amazon @amazon3001

ผมคิดถูก!! มายืนยัน Thesis กันอีกรอบ ก่อนหน้านี้ผมพูดตลอดว่า KV Cache จะเป็นหนึ่งในคอขวดสำคัญของ Agentic AI แล้วล่าสุด DeepSeek V4.1-Flash ลดการใช้ KV Cache ลง - HBM แค่ 1/4 - SSD แค่ 1/8 ตอนแรกก็เหมือนว่า “ปัญหาหายแล้ว” แต่จริงๆ ผมว่ามันยิ่งยืนยัน Thesis มากกว่าเดิม เพราะถ้า KV Cache ไม่ใช่ปัญหา เขาคงไม่ต้อง Optimize มันหนักขนาดนี้... สิ่งที่เกิดขึ้นคือ... KV Cache ต่อ Task ลดลง → AI Agent ถูกลง → คนใช้เยอะขึ้น → Context ยาวขึ้น → Total Inference ก็ยังจะโตต่อ Thesis ของผมในตอนนี้คือ -> KV Cache ยังเป็นคอขวดต่อไป แต่การแข่งขันกำลังเปลี่ยนจาก “ใครมี Memory เยอะ” ไปเป็น “ใครจัด Memory Hierarchy ได้ถูกและ Efficient ที่สุด” พอเห็นการเคลื่อนไหวนี้ของ DeepSeek ผมเลยเองยัง Bullish พวก Memory, CXL, SSD, Networking, Inference Infra อยู่ ว่ามันน่าจะลากไปได้อีกไกลพอสมควร สรุปง่ายๆ นะครับ หลายๆ คนอาจจะคิดว่าปัญหา Kv Cache มันโดนแก้ไปแล้ว แต่ๆๆ แก้ได้ ไม่ได้แปลว่า Demand จะหายไปนะครับ (อย่าง Chain ที่ผมบอกไป ยิ่งถูก คนก็ยิ่งใช้ ยิ่งคนใช้ มันก็จะยิ่งติด มันเป็นงูกินห่าง) บางทีแม่งทำให้ AI Scale ได้ใหญ่กว่าเดิมอีก

Hyper Shark! @HyperSharkk

5 months ago

Kv Cache ขอควดใหม่ ที่ไม่ควรมองข้าม และโอกาสในการลงทุน เทรนด์ AI รอบหน้าจะแข่งกันที่ “memory” และการจัดการ KV Cache กันมากขึ้น เพราะ ai ถ้าจะไปสู่ ai agent จริงๆ แบบเต็มสูบ inference จะหนักและเยอะมากๆ ผมเลยคิดว่านี่แหละ โอกาสใหม่ ที่เราต้องทำความเข้าใจ และหาโอกาสในการลงทุน

1 111 247 84K 133

เห็นโพสเรื่องต่อรองเงินเดือนแว๊บๆ เลยเอามาเขียนเล่าต่อ เรื่องต่อรองเงินเดือนซักหน่อย ส่วนตัวผมจะแนะนำให้รับ Offer ก็ต่อเมื่อ ได้ "Total Package ขั้นต่ำ 15% ขึ้นไป" ไม่ใช่เงินเดือนนะครับ Total Package ได้แก่ เงินเดือน/Commission/Incentive/โบนัส ทั้ง Fixed และ Variable /สวัสดิการอื่นๆ เช่น ค่าโทรศัพท์ ค่าเดินทาง ค่าน้ำมัน แนะนำแจกแจงลง Excel แล้วคำนวณดูครับ เอาพวกนี้มา x12 คำนวณว่าใน 1 ปี รวมแล้ว เราได้เท่าไหร่ เทียบกับบริษัทเดิม ควรจะได้เกิน 15% ขึ้นไป นั้นคือ "ค่าความเสี่ยงของการปรับตัว" ไปทำงานในบริษัทใหม่ เพราะค่าความเสี่ยงนี้ ต้องให้คุ้มค่า กับการปรับตัว ไม่ว่าจะ หัวหน้า งาน สังคม บริษัท ฯลฯ ซึ่งแต่ละคนอาจจะไม่ใช่ตัวเลข 15% นี้ ก็แล้วแต่ว่าจะตั้งเท่าไหร่ ส่วนตัวผมขอ 20% ยืนพื้นแล้วค่อยต่อรอง เวลาเรียกตัวเลขตั้งแต่ก่อนสัมภาษณ์ ผมจะส่ง Package ปัจจุบันให้ดู แล้วบอกว่า ขอ Total Package +20% ให้ทั้ง รีครูทหรือ HR ถ้ารับได้ก็ค่อยเรียกสัมภาษณ์ แต่ก็จะบอกว่า ต่อรองได้นะ ในใจเราก็มีเบสอยู่ อย่าต่อแค่เงินเดือน ต้องแจกแจงด้วย ว่ามีสวัสดิการอะไรบ้าง เด็กจบใหม่ หรือคนไม่รู้ อาจจะดีใจ เงินเดือน +40% แต่ benefit อื่นๆ หายไป สุดท้าย Total Package อาจจะแค่ +10% ก็ได้ลองดูตัวอย่างครับ เช็คดีๆ ครับ

ลุงน. มนุษย์เงินเดือนวัย๓๘ @Norasath

2 months ago

มาเล่าต่อหลังสัมภาษณ์เสร็จ แล้วมีการต่อรองเงินเดือนกันบ้าง จากที่เล่าไปตั้งแต่ต้นแล้ว ว่าช่วงเงินเดือนมันถูกกำหนดมาตั้งแต่ตอนอนุมัติ Head Count แล้วว่าอยู่ Job Band/Job Grade อะไร โดยมันก็มีช่วง min - max อยู่ โดยปกติ หาก Cand เรียกเงินที่อยู่ในช่วง min - max ส่วนใหญ่ HR

