看到这个找了200多个KOL做宣发，最后只卖出280个5美元的NFT的项目方，现在做增长非常有感触，能理解花了钱却没转化的失望 其实投放这件事里，KOL、agency 和项目方，都有值得想一想的地方 -------------------------------------- 从投放方的需求来看，假设如果我是 KOL，想持续接到项目方的单子，我会先做到这几点： > 首先，让项目方知道你的受众是谁。是喜欢打新的，还是做合约的，还是尝试新事物的？粉丝不一定要多，但得有清晰的受众 > 其次，真心希望你真的打开过产品，能讲清楚它适合谁、有什么值得用的地方、哪里还有问题。因为时间线上真不缺一个复制粘贴的账号 > 再就是，反馈环节一直在被低估，希望你是项目方的嘴巴、眼睛和耳朵。评论区的人在问什么，有没有人主动私信了解，大家卡在哪一步，这些反馈对于产品非常宝贵。哪怕暂时没带来很多转化，至少能让项目方知道，这次合作触达了什么人，下一次可以怎么改 > 至于转化，不用承诺自己做不到的，也没必要一听到效果追踪就抵触。可以谈基础费用加效果奖励，把各自负责的部分说清楚 项目方愿意持续付钱的，通常是那些受众合适、内容有判断、合作后还能通过反馈一起把效果做得更好的人 ------------------------------------------------ 这里也想说说靠谱 agency 的价值 项目方平时忙着 building，很难在每个市场都花足够的时间了解 KOL，大概率会投放到数据风光，但是不够合适的人。看数据、买几条推文不难，找到真正适合产品，也愿意花时间了解你、和你长期合作的人才难 我们和 @JELabs2024 合作时，比较有感触的就是这一点。尤其在韩国市场，他们帮我们做了很多筛选和沟通，避开了一些看起来有声量、实际并不适合我们的投放，也找到了愿意和我们长期合作的 KOL，比单纯买几条推文更难得 ---------------------------------------------- 而项目方自己最需要想清楚的一点是：不能把 KOL 投放直接理解成花钱买客户，更不要说原帖这种注水的KOL矩阵 注意力本来就需要真金白银去换。找 KOL，买的是在目标用户时间线上出现的机会。但用户看到你，和用户愿意用你，中间还有很长一段路 第一次刷到可能直接划走，第二次有点印象，后来又看到几个熟悉的人在聊，才开始想：这个项目到底是做什么的，要不要看看？ 我们 @StableStock 不少的用户可能从朋友发来的链接注册，也可能自己搜到官网。你看后台，会觉得前面的 KOL 都没带来转化，但那些曝光未必没有起作用。用户自己可能都说不清，到底是哪一条内容让他决定来试试 所以要看单条帖子的转化，但它很难解释投放的全部价值。你也得看，有没有让更多目标用户认识你、记住你，在有需求的时候想起你 当然，“建立认知”也不能成为效果差的万能借口。粉丝真不真，受众对不对，内容有没有把产品讲明白，这些都要提前把关。但是投放之后，用户为什么注册、为什么愿意入金交易、为什么下次还来，最终都是要靠产品和体验 想清楚自己花钱买的是什么，就不会觉得找了 200 个 KOL，理所当然就该换来多少客户 ------------------------------------------ 说到底，项目方不能付完钱就等客户，agency 不能拉完群就等交稿，KOL 也不能发完帖就算结束 市场情况已经到了三方都得精耕细作的时候了，谁都得自己下功夫，好的合作才有可能持续下去

最近开始看 $NFLX，跌到这里开始有点意思了 今天富国银行把 NFLX 从「持有」直接下调到「减持」，目标价从 $80 砍到 $57。核心理由是观看时长持续下降：上半年每用户日均观看约 1.6 小时，调整后比 2023 年低约 8%，他们甚至预计下半年 Top 100 原创内容观看时长同比下降 21% 这个情况属实 > YouTube、TikTok 确实在抢 Netflix 的时间 但我认为市场可能忽略了一点 >> 看得少，不等于赚得少 不能直接把「观看时长下降」和「赚钱能力下降」划等号 目前的数据其实还不错：今年广告收入预计约 $30 亿，接近翻倍；全年 FCF 指引约 $125 亿。Q2 单季又回购了 $47 亿股票，目前还有 $271 亿回购额度 现在还明显在主动扩展直播体育、WWE、广告这些业务。直播贡献的观看时长并不高，但拉新和广告价值很高——过去五年 Netflix 新用户注册最高的 10 天里，有 6 天来自直播事件 只要观看时长下降没有带来明显的用户流失，同时广告、ARPU、利润率和自由现金流继续增长，那基本面其实没有坏 更长期看，我希望 NFLX 手里还有一张没有完全打出来的牌：AI > 传统精品内容负责订阅和品牌，体育/直播负责拉新和高价值广告，AI 内容负责低成本补充 engagement 如果 NFLX 能沿着这条路走下去，那现在的恐慌，可能反而给了一个不错的价格

