minozero🍞

1010 | 🧸🔸🔺🦇🔊

[minozero🍞 @minozerox]

https://t.co/z7P7mX1c9o

[本杰明乌萨奇 @Corsica267]

这个是送的
https://t.co/iX56QwR4YS

[Duality Research @DualityResearch]

This week, we took a closer look at Bitcoin’s already interesting setup — and what it would take to make it even more compelling.

Read more here 👉🏼 https://t.co/MTwoubZ30Q

[本杰明乌萨奇 @Corsica267]

是时候再把这个东西拉出来了。改了一下。加了宝宝巴士。鼠标悬浮。

科技板块资金轮动观测机 v2.6.1r https://t.co/RjU2IFeCDV

[Luke Kawa @LJKawa]

This was indeed unprecedented:

30-year Treasury yields have never been up this much on a Fed decision while two-year yields fell this much, based on data going back to August 1987.

[Mike Zaccardi, CFA, CMT 🍖 @MikeZaccardi]

Merrill: The S&P 500 has gained around 110% since October 2022

Historical comparisons suggest the rally may still have room to run, as bull markets since 1949 have averaged around 192% returns over around 5.5 years... though they lifted this from @ryandetrick

[FUNDA @FundaAI]

I agree with your core point: from the perspective of the active decode path for a single sequence, Kimi's hybrid linear attention significantly reduces KV fetch overhead. Roughly 75% of the layers maintain only a fixed-size recurrent state, shifting the critical bottleneck toward high-bandwidth state updates and dense matrix multiplications. From that perspective, it has better long-term scalability than a traditional full-attention architecture.

That said, We don't think this is incompatible with DRAM and NAND continuing to play an important role.

First, Kimi is not entirely fixed-state. The remaining ~25% of MLA layers still maintain KV that grows linearly with context length. Looking purely at long-context KV capacity, Kimi effectively eliminates about 75% of the linear growth (which Kimi itself has highlighted as the maximum KV reduction), whereas DeepSeek's approach still scales linearly with context but compresses the total KV footprint to roughly 10% of the original at 1M context.

Second, let's talk about Kimi's "75% fixed-state." The state is only truly fixed-size if you have **a single sequence moving forward continuously while keeping only the latest state**. In a real serving system, however, you need prefix caching, recovery from intermediate positions, and agent branching. That means you cannot simply keep the latest recurrent state—you need to preserve multiple intermediate checkpoints. While each checkpoint is fixed in size, the number of checkpoints grows with context length, checkpoint granularity, and branching. As a result, Kimi reduces the HBM working set for an active request, but it does not necessarily reduce the overall DRAM cache pool by the same proportion.

This becomes even more relevant in an agent swarm setting. A single task may spawn multiple agents, tool calls, and reasoning branches. Shared prefixes can be reused, but once branches diverge, each branch maintains its own recurrent state, the remaining 25% KV cache, and intermediate checkpoints for future recovery and further branching. In other words, reducing the memory footprint of each individual agent may actually enable the system to run more agents concurrently, preserve more branches, and support longer execution traces. The total cache footprint therefore may not decrease—and could even increase.

We also need to consider the enormous capacity and cost gap between HBM, commodity DRAM, and NAND. HBM should hold the hot working set that is actively being computed and is most sensitive to bandwidth and latency. It is simply not economical to keep every agent session, prefix checkpoint, and historical cache resident in HBM. A much more practical architecture is memory tiering: hot state stays in HBM, warm checkpoints and KV reside in CPU DRAM, while cold prefixes, inactive sessions, and long-term agent memory are offloaded to SSD/NAND.

Finally, I think GPU utilization is another critical angle. Agentic workloads and long-context tasks spend a significant amount of time outside active decoding—waiting for tool calls, synchronizing with other agents, planning the next step, and so on. If every KV cache remains permanently resident in HBM, a large fraction of GPU memory ends up occupied by inactive sessions, leaving less room for new active requests and ultimately reducing GPU utilization.

The value of offloading is therefore not just reducing HBM cost—it is about freeing scarce HBM capacity so that GPUs remain dedicated to active computation. When a session becomes inactive, its KV cache, checkpoints, or recurrent state can be migrated to DRAM or SSD, and then brought back into HBM when execution resumes. This kind of memory tiering is conceptually similar to CPU cache hierarchies or operating system paging: the objective is maximizing cluster throughput rather than keeping all data in the fastest memory all the time.

