MtRainier
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sony AI前几天公布的project Ace项目几乎是乒乓球领域的AlphaGo时刻
找到一个途径让机器的反应力超过人类职业运动员的水平
感觉这个实现路径很强大啊，迅速判断球路并能有效处理挥拍的角度、力度
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强烈建议想认真学数学的人，
看一眼 Awesome Math。
这是 GitHub 上一份很完整的数学资源清单，
已经有 14k+ stars。
它最有价值的地方，
不是资源多，
而是整理得足够系统。
代数、几何、分析、概率统计、数论等
30+ 领域都覆盖到了。
视频课、电子教材、练习工具，
甚至名校学生课程笔记，
都能在里面找到。
对自学党来说，
这类资源库非常省时间。
——建议收藏，慢慢用。
github.com/rossant/awesom…
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THE 7 LAYERS OF PHOTONICS
1. Materials & Wafers (substrate layer)
$AXTI, $IQE $WOLF, $COHR, $LWLG
2. Tools (fabrication layer)
$ASML, $AMAT, $LRCX
3. Lasers (light generation layer)
$LITE, $COHR, $LASR, $SMTC
4. Foundries (manufacturing layer)
$TSM, $TSEM, $GFS, $UMC, $INTC
5. Test, Inspection & Packaging (reliability layer)
$AEHR, $VIAV, $ONTO, $AMKR, $FN
6. Optics (module layer)
$AAOI, $POET, $GLW
7. Networking (connectivity layer)
$CRDO, $MRVL, $AVGO, $ANET, $CIEN
Shay Boloor@StockSavvyShay
THE OPTICAL PHOTONICS BOTTLENECK As AI clusters scale past copper’s physical limits, the bottleneck shifts to optical & these are the companies building that layer across the stack: 1. $AAOI building the transceiver layer of the AI network through vertically integrated U.S.-based InP laser manufacturing. It has already secured over $200M in its first volume 1.6T order from one hyperscale customer followed by another $124M in 800G orders from a second. 2. $AEHR building the reliability layer for the optical & AI hardware stack through burn-in & test systems. It just received a record $41M follow-on order from its lead hyperscale customer reinforcing the idea that Sonoma is becoming a key production burn-in platform for high-power AI ASICs. 3. $CRDO building the connectivity layer that helps AI clusters move data faster through active electrical cables, retimers & high-speed interconnect silicon. The DustPhotonics acquisition also extends that platform into silicon photonics before copper becomes a real constraint. 4. $LITE building the laser layer of the AI optical stack through EMLs, optical components & optical switching exposure. The setup is backed by a $2B $NVDA strategic investment & optical circuit switch backlog above $400M with orders reportedly extending through 2028. 5. $VIAV building the testing & validation layer of the optical stack through network instrumentation & photonics measurement tools. It is the picks-and-shovels layer of the transition because every high-speed optical buildout still needs to be tested regardless of which transceiver vendor wins. 6. $COHR building one of the core photonics bottlenecks through indium phosphide lasers, optical engines & communications components tied to next-gen AI networking. It also has a $2B $NVDA strategic investment behind it & is doubling InP device capacity into the 1.6T ramp. 7. $MRVL building the DSP & optical infrastructure layer through electro-optics, PAM DSPs, interconnect silicon & custom networking chips. The Celestial AI deal & NVLink Fusion exposure both strengthen its position as photonics becomes more central to AI cluster design.
