胜利街绳匠

@FinTax_lab 还请大佬科普下！谢谢🙏

@GosickLin 这是另外的话题啦，有需要我可以专门做一期科普

对个人投资美股影响不大！！！ 对个人投资美股影响不大！！！ 对个人投资美股影响不大！！！ 这里面投资者虽然提到“居民个人”，但重点不是你的身份是企业/组织/个人 而是你投资的方式，是不是属于 “以投入资产、权益或者提供融资、担保等方式，直接或者间接获得其他国家（地区）的企业、资产等所有权、控制权、经营管理权以及其他相关权益的活动。” 这样的直接投资 "所有权、控制权、经营管理权"。这是典型的 ODI（Outbound Direct Investment / 境外直接投资） 定义，对应国际惯例里的FDI：取得对境外标的的控制或重大影响（通常 ≥10% 股权 + 管理参与）。 二级市场散户买几手苹果、特斯拉，是 FPI（Foreign Portfolio Investment / 境外证券组合投资），目的就是赚价差和分红，不取得控制、不参与经营 不在第27条处罚条款的范围里

@MelissaYang_519 @yozorarium 我也正在东京的鸣潮fes现场，真的诚意满满，3.0剧情质量也非常高。

@yozorarium 我本来是对周边和线下活动毫无感觉的人，但现在已经大量购入周边，今年也参加了上海的二周年生日会，对社恐宅来说是我自己都惊讶的程度，真的太喜欢鸣潮了。

鳴潮神すぎて一生鳴潮垢に篭ってたけどガチ目に課金は鳴潮だけに絞るか検討してるしとりあえず鳴潮垢プレミアム課金するか検討してるしあれやこれや検討してるくらいには楽しい

@Alex8282019 工业化推动的城市化才是不生育的根源，也就是“密度制约的繁殖调节” 看韩国生育率0.6，但日本还有1.2，中国也跌破1了 下推引用推里有日本前央行行长的演讲：日本已有一半老人没孙辈 日本还好，因为地震多，日本奸商不敢大规模建“高层住宅”而因祸得福，否则日本人口早完了，这就是“密度制约的繁殖调节

#めいちょう2周年 二周年だ

共勉之

일론 머스크가 테슬라, 스페이스X, xAI 돈 다 끌어모아서 텍사스에 '테라팹(Terafab)'이라는 거대한 자체 반도체 공장 짓고 있는 건 다들 알지? 근데 얘네가 지금 시장 생태계를 통째로 흔들고 있음. 돈의 힘으로 공급망을 완전히 왜곡하는 중인데, 이거 진짜 무서운 이야기임. 목표는 2028년까지 인텔 최신 '14A' 공정으로 초고성능 AI 칩을 찍어내겠다는 건데, 보통 반도체 공장 하나 짓는데 몇 년씩 걸리잖아? 시간이 촉박하니까 머스크가 치트키를 씀. 바로 반도체 제조 장비(WFE) 시장에 가서 "돈 더 줄 테니까 우리한테 먼저 팔아라" 시전함. 알다시피 ASML이나 AMAT 같은 글로벌 장비 회사들 물량은 한정되어 있고, TSMC, 삼성, 인텔 같은 거인들도 줄 서서 기다리는 시장임. 근데 테라팹이 시장가보다 훨씬 높은 프리미엄(웃돈)을 제시하니까 장비 업체들이 대기 줄 맨 앞에 머스크를 끼워주기 시작함. 자본력으로 '새치기'를 하는 거지. 문제는 여기서 터짐. 장비 공급은 한정적인데 머스크가 다 쓸어가 버리면? 다른 반도체 기업들은 장비 인도가 늦어지거나 아예 못 구함. 장비 업체들이 눈이 높아져서 전체적인 장비 가격(인플레이션)이 뜀. 결국 전 세계 반도체 공장 확장 속도가 다 같이 느려지는 도미노 효과가 옴. 머스크 계산은 단순함. 웃돈을 아무리 줘도 남들보다 1년 먼저 AI 칩 대량 생산해서 시장 선점하면 그 프리미엄 다 회수한다는 거임. 성공하면 엔비디아 의존도 제로 만들고 AI 제국 완성하는 거고, 만약 미세공정 수율(불량률) 못 잡으면 역사상 가장 비싼 고철 장비 무덤 되는 거임. 진짜 모 아니면 도인데, 판을 흔드는 스케일 하나는 인정할 수밖에 없다.

