很难说半导体是否已经触底。
随着大多数 AI 基础设施相关股票今天上涨。- 从$SIVE、$Aehr测试系统(AEHR.US) 和$IQE 上涨超过 20%。- 到$闪迪(SNDK.US)、$美光科技(MU.US) 和$应用光电公司(AAOI.US) 上涨超过 10%。无论今天的回报如何，接下来的几周无疑将更为重要，以提供更清晰的信号：- 7 月 22 日：$谷歌-A(GOOGL.US) Q2 财报：这是衡量约 7500 亿美元超大规模资本支出的首个真正指标。- 7 月 22-23 日：$AMD(AMD.US) AI 推进活动：通过晶圆厂产能负荷 + 先进封装 + 激光类型需求至 2027 年的路线图进行解读。- 7 月 23 日：$英特尔(INTC.US) Q2 财报：18A 良率 + 晶圆厂承诺可能是主要变量，同时关注美国本土化及封装动能的反馈。- 7 月 23 日：$IBM(IBM.US) Q2 财报：其市值已损失约 25%，让我们看看市场对指引失误的反应有多残酷。- 7 月 24 日：全球 10% 关税到期&预计将对数十个国家征收新关税。这将成为一个滞胀因素，助长美联储加息的叙事。- 7 月 27 日：Kimi K3 完整权重发布- 7 月 28-29 日 FOMC 会议：专家 +Polymarket 预期维持利率不变。重要的是要记住，加息（或加息信号）将是 AI 交易的第一次真正的制度转变。- 7 月 29-30 日：$Meta(META.US)、$微软(MSFT.US)、$亚马逊(AMZN.US) 财报：更多的资本支出数据点。- 7 月 30 日：6 月核心 PCE任何一天我们都可能获得美伊停火协议。目前仍有 10 天提案在桌上，而袭击仍在继续。正式/确认的停火将有助于油价并利好半导体。仅作为即将到来的 “主要” 重要事件的高层时间线。所有这些都对半导体产生不同程度的影响。当然，当超大规模企业报告财报时，AI 资本支出将是最重要的。
Paradi Lab
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内存市场更新：
- Counterpoint 预测 DRAM 季度环比增长 20%。- TrendForce 的预测更为保守，传统 DRAM 为 13-18%，NAND 为 10-15%。- 摩根士丹利将第三季度 PC DRAM 预测从 3-8% 上调至季度环比增长 15-20%。这些篮子并非完全可比，但主要结论是供应紧张状况仍然持续。SK 海力士 CEO 和董事长均确认，在美国 IPO 之后供应紧张可能会持续到 2030 年代。- 据报道，三星正在寻求第三季度 DRAM ASP 季度环比上涨高达 20%，LPDDR 涨幅可能超过 20%。这将是继第一季度 +90% 和第二季度 +60% 之后的第三次连续季度涨价。这高于 TrendForce 的预测，但如果价格上涨持续，$美光科技(MU.US)（美光科技）和 SK 海力士可能会跟进。- TrendForce 预计第三季度服务器 DRAM 合同价格将上涨 13-18%。多年期供应协议限制了部分大型美国云客户的涨价幅度。这意味着没有长期协议（LTA）且在该协议之外销售的增量体积将吸收最大的涨幅。- 据报道，SK 海力士计划在其新的长期协议（LTAs）中取消价格上限，以便现货市场的上行空间直接传导，而 $美光科技(MU.US) 的短期合约（SCAs）则设有地板价和天花板价。- TrendForce 估计，到 2026 年，HBM 将消耗前三大供应商 22% 的 DRAM 晶圆投入，但仅产生 9% 的 DRAM 位元产量。到 2027 年，这些数字将上升至 30% 和 13%。这种不成比例的晶圆消耗是传统/服务器 DRAM 保持稀缺的主要结构性原因，即使资本支出增加。- 关于 HBM4 本身，2027 年的合同谈判将在 2026 年第四季度左右进行，Digitimes 模型显示 HBM4 价格将从 2026 年下半年约 $2/Gb 转向明年的 $4-5/Gb。- 摩根士丹利认为 NAND 供应不足的情况将持续到 2027 年。- TrendForce 预计成熟 SLC NAND 价格在 2026 年下半年将上涨 120-170%，受限于成熟节点产能收缩及 MLC 向 SLC 迁移驱动。这对 $闪迪(SNDK.US)（西部数据）、铠侠和 $美光科技(MU.US) 是正面利好，而 $慧荣科技(SIMO.US)（芯成半导体）提供控制器杠杆效应。- 值得注意的是，铠侠已提交美国 ADS 上市申请，$闪迪(SNDK.US) 已将 NAND 产品定价提高两位数，并将与铠侠的合资企业延长至 2034 年。- $美光科技(MU.US) 最近也在广岛启动了一项价值 1.5 万亿日元的扩建项目，目标是在 2028 年夏季前后交付先进 DRAM 和 HBM。
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$Nebius(NBIS.US) 很快将成为一家 “超大规模云服务商”：