2 314 291 298K 161

ผมกล้าฟันธงเลยว่า 2030 หลังจากที่ Ai Buildout จบลงแล้ว "ไฟฟ้า" จะ Mainstream แน่นอน ลองนึกว่าจากที่ Data center 1 ที่มีการ์ดจอ (GPU) เป็นล้านๆ ใบ แต่ในอนาคต แม่งจะมีเป็นล้านๆ Data center แสดงว่าจำนวนการ์ดจอที่มันจะกินไฟอะ มันก็จะกินหนักขึ้นๆ หนักในชนิดที่การผลิตไฟแบบปัจจุบันแม่งเอาไม่ไหวแน่ๆ นี่ผมยังไม่ได้พูดถึง Physical Ai อย่าง หุ่นยนต์ เลยนะ และยังรวมไม่ถึงพวกรถวิ่งเองได้ รถบินได้อีก โหหหห บอกเลย มันส์อะ! และนั้นแหละ ถึงเวลาใครมีไฟราคาดี สเถียร จ่ายให้มันได้ 24/7 ผมบอกเลย น่าจะมี position ขนาดที่ขึ้นเป็น 7 นางฟ้าได้เลย ผมไม่อยากกาว ผมเลยจะไม่พูดถึงหุ้นหรือประเภทธุรกิจในโพสนี้เลย ลองศึกษากันดูครับ ผมค่อนข้าง Bullish เรื่องไฟฟ้านี้มานาน (เคยเขียนเรื่อง Climate chang ด้วย ผมอินมากๆ) แต่ๆๆ ถ้าจะซื้อหุ้นตอนนี้ก็ยัง Too early เกินไป รอให้เงินเริ่มไหลเข้าจริงๆ ค่อยซื้อก็ยังได้ และต้องเน้นเงินจาก Data center นะครับ แต่ช่วงนี้ Data center ก็ยังลงทุนกันหนัก คงจะยังไม่ล็อกไฟฟ้ากันขนาดนั้น แต่ถ้าล็อก แม่งล็อกกันยาวๆ หลายปีแน่ๆ ลองไปทำการบ้านกันดูฮะ ขนลุ๊กกกกกก

Hyper Shark! @HyperSharkk

a year ago

บอกตลอดๆ ว่า ไฟฟ้า คือคอขวดจริงๆ ของ Ai จะมี Data Centers กี่แห่งก็ชั่ง ถ้าขาดไฟฟ้าคือจน สุดท้ายแล้วโครงสร้างพื้นฐานก็ต้องเน้นเอให้เทคโนโลยีใหม่ๆ เดินต่อไปได้ และถ้าใครแก้คอขวดนี่ได้ ไม่ว่าจะท่าไหน จะแบต หรือ โรงผลิตไฟฟ้า หรืออะไรก็ตาม “ยังไงก็รวย”

9 972 951 231K 328

$NVDA งบ Q2 FY2027 โคตรแข็ง และยืนยันว่า AI CapEx ยังไม่ชะลอ -> Revenue $96.22B และ Data Center สูงถึง $89B +117% YoY -> ขณะที่ Q3 Guide Revenue $108B สูงกว่าที่ตลาดคาด และป๋า Jensen Huang มองว่ารายได้ปีงบประมาณรอบหน้าอาจจะโตประมาณ +70% จาก Demand ที่กว้างขึ้นทั้ง Hyperscaler, AI Lab, Enterprise, Sovereign และ Industrial จุดที่ผมสนใจคือ จากที่ Memory แพงขึ้นตาแตก ทำให้ $NVDA ต้นทุนสูงขึ้น และจุดนี้แหละอาจจะกด Gross Margin จากประมาณ 75% → 74% ใน Q3 ได้ อีก Growth Engine ที่ยืนยันได้ว่าเงินจะยังเข้า $NVDA มากขึ้นเรื่อยๆ คือการ์ดจอ Vera Rubin และลูกค้าเจ้าใหญ่อย่าง AWS ก็มีแผน Deploy GPU เพิ่มอีกหลายล้านตัวในช่วง 2027-2028 สำหรับผมงบรอบนี้ไม่ได้ Bullish แค่ $NVDA นะครับ สำหรับผมมันใหย๋เกินที่ผมจะลงทุนได้แล้ว แต่ผมมองไปถึงว่ามันช่วยมายืนยัน Thesis ของผมว่า คอขวกกำลังไหลจาก GPU → Memory, Networking, Optical, Power ซึ่งผม Bullsih กับ $MU $LITE $COHR $CRDO $VRT มากกว่า และจุดไหนที่มาต่อจาก GPU, Memory จะรวยมากๆ เหมือนเวฟก่อนๆ ก็ลองดูว่าคอขวดใหญ่ๆ อย่าง GPU, Memory อะ คนผลิตแม่งรวยขนาดไหน ก็นั้นแหละ ตัวต่อไปก็จะตามๆ กันไป

