Money Printer

@__Fasa__ @viaadonaa @ArtofSpecuycky 是的 smart money通常都提早布局的

@viaadonaa @ArtofSpecuycky 老师也回答不了你呀，反而可以自己思考一下如果在这个位置或者再跌20%之后，那时候各大公司财报才告诉你基本面改变了，应该怎么做。

AI 这轮行情远没有结束 AI 商业化还在加速，我没有看到需求出现拐点。台积电刚把今年资本开支指引从 520–560 亿美元上调到 600–640 亿美元，这已经很能说明问题了。需求如果真的开始转弱，他们不会继续增加几十亿美元的资本开支。 B200 的实时租赁价格现在已经涨到 7.26 美元/小时，上个月才 5.4 美元，也没有看到什么算力过剩。明年的需求也不会只来自大模型，我觉得机器人、自动驾驶、工业自动化、边缘AI等物理世界应用，会逐渐成为新的需求来源。 下周 Google、Tesla 财报，下下周 Amazon、Meta 财报，我最关心的还是资本开支。我觉得资本开支不会减，目前还在军备竞赛。谁先减就要花好几年才能追上。 所以现在基本面并没有发生任何变化，甚至还在变得更好。基本面不变，情绪加去杠杆引发的下跌只是牛市中上涨的一个中继，不是熊市的开始。 真正会让我觉得基本面变了的是看比如 Hyperscaler 连续削减资本开支、GPU 租赁价格持续暴跌、HBM 开始库存积压、光模块订单被取消、AI 公司收入增速明显放缓。如果这些开始一个接一个出现，我才会认真考虑 AI 周期是不是结束了。但至少现在，一个都没发生。 上一个财报季，标普500企业盈利同比增长接近28%，是近几年最强的一次。熊市一般都是企业盈利开始下滑、资本开支开始减少，但目前我们看到的恰恰相反。所以我还是认为，这是牛市里的估值修正，AI 大周期远没有结束。

@ArtofSpecuycky 有一点技术分析的基本功都看得出是转跌势📉了，还沉迷在story的叙事呀

@Michael_QQQ2025 👍🏻趋势比基本面重要

7月初那会儿看到存储板块的结构已经开始松动了。现在存储板块的高点回撤如下： $MU -32% $SNDK -39% $WDC -42% $STX -34% 存储，众所周知卡脖子，稀缺到2030年，涨价到台积电的魏CC说羡慕。为什么还跌呢？ 基本面，我认为它是一个细水长流的事情，它不一定会反映当下的市场价格，但它长期来看，会随着市场回归平静的水平，会回归到它一个合理的估值中枢。基本面是股市中的一项因素，很多其他因素影响价格涨跌。所以不是基本面出问题才跌，基本面好价格也会跌，所以拿基本面解释是说不过去的 。 可以看看下图的存储板块的杠杆水平。杠杆它其实是一个双刃剑。在股票上行阶段，它可以加速上行但是在股票的下行阶段，比如说当下的一个敏感和紧张时期，它也会加速下行，导致抛售一直会持续，所以短期它不是基本面方面的一些原因，不管估值多低，还是照常跌，对不对，它是一个资金流问题。 所以，切勿不要因为基本面好，估值便宜，市场大跌就大胆抄底，这样的逻辑去做，市场里面有很多流动性的风险，包括宏观性的风险等等很因素。这些因素都会反映在技术走势里，所以我一直认为价格反映了当下的市场预期，还是重点看价格行为。我之前不是不关注基本面，我也看基本面，但是这种东西不能死磕。

