rickawsb

vip
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neo cloud 其實是掛羊頭賣狗肉
應該改名叫neo power
NEO6.95%
CLOUD0.07%
POWER0.87%
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這波操作完全做反
看來我的確不適合交易
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美國政府禁止fable使用這件事,只是開始
隨著模型能力的增強,這是每一家模型公司,每一個政府,都不得不面對的問題
強模型讓國外用戶使用可能影響國家安全,讓國內用戶使用可能也影響國家安全
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anthropic 禁了 fable 5 的使用,那我专门订了 max 套餐的月费,anthropic 退吗?
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截至2026年4月FINRA最新數據,美股融資餘額(Margin Debt)已突破1.3萬億美元,創歷史新高。從絕對金額看,處於歷史95%-100%分位;從融資餘額/GDP看,處於90%-95%分位;從融資餘額/總市值看,處於80%-90%分位。屬於歷史高槓桿區,但尚未達到2000年互聯網泡沫時期的極端水平。
融資餘額同比增長超過50%,單月增長超過800億美元。這已經屬於歷史上極高的擴張速度。按經驗劃分,0%-10%屬於牛市初期,10%-25%屬於牛市中期,25%-40%屬於牛市後期,40%以上屬於狂熱階段。目前市場顯然已經進入高熱度區間。
但高熱度不等於見頂。危險的信號通常是融資餘額同比增速從負增長。因為這意味著市場開始主動或被動去槓桿。
對於當前AI周期,更關鍵的是AI基礎設施鏈條是否開始降溫。畢竟基本面大牛市才是真正的牛。
nfa dyor
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市場會開始fud大科技的fcf,
光看前沿labs合計~$55B ARR且增速極端快,不算企業用戶,按當前增速2-3年可彌合大科技的capex
如果說這是房地產生意,這是投資回報極高的房地產生意
更不用說這些capex,是爭奪agi的唯一籌碼
讓子彈飛,跌多了抄
nfa dyor
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現在ai板塊營收和股價完美反映了紅皇后定律:
只有(營收)飛速奔跑,(股價)才能留在原地
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讓我永遠感到驚訝的是,人們願意花10個小時每天研究蠟燭圖,希望明天賺取1%,
卻對花甚至10分鐘每天了解人工智能的基本面或背後的企業興趣不大,
——這些知識可能幫助他們在未來一年內找到10倍甚至100倍的機會。
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Yann LeCun 和一眾科學家發表的《AI+HW 2035: Shaping the Next Decade》論文,學術上定義了“每焦耳智能”概念
馬斯克將會定義“每公斤(負載)智能”的概念
第一項原理的極致運用
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google和meta先后宣布(傳言)將增發融資,反映的是hyperscaler們納什均衡“winner takes all”的心態
巨頭們以行動在告訴我們,在 AGI 算力主權競爭的背景下,這是一場關乎生死存亡的博弈。
這場魷魚遊戲,絕不僅限於大科技,競爭會不斷擴散,一個個的行業將自願不自願的紛紛投入其中
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今天大跌後,我對後市,甚至6月更加看多,因為現在是股價追逐盈利。
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今天大跌後,我對6月更加牛市,因為現在是股價追盈利。
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AI数据中心时代的MLCC性能比拼:为什么村田制作、太阳诱电能大幅领先?
AI数据中心正在推动MLCC进入新一轮技术升级周期。
过去服务器主要采用12V供电,如今正向48V机架供电演进,未来甚至可能进入800V HVDC高压直流时代。与此同时,NVIDIA GB200、GB300等AI平台功耗持续提升,GPU核心电压已经下降至0.6V-0.8V,但单颗GPU电流却突破1000A。
对于MLCC而言,挑战主要来自三个方向。
首先是高压化。48V供电要求更高耐压、更高可靠性、更强耐热和抗机械应力能力,因此100V级甚至更高耐压MLCC的需求快速增长。
其次是瞬态响应。AI GPU负载变化发生在纳秒级,供电网络必须具备极低ESL(等效串联电感)和极低阻抗,否则就会出现电压跌落、性能下降甚至系统不稳定。
第三是空间限制。GPU周围PCB面积越来越紧张,工程师希望在距离GPU最近的位置放置更多去耦电容,因此MLCC必须同时实现小尺寸、高容值和高体积效率。
面对这些需求,行业开始向高压MLCC、超低ESL MLCC以及超高容值MLCC方向发展。
其中,村田制作和太阳诱电成为最具代表性的两家公司。
太阳诱电推出了LWDC低ESL系列MLCC,通过反向电极结构显著降低ESL,特别适合AI GPU供电场景。同时布局100V以上高压MLCC以及高容值MLCC,并积极推进Embedded MLCC技术。