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Elon Musk has used SpaceX as a kind of piggy bank over the last two decades, turning to the company as a financial tool to get loans and bolster his struggling companies, according to an examination by The New York Times. nyti.ms/4w8dInZ
English
我宣布DeepSeek V4已经超越Claude
刚从活动下来
简单测了一下
DeepSeek V4是真的强
真的超过了Claude👀
比如造了一个词deeeeeeseek
分别询问V4和Claude
一共有多少个e
V4正确给出了回答：8个
Claude哼唧哼唧算了半天说7个
高下立判了属于是🤣
而且之前那个难倒大部分模型的洗车题
DeepSeek-V4-Flash就能正确回答😧
这太夸张了（也可能是专门做了优化hhh
还有经典题9.9-9.11
虽然一开始算错了
回答-0.21
但是他自己解释的时候突然意识到了
然后重新算对了
这太牛逼了😎👍
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行业分析：AI光互连全景：谁是下一个“HBM级瓶颈”？
AI算力的瓶颈正在从计算转向带宽。随着GPU规模扩大，节点间通信接近N²级增长，电互连在功耗与距离上逐步触顶，光互连从可选项变成刚需。这一变化不只是需求扩张，而是产业结构的重排：光开始从数据中心边缘进入系统核心，甚至进入封装内部。
从底层看，硅光（SiPho）是在硅基上做出一整套光通信器件：波导负责传光，调制器把电信号变成光，探测器再把光变回电。它解决的是带宽与能效问题。硅本身不能发光，激光器依赖InP、GaAs等III-V材料，因此整个体系天然是“硅 + III-V”的异构结构。
产业链可以拆成四层：上游材料（InP与激光材料）、中游核心器件（激光器、硅光芯片）、模块与封装（光模块、CPO）、以及系统与网络架构。价值分配并不均匀。最稀缺的是光源，也就是激光器及其背后的InP体系，这一层类似算力链中的HBM，是物理瓶颈；再往下是硅光与光芯片，决定光电融合是否可行；光模块更偏制造与组装，周期性更强；真正的高价值封装集中在系统级CPO。
在硅光制造这一层，Tower Semiconductor 和 GlobalFoundries 是典型代表。它们本质是foundry，把光子芯片从设计变成晶圆。器件公司是它们的客户，而不是供应商。两者路径不同：TSEM更像工艺专家，擅长定制和复杂结构，解决“别人做不出来”的问题；GF更像平台型foundry，提供标准化工艺和规模能力，让更多客户可以复制。
这也解释了近期股价的差异。TSEM的上涨几乎直接由AI光互连驱动，尤其是硅光需求进入订单兑现阶段；GF更多受益于AI整体需求扩散，硅光只是其中一部分。前者是主线变量，后者更像beta。
很多人会误以为竞争在晶圆尺寸，比如300mm。但在SiPho、模拟、RF这些领域，关键不在晶圆，而在工艺复杂度、良率和客户绑定。真正决定竞争力的是能否稳定量产复杂光电结构，而不是晶圆大小。
从全球格局看，中国在光模块层面占据优势，但在SiPho制造仍处于早期阶段。差距不在技术原理，而在量产能力和客户验证。短期内，由于订单和经验的正反馈，差距在拉大；中期随着下游需求反向驱动，上游有望追赶。这一结构和HBM不同，SiPho不属于天然寡头，更可能走向多极竞争。
真正改变产业结构的是CPO（co-packaged optics）。CPO不是一个器件，而是一种封装形态：把光芯片与算力芯片封在一起，使光从“外部模块”变成“系统内部的一部分”。实现路径是先在SiPho晶圆上完成器件制造，筛选良品（KGD），切割成die，再与GPU/ASIC、HBM等一起进行异构集成，通常采用平面并排而非堆叠。
这一变化的核心结果是：硅光从“独立产品”变成“系统中的一层”。功能重要性不变，但定价权下降。过去光模块可以独立定价；在CPO中，价值更多被系统整合者吸收。掌握先进封装能力的厂商更接近控制节点，这也是为什么TSMC和Intel在这一阶段具备更强话语权，而TSEM和GF更接近中游die供应商。
CPO对技术提出了三大硬约束：功耗、带宽密度和封装耦合。功耗决定系统是否可持续，带宽密度决定扩展能力，封装耦合决定良率和成本。这三点直接推动硅光工艺进入新阶段。
在这一过程中，低损耗波导成为关键基础。波导是芯片内部的“光通道”，损耗以dB/cm衡量。0.1 dB/cm与1 dB/cm的差异，会在封装内线性累积，直接决定系统功耗与成本。当前主流量产水平在0.3–1 dB/cm，先进工艺可到0.1 dB/cm，实验室中的氮化硅（SiN）接近0.01 dB/cm，但距离大规模量产仍有距离。材料路径也逐渐清晰：硅波导受限于粗糙度和折射率，长期趋势是向SiN迁移。
