$AAPL: Kita ng $11.45 bilyon, kabuuang $47.9 bilyon sa taon: Una pong pagsusuri ni Ternus ay lumampas sa inaasahan, bakit bumaba ang presyo pagkatapos ng pagtinda? Ipinahayag ng Apple ang kanyang mga resulta para sa ikaapat na kuwarter na natapos noong Setyembre 26, 2026: kita ng $11.45 bilyon, tumataas ng 12% taon-taon; diluted earnings per share (EPS) ng $2.10, tumataas ng 14%. Ang gross margin ng kumpanya ay 47.9%, kung saan ang refund ng taripa ay nag-ambag ng halos 1 puntos; kasama rin sa EPS ang halos $0.05 na benepisyo mula sa refund ng taripa. Sinabi ni CEO John Ternus na ito ay ang pinakamataas na kabuuang kita, kita mula sa iPhone, at EPS para sa kuwarter ng Setyembre, habang ang service business ay nagtatapos din sa pinakamataas na antas nito. Dagdag pa ni CFO, ang kabuuang kita para sa taong 2026 ay umabot sa $47.9 bilyon, ang operating cash flow para sa kuwarter ay $28 bilyon, at parehong $28 bilyon ang ibinalik sa mga shareholder. Kinilala din ng board ang cash dividend ng $0.27 bawat share. Ito ang unang opisyal na resulta ni Ternus mula pa noong siya’y sumakop. Ang mga numero ay hindi masama: parehong lumampas ang kita at EPS sa karaniwang inaasahang saklaw ng Wall Street, at natapos ang taon sa pinakamataas na kita sa kasaysayan. Gayunpaman, bumaba ang presyo pagkatapos ng pagtinda—ang kontradiksiyon ay hindi nasa “kung kumikita ba,” kundi sa bilis at kuwento. Ang 12% na pagtaas ng kita para sa kuwarter ng Setyembre ay hindi sapat upang baguhin ang kuwento ng paglago; ang tunay na tanong ng merkado ay: Pagkatapos ng paulit-ulit na pagpapahayag tungkol sa end-side AI at bagong Siri, makakapagpataas ba ng kurba ng paglago ang pag-update ng hardware at monetization ng serbisyo? Ang pangalawang antas ng lohika ay nakatuon sa kung maaari bang maisakatuparan ang estratehiyang “maliit ang cloud, malaki ang device.” Patuloy na pinapanatili ng Apple ang kanyang kita sa mga chip na kanilang sariling disenyo, sa bilang ng mga user, at sa mga subscription sa serbisyo, imbes na gamitin ang malaking kapital expenditure para sa cloud upang buuin ang mga model. Kung makakapagdulot ang mga bagong produkto ng pag-update sa panahon ng pista, at kung makakapagpataas naman ang end-side AI at serbisyo sa oras ng paggamit at rate ng pagbabayad, ang $11.45 bilyon ay maaaring maging isang panahon lamang; kung patuloy na tumataas ang gastos para sa memorya at mga komponente, kung mahina pa rin ang pag-update sa China at emerging markets, at kung hindi pa rin maaaring ikalat bilang measurable na dagdag na kita ang mga tampok na AI, maaaring gamitin ang super-expected earnings bilang isang dahilan para magbenta sa mataas. Ang epekto sa valuation ay direktang: nananatili pa ring machine ng free cash flow ang Apple, ngunit ang premium na ibinibigay ng merkado sa kanya ay umiihip mula sa “defensive cash cow” patungo sa “timeline ng pagpapatupad ng AI.” Ang guidance para sa panahon ng pista, ang mga rate ng paglago para sa iPhone at serbisyo, at ang totoong gross margin pagkatapos mawala ang refund ng taripa—ito ay mas mahalaga kaysa isang simpleng numero ng kita upang matukoy ang presyo sa susunod na ilang buwan. Kapag isang kumpanya na may kabuuang kita ng $47.9 bilyon sa taon ay kailangan pa ring i-highlight ang EPS gamit ang refund ng taripa, mas dapat pang tandaan ng mga investor: Saan naman ang floor ng paglago ng Apple nang walang isang-time items?

