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木头姐：抛售你的存储股，无HBM时代要来了！ 1. 存储本质是大宗商品，周期性极强别看现在的存储芯片被炒成香饽饽，它依然是周期波动最大的环节。风光时赚翻，低谷时5年你也回不了本。 2. 价格暴涨十倍不是利好在科技行业，某种零部件价格翻倍甚至暴涨 10 倍，绝对不是啥值得庆祝的利好，反而是一个巨大的利空！因为昂贵的成本会倒逼整个行业去寻找或者研发替代方案。现在 $NVDA $INTC 都在寻找替代办法了！ 3. 新一代 AI 芯片正在彻底抛弃 HBM 看看 Cerebras 和 Groq 这类新型 AI 芯片，它们在设计架构时就已经做到了完全不需要高带宽内存。事实证明，没有 HBM，AI 算力依然可以跑得飞快。 4. $TSLA 去钴化2.0 这幕戏之前在特斯拉身上就演过：当年“钴”元素供应链受限且价格暴涨，马斯克硬生生通过技术升级把电池里的钴给剔除掉了。现在 AI 工程师们也在对 HBM 做一模一样的事。那些靠 HBM 暴赚的存储芯片厂，现在的现金流再好看，也只是短暂的泡沫！

Annie 所长

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Wissenschaft & Technologie Finanzen

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27 Kommentare

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TIGER❤️🅰️ST SP🅰️CEvor 1 Monat

木头姐现在确实脑子里全是木头已经无法容纳新知识了。cbrs目前唯一客户是OPEN AI 强项仅仅在做小模型推理有优势

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yi Leevor 1 Monat

看看她的基金亏成什么样了

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Rayvor 1 Monat

这就纯扯淡了。cerebras一块大晶圆里面刻进去了44GB的SRAM，即使将来存算一体出来了，存也不可或缺。

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美股麻袋裝錢王vor 1 Monat

她不是反向指标王😂

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第欧根尼vor 1 Monat

她难道不知道Cerebras的片上内存方案比DRAM更贵吗？这些人都是先有结论然后再堆砌证据的，一个算卦的而已

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KSvor 1 Monat

但是她說的這個邏輯也同樣適用於英偉達不是嗎？gpu的毛利是75%……

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hanqingvor 1 Monat

去钴是因为替代品更便宜。SRAM比HBM贵一个量级，木头姐这是去钴还是镀金？

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Rabbit Colorvor 1 Monat

简单说说第二点：高毛利不只是吸引实验室投入，它实际上在做两件事 1. 下游客户（英伟达、云厂商）在财报压力下必须向股东解释为什么要接受这个价格，这个解释是有期限的，股东耐心不是无限的。 2. 高毛利水平让替代方案的商业模式在纸面上就已经成立了，哪怕技术成熟度只有60%，融资就来了。所以高毛利维持的时间越长，它消灭自己的速度就越快，这是一个内置的自我终结机制。历史上几乎没有哪个高毛利的硬件产品能维持超过一个完整的技术代际。而所谓的替代方案，因为我不是这方面的，只能有个浅浅的表述，目前英伟达同时押注光子互联，当内存增速放缓，光子的延迟从不可容忍到够用，放缓训练，原本一个GPU一块HBM，现在靠CXL来减少HBM的消耗，那么议价权就会开始转移。或许还有别的技术方案...

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ふーんvor 1 Monat

木头姐在这个问题上缺乏较深的理解

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小肥圆vor 1 Monat

上下文存储在新一代芯片里？

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yyvor 1 Monat

沒賺到就沒賺到講這麼多

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winp6666vor 1 Monat

现在还有人追木头老太太？醒醒

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PhysicsTvor 1 Monat

她毛都不懂

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ReqMiemvor 1 Monat

笑了，加仓！

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Joseph, Jensen Huang Snobvor 1 Monat

she is a loser

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疯狂华南虎vor 1 Monat

这个思维我很佩服偶像

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jason leevor 1 Monat

这大姐自己亏的不要不要的…。zz

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超级有料案外所vor 1 Monat

sram的价格是ddr的10倍，这是学cs本科就该懂的基本计算机组成原理

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FeiXiaoHao(非小号)vor 1 Monat

Cerebras和Groq用片上SRAM确实能大幅降低推理对HBM的依赖，这个方向是对的。但目前训练端和大模型规模还是HBM硬需求，SK海力士、美光订单基本锁到2027，短期供需缺口很难立刻消失，全面替代还需要时间。存储股现在的暴利确实有泡沫成分，但“无HBM时代已经来了”可能还早一点。 @grok

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Claemvor 1 Monat

@grok 锐评木头姐的观点

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Arcvor 1 Monat

智障一個

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孙笑川vor 1 Monat

问她要不要买个大几把

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memervor 1 Monat

好的抛弃hbm

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超级有料案外所vor 1 Monat

木头姐反着买，住别墅面朝大海

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黑月vor 1 Monat

木头姐最近几年买了什么收益高的标的？别说还是只有一个特斯拉战绩能看

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JLmmvor 1 Monat

不同意

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0vor 1 Monat

儘管科技巨頭無時無刻不在尋找降低成本的方案，但從現實的產品路線圖來看，NVDA 的 Blackwell 架構以及未來的 Rubin 架構，依然搭載了更大容量、更高速的 HBM3e 甚至 HBM4。INTC 的 Gaudi 加速器同樣高度依賴 HBM。在尋找替代方案的同時，巨頭們當前的旗艦產品反而正在加碼消耗 HBM 的產能。

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存储芯片，这次真的不是周周期股了？都在聊GPU，但AI产业链里有个环节越来越关键：存储。 Al服务器不只要算力，还要大量高带宽存储配合。算力决定算得快，存储决定数据跟得上。它以前是典型周期品—大起大落、很难估值。但AI正在改写它的需求结构：从消费电子，转向数据中心和AI基建。高端存储甚至出现供不应求的情况，国产产业链也跟着被关注。不过提醒一句：周期还在，只是成长逻辑更强了，波动依然会很大。看趋势可以，别只看故事。

