馬庫斯·萊蒙尼斯對美國對晶片公司的投資表示擔憂

IBM 發布 0.7 納米「外星晶片」，人類正式邁入埃米時代！ 還不知道的快關注 IBM 和 Rapidus 這兩位大神吧！ 就在剛過去的 24 小時內，老牌巨頭 IBM 在紐約正式發布了全球首款 0.7 納米（即 7 埃米）晶片技術。當台積電和英偉達還在 2 納米的平面世界裡「卷生卷死」時，IBM 直接在微觀世界蓋起了一座 3D 立體摩天大樓。 這究竟是場 PPT 作秀，還是真正能顛覆下個十年算力霸權的「外星科技」？今天，我們用最硬核的真實數據，拆解這枚終結摩爾定律的超級核彈！ 要理解這場極具顛覆性的算力革命，我們必須剝開「0.7 納米」的噱頭，直擊它的技術命門。 📊 核心數據剝繭：這枚「外星晶片」到底有多可怕？ 根據 IBM 官方及外媒（如 CNET、CBS）發布的硬核參數，這次突破堪稱暴力美學： 「指甲蓋」上的千億宇宙：在這個大小僅如人類指甲蓋的晶片上，IBM 塞進了驚人的 1000 億個電晶體。這是什麼概念？它的密度幾乎是 IBM 在 2021 年發布的 2 納米晶片的兩倍。要知道，人類的一個紅血球寬度約為 7000 納米，而這個節點的電晶體特徵尺寸僅有 0.7 納米（即 7 埃米）。 效能與能效的雙重碾壓：相較於目前的 2 納米製程，這款 0.7 納米晶片可實現最高 50% 的效能提升，或在同等效能下降低高達 70% 的能耗。對於正被「電荒」逼瘋的 AI 數據中心來說，這無異於天降甘霖。 40% 的 SRAM（靜態隨機存取記憶體）微縮：這是業界十餘年來首次在 SRAM 密度上取得實質性突破。SRAM 是超高速記憶體，是 AI 計算最急需的「超級腦容量」。 AI 算力狂飆 6 倍：據 IBM 研究團隊預估，目前頂級 AI 加速器的算力約為 1500 TOPS（每秒萬億次運算），而採用 7 埃米技術的晶片，有望直接拉升至恐怖的 9000 TOPS。 🧠 【降維神比喻】：底層邏輯的突破——「Nanostack」架構 為何全行業頂尖天才都被困在 2 納米的物理極限裡，唯獨 IBM 跨越了雷池？ 核心秘密不在於「把筆尖磨得更細」，而在於維度的暴力升級。IBM 此次首創名為「Nanostack（納米堆疊）」的 3D 電晶體架構。 【大白話拆解】：過去大家造晶片（即使是最先進的 Nanosheet），基本都是在二維平面上「攤大餅」或「蓋平房」。地皮（晶片面積）就那麼大，平房建得再密，一旦電晶體擠在一起，就會瘋狂漏電、發熱燒毀。 而 IBM 的 Nanostack，直接把擴展方向拉到了 Z 軸（垂直方向）。它就像在原地直接蓋起「交錯式的上下鋪」和「立體摩天大樓」，把電晶體垂直折疊起來。當大家還在二維平面上搶地盤打得頭破血流時，IBM 直接升維到三維空間，完成了降維打擊。 🎯 投研微評與產業鏈洗牌：現在該不該馬上買入？ 看到這裡，許多人的第一反應是：趕快清倉英偉達和台積電，全倉買入 IBM。老闆，且慢！資本市場最看重的是「變現時間表」。 它是未來，但不是明天：華爾街分析師極其冷靜地指出，這項是實驗室級的底層技術突破，距離大規模商業化量產（Path to production）還需要大約 5 年時間。 幕後的「影子武士」：IBM 自己早已沒有晶片製造工廠。為了將這項技術落地，IBM 正與日本代工新貴 Rapidus（日本先進半導體製造公司）共同推進量產。一旦技術成熟，Rapidus 將成為直接威脅台積電全球代工霸權的終極刺客。 總結：在未來 3–5 年內，台積電的 2 納米量產線和英偉達的 GPU 依然是當下 AI 算力無可替代的印鈔機。但 IBM 昨天發出的這聲槍響，已為全球半導體巨頭下達了「死亡通知單」——沿著平面繼續微縮的摩爾定律已死，三維空間的埃米時代正式降臨。誰能在接下來的 5 年裡率先掌握「Nanostack」這種垂直堆疊產線，誰就能坐上下一個十年的鐵王座。