Ang Meta ay nagtataas ng higit sa $20 bilyong pagsasama-samang pagsasaliksik sa equity at debt, at una nang nagpapalabas ng euro-denominated bond: Uunlad na ba ang pagbabayad sa AI bills gamit ang “global bond market”? Ayon sa mga ulat ng merkado, ang Meta Platforms ay nagsasaliksik sa paglabas ng higit sa $20 bilyong investment-grade cross-border bond, na may layunin na pumasok sa parehong dolyar at euro market, at maaaring palawakin batay sa pangangailangan; ang panahon ng dolyar bond ay maaaring magtakda ng 5 hanggang 30 taon, habang mas mahaba ang panahon ng euro bond. Ito ang pangalawang malaking bond issuance ng kumpanya sa loob ng halos anim na buwan, at ang unang pagkakataon na itinataya nito ang paglabas ng euro bond. Samantala, natapos na ng kumpanya ang mga equity financing na kabilang ang halos $25 bilyong common stock at $12.5 bilyong preferred stock, at plano nito na ilunsad ang isang karagdagang $60 bilyong follow-on offering—parehong binuksan ang equity at debt, na nagpapakita ng iisang bagay: ang mga gastos sa AI infrastructure ay nagbabago sa kanilang capital structure. Bakit mahalaga: Noong nakaraan, pangunahing pinapagana ng Meta ang sarili nitong libreng cash flow mula sa advertising; ngayon, ang bilis ng capital expenditure ay nagpapakialam sa kanilang paghingi ng pondo mula sa mga European investor. Ang unang euro bond ay hindi lamang isang karagdagang currency—ito ay isang paghingi ng quota mula sa mga European insurance at asset management pools habang tumataas ang credit spread ng dolyar at bumababa ang demand sa tech bonds. Kung matagumpay ang pricing, ito ay patotoo na ang mga malalaking kumpanya ay maaari pa ring i-roll ang AI development sa investment-grade cost; kung kailangan nilang magbigay ng mas mataas na spread o i-reduce ang volume, ipapakita nito na ang bond market ay nawawalan na ng pagtitiis sa “timing ng AI returns.” Ang pangalawang logic ay ang pagbabago sa identity ng balance sheet. Ang advertising core ay patuloy na malakas, ngunit ang pagtaas ng capital expenditure ay nagpapalawak sa kahinaan ng cash flow. Ang parehong paglabas ng equity at debt ay nangangahulugan na magkakaroon ng dilution at interest expense sa mga hinaharap na model: ang equity ay tumutugon sa limitasyon ng leverage, habang ang debt ay tumutugon sa kasalukuyang cash; pareho ay hindi “growth” sa income statement—kundi para ilagay ang data centers, chips, at power contracts bilang operational assets. Sino ang una nang patotoo na ang unit compute ay may return sa advertising at enterprise business, siya ang mabubuksan muli ang valuation; sana’y magpapatuloy lamang sa pag-uulat ng progreso ng construction, siya’y magpapatuloy na magdala ng double discount sa spread at multiple. Ang implikasyon sa mga kumpanya sa parehong industriya ay malinaw: Ang Alphabet ay nagpapatuloy din sa kanilang bagong euro bond issuance, habang ang Oracle at iba pa ay nagpapalawak din sa kanilang toolkit para sa equity at debt. Sa harap ng AI arms race, ang focus ay hindi na lamang “sino ang makakabili ng GPU”—kundi “sino pa ang makakakuha ng GPU gamit ang murang pera.” Kapag $20 bilyon ay tanging “minimum” na presyo, susundin ng merkado ang sumusunod: Magiging ba ang euro bond spread ni Meta ang bagong benchmark para sa AI financing cost ng mga tech giant?

$BABA: Ang Qwen ay magkakaroon ng integrasyon sa Apple Intelligence, at mababawasan sa China noong Disyembre kasama ang iOS 27.3: Sasaklaw na ba ng milyon-milyong iPhone ang modelong ito ng Alibaba? Ipinahayag ng Apple at Alibaba ang kanilang pagkakaisa: Ilalagay ang Tongyi Qianwen sa mga kakayahan ng Apple Intelligence sa merkado ng China, kung saan ang mga user ay makakapag-access nito sa mga scenario tulad ng Siri, mga tool sa pagsusulat, at visual intelligence; ang developer beta ay isasagawa noong malapit sa Enero 4, habang ang punong tampok ay ipapalabas kasama ang iOS 27.3 noong Disyembre. Ang unang hanay ng kakayahan ay kasama ang pagsasalin, pagsusulat, paglinis ng larawan, pagbuo ng buod, at Genmoji, habang ang ilang mas mataas na antas ng Siri AI ay papalabasin nang bahagi-bahagi. Para sa Alibaba, ito ay ang mahalagang entry point para sa kanilang model sa pinakamalaking premium smartphone ecosystem; para sa Apple, ito ay ang kritikal na piraso upang mabawasan ang pagkakaiba sa end-to-end intelligence sa ilalim ng mga regulasyon at lokal na pagpapahintulot sa China. Bakit ito malakas: Dalawang taon na ang pagtatalo sa AI, at karamihan sa mga kuwento ay tumigil sa cloud share at parameter size; ngayon, isasama na ang model sa mga system-level entry point na madalas gamitin araw-araw. Kung ang user experience ay sapat, maaaring makakuha ang Qwen ng isang malaking base ng mga user na may mataas na kalidad at kagustuhan na magbayad; samantala, maaari ring i-close ng Apple ang pagkakaiba sa functionality kumpara sa mga lokal na assistant sa Android, nang hindi nila itinatayo ang sariling malaking model sa China, at mapanatili ang kanilang rason para sa upgrade ng iPhone sa bansa. Ang pangalawang logika ay ang “repricing ng distribution rights.” Ang mga cloud provider ay lumalaban para sa token at API; ang mga manufacturer ng cellphone ay lumalaban para sa default access at system permissions. Ang natanggap ni Alibaba ay ang distribution—hindi nangangahulugan na agad na katumbas na cloud training orders—ngunit ang brand at data feedback loop ay magbabago ng matagal na pagtawag. Para sa mga katulad na kompanya tulad ng Baidu at Tencent, nangangahulugan ito na ang pinakamataas na terminal entry point ay maaaring ma-lock nang maaga; para sa supply chain at ad tech ng Apple, ang paghanda ng AI feature sa China ay maaaring magbigay ng marginal improvement sa pag-upgrade ng mga mid-range at older models. Ang mga panganib ay tiyak din: Ang regulatory review, function trimming, latency, at hallucinations ay direktang magiging App Store ratings at desisyon sa upgrade; kung ang punong functionality ay mas mahina kumpara sa mga top Android assistants, ang热度 ng balita ay maaaring mas mabilis kaysa sa actual business contribution. Dapat i-decompose ng mga investor ang milestones bilang: open beta para sa reputation, official launch sa Disyembre para sa retention, at kung magkakaroon ba sila ng pagpapalawig sa mas maraming Apple Intelligence modules. Kapag talagang lumabas ang Qwen sa toggle ng Apple Intelligence sa settings, magkakaroon ng bagong pagkalkula ang merkado: Gaano karami sa value ng model ni Alibaba ay galing sa cloud, at gaano karami naman galing sa default entry point?