难点不在单点，而在多重极限叠加：侧壁粗糙度、PECVD氢吸收、SiN应力、弯曲损耗、光纤耦合等因素同时作用。这也是为什么真正的优势来自“全栈工艺控制”，而不是某个单一技术突破。
CPO不仅改变技术路径，也改变竞争结构。未来不会出现单一路线，而是分层共存：
核心AI集群：定制CPO，追求极致性能
大规模部署：标准化CPO或pluggable，追求成本与灵活性
即使在CPO内部，也会分化为“高性能CPO”和“标准化CPO”，类似HBM与DDR的关系：前者吃价值，后者吃规模。
对TSEM和GF来说，这种分化进一步强化各自路径。TSEM更靠近高性能CPO，承接定制需求，有机会成为局部瓶颈；GF更靠近标准化CPO，承担规模扩张，是产业的放大器。
整条链可以压缩成一句话：材料决定能不能做，芯片决定性能上限，封装决定系统价值，系统厂决定利润分配。对应到算力链，InP激光器类似HBM，CPO类似GPU封装，光模块类似服务器组装，而硅光晶圆厂更像中间层的chiplet供应商。
从投资角度看，最确定的机会在光源，这是物理瓶颈；最大弹性在硅光与CPO，一旦路径跑通会被放大；光模块是顺周期；封装稳定吃利润但不容易爆发；系统层存在潜在黑马，但取决于架构演进。硅光不会消失，但正在被“吞入系统”。未来真正的“HBM时刻”，更可能出现在光源层或系统级封装，而不是封装之前的中游晶圆环节。
免责声明：本人持有文章中提及资产，观点充满偏见，非投资建议dyor
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建筑 提示词 升级版来了
GPT-image2 作图前，认真调查知识真实性
所以这种图片要五分钟左右的能出图
提示词如下：
请创作一张“建筑师手绘研究页 / 建筑速写式知识图”，以单一建筑为核心对象。整体必须呈现出一种**非常松弛、克制、概括性极强的建筑师手稿感**，而不是完成度很高的建筑复原图，不是精细插画，不是效果图，不是蓝图，不是旅游宣传画，也不是内容堆满的现代信息图。
## 一、核心气质
整张图必须让人一眼看上去就觉得：
- 这是建筑师在纸上进行观察、分析、记录时留下的**研究性速写手稿**
- 不是“画完整”，而是“画关键”
- 不是“把建筑说尽”，而是“用专业判断抓住最值得说的部分”
- 有知识性，但表达方式非常轻、非常松、非常手工
- 有强烈纸面感、未完成感、呼吸感、留白感
请优先强调以下感觉：
- 松动的手绘线条
- 轻微不准、试探、复线、断线
- 大量概括而非写实
- 选择性刻画，而非全都画清楚
- 建筑速写式观察
- 安静、文气、克制、学术、诗意
---
## 二、风格要求（非常重要）
### 1. 线条风格
必须是**建筑师速写线条**，而不是插画线条：
- 线条自由、松弛、轻盈、克制
- 允许试探线、复线、断续线、略微歪斜
- 不要所有边都画实，不要所有构件都闭合
- 只在关键轮廓、关键转折、关键受力处稍微加强
- 画面中应明显看出“边观察边下笔”的感觉
### 2. 细节控制
这是最关键的一条：
- **不要把建筑画得太具体、太落实、太完整**
- 不要逐一精细描摹瓦片、梁架、栏杆、雕饰
- 不要像建筑复原图
- 不要像高清古建插画
- 不要像工整的技术制图
- 不要过度精确地表现构造
- 要有大量“点到即止”的地方
- 细节应当是**选择性出现**：只强调最能体现建筑特征的少数部位
换言之：
**宁可少一点，虚一点，概括一点，也不要太实、太满、太具体。**
### 3. 材质与纸面感
画面必须有明显的纸张底纹：
- 微微泛黄的绘图纸 / 手工速写纸 / 旧式研究图纸
- 纸张纤维感、轻微旧感、自然斑驳感
- 墨线、铅笔线、极淡水彩晕染混合
- 色彩非常克制，接近“没怎么上色”
- 只能出现极轻的淡赭、浅灰、淡墨、微褐、极淡灰绿等低饱和颜色
- 上色只用于提示体积、材质、氛围，不用于完整铺陈
### 4. 完成度控制
整张图必须像：
- 建筑师研究过程中的一页
- 速写本中的高质量分析页
- 有内容，但不是被刻意做成“完美成品”
- 有很多保留、留白、未完成痕迹
请刻意避免：
- 过度完成
- 过度深入
- 过度说明
- 过度整洁
- 过度装饰
- 过度真实
---
## 三、版式逻辑
整张图是一张“手绘建筑研究页”，但必须比普通插画更有研究性；同时又不能像严密的信息图那样排太满。
建议采用如下版式，但整体要自然、松弛：
- 左侧或中间：一个最大的主体透视速写
- 右侧：2~3个很轻的辅助分析图（如正立面、侧立面、平面）
- 下方：2~4个局部细部小速写
- 角落：1个很小的场地关系示意或远眺关系小图
- 局部穿插少量手写标注、箭头、引线、圈注
- 留白必须充足
- 各个模块像是在同一张纸上逐步补充上去的，而不是预先机械排版好的版面
---
## 四、主图要求
主体必须是一张最大的建筑透视速写，但请注意：
### 主图不是完整复原图，而是“概括性的观察速写”
要求：
- 清楚抓住建筑最有代表性的轮廓