通过两个维度：1. 资本成本2. 每 token 的成本超大规模云服务商的其他所有特征都是这两个变量的下游结果。仅看资本成本：- Neoclouds（新云）本质上是一种利差业务，它们以某一利率筹集资金，并赚取高于该利率的合同回报。- 大多数 Neoclouds 通过股权融资来扩张（成本高昂），并陷入稀释 -> 部署 -> 折旧 -> 重复的循环。- Nebius 上周获得的 7.75 亿美元新债务额度打破了这一循环。- 他们的债务额度由来自 “投资级” 客户的合同现金流作为抵押，因此贷款人 essentially 是以 $Meta(META.US) / $微软(MSFT.US) 的应收账款为定价基础，而不是基于 Nebius 自身的信用。- 如果贷款人以这种方式对 Nebius 进行定价，这对 Nebius 是非常看涨的。尤其是因为早期 GPU 抵押的新云债务利率高达两位数。- 这种结构会重复。管理层表示，它将针对超过 400 亿美元的合同积压订单复制该融资额度。- 因此，每一份新的 “投资级” 合同都成为抵押工厂，而不仅仅是收入来源。它制造了廉价借贷能力 -> 从而资助产能 -> 从而赢得合同。- 客户还预付机器费用：Q1 递延收入增加 32 亿美元，在 3.99 亿美元的收入驱动下，产生了 23 亿美元的运营现金流。- 当然，这是一种交付义务，并非免费资金。但这是无息资助的义务，相比之下，用债务为相同的建设提供资金则不同。尽管 Burry 会说些什么，但这并不是融资循环：- $英伟达(NVDA.US) 20 亿美元的股权持仓相对于更广泛的 200 多亿美元的资本支出计划来说只是九牛一毛。- 而且，积压订单是现金合同，由 $Meta(META.US) / $微软(MSFT.US) 的运营公司支付，而不是往返交易的半导体资金。这种 “新” 循环本质上就是 AWS 成为 AWS 的方式，当时它们以债券利率融资，而其他所有人则以高得多的股权利率融资，长达 15 年。
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世界上最致命的山是巴基斯坦的 K2。
但 Moonshot 的新 K3 模型会有多致命？在我看来，这并非另一个 “DeepSeek” 时刻。Kimi K3 对 AI 交易和算力需求是净正面影响，而对西方前沿实验室则是净负面影响。在 X 上阅读了许多评论后，我的理解是，Moonshot 仅落后于前沿水平几个月，而非整整一代。我要补充说明的是，我远非 AI“专家”。然而，我相信我在商业层面有足够高的理解力来进行评论和总结。因此，从商业角度来看，K3 的整体模型略优于 Opus 4.8，但成本大约只有一半。Moonshot 收取约每百万输入 token 3 美元，每百万输出 token 15 美元，这与 Anthropic 的中层 Sonnet 费率相同，几乎是其自身之前模型的 4 倍。在我看来，这些定价动态使得我在 X 上看到的将 DeepSeek 与之进行的比较显得非常懒惰。2025 年 1 月的 DeepSeek 是一个通缩事件，他们以极低的成本构建了接近前沿的能力，并以极低的价格 effectively 免费提供，这暗示西方的 AI 资本支出过度。Moonshot 则恰恰相反。它收取西方价格，因为它相信自己在销售能力，而非廉价，这很可能是因为中国实验室极度缺乏算力，并且确实需要收入来继续建设和满足需求。像 OpenAI 和 Anthropic 这样的前沿实验室的商业模式，本质上是将它们自己的领先模型与其他所有人的模型之间的差距货币化。这两家公司都在以假设这种差距在未来几年保持宽广且高度可货币化的估值进行融资（且增长率在增加）。然而，X 上的许多 AI 专家表示，Kimi K3 的差距现在可以用月来衡量，而真正商业工作负载主要运行的、位于前沿下方的层级，可能即将以非常低的大宗商品价格提供服务。因此，实验室的可防御领域缩小到真正的前沿、企业信任和安全性以及分销渠道。收入可以持续增长，尽管定价权在侵蚀，而在我看来，正是定价假设（而非需求假设）支撑着 Anthropic 和 OpenAI 的高昂估值。以 SoftBank 作为 OpenAI 的代理，我们看到今天其股价在 Kimi K3 发布后大幅下跌了 9%。我认为，现在的估值消化是合理且必要的。我知道我的许多关注者关心上游名称的 AI 交易。然而，我并不认为最新的 Kimi K3 模型对这些公司产生根本性的负面影响。每一个 K3 token 仍然会消耗芯片、内存和电力，而这些资源实际上已售罄至明年。Moonshot 肯定需要确保额外的算力来满足其模型不断增长的需求。就目前而言，暴露于模型层利润率、实验室估值及其上市代理似乎情况更糟。相反，考虑到所有因素，服务于无论谁的模型获胜都生成 token 的上游供应链基础设施名称看起来更便宜，没有根本原因。但是....为了稍微逆向思维一些——你可以争辩说，如果更便宜的中国模型以惊人的速度进入市场，并导致像 OpenAI 和 Anthropic 这样的公司的利润压缩——> 这难道不会对它们的长期支出产生负面影响吗？结果，对上流 AI 供应链产生负面影响？我尚未深入思考这一点，但这绝对值得探索。最后，我想提到一些自 Kimi K3 发布以来，作为一名非技术人员，我很享受阅读的技术专家：- @zephyr_z9 - @scaling01 - @FundaAI 如果你想成为一个不断学习关于 AI 的人，在我看来，这些人是你必须关注的。当然，一如既往，如果我有任何错误，我鼓励任何人纠正我或与我辩论。P
哎呀，$SpaceX(SPCX.US) 星舰刚刚发射中止了。
根据埃隆的说法：“希望几天后能进行下一次发射尝试。”
这正好突显了航天业务的风险有多高。
这与整个板块的股价波动性相辅相成。
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市场对存储芯片交易的热情依然高涨：
本周，韩国 ETF $EWY 录得创纪录的资金流入。
周二：8.14 亿美元（此前纪录高点）
周三：11 亿美元（新的纪录高点）
投资者再次将$EWY 作为韩国 SK 海力士上市的替代投资工具，就像第一季度那样。
而不是为在美国上市的 SK 海力士 ADR 支付约 25% 的溢价。
关于存储芯片股票需求的更多背景信息：
存储芯片 ETF $DRAM 目前资产管理规模（AUM）处于约 250 亿美元的创纪录高位，尽管它仅在三个月前推出。