$GOOGL ay naglunsad ng ikalawang pagkakataon sa taong ito para sa paglabas ng eurobond, na may pitong iba’t ibang termino na may spread na maaabot ang 210 puntos base: May pera pa, ngunit mas mahal na ito. Ang Alphabet ay nagsimula ng ikalawang siklo ng paglabas ng eurobond sa taong ito, na plano na hatiin sa pitong bahagi na may termino mula sa halos 2 hanggang 19 taon. Ayon sa pagkakaplanong paglabas, ang pagsusuri sa presyo para sa pinakamaikling termino ay nasa paligid ng 60 puntos base sa itaas ng intermediate swap rate, habang ang pinakamatagal na termino ay nasa paligid ng 205 hanggang 210 puntos base; itinataguyod ng ilang malalaking European investment banks, at inaasahang matutukoy ang presyo sa gabi ng paglabas. Ito ay isa pang transaksyon sa pagkuha ng matagalang pondo para sa mga investmeng kaugnay ng AI mula sa mga malalaking tech company. Sa mukha, ang kakayahan ng Alphabet na maglunsad ng multi-tenor eurobond ay nagpapakita na ang kwalipikasyon ng issuer at ang demand mula sa mga buyer sa Europe ay hindi nawala. Ngunit ang konteksto ng merkado sa parehong araw ay mas malalim: matapos ang pagkakalagay ng malaking supply ng tech bonds, bumaba ang demand ng mga investor, kaya kailangan ng issuers na i-raise ang spread upang makapagbenta. Para sa Google, ang ikalawang paglabas ng eurobond sa taong ito mismo ay isang signal—hindi ito isang pana-panahon na paglalabas ng kapital para sa AI, kundi isang matagalang proyekto na kailangan ng paulit-ulit na pagkuha ng pondo mula sa bond market. Ang pangalawang pagbabago ay nasa curve ng gastos sa pagsasalapi. Ang 60 puntos base sa maikling termino at higit sa 200 puntos base sa matagalang termino ay naglalarawan kung gaano kalayo ang mga investor ay handang bumili para sa hindi tiyak na panahon ng AI. Ang maikling bond ay murang dahil naniniwala pa ang merkado sa cash flow mula sa cloud at advertising sa dalawang taon; habang ang matagalang bond ay naging mahal dahil mas mahirap i-model ang return path hanggang 2030. Kung ang susunod na pricing ay nasa itaas ng guidance o paikot-ikot pa, ito ay isang pormal na pagtatakda ng mas mataas na discount rate para sa buong industriya; kung naging mas maliit nang hindi inaasahan, ito ay nagpapakita na ang mga high-quality issuer ay patuloy na makakapaghihiwalay. Ang implikasyon sa industriya: ang kompetisyon sa mga cloud giant ay nagsisimula nang ipakita sa pamamagitan ng struktura ng termino at diversipikasyon ng currency. Sino ang makakapag-distribute ng paglabas sa parehong euro at dollar pools at maiiwasan ang komprehensibong gastos, siya ang makakaiwas na manatili sa mas mataas na equity value sa parehong capital expenditure; sinta’y pilit na maglagay ng maikling bond o tanggapin ang mataas na spread, siya ang magkakaroon ng mas mahirap na discounted free cash flow sa hinaharap. Pagkatapos magbenta ng pitong termino nang sabay-sabay, ang totoong tanong ay hindi kung makakakuha ba ng pera ang Alphabet, kundi kung ang premium na 210 puntos base sa matagalang termino ay magiging bagong normal para sa AI infrastructure bonds?

Ang pera ng AI unicorn ay nagsimulang mahirap makakuha. May dalawang bagay sa AI sector ng linggong ito na dapat isipin ng bawat may-ari ng AI stock. Unang antas: Kumurut ang pagsasakop ni OpenAI Ang orihinal na plano ni OpenAI ay mag-raise ng $30 bilyon, ngunit ang mga investor ay handa lang maglabas ng halos $11 bilyon—mas mababa kaysa sa kalahati. Upang matapos ang pagsasakop na ito, pinababa ni OpenAI ang sukat sa $20 bilyon. Ikalawang antas: Bumagsak ang rating ng Anthropic bago ang IPO Isang institusyong nagpapautang ay nagbigay ng "junk rating" sa mga shares ng Anthropic bago ang IPO, dahil sa lihim na utang ng kumpanya na umabot sa halos $900 bilyon. Ikatlong antas: Ano ang ipinapahiwatig nito? Hindi umalis ang pera mula sa AI, ngunit nagsimulang pumili na ang mga investor. Mas mahirap na mag-raise ng pondo ang mga kumpanyang nagpapalabas lang ng pera at kuwento; mas mataas ang halaga naman ng mga kumpanyang may totoong kita at cash flow. Susunod na magkakaroon ng pagkakahati-hati sa industriya ng AI—mas mahalaga na maunawaan kung sino ang kumikita at sino ang nagpapautang, kaysa maghabol sa mga trend.