Now consider Agent Swarms, where a single workload may involve dozens or even hundreds of concurrent agents, each with its own context, checkpoints, and memory. Even if Kimi substantially reduces the working set of each individual agent, the more likely outcome is that the system simply runs many more agents concurrently—not that all state permanently resides in HBM. In that sense, I view Kimi as changing the division of labor between HBM, DRAM, and SSD, rather than eliminating the need for DRAM or NAND. As long as there remains a large capacity and cost gap between HBM and DRAM/SSD, memory tiering and KV offloading will continue to be fundamental building blocks of large-scale inference systems.

[付鹏的财经世界 @fupenglondon]

今天很荣幸作为新火集团首席经济学家受邀参与由 @Wikiexpo_global举办的 #WikiEXPOHongKong2026 ，我将今天讲的几个核心观点归纳发布如下：

一、流动性：全球资产的底层逻辑
首先第一块，先跟大家讲流动性层面。不管是哪一类资产，到今天为止，包括主流加密资产，本质全都和全球核心流动性挂钩。

2008年金融危机之后，全球流动性在2008到2021年走到阶段性顶峰。

流动性不能只看新闻里的加息、降息，它分三个维度，大家一定要记牢。加息降息只是利率曲线端的变化，不能代表完整流动性环境。我这边简单放了一张图表。
观察流动性可以拆成三件事：水池里的水量、水池水温、池内资金压力分布。底层逻辑可以简单理解成P/Q×G。

这点很关键，专业视角看流动性，可以从利率端、利率曲线、美联储资产负债表、公开市场操作等角度跟踪。

但还有更简易的观察方式：当前传统交易里，大家普遍把比特币这类主流加密资产，当作流动性强弱的先行指标。

[3X Long Labubu @labubu_trader]

Will be back to the US next week.

Talked to a few PMs during my trip in the last two weeks. I’d like to share some interesting findings:

Sentiment: Overall very panicked and confused.

Positioning:
1. Shanghai HFs are extremely long on memory names, partly due to the TRS restriction I mentioned a few weeks ago. They are quickly selling CN semis across the board and buying DRAM ETFs to lower margin pressure.
2. HK HFs are mixed and divided; bulls and bears are balanced.
3. US LOs are waiting—not about stock prices but still don’t believe LTAs can turn memory names from cyclical to growth valuations.
4. Macro HFs sold all of their memory/semi positions.

Interesting points from both sides:

Bulls:
1. Supply chain checks suggest prices and margins will remain higher for longer.
2. AI capex in 27/28 will grow much higher than most expected.
3. OAI/ATH’s ARR shows no signs of plateauing. Codex’s WAU is growing crazily right now.
4. Kimi K3’s tech report literally suggests every semi component is a bottleneck 😂
5. No macro risks; CPI/PPI much cooler.
6. Even if memory spot prices can’t go higher, these memory companies can do large buybacks or dividends to support the stock price.
7. OAI/ATH is hiring a large team of solution engineers to quickly build vertical solutions (finance/healthcare/legal) to find the next S-curve beyond coding.
8. Even if memory names fade, the entire semi sector will remain intact.

Bears:
1. Higher memory prices are not sustainable and will be demand destructive. Clients will push back on further price hikes, and even the government may step in to force massive production expansion.
2. Memory prices will peak in Q4.
3. No doubt on 27 capex, but 28 capex budgets are clouded.
4. Even if fundamentals are solid, the position is extremely crowded and Korean retailers’ leverage is a huge concern.
5. Even though CSPs’ capex planning is aggressive for 27, a large portion of deliveries will be delayed due to power supply constraints.
6. No intermediate story of fast AI application adoption like AI coding.
7. Higher prices and more LTAs during the upcycle can’t prove memory names aren’t cyclical anymore. We need to see resilience during the downcycle to prove that, like memory names keeping the lower bound of margins in a downturn.
8. Memory is the core of AI: if traded memory dies, then everything dies.
9. Memory has no difference vs. other commodities such as silver, oil, or lithium carbonate. When they peak, their narrative and fundamentals all look fucking good 😄

[kaize @0x_kaize]

Codex has been eating your SSD

For weeks. Through a logger nobody opted into.

