自我的天空

[DONS @dons_korea]

메모리 슈퍼사이클이 곧 끝난다고 보는 뷰가 늘었다.

논리는 대충 이렇다.

하이퍼스케일러가 비싼 가격에 무한정 사주진 않을 것고, 중국 메모리 공급이 풀리고, 테라팹 같은 수직통합이 들어오면 2028 컨센서스가 무너진다는 것.

그래서 지금이 메모리 주식의 피크아웃이라고 본다.

일부는 맞는 말이고, 메모리가 사이클 산업이라는 본질은 변하지 않는다.

가격이 꺾이면 이익이 사라진다는 것도 변하지 않는다.

다만 베어 관점이 착각하는 한 가지 가정이 있다.

"효율화가 일어나면 수요가 줄어든다."

쉽게 말하면.. 메모리가 비싸지니까 빅테크가 안 살 것이고, 성능이 좋아지면 적게 사도 되니까 결국 수요가 감소한다는 시각.

그런데 역사적으로 보면 정반대였다.

효율화는 수요를 줄인 적이 없다.

항상 파이를 키웠다.

90년대 인터넷이 처음 깔릴 때.. 회선 속도가 빨라지자 무슨 일이 벌어졌나.

사람들이 인터넷을 적게 쓴 게 아니라 영상까지 보기 시작했다.

데이터 사용량이 곱셈으로 늘었다.

2000년대 모바일도 같았다.

통신 단가가 내려가자 사람들이 통화를 줄인 게 아니라 모바일 인터넷, 스트리밍, 영상통화를 같이 쓰기 시작했다.

클라우드도 마찬가지다.

컴퓨팅 단가가 내려가자 기업들이 서버를 안 산 게 아니라, 클라우드 위에 SaaS, 빅데이터, 머신러닝까지 올렸다.

경제학에는 이걸 부르는 이름이 있다.

제번스 역설.

자원의 효율이 좋아지면.. 자원 사용량이 줄어드는 게 아니라 오히려 늘어난다는 법칙이다.

19세기 영국에서 증기기관 효율이 좋아지자 석탄 소비가 줄지 않고 오히려 폭증했다는 데서 나온 개념이다.

이 법칙이 지금 AI에서 그대로 작동한다.

HBM3 - HBM3E - HBM4로 가면 대역폭이 1.5~2배씩 뛴다.

같은 GPU 한 대가 처리할 수 있는 토큰 수가 그만큼 늘어난다.

토큰당 비용이 내려간다는 뜻이다.

그렇다면 베어 시나리오대로 빅테크가 메모리를 덜 살까.

반대다.

토큰당 비용이 내려가면, 지금까지 AI 쓰기 비싸서 망설였던 곳들이 더 많이 들어오기 시작한다.

더 긴 컨텍스트, 더 복잡한 모델, 더 많은 사용자가 가능해지는 것이다.

시장 파이가 통째로 커진다.

추상적으로 들리니까 현장 얘기를 해보면,

처남이 램리서치 7년차다.

얼마 전 전화가 왔는데 사장이 직원들한테 2030년까지 자사주를 팔지 말라고 강조했다고 한다.

램리서치가 어떤 회사냐. 메모리 반도체 장비, 그중에서도 식각 증착 핵심 공급사다.

회사 사장이 직원한테 자사주를 2030년까지 들고 있으라고 따로 강조하는 건 그냥 던지는 말이 아니다.

회사 내부에서 보는 메모리 자본지출 사이클의 끝이 2030년보다 한참 뒤라는 신호다.

베어가 그리는 "2027~2028 피크아웃" 시점이랑 얘기가 다르다.

내 경험도 같다.

음악 관련 AI 플랫폼이랑 MOU 맺고 기업용 버전을 쓰고 있는데, 내년 연 사용료 예산을 또 올려야 한다.

업체가 직접 이유를 말했다.

"서버 운영비, 그러니까 토큰 사용량이 계속 늘어나서 데이터 사용료를 올릴 수밖에 없다"는 것이다.

다른 산업의 AI 플랫폼 쪽 사람들 얘기도 같다.

고객 기업이 새로운 AI 모델을 계속 요구하는데, 결국 가장 큰 문제가 서버 운영비라고.