Corning $GLW: Ang kita mula sa AI fiber optics ay tum doubling sa isang taon, ngunit ang presyo ng stock ay patuloy na 50% mas mababa kaysa sa mataas na punto: Ano ang takot ng merkado? Ipinahayag ni Corning $GLW ang kanilang quarterly report bago ang pagbukas ng merkado noong Martes, at halos lahat ng指标 ay lumampas sa mga inaasahan. Ang pangunahing kita ay $5.08 bilyon, na tumataas ng 19% taon-taon, mas mataas kaysa sa inaasahang $5.03 bilyon ng merkado; ang pangunahing kita bawat share ay $0.91, na tumataas ng 36% taon-taon, mas mataas kaysa sa inaasahang $0.88. Ang guidance para sa ikaapat na kwarter ay $5.2 bilyon hanggang $5.3 bilyon sa pangunahing kita at $0.96 hanggang $1.00 sa pangunahing kita bawat share, na ang gitnang halaga ng guidance ay mas mataas kaysa sa inaasahang $0.93 ng merkado. Ang pinakamalakas na bahagi ay ang optical communications: ang kaukulang kita sa isang kwarter ay $2.38 bilyon, na tumataas ng 44% taon-taon; ang net profit ng segment ay $532 milyon, na tumataas ng 80% taon-taon; kung saan ang enterprise networking ay tumataas ng 84%, at ang kita mula sa mga produkto na kaugnay sa generative AI ay lumampas sa pagdoble. Gayunpaman, ayon sa https://t.co/FK7CXkBPXL, bumaba ang presyo ng stock nang humigit-kumulang 3% pagkatapos ng unang pagtaas ng 3%, at nasa $123.94, na nasa 54% pa ring mababa kaysa sa 52-week high na $271.78. Tingnan natin kung ano ang sagot ng financial report na ito. Sa nakaraang panahon, ang mga takot ng merkado tungkol sa AI hardware ay nakatuon sa dalawang bagay: kung tataasan pa ba ang capital spending, at kung napapalagay na sobra na ba ang presyo sa optical communications. Ang sagot ni Wendell Weeks, CEO ni Corning, ay ang paglago ng mga produkto para sa generative AI ay “higit pa sa paglago ng paglabas ng GPU.” Ibig sabihin nito, ang paglago ni Corning ay hindi lamang nakadepende sa bilang ng GPU—kundi dahil mas marami na ang fiber at connectors na ginagamit sa bawat AI server at data center. Dahil mas malalaki na ang AI clusters, kinakailangan ng mas mataas na density ng fiber connections sa pagitan ng mga GPU, cabinet, at data center—kaya bumababa ang unit cost ng fiber per unit of computing power. Ang pagtaas ng net profit ng segment na 80% ay mas mataas kaysa sa pagtaas ng kita na 44%, na nagpapakita na mas nagpapabuti ang scale effect at product mix, at naging pinakamataas na margin growth engine na si optical communications. Ang isang madalas na nakakalimutan na impormasyon ay ang kumpiyansa sa mga order. Noong ika-tatlong kwarter, nilagdaan ni Corning ang apat na mahabang panahong kontrata na may halagang maraming bilyong dolyar, kasama na ang Verizon $VZ at AT&T $T. Ibig sabihin nito, ang pangangailangan para sa fiber ay hindi lamang galing sa AI data centers—kundi pati na rin sa backbone network at interconnection ng mga telecom operator. Binanggit din ng management sa telekonperensya na lumalaki ang oportunidad para sa data center interconnection sa kanilang telecom business. Ang “Springboard” plan ng kompanya ay may layunin na makamit ang taunang kita na $20 bilyon hanggang katapusan ng 2026, $30 bilyon hanggang katapusan ng 2028, at $40 bilyon hanggang katapusan ng 2030. Batay sa gitnang guidance para sa ikaapat na kwarter na $5.25 bilyon, ang taunang rate ay nasa halos $21 bilyon—na nagsisiguro na natapos na nila ang unang yugto. Kung gayon, bakit hindi tumataas ang presyo ng stock? Una, hindi mura pa ang valuation ni Corning—nabago na ng merkado ang malaking bahagi ng AI growth nang paunang naka-include pa ito sa mataas na punto; kahit na bumaba ito nang kalahati, ilang valuation models ay nananatiling naniniwala na mas mataas pa ito kaysa sa tamang antas. Ikalawa, hindi pantay ang paglago: bumaba ang kita mula sa display at glass innovation business ng 3%, at mas mabagal pa rin ang pagtaas ng kapasidad para sa solar business kaysa sa inaasahan—na nagresulta sa isang loss na $7 milyon sa isang kwarter—na hinaharap ang pagtaas ng kabuuang margin. Ikatlo, malaki ang capital expenditure para sa pagpapalawak ng capacity sa optical communications: $545 milyon noong ika-tatlong kwarter—at kailangan makita ng merkado kung maipapalit ba nito ang mga capacity na ito sa kasalukuyang presyo. Kung ilalagay natin si Corning sa buong supply chain ng AI optical communications, sila ay kumakatawan sa pinakamataas na antas—fiber at connectors—na nasa parehong demand chain kasama sina Lumentum $LITE at Coherent $COHR, pero may iba’t ibang business model: mas nakadepende ang optical modules sa teknolohikal na pagbabago at presyong kompetisyon, samantalang ang fiber at connectors ay mas nakadepende sa mahabang panahong kontrata at scale. Noong Lunes, tumataas si Lumentum nang humigit-kumulang 8%, at kasalukuyan nating binibigyang-katuwiran ni Corning ang demand chain nito gamit ang isang mas fundamental na pagsusuri. Ang susunod na susuriin ay tatlong indikador: makakapanatili ba ng higit pa sa 40% taon-taong paglago si optical communications segment sa ikaapat na kwarter, makakakuha ba pa sila ng karagdagang long-term agreements, at kailan babalik sa profit si solar business? Kapag isang kompanya ay may AI business na tumataas nang doble sa isang taon, pero ang presyo nito ay kalahati lamang ng mataas nitong punto—ano ba ang iyong paniniwala? Ito ba ay isang paghahanda ng merkado para sa cycle risk, o isang pagkakataon para sa mga long-term investor upang muling suriin?

