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Asianometry 在 X 说什么、押什么
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122已盯发声更新 2026-06-26
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K 💬 最近提及
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G 筛选标的 全部 TSMASMLAMATLRCXKLACMUNVDAAMD
💬观点 官方 X 适合作更新入口，投资判断仍需回到完整视频和原始资料。 06-26
MMU 嵌入式存储真正卡点是密度、额外掩膜、良率和逻辑工艺整合。 06-21
💬观点 奇迹稻米不是单一品种神话，还要看育种、农户收益和推广体系。 06-18
💬观点 斯里兰卡有机肥实验显示，政策愿景脱离产量和投入品会快速反噬。 06-14
TTSM 欧盟芯片法短板在客户、良率和制造学习曲线，补贴不能替代生态。 06-07
MMU 台湾 DRAM 失败说明存储业靠规模、周期纪律和长期技术积累。 05-31
💬观点 日本稀土岛项目的关键不是资源存在，而是采矿、分离、环保和成本。 05-28
💬观点 Nixdorf 衰落展示专用计算机公司错过开放生态后，组织优势会变包袱。 05-24
IINTC Intel 哥斯达黎加案例显示外迁制造要靠人才、封测能力和本地协同。 05-21
CCOHR VCSEL 的价值来自低成本量产，让通信、传感和短距互连获得通用器件。 05-17
GGM 通用机器人项目提醒，自动化失败常来自现场复杂度和维护经济性。 05-10
💬观点 瑞典直流输电回归说明电网瓶颈常由长距离损耗和功率控制决定。 05-07
IINTC VLIW 访谈把计算架构成败放回编译器、软件生态和客户任务负载。 05-04
💬观点 发那科数控革命说明工业自动化护城河来自控制器、伺服和工厂信任。 05-01
💬观点 韩国钢铁崛起不是单靠国家意志，还靠技术引进、执行和出口市场。 04-24
IINTC Itanium 失败说明架构愿景若压不住软件迁移成本，再先进也难普及。 04-17
NNVDA 超大芯片测试价值上升，因为缺陷筛查直接决定封装投入是否浪费。 04-10
💬观点 单晶高温合金展示材料、冷却和制造控制如何决定能源设备效率。 04-03
IINTC VLIW 的问题不只是硬件，而是把复杂度转嫁给编译器和开发生态。 03-27
💬观点 超临界二氧化碳涡轮的吸引力在小型高效，但材料和密封难题仍重。 03-20
💬观点 声霸卡故事说明 PC 生态窗口期短，接口标准变化会重写公司命运。 03-13
💬观点 墨西哥城沉降显示基础设施风险常由地下水、地质和治理共同累积。 03-06
CCOHR 激光企业再生说明光通信资产可随 AI 数据中心带宽需求重估。 02-28
💬观点 香蕉病害案例说明单一品种规模化提高效率，也放大系统性脆弱性。 02-21
💬观点 万古霉素历史说明药物价值常来自耐药性、制造难度和临床场景。 02-14
💬观点 晶闸管把电力控制模块化，电力电子进步常慢变量地重塑工业系统。 02-07
TTSM AI 产能焦虑最终要落到 TSMC 先进节点、封装排产和客户优先级。 02-01
TTSM 太空晶圆厂技术上可讨论，但发射、洁净室和供应链经济性几乎挡住落地。 01-31
💬观点 南非合成油巨头衰落说明资源替代路线会被油价、政治和资本开支夹击。 01-24
💬观点 超超临界汽轮机体现传统能源效率提升依赖材料、压力和制造纪律。 01-17
💬观点 抗生素黄金时代说明平台技术会先爆发，再被耐药性和研发回报约束。 01-10
💬观点 微塑料问题显示材料创新的外部性会在规模化多年后才充分暴露。 01-03
NNVDA CPO 的机会来自带宽墙和 SerDes 功耗，AI 正把光学推近芯片封装。 08-10
TTSM Stratechery 访谈确认 Asianometry 从视频扩展到文字和播客分发。 01-21
TTSM Ben Thompson 将 Asianometry 纳入 Plus，强调其半导体解释深度和 TSMC 覆盖。 01-20
Ben Thompson 将 Asianometry 纳入 Plus，强调其半导体解释深度和 TSMC 覆盖。
