🍇圆润饱满的蛋蛋，只是抓揉两下就梆硬的唧唧nana怎么能放过🤓，敏感到只是亲亲唧唧就能立马抬头的身体实在是爱不释手 【ps：下周有弟弟想跟Na出海的嘛 私信带照 🙋】 视频完整版30min在电报群

千万千万别买美股里面的国人股票，不然就有亏不完的钱.美股里面最垃圾的股票就是中概股.美股一定要买老外的，跟炒币一样. cz提到的那个bnb微策略股票 $NA 是国人大割孔剑平老板搞的，孔剑平老板还有一个股票叫 $CAN 嘉楠科技 卖矿机的，往死割呐真是. 千万别买，千万别买.

待在@crycry0619 旁邊我真的看起來好小小🥹 - 因為窩平常都出女角，出男角比裸奔還刺激na… - 5/31當天還有身高180、五官超立體的帥氣宵coser 呦！ 我非常期待她試裝的模樣，肯定是100分的！

【衝擊業績】台積電稱ASML最新晶片製造設備過於昂貴 暫不採用 台積電將推遲至2029年後再將ASML最先進的光刻機用於晶片生產。台積電副共同營運長張曉強表示，公司目前沒有採用ASML最新高數值孔徑極紫外光刻機（high-NA EUV）的計劃，這類設備單台價格超過3.5億歐元。

🔥 SK Hynix 刚刚做了一件市场很多人还没完全意识到意义的事： 它开始“拒绝”Alphabet、Microsoft、Meta 的数百亿美元投资支持。 不是因为缺钱。 而是因为它终于站在了 AI 供应链权力结构的最顶端。 过去几十年，半导体行业大多数时候都是客户主导。 云厂商、手机厂商、PC 厂商拥有订单权。 芯片公司负责拼命扩产、降价、抢客户。 但 AI 时代第一次出现了真正的角色反转： 现在不是科技巨头挑供应商。 而是供应商开始挑客户。 SK Hynix 的担忧其实非常直接。 如果接受 Meta、Microsoft、Alphabet 的资金去建晶圆厂，未来就会形成一种“绑定式供应关系”。 问题在于： 一旦经济周期反转、AI 需求放缓、库存调整出现，大客户可能要求： 优先供货 锁定低价 长期折扣 独家产能 价格底线限制 这会直接破坏 SK Hynix 现在最核心的优势： 超级供应商地位。 而这个地位，来自 AI 推理时代最稀缺的东西： HBM。 现在市场很多人还停留在“GPU 最重要”的阶段。 但真正跑 AI 推理的人越来越清楚： GPU 决定算力上限。 HBM 决定模型真正能否持续推理。 没有 HBM，GPU 只是空转。 尤其进入 Agentic AI 时代后，模型需要： 更长上下文 更大 KV Cache 更多并行推理 更多实时检索 更多持续状态保持 这会直接推高 HBM 的重要性。 而真正能稳定量产高端 HBM 的厂商，全球几乎只剩： SK Hynix Samsung Micron 其中 SK Hynix 又是 NVIDIA HBM 供应链里的核心主导者。 这意味着什么？ 意味着 Meta、Microsoft、Google 这些本来拥有全球最强资本实力的公司，现在开始反过来： 希望帮供应商建厂。 这是 AI 时代非常重要的权力信号。 因为这些科技巨头真正害怕的，不是 GPU 不够。 而是未来 HBM 不够。 报道里有一个细节特别重要： Meta、Microsoft、Alphabet 甚至愿意帮助支付 ASML High-NA EUV 设备费用。 这不是普通设备。 这是下一代先进 DRAM 节点的核心工具。 单台接近 5.5 亿美元。 科技巨头愿意帮忙买设备，本质上是在提前“锁产能”。 因为他们知道： 未来 AI 基础设施真正的瓶颈，可能已经从 GPU 慢慢转向： 先进内存。 而 SK Hynix 最聪明的地方在于： 它没有直接拒绝这些资金。 它只是拒绝“股权式绑定”。 然后把这些科技巨头的焦虑，转化成： 更高预付款 更长期合同 更强价格保护 更长锁单周期 这才是最强势供应商会做的事情。 你会发现，现在 AI 产业链里真正拥有议价权的公司，开始越来越像： “资源垄断者” 而不是传统电子制造商。 这也是为什么我一直认为： AI 的下一阶段核心，不只是 GPU。 而是： HBM DRAM NAND 先进封装 EUV 电力 冷却 高速光互连 这些才是 AI 推理真正的“氧气层”。 而很多人低估了： $MU 可能是整个美国市场里，最重要的 AI Memory 战略资产之一。 因为美国最终一定会希望： 先进 HBM 供应不能完全依赖韩国。 这也是为什么现在越来越多人开始重新理解： $DRAM 本质上不是传统存储逻辑。 而是 AI 推理时代的“认知容量基础设施”。 谁控制 AI 的记忆系统。 谁就控制未来 AI 的一部分上限。 你觉得未来 AI 最大瓶颈会先出现在： GPU、HBM、电力，还是数据中心本身？