อีกตัวที่หลายคนอาจจะมองข้ามไปคือ ABF Substrate ที่ราคาขึ้นมา 82% ถึงจะดูไม่มาก แต่นี่คือ "จุดเริ่มต้น" ช่วงนี้ผมเจออีก "คอขวด" ของ AI Supply Chain ที่น่าสนใจมากอีกตัวละ คือ ABF แต่ๆๆ ต้องเข้าใจก่อนว่า ไม่ใช่ ABF ทุกเกรดจะของขาดนะครับ ของที่ตึงจริงๆ คือ ABF Film + Substrate เกรดสูงๆ ขนาดใหญ่ Layer เยอะๆ ที่ใช้กับพวก GPU, ASIC, Server CPU จุดที่ผมสนใจคือ -> Ajinomoto รวบ ABF Film ราวๆ 95% ของตลาด แล้วสายการผลิตช่วง Q2/2026 เริ่มเต็มแล้ว -> แล้วการจะผลิตผ่านโรงงานใหม่ๆ มันเพิ่ม Supply ได้ช้ามากๆ -> มีรายงานว่า ABF Film ขึ้นราคาประมาณ 30% ใน Q3/2026 และบาง Supplier เริ่มจัด Allocation ให้ฝั่ง AI/HPC ก่อน (การขึ้นราคาคือการยืนยันว่าของขาด และตามหลักเศษฐศาสตร์ Demand > Supply ราคาก็จะแพงขึ้น เป็นปกติ) Lead time ของ Substrate บางเจ้าก็ยืดจากประมาณ 3-4 เดือน ไปเป็น 12 เดือน+ แล้ว และลูกค้าบางคนก็เริ่มหา Capacity ระยะยาวไปถึงปี 2029 กันแล้ว สาเหตุหลักๆ ที่ ABF จะเป็นคอขวด มันมาจาก Chip รุ่นใหม่ๆ มันจะเริ่มใช้ ABF ต่อชิปเยอะขึ้นเรื่อยๆ - Chip ใหญ่ขึ้น - Package ใหญ่ขึ้น - Layer เยอะขึ้น - HBM เยอะขึ้น - I/O เยอะขึ้น มีรายงานว่า Rubin อาจจะใช้พื้นที่ Substrate มากกว่า Blackwell ราวๆ +123% เลย ง่ายๆ คือ GPU โต 30% แต่ ABF Usage ต่อ GPU อาจจะโตแรงกว่านั้นมากๆ นี่ทำให้ผมเริ่มมองว่า Advanced Packaging อาจจะมี "คอขวด" ใหม่ต่อจาก HBM, Power, Cooling, Optical หุ้นที่ผมจะเจอบ่อยๆ เวลาอ่านข่าวก็จะมี -> Ajinomoto - เจ้าของ ABF Film -> Ibiden - High-end FC-BGA Substrate -> Unimicron, Nan Ya PCB, Kinsus - ABF Substrate -> Nittobo, T-glass ที่กำลังตึงคู่กัน สำหรับผม Thesis ยัง Early มากๆ นะครับตอนนี้ แต่ทิศทางน่าสนใจมากๆ สิ่งที่ต้องตามต่อคือ Shortage → Pricing Power → Revenue → Margin ถ้า 4 อย่างนี้มันเริ่มต่อกันครบเมื่อไหร่ ผมว่า ABF อาจจะกลายเป็นอีก Picks-and-Shovels ของ AI ที่ตลาดยังไม่ Price In

keyboard_arrow_left Previous keyboard_arrow_right Next

Hyper Shark! @HyperSharkk

5 months ago

และตัวเลขของ Morgan Stanley ชุดนี้กำลังบอกเราว่า… AI rack รุ่นต่อไป “ไม่ได้โตแค่ GPU” แต่มันกำลังเกิด full stack explosion!! จาก GB300 → VR200 NVL72 ต้นทุนต่อ rack จะพุ่งเกือบๆ 95% แตะ ~$7.8M ที่สำคัญคือ… สิ่งที่โตแรงสุด “ไม่ใช่ GPU” -> แต่คือ Memory +435% แปลว่า AI model

