便银价横盘或下跌也认为有价值，更看好银价上行时的弹性

$CLF（Cleveland-Cliffs）
-- 美国 GOES 钢材垄断

$WING（Wingstop）
-- 同店销售从不可持续高增长回落，股价腰斩；加盟商回报仍能撑开店，估值便宜

$NIO（NIO）
-- 机构在吸、自由现金流、连续盈利预期

$SLS（SELLAS Life Sciences）
-- 癌症平台三期结果临近

$ABVX（Abivax）
-- 溃疡性结肠炎药，安全性数据好

$ABXX.TO（Abaxx Technologies）
-- 实物交割期货交易所早期，交易合约和清算会员在上量

$RDDT（Reddit）
-- ARPU 还能升；搜索变化伤不到「搜 Reddit」的核心流量；再加 AI 数据交易

$SHT
-- 石墨烯散热潜在垄断，英伟达或是大客户。小盘。代码需再核

$KULR（KULR Technology）
-- 扭亏、董事会换人、收入连续翻倍预期、电池技术

$HARVIA.HE（Harvia）
-- 芬兰桑拿：北美销售大增，利润率和 ROIC 高

$MRAM（Everspin）
-- 断电不丢数据，又比闪存快

$SEYE（Smart Eye）
-- 市场在定价汽车放量不确定，认为错杀

$AIOT（Powerfleet）
-- 仓储自动化 / AI 端点设备，老公司换管理层做订阅制

$VNET（VNET Group / 世纪互联）
-- 约 1 倍销售、中国第二大数据中心、宁德时代持股

$603516.SS（淳中科技）
-- 独供英伟达 GB300 / Rubin 液冷老化检测，可能还有冷板冷头，并在回购注销

$ASPI（ASP Isotopes）
-- 氦、天然气、硅-28、医用同位素、核燃料

$AWMLF（American West Metals）
-- 美国铟的来源

$IPWR（Ideal Power）
-- B-TRAN 功率半导体；超算 / 800V 直流机房有意向书，加上斯泰兰蒂斯交付

$PLSE（Pulse Biosciences）
-- 房颤手术工具；大股东曾把类似公司卖给巨头

$NYNOM.DE（Nynomic）
-- 大约 1 倍 EV/Sales，Aixtron 供应商，重整结束，净现金

$OSS（One Stop Systems）
-- 熟悉管理层；数据中心 + 国防

$RELL（Richardson Electronics）
-- 金刚石衬底可能会成事，做人造金刚石设备

FLTCF（Filtronic）−− 星链射频独家，见上面 `SPCX`

$4186.T（Tokyo Ohka Kogyo / 东京应化）
-- 光刻胶

$DND.TO（Dye & Durham）

$SSV.V（Southern Silver）

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提及 1 次、只写了代码或公司名

大约还有 160 只，原文没有观点，不逐条展开。其中比较眼熟的包括：$AMAT（Applied Materials）、$CRWD（CrowdStrike）、$SNOW（Snowflake）、$COIN（Coinbase）、$GOOG（Alphabet）、$IONQ（IonQ）、$QBTS（D-Wave）、$VRT（Vertiv）、$WULF（TeraWulf）、$ACHR（Archer Aviation）、$MDB（MongoDB）等。

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评论区真正形成共识、并且说出了为什么的，主要是：

1. $AMPG：理由最密，人数也最多
2. $IREN / $NBIS：人很多，但大量只写代码
3. 光通信一条线：$AAOI、$SIVE、$LITE、$TSEM、$LPTH、$AXTI、$COHR
4. $TSEM：不是点名最多，但是讨论质量最高（卖铲、NPO、硅光代工）
5. $HGRAF、$EQR.AX、$LIB.V：小票故事最完整——石墨烯、钨、废水提锂

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感谢白毛股神 @aleabitoreddit 的调查🫡

以上内容由研究员梭哈.AI @SUOHA_AI 独立完成，非投资建议，请DYOR

[Manchurius Hao — Greeks.live 首席赌狗 @AntonLaVay]

然后，前两天Peter Thiel 13F里面买很多的那个 $VIST 很值得大家注意一下。

这个股票和AI电力啥的一点关系都没有，这公司纯粹是做页岩油的，我早就知道这家公司，但是这公司有一个特点，就是他们的产业都在阿根廷，也就是说，这股票会被阿根廷的不稳定政策直接影响。

其实挺牛逼的，油都产在阿根廷，不经过霍尔木兹海峡。

因为我完全不懂阿根廷，所以之前没敢碰，但是Thiel 把他买进13F，也许可以弱化这种担忧。

你们自己看。

[Frank trading @Franktradinglog]

本周 VIX 回到 14-15，大家可能觉得波动率没什么好说的了。但如果回头看 7 月中旬到 8 月中旬这一个月，个股端经历的不是普通的“财报后 IV crush”，而是一次极端拥挤的 dispersion 结构反向收敛。理解这件事对接下来怎么做期权至关重要。

初始条件：极端的个股高 IV / 指数低 IV 错位

7 月中旬，Cboe 的 DSPX（dispersion 指数）升到约 50%，创六年高位。与此同时 VIX 只有约 15。hyperscaler 个股 IV 约 40%，SPY 前端 IV 只有约 10%。COR1M（1 个月相关性）处于极低水平。

这个错位是怎么来的？三层溢价叠在一起：①财报风险溢价，大科技股财报集中落地前，零售开仓中 call buying 占比 56%（接近年内最高），主动买权推高事件方差；②AI 内部剧烈分化，半导体，软件，大型云各走各的，极低的股票相关性让指数 IV 没有同步上升；③7 月 momentum unwind 的尾部风险溢价，7 月科技股经历历史级别的动量平仓，单名股 realized vol 被连续大涨大跌抬高。

我们知道，指数方差 = 个股权重平方*个股方差之和 + 跨项相关系数。个股波动率很高，但隐含相关性极低，所以 VIX 可以很低。这个结构本身就是一个交易，买个股 vol、卖指数 vol、押注股票继续各走各的。这个交易在 2024-2026 年已经变得极度拥挤。

8 月初开始，四个力量同时作用于这个拥挤结构：

第一推动力：财报事件方差集中退出。 Microsoft、Google、Amazon、Meta、Apple 财报陆续落地。财报一出，事件方差几乎立刻消失。Cboe 在 8/3 就观察到 VIX 一周降 2.6 点但 VIXEQ 降 3.4 点，个股端跌得更快。但这只是触发器。普通财报季每季度都有，这次之所以这么猛，是因为财报前 DSPX 已经在六年极值。

第二推动力：拥挤的 dispersion 被反向平仓，这是最重要的放大器。 此前主流 dispersion 交易是买个股 vol / 卖指数 vol。QVR 等波动率基金甚至已经转向 reverse dispersion（买指数 vol / 卖 single-name vol），因为单名股 IV 与指数 IV 的差已经到了极端水平。财报落地后，长个股 vol 的一方同时面临：事件方差消失、theta 流失、VIXEQ/DSPX 跌破趋势、止损触发。reverse-dispersion 交易者同时在卖个股 IV。这不是自然衰减，是一轮仓位反转，这解释了为什么没有财报、或财报已经过去的股票，IV 也一起遭到压缩。市场卖的不是单个事件，是整个 single-name vol asset class。