>> 持续做那些让你挣过钱的标的 去年9月29块买入 $INTC 然后克服了年初卖飞的懊恼心态仍然持续追踪 并且把投研和观点写出来 看着它从人人喊打到现在不可忽视的白马 投研跟踪持有，看利好从蛛丝马迹到实际落地 正反馈的感觉很爽 我习惯把仓位分成长期现货仓和短期杠杆波段仓 严格遵守纪律，体验很舒适 推荐给有精力紧密跟踪标的动态的大家 持续做那些让你挣过钱的标的 不只是因为你们合财 是因为足够了解 ps. 欢迎体验我们倾心打造的 @StableStock 一个更专注股票交易的环境 少了很多其他行情和资产的干扰 反而更容易拿住🤣

SK海力士今天表示，尚未证实此前有关SK海力士与英特尔就美国内存芯片生产进行谈判的计划 你切记此前 $SKHY 也提到过，对 ADR 没有计划 五月就开始传播的消息，很快就要迎来结局咯 $INTC

$INTC 需求跑得比制造改善更快 这两天英特尔的信息挺密集。一边是陈立武最新的AI Infra Summit 谈话，一边是卖方更新的一批供应链数据。放在一起看，我之前一直跟踪的 Server CPU、18A、EMIB-T——都有了新的进展 1. Server CPU 现在是真的缺货 陈立武这次直接给了一个很夸张的数字：英特尔目前只能满足客户约 50% 的 CPU 需求，甚至已经有多位科技巨头 CEO 亲自打电话来要更多 CPU，他只能跟对方道歉：“我造得还不够多。” 他把这波需求明确指向 Agentic AI。随着 AI 从训练走向大规模推理和 Agent，编排、控制流、多线程任务都需要更多 CPU。之前从 Dell、HPE 的财报里已经看到传统服务器需求明显增长，现在英特尔自己也直接确认了供不应求 最新卖方供应链数据刚好补上制造端：Clearwater Forest 良率从 6 月约 20% 提升到目前约 50%，今年底开始小量生产，2027 Q1 全面生产，2027 年中再由 Diamond Rapids 接棒 所以Server CPU需求增长已经完全跑到了英特尔产能爬坡前面 2. 18A 的大芯片良率改善速度可观 最新供应链数据给出的 Panther Lake 18A 良率约 80%，Clearwater Forest 约 50%。Clearwater Forest 是面积更大的 Server CPU，6 月据说还只有约 20%，短短几个月已经拉到 50% 陈立武这次还讲了一个挺有意思的细节。刚接手英特尔时，他把 Fab 的真实数据开放给设备厂商，对方 CEO 看完以后直接告诉他初始良率“糟糕至极”，他的回答是：“这就是为什么我要找你们帮忙。” 英特尔以前很多制造问题喜欢关起门自己解决，现在开始把真实数据摊开，让设备商一起参与改善。至少从最近 18A 的数据看，这个办法似乎开始有效了 3. EMIB-T 最担心的良率，也有起色了 卖方最新拿到的日本基板厂数据是：Q2 20–25% → 目前约 45% → 9 月底目标 >50% → 明年 1 月约 55%。 Google TPU、AWS Trainium 等项目的供应链信号已经越来越多，如果后面真的进入百万级 AI ASIC 出货，英特尔必须把基板良率和有效产能一起拉起来。现在从 20% 多做到 45%，之前比较担心的制造瓶颈已经出现明显改善 卖方甚至已经把英特尔 Backend 收入预测做到 2027E $1.1B → 2028E $7B。这个预测很激进，但也第一次比较直观地展示了 EMIB-T 如果大规模商业化，对英特尔收入可能有多大影响 陈立武这次又把先进封装放到了未来五年的核心位置，专门谈到基板供应、预付款锁产能和美国本土先进封装能力。客户、良率、供应链扩产这几条线现在开始慢慢对上了 4. 14A 的时间也出现了新变化 陈立武这次直接说 14A 明年 Q1 投产，而最新卖方供应链预测给出的产能路径是 2027 年底 6K WPM、2028 年底 24K WPM 这里我暂时还不会把“Q1 投产”直接理解成大规模客户量产，因为此前英特尔对 risk production / HVM 的口径有所不同。今年 10 月还有一个很关键的 0.9 PDK，接下来再看客户 tape-out、实际良率和产能 至少 14A 已经越来越接近可以用真实产品和客户项目验证的阶段了 5. 27 年 英特尔产能绝对是不够的 这轮更新整体让我更乐观一点：Server CPU 的需求比我之前想的还强，CWF 和 EMIB 基板良率也都在快速改善 陈立武说目前只能满足约 50% 的 CPU 需求，而卖方预计 18A 产能到 2026 / 2027 年底大约是 40K / 60K WPM，也就是明年增加约 50%。这部分产能还要同时分给 PC 和 Server。与此同时，CWF 明年 Q1 全面生产，Diamond Rapids 年中又要开始上量，英特尔自己也预计供应限制会持续到 2027 年 需求端还有新的增量。最新卖方供应链信息提到，NVIDIA 下一代 Rosa / Feynman head-node 可能采用英特尔 x86 CPU，而且据供应链反馈，不少 NVIDIA 客户更倾向继续使用 x86 CPU，而非 NVIDIA 自家的 CPU 所以我现在的判断是：27 年英特尔应该能明显多卖 CPU，但产能问题导致肯定是供不应求的 如果 Agentic AI 的 CPU 需求继续维持现在的强度，CWF / Diamond Rapids 又按计划上量，明年 Server CPU 能增长多少，直接取决于英特尔 18A 的有效产能爬坡速度