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AASML 💬 还想深入？和 AI 接着聊这条 → TTSM 曲线掩膜说明节点推进越来越依赖计算光刻、数据和制造闭环。 01-01
💬观点 年度回顾把工程选题放入时间线，适合检验哪些主题进入主流叙事。 12-31
NNVDA Nvidia 历史重点在软件、开发者和组织文化，不是单颗 GPU 参数。 12-06
NNVDA 数据中心水问题说明 AI 基建约束也来自冷却、选址和地方资源。 11-20
SSONY Sony 晶体管故事显示消费电子突破常来自器件、产品和制造同步成熟。 11-07
IINTC 玻璃基板叙事要看平整度、热膨胀、良率和封装设备是否同步成熟。 11-01
AASML 少镜面 EUV 的意义在光损耗和系统复杂度，但工程落地仍要看稳定性。 10-28
SSTM STMicro 的形成说明欧洲半导体更依赖产业整合和利基市场定位。 08-31
NNVDA AI 芯片巨头叙事必须拆成代工、封装、内存、网络和软件多个利润池。 08-20
AASML ASML 后续增长要看 High-NA 客户经济性，而不只是设备技术领先。 06-16
NNVDA 类脑计算难点在器件、算法和应用同时成熟，不能只靠仿生概念。 04-29
TTSM TSMC 美国补贴真正要检验的是成本、良率、人才和客户迁移速度。 04-08
NNVDA AI 热潮是否真实要拆解为训练、推理、收入转化和基础设施瓶颈。 03-07
AADI 模拟芯片设计高度依赖经验和版图细节，自动化替代速度会慢于数字芯片。 02-12
💬观点 东芝出口丑闻说明高端制造工具本身会成为地缘管制核心。 01-10
💬观点 2023 回顾把 AI、半导体和产业史并置，显示选题先于市场口号。 12-27
TTSM Mark Liu 退休让 TSMC 接班问题回到治理、客户关系和制造执行。 12-19
AASML 自由电子 EUV 展示替代路线吸引人，但成本、体积和稳定性仍是门槛。 12-06
TTSM TSMC 台湾研发厂强化的是本土工程学习闭环，而非单纯增加产能。 08-31
TTSM 德国新厂要看车用客户、成熟制程需求和欧洲本地供应链配套。 08-13
💬观点 LK-99 即使成立也难直接改写半导体，材料可制造性比论文标题重要。 08-01
NNVDA Jon 在访谈中把 AI 硬件需求拆成并行计算、功耗、内存和封装限制。 08-01
💬观点 夏普二十年下滑说明显示产业的资本强度和周期错配会吞噬品牌优势。 07-12
TTSM 先进封装从保护芯片变成性能工具，CoWoS 类能力会影响 AI 交付。 04-02
💬观点 印度半导体挫折显示建厂只是起点，客户、人才和供应链缺一不可。 01-03
NNVDA AI 芯片繁荣背后是训练和推理扩张，但供给受代工和封装节奏约束。 01-02
NNVDA Nvidia 赢 AI 不只靠 GPU，还靠 CUDA、开发者生态和数据中心时机。 01-01
TTSM Semis 101 把半导体入门重点放在设计、制造、封装和全球分工。 01-01
💬观点 十问访谈呈现他的研究方法：读书、拆历史、找工程约束，而非追新闻。 01-01
NNVDA AI 硬件瓶颈来自内存墙，访存能耗和容量增长拖慢模型扩张。 12-05
AAMD AMD chiplet 成立靠良率、封装和产品切分，不只是把小芯片拼起来。 04-24
AASML 日本光刻史说明产业领先会被客户结构、资本承诺和路线选择改写。 12-01
AASML ASML 复盘把 EUV 放回全工艺链，刻蚀、沉积和量测同样决定节点推进。 06-30
AASML ASML 胜出来自长期客户共研、供应链集成和系统工程，不是单项专利。 06-01
💬观点 计算机史内容常用失败公司解释标准、生态和制造成本如何筛选赢家。 01-07
TTSM 半导体课程主线是把设计、制造、封装和设备放进同一条因果链。 01-06
HHPQ Compaq 的教训是硬件公司若失去渠道和平台控制，规模也难保优势。 01-05
NNVDA Dennard 缩放结束后，功耗密度迫使架构、封装和异构计算接棒。 01-04
TTSM 摩尔定律更像经济纪律，只有成本下降和客户需求同时成立才延续。 01-03
SSNPS 芯片设计不是画电路，关键在规格、验证、EDA 流程和制造约束。 01-02
AASML EUV 机器价值来自光源、镜面、真空、控制和供应链的系统集成。 01-01
TTSM TSMC 护城河不是单台设备，而是客户协同、工艺配方和良率爬坡。 12-06
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