rick awsb ($people, $people)

以前以为日本只有做马桶的公司能蹭上ai概念 现在发现整个日本都能蹭上马桶概念

@roger9949 @aleabitoreddit @Real_KKKKKup 😂

@rickawsb @aleabitoreddit @Real_KKKKKup 没拿住 所以现在还在努力。。

. @aleabitoreddit 选股特别牛逼，都是AI产业链里有定价权的细分公司，之前的战绩倍数都很高。 但周末简中CT怎么都在推，现在处于什么阶段，还没到小红书，是不是还有一波？ Serenity 的选股思路我一直在学习，“她的成功可以复制”， @Real_KKKKKup 在大A的选股也是异曲同工。 核心还是：短期能不能垄断、有没有定价权、敢不敢涨价。 一切又回归到了，黑帮大师 Peter Thiel 的投资哲学。 关于 Peter Thiel ，可以听听《No.31 彼得·蒂尔：硅谷最危险的人》，5个半小时的长播客，同时收获智慧和痔疮 xiaoyuzhoufm.com/episode/69c38f…

OpenAI 最近利用 AI 推翻 Erdős 离散几何猜想， 这是ai科研的alphago时刻 可能意味着ai在科研领域全面超越人类科学家的时刻已经很近了 对这个问题，传统数学家主要在几何空间内优化，而 AI 却把问题转化到了代数数论结构中，找到了一整类全新解法。 这意味着 AI 已不只是模式匹配，而开始具备跨领域、跨抽象层的泛化能力。 历史上许多重大科学革命，例如爱因斯坦的相对论，本质上也是人类泛化能力的最好的展现：发现不同领域间更深层的统一结构

@slerf789 😂

@rickawsb 妹的，你们都在玩梗，可这是我的来时路啊😭😭😭😭😭

那是遥远的2013年，我才刚刚进入A股。初出茅庐还相信基本面的我，立刻买入了看好的海产第一股獐子岛。 那时候我觉得自己看得懂鲍鱼养殖。 然后2014来了。獐子岛的扇贝突然跑路。 那是2015年，我追逐创业板题材，买入了农业概念股万福生科。 那时候我觉得自己看懂了农产品贸易， 然后2015来了。万福生科农产品造虚增收入。 那是2016年，我重仓了互联网生态概念股乐视网。 那时候我觉得自己看懂了生态化反 然后2017来了。假会计跑路 还是2017年，我还不死心，坚守价值投资，加仓了高成长白马股康得新。 那时候我觉得自己看懂了新材料未来， 然后2018来了。康得新百亿存款不翼而飞，公司直接退市 2018年，我看好医药白马，买入了曾经的千亿龙头康美药业。 那时候我觉得自己看懂了中药现金流 然后2019来了。累计虚增近900亿货币资金被查实，集体诉讼启动 。。。。。。