A Guide by Serenity: How to Cripple the Western Hyperscaler buildout with just $170m. Just take over Nippon Chemical (4092) with $169m! For InP substrates, you need: Indium and High Purity Phosphorus. Thought $AXTI was a bottleneck? NCI is the bottleneck of the bottleneck. NCI is actually the leader of the high purity red phosphorus chokepoint holding 26-27% of the market share (Rasa has less share, then the rest is China). And they export to $AXTI, Sumitomo, JX that need it to make InP substrates. 
So… if you have $160m to spend to acquire NCI (plus Rasa as smaller capacity), you can remove the leading Western world’s production of 6N/7N red phosphorus needed to make InP substrates! And without InP substrates: no photonics. Fun fact: China’s tech companies would get pretty disrupted with it too by NCI. For $AXTI, the mapping/reliance is actually pretty interesting: - AXT's Tongmei outlined its structural reliance on importing high-purity precursor materials from Japan on their STAR Market listing 
- WITS data showing ~$460/kg high-purity phosphorus flowing from Japan into China So they secretly do depend on NCI. 
China does have capacity like Wylton Chemical, Qin Xi New Materials, Jinding Electronics, and Chuxiong Chuanzhi, Guizhou Wylton Jinglin Electronic Materials as well. However, they’re all smaller players so can’t make up for high purity red phosphorus capacity provided by NCI for InP substrate production at scale. $LITE CEO already said inp substrates keeps him up at night. So now with NCI, you can give the guy permanent insomnia? For just $169M. So here's what the supply chain looks like: -> DGC phosphate rock mine and ships it to NCI -> NCI refines Yellow Phosphorus into High Purity Red Phosphorus -> Sumitomo / JX / AXT melt the Red Phosphorus with Indium to grow InP Substrates -> $COHR / $LITE fab InP substrates into Lasers -> Innolight/Fabrinet package them into 800G/1.6T transceivers -> $NVDA / $GOOGL use them for ASIC/GPU clusters. 
And basically, the entire West depends on NCI to make InP substrates for photonics. I hold some very small positions, just for fun. However, Japan is not well known for price hiking. So you’d probably run into regulatory problems eg. FEFTA if you bought the company and hiked prices 15000% (like government seizing back the company once they realize)… Maybe 30-50% hikes is possible to compress fwd p/e? But very likely wont end up like $AXTI. 
 Regardless, this company is a massive, massive national security risk priced at ~$160m. As for fundamentals, they’re trading at .54 book value and a forward P/E of 11.4 so it’s probably undervalued anyway. TLDR: -> Is it the next $AXTI? No. -> Is it an unknown structural bottleneck + critical vulnerability of the Western hyperscaler buildout with photonics? Yes. -> Is there still room for re-rating? Just reverting to Book Value of 1 is immediate 80-85% upside. Maybe more if you give it multiples past 11 fwd p/e. Regardless, it’s fun to find a major point of failure in the hyperscaler supply chains for $169m.

@Nicole_yang88 7N 红磷（纯度 99.99999%）是磷化铟（InP）衬底合成的核心原料，当前进口依赖度超 90%，是 InP 产业链最上游的关键瓶颈，其制约远大于中游衬底环节。 确实材料上卡了整个光模块脖子

Serenity真正厉害的地方，很多人不太懂。 与其阅读推文，不如和泥伏雷一起研究她的“埋伏”思路； Serenity 的框架本质上只有一句话：AI 基础设施的物理瓶颈会依次解决，每解决一层，资金就流向下一层——他要做的就是永远站在下一层的门口等着。 ⬇️具体说几个关键点： 他的起点不是选股，而是读 NVIDIA 的路线图。他相信 NVIDIA 一旦公开说要做 CPO、做硅光，这条技术路线就是确定性的，剩下的只是供应链上谁是瓶颈。 所以他从 NVIDIA 的架构决策出发，逆向拆解供应链，一层一层往上游走，直到找到那个"唯一一两家公司能做、扩产需要好几年、Hyperscaler 离不开"的节点。 他的估值逻辑也很简单：不看 PE，看"这个市值相对于它卡住的市场有多不匹配"。 AXTI 七亿美元市值卡住了全球 InP 基板，SIVE 不到三亿美元控制 CPO 激光光源——这种错配就是信号。 他最重要的一个洞察是关于时间差：机构基金受合规和规模限制，发现新瓶颈比他慢一两个季度。他不是要比机构聪明，只是要比机构快。等机构报告出来，他已经建好仓了，然后用财报数据验证自己的论点。 整个 CPO 链条里，目前信息不对称最强的节点是 NCI（日本化成工业，4092.T）——高纯红磷供应商，AXTI 的上游。 他自己称之为"瓶颈中的瓶颈"，几乎没有任何英文报道。最新鲜的公开披露是 XFAB，他前天才公开建仓，EU Chips Act 2.0 是近期催化剂。 需要特别注意的是：Serenity现在有 40 万粉丝，Bloomberg 已经开始报道他的操作。 他自己也说过"not doing so well anymore"——一旦他开口，窗口就开始关闭了。 真正的机会在他说之前，用他的框架自己往上游再走一层。

