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DG_SorryChallenge 贴吧
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赚钱了是不一样, 现在你才是真正的老师 @DG_U9Meme
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今天U9工作室接待了各路女网红 ,真人也太好看了 如果你也加入U9 你就可以拥有给她们倒茶的机会 欢迎各位多来探讨合作 @YOYO_uu9 @DG_U9Meme @bydaoTina @CryptoUnaa @CindyCreation @Ccweb3hub @CDC_Club
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$SIVE 的想象力空间挺大,跟lite和cohr同赛道,只有10亿市值又计划上市美股。 它在ib上能买的代码是 #2DG# 问gemini问题“Sive分析一下产品在amd,英伟达,等ai巨头的业务产线中的站位和其产品的全球市场规模”,下面上AI回答。 这家在 2026 年 AI 基础设施赛道中因“外部光源(ELS)”和“共封装光学(CPO)”技术备受瞩目的企业,以下是其在英伟达(NVIDIA)、AMD 等巨头业务线中的站位及全球市场规模分析。 一、 产品核心站位:AI 集群的“光引擎”驱动者 在英伟达与 AMD 的 AI 芯片演进中,**互连带宽(I/O)**已取代算力本身成为最大的系统瓶颈。Sive 的产品(主要是 CW-WDM 连续波激光器点阵和 RF 束成形芯片)处于以下关键环节: 1. 英伟达(NVIDIA)生态:Scale-up 网络的关键变量 • 站位: 英伟达从 Blackwell 架构向下一代(如 Rubin 或更高版本)演进时,传统的插拔式光模块(Pluggable Optics)因功耗和延迟瓶颈正向 CPO(共封装光学) 转型。 • 功能: Sive 的多波长激光器阵列作为 ELS(外部光源),被放置在计算模块之外,通过光纤为交换机或 GPU 旁的硅光引擎提供光源。 • 逻辑: 在 NVLink 的 Scale-up 网络中,Sivers 与 Jabil(捷普) 合作开发的 1.6T 及 3.2T 光收发模块,是实现万卡集群乃至十万卡集群低延迟通信的基础。 2. AMD 生态:Chiplet 互联与 Infinity Fabric 的光化 • 站位: AMD 在 Instinct 系列(如 MI350/MI400)中重度依赖 Chiplet(芯粒) 技术。 • 功能: 随着互联距离跨越板卡,光互连(Optical Interconnect)成为替代铜线传输 Infinity Fabric 信号的唯一手段。 • 逻辑: Sive 提供的激光阵列具备极高的波长稳定性,支持 WDM(波分复用)技术,这与 AMD 追求的低功耗、高密度的芯粒间光连接需求高度匹配。 二、 全球市场规模与需求空间 Sive 所处的细分赛道正经历从“边缘科研”到“主流基建”的跨越。 1. 硅光子(Silicon Photonics)核心市场 • 2026年预估值: 全球市场规模约 40.3 亿美元。 • 增长速度: 复合年增长率(CAGR)维持在 24%-25% 左右。 • Sive 份额: 在 ELS(外部光源)这一高壁垒细分环节,Sive 是全球少数能提供符合 CW-WDM MSA 标准的商业化供应商之一,与 Lumentum 和 Coherent 形成竞合关系。 2. AI 光互连总体有效市场 (TAM) • 根据高盛及相关行业报告预测,到 2026-2028 年,受 AI 集群扩容推动,全球 AI 光通信网络 TAM 将从 150 亿美元爆发式增长至 1500 亿美元 以上。 • Scale-up 占比: 其中用于芯片间、服务器间“纵向扩展(Scale-up)”的连接部分占据约 70% 的产值,这是 Sivers 激光器阵列最核心的应用场域。
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Still think $SIVE is vastly undiscovered. Feels like markets are only slowly starting to realize the likely laser supplier for $AMD? The only two public laser companies were $SIVE and $LITE on the $GFS presentation by the way…. after AMD’s CPO program went the way with GFS. And $SIVE is the only one left alongside GFS on Ayar’s website after they silently removed $LITE and $MTSI from their partner section. AlChip and GUC also happen to be pretty big for hyperscaler suppliers too.. Feels like Sivers lasers are going to end up everywhere next year.
