Leopoldasch

只有比其他人更能够反驳自己的观点，我们才算真正配得上自己的观点，做到客观理性。

[Macro_Lin｜市场观察 @LinQingV]

这段时间跟人讨论华为的τ scaling（时间微缩），发现讨论仅停留在字面，没有触及它的实质，大概因为不少朋友不是EE出身，不知道τ这个符号在电路里的经典含义。电路课上最早学的时间常数就是τ=RC，一段导线的电阻乘上它的电容，就是信号通过这段线所需时间的量级。线越长，电阻和电容越大，信号就越慢。在这套框架里，过去六十年的几何微缩被重新解释成时间微缩的一种实现方式，晶体管做小是为了缩短开关延迟，电路排得更紧是为了缩短金属连线、降低信号的传播延迟，几何微缩只是手段，压缩延迟才是目的。华为这套理论，就是当几何微缩走不动之后，换其他办法继续压缩延迟。

正好，何庭波那篇τ scaling论文前两天出了v2，内容从16页变成23页。我对比了两个版本，数据和结论均没有改动，补充的内容基本都在回应行业里对v1的几点质疑。主要有三个点值得聊聊。

最重要的一处，是给之前声明式的"能效提升41%"补上了测试证据。v1里这个数字没有基线也没有测试条件，是最容易被质疑追问的一点。v2补了一张完整的对比表。基线是2025年的Kirin 9030 Pro，两颗芯片采用同一成熟工艺节点，关键差异在于基线是传统平面设计，Kirin 2026把关键路径折叠到了上下两层晶圆。折叠缩短连线、压低互连延迟，关键路径上多出的时序余量直接转化为时钟频率上限的提升，1.1V供电下最高频率达到3.1GHz，比基线高13%。而"能效提升41%"出自另一个专门设置的工作点，降压到0.9V、降频到2.5GHz，与基线做等性能对比，25℃实测功耗为基线的0.59倍。从理论上估算也成立，动态功耗近似与电压平方成正比，供电电压下调18%，仅平方项就贡献约三分之一的降幅，再计入降频9%和折叠削减的连线电容，正好落在0.59附近。所以能效提升41%的准确含义是等性能下的功耗降低，本质是把折叠挣出的时序余量兑换成功耗的降低，能效比的提升来自逻辑折叠。此外，v2还附带一个数据，双层堆叠后功率密度反而比基线低5.6%。

第二处新增内容，回答的是同行最容易提的问题：3D堆叠早就有了，AMD的3D V-Cache、Intel的Foveros都在量产，你这个LogicFolding新在哪。要理解论文的回答，得先知道两层芯片之间怎么通信号，靠的是层间的键合点，作用类似连接上下两层的电梯。此前量产的3D堆叠，键合点平面间距在9微米到几十微米之间，算下来每平方毫米能安排一万多个连接，给一整块缓存接总线够用了，所以过去的设计方式是把完整的功能块整个搬到上层，比如AMD把一整块缓存叠在处理器上面，两层各自设计，中间用接口相连。但芯片内部一平方毫米里挤着上亿个晶体管，想让相邻的逻辑门一个在上层一个在下层，这个连接密度差得远。Kirin 2026把键合点的平面间距做到1.5微米，每平方毫米44万个连接，和芯片内部顶层金属导线的密度已经差不太多，跨层走一根线，和在芯片内部金属层走一根线，开销已经相差无几。到了这个程度，两层硅片在电路意义上就融成了一整块，EDA工具可以在逻辑门这个粒度上决定谁放上层谁放下层，交给算法做全局优化，设计自由度和以前完全不是一个量级。论文还解释了为什么不走另一条更激进的路线，直接在一层器件上面再制造一层器件。那条路层间连接最细密，但制造第二层需要高温，会损伤已经做好的第一层，目前量产走不通。

第三处是热管理。垂直堆叠会显著增加单位面积的热密度，下层硅片的散热路径还被上层遮挡，这是3D堆叠绕不开的第一个质疑，v1并未深入讨论。v2正面承认热管理仍是LogicFolding架构的关键挑战，给出的对策是热感知的划分与布图规划，设计阶段就把高功耗电路排除在折叠范围之外，并在结构上避免高功耗模块在垂直方向相邻，防止热点叠加。这套策略是工程师手工施加的约束，还是已经固化进内部EDA工具的自动流程，论文没有说明，只把多物理场的工具链明确列为未来十年最重要的一项投资。配合等性能工作点下功率密度低于基线5.6%的实测数据，散热问题算是有了正面回应。不过这套处理方法本质上是回避式的，堆叠层数增加到三层四层之后，可折叠电路的选择空间会被热约束持续压缩，论文没有展开讨论这个边界。

