Yang Yang
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@YangYang52601 比较难。机构这么高频去调研,回来就哐哐买,监管问你交流了啥
举个例子,比如调研时公司透露下游客户送样反馈好,预期何时导入,但是回复监管就没法说,这类的不算确定性信息
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隨著伊朗戰爭持續拖延,半導體供應鏈中一個非常冷門的環節——石腦油(Naphtha)——可能正悄悄成為AI晶片的一大隱形瓶頸。
以下是供應鏈全貌:石腦油(一種石油製品)由科威特、阿拉伯聯合大公國、沙烏地阿拉伯等中東國家,以Aramco(沙烏地阿拉伯)或ADNOC(阿聯酋)等公司為主,透過巨型油輪運送。
接著,日本綜合化學公司(如Daicel、大賽璐與Toagosei、東亞合成)以及韓國石化巨頭(如LG Chem、Lotte Chemical)在大型工廠中將其「裂解」(crack)成丙烯(Propylene)氣體。
之後,日本或韓國的化學公司再將丙烯氣體轉化為超高純度液體「PGMEA」,這是光刻(photolithography)製程中的「主力溶劑」。
此外,PGMEA還會與日本信越(Shin-Etsu)、TOK、JSR等公司提供的聚合物混合,製成感光材料「光阻劑」(Photoresist),用於光刻製程。
目前供應鏈已出現兩種模式:
🟠歷史上,從石腦油到光阻劑的整個流程幾乎全由日本企業一手包辦。
🟠但過去幾年,韓國企業開始逐步接手部分環節,目的是為三星(Samsung)與海力士(Hynix)實現供應鏈在地化。
因此現在存在兩種並行的模式——日本整合型 與 韓國在地化生產:
🟠日本整合型:日本主要企業如Daicel與Toagosei採取「一貫化」生產,從前驅物(丙烯氧化物)一直做到成品PGMEA,再供應給信越、TOK、JSR等日本光阻材料大廠,製成最終光阻劑。
🟠韓國在地化生產:因過去日韓貿易爭端,韓國Chemtronics、Jaewon Industrial等公司已建立自己的PGMEA量產系統,直接供應三星電子,或供應給在韓國設廠的日本信越、TOK、JSR子公司。這些日本子公司會把從日本空運來的「秘密聚合物」與當地PGMEA混合,製成最終光阻劑,再用卡車運送至幾公里外的三星平澤廠或SK海力士龍仁廠。
目前的機會在哪?
隨著伊朗戰爭導致中東石腦油供應受阻,韓國在地供應鏈正迎來機會,日本供應商則面臨風險。日本企業幾乎完全依賴中東石腦油供應鏈,而韓國企業已開始建立中東以外的替代來源。
韓國企業在2025年中大幅增加美國石腦油進口後,今年初又進一步取得美國制裁豁免,得以進口俄羅斯石腦油;日本企業則大多遵守G7制裁,仍在等待中東局勢緩和。
此外,韓國HanWool Materials Science也計畫透過子公司JK Materials,從中國進口並供應PGME與PGMEA,已與中國主要材料供應商簽署協議。
日本的Daicel與Toagosei是「Just-in-Time」效率的大師,通常只維持約20天的石腦油庫存。3月霍爾木茲海峽一度關閉時,他們幾乎立刻面臨斷料危機。
相反地,韓國因2019年日韓貿易戰的教訓,已將石腦油列為「經濟安保品項」,政府戰略儲備足以應付實際消耗約26~34天。
4月23日(2026年),韓國金融委員會更啟動「聯合支援機制」,17家韓國銀行大幅擴大對Jaewon、Chemtronics等公司的信用額度(L/C)。
目前從美國或俄羅斯採購石腦油的價格比過去中東路線貴90%,但韓國企業在政府擔保貸款支持下,仍能承受「緊急價格」。日本煉油商則在現貨價格暴漲(最高達每噸1,190美元)下承受更大壓力。
若伊朗衝突持續拖延,或即使不持續,只要三星與海力士希望避免未來供應鏈中斷,預計將進一步提高對韓國在地供應商的依賴。
SemiAnalysis@SemiAnalysis_
Something to watch closely as the war in Iran drags on: A very obscure part of the semiconductor supply chain, Naphtha, is potentially becoming a quiet constraint on AI chips. (1/11) 🧵
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给Mac用户的一毛不拔使用openclaw教程
大家玩了一段时间龙虾 (openclaw) 都抱怨太烧 token 了, 于是给大家来一篇 openclaw 使用本地模型的教程.
