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Memory as a Service, 聪明钱已经开始暗中下注。耗时两周，深度拆解CXL，彻底搞懂打破内存墙的关键玩家

本文深入拆解了CXL技术在打破内存墙中的作用。文章回顾了内存墙的历史，分析了AI时代内存成本与容量的双重压力，指出CXL并非为取代NVLink而生，而是为了扩展内存容量和实现内存池化。通过Meta的Vistara项目案例，阐述了利用退役内存的经济效益，并分析了从控制器、交换机到光互连的投资机会，重点提及了Marvell的布局。

华为「韬定律」V2 版论文深度研究报告

本文深度解析了华为何庭波发布的「韬定律」（τ 定律）V2 版论文。V2 版本在 V1 的理论框架基础上，补充了工程落地细节、麒麟 2026 实测数据及未来产品路线图。核心思想是将芯片进步的驱动力从“晶体管几何缩微”转向“时间常数缩微”，通过逻辑折叠（3D Folding）、统一总线（Unified Bus）和光互连等技术，在不依赖先进光刻工艺的情况下实现性能代际提升。文章还分析了其战略意义及面临的产业生态挑战。

韬定律:后摩尔时代的工程方法论(官方论文解析)

文章解析了关于华为“韬定律”的官方论文，指出其并非传统摩尔定律的延续，而是一种以后摩尔时代时间预算为中心的全新工程方法论。通过LogicFolding、3D堆叠和Unified Bus等技术，旨在优化从晶体管到系统的全链路延迟，将竞争焦点从单纯的晶体管尺寸转移到系统时间效率的优化。

华为“韬定律”深度解析：以“时间缩微”突破芯片封锁

本文深度解析了华为在ISCAS 2026上发布的“韬定律”，这是中国半导体产业首次提出指导发展的新原则。文章指出，面对摩尔定律失效和外部制裁，华为通过“逻辑折叠”技术和“时间缩微”路径，试图在不依赖EUV光刻机的情况下，实现芯片性能的代际跨越。文章还详细介绍了麒麟9050及灵衢总线的战略意义，分析了华为从“跟随者”向“规则制定者”的转变。

特朗普的“总统精神”与天团访华：这盘大棋下得真不一般

2026年5月，特朗普携马斯克、库克、黄仁勋等商界巨头访华，文章深度解析了此举背后的战略博弈。特朗普利用美国在科技、关税、伊朗问题等五张底牌对华施压，意图在贸易休战、芯片管制及地缘政治上获取最大利益。

如果只选10只股票长期持仓：2026年AI资本开支流向分析

文章由Kova撰写，提出了一个基于2026年超大规模企业$300B+资本开支流向的AI投资4层模型（半导体制造、核心芯片、DC物理层、DC建造层）。基于此模型及Picks-and-shovels、Anti-correlation等原则，作者筛选出了包含LRCX、MU、VRT等在内的10只长线底仓股票，并详细阐述了每只标的的Thesis、权重配置及具体的退出与监控策略。

AI算力产业链瓶颈传导的底层逻辑

文章复盘了AI算力产业链瓶颈的演变路径，指出限制已从单一GPU供应扩散到电力、存储、光互连等多维集体紧张。详细解析了从计算（GPU）、存储（HBM）、光互连到电力/液冷的四阶段传导逻辑，强调了供应链互补约束下的价值重分配。

高通研报：端侧 AI 拐点已至，被低估的算力巨头

本文发布于高通财报前夕，深入分析了端侧 AI 的技术拐点与商业逻辑。文章指出，端侧 AI 不是云端大模型的替代，而是解决隐私、延迟和带宽成本等痛点的必要补集。通过“豆包手机”被封堵等案例，论证了 Agent 操作本地化的必要性。同时，分析认为特斯拉关闭 Dojo 证明了垂直整合的高难度，而高通凭借在座舱芯片的统治地位和低功耗推理优势，有望成为端侧 AI 时代的核心受益者。

深度：英特尔的大航海，迷人又危险

本文以荷兰东印度公司的大航海为喻，深度解析英特尔在2025-2026年的重生逻辑。文章指出，随着美国政府入股、英伟达及软银注资，以及18A制程良率超预期，英特尔已从破产边缘被重新定位为美国国家战略资产。然而，其代工业务尚未跑通商业闭环，巨额亏损仍在持续。这是一场关于技术、资本与国家意志的豪赌，英特尔能否真正“返航”仍取决于后续执行。

英伟达推理份额大降，AI革命进入二阶段机会在哪？

文章深入分析了 AI 从训练时代进入推理时代的投资机遇。随着推理成本占比提升至 80%-90%，算力需求呈几何级增长，但英伟达在推理市场的份额已下滑至 60-75%。AMD 凭借大显存优势及 OpenAI 等巨头的订单，正在抢占市场。ASIC 定制芯片也成新势力。文章对比了英伟达与 AMD的投资逻辑：英伟达仍是行业 beta，而 AMD 是份额转移的直接受益者。

光互联深度：当算力撞上物理边界，人类又一次问光

文章深入探讨了 AI 时代算力发展面临的物理瓶颈，指出光互联是解决 GPU 之间、机柜之间高速通信的关键路径。随着 AI 进入推理时代，大模型长上下文和 Agent 任务对带宽和延迟提出了极高要求，英伟达的 NVLink 协议虽然建立了深厚护城河，但铜缆技术已达极限，产业正加速向光互连（如 CPO、硅光子）转型。文中还详细对比了 Scale-up 与 Scale-out 架构，以及 UALink 开放联盟对英伟达的挑战。

HBM全景研报：从训练到推理，主角不再是GPU

本文深入分析了AI推理时代HBM（高带宽内存）成为新主角的原因，指出推理过程中数据搬运的耗时往往超过计算。文章详细解释了HBM的3D堆叠技术优势、HBM4采用先进逻辑工艺带来的产业链变化，以及SK海力士、三星、美光三大厂商的市场份额与技术路线竞争，并探讨了内存厂商在AI基础设施中获取超高利润的商业逻辑。

台积电这份报告，把AI算力真正的底层逻辑讲透了

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。