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今天下午去 @monad 的 Foundry 和生态开发者们聊了聊。 最大感受就是，不管是补贴还是扶持开发者，Monad 基金都很愿意花钱去扶持生态，多条线（RWA、DeFi/PerpDEX、支付、meme）都在铺。还是蛮期待他们生态后续能出现几个 runners 的。

$XFAB (photonics + power semis) is an interesting long idea at $1.28B MC, that I took positions in. Given EU CHIPS act 2 is today as the catalyst for European photonics players. > 800 VDC power semi exposure to $NVDA push through $NVTS + $POWI > Silicon Photonics / CPO exposure with $NVDA as evaluation stage for high volume manufacturing (optical transceivers/switches) > The only high-volume SiC foundry in the US. > One of the critical MEMS foundries > ~1.29 P/B, which was around what $SOI was sitting at when I went long. Depressed valuations due to legacy drag > ~6.5-8.5 fwd p/e 2028 personal est. > backstopped by Government: - EU CHIPS act, $128M Euros - US CHIPS act $50M PMT (department of commerce). With likely more coming (just signals critical importance to Western supply chains). So at a certain point with all the grants, they’re just getting the capex funded by the Governments. EU CHIPS act 2 is coming out this week, and I’m gonna go ahead and guess $XFAB might get included given they were before, and this package is specifically targeting photonics. ~$1.3B MC seems compelling to me if it can pull a Soitec reversal (low p/b, very high growth segments, auto legacy drag). As for the $NVDA silicon photonics relationships it’s under “photonixFAB”. Markets probably missed this silicon photonics relationship (like $TSEM when I went long) with Nvidia since XFab leads this… Just under a different name. For power semis, XFAB is named for SiC + $NVTS. In PCN-22181, $POWI explicitly names XFAB as its foundry.  Given its exposure to power semis and photonics as growth, low P/B, gov backstop (of course dyor, just sharing my personal thoughts) Thought it personally seemed compelling.

HW如果tao定律如果只是高维度堆叠起来，散热会是个大问题。cpu的封装早已经不是2维度的了。intel很早就开始3维封装了，一直被散热问题困扰。如果tao定律把整个计算存储立体封装起来，为了解决散热问题，估计还需要走类似cerebras的技术路线，就是先把芯片做大，再把频繁访问的部分堆叠起来。所以短期内对消费端的芯片设计影响应该不大。还是对AI服务器端芯片设计有影响。但是intel似乎一直都有类似技术路线。intel的Craig barratt 这个人很关键，背景估计与何庭波提出的tao定律涉及到封装和设计有关。 如果越来越多堆叠封装场景，那么cxl，光互连，system foundry将是不可避免的。

他来了，他带着最新持仓向我们走来了。 万众瞩目的OPENAI研究员Leopold Aschenbrenner，SAF基金的最新AI持仓刚刚公布。 我来简单总结一句话， 做多电力 + 机柜 + 存储； 做空逻辑芯片复合体（GPU/ASIC/foundry/光刻）。 买Put期权高达84.6亿， 其实我更倾向于他这是对一季度市场过热的一种对冲，并不是完全看空。 本季度他当前前5大持仓： 1.燃料电池公司 BE — 879M（但他减仓了） 2.闪迪SNDK — 724M 3.CRWV — 556M（加仓了） 4.我的爱股IREN — 401M（他加仓了） 5.CORZ — 389M（也减了） 新建股票。我们把小仓位的多头去掉。 核心新方向有三个： 1.TE（本土光伏，发电端新拼图） 2.SHAZ（AI算力小弟，赌第二梯队） 3.HIVE（矿企搞ai） 完全清仓了AI三条副线， 1.光通信（LITE、COHR） 2.天然气产业链（EQT、LBRT） 3.二线矿企+二线代工（CIFR、HUT、TSEM） 很有意思， 我看到这兄弟还买了吴忌寒的比特小鹿。 看来，数据中心他是真的很看好， 而且不赌单一公司的执行力。 抄作业去吧同志们。