Bagong Pananaliksik ng New Street: Target price ng Intel $INTC ay $125, maaaring makamit ang $50 bilyon sa kita mula sa server CPU noong 2030! Ang CPU na pinabayaan ng AI, ay binabawi ng mga agent Lumakas ng halos 4% ang Intel $INTC noong Lunes at nakapagsara sa paligid ng $90.50. Ang pagtaas ng presyo ay pinagbigyan ng buy rating at target price na $125 mula kay Pierre Ferragu, isang kilalang teknolohiyang analyst mula sa New Street Research. Ang target price na ito ay batay sa inaasahang earnings per share na $7.10 noong 2030, na may P/E ratio na 25, na nagpapakita ng halos 38% na potensyal na pagtaas mula sa kasalukuyang presyo. Samantala, inanunsyo ng Intel ang pagkuha sa Classiq, isang Israeli quantum software company, at magpapahayag ng kanilang third-quarter earnings noong Huwebes—ang kombinasyon ng mga ito ay ginawa ang Intel bilang isa sa mga pinakadiskutadong semiconductor stock sa X. Ang pangunahing argumento ni Ferragu ay kabaligtaran sa karaniwang paniniwala. Sa loob ng tatlong taon, ang pangkalahatang paniniwala sa merkado ay ang AI era ay ang panahon ng GPU, at ang CPU ay naging marginal—na ginawa ang Intel bilang pinakamalaking tagalugi. Gayunpaman, naniniwala siya na ang AI agents ay nagbabago sa balanse na ito. Sa pagkakagawa ng mga gawain, iba ang AI agents kaysa sa pag-train ng malalaking model: kailangan nilang gamitin ang maraming tool, ma-access ang database, i-run ang code, at gawin ang iba’t ibang logical judgments—mga gawain na kung saan mas mahusay ang CPU. Mas maraming agent, mas maraming server CPU ang kailangan sa data center. Ayon sa kanyang pagkalkula, maaaring lumampas sa $220 bilyon ang laki ng merkado para sa server CPU noong 2030; kung makakuha ang Intel ng 20% hanggang 25% ng bahagi, maaaring makamit nito ang halos $50 bilyon na kita mula sa server CPU. Ang kapasidad ay isa pang pangunahing punto. Inaasahan ni Ferragu na lalago ang kapasidad ng server CPU ng Intel ng higit sa 50% noong 2027, dahil sa paglabas ng kapasidad ng Intel 3 process, ang mass production ng 18A process, at ang pagpapalit ng ilang kapasidad na dating ginagamit para sa PC chips patungo sa server. Mahalaga ito: kung talagang tumataas ang pangangailangan para sa CPU at kasabay nito ang pagtaas ng kapasidad, may pagkakataon ang Intel na makabawi sa presyo at market share. Ang pagkuha sa Classiq ay isa pang indikasyon. Hindi inilabas ng Intel ang presyo ng transaksyon, ngunit ayon sa Israeli media na Calcalist at Bloomberg, ang halaga ay halos $2.3 bilyon, bayad sa pamamagitan ng cash at stock, at inaasahang matatapos noong unang kalahati ng 2027. Ang quantum computing ay malayo pa sa commercialization, ngunit ang transaksyong ito ay nagpapakita na handa na ang Intel na mag-imbak ng software capability para sa susunod na henerasyon ng computing. Malinaw ang pagkakaiba-iba sa pananaw ng mga bull at bear. Ang mga bull ay naniniwala na ang kasalukuyang valuation ng Intel ay nananatili pa ring sumasalamin sa “AI loser” narrative; kung talagang muling ma-activate ang pangangailangan para sa server CPU dahil sa agents, malaki ang potensyal na pagbabalik ng kita. Samantala, ang mga bear ay tatawagin ang pagtaas ng market share ni AMD $AMD sa server CPU market, at ang mabilis na pagtanggap ng Arm-based custom chips sa mga cloud provider—kaya mahirap para sa Intel na panatilihin ang higit sa 20% na bahagi. Bukod dito, ang inaasahang earnings per share noong 2030 ay mayroon pa ring apat na taon at pito—may malaking posibilidad ng pagbabago sa process yield, capital expenditure, at execution capability. Marami nang inaasahan ang Intel na i-delay ang kanilang process nodes sa nakaraang ilang taon, kaya mayroon pa ring pagdududa sa merkado tungkol sa kanilang kakayahan. Sa kasaysayan, ang ugnayan ng CPU at accelerator ay maraming beses nang nagbalik-balik. Noong una, ang GPU ay simpleng graphics card lamang, at naging pangunahing compute engine; ngayon, tanong ay: habang ang focus ng AI ay lumilipat mula sa training patungo sa inference at agents, babalik ba ang CPU sa sentro? Ito ang ipinaglalaban ni Ferragu. Ang tatlong bagay na dapat subaybayan: Ang kita at guidance para sa data center business sa quarterly earnings ng Intel noong Huwebes; ang yield at mga advance ng external foundry clients para sa 18A process; at kung banggitin ba ng mga cloud provider sa kanilang earnings kung may pagtaas ng CPU demand dahil sa agents. Totoo bang gagawin ng AI agents na muling mahalaga ang CPU? Sa tingin mo ba, ang Intel ay isang value opportunity o isang “mura may dahilan” trap?