第三推动力：7 月去杠杆结束，regime 从“怕个股爆炸”切换到“怕踏空上涨”。7 月发生历史级别科技 momentum unwind，相当一部分杠杆已被清理，去杠杆完成后市场反而具备更高质量反弹的条件。随后是典型的 underexposed chase，SPX 在截至 8/4 的四个交易日涨 5.8%，7 月 30 日至 8 月 5 日成为历史上 SPX call 成交量最高的五日窗口，短期 call skew 升至两年高位。

第四推动力：系统资金 releveraging 的负反馈循环。 截至 8/10，SOX 前十大成分股的平均 3 个月 ATM IV 仅 8 月以来就降了近 20 %。低波动率允许系统策略重新增加敞口 -> 加仓推高股价 -> 上涨进一步压低下行波动率需求 -> 更低的波动率又释放更多系统资金购买能力。这是一轮典型的 vol-control 反馈：IV 下降 -> 预期风险下降 -> 系统资金加仓 -> 股价趋势改善 -> RV 下降 -> IV 进一步下降。

这轮 crush需要让我们意识到方向正确 ≠ call 赚钱

整体 ATM IV 可以暴跌，同时远端 OTM call 仍然变贵。call demand 很强不代表你持有的 ATM 或轻度 OTM call 不会被 IV crush。Cboe 发现 8/10 前后 SPX skew 降至一年低位，但 deep OTM puts 仍有需求——这是波动率曲面的重新定价，不是所有期权都没人买。

这解释了为什么在这种环境里“方向正确”不等于“call 赚钱”。即使方向判断正确，IV 下跌带来的 Vega 损失与 Theta 损耗，仍然可能吃掉全部 Delta 收益。当 IV 变化大幅为负时，即使方向对了，总收益也可能是负的。

这轮 crush 本质上更像一次投机杠杆清洗后的波动率正常化。7 月动量股回撤、杠杆 AI 产品清算、单名股期权仓位去化之后：短期期权需求下降、散户和动量资金减少追涨、个股 realized vol 回落、Dealer 不再需要持续追着 spot 做 gamma hedge、单名股 IV 系统性下压。

现在的特殊之处在于期权结构的错位：single name stock的 ATM IV 相对便宜，但 25 Delta 和 10 Delta wings 仍然贵。 指数和个股的 term structure 都已经降到偏低区间。这对期权结构的含义很明确：想赌方向，ATM 附近的 call spread 仍然合理；想赌 IV 回归，优先买 ATM 或轻度 OTM 单腿期权吃最大 vega；不适合为了“便宜”去买很远的 wing，因为 wing skew 反而没有同步 crush。买的是被 crush 得最厉害的 ATM/轻度 OTM vol，而不是仍然昂贵的deep OTM put/call。

crush 是否已经结束？

截至 8/14：VIX 约 14.25，DSPX 约 33.45，SPY IV 处于过去一年第 4 百分位。但中位数个股 IV 仍在第 31 百分位，个股 realized volatility 仍在第 61 百分位——implied dispersion 已经下降，但 realized dispersion 尚未明显下降。IV 可能开始跑在 RV 前面。

接下来两种情景：

如果个股实际波动也逐渐下降，IV crush 还能慢慢延续。如果 realized dispersion 继续高，当前低 IV 会重新吸引买盘。此外 8/19 VIX 到期和 8/21 月度 OPEX 会移除部分压制指数波动率的 gamma 仓位，而 NVDA 财报、Jackson Hole 等事件紧接着到来。届时如果相关性开始上升，修复路径可能从“个股 IV 下跌”切换成“指数 IV 上涨”。

[美研芒格君 @Kay2289123]

借着anydoc这个工具，跟大家分享一下平时我是怎么借助把任何一家公司的投资价值研究透？

第一步，收集资料，找到研究标的最近的新闻：

各大投行（大行、大摩、小摩、UBS 等等)能找到的所有研报、财报、公司公告、10-K 等等

第二步，派发 Agent Team：

我的 Agent 会化身成各个投行的分析师，分别持有一方观点。我仿照华尔街投行搭建了一套自己的 Agent Team：
• 有的 Agent 蒸馏了我的思想
• 有的 Agent 蒸馏了我的专业知识

它们分别去评估公司的收入、财务、risk（风险）、基本面和估值，最后再汇总给 Agent Team Leader 进行对抗评审，如此反复

这一步我只用 fable 5 或者 GPT 5.6 Ultra

第三步，每一个 Sub Agent 和最后的 Agent Leader 都会给我一个 report。

我会逐行根据我的实际经验人工校验，给整个团队一些新的输入，由 Agent Team 评估第二步是否需要重新做。如此往复，直到第三步我认为通过

经过这三步，我相信任何人都可以在几天之内研究透彻要投资的一家标的。

而我每天 Agent Team 都会自动化地运行一遍，确保每天新的变量被纳入我的agent 大脑

这个流程有三个难点：

1. 首先你要知道搜集什么数据，以及如何获得这些数据
2. 你要有一些经济学和科技的基础，否则你都不知道该如何指挥你的 Agent 大脑和 Agent Team 去做什么
3. 要有自己的投资逻辑和独特的 thesis，拥有纪律性，投资要快、准、狠

看完这篇文章，不知道对大家的门槛会不会很高？

我想把我这三步开源出来，或者提供成一个接口（或者 skill），让大家的豆包、ChatGPT 都能直接访问我的 Agent Team Leader，进行 24 小时答疑和基本面全解。

这样可以做到任何一家公司的分析，有事不必问人，相信比你在网上能看到的绝大部分公众号博主、财经博主说的都要准确，而且知无不言

[投资TALK君 @TJ_Research]

听了贝森特的采访，这次美国和日本合作干预汇率背后的意义挺大的。
贝森特：“许多年来，日本国债利率（长端）一直是全世界利率的锚，但凡市场认为这个锚失效了，将会带来不稳定”
从这句话能看出来，贝森特认为美债长端利率失控“上涨”主要是日本利率推动的。原理是如果市场担心日本通胀和财政超发，货币贬值，长债利率就会飙升，同时缩小了日本长债和美国这边的利差，投资者也会对美国长债利率要求更高，导致美债长端也上升。全球的利率市场都是联动的。
总结来说贝森特肯定是对于美国这边长端利率上涨不满，希望通过保日元，稳日本国债市场，来压制美国国债长端利率，比较明显的鸽派行为。

[Herman Jin @ShanghaoJin]

@charlesli0311 @didiliu222 不行不要瞎搞，你这样杠杆率不够高，买put carry cost跟我不是一量级的

买option 要买cds swaption

[mark @cherryPayment]