- 抓住屋顶、檐角、柱列、台基、开敞关系等核心特征
- 主图线条最丰富，但依旧要松
- 不能画成“每个细部都说清楚”的写实图
- 局部可略虚、略省略、略断开
- 环境只能轻轻带出，如树木、坡地、山石、路径、背景树影等，用来烘托建筑位置与气息即可
- 不要让环境抢戏
主图应传达：
- 建筑整体神韵
- 轮廓之美
- 体量关系
- 空间开敞感
- 建筑与自然的关系
---
## 五、辅助分析图要求
可以包含以下内容，但都必须画得很轻、很淡、很概括：
1. 正立面图
2. 侧立面图
3. 平面图
4. 如有必要，可有一个极简结构示意
这些辅助图必须注意：
- 是“手绘分析图”，不是CAD
- 只保留必要轮廓与少量尺寸感
- 可有极少量尺寸线、标高、轴线暗示
- 但必须轻，不要太多数字
- 不要让这些分析图喧宾夺主
- 它们只是帮助理解，不是严密施工图
---
## 六、细部小图要求
下方可拆出2~4个小节点速写，但必须保持速写感，不可过分精描。
建议细部内容：
- 檐口 / 翼角
- 柱与梁枋关系
- 栏杆 / 台基 / 踏步
- 匾额 / 藻井 / 屋面转折（择其一）
每个细部要求：
- 只抓一个重点，不要画太全
- 局部有一点淡彩即可
- 有简短手写说明，1~2句足够
- 点到为止，不要写成长篇技术说明
---
## 七、知识讲解的方式
这是“知识型手绘图”，但知识表达必须像建筑师随手写下的观察笔记，而不是教材排版。
知识内容应围绕以下维度进行“轻量讲解”：
- 轮廓与形制
- 屋顶与飞檐
- 空间开敞性
- 柱、梁、台基之间的关系
- 场地与视线
- 名称来源与文化意味
但请注意：
- **不要讲太满**
- 每个模块只讲最关键的一两点
- 语言简洁、清楚、自然
- 更像“研究笔记”而不是“正式说明书”
举例气质应类似：
- “双重檐层层收分，使体量更轻。”
- “四面开敞，亭因此更适于停留与观景。”
- “台基略起，既隔潮，也让视线微微抬高。”
- “飞檐上翘，兼有排水与姿态之美。”
不要写得太像百科，不要堆太多专业术语。
---
## 八、文字与标注系统
文字必须像建筑师写在图上的笔记：
- 中文手写感
- 略带书卷气
- 自然、松、克制
- 不要现代字体海报感
- 不要过于工整统一
文字层级建议：
- 大标题：建筑名称（书写感强）
- 小标题：各模块标题（简短）
- 正文说明：每块1~3行，短小
- 局部标签：部件名、构造名词
标注总原则：
- 够用即可
- 宁少勿滥
- 有信息，但不密不满
- 服务于理解，不是为了把画面填满
可以有：
- 箭头
- 引线
- 圈注
- 轻微红色印章
- 少量编号
---
## 九、必须强化的视觉倾向
请强烈强化以下倾向：
- 速写感
- 未完成感
- 判断性的概括
- 纸面气
- 研究气
- 建筑师手稿感
- 线条的呼吸感
- 留白
- 轻淡、雅静、松弛
---
## 十、必须避免的错误倾向
严禁出现以下问题：
- 画得太实
- 画得太满
- 画得太像完成稿
- 画得太像古建复原插画
- 画得太像工整建筑制图
- 画得太多具体构件
- 过度细节化
- 过度渲染
- 过度上色
- 信息量堆砌太满
- 标注过多导致版面拥堵
- 太像现代信息图
- 太像文创海报
- 太像旅游宣传页
- 太像高完成度商业插画
请牢记：
**这不是“把建筑画清楚”，而是“把建筑的神韵和关键结构，用建筑师速写的方式提炼出来”。**
---
## 十一、最终观感目标
最终画面应该像：
- 一本高质量建筑速写研究册中的一页
- 建筑师在现场或案头完成的观察性研究手稿
- 既有知识，又很松弛
- 既有分析，又很克制
- 既美，又不装饰过度
- 让人觉得“专业、自然、会画、懂建筑”，而不是“画得很满很费劲”
---
变量：
建筑名称 = 天坛
画幅比例 = 3:4
知识点数量 =10
小小东@xiaoxiaodong01
GPT2 x 建筑图鉴 x 提示词 知识性拉满，而且它会联网喝茶信息准确定 然后仔细作图，真用心呀 顺着图片看， 我学到了不少信息 肝了3个小时， 还是没有达到我要求的手绘感觉 但是刊载知识性强烈的面上， 果断发布 你可以最后自定义尺寸和建筑名，让它提供图解。 💬Prompt 见评论区一楼
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根据{少妇白洁}自动生成一张 收藏版史诗叙事海报，
巨大优雅的{白洁}人物侧脸剪影作为外轮廓，剪影内部自动生长出最契合该主题的完整世界观、标志性场景、角色关系、象征符号、关键建筑、生物、道具与氛围。
整体不是普通拼贴，而是高级的剪影轮廓填充式叙事合成，带有双重曝光式联想，但强化为电影级叙事表达与空间调度。
电影海报风格 + 东方现实主义美学融合，强调真实物理光影、镜头语言、空间纵深与叙事层级。
光影采用电影级侧逆光与局部暖光点缀，冷暖对比克制真实，加入体积光与轻雾增强空间感。
材质表现为真实质感（建筑、丝绸、肌肤、石材），避免纯绘画笔触感，
保留柔和空气透视，但优化为电影级景深与焦点控制。
