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最近提交IPO的AI芯片新宠Cerebras火遍硅谷。
其芯片在小模型场景下,其推理速度最高可达H100的20倍;而超大规模模型(如400B参数量级),Cerebras CS-3系统的单用户响应速度约为B200的2.4倍
那么Cerebras究竟是如何做到的呢?它是否会成为英伟达杀手呢?
我们需从算力演进的本质开始。
AI算力的演进,正在从“算力本身”转向“通信与系统结构”。在这条演进路径上,Cerebras Systems提供了一种完全不同的答案:不是优化分布式,而是尽可能消灭分布式。
一、两条路线:消灭通信 vs 优化通信
当前AI算力本质上分为两种架构哲学:一条是以NVIDIA为代表的路线:
多芯片(GPU),高速互连(NVLink / CPO),scale-out(横向扩展)
另一条是Cerebras路径:单芯片做到极限(wafer-scale)
片内网络替代跨节点通信,scale-up(纵向放大)
核心区别是:一条在解决“如何连接更多芯片”,另一条在解决“如何不需要连接”。
二、为什么这条路现在才成立
wafer-scale并不是新概念,80年代就有人尝试,90年代商业化失败。原因是:
良率无法承受
没有容错机制
软件无法支撑
行业因此形成共识:小die + 高良率 + 分布式。
Cerebras的突破在于三件事同时成立:
1)容错机制工程化
2)片上网络成熟
3)AI
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周末深度:從CPO + ELS光源趨勢看獨立激光器玩家的位置、邊界與終局
AI算力的瓶頸正在從計算轉向帶寬。隨著GPU規模擴大,節點間通信接近N²增長,電互連在功耗與距離上觸頂,光互連從“可選項”變成“剛需”。
在這一過程中,CPO(Co-Packaged Optics)與ELS(External Laser Source)開始重構產業鏈:激光器從模組內部被剝離,成為系統級資源。
獨立激光器玩家SIVEF正處在這個變化的一個關鍵節點。
一、SIVEF做什麼
公司核心是基於InP平台的WDM DFB激光陣列。
簡單說:
DFB:穩定單波長激光器
WDM:多波長復用
array:多激光器一體化
本質不是賣“激光器”,而是提供多通道光帶寬能力。
在CPO + ELS架構下:
傳統:每個模組一個激光器
新架構:一個光源供多個通道
激光器從“分佈式元件”變成“集中資源”,這就是價值重分配的起點。
二、為什麼是WDM DFB array
AI數據中心的約束很清晰:單通道速率接近極限,電互連功耗不可擴展,帶寬必須靠“並行化”
唯一可擴展路徑是:
多波長(WDM)
而WDM的前提是:穩定、可控的單波長光源(DFB)
因此,WDM DFB array是當前工程上最優解。儘管不是最先進的理論方案,但它是唯一可規模化落地的方
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看了一下,現在不少美股知名大V喊單的小票,純敘事啊
我的一階思維:價值投資,賭博不參與
我的二階思維:作為幣圈土狗玩家,必須無腦梭哈🤣
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moonshots頻道今天一個觀點:
ai會讓科斯定律失效
醍醐灌頂!
組織的存在,最重要原因之一是因為組織內協調成本低於市場交易成本
當ai讓交易成本降幅遠超組織成本降幅的時候,組織存在的意義就大大降低了
對公司來說是這樣,對國家來說也是。
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ybaser:
就這樣勇往直前 👊就這樣勇往直前 👊
所有知識(腦力)工作者,都会被ai取代
包括科研
因為,research = 信息處理 + 假設生成 + 驗證。
ai各個部分都比人強,而且還在快速變得更強。
就算真正的天才級別的“靈光一現”比方說廣義相對論的發現,可能是最難被取代的,但這類科研佔比極少。
儘管如此,廣義相對論是不是也相當於人腦裡LLM的極致的泛化?
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新紀錄!20萬人口規模城市級別的15年超長期電力合同將帶來哪些影響?