AI时代，半导体公司到底该怎么估值？ 昨天听了@ShanghaoJin 老师的space，获益匪浅。 但我对于存储板块，乃至整个半导体板块的在目前ai产业革命超级周期背景下的估值方法，有一些不同的想法，所以简单记录一下，也供herman老师拍砖。 过去很长时间里，半导体一直是典型周期行业。景气时利润暴涨，低谷时利润迅速蒸发。很多公司上一年PE几十倍，下一年直接亏损。所以过去市场并不太相信半导体公司的利润持续性，更喜欢用 PB、重置成本、EV/EBITDA，而不是PE。因为市场默认这些利润大概率只是周期利润，而不是长期利润。 但AI时代正在改变这一切。HBM、CoWoS、AI Networking、光模块、先进封装、电力与数据中心基础设施，开始出现长期供需失衡。整个行业的估值逻辑，也开始从“资产思维”转向“现金流思维”。 截至2026年，行业仍处在AI驱动的强景气阶段。根据 SIA 数据，2025年全球半导体销售额达到7917亿美元，同比增长25.6%，并预计2026年接近1万亿美元。SEMI 也预计设备销售将在2026、2027继续增长。这种环境下，很多股票估值已经提前包含高增长预期。重要的是增长质量，以及它所处的周期位置。 很多人喜欢只看 PE、forward PE 或 PEG，但半导体行业的问题在于，“周期 + 高成长 + 高资本开支 + 技术代际”全部混在一起，单一估值倍数很容易骗人。周期顶部时，利润爆炸，PE反而会显得特别便宜；周期底部时，利润低迷，PE又会显得特别贵，甚至失去意义。重要的是判断当前利润到底处在周期的哪个位置。 PE 本质上是： PE = \frac{Market\ Cap}{Net\ Income} 它看的是最终归属于股东的利润，因此会受到利息、税率、折旧和资本结构影响。而 EV/EBITDA 更接近企业经营本身的赚钱能力： EV/EBITDA = \frac{Enterprise\ Value}{EBITDA} 其中： EV = Market\ Cap + Debt - Cash 很多人会疑惑为什么现金要减掉。因为 EV 本质上是在看“买下整个公司的真实净成本”。债务需要接手，而账上的现金买下后也归你，所以现金会降低真实收购成本。重要的是理解 EV 关注的是经营业务本身值多少钱，而不是公司账上堆了多少现金。 这也是为什么 Apple、Alphabet、Meta Platforms 经常出现 EV 小于市值的情况，因为它们账上现金太多。 但AI时代又带来了一个新问题。很多公司的现金已经不再是“闲置现金”，而是GPU储备、数据中心扩张储备、AI基础设施战争储备。重要的是区分 Excess Cash、Operating Cash 和 Strategic Cash。有些现金未必真的应该全部减掉。 AI时代另一个巨大变化，是行业进入超级重资本时代。EUV越来越贵，High-NA越来越贵，CoWoS扩产越来越贵，HBM扩产越来越贵，数据中心基础设施越来越贵。整个行业折旧（D&A）正在快速上升。于是很多公司的 EBITDA 非常漂亮，但净利润没有那么夸张，因为大量利润被折旧吞掉了。重要的是现在 PE 和 EV/EBITDA 的差异，正在明显扩大。 不同子行业差异尤其明显。Fabless公司差异最小，比如 NVIDIA、AMD、Broadcom。因为它们不自己建厂，折旧压力较低，因此 EV/EBITDA 往往只比 PE 低20%-40%。 但 Foundry 完全不同。比如 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company、Samsung Electronics、Intel。这些公司 CapEx 极大，折旧极高，厂房设备生命周期极长，所以 PE 和 EV/EBITDA 差异会明显扩大。TSMC 当前常见情况大概是 PE 20-30x，而 EV/EBITDA 只有12-18x。重要的是理解很多折旧本质上其实是“增长投资”。 存储行业更加极端。Micron Technology、SK hynix 过去长期是最典型的周期行业，市场几乎不相信利润持续性。但 HBM 改变了部分逻辑，市场开始认为其中一部分利润可能是结构性利润，于是行业开始重新定价。重要的是 HBM 让市场开始重新评估存储行业的长期盈利能力。 而半导体设备公司则是另一种情况。比如 ASML、Applied Materials、Lam Research、KLA。这些公司更像“拥有工业外壳的软件公司”，因为它们毛利率高、ROIC高、FCF强、资本效率极高，所以市场已经越来越多使用 PE、EV/EBITDA、EV/FCF 和 ROIC 来定价。 真正的问题，从来不是哪个指标最好。重要的是哪个指标适合哪个子行业。 Trailing PE 适合盈利稳定的成熟公司，但周期股在景气高点 PE 会显得特别便宜，在低谷又会显得特别贵。Forward PE 更重要，因为市场买的是未来12-24个月利润。重要的是盈利预期是否还在持续上修，而不是单纯看一个低 forward PE。 PEG 对稳定高成长公司很好用，但对周期行业非常危险。很多时候 EPS 从低谷恢复，会让 PEG 看起来异常便宜。重要的是判断这个增长到底来自长期成长，还是仅仅来自周期反弹。 EV/EBITDA 更适合设备、IDM、存储这些资本结构差异大的行业。重要的是最好使用中周期 EBITDA，否则很容易在周期顶部被误导。 我个人更喜欢 FCF Yield 和 EV/FCF。重要的是这两个指标会逼着你回答一个问题：这些利润最后到底能不能变成真钱。 EV/Sales 只适合高增长、利润暂时被投入压低的平台型公司。重要的是结合毛利率、经营杠杆和长期利润率一起看。 不同子行业应该看不同指标。AI/fabless 芯片更应该看 forward PE、EV/FCF、收入增速、毛利率、客户集中度和平台护城河；半导体设备更应该看 EV/EBITDA、订单、积压和 WFE 周期；存储更应该看 P/B、EV/EBITDA、库存以及 DRAM/NAND/HBM 价格；晶圆代工和 IDM 更应该看利用率、CapEx、折旧、ROIC 和 FCF；模拟、功率和车规更应该看 FCF yield、库存周期和工业需求；EDA/IP 更应该看 EV/Sales、EV/FCF 和长期增长确定性。 所以不要只按 PE、forward PE 或 PEG 买半导体股。重要的是先分子行业，再做多指标综合。 我的框架会更简单一些。第一看质量，包括毛利率、营业利润率、ROIC、技术壁垒和客户粘性。第二看增长。重要的是增长到底来自结构性需求，还是只是周期复苏。第三看现金流，包括 FCF margin、CapEx 强度、库存变化和应收变化。第四才是估值，包括 forward PE、EV/EBITDA、EV/FCF、PEG，并与同行和自身历史区间比较。最后才是风险，包括客户集中、出口限制、库存、产能过剩和盈利预期下修风险。 半导体行业最重要的一点，是不要被低PE欺骗。重要的从来不是今天便不便宜，而是未来3-5年的现金流和竞争地位，能不能支撑今天的估值。 AI时代最大的变化，本质上也是这个。过去市场担心的是“下一轮周期会不会崩”，现在市场开始关心的是“这些利润到底是周期性的，还是结构性的”。 如果市场认为只是周期，那么 EV/EBITDA 不会给太高，PE 也不会持续扩张。如果市场开始相信 AI需求是长期的、基础设施建设是长期的、供需失衡是长期的、行业进入结构性短缺，那么整个行业的估值体系就会继续升级，从 PB → EV/EBITDA → PE → FCF 一路向上迁移。 最终获得长期高估值的公司，往往都是那些 ROIC 持续提升、资本效率持续改善、拥有长期定价权、能把AI需求持续转化为现金流的企业。