久等了！@StableStock App 正式上线 - 支持美、韩等三地资产 - 行情查看更方便，交互下单更丝滑 - 新功能还将陆续加入 在观察市场以及和用户打交道的过程中，我越来越感觉，一个随时在手的交易入口比以往任何时候都重要 本周韩股宣布将收盘时间延长到晚上8点，首日盘后就成交约 1.82 万亿韩元，全球资本市场开始逐水而居，争夺投资者的每一个小时，全天候交易即将到来 越接近全天候，交易入口就越需要随身化，尤其在亚洲，这种感受很明显。Mobile-first 是真实的行为差异：白天看亚洲市场，晚上看美股，很多交易发生在通勤、吃饭、沙发上，「手机直接打开交易」真的比「拿电脑 → 打开浏览器 → 登录」舒适太多了 也许更多的交易产品团队会逐渐发现，一个真正好用的移动端，不是加分项，是刚需

昨天 Dario Amodei 发布长文呼吁全球放缓 AI，Altman 和马斯克都表示支持。这件事在周末继续发酵，我觉得 AI 和半导体可能会有一轮恐慌。但如果真的跌下来，我还是会继续加仓自己看好的 INTC、MRVL、BE、GLW 等 AI 产业链标的，因为前沿模型从 100 分冲向 150 分慢一点，不代表大量还停留在 30–50 分的企业应用也会停下来 更重要的是，AI 竞赛存在一个无解的囚徒困境，没人能停下来。2023 年马斯克也曾呼吁暂停训练比 GPT-4 更强的模型，几个月后，他成立 xAI，开始疯狂抢 GPU、建数据中心。“我认为所有人都应该停，但如果其他人不停，我自己能停吗？”或许某天 Altman 和 Dario 醒来，会发现 Grok 已经追了上来，而马斯克早已把算力、自动驾驶、机器人和物理世界 AI 连成了一张网 而当这场竞赛继续往前走，AI 就不再只是科技公司的竞争，而会越来越接近国家战略。我最近越来越觉得，这件事很像当年的核武器研发，只不过 AI 更特殊。就像 Leopold 代表的那类人所思考的：你投入数万亿美元算力、聚集最聪明的人，最后最核心的成果可能只是服务器上的模型权重和算法秘密——它们可以被复制、窃取和带走。一旦 AGI 出现，这些东西可能就是最高等级的国家机密 当年费米对石墨中子吸收的正确研究没有公开，德国因为自己的错误测量转向重水，也因此失去了及时纠错的机会。有时候领先不只是你先研究出来，而是你研究出来以后，别人拿不到。所以未来前沿 AI 实验室和政府之间的边界一定会越来越模糊，模型权重、算法秘密和人才本身，都将成为国家安全的一部分 大家都说跑得太快，但没有人敢先停

