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I’m 60 years old and retired from JPMorgan. My monthly income is $105,000. My June advice: $PLTR (Palantir) — Don’t buy $SNDK (SanDisk) — Don’t buy $AVGO (Broadcom) — Don’t buy $MSFT (Microsoft) — Buy at $362–$368 $MRVL (Marvell Technology) — Buy at $258–$263 $MU (Micron Technologys) — Buy at $1,080–$1,100 $AMD (Advanced Micro Devices) — Buy at $506–$513 People ask, Why don’t you charge? I’ve made enough. Sharing is my passion ,that’s why I post for fre.

也是时候调整自己了，生活还是要向前看，让时间消化一切吧☀️ 今天偶然间在 pyq 看见这张图，提供了一个跟目前的主流声音截然不同，却更能精准对标现在 AI 周期所处的位置，有点启发 确实越想越觉得，AI 产业里很多我们原本「看不懂」的东西，一旦套到房地产的商业模式上，反而会变得异常清晰 🟨融资工具的进化，是 AI 周期能否持续的关键 房地产行业之所以能延续二十年长周期，本质上并不是因为开发商们自己多有钱，而是因为围绕着房地产，长出了一整套多层次、多期限、低成本的融资体系 ➡️通过银行贷款支持拿地 ➡️通过开发贷支持建设 ➡️信托和地产基金参与股权投资 ➡️商业地产可以做 REITs 退出 ➡️最后，甚至连购房按揭都可以变成一个长达三十年的金融工具 如果没有这整套的融资体系，再厉害的开发商也撑不过一轮周期 而现在的 AI 产业，最缺的就是这套体系 今天的大科技公司，本质上都是在用自己的信用、自己的现金流、自己的股票做融资担保 谷歌、Meta、亚马逊、微软这些巨头，即便账上现金再多，也不可能实现无限扩张 他们迟早需要把手里那几千亿美元的 AI 基础设施，打包成可以被外部资金持有的资产 这条路其实已经开始出现苗头了 CoreWeave、Lambda、Nebius 这些独立算力供应商的兴起，本质上就是「专业开发商」在崛起 他们用私募基金的钱建设数据中心，签长期租约给大模型公司，再把这些数据中心打包融资 相信未来几年里，我们将一定会看到： AI 数据中心 REITs、AI 算力基金、GPU 租赁资产证券化、算力收益权凭证这些金融工具的陆续出现 甚至，主权基金、养老金、保险资金这些长期资本，也会慢慢成为 AI 基建最重要的资金来源，就像当年的保险公司就是地产行业最大的长期资金一样 可以预见，谁能先把 AI 资产的证券化、标准化、可交易化这条路打通，谁就掌握了下一个十年的金融话语权 这也是为什么英伟达已经开始自己下场做投资、做生态、做长期客户绑定 GPU 厂商正在变成「卖地+放贷+做物业」的三合一角色 🟨AI 时代的「土地」，是电力、是冷却、是不动产 曾经，房地产开发商最关心的是什么来着？ 