@Reiaki114 你好き🫣

“你好”说起来挺浪漫的呢 中文见面说总是说你好你好 其实就是你（あなた)が好き 喜欢你喜欢你🥰

@iroha_momo_ 请多指教， 也可以试试小红书哦，用的人也很多

我想着正式开始玩微博🤔为了和中国的同好交流建了账号，一直在只看帖子😇

@guanyuhan426 嗯 基本已经没有什么存款了

@GosickLin 提前做好准备差不多收拾收拾走吧，日本国债的雷挺大的

女仆也跟我一起离开了日本

说好的美国梦呢？ 很多亚洲人对美国有一种很深的误解。 他们以为，只要好好念书、进一间大公司、找到一份稳定工作，人生就会像在亚洲一样，一步一步往上爬，最后安安稳稳退休。这种思维其实不陌生，我觉得很大一部分来自日本那一代的企业文化。以前的日本男人，相信的是忠诚。进了公司之后，把人生交给体制，慢慢熬年资，公司照顾你，你也不需要冒太多风险。稳定，本身就是成功。 那种人生，很像火车。 只要顺利上车，坐在自己的位置上，列车就会照着既定轨道往前开。每一站大概停多久、什么时候升迁、什么时候退休，甚至人生大概会长成什么样子，都已经有人替你安排好了。真正重要的，不是速度，而是不要掉下车。 但后来我才发现，美国不是火车。 美国比较像海。 海给人的自由很大，但它从来不保证不会淹死。 很多亚洲移民，其实是带着「搭火车」的思维，来到一个需要会游泳的国家。他们拼命想找一份安全的工作、一个稳定的位置、一间可以待二十年的公司，以为这样人生就稳了。但美国这个系统，从来没有真正承诺过稳定。 它承诺的，其实是机会。 而机会这种东西，本身就带着风险。 在海上，没有人保证不会有暴风雨。也没有人保证船一定不会翻。很多时候，浪一来，昨天看起来还很稳的东西，今天就沈下去了。公司会裁员，产业会消失，技术会淘汰人，甚至连整个 middle class 都可能慢慢被侵蚀。 所以我一直觉得，很多亚洲人在美国最痛苦的地方，不是能力不足，而是世界观出了问题。 他们还在找火车站。 但这个国家，根本没有轨道。 我自己的律师事务所，其实也是在一种很狼狈的情况下开始的。 很多人现在看到我，会觉得我是创业成功。但很少人知道，我当年刚从法学院毕业的时候，其实某种程度上算是一个非法移民。 那时候学校把我的 OPT 搞砸了。工作许可没有接上，我忽然失去合法工作的资格。偏偏那时候，我已经考上加州律师，也拿到一些 offer，包括 City Attorney Office 跟 Prosecutor’s Office。我原本是打算去当检察官的。 我到现在都还记得，那种感觉有多荒谬。 前一天，我还觉得自己终于顺利搭上了那班「正确的人生列车」。下一天，我忽然被整个系统丢回海里。 城市没有变，空气没有变，连咖啡店都还是同一家，但一个人的 legal existence，可以在一夜之间变得模糊。 那时候看着身边同学开始进 law firm、开始穿西装上班、开始他们的人生，我其实有一种被留在月台上的感觉。 而最讽刺的是，我明明考上了 bar。 我明明做了所有「应该做的事情」。 但后来做移民律师久了，我才慢慢理解，美国其实是一个很矛盾的国家。它一边歌颂梦想，一边又用 bureaucracy 折磨人；一边鼓励创新，一边又让很多人卡死在 paperwork 里面。 但也正因为如此，它才会不停产生 entrepreneur。 因为很多人最后会发现，与其等待系统给自己一个位置，不如自己造船。 而我当年，就是被逼到那个位置上的。 我记得很清楚，那时候我跟前男友借了两千块美金，刷他的信用卡，买了一台电脑、一台印表机、网路，然后我就开业了。 现在回头看，那画面其实有点心酸。 一个刚从法学院毕业、身份有问题、找不到正式工作的人，坐在一间小小的 apartment 里，对着一台便宜电脑，居然想开律师事务所。 那不是什么电影里面热血的创业故事。 比较像是一个被浪打翻的人，在水里挣扎了很久之后，忽然意识到，没有人会回来救自己。 所以只好开始学游泳。 而且说实话，当时其实是有羞耻感的。 因为亚洲教育告诉我的人生，不是这样子的。 亚洲社会很重视「不要失败」。稳定是一种道德。最好不要跌倒，不要走错路，不要让家人担心。大家相信的是，把风险降到最低，人生就会安全。 但后来我才发现，美国社会其实不是这样想。 美国比较在乎的是： 跌倒之后，还能不能再站起来。 甚至很多时候，「失败过」本身，还会被视为某种经验值。 连 Donald Trump 都破产过好几次，但美国人讨论他的时候，很多时候不是「他失败了」，而是「他又回来了」。 这种思维，在亚洲其实很难理解。 前几天，我有个中国朋友跟我聊到美国的 bankruptcy system。他研究之后，整个人非常震惊。他说，如果这种制度被大家滥用，整个社会不是会崩溃吗？ 我听完其实笑了。 因为这就是很典型的亚洲思维。 亚洲人在想的是：「如果大家都沈船怎么办？」 但美国人在想的是：「如果有人因为敢出海，而发现新的航道怎么办？」 这不是道德问题，而是整个社会设计逻辑不同。 美国这个系统，某种程度上，本来就是鼓励人冒险的。因为它知道，真正能推动经济与创新的，很多时候不是最保守的人，而是那些愿意承担风险的人。 所以 bankruptcy 在美国，不只是「失败」。 很多时候，它其实是一种重新出海的 permission。 而这种文化，也深深影响了我后来对人生的理解。 我慢慢发现，在美国，「资源」其实不是最重要的东西。 最重要的是，一个人有没有能力把知识转换成市场愿意付钱的东西。 这也是很多亚洲教育没有真正教的事情。