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过去几周，人工智能和半导体板块的股票大幅下跌。
然而，目前重要的是，我要就如何构建你自己的投资哲学提供一些有用的背景和「建议」。
没有比市场艰难时更好的时机来了解自己了。
就我个人而言，我的投资组合因几个原因遭受了重创。主要是因为我在去年这个时候，从一个稍微多元化、由稳定的科技复利股组成的组合，转向了更高贝塔值、市值更小的人工智能股票，并略微提高了集中度。
然而，如果你是一个没有经验的投资者，我可以告诉你的是，市场回调是正常且可预见的（尽管我们永远无法精确预测其发生时间）。
所以，如果你计划进行长达数十年的投资，你当然应该预期自己会经历许多熊市和许多次调整。
首先要内化的是亏损的算术：亏损 20% 需要上涨 25% 才能回本。同样，亏损 50% 需要上涨 100% 才能弥补损失。
这就是为什么仓位管理（头寸规模）和选股同样重要，也是我反对大多数投资者使用期权或杠杆等高风险工具的一个关键原因。
参与这场游戏时，你的首要目标是能够继续玩下去。无论网上的「大师」们把它说得多么诱人或简单，因过度杠杆或期权交易失败而爆仓是最糟糕的情况。
话虽如此，我确实坚信应该建立一个由你能够可靠地每日跟踪、具有高度信心的股票组成的集中投资组合。
具体的持仓数量因人而异，取决于几个因素，比如你个人是否有能力跟进每只持仓股票的最新动态，包括其他公司新闻带来的二阶和三阶影响。
然而，每一位传奇投资者的业绩记录都是建立在少数几个高信念的持仓上的。当然，从理论上讲，将资金分散到许多你几乎不了解的股票上，仅仅因为大数定律，可以降低风险。
但在我看来（根据我的经验），这只会导致平庸的结果。
话虽如此，集中投资本身就是一门学问，我可以就此写好几本书。
为了简明扼要，集中投资只有在你能够非常精确地说出你集中投资于什么时才有效。
简单来说：你是否已经对公司、行业和市场进行了足够深入的研究，以至于对这笔交易拥有最大的信心？
但是，在集中投资的情况下，如果公司基本面一切如常且没有变化，你 * 需要 * 有「钻石手」（坚定的持有意志）。
例如，$英伟达(NVDA.US) 在 2018 年下跌超过 50%，在 2022 年下跌约 65%。任何在 2022 年 10 月投降卖出的人，都卖出了有史以来最伟大的公司之一，很可能是因为他们对这笔交易缺乏信心。
进而，也就没有任何投资哲学可言。
所以，你需要趁着当前这次人工智能板块的回调，真正坐下来和自己谈谈，问问自己你的投资哲学是什么。
你或许可以用 Claude 或 ChatGPT 来运行这个练习，为自己获得一些相当有启发性的结果。
但为了未来的自己，你必须诚实。
没有比在下跌的日子里和下跌的周里更好的时机来了解你是什么样的投资者了。
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$IQE 最近表现不佳，这很不幸。
然而，自五月以来，我们只有净利好消息：
- 6 月与 $Tower半导体(TSEM.US) 签订了多年磷化铟外延片协议，从第二年开始有最低采购承诺本周与一家 “战略全球技术领导者” 签订了价值 $1400 万 的多年采购订单，用于 AI/数据中心应用$MACOM科技解决方案控股(MTSI.US) 在锚定 8100 万英镑 融资以加强资产负债表后，其董事会参与其中
话虽如此，$IQE 似乎只是在经过几个月抛物线式上涨后进行重置（类似于 $SIVE 等其他高 Beta 值股票）。
而且，中国对镓和磷化铟原料的出口限制正在推高投入成本，管理层也表示他们正在与客户分担这种痛苦。
我也在考虑一个事实，即几年前他们的资产负债表差点毁了他们——现在这个问题解决了，这要归功于作为与长期协议挂钩的战略投资者，MACOM 投入了 4500 万英镑。
$IQE 是少数几家能够以真正有意义的规模供应磷化铟外延片的西方外延片厂商之一。
而进入数据中心的每一个光互连都离不开磷化铟。
Tower 之所以没有签署多年供应协议并在过程中解决长期的专利纠纷，并不是因为它有其他获取供应的途径……
所以目前，你拥有：
修复的资产负债表。与 Macom 的锚定战略合作伙伴关系。已签约的磷化铟产量。光子学方面的选择权。然而，风险绝对是真实存在的，请不要仅凭我的话就采取行动……
他们过去曾存在执行问题，例如，在无线业务部门投入了过多内部资源，而该部门在过去几年里一直在缓慢消亡。（他们现在正在纠正这一点，从他们的投资者演示材料中就能看出）。
当然，还有长期的稀释历史。以及中国风险影响投入成本。
像我们目前所处的这种回撤，都是游戏的一部分。
在高度波动的业务中，回报也高度波动。
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今天有关于 $Nebius(NBIS.US) 的重磅消息，展示了为什么他们是新云领域的佼佼者：
- Nebius 宣布了一种新的商业模式，允许基础设施合作伙伴在他们自己的 AI 数据中心中部署 Nebius 的 AI 云平台。
这真是太他妈好了。
简单来说：
- Nebius 将让合作伙伴（例如数据中心开发商、基础设施基金、国家 AI 项目）建造并支付数据中心的费用。然后将这些合作伙伴的算力与 Nebius 的系统、软件栈和客户资源对接。这意味着 Nebius 可以更快地扩大其算力 “池”。并且没有像债务/股权稀释这样的资本支出或融资风险。
此外，对于 Nebius 来说：他们获得了一个利润率非常高的收入流，而融资需求极低。
因为合作伙伴将承担所有昂贵的东西，比如实际的建筑、电力和 GPU。
然后 Nebius 提供真正稀缺的东西，比如系统架构、$英伟达(NVDA.US) 供应链接入和软件栈。当然，还有进入市场的策略，可以接触到 Nebius 的客户。