作為一個真正的交易人，同時又是股票教育從業員，我可以很坦白和誠實的告訴你們，交易這條路的進展是以「年」作為單位計算的。 我們今天收到一位在MYT已四年的老會員電郵，他在感謝我們過去四年的指導後，說他將要離開MYT。因為他除了第一年能賺到可觀的利潤，後續的三年交易表現都停滯不前。然後由今年九月開始，他似乎找到自己的交易策略，所以想離開一下，試驗一下自己的策略是否能成功。這位會員是非常用功的，甚至把我所教過他的東西都做筆記。那為什麼反而不進則退？他指出由於移民後收入不如在港時期，所以的確有點急功近利想快點賺錢，心態變得FOMO。但我認為這只是其中一個原因… 我認為另一個最主要原因是，他其實正在經歷每個交易人的必經之路。 無論你學了什麼交易策略、系統、心態，都需要有一個內化的過程。絕對不會一學便馬上賺到錢。有時的確可以，可能由於那段時間市場氣氛熾熱，所以在風口上豬都可以飛，那是BETA，賺的是新手運。但如果你沒有至少經歷一至兩個完整的牛熊周期，你所學過的東西是無法內化，因為你只經歷了市況上升時的情景，還有其他100個以上的情景，你還沒有經歷過。 因為即使市場上升，也可以有多種情景。例如： 市場上升，同時大多數股票上升/ 市場上升，但是大多數股票下跌/ 市場上升，但是集中於某類主題股票，其他股票持平/ 市場上升，但是沒有股票有setup etc...etc~ 回到那位會員身上，其實我是恭喜他找到自己的交易風格。這正正是MYT和TTT的目標！我在TTT的最後一章，強調過發展出自己的交易程序和規條的重要性。我所教大家的，只是用我的方法，給你有一個框架去明白交易的本質和邏輯，有些人可能直接應用我的技法，就能賺到錢，可能由於我們的性格、長處及短處相似；但不一定可以完全硬生生套在每一個人身上‼️這是不現實的。但當你學完後，可能經過實踐後，稍加微調，就變成一套屬於自己、可以得心應手的策略。 這就是「頓悟」。 每個人頓悟的時間都不一樣。我的其中一個啟蒙老師Mark Minervini學了交易六年，都沒有賺錢。他開始賺錢的一天，就是「頓悟」的那個時間點。以我個人以及過去多年來指導交易人的經驗，這條路如果有好的老師指導，都至少需要三四年時間去磨練。 看到這裏，可能你會覺得我是否在「倒自己米」😂為什麼我竟然「唱淡」自己的課程。 我其實有一個判市指標，就是「課程報讀人數指標」😁當我的課程有一段時間沒有人報名，往往是大盤調整完畢或見底的時候。但如果有一段時間很多人突然參加，往往是大盤見頂或即將調整的時候。很多時都頗準的😂 我最大的財富來自交易，我當然不希望市場派對那麼快就完結😂所以我不想心態錯誤的人加入MYT⚠️在裏面我沒有買賣建議、沒有股票推薦、沒有投資組合讓人去跟✅只有跟你Real-time一起經歷市場，讓你看到我每周如何做功課、如何思考市場、如何制定我的交易計劃、如何選股、如何判斷何時進取/何時保守，就是這樣而已。 最後，祝大家在交易路上早日開悟！🤗

Most traders think institutions buy in one day. They don't. The biggest winners are usually accumulated over weeks or even months. The footprints are visible long before the breakout—if you know what to look for. Here's what I pay attention to: • Repeated accumulation days on strong volume • Tight price action after a big advance • Quiet pullbacks with volume drying up • Higher lows showing persistent demand • A Relative Strength line making new highs • Respect for the EMA 8 and EMA 21 • Multiple leaders in the same industry moving together These patterns repeat. Once I started focusing on institutional accumulation instead of predictions, my stock selection improved dramatically. Learn to recognize where big money is quietly building positions, and you'll stop chasing stocks after everyone else has already noticed.

Serenity 为什么重仓 $CCXI（Agility Robotics）， 一句话说清逻辑链 她一直在等一只美股纯正人形机器人标的。等到了 Agility。 估值差大到离谱： Agility ~$4B SPAC 上市，商用化排全美第一（V4 已在 Amazon 仓库跑） Figure 私有估值 $39B，Robostrategy 暗示值 $156B 排第一的标的却是最后一名估值。 但她上车不是图便宜，核心原因只有五个字：美国供应链。 Tesla Optimus 供应链深度绑死中国上百家供应商（SCMP 原话）。哪天局势恶化，出口管制一刀切，整条线断掉。 Agility 75% 零件美国采购。BOM 更贵，但这是地缘政治的保护伞。 基本面也有硬数字： • V5 明年量产，年产 10,000+ 台 • BOM 目标从 $145K 压到 <$30K（降 80%） • 投资者：$AMZN / $NVDA / SoftBank / Foxconn • 最早 9 月 NASDAQ 上市 她给整条供应链做了映射： — Harmonic Drive（谐波减速器）持有 — Vishay Precision（传感器） 持有 — Schaeffler / LeaderDrive 看好但没买 然后给行业格局套了一个让所有人都看得懂的框架： Agility = Anthropic（被 $AMZN 投的企业客户路线） Optimus = xAI（Elon 自己的路） Figure = ChatGPT（被投资人反超但还在前列） Boston Dynamics = Gemini（做 demo 最早但商业化落后） 她没说这是下一个特斯拉。 她说：人形机器人的 ChatGPT 时刻还没来，但 Agility 是唯一公开交易、估值正常、还有地缘保护的最优下注。 所有论据全部来自她的公开推文，无脑补。

Most traders screen for cheap stocks. I screen for strength. Every one of my biggest winners came from this single screener. It's the only scan I run every day and every weekend. Here it is (free): tradingview.com/screener/KZAnx… Here's exactly what it looks for 👇 1) 70%+ above the 52-week low • I don't want stocks trying to recover. • I want stocks already proving they can trend higher. 2) ADR ≥ 4.5% Big winners need room to move. Low-volatility stocks rarely become home runs. 3) Above the EMA 8 & EMA 21 I want stocks already under institutional accumulation with strong momentum. That's it! Simple doesn't mean easy. This screener is NOT a buy list. It's a research list. Every stock still has to pass my manual analysis: • Strong fundamentals (EPS +50% YoY or sales +20% YoY) • A compelling growth story • Clean price action • A proper base • Tight risk • Industry leadership Only a handful make it onto my watchlist and that's where the real work begins. Most traders spend their time searching thousands of random stocks. I spend my time studying the strongest stocks in the market. That one shift changed my trading. If you consistently focus on strength instead of weakness, you'll start looking where the biggest winners are actually born. If you find the screener useful, please Like ❤️ and Repost 🔄 so more traders can benefit from it.