算力二元博弈格局渐成：AMD 2026 Q1 财报及供应链深度解读 2026 年第一季度，AMD 的财报营收 103 亿美元（+38%）、每股收益 1.37 美元（+43%）的成绩单背后，反映出数据中心业务（+57%）已经成为公司绝对的增长引擎。 以下是本次财报要点与供应链底层分析。 1. 从“溢出效应”到“结构性上位” 市场普遍认为 AMD 的暴涨是因为 NVIDIA 供不应求。虽然“溢出需求”确实存在，但 AMD 正在摆脱“备选方案”的标签。 软件成熟度： 随着 ROCm 生态的完善，顶级云服务商（如 Meta、微软）选择 AMD 不再仅仅是因为买不到 H 系列或 B 系列显卡，而是基于总拥有成本（TCO）和 HBM 带宽优势的理性布局。 TAM 的天花板： 管理层将 2030 年服务器 CPU TAM 上调至 1200 亿美元。这标志着 AI 算力需求已从“脉冲式爆发”转为“结构性基建”，AMD 成功锚定了长期增长位。 2. 产能争夺：TSMC 内部的差异化战争 在台积电的排期表中，NVIDIA 与 AMD 的策略出现了显著分化： 封装之争： NVIDIA 继续包揽约 60% 的 CoWoS 产能用于 Blackwell/Rubin 架构。而 AMD 则开辟了“第二战场”，成为 SoIC（3D 堆叠） 的头号客户，拿下了约 40% 的配额。这种差异化封装技术是 AMD 在 MI350/400 系列上实现性能超车的核心。 节点博弈： 2026-2027 年，NVIDIA 稳守 N3 节点，而 AMD 已开始为 2027 年的 Zen 6 架构提前锁定 N2（2nm）制程。 3. 三星与 Intel：谁是真正的“Plan B”？ 面对台积电的产能饱和，两巨头在寻找备份代工上路径迥异： AMD 拥抱三星： AMD 已实质性下单三星 4nm 工艺，用于 HBM4 的逻辑基板（Logic Base Die）。这不仅是购买存储，更是将核心逻辑代工部分转交给三星的“破冰”之举。 NVIDIA 联手 Intel： 相比之下，NVIDIA 选择了 Intel Foundry 作为核心备选。通过 50 亿美元的投资深度绑定 Intel 18A 节点。这意味着在 2026 年底至 2027 年，NVIDIA 的“Rubin”时代将具备跨代工厂的产能弹性。 4. 2026-2027 的产能终局：已无余粮 目前的产能现状可以总结为：“先发产能已进入巨头分赃阶段”。 预订潮： 无论是台积电的 CoWoS 还是三星的 HBM4，2026 下半年及 2027 年的优质配额已被超大规模客户（如 Meta 6GW 算力中心项目）通过预付款形式提前锁死。 结论： 未来的竞争不再单纯是芯片设计的比拼，而是供应链调度能力的竞争。AMD 在三星 4nm 上的突围和对 SoIC 的统治，使其在 NVIDIA 的高压封锁下，依然保有极强的财务弹性。 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