这意味着 Nebius 将通过其内部销售组织来销售合作伙伴的数据中心算力。服务水准与他们自有的站点相同。
然后，Nebius 抽取收入分成、许可费、佣金或达成承诺算力协议。
Nebius 这操作真是绝了。
Nebius 每个季度都售罄算力，并且拥有约 460 亿美元的合同积压（主要是 $微软(MSFT.US) 和 $Meta(META.US)）。
所以他们的主要限制与客户或技术无关。
相反，他们的限制因素一直是资本和电力供应，每个吉瓦的成本高达数十亿美元。
但是……这个公告消除了资本限制，为疯狂的高速扩张铺平了道路。
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哇，$Aehr测试系统(AEHR.US) 第四季度财报和 2027 财年展望真是不可思议，盘后大涨 26%。
我坚信 Aehr 在未来多年都处于非常有利的增长位置：
- 多个客户正在进入/扩大生产积压订单巨大新市场机会，例如其 WLBI 系统路线图中的 NAND 和 HBM 应用。
-> 2026 年第四季度财报：
收入：1880 万美元 vs. 预期 1870 万美元
每股收益：0.11 美元 vs. 预期（-0.01 美元）
订单额：6100 万美元
积压订单：1.01 亿美元
-> 2027 财年指引：
收入：最高 1.5 亿美元 vs. 预期 8500 万美元（同比增长 +200%）
- 来自 AI 应用的 WLBI 需求预计将加速。AEHR 还与更多正在评估 WLBI 以提升产品可靠性、减少生产老化测试良率损失的 AI 处理器供应商接洽。
其 WLBI 的资格测试超出了所有主要客户的预期。
其主要客户最终表示希望从 Aehr 购买更多系统。
"对于 Aehr 而言，来自其中任何一种设备的潜在收入机会，在 WLBI 系统相关的近期和长期收入流方面都意义重大。"
然后是他们的封装级老化测试系统：
- 近期从 Aehr 的主要超大规模客户处获得了创纪录的后续订单。客户希望购买更多 PLBI 系统。Aehr 还与包括 AI 客户和机器人在内的多个新客户就 PLBI 资格认证进行接洽。
因此，总体而言，如果他们能够抓住 AI 和机器人领域的新客户，总可寻址市场将非常显著地扩大。由于他们能轻松通过资格认证周期，凭借多年积累的内部工艺知识 + 专利，我非常有信心他们也能占领这些新市场。
我提过几次，Aehr 的主要硅光客户在过去一年也随着后续订单而扩大规模。他们很快还会为额外的 WLBI 系统下更多订单。
"我们最新的主要硅光子学客户...已为我们提供了本日历年内额外系统的预测，因为它正在提升产能以支持下一代超大规模数据中心部署。"
所有这些基本上意味着硅光 + 光测试和老化测试市场具有巨大的增长潜力，将成为 Aehr 长期增长的主要驱动力。
而且，非常有趣的是，看到 CEO 也提到了他们 WLBI 系统在内存市场的路线图！
"我们继续与多家内存供应商合作，调整我们的解决方案以满足这些公司新产能上线的生产需求。"
对 Aehr 来说是非常激动人心的时刻，在整个 AI 超级周期中，它仍然是我比较有信心的股票之一。
对 Aehr 解决方案的高需求 + 出色的执行力 = 看涨
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南亚科 Q2 财报亮点：
营收：新台币 82.5 亿元（环比增长 68%）EBITDA：新台币 63.8 亿元（环比增长 93%）EBITDA 利润率：77.3%，对比上一季度的 67.2%当然，目前散户对内存交易有很多担忧，主要归因于 SK 海力士和三星带来的市场波动。从南亚科的角度看，他们的 DRAM 市场展望/评论如下：- AI 驱动的结构性变化正在缓解内存市场的周期性。- 供应紧张预计将在未来几个季度持续。- 多年期长期协议（LTA）正在协调供需预期。总体而言，这与 SK 海力士 CEO 在美股 IPO 后的评论一致，确认了可预见的未来整个市场供应短缺。对于南亚科，其传统业务线（如智能手机/PC/消费电子）确实带来了一些拖累。目前 AI 仅占其营收约 20%，未来这一比例将会提高。但他们已确认，向 AI 的结构性转变正在 “加剧内存短缺”，这体现在他们本季度出货量持平，但平均销售价格（ASP）上涨超过 60%。鉴于其新工厂要到 2028 年才开始爬坡，这种供应短缺的局面预计将在未来几个季度持续。P
这是一个令人震惊的数据：
SK 海力士和三星的股票/杠杆 ETF 占韩国交易量的 70% 以上。
我认为内存行业的集中是合理的。
但日交易量中超过 70%，其中约 15-20% 是杠杆 ETF，这完全是一种赌博心态。
我也可以保证，大多数那些 “投资者” 不知道 SK 海力士是做什么的，可能还以为三星股价上涨是因为手机/电视。
还有几周前《华尔街日报》那篇文章，采访了那些把毕生积蓄全仓投入 2 倍杠杆 SK 海力士 ETF 的人。
所有这些都描绘了一幅关于韩国投资文化现状的相当严峻的画面。
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AI 不是泡沫。
懒惰的 AI 空头指着$英伟达 (NVDA.US) 的市值，并通过创伤后应激障碍，声称它类似于 2000 年 3 月的$思科 (CSCO.US)。
然而，任何有用的看空分析都应该从宏观角度审视是什么真正让 1990 年代的市场成为泡沫，以及这些条件今天是否存在。
我现在请你参考附上的图表。
在 1990 年代末，两条线分道扬镳。科技投资垂直增长至约占 GDP 的 4.5%，而全经济范围的利润份额则从其 1997 年的高点回落，并在 2000 年大幅下跌。