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Crypto加密小希

36,144 Aufrufe • vor 4 Monaten

HBM 最危险的地方，可能恰恰是它现在太贵了😲 木头姐最：为什么 ARK 宁愿买 Cerebras，也基本不碰 Micron、SK 海力士这类内存股。她担心的并不是 AI 需求不够强。恰恰相反，HBM 现在太缺、太贵、现金流太好了。但在科技行业里，一个关键零部件价格如果涨到原来的 3 倍、4 倍，工程师看到的往往不是超级周期，而是一个必须被干掉的成本瓶颈。这件事其实已经发生了。 Cerebras 直接把 SRAM 做到晶圆级芯片上，让推理绕开传统 GPU 对外部 HBM 的依赖。更有意思的是 NVIDIA，拿到 Groq 技术之后推出 Groq 3 LPX，用 SRAM 跑低延迟推理。把最吃内存带宽的部分重新设计，让每个 Token 消耗的 HBM 越来越少。所以 HBM 真正的风险是： AI 需求继续爆炸，Micron、SK 海力士、三星疯狂扩产，但与此同时 Cerebras、Groq、NVIDIA 以及各种模型压缩、推测解码和新架构不断降低单位推理对 HBM 的需求。木头姐举了特斯拉当年的例子：一个东西贵到开始卡供应链，最优秀的工程师不会永远接受这个价格，而是想办法把它从系统里工程优化掉。

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比特币橙子Trader

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这段分享里，有些判断值得重视，有些则明显带有情绪化表达。我承认我之前过早看空存储看错了，也踏空了，所以最近一直在反思。看了吕总的分享，站在现在的位置重新思考。我发现真正需要思考的，不是“HBM有没有技术含量”，而是AI时代，存储第一次成为了地缘政治资产。过去二十年，存储行业一直遵循经典周期：需求增长 → 涨价 → 扩产 → 供给过剩 → 跌价 → 减产。但AI改变了一件事——需求曲线。大模型训练、推理、Agent、机器人、自动驾驶，本质都在消耗大量DRAM和HBM。过去存储主要服务消费电子，如今最大的客户变成了AI算力。于是三星、SK海力士、美光把最先进产能优先给HBM，消费级DRAM、NAND反而供给趋紧，这也是近两年存储涨价的重要原因。但这并不意味着存储会永远上涨。历史上，没有任何一个高利润制造业能够长期维持超额利润。利润越高，就越会吸引新的资本、新的国家、新的产业政策进入。而最大的变量，就是中国。很多人认为，HBM只是把DRAM堆叠起来，因此没有什么技术门槛。事实上，这是一个误区。 HBM真正难的不是”堆”，而是”良率”。它涉及先进DRAM制程、TSV（硅通孔）、超薄晶圆加工、晶圆键合、封装测试，以及与GPU协同验证。任何一个环节良率下降，都可能导致整颗HBM报废。所以目前全球真正能够稳定、大规模供应高端HBM的厂商，依然只有少数几家。真正困难的是把良率做到90%以上，并持续稳定量产，而不是实验室里做出样品。但另一个趋势同样不能忽视。未来，中美科技体系正在逐渐形成两套供应链。最近苹果申请在部分中国市场产品中采用国产存储，就是一个值得关注的信号。未来不仅存储，甚至AI芯片本身，也可能逐渐形成双版本体系：中国版：国产GPU + 国产HBM + 国产供应链。国际版：高算力GPU + 最新HBM + 全球供应链。这种模式其实已经发生在GPU身上。未来也完全可能复制到整个AI硬件生态。届时，市场竞争的不再只是技术，而是两条产业链的效率。美国追求的是性能领先。中国追求的是供应链自主。最终，比拼的不只是芯片速度，更是谁能够更快、更低成本、更稳定地完成整个产业闭环。所以真正值得关注的，并不是这一轮存储还能涨多久。而是下一轮周期什么时候开始。因为一旦中国大规模扩产完成，AI需求增速开始放缓，存储行业依旧可能重新回到那个熟悉的规律：暴利，终将吸引竞争；竞争，最终消灭暴利。 AI改变了需求，却未必能够改变制造业的周期。真正改变行业格局的，也许不是HBM本身，而是地缘政治正在重塑整个半导体产业链。

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100,745 Aufrufe • vor 3 Monaten

你以为AI离你很远？它已经打碎了你拥有的一切科技产品的全球供应链。索尼推迟下一代PlayStation到2028年。任天堂计划给Switch 2中途涨价。苹果公司已经向投资者发出了警告。为什么？最新的AI芯片，对内存的消耗量是上一代H100的6到10倍。需求瞬间爆炸。但建一座新的内存芯片工厂需要3到5年。瓶颈已经形成，而且只会越来越糟。更有意思的是，全球最大的内存芯片制造商三星，一边因为AI芯片大赚特赚，一边又因为自己旗下的手机、电脑、电视业务拿不到芯片而叫苦不迭。另一家大厂海力士也，情况在好转之前，只会更坏。华尔街现在最怕听到“AI颠覆”这个词。商业地产巨头世邦魏理仕（CBRE）说要用AI降低25%的成本。结果呢？股价暴跌。投资者的逻辑很简单：你能用AI降成本，外面的大模型只会用更低的成本，把你整个公司都颠覆掉。这就是AI带来的未知与恐惧。技术变革的速度，快到所有人都跟不上。这也暴露了过去几十年，在“全球化”大旗下构建的供应链是多么脆弱。当少数科技巨头为了军备竞赛，可以扰乱全球市场，影响到每个人的生活成本和娱乐设备时，这值得我们深思。

你以为AI离你很远？它已经打碎了你拥有的一切科技产品的全球供应链。索尼推迟下一代PlayStation到2028年。任天堂计划给Switch 2中途涨价。苹果公司已经向投资者发出了警告。为什么？最新的AI芯片，对内存的消耗量是上一代H100的6到10倍。需求瞬间爆炸。但建一座新的内存芯片工厂需要3到5年。瓶颈已经形成，而且只会越来越糟。更有意思的是，全球最大的内存芯片制造商三星，一边因为AI芯片大赚特赚，一边又因为自己旗下的手机、电脑、电视业务拿不到芯片而叫苦不迭。另一家大厂海力士也，情况在好转之前，只会更坏。华尔街现在最怕听到“AI颠覆”这个词。商业地产巨头世邦魏理仕（CBRE）说要用AI降低25%的成本。结果呢？股价暴跌。投资者的逻辑很简单：你能用AI降成本，外面的大模型只会用更低的成本，把你整个公司都颠覆掉。这就是AI带来的未知与恐惧。技术变革的速度，快到所有人都跟不上。这也暴露了过去几十年，在“全球化”大旗下构建的供应链是多么脆弱。当少数科技巨头为了军备竞赛，可以扰乱全球市场，影响到每个人的生活成本和娱乐设备时，这值得我们深思。