Applied Digital Corporation(apld) 今天宣布與一家美國投資級 hyperscaler 簽下一份 300MW、15年期、總額約75億美元的長約。
股價應聲大漲近20%。
300MW的規模已經接近20萬人口城市級負載,15年的期限明顯超出傳統數據中心合同;而按容量鎖定的模式,也不同於按GPU或按小時計費的算力租賃。
這在“超大規模 + 超長周期 + 明確算力用途”的基礎設施級AI合同上,創了新的紀錄。
這背後對應的是行業屬性的變化。截止目前的數據中心,本質上仍是IT服務,儘管之前有一些長達5年的合同,但擴容仍按需進行,資源可以遷移和替換;
而現在則逐步變成基礎設施資產,開始用類似電力PPA或能源的15年的長期合同的方式鎖定供給。
算力不再是可以隨時採購的資源,而是需要提前規劃、提前佔位的生產能力。
為什麼會發生這種變化,本質原因是資源開始稀缺,和儲存、芯片、光模塊一樣,對hyperscaler來說,如果不提前鎖定,未來可能根本拿不到資源。
在接下來的演進中,電力資產會被重新定價,甚至重新定義。
有電、有接入能力,和高達100–300MW甚至GW級別的電力擴展能力,同時具備網絡連接條件和開發可行性,都將成為新資產定價的屬性。
歸根結底,這一切指向同一個變化:AI競爭正在從模型和算法層,轉
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半導體封裝的“隱形中樞”:inline檢測與OSAT的再定價
半導體產業正在經歷一次重心轉移:性能提升不再只依賴晶體管縮小,而是越來越依賴封裝。2.5D、3D、HBM、chiplet,本質上都在把“系統能力”搬到封裝環節。這也直接提高了OSAT(外包封裝與測試)的戰略地位。
封裝重要性的提升,帶來了inline檢測的快速成長。
OSAT(Outsourced Semiconductor Assembly and Test)負責兩件事:
把裸die封裝成可用晶片(封裝)
驗證晶片是否可用(測試)
過去這是一个低技術、低毛利的環節。但在AI時代,情況變了:
多die集成(chiplet)
HBM堆疊
nm級對準要求(hybrid bonding)
封裝正在變成:
性能瓶頸 + 良率瓶頸 + 成本瓶頸
inline是一種生產方式:所有工序連續完成,並在生產過程中實時檢測與反饋(閉環)
對應另一個環節是offline:做完再測(開環)
先進封裝中的inline檢測主要分三類:
1)光學檢測(主力)
bump高度
overlay(對準)
表面缺陷
特點:速度快,可全量inline。
2)X-ray檢測
焊點空洞
TSV缺陷
內部結構問題
特點:能看內部,但速度慢,多用於抽檢。
3)電性測試
功能驗證
性能分檔
更接近最終測試,不屬於核心inline控制體系。
inline檢測的目標不是“最精
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ybaser:
只需充電即可完成 👊
United Rentals (URI),昨天財報,今天大漲超過20%!
這是在aidc瘋狂競逐算力的大周期裡,市場忽略的支撐這些龐然大物落地的“重型後勤”。
1. 業績摘要:創紀錄,上調指引
URI 在本季度交出了滿分答卷:
營收與盈利: 總營收 39.85 億美元,調整後每股盈餘達 $9.71。
核心效率: 租賃利潤率在排除特殊因素後持續走高,車隊生產力增長 2.3%。
股東回報: 季度內通過回購和派息返還 5 億美元,現金流極度充沛。最關鍵的信號是,管理層基於“大型項目勢頭”上調了全年業績指引,顯示出極強的增長信心。
2. 商業模式:從“租挖掘機”到“系統方案”
URI 的業務由兩部分驅動:
通用租賃: 覆蓋建築和工業的基礎設備(高空平台、土方機械等)。
專業租賃: 提供電力配套(大型發電機)、精密溫控(工業 HVAC)及流體處理。這種“一站式”模式讓它成為了大型工程不可替代的合作夥伴。
3. AIDC:URI 增長的“秘密燃料”
為什麼 AIDC 建設對 URI 如此重要?
重度依賴電力與溫控: AIDC 的建設和測試階段對移動電力和工業冷水機組有爆發式需求,這正是 URI 高毛利的專業租賃領域。
長周期與高粘性: 數據中心屬於“超大型項目(Mega Projects)”,建設周期長、設備佔用率高。
行業風向標: URI 約 25% 的收入來自這類大型項目。只要 AIDC
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United Rentals (URI),昨天財報,今天大漲超過20%!