整個論點建立在一家從未公開過財務數字的私人公司收入數據上。 Banxia 要麼擁有洩露的 Anthropic 投資者更新，要麼是基於無人能審計的模型推斷，要麼是某位前員工在房間裡說過的話。Bloomberg 不知道是哪一種情況。Banxia 拒絕說明。 這並不意味著這個判斷是錯的，只是意味著當前市場最重要的反向信號，在能夠被驗證之前，可能已經錯過了行動時機。

27/06/26 投資者每日簡報 – AI 的限制交易成為現實 市場快照： S&P 500：7,354.02，-0.05% Nasdaq：25,297.62，-0.24% 10年期美國國債：4.372% 油價：WTI 69.23美元，-3.74% 黃金：4,096.30美元，+1.20% 比特幣：60,521美元，+0.87% 今日AI交易並未崩潰，但受到更多限制。 清晰的解讀是，投資者不再僅為需求付費，而是為控制稀缺投入要素付費：模型訪問權、記憶體、電力、勞動力、基礎設施時機與監管信任。 模型訪問權變為政策風險 OpenAI 正限制 GPT-5.6 僅提供給獲批准的客戶，而 Anthropic 的 Mythos 5 僅透過可信渠道重新推出。 這改變了 AI 的收入故事，因為前沿模型不再只是純粹的產品發布，而是需獲許可的發布。 確認信號很簡單：廣泛商業可用性會迅速到來。若未實現，投資者必須將政府批准納入 AI 技術堆疊的定價中。 記憶體成為保證金轉移 DRAM 緊縮是最尖銳的盈利信號。 美光獲得定價權，而蘋果、微軟、遊戲主機製造商及較小的硬體公司則承受壓力或將成本轉嫁給客戶。 這並非中性的通脹，而是利潤向上游轉移。 目前的考驗是，價格上漲能否在不損害需求的情況下保護利潤。 AI 基礎設施成為時機交易 孫正義質疑軌道 AI 數據中心，因其重新定義了資本支出的討論。 馬斯克或許在數十年後是對的，但市場現在支付的是可部署的容量。 短期受益者仍為地面數據中心、晶片、電力與分銷網絡。 太空勞動力成為執行風險 SpaceX 股價冷卻並不意味著太空經濟停止招聘。 問題在於航太公司能否找到足夠的 STEM 與熟練製造人才，將積壓訂單轉化為生產。 總結 AI 不再僅僅是增長故事。 它是一個限制故事。 勝利者是那些最接近稀缺投入要素的公司。 失敗者是被迫承受壓力的公司。

💻 OpenAI 與科技巨頭加速開發定制 AI 芯片以挑戰 Nvidia 1. 包括 OpenAI、Google 和 Amazon 在內的主要 AI 領域參與者，正在加緊設計專為人工智慧工作負載優化的定制晶片。OpenAI 近期公布了其全新的「Jalapeno」晶片，據稱在 Broadcom 的協助下，僅用九個月就從零開始打造完成。這些內部硬體計劃旨在大幅降低產業對 Nvidia 的高度依賴，並降低龐大的基礎設施成本。 Bobbi 認為： 垂直整合正成為 AI 領域最終的防禦護城河，因為掌控底層晶片如今與訓練前沿模型本身同等重要。 在 Bobbi 上訂閱 The AI Roundup，獲取支援連結、電子報和播客。