投资激增而盈利能力下降……泡沫！
今天，两条线同步上升。
科技投资已推高至约占 GDP 的 4.9%，高于互联网泡沫顶峰，并且上升得更陡峭，而税前企业利润则占 GDP 的近 14%。
与此同时，杠杆率（大部分）得到控制，美国经常账户赤字正在缩小。然而，空头孤立地指出创纪录的投资水平，选择忽略同时增长的盈利能力。
他们是蠢，还是无知？
可能两者都是。
在 2000 年 3 月之前，股价上涨，估值倍数爆炸式增长。市场为每一美元看不见的收益支付了越来越多的钱。
这一次，即使股价飙升，远期市盈率也几乎没有变动，因为盈利预期也随之上升。例如，纳斯达克 100 指数的远期市盈率约为 23 倍，接近其 10 年平均水平，而 2000 年 3 月时约为 60 倍。
但是……但是……市场太集中了！！1！1！
是的，标普 500 指数中最大的十家公司约占该指数的 40%，高于互联网泡沫顶峰时期。
但这十家公司贡献了总市场收益的约 30%，而 2000 年时不到 20%，并且相对于市场其余部分，其交易溢价约为 50%，而之前的峰值溢价超过 100%。
现在，空头会说：“如果上涨是由盈利驱动的，那么一切都取决于盈利是否能持续！”
没错。
但对空头来说不幸的是，这正是事情变得棘手的地方。
自 2022 年底以来，AI 类股票增加了约 27 万亿美元的市值，而仅仅七个月前还只有约 19 万亿美元。与任何试图低估 AI 可能为美国公司带来的额外利润流的微弱尝试（估计在数万亿美元级别）相比，市场已经将现实收益的倍数资本化了。
并非所有这 27 万亿美元都来自 AI（超大规模云服务商运营着庞大的非 AI 业务），并且关于采用率和生产率的更激进假设可以推高这个数字。
但要弥合差距，需要越来越大胆的假设：
- 近期盈利份额的变化具有高度持续性繁荣的供应商能捕获 AI 总经济收益中不成比例的巨大份额全经济范围的利润份额将无限期持续攀升
好吧，很酷。但那些循环融资呢？！
- 英伟达已承诺向 OpenAI 投资数百亿美元，同时仍是其主要芯片供应商OpenAI 已与$甲骨文 (ORCL.US) 签署了价值约 3000 亿美元的云服务承诺甲骨文反过来从英伟达购买产品$微软 (MSFT.US) 同时是 OpenAI 的最大投资者和其最大供应商之一
确实，这在一定程度上类似于互联网泡沫时期的供应商融资，当时思科将向现金短缺的运营商提供的贷款记为收入（约占峰值销售额的十分之一），其中大部分后来被注销。
然而，今天的安排主要是对交易对手的股权投资，这些交易对手的收入确实在快速增长，而不是为购买提供资金的伪装贷款，而且英伟达最近一直在减少其生态体系账目中的部分投资。
根据分析师报告，即使是像 Anthropic 这样的 AI 实验室现在也已经实现盈利。这一成就在一年前还被许多人认为是不可能实现的。
就个人而言，我将这种循环性视为风险，而不是构建空头论据的要点，因为它最终都导致了全行业盈利的增长。即使是前沿实验室也是如此。震惊！
这就留下了一个关键问题：
进入壁垒会保护今天的利润免受侵蚀吗？
这完全取决于每家公司在其 AI 供应链中的位置。
- 在模型层，进入壁垒相对脆弱，前沿模型几乎肯定会在长期内趋同，而开源替代品有能力重置价格底线。然而，AI 主权最终将导致像 OpenAI/Anthropic 这样的公司胜出。在超大规模云服务商层，$亚马逊 (AMZN.US)、$谷歌 (GOOGL.US)、$Meta Platforms(META.US) 和$微软 (MSFT.US) 计划为 2026 年的 AI 资本支出投入（目前）7500 亿美元，落后不是一种选择。这些公司的领导者比你或我都聪明——你认为他们会为了 AI 而冒整个业务崩溃的风险吗？不会。事实上，你已经在最近的财报中看到，AI 正在显著提升他们的盈利。再往下，你拥有不可替代的公司，如$阿斯麦 (ASML.US)（EUV 光刻机）、$台积电 (TSM.US)（CoWoS 封装），以及$美光科技 (MU.US)、SK 海力士和三星（HBM），这些公司受到漫长的资格认证周期和多年长期协议的制约，需求大于供给的情况将持续到 2030 年代。
发生 2000 年式估值泡沫的风险远低于看空共识的预期。
世界正围绕着 AI 运转，这在可预见的未来将继续下去。
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内存短缺将持续到 2030 年代：
根据 SK 海力士首席执行官今天在纳斯达克 IPO 新闻发布会上的发言。
“需求增长的速度远远超过我们增加供应的速度。”
客户正在签署长期合同，因为 “他们相信短缺状况将持续更长时间。”
再加上扩大/建造晶圆厂涉及大量的交付周期和限制。
我认为现在很明显，内存市场已经发生了结构性变化。
这一点今天也得到了董事长的确认：
“这不再是周期性业务了。即使在低迷时期，长期协议也有助于维持销量和内存价格。”
是的，带有最低销量承诺和价格底线的 LTA。
所以，就目前而言，不会出现像最近有人提出的那样，利润率大幅压缩回历史性的～50-60% 水平的情况。
不是说这会永远持续下去，因为它不会，因为最终都将归结为供需缺口——而目前这个缺口正在迅速扩大。
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美国需要尽快解决这个问题：
麦肯锡牵头的一项新研究发现，美国半导体行业将面临工程师和技术人员的短缺。
这可能会阻碍以下公司的扩张计划：
- $台积电（亚利桑那州 2650 亿美元）$美光科技（纽约州 1000 亿美元）三星（德克萨斯州）$英特尔（俄亥俄州 280 亿美元）
所有这一切的根源在于，只有约 3% 的美国工程专业学生最终进入半导体行业工作，因为 AI 实验室等机构以更高的薪酬/福利/股权挖走了他们。