這是在aidc瘋狂競逐算力的大周期裡,市場忽略的支撐這些龐然大物落地的“重型後勤”。
1. 業績摘要:創紀錄,上調指引
URI 在本季度交出了滿分答卷:
營收與盈利: 總營收 39.85 億美元,調整後每股盈餘達 $9.71。
核心效率: 租賃利潤率在排除特殊因素後持續走高,車隊生產力增長 2.3%。
股東回報: 季度內通過回購和派息返還 5 億美元,現金流極度充沛。最關鍵的信號是,管理層基於“大型項目勢頭”上調了全年業績指引,顯示出極強的增長信心。
2. 商業模式:從“租挖掘機”到“系統方案”
URI 的業務由兩部分驅動:
通用租賃: 覆蓋建築和工業的基礎設備(高空平台、土方機械等)。
專業租賃: 提供電力配套(大型發電機)、精密溫控(工業 HVAC)及流體處理。這種“一站式”模式讓它成為了大型工程不可替代的合作夥伴。
3. AIDC:URI 增長的“秘密燃料”
為什麼 AIDC 建設對 URI 如此重要?
重度依賴電力與溫控: AIDC 的建設和測試階段對移動電力和工業冷水機組有爆發式需求,這正是 URI 高毛利的專業租賃領域。
長周期與高粘性: 數據中心屬於“超大型項目(Mega Projects)”,建設周期長、設備佔用率高。
行業風向標: URI 約 25% 的收入來自這類大型項目。只要 AIDC
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HighAmbition:
鑽石手 💎
德州儀器($TXN)第一季度財報,全面超預期:
每股收益(EPS):1.68美元(預期1.38美元)
營收:48.3億美元(預期45.3億美元)
營業利潤:18.1億美元(預期15.4億美元)
自由現金流:14.0億美元(預期12.0億美元)
資本支出(CapEx):6.76億美元(預期6.899億美元)
模擬晶片收入:39.2億美元(預期36.8億美元)
業績指引(Q2):
預計每股收益(EPS):1.77–2.05美元
預計營收:50.0億–54.0億美元
連最關鍵的模擬業務也明顯好於市場此前的悲觀判斷。
財報釋放了三個更重要的信號。
第一,模擬晶片行業的庫存週期已經接近結束,整個板塊有被重新估值的基礎。
第二,工業需求比市場預期更強,全球製造並沒有想像中那麼疲弱。
第三,TXN在週期底部依然維持較強盈利能力,說明它不是簡單的週期公司,而是具備結構性優勢的長期贏家。
在這次AI週期中,需求傳導路徑是從算力延伸到電源、再到模擬和功率器件。
TXN正處在這條鏈條的中下游。當AI投資持續擴大時,這部分需求會逐步顯現出來,而且往往滯後但更穩定。
免責聲明:本人持有文章提及股票,觀點充滿偏見,非投資建議dyor
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lam research财报前瞻
LRCX马上要发的财报的重点,其实是关于LRCX在AI周期里到底处在什么位置,以及它的变化会如何传导到整个产业链。
LRCX不是一个简单的设备公司,而是一个典型的工艺复杂度受益者。
AI带来的变化,并不只是算力需求增加,而是芯片制造过程本身的复杂度在快速上升:HBM堆叠层数提升、TSV深孔刻蚀难度提升、3D NAND层数逼近物理极限、2nm/GAA结构三维化。这些变化的共同结果,是单位晶圆需要的刻蚀和沉积步骤显著增加,且难度更高。
这意味着,LRCX的增长逻辑并不完全依赖“产能扩张”,而是更多来自“工艺密度提升”。
因此,财报是否超预期其实不是最关键的,关键是预期差来自哪里。影响财报结果的核心变量可以归纳为五个:预期是否已经被上调、订单是否顺利转化为收入、收入结构是否来自AI/先进封装、服务业务是否稳定、以及管理层指引是否保守。
但股价反应的逻辑未必和财报完全趋同。市场交易的不是结果,而是偏差。真正驱动股价的,是四件事:是否超出buy-side预期、指引是否上修、增长是否来自AI等高质量需求,以及毛利率是否稳定。在当前阶段,毛利率的重要性甚至高于收入,因为市场已经默认需求很强,但对“增长质量”更敏感。
因此,即便财报大概率超预期,股价也未必上涨。
就供给侧来说,LRCX未来并不会像ASML那样出现长期产能受限。刻蚀和沉积设备本身是可扩产的,公司也在
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HighAmbition:
多頭市場正處於巔峰 🐂
凱文沃什國會聽證講話很鷹嗎?
