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Claus Aasholm 在 X 说什么、押什么
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165已盯发声更新 2026-06-26
K 💬 最近提及
筛选标的 全部 NVDAAVGOTSMASMLAMATLRCXKLACMUSSNLF000660.KSINTCAMKRTXN
MMU Micron的500亿美元Q3指引说明记忆体价格远未见顶，分析师低估了本轮周期。 06-26
NNVDA NVDA不只是GPU公司，价值链要连同数据中心系统、内存、网络与云厂开支重新估算。 06-15
AAMAT 设备市场不能只看总收入，需剔除中国采购、服务收入和成熟节点，才看清真实周期。 06-06
NNVDA 混合制造公司的收入没跟上估值扩张，AI强势并未自动修复传统模拟与成熟制程。 05-28
NNVDA 半导体供需要拆到材料、封装、代工和设备，未来增长不会平均流向每个环节。 05-19
NNVDA 数据中心算力三年约九成复合增速，H100之后AI计算市场已脱离普通服务器节奏。 05-13
NNVDA WSTS口径遗漏自研AI芯片且可能重复计算HBM，行业总量需按有用性而非名义真伪重切。 05-12
MMSFT 云厂资本开支进入白专辑阶段，自研芯片与外购GPU并行改变数据中心利润分配。 05-05
0000660.KS SK海力士靠HBM和高端DRAM把存储周期改成供给纪律游戏，不再只是价格反弹。 04-30
LLRCX LAM的长期增量藏在AI内存与KV cache背后，设备需求要从算力架构变化反推。 04-25
MMU 五年内存合同说明客户在锁供应而非追现货价，美光正在从商品属性走向战略供应。 04-09
NNVDA Arm覆盖很多芯片环节却错过最肥AI加速器利润池，授权生态不等于拿到价值增量。 04-01
MMU 美光财报显示存储市场去商品化，HBM、DDR5和战略合同正改变毛利可持续性。 03-23
AAMAT 设备公司擅长叙事修饰，但真实线索在订单区域、服务占比和中国需求退潮后的空洞。 03-16
NNVDA 二线fabless的并购和重组常是战略层压板，真正问题是缺少可持续差异化利润池。 03-09
NNVDA 英伟达财报不是找瑕疵游戏，关键是系统收入、供给瓶颈和客户Capex能否同向延续。 02-27
NNVDA 云厂基础设施投资结构变化比单季GPU订单更重要，自研加速器会重塑供应商议价权。 02-24
NNVDA 混合制造客户再次变成不走运的一方，模拟、功率和成熟制程仍未分享到AI景气。 02-13
MMU SK海力士的豪华存储生意验证供给紧缩，HBM产能优先级把普通DRAM挤到更紧。 02-07
IINTC Intel问题不是口号不够激进，而是制造领先丢失后，管理层仍用漂亮叙事遮住利润裂缝。 01-30
NNVDA 封装和PCB材料复杂度上升，AI性能提升越来越来自互连、基板和内存靠近处理器。 01-23
TTSM TSMC业绩更强但12寸等效产能未扩，增长来自控产、涨价、旧节点退出和组合改善。 01-16
NNVDA 半导体价值堆在少数巨头脚下，材料与底层供应链未同步吃到AI收入扩张。 01-07
NNVDA 年度黑天鹅复盘强调研究要允许犯错，关键是把判断、证据和修正日期留下来。 12-31
NNVDA Q3结果把统一周期拆开：AI、存储、设备、中国和传统芯片各自走不同节奏。 12-22
NNVDA 美光2026复仇线索在供给被锁、价格上行和毛利修复，不是单纯需求突然变好。 12-19
MMU 周期拆解显示半导体增长集中在AI和存储，传统制造链仍暴露库存与利用率压力。 12-16
NNVDA Evertiq稿把Q3周期拆成多层钱流，要求同时看NVDA、TSMC、美光和ASML确认链条。 12-16
Evertiq稿把Q3周期拆成多层钱流，要求同时看NVDA、TSMC、美光和ASML确认链条。
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TTSMMMU
AASML 💬 还想深入？和 AI 接着聊这条 → MMU 三星指引是读2026周期的茶叶，存储供给纪律和HBM竞争决定下轮价格弹性。 12-03