> 英特尔 EMIB-T 的下一个大客户，或是 AWS JPM 在调研 22 家产业链公司的9月9日报告提到： >> 除了 Google TPUv9 Humufish，预计 AWS Trainium 4 也会有部分出货在 2028 年采用英特尔 EMIB-T AWS 这条线年初其实已经出现过。当时供应链消息称，博通竞标 Trainium 4 时提交了 EMIB-T 方案；现在 JPM 已经开始预期 2028 年出现实际出货量，信息从竞标阶段又向商业化推进了一步 > AWS 能给 EMIB-T 带来多少量？产能够吗？ 上一代 Trainium 2 已经部署约 1.4M 颗，Trainium 4 的需求规模大概率更高。如果未来 Trainium 4 达到 2–4M 颗，EMIB-T 最终拿到 10–30%，对应大约 0.2–1.2M 颗封装量 此前 Bernstein 测算，每 1M 颗 AI 芯片采用 EMIB-T，可能给英特尔带来接近 $1B 级别收入机会。如果 Trainium 4 最终跑到百万颗 EMIB-T 量级，AWS 单一客户就已经具备相当可观的商业价值 有能力承接第一批 Google/AWS 级客户，但如果 EMIB-T 在 2028 年突然进入百万颗级 AI ASIC，产能大概率会偏紧 > EMIB-T 大概率已经进入大客户的实际商业化项目 现在 Google TPU + AWS Trainium 两条 hyperscaler 自研 AI ASIC 产品线都开始指向 EMIB-T，再结合最近揖斐电扩产、三星电机和 LG Innotek 抢着进入供应链 我的判断是，EMIB-T 大概率已经拿到明确的大客户项目，只是这类方案最终要等客户自己公布 随着 AI 芯片越来越大、HBM 数量越来越多，先进封装需要同时解决尺寸、成本和产能问题。EMIB-T 减少对大面积硅中介层的依赖，可以把封装继续做大、降低潜在成本，同时提供 CoWoS 之外的第二供应来源。Hyperscaler 为成熟 workload 自研芯片的动力越来越强，对成本、封装规模和供应链冗余也更加敏感。自主 AI ASIC 还会越来越多 所以我认为 EMIB-T 将成为超大型 AI ASIC 的主流封装方案之一 如果这个判断成立，市场现在对 EMIB-T 的定价可能还停留在“Intel Foundry 的一个新业务”，而它最终对应的可能是一个数十亿美元级的基础设施业务，这块业务我认为市场目前还没有充分 Price in $INTC

越来越确定，EMIB-T 背后大概率已经有明确客户了，英特尔正在为 2027 年的商业化放量做准备 韩国最新产业链消息称，三星电机和 LG Innotek 正在开发、测试英特尔 EMIB-T 专用封装基板，希望进入供应链；其中 LG Innotek 已经把基板送给 SK 海力士进行 HBM 搭载测试 更值得关注的是现有供应商 IBIDEN。据报道，揖斐电今年上半年已经决定利用闲置厂房建设 EMIB-T 专用量产线，投资约 2 万亿韩元，并获得包括 Google、Amazon、英特尔 在内的大型客户预付款 如果三星和LG认为 EMIB-T 最后只是英特尔自己用一点点，作为后进者根本没有必要现在花钱去挑战已经做了 7–8 年的 IBIDEN 和欣兴电子 它们愿意进来，说明它们至少判断： EMIB-T 未来的外部 AI 客户规模，值得它们承担认证 + 技术开发 + 潜在扩产的成本 相比我上一篇，最大的增量很明确：产业链已经开始真金白银为 EMIB-T 准备产能 之前我们看到的更多是联发科、Google、Meta、Broadcom 等客户的评估和兴趣，现在已经进一步出现基板送样、客户验证、专用量产线和大额资本开支 先进封装供应链不会仅仅因为几家公司感兴趣，就提前建设专用量产线、投入如此大规模的资本。尤其如果大型科技公司预付款的消息属实，说明客户已经开始用资金锁定未来产能 所以我的判断也比之前更进一步： > EMIB-T 背后大概率已经有相对明确的客户需求，部分项目可能已经进入商业化准备阶段 这也进一步印证了我之前的判断：EMIB-T 会更早成为英特尔晶圆代工被商业化验证的一块业务 英特尔给出的时间表是 2026 年客户验证和产能准备、2027 年下半年收入开始爬坡。现在供应链的动作正在和这张时间表逐渐对上 市场现在对有没有客户的担忧已经明显下降 如果顺利兑现，2027 年下半年很可能就是英特尔先进封装外部业务真正开始进入规模化商业收入的起点 $INTC

