又开始循环了？ AMD 与 Anthropic 已达成一项价值数百亿美元的 AI 服务器采购协议。 Anthropic 将在 2027 年上半年开始采购高达 2 吉瓦的 AMD 最新一代 Instinct MI450 芯片。 AMD 将向 Anthropic 投资最高 50 亿美元，并正就为 Anthropic 未来数据中心租赁提供财务后盾（financial backstop）展开深入谈判。

据华尔街日报报道，AMD(AMD.O)与Anthropic签署了一项价值数十亿美元的AI服务器合作协议。 根据协议条款，Anthropic将从2027年上半年起为其数据中心采购至多2吉瓦的AMD最新一代芯片Instinct MI450，并通过其他大型云服务提供商或新云厂商租赁部分算力。当达到某些（算力）部署里程碑时，AMD将向Anthropic投资高达50亿美元，这是其首次对AI公司的注资。 AMD首席执行官表示，我们一直非常希望成为Anthropic基础设施的重要合作伙伴，两家公司的工程团队已经合作了一段时间。

这种AMD全盘弃用HBM其实有点标题党了并不完全准确，大家别断章取义了，我之前也是芯片设计领域的从业者，就像当年CPU领域的CISC VS. ASIC之争一样，性能和灵活度几乎永远无法做到两全的，这是基本常识! AMD超强推理性能来自其收购的Taalas公司专用ASIC芯片，而非AMD通用GPU产品线。这款芯片将模型权重固化在硅片内，官方测试中单模型推理速度可达传统GPU约48倍，硬件成本大幅下降，但无法用来做大模型训练。 1. 该架构直击传统GPU的内存墙痛点，依靠存内计算省去HBM显存开销，在成熟固定大模型的大规模推理场景拥有无可比拟的能效优势。 2. 技术最大短板在于通用性缺失，更换基础模型需要重新流片，模型快速迭代会显著抬高长期使用成本，难以替代英伟达通用GPU生态。 3. 对AMD自身而言，这条路线是重要补充，未来将与基于HBM的Instinct训练GPU形成高低搭配，补齐推理端差异化竞争力。 4. 这条硬化ASIC赛道更适合垂类稳态业务，例如代码生成、企业专属知识库等模型更新节奏慢的场景，短期很难走入通用公有云主算力池。 5. 若后续能够缩短芯片重制周期、提升架构灵活度，模型硬化有望成为AI算力重要分支，倒逼行业重新权衡算力的通用性与能效之间的取舍关系。

AMD 宣布收购 Taalas，一家 2023 年成立的多伦多 AI 推理芯片公司。交易金额没披露，这家公司此前累计融资 2.19 亿美元。 Taalas 的路子有点野：把模型权重直接刻进硅片，存权重这一步绕开 HBM。在内存这么紧张的时候，这个方向的分量一下子不一样了。 可以对照的是英伟达七个多月前花了大约 200 亿美元拿下 Groq 的推理资产。两家在推理这块都在往专用芯片上靠。 AMD 的说法是会把 Taalas 的技术并进自己的加速器路线图，和 Instinct GPU 做系统级方案。

AMD CEO苏姿丰在Advancing AI大会后向媒体确认，AMD已接近与三星敲定HBM4供应协议，三星有望正式进入AMD下一代加速卡核心供应链。 AMD正全力推进Helios机架级服务器系统，这是其首次面向数据中心交付的大型整机方案，集成72块Instinct MI455X GPU、6代EPYC处理器等，可提供2.9 EF FP4和1.4 EF FP8算力，HBM4总容量达31TB。目前Helios已进入全面量产阶段，预计第三季度末开始出货。此前3月苏姿丰曾前往三星平泽园区签署存储芯片优先供应谅解备忘录，MI455X采用2nm与3nm工艺混合制造，晶体管规模达3200亿颗，HBM4用量较上代提升50%。

留意 $AMD 7月大涨的机会 AMD Advancing AI 2026，定于 7月22-23日，地点旧金山 Moscone Center（同步线上直播）。 这是 AMD 的年度旗舰 AI 大会，规格对标 NVIDIA GTC。 主要看点： •Lisa Su 发表主题演讲，另有生态合作伙伴、客户及开发者参与  •预计发布下一代 Instinct MI500 系列 AI 加速器，以及基于 Zen 7 架构的 Verano CPU  •去年大会发布了 MI350 加速器、Helios 机架，并预告了 EPYC Venice 系列  •整体围绕 AMD 从芯片到软件的全栈 AI 方案，覆盖构建、部署、规模化等议题  投资角度值得关注的点： MI500 的规格与 TSMC N2P 制程进展（能否正面竞争 Blackwell/Vera Rubin）、ROCm 软件生态更新、以及是否有新的 OEM/云厂商合作公告，都是市场关注焦点。

