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武体,
武体, 贴吧
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武体,
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大猛哥哥20(猛版)
@dmg0563
2026.03.20 07:15
武体第一次被大猛哥东西吸引住了,拜在大猛哥胯下,又帅又有腹肌还黑皮真正的体育生,被大猛哥干的又是喷尿,又是外翻,#
原创,
##
大猛哥,
##
武体,
##
20公分
# 🍆
@dmg0563
.
@mgg2069
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白玫瑰
@44kavc3x9537
2026.04.22 22:20
(188武体东北痞帅体育生) 性张力拉满,喝完酒回家调情淫语不断,很会说骚话,肥大硬挺的肉棒超满足 少数我会回味的男人!!前后一个小时天亮还让他弄出来一次
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杰克船长宏观策略
@macrotradecn
2026.03.16 12:32
美懂宗,升级为美思宗😅 守道敬俭宽文襄武体仁致孝庄烈愍皇帝
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MSX景宝✨
@Jing_MSX
2026.06.27 04:32
《麦通 美股代币60s点金》第15期来啦~ 🚨 AI 不只是算力,更是物理极限的博弈! 半导体教父陈立武上周在《No Priors》彻底掀桌,不仅揭秘了与马斯克秘密推进 Terafab 的细节,更直接指出了现在 AI 基建的三大致命瓶颈。 别被热闹蒙蔽,跟着教父的藏宝图换仓 #
MSX
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英特尔
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陈立武
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半导体
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AI基建
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INTC
# #
美股交易
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0x鸣人
@LuBtc888
2026.07.10 04:35
半导体领域,大消息! 摩尔定律快跑不动了,英特尔CEO陈立武透露大计划, 押注新材料、玻璃基板和人工钻石,先进封装成下一个突破口:
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Fiona ❤️& ✌️
@nft_hu
2026.06.27 09:49
陈立武的创投战绩: 159家公司IPO、126个并购退出的记录,其中半导体投资超过200笔,38%在美国。 真的厉害的人在哪里都会成功的。
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qinbafrank
@qinbafrank
2026.04.24 02:19
看陈立武在英特尔财报电话会上怎么说CPU重返AI核心: 1、半导体行业TAM接近1万亿美元,英特尔凭借x86 CPU、先进封装、庞大制造网络三大资产占据有利位置。 2、AI正从训练转向分布式推理、强化学习、Agentic AI、物理AI、机器人和边缘AI。CPU正重新确立自己作为AI时代不可或缺的基础。CPU现在充当着整个AI技术栈的编排层和关键控制平面。 3、CPU重新成为AI堆栈的“编排层和关键控制平面”:客户在部署加速器的同时部署服务器CPU,这一比例正在向CPU回升。过去CPU与GPU的比例是1比8,现在是1比4,并且正在向更好的方向发展。这不是公司一厢情愿,而是客户真实反馈。 4、加速器仍重要(例如与SambaNova的异构合作),但生产级AI计算的主干是以CPU为锚点的架构——这对x86生态和英特尔是结构性长期利好。 5、预计服务器CPU单位需求今年及明年实现双位数增长。