이게 뭘 뜻하느냐...

AI를 이미 잘 쓰는 집단이 더 깊고 더 넓게 쓰고 있다는 것이다.

도입 단계의 수요 증가가 아니라, 정착 단계에서의 사용량 폭증이다.

한 번 AI를 업무에 쓰기 시작한 회사는 멈추지 않는다.

더 긴 컨텍스트, 더 많은 사용자, 더 복잡한 모델로 계속 확장한다.

제번스 역설이 현장에서 그대로 작동하는 모습이다.

AI 단위 비용이 내려갈수록 사용량은 줄어드는 게 아니라 곱셈으로 늘어난다.

그래서 메모리-GPU-전력 수요가 같이 곱셈으로 늘어난다.

그러니까 베어가 그리는 "비싸지면 빅테크가 안 산다"는 시나리오는 한 가지 핵심을 ��친 그림이다.

빅테크는 비싸도 산다.

안 사는 게 비합리적이라서가 아니라, 사는 게 더 합리적이라서다.

효율화가 토큰당 비용을 낮추고, 토큰당 비용이 낮아지면 AI 활용 범위가 더 커지고, 활용 범위가 커지면 또 더 많은 메모리가 필요해진다.

이것이 끊이지 않는 한 사이클이 끝나기 어렵다.

중국 공급 얘기도 한 단계 들어가야 한다.

CXMT가 DRAM 1위로 올라왔고 YMTC가 NAND 증설 중이라는 건 맞다.

그런데 중국이 들어오는 영역과 빅테크가 사는 영역이 다르다.

CXMT는 DDR4와 일부 DDR5 같은 범용 메모리에서 양산 중이다.

YMTC는 NAND다.

빅테크가 AI에 쓰는 건 HBM, 첨단 DDR5, LPDDR5X다.

이 두 영역 사이에 기술 갭이 상당히 크다.

CXMT가 HBM 양산까지 가려면 EUV 장비 제약, 1c 노드 수율, TSV 패키징... 다 미국 제재 라인 안에 묶여 있다.

최소 2~3년, 아마 5년 이상은 더 걸릴 것이다.

그래서 베어가 그린 "중국 공급 풀어 가격 붕괴" 시나리오는 범용 메모리에선 가능해도, HBM과 첨단 DRAM에선 2028까지 거의 영향 없다고 봐야 한다.

그리고 메모리가 그렇게 쉽게 만들어지는 기술이 아니다.

TSMC가 파운드리 생태계 만드는 데 30년 걸렸다.

SK하이닉스가 HBM에서 지금 자리 잡는 데 10년 넘게 걸렸다.

베어 ��점에 묻고 싶은 게 하나 있다.

인터넷이 빨라졌을 때 데이터 사용량이 줄었나?

클라우드가 싸졌을 때 서버 수요가 줄었나?

��마트폰이 보편화됐을 때 통신 인프라 투자가 줄었나?

답은 다 똑같다.

효율화는 한 번도 시장 파이를 줄인 적이 없다.

항상 파이를 키웠다.

AI에서도 같다.

토큰당 비용이 내려갈수록 AI를 쓸 수 있는 산업이 늘고, 한 회사가 쓸 수 있는 범위가 늘고, 결국 더 많은 메모리가 필요해진다.

베어가 그린 "효율화 = 수요 감소" 등식은 역사적으로 한 번도 성립한 적 없다.

이번에도 다르지 않을 것이다.

[Lip-Bu Tan @LipBuTan1]

This week, I was honored to deliver the Computex 2026 keynote in Taipei. From silicon to systems to software – Intel's vision for the future of computing spans across Personal Computers and Edge devices to Data Centers and Intelligence Centers. Thank you to the many colleagues and friends who joined me in presenting this vision. It was wonderful to reconnect with so many customers, partners, and longtime friends on “Silicon Island.” Thank you for your support. We are just getting started on our journey to build a new @intel.

[Leo Edge @LeoCapital_01]

Ignore $QS price action for a second. Look at who they're hiring.

In 2026, @QuantumScapeCo quietly rebuilt its leadership for a completely different company than what it was 12 months ago.