我其实在听到 $MRVL 这家公司有可能冲击万亿市值的时候，蛮不理解的因为我本身对于这家公司的理解不多，但当我做了更多学习之后，我发现全世界，只有两家公司能帮亚马逊、谷歌这样的巨头造出它们专属的 AI 芯片。

一家叫博通，市值早已冲破 1 万亿美金。另一家，今天才 2065 亿也就是 $MRVL 。

我目前认为后者会一步步把差距追上来因为长期以来大家都可能只把它当"英伟达配角"，在我深入学习后我发现这样的思想误区是错误的和带有偏见的。

它攥着 AI 时代最贵的两张牌：

1. 定制芯片（custom silicon）：帮巨头把自研 AI 加速器（比如亚马逊的 Trainium、微软的 Maia）从图纸变成流片量产的真芯片。

2. 光互联（光 DSP）：AI 集群里成千上万张芯片要通信，长距离靠光传，它是把电信号调制成光的全球龙头，已经推进到 1.6T。

我认为真正的疑问点在于"只有两家"到底难在哪？

这个问题的答案也是它护城河的硬核所在，这样的企业需要同时具备：跑到 224G 的 SerDes 高速接口 IP（决定芯片之间数据传多快）、能把巨型芯片良率做出来的 chiplet + 先进封装（CoWoS 那一类） 能力、拿得到 台积电 2nm/3nm 最先进制程的产能、还得会把 HBM 高带宽内存堆进去。这几样，随便一样都要砸十几年、几十亿美金，所以这是个只有两把椅子的房间，不是一堆人挤的红海。

那 1 万亿是不是吹？那它会不会到更高的地方去？

首先我们需要知道博通用一模一样的两张牌已经站上万亿、市值是 Marvell 好几倍。这等于替整条赛道盖了章：这门生意撑得起万亿，是已经发生的事实。 而 Marvell 是增速更快、基数更小的老二，它要做的不是超越博通，只是在一个还在指数级变大的蛋糕里，把份额一层层做厚。

顺着推演——1 万亿是及格，1.5 万亿是它把每件事都干漂亮的样子。

当然我们从他当前的财报也业绩看它现在不便宜，市盈率也是博通近两倍，去年还因为丢了亚马逊 Trainium3 一部分订单单日跌了 9%。所以我这里谈的不是"它今年值不值 1 万亿"，是"未来几年它会朝这个方向一步步走"。

它到底还差哪几步？我把它手里的 18 个定制大单、财报指引、和整个 TAM 摊开，一层层把"1 万亿、甚至 1.5 万亿"这笔账算给你看，大家感兴趣可以看看

https://t.co/gpP0IRXnA1

$MRVL #Marvell #AI芯片 #半导体 #定制芯片

[美研芒格君 @Kay2289123]

内存是一堵墙，在征整个行业的税。下一个阶段的瓶颈，不是造更多内存，而是让全世界已经买下的内存，别再睡大觉提高利用率，这几乎是板上钉钉、没有被市场完全定价的部分

$MRVL 趁所有人不注意，把整条链买齐。我对它的方向始终看多，并且有完善的逻辑链，拆解给你看⬇️

MRVL 2018 年买 Cavium 拿网络处理；2019 年买 Avera 拿定制芯片设计（今天帮云巨头做自研 AI 芯片的本钱：50 多个项目、10 多个客户）；2021 年买 Inphi 拿光互连。这才有了今天的MRVL

2025 年 12 月到 2026 年 1 月，连续有两次动作

第一枪：底价 32.5 亿美元（里程碑达成最高 55 亿）买下 Celestial AI——用光把芯片和内存连起来（Photonic Fabric）的明星创业公司。

注意，Marvell 自己做硅光已经八年多，它买的不是光技术本身，而是一个特定架构：把「访问内存的那条路」光纤化。远景是 33TB 以上的统一内存池；收入预计 2028 年底起量、2029 年底冲到年化 10 亿美元——而 AWS 已提前签下认股权协议，第一个大客户实质锁定

第二枪：5.4 亿美元买下 XConn——业内第一家把 CXL 交换机做成商用产品的公司，也几乎是唯一从第一天就原生支持 CXL 的交换机厂（这个市场此前被一家大厂垄断了十几年）。收购官宣仅两个月后，Marvell 就端出 260 通道的 CXL 交换机 Structera S 30260：单台管理最多 48TB 共享内存、连接 16 到 32 颗 CPU/GPU，2026 年 Q3 客户送样。

现在把它的 CXL 全家桶摆开，你会看到一条完整的物流链：
Structera X＝翻译官（控制器）其中 X 2404 这颗专门干 Meta 那种「拆旧翻新」的活：最多插 12 条从退役服务器拆下的 DDR4、1.5TB 物理容量，硬件压缩后有效容量约 3TB——据报道谷歌、甲骨文都在讨论这类方案。

Structera A＝近内存计算：16 颗 Arm 核直接安在内存旁边，货不动、算力过去。

Structera S＝总调度台（交换机），池化的钥匙。

Alaska P＝信号接力员（retimer），给马路延长有效距离。 硅光 ＋ Celestial AI＝光干线，通往织网终局。

这周我会发布我的最新文章《CXL 正在复活：拆解内存危机的下一条关键路径，谁在闷声收钱？》。耗时将近两周，走访了英伟达和 Marvell 的工程师团队。

为大家详解 CXL 为什么是下一代的解药，里面的关键玩家以及可能的竞争者，以及 CXL 整体的局限性和替代方案，比其他人再多走一步

[sm @TacticoModerno]

Scaloni's reluctance to play Giuliano Simeone is baffling to me. It's so painfully obvious that a lack of width (and an in-behind threat) has been Argentina's main weakness in attack, which also affects how they defend too.

[nameless @GaudiCatalan]

RT @ArtofSpecuycky: 2026下半年我最关注的 10 家机器人公司（按风险由低到高）

机器人板块，会不会成为下一个“太空板块”？
SpaceX 上市前，整个太空产业链曾经历过一轮明显的预期交易，资金开始提前寻找最直接的受益者。我认为机器人也有可能出现类似的过…

[Serenity @aleabitoreddit]

Came across an interesting report from SVRC Research called "State of Robotics 2026", published in April.

Which listed:

1. Figure AI
2. Agility Robotics $CCXI
3. Apptronik
4. $TSLA
5. Boston Dynamics
6. Physical Intelligence
7. 1X Technologies
8. $AMZN Robotics
9. Covariant
10. Skild AI

As the National Champions of the United States robotics program.

"The United States leads the world in where robotics is heading: Fundation models, OpenAI-style scaling laws applied to action, autonomous vehicles.

While losing the race on where robotics is shipping today."

Then it frames:

1. Rare Earths Exposure: from Neodymium for motors to samarium-cobalt for high-temp applications as a critical vulnerability.