行业分析：AI光互连全景：谁是下一个“HBM级瓶颈”？ AI算力的瓶颈正在从计算转向带宽。随着GPU规模扩大，节点间通信接近N²级增长，电互连在功耗与距离上逐步触顶，光互连从可选项变成刚需。这一变化不只是需求扩张，而是产业结构的重排：光开始从数据中心边缘进入系统核心，甚至进入封装内部。 从底层看，硅光（SiPho）是在硅基上做出一整套光通信器件：波导负责传光，调制器把电信号变成光，探测器再把光变回电。它解决的是带宽与能效问题。硅本身不能发光，激光器依赖InP、GaAs等III-V材料，因此整个体系天然是“硅 + III-V”的异构结构。 产业链可以拆成四层：上游材料（InP与激光材料）、中游核心器件（激光器、硅光芯片）、模块与封装（光模块、CPO）、以及系统与网络架构。价值分配并不均匀。最稀缺的是光源，也就是激光器及其背后的InP体系，这一层类似算力链中的HBM，是物理瓶颈；再往下是硅光与光芯片，决定光电融合是否可行；光模块更偏制造与组装，周期性更强；真正的高价值封装集中在系统级CPO。 在硅光制造这一层，Tower Semiconductor 和 GlobalFoundries 是典型代表。它们本质是foundry，把光子芯片从设计变成晶圆。器件公司是它们的客户，而不是供应商。两者路径不同：TSEM更像工艺专家，擅长定制和复杂结构，解决“别人做不出来”的问题；GF更像平台型foundry，提供标准化工艺和规模能力，让更多客户可以复制。 这也解释了近期股价的差异。TSEM的上涨几乎直接由AI光互连驱动，尤其是硅光需求进入订单兑现阶段；GF更多受益于AI整体需求扩散，硅光只是其中一部分。前者是主线变量，后者更像beta。 很多人会误以为竞争在晶圆尺寸，比如300mm。但在SiPho、模拟、RF这些领域，关键不在晶圆，而在工艺复杂度、良率和客户绑定。真正决定竞争力的是能否稳定量产复杂光电结构，而不是晶圆大小。 从全球格局看，中国在光模块层面占据优势，但在SiPho制造仍处于早期阶段。差距不在技术原理，而在量产能力和客户验证。短期内，由于订单和经验的正反馈，差距在拉大；中期随着下游需求反向驱动，上游有望追赶。这一结构和HBM不同，SiPho不属于天然寡头，更可能走向多极竞争。 真正改变产业结构的是CPO（co-packaged optics）。CPO不是一个器件，而是一种封装形态：把光芯片与算力芯片封在一起，使光从“外部模块”变成“系统内部的一部分”。实现路径是先在SiPho晶圆上完成器件制造，筛选良品（KGD），切割成die，再与GPU/ASIC、HBM等一起进行异构集成，通常采用平面并排而非堆叠。 这一变化的核心结果是：硅光从“独立产品”变成“系统中的一层”。功能重要性不变，但定价权下降。过去光模块可以独立定价；在CPO中，价值更多被系统整合者吸收。掌握先进封装能力的厂商更接近控制节点，这也是为什么TSMC和Intel在这一阶段具备更强话语权，而TSEM和GF更接近中游die供应商。 CPO对技术提出了三大硬约束：功耗、带宽密度和封装耦合。功耗决定系统是否可持续，带宽密度决定扩展能力，封装耦合决定良率和成本。这三点直接推动硅光工艺进入新阶段。 在这一过程中，低损耗波导成为关键基础。波导是芯片内部的“光通道”，损耗以dB/cm衡量。0.1 dB/cm与1 dB/cm的差异，会在封装内线性累积，直接决定系统功耗与成本。当前主流量产水平在0.3–1 dB/cm，先进工艺可到0.1 dB/cm，实验室中的氮化硅（SiN）接近0.01 dB/cm，但距离大规模量产仍有距离。材料路径也逐渐清晰：硅波导受限于粗糙度和折射率，长期趋势是向SiN迁移。 难点不在单点，而在多重极限叠加：侧壁粗糙度、PECVD氢吸收、SiN应力、弯曲损耗、光纤耦合等因素同时作用。这也是为什么真正的优势来自“全栈工艺控制”，而不是某个单一技术突破。 CPO不仅改变技术路径，也改变竞争结构。未来不会出现单一路线，而是分层共存： 核心AI集群：定制CPO，追求极致性能 大规模部署：标准化CPO或pluggable，追求成本与灵活性 即使在CPO内部，也会分化为“高性能CPO”和“标准化CPO”，类似HBM与DDR的关系：前者吃价值，后者吃规模。 对TSEM和GF来说，这种分化进一步强化各自路径。TSEM更靠近高性能CPO，承接定制需求，有机会成为局部瓶颈；GF更靠近标准化CPO，承担规模扩张，是产业的放大器。 整条链可以压缩成一句话：材料决定能不能做，芯片决定性能上限，封装决定系统价值，系统厂决定利润分配。对应到算力链，InP激光器类似HBM，CPO类似GPU封装，光模块类似服务器组装，而硅光晶圆厂更像中间层的chiplet供应商。 从投资角度看，最确定的机会在光源，这是物理瓶颈；最大弹性在硅光与CPO，一旦路径跑通会被放大；光模块是顺周期；封装稳定吃利润但不容易爆发；系统层存在潜在黑马，但取决于架构演进。硅光不会消失，但正在被“吞入系统”。未来真正的“HBM时刻”，更可能出现在光源层或系统级封装，而不是封装之前的中游晶圆环节。 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