墓碑科技

17,828 Aufrufe • vor 7 Monaten

内存涨价 50%，苹果都被迫给 iPhone 提价。全球最大存储芯片厂 SK 海力士的老板崔泰源在 CNBC 上说了句实话：明年会更糟。他刚宣布砸 7200 亿美元扩产，2034 年前产能翻三倍。一家过去 40 年每轮疯狂扩产都以崩盘收场的公司，这次凭什么敢赌？几个关键信息： 1️⃣ AI 是“四岁小孩” 崔泰源把 AI 比作四岁的小孩：小孩的大脑装不下多少记忆，人成年之后才有了记忆和智慧。AI 每长大一点，需要的存储芯片就多一层。这是他解释“内存需求为什么是结构性的”最朴素的一段话。 2️⃣ 需求今年已经翻倍他说所有客户要求的芯片量几乎都是去年的两倍，但扩产周期至少 4 到 5 年。现在砸下去的钱，最快明年才变成产能。 3️⃣ “芯片通胀”短期无解内存涨价 40-50%，连苹果都被迫给旗舰提价，再传导到全社会物价。他承认这不是好事，但“短期我没有解决方案”。 4️⃣ 明年是短缺最严重的一年 “所有人都想要芯片，我真的很抱歉，但我没法自动满足所有人。”科技巨头们甚至涌到韩国，排队抢长约。 5️⃣ 为什么这次周期不一样过去内存需求被“一人一台手机”卡住上限，AI 时代一个人会有十个代理，每个代理都在吃内存。周期不会消失，但会变长。 6️⃣ 美国建厂的最大障碍不是钱一座存储厂背后有 600-700 家供应商，缺一家工厂都跑不起来。美国客户想要本土工厂，“但我得先找到对的地方”。最戳的一句话：“过去我们生产的是产品，现在 AI 创造的是智能。智能，是不一样的。”

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卧槽！人类又有新突破了！存储已经不够看了，现在已经发展到DNA存储了，有多夸张？一个DNA理论存储上限能达到2.15亿GB，在合适的环境下可以保存数千年。如果说把整个人类文明至今产生的所有的文字、电影、照片，甚至是每一行代码全都打包存起来，一辆面包车大小的空间就差不多了。这听起来很科幻，但理论上是可以的。 DNA是这个星球上最普遍、最古老也是效率最高的存储系统，生命就用它来存储和传递信息的那既然大自然在41年前就已经给出了答案，可这又是如何实现的呢？

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0x鸣人

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同一周两家巨头同时翻脸。一个杀进电脑芯片市场，一个当场放话：“你的芯片白送我都不要。” 听清楚了，白送都不要。这不是发布会，这是宣战。更狠的是，特斯拉AI 5性能直接暴涨40倍，功耗还更低。那问题来了，到底是谁在颠覆谁？但真正的问题，其实在这里。一家已经站在全球AI芯片顶峰的公司，为什么突然要去抢一个十几年没碰过的市场？而另一家公司，明明是造车的，凭什么敢说自己的芯片可以替代英伟达？这不是科幻，这是刚刚发生的现实。继续看完整视频👉

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另一面

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美光1.2倍是半导体涨幅最大的今年超过英伟达，凭什么一个内存典型周期行业咸鱼翻身？ AI 时代最火的故事是算力，大家都盯着 GPU，看谁的芯片更快、更强，谁能抢到英伟达份额。但真正懂技术的人都知道GPU 只是发动机，内存才是油箱。内存还能继续吗？会不会24-27将进入一个超级周期… AI 的瓶颈不在算力，而在记忆力。没有足够快、足够大的内存，AI 就像一个健忘的天才，算得快但记不住。所以接下来的主角，不再是 GPU，而是内存。全世界的内存产业正进入一个罕见的“超级周期”。核心产品叫 HBM（高带宽内存）。它的本质，就是把DRAM内存一层一层叠起来。AI 模型越大、推理越复杂，就越离不开它。但能做 HBM 的，全世界只有三家公司：三星、SK 海力士、美光。不是因为别人不想做，而是因为这东西太难了。这是一层层堆叠要精密级，良率要高，散热要稳，功耗还要低。谁能把这几个平衡点同时拿下，谁就能成为 AI 世界的“记忆中心”。现在这个超级周期已经走到一半，需求没问题，供给也没问题，技术更是大突破。唯一的风险是价格。当三家都量产、都认证通过，2026 年开始价格下滑几乎是必然。这就是资本主义永远有竞争谁也不会一家独大，这是良性的，每次被新闻头条什么降价之类的杀情绪的时候、要记住：这是一个被 AI 锁定的四年超级周期，HBM 是绝对的核心战场。拿住 ALL IN。关注我，有逻辑变化，我会及时发布展望。

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韩国那几千亿的半导体投资是奔着十年后去的，远水解不了近渴，反倒是他们现在死磕高利润的HBM，把普通存储的产能挤得更紧了，下半年缺货是板上钉钉。至于Meta出租算力，根本不是AI凉了，而是学AWS搞成熟商业模式，成本一降反而会刺激更多需求，对存储反而是大利好。现在市场纯属自己吓自己，全球存储的核心矛盾还是缺货，这波下跌多半是机构在借消息洗盘。

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墓碑科技

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AI大潮，撞上了一堵没人看见的墙。不是软件。不是监管。甚至不是能源。是内存芯片。戴尔电脑价格正在飙升30%。英特尔的芯片运不出去。英伟达GPU产量削减40%。但几乎没人知道为什么。 AI行业试图隐藏一个危机。 AI数据中心正在疯狂囤积内存。不是GPU，也不是处理器，是内存。每个AI服务器都需要巨量的高带宽内存HBM。问题来了。全世界只有三家公司能造HBM。三星。 SK海力士。美光。没了。这三家，已经把所有产能都从普通内存转向了AI数据中心。一个简单的算术题，就能摧毁一切。 1GB的HBM，会吃掉4倍于普通DRAM的制造产能。到2026年，AI将吞噬全球20%的DRAM产量。但是，普通消费者对内存的需求并没有消失。 PC需要内存。手机需要内存。汽车也需要内存。可现在，已经没有产能来生产它们了。价格爆炸开始了。过去六个月，内存价格上涨了246%。戴尔的CFO说，他从未见过成本以这种速度飙升。 SK海力士和美光的订单已经排满到2026年底。美光更是直接退出了消费级内存市场，只为AI客户服务。如果你不是在建AI数据中心，你就拿不到内存芯片。 AI数据中心能提供3到5倍于消费产品的利润。制造商的选择很简单。是服务微软和谷歌的AI帝国，还是服务戴尔的笔记本业务？这道题不难选。每一片用于英伟达H100的晶圆，都是从你下一台笔记本上抢走的。这是一个零和游戏。而消费者正在输掉这场游戏。危险的连锁反应正在发生。英伟达正在削减RTX 50系列GPU产量，因为拿不到GDDR7显存。戴尔、联想、惠普将在2026年初将电脑价格提高15-30%。小米和其他手机制造商正在下调出货目标。几十年来，驱动内存生产的一直是消费电子。手机，PC，笔记本。现在变了。 AI数据中心成了第一优先级客户。这种优先级的转变，正在重塑整个科技经济的版图。分析师预测，短缺将持续到2027年，甚至2028年。为什么？因为建造一个新的内存工厂需要3到5年。美光在爱达荷州的新工厂，要到2028年才能真正影响供应。三星和SK海力士正忙着为HBM4扩产，没空管消费级DRAM。我们被困住了。 AI公司需要内存来扩张。但生产这些内存，却摧毁了其他所有东西的供应链。一个值得思考的问题。所有人都赌AI能无限扩张。但如果因为没有足够的内存来支持，AI的繁荣停滞了呢？也许我们不在一个“AI超级周期”里。而是在一个“内存短缺扼杀AI”的周期里。 AI行业向你描绘了无限扩展的蓝图。但他们忘了告诉你。为这一切提供动力的内存芯片，只有三家公司在生产。而这三家公司，刚刚选择了AI数据中心，放弃了你。