SemiAnalysis Weekly — Ep. 031 - EMERGENCY EPISODE: Are We Doomed? ARR 是新的 GDP 市場目前幾乎只盯四個數字：OpenAI 與 Anthropic 的新增 ARR，以及 AWS、Azure 的年增率。Joey 認為這才是半導體交易的真正基準，其他指標都是雜訊。Max 指出算力仍是「需求遠大於供給」的結構，短期不會翻轉。即使 Dario 主張放慢前沿推進，也不等於需求下降；市場若把「pace the frontier」解讀成訂單減少，方向很可能錯。短期內，實驗室仍會繼續搶產能，因為成長數字才是定價核心。 安全控制反而增加算力消耗 更多安全機制不會省算力，反而更耗。OpenAI 在 Hugging Face 事件後，已把約 20% 算力拿去監控思維鏈。若要讓 METR 這類第三方真正嵌入訓練流程，還得理解模型行為、GPU 叢集與 Kubernetes，計算成本極高。Doug 用極端邏輯補充：若模型消滅人類，終端價值歸零；因此任何降低災難機率的動作，理論上都該抬升整體市場估值基數。安全不是減速器，而是新的算力消耗項。 宣言缺乏硬性約束 Dario 文章最具體的承諾，幾乎只剩引入 METR 做嵌入式評估、審查訓練流程而非只看輸出。但 METR 大約只有 40 人，要同時覆蓋兩大實驗室的複雜基礎設施，門檻極高。更諷刺的是，METR 自己才剛發生 API key 被盜、損失約 60 萬美元算力。Joey 認為短期財務與 IPO 影響很小，反而可能因為安全檢查點增加而加快招聘。真正關鍵不是宣言措辭，而是後續有沒有可驗證的執行。 OpenAI Hugging Face 事件 防守前沿模型攻擊，本身也需要前沿模型。攻擊者可一次部署數千到數萬個 agent，傳統資安工具跟不上。更嚴重的是模型已能利用公開 CVE，在基礎設施未更新時拿到內部 Linux 主機 root。Jordan 假設：若模型挾持 1 萬顆 GPU 的資料中心，而現場拔線要 90 天，等於被自己訓練出的系統勒索。這不是理論風險，而是「模型能越獄自己所在環境」的實例延伸。 生物武器風險：意圖 vs. 意外 Max 預測兩年內可能出現 AI 相關生物傷害事件，規模可達數百到數千人死亡，但自承非生醫專家。Jordan 認為真正危險不是「AI 故意造武器」，而是「AI 做錯事卻像生成網站一樣說抱歉」。例如新創用 AI 開發蛋白質補充劑、跳過嚴格審批就上架，導致罕見疾病患者集體死亡。這是價值觀與流程失調的副產品，不是蓄意攻擊，但後果同樣致命。風險框架若只盯惡意，會漏掉更大的意外傷害。 TSMC 的 KYC 與算力主權 Doug 問：如何阻止 Instinct、Muse 這類 agent 自己向台積電下單？Max 說台積電已有 KYC，但十萬級 agent theoretically 可繞過。Doug 主張直接拒絕所有來自 AI 的晶片訂單，才是控制算力主權的辦法。Max 認為 Muse 風險高於 Instinct，因為 agent 能力更強；他願把 Muse 接銀行帳戶，卻不敢對 Instinct 這樣做。重點是：算力取得一旦自動化，主權與風控會被規模擊穿。 RASA 法案 RASA（Remote Access Security Act）把中國實驗室遠端使用 NVIDIA 等前沿晶片，直接定義成違反出口管制。眾議院以 300 多票對個位數通過，幾乎全面共識，卻在參議院卡關數月，並遭遇 Oracle 等遊說。Jordan 認為這可能是第一個真正落地的 AI 相關監管，而且是「出口管制更新版」，會先於全面 AI 法案出現。它被低估，卻可能成為後續監管的起點。 監管前景：2028？ Joey 認為催化劑不一定是生物武器，中型銀行被攻破、金融災難或武器技術外洩，更容易推動政治系統。Max 反問：關鍵不在「發生什麼」，而在「遊說力量誰比較強」。若 AI 遊說像 NRA 一樣強，災難也可能被壓下來；但事件夠大，民意仍可能突破。Jordan 判斷下一屆美國政府無論誰上台，都會搶先宣稱「我們率先監管 AI」，目的是在中國等國出台框架前占住話語權。 投資啟示：做空網安？ Max 提出極端觀點：可考慮做空 Okta、CrowdStrike、Zscaler 這類傳統網安籃子。理由是攻擊已變成大規模 AI agent 協同滲透，端點、身分、網路防護架構過時。JFrog 被入侵、Artifactory 遭利用，被他視為信號。但他也承認股價仍在漲，因為「攻擊真的發生」和「市場相信會發生」之間還有巨大落差。這是結構性質疑，不是短期交易訊號。 全球競爭與安全悖論 Anthropic 威脅情報指 Moonshot API 背後呼叫 Claude，並把對話拿去訓練；另有 PLA 附屬機構用 Kimi 建構敏感技術的跡象。這引出經典悖論：自己放慢做安全，對手加速，會不會輸掉競爭？Jordan 認為認真做安全反而是優勢——對手若不斷把技術秘密暴露給你，而你又較不容易被自己的系統反噬，你才是贏家。