The bug: TRACE-level SQLite writes hammering ~/.codex/logs_2.sqlite around the clock. One dev measured 37 TB written in 21 days.

Annualized - 640 TB/year.

A typical 1 TB SSD is rated for 600 TBW. That's your entire warranted lifespan burned in under 12 months.

OpenAI shipped fixes in 0.142.x on June 22 - cut writes by ~85%. But the third PR only landed in 0.143.0 alpha, and r/codex is still filling up with the same reports weeks later.

One user: Samsung 990 Pro, rated 600 TBW, dead at 60.
Another: SSD failed at 3% of expected lifespan. Another: 0.5 TB written every single day.

If you run Codex 24/7:

- Update now
- Check SMART (smartctl or CrystalDiskInfo)
- Any wear already logged is permanent

Hardware consequences from software bugs won't be rare anymore.

[168X @168X_Fortune]

https://t.co/srKXiH7fEZ

[Viraj Patel @VPatelFX]

⚠️ Waller put a lot of emphasis on inflation breadth. June CPI was undoubtedly soft from a breadth perspective - only 43% of the basket running above 2.5% annualised inflation (lowest since Feb '25). 47% of the basket saw -ve %MoM prices... the most since Aug 2024. Doves win $USD

[Ariston @Ariston_Macro]

1）Ken Griffin 将 Citadel 在疫情后极早恢复每周五天到岗视为过去七年最重要的管理决策之一。人类是社会性动物，我们通过学徒式传帮带学习，导师关系直接影响个人成长。他认为远程办公对美国30岁以下人群就业机会减少的影响大于AI。早期返岗同时服务于LP业绩和人力资本长期强度。

2）他最自豪的另一件事是疫情初期帮助打通重症新冠患者实验性药物试验审批，并参与形成曲速行动的关键激励逻辑。疫苗有效性公布前，药企没有理由承担数十亿美元的预生产风险；政府先承担失败成本，将获批后的上市时间从额外三至六个月压缩到数天。他给出的结果是，美国投入数十亿美元，挽回数万亿美元GDP，并大约挽救50万条生命。这个案例的核心是用激励设计缩短供应链与决策链之间的距离。

3）中东和欧洲的战争表明，过去数十年的和平环境已不再是当前基准。标普500仍处历史高位，一项原因是美国对能源冲击具有一定隔离。中国削减原油需求的幅度超出Citadel大宗商品团队预期，地区LNG和原油货物仍间歇性外流，油价因此维持在100美元刚出头。他引用的对照情景是，海峡关闭且战事发展到当前阶段，多数估计会将油价放在接近200美元/桶。

4）过去十年美国经历了新一轮数字革命，AI又加快了这个进程。AI是这场技术革命的一部分，只是其中一部分。Griffin曾让四五位跨国企业高管分享AI如何改造业务，他们讲述的显著生产率提升实际来自机器学习、优化、数字化和广义技术投资。管理层对AI的热情和更大预算仍能帮助CTO推进真正改善利润的项目。美国企业盈利创历史新高，过去12个月的盈利增长足以使估值倍数下降，这是标普500高位的基本面支撑。

5）Citadel团队搭建的智能体系统可阅读金融学术论文、复现和核验发表结果，再完成样本外测试。原本需要年轻硕士或博士六至八周完成的一篇论文，平均只需两至三小时。这项突破直接进入高技能知识工作，并将两三年前被认为超出AI能力的任务变成当前工具。Citadel没有因此裁员；优秀人才可以将释放的时间用于攻克更多问题，几个新发现就可能为基金创造巨大价值。

6）AI对人力资本和企业竞争产生两组同时发生的后果。翻译等专业工作面临实质性转型压力，国家需要利用高等教育帮助劳动者快速重训。竞争护城河正以闪电般的速度被填平，智能体系统可以让只有少数员工的初创公司完成原本需要30至40人的工作。Griffin预期未来几年将迎来创业活动的黄金时代，小团队以前所未有的速度推出业务并挑战现有龙头。

7）股票多空业务的技能核心不会完全改变，最有价值的判断将向长期迁移。信用卡消费等另类数据已能帮助投资者判断星巴克、麦当劳等公司当季营收，优秀人才与AI又进一步提高了对当下数据的理解和筛选效率。季度盈利超预期判断在过去十年已明显变难。未来真正稀缺的PM能力是识别哪些公司正在创造能够改变社会的变革性产品，并看清未来数年将如何展开。