陈医生给英特尔的药方找到了：资本回报优先 DIGITIMES 最新报道，英特尔计划在 10 月再次上调 PC 处理器价格约 10%，同时开始审查低毛利 Small Core 产品，部分工业电脑、物联网和嵌入式产品可能进入停产退市阶段 最赚钱的服务器 CPU 这里，英特尔已经优先分配自有晶圆厂产能，目前依然供不应求。与此同时，公司还在继续精简人员，一边裁掉冗余岗位，一边补充真正需要的人才 根据我长期追踪英特尔的内容来看，我认为陈立武改造英特尔的路线已经越来越清楚了：公司可以变小，利润和资本回报必须变高 过去一年，他已经从几个方向同时动手 > 组织先瘦下来。 管理层级被大幅压缩，员工规模持续下降，工程师重新获得更多话语权。同时他也在从外部补充关键人才。最近英特尔请来前 Marvell 高管 Dean Jarnac 负责销售，明显是在加强客户关系和商业化能力 > 产品开始做减法。 低毛利产品进入审查，PC 处理器连续提价，提高平均售价；服务器处理器需求强、利润高，就优先保障。以后衡量一条产品线的标准会越来越简单：占用了多少资源，最后创造了多少利润 > 资本开支也开始算回报。 晶圆代工的扩产节奏开始跟着客户需求走。客户承诺足够强，再投入更多资本。这个变化对一家每年需要投入巨额资金建设晶圆厂的公司尤其重要 同时，陈立武也在寻找英特尔未来真正值得加码的方向 先进封装已经被摆到更重要的位置，EMIB-T 瞄准人工智能芯片和 HBM；定制芯片业务正在加强；Physical AI 被单独提出来；还开始谈计算与存储更深度整合，包括处理器与存储堆叠等新架构。现阶段还只是方向探索，但可以看出他的视野已经从“卖更多处理器”扩展到了整个计算系统应该如何重新设计 我对几年后的英特尔有一个越来越清晰的推测： 规模更小，业务更聚焦，利润率更高。PC 和服务器处理器提供利润与现金流；18A、14A维持先进制造能力；EMIB-T 承接人工智能先进封装；定制芯片、Physical AI 和新的存储架构寻找下一条增长曲线。低回报业务逐渐退出，资本跟着客户和回报走 这也呼应了我之前 Deep Dive 里一直关注的两个问题：什么决定英特尔的利润率？五年后的英特尔为什么能赚更多？ 如果陈立武这套改造最终跑通，几年后的英特尔可能收入结构更简单、员工更少、产品更少，但每一美元收入的含金量会比过去高得多 这可能才是英特尔这轮重估真正的终局 $INTC

一个预期差在被市场逐渐发现 AI 带来的不只是 GPU 需求 > 传统服务器和 CPU 也在一起增长 戴尔最新一季传统服务器和网络业务收入达到约 $10.5B，同比 +122%；惠普的服务器收入也达到约 $6.8B，同比 +35% 过去市场讨论 AI 基础设施，最核心的逻辑一直是 GPU。CPU 更多被看成 AI 服务器里的主机处理器和配角 但随着 AI 从训练逐渐走向推理和智能体，越来越大的 GPU 集群，同样需要更多 CPU 承担任务调度、数据处理，以及数据库、网络、存储等大量传统计算工作 所以 AI 资本开支的传导正在从： >AI 资本开支增加 → GPU 需求增加 逐渐扩散到： >AI 资本开支增加 → GPU 增加 → 整个服务器体系扩张 → CPU 需求增加 这也解释了为什么最近服务器 CPU 的市场规模预测正在被快速上调。AMD 几个月前对未来服务器 CPU 市场的预期还在约 $60B，现在已经把 2030 年市场规模提高到 $120B+ 美国银行的预测更加激进。2025 年全球服务器 CPU 市场大约只有 $35B，但过去几个月，美国银行连续上调 2030 年的预测，从约 $70B、$125B、$170B，一路提高到 $200B+ 而这恰恰是我觉得目前 AI 行情里还没有被充分计价的一部分——市场已经充分认识到 AI 需要更多 GPU，但 AI 最终会把服务器 CPU 市场推到多大，市场预期其实还在快速上修 > 如果这个趋势继续，对 $AMD $ARM $INTC 都是利好 AMD 和英特尔都在准备承接这一轮服务器 CPU 需求增长：AMD 正在加速 EPYC Venice 的量产，英特尔也在推进下一代 Xeon Diamond Rapids，ARM 正通过 AWS Graviton、Google Axion、NVIDIA Vera 等方案，从 Hyperscaler 和 AI Server 里继续抢占份额 如果 2030 年服务器 CPU 市场真的从约 $35B 增长到 $120B，英特尔能靠 Diamond Rapids、后续 Xeon 产品把收入份额守在 35%，对应的服务器 CPU 收入仍可能从目前年化约 $21B 增长到 $42B，接近翻倍。这意味着每年新增约 $21B 收入，相当于英特尔当前总营收的约三分之一 > 现在看到的 CPU 增长可能还只是早期 AI 目前仍处在大规模建设 GPU 算力的阶段，而真正 CPU 密集型的大规模推理和 Agentic AI 才刚开始。如果未来 CPU:GPU 的基础设施比例真的从 1:4–8 向 1:1 靠近，那么现在看到的传统服务器需求增长，可能是新一轮服务器 CPU 扩张的开始