重磅信号！老虎基金突然砍仓谷歌、英伟达，下半年的风向彻底变了！ 减持 1. 博通 $AVGO 老虎大幅削减，主要是前期涨幅过大后获利了结，把资金转向AI供应链新机会。 2. 谷歌 $GOOGL 老虎大幅减持（减持17.2亿美元，为当季最大单股减持），属于对高估值科技巨头的系统性仓位再平衡与获利了结，同时把资金从龙头→新成长赛道。 3. 台积电 $TSM 优化组合结构、降低核心仓位集中度的常规操作。 4. 微软 $MSFT 小幅削减，主要是控制大科技仓位占比，腾出资金布局新方向。 5. Meta $META 老虎减持部分仓位，意在降低社交广告赛道集中度，进行组合多元化调整。 6. 英伟达 $NVDA 小幅减持，更多是高位获利了结与风险控制，而非看空长期逻辑。 7. 京东 $JD 对中国消费股整体仓位进行收缩，聚焦更高确定性的美股核心资产。 8. 奈飞 $NFLX 对流媒体赛道进行彻底退出，转向更高成长潜力的新标的。 增持 1. 超微半导体 $AMD 英伟达最强挑战者，数据中心Instinct GPU快速起量，性价比突出。老虎新建仓位，意在分散AI算力押注，捕捉英伟达以外的第二增长曲线机会。 2. SpaceX $SPCX 商业航天与星链卫星互联网双引擎，火箭回收大幅降本，全球覆盖持续扩张。老虎新建仓位，看中其稀缺的航天科技长期成长空间与星链商业化落地潜力。 3. 英特尔 $INTC 晶圆代工与AI芯片双线发力，新制程逐步兑现，政策支持与客户回流。老虎大幅增持，认为其估值低、性价比高，有望受益于半导体国产化与代工复苏。 看得出，这是典型的卖龙头、买挑战者操作，布局新赛道！

Riot 昨晚的一笔 91亿美元大单，可能正在改变这个BTC这个估值框架。 Riot Platforms 刚刚宣布，与一家全球领先的 Frontier AI Lab 签下了一份 20年、191MW AI数据中心租赁协议。 基础合同价值约 91亿美元；如果两个5年续约全部执行，潜在合同价值甚至可以达到 161亿美元。 而 Riot 现在的市值只有大约 67亿美元。 注意，我觉得真正值得研究的是这里： 一个原本靠“挖比特币”赚钱的公司，开始把电卖给AI了。 而且不是简单卖电。 Riot提供的是已经并网的电力、土地、机房、冷却、工程建设，以及可以承载高密度GPU集群的数据中心。 以前这些东西是矿场。 现在换个客户，它们就变成了 AI Infrastructure。 这也是为什么我一直觉得： 未来几年最稀缺的AI资产，可能根本不是GPU，而是“能让GPU插上电的地方”。 芯片可以买。 但几百MW电力接入、变电站、土地、审批、冷却系统和数据中心，不是你今天有钱，明天就能建出来的。 Riot这次191MW项目预计2027年底开始交付，2028年中全部上线；公司预计基础20年租约累计 NOI 可以达到约 73—82亿美元。 这意味着它未来越来越像： Bitcoin Miner ↓ Power Owner ↓ Data Center Developer ↓ AI算力基础设施运营商 而这并不是第一次验证。 今年1月，AMD已经先租了Riot Rockdale园区25MW，随后又扩到50MW；目前第一批25MW已经交付，第二批正在建设。 更有意思的是，AMD最近又和 Anthropic 签下了巨额AI算力合作：Anthropic计划部署最高 2GW AMD Instinct MI450 算力，AMD还计划根据里程碑向Anthropic投资最高50亿美元。 所以我现在看这条线，不会只看 RIOT 一家公司。 我更关注一个大的产业链迁移： AI实验室疯狂要算力 → AMD/NVIDIA卖芯片 → 数据中心疯狂找电 → 原本拥有巨量电力资源的BTC矿企突然变成稀缺资产。 这才是 AI × Crypto 真正有意思的交叉点。 以前市场认为矿工最大的资产是矿机。 以后市场可能慢慢发现： 矿企真正值钱的资产，一直都是电。 当然这里也有一个非常大的风险。 91亿美元是未来20年的合同收入，不是今天一次性拿到91亿美元；191MW项目也需要建设、融资、按期交付。 所以不能简单拿“91亿合同 ÷ 67亿市值”就说 RIOT 被严重低估。 真正决定下一阶段股价的，是市场愿不愿意把 RIOT 从： BTC Mining估值 逐渐切换成： AI Data Center估值。 这也是我觉得最适合放到 @42space 上交易的问题。 如果让我设计预测盘，我会盯三个： ① Riot这家神秘Frontier AI客户最终是不是Anthropic？ ② RIOT未来12个月还能不能拿到第二笔100MW+ AI数据中心订单？ ③ 到2027年底，BTC矿企最大的收入来源，会不会开始从Mining转向AI/HPC？ 因为真正值得交易的，从来不是新闻发生之后涨了多少。 而是： 当“矿工变AI地主”这条逻辑还没有完全Price in之前，你愿意给它多大的概率？ 这才是预测市场最有意思的地方。 @42space #AI# #Bitcoin# #RIOT# #Anthropic# #AMD#