Broadcom $161.2 bilyon, Google $114.5 bilyon, Amazon $110 bilyon! Isang kumpanya lang ang Anthropic na nag-sign ng higit sa $430.6 bilyon na mga kontrata para sa computing power—sino ang pinakamalaking tagapagtagumpay? Ang pinakamalaking bahagi ng prospectus ng Anthropic na nagpapaligaya sa mga investor ay hindi kaya nito ang sarili nitong kita, kundi ang pera na itinatanggol nito sa iba. Ayon sa mga kondisyon ng kontrata na inilabas sa prospectus, nag-sign ang Anthropic ng malalaking long-term commitment para sa pagbili ng computing power mula sa ilang malalaking tech company: $161.2 bilyon sa Broadcom $AVGO, $114.5 bilyon o higit pa sa Google $GOOGL hanggang 2033, $110 bilyon o higit pa sa Amazon $AMZN, at $44.9 bilyon o higit pa sa Microsoft $MSFT. Ang kabuuan ng apat na ito ay umabot sa halos $430.6 bilyon—hindi pa kasama ang dating na inilabas na kontrata kay SpaceX $SPCX na maaaring umabot sa $120.5 bilyon. Dapat tandaan na ang kabuuang ito ay aking kinalkula batay sa pagdaragdag ng bawat item sa prospectus; hindi binigay ng prospectus mismo ang kabuuang halaga ng mga commitment para sa computing power. Ang listahan na inihanda ng X account na StockSavvyShay ay naging viral, at marami ang unang naintindihan na malaki ang bahagi ng order sa upper stream ng AI supply chain na nakatuon sa isang kumpanya na hindi pa nakakakuha ng kita. Tingnan natin ang kahalagahan ng bawat isa. Ang $161.2 bilyon na commitment kay Broadcom ay ang pinakamalaki, at malapit itong kaugnay sa custom chip design ng Google TPU, network chips, at end-to-end solutions. Ang Anthropic ay isa sa pinakamalalaking external user ng Google TPU, at dahil binuo ng Broadcom ang TPU, ang perang ito ay bahagyan ay dumadaan sa Google Cloud at bahagyan ay naiiwan sa custom chip business ng Broadcom. Ayon sa mga market estimate, maaaring magkaroon pa ng karagdagang $125 bilyon hanggang $150 bilyon na demand para sa TPU computing power mula 2028 hanggang 2031—na nagbibigay ng malaking suporta sa long-term visibility ng orders para sa Broadcom. Ang Google at Amazon naman ay dalawang pangunahing shareholder at cloud service provider ng Anthropic; ang kanilang mga kontrata para sa computing power ay hindi lamang pinagkukunan ng kita kundi nagpapalikas din ng isang closed loop sa kanilang investment returns at cloud business. Ang $44.9 bilyon na commitment kay Microsoft ay mas maliit, ngunit nangangahulugan ito na ang mga model ni Anthropic ay may permanenteng lugar din sa cloud at product ecosystem ni Microsoft. Kasama rin dito ang structure ng pagsasapital. Sinipi ng prospectus ang isang special purpose vehicle na may halagang $63 bilyon upang ma-finance ang mga computing facility: ang Bank of America, Citibank, at Morgan Stanley ang nagbibigay ng first lien loan, ang Blackstone ang nagbibigay ng second lien funding, samantalang ang Broadcom ay nagbibigay ng residual value support—o pagtitiyak sa future resale value ng mga equipment. Ito ay nagpapakita na ang mga kontrata para sa computing power ay naging parang financial asset tulad ng infrastructure project, kung saan kasali na ang mga bank at private credit funds. Ang investment logic dito ay may dalawang antas. Ang bullish side: napalawak nang malaki ang visibility ng kita para sa cloud at chip vendors. Noon, nag-aalala ang market na walang terminal customer para sa AI capital spending—ngayon, mayroon nang isang bilis na tumataas na buyer na nag-sign ng maraming taong kontrata. Ang bearish side: ang lahat ng mga commitment na ito ay nakadepende sa kakayahan ni Anthropic na mag-finance at magpalago ng kita. Ipinakita ng prospectus na ang kita ni Anthropic noong unang kalahati ng taon ay halos $16.3 bilyon—samantalang ang kabuuang commitment para sa computing power ay mas malaki nang dalawampu’t isang beses. Kung lumalala ang price war sa AI models o bumabagal ang paglago ng kita, magiging mabigat na burden ang mga kontrata na ito, at magkakaroon ng risk transmission patungo kay Broadcom, Google, at Amazon. Lalo na mahalaga ang detalye na ibinigay ni Broadcom bilang residual value support—ibig sabihin, hindi lamang siya nagbebenta ng chip kundi tumatanggap din ng bahagi ng credit at asset price risk. Ang tatlong bagay na dapat subaybayan: Una, ang sukat ng fundraising mula sa IPO ni Anthropic—ito ang magtutukoy kung gaano kahusay niya maibayad ang mga bills para sa computing power sa susunod na dalawang taon. Ikalawa, ang pagpapahayag ni Broadcom at Google tungkol sa kanilang kita at orders mula sa Anthropic sa kanilang susunod na earnings report. Ikatlo, ang timeline ng pagpapatupad ng mga kontrata para sa computing power—lalo na kung maipapatupad nang maayos ang malalaking commitment pagkatapos 2027. Kapag isang kumpanya ay parehong shareholder, customer, at pinakamalaking source ng credit risk mo—ano ba ang iyong opinyon? Ang mga order na natanggap ni Broadcom at Google: ba’t isang moat o isang隐患?

