今天本來是梳理一下半導體材料最近的一些行業交流，但是晚上出了一個新聞，我覺得更有必要去寫寫我的想法。 Meta 開始向外出售閒置的 AI 算力了，路透給這件事起的標題是“Sell Excess AI Compute”，直譯過來就是“出售過剩 AI 算力”。 “過剩”這個詞份量很重，一下就讓市場聯想到，以 Meta 為首的科技大廠是不是之前買多了算力，接著又引申出整個半導體行業投資過剩的猜測，直接導致美股盤前半導體板塊大跌.... 瑞銀是這麼說的：

晶片股正邁向史上最佳季度表現，延續了今年以來由人工智慧(AI)設備旺盛需求驅動的驚人漲勢。然而，近期市場緊張情緒引發股價大幅下挫，投資者開始質疑這輪漲勢還能持續多久。 「過去六個月的市場主線是全面押注AI基礎設施，但現在人們開始追問：這種勢頭能否持續?我們是否該感到擔憂?」Cantor Fitzgerald高級董事總經理兼科技行業分析師CJ Muse表示。 費城證券交易所半導體指數第二季度迄今已飆升81%，在僅剩一個交易日的情況下，有望創下歷史最佳季度表現。該指數2026年以來累計上漲94%，若保持這一水平，將創下自1999年互聯網泡沫以來的最大年度漲幅。相比之下，以科技股為主的納斯達克100指數第二季度上漲25%，標普500指數漲幅為14%。 然而，漲勢狂歡高潮之際，上週的拋售潮便給市場敲響了清醒的警鐘。隨著華爾街對晶片需求可持續性的質疑日益加深，半導體指數單週重挫7.9%，創下2025年4月以來最大周跌幅。本週一市場波動進一步加劇，該指數盤中一度下跌3.2%，最終收漲3.8%。

短短數月內，曾被矽谷巨頭們一度推崇的“詞元消耗最大化（tokenmaxxing）”模式，便經歷了從興起到降溫，再到徹底被抵制的過程。 據媒體報導，Meta近日發佈內部備忘錄，其中向約6000名員工披露，公司預計2026年僅“內部AI使用”一項支出就將達到數十億美元，並計畫於2027年正式推行以預算和配額為核心的詞元管理機制。意味著這家科技巨頭在大力鼓勵員工使用AI工具數月後，如今轉而著手限制內部token消耗。 Meta首席執行長祖克柏在內部備忘錄中承認，公司在人工智慧轉型過程中犯下了錯誤。公司將為調配去訓練人工智慧模型的員工安排“有意義的新崗位”。 此外，Meta計畫引導員工從第三方AI程式設計工具，轉向公司內部開發的程式設計助手MetaCode，以此來控制token消耗成本。據報導，旗下Applied AI Engineering部門已安排工程師專項提升MetaCode能力，通過反覆解答程式設計挑戰題來訓練其程式設計響應能力。

一位白人工程師覺得自己在矽谷被“排擠”了 不是因為能力不行，不是因為溝通太差 而是因為同事吃飯不帶他 風水輪流轉啊朋友們

AI半導體訂單已排到2028年。 芯東西6月4日報導，今日，美國晶片巨頭博通公佈2026財年第二季度（截至5月3日）財報：AI半導體業務收入飆升到108億美元（約合人民幣731億元），同比增長143%，預計該業務收入在第三季度將達到160億美元（約合人民幣1083億元），同比增長超過200%。 博通總裁兼CEO陳福陽在電話會議中透露，108億美元只是實際交付金額，博通第二季度新增的AI半導體訂單超過300億美元（約合人民幣2031億元）。目前博通的訂單可見度已延伸到2028年。 他分享說，博通預計2026財年下半年AI半導體收入將比上半年翻番；2026財年AI半導體收入將達到560億美元（約合人民幣3791億元），同比增長約180%；2027財年AI半導體收入將超過1000億美元（約合人民幣6770億元），該業務收入在2028財年還將繼續增長。

美股七姐妹估值如何？風險多大？ 我去年說過這事，當時主要觀點是：七姐妹中，特斯拉估值太高，太貴了。現在還是這個觀點。如果人形機器人業務、FSD收入增長不如預期，它股價跌一半都不奇怪。 SPACEX馬上要IPO，但估值也太高了，而且跟特斯拉沒多少關係，特斯拉只持有SPACEX極少的股權（0.15-0.2%股權）。 蘋果、Google、亞馬遜也不便宜，等AI敘事進入冷靜期（不知道何時開始），也有可能跌10-20%。

1. 三星電子（3310億美元）：半導體周期的“王者回歸” 作為全球儲存晶片龍頭，三星的盈利爆發力源於半導體周期復甦+AI需求共振。2024年後儲存市場結束下行周期，HBM（高頻寬記憶體）、DDR5等高端產品因AI伺服器、智能終端需求激增而量價齊升；同時，三星在晶圓代工、消費電子（折疊屏手機等）的多業務協同，進一步放大利潤彈性。其登頂本質是“硬科技周期紅利”的兌現。 2. 輝達（3290億美元）：AI算力時代的“基礎設施霸主” 輝達的利潤天花板由AI產業的“算力飢渴”決定。從大模型訓練到推理部署，GPU是繞不開的核心硬體，CUDA生態更建構了難以複製的技術壁壘。2027年AI商業化進入深水區（自動駕駛、工業AI、企業級應用全面落地），對算力的需求呈指數級增長，輝達憑藉“硬體+軟體+生態”的全端優勢，持續收割AI產業鏈最大利潤池。