周末行研：EUV Mask Inspection --- EUV最难的问题之一 DUV时代的mask，更像“透明玻璃上的图案”。光穿过去，再投射到wafer上。很多问题集中在表面颗粒、划痕、断线等二维缺陷。 但EUV完全不同。13.5nm EUV会被绝大多数材料吸收，因此EUV mask变成了反射式结构。它本质上是由40~50层Mo/Si multilayer组成的纳米级布拉格反射镜。重要的是，EUV mask已经变成一套极其复杂的三维纳米光学系统。 这会导致问题集中在 buried defect（埋藏缺陷）。 例如某一层Mo/Si之间出现0.5nm级别的小隆起、空洞或颗粒，表面可能完全看不出来，但却会改变EUV光的相位与干涉行为，最终在wafer上形成CD偏移、图形变形甚至随机缺陷。 这类问题在DUV时代并不突出，但在EUV时代会直接影响良率。 很多缺陷在可见光下看不到，在DUV下也不明显，但到了13.5nm下却会变成灾难。因此最理想的方法，是用真正的13.5nm EUV去检测EUV mask，也就是所谓的 Actinic Inspection。但问题在于，Actinic Inspection本身几乎等于“再造一台小型EUV光刻机”。它同样需要EUV光源、超高真空、多层膜反射镜、极低振动、极高稳定性以及超高灵敏度探测器。 重要的是，inspection tool的要求很多时候甚至比曝光机更苛刻。因为曝光机追求的是稳定曝光，而inspection追求的是发现极微弱异常。尤其EUV时代大量缺陷已经变成 phase defect。很多缺陷并不一定有明显高度差，却会改变光的相位与干涉结果。这已经变成光学、相位、散射、干涉的综合问题。 与此同时，EUV mask本身还是典型的3D结构，会出现shadowing、absorber sidewall effect、3D scattering与angle dependency。同一个缺陷，在不同角度下，影响可能完全不同。重要的是，EUV inspection已经需要模拟完整的EUV成像行为。 缺陷会不会真正印到wafer上，也就是业内所谓的 Printable Defect Analysis，这背后需要 computational lithography、光学仿真、wafer correlation、AI defect classification 与 OPC补偿共同完成。 EUV光学系统在13.5nm波长下，传统透镜已经完全失效。EUV系统只能使用反射式光学。这意味着整个系统必须依赖超高精度的Mo/Si multilayer mirror。这些mirror已经接近原子级精度的纳米工程结构，其表面粗糙度甚至要求达到picometer级。在EUV波长下，哪怕0.05nm级别误差，都可能影响最终成像。 因此，检测系统的光学部分也长期高度依赖 Zeiss。 随着High-NA EUV、2nm、1.4nm、更高mask复杂度以及更严重的stochastic defect推进后，mask defect对良率的影响会指数级扩大。过去很多问题还能依靠OPC补偿、process window与冗余设计容忍，未来则越来越困难。 因此整个行业对actinic inspection、mask review、pellicle inspection以及printable defect analysis的需求都会快速增长。这也是为什么有euv检测能力的公司价值都可能会进一步增长的原因。 它们是EUV时代良率控制的核心基础设施。 本文非投资建议dyor