NNVDA AI泡沫暂未泄气，因为云厂支出、GPU供给和数据中心收入仍能支撑气球里的压力。 11-24
TTSM 数据中心处理市场正在静默轮换，AMD和自研ASIC会改变NVDA独占但不等于需求消失。 11-11
MMU Fusion访谈把memory squeeze讲成供给侧问题：HBM占产能、DDR4退役、原厂服务股东。 11-06
Fusion访谈把memory squeeze讲成供给侧问题：HBM占产能、DDR4退役、原厂服务股东。
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NNVDA
SSSNLF0000660.KS 💬 还想深入？和 AI 接着聊这条 → MMU DRAM短缺是AI给价格锚，不是普通服务器补库存；高端需求正在重写内存经济学。 11-06
AAMD AMD指引里的瓶颈说明需求不是唯一问题，供给排队、封装和内存配套决定兑现速度。 11-05
NNVDA Nexperia事件显示汽车链脆弱，单一地缘或制造瓶颈会把低价器件变成系统性风险。 10-28
NNVDA TI库存不是普通安全垫，而是混合制造周期失灵的证据，仓库需求曾替代真实客户。 10-24
TTSM TSMC Q3揭示单峰不等于双峰，强收入背后要看先进节点、封装和出货量是否同步。 10-22
AASML 中国在ASML受限处填补EUV空白，说明出口管制会改变采购路径而非简单压制需求。 10-16
TTSM 其他代工厂活在TSMC阴影下，先进节点利润集中使二线foundry更像求生而非繁荣。 10-13
AAMAT 工具市场的冷风来自区域错位，剔除中国后设备周期比 headline 数字更脆弱。 10-07
MMU 下一轮市场失衡来自内存升温，高端DRAM和HBM挤压会把部分终端产品成本烤焦。 09-27
💬观点 他开放数据访问是为了把订阅者拉入同一套季度数据库，而不是只出售文章观点。 09-25
IINTC Intel拿到资本和政治关注，却没拿回最想要的制造竞争力，问题仍在利润和节点。 09-19
NNVDA Nvidia客户自研加速器并非简单替代，而是会把数据中心计算市场切成多种架构。 09-17
NNVDA AI服务器重塑制造分工，ODM、代工、封装和供电散热一起吃到传统服务器没有的变量。 09-10
NNVDA AI供应链强度要看GPU、HBM、封装、服务器和云厂Capex联动，不能只看一家公司。 09-03
IINTC Intel裁员更新说明制造复兴要靠工程能力和节点执行，HR动作无法替代竞争力。 08-27
NNVDA ADI像混合制造矿井里的第一只预警鸟，传统模拟好结果仍可能遮住终端需求疲弱。 08-23
NNVDA 订阅涨价说明SBI把研究深度货币化，但不改变其公开摘要只能按来源边界使用。 08-14
NNVDA 仓库曾是混合制造主客户，去库存结束不等于需求复苏，订单质量仍要逐层核对。 08-13
💬观点 onsemi投入数十亿后回到周期起点，说明转型叙事若无利润兑现会被周期吞回去。 08-05
IINTC Intel蓝牌故事折射组织压力，制造追赶需要稳定技术路线而非反复扩招裁员。 07-28
💬观点 TI指引里的上行轮廓更多是语言信号，混合制造复苏仍需库存和终端订单确认。 07-23
TTSM TSMC迈向半万亿美元收入的路径靠先进制程、封装和定价力，而非无节制扩产。 07-18
NNVDA 中国半导体市场像谜中谜，制裁、国产替代和设备囤货让公开数据必须分层解释。 07-14
IINTC Intel曾把人才当优势，如今百万级组织复杂度反成负担，制造复兴先要恢复工程纪律。 07-07
MMU 美光美国梦建立在存储紧缺和政策支持上，但成败仍取决于HBM与普通DRAM配置。 07-04
NNVDA 周期已破的核心是AI、存储和传统芯片不同步，同一总量数字下有多条局部曲线。 07-02
NNVDA 视频演讲把设备、封装、存储和云厂Capex串成一张图，说明AI涟漪会放大成海啸。 07-01
AAMAT 工具是一切半导体的起点，但设备订单必须按中国、韩国、台湾和服务收入拆开。 06-23
AASML Evertiq访谈强调涟漪到海啸的路径：上游设备和材料先动，下游价格与利润后显形。 06-22
NNVDA Nvidia后院问题在根系深度，AI革命若只在GPU收入上繁荣，上游确认就不充分。 06-17