Board additions:

→ Geoff Ribar (Jan): ex-CFO of @nvidia and @Cadence Design Systems. Currently sits on MACOM and Everspin boards. Cadence is the gold standard of IP licensing in semiconductors. You don't add this person unless you're building a licensing revenue engine.

→ Dr. Ross Niebergall (Mar): ex-President of Aerojet Rocketdyne, ex-CTO of @L3HarrisTech , ex-VP Engineering at @Raytheon , ex-CEO of Thales-Raytheon Systems JV. This isn't a token defense advisor - this is someone who has commercialized technology into defense primes for decades.

Board departures:

→ Founder Jagdeep Singh off the board entirely. @VW -connected directors Leohold and Huppertz gone. The old guard is out.

Exec hires:

→ Shahar Noy hired as VP/GM - came directly from @MediaTek 's data center AI infrastructure division. You don't poach a data center silicon exec to sell EV batteries.

→ Actively hiring Commercial Counsel (6+ yrs, STEM background, licensing focus) and a licensing product strategy role to define $QS 's value proposition for technology transfer customers.

→ COO expanding the Legal & Corp Dev team.

$QS is transitioning from a founder-led, @VW -centric R&D company to a multi-vertical licensing platform. The board now has IP licensing DNA (Ribar/@Cadence ), defense commercialization DNA (Niebergall/@L3HarrisTech /@Raytheon ), and the exec team has AI data center infrastructure DNA (Noy/@MediaTek ).

They're not hiring more battery scientists. They're hiring the people you need to close licensing deals in defense, AI infra, and automotive.

Companies tell you who they want to be by who they hire. This is the signal.

$QS thesis getting stronger!

[Teng Yan @tengyanAI]

Let me explain what I mean: The CPU bull case is also a memory bull case.

NVIDIA’s Vera CPU uses LPDDR5X, the low-power DRAM family originally built for smartphones.

Sounds harmless until you size it out..

A premium phone might carry ~16GB of LPDDR. A single Vera CPU can carry up to 1.5TB. At rack scale, NVIDIA is effectively pulling phone memory into AI infrastructure.

That is the non-consensus risk.

DRAM is already in one of its tightest markets in years. DDR5, HBM, and LPDDR5X are all tightening at once. The old hierarchy where HBM was scarce and conventional DRAM was abundant is breaking down.

The obvious beneficiaries are Samsung, SK Hynix, and Micron. But $MU has one of the cleanest Vera-specific reads through SOCAMM2 modules for Vera Rubin systems.

More CPUs = more memory.

This is why I don’t think the memory trade is done. The AI CPU cycle could stretch the DRAM upcycle well beyond a normal boom-bust cycle.

[康客 @kangke666666]

如何吹出古法手哨？

双手十指交叉紧扣，掌心相对贴紧，封严手掌所有缝隙，只在拇指根部留出细小气孔。

嘴巴轻抿凑近气孔，平稳匀速向内吹气，吹不出声响就微调手型、气孔大小与吹气角度，反复调整直至吹响即可。

[比特币橙子Trader @oragnes]

卧槽！真心强烈推荐所有人，不管你是刚入股市的散户，还是在职场和创业中苦苦挣扎的打工人，只要你想在剧烈波动的周期里活下来、甚至抓住跨越阶层的红利，都去狠狠刷一遍 Citadel 掌门人、华尔街顶级对冲基金巨鳄 Ken Griffin 的这场 21 分钟超神访谈！

他直接把普通人与顶级资本在“认知韧性”和“宏观生态选择”上的巨大天堑彻底讲透了！

这绝对是降维打击级别的认知。内容深度直接拉满，它根本不是空洞的财富自由鸡汤，而是用掌舵全球顶级资本 35 年的血泪经验，换来的三重顶级实操干货：

1、撕碎完美滤镜，接受 53% 胜率的恐怖“容错”游戏

别再迷信什么百发百中的交易神话！他极其残忍地戳破了华尔街的底牌：即便是 Citadel 里全世界最聪明的大脑，胜率最高也就只有 53% 到 54%！

他直言，如果一个外科医生的病人有一半死在手术台上，他绝对会崩溃；但在商业和投资的修罗场里，你每天都要面对大量的失败。智商仅仅是入场券，真正能让你活下来的，是每次被打趴下后，能够立刻爬起来、冷血做出下一个决策的绝对韧性！

