我認為$IREN 現實上可以透過與Sweetwater合作，將$20b 增加到其市值中。
如果他們與一個超大規模雲端業者簽下2 GW的合約，這檔股票再也不會回到兩位數了。
然而，我認為他們專注於主機代管（colocation）而不是雲端業務會更好。
在這個階段，GPU的長期效益仍不確定。
我們不能期望過去會重演。
AI加速器的發展正在加快，每年都有新一代產品問世。
我認為$IREN 如果堅持他們的核心業務，會更有利，這在我看來能以更低風險為股東帶來回報。

光學產業很可能會在 AI 超級週期中緊跟記憶體產業的腳步
以下是您投資組合中可以考慮的一些頂尖光學類股：
— $COHR | Coherent（高意）– 製造高速雷射和光纖零件，將資料在雲端及 AI 資料中心的伺服器間傳輸。
— $LITE | Lumentum（銳明）– 供應大型雲端業者用來升級資料中心及 AI 網路至更高速連接的光學模組與雷射。
— $AAOI | Applied Optoelectronics（光寶應用光電）– 製造可插入伺服器和交換器的光纖模組，協助超大規模業者在現代資料中心內高速傳輸資料。
— $FN | Fabrinet（飛博奈）– 為主要網路與 AI 客戶組裝大量先進光學模組的代工製造商。
— $CIEN | Ciena（賽恩亞）– 銷售用於在資料中心之間及長距離光纖網路傳輸大量流量的光學網路系統。
— $MRVL | Marvell（邁威爾）– 設計高速光學模組與交換器內的晶片，使 AI 叢集能以大規模高效溝通。
— $GLW | Corning（康寧）– 提供資料中心與電信業者用來建構高頻寬網路的光纖電纜與連接硬體。
— $VIAV | Viavi Solutions（維雅威解決方案）– 製造網路營運商用於建置、檢測及維護高速光纖網路的光學零組件與測試工具。
— $NOK | Nokia（諾基亞）– 透過其光學網路業務，提供相干光學系統和傳輸設備，

$AMD 與Humain以及$CSCO 成立合資企業，計劃於2030年前在沙烏地阿拉伯王國交付高達1 GW的AI基礎設施，首期部署為100 MW。
該項目預計於2026年開始運營，首階段將部署100 MW，採用Humain的數據中心容量、$AMD Instinct MI450 GPU，以及來自$CSCO的關鍵基礎設施解決方案。

$AMD 執行長表示公司已準備好為對中國出口的AI晶片支付15%稅款

$AMD
Lisa Su 認為，隨著 AI 和智能代理工作負載的增長，CPU 領域將迎來強勁成長。
「現在有越來越多的工作正在進行中，隨著像代理工作負載這類應用的興起，它們帶動了更多通用 CPU 的需求。
因為你想想看，如果你有，假設 1,000 個代理或者 1,000 個虛擬員工，他們都需要運算一些資料集，他們需要運算一些計算能力。
而這就需要通用型 CPU。所以我們其實認為，隨著 AI 用途帶動更多傳統運算應用，未來四到五年內 CPU 市場將會大幅成長。」

$AMD
Lisa Su 表示，在與 OpenAI 達成震撼業界的合作協議之前，他們已經合作了 2 年。

$AMD Lisa Su 被問到她是否認為 AI 存在泡沫：
「我們沒看到泡沫。
我們所看到的是資本充足的公司，這些公司擁有大量資源，並且正在這個時點運用這些資源，因為就 AI 學習和 AI 能力而言，現在正是一個非常特別的時刻。」

$AMD
Lisa Su 在瑞銀會議上表示：
「我們正處於為期10年的超級周期的第2年。」

$AMD Lisa Su 在瑞銀會議上對 $GOOG TPU 發表了她的看法：
「多年來，Google 在 TPU 架構方面做得很好。但這是一種更具針對性的設計。它缺乏 GPU 所提供的可程式化性、模型彈性以及訓練和推理能力的平衡。GPU 結合了高度平行的架構與高度可程式化性，使得快速創新成為可能。
從我們的角度來看，各種類型的加速器都有發展空間。然而，在未來五年內，GPU 應該仍然佔據市場明顯的主導地位，因為我們仍處於產業週期的早期階段，軟體開發者希望擁有靈活性來嘗試新演算法。
你根本不可能事先知道要將哪些內容硬寫進 ASIC。這就是差異所在。因此，ASIC 風格加速器佔有 20%–25% 的市佔看起來很合理。同時也很重要的是要認識到，這是一個龐大且持續成長的市場，我們將看到在矽晶與軟體方面的強勁創新，這將推動整個產業進一步差異化。」