2. Actuator dependency. Series elastic actuators, quasi-direct-drive motors, and precision reducers overwhelmingly sourced from Japan, Germany, and China

As one of the main vulnerabilities alongside Manufacturing velocity/data collection cost/regulations. Then their take was:

"With at least six well-funded US humanoid companies competing for a market still in early formation, we expect at least two significant consolidation events (acquisition or merger) in 2027".

With Logistics / E-commerce (like $AMZN / $FDX) and Automotive from $GM to $FORD as being the immediate top use cases for deployment.

I think it's just interesting to see a lot of my points I've been talking about reiterated by research firms. Regardless, I do think it's going to be a major frontier race between the US and China.

Agility Robotics (which I own), Tesla, Figure, and Apptronik as leaders representing the USA. Competing against Unitree, AGIbot, Ubtech, and others in China.

[nameless @GaudiCatalan]

@labubu_trader are you talking about CRCL? lol

[Jeremy Allaire - jerallaire.arc @jerallaire]

We’ve had lots of questions from our investor community looking for thoughts on OUSD, and so I thought I’d share my direct views here for anyone.

Stablecoin networks are platform and network effect businesses that are established over a long period of time, tend towards winner-take-most market structures, and resemble other internet platform utility markets. There are several layers that drive this.

First, stablecoin networks effectively act as public protocols and software layers on the internet and their network strength is a matter of the number and range of applications and services that integrate to the network. Every time a developer or service provider integrates to the network, it brings more network effects. This attracts more developers and adds more utility and more network effects. This then drives demand for the digital currency itself, which then reinforces these network effects through liquidity network effects.

We have realized this at a massive scale with the USDC network today — thousands upon thousands of services integrate with our network, which in turn provides immense utility not just to each application, but to users as a whole who benefit massively from the reach and interoperability that exists. This drives user and developer preference further. We’ve invested in building that ecosystem over nearly a decade, and now it’s accelerating as mainstream institutions come onto the network, connecting their customers and users.

We add to that utility by building software stacks that further expand and strengthen the network — protocols like CCTP and Gateway, which promote interoperability, safety and liquidity around the world. This expands the target surface area for app builders and developers, making it easy for them to tap into the liquidity and network effects that already exist. We are now seeing that stack get pulled into all kinds of chains, permissioned L2s, networks being built by governments, and so much more.

The second layer is that of liquidity network effects. This is fundamental. Liquidity begets liquidity. For a stablecoin to achieve scale and utility, it needs to be highly liquid, both on a primary basis (e.g., through all the major financial market centers in the world, with world class direct banking liquidity) and on a secondary basis both by being available and tradeable for retail and institutional clients in every geography and against every fiat instrument in the world. People who want to access and move value need to be able to easily get in and out of that digital currency. Here, we’ve invested nearly a decade in building out that liquidity, and it is now entrenched in exchanges, DeFI venues, and with PSPs, payments firms, regional exchanges, and so many others. Establishing these liquidity network effects also involves building global regulatory infrastructure and ensuring that the stablecoin is available under various regimes around the world. Today, USDC is in the top 3 most liquid digital assets in the world, and it falls off sharply after that. BTC, USDT and USDC have extraordinary liquidity. The closest other dollar stables are like 10x smaller and that liquidity tends to be concentrated in promotional books in a single exchange, whereas USDC liquidity is dispersed widely across dozens and dozens of surfaces. Building this liquidity has been a nearly decade-long task that we continue.

A third layer of network strength comes from the deep integration with the policy and regulatory environment — in many cases, years of effort to build licensing (e.g., USDC is the only large global stablecoin currently available in all of Europe or Japan), and more regimes for stablecoins are coming online, with Circle leading the way in ensuring that USDC is officially recognized, registered, licensed and accepted in the most important markets in the world. On the back of this is the work of building global banking, reserve management and treasury and liquidity management that can operate this on a nearly 24/7 basis in markets and banking systems globally. This globalization effort is a massive investment that we have made over the years.

All of these investments by Circle and our global ecosystem of thousands of partners have delivered the net result of providing the world’s most trusted and available digital dollar infrastructure—a utility that any user, developer, or business can freely and easily tap into. And we do not intend to slow down.

All of this compounds and shows in the numbers. In Q1 2026, according to third-party analysts (Artemis) who track stablecoin adoption, USDC handled nearly $30T in onchain transactions, representing 80% of all dollar stablecoin transactions on blockchains. USDT handled the remaining 20% of transactions. All of the combined remaining dollar stablecoins handled a total of 0% of transactions (i.e., < 0.5%). While other stablecoins may have some circulation, most of that is through promotions and incentives, the actual usage is extremely limited—because of the extremely limited liquidity and network utility that exists for these coins.

But my thoughts on the competitive landscape are not just about the strength of our network—there are also considerations around any new initiative.

Several perspectives and positioning have been shared about how something like OUSD improves on something like USDC.

1) Free mint and burn. The argument suggests that existing stablecoins charge burn fees, and payments firms should not need to pay these (despite the fact that the entire payment industry is built on small bps fees on various ingress and egress points on their networks). There are structural market realities built around the fact that some stablecoins impose very large redemption fees and have limited redemption facilities – the impact of this is that stablecoins with strong redemption facilities, good liquidity and no fees become the offramp for their competitor stablecoins. It may seem easy to say one will offer unlimited and free redeems, however market reality likely forces other behavior. This can be addressed – and is addressed by Circle – through contractual mechanisms vs. a blanket fee exemption.

2) Everybody wins and shares. While this sounds good in principle, the reality of the market and market opportunity is quite different. Today, Circle shares the majority of its income with its distribution partners, and we continue to lean hard into expanding those partnerships with leading companies across every sector of the market. However, we also retain significant income that allows us to invest in the massive market infrastructure that makes this such a powerful and valuable utility for the world to build on. Giving away all the income is a recipe for starving an infrastructure, systematically underinvesting and ensuring that your platform will remain limited in scope.

Furthermore, Circle believes that the future stablecoin market is likely several orders of magnitude larger than it is today. We’re actively bringing partners into the USDC ecosystem through a diverse and growing set of partnership models that span our work with exchanges, custodians, payments firms, asset issuers and more. We are excited to continue to build with a “big tent mentality” where the entire ecosystem can grow value together.

3) A consortium where everybody has a voice. Perhaps I have a cynical view, but the track record of consortium products achieving scale, P/M Fit or even basic product agility is absolutely dismal, and while there are examples of financial consortia that operate utilities, they are predictably slow moving. Large groups of large companies coordinate poorly, have misaligned incentives, slow things down and rarely create the space for real durable innovation and competitiveness. They also typically, out of their own self-interest, starve the consortium itself on an operating basis. We actually tried this in the early days of USDC, and even with a very small group, ran into endless challenges and complexity. Smaller, tighter strategic collaborations and commercial partnership arrangements with product and platform builders that can drive forward independently will almost always outcompete large consortiums. But oftentimes when these get formed, everyone feels like they should put their logo on the list, kiss the ring, and make noise about openness. But typically those same firms will turn to their operating units and make the best decisions for their customers, which often means partnering with the market leader and building durable win-win partnerships.