对于美国来说，无论如何都必须想办法解决这个问题，以从亚洲夺回产能。
尤其是韩国上周刚刚宣布，三星/SK 海力士将投资近 6000 亿美元建设更多晶圆厂。
他们可以轻松地用熟练的技术工人来填补这些岗位，因为在韩国，半导体职业似乎带有某种文化声望。
然而在美国，如果人才短缺迫使晶圆厂以低于计划的产能利用率运行/将产能爬坡推迟 1-2 年：
美国最终只会拥有昂贵且未充分利用的产能，而台湾的台积电和韩国的三星则在国内不断积累工艺经验。
这反过来又会进一步强化他们的人才输送渠道。
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关于 $Churchill Capital XI(CCXI.US) (Agility) 的快速总结：
- 通过 $Churchill Capital XI(CCXI.US) 的 SPAC 上市 -> 大约第四季度成为 $AGLT。- 约 6.4 亿美元的私募融资，包括 $亚马逊(AMZN.US)、$英伟达(NVDA.US)、软银、DCVC 等支持者。- 大约 100 台 Digit 人形机器人部署在 $亚马逊(AMZN.US)、$GXO Logistics(GXO.US)、舍弗勒、丰田、$拉美商业服务(MELI.US)（总共只有 9 个设施）。- 在舍弗勒（8 个部署）和 GXO（3 个已预订部署）的准确率约为 98%。- Agility 声称拥有一台 Digit 人形机器人的投资回收期约为 1.1 年。- Digit v5 订单超过 3 亿美元（2026 年发布）。- 潜在客户包括 30 多家。- 首个采用 $英伟达(NVDA.US) Halos 实现全栈机器人安全的公司。- 更高的安全性意味着 Agility 在老年护理、零售和最后一公里配送等领域有更大的潜在市场——即需要人机交互的领域。- 俄勒冈州 RoboFab 工厂的年产能超过 10,000 台。- 使用约 75% 的美国本土零件。- 随着年产量增加到 1 万台以上，物料清单成本将从 12.5 万美元降至约 1.5 万至 2 万美元。在我看来，结合技术和商业化来看，他们是西方人形机器人原始设备制造商中最领先的：- Figure 在宝马有一些有争议的部署，不清楚他们的运行数据是否正确。- $特斯拉(TSLA.US) 目前对外销售零台。- 尽管有 $GXO Logistics(GXO.US) 和梅赛德斯的传闻，但 Apptronik 目前没有部署（据消息人士称）。- Boston Dynamics 的机器人确实很棒，但上市速度非常慢，至少要到 2027 年才有客户。+1
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$Churchill Capital XI(CCXI.US) (Agility) 在人形机器人安全方面拥有巨大领先优势，这要归功于 $英伟达(NVDA.US)：
1. 人形机器人的安全性是实现大规模应用的关键障碍。2. $英伟达(NVDA.US) 的 Thor 和 Halos for Robotics 是业界唯一的全栈机器人安全系统。3. $Churchill Capital XI(CCXI.US) (Agility) 是首个使用 Halos 系统的人形机器人制造商。Agility 在将负责任的自动化引入工厂和仓库方面，相比其他机器人原始设备制造商拥有非常明显的先发优势。Agility CEO 表示：“与 NVIDIA 合作实施并优化 Halos for Robotics 系统，巩固了我们在负责任自动化领域的领导地位，这是将人形机器人安全引入工业工作流程中不可妥协的要求。”对于 Agility 当前的一些客户，如 $亚马逊(AMZN.US)、$GXO Logistics(GXO.US) 和丰田。我们正处在机器人/人形机器人采用曲线的起点。考虑到安全障碍正在被迅速克服，以及人形机器人本身随着每次迭代不断改进（例如 Agility 的新 Digit 5 人形机器人），采用率看起来很快就会加速上升。看起来安全要素和技术不成熟要素正在同时以相同的速度和速率得到改善。这可能就是为什么一旦像亚马逊/丰田这样的公司能够证明其回报远超真实人类工人时，我们将在未来几年看到更广泛的大规模应用。
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在市场低迷时期，需要帮助建立对 AI 股票的一些信心吗？
阅读这篇文章。收藏它。回头再看。
让 Paradis 引导你：
在我看来，AI 股票普遍下跌有几个原因：
1. 市场将$博通(AVGO.US) 的财报和指引视为增长放缓。
2. 美联储转向鹰派。
3. 六月底出现了一系列关于 AI 泡沫的评论。
请注意，以下情况并未发生：
1. 超大规模云服务商削减资本支出。
2. 订单取消。
3. HBM 供应过剩。
4. GPU 租赁现货价格崩溃，等等。
总的来说，需求端绝对没有发生任何负面情况。
如果你将整个 AI 投资逻辑归结为第一性原理，它主要可以归结为市场总是混淆的两个层面：
1. 金融层面，例如股权估值、融资循环、新型云服务商的债务结构，在这些方面保持怀疑态度是合理的，一些回调也是健康的。
2. 物理层面，例如晶圆、HBM、CoWoS 产能、光模块，这些领域基本上都是需求大于供给。
物理层面没有任何变化。所以在我看来，这次抛售只是超大规模云服务商在即将到来的财报中发布资本支出指引前的一次重置。
但是，就这篇文章而言——让我对 AI 投资逻辑的看跌情形进行压力测试：
基本上，现在每个人都在拼命寻求算力。
