Daniel Romero

半導體走下坡，原因在於：
> 摩根士丹利將其 2027 與 2028 年超大型雲端（hyperscaler）資本支出（capex）預估分別上調 9% 與 10%，目前正模擬每年 1.2 萬億美元與 1.4 萬億美元的支出
> $GOOG 將 2026 年資本支出（capex）指引從 180–1900 億美元上調至 195–2050 億美元，公布該季度負自由現金流，並表示需求仍然超過其在產能投資上的規模
> $TSM 將 2026 年資本支出（capex）指引從 520–560 億美元上調至 600–640 億美元，並將其全年營收成長展望從超過 30% 提升至超過 40%
> $ASML 連續第二個季度上調 2026 年營收指引，先是從 340–390 億歐元提高到 360–400 億歐元，現在再提高到 430–450 億歐元。它也計畫在 2027 年針對低 NA EUV 與 DUV 浸潤式（immersion）系統，產能提升約 30%
> $META 將 2026 年資本支出（capex）指引從 1150–1350 億美元上調至 1250–1450 億美元，以反映更高的零組件成本與額外的資料中心支出
> OpenAI 將其預計至 2030 年的運算（compute）支出從 6,000 億美元上調至 7,500 億美元，增幅 25%
> $MSFT 持續表示需求超過可用產

$AMD 已發布一款最先進、完全開放的模型，使用 ROCm，並且完全在 MI300X 與 MI325X GPU 上進行訓練
Instella-MoE 是一款 160 億參數的混合專家（mixture-of-experts）模型，每個 token 只啟用 28 億參數，能在保持與同等或更高啟用參數數量的稠密模型與 MoE 模型競爭力的同時，降低推論成本
它支援 64K 的內容視窗，並透過六個階段訓練完成，從預訓練到強化學習
AMD 也同時提出兩項新的效率技術：
- 受閘多頭潛在注意力（Gated Multi-head Latent Attention），會過濾低價值的注意力輸出。
- FarSkip-Collective，能讓通訊與運算重疊，使預訓練速度提升 12.7%，且「首個 token」時間最多降低 39.2%。

Bernstein 的價格目標，出自由分析師 Gautam Chhugani 領導的研究備忘錄
$WULF TeraWulf：36 美元
$CIFR Cipher Mining：32 美元
$CORZ Core Scientific：32 美元
$CLSK CleanSpark：24 美元
$RIOT Riot Platforms：30 美元
$MARA MARA Holdings：17 美元
$IREN IREN：100 美元
Bernstein 對其中所有標的皆給予 Outperform 評等；但 MARA 除外，該公司被評為 Market Perform

對 $LPK
的短短想法
我關注這家公司一段時間了，也很榮幸能與執行長交談
不過，我只是交易了股票。我從未採取長期持有的立場
我不認為過度聚焦於最新財報是有用的。這些數字在很大程度上不具意義
這家公司最核心的主題是玻璃基板，而要讓他們有意義地滲透半導體產業，還需要再過幾年
然而，我認為最令人擔憂的問題是管理層的可信度
1. 連續過度承諾
> 公司未達到其 2024 年的指引
> 然後是其 2025 年指引
> 而且如今看起來正走在未能達成 2026 年指引的路上
那就會是連續三個年度未達預期
要在 H2 期間達成其指引，公司需要在營收上產生整體在手未完成訂單的兩倍，也就是 680 萬歐元的收入（€34.7 million 的兩倍）
警訊已經寫在牆上
在指引之外，公司也表示他們預期於 Q2 收到 LIDE 系統的量產訂單
但這件事沒有發生。管理層現在正把目標往 H2 推進
2. TAM 的夢想
接著出現了大膽的主張：用於先進封裝的 17 億歐元 TAM
現在請看細項：
「可開發市場（TAM），指在 2030 年，所有人突然都改用 100% 玻璃並在同一年安裝所有必要設備。當然，這並不是特別可開發市場以及可取得市場會呈現的樣子。」
什麼？
那甚至都不是 TAM 的意思。TAM 是用年度市場機會來表示的

$AMD Helios 網路架構說明：
規模擴增：機櫃內部
- 72 MI455X GPU
- 12 顆 Broadcom Tomahawk 6 ASIC
- 36 個平行網路平面
- 每個 GPU 雙向 3.6 TB/s
- 總計 260 TB/s
網路基於兩項標準：
> UALoE 定義 GPU 之間如何通訊，包括記憶體讀取與寫入、交易排序，以及如何將流量分配到 36 個網路平面
> ESUN 提供其下方的乙太網路骨幹，負責轉送、流量控制、擁塞管理、鏈路層重試，以及針對小訊息的低開銷傳輸
路徑是：
MI455X → UALoE → ESUN 乙太網路 → Tomahawk 6 → MI455X
HBM4 的 31 TB 會在 72 個 GPU 之間以實體方式分散。UALoE 允許任一個 GPU 直接讀取或寫入其他任何 GPU 的記憶體，使整個機櫃像一台單一電腦
規模擴充：機櫃之間
機櫃之間透過 800G Pensando Vulcano AI NIC 進行乙太網路規模擴充，連接到可支援 UEC 的網路
路徑是：
Helios 機櫃 → Vulcano NIC → UEC 乙太網路 → 另一台 Helios 機櫃

