Gooloo

[爱丽丝呀！ @BTCqzy1]

如果你投资股票，一定要把韩国博主加入你的信息源

韩国人对美股热情极高，尤其钟爱AI、半导体与高成长科技股。他们善于前沿洞察、资金流和大趋势，实战性和及时性拉满。

以下是我精选的6位韩国美股博主

1. @dons_korea 宏观资金流之王！擅长中美韩联动和出口周期分析，看大趋势必备，前瞻性超强。

2. @blazingbees 前对冲基金经理实战派，持仓逻辑+实时交易思路分享多，风格超接地气，每天刷着学交易。

3.@KKDW_KOREA 政策与市场情绪高手，分析犀利，帮你看清资金流动和宏观拐点。

4. @Busanaz1 生活化经济视角，韩美市场结合实战，适合日常跟进情绪和机会。

5. @Trader_Jesse_ 交易笔记专业户，趋势+技术分析扎实，想提升操作能力的强烈推荐。

6.@Semicon_player 半导体/AI产业链深度专家，韩国供应链与美股联动分析强，科技股必关注账号。

7.@BTCqzy1 优质信息和美股内容聚合账号，适合快速浏览汇总资讯。

打破信息差，把这些博主拉到你的时间线上吧

[✧ 𝕀𝔸𝕄𝔸𝕀 ✧ @iamai_omni]

这应该是全网质量最高的 HBM 原理讲解视频，强烈推荐。

https://t.co/lquVidF0ek

[Jukan @jukan05]

>> Nan Ya E Glass Sees Hot Demand as Price Hikes Loom; President Chou Ming-jen Says Talks with Customers Continue

- According to the latest disclosure from Kingboard, a leading CCL maker in mainland China, the price of glass fiber E glass raw material will be raised by 15% starting this week.
- This suggests that amid widening supply shortages, the price increase is being accepted by customers.
- Nan Ya noted that Kingboard has already raised prices several times this year, primarily reflecting market supply and demand conditions. Nan Ya likewise plans to continue price negotiations with its customers going forward.
- Nan Ya is a global leader in glass fiber E glass and is favored by the major North American AI players. Some market observers suggest that Nan Ya's relevant capacity has effectively already been locked up by the NVIDIA supply chain.
- Supply of CCL materials is failing to keep pace with demand, and Nan Ya's capacity has now reached full utilization.
- According to the industry, due to the low yields of advanced glass fiber cloth such as T glass and Low Dk, NVIDIA has recently accepted a mixed application of T glass and E glass by suppliers in order to pull forward shipments of high end AI servers.
- With global E glass capacity having been converted on a large scale to other applications in recent years, the supply shortage has intensified and price increase moves across the industry are also spreading.
- Nan Ya Chairman Wu Chia Chao noted that, driven by strong AI demand, utilization rates for epoxy resin, glass fiber cloth, and glass fiber yarn have now approached nearly full capacity.
- Overall utilization of CCL and copper foil has also reached the 80 to 90% level, and he explained that the revenue share of the electronic materials segment could expand further to as much as 60% going forward.

[K三 凯 @kaikaibtc]