此外，v2还补了一张两层硅片键合界面的显微截面照片，并且明确写了用的是wafer on wafer混合键合。这个规格值得跟同行业比较一下，1.5微米间距的晶圆对晶圆混合键合用在量产逻辑芯片上没有先例，台积电SoIC目前量产间距是6微米，Intel的Foveros Direct是9微米，实属厉害。

对比完两个版本的论文，我还有两个问题。一个关于设备，这个规格的键合设备是谁供的，论文只说是跨供应商生态多年工艺开发的结果。另一个关于EDA工具，把两层硅片当一整块芯片做设计，市面上现有的EDA工具干不了这个活，论文承认这一点，只说方法学细节"几个月内发表"。可是频率表里，2027年那代3.39GHz的Kirin已经标注有实体芯片，说明这套工具在华为内部早就跑通了，而且至少跑通了两代产品。个人猜测，这套EDA是华为自己做的。欢迎了解情况的朋友聊聊。

[Leopoldasch @Wiman23]

@yanhua1010 测试版的，他解决了上个版本过热掉电的问题，可以看看抖音怎么讲的

[Leopoldasch @Wiman23]

整个 AI 扩张的"卡脖子点"在往下游迁移——从「买不买得到 GPU」→「有没有通电的机房」→「并网口排不排得上」。 芯片解决了，电没解决；电的核心又是那个并网口。

[Leopoldasch @Wiman23]

HBM 封在 GPU 里属 NVIDIA 的 COGS，单纯转嫁会稀释毛利率，要护住 75% 就得乘 4。这把「内存涨价」从供应商-超大厂的双边问题，变成被 GPU 厂放大器再放大一道的三层成本链。

[Satya Nadella @satyanadella]

https://t.co/vLmiBKTtX3

[Leopoldasch @Wiman23]

这篇最值钱的不是"$9.1M 这个数"，而是：
① 一张能自己重算的 per-GW 成本地图
② 一条"电力可能没那么紧"的反共识视角
最硬的落点 👉 存储超级周期：HBM4 翻 3 倍、CPU DRAM +320%、NAND 4 年涨 11 倍。
钱，在内存。

（仅个人记录，非投资建议）

[Leopoldasch @Wiman23]

🧵 一座 1GW 的 AI 数据中心到底要烧多少钱？

Bernstein 把 NVIDIA 下一代 Vera Rubin 拆到了螺丝级：$9.1M/机柜、$47B/GW。

但真正反直觉的不是"贵"，而是它推出一个结论——电力，可能没大家以为的那么紧。

往下看 👇

[Leopoldasch @Wiman23]

但别急着喊"电力见顶" ⚠️

这套 $9.1M / $47B 全绑在一个还没实现的内存价上（HBM4 从现价 $16.6 外推到 $48/GB）。

而且"电力 lag capex"本质是内存涨价撑出来的会计结果，不是物理定律——内存价一见顶回落（报告自己说 2027/28 会），结论就反转。

是视角，不是结论。

[Leopoldasch @Wiman23]

核心盯两个变量定方向——
① 巨头 capex 财报有没有松动
② CME 加息定价继续升还是回落。

景顺（赵耀庭）：亚洲科技股与美国半导体周期高度关联、同一供应链，AI 投资叙事在亚洲已高度集中——集中度放大波动，但科技硬件前景依然稳健。

卢塞恩资产管理（Mark Vilan）：本轮走势更像「头寸和动量策略平仓，而非对长期 AI 故事的重估」——关键需看巨头资本支出是否放缓。

城堡证券（Citadel Securities）：下一个重大风险是金融环境收紧，美联储或「很快」加息（AI 投资周期 + 能源趋紧 + 劳动力走强推高通胀上行风险）。

机构（证券时报）：A 股回调触发风格切换预期，建议「均衡配置」，警惕大盘高拥挤度带来的短期风格反转。

摩根士丹利：若风险偏好改善且美联储避免加息，美元料走弱（积极风偏 + 利率不升 → 美元偏空）。

[Leopoldasch @Wiman23]