NNVDA 关税冲击尚未进入赛前数据，半导体公司短期报表不能过早宣告贸易影响消失。 06-11
💬观点 Wolfspeed豪赌失败提醒SiC不是只靠补贴和产能，终端需求与债务结构同样会杀伤。 06-03
NNVDA Nvidia财报受中国禁运影响仍露出新权力：系统级产品把战略控制从芯片推向整柜。 06-01
NNVDA YouTube访谈把AI供应链称为涟漪和海啸，关键是识别哪层先受益、哪层被滞后挤压。 06-01
NNVDA 混合制造上修指引可能只是滑雪跳台，短期抬头未必代表传统周期真正起飞。 05-22
NNVDA 数据中心收入已占半导体市场三成八，行业正在向数据中心市场重新定义自己。 05-16
NNVDA 平均公司只是平均，CEO电话会容易包装现实，研究要用横向财务背景拆穿自夸。 05-09
💬观点 美国制造再工业化的瓶颈是人愿不愿住和工作，不只是补贴、关税与厂房数字。 05-05
TTSM 台湾ODM提前点火说明AI服务器链先于传统芯片反应，供应链早期信号值得单独跟踪。 04-29
IINTC Intel人头队列显示组织调整频繁，若节点和客户信任不恢复，裁员难带来制造复利。 04-25
TTSM TSMC美国梦昂贵，海外产能有战略价值但成本、人才和效率会削弱财务吸引力。 04-24
AASML ASML单季平淡不等于AI结束，订单、区域和关税才决定设备链未来的波动源。 04-16
💬观点 美国制造回流的头疼在技能和人力供给，关税疼痛若无人才承接就难换来产能。 04-13
IINTC Lip-Bu Tan愿景把Intel从别的优先转向工程优先，但兑现要看产品、代工客户和节点。 04-05
NNVDA AI热潮阴影下的foundry郊区很冷，TSMC之外的代工厂没有同步获得高质量增长。 03-26
NNVDA 超大云客户用自研芯片反击Nvidia，但这更像架构分流，不是AI算力需求塌陷。 03-17
NNVDA Nvidia已从芯片供应商变成服务器市场重力中心，整机、网络和软件共同扩大控制力。 03-05
NNVDA Nvidia财报改变半导体行业定义，服务器系统收入让它不再只是芯片公司。 02-27
AAMAT 设备市场被禁运反向刺激，中国买入托住工具链，但这类增长的可持续性要打折。 02-22
NNVDA 混合制造没有被AI潮水抬起，模拟和功率链条的低迷证明半导体已不是一个周期。 02-13
IINTC Intel价值三角要拆开看：产品、制造和代工业务同放一体未必能释放真正价值。 02-05
AASML ASML Q4显示CHIPS Act第二幕并不简单，设备需求要看美国补贴和中国采购的交错。 01-31
ASML Q4显示CHIPS Act第二幕并不简单，设备需求要看美国补贴和中国采购的交错。
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AAMATNNVDAIINTC 💬 还想深入？和 AI 接着聊这条 → MMU SK海力士想退出存储过山车，关键在HBM利润、资本纪律和客户长期合同能否锁住。 01-25
NNVDA Stargate类大项目要先算商业闭环，权力玩家凑齐不等于数据中心投资自动合理。 01-23
TTSM TSMC强劲结果标志超级周期成形，但受益范围仍围绕先进制程和AI客户集中。 01-17
TTSM 人工智能上行缺少硅基底盘时，晶圆和封装供应能否跟上比热情叙事更重要。 01-13
SSSNLF 三星指引反而利好SK海力士，说明存储竞争已从总量份额转向HBM执行和价格权。 01-08
AAMAT 工具商收到新装备订单，但要判断它们来自真实全球复苏还是区域和政策性采购。 01-03
NNVDA Nvidia触顶讨论不能只看股价反应，重点是服务器系统化后收入天花板如何重新定义。 12-26
NNVDA 半导体收入增长不再带来同等人力扩张，自动化和巨头集中让行业出现无领增长。 12-19
NNVDA 2024年底他已指出行业发生巨大结构变化，旧四年周期被AI数据中心改写。 12-12
NNVDA 他用“Nvidia拉起这个季度”的表述强调，英伟达收入表现对半导体周期具有显著支撑作用。 09-02
NNVDA SemiWiki文章拆数据中心处理市场，GPU、CPU、ASIC和网络各自决定AI ROI恐慌后的格局。 08-11