AI大潮，撞上了一堵没人看见的墙。不是软件。不是监管。甚至不是能源。是内存芯片。戴尔电脑价格正在飙升30%。英特尔的芯片运不出去。英伟达GPU产量削减40%。但几乎没人知道为什么。 AI行业试图隐藏一个危机。 AI数据中心正在疯狂囤积内存。不是GPU，也不是处理器，是内存。每个AI服务器都需要巨量的高带宽内存HBM。问题来了。全世界只有三家公司能造HBM。三星。 SK海力士。美光。没了。这三家，已经把所有产能都从普通内存转向了AI数据中心。一个简单的算术题，就能摧毁一切。 1GB的HBM，会吃掉4倍于普通DRAM的制造产能。到2026年，AI将吞噬全球20%的DRAM产量。但是，普通消费者对内存的需求并没有消失。 PC需要内存。手机需要内存。汽车也需要内存。可现在，已经没有产能来生产它们了。价格爆炸开始了。过去六个月，内存价格上涨了246%。戴尔的CFO说，他从未见过成本以这种速度飙升。 SK海力士和美光的订单已经排满到2026年底。美光更是直接退出了消费级内存市场，只为AI客户服务。如果你不是在建AI数据中心，你就拿不到内存芯片。 AI数据中心能提供3到5倍于消费产品的利润。制造商的选择很简单。是服务微软和谷歌的AI帝国，还是服务戴尔的笔记本业务？这道题不难选。每一片用于英伟达H100的晶圆，都是从你下一台笔记本上抢走的。这是一个零和游戏。而消费者正在输掉这场游戏。危险的连锁反应正在发生。英伟达正在削减RTX 50系列GPU产量，因为拿不到GDDR7显存。戴尔、联想、惠普将在2026年初将电脑价格提高15-30%。小米和其他手机制造商正在下调出货目标。几十年来，驱动内存生产的一直是消费电子。手机，PC，笔记本。现在变了。 AI数据中心成了第一优先级客户。这种优先级的转变，正在重塑整个科技经济的版图。分析师预测，短缺将持续到2027年，甚至2028年。为什么？因为建造一个新的内存工厂需要3到5年。美光在爱达荷州的新工厂，要到2028年才能真正影响供应。三星和SK海力士正忙着为HBM4扩产，没空管消费级DRAM。我们被困住了。 AI公司需要内存来扩张。但生产这些内存，却摧毁了其他所有东西的供应链。一个值得思考的问题。所有人都赌AI能无限扩张。但如果因为没有足够的内存来支持，AI的繁荣停滞了呢？也许我们不在一个“AI超级周期”里。而是在一个“内存短缺扼杀AI”的周期里。 AI行业向你描绘了无限扩展的蓝图。但他们忘了告诉你。为这一切提供动力的内存芯片，只有三家公司在生产。而这三家公司，刚刚选择了AI数据中心，放弃了你。

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黄仁勋摊牌了。他说，没有AI，英伟达已经造不出新芯片。为什么？因为芯片设计的可能性太多，像个无穷的迷宫。让人去探索，成本高得吓人，根本不现实。现在他们怎么做？晚上工程师下班，AI大军开始上班。在虚拟世界里，AI不眠不休地测试海量的设计方案。找出最优解。结果就是，芯片性能更高，能耗更低。这套玩法还用在软件上。写代码，优化，甚至抓Bug，现在都交给AI。 AI不仅能发现代码里的问题。还能直接找到最该为这个Bug负责的工程师，然后派单给他。黄仁勋的目标是把英伟达变成一个巨型AI。技术上这确实是巨大飞跃。但一个问题浮现了。当设计、优化、甚至纠错都由AI主导时，人类工程师的角色是什么？他们是在指挥AI，还是在给AI的决策打补丁？如果一家公司的核心竞争力，变成了训练和使用AI的能力，那么人的创造力、直觉和经验，在价值排序里还剩多少？长期看，这会不会掏空一个国家最宝贵的智力资产，也就是顶尖工程师的实战能力。依赖AI的捷径，会不会最终通向另一条被技术锁死的窄路？

黄仁勋摊牌了。他说，没有AI，英伟达已经造不出新芯片。为什么？因为芯片设计的可能性太多，像个无穷的迷宫。让人去探索，成本高得吓人，根本不现实。现在他们怎么做？晚上工程师下班，AI大军开始上班。在虚拟世界里，AI不眠不休地测试海量的设计方案。找出最优解。结果就是，芯片性能更高，能耗更低。这套玩法还用在软件上。写代码，优化，甚至抓Bug，现在都交给AI。 AI不仅能发现代码里的问题。还能直接找到最该为这个Bug负责的工程师，然后派单给他。黄仁勋的目标是把英伟达变成一个巨型AI。技术上这确实是巨大飞跃。但一个问题浮现了。当设计、优化、甚至纠错都由AI主导时，人类工程师的角色是什么？他们是在指挥AI，还是在给AI的决策打补丁？如果一家公司的核心竞争力，变成了训练和使用AI的能力，那么人的创造力、直觉和经验，在价值排序里还剩多少？长期看，这会不会掏空一个国家最宝贵的智力资产，也就是顶尖工程师的实战能力。依赖AI的捷径，会不会最终通向另一条被技术锁死的窄路？