There’s also been a bunch of commentary on Circle's partnership with Coinbase and what this all means. Our stablecoin partnership with Coinbase remains as strong as ever, and I think we both see that enormous opportunity ahead to expand the USDC network.

A final comment: Circle remains committed to supporting a wide range of different products and infrastructures, even when we might compete with different aspects of those partners’ products in other areas of our business. With OUSD, we work closely with many of the founding members, and we expect that those same members will remain large USDC partners and customers. At the same time, as Circle has diversified our product and platform stack, expanding across Arc, CCTP, CPN, StableFX, Agent Stack and many other areas, we continue to expand the partnerships and collaboration with many other stablecoin issuers — dozens of them — to help them launch on Arc, leverage our interoperability infrastructure, get supported in our Wallets and become settlement and FX options on CPN and StableFX.

We are huge believers in growth in the stablecoin ecosystem and welcome OUSD as a new member of the community!

[美研芒格君 @Kay2289123]

$MRVL oh，这篇 MRVL (Marvell) 的文章获得了比我想象中更多的关注，已经 270K 浏览了，我真的建议每一个要在 Marvell 上投资的一美元人都至少看一下这篇文章

MRVL（Marvell），我已经关注了将近三年，曾在起始的时候大力加仓，在大多数人最不看好的时候坚定持有。这篇文章的写作花了我 40 小时，

这篇文章浓缩了我大部分对它现浓缩了我大部分今年五月对 Marvell 的认知精华。如果说唯一的认知改变，就是它从我之前认为的定制芯片公司，已经全面变成了互联公司

其中包括但不限于：
1. 算力互联
2. 内存互联
(a) Scale up
(b) Scale cross
(c) Scale out

我会持续关注 MRVL，它是我的第一大追踪

[美研芒格君 @Kay2289123]

$ALAB 这是互联三巨头的最后一 块拼图。读过我文章的朋友应该能感觉的叙事的连贯性，相信你看完这几篇基本能跟上互联（光互联、铜互联了）。市面上的文章大部分都在单一维度分析，而我把它拆成一个全景，让你一点点搞懂

之前写过了太多 Marvell，前几天写了 CRDO，这是 ALAB。

如果你看好 MRVL，或者不看好，搞懂了这三家，基本就搞懂了万亿互联时代的格局，能做到心中有数，明确判断了

[Gaetano @crux_capital_]

For those interested in $NOK ...

Nokia’s 6-inch exposure came through the Infinera acquisition, and it is a fundamentally different kind of bet. Coherent, Lumentum and AAOI are mostly laser and discrete-device stories. Nokia/Infinera is a PIC story, chips that fold lasers, modulators, amplifiers and detectors onto a single piece of InP.

That changes the manufacturing problem. The die is bigger, the process is more complex, and the yield math is harder, but the payoff is that far more of the optical system gets integrated onto one chip.

The new San Jose fab (the 6-inch site) backed by the CHIPS Act is moving through qualification now:

“I think I know the new fab is finally flowing gas, flowing chemicals. So it’s -- all the equipment is being turned up. We’re qualifying it this year. It will start production late this year, early next year.”

What that fab is built to produce is the key differentiator:

“A key thing for us in this... is the majority of the volume that we’re building is this, and particularly in that facility, is this photonic integrated circuit for pluggables.”

And management is upfront that integration cuts both ways:

“It’s a full photonic integrated circuit. So the die size is a little bit bigger. So that creates a different... yield dynamics.”

That’s the trade. A larger PIC removes assembly steps and packs more value onto the chip, but bigger die are more exposed to defects. The 6-inch platform hands Nokia more wafer area to work with. The open question is whether those large integrated devices yield well enough at scale.

Important to know that Nokia is building the whole chain domestically, not just the fab. The San Jose InP site is paired with an expanded advanced test-and-packaging operation in Pennsylvania (we just spoke about this a few days ago), because pushing far more wafers out the front of the fab is worthless if packaging becomes the next choke point. By combining larger wafers, more advanced tools and more total tool count, management has framed the build-out as a step-function increase in capacity for complex optical chips, timed to support the surge in 2027 demand.

Nokia’s angle is all about internal supply, integration, and control over its own optical-engine roadmap.

[fin @fi56622380]

AI半导体终局推演2026(II)

当半导体结构性演进到AI推理主线，内存和存储成为了最大瓶颈，市场对内存和存储最大的怀疑就是：

HBM/DRAM/SSD会不会摆脱传统周期性？

依赖HBM指数增长的GPU架构路线进化路线，会不会停止？什么时候停止？

长鑫扩产的影响有多大？会不会把这个市场重新带入周期泥潭？

本篇尝试去建立一个框架来梳理这几个问题

—---------—---------
万物皆周期，而内存的周期性又特别强，最大的来源在于扩产周期过长，无法快速扩产和需求短缺时期错配

摆脱传统周期性几种可能的方式

1. 定制化：产品不可互换，产能不能随便转移，需要签长约。

2. 结构性的指数级需求增长：需求曲线本身很陡峭，而且供给一直追不上。

3. 技术迭代快速升级：每一代产品都快速淘汰上一代。
满足任何一条，就能部分摆脱传统周期；满足两到三条，就能摆脱大部分传统周期

根据这个框架， HBM在三条里，大概占了两条半

1. 定制化，需要签长约（较弱，算半条）

HBM 确实有定制化和Nvidia codesign的成分，但并不是很强。真正定制的部分只在封装和 base die，上面那十几层 DRAM die 仍然是完全 JEDEC 标准化的。

比如当 Samsung 的 HBM3E 在 NVIDIA 的 qualification 上没过、份额从大约 60% 一路跌到 20% 的时候，它并没有把这批产能砸在手里报废，而是转手就供给了 Google 的 TPU、AMD. 物理上，给 NVIDIA 的 HBM3E 和给 AMD 的 HBM3E，是同一个东西。 所以产能仍然是部分可以自由转移的。

HBM4之后的定制化更多一些，包括在 base die 上集成定制逻辑和/或缓存。更复杂的方式是将 HBM4E 内存控制器和定制 die-to-die 接口直接放入逻辑 base die

SemiAnalysis 提到 OpenAI、NVIDIA 和 AMD 各自都在做定制 HBM 的工作，但这指的是 base die 的定制，上面的 DRAM 层仍然是标准的。

部分定制化的特性，HBM主要在封装上需要合作，这也导致了客户必须签长约，但产能也确实可以转移，所以HBM 能勉强算半条。

2. 结构性的指数需求增长（满足）

最直观的原因，就是Nvidia token factory token throughput的硬件升级需求，导致了HBM带宽的升级换代极快，以及HBM size需求的指数增长

