有意思的数据，以太坊L1真实 TPS 已经高于很多*超高速**大规模扩展*的 L2，更有意思的是年底的Glamsterdam升级之后，以太坊的 TPS 能进入100-200区间，可能会成为最高的真实 TPS 链。

随着AI芯片功率越来越高，GPU、AI ASIC、HBM逻辑层、交换芯片开始需要超高电流、超高功率密度、超高速动态负载。 IR Drop、电迁移、热密度、高频噪声、金属层拥堵、电源完整性问题开始明显恶化。 因此，行业开始推进Vertical Power Delivery（VPD）与Backside Power Delivery Network（BSPDN）。 就是把过去需要在芯片正面金属层长距离绕行的电流，搬到背后垂直送电。 这样可以缩短供电路径、降低压降和功耗、释放更多信号层空间、提升高频稳定性、支持更大的Die和更高电流。 行业龙头已经全面推进。Intel 推出PowerVia，TSMC 推进Super Power Rail，Samsung Electronics 推进BSPDN。 VPD不是单一技术，而是一整套制造升级。背后需要晶圆减薄、TSV、铜填孔、背面金属化、Hybrid Bonding、Backside CMP、Overlay、X-ray检测、电源完整性EDA、高电流封装。很多过去非核心的步骤，正在变成AI时代的新瓶颈。 尤其是晶圆减薄、背面金属化、Overlay、X-ray计量、Power Integrity、高电流封装。这些方向未来可能出现类似CoWoS、HBM的产业重估。 VPD核心难点包括：超薄晶圆带来的翘曲、热变形与开裂；TSV与背面互连的高缺陷风险；供电与散热的耦合问题；Overlay与X-ray检测难度提升；以及Transformer workload带来的Power Integrity问题。 产业链上，第一层受益是先进逻辑Foundry，包括 Intel、TSMC、Samsung Electronics。 第二层受益是CMP、Bonding、Metrology、TSV设备，包括 Applied Materials、Lam Research、KLA Corporation、Onto Innovation。 第三层受益是Chiplet、HBM、CoWoS、Hybrid Bonding、高电流先进封装，包括 Amkor Technology、ASE Technology。 第四层受益是IVR、高频VRM、超低延迟供电，包括 Monolithic Power Systems、Infineon Technologies、Texas Instruments。 半导体行业正在从“逻辑密度竞争”转向“能量密度竞争”。未来先进芯片竞争的核心，不光是计算存储和通信，还有电力管理。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

@ByginArtist 感謝老師的超神設計🙏✨ 先丟個昨日活動朋朋拍的場照！ 本來想拍完整組再標注您🤣結果被發現惹 等我這陣子用超高速開白巾老師的腋派屁屁美背菲倫車再返照給妳🦋💜

震惊！中美版本的iphone居然天线差异如此大？ 中外iPhone顶部的天线差异将延续到iPhon18系列! 你在美版iPhone的顶部看到的东西是5G mmWave的天线窗户。 因为iPhone 17 Pro Max 有金属/铝制外壳，mmWave信号通过框架传递得不好。 这个非金属的插件为天线提供了更清晰的传输和接收非常高频的5G信号的路径。 只有美版iPhone 有这个天线窗户，用于超高速mmWave 5G！ 这种差异将延续到iPhone 18系列！