墓碑科技

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黄仁勋跟红杉聊了一场很深的对话，把AI产业的底层逻辑讲得特别清楚他提了一个概念：过去60年的计算机行业本质上就干了一件事——检索。写代码、拍照片、录音乐，存成文件，用的时候再调出来。数据中心说到底就是一个大硬盘现在不一样了。AI不是从硬盘里找旧数据，是实时生成新内容。这是完全不同的计算范式，他管这叫"AI工厂" 然后他画了一个"五层蛋糕"来解释AI产业的结构：最底层：能源。AI工厂需要巨量电力第二层：芯片和计算。英伟达在这里第三层：基础设施。土地、电力接入、建筑、融资第四层：模型。OpenAI、Anthropic 在这里最顶层：应用。创业公司和终端用户在这里每一层都是万亿级别的市场关于AI取代工作，他反驳得很干脆：AI消灭的是任务，不是职业。放射科医生没有因为AI看片子更准就失业，反而需求增长了。软件工程师也是，代码越容易写，能解决的问题越多，需要的工程师反而更多你们觉得这个"五层蛋糕"的框架，哪一层机会最大？

黄仁勋跟红杉聊了一场很深的对话，把AI产业的底层逻辑讲得特别清楚他提了一个概念：过去60年的计算机行业本质上就干了一件事——检索。写代码、拍照片、录音乐，存成文件，用的时候再调出来。数据中心说到底就是一个大硬盘现在不一样了。AI不是从硬盘里找旧数据，是实时生成新内容。这是完全不同的计算范式，他管这叫"AI工厂" 然后他画了一个"五层蛋糕"来解释AI产业的结构：最底层：能源。AI工厂需要巨量电力第二层：芯片和计算。英伟达在这里第三层：基础设施。土地、电力接入、建筑、融资第四层：模型。OpenAI、Anthropic 在这里最顶层：应用。创业公司和终端用户在这里每一层都是万亿级别的市场关于AI取代工作，他反驳得很干脆：AI消灭的是任务，不是职业。放射科医生没有因为AI看片子更准就失业，反而需求增长了。软件工程师也是，代码越容易写，能解决的问题越多，需要的工程师反而更多你们觉得这个"五层蛋糕"的框架，哪一层机会最大？

Vincent

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孙哥今天这条帖，才是真正的顶级情绪管理大师。半年前他喊，短期缺芯片，长期缺能源，永远缺存储，现在闪迪涨了35倍， HBM订单排到了2028年，就在所有人都在拍大腿喊踏空的时候，他说，别担心，AI时代才刚刚开始，永远都有机会， damn，这哪里是安慰啊，简直就是把所有人的短期焦虑，直接升级成了对十年超级周期的信仰，孙哥说的我完全认同，我们现在才刚刚站在AI时代的iPhone 4时刻，想想当年iPhone 4发布的时候，所有人都觉得移动互联网到头了，结果后面才是微信、短视频、直播、电商的十年大爆发，今天的大模型也一样，只是AI时代的开胃菜而已，真正的多模态、AI Agent、具身智能、机器人时代，对存储、算力、能源的需求，会是今天的几百上千倍，我觉得未来市场最残酷的地方在于，它会先把未来十年的想象力，打包卖给今天最焦虑的人，第一波冲进去追高的，往往都是给别人提前结账的人，因为市场的机会从来都不是先到先得的，往往都是持续参与者得，错过一波不是惩罚，而是一种筛选，真正能吃到红利的人，也从来都不是今天最急着追高的人，是那些把AI当成新操作系统，每天用它提升自己十倍效率的人，所以兄弟们，别再为错过存储这波捶胸顿足了，存储只是燃料， Agent才是真正的引擎， AI的大幕也才刚刚拉开，机会从来不等人，但它永远给持续动手的人留着位置～ #AI #投资 #孙宇晨

孙哥今天这条帖，才是真正的顶级情绪管理大师。半年前他喊，短期缺芯片，长期缺能源，永远缺存储，现在闪迪涨了35倍， HBM订单排到了2028年，就在所有人都在拍大腿喊踏空的时候，他说，别担心，AI时代才刚刚开始，永远都有机会， damn，这哪里是安慰啊，简直就是把所有人的短期焦虑，直接升级成了对十年超级周期的信仰，孙哥说的我完全认同，我们现在才刚刚站在AI时代的iPhone 4时刻，想想当年iPhone 4发布的时候，所有人都觉得移动互联网到头了，结果后面才是微信、短视频、直播、电商的十年大爆发，今天的大模型也一样，只是AI时代的开胃菜而已，真正的多模态、AI Agent、具身智能、机器人时代，对存储、算力、能源的需求，会是今天的几百上千倍，我觉得未来市场最残酷的地方在于，它会先把未来十年的想象力，打包卖给今天最焦虑的人，第一波冲进去追高的，往往都是给别人提前结账的人，因为市场的机会从来都不是先到先得的，往往都是持续参与者得，错过一波不是惩罚，而是一种筛选，真正能吃到红利的人，也从来都不是今天最急着追高的人，是那些把AI当成新操作系统，每天用它提升自己十倍效率的人，所以兄弟们，别再为错过存储这波捶胸顿足了，存储只是燃料， Agent才是真正的引擎， AI的大幕也才刚刚拉开，机会从来不等人，但它永远给持续动手的人留着位置～ #AI #投资 #孙宇晨

AYi

214,363 Aufrufe • vor 5 Monaten

黄仁勋带了一台GPU去白宫跟川普一起开发布会 60年前，IBM的System 360定义了现代计算机 CPU、操作系统、I/O系统、多任务处理——这些词，1964年就有了从那之后，计算机结构基本没变而现在，黄仁勋说，他们又重新发明了计算机这不是传统意义上的“芯片” 你眼前的，是一块70斤的GPU 6万个零件，1万瓦功耗要造它，几百家供应商同时开工要搬它，得靠机器人要测它，得用一台超算来测而它的使命，是驱动一个全新的行业：人工智能它不是工具，是“制造者” 以前是水进电出，现在是电进“智能”出它是AI时代的“发电机” 但这不只是芯片的故事这背后，是美国本土制造业的全面升级人工成本早已不是核心拼的是技术，是自动化，是数字孪生，是AI工厂本身黄仁勋说，没有总统的推动，这一切不会这么快制造业的核心早已不是“便宜”，而是“智能” 他们要在美国本土建起未来的“超级工厂” 靠的不是廉价劳动力，而是AI和机器人更重要的是，这条AI基建链，将革新所有行业医疗、制药、金融、教育、生命科学…… 所有行业都在接入AI，而这个“引擎”就是起点这不是一个行业的升级，这是所有行业的重构黄仁勋最后说：制造未来的工厂，本身就是未来的工厂而他们，正在把它造出来

