DanielRomero

$GOOG Trưởng bộ phận Hạ tầng:
“Một prompt Gemini hiện tiêu thụ lượng năng lượng tương đương 7 giây xem TV.”

$GOOG phô diễn chỉ số PUE 1,09
Thực sự rất ấn tượng

$GOOG Trưởng bộ phận Hạ tầng:
“Năng lượng có lẽ là thách thức lớn nhất.”

$GOOG Amin Vahdat là một diễn giả ấn tượng đến vậy
Sự khác biệt về chất lượng thuyết trình giữa các công ty Mỹ và châu Á là hai thế giới hoàn toàn khác nhau
Ngay cả khi các công ty châu Á thuyết trình bằng ngôn ngữ bản địa, họ thường không truyền đạt thông tin như các công ty Mỹ

Ngày chính thức đầu tiên của SEMICON Taiwan
Nơi này chật kín người!
Các gian hàng đã kín người
$GOOG Amin Vahdat sẽ là người đầu tiên thuyết trình

$AMD cho biết DRAM 3D liên kết lai tiết kiệm năng lượng hơn 17× so với HBM sử dụng microbump

$SKHY tuyên bố cải thiện khả năng suy luận LLM lên tới 5,15 lần với HBM tùy biến
Nhìn xa hơn, công ty đang nghiên cứu một loại bộ nhớ mới:
- DRAM có khả năng tính toán
Điều này sẽ cho phép DRAM thực hiện trực tiếp một số phép tính bên trong chính bộ nhớ, giảm nhu cầu di chuyển dữ liệu qua lại giữa bộ nhớ và bộ xử lý

Tôi cho rằng những chủ đề thu hút nhiều sự chú ý nhất tại SEMICON năm nay là:
1. Đóng gói tiên tiến
2. Bộ nhớ
3. Quang tử
Các đế nền bằng thủy tinh cũng đang nhận được rất nhiều sự chú ý. Tôi không ngờ điều đó, nhưng mọi người thực sự rất hào hứng với Unimicron
Tâm lý về $AMD cũng đã thay đổi lớn. Mọi người thực sự quan tâm đến họ

$AAPL việc trở thành công ty lớn thứ hai thế giới xét theo vốn hóa thị trường vào năm 2026, dù hầu như không có sự tiếp xúc trực tiếp nào với AI, thực sự rất ấn tượng
Không có trung tâm dữ liệu, không có các mô hình AI tiên phong, chỉ là những chiếc điện thoại thông minh và máy tính xách tay quen thuộc mà thôi

Unimicron cho biết tỷ lệ thành phẩm TGV vẫn thấp và đặt mục tiêu sản xuất hàng loạt đế nền lõi thủy tinh vào năm 2029/2030

Kính sẽ được sử dụng cùng với các lớp build-up ABF và PID, một lớp polymer cách điện
Sự chuyển đổi vật liệu nền này rất quan trọng đối với FOPLP

$LITE lượt thích VCSEL cho các kết nối liên kết phục vụ mở rộng quy mô AI
Hạn chế chính của chúng là tầm hoạt động

zNAND-O của Samsung trông cực kỳ ấn tượng
Mật độ bit cao gấp 10× DRAM, băng thông đọc cao hơn 7× và hiệu suất năng lượng khi đọc tốt hơn 7× so với bộ nhớ flash thông thường
3D NAND có thể giảm đáng kể dung lượng bộ nhớ cần dùng từ HBM, đặc biệt đối với các khối lượng công việc suy luận, trong đó không phải mọi dữ liệu đều cần độ trễ cấp HBM
Các mẫu đầu tiên dự kiến ra mắt vào năm 2028

Mỹ sản xuất khoảng 450 robot hình người vào năm 2025
Trung Quốc sản xuất 20.000 robot
Nếu sản lượng robot hình người của Mỹ tăng gấp 1.000 lần từ mức hiện tại,
Những cổ phiếu nào có khả năng hưởng lợi nhiều nhất từ mức tăng trưởng đó?