$INTC 從 +12% 轉為 -4%
要扭轉半導體動能並不會那麼容易

Baird 將其 $AMD 目標價格從 625 美元提高到 1,250 美元
該目標反映 AMD 的長期 AI 機會：
- 2030 年 AI GPU 收入達 1,470 億美元
- 其占一個預估 1.4 兆美元 AI 加速器市場的 15%
- AI GPU 與伺服器 CPU 的成長強勁
- 資料中心 CPU 市場可能在 2030 年達到 2,200 億美元
- Helios 進入全面量產，配套 Helios 500 支持更高的預估

自 2025 年 10 月起
這就是當你深入分析一家公司時會發生的事
當大家都對 $NVDA 高度看好時，儘管其市場份額已趨飽和，卻沒有任何人相信 $AMD 能具有競爭力
自那以來上漲 230%

DeepSeek 的執行長認為，華為只落後 $NVDA 約 2 年
梁文峰表示，華為的 Atlas 950 SuperPoD 可以幾乎以相同的工作負載運行 NVIDIA 的 GB200 和 GB300 系統，且延遲相當
不過，底層的效率落差仍然巨大：
要取代一台 NVIDIA GB300，需要四顆華為 Ascend 950 加速器。
梁估計 NVIDIA 的加速器在經濟上大約仍能維持可用性約五年，而華為的晶片可能較接近三年，因其較弱的能效會使其吸引力降低
華為的策略是透過大規模的系統層級規模，來彌補單顆加速器較弱的效能
預期 Atlas 950 SuperPoD 將透過全光互連，連接最多 8,192 顆 Ascend 950DT 晶片，並規劃於 2026 年第四季（Q4 2026）提供
這就是為什麼梁認為，即使華為的系統成本高出 50%、100%，甚至 200%，差異也可能不那麼重要
對中國的 AI 實驗室而言，可用性比價格更重要
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梁表示，對 NVIDIA 硬體的限制正迫使中國公司去融資、研發並採用一個替代生態系統；若沒有這些限制，該生態系統本可能難以獲得動能
當 NVIDIA GPU 可用時，中國公司自然會優先選擇它們。當它們不可用時，這些同樣的公司就被迫去最佳化華為硬體、重寫軟體，並解決那些阻礙國內加速器的生態系統問題
DeepSeek 表示其在 NVIDIA 硬體上訓練

$AMD 認為它能夠在 2030 年預期的 2,200 億美元 CPU 市場中搶下超過 50%
AMD 的 TTM 營收目前為 370 億美元
這意味著 AMD 相信僅透過 CPU 銷售就能讓其總營收幾乎增加兩倍

$NVDA 感受到熱度！
- $AMD Helios：效能與記憶體容量的領導者
- $CBRS 晶圓規模引擎：SRAM 容量與記憶體頻寬的領導者
結果：在單一系統中達到最高吞吐量與最快推論

Agentic AI 正爆炸性地推升伺服器 CPU 需求
$AMD 現在預測，至 2030 年伺服器 CPU 的 50% CAGR
> 這比兩個月前的 35% 高
> 也比 2025 年 11 月的 18% 高
這些預測持續上修
Lisa Su 說：“沒有人預計 AI 代理會成長得這麼快。”

只是讓你知道：
資料中心事業模式仍然是最容易被誤解的商業模式之一
> 華爾街多半已經摸透了，但仍抱持懷疑
> 零售端大多仍一無所知
這種無知正是讓價格能持續保持吸引力的原因

Anthropic 是最大 $AMD 合約嗎？
答案是否
> OpenAI：6GW
> Meta：6GW
> Anthropic：最高 2GW
OpenAI 和 Meta 在整體承諾上遠遠最大，各自承諾 1GW 用於 MI450，其餘則涵蓋未來世代
Anthropic 有最大的明確「僅限 MI450」承諾，且獲得的是 AMD 的投資而不是權證，這對 AMD 來說更有利
這不一定是較小的合約，只是涵蓋的時間範圍更短，而其他合約代表的是更長期的合作關係

緊急消息
$AMD 和 Anthropic 宣布策略性合作夥伴關係，透過 AMD 的 Helios 機櫃級平台部署最高 2GW 的 AMD Instinct MI450 系列 GPU
預計第一個吉瓦將於 2027 年上半年開始部署，延續 Anthropic 目前對 MI355X GPU 的既有使用
雙方也將在軟體方面合作，使用 Claude 為 AMD 硬體最佳化工作負載並加速 ROCm 的開發。AMD 將在其工程與產品團隊中採用 Claude
AMD 也承諾向 Anthropic 進行最高 50 億美元的策略性股權投資

還記得去年 Google 發布 Gemini 3 Pro 時，大家都以為他們真的會贏下 LLM 賽跑嗎？