这一条其实就是上一篇AI半导体终局推演2026(I)的结论：
token throughput = HBM size × HBM 带宽，每一代翻倍。

HBM size per GPU大概每年增长40%以上

这条需求曲线的陡峭程度，是DRAM供给端 14% 的 wafer 增长，乘以 9% 的 density 提升，很难追上的

在硬件领域，因为attn阶段KV cahce的极高带宽和极高memory size的要求，也导致了HBM独特的地位。即便是HBM涨价三五倍，把钱花在HBM上带来的边际token throughput提升，仍然比花在其他地方要划算的多。

其他几个Memory路线，SRAM，HBF，CXL，PIM，目前都无法在HBM的主力赛道kv cache/attention上正面竞争，起码未来5年甚至更长时间，不太可能找到替代路线

3. 技术迭代快速升级（满足）

DDR3时代过了15年，仍然只是DDR5时代，而HBM的升级换代的速度基本上是两年一代，比传统DDR要快很多很多，而且近来还有加速的趋势，HBM size x HBM BW每一代翻倍，目前是完全符合这个规律的

每两年一代HBM升级，NV GPU速度基本是指数型上升：2TB/s ->3.5TB/s->4.8TB/s ->8TB/s->22TB/s，而且HBM的速度和推理token throughput是完全线性正比的，上一代HBM的边际使用成本会不划算，大家都有动机去尽量用最新的产品，虽然更贵，但是带来的收益(token throughput)是更多的

Token factory时代的逻辑是，技术升级（HBM带宽）的越多，赚的越多

这个速度差，造成了一个和 CPU 类似的局面：旧产品快速贬值，于是囤货的价值在变低，比如说，HBM3的价值贬值的非常快，今天基本上主流产品不会用了

所以HBM 厂商的理性选择，从拼当前的产能去占市场（quantity competition），变成了在稳定性和HBM速度上拼技术，拼下一代在 NVIDIA 平台上的 qualification 份额（quality competition），从而避免了在传统周期的下行波段，大家都不愿减产掉市场份额的囚徒困境。

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HBM和传统DRAM比较，三个条件里满足了两个半，那么HBM能摆脱传统周期性吗？

内存周期性的来源，主流叙事是，DRAM 有Commodity属性（无差异化 → 价格战 →库存可囤积），所以有周期性。

而Commodity属性本身并不产生周期，它只是一个振幅放大器

特别是DRAM领域里，曾经产生过囚徒困境，在下行周期三星曾经扩产抢市场份额，谁先减产谁吃亏，导致谁也不敢轻易减产，最后大家都亏损惨烈

实际上周期性的主要结构性来源是供给周期太长，很容易和需求周期错位。建一座 fab 要 3 年，投资上百亿美元，一旦决策就不可逆，而需求增长会有不稳定性，每次出现新范式增长，比如云服务，移动互联网手机，疫情线上需求，会有爆发式增长，而过了两年增长会放缓，供给高于需求，降价过猛，就变成了亏钱周期

万物皆周期，HBM这一条同样是无法避免，但只要token需求仍然是指数型增长，结构性的指数增长会减弱周期性，因为需求可预测度更好，而且一旦降价，客户就有增大HBM size的需求（从而增大token throughput），加上HBM有一点定制化要求导致都是长约，从而从周期性转化成成长周期性，而且这一轮周期会特别长

周期性：上行周期赚的多，下行周期亏的多
成长周期性：上行周期赚的多，下行周期赚的少

另外，HBM/DRAM在这三条摆脱传统周期的条件的基础上，还有一条重要优势：

4. 因为DRAM密度增长scaling越来越慢，以及HBM升级换代导致DRAM堆叠倍数的增加，供给端的扩产难度持续增加

2000年附近，DRAM每片wafer上DRAM bit密度每年增长大概45%，也就是说，就算晶圆wafer数量不扩产，每年的供给端DRAM bit仍然可以增长45%

十年前，DRAM bit每年密度增长降到了20%，而现在，DRAM bit每年密度增长降到了9%。以前DRAM扩产甚至不怎么需要新建厂房就能得到每年20~30%的bit volume上升，现在DRAM要扩产，更多的是靠wafer数量的增长，也就是新建厂房和clean room。

另外一个HBM快速扩产难度在于，HBM3e大概需要3倍的DRAM wafer晶圆，而HBM4由于堆叠密度的增加，大概需要4倍的DRAM wafer晶圆数量，相当于HBM bit相对于DRAM bit一直变得更难制造，单位DRAM wafer数量制造的HBM bit越来越少，相当于在通缩

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HBM未来有一天，会不会从成长周期性，变回传统周期性？最重要的因素是结构性指数增长，那么
AI推理时代，这个依赖HBM指数增长的GPU架构路线进化路线，会不会停止？什么时候停止？

token throughput = HBM size × HBM 带宽，这个HBM指数增长的第一性原理里的HBM size的增长原因正是KV cache的增长。KVCache的特性以及Attention的特性,也是非常契合HBM的。甚至让HBM领先于其他的技术路线, 能够最大化地让KVCache和Attention 阶段的利用率。

换言之， 如果KV cache从架构上不存在了，那么HBM size指数增长逻辑也会受到挑战

所以这个问题的本质其实是，这一轮以 Transformer 为代表的 attention 机制、以及由它衍生的 KV cache 机制，会不会消失？退潮之后会不会被取代？

从历史规律来看：每一次AI模型架构革命，真正被保留下来的，是那些在数学上具有某种普适性的 primitive 操作

举个例子：FFN（前馈网络，也就是模型里大量的 MLP 层）是 2012 年深度学习时代的产物，但它一路活到了今天的大语言模型里，并且仍然占据着模型相当大的参数量。它为什么能活下来？因为这也是一种universal approximation theorem（通用逼近定理）：任何足够宽的 MLP 都能逼近任意连续函数

Attention 大概率也是这样一个会被保留的 primitive。因为它解决的是一个同样 基础的问题：序列sequence 中任意两个位置之间的 dynamic routing（动态路由），让一个序列里任意两个位置都能按需建立联系。这个能力一旦被验证有效，就很难被丢弃

所以即便未来架构从纯 Transformer 向混合架构演进，或者向世界模型演进，但attention 层依然会存在，KV cache（或者它经过 latent compression 之后的等价物）依然需要，HBM依然会作为推理核心之一，这个依赖HBM指数增长的GPU KV cache架构路线进化路线，不会停止

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那么DRAM呢？在未来有没有摆脱传统周期性的可能？

HBM摆脱周期性在市场上有一定共识，但DRAM摆脱周期性，市场目前基本没有共识

还是回到刚才的框架，三个摆脱传统周期的条件里，DRAM是没有定制化的，所以就只能看技术迭代速度，最关键的还是要看，有没有结构性的指数增长，答案是有的

在 AI token factory 这个概念里，结构性指数增长的确实主要是 HBM。但事情在 2025 年年底之后起了变化：随着 agentic CPU开始释放潜力，CPU 附带的那部分 DRAM 需求，正在成为 DRAM 新的结构性指数增长来源

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这部分的增长逻辑分两层：第一层是CPU 服务器TAM的快速增长，第二层是每个服务器CPU core配备的DRAM用量的因为agentic flow快速增长