8）机器学习已在Citadel Securities的定价和风险管理中使用十年，Transformer等新模型继续提升这些能力。社会每天的AI工具使用已经让几乎所有可调配算力持续满载，获取算力变成谁愿意支付最高价格的问题。单位算力价格高于两三年前的合理预测，大型做市商每年已投入数亿美元。算力成本通胀会加快行业分化：高利润率业务可以吸收成本，低利润率业务会丧失承受能力。

9）Griffin将中国定义为全球最具创新力、增长最快的经济体之一。他在访谈中引用一项未具体说明来源的统计，称中国在约74或75项最重要技术中的67至68项处于领先，涉及太阳能、电动汽车电池和多个量子技术领域，学术论文发表也已领先。14亿人口、对教育的高度重视和更多STEM毕业生，正在形成争夺高附加值和高知识产权产业所需的人才基础。美国过去50年在创意、创新和新产品开发中的主导地位正受到威胁。他认为这是冷峻的经济现实，美国最重要的应对手段是教育年轻人，提高竞争、创新和解决问题的能力，关税不是首要答案。

10）台海是中美紧张中最危险的地缘政治焦点。Griffin引用的粗略估算是，美国失去台湾半导体供应后，GDP可能在六个月内下降8%，经济会迅速进入前所未见的大萧条。波音飞机、大部分新车和消费电子产品将在六个月左右停止生产，因为台积电芯片广泛存在于高端产品。美国作为全球重要出口市场陷入失速，也会向中国经济传导严厉冲击。台海军事升级将形成一种非常糟糕的均衡，各方都无法获胜。

11）投资者对中国风险的处理方式必须结合自己所在国家。台湾遭封锁后，全球制裁和政策行动很可能无法再形成统一阵线。欧洲是否加入美国阵营，比两年前更不确定。中东国家因中国是其石油的巨大买家，很可能试图扮演瑞士式的中立角色。同一个台海尾部事件对不同资产的传导路径，取决于投资者本国是否属于美国影响范围。

12）AI的能源需求要求美国重新拥抱核能，并把小型模块化反应堆作为重要路径。Griffin认为核能几乎没有碳足迹，在已使用的能源中致死率处于最低一组，水电造成的死亡高出数个数量级。他对当前风光路线更为批评：太阳能电池在中国西部依赖燃煤生产，他给出的能源回收期约为七年；风机叶片寿命约20年，碳纤维材料在结构强度不再合格后仍难以降解。核聚变是长期终极解。在核聚变或更广泛核能落地前，美国可以依靠数十年的低价天然气供应，天然气也已帮助美国降低碳排放。

13）数据中心必然会在世界某地建成，政策问题是将它们保留在美国还是让美国每年向海外支付数百亿至数千亿美元获取计算服务。Griffin的解决方案是，数据中心开发商必须同时建设与项目需求匹配的发电能力，不将电力成本转嫁给美国消费者；发电设施并网以获得系统可靠性。这一路径同时回应本地反对施工的政治压力、电网可靠性和算力主权。

14）复杂尾部风险的管理工具是压力测试。先确定某个情景会在哪些位置损失多少，再判断损失能否承受。投资组合无法覆盖每一个可能的尾部事件，风险敞口需要持续维持在最坏情景仍可生存的水平。损失可以极端，必须可界定、可承受；机构仍在经营，仍有能力从低点反击。

15）Griffin将对冲基金行业的长期均衡资本成本估计为无风险利率加4%。行业回报低于该水平时资本流出，高于该水平时资本流入。近年行业整体跑赢资本成本，流入仍在继续；管理规模扩大会稀释有限的alpha。Citadel向LP返还250亿至300亿美元，目的是保持较高的净资产回报率，让多余资本转向更高效的用途。普通合伙人与LP的利益一致性同样关键：Griffin与其合伙人是基金最大的投资者，外部投资人需要判断管理人做的是资产管理生意，还是业绩回报生意。

16）Griffin将选股称为一门永不过时的生意；Citadel Securities在股票、期货和美国国债等多类产品中拥有两位数市场份额，并使用AI摘要高盛研究。他在数据中心讨论结尾半开玩笑地补充，也许可以建在太空。