今天账户遭遇重创，回吐了很多利润，持仓MU SNDK GLW ASML GEV AMD全方位挨揍，收盘后思考了很久，决定清仓半导体。 现在的半导体已经不全由产业基本面主导，更多的是资金抱团和情绪面影响。配合高杠杆和散户一致性，亢奋程度等等指标，和之前黄金白银的爆炒几乎如出一辙。 无论是币圈还是贵金属，见顶前一个显而易见的征兆就是波动加剧，暴涨暴跌频现，现在非常容易形成多杀多的局面。 再硬的基本面也撑不住预期被打满，人人都知道存储毛利85%往上，订单排队到明后年，价格早已反馈在股价中，我不知道后面还有什么故事能续上继续讲。 今天看了小扎发言原文，确实被路透给曲解了，但是这并不重要，资金选择了离场。 吃成巨人观的资金与股东纷纷抛售，我清楚的知道自己对公司的了解比不上公司高层对自己公司的了解程度。 利好与走势背离的时候，一定得提高警惕，该涨不涨，下一句你来接。 信了交易所 BTC 快被提空，极度缺货的人，套在了12万； 信了CME的白银被挤兑提空，极度缺货的人，套在了120； 信了泡泡玛特Labubu供不应求，极度缺货的人，套在了340； 这一次，换成了存储而已。 华尔街没有新鲜事，投机如山岳般古老。

1. EUV ETF EUV 的整体持仓约为 40 只股票，高度聚焦于晶圆代工龙头、光刻设备以及硅光子/光通信产业链： TSM (台积电)：9.84% —— 绝对核心，先进封装与晶圆代工龙头。 ASML (阿斯麦)：8.61% —— 光刻机独家霸主，直接对应 EUV（极紫外光刻）主题。 AMAT (应用材料)：6.17% —— 半导体前道设备巨头。 LRCX (泛林集团)：6.02% —— 刻蚀设备龙头。 KLAC (科磊)：5.03% —— 半导体工艺检测与量测设备。 GLW (康宁)：5.03% —— 特种玻璃与光纤核心供应商。 COHR (高意)：3.83% —— 光子学与激光技术领先厂商。 LITE (Lumentum)：3.53% —— 光模块及光学元件供应商。 MRVL (美满电子)：3.48% —— 算力中心高速光互连芯片（CPO 关键厂商）。 CIEN (锡安)：3.23% —— 光网络网络设备及软件服务商。 2. HBMX ETF HBMX 属于高度集中型投资，总共仅持有约 24 只标的，前十大重仓股权重占比高达 65.3%。它完全围绕 “AI 存储/高带宽内存（HBM）生态” 展开： ONTO (Onto Innovation)：8.82% —— 提供专门针对 HBM 堆栈和先进封装的检测设备。 MU (美光科技)：8.58% —— 美股稀缺的 HBM 及 DRAM/NAND 存储芯片制造巨头。 ATEYY (爱德万测试 ADR)：7.68% —— 全球存储芯片测试机绝对龙头。 AMAT (应用材料)：7.12% —— 提供 HBM 制造所需的前道及薄膜沉积设备。 PENG (Penguin Solutions)：6.03% —— AI 基础设施及高性能内存模块集成服务商。 AMKR (安靠)：5.77% —— 全球主流的 HBM 先进封装（OSAT）巨头。 LRCX (泛林集团)：5.73% —— HBM 高深宽比通孔（TSV）刻蚀的关键设备商。 ASML (阿斯麦)：5.64% —— 存储芯片先进制程同样不可或缺的光刻设备。 CAMT (康特科技)：5.16% —— 专注于 HBM 与先进封装的自动光学检测（AOI）。 SNDK (闪迪/西部数据体系)：4.77% —— 传统闪存与存储堆栈供应链。