@qinbafrank ai基建真的新知识好多

细读华为何庭波的署名论文来理解“韬（τ）定律”，从这篇论文能看到“韬（τ）定律”在缩放时间理论上的五个核心要点，但是越细看你越会发现华为、英伟达、台积电几家在未来的演化迭代路径上的底层逻辑是一致的。详细聊聊我的理解。 1、先说“韬（τ）定律”的五个核心要点 1）LogicFolding / 逻辑折叠。 文中给出的定义是：LogicFolding 是一种设计方法，把数字电路、模拟电路和存储电路划分到垂直堆叠的有源层中，通过缩短关键路径走线来优化性能、功耗和面积。它不是简单把封装做厚，也不是普通 2.5D Chiplet，而是更接近“把原本二维平铺的逻辑电路折到垂直方向 2）Unified Bus统一总线， 传统 AI 集群需要多层协议栈：PCIe、NVLink 或专有互联、以太网或 InfiniBand、RDMA、软件消息传递等。每一层协议转换都会增加序列化、DMA 缓冲、握手和延迟。 Unified Bus 的目标是用一个在机箱内和机箱间都运行的单一协议，替代这些协议栈，并在整个系统中暴露原生内存语义。论文称，这能把远程访问延迟从传统协议栈的几十微秒级降到约 100 纳秒，沿主要通信轴线的系统 τ 降低约 500 倍；在机架规模上，使系统更接近一台结构一致的单一机器，内部称为 System-as-One-Chip / 系统即芯片。这其实就是芯片—服务器—机柜—数据中心级别的系统协同。 3）Hi-ONE近封装光引擎 何庭波的论文认为，当单个 AI 芯片带宽进入 Tb/s 级别时，铜缆布线会遇到体积、SerDes、散热、供电和可靠性限制。华为提出的Hi-ONE是一种近封装光互连节点引擎。文中称单 Hi-ONE 模块可提供 8 Tb/s 带宽，把 SerDes 传输距离从约 100 厘米缩短到约 5 厘米，同时把面板间传输距离从不足 1 米扩展到 100 米。 这说明华为的系统级路线也把光互连纳入核心架构，不只是外部光模块，而是更接近 near-package optical I/O / 近封装光 I/O。 4）3D Folding 论文认为，传统 2.5D AI 芯片存在一个几何矛盾：逻辑芯片面积按 N² 增长，所以计算能力按面积增长；但 HBM、SerDes、供电等资源主要沿封装边缘进入，带宽、I/O 和电源能力只按周长 N 增长。计算能力按 N² 扩，边缘资源按 N 扩，二者差距会越来越大。 3D Folding的作用是把原来位于边缘的资源转移到表面或垂直方向：电源通过背面供电和集成电压调节器，高速存储通过与逻辑混合键合，光 I/O 通过近封装 Hi-ONE，从而让内存、互连、电源和逻辑同步扩展。 华为把3D折叠视为 AI 加速器在 2030 年后继续扩展的核心拓扑。 5）逻辑与内存重新融合 论文还有一个重要产业判断：过去几十年，CPU 和内存是解耦发展的；但 AI 时代正在逆转这种解耦。 原因是AI工作负载对内存带宽、延迟、功耗和封装的要求极高。HBM、混合键合、3D 堆叠 SRAM 都说明：数据传输和计算本身一样重要，逻辑和内存正在重新走向紧密物理集成。论文进一步判断，随着逻辑和内存融合，供应链中的影响力会向内存和封装供应商倾斜。 2、论文还列举了“韬（τ）定律”未来的挑战在于： 1）EDA 工具链不够。 传统 EDA 是二维时代的工具，主要在面积、时序、功耗之间优化。全尺寸 LogicFolding 需要工具把多个堆叠芯片视为一个连续设计实体，在单元粒度而不是模块粒度上跨层布局，并对垂直互连、TSV、KOZ 排除区、晶圆间工艺偏差做统一签核。论文称华为已有初步内部工具，但 τ 原生、开放、多物理场、3D 原生工具链仍是未来十年最重要的赋能投资之一。 2）晶圆间工艺偏差。 LogicFolding 可能把不同批次甚至不同节点的晶圆进行键合，阈值电压、驱动电流、互连 RC 偏差会影响时钟分布和保持时间裕量，需要智能冗余、自适应补偿和 τ 感知签核。 3）垂直互连不是免费的。 混合键合和 TSV 都会带来电阻、电容和面积开销，TSV 的 keep-out zone 还会挤占标准单元，所以逻辑折叠必须证明“缩短水平连线获得的收益”大于“增加垂直互连的成本”。 4）τ 是时间定律，不是能耗定律。 