1 184 314 89K 155

ทุกคนคิดว่า “7 นางฟ้า” ของตลาดหุ้นในอีก 10 ปีข้างหน้า จะมีตัวไหนบ้างครับ? ถ้าให้ผมลองเดาๆ ดู วันนี้ ผมมองชุดนี้ไว้ก่อน อาจจะผิดก็ได้นะครับ แค่อยากโยนไว้แลกเปลี่ยนความคิดกัน 😂 1. คงหนีไม่พ้น $NVDA ถ้า AI กลายเป็น Infra หลักของโลกจริงๆ ยังไง $NVDA ก็มีโอกาสเป็นเหมือน $MSFT, $INTC, $AMZN (เหมือนยุค Internet, computer) ของยุค AI เพราะ Ai ไม่ได้มีแค่ GPU แต่ต้องมีตั้งแต่ Compute, Networking, CPU ไปจนถึง Robotics (Phycical Ai) แล้วตอนนี้ Data Center ยังโต +117% YoY ที่สำคัญ $NVDA ทำทุกอย่างที่เกี่ยวกับ Infra ของ Ai 2. $GOOGL เด็กวันนี้โตมากับ YouTube, Search, Android และต่อไปอาจจะโตมากับ Gemini อีกอย่างคือ Google มีทั้ง Distribution (กระจาย Product ใหม่ๆ ไ้วมากๆ) + Data + Cloud + AI Model + ชิป TPU ของตัวเอง ล่าสุด Gemini แตะ 950M MAU และ Cloud โต +82% 4. $META (ตัวที่ผมชอบสุดใน 7 นางฟ้าตอนนี้) ครอง Social Graph ผ่าน Instagram/WhatsApp อยู่แล้ว แต่ Optionality ใหญ่คือ AI Glasses ถ้าแว่นกลายเป็น Computing Platform ต่อจาก Smartphone ได้จริงๆ $META อาจจะเป็นเจ้าของ Hardware Platform ใหญ่ได้เลย 5. $HOOD ผมมองมันว่าเป็นมากกว่าแค่ Broker เพราะมันกำลังพยายามเป็น Financial Super App ของคนรุ่นใหม่ ตั้งแต่หุ้น, Crypto, Retirement, Credit Card, Banking ไปจนถึง AI Trading ยิ่งลูกค้าโตและรวยขึ้น Assets บน Platform ก็มีโอกาสโตตามไปด้วย ตอนนี้มี Funded Customers 28.5M แล้ว 6. $RBLX หลายๆ คนอาจจะขำ แต่ผมไม่ได้มองมันเป็นแค่เกมเด็กเล่นนะครับ ผมมองมันเป็น Social Platform + Creator Economy เด็กรุ่นใหม่ไปแล้ว (เด็กสมัยนี้มันไม่เล่น Facebook, IG นะครับ มันเข้าเกมไปคุยกันนะ) ในนั้นมันสร้าง Content และใช้เงินอยู่ในโลกเดียวกันได้ด้วย ถ้า User วันนี้โตแล้วไม่เลิกใช้ Roblox มันอาจจะกลายเป็น Social Network อีกรูปแบบหนึ่ง 7. $RDDT โลกที่เต็มไปด้วย AI Content จะยิ่งทำให้ ความคิดเห็นจากมนุษย์จริงๆ มีค่ามากๆๆๆๆ ผมบอกเลย Reddit มี Community และข้อมูลจากประสบการณ์จริงๆ มหาศาลมาก ถ้าต่อยอด Search + AI + Ads + Commerce ได้ ผมมองว่ามันอาจจะกลายเป็น Human Knowledge Layer ของ Internet ได้เลย และตอนนี้มันก็หาเงินจาก Data มันได้ไม่น้อยแล้ว กับการเอาไปเทรนด์ Ai 8. $NET เด็กอาจจะไม่รู้จัก Cloudflare เท่าไหร่ แต่ AI Agent ที่พวกเขาใช้ในอนาคตอาจจะวิ่งผ่าน Infra ของมัน ($NET) ถ้า Internet เปลี่ยนจาก Human → Website เป็น Human → AI Agent → API → Website จำนวน Traffic จะมหาศาลแค่ไหน??? และ $NET กำลังวางตัวเองเป็น Infra สำหรับโลก Agentic AI โดยตรงเลยตอนนี้ สิ่งที่ผมใช้คิดง่ายๆ คือ “เด็กวันนี้ใช้อะไร นั้นแหละ 10 ข้างหน้ามันมีโอกาสจะใช้ต่อไป มันคงไม่มาใช้อะไรเก่าๆ แบบเราก็ไม่ใช่เทคเก่าๆ กันแล้ว ใช่มั้ยล้าา?” เพราะจุดที่ $AMZN, $GOOGL, $META ก็เคยเป็นแค่ “ของที่คนรุ่นใหม่ใช้” ก่อนจะค่อยๆ กลายเป็น Infra ของคนทั้งโลก แต่ๆๆ อีก 10 ปีอาจจะไม่ใช่ 7 ตัวนี้เลยก็ได้ครับ 😂 ผมอาจจะเดาผิด อย่าเชื่อผม มาแลกเปลี่ยนกัน แล้วถ้าให้ทุกคนเลือก 7 ตัววันนี้ คุณคิดว่าปี 2036 จะมีหุ้นอะไรเป็น 7 นางฟ้า ชุดใหม่บ้าง?

ดูคลิปนี้แล้วตื่นตาตื่นใจจริงๆนะ เยาวชนเขาไปไกลกันมากๆ แล้วโลกเขาก็ไปไหนถึงไหนกันแล้วก็ไม่รู้ หันมาดูประเทศตัวเองมพวกเรายังมัวแต่สนใจข่าวผัวเมียนอกใจกันอยู่เลย 🥲

Morgan Stanley: Bearings The Big Picture: Bearings as a Core Robotics Play > Architecture-Agnostic Growth: Bearings offer a diversified way to invest in the robotics sector because they are required regardless of a robot's ultimate design or form factor. > Massive Market Expansion: Morgan Stanley forecasts a massive ~300x growth in the robot bearings market through the year 2050. > Low Risk of Obsolescence: Bearings face very low substitution, in-sourcing, or obsolescence risks—you simply cannot design moving machines around them. > OpenAI Endorsement: In a recent Request for Proposal (RFP) for U.S.-based hardware manufacturing capacity, OpenAI listed precision bearings as 1 of 6 critical components in its robotics category. Content Scales with Robot Complexity > Bearings 101: Every single motor in a robot requires at least one or more bearings to reduce friction and support rotating parts. > Degrees of Freedom (DoF): As robots get more complex, the number of bearings multiplies. Small quadcopter drone: Requires 8–12 bearings. Humanoid robot: Requires 70 or more bearings. > Pricing Variability: Depending on the specific use-case, individual bearings can range from under $1 to as much as $100 Global Bearings Market Dynamics > Consolidated Supply: The top 6 global manufacturers control over 50% of the global roller market, with Chinese manufacturers making up about 25%. > Current Demand Split: Roughly 40% of the overall market goes to industrial equipment OEMs, 30% to automotive, and 30 to distribution channels