“貨幣政策的獨立性至關重要。決策必須以國家利益為導向,建立在嚴謹分析、充分討論和清晰判斷之上。”
我覺得中規中矩啊,不然他还能怎麼說?
不表態維持聯儲獨立性,他能獲得國會通過嗎?
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訓練不足推理補
推理不足代理補
代理複雜約束補
約束麻煩大家補
所以,加速計算是智能,通用計算也是
在通往AGI的路上,存儲,GPU,CPU都會被榨乾,都會嚴重短缺
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harness,我最喜歡的翻譯是
約束
所以harness engineer
應該叫做
約束工程
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BWX Technologies 最近宣布收購 Precision Components Group,這是一次產能擴張,新增的50萬平方英尺廠房和400多名熟練工人,在核能需求重新啟動的周期裡,是能穩定交付的製造能力的保證。
核能正在進入一個新的上行周期。AI帶來的電力需求增長,叠加政策推動的小型模塊化反應堆(SMR)和能源結構轉型,使核能重新成為“穩定基荷電源”。
供需缺口急劇拉大。尤其是在美國,本土核工業製造能力長期萎縮,具備認證、工藝和經驗的生產體系極難複製。核級設備涉及嚴格的認證體系和極長的驗證周期,不是資本投入就能快速擴出的產能。
這使得行業的競爭邏輯發生變化。和之前的be邏輯類似,重要的是製造和按時交付。BWXT通過這次收購,把自身從“接單能力”進一步推向“交付能力”。
如果用類半導體產業鏈的視角去看,核能產業鏈也在逐漸出現類似“ASML / KLA”的角色。真正的核心在那些具備高認證、高複雜製造能力、且產能極難複製的供應層。
BWXT本身就是這一類公司,更接近“複雜度收費者”的角色。類似的還有 Curtiss-Wright,在泵、閥門和控制系統等關鍵部件上形成長期綁定,一旦進入供應鏈,生命周期可以鎖定幾十年。Chart Industries 則屬於跨能源體系的設備提供商,類似更廣義的“賣水人”。
相比之下,像 Westinghouse Electric Company
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我的claude opus 4.7了
大家應該都用上了?
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模型即應用,算力即模型,剎那即永恆
—- Mythos發布觀感
經過過去幾年,從提示詞MCP、工作流skill到harness engineering的不斷迭代,市場應該已經基本認識到,
模型即應用。
接下來,隨著擁有足夠多算力的模型公司迭代速度越來越快,市場會慢慢意識到,
算力即模型,
隨著methos的發布,以及擁有算力優勢的頭部模型將領先優勢不斷拉大,讓一時的領先變成無法超越的加速度,最終,
剎那即永恆
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模型即應用,算力即模型,剎那即永恆
—- mythos發布觀感
經過過去幾年,從提示詞MCP、工作流skill到harness engineering的不断迭代,市場應該已經基本認識到,
模型即應用。
接下來,隨著擁有多足算力的模型公司迭代速度越來越快,市場會慢慢意識到,
算力即模型,
隨著methos的發布,以及擁有算力優勢的頭部模型將領先優勢不斷拉大,讓一時的領先變成無法超越的加速度,最終,
剎那即永恆
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萬物皆是程式,無論軟體硬體。
強如馬斯克,也無法改變趨勢
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之前俄烏衝突就是民主黨負責點燃烏克蘭的戰火,製造混亂,然後川普負責撤軍,做撒手掌櫃,讓盟友買單。
這次伊朗估計時間太緊,川普把一套戲的兩個角色全演了,直接又負責點火製造混亂,又負責撒手不管,讓盟友買單。
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