黄仁勋带了一台GPU去白宫跟川普一起开发布会 60年前，IBM的System 360定义了现代计算机 CPU、操作系统、I/O系统、多任务处理——这些词，1964年就有了从那之后，计算机结构基本没变而现在，黄仁勋说，他们又重新发明了计算机这不是传统意义上的“芯片” 你眼前的，是一块70斤的GPU 6万个零件，1万瓦功耗要造它，几百家供应商同时开工要搬它，得靠机器人要测它，得用一台超算来测而它的使命，是驱动一个全新的行业：人工智能它不是工具，是“制造者” 以前是水进电出，现在是电进“智能”出它是AI时代的“发电机” 但这不只是芯片的故事这背后，是美国本土制造业的全面升级人工成本早已不是核心拼的是技术，是自动化，是数字孪生，是AI工厂本身黄仁勋说，没有总统的推动，这一切不会这么快制造业的核心早已不是“便宜”，而是“智能” 他们要在美国本土建起未来的“超级工厂” 靠的不是廉价劳动力，而是AI和机器人更重要的是，这条AI基建链，将革新所有行业医疗、制药、金融、教育、生命科学…… 所有行业都在接入AI，而这个“引擎”就是起点这不是一个行业的升级，这是所有行业的重构黄仁勋最后说：制造未来的工厂，本身就是未来的工厂而他们，正在把它造出来

墓碑科技

324,385 Aufrufe • vor 1 Jahr

马斯克个人大概两周前偷偷花了10亿美元收购了APR Energy。本来想低调，结果还是被人从监管文件里扒出来了。马斯克说，现在美国新芯片上线的速度已经超过了新增电力的速度。APR Energy 拥有超过1GW的移动式天然气和柴油发电机组，说白了就是可以随时拉到现场发电的移动电厂。他大概率就是准备拿来给SpaceX的AI数据中心供电。我觉得AI的瓶颈已经从GPU变成内存，现在又变成了电力。这波内存涨完以后，下一波很可能就是能源。没有电，再多的GPU和HBM也就是一堆废铁。

马斯克个人大概两周前偷偷花了10亿美元收购了APR Energy。本来想低调，结果还是被人从监管文件里扒出来了。马斯克说，现在美国新芯片上线的速度已经超过了新增电力的速度。APR Energy 拥有超过1GW的移动式天然气和柴油发电机组，说白了就是可以随时拉到现场发电的移动电厂。他大概率就是准备拿来给SpaceX的AI数据中心供电。我觉得AI的瓶颈已经从GPU变成内存，现在又变成了电力。这波内存涨完以后，下一波很可能就是能源。没有电，再多的GPU和HBM也就是一堆废铁。

GeLun Ding

134,090 Aufrufe • vor 2 Monaten

白宫加密政策主管David Sacks：四年内AI 大模型能力将增长一百万倍！ “我认为目前至少在三个关键维度上，进步的速度都是指数级的。” “首先是算法本身。模型每年提升的速度大概是 3-4 倍。” “它们不仅仅是在速度和性能上更快更好，而且将从量变到质变。” “接着是推理模型。” “我们甚至还没有真正进入智能代理时代，但这将是继推理模型之后的下一个重大飞跃。” “在这个领域，我们才刚刚开始（推理算力增加带来的能力增加也将是倍数增长）。” “接下来是芯片。” “根据多种衡量标准，每一代芯片的性能可能比上一代提高 3-4 倍。” “不只是单个芯片在不断进步，他们还在研究如何将这些芯片联网在一起。” “就像 NVL72 系统，它类似于一个机架系统，可以在数据中心级别大幅提升性能。” “计算能力是第三个你会看到基本上呈指数级进步的领域。” “只需要看看数据中心中部署的 GPU 数量。” “当马斯克最初开始训练 Grok 时，我认为他们大概有 10 万块 GPU。现在已经有 30 万块 GPU，而且正朝着百万块 GPU的目标迈进。OpenAI 的数据中心 Stargate 也是同样的情况。” “在接下来的几年中，他们可能会发展到 500 万、1000 万块 GPU。” 1,000,000 倍的增长是怎么得出的： “算法、芯片和数据中心的扩展和改进速度都是每年 3-4 倍。” “也就是说，每两年进步 10 倍。” “很多人没有理解指数级进步的含义：如果每两年提升 10 倍，并不意味着四年后你只是提升 20 倍。” “这实际上意味着提升 100 倍。” “把这些因素相乘：算法、芯片，以及可用于 AI 的原始计算能力。” 100 倍模型 🧠 × 100 倍芯片 💾 × 100 倍计算能力 ⚡️ = 1,000,000 倍的 AI 大模型🤖 “你所谈论的就是 1,000,000 倍的能力增长。” “但这种变革的影响将是绝对巨大的。” “我觉得人们还没有充分认识到这一点，因为他们不了解指数级进步的意义。”

白宫加密政策主管David Sacks：四年内AI 大模型能力将增长一百万倍！ “我认为目前至少在三个关键维度上，进步的速度都是指数级的。” “首先是算法本身。模型每年提升的速度大概是 3-4 倍。” “它们不仅仅是在速度和性能上更快更好，而且将从量变到质变。” “接着是推理模型。” “我们甚至还没有真正进入智能代理时代，但这将是继推理模型之后的下一个重大飞跃。” “在这个领域，我们才刚刚开始（推理算力增加带来的能力增加也将是倍数增长）。” “接下来是芯片。” “根据多种衡量标准，每一代芯片的性能可能比上一代提高 3-4 倍。” “不只是单个芯片在不断进步，他们还在研究如何将这些芯片联网在一起。” “就像 NVL72 系统，它类似于一个机架系统，可以在数据中心级别大幅提升性能。” “计算能力是第三个你会看到基本上呈指数级进步的领域。” “只需要看看数据中心中部署的 GPU 数量。” “当马斯克最初开始训练 Grok 时，我认为他们大概有 10 万块 GPU。现在已经有 30 万块 GPU，而且正朝着百万块 GPU的目标迈进。OpenAI 的数据中心 Stargate 也是同样的情况。” “在接下来的几年中，他们可能会发展到 500 万、1000 万块 GPU。” 1,000,000 倍的增长是怎么得出的： “算法、芯片和数据中心的扩展和改进速度都是每年 3-4 倍。” “也就是说，每两年进步 10 倍。” “很多人没有理解指数级进步的含义：如果每两年提升 10 倍，并不意味着四年后你只是提升 20 倍。” “这实际上意味着提升 100 倍。” “把这些因素相乘：算法、芯片，以及可用于 AI 的原始计算能力。” 100 倍模型 🧠 × 100 倍芯片 💾 × 100 倍计算能力 ⚡️ = 1,000,000 倍的 AI 大模型🤖 “你所谈论的就是 1,000,000 倍的能力增长。” “但这种变革的影响将是绝对巨大的。” “我觉得人们还没有充分认识到这一点，因为他们不了解指数级进步的意义。”