不是房价，是地段 而地段的核心是什么？是稀缺资源 AI 时代的稀缺资源并不是硅片 真正的稀缺资源是电力、冷却水源、网络枢纽位置、政府的审批牌照，是当地电网的承载能力 GPU 可以每年迭代，而变电站的审批和建设周期是 5-7 年，核电就更狠了，一座新核电站从规划到投产要 10-15 年 将来谁手里有电力指标，谁就是手里有未出让土地的开发商 马斯克把 xAI 的最大数据中心放在孟菲斯，是因为那里有田纳西河流域管理局提供的廉价电力 亚马逊 AWS 在弗吉尼亚北部的疯狂扩张，是因为那里既有便宜的水电，又有美国东海岸最大的人口聚集区 微软重启三里岛核电站，是因为这将提供稳定、低碳、24 小时运转的基载电力，而这，才是数据中心最稀缺的「土地」 未来十年里，AI 产业的「拿地」大战，本质上是一场关于电力、冷却资源、网络时延的战争 甚至，连地理位置都会分层： 一线数据中心会建在能源富集区 二线数据中心会建在用户密集区 边缘计算节点嵌入到每一座城市 这种分层结构，是不是有熟悉的感觉了，几乎和城市核心区、郊区、卫星城的房地产分层逻辑一模一样 🟨周期是逃不掉的，房地产的教训 AI 行业必须早学 房地产行业最伟大的智慧 —— 是周期 涨多了会跌，跌多了会救，救完又会涨，涨完又会跌 二十年来，央行、政府、开发商、购房者都在与这个周期共舞 如今的 AI 产业也不能例外 现在很多人以为 AI 是没有周期的，会一直涨下去，这是一个非常危险的错觉 GPU 会换代，大模型会过时，数据中心会折旧，客户会流失，利率会上升，资本开支会放缓 当全球大科技公司的资本开支增速开始见顶的那一天，AI 产业链的上游会最先感受到寒意 就像房地产周期里，工程机械、水泥、玻璃这些上游周期股，永远是周期最敏感的方向 未来几年里，AI 产业链里最大的风险不是模型的能力不够强，而会是产能的过剩 当所有大科技公司都建好了足够多的数据中心 当所有大模型公司都签了足够多的算力合约 当英伟达一年能卖出几千万颗 GPU 需求端只要稍微放缓一个季度，整个产业链就会进入库存调整期 这个时候，能活下来的公司只会有两类： 一类是成本最低的全产业链龙头 一类是绑定了长期需求的服务商 这就是为什么众多云计算厂商（AWS、Azure、GCP）一旦建成，就是他们自身最强的护城河 就像真正穿越房地产周期的，不是开发商，而是那些采取收租模式的物业公司 🟨折旧与「拆迁」，是这个 AI 时代最被低估的风险 房地产行业有着一个很重要的特征：房子很难过时 一栋楼一旦盖好，可以用 50 年、70 年，即使户型过时了，只要地段还在，主结构还在，折旧相对都是可控的 但反观 AI 基础设施的折旧速度，会比房地产快上几十倍 H100 还没大规模铺开的时候，H200 就来了，Blackwell 还没交付多久，Rubin 又在路上了 每一代 GPU 的性能提升，都是对上一代资产的「功能性报废」 这就相当于在地产周期里，房子盖好两年就要被强制拆迁 这种「技术性折旧」才是 AI 时代最大的资本风险，投出去的成本还没收回来就不能用了 英伟达之所以能一直维持这么高的估值，本质上不是因为它卖了多少 GPU 给众多 AI 