Maaari mong tama ang iyong pagpili ng $MU, ngunit marami pa ang hindi nauunawaan ang totoong dahilan. Ibinalik ng Wedbush ang kanilang “outperform” rating at $1,400 target price para sa $MU. Ngunit kung tanging ito lang ang iyong pinag-uusapan, baka mong nawawalan ng pinakamahalagang bahagi ng report na ito. Hindi naman ang pagtaas ng presyo ng Micron ang dapat pag-aralan—kundi ang isang mahalagang pagkakahati sa teknolohiya sa pandaigdigang industriya ng DRAM: ang Samsung, SK Hynix, at ChangXin ay nag-aaral ng 4F² architecture, samantalang pinili ng Micron na huwag sumama, at patuloy na pinaunlad ang kanilang plano sa flat DRAM node, habang inihahanda ang kanilang susunod na malaking arkitekturang pagbabago sa 3D DRAM. Mahalaga ito dahil ang pag-unlad ng DRAM sa nakaraang ilang dekada ay batay sa pagpapalaki ng bilang ng Memory Cell sa parehong laki ng wafer. Ngunit habang lumalapit na ang proseso sa pisikal na limitasyon, mas mahirap na ang tradisyonal na pagpapaliit pahalang. Ang Samsung, SK Hynix at iba pang kumpanya ay nag-aaral ng 4F² upang dagdagan pa ang pagpapaliit ng sukat ng bawat DRAM Cell; ngunit naniniwala ang Micron na maaaring maging isang mahal na transisyonal na solusyon lamang ang ruta na ito. Hindi naman hindi sinuri ng Micron ang 4F². Sa katotohanan, sinabi nila na isinuri na nila ang teknolohiyang ito nang halos 20 taon, kahit na gumawa sila ng maraming prototype, at sa huli ay pinili pa ring huwag gamitin ito. Ang kanilang pagtataya ay: ang totoong bottleneck sa density ng DRAM ay hindi lamang ang pagbabago mula sa 6F² patungo sa 4F²—kundi isa sa pinakamahalagang limitasyon ay ang capacitor pitch, o ang distansya sa pagitan ng mga capacitor. Kung hindi makakamit ang parehong pag-unlad sa pisikal na limitasyong ito, maaaring limitado lamang ang pagtaas ng density na dudulot ng 4F², samantalang tataas naman ang kumplikadong proseso at gastos sa paggawa. Kaya ang kasalukuyang estratehiya ng Micron ay napakalaking interesante: Kung maaaring makarating sa pader pa rin ang 4F² sa huli, bakit magkakaroon ng malaking gastos sa teknolohikal na pagbabago para sa isang intermediate node? Pinili nilang patuloy na pagsikapan ang kanilang umiiral na flat DRAM hanggang sa kanyang pinakamataas na potensyal, habang pinapalago rin nila ang 3D DRAM bilang isang paralel na ruta. Dapat bigyang-diin dito: hindi ibinabale-wala ng Micron ang tradisyonal na DRAM bukas na. Patuloy pa rin nilang papaunlarin ang 1γ, 1δ at iba pang flat nodes—dapat magsimula ang 1δ noong ikalawang kalahati ng 2027—samantalang inhintay pa nila ang tamang oras para sa 3D DRAM: kung kailan naging sapat na ang cost, yield, at performance para sa komersyal na paggamit. Ito ay nagpapaisip sa akin sa nakaraang pag-unlad ng 3D NAND. Noong unang panahon, patuloy ring ginamit ng NAND ang pagpapaliit pahalang upang palakasin ang density—hanggang sa lumalapit na ito sa pisikal na limitasyon. Sa huli, nagbago ang buong industriya: kung hindi na maaaring i-fit pahalang, kailangan itong i-stack pataas. At alam nating lahat kung ano ang nangyari: naging pangunahing teknolohiya ng industriya ang 3D NAND, at kasalukuyan ay umabot na ito sa mga daan-daang layer. Kung gagawin ng DRAM ang parehong landas sa hinaharap, maaaring hindi lamang isang teknikal na detalye ang pagkakahati sa pagitan ng Samsung, SK Hynix at Micron—kundi maaaring magtukoy sa hinaharap na cost curve at kompetisyon sa industriya ng DRAM. Mas mahalaga pa: naganap ang teknikal na pagkakahating ito sa isang napakaspecial na panahon: Ang AI ay nagpapabago sa estruktural na kahalagahan ng Memory. Sa nakaraang dalawang taon, kapag tinatalakay ng merkado ang AI, pinakamahalaga ay ang $NVDA GPU at computing power. Ngunit habang mas kumplikado at mas mahaba ang context ng AI models, mas marami ang mga agent, mas malaki naman ang dami ng data na kailangan i-process at i-save—at naging bagong bottleneck na ang Memory Capacity at Bandwidth. Isa sa mga numero na binigay ng Micron ay napakalaking: Ang Context Length ng Agentic AI ay maaaring tumataas nang halos 30 beses bawat taon. Samantala, doon sa nakaraang tatlong taon, tumaba nang doble ang Memory Content bawat server. At maaaring umabot sa apat beses ang DRAM capacity na kailangan ng L4 autonomous vehicles kumpara sa kasalukuyang L2+ models. Ibig sabihin nito: Ang hinaharap na pangangailangan para sa Memory ay hindi lamang magmumula sa “pagbenta ng mas maraming server.” Kahit hindi tumaas nang proporsyonal ang bilang ng server, kung mas maraming memory ang kailangan bawat server, bawat kotse, bawat robot—maaaring