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遇事不决问ChatGPT/Claude 你问的几家公司,谁更像 800V DC / SST 真受益者 1) Wolfspeed(WOLF) 最正宗。 已有 3.3kV SiC 模块 已有 10kV SiC MOSFET 官方把它们直接用于 SST 和 800V DC AI data center 场景。 ( 理解: Wolfspeed 更像是这条链里“硬件器件核心供应商”。 2) Navitas Semiconductor(NVTS) 也很强,而且偏“800V 供电架构”应用层。 它在 2026 Q1 明确展示了 20kW 800V to 6V DC-DC power delivery board(电源交付板) 还和 EPFL 合作展示了 250kW SST(固态变压器),用了 3300V 和 1200V SiC 器件,目标就是 800V DC distribution(800伏直流分配)。 ( 理解: Navitas 不只是 GaN(氮化镓)公司,它已经在往 AI 数据中心高压供电 深化。 3) Infineon(IFX) 很强,属于“全谱系电力半导体”巨头。 官方说它有 Si(硅)/SiC(碳化硅)/GaN(氮化镓) 全谱系电力技术。 2026 年它和 DG Matrix 推 SST(固态变压器),明确面向 AI 数据中心 和工业电力。 还有官方白皮书把 800V 或 ±400V bus(母线) 列为数据中心电源演进方向。 ( 理解: Infineon 是“最稳的大厂型受益者”,但不像 WOLF 那么纯。 4) STMicroelectronics(STM) 有相关能力,但在这条 800V DC / SST 线上,公开信号没有上面三家那么直接。 STM 当然有 SiC、功率器件、电源管理能力; 但如果你问“谁在公开材料里最明确押注 AI 数据中心 800V DC / SST”,STM 目前不是最前排。 这类公司更适合被看作广谱功率半导体受益者,而不是最聚焦 SST 的标的。 5) Enphase(ENPH) 有概念,但更偏“新方向/期权”。 2026 年 4 月,Enphase 官方发布了 IQ SST(固态变压器),明确说是为 AI data centers 和 800V DC power architectures 设计。 ( 理解: 这说明 Enphase 想把自己从住宅储能/逆变器,往数据中心电源架构扩展。 但它更像是新尝试,而不是像 Wolfspeed 那样已经深耕这条链。 简单排序:谁更像“800V DC / SST 真受益” 如果只看公开材料里的直接程度,我会这么排: Wolfspeed(WOLF) Navitas(NVTS) Infineon(IFX) Enphase(ENPH) STMicroelectronics(STM)
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币圈百科2025年终总结之发币集团1 1 笪鸿飞 @dahongfei $NEO   @Neo_Blockchain $ONT    @OntologyNetwork $FLM   @FlamingoFinance 等于归零 2 黄敏强  $REI  @GXChainGlobal 币安下架 $GLOFF          归零跑路 $LONG      归零跑路 3 伍鸣 @spark_ren 龙凡   @FanLong16 $CFX @Conflux_Network $0G @0G_labs 4 刘斌@Bin_YalaLabs 施枢标 $HCC              归零跑路 $ACH  @AlchemyPay 死亡之路 $RICE   @DAOSquare 归零跑路 $YALA  @yalaorg 弃盘 5方靖阳 @ryanfang95 宋云帆@chandlersyf $ANKR    @ankr 弃盘 $BURGER    @BurgerCitiesBar 归零跑路 $AUCTION    @bounce_finance 弃盘 $WHY      @InWhyWeTrust 弃盘         6 李鸣 @mikelee205 $DPY  @Delphy_org 归零跑路 $GPS @GoPlusSecurity 半死不活一路砸盘 7 鲁斌 $KEY @mykey_lab 归零跑路 $DG @DeGateWallet 半死不活 8 杨舟 @goXmoonman 贝宝钱包 @BabelFinance 崩盘跑路 $USDX @StablesLabs 崩盘跑路
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#GM# 预告下。 下周,百科将发布一份2025年终总结。