Everyone and their mother is talking about humanoids on my timeline, so I thought I'd give it a go. Here's the stack, layer by layer. Household names first, hidden picks last. 1. AI Brains // the intelligence $NVDA Nvidia -- Jetson + GR00T foundation model. $QCOM Qualcomm -- RB6 robotics platform, lower power, industrial design wins. 2. Sensors & Perception // how it sees and feels $CGNX Cognex -- the established machine-vision incumbent. $ALGM Allegro Micro -- magnetic position sensors. $OUST Ouster -- solid-state lidar pure-play, the small-cap everyone debates. $VPG Vishay Precision -- strain gauges and force sensing. 3. Edge AI Inference // decisions on-device $LSCC Lattice -- low-power FPGAs for sensor fusion. $AMBA Ambarella -- edge vision processors crossing over from auto. $CEVA Ceva -- DSP and inference IP. Pure licensing, pure obscurity. 4. Motors & Motion // the muscles $AME Ametek -- precision instruments and motion, blue-chip industrial. $NJDCY Nidec -- world's largest motor maker. $RRX Regal Rexnord -- motors and drives at scale. $RBC RBC Bearings -- precision components. 5. Joints & Precision Motion // human-like movement $ALNT Allient -- US-listed, integrated motion. 6324.T Harmonic Drive -- strain wave gears. Every Optimus joint uses one. Potentially a bottleneck name. 6481.T THK -- linear bearings and ball screws. Tokyo-listed, off the radar. 6. Power Electronics // energy into controlled motion $TXN Texas Instruments -- motor control MCUs at scale. $STM STMicro -- broad motor control portfolio. $IFNNY Infineon -- dominant in automotive-grade power. $ON onsemi -- power management and sensing. $RNECY Renesas -- automotive and industrial motor control. $MPWR Monolithic Power -- high-efficiency DC-DC for compact systems. $WOLF Wolfspeed -- silicon carbide pure-play, the distressed wildcard. $NVTS Navitas -- GaN, asymmetric small-cap. 7. Energy & Rare Earth // the raw fuel $MP MP Materials -- the REE pure-play everyone knows. $LYSCF Lynas -- largest non-China producer. $ENS EnerSys -- industrial batteries. $UUUU Energy Fuels -- diversified REE and uranium. $USAR USA Rare Earth -- magnet manufacturing, the new entrant. The winners may not be the robot makers. They may be the companies inside the robot. Now, I'm not investing in this theme just yet. Robotics VC hit a RECORD HIGH of ~$16B in Q1 2026. But AI venture funding reached $255.5B in the same quarter, eclipsing the full-year 2025 total of $254.4B in a single three-month stretch. That's 16x what robotics pulled in the same window. I'm bullish on everything here, but I also know where to allocate my money. Maybe 5 of every 100 lesser-known names in this sector will actually do well. I'm going to keep waiting to see which ones have a clearer path. For now I have exactly 3 in mind, and I'm not yet invested. I'll do proper research before I talk about it. Credit to @realfuturistlens on Substack for the ilustration.