轻微胶片颗粒，边缘飞白与刷痕改为电影式柔和融合过渡，
大面积留白，版式克制高级，安静、宏大、克制、宿命感强的东方电影叙事。
所有元素必须强绑定主题，一眼识别，不要杂乱，不要硬拼贴，不要模板化背景，不要廉价奇幻素材。
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所有人都在盯玻璃基板的中游产线，但这条链真正的卡点在上游熔炉。
玻璃基板（TGV）是下一代AI芯片封装的关键材料，替代目前的有机基板。热膨胀更低，信号更好，能装更大的芯片。Absolics、三星电机、台积电都在推中游制造，市场讨论也集中在这里。
上游的问题很少有人提。低热膨胀电子级玻璃，全球产能90%以上集中在康宁、AGC、SCHOTT、NEG四家。熔炉建设周期12到18个月，属于跨年度的capex承诺。行业放量节点在2028到2029年，对应Rubin Ultra和MI500。如果上游扩产决策现在还没动，到时候中游建得再快也补不上原料缺口。
结构上很像2020到2022年ABF载板短缺：需求预期清晰，上游只能靠长周期capex释放产能，定价权先沉在供给受限的环节。这次材料从有机换成了玻璃，逻辑一样。
今年Q3到Q4看康宁、AGC、SCHOTT的capex披露。如果扩产信号还是模糊的，2028到2029年的原料瓶颈基本可以确认。
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先进封装的”耗材接棒”叙事最近很热，逻辑链也确实成立。但要理解为什么材料战场会从underfill转向CMP slurry，得先搞清楚一个更底层的技术拐点。
Micro bump方案同时撞上了三面墙。第一，bump pitch缩到25μm以下时solder bridging风险飙升，良率断崖。第二，JEDEC对HBM封装高度有硬限制，每层die加上micro bump加上underfill要吃掉40-50μm，堆到16层已经是物理极限，往20层走厚度预算根本不够。第三，underfill的thermal conductivity只有0.2-0.5 W/m·K，铜是401 W/m·K，差了三个数量级。每多堆一层die，中心层的junction temperature就更难控制。三个约束的共同解指向同一件事：取消solder和underfill，让copper直接做diffusion bonding。
Hybrid bonding解决了pitch、高度、散热三个问题，但代价是把容错率压到了atomic level。Micro bump时代表面粗糙度几十纳米就能工作，hybrid bonding要求Ra降到sub-0.5nm，任何一颗纳米级的particle都会在bonding interface形成void，后续thermal cycling会把void扩展成crack。这就是CMP slurry和Cu plating additives变成新咽喉的根本原因，配方质量直接等于bonding yield，bonding yield直接等于HBM产能。
但问题是，这条耗材链上谁真正有定价权。台厂的强项一直在设备和通路端。弘塑做ECP设备、辛耘做wet process清洗、中砂做pad和diamond disc，全部围绕化学品消耗量做文章，本身不掌握配方。崇越和华立是代理通路，帮信越、Fujimi把材料送进产线。真正自研CMP slurry配方的只有达兴和长兴，体量跟Fujimi、Entegris完全不在一个量级。化学配方的壁垒跟设备不一样，设备可以逆向工程迭代追赶，配方是几十年经验数据的堆叠，一款slurry打进台积电标准制程通常五到十年不会被替换。达兴说它的CMP slurry已经应用于N2并供货Arizona，如果属实，至少过了初步验证。但”应用于”和”规模化供货”之间的距离，有时候比技术本身还远。
资金从CoWoS设备capex转向耗材opex，方向没问题。但耗材链上真正有定价权的那一段在谁手里，市场似乎还没想清楚。
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@ShawarmaCapital Anyone serious about this SPAC, shall look at their S1 file
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$MRLN
Matt George just told you what’s coming on stage at CNBC Converge.
youtube.com/live/gEyhzbyRM…
Watching the autonomy panel at 1:18:00, Singapore, this morning. Morgan Brennan asks Matt about retrofitting cockpits, are you working on other aircraft.