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麻省理工学院(MIT)的最新论文,大幅加速合金新结构探索 生成式 AI(如 GNoME、MatterGen)已能在虚拟空间中秒级生成数百万种新晶体结构。然而,对合金材料来说,算力筛选与实验室合成之间始终横亘着一条难以逾越的鸿沟——“0 K 静态假象”。 在经典计算材料学中,评估材料稳定性长期依赖绝对零度(0 K)下的基态能量。但真实世界的材料服役与烧结均在有限温度与压力下,真正主导相变与稳定性的物理量是吉布斯自由能($G = H - TS$)。过去,要精确计算振动熵 $S$,必须依靠耗时数小时乃至数天的准谐波近似(QHA)或分子动力学(MD)采样,高通量热力学筛选在算力上几乎无法实现。 MIT 等团队在 最新论文《Universal Thermodynamic Interatomic Potentials 》中提出的 TIP(Thermodynamic Interatomic Potential),为这一瓶颈提供了优雅的解法。 核心逻辑:把自由能计算压缩至单次前向推理 TIP 不再局限于预测单帧静态势能,而是直接构建热力学自洽的吉布斯自由能模型 $G(T, P)$。 自动微分(Auto-diff)解析物性:结合热力学基本关系式 $dG = VdP - SdT$,模型利用神经网络求导,无需多点扫描拟合,单次前向计算即可直接导出体系的热膨胀、平衡体积与状态方程(EOS)。 多精度融合训练:基于通用原子间势(UMA),模型融合了低成本 QHA 与高精度 MD 自由能数据,并支持利用实验相图微调校准。 AI 材料发现的真实加速维度 1. 筛选通量提升数个数量级 将自由能评估成本压缩至接近普通势能打分的级别,使材料筛选从“0 K 预筛选 + 少数结构做有限温精算”,跃升为直接在目标服役温度(如 300 K、800 K、1200 K)下对千万级结构做高通量初筛。 2. 消除实验验证的“假阳性”与“假阴性” 剔除伪稳定相:直接过滤 0 K 下处于稳定凸包、但常温及高温下极易分解的结构。 拯救动态稳定相:钙钛矿、形状记忆合金与热电材料常在低温下表现出虚频失稳,实际依赖有限温下的熵效应维持稳定。TIP 能直接识别这类依赖温度稳定的候选材料,避免漏失高价值结构。 3. 复杂合金与相图构建的秒级响应 多组分固溶体与高熵合金以往极度依赖昂贵的蒙特卡洛(MC)采样。经微调的 TIP 能直接给出固溶度极限与混溶间隙,极大加速极端工况下耐高温、轻量化结构合金的配方优化。 当自由能计算变得像静态能量一样廉价,AI 制导材料发现才真正从“静态结构生成”跨越到“真实服役热力学预测”。这一跃迁将显著缩短固态电解质、光伏涂层及高温结构材料从计算设计到实验落地的迭代周期。 附图Fig. 1 直观展示了 TIP 的核心范式与加速突破: 单步解析自由能:在基座势(UMA)上挂载热力学适配器,输入单个晶体基态即可直接输出连续的自由能面 $G(T, P)$,并利用自动微分直接导出熵与体积等物性响应。 跨越级算力提速:经多精度数据训练与实验校准,将传统需要数小时($\sim 10^4\text{ s}$)的热力学采样压缩为单次前向推理($\sim 0.1\text{ s}$),提速达 3~5 个数量级。
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🎶Sull'aria... che soave zeffiretto | Wolfgang Amadeus Mozart✨ 🎶空中飘荡着……多么甜美的微风 | 沃尔夫冈·阿玛多伊斯·莫扎特✨ 献给X上所有的朋友们,不论你是否使用中文, Dedicated to all my friends on X, whether or not you use Chinese.…… RED说:“我不知道那两个意大利女人在唱什么……但我想她们唱的是一件无法用言语表达的美丽事物,它让你心痛……那些声音飞得比任何灰色牢笼里的人敢梦想的都要高远……那一刻,每个肖申克的囚犯都自由了。” 电影中,安迪播放的是《费加罗的婚礼》(Le Nozze di Figaro)选段第三幕的二重唱《Sull'aria... che soave zeffiretto》(中文常译为《微风轻轻吹过》)。 这部电影怎样赞美都不为过,让人常听、常感、常新,其中这首歌曲也起到了画龙点睛的作用。 让我们再重温这令人激动、遐想、忍不住起鸡皮疙瘩的歌声吧。。。 分享的这个版本是电影原声带里使用的录音: 指挥:Karl Böhm(卡尔·伯姆) 演唱:Edith Mathis(伊迪丝·马蒂斯,苏珊娜) + Gundula Janowitz(贡杜拉·雅诺维茨,伯爵夫人) 乐团:Orchestra of the Deutsche Oper Berlin(柏林德意志歌剧院管弦乐团) 录音年份:1968年(DG唱片公司出品) #music# #洗耳朵音乐#