对于 2026 年，$微软(MSFT.US)、$谷歌-A(GOOGL.US)、$亚马逊(AMZN.US)、$Meta(META.US) 和$甲骨文(ORCL.US) 这些超大规模云服务商的总体资本支出指引接近 7250 亿美元。再加上 OpenAI 和 Anthropic 的算力承诺。
我认为，今年到目前为止，每个可信的机构都已经将这份资本支出指引上调了十几次。从高盛，到摩根士丹利，再到美国银行。
而且我确信，在即将到来的财报季中，他们中的绝大多数都会再次上调 2026 年剩余时间的资本支出预测。
就在大约一周前，还记得大家对$美光科技(MU.US) 财报的感觉吗？相当不错，对吧？HBM 售罄……长期协议……锁定需求和定价的订单量在增长……我可以一直说下去。
但我觉得最近最常看到的看跌观点与$英伟达(NVDA.US) 的生态系统承诺有关。例如，他们在 LLM 实验室和新型云服务商等领域约 1240 亿美元的 “蜘蛛网” 式投资和采购订单。
我稍后会看一下这个，但它们之所以存在，是因为前沿需求超过了所有人的资产负债表和为它提供资金的能力。
但首先，你必须认识到，结构性驱动因素已经发生了转变，这是那些 “泡沫” 末日论者所忽视或忽略的：
- 2023/24 阶段是一个以训练为主导的资本支出周期，收入不稳定且可取消。
- 2025/26 阶段是以推理和智能体为主导的，具有可靠、基于使用量的经常性收入。
推理需求随着部署而复合增长 = 财务状况也是如此。
这是 “暗光纤” 在 2000 年从未实现的转型，当时电信基础设施的建设领先于需求曲线，而需求曲线花了大约十年才真正到来。
相比之下，AI 算力建设是落后于需求曲线的，也就是短缺。短缺不是泡沫！
在 1999-2000 年，电信资本支出由烧钱的公司资助。在 2026 年，AI 资本支出的边际美元由五台有史以来最大的现金生成机器资助。它们与所支出的资本支出如此绝缘，以至于几年后这些支出将无关紧要。
现在，我想我们都知道 AI 股票非常拥挤。
我注意到，自从加入 X（推特）后，当股票因波动性一天下跌 10% 时，会有人评论说 “$应用光电公司(AAOI.US) 怎么了？” 和 “你喜欢$SIVE 吗？”。
除此之外，你看看像美国银行基金经理调查这样的数据，显示超过 80% 的经理人表示做多 AI/半导体。
这是该调查历史上任何投资主题或主题的最高记录。
因此，这种程度的拥挤在机制上会加深回撤，因为每个人的止损位都在其他人的后面……在下跌日，这可能成为一个恶性循环。这也解释了为什么在没有任何公司或行业新闻的情况下，会出现超过 10% 的下跌。
然后，你还有白痴在网上发帖，上播客说 AI 投资就像 1997 年的互联网投资。
但众所周知，像 Pets.com 那样的互联网公司根本没有现金流，大多数公司的财务状况都是假的。
你只需要看看像$闪迪(SNDK.US) 这样的公司的财务状况，人们也说它是泡沫。在我看来，它们似乎还不错？而且未来也会不错。（稍微保守一点说，它们的盈利基本上都会非常出色）
话虽如此……
让我实际上给你一些信号，如果出现这些信号，将真正改变我对 AI 投资是出于信心还是盲目信仰的看法：
1. 超大规模云服务商削减资本支出，而不是增长放缓。
2. GPU 租赁现货价格持续下降，而不是趋于平稳。
3. HBM 合同价格下跌，同时供应协议被重新谈判。
4. 新型云服务商的信用利差扩大至困境水平。
5. 像 Anthropic/OpenAI 这样的前沿实验室月度经常性收入下降或停滞。
这些可能是五大 “警戒线”，到目前为止没有一个被触发。在可预见的未来，我看不到任何一条会被触发。
但你需要知道的关于 AI 主题的 TLDR 看涨理由就是：
- 算力需求仍然受到供给限制。
- 资助资本支出的超大规模云服务商是现金流生成机器。
- 从$闪迪(SNDK.US) 到$美光科技(MU.US) 到$博通(AVGO.US) 到$英伟达(NVDA.US) 等高质量股票的估值低得离谱。
除了这里提到的所有内容（我可以继续，但不再让你读我的长篇大论/咆哮了）。
话虽如此，在我看来，确实有理由转向更高质量的股票，而不是随机的上游垃圾公司。
我在过去几周已经多次提到这一点。
从 2025 年到 2026 年第二季度初，你基本上可以做多任何与 AI 有某种联系的股票，它都会在几周内上涨 100%。$POET Tech(POET.US) 和$IREN(IREN.US) 就是例子。
我个人认为，未来更加有选择性将更为关键，财务状况将比仅仅因为一个股票属于 AI 范畴就做多它重要得多。
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你想投资仿生人，但没看过《机械姬》？
有趣的事实：这部电影在 2014 年上映时，点燃了我对 AI 和仿生人的兴趣。
如果你正在投资$Churchill Capital XI(CCXI.US)以及仿生人上游供应链，这基本上是一部必看电影。
看看在坏蛋当权时，仿生人的未来 * 可能 * 是什么样子。
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韩国人形机器人供应链将至关重要。
对于即将到来的人形机器人生产爬坡期。
高盛预测，到 2035 年，人形机器人 30% 的零部件将来自韩国。
这得益于其汽车工业的专业知识可转化应用于生产人形机器人部件，如执行器。
简单介绍一下执行器：
- 它们本质上模仿人类的肌肉/关节- 执行器目前约占人形机器人物料清单的 50%。- 韩国在执行器生产方面具有优势，因为它们的技术与汽车零部件技术相似，例如动力转向、制动系统和自动驾驶汽车技术。并且 “几家韩国汽车零部件制造商已经利用这一专业知识，成为机器人关键执行器领域领先的非中国供应商之一。”（高盛）
因此，对于人形机器人上游的曝光度...