中国算力的「效率革命」，比让存储扩充生产线还有效 一个反直觉的事实：中国AI公司正在用更少的内存，跑出差不多的效果，论文是开源的，这可能会让海外御三家 OpenAI、Anthropic、gemini 的推理成本降低一个量级，毛利提高，同时对内存的需要也降一个量级。 DeepSeek的MLA架构、KV缓存优化以及各类模型量化技术为例，这些动作直接且大幅地降低了推理阶段的显存占用量和带宽需求，单位Token的生成成本断崖式下跌。智谱的超高速推理，阿里和小米千问的缓存计费直接砍到十分之一。这些动作的本质是什么？都是在算法压缩效率，算力被利用到了极致。 但市场在用旧地图找新路 美股AI 还在不断堆资本开支，提前锁定大额的产能和算力，7000 亿资本开支足够让整个 AI 上下游的产业链狂欢。这个逻辑没错，对算力和内存需求确实还很大，增长也很快。但问题是，它忽略了另一条曲线，中国对算力优化的效率提升空间，同样大得惊人。 所有人都在赌「卖水人」能持续赚钱，但没人注意到挖金矿的人突然学会了循环用水。 如果中国AI公司把内存使用效率再压缩50%，那么靠资本开始撑估值的存储股，叙事还成立吗？ 目前AI硬件产业链的暴利，很大程度上建立在对最高端HBM高带宽内存的绝对依赖上。如果模型对内存的需求量级下降，那可能会直接打破原有头部厂商的垄断溢价，靠资本支出撑估值的存储股和算力股的底层逻辑就会松动。 好像整个市场没人认真计算中国在算法层的效率革命，到底能省下多少内存 但是客观来说如果推理成本和内存使用率压缩50%，可能带来的是AI Agent全天候高频API调用、AI 落地应用的大爆发。单次用量少了，但总调用频次如果增加10倍，总体内存和算力的绝对需求依然是暴增的。 中国算力比让存储扩充生产线还有效，可能会打破原有头部厂商的垄断溢价，这是目前需要留意的风险，以及算力效率这条路到底能走多远，能否持续进步优化。 不确定的是，这个「未被计价」的窗口期有多长。也许三个月，也许一年。

1 英伟达昨晚出了财报，单季营收816亿美元，同比增长85%。数据中心752亿，同比增长92%。Q2指引910亿，比华尔街共识高出40多亿。毛利率75%，EPS 1.87美元，全线超预期。然后股价盘后先跳水3%，再拉回来，最后跌1%多。816亿的单季营收，市场还是觉得不够性感，就好像月薪五万依然被骂无能，因为上个月觉得这个月可以赚五万五？ 2 对于女大这种公司来说，永远不是在回答"好不好"，你是在回答"够不够炸"。好是不够的，得炸。换句话说，当一个公司单季赚583亿美元净利润，市场第一反应是"就这？"——本身就是一种病态。 散户现在恨不得英伟达一天赚一万亿，不然都睡不好··· 3 但是这份财报里真正被低估的数字不是816亿，是股息。英伟达把季度股息从0.01美元提到0.25美元，涨了25倍，同时追加了800亿美元回购授权。大家知道很多高科技公司是超级铁公鸡很少这么分红，这大概反应出2个可能 a 最近美股大量出现业绩反转的公司用现金流分红，推高市值方便老板们出货 b 公司对于接下来拿钱扩张不是很放心，不如拿来分给股东 对英伟达这种超高速增长的公司来说，b这类原因不是一个好的信号。 ps：我最近在看的一直叫做dvn的页岩气股票，因为公司在石油牛市不打算扩展页岩油，也是选择拉高分红，把多余的自由现金流分掉。这种分红模式sec是允许的，但是不能分太多，避免公司资不抵债。 4 另一个有意思的结构变化是数据中心收入里，超大规模云（Hyperscale）和ACIE（AI云+工业+企业）几乎是50/50。半年前超大规模云还占大头，现在AI云和企业端追上来了。这意味着英伟达的客户群正在从"几个大厂"变成"整个经济体"，这是从供应商变成基础设施的关键一步。 5 三星那边差点出大事。5万人18天大罢工，原定今天凌晨启动，结果最后一小时谈妥了。——三星Q1营业利润暴增756%，但员工奖金上限卡在年薪的50%，隔壁SK海力士直接取消了上限，员工拿到手的奖金是三星的三倍。AI时代的利润分配矛盾第一次从报表走到了产线。暂时压住了，投票5/22-27，如果会员否决，罢工随时回来。韩国法院已经判了罢工期间必须维持核心产线运转，等于给真正意义上的停工判了死刑，但情绪上的风险还在，资本主义现在把无产阶级的玩法给学会了，属于真的逆练心法了。。 ps：我也觉得三星这个奖金上线特别的傻福，很简单，社长1000万年薪发500万还好，员工我月薪三千 多发1500我这不白加入一场伟大的无产阶级+ai的革命了吗？ ps2:ai让大量的知识变得免费，本质上让中产最引以为傲的鸡娃的知识砸碎了一大半，剥去了知识本身，无产阶级又多了起来。 ps3:日本也来凑热闹，今天上午大涨1500点，韩国那边直接熔断了，好家伙。三星闹一闹，大家都开心，加油，建议xhs引导下他们，实现全球无产阶级福利持续上涨。。 6 大饼在77000附近晃，二饼 2100出头，hype几乎新高，倒是美伊那边释放了谈判信号，WTI一天跌5%回到99美元，10年美债收益率4.59%，30年破5%创19年新高，这才是悬在所有资产头上的刀。 ps：hype是石油交易这波赚翻了。。虽然某安也赶上了 7 说回英伟达。期权市场定价7-8%的波动，5/22到期的2.1万张$205 Call押的就是今晚的方向。散户追Call追了4000多万权利金，机构布了80亿半导体空头——同一个财报，两群人在赌两个完全不同的剧本。 ps：黄仁勋说"AI工厂是人类历史上规模最大的基础设施扩张"，这话翻译成大白话就是——我还没完，你们别想完。关于1万亿营收目标，他说的是"完全相信"。 问题在于，老黄希望大家玩命扩张，多买自己的显卡，自己悄咪咪的不扩张，玩命给股东分红···