恶意提问！🤣

@DaLing66 送外卖，还在

@rickawsb rick老师已经超过了吧

会不会ai周期没过半，就有新ai投资人/基金规模身价超巴菲特了？😂

@RealHanyaHu 写点政治不正确的🤣

气愤！发现一个AI相关公众号，全部抄的我和我朋友们的文章，请问有什么办法处理？ 公众号：AI获客实验室，地点：湖北武汉 品牌名：AQUISAI

@Ananas_Saft1 😂

@rickawsb 这句话辟谣过的，原话翻译过来是，永远不要做空美国，哈哈哈。

巴菲特说，永远不要做空你的祖国 所以，从买入韩日半导体开始， 我已经成为了精神韩国人和神经日本人！

@RealHanyaHu 天天杠

@rickawsb 不至于吧大表哥 你还能跟AI杠上

你的低成本爱好是什么？ 我先来：国际象棋

@harry03994688 还是你牛！ 毕业后一个去三星，一个去凯侠 那就都有了👍

@rickawsb 我两个孩子 一个准备报首尔大学 一个准备报东京大学

@himself65 你提款，提的是我钱包里的款😂

大盘是假消息的提款机

先进制程的瓶颈，你以为只有光刻机吗？ 其实还有Photomask（光罩 / 掩膜版）。 如果说光刻机是印刷机，那么Photomask就是印刷模板 / 底片，wafer（晶圆）就是被印内容上去的纸。 AI带来的半导体复杂度增长，会直接传导到Photomask，甚至被进一步放大。 过去行业是wafer使用量 +10%，mask需求 +10%。 AI时代可能正变成：wafer +10%，mask value +20%~40%。 因为增长的不只是mask数量，还包括： mask层数 EUV层数 multi-patterning复杂度 advanced packaging mask RDL / interposer / HBM相关mask inspection复杂度 repair难度 mask write时间 Photomask本质上已经不再只是“玻璃板”，而越来越像半导体工业里的“母版”。 mask面积远大于芯片，但精度要求反而更高。这点和euv镜头有点像：在A4纸大小区域上绘制整个城市地图，同时误差不能超过几纳米。 一套高端mask如果存在缺陷，后面可能是几万片wafer同时报废。 因此行业的核心，是缺陷控制能力。目前高端mask已经进入纳米级光学工程阶段。EUV mask、3nm/2nm logic mask、HBM相关mask、Advanced Packaging mask，都远超传统DUV时代。 于是高端Photomask天然是低throughput、慢扩产、重工艺积累行业。 相比传统DUV mask是透射式，光直接穿过去；EUV mask则是多层反射镜结构，内部包含Mo/Si multilayer、absorber、pellicle和超低缺陷blank。mask defect会被无限复制，因此phase defect、CD误差、overlay误差、multilayer defect都会极其致命。于是mask inspection的重要性开始接近光刻机本身，工艺技术门槛都变得极高。 除了芯片制造需要mask，还有Advanced Packaging Mask：先进封装本质上也是光刻工业。 CoWoS、Fan-Out、RDL、Interposer、EMIB、Hybrid Bonding，本质都依赖Photomask。因为先进封装已经不再只是“把芯片焊起来”，而是在package内部重新构建超高密度微型互连系统，负责数据传输、电源分配、时钟同步和高频信号完整性。 AI需求带来的，不只是封装数量增长，而是每个Package内部复杂度的爆炸。过去1~2层RDL，现在5层、8层、10层以上。每增加一层RDL，通常就意味着新增对应mask流程。于是Photomask需求开始从“跟随wafer数量增长”，变成“跟随系统复杂度增长”。 先进封装可能是未来几年增长最快的Photomask子方向之一。因为AI package正在逐渐变成“微型主板”。大量原本属于PCB和系统板级的功能，正在向Package内部迁移：HBM互连、高频SerDes、Power Delivery、Chiplet Fabric。于是先进封装越来越像“后道版晶圆厂”。 这也是CoWoS、EMIB、Foveros、SoIC、Hybrid Bonding越来越重资产、越来越难扩产的根本原因。它们已经不再是传统封装，而是系统级硅互连制造。 而随着光刻机越贵、越稀缺，每一次曝光就越昂贵。于是晶圆厂会更加重视： 高质量mask inspection repair pellicle overlay metrology 与此同时，EUV紧缺还会推动multi-patterning。原本1层EUV，可能被迫变成多次Immersion DUV曝光、SADP、SAQP，结果反而增加了Mask数量。因此EUV scarcity并不一定压制Photomask行业，很多时候反而提升高端DUV mask需求。尤其HBM、CoWoS、Advanced Packaging、RDL、Substrate这些大量使用Immersion DUV与Packaging Lithography的环节。 这也是为什么高端Photomask行业越来越像HBM、CoWoS和EUV生态。真正限制行业扩产的，已经不只是CapEx，而是： defect reduction yield learning inspection能力 process tuning customer database 长周期验证 工艺积累 很多部分已经开始像“工业化手工艺”。 其在整个半导体生态中的议价能力，将会越来越强。而市场，很可能还没有充分意识到这一点。 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

@harry03994688 nah

在数据中心的战争中, Oracle选择了一条不同的路, Oracle租用了大部分场地和电力, 但是使用自己的Server. 租用减少了其债务, 增大了Opex. 相对而言, 其财务杠杆比Neo Cloud降低很多. 弱点是其Margin 40% , VS IREN 45-60%. 租用让Oracle能够快速的锁定订单, 而其软件收入能4X-6X覆盖其每年的利息支出, 也不用TAM来稀释股东利益. 从反脆弱的角度来看, Oracle不存在被债务压垮的可能性. 也不存在万一贷款来源消失破产的可能性. 租用对比拥有总是一种好的商业模式. 其revenue快速上升中, 随着agentic AI的流行, 其margin 也快速上升中. 现在其rule 40得分是65左右. 将来还会进一步上升. 从我的观点来看, Oracle 似乎是比 NeoCloud更好的选择. P.S.: Oracle 很早以前就在给例如ByteDance提供云服务, 每年> 100亿美元.

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，吞吐量不划算，厚胶适配性不好。行业更倾向继续榨干DUV。 目前先进封装主要使用i-line、KrF、ArFi。i-line主要用于较粗RDL与传统WLP。KrF已经成为CoWoS、HBM、advanced fan-out、interposer的重要主力。ArFi则开始进入HBM4/5、CPO、超高密度RDL与下一代3D封装。随着RDL pitch继续缩小，ArFi重要性正在快速上升。 另一方面，因为传统micro-bump开始成为带宽、热、功耗、Pitch的瓶颈。于是，Hybrid Bonding铜-铜直接键合开始崛起。而Hybrid Bonding对overlay、平坦度、图形化精度要求极高。这会进一步推高DUV、CMP、Bonding、X-ray inspection、Metrology的重要性。 整个先进封装产业链也开始全面升级。先进封装已经不只是“封装设备”，而是完整的后道制造体系。除了光刻，还需要电镀、Bonding、CMP、蚀刻、检测、Underfill、高功耗测试。 例如RDL、TSV、micro-bump大量依赖铜电镀，于是Applied Materials、ASMPT、Besi的重要性持续上升。而HBM堆叠内部缺陷，已经无法依赖传统光学检测。于是X-ray、3D Inspection、Overlay Metrology重要性快速提升。 由于先进封装如此复杂，因此带来了ASP提升、利润率提升、客户绑定增强、技术壁垒提升。这也是为什么，AI时代的OSAT行业开始重新被定价。 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