AI时代，半导体公司到底该怎么估值？ 昨天听了@ShanghaoJin 老师的space，获益匪浅。 但我对于存储板块，乃至整个半导体板块的在目前ai产业革命超级周期背景下的估值方法，有一些不同的想法，所以简单记录一下，也供herman老师拍砖。 过去很长时间里，半导体一直是典型周期行业。景气时利润暴涨，低谷时利润迅速蒸发。很多公司上一年PE几十倍，下一年直接亏损。所以过去市场并不太相信半导体公司的利润持续性，更喜欢用 PB、重置成本、EV/EBITDA，而不是PE。因为市场默认这些利润大概率只是周期利润，而不是长期利润。 但AI时代正在改变这一切。HBM、CoWoS、AI Networking、光模块、先进封装、电力与数据中心基础设施，开始出现长期供需失衡。整个行业的估值逻辑，也开始从“资产思维”转向“现金流思维”。 截至2026年，行业仍处在AI驱动的强景气阶段。根据 SIA 数据，2025年全球半导体销售额达到7917亿美元，同比增长25.6%，并预计2026年接近1万亿美元。SEMI 也预计设备销售将在2026、2027继续增长。这种环境下，很多股票估值已经提前包含高增长预期。重要的是增长质量，以及它所处的周期位置。 很多人喜欢只看 PE、forward PE 或 PEG，但半导体行业的问题在于，“周期 + 高成长 + 高资本开支 + 技术代际”全部混在一起，单一估值倍数很容易骗人。周期顶部时，利润爆炸，PE反而会显得特别便宜；周期底部时，利润低迷，PE又会显得特别贵，甚至失去意义。重要的是判断当前利润到底处在周期的哪个位置。 PE 本质上是： PE = \frac{Market\ Cap}{Net\ Income} 它看的是最终归属于股东的利润，因此会受到利息、税率、折旧和资本结构影响。而 EV/EBITDA 更接近企业经营本身的赚钱能力： EV/EBITDA = \frac{Enterprise\ Value}{EBITDA} 其中： EV = Market\ Cap + Debt - Cash 很多人会疑惑为什么现金要减掉。因为 EV 本质上是在看“买下整个公司的真实净成本”。债务需要接手，而账上的现金买下后也归你，所以现金会降低真实收购成本。重要的是理解 EV 关注的是经营业务本身值多少钱，而不是公司账上堆了多少现金。 这也是为什么 Apple、Alphabet、Meta Platforms 经常出现 EV 小于市值的情况，因为它们账上现金太多。 但AI时代又带来了一个新问题。很多公司的现金已经不再是“闲置现金”，而是GPU储备、数据中心扩张储备、AI基础设施战争储备。重要的是区分 Excess Cash、Operating Cash 和 Strategic Cash。有些现金未必真的应该全部减掉。 AI时代另一个巨大变化，是行业进入超级重资本时代。EUV越来越贵，High-NA越来越贵，CoWoS扩产越来越贵，HBM扩产越来越贵，数据中心基础设施越来越贵。整个行业折旧（D&A）正在快速上升。于是很多公司的 EBITDA 非常漂亮，但净利润没有那么夸张，因为大量利润被折旧吞掉了。重要的是现在 PE 和 EV/EBITDA 的差异，正在明显扩大。 不同子行业差异尤其明显。Fabless公司差异最小，比如 NVIDIA、AMD、Broadcom。因为它们不自己建厂，折旧压力较低，因此 EV/EBITDA 往往只比 PE 低20%-40%。 但 Foundry 完全不同。比如 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company、Samsung Electronics、Intel。这些公司 CapEx 极大，折旧极高，厂房设备生命周期极长，所以 PE 和 EV/EBITDA 差异会明显扩大。TSMC 当前常见情况大概是 PE 20-30x，而 EV/EBITDA 只有12-18x。重要的是理解很多折旧本质上其实是“增长投资”。 存储行业更加极端。Micron Technology、SK hynix 过去长期是最典型的周期行业，市场几乎不相信利润持续性。但 HBM 改变了部分逻辑，市场开始认为其中一部分利润可能是结构性利润，于是行业开始重新定价。重要的是 HBM 让市场开始重新评估存储行业的长期盈利能力。 而半导体设备公司则是另一种情况。比如 ASML、Applied Materials、Lam Research、KLA。这些公司更像“拥有工业外壳的软件公司”，因为它们毛利率高、ROIC高、FCF强、资本效率极高，所以市场已经越来越多使用 PE、EV/EBITDA、EV/FCF 和 ROIC 来定价。 真正的问题，从来不是哪个指标最好。重要的是哪个指标适合哪个子行业。 