AI光互连正在进入“混合化时代” AI scaling真正撞墙的位置，已经越来越接近data movement。移动bit的成本，开始越来越接近，甚至超过计算bit本身。 massively parallel IO、power/bit、thermal density、reliability、optical packaging、chip-to-chip bandwidth这些问题越来越成为瓶颈。未来光互连越来越像系统工程问题。 AI光互连重要的趋势，是“光互连混合化”。行业正在从每模块独立激光、pluggable optics、板级光模块，逐渐走向 CPO、ELS（External Laser Source）、Optical IO、chiplet optics、MicroLED optical interconnect。核心原因很简单：激光器越来越难放在最热、最密集、最难维护的位置。于是行业开始把激光集中化、共享化、远程化。ELS路线背后的本质，也是把光源从局部模块变成系统级资源。 ai集群的网络功耗正在逼近计算功耗。GPU越来越像“被IO限制的计算器”。于是光开始越来越靠近封装。过去是 GPU → PCB → 铜 → 光模块 → 光纤。未来越来越像 GPU旁边直接就是光。而一旦光进入封装，热、良率、耦合、封装、可靠性，全部开始指数级变难。 于是MicroLED开始成为选项。传统激光路线更强调单通道极限速度、长距离、相干性、超低损耗。MicroLED路线更强调海量并行lane、超短距离、低功耗、CMOS-like scaling、低成本、超高密度。重要的是，它更接近“半导体+显示产业链”的制造逻辑。 很多人会把MicroLED理解成激光替代。更准确的理解是：它更接近“铜线升级方案”。尤其适合 chip-to-chip、package-to-package、board-level optics、rack内部互连这些超短距离场景。 这里真正重要的，是总IO数量能不能持续扩展。 现在这个方向最积极的推动者之一，其实是Microsoft。MediaTek已经和Microsoft Research联合开发基于MicroLED的AOC（Active Optical Cable）。路线很明确：重点放在AI scale-up网络里的超短距高并行光互连。核心思路是“slow-and-wide”。重要的是海量低速并行光通道，而不是少量超高速channel。这其实非常符合AI时代的网络特征，因为AI真正需要的，越来越像“无限并行IO”。 MTK具备完整的数据中心系统能力，包括高速IO、ASIC协同、SerDes、封装、power delivery、hyperscaler协同、大规模量产。而且它已经绑定Microsoft。这意味着它已经开始进入hyperscaler验证阶段。微软公开时间线是2027年前后开始商业化部署。 另一边，KOPN也已经正式进入这个赛道。它原来的核心能力是AR、military optics、MicroLED display，但现在已经开始向AI optical interconnect迁移。KOPN已经和Fabric. AI合作，推出MicroLED optical interconnect demo chipset，并签下初始订单和exclusive agreement。这意味着行业已经开始从“研究验证”进入“早期商业化验证”。 KOPN和MTK路线很接近，都在赌未来AI网络会从“few ultra-fast lanes”转向“many lower-power parallel optical lanes”。重要的是，两者定位不同。MTK更像系统路线定义者，KOPN更像底层光源和器件供应商。未来很可能形成：MTK负责系统方案，KOPN负责部分核心MicroLED器件，其他SiPho/CPO厂商提供不同层级补充。整个行业最终更像异构拼图。 这个赛道门槛是半导体、光学、显示、封装、数据中心系统五个产业叠加。难点是如何同时做到：超高良率、超高一致性、超低误码率、超低功耗、超长寿命、超高密度。这里最难的几个环节包括：III-V外延、GaN制造、MOCVD、mass transfer、wafer-level alignment、光学耦合、thermal engineering、光学封装。 MicroLED仍然高度依赖III-V GaN体系，尤其蓝光/绿光MicroLED，本质更接近显示产业链。其瓶颈是GaN外延、高端MOCVD、MicroLED mass transfer、wafer-level alignment、optical packaging、thermal management、高速驱动IC。 很多东西已经开始接近“TSMC CoWoS + 光学 + 显示制造”三者叠加的复杂度。所以这个行业最终很可能形成极少数核心玩家，而且一旦进入hyperscaler production，护城河会非常深。 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