keyboard_arrow_left Previous keyboard_arrow_right Next

Mirae Asset Securities: AI Bottleneck Issue Power Bottleneck > The Moment for Analog Semiconductors: The value of the analog domain, where Moore's Law does not apply, is exploding, giving suppliers overwhelming pricing power. Major players like TI, NXP, and Infineon are proving this dominant supplier market by executing synchronized price hikes in 2026. > The Physics of 12,500 Amperes and 800V DC: In ultra-high-density AI racks of 600kW to 1MW, sticking to traditional 48V power distribution causes the current to skyrocket to 12,500A, making operations impossible due to heat loss. Therefore, shifting the architecture to 800V to reduce the current to 750A and cut copper requirements by 45% is a physical inevitability. > Vertical Power Delivery (VPD): To prevent loss and voltage fluctuations during the "last inch" of stepping down to the GPU core voltage (around 0.7V), VPD—essentially the "CPO of the power world"—is emerging, which places the power converter directly beneath the GPU die. Signal & Photonics Bottleneck > Distance-Based Redistribution of Copper and Optics: The simplistic narrative that "optics will completely wipe out copper" is incorrect. A distance-based redistribution is intensifying, where copper and analog handle short distances (the scale-up domain) and optics take over long distances (rack-to-rack connectivity). > Semtech’s Analog Magic: In 200G/lane high-speed communication, Semtech's technology is garnering massive attention by completely eliminating DSPs (Digital Signal Processors)—which consume heavy power and cause latency—and correcting signals using only Analog Equalizers. This reduces power consumption by tenfold and slashes latency from nanoseconds (ns) to picoseconds (ps). > The Real Bottleneck in Optical Tech is the 'Light Source': While Co-Packaged Optics (CPO) is the correct long-term direction, the realistic winners for the next 2 to 3 years are Near-Packaged Optics (NPO) and 1.6T pluggable modules. The true bottlenecks in optical communication lie below the finished optical module layer: InP (Indium Phosphide) substrates, Continuous Wave (CW) laser sources, Photonics-SOI wafers (monopolized by Soitec), and SiPho foundries. > Network Reliability and 'Link Flap': The "Link Flap" phenomenon, where an optical link momentarily blinks, disrupts the synchronization (all-reduce) of the entire AI cluster and leaves GPUs idling. In massive clusters, solutions that guarantee reliability rather than just bandwidth (such as Credo's Zero-Flap) become the ultimate bottleneck determining economic viability. $TSEM $COHR $LITE $AAOI $MRVL $LITE $TSM $INTC $GFS $FN $SMTC $MTSI $APH $CRDO

keyboard_arrow_left Previous keyboard_arrow_right Next

$AAOI Gaetano วิเคราะห์ว่า สิ่งสำคัญของ AAOI ไม่ได้อยู่ที่ผลประกอบการไตรมาส 1 หรือไตรมาส 2 แต่เป็น Guidance ไตรมาส 3 ซึ่งจะเป็นตัวพิสูจน์ว่าแผนการเติบโตของบริษัทกำลังเดินตามเป้าหรือไม่ จากข้อมูลที่ผู้บริหารให้ไว้ใน Earnings Call ล่าสุด Q2 Revenue Guidance 180 - 198 ล้านดอลลาร์ หากใช้ค่ากลางที่ 189 ล้านดอลลาร์ Q3 Guidance ผู้บริหารคาดว่ารายได้จะเพิ่มขึ้นแบบ Sequential Growth ประมาณ 60-80% จาก Q2 ดังนั้น 189 ล้านดอลลาร์ × 1.6 - 1.8 จะอยู่ประมาณ 302 - 340 ล้านดอลลาร์ Q4 Guidance ผู้บริหารระบุว่าการเติบโตต่อเนื่องจาก Q3 จะอยู่ในระดับ "ใกล้เคียงกัน" หากตีความว่าโตต่ออีก 60-80% จากฐาน Q3 ประมาณ 321 ล้านดอลลาร์ รายได้ Q4 อาจอยู่ประมาณ 514 - 578 ล้านดอลลาร์ ดังนั้นประมาณการแบบกลางๆ คือ Q2: 189 ล้านดอลลาร์ Q3: 321 ล้านดอลลาร์ Q4: 546 ล้านดอลลาร์ รวมกับ Q1 ที่ทำได้ 151 ล้านดอลลาร์ จะได้รายได้ทั้งปีประมาณ 1.2 พันล้านดอลลาร์ สูงกว่า Guidance ทั้งปีของบริษัทที่ประมาณ 1.1 พันล้านดอลลาร์ ด้าน Rosenblatt มองว่า AAOI มีโอกาสทำได้ประมาณ Q2: 200 ล้านดอลลาร์ Q3: 300 ล้านดอลลาร์ ซึ่งใกล้เคียงกับทิศทางที่ผู้บริหารส่งสัญญาณไว้ ถือเป็นการเพิ่มความมั่นใจจากนักวิเคราะห์ภายนอก อย่างไรก็ตาม Rosenblatt มีสถานะ Long ในหุ้น AAOI จึงต้องพิจารณามุมมองดังกล่าวด้วย ประเด็นสำคัญคือ AAOI ไม่ได้ถูกจับตาจากผลประกอบการ Q1 หรือ Q2 เป็นหลัก ตลาดกำลังโฟกัสไปที่ Guidance ของ Q3 เพราะเป็นไตรมาสที่สะท้อนว่าการ Ramp ธุรกิจ AI Optical Transceiver กำลังเดินหน้าได้ตามแผนหรือไม่ หากบริษัทไม่สามารถให้ Guidance Q3 ใกล้ระดับ 300 ล้านดอลลาร์ได้ อาจหมายความว่าการเติบโตของธุรกิจกำลังล่าช้ากว่าที่ตลาดคาด แต่หาก Guidance Q3 อยู่ที่ 300 ล้านดอลลาร์ขึ้นไป พร้อมมีหลักฐานสนับสนุนว่ารายได้ทั้งปีสามารถแตะระดับ 1.1 พันล้านดอลลาร์หรือสูงกว่าได้จริง ตลาดอาจเริ่มให้ความเชื่อมั่นกับ Story ของ AAOI มากขึ้น

