Brian White讨论Joe的 Giga Texas 最新空拍重磅更新！ 2026年7月，这里已经提前预演2028年的未来！ Joe Tegmier 最新无人机画面显示：Cybercab 大批量下线，与 Model Y、Cybertruck 混装出厂，正发往全美各地，Robotaxi 车队蓄势待发！ 测试跑道上无人车疯狂刷 NVH 路段，实时数据直达工厂，螺栓扭矩都能自动优化； Cortex 2 Optimus 大脑训练中心冷却塔已全功率运行，临时冷水机大规模拆除； 下一代 Optimus 超级工厂钢结构已拔地而起，目标年产 1000 万台机器人，2028 年将彻底引爆！ 先进芯片厂（与 SpaceX 合资）地基开挖，Megapack 持续进场，4680 电池线加速扩产。 曾经说“工厂建完就没得拍”的人，现在脸疼吗？ Texas 正在用实际行动告诉全世界：不可能的事，正在按时甚至提前发生！未来已来，你准备好了吗？ #GigaTexas# #Cybercab# #Optimus# #Tesla# #Robotaxi#

据可靠消息，三星电子美国位于新泽西州Englewood Cliffs将裁减约739个职位，约占当地约1200名员工的61%。 三星声称，其在新泽西州的消费电子业务(不包括半导体业务)的部门，准备在今年底前迁至得州(Texas)，过程中可能会导致员工结构变化，例如部分员工无法搬迁，或某些职能部门需进行优化等。 大多数受影响的新泽西州员工已获得搬迁机会，其强调本次变动为裁员，是不准确的表述。

$MU 美光计划投资高达 30 亿美元，以加强美国半导体供应链。 其中包括 5 亿美元用于 GlobalWafers Texas 晶圆厂扩建，以及一项计划中的 10 年供应协议，以支持 Micron 未来的美国制造。

ZeroStack 1.07 亿美元锁定 21% zero-gravity:native 供应，7 月 5 日股份交换完成——这是全解锁后首个机构级筹码沉淀事件。Texas Blocker SPV 结构下，142,232,948 枚代币 1:1 换 ZeroStack 约 910 万股（11.79 美元/股），同时清零 0G 可转债，传统机构通过纳斯达克股票间接持有 dAI 敞口。当前 0G 流通 2.13 亿枚，5 月 15 日全解锁达峰值后，7 月立即锁定 1.42 亿枚（流通占比超 50%），形成"解锁-锁定"双轮驱动。 资本层机构锁仓 + 应用层真实消耗，7 月前后基本面变盘概率很高。当前价 0.55 美元

MSX 今日上新｜2 只美股代币开放交易 📈 ⚡ $VICR.M｜现货 Vicor，盯住 AI 芯片供电瓶颈的高密度电源玩家。 Q2 营收指引从 1.26 亿上调至 1.42 亿美元，产品放量和专利授权一起提速。 🗓️ 7 月 21 日盘前公布财报。 🔌 $TXN.M｜现货 Texas Instruments，全球模拟芯片龙头，8 万多款产品横跨工业、汽车和数据中心。 Q1 营收同比增长 19%，还计划斥资约 75 亿美元收购 Silicon Labs，继续补强低功耗无线连接。 🗓️ 7 月 22 日盘后公布财报。 🚀 7 月 20 日（UTC+8），两只现货开放交易。 #半导体#

🚀Tesla 多业务同步爆发时刻终于来了！ Cyber Bulls 最新重磅讨论：Q2 交付近 48 万辆，创历史最佳！能源业务再创新高，六座 Model Y L 9 月登陆美国，Cybercab 已开始奥斯汀无人测试，FSD v14 Light 版推送 AI3 车队！ 他们们与 Tesla 制造 VP Lars 深度专访揭秘：Optimus 量产在即，自动化准备度 90%+ 扁平化组织+垂直整合供应链，抗住 COVID 与关税双重冲击 制造能力是核心护城河，经验将全面迁移至人形机器人 从汽车到能源、Robotaxi、Optimus，Tesla 下一增长阶段已全面启动！长期机会无人能及。 Lars 亲口确认：Giga Texas 下周二将有重磅 scaling news！朋友们，准备好了吗？ #Tesla# #Cybercab# #Optimus# #FSD#