海力士(SK Hynix)将在纳斯达克发行 ADR，代码 $SKHY，7 月 10 日挂牌。大概聊一聊它到底是什么、能否像台积电那样被美国市场重新定价，再谈谈美光 $MU 和存储行业，最后再讲讲担忧和隐患。 海力士这次是增发新股融资(primary offering)，发行约 2.5% 的新股，一次募集约 294 亿美元，为其在美国的首次上市。1 股 ADR 对应 0.1 股普通股，参考定价约 255,500 韩元(约 185 美元)，挂牌于纳斯达克全球精选市场。募集资金主要投向龙仁(Yongin)新厂、先进封装与 EUV 等设备。因此它同时具备两面性，它既有估值重估的利好但也带来摊薄与巨量供给的压力。 赴美上市的核心意图主要是让难以或不便买入韩股的美国资金能够直接持有，这样能从而收窄它相对美光长期存在的估值折价。海力士是 HBM 龙头，也是押注 AI 内存最纯粹的标的之一，但仅在韩国上市这一点，挡住了大量全球资金。其目标，是被美国市场重新定价。 海力士这次ADR可以对比参考下 $TSM 和 $ASML 。若像 阿斯麦ASML那样完全可换，两地价格会被套利拉平。若像台积电TSM那样只能部分互换，ADR 往往对本土股长期溢价，届时在美国买 SKHY的成本可能高于其在韩国的真实价格。SOX (费城半导体指数) 对外国 ADR 只按存托在美国的股数计权重、而非公司全市值。而 S&P 500 这类宽基更把外国公司挡在门外。所以重估的逻辑成立，但幅度不宜高估。 那么这次ADR对美光和整个板块意味着什么？美光前几日的财报交出一份印证 AI 内存需求的财报，单季营收 414 亿美元、同比增长约 350%，Q4 指引更给到约 500 亿美元、远超预期，现金流创纪录、评级获上调。受此带动，消息次日海力士不跌反涨 12%、三星上涨 5%。但是真正的分流效应，要等 ADR 挂牌后才看得清。二者是同向的板块 beta，而非零和，最好的情况肯定是AI 内存的整体重估令板块共同受益。 美光财报里更具结构意义的是它首次披露的多份照付不议(take-or-pay)长约，客户预付巨额订金、锁定未来数年的供货与价格。多头据此认为，这类合约把一部分“量”与“价”提前固定，削弱了存储传统的暴涨暴跌属性，海力士的赴美重估也因此更有底气。但是即便基本面如此强劲，谨慎是依然必要的，股到达高位了那么获利了结的压力其实并不小。 至于 $DRAM 其本身已重仓海力士，它还包括三星、美光、闪迪/西数等，好处是ETF不押单一公司的执行风险，涨跌都跟着整条内存链走。海力士ADR 上市后，核心持仓多出一条可在美股直接交易的标的，那么它的流动性与跟踪效果或有改善，整体偏正面至中性。我个人认为持有 $DRAM 比单调美光的风险更小。 但是我们还是需要思考一下存储这轮热潮会不会像历史上每一次那样以暴跌收场？存储不是普通的周期股，而是强周期股，它的盈利和股价的波动幅度要大得多。首先DRAM 和 NAND 是标准化商品，工厂又是重资产，一旦建成就必须满负荷生产，而不会因为跌价就减产，所以供给缺乏弹性。扩建一座厂要两三年，等产能投产时，需求往往已经变了。全球最大的内存厂商是海力士、三星和美光，若它们同步增减产能便会进一步放大波动，三者叠加会导致价格和毛利大起大落。 十几年前，存储行业的暴跌的核心原因是在最景气的时候，所有厂商一起扩产。当时市场对存储需求旺盛、不断超出预期，整个行业便顺着这个势头大举建厂。有些公司背靠政府补贴和低息贷款，认为即便亏损也有政府兜底，于是不计成本地扩产。结果 2008 年金融危机一来，需求骤降，前期投下的产能集中投产，过剩立刻爆发。DRAM 单价暴跌，整个行业的营收全部腰斩。当时有大约十家厂商搞到最后只剩下三家。 那么今年这一轮和当年有什么不同？几轮价格战已经把弱者淘汰干净了，2016 年起只剩三星、海力士、美光，它们一起掌握九成以上的 DRAM 市场。三家之间还能保持一定的默契。它们也吸取了教训，把利润看得比市场份额更重。2022–23 年那轮过剩之后，三家一起减产、削减投片来清理库存，正是这种克制，才造就了今天的紧缺。如今三家利润丰厚，它们用自己的现金扩产，不像当年那样靠借债和补贴硬撑。 但强周期股的暴跌只要盈利见顶就够了。2018 年的美光全程盈利、现金充裕，但是股价照样从高点跌去 56%，因为利润一离开峰值，市场就提前重新定价了。所以真正要盯的是盈利什么时候见顶，而盈利见顶要么供给重新追上需求，要么需求本身塌下去。而这一轮真正的变数其实是在需求那一端。 这轮存储暴涨需求几乎全部来自AI。数据中心抢内存、抢 HBM，把价格一路推高。而且这股需求确实很猛，猛到已经传导给了普通消费者。6 月 25 日，苹果罕见地对在售产品中途提价，直言无法再替消费者承担内存和存储的成本，库克形容这是“百年一遇的洪水”。PS5 一年内涨价两次，微软 8 月还要再上调 Xbox 的价格，任天堂 Switch 2 也将从 9 月起涨价，如今内存已占 PS5 成本的约三分之一。连终端产品都被迫涨价说明这轮短缺是真的，需求也是真的。 微软、谷歌、亚马逊、Meta、甲骨文这几家在2026 年的 AI 资本开支合计超过 6000 亿美元，比上一年还多三成。过去它们靠自己赚的钱就够花，现在已经不够了。美银测算这些公司的资本开支已经吃掉它们近 94% 的经营现金流，于是只能大举发债。2025 年五大巨头一年发了约 1210 亿美元债券是过去几年平均水平的四倍，Meta 一笔就发了 300 亿、甲骨文 180 亿。甲骨文甚至已经为了填数据中心的资金缺口传出裁员，市场上针对它和 Meta 的违约保险价格也在走高。所以我们可以看到这轮 AI 投入有相当一部分是靠债务撑起来的。 再往上游看，真正烧钱的是 OpenAI、Anthropic 这些做 AI 的公司，而它们至今都在巨亏。OpenAI 2025 年营收约 130 亿美元，经营亏损却高达约 209 亿。2026 年一季度收入 57 亿，光烧掉的现金就有 37 亿，占了收入的六成。它自己预计亏损要持续到 2030 年代而且背着约 6650 亿美元的长期算力采购承诺。为了续命它今年一口气融了 1220 亿美元，如今又递交了 IPO 申请，估值奔着上万亿去。这些公司就是缺钱、得上市拿钱。Anthropic 也一样，刚以约 9650 亿美元估值融了 650 亿,同样在筹备上市。这些公司急着 IPO，根本原因就是烧钱太快、必须不停找钱。 那么还是回归最终的问题。这些做 AI 的公司到底什么时候能赚钱？全球今年砸进 AI 基建的钱超过 6000 亿美元，可 AI 服务真正带来的直接收入只有约 250 亿，大约只占投入的 4%。这个循环现在还能转是因为投资人愿意继续掏钱填亏损，一旦哪天他们觉得不值、不再掏钱，AI 投入就会收缩，支撑存储的需求也会跟着退潮。也就是存储这轮强周期是搭在“AI 何时能盈利”这个还没答案的问题上的。这个风险比哪家厂多盖一座厂重要得多。 大家都听说了“AI 时代会永远缺存储。”但是“缺”指的从来不是需求有多大，而是需求和供给之间的差。需求可以年年涨，但只要供给涨得更快，缺口照样会从正转负、价格照样会崩。历史上每一次暴跌都不是需求消失了而是供给追了上来。而现在三家都在大举扩产，这些产能两三年后会集中出来。2018 年说过“数据中心需求停不下来”，2021 年说过“缺芯是新常态”，结果都是在所有人最深信的时候见了顶。 但是见顶没有准确日期，但有几个领先信号值得跟踪：库存有没有从现在的 2–4 周重新堆回 15 周以上、合约价的涨幅有没有从加速转为放缓，以及几大科技巨头的 AI 资本开支指引有没有停止上调。它们一旦缩手，从存储到数据中心再到 AI 公司会一起降温。至于资金之后会轮去哪,短期多半是链条里的下一个瓶颈(电力、散热、机器人)，但那本质还是同一笔 AI 的钱。我们还是得等到有公司能实实在在靠 AI 赚到钱的那一天。 归根结底这轮和十几年前最大的不同，是三家厂商财务稳健、用现金扩产。但不等于“不会暴跌”。这轮的盈利完全建立在 AI 需求之上，这股需求目前是靠债务和持续融资硬撑的。巨头大举发债，AI公司排队上市要钱，整个行业砸进去的钱是产出的二十多倍。只要投资人还愿意为亏损买单，存储就能继续涨。可一旦这份信心动摇，需求会退得比谁都快。所以真正决定这轮行情的还是“AI 到底什么时候能赚钱”。 本文仅为个人分析，不构成投资建议。