29倍的超预期增长！ Intel 的质变：从“救亡图存”到“重塑估值” 在刚刚发布的 Intel (INTC) 2026年第一季度财报 中，市场看到了一份久违的“超纲”答卷。股价一度冲破 $79，盘后涨幅近 20%。 这不仅仅是因为数字好看，更是因为 Intel 终于跑通了其转型战略中最难的几个逻辑闭环。 一、 财报核心：盈利拐点已现 营收 135.8 亿美元 超出预期 10%；EPS $0.29 远超市场预期的 $0.01。 增长引擎： 数据中心与 AI 业务 (DCAI) 营收 50.5 亿美元（+22.4%），证明了其在 AI 基础设施市场的份额回归；代工服务 (Foundry) 营收 54.2 亿美元（+16.2%），规模化效应初显。 二、 电话会议深层信号：CPU 的地位重估 在 Earnings Call 中，CEO 陈立武释放了一个关键的技术风向标：AI 范式正在从“训练”转向“推理”与“Agentic AI（智能体）”。 在复杂的智能体协同场景下，CPU 作为“编排层”的重要性显著提升。Intel 预测 CPU 与 GPU 的配比将从 1:8 向更均衡的方向靠拢。 服务器 CPU 的供不应求验证了这一趋势。 三、 先进封装：Foundry 业务的“特洛伊木马” 为什么 Intel 的先进封装需求正冲向十亿美元级别，远超市场原来预期的亿美元级别？ 随着tsmc的cowas的供不应求，通过 EMIB 和 Foveros 封装实现的“异构集成”是高性能计算的唯一替代路径。 许多头部客户（如 Google、Amazon）正通过先进封装订单锁定intel产能，进入 Intel 的供应链，这为后续的 18A/14A 制程代工订单埋下了伏笔。 其中当然有Terafab 效应： 与 Elon Musk (SpaceX/Tesla) 的深度合作不仅带来了订单，更在制造工艺重构上提供了美国本土化供应的安全性（Onshoring Premium）。 从财报可以看出，尽管存在毛利率改善、PC 市场复苏缓慢等风险，但 Intel 已经拿到了通往 AI 时代下半场的门票。 注：本文基于 2026 年 4 月 23 日市场数据及财报分析。 免责声明：本人持有文中提及的标的，观点必然偏颇，非投资建议dyor

