DanielRomero

$GOOG Kepala Infrastruktur:
“Prompt Gemini kini mengonsumsi setara dengan 7 detik tayangan TV.”

$GOOG memamerkan PUE-nya sebesar 1,09
Sangat mengesankan, sebenarnya

$GOOG Kepala Infrastruktur:
“Energi mungkin merupakan tantangan terbesar.”

$GOOG Amin Vahdat adalah pembicara yang sangat mengesankan
Perbedaan kualitas presentasi antara perusahaan Amerika dan Asia bagaikan dua dunia yang sama sekali berbeda
Bahkan ketika perusahaan Asia melakukan presentasi dalam bahasa asli mereka, mereka sering kali tidak menyampaikan informasi seperti yang dilakukan perusahaan Amerika

Hari resmi pertama SEMICON Taiwan
Tempat ini penuh sesak!
Stan-stannya sudah dipenuhi orang
$GOOG Amin Vahdat akan menjadi yang pertama melakukan presentasi

$AMD menyatakan DRAM 3D berikatan hibrida 17× lebih hemat energi daripada HBM yang menggunakan mikrobumps

$SKHY mengklaim peningkatan inferensi LLM hingga 5,15x dengan HBM khusus
Melihat lebih jauh ke depan, perusahaan sedang mengeksplorasi jenis memori baru:
- DRAM dengan komputasi
Ini akan memungkinkan DRAM melakukan komputasi tertentu secara langsung di dalam memori itu sendiri, sehingga mengurangi kebutuhan untuk memindahkan data bolak-balik antara memori dan prosesor

Menurut saya, tema yang paling banyak menarik perhatian di SEMICON tahun ini adalah:
1. Pengemasan canggih
2. Memori
3. Fotonika
Substrat kaca juga mendapat banyak perhatian. Saya tidak menduganya, tetapi orang-orang benar-benar antusias terhadap Unimicron
Perubahan suasana yang besar juga terjadi pada $AMD . Orang-orang benar-benar tertarik pada mereka

$AAPL menjadi perusahaan terbesar kedua di dunia berdasarkan kapitalisasi pasar pada 2026, meski nyaris tidak memiliki eksposur langsung terhadap AI, sungguh mengesankan
Tidak ada pusat data, tidak ada model AI terdepan, hanya ponsel dan laptop klasik saja

Unimicron mengatakan yield TGV masih rendah dan menargetkan produksi massal substrat berinti kaca pada 2029/2030

Kaca akan digunakan bersama lapisan build-up ABF dan PID, lapisan polimer isolasi
Transisi material substrat ini sangat penting bagi FOPLP

$LITE menyukai VCSEL untuk interkoneksi scale-up AI
Keterbatasan utama mereka adalah jangkauan

zNAND-O dari Samsung terlihat luar biasa
Kepadatan bit DRAM 10×, dengan bandwidth baca 7× lebih tinggi dan efisiensi daya baca 7× lebih baik dibandingkan flash konvensional
3D NAND dapat mengurangi banyak kapasitas memori dari HBM, khususnya untuk beban kerja inferensi yang tidak semua datanya memerlukan latensi setara HBM
Sampel pertama ditargetkan untuk 2028

AS memproduksi sekitar 450 robot humanoid pada 2025
China memproduksi 20.000
Jika produksi robot humanoid AS meningkat 1.000x dari sini,
Saham mana yang berpotensi memperoleh nilai paling besar dari pertumbuhan tersebut?