SemiWiki文章拆数据中心处理市场，GPU、CPU、ASIC和网络各自决定AI ROI恐慌后的格局。
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IINTC
AAVGO 💬 还想深入？和 AI 接着聊这条 → NNVDA 他把数据中心供应链单独成图，说明AI数据中心已成为观察半导体供需的核心链条。 08-11
IINTC 他以“英特尔是否仍在死亡螺旋”框定问题，认为英特尔衰退不是短期利润波动。 08-04
NNVDA 公司被资金喷洒却少买工具，只有中国增加采购，说明CHIPS Act没有直接制造设备繁荣。 05-16
TTSM TSMC一季报要拆出Intel、Nvidia、AMD和Apple的链上影响，不能只读营收标题。 04-19
TSMC一季报要拆出Intel、Nvidia、AMD和Apple的链上影响，不能只读营收标题。
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IINTCNNVDA 💬 还想深入？和 AI 接着聊这条 → IINTC 制造企业拿到补贴不等于竞争力提升，CHIPS Act要看产能、良率和客户承诺。 04-11
IINTC Intel制程领先丢失后利润被延迟惩罚，IDM和foundry的技术差距会滞后反映在财务。 04-05
IINTC Intel进入代工赛道面对TSMC强敌，过去CPU垄断经验不能直接迁移到foundry竞争。 04-04
IINTC Intel Foundry财务披露让亏损和资本需求显形，代工故事必须接受独立经济性检验。 04-02
Intel Foundry财务披露让亏损和资本需求显形，代工故事必须接受独立经济性检验。
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NNVDATTSMAASML 💬 还想深入？和 AI 接着聊这条 → NNVDA 数据中心处理成本已接近五大云厂Capex，AI算力开支可能挤压其他基础设施预算。 03-29
NNVDA GPU折旧像死鱼般迅速，AI硬件投资要把技术迭代速度计入经济寿命。 03-27
NNVDA Astera上市后估值迅速膨胀，AI互连和数据通路被市场当作GPU瓶颈的延伸。 03-26
MMU 美光结果提示AI扩张需要极快内存，HBM和先进DRAM可能出现结构性产能错配。 03-22
TTSM TSMC未必从AI革命中拿到同等好处，先进制程强势也可能被封装和客户议价稀释。 03-20
NNVDA Blackwell用两块巨型芯片拼接，说明AI性能进步越来越依赖封装和系统工程。 03-18
NNVDA 黄仁勋用历史草图讲Nvidia演进，Aasholm关注的是公司如何从芯片走到系统平台。 03-18
NNVDA 直接液冷的四个驱动来自功耗密度、机柜限制、GPU路线和数据中心热管理重构。 03-13
NNVDA AI涟漪已从GPU扩散到HBM、DRAM、液冷和服务器，供应链变化比芯片发布更早。 03-12
AAVGO Broadcom电话会透露AI业务内核，自研ASIC和网络芯片让数据中心价值链更分散。 03-09
AAVGO Broadcom正变成数据中心方案公司，VMware之外更重要的是AI连接和客户定制芯片。 03-08
NNVDA Nvidia贡献了2023到2024行业增长的84.9%，说明总量复苏高度依赖单一公司。 03-05
AAMD 若认为Intel很快追上Nvidia，应先看数据中心处理利润，Intel当时几乎在贴钱卖处理器。 03-02
若认为Intel很快追上Nvidia，应先看数据中心处理利润，Intel当时几乎在贴钱卖处理器。
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IINTCNNVDA 💬 还想深入？和 AI 接着聊这条 → 💬观点 半导体供应链像时间机器，一个主体的未来可能正是另一个主体已经经历过的过去。
💬观点 他认为半导体供需拐点往往先在供应链中显现，早于大众新闻标题反映出来。
MMU Micron有20% DRAM和三分之一NAND产能锁进五年客户合约，目标升至总产能40%。
◆ 单人通 · 盯住他
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