Daniel Romero

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$AMD 在花旗全球 TMT 會議上
「我們目前還沒有提供大量細節,但我們確實有一些針對超低延遲推論的內部晶片計畫,這些計畫將透過晶粒整合而融入我們的架構。」
Taalas 收購案與 Cerebras 合作只是 $AMD 踏入超低延遲推論領域的初步嘗試
目標是未來在內部開發這些晶片,而我們可能會看到的趨勢是,針對特定工作負載而設計的專用 ASIC 將日益增加
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AMD+3.06%
  • 1
在這個世界上,$GOOG 怎麼會在 AI 競賽中落後這麼多?
我們很早以前就聽說過公司內部的文化問題,但在最近 AI 領導層大洗牌後,這些問題似乎變得更加嚴重
他們擁有先發優勢、最多的資源,以及一些最早的領先模型
$META 竟然有可能超越他們,真是太瘋狂了
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GOOG-2.09%
META+6.53%
2026 年第 2 季品牌 DRAM 供應商市場占有率
1. Samsung — 市場占有率 39.4%,營收季增 63.4%
2. $SKHY — 市場占有率 24.9%,營收季增 37.9%
3. $MU — 市場占有率 23.3%,營收季增 65.5%
4. CXMT — 市場占有率 9.5%,營收季增 99.3%
來源:TrendForce
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SKHY+7.13%
MU+2.75%
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$AMD 表示 MI500 將提供 NPO 與銅線選項
AMD 的 MI500 系列預計於 2027 年下半年推出,並在 2028 年成為其主要產品,將採用大於目前 72-GPU 配置的擴展域
在擴展互連方面,AMD 表示將提供基於銅線與基於近封裝光學技術的選項,預計這兩項技術將共存數個世代
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AMD+3.06%
Fujitsu 旨在於 2030–2035 年讓實用型量子運算成為可能
該公司計劃將其超導系統從 256 個量子位元擴展至 1,024 個,最終達到 10,000+ 個實體量子位元,同時以 2030 年達到 250 個邏輯量子位元、2035 年達到 1,000 個為目標
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你只能全押一個產業並持有 10 年
你會選擇哪個產業,又會挑選哪些股票?
恕我直言……
當心那些表現得好像能評論每檔股票的人
相信那些專注於特定產業,且不願涉足其外的人
太多人表現得好像能分析每家公司
你做不到。
這不只是關於營收、獲利和資產負債表。你需要了解每個產業,甚至每家公司各自的基本面
這遠遠不只是基礎知識
讓我們做個思考實驗
每年都有股票能翻 10 倍
如果我請你猜哪支股票會翻 10 倍,不是在 1 年內,而是在接下來 5 年內,你會選哪支?
排除所有「優質」或「還不錯」的股票
你想到的真正能翻 10 倍的機會是什麼?
歐洲已簽署一份價值 4.51 億美元的 LUMI-AI 合約,這是一台位於芬蘭的新型 AI 超級電腦,預計於 2027 年下半年部署
它將採用 $AMD Instinct MI430X GPU 和第 6 代 EPYC CPU,這對 AMD 而言將是主權運算領域的重大勝利
預計 LUMI-AI 將提供目前 LUMI 系統 10 倍的 AI 容量,以及近 2 倍的 HPC 吞吐量
它還將採用由歐洲設計的 Bull BXI 互連技術,而非 NVIDIA NVLink,從而降低對 NVIDIA 生態系統的依賴
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AMD+3.06%
NVDA-0.92%
BULL-1.61%
GPT-6 Astra 可能成為 CPU 的主要新需求驅動因素
Astra 不只是一個更好的聊天機器人,它的設計目標是真正操作電腦
OpenAI 表示,它可以自主安裝並測試軟體、排除應用程式故障、執行前端 QA、與網站互動、填寫表單、更新 CRM,以及執行複雜的多步驟工作流程
這項改進非常顯著
在 OSWorld 2.0 上,這項用於衡量 AI 代理操作電腦並完成真實多步驟任務能力的關鍵基準測試中,Astra 的表現達到 72.6%,同時在 40 分鐘內完成任務;相比之下,GPT-5.6 Sol 的表現為 65.7%,耗時 75 分鐘