夜谈

25,895 Aufrufe • vor 1 Jahr

AI最利好哪个国家？现在已经显而易见了！低工资出卖劳动力以后也行不通了， AI最先替代的就是这些血汗工厂了！老中的数字化成衣在AI的加持下，可以随时调整版型，可以做到在直播网络出售后，有了订单在进行生产！对所有所有纺织业大国的冲击是显而易见的！人在快也快不过机器，机器也不需要休息！

AI最利好哪个国家？现在已经显而易见了！低工资出卖劳动力以后也行不通了， AI最先替代的就是这些血汗工厂了！老中的数字化成衣在AI的加持下，可以随时调整版型，可以做到在直播网络出售后，有了订单在进行生产！对所有所有纺织业大国的冲击是显而易见的！人在快也快不过机器，机器也不需要休息！

镰刀判官

16,539 Aufrufe • vor 2 Monaten

你对AI视频的认知，99%都是错的你是不是觉得，AI视频创作就是“输入提示词，抽卡式出图，再用剪映拼起来”？那些在闲鱼、小红书上标价几百块的AI视频单子，都是些赚不到钱的“小打小闹”？如果你的答案是“是”，那么恭喜你，你对AI视频的认知，可能还停留在上个世纪一个残酷的现实是：当大多数人还在怀疑和观望时，一小撮“超级个体”已经利用AI完成了商业模式的重构，悄悄地赚得盆满钵满。我们来看看几个“不起眼”的赛道：中小学教师的“刚需”：你可能不知道，为了评职称、参加比赛，中小学教师对高质量微课视频的需求是绝对的刚需。看看淘宝，那些标价几百的微课制作服务，很多销量早已过万，而这仅仅是标价，一个定制化的数学或物理动效微课，最终成交价远超你的想象。这在当下的经济环境中，是国内少有的暴利刚需业务。闲鱼上的“暴利”生意：一个60秒的AI视频，市场价在200-600元但如果你用传统“图生视频”的模式，可能需要花费5个小时，时薪不到100元，苦不堪言。而先行者已经找到了能“一键生成分镜、自动组成视频”的神器，将效率提升数十倍。降维打击的“商业片”：你知道现在一个美院团队，制作一秒高质量的AI动画广告，报价是多少吗？答案是1000元左右。而现在，一个人，借助合适的工具，就能实现从脚本、分镜、配音、字幕到剪辑的全流程自动化，效果直接媲美专业团队。从产品推广、AI短剧、动态壁纸，到PPT转动画、产品Demo演示……AI视频创作的商业应用版图，正在以超乎想象的速度扩张。这个时代，不再需要庞大的团队和昂贵的设备。 “创意”第一次成为了个体最核心，乃至唯一的资产。而要抓住这个风口，你缺的不是创意，而是一个能将你的创意无限放大的“神器”。 Medeo的目标只有一个：让视频创作的门槛，彻底消失它不仅仅是“文生视频”或“图生视频”，而是一个全流程的视频创作智能体。就算你不会剪辑、不会写脚本、甚至不会写AI提示词，只要你有一个好点子，Medeo就能一键帮你：生成专业脚本和分镜生成匹配的关键帧画面自动添加配音、字幕和背景音乐支持多轮对话，对不满意的片段随时修改最终自动剪辑成片无论是产品推广、专业广告、知识科普，还是AI短剧，效果都直接爆炸。我知道，你可能会有两个疑问： 1. “它真的有那么强大吗？很多工具都只是噱头。”Medeo的核心优势在于其“分镜”逻辑，它能理解视频的叙事结构，而不是无脑生成单张图片这使得镜头之间的配合度极高，故事感和流畅度远超传统AI视频工具。事实上，它大大减少了“抽卡”次数，这已经很大程度的减成本。 2. “这么强的工具，一定很贵吧？”是的，它不便宜。但请允许我提出一个你必须了解的核心事实：贵，不是Medeo的问题，而是AI时代下范式的转变，而是当前整个AI视频生成领域的技术成本决定的。你看到的每一次流畅的画面生成，背后都是海量算力的燃烧和昂贵GPU资源的消耗这就像第一代iPhone，价格不菲，因为它集成了当时最前沿的技术。AI视频创作，就是当下的那个“前沿技术”。所以，问题的关键不是“它为什么这么贵”，而是“它到底为我省了多少钱？” 让我们来算一笔账：一个专业的美术或动画团队，制作一秒高质量AI动画的报价，是1000元。一个传统的视频制作公司，完成一个商业广告片的报价，动辄数万甚至数十万。而现在，Medeo将这个过去只有少数专业机构和企业才能负担得起的“视频工业能力”，压缩到了一个你触手可及的工具里。它不是让你“多花钱”，而是将你的成本从“团队级”指数级降低到了“个体级”。这本身就是一场颠覆性的成本革命。相信我，随着技术迭代，成本一定会逐步降低而现在，正是利用这个“信息差”和“能力差”建立优势的最佳时机。 AI带来的不是失业，而是对“个体价值”的重新洗牌。在这个新的范式下，你不再是一个执行者，而是一个指挥AI军团的“导演”。你的核心任务，是思考你能为世界创造什么样的独特价值。不要再用过去的认知来审视现在的世界。旧的地图，找不到新的大陆。现在，Medeo官网已经开放，并且提供免费积分让你亲身体验。去试试看，亲自感受一下，那个属于“超级个体”的时代，已经到来了