MLCCs (Multilayer Ceramic Capacitors) - tiny, low-cost passive components are emerging as a critical, underappreciated bottleneck in scaling AI data centers. The move to new architectures (GB300 and beyond) sharply increases power density and component requirements: > MLCC cost on Compute PCB: $25 → $90 (+260%) > On Switch PCB: $20 → $45 > Total MLCC content per server rack: $1,530 → $4,320 (+182%) In high-end racks this means hundreds of thousands of individual capacitors. Demand outlook (structural supercycle): AI data centers are expected to drive >4x growth in high-capacitance MLCCs (>47µF) from ~4 billion units in 2025 to 38 billion in 2030. Supply grows only 10-15% annually → lead times >20 weeks and shortages in premium segments. Prices for advanced server-grade MLCCs are already up double-digits YoY. This shifts MLCCs from cheap commodity to strategic resource in the entire AI stack . Best positioned players (advanced miniaturization + high-capacitance + server exposure): Murata Manufacturing ( $MRAAY / 6981.TO) -> holds a 40-45% global MLCC market share, which scales up to 50-60% in premium server and AI applications. It is the undisputed technological benchmark in material science, excelling at extreme miniaturization while maintaining high capacitance, giving it unmatched pricing power in high-end enterprise infrastructure. Samsung Electro-Mechanics ($009150.KS) -> holds a 20-24% global market share, capturing an estimated 35-40% of the AI server deployment volume. Backed by deep semiconductor packaging expertise, it is rapidly closing the gap with Murata in hyperscaler data center deployments. Taiyo Yuden ($TYOXY / 6976.TO) -> holds a 13-15% global market share. It is a pure-play high-capacitance specialist heavily oriented toward power-smoothing and decoupling needs in massive compute clusters and enterprise infrastructure. Yageo Corporation (2327.TW) holds a 12-15% global market share. A massive-scale multinational, it successfully penetrated premium tier-1 enterprise and server markets, stepping in where primary vendors face supply constraints. TDK Corporation ($TTDKY / 6762.TO) holds a 10-12% global market share. Focusing on extreme-reliability, high-voltage, and high-temperature performance, its components are indispensable around the complex power delivery networks of high-wattage accelerators. 👇 Which of these MLCC leaders do you see as best positioned for the AI supercycle? Or which part of the passive components supply chain do you think is most underestimated?

Morgan Stanley: MLCC Super Cycle > AI computing platforms are driving a surge in capacitor demand – a single AI server consumes ~440,000 MLCCs, 10–15x more than traditional servers. > AI-driven MLCC demand will more than quadruple between 2025 and 2030, while total capacity grows only 10%-15% annually. > High-capacitance, low-ESL MLCCs for servers and autos face strict qualification constraints, limiting competition from lower-end producers. > NVIDIA’s $NVDA GB300 platform uses ~320,000 units per full cabinet, ~30x the consumption of a high-end smartphone. The upcoming Vera Rubin platform implies ~1.8x higher content value. > Recent channel checks point to 200%–300% price increases at distributors since 1Q26 (vs. a 10x peak in 2017) and direct sales up to 30% QoQ. > VR200 MLCC unit demand is rising to 570K+, up close to 80% vs a GB300 rack. > Global MLCC shipment value rising from US$14.7bn in 2025 to US$24.3bn in 2028e – an 18% CAGR against a 6.5% ten-year trend – with AI/DC the dominant incremental drive. > Tightness to hold into 2H26 and 2027 as capacity lags. Market Share: Murata - 45% SEMCO - 40% Others - TDK, Taiyo Yuden, Yageo, etc.