服务器CPU TAM的快速增长的4个逻辑在4月的CPU专篇详细写过，简单的说：

1. AI 加速器集群里CPU和GPU配比从传统的1：4变成1：2，甚至可能往1：1迈进

2. Agentic flow里CPU处理的延迟占比很高，50~90%成为重要瓶颈，需要同步扩容

3. AI coding让SDE的效率大幅提升，代码量数量级增长，软件API调用指数级增长，直接转化为这部分CPU hours指数级上升

4. Sandbox为保障数据安全与隔离，如Analytical Agent 需为每个任务复制大量数据库和用户上下文，导致内存(DRAM)和CPU核心的严重浪费，而且这个浪费问题五年甚至更久无法解决。另外CPU hours 在技术上很难通过优化的方法来通缩

这也就是为什么，上上个季度，AMD的财报说CPU TAM到2030年会到60B，两个月前，AMD/ARM把CPU TAM的2030年预测翻倍到120B，一个月前，Nvidia再次把CPU TAM的2030年预测翻倍到200B

而上个星期，Bernstein再次提升2030 CPU TAM指引到223B。在我看来，2031 CPU TAM未来上修到400B是没有太大悬念的事情，唯一的悬念是几个巨头会什么时候宣布上修这个指引

再说说第二层，为什么每个服务器CPU core配备的DRAM用量在agentic时代快速增长？

1. Agent 是带状态的长驻进程，不是无状态的请求-响应

传统 web/SaaS 是 stateless 的：请求进来，分配内存，处理完内存立刻回收。而一个 Agent 任务可以跑 一分钟到一个小时，这整段时间里，它的 message history、system prompt、工作记忆、长期记忆、工具结果 buffer 全部常驻 DRAM

和 CPU hours 一样，每个任务的内存足迹因为 stateful 和 sandbox 隔离(每个任务复制数据库和上下文)的要求，技术上很难压缩

2. 上下文窗口在指数级变长，每个会话的工作集随之膨胀，并发度 × 单会话memory footprint，乘数放大

context window 从 32K → 256K → 1M，reasoning / test-time compute 的序列长度爆炸，未来还会继续增大。每个活跃会话常驻的 messages 随 context 长度线性增长

现在把两层乘起来。

第一层，CPU server 的 TAM，朝 2030~2031 看大概是 5–7 倍的量级(60B → 120B → 200B → 223B，我认为还会到 400B)

第二层，每颗 CPU 的 DRAM 配比，大概 3–4 倍(4~8GB → 16~32 GB/core)，但这个增长可能大部分是一次性红利

两个独立变量相乘，server 侧的 DRAM 需求是数量级的增长

2030年，即便按保守的300B CPU TAM，一个CPU core按$50来算，agent时代最保守按16GB/core，这算出来新增量最少都是96EB，而今年的DRAM总产量只有47EB，明年勉强60EB，这是非常惊人的增量

虽然这个agentic CPU带来的DRAM指数级增长，在第二层很大程度上是一次性红利，但持续时间会持续很久很久，因为这个短缺的缺口实在是太大了

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回到文章开头那个框架。三个摆脱传统周期的条件里，第一条DRAM 定制化，基本可以忽略

而第二条：一个结构性指数级、而且很难逆转的需求来源是成立的。commodity DRAM 现在也具备了部分摆脱传统周期性的资格。没有 HBM(两条半)那么彻底，但已经是实质性的变化

第三条，技术迭代速度，DRAM的节奏也跟以前不一样了

因为以前的DRAM技术迭代速度是严重依赖消费电子的，DDR的进步对于performance用处并不大，但可预见的未来里，碳基消费的传统DRAM，会远远小于硅基消费（CPU服务器）DRAM的用量

以前DRAM的速度升级带来的边际效用是很低的，但现在因为CPU服务器对memory的需求增大，以及端侧AI对DDR速度的要求也增大，比如苹果为了跑本地大模型，LPDDR速度越来越快

速度升级的边际效用高了不少，所以DDR6和LPDDR6的速度迭代需求比以前提升了太大了，这在图里也可以看到，LPDDR6/DDR6的迭代时间缩短了，而且速度斜率，重新开始抬头

以前新一代DDR/LPDDR技术出来，大家的反应都很冷淡，等降价了才会用

而现在LPDDR6出来，各家恨不得都在抢着能尽量早上就尽量早，因为速度的提升带来的performance提升是触手可及的

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另外，DDR 的供给还要被 HBM 额外抽一道税。HBM 每年的扩产速度太快，导致每年都有一批原本可以做 commodity DDR 的 wafer 被拉去做 HBM，而 HBM 的转换比极低，HBM3E 大约要 3 片 DDR wafer 的产能才能做出等量的 bit，HBM4 是4 片。所以每年大约有 3% 到 5% 的 DDR bit 增长，是被这个 HBM bit tax直接吃掉的

所以DRAM bit volume虽然未来每年能增长24%左右（14%来自wafer增长，9%来自每个wafer的DRAM密度增长），但算上HBM bit tax之后，传统的、非 HBM 的 commodity DDR，每年的 bit growth 大概只有 20%（约 10% 的 wafer 增长 × 约 9% 的 node density 提升）

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中国长鑫扩产的影响有多大？如果不讲武德拼命扩产，会不会把这个市场重新带入周期泥潭？

长鑫这几年的扩产速度还是很快的，2025年还是每个月20万晶圆，2026年北京晶圆厂及新增生产线的贡献就能到32~35万。

正在建设中的上海工厂一期和二期，一期预计到2027年每月新增10万片晶圆产能，二期预计到2028年每月新增10万片晶圆产能，也就是说，2027年每个月42万晶圆，2028年能到每个月50万晶圆。

但需要注意的是，长鑫的dram bit 密度大概只有御三家的一半左右，所以长鑫的每个月50万晶圆wafer能产出的dram bit volume只有其他家的一半，这里计算wafer per month的时候，就按等效一半来算

把这个折扣打上之后，长鑫对整个DRAM行业的冲击还是小了很多，从2025年年底到2028年年底，长鑫对DRAM bit产能CAGR的影响大概只有1.5%，全行业的DRAM产能CAGR大概从12.7%升到14.2%

DRAM月产能(kwspm) 2025E → 2028E CAGR

Samsung 685K → 920K 10.3%
SK Hynix 519K → 725K 11.8%
Micron 340K → 560K 18.1%
非中国其他 150K → 218K 13.3%
中国(密度折半) 117K → 274K 32.8%
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含中国总计 1811K → 2697K 14.2%
无中国总计 1694K → 2423K 12.7%

就算是长鑫未来还能保持增产速度，2030年对全行业等效产能每年DRAM bit volume增产CAGR的影响，大概也不到3%，从20% CAGR变成23% CAGR，仅此而已

另外，长鑫被光刻机所限制，而DDR6 需要更高速率（14400 MT/s 起步）和更高密度,御三家做 DDR6 大概率会用 1c 或更先进节点（~12nm 以下），已经全面用 EUV。长鑫可能会在DDR6上速率受限，密度也只有一半。