看到这组数据时震惊了，过去 3 年，诺基亚的股价翻了 5 倍，冲到 2010 年之后的新高 市场不再把它看成一家「做手机失败」的公司，而是被重新定义成 AI 基础设施链条的一部分 今天，Nokia 这家公司 161 年了，最初他是一家造纸厂，1960s 年代转型做手机时，它已经是一家百年老店 😂 Nokia 成立于 1865 年，那一年： ◦ 美国南北战争刚结束； ◦ 爱迪生还没发明灯泡； ◦ 人类还没有飞机； ◦ 更没有互联网、半导体、手机。 Nokia 当时的业务是：造纸 后来它又转型做了：橡胶、轮胎、雨靴、电缆、电力基础设施 很多人不知道的是：当 Nokia 进入电子 & 通信行业时，它已经快成立 100 年了 后来我们印象里的「手机 Nokia」，其实只是它 160 多年历史中的一个阶段。 只不过这个阶段太耀眼。 1998 年后，Nokia 成为全球手机霸主。3310、N95、滑盖、换电池、砸核桃…… 它几乎定义了一代人的移动互联网入口。 巅峰时期，Nokia 占芬兰 GDP 的比例一度超过 4%，芬兰全国股市市值里，Nokia 占到 70% 左右，就像今天 BTC 在加密行业的统治力一样。 然后，iPhone 和 Android 来了。 智能机时代切换时，Nokia 反应慢了。 之后的故事大家都知道： 微软收购； 手机业务衰落； 时代的眼泪。 很多人以为 Nokia 死了。 但实际上：它只是又一次「换物种」了。 今天的 Nokia，早就不是手机公司。 它的核心业务变成了： ◦ 5G/6G 通信设备 ◦ AI 数据中心光网络 ◦ 海底光缆 ◦ 网络基础设施 ◦ 通信专利 ◦ Bell Labs 最近几年，随着 AI 数据中心爆发，Nokia 又重新被市场关注。 因为 AI 不只是需要 GPU。还需要： ◦ 光网络 ◦ 交换设备 ◦ 数据中心互联 ◦ 超高速传输 而这些，恰恰是 Nokia 擅长的东西。 所以，这家公司经历了很多时代： ◦ 工业时代 ◦ 电气时代 ◦ 通信时代 ◦ PC 时代 ◦ 手机时代 ◦ 互联网时代 ◦ AI 时代 然后它居然还活着。 甚至股价最近还创出了 16 年新高，虽然离互联网泡沫时代的历史高点，还差很远 回看这一路，Nokia 厉害的地方在于，它在每一个旧时代结束后，都还能找到进入下一个时代的路径，是一个不断蜕皮的工业文明生物。