把美股当Meme炒，用1.2万刀狂赚750万刀，仙股交易员@timothysykes

你以为只有币圈能把几百块炒成几百万？

有个美国人，17岁拿着1.2万美金进场，大学没毕业，账户已经滚到165万美金。

后来他把全部实盘记录公开在https://t.co/wLLEwkPdHP上——9555笔交易，胜率75.5%，总盈利将近800万美金。

连续三年在Covestor的60000多名交易员里排名第一。

CNN采访他，福克斯请他上节目，哈佛请他去演讲。

他只做日内交易，只玩仙股，持仓从不过夜。

别人买英伟达、特斯拉，他在买什么？$1以下的垃圾股，随时可能归零的那种。

但他的收益率，碾压了所有华尔街基金经理。

这个人就是 Timothy Sykes。

🫡那些没人要的垃圾，在他手里翻了几十倍

他的日常持仓，全是一两块钱的股票。

你看一眼他的持仓记录，第一反应是：这些是什么鬼公司？

都是些你没听过的名字——市值几千万、股价几毛钱、每天成交量还不如一个菜市场。

但就是这些"垃圾"，在他手里变成了印钞机。

$ASTC —— 从底部启动，一路狂飙。Sykes 的学生在 $7 进场，在 $26 附近分批离场，单笔利润 30%+。他发推庆祝的时候，股票还在涨。

$PAVS —— 4块钱起步，一路干到 22 块。他没有在最高点喊"还能涨"，而是在上涨途中反复强调：逢强卖出、分批止盈、设好止损。他的学生有人在这只票上单日赚了 4 万多美金。

$INHD —— Supernova 式爆发。他在推上连续发帖，学生单日利润从 24k 到 40k+，有人直接打出"life-changing money"。

$EDHL —— 4块钱到 10 块，只用了 12 分钟。然后到 15 块。如果你看了他的复盘，你会发现他在启动前就已经把它放在了 watchlist 上——不是因为内幕消息，是因为他的扫描器筛出了这只票的异常量能。

$STI —— 又一个 Short Squeeze 的代表作。空头被打爆的价格曲线，像一条垂死的蛇在挣扎。

$AZI —— 2 块到 12 块。6 倍。

$CHAI —— Sykes 自己发推说 "NAILED $CHAI"。

23 只股票。每一只都翻倍。最多的一只翻了 84 倍。

你是不是想问：他是怎么找到这些的？

🫡就是追高，就是喜欢买垃圾，一个字勇

先说一个反常识的事：他几乎不做基本面分析。

他不看 PE、PB、ROE。不看资产负债表。甚至不看管理层是谁。

因为他买的这些公司，大部分压根就不赚钱。有些连收入都没有。你看它的财报，能把你看出抑郁症来。

那看什么？

看炒作周期。

Sykes 的核心方法论，叫做 7-Step Pennystocking Framework（7步仙股框架）。

他花了 20 年，把 penny stock 的价格走势总结成了七个可预测的阶段：

1. 预泵期（Pre-Pump） — 聪明钱悄悄进场，股价开始异动，社交媒体有人开始铺垫
2. 加速期（Ramp） — 成交量放大，聊天室和推文开始密集讨论
3. 超新星爆发（Supernova） — 这就是散户能赚钱的阶段。放量暴涨，100%-1000% 不是梦
4. 悬崖跳水（Cliff Dive） — 炒作结束，急跌 50%+
5. 恐慌接多（Dip Buy） — 这是他最得意的手法。急跌到恐慌低点，Level 2 确认支撑，一把接住反弹
6. 死泵反弹（Dead Pump Bounce） — 最后一哆嗦，空间不大
7. 长吻晚安（Long Kiss Goodnight） — 慢慢跌回起点，归零

你发现了没有？他要的不是好公司，他要的是好故事。

只要故事够热——新药获批、大厂合约、行业热点——配合低浮动、高成交量，一只没人要的仙股就能在几天之内变成 supernova。

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举个例子：假设有一个 AI 芯片相关的仙股，只有 200 万股流通在外。突然有消息说它拿到了某大厂的测试订单。

第一天，你知道，我也知道，所有人都知道

第二天，空头开始做空，因为股价已经涨了 50%，他们觉得"太离谱了"