一篇不错的解读：《META出租H100与购买先进算力并不矛盾》 Meta 做 NeoCloud 与继续租 Crusoe 1.6GW，并不矛盾 昨天盘前，Meta 被报道正在考虑把多余 AI 算力对外商业化，甚至做成类似 NeoCloud 的业务。市场第一反应非常剧烈：Meta 盘前上涨接近 6%，但 AI算力和 neocloud 相关股票则受到负面 Narrative 影响, 市场担心的是：如果 Meta 也开始把 GPU 算力对外卖，是否会直接导致算力过剩？ 这个反应可以理解，但我们认为市场把问题想简单了。 首先，Meta 这件事本质上不是“AI 算力需求见顶”，也不是“Meta 不需要继续买算力”。相反，Meta 同时还在继续锁定非常大规模的新算力。根据 Bloomberg/Reuters 报道，Meta 最近与 Crusoe 签署了新的 AI computing capacity 协议，将从 Crusoe 位于 Texas Childress 和 Missouri Warrenton 的两个数据中心获得合计约 1.6GW 的容量。 同时，Meta还在向其他Neocloud购买算力。我们在去年3Q25 META Preview中就提到过META正在向NeoCloud寻求购买3GW算力。 所以表面上看，这里确实有一个矛盾：如果 Meta 自己已经有多余算力，为什么还要继续向 Crusoe 租 1.6GW？ 我们的理解是，这不是矛盾，而是算力代际切换。 过去两年，Meta 已经采购和部署了大量 H100/H200。这些 GPU 不是没价值，恰恰相反，它们对 inference、fine-tuning、企业模型服务、图像/视频生成、传统 ML workload 仍然非常有价值。但对于下一代 frontier model training，尤其是 3T+ 参数规模的 MoE、长上下文、多模态和 RL-heavy post-training，H100/H200 的训练经济性会明显下降。 关键不是 H100 不能训练，而是单位有效 token 成本变差。 当模型进入 3T+ 规模后，瓶颈不再只是单卡 FLOPS，而是 HBM 容量/带宽、GPU 间通信、scale-up 网络、checkpoint/restart、expert routing、sequence parallel、pipeline bubble、以及大规模 collective communication。H100 集群当然还能跑，但训练 wall-clock 更长，通信开销更高，集群利用率更难维持，最终表现为同样训练一个 frontier model，成本和时间都不如 GB200/GB300，未来更不如 Vera Rubin。 因此，Meta 现在面对的是一个很典型的资产配置问题： 最先进的 GB200/GB300/Rubin，要优先留给下一代模型训练；上一代 H100/H200，则应该尽量转成 inference 或外部商业化收入。 这也是为什么“做 NeoCloud”和“继续租 Crusoe 1.6GW”可以同时成立。 Meta 继续向 Crusoe 锁定 1.6GW，本质上是在为更长期、更先进、更大规模的 AI infrastructure 做准备。这种资源对于 Meta 来说，更多是未来 GB200/GB300/Rubin 时代的战略性产能，而不是简单补 H100 的缺口。 另一方面，Meta 既然已经买了大量 H100/H200，就不可能让这些资产在 frontier training 代际切换后闲置。Meta 内部当然有广告、推荐、内容排序等大量推理 workload，但这和 OpenAI/Anthropic 那种直接面向外部客户卖 token 的 LLM inference 业务并不完全一样。Meta 如果没有足够多可以直接 monetization 的外部 token demand，把 H100/H200 做成 cloud capacity 或 hosted model API 对外销售，是非常合理的资本回收方式。 这其实和 xAI / SpaceX 的思路有相似之处。xAI 今年公开宣布与 Anthropic 达成 compute partnership，向 Anthropic 提供 Colossus 1 算力；xAI 官方称 Colossus 1 包含超过 22 万张 NVIDIA GPU，包括 H100、H200 和 GB200，并可支持 training、fine-tuning、inference 和 HPC workload。(xAI) 这说明即使是 frontier AI 公司，也可能把一部分已有 GPU fleet 对外出租，同时把最新、最稀缺、训练效率最高的下一代集群保留给自己的 frontier model。 所以今天市场担心“Meta 进入 NeoCloud 会打垮所有 NeoCloud”，我们觉得有些过度。 更准确的判断应该是： AI 算力市场正在从单一的 GPU shortage，进入多代 GPU 分层定价和分层使用阶段。 第一层是最新训练算力：GB300、Rubin，以及后续更大 scale-up domain 的系统，主要服务 frontier model training。这部分供给仍然稀缺，客户仍然会向 Crusoe、CoreWeave、Nebius、Oracle、Microsoft 等各类供应商锁产能。 第二层是上一代高端算力：H100/H200/部分 GB200，更适合 inference、fine-tuning、enterprise AI、hosted model、agent workload 和中小模型训练。这部分不是没有需求，而是从“最稀缺的训练资源”变成“可以规模化商业化的推理资源”。 第三层是更通用的 GPU cloud 和 long-tail enterprise workload，对价格更敏感，但需求弹性也更大。 在这个框架下，Meta 的行为其实很合理：它不是停止建设 AI infrastructure，而是在把不同代际的 GPU 放到最适合的经济用途上。 因此，我们不认为这是 AI infrastructure 的大问题。真正重要的判断是：下一代 frontier model training 对 GB200/GB300/Rubin 的需求仍然非常强；同时，H100/H200 这类上一代 GPU 也不会被废弃，而会进入 inference monetization 和外部算力销售阶段。 这对整个 AI supply chain 的含义反而是： GPU fleet 开始变成多代际资产，而不是一次性训练工具。旧 GPU 不归零，新 GPU 继续稀缺。Meta 做 NeoCloud，不是需求崩了，而是算力资产终于开始金融化和商业化。

合并要做实？Elon Musk重磅动作！刚刚行使3.04亿股Tesla期权，投票权提升至20%，这是一次有目的的行动（5年锁定期至2033年，未卖出股票），被视为为SpaceX收购/合并Tesla做准备的重要信号——未来股东投票时需要足够影响力 Elon行使期权后，FSD迎来两大杀手级更新： 即将记住你的停车偏好，回家、公司、学校接送点自动停对位置！（目前最主要干预原因被解决） 3个月内Grok语音控制上线！直接跟车说“这里右转”“入口放下我，自己去停车”，真正的Robotaxi级交互！ Cybercab方面，Giga Texas已囤积超100辆，越来越多车辆加装服务硬件并运往多城测试（含新西兰右舵+寒冷环境）。 Q2交付预计42万辆+，能源业务有望大超预期。 从运营角度，两家公司合并极具协同性（Grok+FSD、GPU集群、Optimus、Terafactory…）。虽然实际合并需等锁定期后，但公告可能比想象中更快。Tesla股价短期受SpaceX分流影响，但FSD已接近99.9%可靠，安全干预极罕见，剩下全是便利性优化。长期看，AI+Robotaxi+Optimus的故事才刚刚开始！你怎么看？SpaceX-Tesla合并年内会官宣吗？ #Tesla# #FSD# #Cybercab# #SpaceX#