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【美股盘前】📊 ━━━━━━━━━━━━━ 📅 日期:2026年5月29日(周五) ━━━━ 一、财经新闻热点 ━━━━ 1. 美伊达成60天停火协议,等待特朗普最终批准 2. Blue Origin火箭爆炸,SpaceX估值面临现实检验 3. Dell AI业绩超预期,股价再创历史新高 4. Gap与American Eagle暴跌,零售商处境艰难 5. Costco天然气需求创纪录,会员店持续受益 6. Bank of America:AI浪潮更像工业革命而非互联网泡沫 7. Lilly GLP-1药物将通过CVS覆盖,数千万人将获得准入 8. 分析师:伊朗协议宣布可能反而引发市场抛售 9. 美股三大指数期货小幅上涨,投资者关注伊朗局势进展 ━━━━ 二、热点聚焦(三大预测热点) ━━━━ 【热点一:AI基础设施持续爆发】 逻辑: Dell财报显示AI服务器需求强劲超预期,带动整个AI基础设施板块做多热情。科技巨头资本开支持续扩大,AI算力需求有增无减。 代表个股: $DELL (戴尔)、 $HPQ (惠普)、 $NVDA (英伟达)、 $AMD (超微半导体) 【热点二:零售板块承压,折扣零售逆势】 逻辑: Gap和American Eagle销售持续低迷,消费者支出转向必需品和高性价比渠道。会员制零售商Costco受益于"囤货效应",天然气需求创纪录。 代表个股: $COST (好市多)、 $TGT (塔吉特)、 $DG (达乐)、 $DDL (狄乐) 【热点三:生物医药估值修复】 逻辑: Lilly GLP-1减肥药将获CVS保险覆盖,潜在用户群大幅扩展。减肥药市场规模或超千亿美元,制药巨头加速布局。 代表个股: $LLY (礼来)、 $NVO (诺和诺德)、 $ABBV (艾伯维) ━━━━ 三、恐慌指数和期权市场变动 ━━━━ 【恐慌指数(VIX)】 当前水平:约18-22区间震荡 解读:市场恐慌情绪处于中性偏谨慎水平,伊朗地缘政治风险令投资者保持警惕,但未出现极端避险情绪。 【标普500 ETF期权变动】 • SPY 盘前期权隐含波动率略升 • PUT/CALL比率微幅上扬至0.85 • 机构对冲需求小幅增加 【个股期权异动】 • $DELL:财报后大量看涨期权涌入,执行价$140-$150区间 • $LLY:消息后看涨期权成交量激增3倍 • $COST:执行价$850上方积累大量看跌期权卖单 ━━━━ 四、散户关注剧增的热点股 ━━━━ 【$DELL 戴尔】 关注焦点:AI服务器需求爆发,季度业绩超预期,股价创历史新高 价值:企业AI转型核心受益标的,估值具吸引力 机构评价:高盛、摩根士丹利均上调目标价至$150以上 估值逻辑:PE约18倍,相较科技硬件板块平均溢价20%,AI故事支撑估值扩张 【$LLY 礼来】 关注焦点:GLP-1减肥药获CVS保险覆盖,潜在用户群扩大至数千万 价值:减肥药市场绝对龙头,产品线丰富 机构评价:彭博分析师平均目标价$950,25%上涨空间 估值逻辑:PE约45倍,减肥药赛道高增长预期逐步兑现 【$COST 好市多】 关注焦点:天然气需求创纪录,会员续费率维持高位 价值:经济周期防御性强,会员制护城河深厚 机构评价:花旗、德银维持"买入"评级 估值逻辑:PE约42倍,估值偏高但业绩稳定增长 【$HPQ 惠普】 关注焦点:AI服务器业务高速增长,企业转型故事持续 价值:转型中的硬件厂商,估值处于历史低位 机构评价:摩根大通给予"中性"评级 估值逻辑:PE约10倍,价值重估需业绩持续验证 【$AGIL Agilent】 关注焦点:生命科学仪器供应商,AI+医疗交叉概念 价值:生物医药研发支出受益标的 机构评价:瑞士信贷维持"跑赢大市" 估值逻辑:PE约28倍,低于生命科学仪器板块平均 ━━━━ 五、资金流向 ━━━━ 【板块资金轮动】 净流入:科技板块(AI基础设施)、医疗保健(GLP-1赛道) 净流出:零售(传统百货)、太空(Blue Origin事件影响) 资金态度:风险偏好略降,防御性板块获资金配置 【ETF资金流向】 • 大型科技ETF:资金小幅流入 • 小盘股ETF:资金温和流出 • 恐慌指数ETF:持平 ━━━━ 六、WSV模型量化数据参考 ━━━━ 基于华尔街观察团队量化模型: • S&P 500 当日上涨概率:约58% • 纳斯达克当日上涨概率:约55% • 建议关注板块:AI基础设施、医药、防御性消费 ━━━━ 请关注、转发、收藏,华尔街观察团队将持续跟踪相关消息、解读量化数据,基于WSV模型,给出股票、黄金、债券(ETF)大类资产及板块(ETF)轮动量数据,个股案例研究,为您提供超前布局机会。 ⭐️⭐️⭐️ 文章所载内容信息参考,不构成任何投资建议或操作指南。信息基于公开公告整理和量化数据机器学习计算,文章信息与数据的真实性、完整性、有效性不承担任何责任。历史数据不代表未来、案例分析不代表收益承诺。投资者据此操作,风险自担。投资有风险,入市需谨慎。
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𝑮𝒐𝒐𝒅 𝒈𝒊𝒓𝒍𝒔 𝒈𝒆𝒕 𝒘𝒉𝒂𝒕 𝒕𝒉𝒆𝒚 𝒘𝒂𝒏𝒕 后入双马尾👅 @DaFoer_ @Daguidiyi @Fojiangnice @quanshibb
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