第三天，空头被挤。200 万股的流通盘，根本不够空头平仓

股价从 2 块到 8 块，只需要三天，而你什么都不用做

Sykes 做的，就是每天都用他的 PREPARE 七步评分系统 去扫描可能发生这种事的目标。七个维度，不达标就跳过，每周找 10-15 个候选。

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🫡 他把仙股的周期画成了一张图

四个阶段，七种走法。任何一支仙股都在这张图里：

第一阶段：隐秘吸筹。 聪明钱在没人注意的时候偷偷买。这时候进去肯定赚最多——前提是你能猜对谁会涨。99%的人猜不对。

第二阶段：盘整等风来。 价格横盘，成交量慢慢放大，社交媒体上开始有推文。这时候进去可能要等几天甚至几周。赌的是热度会不会炸。

第三阶段：超新星。 媒体开始报、散户开始冲、价格直线拉升。这是散户最容易赚钱的位置。 别在狂热末期接盘就行。

第四阶段：出货。 聪明钱开始卖。价格往下掉。

但这个阶段有两个容易赚钱的位置：

• 暴跌反弹（Dip Buy）——涨了30%-50%的标的突然跳崖，接多。很容易拿到5%-10%的利润。
• 死猫反弹做空（Dead Pump Bounce）——暴跌后小反弹，做空。利润不大但稳。

其他位置？Sykes的态度很明确：别碰。宁可空仓等三天，别在不对的位置浪费子弹。

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🫡那普通人怎么用这套东西

说实话——9555笔交易，每天筛选10-15个标的，七年打磨一张量表，这不是一般人能坚持的。

所以我把这套 PREPARE 方法论蒸馏成了 Agent Skill。

能帮你自动筛选符合条件的标的

比如你说 "$ASTC"，我会告诉你：

形态：进入 Supernova 爆发期（模式 #3）✅

流动性：日均成交量达标 ✅

催化剂：有新闻驱动（合同/合作）✅

历史表现：过去同类模式下表现一致 ✅

风险回报：当前入场点距止损 8%，目标利润 30%+（1:4）✅

结论：符合入场条件。建议小仓位，设 8% 止损，分批止盈

这不是预测。这是用 Sykes 20 年的经验，帮你把决策过程规则化。

不过说实话，真正有用的不是skill本身——是他那句"对了吃满，错了秒割"。大部分人不是不会买，是亏的时候舍不得割。你是哪一种？

github的skill链接如下 https://t.co/XyvwqMy4Pw

[Gooloo @gooloogee]

@david88lee 进不了 需要邀请

[3X Long Labubu @labubu_trader]

AAII sentiment survey is a good indicator for trend reversal: https://t.co/e04K2eBCQO
Basically when they're bearish we're bullish and vice versa.
Another good indicator is NAAIM exposure index: https://t.co/BEtHseTj0S

[Venu @Venu_7_]

If anyone wonders why your portfolio feels like it's moving around a lot lately:

$VIX is sitting at 22.

A quick way to estimate the market's expected daily move is to take the VIX and divide it by 16 (the square root of 252 trading days).

22 ÷ 16 = 1.375%

That means the market is pricing in roughly 1.375% daily moves in $SPY. With $SPY around $732, that's approximately $10.07 swings per day.

For context, when the VIX was around 14 earlier this year, implied daily moves were only about 0.875%.

In other words, we're experiencing nearly double the day-to-day volatility compared to just a few weeks ago.

So if your portfolio feels more volatile lately, it's not necessarily because you're doing something wrong.

It's the environment.

[Gooloo @gooloogee]

@labubu_trader 不睡觉吗

[Serena @369Serena]

Serenity 火了以后，很多人第一反应是去抄作业。

但其实我们可以给 Codex 它装上这些投资类 Skills 和 AI 投研框架后

它可以变成一个股票研究助理：

帮你拆产业链、读财报、看情绪、查风险、做估值、写反方报告，甚至把策略拿去回测。

先收藏这 5 个 GitHub 项目!
别让 AI 直接替你买股票，先让它帮你把研究做扎实。

1️⃣ UZI-Skill⭐ 2.4K

中文投资者最值得先看的一个!

