文章解读ASML 2026年Q3财报：营收116.6亿欧元，毛利率高达57.5%超预期，全年指引上调。毛利率飙升主要靠高毛利的晶圆厂设备升级套件与软件优化业务，装机量管理单季收入32.9亿欧元。订单方面，预付款单季净增57亿欧元，客户订单已排至2029-2030年，ASML甚至暂缓接受远期订单。先进制程上，Intel High-NA EUV曝光突破100万片晶圆，台积电与ASML联手研发12英寸超大光掩模，直指2033年物理极限。中国市场占比23%需求坚挺，存储超级周期驱动DRAM强劲增长。文章认为ASML凭技术护城河实现跨越周期，享有确定性溢价。
本文是硅谷101 Alignment 峰会 Day 2 上午的深度笔记，提出 AI 繁荣背后有三张物理账单：电、芯片、推理。 Session 1 指出美国输电网难以建设，行业转向表后发电，从签约到出 token 需 16-17 个月，电力成为算力交付的真正瓶颈；讨论了数据中心融资期限错配、neocloud 风险、云业务利用率本质及算力短缺将持续到 2030 年的预测。 Session 2 探讨半导体，揭示 2nm 只是名义数字、硅在 5nm 以下到物理极限，AI 进晶圆厂第一站是良率检测，价值最终流向制造端。 Session 3 讲述在买不到新卡的情况下，通过推理优化软件从现有 GPU 榨取更多性能。核心结论：三张账单的解法都是效率。
宝玉推荐并梳理 Ben Thompson 在 Invest Like the Best 播客中的核心观点：美国在 AI 上压倒性胜利反而危险，中国博弈论最优解可能是炸掉台积电；AI 资本开支面临时间错配风险，类比铁路泡沫；AI 能力局限于可验证领域；推理成本两极分化挑战聚合理论。最精华部分是 Dropbox 教训：消费者不愿为软件付费、不在乎效率，OpenAI 正以百倍规模重演 Dropbox 故事，被迫转向广告。此外还讨论算力短缺的风险转移、台积电保守扩产救了英特尔、Amazon 护城河最深、英伟达真正的对手是云厂商等，观点独特，信息量大。
作者介绍了10家值得关注的美股公司，串起AI行情的完整产业链：从芯片(NVDA、AVGO)、制造(TSM)、内存与存储(MU、SNDK)、AI云(NBIS、CRWV)、电力散热(VRT)，到AI软件(PLTR)和应用生态(GOOGL)。文章逐一分析各公司的商业模式、核心看点、护城河与风险，强调投资是理解商业和趋势的训练，并提醒高增长股票波动大，不构成投资建议。
本文深入分析了CPO（共封装光学）正式量产后的产业格局，指出市场在短期波动中忽略了根本问题：CPO量产意味着什么被淘汰、什么被放大。文章从物理第一性原理出发，阐述了224G PAM4信号在铜线上的物理极限，解释了CPO/NPO降低功耗的底层逻辑。通过对比MZM与MRM调制器、EML/CW/TFLN光源的优劣，分析了技术路线的分岔。重点剖析了CPO量产的三大瓶颈：良率、产能和测试，并指出NPO作为近中期主力被市场低估。文章还讨论了可靠性验证、Foundry竞争、渗透率曲线以及DSP的价值迁移，最后给出了对投资者的启示。
本文为 Chris Lee（李书沸）关于《AI 超级周期》的深度访谈。他提出 AI 投资应基于能源、芯片、存储、光互连和云端“五层产业链加 Crypto”的框架。核心观点认为 AI 真正的瓶颈在电力而非算力，因此极度看好能源与 AI 硬件。同时，由于寡头垄断和长期合约锁定，HBM 存储正脱离传统周期股逻辑。在芯片格局上，英伟达凭借 CUDA 生态稳固训练市场，而 ASIC 将在超大客户推理端分羹，两者共存做大蛋糕。强调掌握产业链稀缺节点和资产配置远比单纯选股更重要。
文章深入解读了台积电2026年技术研讨会报告，指出半导体行业已进入由AI驱动的超级周期，预计2030年市场规模将达1.5万亿美元。核心观点包括：先进制程从单纯的节点微缩转向平台优化（如A16、A12的背面供电技术）；竞争维度从“谁的晶体管更小”升级为“谁能把算力系统造出来”；以及算力增长的真实引擎在于CoWoS、SoIC等先进封装技术与HBM的系统级集成。
本文详细拆解了 AI 时代先进封装（CoWoS/EMIB）的产业链现状与竞争格局。文章从底层概念出发，分析了台积电、英特尔、三星三条技术路线的差异，并深入探讨了硅中介层、ABF 载板、HBM 及上游设备与材料的供应瓶颈。随着 AI 芯片需求爆发，封装产能已成为制约出货的关键因素。