存储概念在美光 $MU 财报前集体回落，三星和海力士目前都跌超 5%，美光夜盘也跌了 2.7%。 这里的判断是，这是财报前的跑路，不是周期见顶。真要说有什么值得担心的，不是需求，是预期。 先看这跌的是什么。 美光、海力士今年都涨了差不多3倍，海力士市值昨天一度反超三星，登顶韩国第一。一个所有人都信、所有人都在里面的"超级周期"故事，财报前跌四五个点能说明什么？无非是杠杆和仓位在往外撤。涨这么多的票，财报前先落袋一部分，本来就是常规操作。 基本面其实一点没松动。 常规 DRAM 价格一年涨了大概 4.5 倍，机构判断 2027 年还会接着涨，连 DDR2 这种早该被淘汰的老货，单季都能涨 55 到 60%。更说明问题的是海力士，它居然在主动压 HBM4 的节奏，把产能腾出来做利润更高的常规 DRAM。手里没有定价权的厂商，是不敢这么干的。这一轮跟过去那种一扩产就杀价的猪周期，根本不是一回事，是 AI 把内存活生生逼成了瓶颈货。 那风险到底在哪。 华尔街给美光的目标价，从 435 一直喊到 1750，这已经不是看涨多少的分歧，而是 AI 到底有没有真的改写内存周期，两拨人世界观就不一样。站在这个位置上的存储股，赌的早就不是财报好不好，财报大概率很好，赌的是指引能不能再超过市场已经打满的那套预期。一旦利好兑现、指引又没给出超预期的惊喜，就该轮到高位股消化了。 说到底，这次回落更像洗盘而不是见顶，真正的分水岭就在周三美光的指引。 需求这条线的故事远没讲完，但"超级周期永远不结束"这件事，市场已经提前算进价格里了。需求我不担心，担心的是好事是不是被提前透支了。财报前减仓的那批人也未必看空，他们只是不想去接最后那一棒。

记住这张图 今年最大、最可持续的收益不是来自抓住某一只妖股，是识别趋势，选择龙头，然后坚定持有。 如果你和我一样，相信AI未来两年仍然会高速发展，相信GPU、存储、光通信、电力和数据中心，依然会处于供不应求的状态。那么，最好的策略是逢低买入，布局每个赛道真正的领导者。 具体怎么找领导者，我自己按确定性把整个产业链分成了四个梯队。 第一梯队 (确定性最高)：存储、GPU、光互连、ASIC加Networking、先进封装、CPU。这六个是目前需求和利润兑现速度最快的环节，价格和合同已经在今天验证。 第二梯队：电力/AI Factory、液冷、核能。这几个逻辑同样扎实，但兑现节奏比第一梯队稍慢一些，部分还在产能建设的早期阶段。 第三梯队：PCB/ABF/CCL、MLCC、半导体设备。这是AI基建里卖铲子的角色，赚钱但天花板没那么高，是配套环节，不是核心控制点。 第四梯队 (未来赔率最大)：Physical AI、Agent/数据层、稳定币/AI金融、Edge AI、AI-RAN。这几个方向逻辑都成立，但目前还处在叙事早期，赢家还没确定，属于高风险高回报的期权仓位，适合小仓位布局，不适合重仓。 AI是算力，存储，网络，光通信，基础设施，数据，电力，以及未来几年持续发生的产业升级。找到龙头。追随趋势。让时间成为复利的朋友。 这里要说一句：我之前提到过的公司是我自己跟踪和持有的一部分，没有被点名的公司不代表不值得看，每个板块可能都有几家值得研究的标的，这篇不是要给出一份完整的名单，是想分享一个思考框架。 我自己设了几个观察指标，作为判断这套框架是否还成立的底线：原油价格如果重新失控大幅飙升、信用利差出现系统性走阔，市场开始重新计价信用风险、企业的实际订单开始被下修，没有延续超预期、超大规模云厂商开始砍AI资本开支、云厂商的经营现金流撐不住自己宣布的资本开支计划、推理价格的下降不再是技术进步带来的良性降本，演变成恶性竞争下的纯粹价值毁灭。 如果这几个信号同时或者大面积出现，那才是该认真考虑离场的时刻。目前为止，我没有看到任何一个指标在证伪AI的逻辑。

为什么存储是最确定的赛道？从瑞银6月中旬这份最新半导体报告就能看出来，这应该是当下市场上对于半导体营收最乐观的预期。瑞银预期26年全球半导体营收1.62万亿美金、存储板块能到9600亿美金。而Gartner之前的预期是26年半导体总营收1.32万亿美金，存储板块6300万亿美金。基本上都确认了一点：26年存储至少能吃到半导体总营收的一半，27年占比会更大。这也是周二space上聊过的一个话题：x.com/qinbafrank/sta…。注明瑞银这里的CPU指的是狭义的传统x86中央处理器（主要是Intel+AMD的PC/Server CPU））