它把 A股、港股、美股分析做成了一套完整流程：深度分析、陷阱排查、龙虎榜、投资大佬评审团、22维数据、180条量化规则。

适合拿来做个股初筛、风险排查和中文市场研究。

GitHub：
https://t.co/1Dq2yXMLhq

2️⃣ TradingAgents⭐ 83.7K
GitHub 上最火的 AI 金融交易框架之一。
它把一个投研团队拆成多个 Agent：基本面分析、情绪分析、新闻分析、技术分析、研究员、交易员、风控团队。

如果你想看看“AI 投研团队”到底怎么协作，这个项目最有代表性。

GitHub：
https://t.co/N0VMCVroA9

3️⃣ Serenity Skill⭐ 731

最近 X 上讨论很多的投资 Skill。

它复用 Serenity 的核心研究路径：从热点出发，拆产业链，找供应链瓶颈，再回到股票和基金方向，检查公告、财报、客户、产能和风险。
适合研究 AI 半导体、CPO、机器人、算力、电力设备、创新药这类“产业链很长、信息很乱”的方向。

GitHub：
https://t.co/YGgiXR6aZr

4️⃣ Buffett Skills⭐ 512

这个 Skill 适合在你心动之前泼一盆冷水。

它会逼你检查：

这家公司是不是好生意？
有没有护城河？
现金流可靠吗？
管理层可信么？
价格有没有安全边际？

适合长期投资者做质量审查。

GitHub：
https://t.co/pDMtWc6LTB

5️⃣ QuantDinger ⭐ 7.4K

一个更完整的 AI 量化交易工作台。

它覆盖从 AI 研究、策略代码、回测、模拟盘，到实盘执行和监控的完整链路。

如果你不满足于“让 AI 分析股票”，想把想法变成策略并验证，QuantDinger 更适合继续研究。

GitHub：
https://t.co/cZqOdURO5u

别让 AI 替你买股票。

让 Codex 替你拆产业链、读财报、查证据、找风险、写反方报告、做回测。

这才是普通投资者最该抄走的用法。
#codex #skills #Serenity

[Gooloo @gooloogee]

@labubu_trader @david88lee 没跟Frank空吗？

[断浪 @waveking1314]

卧槽兄弟们，GitHub 上真的有一堆免费到离谱的项目。

很多能力已经能直接干掉你正在月付的软件。

1. TradingAgents
AI 多 Agent 量化交易框架
https://t.co/1KWK86Rm5Z

2. LibreChat
一个界面接入 ChatGPT、Claude、Gemini 等多个模型
https://t.co/MDeFpgsGgb

3. HyperFrames
HeyGen 开源的视频生成引擎
https://t.co/XHwTWxQ7DA

4. Fincept Terminal
开源版彭博终端
https://t.co/XuodvoJJVs

5. MoneyPrinterTurbo
AI 一键生成短视频
https://t.co/GAoWUyfwWj

6. Agentic Inbox
Cloudflare 开源 AI 邮件助手
https://t.co/rGyqHR2CZ8

7. VoxCPM
AI 声音克隆工具
https://t.co/sjlxTv7Iwf

8. Flowsint
开源 OSINT 情报分析工具
https://t.co/tRXkg2uoBX

9. agent-skills
Claude Code 技能库
https://t.co/TYJEkoNnS0

10. Nango
开源 API 集成平台
https://t.co/fAVHqXr3qW

兄弟们，这些真不是玩具项目。

很多你还在交月费的软件，GitHub 上已经有人做出开源平替了。

一句话：

别只会收藏 AI 工具网站了。

真正狠的东西，很多都藏在 GitHub 里。

[Dr. Moyu｜摸鱼局长 @Jason23818126]