公司，而是因为通过 CUDA 生态，能把所有客户都锁死在它的折旧节奏上 客户用得越深，迁移成本就越高，英伟达的护城河也就越深 这就是为什么英伟达毛利率可以维持在 75% 以上，本质上，这已经不是一家卖产品的芯片公司了，而是一家「AI 时代的房地产收租公司」 同理，AMD、博通、Marvell 这些公司如果想挑战英伟达，核心也不是堆算力，而是要建立自己的生态 没有生态的算力，就相当于过去空置的写字楼 🟨需求侧：AI 不是为了「住人」，是为了「生产」 「房地产满足的是居住需求，AI 满足的是生产力需求」 这是 AI 和地产最大的区别，同样也是 AI 最大的希望 居住需求是有上限的，毕竟一个人只能住一套房子，而生产力的需求没有上限，只要有真实的效率提升，一个企业可以无限叠加 AI 能力 如果 AI 能持续提升企业的利润率，提升整个社会的产出效率，那么这场算力建设周期的天花板，就会比房地产高得多 这也是为什么我虽然对短期 AI 资本开支的泡沫保持着高度警惕，但对 AI 产业的中长期需求充满信心 关键变量是 —— AI 创造的价值，能不能持续大于 AI 消耗的算力成本 如果答案是肯定的，那么这场建设周期还可以持续 20 年，甚至 30 年 如果答案是 no，那么今天所有的数据中心、所有的 GPU、所有的资本开支，都会变成明天的折旧负担 应用层跟得上，就是又一个黄金十年，应用层跟不上，就是下一个日本 90 年代拉开序幕 这个问题的答案，就不是任何一家公司能单独回答的了，它需要整个产业去回答 🟨回到投资：谁是这个时代的「卖铲子的人」？ 如果整个 AI 周期是真实存在的 如果「卖铲子」的逻辑是持续成立的 如果应用层真的是会爆发的 那么未来十年，最值得长期持有的标的，就不一定是模型公司和云厂商了 而是那些在产业链中游、无法被绕开的「材料和工具」供应商 GPU 厂商们是显而易见的，但真正被低估的，会是那些不起眼的基础设施供应商： 电力设备公司、冷却系统公司、光模块公司、高速互联公司、机柜结构件公司、电源管理公司 这些公司会像房地产周期里卖水泥、卖钢筋、卖防水材料的公司 他们的题材不性感，上不了台面儿，不会轻易被媒体讨论 但他们的现金流稳定，毛利率可控，订单可见性极强 每一次新的数据中心开工，他们都会是最先拿到订单的 每一次数据中心的交付，他们都是最先收到回款的 他们才是这个 AI 时代的「隐形收租人」 如同上个房地产周期里一样 🟨最后 —— 一个或许不一样的结尾 相比一个互联网行业故事的重复，这次的 AI 或许是更贴近地产行业的故事 如果用互联网的思维去理解 AI，会持续高估软件、低估基建 而用房地产的思维理解 AI，相信至少在未来 3-5 年的时间维度下，会更接近真相 但也要指出，不同的是，AI 的需求侧可能会是下一场工业革命级别的叙事 这就意味着，AI 产业既会有房地产式的周期波动，同时也会有工业革命式的长期红利 作为聪明的投资者，我们应该做的是： 在房地产式的周期里，找到工业革命式的长期赢家 周期是逃不掉的，但长期趋势，更是挡不住的 我们这代人，正在见证的，可能就是人类有史以来最大的一次算力建设周期，也是最大的一次生产工具革命 潮水最终会退去 但这次 潮水退去之后留下的 会是一个完全不同的世界吧 #AI#