这个有点猛，两个人从完全不懂股票开始，硬啃跨市场套利，10 个月跑了 320 亿美元交易量，最后赚了 1000 万美元 其实策略很朴实，真正折磨人的是传统金融这条腿：API、资金进出、现货/期货对冲 这也是我们最近很明显的一个感受，传统金融现货和合约之间，其实还有不少没被抹平、可以被套利捕获的价差 举个例子，回测下来，韩股海力士的资金费率和容量都还不错，StableStock 现货 + BN/HL Perp 就能把两条腿搭起来 目前已经有好几个套利团队在 @StableStock 跑现货腿了，我们提供真实的美港韩股现货，也给套利团队提供 API 等等便利条件，有兴趣的团队欢迎dm联系 至于不想自己写bot、折腾两边仓位的，敬请期待，我们还有更方便的产品形态要上线 👀

最近我越来越认为，EMIB-T 会比 14A 更早成为英特尔 Foundry 被商业化验证的一块业务 > 产业链的信号正在变密集 5 月 29 日，联发科公开确认同时支持台积电 CoWoS 和 EMIB；EMIB 正被考虑用于联发科为 Google 开发的定制 AI 芯片 6 月，Counterpoint 的供应链调查称，Meta 要求下一代项目提供包含 EMIB-T 的双封装方案，Google TPU v9t 也计划采用 EMIB-T 9 月 2 日，韩国媒体又传出 Broadcom、Meta 正在评估 EMIB，Google、NVIDIA 也表现出兴趣；SK 海力士据称已经拿到 Intel EMIB 基板，评估 HBM 与系统芯片共同封装 > AI 客户正在认真寻找 CoWoS 之外的第二套先进封装方案 背后有明确的动机，也是我们说过很多次的 > AI 供应链正从追求极致效率，转向愿意为供应链冗余付费 英特尔确实有机会接住这部分需求。EMIB 从 2017 年就已经量产，今年展示的 EMIB-T 已经做到 120×120mm、超过 9 倍光罩面积，并支持 HBM4E 和 UCIe；New Mexico 也已经有先进封装产线 >> 时间窗口很窄，英特尔必须赶在 CoWoS 产能缺口明显缓解之前，把 EMIB-T 变成量产订单 台积电预计 CoWoS 产能到 2027 年仍保持非常高的扩张速度；产业链估计随着扩产，CoWoS 供需缺口可能从 2026 年约 20% 缩到年底约 10%，2027 年进一步改善 如果拖到 2028–2029 才真正成熟，届时 CoWoS 自己已经大幅扩产，英特尔现在这个第二供应商窗口的价值可能就没这么大了 Zinsner 给出的时间表是： 2026：客户验证和产能准备 2027 H2：收入开始爬坡 2028：形成稳定业务规模 2029：真正进入规模化阶段 现在最大的变量已经转向良率和扩产速度。按照时间表，2027 H2 开始量产爬坡，正好接上客户 2027–2028 年的新一代 AI ASIC > 但几乎没有延期空间——晚半年，可能错过的就是一整代产品周期 >> 先进封装业务的实际收入和战略意义都很重要 先进封装长期可以成为数十亿美元级业务，单个大型客户甚至可能达到每年数十亿美元收入规模，目标毛利率约 40%、营业利润率约 30% Intel 目前一年营收大约 500 多亿美元，所以如果先进封装未来做到 $5B，已经接近现有营收的 10%；如果进一步做到 $10B，就是接近 20%，而且更重要的是它证明 Intel 能真正从外部 AI 客户身上赚钱 >> EMIB-T 成为数十亿美元级外部业务的情景，我认为还没有被充分 Price in 所以我认为，机会是真的，客户需求也是真的，技术已经达到参与竞争的门槛。2027 下半年开始看兑现 如果客户评估陆续变成量产订单，EMIB-T 很可能成为 Foundry 最早跑出来的一张牌；如果到了 2027–2028 仍然只有评估和有兴趣，那市场现在给予 Foundry 的复兴预期，也需要重新打折 $INTC