散户投研的外挂来了

Serenity @aleabitoreddit 白毛股神爆火，核心不是追龙头，而是找供应链瓶颈

我把 GitHub 上能找到的 Serenity 风格 Skill 全部挖了一遍，整理出这 10 个仓库

装进 Claude / Cursor / Codex 后，你的 Agent 就能直接套用这套框架做产业链拆解、卡点定位、标的初筛和 thesis 验证

1/ 核心方法论蒸馏版

完整复刻供应链瓶颈分析流程
热点拆链 → 找卡点 → 筛公司 → 核证据 → 排优先级

https://t.co/2bQRCVextr

2/ 推文 archive + Skill 版

基于 Serenity 公开推文和观点整理，带 ticker 知识库和周期跟踪，适合持续跟进她的最新焦点

https://t.co/As2GoNZVYF

3/ 多版本辩论融合包

融合 Serenity 和其他交易 / 研究思路，让 AI 从不同角度碰撞同一标的，适合做多视角 thesis review

https://t.co/tuIOkNt5td

4/ Alpha 假设生成版

适合把市场新闻转成可验证的 alpha 假设
新闻 → 需求变化 → 财报映射 → 小盘弹性 → 验证路径

https://t.co/5doTSGCjl0

5/ 0xAgata 粉丝精炼版

轻量、直接、好上手，适合快速体验 Serenity 式供应链瓶颈研究

https://t.co/D919U8m3rp

6/ W-Y-P 完整框架版

基于大量公开内容蒸馏出的投资框架 Skill，通用性强，适合做系统化产业链研究

https://t.co/rZn5hQDEaX

7/ LeslieYeo 深度资料版

包含 Serenity 思维框架、表达风格、投资决策、外部评价、时间线等资料，更像完整 persona + research framework

https://t.co/iGwdeFukLP

8/ ZadAnthony 中文 Claude Skill 版

面向 Claude Code 的中文 Skill，聚焦 Serenity 供应链卡点逆向投资方法论，中文用户上手很快

https://t.co/zV6h0sNPXq

9/ A股卡脖子选股版

把 Serenity 的 chokepoint / bottleneck 思路迁移到 A股场景，更适合做国产替代、设备材料、上游卡点筛选

https://t.co/tLcG5GDqrc

10/ AI 基建 / 半导体供应链分析版

面向 Claude Code 和 Cursor 的 AI infrastructure & semiconductor supply chain analysis skill，适合拆 AI 硬件、光模块、半导体设备材料等链条

https://t.co/aNSqe1JZ1v

Serenity 这套方法的价值，不是让 AI 直接告诉你买什么

而是逼你用更机构化的方式去问问题

这个环节是不是刚需
扩产是不是很难
认证周期是不是很长
供应商是不是很少
下游巨头是不是绕不开
财报里有没有验证
市场是不是还没 price in

装上这些 Skill，相当于给 Claude / Cursor / Codex 配了一个 24h 在线的供应链研究员

最后提醒

股市有风险，以上内容仅供学习和研究参考，不是投资建议
Skill 是研究工具，不是印钞机
仓库代码和具体标的都请自行 DYOR

[Kova @kovainvest]

$MRVL 从我4月27日 callout 到现在 +110%
$MXL 从我4月23日callout 财报会爆发，至今+180%
$ARM 从我5月20日callout加仓， 至今+ 80%
我认为今天7块钱的 $HYLN 能涨到20, 还可以涨300%

AI 最确定的瓶颈是电
数据中心现在最缺的是 time to power
楼可以建，GPU 可以买，但电网接入排队几年
最后逼着数据中心自己找电、自己发电、自己把 power 搬到现场

KARNO 不是普通柴油发电机。它是 fuel-flexible 的模块化发电平台，天然气、柴油、氢、丙烷、JP8 都能跑。哪里缺电，理论上就能把模块摆到哪里。

更关键的是，军方已经在帮它跑同一个平台的验证
ONR / DARPA 选了 USX-1 Defiant 做 KARNO sea trials，Hyliion 要交付 800kW 系统，四个 200kW KARNO Core 拼起来

这不是 revenue 已经确定爆发的公司
这是 pre-commercialization 阶段的 option
高赔率，但不是 certainty
我赌的是 $11 先到
如果后面 UL、早期交付、data center/defense 合同继续兑现，$20 会很快到来

我会继续 share 我的 callouts

[Dylan Patel @dylan522p]

I love that people reposting what we said miss most of what the note says.
Happens all the time.