Retail investors are piling in to SpaceX stock: Over the last 2 trading sessions, retail investors bought nearly as much SpaceX, $SPCX, as every other US single stock combined in the entire prior week, according to Vanda Research data. On Monday alone, retail purchased +$93.8 million of $SPCX shares, accounting for ~73% of all retail single-stock purchases during the day. In the first 10 minutes of Monday’s session, retail investor turnover in the stock exceeded $7 million. Individual investors also bought some semiconductor stocks such as Marvell $MRVL, Micron $MU, SanDisk $SNDK, and Broadcom $AVGO. Retail appetite for risk shows no signs of slowing.

最近这几天有不少小伙伴开始看AI，问我不是技术背景的该怎么去看AI这个市场，复杂的技术名词很多，然后各个细分赛道也很杂，怎么去做尽调？我就大概说一个框架吧，然后你在框架里研究就非常易懂了。 首先，现在大家去投资的这些AI股，投的商业本质是什么？ 答：“美国一年6000-7500亿美元的AI基础设施的资本支出（AI Infra Capex），这个数字到2027年大概率会在1-1.2万亿左右，更简单点说，美国的公司现在每年砸6000-7500亿去买AI相关的基建设备” 主要是谁在投资这些AI基建呢？是美国的五大云厂商，Microsoft、Amazon、Google、Meta、Oracle（这些统称是Hyperscaler） 所以这一年将近1万亿美金的资本支出都砸在什么上了？主要是三大类： 1. IT设备 / 计算硬件（占比60-65%） 2. 电源与冷却（15-20%） 3. 建筑与土地（10-15%） 在IT设备 / 计算硬件里再拆分 1. GPU（65%） 2. 网络（10-15%） 3. 存储（8-10%） 4. 其他包括CPU、软件、HBM、机架（10-15%） 沿着这个思路你再去做行业图谱（Industry Mapping）就简单多了。 1. GPU 你投这个赛道基本只有英伟达，大头都被他一个人吃了（当然还有一些云厂商自己搞的自定义Asic，自己设计或深度定制的AI加速芯片，本质上是去替代掉一部分英伟达gpu的成本，比如Google (TPU)、Amazon (Trainium/Inferentia)、Microsoft (Maia)。 2. 网络 英伟达，博通，思科，HPE，最近火的Marvell（MRVL）就可以算在这里 3. 存储 海力士是绝对的第一，然后三星，美国的存储巨头就MU和SNDK（闪迪），溢价高，但市场份额没有海力士高。 4. 电源与冷却 做AI数据中心最大的三家，Vertiv（VRT），Schneider（SBGSY），Eaton（ETN），规模最大的是Schneider，但这个市场总体不算很集中，比较分散。 5. 建筑与土地（Building & Land） 完全分散的市场，这里环节就更多了，总包，涉及，工程，电气，开发，土地，等等，投AI的话这块儿没必要继续细看。 6. 其他类别 a. 做软件的，做cpu的，做机架，做光纤，做自动化等等，就不展开说了 然后围绕上面几大分类，又有做服务的，比如做集成的（就是把这些以上打包成一个整体服务器卖出去），Dell，联想，SMCI；然后英伟达的GPU的供应商又有一大堆，也不展开了。 结尾：框架就是这么个框架，本质上你现在投AI产业，你在买单的Thesis就是： 1. 美国在每年向AI产业的基建投近1万亿美元，并且未来五年每年至少30-50%的增长。 2. 抓的是AI资本支出中不可或缺环节中有足够强生态占位的玩家 3. 最终消费端，也就是openai，claude这些大模型的消费者，我们，会持续消费。 所以什么时候AI“泡沫”会见顶？ 1. 这些AI巨头们融不到钱去继续投基建的时候 2. 我们这些消费者不再继续买单，大模型的营收开始下滑的时候 至少目前来看还早。

I’m 60 years old and retired from JPMorgan. My monthly income is $105,000. My June advice: $ORCL (Oracle) — Don’t buy $SNDK (SanDisk) — Don’t buy $FUTU (Futu Holdings) — Don’t buy $TSLA (Tesla) — Buy at $370–$376 $NVDA (NVIDIA) — Buy at $188–$195 $MU (Micron Technologys) — Buy at $880–$886 $MRVL (Marvell Technology) — Buy at $243–$250 People ask, Why don’t you charge? I’ve made enough. Sharing is my passion ,that’s why I post for fre.

JENSEN HUANG, CEO OF NVIDIA, IS TELLING YOU WHERE THE AI MONEY IS FLOWING. NVIDIA HAS DEPLOYED OVER $45 BILLION INTO JUST 8 COMPANIES. HERE'S WHERE THE MOST IMPORTANT COMPANY IN AI IS PLACING ITS BETS: • OPENAI — $30 BILLION • CORNING (GLW) — $3.2 BILLION • IREN — $2.1 BILLION • MARVELL (MRVL) — $2 BILLION • LUMENTUM (LITE) — $2 BILLION • COHERENT (COHR) — $2 BILLION • COREWEAVE (CRWV) — $2 BILLION • NEBIUS (NBIS) — $2 BILLION FOLLOW THE CAPITAL.