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即便是成长性周期，为什么DRAM的这轮超级周期会持续很长时间，起码五年看不到头？

第一个原因是，刚才谈到的CPU服务器需求端的巨量增长带来的结构性DRAM需求指数增长，这里结合DRAM供给端的bit volume CAGR大概稳定20%增长，就可以很清晰的看到，DRAM未来几年的缺口为什么越来越大：

非HBM的传统DRAM供给端大概是每年增长20%，而需求端，按2026年60B CPU TAM，每个CPU消耗DRAM平均8GB/core，每个core $30~35来算，需求是16EB

2030年按400B CPU TAM，每个CPU消耗DRAM平均16GB/core，每个core $80来算(CPU涨价超过一倍)，需求是80EB，这部分DRAM的增长CAGR大概是50%，远远超过目前的估算

不同于HBM是直接和token throughput挂钩，从而和GPU赚钱效率直接挂钩，DRAM不够对于agent flow的影响主要是速度，比如说，8GB/core和16GB/core比起来，部分workload速度可能降低30%，部分低价值task实在要等等也能忍，结构性指数增长的动机很强，但需求不如GPU那么刚性

Semianalysis说今年的DRAM缺口式个位数百分数，明年是超过10%。从agent CPU数量激增导致的DRAM结构性来看，这个缺口每年都会继续加大，在2030年之前看不到降低的可能

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另外一个DRAM能延续强势很久的逻辑是，因为DRAM涨价之后，被涨价消灭的那部分需求，不是真的消失了，只是延迟了，需求蓄水池太多了。

所谓蓄水池，是指那些"内存一旦降价就会立刻被释放出来的潜在需求"。它们的存在，意味着即便供给阶段性跟上了，价格也很难崩，因为总有新的需求从蓄水池里涌出来接盘：

内存换算力/速度是一个蓄水池：

有大量本来需要靠额外内存来优化速度和算力的需求，在内存太贵时被压着，一旦内存降价就会被释放出来。

比如 Nvidia的CPX prefill 加速，本来的设计初衷是用额外的低成本GDDR7，来做一个专门的prefill加速器，结果LPDDR/GDDR都太贵了，比涨价前的HBM还贵，这个方案的ROI就不划算了，但等到普通内存降价，这样类似CPX的优化方案就还会回来

低价值task是一个蓄水池：内存涨价导致token价格居高不下时，高价值的 task 被优先保留，低价值的 task 被延后；内存一降价，这些被延迟的需求就回来了。

端侧 AI 是一个蓄水池：AI PC 的内存配置可能从 24GB 一路涨到 128GB。苹果已经明确要求最新的端侧AI满血版需要从8GB升级到12GB内存

常规消费电子、Agent PC、低端手机，因为内存涨价而减少的需求，全都是蓄水池。

这么多蓄水池叠在一起，构成了一个极厚的需求缓冲垫。这就是为什么 DDR 这轮的结构性增长，后劲会比市场想象的要强。

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还有一个DRAM价格很难大幅下降的原因在于，HBM和DRAM产能可以互相转换，所以整个DRAM complex是一起re-rate的

在上行期DRAM的利润率远超HBM，HBM的涨价幅度甚至变成了由DRAM去推动。今年新签约的HBM4的价格，就是当期DRAM的价格 x 4，也就是正常堆叠倍数对应HBM4的价格

一旦DRAM降价毛利下滑，因为HBM的长约透明性，利润率都是有保障的，HBM就会间接抽走更多的DRAM产能，HBM的降价也会让GPU厂商更有动力尽可能的升级HBM size，这样也间接保障了DRAM的价格地板

DRAM的结构性指数增长的需求有了，density scaling放缓扩产难度在增加，厂商扩产计划都很谨慎，长鑫这几年带来的影响也是有限的，再加上需求的蓄水池非常庞大，这四个原因导致了，在可预见的至少五年甚至更长时间内，DRAM是很难进入周期低谷的。

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NAND SSD有希望摆脱传统周期性吗？

NAND 的结构性增长动力没有 DDR 那么强，今年的缺货主要原因是几个主要玩家的生产纪律保持的很好，并没有大规模扩产，每年的产能增加主要来源于技术改进：NAND堆叠层数的增加

第一个结构性增长来自AI，主要来自 KV cache 的 offloading，把HBM溢出的warm/cold KV cache 卸载到 NAND SSD上。

但神奇的事情是，这个kv cache offloading的增长甚至还没有大规模发生，SSD就已经缺的比DRAM还严重了，涨价也比DRAM要更多。等到明年Rubin CMX放量，加上KV cache offloading大规模应用，SSD的缺货也会因为这个结构性增长而增长

第二个，另一个去年年度总结里说到的未来可期的AI视频带来的结构性增量，今年已经有出圈的态势了

Seedance体量在以一年十倍到四十倍的速度增长。目前它还卡在缺卡算力不足的阶段，需求被算力压着没完全释放。但等到缺卡阶段过去，AI 视频对NAND存储的结构性需求增长，会持续相当长的一段时间。

第三个结构性增长也同样来自于agent flow带来的Sandbox使用量的指数级增长，Sandbox为保障数据安全与隔离，如Analytical Agent 需为每个任务复制大量数据库和用户上下文，导致内存(DRAM)和CPU核心的严重浪费，同样会带来大量的SSD的浪费（需求）

第四个也许在2030年之后发挥作用的结构性增长，来自于HBF路线需要用到SSD，在不少投行分析中被寄予厚望，但这个技术路线还有些遥远，主要角色定位只能作为存放大模型的weights，写一次权重然后做只读，而且必须要和GPU/HBM封装在一起（48TBps/96TBps），否则靠PCIE7/8速度太慢完全无法用，只能说未来可期，下一篇AI半导体终局推演2026(III)会有更详细的分析

总之，NAND SSD的结构性增长没有HBM那么强，但是胜在便宜，价格到2027年也只有$0.8/GB，是同期DRAM的四十分之一，所以也算是多级缓存里的万金油属性，结构性增长来源太广泛了

也就是说，不存在DRAM/HBM单独涨价繁荣，而SSD不涨价的情况，因为如果这样的情况发生，那么大家就会想办法用SSD去承载DRAM/HBM的部分功能，用更低的成本实现类似的效果。HBM、DRAM、NAND 不是三个独立故事，而是同一 AI memory hierarchy 在不同温度层的结构性增长

结构性指数增长的需求有了，NAND SSD摆脱周期了吗？ 那么就要看NAND SSD厂家的生产纪律了，唯一可能不遵守生产纪律的，只有长存。毕竟这是一个囚徒困境，一旦有一家不讲武德拼命扩产，整个NAND产业要扩产的难度比DRAM简单的多。

但最起码的，这一轮NAND同样是超级周期，几个结构性指数增长带来的需求，下行期推迟到2030年问题不大