[K三 凯 @kaikaibtc]

我把Serenity和Crux这两个美股狂魔，蒸馏成了一个自动投研的Agent

上周我扒了 Serenity（@aleabitoreddit）的 1073 条推文，5 个月 32 倍。

这次我又扒了第二个人——Crux Capital（@crux_capital_），五个月 647 条原帖，126 个价值票。

Serenity窄而深：找一个制胜点，押死。
Crux 宽而有纪律：画一张六层栈，每层按执行力排仓位。

看完我有点难受，不是因为收益图太夸张。是我发现，这两个人干的根本不是传统意义上的“选股”。

他们是在搭一条投研流水线， AI 负责搬砖，人负责最后拍板。

1⃣ 他们的方法论：先拆机器，再找堵点

他们看一个赛道，不先问“谁会涨”。

先问的是：

这台机器到底长什么样？
BOM 里最难替代的零件是什么？
如果其中一家明天停产，下游要等多久？

这个问题一问出来，视角就完全变了。

大家还在盯 GPU、HBM、电力这些第一层热点时，
他们已经往下抠第二层、第三层：

激光器、InP 衬底、外延、测试、连接、冷却、配电……

Serenity 最狠的地方，是死盯单点故障。
Crux 更像工程师，先画一整张栈，再给每层贴标签：

谁是龙头，
谁是瓶颈，
谁只是会讲故事，
谁又是那种没人聊、但每台机器都得用的“无聊必需品”。

2⃣AI 在他们手里，不是军师，是苦力

普通人用 AI 做投资，喜欢问：

“这票能买吗？”
“帮我总结一下财报。”
“这个赛道有没有机会？”

这种问法，说到底还是在等答案。

他们不是这么用的，他们让 AI 去干最脏最累的活：

拆机器，
顺着零件找供应商，
再找供应商的供应商，
横着读多家公司财报和电话会，
把“产能打满”“认证快结束”“明年放量”这些零碎信号拼成一张图。

说白了，AI 没替他们赚钱，AI 只是把研究量的上限硬抬上去了。

3⃣所以我把这套东西蒸馏成了一个 skill

https://t.co/V6OUO1IuJZ

它不干一件很俗的事：上来就给你甩股票代码。

它先跑五步：

L1 先确认终端，到底研究的是哪台机器、哪套系统
L2 再画供应链栈，搞清楚谁在第几层
L3 找真正的卡点，卡的是产能、认证、热、电、良率，还是材料
L4 用财报、产业新闻、研报交叉验证
L5 先给方向，再给名字，最后才谈仓位

我蒸馏的不是他们买了什么，我蒸馏的是他们怎么提问，怎么排除，怎么把热闹拆成一个个能验证的环节。

4⃣举个例子，人形机器人接下来该买什么

大部分人第一反应都是特斯拉、英伟达、总龙头。
但这个 skill 不会先看这些。

它会先问：

如果 Optimus 真开始放量，最先紧张的是哪一层？

如果谐波减速器已经被市场盯得很紧，
那下一步就该继续往旁边看：

每个关节都离不开的力传感器，有没有被认真定价？

重点不是马上得出“买谁”。
重点是先知道：你该查哪一层。

顺着这套方法继续往后推，
我现在最想深挖的，反而不是更拥挤的 GPU 叙事。
而是AI factory 的供电 + 液冷 + 物理交付层。

原因很简单。

芯片再猛，电接不进去也白搭。
柜子再多，热散不掉也白搭。
模型再聪明，机房交不出来，还是得排队。

这条线不性感，不热闹，也不太适合吹牛。
但真缺了它，项目就只能往后拖。

最后

看完 Serenity 和 Crux，我最大的感受其实挺扎心的：

AI 没有让投研变轻松。
它只是先把偷懒的人淘汰了。

以后谁再跟我说
“AI 会让投资越来越简单”

我大概只会回一句：

简单个屁，马太效应罢了，你有的他给你更多，你没有的，他把你已有的都给抢走。

[Serenity @aleabitoreddit]

Okay chat, it’s been awhile since the previous one.