可能是某个x和邮箱的数据库泄露了？ 导致每一个账号的重置密码验证被批量的撞 我刚刚收到十几封 大家可以再次检查一下 然后在x设置中确认 > 2FA 安全已经设置 > 重设密码保护开启

>> SK海力士为什么开始考虑英特尔代工？ 据韩媒报道，SK 海力士正在考虑将下一代 HBM 的基础裸片部分交由英特尔晶圆代工生产 与此同时，SK 海力士美国公司封装负责人在 Hot Chips 上也提到，公司正在比较包括台积电 CoWoS-S / CoWoS-L 和 英特尔 EMIB 在内的先进封装技术 那么我们有足够的预期合作未来还可能进一步延伸到： HBM Base Die → EMIB 先进封装 → AI GPU / ASIC 英特尔完全可能先从 HBM Base Die、先进封装等环节进入 AI 供应链，建立客户和量产经验，再逐渐向更核心的先进制程订单渗透 > AI 时代的供应链多元化策略，正在给英特尔晶圆代工提供一条更现实的商业化路径 先进芯片和 HBM 的需求越来越大，客户也越来越重视产能保障、供应链安全和第二供应来源。再叠加美国推动半导体本土制造，某种程度上可以说，英特尔正在遇到属于自己的“天时地利” 正如我提到的，Intel 不需要证明全面优于台积电，它真正需要提供的是：足够好的性能/功耗/面积 + 成熟良率 + 产能 + 先进封装 + 美国本土制造 + 台积电之外的第二供应来源 就足够了 $INTC

>> AI内容已正式进入主流长内容播出体系 或是 $NFLX 救星？ 国内首部全AI制作长剧《后西游记》8月31日起登陆湖南卫视黄金档及芒果TV，消息直接点燃传媒板块——芒果超媒直接涨停 这部剧由Seedance 2.0/2.5提供技术支持，全程无真人演员参与，过往AI内容主要集中在短视频、漫剧等小屏场景，这次全AI长剧上星播出具备标志性意义 自然联想到高点打六折的 $NFLX ，市场担心AIGC 内容会带来颠覆性的影响 如果 AIGC 能带来稳定质量的长内容，配合 $NFLX 的几大优势：规模经济，低流失率，强定价能力，数据和推荐飞轮。相信可以扭转局面 并且 Netflix 基本面保持稳定， 自 2021 年以来，营业利润率已从 21% 增长至约 31%，而现金消费支出仅以 2% 的复合年增长率增长。90%的收益可以转化为自由现金流。今年广告支出预计将达到约 30 亿美元，预付金额将增长 2 倍 我认为短视频对NFLX的竞争担忧被夸大了 虽然目前 AIGC 还未实质性地参与到NFLX的内容制作 但是因为 AI 可以无限延长已经验证过的 IP 世界 所以未来出现这些剧集，也不要觉得惊讶 《鱿鱼游戏：2046》《纸钞屋：东京》《王国：瘟疫起源》

感谢关注 @StableStock 🙏 第一期 EASY Residency 结束，居然已经一年了 这一年做运营增长最大的感受是：稳定币用户想要的远不只是 Crypto，也不只是美股。 全球不同市场、不同资产之间，还有大量被银行账户、货币和地域隔开的机会，如果稳定币最终成为全球资金流动的底层账户，那上面能承载的产品可能才刚刚开始 团队小伙伴都热爱交易和投研，也是StableStock 高强度用户，能用新的金融基础设施，去参与那些真正创造价值的公司，本身就是一件很让人兴奋的事，同时我们也在把看到的一些机会慢慢产品化 产品发布像脉冲，所以最近看起来安静，但水面下其实一直在推进，9、10 月会看到我们呈现更多东西 👀