论文承认，如果速度提升 10 倍但功耗也提升 10 倍，系统仍可能超出电力约束。因此，τ 缩放必须和能量优化配套，包括近封装/共封装光学、背面供电、内存内计算、动态电压频率调节等。 整体上从这篇论文能看出，“韬（τ）定律”是体系化设计创新 + 三维集成 + 封装/键合工艺，而不是传统意义上的“制程节点突破”。“韬定律”更像是从单点工艺创新，转向体系化、系统级提升。 在先进制程受限、摩尔定律经济性下降的背景下，华为提出一种后摩尔时代的系统级缩放路线：以 τ 时间常数为统一指标，通过 LogicFolding、Unified Bus、Hi-ONE、3D Folding、逻辑—内存融合和 τ 原生 EDA，把性能提升从单点制程竞争转向全栈系统工程。 3、为什么说华为、英伟达、台积电几家在未来的演化迭代路径上的底层逻辑是一致的？ 从个人角度这和台积电先进封装、英伟达NVLink/HBM/CPO/AI Factory 的方向本质相通。 大家都在解决同一个问题：数据移动太慢、太贵、太耗电。 这其实是全球半导体巨头共同迈向“后摩尔时代”的终极共识。 无论是华为的“韬定律”，还是国际巨头的动向，都在整体系统上下功夫： 1）台积电： 早就意识到先进制程太贵且良率存在物理瓶颈，因此大力发展 CoWoS 和 SoIC 等先进封装技术，像搭积木一样把多个小芯片（Chiplet）拼在一起。 2）英伟达： 现在的 AI 算力怪兽（如 Blackwell 架构及后续产品），其优势不仅在于单颗 GPU 核心的制程，更在于它通过 NVLink 高速互连技术，把海量的高带宽内存（HBM）和光芯片高度集成在一起，打破了“内存墙”和“通信墙”。 3）华为： 面临外部环境的极限施压，必须在缺乏最尖端制造设备的情况下，依靠先进封装、新材料、光电共封装（CPO）和极其强大的系统工程能力，来硬生生“拼”出等效于 1.4nm 的综合性能。 当然差异也是有的。 例如台积电的先进封装回答的是：“我如何把多个 die、HBM、chiplet、硅中介层、RDL、混合键合做成可量产、可测试、可良率控制的产品？” 华为“韬定律”回答的是：“在制程缩微受限时，我如何从器件、电路、芯片、系统全链路降低 τ，让性能、能效、密度继续提升？” 两者本质相通，因为都在解决：数据搬运太慢、太耗电、太占面积。但它们不是同一层级的东西。台积电更像是底层制造/封装能力平台，华为更像是系统架构与设计方法论。 再看英伟达这几年最典型的路线，就是“不只做 GPU，而是做整套 AI 计算系统”。英伟达 GB200 NVL72 就不是单颗 GPU 的故事，而是 rack-scale 架构：72 颗 Blackwell GPU、36 颗 Grace CPU，通过 NVLink 组成一个 72-GPU domain，对外表现得像一个巨大的 GPU，并通过 NVLink Switch 提供 130TB/s 的低延迟 GPU 通信带宽。 英伟达这套模式和“韬定律”的系统级思路非常接近：不要只看单颗芯片峰值算力，而要看 GPU—GPU、GPU—CPU、GPU—内存、机柜—机柜之间的数据移动效率。 4、投资逻辑：后摩尔时代系统级工程路线的基础设施。 华为“韬定律”不是单一芯片制造突破，而是后摩尔时代的系统级工程路线。它利好的不是单一晶圆厂，而是先进封装、探针测试、EDA、设备材料、高速互连、光互连、散热、电源、系统软件这一整套基础设施。 为什么？因为一旦目标从“晶体管做小”变成“路径做短、系统更快”，产业链价值就会从单点晶圆制造扩散到： 先进封装：把 chiplet、HBM、逻辑芯片靠近； 探针卡/测试设备：多 die、多层、复杂封装对测试要求更高； 封装基板/PCB/连接器：高速信号完整性更关键； 光模块/硅光/CPO：板级和机柜级数据传输从电走向光； EDA/IP：二维布局不够，需要 2.5D/3D/封装/热/功耗协同设计； 散热/液冷/电源：集成度越高，热和供电越难； 系统软件/总线/互联协议：硬件堆起来还不够，调度和通信协议也要重构。 所以投资上，要去找：谁能让芯片之间、芯片内部、芯片与内存、服务器与服务器之间的数据路径变短，谁就能在产业链上占据优势。 未来先进性更多看“数据走多远、走多快、耗多少电、系统能否协同”。华为“韬定律”、台积电先进封装、英伟达 AI Factory，本质上都在围绕这个问题做文章