[付鹏的财经世界 @fupenglondon]

【2026.7.8】当前美股最核心的结构性矛盾继续加深的裂痕

这四张比价图非常精准抓住了当前美股最核心的结构性矛盾：狭窄领导（narrow leadership）下的极端市场结构，正在与配置端的悄然调整形成背离；

左图：用整体SPX和其股息贵族指数来用于观察市场的防御/进攻配置

左下图中棕色线（S&P 500 与股息贵族比价）其实即使市场防御还是进攻的“温度计”，向下则是倾向于配置上整体进攻，且可以进一步的选择更强的资产放心，而向上则是对应防御配置偏好——当比价上升，意味着资金更愿意为确定性现金流和低波动买单，进攻性风险偏好在下降。最近棕色线出现回升的迹象，说明部分配置主体（尤其是机构）已经开始在结构最极端的时刻，悄悄转向质量与防御。这不是随机波动，而是典型的“暗中调整”信号。历史上，每当这种比价在极端位置出现背离（结构继续恶化，但配置已开始反向），往往是系统性再平衡的前奏（也可以用该比价来和市场波动率来做对比）。

右图：VIX / VIXEQ 比价真正的含义-“隐形不平衡”

我之前反复强调的这个指标，因为我认为VIX和VIXEQ背后是抓住当前市场结构危险化最关键的信息：VIX（标普波动率）被少数 mega-cap 科技/半导体严重压低（因为它们权重极大、动量强、AI 叙事支撑）。但是圈外资产（中小盘、传统行业、价值股）的实际波动率却在持续抬升，导致 VIXEQ（或等权/外围波动代理）相对走高。结果就是比价持续下降——这不是市场“平静”，而是波动率被人为压缩在极小的一个圈子里，而压力在圈外不断累积。这种结构一旦破裂，传导速度会非常快。因为杠杆和衍生品定价都是围绕“低 VIX + 高集中度”来构建的；

左下图是两组数据合并在一起看

市场结构和配置调整政策来说是正常是同步的，但是最近出现的现象则是结构进步极端，但是暗中配置调整则已经展开，我个人认为这已经逐步的临近“系统”不得不被迫再平衡的时刻（不分析A股，但是其变化结构基本会一样的节奏，甚至是更早）；

结构端：科技半导体权重进一步集中，圈外波动率扩散，比价继续下行。

配置端：股息贵族相对表现回暖，防御比价出现拐头迹象。

当配置主体（尤其是那些真正管理大规模资金的机构）意识到风险不对称时，他们不会等价格先崩，而是先在流动性较好的工具上做对冲或再配置（期货、期权、防御板块、现金）。而零售和纯动量资金还在追逐最后一段集中度行情；

波动率从外围向核心传导：VIXEQ 的上升开始带动 VIX 真正上行，而不是像现在这样被压着。

相关性崩溃式上升：之前高度相关的“AI 概念”内部开始分化，资金从最拥挤的 names 撤出。

宏观叙事出现裂痕：AI 资本开支的 ROI 数据、或就业/通胀数据，与当前定价的“只有少数公司能赚到钱”的假设产生冲突。

流动性与杠杆的连锁反应：低 VIX 环境下积累的杠杆（包括 vol-selling、structured products），在外围压力传导时被迫去杠杆。

我认为已经非常接近那个临界区域了。结构本身极端，配置端已经开始行动，但价格结构还在惯性运行时，留给市场的反应窗口往往比大家预期的更短。

[Damnang @damnang2]

I have made the following paid articles free.

I believe basic knowledge of optics, especially CPO, is something everyone should understand, so I decided to make all of my previously paid articles on this topic available for free.

I can confidently say that if you read all of these articles, you will be able to build your own conviction on CPO.

Please stop by my Substack, subscribe, and enjoy the articles below.