Jalapeño 让我开始想象 5–10 年后的芯片生产流 大模型公司不会永远只买英伟达的卡，当 workload 足够大、足够稳定以后，通用 GPU 的灵活性开始让位于 ASIC 的成本效率。 每个 token 便宜 10–20%，放到数十亿美元算力支出上都是巨大的钱 Google TPU、Amazon Trainium、Meta MTIA们 已经在这样做了 芯片公司和大模型公司的边界逐渐模糊，大模型公司自己定义需求，AI Agent 完成越来越多设计、验证和软件适配，再把芯片交给 台积电/英特尔/三星 制造 模型 → 芯片 → 模型，能设计芯片的公司会越来越多，让晶圆代工/半导体设备/先进封装的稀缺性变得更加明显

昨天的 Hot Chips 2026 英特尔展示了三款下一代产品 技术参数之外，我觉得更需要重点看它们分别在验证什么： > Diamond Rapids｜下一代服务器 CPU 最高 256 核，采用 18A-P。纸面规格已经可以和 AMD 下一代 Venice 放在一起比较 → 用来验证制程回来以后，Xeon 能不能重新打 > Crescent Island｜AI 推理 GPU 和英伟达高性能、高带宽、高成本不同，主打大内存、低功耗的 AI 推理 → 验证英特尔能不能在 AI GPU 找到自己的位置 > Wildcat Lake｜主流 PC CPU 采用 18A，性能不是最大看点 → 验证 18A 能不能真正走向大规模、低成本量产 所以这次 Hot Chips 对英特尔的意义，是过去几年投入的 18A、18A-P 和先进封装终于开始落到真实产品上，并且第一次比较完整地展示了：18A → 18A-P → Foveros Direct → UCIe → CPU/GPU/Client 这一整套技术栈开始落到真实产品，这是英特尔正在自己验证一套未来希望卖给外部客户的东西 正如我在长文中提到的成为另一个有先进制程产能的晶圆厂是不够的，英特尔希望可以提供制程、UCIe chiplet、Foveros/EMIB、先进封装和系统整合。这才是它未来对抗 TSMC 的差异化方向 接下来我会重点关注： 2026 下半年 → 看更多真实测试 2027 → Diamond Rapids 上市，正面对比 AMD Venice 2027–2028 → 看销量、利润率，以及晶圆厂亏损能不能真正下降 技术路线已经逐渐落地，接下来英特尔要证明的是：产品能打，而且能赚钱 $INTC

AI ASIC 跑步进入多晶圆厂时代 > 日本 ASIC 厂商 Socionext 本周宣布，将采用 Intel 18A-P 开发下一代高性能芯片 有意思的是，Socionext 今年 7 月才宣布采用 台积电 A14 开发 AI 数据中心芯片，现在又把 Intel 18A-P 纳入先进制程选择 > 所以这更像是 台积电 + 英特尔，而不是二选一 目前 AI ASIC 的先进制程仍然高度集中在台积电：Broadcom、Marvell、世芯等主要 ASIC 厂商的先进项目，大多采用台积电 3nm、2nm 等制程 但随着 AI ASIC 需求快速增长，这种格局可能开始发生变化 > 一方面是产能 AI 芯片对先进制程和先进封装的需求越来越大，台积电先进产能持续紧张。当一家晶圆厂无法满足所有客户的交付需求时，拥有第二家先进制程供应商，就能获得更稳定的产能保障 > 另一方面是议价权 如果 ASIC 厂商只支持台积电先进制程，无论价格还是产能分配，都缺少真正的替代选择。一旦 Intel 18A-P、三星先进制程达到可用水平，ASIC 厂商就可以根据不同项目，在性能、价格、产能和交付周期之间做选择 而 Intel 18A-P 除了 RibbonFET 和 PowerVia 带来的性能与功耗优势，还拥有 EMIB / EMIB-T、Foveros 先进封装，以及美国本土先进制程产能 > AI ASIC 的先进制程代工格局正在逐渐形成 台积电：成熟的先进制程与生态 英特尔：第二先进制程来源 + 美国制造 + 先进封装 三星：另一潜在先进制程供应商 ASIC 厂商同时支持多家晶圆厂，再根据不同客户和项目选择不同制程 当 AI ASIC 的规模越来越大，供应链就不会只追求单一的“最优供应商”，而会越来越重视产能保障、供应链安全和议价能力 如果越来越多 ASIC 厂商同时支持台积电和英特尔 >> 英特尔不需要取代台积电，也能分享到 AI ASIC 增长 $INTC