@aleabitoreddit Let‘s go！！！ 东亚韭菜们！🚀

我现在订阅数已经有32.5K啦！ 真的超级感谢大家！ 照这个速度下去，我简直不敢相信自己快要超过马斯克，变成X上订阅人数第的大佬了？！ 特别感谢中文圈小伙伴们最近的力挺。当然啦，也必须要感谢日韩圈的朋友们从开始就路支持我！

@cherryPayment 台湾的买不到了🥹 IBKR不给开通

所以如果你要问下一个 $sive是什么， 那答案只可能是 $sive 当然你也可以加上 foci，shunsin 和 masscorp！ 当你四个都有的时候，可能今年你并不需要做什么了

AI capex spend is expected to go to "$3 to $4 trillion annually" by 2030 from $NVDA Jensen Huang projections. You're not bullish enough. And it might be a good idea to stay exposed + own the keys of the AI Kingdom: -> $AXTI controls the materials buildout with photonics. -> $SOI controls the AI buildout with silicon photonics. -> $SIVE controls laser chokepoints for CPO. -> $IQE controls Western epiwafer supply chains for photonics. All these started off as tiny companies, yet the trillions of projected capex gradually upward to them.  There's many more in other industries as well. -> AI Capex flows to Neoclouds like $NBIS. -> AI Capex flows to memory like $MU and $SNDK. And many of the "commodity" materials or "science projects" for the past 20 years now a sudden shift in exponential TAM expansion. We're witnessing the next industrial revolution with Artificial Intelligence + Physical AI.

@aleabitoreddit 我也特别喜欢serenity的风格，谢谢你的分享

华人社区最近的赞誉让我感到受宠若惊！ 我认为任何空头被打爆，都只是我单纯喜欢像 $AAOI 这样的股票而产生的无意间的副作用。 希望也能与更多的华人社区朋友互动（最近我在 X 上跟日本和韩国的网友互动得比较多）。