The War of Light Has Begun: https://t.co/AApOwRrrE2

The War of Light, Part2 - Who's at the Table, Who's Not, and Who's Hiding: https://t.co/NYIiSW9EDg

Why CPO Is Becoming inevitable? [CPO Special Part1]: https://t.co/dTuQLNYrjL

CPO, Fully Dissected [CPO Special Part2]: https://t.co/4pe27hwVbh

The Illusion of CPO [CPO Special Final]: https://t.co/D3dTDXOJ58

[Balder @Balder13946731]

https://t.co/lyH1t9IZBk

[Christopher L @Aznpr7de]

$FORM：HBM扩产里的早周期卖铲子

刚刚韩国正式加码，一万亿美元级别资金继续砸向AI、半导体和存储基础设施。

市场第一反应很自然：先买半导体设备龙头，比如 $AMAT $KLAC $LRCX。

这条线OK。设备龙头吃的是最大盘子、最高确定性，也最容易被资金先买。

我更想找的是另一层：

谁卡在更精确的HBM瓶颈上 - 没有那么拥挤、更干净、更有弹性，而且还符合@aleabitoreddit的打法？

$FORM/ #FormFactor 我觉得很有意思，是我现在排第一的HBM卖铲子标的。

> 瓶颈强度：高；HBM在堆叠前必须先做晶圆测试，FORM卡在这个关口。层数越高、良率越关键，提前筛掉问题晶圆的价值就越大。FORM的市场份额是世界第一，是第二名的2倍，全球只有三家。

> 故事传播：强；AI需要HBM，HBM需要良率，良率需要先进探针卡。这条逻辑短、硬、好理解，比宽泛的设备股故事更容易扩散。

> 业务纯度：高；FORM核心就是先进探针卡和晶圆测试。设备龙头吃整条capex，FORM吃更窄、更直接的HBM测试瓶颈。

> 客户验证：强；FORM直接贴着三星、SK海力士、美光的HBM扩产，SK海力士已经把FORM评为“Best Partner”。Q1披露 #NVIDIA 首次成为10%+客户，管理层披露后续将在不只networking，还包括GPU probe cards和CPO systems端合作。

> 收入兑现：更快；FORM在封装上游，扩产一启动，测试订单往往先动。相比很多下游HBM标的，它更早看到收入转换。

> 测试强度：上行；FORM的TAM不如前道设备大，但这轮关键是测试价值在变高。HBM4、先进封装和更复杂芯片，会推高测试密度、探针卡ASP和产品mix。

> 成长路径：清楚；Q1FY26收入创历史新高，DRAM/HBM是主引擎，Foundry/Logic也开始跟上。2026–2028继续看HBM4、Texas产能和存储超级周期，2030收入目标约$1.6B。

> 利润率弹性：真实；毛利率已接近49%，长期目标往55%走。收入增长如果叠加HBMmix、Texas产能和经营杠杆，rerate质量会比普通周期反弹更高。

> 市值弹性：高；约$10B市值 vs peers 400B起。机构持股已经很高，说明专业资金在场；retail 认知还没完全拥挤，后面research继续定调，增量买家还有空间。

> 扩展潜力：：高；HBM是第一段，后面还能接Foundry/Logic、先进封装、CPO和光子测试。故事可以从HBM配套，延伸到AI半导体测试基础设施。

总结：设备龙头是这轮存储capex最显眼的主线，$FORM更像藏在前端的精准卖铲子。

它的位置更上游，业务更干净，故事更容易讲清楚，市值也更有弹性。短期吃HBM探针卡需求，中期吃收入和毛利率上修，长期吃先进封装、Foundry/Logic、CPO和光子测试这些第二层扩展。

市场正在把$FORM从传统硬件周期股，重新看成AI存储基础设施里的测试瓶颈。

如果后面这些第二层空间继续被定价，它有机会从HBM配套股，升级成AI半导体基础设施里的核心卖铲子之一。

[minozero🍞 @minozerox]

https://t.co/VebzNAEFi9

[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

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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

[✧ 𝕀𝔸𝕄𝔸𝕀 ✧ @iamai_omni]

新上了个买方研报 skill，直接从 sec 官方拉原始文件分析，写得真的太好了，现在仓位变动都要先过一下 skill 心里才有底。

买方研报 skill 已开源，地址：
https://t.co/EPjGiVjJ8C

研报地址：
https://t.co/lygHD6tKAR

[Ariston @Ariston_Macro]

关于InP你需要知道的所有基本面内容：

1）AI 数据中心带宽上去，铜连接在距离、功耗和发热上受限，连接方式往光互联迁移；光互联需要激光器、调制器、探测器这些主动光器件；InP 是这批主动光器件的核心材料之一；InP 上游又回到铟和 InP 晶片/衬底。