目前基本上，美国四大投行都一致定调，看好MLCC的未来成长。摩根大通最近的重磅研报，核心结论就一句话：MLCC这一轮供需紧缺，史上最强，没有之一！🔥 我简单拆解一下，看看JP Morgan怎么说的： 📊 供需缺口有多夸张？ • 2025-2028年周期：从10%过剩 → 28年6%短缺 →后期短缺进一步扩大。 • 这个紧张程度，比2017-18年那轮被动元件超级周期还要猛。 • JP Morgan预测高达50% ASP增长空间（类似2016-18周期的涨幅）。 • 行业OPM将从18年的36%拉升至28年的38%。 💡 为啥这么紧？两个核心驱动： 1️⃣ AI服务器TAM爆炸式增长，单台服务器MLCC用量是传统服务器的好几倍 2️⃣ 产能瓶颈被严重低估，这点很关键！ JP Morgan点出了一个被市场忽视的事实：MLCC产能不能只看名义产能增长（过去十年年化10%左右），得看有效产能。 什么意思呢？ • AI服务器需要超高规格MLCC（1005-47uF这种ultra-high容值） • 这些高规格产品的良率更低、功耗更高、组装难度更大 • 导致实际产出远低于理论产能 • 产能损失正在加速，未来三年影响是过去五年的双位数倍增长 这就像你开了一家工厂，设备是满的，但做高端货良率只有70%，实际能卖的产品就少了30%。市场根本没充分定价这个瓶颈！ 📈 市场已经在反应了： • MLCC供应商2026年YTD已涨268%（大盘才+16%），所以JP Morgan认为估值仍有空间 • 当前市值3540亿美金，26-28年PE分别是61x/40x/30x • 考虑到AI生态转型还在早期，共识盈利预测可能滞后 🎯 JP Morgan的投资建议： 更看好日本/台湾标的，而非韩国 • 日本：村田 、TDK 、太阳诱电 • 台湾：国巨 、华新科 • 韩国标的估值相对没那么吸引 我自己的看法，因为我个人持有村田，美股代码：#MRAAY，最近研究的比较多。这一轮MLCC周期，本质是AI基础设施建设的硬件红利。可能是既存储后又一个强确定性的板块！ 当所有人都在盯着英伟达、AMD这些芯片股，但MLCC作为服务器的"毛细血管"，需求弹性可能更大、供给弹性却更小（产能扩张周期长、良率爬坡慢）。 而且这个赛道足够boring，关注度不高，反而容易出alpha。你看2026年YTD涨了268%，多少人注意到了？ 现在四大厂（国巨、华新科、禾伸堂、太阳诱电）齐刷刷在股东会上喊"史上最长缺货期"，JP Morgan又出来盖章背书，这个趋势已经很明确了。 DYOR🙏

Just as a recap, these were all my core European longs: 1. $SIVE 2. $LPK 3. $SOI 4. $RPI 5. $IQE 6. $ALRIB 7. $XFAB Sivers: As you know by now, core laser chokepoint over next generation photonics, from 1.6T pluggables to CPO. Embedded in many hyperscaler suppliers from Jabil to Ayar. Should go brrr 2027 but markets are forward looking, so ramps + qualifications should get priced in now. LPK Laser - Glass core substrate "monopoly" with LIDE. "More than 80% of major global players have selected our equipment for process validation, learning and scaling to mass production" Soitec - Silicon photonics SoI substrate pure monopoly while coming out of legacy drag segments. Raspberry Pi - Was my fun idea around Raspberry Pis being used for AI hardware deployments. Previously this thing was mainly educational or hobby boards, but now used for edge/local AI. Just thought revenue increase would be extremely material and it played out well. IQE - Critical epiwafer player for your Western photonics like Macom, Tower, Lumentum, and others. Was kinda going under, but thought their latent capacity relative to Landmark was undervalued. Also given how important it was, I thought that your downstream players + Govs wouldn't let it go under, so it was more of a moonshot idea earlier in the year. Lot more derisked now, very important. Riber - Kinda monopoly in the MBE space, exposure to Quantum / quantum dot + silicon photonics. Found out from OSINT help from a friend latentvalue that Microsoft Quantum was buying their machines, so this was direct hyperscaler validation + kinda de-risked at current MCs. XFab - SiC foundry backed by EU/US CHIPS Act with power semi upside. (152% Y/Y growth for their sic vertical). Main growth was their silicon photonics foundry past 2027 that's getting evaled by nvidia. And that they're leading Europe's value chain efforts in photonics, kinda like an early tower semi. We'll see how this plays out, thought power semi exposure + low P/B would derisk the company until they scale their photbunchonics efforts. From my own personal thoughts: Out of the maybe $SOI has already been re-rated the most? But I'm holding anyway. $LPK and $ALRIB I think are still undervalued despite their monopolies. $RPI is just kinda seeing how things go at this point, would be hilarious if they ended up like a mini nvidia for low end edge ai. $IQE probably has a long way to go given new tower long term agreement, alongside macom. And if they convert latent capacity, I still think it has a chance of rerating like landmark. $XFAB idk if im missing something or are markets missing something. you have nvidia as a direct eval of their silicon photonics foundry, and it's trading below replacement P/B. i think im right though. $SIVE I see has the highest upside out of all of them given laser company ability to vertically integrate, acquire companies downstream to make their lasers more valuable, etc. Just like coherent/lumentum. There's like 1-2 more random ones that aren't really material, but just in general. These are the ones I've liked the most.