Lisa Su 回應了關於 $AMD 是否要打造 ASIC 的問題：
「從我們的角度來看，差異化發生在我們將自身的智慧財產權與客戶的智慧財產權和專業知識結合時，從而創造出一加一大於三的成果。我們非常擅長與客戶建立深度合作夥伴關係，這一點已經持續超過十年。除了我們在 CPU、GPU 和 FPGA 的標準產品外，我們還建立了一個強大的半客製化業務。我並不認為這可以算作 ASIC 業務。做 ASIC，就是為客戶設計任何他們要求的晶片，那並不是我們能創造最大價值的地方。我們的強項在於結合我們的 IP 與客戶的 IP，並以我們的基礎技術為根基，幫助客戶實現差異化。
我們的價值主張是利用我們在研發上的投入，有 25,000 名工程師在硬體、軟體與系統設計的前沿工作，並與我們最大的客戶對齊，協助他們在產品組合中實現有意義的差異化。
這可以採用客製化系統設計、量身打造的配置、針對特定工作負載優化的特殊 SKU，或在需要時打造專屬晶片的形式。過去幾年，我們已經在多個市場實踐了這些做法。」

AMD 的蘇姿豐在瑞銀會議上對 Google TPU 發表看法：
「多年間，Google 在 TPU 架構方面做得相當不錯。但這是一種更具針對性的設計。它缺乏 GPU 所具備的可編程性、模型靈活性，以及訓練與推理的平衡能力。GPU 結合了高度並行的架構與高度的可編程性，使得創新能夠快速發生。
從我們的角度來看，各種加速器都有其空間。然而，在未來五年內，GPU 應該會繼續佔據市場的絕大多數，因為我們仍處於初期階段，軟體開發者需要靈活性來嘗試新的演算法。
你根本無法事先預知該將什麼內容硬編碼進 ASIC。這就是差別所在。所以，類似 ASIC 加速器的市占 20%–25% 是合理的。同時也必須認識到，這是一個龐大且持續擴展的市場，我們將在矽晶與軟體領域看到強勁的創新，進一步推動產業的差異化。」

估值遠未達到公共市場上互聯網泡沫時期的水平
然而，如今許多公司，特別是無利潤的科技公司，選擇保持私有
我想知道如果將100家最大私營公司的倍數也納入進來，這個圖表會是什麼樣子。

盡管看起來不是這樣，但數據中心的增長在2024年至2025年期間有所下降。

$NBIS 未披露：
• $MSFT
交付的確切MW或GPU
• 他們爲租用任何數據中心支付多少費用
他們沒有披露任何單一租賃合同的條款，而其他公司如$MSFT、$IREN、$AMZN、$CIFR以及$WULF 都披露了相關信息。
• 他們任何數據中心的電費率
• $META 交易所關聯的數據中心，以及要交付的GPU或MWs
• 他們在購買什麼GPU，何時購買，以及以什麼價格購買
而且可能還缺少更多細節
爲什麼？
這使得散戶投資者的工作非常困難。我相信他們在與DA Davidson會面時分享了更多信息，這對散戶股東羣體來說並不公平。

市場正在關注$NVDA，這家地球上最大的公司在人工智能和機器人競賽中處於龍頭地位，因爲有關於谷歌拋售已經可以通過他們的雲服務訪問的硬件的傳聞。
而且這正是因爲谷歌提供了一個好的模型，仿佛模型排行榜在每次更新後並沒有每月變化。
兩個月後，OpenAI可能會推出一款殺手級模型，而$NVDA 可能會說他們的Rubin產能已經預定了80%，市場會再次喜愛他們。
這都是一種持續的過度反應，接着又是另一種過度反應。

一個月後，OpenAI 將要摧毀 $GOOG
下一個，$GOOG 將要摧毀OpenAI
一切要麼趨向於無窮，要麼趨向於零
投資者可能非常情緒化且目光短淺

$GOOG 將拋售TPU產能
$NVDA 將拋GPU
$AMD 將拋GPU
$INTC 將拋售CPU和代工產能
$TSMC 將拋鑄造能力
$ASML 將拋機器來制造芯片
$MU 將拋內存
每個人都會開心
停止以零和遊戲的思維方式