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qinbafrank
@qinbafrank
2026.04.17 06:47
生成式AI往代理式AI迁移中,新的卡脖子环节又出现了,这次是CPU。之前市场关于算力紧缺的讨论都在GPU、HBM、光模块、电力等环节,其实对于CPU的关注比较少。其实Cpu的紧缺传了一段时间了,看最近英特尔、AMD走势最核心驱动力就是来自cpu开始出现紧缺了,甚至连过往不怎么受待见的港股联想集团,最近两周走的也很强。 1、为什agentic ai时代CPU占比会扩大? 传统AI(主要是大模型训练/推理)高度依赖GPU,因为Transformer的核心是并行矩阵运算,GPU擅长高吞吐的并行计算。这时CPU主要只负责“辅助”:数据路由、内存压缩、GPU调度等,导致数据中心CPU:GPU比例很低(典型1:4~1:8,甚至1颗CPU管8颗GPU)。CPU利用率低,基本是配角。 Agentic AI完全不同,它不是单次“问答”,而是自主多步循环(Planning → Tool Use → Act → Observe → Reflect → Iterate),涉及: 1)编排:调度子任务、多智能体协作、分支逻辑、重试机制。 2)工具调用:网页搜索、API调用、代码执行、数据库查询、向量检索(RAG)、文件处理等。 3)其他CPU密集任务:上下文管理、KV Cache处理、强化学习(RL)仿真评估、数据预/后处理。 这些任务高度串行、I/O密集、逻辑分支多,GPU并不擅长(甚至会闲置)。研究显示:工具处理阶段在CPU上可占总延迟的50%~90.6%(GPU在等待CPU)。Agentic工作流中CPU动态能耗占比可达44%,比传统AI高3~4倍。 简单说,Agentic AI把“思考”交给GPU,但把“做事/协调”交给CPU。CPU从“管家”变成了“总指挥”,必须大幅增加才能让整个系统高效运转。这就是CPU占比扩大的核心驱动(Intel、AMD、Arm、TrendForce等一致观点)。 2、CPU成为新紧缺环节的现实证据 今年Q1 Intel/AMD服务器CPU交期已经拉到6-12周,部分型号基本售罄,价格也提了10%以上。厂商自己都说“demand far exceeded expectations”。不是产能不够,而是Agentic AI把CPU从“可有可无”直接干成了“必须配足”的总指挥。 数据中心项目现在除了电力,就是CPU卡脖子最严重。传统x86(Intel/AMD)高功耗+产能紧张,供应链直接打爆。 3、CPU缺口会有多大? 行业共识是CPU:GPU比例将显著拉近,CPU需求大幅提升:从传统1:4~1:8(CPU:GPU)转向1:1~1:2(部分场景甚至1.4:1,即CPU比GPU还多)。看之前Arm估算,每GW算力需要的CPU核心从3000万激增到1.2亿(4倍增长) CPU算力份额:在Agentic工作流中,CPU承担的算力比未来机架/集群可能从“GPU主导”转向更平衡,甚至出现专用CPU rack来支撑Agentic编排;AMD/NVIDIA新一代平台已开始按1:2~1:4设计 这就带来了CPU需求的真实拐点,是实打实的硬件重构。 4、特别要说下ARM服务器CPU会更受益一些? Agentic AI最需要的就是“高核心数+低功耗+稳定串行处理”。ARM天生多核可扩展、perf/watt领先:Arm AGI CPU(136核,TDP仅300W)对比x86同规格功耗低40%+,每机架性能直接翻倍。风冷机架就能塞8000+核,液冷更能到4万+核,完美解决数据中心的“功耗墙”。 