Testing a new feature for Microsoft Foundry support in @openclaw. Their website is a jungle, I used to make screenshots so codex can guide me through it, but now Chrome has an MCP so codex can simply connect and drive my browser session and do all of that for me. The human is no longer the bottleneck.

I’m long $SIVE at $140M. I believe this is the next $LITE that markets and institutions missed. $SIVE makes InP CW DFB lasers. Closest comparison is $LITE in the current EML laser bottleneck. But instead of supplying to Innolight/Eoptolink for current optical transceivers cycles. They supply the lasers to $POET Starlight, Ayar SuperNova. And others for the future CPO/silicon photonics architectures spearheaded by $NVDA. Current valuations make 0 sense to me personally. 

 $POET is advanced packaging for $SIVE type lasers… But $POET commands worth 11x+ more than the company making the laser itself?

 It’s feels like valuing a more advanced $FN (~$20B) packaging at $400B when $LITE is valued at $40B. 

 So now at $130m:

- - You have a likely mini $LITE like laser supplier to Marvell Celestial + hyperscalers through $POET. 

 - Laser supplier to Ayar ( $NVDA, $INTC ), though they do multi source with $LITE, Sumitomo, $MTSI. And other potential up and coming suppliers potentially like Lightmatter that they’ve name dropped (eg. Q2 2023 earnings). This is unconfirmed but supply chain BOM is confidential. 

 On top, for revenue, they expected $453M "pipeline next few years”. 

And, they have capacity expansion through WIN: “Win Semi foundry qualification in progress for volume production from Laser designs from Sivers." 

Sivers feels the silicon photonics/CPO version of $LITE, with actual rapidly growing customers like Celestial through $POET, Ayar, with more to come. 

I wouldn’t have liked it last year, but just 3 weeks ago, they refinanced all their debt successfully to $12M convertible loan (10.85%) and a $5M term loan (12%), which cleans up debt.

 It’s $17m total, which feels like nothing to US markets when $AAOI is doing a $500m ATMs every other week. Best of all, this is their pure play inp laser segment for silicon/photonics + cpo. 

Their Lidar segment is ramping up and they have $53-138M projected revenue coming in. 

Downside risk: 
- execution (as always) 
- dilution to scale up capacity to compete with $LITE and others. - $LITE, $COHR competition on scale after $NVDA just gave them $4B
- CPO ramp gets delayed. 

I have no clue how, $LWLG, a pre-revenue science project with $TSEM, is valued at $1B+ MC. 

Or how $POET, is worth ~9-10x more than its laser supplier. 

 When $SIVE, the mini $LITE equivalent for CPO/Silicon photonics, is valued at $140M. I do believe this is largely undiscovered by institutions, since this is some random company in OMX Nordic Exchange (similar to micro $AXTI before I started posting about the inp substrate bottleneck). 

 But I do think it will get a lot of institutional attention as Celestial and Ayar scale up. Especially if $POET and $SIVE gets qualified with other customers. 

 If CPO completely replaces pluggable transceivers in the next generation of hyperscaler architectures. Sivers, with possible WIN Semi qualifcation and if they become the multi-source lasers for NVIDIA, Marvell, Intel, and Broadcom architectures, can be strongly rerated. Just as how $LITE did today going from $16 -> $622. This is just my personal thesis I'm sharing, DYOR/NFI. TLDR: InP Lasers are the current bottleneck in photonics as seen with $LITE valuations. 

 $SIVE looks like the mini $LITE for the upcoming CPO/Silicon Photonics ramp. 

I personally took long position in $SIVE, as I believe they’re a large beneficiary of the upcoming silicon photonic/CPO architectural changes by $NVDA (with GTC cataylst). 

 The upside here just way too compelling for me personally as the next possible $LITE.