如果 Anthropic 在進行 1.8 兆估值的 IPO 時，並未吸走零售餘幣寶，而中國人卻免費提供相同的模型（當然，你需要優質的硬體），我會非常開心。

蘋果正在遊說美國政府批准其從中國最大 DRAM 製造商 CXMT 購買記憶體？ 值得注意的是，CXMT 是美國軍事企業黑名單上的公司。 結論完。

Oracle 正在學習：AI 基礎設施不是軟體 Oracle 正在下跌，因為市場已停止獎勵 AI 後續訂單，轉而開始計入建造成本。 表面上看，數字並未顯得疲弱。雲端增長強勁，OCI 增長強勁，未完成績效義務急劇上升。在正常市場中，這將被視為 Oracle 成功搭上 AI 基礎設施熱潮的證明。 但投資者正在忽略表面現象。 後續訂單並非以自由現金流形式到來，而是首先以建設帳單的形式出現。 這就是全部問題所在。 舊版 Oracle 是更好的商業模式 舊版 Oracle 是一臺高毛利的軟體機器。 資料庫、企業軟體、黏性客戶、重複性維護收入，以及強勁的現金轉換能力，使其成為科技業最出色的商業模式之一。 新版 Oracle 的 AI 故事則截然不同。 它涉及資料中心、GPU、租賃、電力合約、冷卻系統、土地、折舊、債務和龐大的前期資本支出。 這不是輕資產的軟體。 這是披著軟體估值外衣的工業基礎設施。 自由現金流問題 Oracle 仍能產生大量營運現金流，但 AI 建設正在以快於傳統業務補充的速度消耗這些現金流。 這正是市場感到擔憂的原因。 公司在所有主要參與者都在爭奪相同稀缺資源的時刻，試圖擴張至 AI 雲端基礎設施。 GPU、記憶體、網路設備、電力、資料中心容量和融資全都昂貴。 因此，需求可能是真實的，但滿足該需求的成本極其龐大。 這就是為何投資者不再滿足於龐大的後續訂單。他們想知道，在扣除資本支出、折舊、債務償還和毛利壓力後，這些後續訂單實際能創造多少收益。 客戶集中風險 Oracle 的 AI 雲端故事也高度依賴少數幾家極大型客戶。 當信心高漲時，這令人興奮，因為一筆大型 AI 合約就能徹底改變成長敘事。 但當投資者開始提出更嚴苛的問題時，這就變得有風險了。 這些客戶能否持續以目前的速度支出？ 這些合約能否轉化為高毛利收入？ Oracle 必須建造多少基礎設施才能收回成本？ 如果 AI 需求放緩、融資收緊或時間表延遲，會發生什麼？ 一筆巨額合約可能價值巨大，但如果經濟模型不清晰，也可能變成沉重負擔。 更大的軟體問題 Oracle 同時陷入兩種敘事之間的困境。 傳統企業軟體不再獲得同樣的溢價，因為投資者擔心 AI 代理最終可能對舊有軟體堆疊造成壓力。 同時，AI 基礎設施需要在利潤證實前進行巨額資本支出。 因此，Oracle 正從兩側受到擠壓。 傳統軟體業務正被更謹慎地評估。 AI 基礎設施業務正被更嚴厲地審視。 這是一個極其困難的處境。 接下來必須發生什麼 除非投資者相信三件事，否則 Oracle 無法實現可持續的穩定： 資本支出有明確上限。 AI 合約能轉化為高毛利收入。 公司能在不永久損害自由現金流或過度稀釋股東的情況下為建設提供資金。 在此之前，任何反彈都可能被拋售。 我的觀點 需求是真實的。後續訂單是真實的。戰略價值是真實的。 但市場已不再為抽象的 AI 梦想付費。 它正在追問：誰賺錢？誰燒錢？誰掌控稀缺資源？誰只是在開支票？ Oracle 正在下跌，是因為它從被視為軟體複利機器，轉變為被評估為槓桿化的 AI 基礎設施建設項目。 這是一個嚴苛得多的市場。

蘋果尋求美國批准從中國 CXMT 購買記憶體晶片 🍎💾 蘋果正尋求美國批准從中國 CXMT 購買記憶體晶片，以緩解 DRAM 價格上漲帶來的壓力。該公司正因 AI 驅動的記憶體短缺而多元化其供應鏈。 若獲批准，此舉將標誌著蘋果採購策略的重大轉變，並強化中國在全球記憶體市場中的地位。 #Apple | #China | #Semiconductors | #AI | #CXMT