He answers with the C-130J prime position, then this:
“We’re also working on the KC-135 and a couple other aircraft that we haven’t announced yet. We now have to be much more careful about talking about those particularly as we’re now sort of a public company.”
Then, thirty seconds later, the part nobody is going to clip:
“How do you take autonomy out of some of these really high-end exquisite stealthy systems and start to put them in low-cost attritable systems. So more more to come on that for us… everything from the big C-130s all the way down to some smaller stuff but watch that space.”
Two disclosures in one breath. The unnamed airframes are the obvious one. C-17 and P-8 are the cleanest USG fits, and C-17 also threads the Remah deal from yesterday since UAE flies eight of them.
But the attritable line is the real tell. He said “watch that space” twice. That’s not aspirational language, that’s a CEO doing the legally cleared version of pre-announcing.
The TAM implication is the whole game. Manned-large autonomy is a $5–10B pool where Merlin is the prime. Attritable autonomy at Replicator scale is a $50–100B pool, and Merlin walks in already certified after building for the hardest case first. Anduril, Shield AI, Kratos are all trying to climb up into safety-critical airspace from below. Merlin is climbing down from above. That direction is engineering. The other direction is invention.
Part 5 covered the Remah channel. Part 6 might write itself.
— Shawarma Capital
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这个时代，投资远离碳基消费，只投硅基消费
这个阶段很长时间，硅基消费是指数增长的，和碳基消费的会指数型拉大差距
x.com/fi56622380/sta…
端侧设备是个好生意，但不是好投资，因为数量是有上限的，消费电子价格也有上限，也就是说，只能吃到新形态最初的那一波从无到有
即便是iphone，从2008年到2015年CAGR 40%+，但是2016~2026这十年近乎停滞
AI眼镜这两年~100% CAGR，但还是尝鲜为主
在没有新范式端侧设备的时候，增长是非常有限的，不符合投资需要指数型回报的逻辑
端侧AI手机？就算是做成功了，也只能是一次性红利，以后换机速度提升，营收提升~50%，没了
高通的基因是一切电池驱动的产品芯片，所以投资高通的好时机，只能等到电池驱动和硅基消费的交汇点
这个交汇点可能是移动机器人时代，而移动机器人时代的爆发，可能要等到2040年以后（定义为等价于1%全人类覆盖率）
高通现在在车载芯片领域的一切积累，sensor fusion，端侧异构算力，低功耗，以后都会在移动机器人时代connecting the dots，抢到先发优势
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就算是软件，也要投硅基消费的软件，不能投seat based 碳基消费的软件
硅基硬件消费的指数增长在哪里，那就太多了，capex所触及之处，俯拾皆是😃
fin@fi56622380
我最近也是类似的想法 VR300配备220TB LPDDR5，一年销量大概是5.5EB(甚至没算HBM) 手机市场LPDDR平均内存大概6~7GB，到2027年手机市场按30%+衰退计算（1.2->0.8B销量），有概率还不到5.5EB Nvidia一个公司单个产品的LPDDR用量，超过了全人类手机消费电子的用量，而且以后GPU的HBM消耗是指数型上涨 人类内存消费增长不大，十年DDR单机装机容量才三倍(7.xGB->23GB)，而ai内存消费每一代架构都在翻倍 也就是说ai对内存的消耗是人类的倍数越来越大，指数型拉开差距 唯一限制这个差距拉大的，只有产能扩充的速度
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MtRainier がリツイート
卧槽！真心强烈推荐所有人，不管你懂不懂技术，只要你想在AI时代做商业、搞投资或者抓住时代红利，都去狠狠刷一遍Anthropic官方的这场超神分享！
直接把未来三五年的终极生产力革命直觉编程彻底讲透了！
这绝对是降维打击级别的认知。内容深度直接拉满，从普通人怎么给AI当大脑，到如何把大模型安全接入真实的业务和商业场景，全是没有水分的顶级实操干货，连很多核心圈的资深从业者目前都还没摸透这套底层逻辑。
周末别再整天碎片化刷短视频浪费时间了，赶紧先点赞收藏存下来，抽个半小时静下心完整看一遍。
看完你绝对会觉得头皮发麻，彻底弄懂怎么统御大模型为你打工，绝对是你这周回报率最高、最颠覆认知的一次学习！
比特币橙子Trader@oragnes
卧槽！知名记者指出苹果CEO库克的管理盲区，过度依赖表格数据将导致无法应对地缘风险。 在最近的一段访谈中，记者Patrick McGee透露了库克被称为表格先生的原因。他分享了一个轶事，库克第一次接手原本只需两小时的每周数据复盘会时，竟然开了13个小时。他对细节有着非常执着的要求，并且把这种工作方式要求到了所有下属身上。 他提到，1998年库克刚加入苹果时，团队里戴眼镜的人并不多。但没过几年，大家几乎都戴上了眼镜。因为他们每天都要盯着特大号的纸张，核对无数个Excel表格里的供需数据。一部手机里有上千个零部件，他们必须检查所有细节来掌控全球供应链。 随后McGee提出了他的担忧。他认为库克确实完美践行了能被测量的才能被管理这句名言，这也是苹果能拥有超高利润率的核心所在。 但问题是，那些无法被写进Excel表格里的隐患，比如给竞争对手国家提供供应链支持所带来的地缘风险，到底该填在表格的哪一列。他总结说，这种对于量化数据的绝对依赖，恰恰是库克现在最大的盲点。
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MtRainier がリツイート
Yes. The President invoked the "Defense Production Act" 2 days ago.