2、资本永远逃离“失败地带”，重仓押注“乐观生态”

别在泥潭里耗死你自己！他极其果断地讲述了为何抛弃深耕 30 多年的芝加哥，带着天量资金逃往迈阿密。当芝加哥的饭桌上充斥着对治安崩溃和失败政策的抱怨时，迈阿密的人们却在兴奋地讨论明天和未来。

对于普通人和创业者来说，把你的人生和资产强行绑定在一个充满活力、相信未来的乐观环境里，比你个人的埋头苦干重要一万倍！

3、终结佛系躺平，用极致的“Hustle”捡漏时代的财富

面对宏观经济的迷茫，他极其生猛地抛出终极底牌：把绿卡直接钉在每一个顶尖国际学生的毕业证上！财富 500 强和顶级 AI 独角兽的底层驱动力，永远是那些极其渴���成功、极度拼命的“破局者”。

在这个存量厮杀的时代，“Hustle”（极致拼搏）根本不是口号，而是去无情地捡走那些在原地等待的人留下的所有机会。如果你不拼，绝对会被那些比你更饿的人无情踢出局！

连很多核心圈的资深投资人和创业老炮目前都还没彻底悟透这套生存法则。别再整天碎片化刷短视频浪费时间了，赶紧先点赞收藏存下来，抽个 21 分钟静下心完整看一遍。

看完你绝对会觉得头皮发麻，彻底弄懂怎么在极其残酷的真实世界里打造极强韧性、抢占最优生态，绝对是你这周回报率最高、最颠覆认知的一次学习！

[ImNotHarsh | 📈💸 @imnotharsh]

$INTC Intel Technicals 5/16

Saw a lot of folks thinking it's over on Intel. But, I think this sentiment is just followed by price and people have never experienced what price discovery looks like. So, bringing in isoptropic trend lines to help visualize if trend can be validated. The pullback looks like a healthy (though violent) shakeout after the parabolic run from $40s to $133.

- Closed at $108.77 (-6.18% on heavy volume)
- Big red candle, but has the look of a hammer candle (long lower wick, small body) after a strong run-up. This often signals rejection of lower prices and potential continuation if it holds.
- ST-EP06: Consensus: 5/6 UP, still very strong multi-timeframe agreement
- ICS Angle: +17.7° is decent and improved from earlier readings (moderate strength)
- The Channel Positioning is important here. Price is deep in the bullish channel (15% from floor, 85% to ceiling). It’s in Price Discovery mode but pulled back near the upper half.
- The green channel is still sloping higher with expanding lines.
- Price couldn't hold the fib support, but it says very little on its own. What it did hold was the 20ema and that says a lot combined with increasing volume
- RSI: 62.25 is now healthy, not overbought
- EMAs: Price remains well above all major EMAs (20/50/100/200)

The weekly is a stronger sense of the bullish trend:

- 6/6 UP, perfect consensus across all time scales. This is the most bullish reading possible on the indicator.
- ICS Angle: +16.7°, now decent strength (moderate, not explosive but solid for weekly).
- Still deep in the long-term bullish channel; 66% from floor, 34% to ceiling. It had a “failed breakout down” but held inside the channel.

Key Levels:

Support: $100 – $105 (major Fib and channel support)
Resistance: $118 – $125 (previous highs)

A break out of $114 back above the fib resistance and then a stronger push to $120 will validate and push Intel into $150.

This could sound crazy, but Intel could see $160 by July and $175 - $200 by Midterms (if not earlier). Book it.

Long. Live. Intel.