Gaetano @Gaetano2026

3 months ago

Another positive note for $AAOI Let's unpack this a bit. This is what management gave insight to on their latest earnings call: > Q2: $180 million to $198 million > Q3: A sequential revenue increase of 60% to 80% compared to Q2. So if Q2 lands at midpoint of $189 million,

14 11 189 60K 60

CEO ของ SK hynix (ที่เพิ่งเข้าตลาดเมื่อคืน) มองว่า ปี 2027 Memory จะขาดแคลนหนักที่สุดในประวัติศาสตร์ -> AI จะทำให้ Demand โตเร็วกว่าการเพิ่มกำลังผลิต และคาดว่า Demand จะมากกว่า Supply ไปจนเกินปี 2030 นู้นเลย -> ข่าวนี่ทำให้เราเห็นว่า AI Infra ยังอยู่ในช่วงที่ลงทุนหนักกันอยู่ ยังไม่ใช่ wave สุดท้าย -> HBM ก็ยังเป็นคอขวดสำคัญของ Ai อยู่ คือถ้า Memory ไม่พอ ก็ผลิต GPU และ Server ไม่ได้ แบบนี้ Ai ก็โตได้ไม่เต็มที่อีก ข่าวนี้ไม่ได้ส่งผลดีแค่กับหุ้น Memory นะครับ แต่รวมถึง Supply Chain ทั้งหมดเลย เพราะมันต่อกันเป็นลูกโซ่ อย่างพวก equipment, advanced packaging และ burn-in/testing อะไรพวกนี้จะได้ประโยชน์ไปด้วย

เฮ้ย.. มันไปไกลถึงขนาดนี้แล้วเหรอ GPT-live ของ Open AI จะเปิดมิติใหม่ของการเรียนภาษาผ่าน AI รึเปล่าวะนี่ เพราะมันมี real time correction ให้ได้แล้วฟังดู smooth มากอ่ะ เหมือนมีครูสอนภาษามาอยู่ข้างๆ แก้ไขไวยากรณ์และการเลือกใช้คำในโทนที่ไม่ judgemental

$AEHR pre-market +20% 🔥 เพราะ... -> เพิ่งประกาศว่าได้ Follow-on Production Order จากลูกค้ารายใหญ่ในกลุ่ม Silicon Photonics สำหรับเครื่อง FOX-XP Wafer-Level Burn-in เพิ่มอีก 1 ระบบ ถ้าข่าวจะจบแค่นั้น แค่มีจุดที่สำคัญกว่าคือ -> ลูกค้ารายเดิมกลับมาซื้อเพิ่มอีกเรื่อยๆ แปลว่ากำลัง ขยายกำลังการผลิต ไม่ใช่แค่ทำ PoC -> FOX-XP ทำ Burn-in ได้พร้อมกัน 9 Wafer ซึ่งมันเหมาะกับการผลิตเยอะๆ -> เป้าคือชิป Silicon Photonics ที่ใช้ใน Optical Interconnect และ Data Center แถมๆ ตอนนี้ Data Center กำลังวิ่งไปทาง 800G → 1.6T → CPO / Silicon Photonics แปลว่าไม่ใช่แค่บริษัทที่ทำชิปขาย หรือทำ Optical ที่จะได้ประโยชน์ แต่พวกบริษัทที่ทำ Testing และ Burn-in ก็เริ่มสำคัญขึ้นเรื่อยๆ เหมือนกัน เพราะสุดท้ายชิปทุกตัวต้อง testing ก่อนส่งถึงลูกค้า (ผมเคยเขียนบทความไปแล้วว่าผมมอง testing เป็น last boss ใน roadmap chip making) หุ้นที่ผมกำลังจับตาในธีมนี้ก็มีพวก $AEHR, $FORM, $TER, $CAMT พวกนี้แหละ ส่วนหุ้นฝั่ง Silicon Photonics ก็ยังเป็น $LITE, $COHR, $AAOI, $POET ที่ผมมอง แล้ว 14 นี้ จะมีประกาศงบของ $AEHR น่าตามนะว่าจะพูดถึง Bookings, Backlog และลูกค้ากลุ่ม Silicon Photonics เพิ่มแค่ไหน เพราะนั้นแหละอาจจะเป็นตัวบอกว่าตรีมนี้กำลังเริ่มจริงๆ หรือเป็นแค่ order มาก้อนเดียว

Hyper Shark! @HyperSharkk

4 months ago

วันนี้ $AEHR ร่วงตาม sentiment ตลาด แต่ผมจะมาเล่าให้ฟังว่ามันยังแข็งและยังพื้นฐานโอกาสอยู่ ใครตามผมมานานน่าจะถือกันอยู่น้าา 555+ -> Demand แข็ง Bookings ครึ่งปีหลังทะลุ $92M ละมี follow-on order จากลูกค้า AI มูลค่า $41M แปลว่าลูกค้าเริ่มผลิตจริงแล้ว -> $AEHR

keyboard_arrow_left Previous keyboard_arrow_right Next

4 94 163 52K 70

CEO $MU บอกว่า Humanoid robots จะต้องการ memory ประมาณ 10 เท่า ของรถยนต์อัตโนมัติ Level 2+ ในตอนนี้ ความต้องการ memory สำหรับ physical AI / humanoid จะเป็น wave ใหม่ อาจจะเริ่มก่อนแถวๆ ก่อน 2030 แสดงว่า memory demand cycle จะยาวมากๆ Humanoid แต่ละตัวจะต้องการ onboard AI processing เยอะมาก (vision, sensor fusion, real-time decision) แล้วต้องใช้ HBM, DDR, NAND เยอะเหมือนกัน เพื่อรองรับ edge computing $MU มองว่านี่คือ catalyst ใหญ่ ต่อจาก AI data center เลย Thesis ผมตอนนี้คือ physical AI จะเป็นเวฟต่อไปของ memory supercycle ใครถือ $MU ศึกษาเพิ่มเลยนะครับว่าได้ประโยชน์จาก humanoid ยังไง แล้วแวะไปดู $TSLA, $AMZN, robotics ecosystem, supply chain ด้วยนะครับ