本教程最大的好处是, 我写了个给AI看的教程文章, 对的, 不需要你自己看, 你只需要在 Mac 本地先部署一个 claude code, 然后把教程地址给它, 然后跟他说你想用哪个模型, 让它照做部署就行了.
(琢磨了半天的好方法, 与其让很多不会写代码的朋友硬是学写代码, 不如给大家用的AI写一篇教程, 总结我的最佳实践然后让它照做就行了)
这里重点说一下我测了几个模型的优缺点:
GLM-4.7-flash (30B-A3B) — 综合最推荐. 全能型选手, Agent 能力在这几个模型里最强, 连续工具调用的场景表现稳定, 特别适合搭配 OpenClaw 使用. 缺点是长文本召回能力比 kimi-linear 差一些.
kimi-linear (48B-A3B) — 长文本场景首选. 线性注意力架构, prefill 和推理速度都巨快, 而且长文本召回能力很强, 特别适合处理大量文本的工作. 缺点是 Agent 能力比 GLM-4.7-flash 弱一些, 复杂的连续工具调用场景不如 GLM.
Qwen3.5-35B-A3B — 速度和多模态兼顾. 支持多模态输入 (图片), 而且是 MoE 架构激活参数量只有 3B, 推理速度快. 缺点是 Agent 能力只能说适中, 另外目前只能用 mlx_vlm 跑, 它的 prefill 速度很慢, mlx 官方没有提供 mlx_lm 可以直接用的版本.
上面这三个建议 8bit 量化, 不要低于 4bit.
Qwen3.5-27B — 多模态里 Agent 能力最好的. 支持多模态输入, Agent 能力体感比 35B-A3B 还好一些. 缺点是 dense 模型, 27B 全激活所以会慢一些, 同样只能用 mlx_vlm 跑, prefill 慢. 建议 5bit 量化.
Qwen3.5-9B — 内存不够就选它. 支持多模态输入, 显存/统一内存占用最小, 小内存 Mac 也能跑. 缺点是 Agent 能力在这几个里面垫底, 复杂任务容易翻车, 同样 mlx_vlm 的 prefill 速度很慢. 不要低于 5bit量化.
4B 那个就不太行了哈, 不推荐.
另外写给AI看的部署教程在这里: github.com/karminski/one-…
#OpenClaw



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农产品的末梢环节在城乡之间还有很高的交易成本(比如农户分散、农产品对接贩子等等,这块供销社可以发挥作用,降低交易成本),这些都是市场空间,建设好了统一大市场,有助于农产品的收储、冷链、物流等。城市这头物流体系很发达,但是农村这头货源与商品方对接、物流成本、农产品损耗等等,成本很高
momotea的股市日记本.李佛么@momotea19
@8rz6zEDSOHXWUCL @YangYang52601 不理解 农产品本就没有什么大市场吧? 没有什么壁垒和保护吧 全流通的 高速都有免费的绿色通道
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@momotea19 农机意义不大,反而是农产品好一些 ,农药、种子 、化肥都比农机好,还有 其他果蔬之类等,都会受益于 统一大市场的流通 格局
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没骗你们吧!昨天说了航宇科技会有20cm。 西部材料也涨停了。
那么多航天股,为什么选航宇科技?
1、处于低位待涨补涨形态
2、长征12号甲的发动机锻件供应商
蛋疼中……😭📷

肖尚君-金融@8rz6zEDSOHXWUCL
天力复合你今天很狂啊!我承认早上没买你是我不对。 不过我现在有点膨胀,天天赚10cm不满足,今天想赚航宇科技的20cm了,不然我就干西部材料了。 航宇大哥你在等啥呢?
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