你对AI视频的认知，99%都是错的你是不是觉得，AI视频创作就是“输入提示词，抽卡式出图，再用剪映拼起来”？那些在闲鱼、小红书上标价几百块的AI视频单子，都是些赚不到钱的“小打小闹”？如果你的答案是“是”，那么恭喜你，你对AI视频的认知，可能还停留在上个世纪一个残酷的现实是：当大多数人还在怀疑和观望时，一小撮“超级个体”已经利用AI完成了商业模式的重构，悄悄地赚得盆满钵满。我们来看看几个“不起眼”的赛道：中小学教师的“刚需”：你可能不知道，为了评职称、参加比赛，中小学教师对高质量微课视频的需求是绝对的刚需。看看淘宝，那些标价几百的微课制作服务，很多销量早已过万，而这仅仅是标价，一个定制化的数学或物理动效微课，最终成交价远超你的想象。这在当下的经济环境中，是国内少有的暴利刚需业务。闲鱼上的“暴利”生意：一个60秒的AI视频，市场价在200-600元但如果你用传统“图生视频”的模式，可能需要花费5个小时，时薪不到100元，苦不堪言。而先行者已经找到了能“一键生成分镜、自动组成视频”的神器，将效率提升数十倍。降维打击的“商业片”：你知道现在一个美院团队，制作一秒高质量的AI动画广告，报价是多少吗？答案是1000元左右。而现在，一个人，借助合适的工具，就能实现从脚本、分镜、配音、字幕到剪辑的全流程自动化，效果直接媲美专业团队。从产品推广、AI短剧、动态壁纸，到PPT转动画、产品Demo演示……AI视频创作的商业应用版图，正在以超乎想象的速度扩张。这个时代，不再需要庞大的团队和昂贵的设备。 “创意”第一次成为了个体最核心，乃至唯一的资产。而要抓住这个风口，你缺的不是创意，而是一个能将你的创意无限放大的“神器”。 Medeo的目标只有一个：让视频创作的门槛，彻底消失它不仅仅是“文生视频”或“图生视频”，而是一个全流程的视频创作智能体。就算你不会剪辑、不会写脚本、甚至不会写AI提示词，只要你有一个好点子，Medeo就能一键帮你：生成专业脚本和分镜生成匹配的关键帧画面自动添加配音、字幕和背景音乐支持多轮对话，对不满意的片段随时修改最终自动剪辑成片无论是产品推广、专业广告、知识科普，还是AI短剧，效果都直接爆炸。我知道，你可能会有两个疑问： 1. “它真的有那么强大吗？很多工具都只是噱头。”Medeo的核心优势在于其“分镜”逻辑，它能理解视频的叙事结构，而不是无脑生成单张图片这使得镜头之间的配合度极高，故事感和流畅度远超传统AI视频工具。事实上，它大大减少了“抽卡”次数，这已经很大程度的减成本。 2. “这么强的工具，一定很贵吧？”是的，它不便宜。但请允许我提出一个你必须了解的核心事实：贵，不是Medeo的问题，而是AI时代下范式的转变，而是当前整个AI视频生成领域的技术成本决定的。你看到的每一次流畅的画面生成，背后都是海量算力的燃烧和昂贵GPU资源的消耗这就像第一代iPhone，价格不菲，因为它集成了当时最前沿的技术。AI视频创作，就是当下的那个“前沿技术”。所以，问题的关键不是“它为什么这么贵”，而是“它到底为我省了多少钱？” 让我们来算一笔账：一个专业的美术或动画团队，制作一秒高质量AI动画的报价，是1000元。一个传统的视频制作公司，完成一个商业广告片的报价，动辄数万甚至数十万。而现在，Medeo将这个过去只有少数专业机构和企业才能负担得起的“视频工业能力”，压缩到了一个你触手可及的工具里。它不是让你“多花钱”，而是将你的成本从“团队级”指数级降低到了“个体级”。这本身就是一场颠覆性的成本革命。相信我，随着技术迭代，成本一定会逐步降低而现在，正是利用这个“信息差”和“能力差”建立优势的最佳时机。 AI带来的不是失业，而是对“个体价值”的重新洗牌。在这个新的范式下，你不再是一个执行者，而是一个指挥AI军团的“导演”。你的核心任务，是思考你能为世界创造什么样的独特价值。不要再用过去的认知来审视现在的世界。旧的地图，找不到新的大陆。现在，Medeo官网已经开放，并且提供免费积分让你亲身体验。去试试看，亲自感受一下，那个属于“超级个体”的时代，已经到来了

叫我阿杭

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Intel可能真的要“杀回”存储芯片了，但这次不是回去卖普通DRAM。在最新采访中，Intel CEO陈立武表示，自己过去不愿投资存储，因为它利润低、周期性强，本质上是大宗商品。但AI时代，这个逻辑变了：算力瓶颈已经从单颗芯片，转向存储、封装、网络、散热和数据传输。新型存储架构，已经成为他的“重点项目”。最值得关注的是，他明确提到CPU与Memory可以直接堆叠。传统计算中，处理器和内存相互分离，大量时间和电力都消耗在搬运数据上。通过3D封装把存储与CPU紧密结合，可以缩短传输距离，同时提高带宽和能效，这对AI推理尤其关键。另一个重要信号是，Intel刚挖来前SK海力士CEO Seok-Hee Lee，负责先进封装、系统集成和后段制造。陈立武在谈新型存储时主动提到这次任命，基本是在暗示Intel正在推动“逻辑芯片＋存储＋先进封装”的新路线。所以，Intel真正想做的可能不是重返普通存储市场，与三星、SK海力士打价格战，而是利用自己同时拥有CPU设计、晶圆制造和先进封装的能力，提供整套AI计算平台。 Intel错过了手机、GPU和第一轮AI，但这一次，它可能试图绕开与英伟达正面对攻，从“计算与存储融合”重新寻找入口。不过目前还没有产品、量产时间和资本投入。方向很新，想象空间很大，距离兑现也还很远。

Intel可能真的要“杀回”存储芯片了，但这次不是回去卖普通DRAM。在最新采访中，Intel CEO陈立武表示，自己过去不愿投资存储，因为它利润低、周期性强，本质上是大宗商品。但AI时代，这个逻辑变了：算力瓶颈已经从单颗芯片，转向存储、封装、网络、散热和数据传输。新型存储架构，已经成为他的“重点项目”。最值得关注的是，他明确提到CPU与Memory可以直接堆叠。传统计算中，处理器和内存相互分离，大量时间和电力都消耗在搬运数据上。通过3D封装把存储与CPU紧密结合，可以缩短传输距离，同时提高带宽和能效，这对AI推理尤其关键。另一个重要信号是，Intel刚挖来前SK海力士CEO Seok-Hee Lee，负责先进封装、系统集成和后段制造。陈立武在谈新型存储时主动提到这次任命，基本是在暗示Intel正在推动“逻辑芯片＋存储＋先进封装”的新路线。所以，Intel真正想做的可能不是重返普通存储市场，与三星、SK海力士打价格战，而是利用自己同时拥有CPU设计、晶圆制造和先进封装的能力，提供整套AI计算平台。 Intel错过了手机、GPU和第一轮AI，但这一次，它可能试图绕开与英伟达正面对攻，从“计算与存储融合”重新寻找入口。不过目前还没有产品、量产时间和资本投入。方向很新，想象空间很大，距离兑现也还很远。

美股金虫哥

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