$SIVE looks like both a chokepoint and a bottleneck for CPO next year. Keep seeing information published from nontechnical people who miss any nuances. Here’s the reason why: 1. CW lasers are bottlenecked signaled by $LITE earnings. Laser fabs are heavily allocated to EML likely from former $NVDA contracts. -> Sumitomo/Furukawa = bottleneck -> Win Semi = bottleneck $SIVE does fab-lite, so are they a bottleneck? Yes, $SIVE sits in the laser bottleneck since control output supply of CW lasers from Win Semi and other fabs from allocation way early on (CEO stated they working with more capacity from other players as well). Perfect example is Kioxia/Sandisk. $SNDK controls NAND output, so they’re a bottleneck because they control final pricing. Demand exceeding supply from Ayar, Jabil, other pluggable vendors + Nvidia NVLink CPO ecosystem… final laser supply owned by $SIVE makes Sivers a bottleneck. $SIVE is also likely primary/sole source for Jabil, Gen-1 Ayar, $MRVL Celestial, and other hyperscaler asic/merchant CPO routes. So no way to get around it (can’t hot-swap single channel cw lasers with Sivers) 2. $SIVE is a chokepoint over CPO. $NVDA use $COHR, $LITE (which likely sources external cw capacity from Japanese competitors) $AVGO is likely vertically integrated as well. However: the entire ecosystem around it from ASIC programs (Marvell, AlChip, etc) and merchant programs (Ayar, Lightmatter, Lightelligence) Are all likely designed around $SIVE. Ayar for example, likely tried to multi-source with $MTSI / $LITE back in 2022 but their lasers probably couldn’t match the level of Sivers specification with arrays (removed Lumentum / Macom from their supply chain site recently) If there’s no alternative at least for the initial generations (obviously they’re working to multi-source). That makes $SIVE a structural chokepoint to go through for lasers. Even if you look at the 1.6T LRO $JBL designed, they achieved a “drastic moat” with performance built around $SIVE likely sole source. $SIVE is also the foundry level reference laser design for $GFS, which your hyperscalers use like $AMD (likely using Sivers + maybe Ayar for gen1): If every major player, who hasn’t achieved vertical integration (Nvidia/Broadcom) is using Sivers for CPO… That makes them a chokepoint. Just look at the entire CPO $NVDA NVLink ecosystem partners: every single one are all likely using Sivers. And they all use $GFS as well (where Sivers is default reference). So $SIVE is both a chokepoint and bottleneck when CPO really scales up H2 2027, over one of the biggest architectural shifts of all time (near $0 -> $81B or $91B TAM in the next 1 1/2 years from GS research note) This is why I say $SIVE looks like it could be the next $75B $LITE over the next couple years. All of this should play out next year. And it’s still trading less than a company with $50M in purchase agreements that buys Sivers lasers to repackage them.

刚夜盘加仓了Nok 简单说下理由： 1、基本面就是美国本土磷化铟+AI RAN+光通信。已经被人说烂了，不懂就去AI问。 2、以上基本面意味着什么呢？意味着Nok叙事的骤变 从传统运营商，变成了AI通讯王者。 3、没怎么涨。意思是3月底以来，价格涨幅才2倍。这就叫没怎么涨 4、老黄在Marvell上表现出了顶级的定价能力，Nok也是他的心头好哇

$MRVL 今天直接原地起飞，Nvidia老黄亲自认证它要当下一个“万亿美金仔”！ 黄仁勋在Computex台上嘴巴一张：“Marvell will be the next trillion-dollar company！” 今天 #MRVL# 直接拉盘+32%，市值狂飙冲向2500亿+，K线拉得卡卡直！ Marvell 的自定义 AI 芯片、网络交换机、光学互联等产品，正成为 AI 基础设施不可或缺的一环，尤其在 hyperscaler 大单和 NVLink 生态中越来越重要。 AI 浪潮还在加速，Marvell 作为被低估的“幕后英雄”，这次终于被市场看见了！ #MRVL# #Marvell# #AI# #Nvidia# #半导体# #美股#

受人工智能领域的最新进展提振，标普500指数周二连续第九个交易日上涨，创下一年多来最长连涨纪录。自2017年2月以来，三大股指首次连续五个交易日同创收盘新高。芯片股继续攀升，黄仁勋表示Marvell Technology有望成为下一家市值万亿美元的公司。