[0x鸣人 @LuBtc888]

如果有人叫你在2017年卖掉房子，在2019年购买黄金，你会怎么看待这个人是预言家还是穿越者？

但其实早在十年前就有人告诉你要这么做了，他就是：周金涛。

当年他靠着康波理论留下了各种各样的预言。

比如07年他提前预判了08年的次贷危机，2013年在全民地产热中，他又提出了房地产周期拐点论，现在回头看看，都在应验。

他之所以能够看懂趋势，预测未来，只不过是因为他掌握了一个经济学领域的大杀器，那就是康波周期。

在富人圈子里流传着一个人人皆知的秘��，那就是人生发财靠康波，而不是靠机械的努力。

那他又是怎么预测2026年的呢？

[自我的天空 @skyself_wang]

https://t.co/WQ1l6da6lM

[财经数据库 @caijingshujuku]

收藏！必须多看几遍的好视频：
这是MIT麻省理工关于家族财富传承的一堂课。
关于钱的底层逻辑、复利的真正威力、怎么打造能穿越周期、能长久留存的资产，这堂课教你的东西。

比你在对冲基金、投行、任何顶级金融机构��摸爬滚打10年，学到的都要多、都要透。

华尔街教你的，永远是怎么给老板、给机构打工，帮别人赚钱；
但这堂课教你的，是怎么为自己铺路，打造真正属于你自己的、能持续生钱的资产。

看不懂的SOL

[桃桃 AI 分享📓 @TaoTaoOps]

🚨 突发：Claude现在可以为你打造一个月赚1万美元的完整AI YouTube频道。

完全免费。

这是7个提示词，90天内从0到变现频道：

[DogeDesigner @cb_doge]

Elon Musk turned down all shares when he left OpenAI because he believed nonprofits are not meant for self-enrichment.

"The reason I founded OpenAI was because I was concerned, based on my conversations with Larry Page, that he was not sufficiently concerned about the dangers of AI. At my birthday party, he, in front of a large group of people, called me a speciesist, for favoring humanity over computers. So after that, I was like, We got to have some counterbalance to Google, because Larry doesn't seem to care if humans make it or not.

So I thought, what's the opposite of Google? It would be an open source nonprofit, and that's where the word open, in OpenAI comes from. It means open source.

I provided all the money, recruited the key people, and taught them everything I know. I actually even got them to deal with Microsoft.

And for all that, I did not seek any financial reward whatsoever. The reason I actually took down the offer for shares is because, I mean, I felt like what are the shares, and why like nonprofits supposed to have shares? Nonprofits are not supposed to be self enrichment, so that's why I turned on the offer of shares."

— Elon Musk

[自我的天空 @skyself_wang]

https://t.co/2E5nngookN

[Terry Chen @hackbearterry]

對 $TSLA Q1 財報的一點淺見

[0x进击的水豚 @crypto_oldk]

GROK是天才股票交易员

大多数人不知道如何使用它

这里有8个提示来解锁股票交易自动化

[另一面 @OtherSideBJ]

股友们，马斯克彻底疯了。他把一只价值万亿美元的手，拆开拍照、画图纸，然后直接扔到了互联网上。5份核心专利，22个自由度，25个仿生肌肉，全部公开。这只手，占了整台机器人60%的技术难度。全世界做了几十年，都做不好的东西，他做好了，然后告诉你来抄。
机器人跑步不难，波士��动力10年前就能后空翻。
但你让他拿起一颗葡萄不捏碎，
拧开一瓶矿泉水不撒，
把一颗螺丝拧进一个孔里不滑丝，对不起，全球没有一台机器人，能在工厂里稳定干这个活。

腿是交通工具，手才是生产力。没有手机器人，就是一个会走路的摄像头。有了手，他就是一个不要工资、不会累、24小时不停的工人。

5份专利，我全看了，给你翻译成人话：特斯拉干了一件所有同行想做但没做成的事——把手掌掏空了。25个电机全部塞进前臂，手上只剩骨头和筋。

每根手指，用3根仿生肌腱，从前臂拉过来，跟你胳膊里的肌腱一模一样。肌肉在前臂收缩，肌腱穿过手腕，拽着手指弯曲。

最地狱的工程在手腕。几十根缆��，要穿过一个能上下、左右转动的关节。手腕一转，缆绳长度就变，张力就乱，手指就失控。

特斯拉设计了一个转换窗口：缆绳进去的时候横着排，出来的时候竖着叠，让每根缆绳死死贴住旋转轴心，两个方向的干扰全部压死。

手指关节更狠，不要轴承，不要齿轮，直接用柔性复合材料——能弯不能拉，能动不能偏，更轻更薄，不用润滑，不怕磨损。

最关键的，能上流水线，大规模生产。一句话，这不是实验室里的玩具，这是一只为100万台量产而设计的手。

马斯克的时间表：2026年夏天，加州工厂开产，年产能100万台；德州工厂远期1,000万台；上海工厂已确认参与。单台成本目标2万美元，不到15万人民币，比一辆Model 3还便宜。