2）InP 全称是 Indium Phosphide，磷化铟。Indium 是铟，元素符号 In；Phosphide 是磷化物，对应 P。它是 III-V 化合物半导体，铟来自 III 族，磷来自 V 族。

InP 是直接带隙材料，电子和空穴复合时能高效发光，适合做激光器。硅是间接带隙，做逻辑芯片和无源光路很好，做高效率光源不行。

InP 还适合 1.3/1.55 微米光通信波段，这些波段在光纤中损耗低，所以 InP 可以做高速激光器、探测器、调制器、放大器和光子集成芯片。AI 数据中心往 800G、1.6T、CPO/NPO 走，InP 主动光器件的重要性继续上升。

3）“InP 晶圆”就是制造底座。高纯铟和磷先做成磷化铟单晶棒，再切片、研磨、抛光，形成 2 英寸、3 英寸、4 英寸、6 英寸晶片，也叫衬底。后面在这个衬底上做外延层，再加工成激光器、探测器、调制器或 PIC 芯片。

晶圆不够，下游光芯片和光模块订单就没法兑现，所谓的6 英寸 InP 晶圆价格暴涨，交易的就是这个制造底座的稀缺性。

4）海外实际交易顺序很清楚。LITE 和 COHR 是主线核心，因为 Nvidia 今年 3 月分别投了 Lumentum 和 Coherent 各 20 亿美元，并给了多年采购承诺和未来产能访问权。LITE 的重点是 InP lasers、EML、光芯片、光模块和 optical circuit switches；公司预计 2026 年 laser chip shipment 是 breakout year，InP device capacity 继续增加。COHR 是更综合的光网络/激光/材料平台，Nvidia 锁的是 advanced laser 和 optical networking products。

5）AXTI 是最纯 InP 衬底 beta，投资者买的是其 InP substrates 用于数据中心 optical-networking 和 photonic components 的爆发需求；公司融资也是为了支持北京通美扩大 InP substrate 产能并用于全球出口。这个票最贴“6 英寸 InP 晶圆涨价”，但风险暴露也最明显，出口许可如果卡住，战略价值上升，出货节奏也可能受影响。所以 AXTI 是高 beta。

6）SMTC 是海外二阶补位。Semtech 收购 HieFo，HieFo 做高效率 InP optoelectronic devices，包括 lasers 和 gain chips，用于 optical transceivers、CPO/NPO。AAOI、CIEN、GLW 是更宽 optical basket。CIEN/GLW 在海外被当成 AI optical/networking 瓶颈交易，但它们不是 InP 纯标。AAOI是高速收发器和激光组件，下游需求弹性有，上游涨价压力也有。

7）A 股映射要分两条。第一条是 InP 晶片本身，云南锗业最直接。公司年报披露化合物半导体材料包括砷化镓晶片、磷化铟晶片；磷化铟晶片用于光模块器件、传感器件、射频器件；期末磷化铟晶片产能 15 万片/年，规格 2-4 英寸。年报还写，高速光模块规模化部署后，光通信领域磷化铟晶片需求快速增长。A 股里能直接讲“InP 晶片/衬底”的，云南锗业应该放第一梯队。

8）第二条是铟资源，锡业股份 2025 年报直接写“锡、铟双龙头”，都龙矿区铟资源储量全球第一，是全国最大原生铟生产基地；2025 年产品铟 119 吨，精铟国内市占 5.7%、全球市占 3.96%，国内原生铟占比 28.78%、全球原生铟占比 11.03%。

株冶集团年报披露锌冶炼过程中综合回收铅、铜、镉、银、铟、汞、锗等，主要产品里有铟锭。它不是像锡业那样有全球第一铟资源储量叙事，但“锌冶炼副产铟 + 铟锭”标签清楚，短线容易被资金选中。

中金岭南是第二组，公司披露综合回收镓、锗、铟、硒、碲、铋等“三稀”金属，2025 年有铟锭产量，但量级和纯度不如锡业/株冶。驰宏锌锗偏锗和铅锌资源，且锗业务结构有变化，适合关键矿产扩散，不该放 InP 主线前排。有研新材偏高纯金属靶材、高纯锗、半导体薄膜材料，是材料国产化扩散，不是这条 InP 的核心。