To expand on domestic infra.
Implicit beneficiaries were:
Transmission & Advanced Conductors:
$AMSC - HTS Wires (advanced conductors), power electronics
$PLPC - advanced conductors
$ATKR - transmission components
$VMI - grid components
Power Electronics
$AEIS - power control electronics
$VICR - power delivery
Capacitor Banks
$VSH - power capacitors and capacitor banks
Substations & High-Voltage Circuit Breakers
$POWL - substations/switchgear
$AZZ - substations
Transformers
$HPS.A - My favorite for transformers
$SPXC - power transformers
Electrical Core Steel
$CLF - Only producer of electrical steel in America?
This included:
-Transformers
- transmission components
- advanced conductors
- power electronics
- substations
- high-voltage circuit breakers
- protective relays, capacitor banks
- electrical core steel
TLDR: The executive action declared a national energy emergency regarding the domestic supply chain for grid infrastructure. Authorized federal funding, purchase commitments, and expedited actions to rapidly expand the manufacturing.
Lot of beneficiaries, I made a mini ETF of with $AMSC, $CLF, $PLPC, and then $HPS.A; dont have any of the others.
There's probably going to be a bunch of DOE contracts in the next 3-6 months like " DoE Awards ___ to $POWL " off this act is my guess.
Rumo@rumoriginal
@aleabitoreddit Did you look into superconductor companies like $asmc yet?
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MtRainier がリツイート
补一条InP的产业链地图。
最上游是高纯铟。全球七成铟资源在中国，2025年2月对铟加了出口管制，国际铟价应声上涨。国内铟的供应主要看锡业股份和株冶集团，一个全球铟产量第一，一个是国内第二梯队。
铟往下走一步是InP多晶料合成。高纯铟和磷在高压炉里反应，生成多晶锭。这个环节国内扩产最猛，陕西铟杰规划250吨产能，2026年底落地。全球多晶料正在经历一轮集中扩产，2027年总产能有望突破640吨。
多晶料再往下是单晶生长和衬底切片，整条链最卡的环节。海外是住友和AXT（北京通美），国内看云南锗业，子公司鑫耀半导体是目前国内最大的InP衬底供应商，4英寸已批量出货，6英寸在爬坡。有研新材承担了02专项的6英寸攻关项目。广东平睿晶芯投了11亿建产业园，规划年产30万片。
衬底片交给外延厂，用MOCVD在上面生长几十层纳米级量子阱结构，做成外延片。这一层海外被Coherent、Lumentum、三菱电机把持。国内三安光电武汉基地月产1万片6英寸，已经进了华为供应链。九峰山实验室在6英寸外延工艺上做到了国际领先指标，下一步目标是8英寸。
外延片往下是光芯片。DFB激光器、EML、CW光源、探测器，都在这一层。国内的源杰科技在100G EML上做到了国内份额最大，光迅科技覆盖从芯片到模块的垂直链条，长光华芯做高功率激光。
最下游是光模块，中际旭创和新易盛。这一层大家最熟，关注度最高，业绩兑现也最快。但它们的出货节奏，最终受制于上面每一层的产能释放。
整条链的特征很明显。越往下游，玩家越多，产能弹性越大。越往上游，玩家越少，扩产越慢。光模块厂的订单再多，上面衬底和外延跟不上，也只能等。
Macro_Lin｜市场观察员@LinQingV