韩国似乎确实将在成为非中国人形机器人关键供应商方面发挥巨大作用。
除了其在人工智能供应链中因 SK 海力士和三星的内存而占据的关键地位...
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机器人技术发展得太快了。
我预计交易额在未来几年将增长 10 倍。
随着私人资本涌入那些能够大规模生产并赢得付费客户的公司。
今年迄今为止一些最大的交易包括：
-> Saronic（美国）在 3 月以 17.5 亿美元 D 轮融资用于自主海军舰艇。
-> Skild AI（美国）以 14 亿美元融资用于人形机器人软件。
-> Apptronik（美国）以 9.4 亿美元 A 轮融资用于工业人形机器人。
-> Mind Robotics 从$Rivian(RIVN.US) 分拆出来，年内迄今已融资 90 亿美元。
不过，未来将会有大量的公共投资机会。
要么通过投资上游的供应商，这些供应商构成了人形机器人的物料清单（BOM），例如执行器或感知系统。
类似于 AI 供应链的模式，向上游寻找赢家所在。
或者通过纯粹的机器人公司，一旦一两年后产量提升，它们将向企业（B2B）和消费者（B2C）销售。
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三个随机主题与分析：
1. 海上钻井2. 三文鱼3. 航空公司这些不像人工智能、仿生人或太空那样是持续多年的故事。相反，它们是催化剂驱动的短期交易。高层要点：1. 海上钻井海上钻井股票的交易表现像陷入困境的周期性股票，即使它们正在强化合同。例如，$越洋钻探(RIG.US) 的市净率约为 0.93，市销率约为 1.8 倍。因此，即使它们一直在增加积压订单，市场情绪也极为悲观。自 2020-21 年的破产潮以来，由于行业规模相对较小且伤痕累累，普通投资者已经放弃了油田服务行业。就潜在催化剂而言：- 越洋钻探与瓦拉里斯合并（2026 年 2 月）需要股东/监管机构批准，这可能会成为一个重新评级事件。- 管理层预计到 2026 年底利用率将超过 90%，2027 年接近 100%。- $越洋钻探(RIG.US) 自 4 月以来增加了约 16 亿美元的积压订单，且最近的合同日费率约为 55 万美元。不过，石油显然是关键风险因素，油价崩盘（例如 WTI 低于约 60 美元）会引发资本支出削减和合同延期。这种利润率压缩将抵消积压订单带来的任何收益。我目前在这里还没有持仓，但我在下面的航空公司部分确实有持仓。不过，考虑到其积压订单的增长，$越洋钻探(RIG.US) 在这些价位上看起来确实有点吸引力。但我想更多地对冲人工智能交易吗？目前还不确定...2. 三文鱼这个很有趣。2025 年对三文鱼来说是创纪录的供应年，行业供应量增长了 18%。这最终压低了现货价格。2025 年第二/三季度的激进捕捞耗尽了生物量，导致 2026 年上半年将出现急剧放缓。不过，这看起来是一个相当不错的布局：- 奥斯陆上市的一小群公司- 美国投资者覆盖不足- 因供应过剩在 2025 年受到惩罚- 挪威克朗走强- 挪威的资源租金税催化剂：- 挪威的三文鱼产量在第一季度下降了 3%，第二季度将再下降 2%- 这将导致 2026 年上半年全球供应增长仅为 0-2%价格似乎已经开始转变，6 月 19 日的基准三文鱼价格约为每公斤 74 挪威克朗。这比前一个月上涨了约 13%。当然，如果生物量恢复得快，那将是关键风险。如果你好奇的话，相关公司有：Mowi、SalMar、Bakkafrost我可能不会在这里建仓，但最近作为从人工智能/半导体中休息一下的方式，研究这个领域一直很有趣，哈哈。3. 航空公司波音和空客的交付延误人为地限制了行业运力，这保护了机票价格，即使消费者情绪正在软化。因此，航空公司运力增长受到限制，这赋予了它们不错的定价能力，例如，票价同比上涨约 25%，即使燃料价格下跌也保持粘性。因此，投资级资产负债表加上下半年燃料成本下降应会推动利润率扩张。$达美航空(DAL.US)、$联合航空(UAL.US) 和 $阿拉斯加航空(ALK.US) 是核心标的，你应押注于忠诚度/高端市场的寡头垄断，而不是座位销售。即使精神航空消失了，这也是为什么你会想避开超低成本航空公司。如果要我总结每家公司：- 达美航空是质量更高的选择，但在当前价位看起来已经充分定价了。- 联合航空目前的风险/回报比可能比达美航空更好。- 阿拉斯加航空风险最高，但回报也最高。西南航空 ($西南航空(LUV.US)) 是另一家公司，但在这个主题上没有深入研究它们。最终，所有这些都是反转交易，但与海上钻井类似，石油是关键风险，这显然会对利润率构成阻力。受宏观影响很大，霍尔木兹海峡等地局势的影响。如果精神航空的航线从 7 月（？）开始得到填补，那么票价溢价可能会迅速消失。但 $达美航空(DAL.US) 的财报在 7 月 9 日，$联合航空(UAL.US) 在 7 月中旬，所以如果粘性票价加上燃料成本下降 = 良好的指引，可能会看到重新评级。作为披露，当伊朗/美国协议签署时，我确实在 $达美航空(DAL.US) 建仓作为对冲——我想我在帖子中提过几次。---这只是我目前在人工智能之外关注的一些有趣主题的列表。说实话，这里漏掉了很多细节，只是一些想法/信息的倾泻，但只是不想用所有细枝末节来烦你们，哈哈。当然，不构成投资建议，如果你在寻找想法，这些只是短期的投资领域。P
兄弟们，这些$美光科技 (MU.US) 的毛利率高得吓人：
第三季度预估：81.9%第三季度实际：84.9%就算你去抢了当地的酒类商店，你的利润率也不会这么高。