Hyper Shark! @HyperSharkk

4 months ago

ไตรมาส $MU สวยสดงดงาม 🔥 Memory Supercycle ยังไปต่อแรงมากกก!! TLDR Micron เบียดทุกตัวเลข + Guide Q4 พุ่งทะลุ + supply ตึงจนถึง 2027+ = AI Memory ยังขาดแคลนหนัก! ไปกันต่อ!! Highlights เลยคือ -> รายได้ Q3 $41.5B (คาด $35.5B) เกินคาดไปเยอะ -> EPS $25.11 (คาด $20.39)

keyboard_arrow_left Previous keyboard_arrow_right Next

13 191 291 100K 81

วันนี้ $AEHR ร่วงตาม sentiment ตลาด แต่ผมจะมาเล่าให้ฟังว่ามันยังแข็งและยังพื้นฐานโอกาสอยู่ ใครตามผมมานานน่าจะถือกันอยู่น้าา 555+ -> Demand แข็ง Bookings ครึ่งปีหลังทะลุ $92M ละมี follow-on order จากลูกค้า AI มูลค่า $41M แปลว่าลูกค้าเริ่มผลิตจริงแล้ว -> $AEHR กำลังเร่งกำลังการผลิต ขยายโรงงาน เพิ่ม contract manufacturer และตั้งเป้าผลิตระบบ Sonoma ให้ได้มากกว่า 20 เครื่อง/เดือน เพื่อรองรับคำสั่งซื้อที่เพิ่มขึ้นในอนาคตด้วย -> มีลูกค้าเดิมมาซื้อซ้ำด้วย ทั้งฝั่ง AI ASIC และ Silicon Photonics ก็มีการสั่งซื้อเพิ่มหลังผ่านช่วง evaluation ซึ่งเป็นสัญญาณที่ผมว่ามีค่ามากกว่าการได้ลูกค้าใหม่อีก และสิ่งที่ผมจะตามต่อ เพื่อจะดูว่า "Demand" จะมาเยอะจริงๆ คือถ้า 6-12 เดือนข้างหน้า เราเริ่มเห็น 4 อย่างนี้พร้อมกัน ผมจะมั่นใจมากขึ้นว่า burn-in เข้าสู่ช่วง demand exceeds supply แล้วจริงๆ 1. Backlog ทำ All-time High เรื่อยๆ 2. ลูกค้าประกาศว่าต้องรอเครื่องหลายเดือน 3. $AEHR ประกาศขยายโรงงานอีก 4. Gross Margin ยังสูง ถึงยอดขายโต (แปลว่าไม่ต้องลดราคาเพื่อแย่งลูกค้า)

keyboard_arrow_left Previous keyboard_arrow_right Next

Hyper Shark! @HyperSharkk

4 months ago

TrendForce คาดว่าปีนี้ DRAM จะใช้ wafer ถึง 22% เพื่อผลิต HBM แทน DRAM ทั่วไป และปีหน้าจะมากขึ้นเป็น 30% ด้วย แล้วหุ้นไหนจะได้ประโยชน์จากการเพิ่มการใช้ wafer แบบนี้? -> แน่นอนว่าพวก Big 3 memory อยู่แล้ว แต่ยังไม่หมดยังมี - $TSM, $AMKR Advanced packaging สำหรับ HBM stack -

0 77 147 42K 63

การใช้เงินสร้าง Data center 60-80% ของ CapEX คือ Equipment / Compute + Memory + Networking - GPU - Servers - Memory - Networking นี่คือส่วนที่ใหญ่ละแพงที่สุด โดยเฉพาะ GPU ที่ตัวละหลายหมื่นดอลลาร์ ส่วน 15-25% คือ Power infra + Cooling + Electrical - Grid - Transformer - UPS - Generator - Cooling โดยเฉพาะ liquid cooling และ 10-15% คือ Building / Shell + Land + Site development และ “The next” คือ OPEX (ค่าใช้จ่ายดำเนินการต่อเนื่อง) -> นี่น่าจะเป็นสิ่งที่เราจะมองต่อจาก CAPEX เพราะเวฟนั้นผ่านไปแล้ว -> แล้วตอนนี้ "ไฟฟ้า" คือส่วนใหญ่ๆ ของ OpEx (บางที่ป่ไปมากกว่า 50-70% ของ cash operating cost เลย) -> จีนได้เปรียบชัดเจนตรงนี้ เพราะราคาไฟถูกกว่า (บางพื้นที่ถูกครึ่งหนึ่งหรือมากกว่าเลย) และสร้างโรงไฟฟ้า/โครงข่ายได้เร็ว และอย่างที่ผมบอกมาตลอดว่าไฟฟ้าคือคอขวดต่อไป แต่อย่างวิ่งไปหาแค่โรงานผลิตไฟฟ้า ต้องโฟกัสที่คนขายไฟฟ้า ซึ่งอาจจะไม่ใช่โรงผลิตไฟฟ้าก็ได้ อาจจะเป็นพวก Data center ที่มีไฟฟ้าราคาถูก...