AXT昨天定价了一笔5.5亿美元的增发，今天完成交割。募资用途很明确，扩InP衬底产能。 一家年收入8800万美元、还在亏钱的公司，一次增发募了超过年收入6倍的钱。市场在为一件事付溢价。它赌AI光互联的上游材料会长期紧缺。 磷化铟衬底是光模块产业链里存在感最低的环节，也是供给弹性最小的环节。光模块的故事讲了两年，800G放量、1.6T送样、头部公司业绩翻倍，注意力一直在下游。产业链里谁的产能最难扩，谁就卡着整条链的节奏。 InP是做光芯片的基础材料。激光器、探测器、调制器，底层都长在InP衬底上面。1310nm和1550nm波段的高速光发射，硅做不了，只有InP行。你走EML方案也好，走硅光加外部光源也好，物理起点都是一片InP晶圆。 很多人以为硅光是替代InP的。反过来。硅光方案里硅负责波导和调制，发光还是得交给InP。每个硅光引擎配一颗InP的CW激光器。英伟达Quantum-X一台交换机装18个硅光引擎，18颗InP光源。硅光越火，InP用量越大。 四家公司控制全球95%以上的InP衬底产能。住友电工大约六成，AXT通过北京通美大约三成半，加上JX金属和少量其他厂商。半导体材料里很难找到比这更寡头的格局。 缺口的数字很直白。2025年全球InP器件需求大约200万片，产能60万片左右，差了七成。头部订单排到2026年。住友说2027年前扩产40%，AXT说翻倍，JX说扩20%。听起来力度不小。但需求那边是指数型增长。一个800G模块用4到8颗InP激光器芯片，到1.6T每个光引擎对衬底面积需求是800G的四倍。供应商涨两三成，需求可能已经翻了一倍。 扩产又快不起来。InP单晶生长靠VGF或VB法，设备定制化程度高，良率爬坡按年算。跟硅晶圆那套成熟体系完全不是一个速度。2英寸衬底价格从8000元涨到1.67万，涨幅超100%，照样供不应求。 所以AXT这笔5.5亿美元增发的逻辑就很清楚了。去年12月刚融了1亿，四个月后又融5.5亿，募资规模翻了5倍还多。它在抢时间窗口。趁股价在高位把钱拿到手，砸进北京通美的产线。这个窗口关不关得上，取决于扩产速度能不能追上需求曲线。目前看，追不上。
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Claude Code 的负责人说，他已经好几个月没有手写代码了。
他在 2 天内交付了 49 个完整功能，而且全部都是 100% 由 AI 编写的。
他刚发布了一场 30 分钟的分享，专门讲他是怎么做到的。
这比任何 500 美元的 vibe coding 课程都更值得看。
建议先收藏：
Evan Luthra@EvanLuthra
The Head of Claude Code at Anthropic said he hasn’t written code by hand in months. In 2 days he shipped 49 full features. All written 100% by AI. He just dropped a 30 min talk on exactly how he does it. Worth more than any $500 vibe coding course. Bookmark it:
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MtRainier がリツイート
这个对比太犀利了。
马斯克在中国的生意一点不比黄仁勋少-上海超级工厂、中国是Tesla最大市场之一、跟中国政府关系极好。但从来没人追着马斯克问"你到底是站美国还是站中国?"没人怀疑他的"忠诚度"。
而黄仁勋呢，一个在美国出生长大、公司注册在加州、雇佣大量美国人、交美国税的人，却要在一个podcast里被反复拷问"给中国卖芯片是不是在帮敌人"。而且Dwarkesh的问题设置就是一-你先回答"你觉得你算不算美国人"，然后我再用这个答案来堵你。
你说的本质是对的:这不完全是商业逻辑之争，这是身份政治。黄仁勋不管怎么用"美国技术领导力"来包装自己，在很多美国人(包括Dwarkesh这种聪明人)的潜意识里，他的"美国性"是需要被验证的、是可以被质疑的。而马斯克不需要接受这个测试。
黄仁勋其实很明白这一点。你看他整个采访的姿态--他在每一个技术问题上都自信碾压，但到了中美问题上，他的策略不是"我是美国人所以我说了算"，而是"让我们用商业逻辑来谈"。因为他知道，如果他用身份来主张立场，对方的潜台词就是"你的身份本身就是个问题"。
所以你观察到的这个"隐性政治表态"的被迫性，其实就是美国华裔(甚至亚裔)精英的天花板-你可以做到全世界最值钱公司的CEO，但你的"忠诚"永远是被审视的。马斯克可以公开骂美国政府跟中国做生意、收购Twitter推翻整个舆论场，没人问他的忠诚。黄仁勋只是说"我们应该在中国市场保持竞争力"，就已经需要在podcast上接受一个小时的盘问了。
这个差距，比任何技术护城河都深。
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