Trailing PE 适合盈利稳定的成熟公司，但周期股在景气高点 PE 会显得特别便宜，在低谷又会显得特别贵。Forward PE 更重要，因为市场买的是未来12-24个月利润。重要的是盈利预期是否还在持续上修，而不是单纯看一个低 forward PE。 PEG 对稳定高成长公司很好用，但对周期行业非常危险。很多时候 EPS 从低谷恢复，会让 PEG 看起来异常便宜。重要的是判断这个增长到底来自长期成长，还是仅仅来自周期反弹。 EV/EBITDA 更适合设备、IDM、存储这些资本结构差异大的行业。重要的是最好使用中周期 EBITDA，否则很容易在周期顶部被误导。 我个人更喜欢 FCF Yield 和 EV/FCF。重要的是这两个指标会逼着你回答一个问题：这些利润最后到底能不能变成真钱。 EV/Sales 只适合高增长、利润暂时被投入压低的平台型公司。重要的是结合毛利率、经营杠杆和长期利润率一起看。 不同子行业应该看不同指标。AI/fabless 芯片更应该看 forward PE、EV/FCF、收入增速、毛利率、客户集中度和平台护城河；半导体设备更应该看 EV/EBITDA、订单、积压和 WFE 周期；存储更应该看 P/B、EV/EBITDA、库存以及 DRAM/NAND/HBM 价格；晶圆代工和 IDM 更应该看利用率、CapEx、折旧、ROIC 和 FCF；模拟、功率和车规更应该看 FCF yield、库存周期和工业需求；EDA/IP 更应该看 EV/Sales、EV/FCF 和长期增长确定性。 所以不要只按 PE、forward PE 或 PEG 买半导体股。重要的是先分子行业，再做多指标综合。 我的框架会更简单一些。第一看质量，包括毛利率、营业利润率、ROIC、技术壁垒和客户粘性。第二看增长。重要的是增长到底来自结构性需求，还是只是周期复苏。第三看现金流，包括 FCF margin、CapEx 强度、库存变化和应收变化。第四才是估值，包括 forward PE、EV/EBITDA、EV/FCF、PEG，并与同行和自身历史区间比较。最后才是风险，包括客户集中、出口限制、库存、产能过剩和盈利预期下修风险。 半导体行业最重要的一点，是不要被低PE欺骗。重要的从来不是今天便不便宜，而是未来3-5年的现金流和竞争地位，能不能支撑今天的估值。 AI时代最大的变化，本质上也是这个。过去市场担心的是“下一轮周期会不会崩”，现在市场开始关心的是“这些利润到底是周期性的，还是结构性的”。 如果市场认为只是周期，那么 EV/EBITDA 不会给太高，PE 也不会持续扩张。如果市场开始相信 AI需求是长期的、基础设施建设是长期的、供需失衡是长期的、行业进入结构性短缺，那么整个行业的估值体系就会继续升级，从 PB → EV/EBITDA → PE → FCF 一路向上迁移。 最终获得长期高估值的公司，往往都是那些 ROIC 持续提升、资本效率持续改善、拥有长期定价权、能把AI需求持续转化为现金流的企业。

阿斯麦一季报全线好于预期：净销售额87.7亿欧元、净利润27.6亿欧元、毛利率53%，均高于市场预期。同时，公司还将全年净销售额指引上调至360亿至400亿欧元。 然而二季度指引却成为股价的短期压力源——销售额中值约87亿欧元，低于市场预期的90.7亿欧元，毛利率也环比下滑。这份偏弱的短期指引，导致盘后盘前股价一度跌超2%。 又是典型的业绩超预期，但指引偏弱，市场小幅跳水的剧本。 市场其实关心三个更长期的问题： 非EUV业务改善是短单回补还是周期性拐点？ 存储扩产前移能否持续？ 出口限制收紧后腾挪空间有多大？ 电话会上，管理层逐一给出了明确答案。电话会要点： 1）全年指引上修，出口管制已纳入。公司将全年净销售额预期上调至360亿至400亿欧元。管理层明确表示，这一指引区间已包含出口管制不确定性的潜在影响。 2）存储客户2026年产能售罄。客户明确告知，2026年产能已全部售罄，供应紧张将持续到2026年以后。大量需求背后有下游客户的长期承诺支撑。 3）非EUV业务需求逆转。此前预期非EUV业务与去年持平，现上调至增长。浸没式DUV需求在2025年大幅走弱后已逆转，今年销量预计接近去年水平。 4）技术路线方面，High NA减掩模缩步骤。客户报告显示，High NA可将EUV掩模从3块减至1块，工艺步骤从100步压缩至10步，且可覆盖未来3至4个制程节点。1000瓦光源确保Low NA可延伸至2031年。 5）产能目标清晰。2026年Low NA EUV出货至少60台，2027年至少80台。