全球科技股「时间差共振抛售」进入第二棒——美股周五（6/5）领跌后，亚洲周一（6/8）补跌且更猛，韩国 KOSPI 暴跌 8.29%（3 月以来最大单日）领衔半导体杀跌；但美股周一尾盘半导体强势反弹（INTC +11%、美光 +9.83%、费半 +5.6%），与亚洲形成「同供应链、反向走势」的罕见撕裂。本轮抛售的根因不是「降息预期落空」，而是市场开始定价「美联储可能很快加息」——AI capex 超级周期 + 能源涨价 + 劳动力强劲三股力量推升通胀上行风险，黄金应声崩跌（失守 4300、年内涨幅几乎回吐）。本周三晚美国 5 月 CPI（中金预测同比「破四」）+ 欧洲央行可能年内首次重启加息，是流动性收紧叙事的下一道关口。

[Leopoldasch @Wiman23]

【转发】
SK海力士驻日员工与咖啡聊天内容简要分享　 　
1. 内存需求太强劲，以至于给日本客户的分内存都没有了。　 给美国和中国客户供货后，就没有给日本的库存了。据说因此每次去日本公司拜访都要低头道歉，说“真是对不起”。　

2. 由于内存短缺，像任天堂这样的电子产品价格持续上涨中。　 不仅像南亚这样的公司，连Winbond这样的公司也在积极寻找内存货源。　 据说CXMT已经通过技嘉进入消费级产品市场。

3. 通过日本的CXMT韩国工程师听来的消息，CXMT的设计能力比想象中要出色得多。据说不是2-3年的差距，而是会进一步缩小。真是中国聪明的精英们不分昼夜地工作啊。　 韩国也需要警惕了。　 　

4. 内存价格持续上涨中……具体涨了多少比例无法透露，但确实在持续上涨。今天因为NVIDIA SoC内存供应减少的问题谷价下跌，但内存价格反而上涨，预计营业利润会持续上升。

[Leopoldasch @Wiman23]

每天都是被原材料价格涨价“涨”醒
【电子布价格涨幅达100% 电子布年内5轮涨价】
【全球70%PPE树脂供应中断 电子设备的“神经系统”印刷电路板价格大涨】

[Leopoldasch @Wiman23]

财报季结束，市场把重心放到了交易宏观上。
日本加息风险 + 美债利率高企不下 + 各国货币竞贬，正把全球宽松周期逼向尽头（Fed 12 月加息概率已升至 ~63%）。A 股也躲不开这层逆风。

本轮 A 股牛市的周期顶，可能正在成形。
最新 5 月中港资金流月报——国家队在 AI 狂欢里翻倍减仓、杠杆散户冲历史新高接盘。买盘质量，正在系统性下沉。

谁在卖：平准基金「用强势出货」
·国家队（CSI300 ETF ）净流出翻倍至 $21bn（4 月 $8bn）
·三大指数 ETF 合计 $27bn｜全境内被动基金 −$53bn
·关键是方向：国家队选在 AI/科技最猛时减支持。
（仍低于 1 月 峰值——是"退场"不是"砸盘"。）

谁在接：杠杆散户
· 两融 +7% → 历史新高 Rmb2.9tn
· 私募 AUM +Rmb386bn
· 散户小单日均净流入 Rmb33bn
· SSE 新开户 2.8mn
"谁在买这波 AI"——答案是越来越脆的边际买盘。

港股：增量腿被抽走
南向 5 月骤降 ~80%（$7.2bn → $1.6bn）；
5M26 累计 $34bn，仅为 2025 全年的 20%。
南向是港股核心增量买盘，单月近乎熄火 = 港股流动性边际明显转弱。

但别读成「全员出逃」（这点最关键）
两个反向细节反而让判断更扎实：
· 外资是"主动撤、被动还在买"，净流出仅 $0.5bn
· 机构主动调仓仍在加 AI 硬件/半导体（澜起/联想）、减消费（BABA/美团）
所以这不是恐慌出逃，是更阴的「分配 distribution」：在仍然拥挤的 AI 超配里，买盘悄悄换成了最脆的那批。

结论
最拥挤的赛道（资本品/AI 硬件超配 +9.7ppt）+ 历史新高杠杆 + 退场的国家队 = 教科书级顶部脆性。
去杠杆一触发，最挤的地方杀最狠——6/6 费半 −10% 就是预演。
不 call 精确顶点，但 risk/reward 已决定性恶化。
（个人观察，非投资建议）

[華爾街分析猿 @WSTAnalystApe]

原來 Google 最新的 Gemma 4，
不是把記憶體需求砍半。
是直接砍掉 —— 七成！
空軍又有藉口做空記憶體股。

錯過了記憶體史詩級大漲的，
準備好資金！