你想想这个画面：一个美国家庭，花一辆车的钱，买一台永远不累、永远不请假，能做饭、能扫地、能搬货、能护理老人的人形机器人。这不是科幻片，这是马斯克写在财报里的量产计划。

当然，马斯克的时间表打五折是传统。但就算打完折，50万台，也足以把整条产业链炸上天。

图纸公开了，等于给全球供应链发了一张购物清单：25个线性驱动器，要42个关节，要减速器。每根手指，要微型电机和力传感器。谁能造，谁就吃肉。

霍普集团，特斯拉官宣一级供应商，执行器和结构件直供Optimus，绑定最深，确定性最强板块，定海神针，唯一姓“特”的标志。

三花智控，特斯拉官宣一级供应商，从汽车热管理无缝跨到机器人。25个电机挤在前臂里，散热就是命门，这就是三花的���。

绿的谐波，谐波减速器全球前三。22个自由度，每个关节都要减速器，单台用量超14个，百万台量产，就是十几亿颗减速器的增量。

北特科技，行星滚柱丝杠龙头。前臂那25个线性驱动器，每一个都靠丝杠，把旋转变成直线运动，来拽动机械件。没有丝杠，手指一根都动不了。单台价值量过万，百万台就是百亿级市场。

兆威机电，微型传动龙头。灵巧手核心，手指末端的精密控制、拉绳张力调节、指尖角度微调，全靠微型齿轮箱。兆威的模组精度和尺寸控制，行业第一。它是灵巧手细分赛道的稀缺标的。

柯力传感，六维力传感器。手要像人一样感知，捏鸡蛋知道多轻，拧螺丝知道多紧，靠的是指尖力觉。每根手指，至少一颗多维传感器，单台超20颗。

马斯克，把造机器人最难的那60%，撕开给全世界看。意思很明白：我已经解了，你们随便��。

5份专利公开，不是慷慨，是宣战。技术壁垒不在图纸上，在量产的速度上。谁先把100万台造出来，谁就拿走这个万亿市场。

但对散户来说，最危险的不是看不见机会，是看见了太兴奋。这条赛道终局价值万亿，没人怀疑。但从图纸到百万台量产之间，还隔着无数个季度的业绩真空期。

概念炒到天上容易，利润落到报表上很难。

记住一句话：马斯克的梦想是10年的，你的账户是每天的。别拿短线的钱，去赌长线的故事。

觉得有价值，请点关注。后续我一条一条拆解，每条赛道的产业链、龙头企业，把核心机会和风险讲透。

[Huan @Huanusa]

马斯克曾说：
如果今天我重新变成穷光蛋，
我只需要做这三件小事，
用第一性原理拆解一切，就能重回巅峰！
不需要靠运气，不需要靠人脉。

超有价值的三分钟视频，必刷！

[墓碑科技 @mubeitech]

马斯克在财报电话会上亲口承认：特斯拉 HW3 硬件，撑不起无监督的完全自动驾驶。

之前还说能行，到底卡在了哪里？

卡在内存带宽。
相比新一代 HW4，旧版 HW3 的内存带宽只有可怜的八分之一。
跑自回归 Transformer 模型时，内存带宽就是那个死穴。
差了八倍的物理鸿沟，没法只靠写软件代码来填。

那掏了真金白银买 FSD 的老车主怎么办？
特斯拉给出了两个方案。
要么拿个内部折扣，直接以旧换新换成搭载 AI4 的新车。
要么接受车辆大手术。

这个手术不光要掏空旧电脑，连全车摄像头都得一块拔掉重装。
普通的售后服务中心根本处理不了这种工作量。

所以特斯拉要在各大城市直接建微型工厂。
拉起多条生产线，用流水线作业给老车换脑。

从长远看，所有 HW3 车辆都必须全部完成物理改造。
只有升级到 HW4，才能拿到进入 Robotaxi 车队的门票。
自动驾驶的尽头，终究是一场残酷的硬件淘汰赛。