财报前瞻VECO 在2026年全球半导体资本设备（WFE）市场步入高度分化的背景下，Veeco Instruments Inc. (VECO) 的定位已从传统的设备供应商演变为支撑人工智能（AI）基础设施和先进制程逻辑芯片的关键技术节点。通过对过去五年企业发展轨迹的审视，可以发现Veeco成功地将其技术护城河从日益商品化的发光二极管（LED）和普通功率器件领域，转移到了极紫外光（EUV）掩模保护、2纳米全环绕栅极（GAA）晶体管退火以及高带宽存储器（HBM）先进封装等高门槛细分市场。这种战略转型不仅重塑了公司的营收结构，也使其在当前的AI投资狂潮中占据了独特的生态位。 当前的半导体设备景观正经历一场由物理限制带来的技术变革。随着摩尔定律在3纳米及以下制程面临巨大的热预算和材料沉积挑战，Veeco持有的激光钉扎退火（LSA）和离子束沉积（IBD）技术成为了代工厂实现性能跃迁的“必选项”。这种行业地位的转变，为解读即将发布的2026年第一季度财报提供了必要的前瞻性视角。 针对即将于2026年5月5日发布的财报，其实绩表现将受限于多种复杂因素的交织作用。首先是AI基础设施带动的先进封装与HBM需求。AI加速器对HBM的需求正处于爆发期，Veeco的湿法处理和光刻工具在HBM的垂直堆叠中具有极高的应用价值。AI相关收入占Veeco总收入的比例预计将从2024年的约10%提升至2026年的20%以上，这种营收结构的改善不仅提升了收入的确定性，也增强了市场对公司长期估值中枢上移的信心。 同时，2纳米制程节点转向下的GAA技术红利也在释放。随着台积电和英特尔等领先代工厂加速向2纳米GAA架构转型，激光退火设备的需求进入了新的上行周期。LSA技术的独特之处在于其极短的脉冲时间和精确的热预算控制，这对于维持2纳米制程中超浅结的稳定性至关重要。这意味着即便在宏观经济波动期间，先进制程的资本支出也表现出更强的防御性。 此外，数据存储业务正处于周期性底部回升阶段。在经历了2025年营收近乎腰斩的低谷后，数据存储业务在2026年显示出明显的复苏迹象。这不仅是营收的补充，更是产能利用率提升的关键。一旦该板块在第一季度确认的订单超出预期，将直接对Non-GAAP每股收益产生显著拉动。而Veeco与Axcelis价值44亿美元的合并案则是目前影响股价的重要变量，虽然短期会有费用体现，但协同效应的预期是市场的核心关注点。 基于对上述因素的分析，Veeco在2026年第一季度实现“双重超预期”（营收与EPS均高于一致预期）的可能性较大。目前市场对Q1的营收预期约为1.6299亿美元，Non-GAAP EPS预期约为0.23美元，毛利率预期在37.5%左右。由于Veeco在2025年底积压了5.55亿美元的高质量订单，且很大一部分属于先进制程设备，只要供应链交付不出现重大中断，营收确认在指引上限附近的可能性较高。 尽管财报超预期概率高，但股价反应取决于更复杂的博弈。看涨逻辑在于指引的上修潜力，目前7.4亿至8亿美元的年度指引被认为过于保守；同时合并进度的正面评论以及HBM与GAA叙事的强化，有望推动估值溢价向行业龙头靠拢。相反，利空风险则来自技术面超买（RSI指标显示超买）、中国市场份额的持续萎缩以及先进封装占比过高可能带来的毛利率压力。 在财报表象之下，必须理解更深层的结构性观察。Veeco与Axcelis的合并本质上是一次“防御性”与“进攻性”并重的战略博弈。 Axcelis在SiC和GaN离子注入领域的统治地位，与Veeco在激光退火和EUV掩模领域的地位结合，将创造出一个能与大市值巨头有效抗衡的实体。 其次，Veeco在EUV掩模空白制造领域的独占性是其估值底座。随着High-NA EUV系统的部署，掩模更换频率提升为Veeco带来了具韧性的“耗材化”设备需求。 最后，第一季度财报中关于“订单转化率”的描述将至关重要，5.55亿美元积压订单的转化速度将是衡量供应链瓶颈或客户需求信号的关键指标。 因此，管理层对交付时间表的评论，其重要性不亚于财务数字本身。 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