結合 OpenAI 新推出的電腦操作工具組,Astra 在 Mind2Web 上的速度也快了 1.9x
這帶來了一個有趣的二階硬體影響
模型可能在雲端的 GPU 上進行推理,但代理仍需要 CPU 來執行工作:
· 啟動並操作瀏覽器
· 執行作業系統程序與應用程式
· 編譯並執行程式碼
· 執行單元測試與 QA
· 在應用程式之間移動資料
· 排程工具並協調代理
· 執行容器、VM 與安全沙箱
Astra 也針對複雜工作打造,任務可以被委派並平行執行
我們已經看到了大型代理群可以發展到什麼規模
研究人員最近發現了 18,000 則由自主代理公開發布的貼文,這些代理自我認定為 OpenAI,彼此合作執行網路擷取任務,甚至利用網際網路交換資訊
研究人員報告
AMD+3.06%
INTC+1.70%
中國正試圖在沒有 EUV 的情況下實現 3D DRAM
Naura Technology 已展示 64 層 3D DRAM 的關鍵蝕刻製程,這可能讓中國在無法取得 EUV 微影技術的情況下,仍有辦法持續提升 DRAM 密度
3D DRAM 不同於在 2D 中縮小電晶體,而是將電晶體垂直堆疊,類似 NAND 多年前所採用的方式。Naura 的製程可從 64 層 Si/SiGe 堆疊中選擇性移除矽鍺層,同時保留矽結構
據報導,其效能十分強勁:SiGe 對 Si 的選擇比高於 500:1,每個循環的矽損耗低於 1 奈米,且全部 64 層的結構均勻度超過 95%。這一點相當重要,因為深度且均勻的蝕刻是 3D DRAM 的主要製造挑戰之一
對 CXMT 而言,這最終可能提供另一條擴展路徑,降低對先進微影技術的依賴,轉而更多仰賴垂直架構、材料與製程技術
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Rosenblatt Securities 關於 $CIFR
- CIFR 自德州凍結大型負載併網核准以來下跌 25%
- 問題在於取得電力所需的時間,而非需求不足
- CIFR 計畫在德州 10 個據點部署最高 2.5 GW 的表後發電
- 這可能繞過 ERCOT 的延遲並加快資料中心建設
- 這應不需要 CIFR 提供大筆資本支出
- 西德州的天然氣價格非常低,有時甚至為負,使現場發電更具吸引力
- Rosenblatt 認為,CIFR 可以將其在德州的曝險從弱點轉化為優勢
- 買進,目標價 30 美元,基於 2028E 調整後 EBITDA 的 25 倍
CIFR-8.61%
$GOOG Quantum AI 的軟體工程經理 Ping Yeh 認為,實用的量子運算還要超過五年才會實現
領導 Google Quantum AI 的 Hartmut Neven 曾表示,近期成果讓他相信,只有量子電腦能處理的實用應用將在五年內問世
「他非常有信心,」Yeh 在 SEMICON 論壇上表示。「我有點懷疑。我希望能更保守一些。」
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GOOG-2.09%
GOOGL-2.29%
我詢問了$ASX 以及各家供應商,為什麼$TSM 和 ASE 不像 Powertech 一樣採用更大型的面板
我得到了三個主要原因
誰能猜到呢?
ASX+3.71%
TSM-0.83%
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還有人記得 Amit 投資 $GRAB 之後,大家都看多它的時候嗎?
...這裡到底發生了什麼?
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GRAB-6.01%
SEMICON Taiwan 已經結束
現在是時候做每個人真正喜歡的事了:
將所學轉化為投資決策
我現在還有很多工作要做
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Plan Optik 必定是史上最荒謬的瓶頸炒作
他們甚至沒有做任何與 AI/HPC 相關的事情,也沒有這方面的計畫,笑死
一名觀眾詢問,為什麼 $KXIAI 的產品路線圖上沒有 HBF 產品
Kioxia 簡報者表示,HBF 仍處於非常早期的階段,相關討論仍在進行中。待這些討論完成後,Kioxia 將決定其計畫採取的行動
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大家完全誤解了 $SMHD 與 Trumpf 的合作關係
$SMHD 沒有任何獨家性
他們合作只是因為兩家公司都是德國企業,而且 Trumpf 需要一個研發合作夥伴,但他們完全沒有要與 $SHMD 認真進行大規模生產的計畫
一些關鍵半導體技術進展(量產爬坡)時間表:
1. FOPLP:2027
2. Edge AI:2027
3. 規模化 CPO:2028
4. 混合鍵合:2028
5. 玻璃基板:2029
6. 微流體冷卻:2029
7. 3D RAM:2030