更狠的是生态大转向:AWS Graviton、Google Axion、Microsoft Cobalt早就自研ARM,云巨头集体“去x86化”。Arm 3月直接下场自研AGI CPU(首款量产芯片),Meta、OpenAI、Cerebras都是首发伙伴,OEM有联想、Supermicro。 Counterpoint预测:AI ASIC服务器CPU里,ARM份额从2025年25%干到2029年90%。Arm自己说,这波能把数据中心CPU TAM从30亿版税干到1000亿+,未来几年服务器CPU营收很可能超手机,成为最大增长极。 看下周和5月初英特尔、amd的财报电话会上,cpu实际出货量的变化、以及cpu的真实价格变化。这能说明真的有多紧缺。 5、CPU紧缺哪些公司会受益? 梳理了下哪些公司会受益,后续关注起来: 美股最核心: Intel (INTC)ntel 依然是服务器 CPU 市场的霸主。短缺潮会提升其过往型号的利润率,且其 Gaudi 与 Xeon 的组合在代理推理端有强劲需求。 AMD (AMD):理由:在 Agentic AI 服务器市场,AMD 的 EPYC 处理器因多核心优势和高性价比,目前在云厂商中的市占率持续提升,是 GPU+CPU 均衡配置趋势下的首选。 Arm Holdings (ARM):越来越多的云厂商(亚马逊、微软、谷歌)开始自研基于 ARM 架构的 CPU。无论谁赢,只要 Agent 需求推高 CPU 核心数,Arm 的授权费就会大涨。 港股(制造与分销关键点) 中芯国际 (0981):虽然其在最先进制程受限,但大量非核心逻辑控制芯片(支持 CPU 运作的辅助芯片)和中端 CPU 的需求外溢,会显著提升其产能利用率。 联想集团 (0992):全球第一大服务器与 PC 厂商。在短缺潮初期,拥有强大供应链管理能力和库存的大厂能通过提价和保证供应,抢占更多政企市场份额。 A股(国产替代与配套产业链) 海光信息 (688041):国产 x86 服务器 CPU 的龙头。在 Agentic AI 时代,由于其架构与全球生态兼容性最好,国内算力中心在补齐 CPU 短缺时,海光是第一顺位替代品。 龙芯中科 (688047):自主架构 CPU 的代表。随着国产自主可控需求增强,在党政和关键基础设施的 Agent 应用中受益。 深南电路 (002916) / 沪电股份 (002463):理由:配套受益。CPU 核心数增加和 GPU+CPU 配比调整,要求更复杂的 PCB(印制电路板)和封装基板,这些公司是全球高端服务器 PCB 的主力供应商。 澜起科技 (688008):内存接口芯片龙头。只要 CPU 多,内存条就多。Agent 时代对内存带宽要求极高,其 MRDIMM 和内存接口芯片是 CPU 性能爆发的必需品。 投资逻辑核心其实两点: 1)量价齐升:CPU 厂商(AMD, Intel, arm、海光)最直接。 2)卖铲子的人:由于 Agent 需要高带宽,内存配套(澜起)和先进封装/基板(深南)的需求甚至比 CPU 本身更稳。
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小牛
@Xiaoniu6161
2026.06.20 14:30
英特尔 CEO 陈立武 45 分钟的访谈 他在访谈当中提到CPU为什么在AI时代重新杀回来了? 英特尔的先进封装和台积电的先进封装到底差异在哪里? 还有一堆你经常听到的材料,比如玻璃基板、人造金刚石、氮化镓、磷化氢,它们为什么在未来的10年特别重要?陈立武采访谈用三个根本性转移把它讲透了。 · 第一个就是计算重心在转移。 过去的三年市场把AI的算力直接等同于GPU,陈立武的判断很直接,就训练时代这个逻辑是成立的,但推理和智能体的时代不成立。 因为智能体不是一直在做矩阵的乘法,它需要调度任务、查数据库、管内存、调工具、做安全的控制,在上百个模型之间做协调,这些全是CPU的活。 他跟AI的模型厂商聊完过后,发现GPU和CPU的配比正在从原来的8:1到4:1再到1:1。你不用干掉英伟达,GPU卖得越猛,系统对CPU的需求就越大,所以英特尔只需要坐稳现在这个位置就可以了。 · 第二个就是连接方式在转移。晶体管缩小越来越难,越来越贵,所以下一个阶段的竞争不是谁能做出更小的纳米级的芯片,而是谁能把更多的芯片更高效的拼装在一起。 台积电CoWOS的做法就是在GPU和HBM下面铺一整块大硅片当作底座,等于修了一整块的高架平台。硅面积受限,并且良率比较难爬坡。英特尔的EMIB完全换了一条路,只在两颗芯片的接缝处衔接一小块的硅桥,别的地方继续用便宜的有机基板。 一句话类比就是台积电在修高架平台,而英特尔只在过河的地方去搭一个桥。桥就比平台更便宜,并且还快,还不限面积。再叠加上Foveros的3D垂直堆叠和铜铜混合键合,目标就是把CPU、GPU、HBM I/O全部揉进一整套的系统级的封装。 · 第三个就是材料体系在转移,也是整场访谈当中信息密度最高的一部分。陈立武明确提出现在正在全面转向新材料的底层突围,他一口气提出五种关键的材料。 · 首先就是玻璃基板,当前的先进封装全部使用的是有机基板,在千瓦级的AI芯片的超高热的发热底下有机基板会严重的翘曲变形,而玻璃基板的平整度和热稳定性能要比有机物要高出50%,能打出更密、更细的通孔,是下一代巨型AI芯片雷打不动的底层地基。 陈立武采用了务实的轻资产的模式,由英特尔输出设计标准转而向韩国的供应商去采购,用创投的思维快速去催熟整个供应链。 其次就是磷化铟,大模型的集群规模越来越大,传统的铜线传输的延迟和功耗就会让人无法忍受了。而磷化铟是制造半导体激光器的核心材料,intel深度布局磷化铟目标就是加速共封装光学(CPO)的落地,直接在封装层面把光电转化的模块和核心的计算芯片封装在一起,实现以光代电的高速通信。 最后就是解决算力怪兽的供电和散热问题,一个AI的机架动辄数万瓦、数十万瓦,传统的硅基电源器件在电压转换的时候损耗惊人,陈立武就提出布局氮化镓和碳化硅等第三代的半导体,就是为了在电流进入到芯片前的最后几厘米最大化的去压缩供电损耗。 当芯片的内部的核心死角产生极端的热量的时候,英特尔在封装当中又引入了自然界里面导热率最高的材料,就是人造金刚石作为热扩散层,将热量瞬间去导走,防止芯片因过热而降频。 这几种材料陈立武可不是只说说,是全部都真金白银在投了一些项目了。三个转移只是方向,但是方向只是第一步,判断对了不等于能够落地。陈立武为了确保这三个转移不会变成空中楼阁,他自己做了一套执行框架,爬、走、跑。 · 爬就是先让组织能够打仗,他接手时候的英特尔公司是表格驱动的公司,层层报数字,层层等审批,部门之间不通气,他上来就让所有的工程团队直接向他一个人汇报,砍掉中间所有的官僚层,产品线大而精,不再什么芯片都做,决策速度必须回到创业公司的水准,组织不调,三个转移一个都推不动。 · 第二个就是走,是为三个转移备足弹药的。资本端他干了一些教科书级别的事情,居然拉了貌似是对手的黄仁勋,投了他50亿美元,14个月账面变成了250亿美元。软银进来了,美国政府成了他的大股东,这就是把所有的关键玩家绑成利益共同体。 你英伟达要用的是我的代工和封装,你软银要的是AI的基础设施,美国政府要的是本土制造的能力,大家都在一个桌子上玩。 · 第三个就是跑,就把三个转移的成果拼成一整个系统。他的目标不是做一个爆款的芯片了,而是把CPU、GPU定制芯片、先进制程、先进封装和软件生态拼成一个完整的计算平台。注意这里叫计算平台,不是他以前擅长的一个芯片了。 看完陈立武的访谈,感觉英特尔的方式对中国其实是一个利好。因为英特尔的先进封装EMIB这条路不需要砸天价的硅中介层的产能,你可以走局部的硅桥加面板级的封装的路线。所以中国这些封装公司都可以按照这个方向进行跟进。 中国在玻璃基板、金刚石的散热,氮化镓,这个产业链上面基础不弱。产业化和工程化的事情,中国应该是个强项。 所以陈立武这45分钟,表面上是在讲英特尔,实际上讲的是AI时代,半导体竞争的换挡是下半场,各巨头们到底在做什么东西,换挡就是有机会。
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Art of Speculation
@ArtofSpecuycky
2026.06.21 20:03