tumaas muli ang mahabang panahon na kurba ng pangangailangan para sa buong DRAM market. Kaya't abiso ko narin: mas hindi ko na sinusuri ang $MU bilang isang tradisyonal na cyclical stock. Nakaraan, madali lang mag-analyze si Micron: kapag tumataas ang presyo ng DRAM, tataasan mo; kapag tumataas ang inventory, bababaan mo; at inhintay mo lang ang susunod na Memory Cycle. Ngunit kinakailangan nating idagdag dito isang bagong mahabang panahon na variable sa AI era: Ang Memory Content Per System ay patuloy na tumataas. Ang AI servers, HBM, Agentic AI, autonomous driving, Edge AI at mga robot sa hinaharap—lahat ay maaaring dagdagan pa ang memory content bawat device. Ibig sabihin nito: Ang pinakamalaking driving force para sa hinaharap na memory industry ay hindi lamang galing sa pagtaas ng bilang ng device—kundi galing din sa bawat device na nagsisiguro na mas maraming memory ang kailangan. Kaya't hindi ito ang pinakamahalagang bahagi para sa akin: ang $1,400 target price ng Wedbush. Ang totoo kong gustong obserbahan ay tatlong tanong: Makakapagpanatili ba si Micron ng kompetisyon sa huling mahahalagang flat DRAM nodes tulad ng 1δ? Kailan makakamit ng 3D DRAM ang mas mabuting Cost per Bit kumpara sa tradisyonal na arkitektura? At hanggang saan makakarating ng 4F² ni Samsung at SK Hynix? Kung patunayan ng 4F² na cost-effective, may mataas na yield, at patuloy pa ring ma-scales—mali pala si Micron. Ngunit kung talagang makarating sa bottleneck ng density at complexity gaya ng sinabi ni Micron—mabuti pala siya. Nakatakas siya sa isang mahal na transisyonal na teknolohiya at handa nang direkta para sa susunod na 3D DRAM. Kaya't kasalukuyan, hindi lang “paano long pa ba kakulangan ang HBM” ang dapat pag-aralan tungkol sa $MU—kundi isang mas mahabang tanong: Maaari bang maging lider si Micron sa susunod na pagbabago sa arkitektura ng DRAM—hindi lamang bilang tagasunod sa nakaraan? Ang Samsung, SK Hynix at ChangXin ay nagtataya sa 4F²; samantalang pinipili ni Micron na patuloyin ang flat node habang hinahanda ang 3D DRAM. Wala pang alam kung sino mananalo. Ngunit kung talagang gagawin ng DRAM ang parehong landas tulad ng NAND—mula sa “horizontal scaling” patungo sa “vertical stacking”—maaaring magiging critical point ito noong araw na ito: isang simpleng teknikal na pagkakahati na magtuturo kung sino mananalo sa susunod na Memory Cycle. Ang merkado ay nakikita lang: HBM shortage, DRAM price increase, at demand surge para sa AI servers. Ngunit mas malaking oportunidad ay maaaring nakatago sa sinong magiging lider sa susunod na arkitektura ng DRAM. Kung tama ni Micron ang pagtaya dito—hindi lamang siya babagsak sa isang bagong Memory Cycle—kundi magkakaroon din ito ng bagong pagtatasa sa kanilang kompetitibong posisyon. $MU Ano ba ang iyong paniniwala: mas nakikita mo ba si Micron sa kanilang 3D DRAM route o si Samsung/SK Hynix sa kanilang 4F²?

🚨 May bagong pagbabago sa pagtaas ng interes sa AI! Hindi lahat ng kumpanya ng data center ay maaaring patuloy na madaling makakuha ng pondo Ang pinakamadaling makalimutan na panganib sa industriya ng AI ay maaaring hindi ang biglang pagwawala ng demand, kundi ang pagbabago sa kalagayan ng pagsasapalaran. Kailangan ng malalaking proyekto sa AI infrastructure na mag-invest ng malaking halaga sa pagbuo ng电力, server, at network system bago makakuha ng kita. Kapag handa ang mga merkado ng kapital na magbigay ng murang pondo, maaaring mabilis na lumawak ang mga kumpanya. Ngunit kung tumataas ang yield ng bonds at hihigpitan ng mga investor ang kanilang mga kinakailangan sa panganib, maaaring i-delay ang ilang proyekto. Ito ay magdudulot ng isang napakaganda at interesadong resulta: Ang demand sa AI ay maaaring patuloy na tumataas, ngunit mas kaunti ang mga kumpanya na makakapagtapos ng pagbuo. Para sa $NVDA, maaaring maapektuhan ang bilis ng pagpapatupad ng mga order sa GPU. Para sa $CRWV at $NBIS, maaaring maging punto ng pagkakaiba ang gastos sa pagsasapalaran. Para sa $VRT at $ANET, ang pagpapatuloy ng kapital na gastusin ng mga kliyente ay mahalaga rin. Sa hinaharap, maaaring hindi na magkakasama ang paglago ng lahat ng kumpanya sa merkado ng AI infrastructure—kundi maaaring magkakalat ang pondo, kliyente, at mga order sa computing power patungo sa ilang kumpanya lamang na may pinakamalakas na kakayahang magpapatupad. Dapat suriin ng mga investor ang demand sa AI at ang kalagayan ng pagsasapalaran nang sabay-sabay, hindi lang ang bilang ng mga benta ng GPU. Sa tingin mo ba, magkakaroon ba ng malawakang pagkakaisa sa hinaharap na industriya ng AI cloud?