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最近,風華高科因RC/RS系列0402、0603晶片電阻訂單激增,暫停部分新訂單。
雖然只是是貼片電阻嗎,但重要的,這是,高端、小尺寸、高一致性被動器件,的供需失衡信號。
0402 / 0603是封裝尺寸。它既可以是MLCC,也可以是貼片電阻、電感、EMI濾波器。AI伺服器真正需要的,是“小尺寸下还能維持高頻、高一致性和長期可靠性”的器件。
AI的VRM複雜度提升、PDN越來越複雜。於是系統開始大量消耗:高頻MLCC、小尺寸電阻、高頻電感、鉭電容、HSC。
這些器件單價不高,但屬於“缺一個,整機就無法出貨”的東西。
AI伺服器裡的需求本身是分層的。最核心的位置,比如GPU核心供電、HBM附近、ASIC基板附近,仍然高度依賴:村田製作所、TDK公司、太陽誘電。因為這裡要求極低ESL、極低ESR、高頻響應和長期可靠性。
但AI伺服器並不只有核心位置。PSU、BBU、NIC、SSD、光模組、交換機,同樣會消耗海量0402/0603。重要的是,AI正在先抽緊最頂級MLCC產能,然後壓力開始向中高端0402/0603擴散。
最近大火的MLCC和0402電阻看起來是不同器件,但背後共享的是“小尺寸精密製造能力”。包括精密印刷、燒結、AOI檢測、高頻測試、超小尺寸良率控制、精密材料處理。
這和HBM產業鏈很像。最開始缺的是HBM,後來CoWoS、ABF、基板、電源、散熱、測試一起開始緊張。MLC
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GateUser-4cb6071a:
堅定HODL💎
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以前以為日本只有做馬桶的公司能蹭上AI概念
現在發現整個日本都能蹭上馬桶概念
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OpenAI 最近利用 AI 推翻 Erdős 離散幾何猜想,
這是 ai 科研的 AlphaGo 時刻
可能意味着 ai 在科研領域全面超越人類科學家的時刻已經很近了
對這個問題,傳統數學家主要在幾何空間內優化,而 AI 卻把問題轉化到了代數數論結構中,找到了一整類全新解法。
這意味著 AI 已不只是模式匹配,而開始具備跨領域、跨抽象層的泛化能力。
歷史上許多重大科學革命,例如愛因斯坦的相對論,本質上也是人類泛化能力的最好的展現:發現不同領域間更深層的統一結構
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巴菲特說,永遠不要做空你的祖國
所以,從買入韓日半導體開始,
我已經成為了精神韓國人和神經日本人!
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先進製程的瓶頸,你以為只有光刻機嗎?
其實還有Photomask(光罩 / 掩模版)。
如果說光刻機是印刷機,那麼Photomask就是印刷模板 / 底片,wafer(晶圓)就是被印內容上去的紙。
AI帶來的半導體複雜度增長,會直接傳導到Photomask,甚至被進一步放大。
過去行業是wafer使用量 +10%,mask需求 +10%。
AI時代可能正變成:wafer +10%,mask價值 +20%~40%。
因為增長的不只是mask數量,還包括:
mask層數
EUV層數
multi-patterning複雜度
先進封裝mask
RDL / interposer / HBM相關mask
inspection複雜度
repair難度
mask寫入時間
Photomask本質上已經不再只是“玻璃板”,而越來越像半導體工業裡的“母版”。
mask面積遠大於晶片,但精度要求反而更高。這點和euv鏡頭有點像:在A4紙大小區域上繪製整個城市地圖,同時誤差不能超過幾納米。
一套高端mask如果存在缺陷,後面可能是幾萬片wafer同時報廢。
因此行業的核心,是缺陷控制能力。目前高端mask已經進入納米級光學工程階段。EUV mask、3nm/2nm邏輯mask、HBM相關mask、Advanced Packaging m
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过去半年行业的一个显著变化就是,先进封装第一次开始从配套,变成核心。
HBM、CoWoS、ABF载板、高速互连、供电与先进封装能力越来越成为供应链的卡点。
因为AI芯片正在快速变化。Die越来越大,HBM越来越多,Chiplet越来越多,功耗越来越高,热密度越来越高。于是,每颗芯片的封装复杂度开始非线性上升。先进封装已经不再只是“封芯片”,而是高速互连、热管理、Power Delivery、HBM连接、大尺寸封装良率、多Die协同。制程越先进,这个趋势越明显。
先进制程越来越贵,Reticle limit越来越明显,单一超大Die越来越难。于是行业开始全面转向Chiplet、2.5D、3D Stacking、Heterogeneous Integration、Hybrid Bonding。本质上,就是在制程遇到物理瓶颈的时候,用封装继续推进性能增长。
因此,先进封装已经越来越像“后道晶圆厂”。因为RDL、TSV、micro-bump、interposer、wafer-level processing、Hybrid Bonding都需要曝光、显影、图形化。于是,尽管常不需要EUV,但先进封装开始成为DUV的新需求来源,尤其是KrF与ArFi。
因为封装追求的不是晶体管密度,而是高密度互连。即使最先进封装,feature size通常仍然是μm级,远大于逻辑前道。所以EUV成本太高,吞
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