And a ton of names from $VPG to $ASPI cooked.

So crowdsourcing a new list:

What’s your highest conviction ticker that you think can 10x in a short timeframe, and why?

[✧ 𝕀𝔸𝕄𝔸𝕀 ✧ @iamai_omni]

看到任何行业新闻，都可以试试和这篇文章一起贴给 AI，让它帮你寻找市场的 alpha，人类自身的认知和智能在 AI 面前太弱了，不用外挂大脑越来越难赚钱。

[Ren @ren_stocks]

Holy mother of InP lasers.

Rosenblatt just dropped an InP supply and demand model today and the numbers are staggering.

NVIDIA asked the supply chain to scale InP laser capacity by 20x from 2025 to 2030. The vendors pushed back and agreed to 12x. Even the conservative scenario has Datacom supply still 50% behind demand exiting 2030 after a 12x increase.

12x supply increase over five years. Still not enough.

Rosenblatt explicitly calls it a non-cyclical growth industry well past 2030. The InP supply chain is structurally short for the rest of the decade.

Here is what the revenue buildout looks like by supplier across 2025 to 2030:

$LITE -- $600M in 2025 to $9B by 2030. The dominant player scaling fastest including a new InP fab acquisition in Greensboro NC converting in 2028, adding $2.5B in 2028 and $5B in 2029.

$AAOI -- $60M to $2.1B. The high-torque play. Rosenblatt sees it growing from under 5% to nearly 10% transceiver market share and entering the ultra-high-power CW laser market for CPO. Smallest base, biggest percentage runway.

$SIVE -- sits alongside as the pure-play InP laser specialist and external light source for CPO -- the chokepoint Rosenblatt's entire supply model is built around. DFB laser supply confirmed tight through Q3 2027.

$AVGO -- $550M to $4.5B. Second largest by revenue. Strong but less pure-play InP than LITE.

$COHR -- $125M to $4.3B. Rosenblatt's top near-term pick. Expects revenue acceleration and gross margin expansion from 6-inch wafer production driving 800G and 1.6T transceiver sales.

VIAV -- $53 stock, called out specifically for underappreciated bottlenecks in OCS and CPO test expertise and capacity.

Total InP Datacom market: $1.9B in 2025 to $22.75B by 2030. Nearly 12x.

Flags from the report.

$CIEN -- Rosenblatt is cautious. Side GM expectations have gotten too high and do not factor in price increases from LITE and COHR as suppliers.

$CRDO -- viewed as a niche player, not strongly relevant to the CPO optical supply chain. Expects 1.6T AECs to be weaker than the market expects.

If CPO scale-up slips beyond the current 2H27 build window, 2028 becomes a buying opportunity rather than a revenue year. Wafer supply, test and measurement, DSP, PIC, and laser capacity are all identified as potential chokepoints.

But the direction is not in question. NVIDIA is the demand signal and NVIDIA asked for 20x. The supply chain is building for 12x. The gap between those two numbers is the entire trade.

$LITE $COHR $AAOI $SIVE for the InP laser supply chain.

$IQE $AXTI $SOI for the InP epi and substrate layer underneath them.

$SOI for SiPh substrate.

Bullish Photonics

[Gooloo @gooloogee]

@Franktradinglog @labubu_trader @himself65 @bubbleunoffical @La_forresta @Corsica267 @dearbaibabybus @Vivian193299 @crux_capital_ @eliant_capital @diamondrapids @ShanghaoJin @Norseman1 太猛了