Zephyr @zephyr_z9

4 months ago

Memory+Compute+Networking is 80% of total CAPEX (China has no advantage here) The rest 20% is power+cooling+shell Assuming China is 50% cheaper compared to US The max net savings is 10%

19 33 449 96K 137

ใครอยากรอเก็บพวกหุ้นธีมชิป หุ้น AI หลังตลาดเเตก ผมว่าตาม Twitter นี้ไว้เลย หาหุ้นมาให้เพียบ เเล้วเราก็ไปทำการบ้านต่อเอาในเเต่ละตัว

P Equity Research 📰 @pequityresearch

4 months ago

Wafer Fabrication Equipment Lithography ASML $ASML Veeco $VECO Tokyo Electron $8035.T Canon $7751.T Nikon $7731.T Thin Film Deposition & ALD Lam Research $LRCX Applied Materials $AMAT CVD Equipment $CVV Tokyo Electron $8035.T Wonik IPS $240810.KQ Eugene Technology

11 302 624 168K 900

ยิ่ง AI กินไฟแรง Demand ของ Analog Semi ก็จะยิ่งพุ่ง! เมื่อถึงเวลาที่ power per rack เพิ่มจาก 100-160kW → 600kW → 1MW Analog Semi (ชิ้นส่วนไฟฟ้า/ควบคุม) จะพุ่งจาก $36K → $291K → $917K ต่อ rack จุดสำคัญที่เห็นชัดๆ เลยคือ -> Optical Infras + 48V Bus Converter โตแรงสุด (เพราะต้องส่งไฟไกล + efficient) -> GPU Board ยังกินในสัดส่วนสูงสุดอยู่ (~25-30%) -> HBM PMIC / Memory Power ก็โตตาม (memory ก็ต้องการไฟดีๆ) -> Total Content พุ่งเกือบ 25 เท่า เมื่อ rack ใหญ่ขึ้น! แปลว่าอะไร? แผลว่า AI data center ยุคใหม่ๆ จะกินไฟมหาศาล → ทุกบริษัทที่ทำ power management, optical, bus converter, protection จะได้ประโยชน์หนักมาก หุ้นที่เกี่ยวตรงๆ เลยจะมี $NVTS, $WOLF, $VICR และพวกที่ทำ optical ด้วย และคนที่ผลิต PSU/Bus Converter อื่นๆ ด้วย สำหรับผม ผมคิดว่า Power density จะเป็น megatrend แน่นอน และตอนนี้มันยัง early มากๆ คือถ้า rack วิ่งไป 600kW-1MW จริงๆ… analog semi จะเป็นอีกหนึ่ง cycle ที่น่าจับตา!

มา recap กันอีกรอบจากโพสก่อน ตามที่ผมเล่าไปว่า CEO บอกว่า... -> รถ L2+ (กึ่งอัตโนมัติ) และสูงกว่า ใช้ memory 5 เท่าของรถปกติ (mix พุ่ง >20% ปีนี้ คาดจะมากกว่า 40% ในปี 2030) -> และ Humanoid robots ใช้ memory 10x เท่ารถ L2+ นี่มันคือสัญญาณชัดว่า Humanoid ใกล้เข้ามามากขึ้นเรื่อยๆ ไม่ใช่แค่ hype อีกต่อไป มันคือ real demand เลย ที่ $MU เห็นจาก customer + tech progress ถ้าอ่านแค่ Humanoid ใช้ “memory 10 เท่า” แล้ว อ๋อ ผ่าน ก็จะจบแค่นั้น แต่ถ้ามองลึกหน่อยจะรู้เลยว่านี่คือสัญญาณ supercycle ใหม่ ที่จะดึงทุก chokepoint ใน ecosystem ไปด้วยกัน! ถ้า robot scale ได้จริง (อย่างที่ $NVDA กับ $MU บอก) TAM จะมหาศาลหลายสิบปีแน่ สรุป Earnings $MU กำลัง confirm ว่า AI กำลังจะขยายจาก data center ไป Physical AI (robotics + auto) เร็วๆ นี้ ที่นี่ก็เป็นหน้าที่เราแล้วแหละที่จะไปหาว่าใครคือ Hidden gem ใน sector นั้น ซึ่ง TAM มหาศาลมากๆ และตัวที่ผมมองว่าเป็น indicator เอาไว้ track supply chain ก็เป็น $AMZN, $TSLA อย่างที่เราทำๆ กันกับ CapEX ของ Mag7 นั้นแหละครับ แถมๆ นี่คือข่าวลือหมดเลยนะ ไปตามกันต่อนะครับ -> $TSLA ใช้ $VPG เป็น Supplier ใน Tesla Optimus (ผมไป track มาละ มีโผล่ในเอกสาร แต่อย่าเขื่อผม ไปตามต่อนะ) -> $AMZN มีข่าวลือว่าใช้ $OUST เป็น supplier sensor robot อยู่ - และของแบบนี้เขายังไม่ official กัน ด้วยเหตุผลทางธุรกิจ เราต้องไปตามต่อ ไปเจาะลึกกันเองครับ

Hyper Shark! @HyperSharkk

4 months ago

ไตรมาส $MU สวยสดงดงาม 🔥 Memory Supercycle ยังไปต่อแรงมากกก!! TLDR Micron เบียดทุกตัวเลข + Guide Q4 พุ่งทะลุ + supply ตึงจนถึง 2027+ = AI Memory ยังขาดแคลนหนัก! ไปกันต่อ!! Highlights เลยคือ -> รายได้ Q3 $41.5B (คาด $35.5B) เกินคาดไปเยอะ -> EPS $25.11 (คาด $20.39)

keyboard_arrow_left Previous keyboard_arrow_right Next

13 191 291 100K 81

@AreerasdJOE13 Claude101