英特尔CEO陈立武最新访谈,提到的几个被市场低估的方向 英特尔CEO陈立武最近的一场访谈,提到了几个值得关注的新材料和资源方向,整理一下,结合我自己的判断说说怎么看。 陈立武这次访谈让我印象最深的是他反复提到的几个底层方向:SiC、GaN、Glass Core,以及很多人忽略的人造钻石。这几个方向看起来都不性感,却指向同一个问题:AI正在从拼算力,转向拼连接、拼散热、拼材料、拼电力。未来市场会越来越关注谁控制瓶颈,谁掌握关键材料。 1. InP(磷化铟) 作用:光模块,光通信,800G/1.6T,AI数据中心互连 投资逻辑: AI集群越大,光互连越重要。高速激光器和下一代光引擎,越来越依赖InP材料。 首选股票: 纯InP(AXTI),InP + 光器件龙头(COHR、LITE) 2. SiC(碳化硅) 作用:电动车,电源管理,AI数据中心电源 投资逻辑: AI最大的瓶颈之一是电力。SiC提升电源转换效率,是下一代高功率系统的重要材料。 首选股票:ON、STM 高风险高弹性:WOLF 3. Glass Core(玻璃基板) 作用:下一代封装基板,超大尺寸GPU封装,HBM高层堆叠,高频高速信号传输 投资逻辑:随着GPU越来越大、HBM堆叠越来越高,传统ABF有机基板正在接近物理极限。Glass Core拥有更好的平整度、更低的热膨胀系数以及更优异的高频信号性能,被认为是下一代先进封装的重要基础材料。 首选股票:GLW(康宁) 4. Gallium Nitride(GaN,氮化镓) 作用:AI数据中心电源,800V DC,电源管理,射频通信 投资逻辑: GaN属于第三代半导体材料,拥有更宽的禁带宽度、更高的击穿电场以及更高的开关频率。相比传统硅器件,GaN能够实现更高的电源转换效率、更小的体积和更低的能耗,因此正在逐渐进入AI服务器、电源模块和下一代数据中心供电架构。 首选股票:NVTS、POWI、IFNNY(ADR) 5. 人造钻石 这个是很多人忽略的。 作用:GPU散热,ASIC封装,高频光器件 投资逻辑:AI芯片越来越热,散热正在成为新的瓶颈。 人造钻石拥有远超铜的导热性能,未来有望应用于GPU、ASIC等高功率芯片散热,甚至部分高端光器件热管理。但目前成本和工艺仍是限制,更像是2030年以后值得重点关注的新材料方向。 首选股票:大部分都是A股公司,严格说没有特别纯的美股标的。 如果按我自己的投资优先级排序: Glass Core(玻璃基板)≈ InP(磷化铟) > SiC(电力) > GaN(氮化镓) > 人造钻石
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Eden🏆买美股上币安
@Web3Eden01
2026.06.20 13:19
别再以为Intel只会卖办公电脑的CPU了。陈立武最近的一系列采访透露出一个信号:半导体行业的底层逻辑正在被重排。 互联网改变了世界,但陈立武觉得AI的影响力会比互联网大得多,尤其是边缘计算和物理AI。现在大家疯狂买GPU,导致算力架构极度不平衡。 陈立武观察到数据中心里CPU和GPU的配比正在从1:8降到1:4,甚至更低。当AI开始像“智能体”一样思考和行动时,CPU的逻辑能力就成了刚需。 他在访谈里提到三个被忽视的瓶颈: 1. 电力限制:这已经成了很多AI项目的紧箍咒。 2. 氦气供应:没多少人意识到这玩意对半导体生产的显著影响。 3. 存储短缺:这是目前最火烧眉毛的事。 为了解决这些,他正把Intel推向先进封装和新材料的前线。他在印度和美国新墨西哥州砸了大量资源搞先进封装。代工业务在他眼里是“信任的生意”,只要良率和周期能跑赢,美国本土制造的战略价值就会在2030年后彻底爆发。 他现在的打法是“定制化”:整合CPU、GPU、先进封装和互连,给不同的工作负载配不同的芯片。他招募了顶级架构师,准备给Agentic AI造专属引擎。 陈立武给自己定的期数是10年。他把这看作一场拯救标志性公司的战役,这种带有个人信誉背书的转型,很值得我们长期关注。
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