straggler

101 ပို့စ်များ

straggler

Tracking where AI capex hits physical constraints — and who captures the scarcity rent. Compute • Memory • Semiconductors • Power • Infrastructure

TradFi KOL

BNB Holder

9 Days

1 ဖော်လိုလုပ်ထားသည်

49 ဖော်လိုလုပ်သူများ

28 လိုက်ခ်လုပ်ထားသည်

1 တံဆိပ်များ

ပို့စ်များ

straggler

စိစစ်အတည်ပြုထားသည်

CoreWeave: GPU အဟောင်းတွေက ဈေးသက်သာလာတာမဟုတ်ဘဲ ပိုဈေးကြီးလာနေပါတယ် $CRWV ရဲ့ Q3 ရှယ်ယာရှင်ခေါ်ဆိုမှုမှာ အံ့အားသင့်စရာ ဈေးနှုန်းလမ်းကြောင်းတစ်ခုကို ဖော်ပြခဲ့ပါတယ်။ စီမံခန့်ခွဲရေးအဖွဲ့ရဲ့ ပြောကြားချက်အရ Ampere နဲ့ Hopper GPU တွေရဲ့ ငှားရမ်းခဟာ ယခင်သုံးလပတ်နဲ့ နှိုင်းယှဉ်ရင် 30–50% မြင့်တက်ခဲ့ပြီး မူလစာချုပ်ပါနှုန်းထားတွေကိုတောင် ကျော်လွန်ခဲ့ပါတယ်။ 2027 ခုနှစ်မှာ GPU 130,000 ကျော်ရဲ့ စာချုပ်သက်တမ်း ကုန်ဆုံးမှာဖြစ်ပြီး 2028 ခုနှစ်မှာလည်း နောက်ထပ် ~170,000 ကုန်ဆုံးမှာပါ။ လက်ရှိဈေးနှုန်းတွေအရ အဲဒီအုပ်စုတွေကနေ စာချုပ်သက်တမ်းတိုးခြင်းဖြင့် နှစ်စဉ်ရရှိနိုင်မယ့် ဝင်ငွေဟာ စုစုပေါင်း $10B နီးပါးအထိ ရှိနိုင်တယ်လို့ စီမံခန့်ခွဲရေးအဖွဲ့က ခန့်မှန်းထားပါတယ်။ GPU အသစ်တွေအတွက် အရင်းအနှီးအသုံးစရိတ် ထပ်မလိုဘဲ ရရှိမယ့် ဝင်ငွေပါ။ ဒါပေမဲ့ အဲဒါက စာချုပ်ချုပ်ဆိုပြီးသား ဝင်ငွေမဟုတ်ပါဘူး။ ဒီနေ့ရရှိနေတဲ့ ငှားရမ်းခနှုန်းထားတွေကလည်း ဆက်လက်တည်မြဲချင်မှ တည်မြဲပါလိမ့်မယ်။ ဒါပေမဲ့ အရေးကြီးတဲ့ မေးခွန်းတစ်ခု ပေါ်လာပါတယ်။ GPU စွမ်းဆောင်ရည်ဟာ ပိုသစ်တဲ့ ဗိသုကာတွေနဲ့ နှိုင်းယှဉ်ရင် တန်ဖိုးကျဆင်းပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ ငှားရမ်းအသုံးချမှုဆိုင်ရာ စီးပွားရေးအခြေအနေကတော့ အလားတူပုံစံအတိုင်း လိုက်ပါမယ်လို့ မဆိုနိုင်ပါဘူး။ အသုံးချဖို့ အသင့်ရှိတဲ့ ကွန်ပျူတာစွမ်းအား ရှားပါးနေချိန်မှာ GPU မျိုးဆက်သစ်တွေက ပိုထိရောက်လာပေမဲ့ GPU အဟောင်းတွေက ဈေးနှုန်းသတ်မှတ်နိုင်စွမ်း ပိုရလာနိုင်ပါတယ်။ CoreWeave အတွက်တော့ ဒါက ရှိပြီးသားပိုင်ဆိုင်မှုတွေက ငွေသားဝင်ငွေဖန်တီးပေးနိုင်တဲ့ သက်တမ်းကို ပိုရှည်စေနိုင်ပါတယ်။ NVIDIA အတွက်တော့ GPU အဟောင်းတွေရဲ့ စာချုပ်သက်တမ်းတိုးခြင်းမှ ရတဲ့ဝင်ငွေဟာ ဟာ့ဒ်ဝဲအသစ်ဝယ်လိုအား ဖြစ်လာမယ်လို့ အလိုအလျောက် မဆိုနိုင်ပါဘူး။ နောက်ထပ် စမ်းသပ်ရမယ့်အချက်ကတော့ စွမ်းရည်အသစ်တွေ စတင်အသုံးပြုလာတဲ့အခါ Ampere နဲ့ Hopper GPU ငှားရမ်းခနှုန်းထားတွေ ဆက်လက်တည်မြဲမလားဆိုတာပါ။ #stock $CRWV $NVDA.US {stock_us}(NVDA.US)

CoreWeave: GPU အဟောင်းတွေက ဈေးသက်သာလာတာမဟုတ်ဘဲ ပိုဈေးကြီးလာနေပါတယ်
$CRWV ရဲ့ Q3 ရှယ်ယာရှင်ခေါ်ဆိုမှုမှာ အံ့အားသင့်စရာ ဈေးနှုန်းလမ်းကြောင်းတစ်ခုကို ဖော်ပြခဲ့ပါတယ်။
စီမံခန့်ခွဲရေးအဖွဲ့ရဲ့ ပြောကြားချက်အရ Ampere နဲ့ Hopper GPU တွေရဲ့ ငှားရမ်းခဟာ ယခင်သုံးလပတ်နဲ့ နှိုင်းယှဉ်ရင် 30–50% မြင့်တက်ခဲ့ပြီး မူလစာချုပ်ပါနှုန်းထားတွေကိုတောင် ကျော်လွန်ခဲ့ပါတယ်။
2027 ခုနှစ်မှာ GPU 130,000 ကျော်ရဲ့ စာချုပ်သက်တမ်း ကုန်ဆုံးမှာဖြစ်ပြီး 2028 ခုနှစ်မှာလည်း နောက်ထပ် ~170,000 ကုန်ဆုံးမှာပါ။
လက်ရှိဈေးနှုန်းတွေအရ အဲဒီအုပ်စုတွေကနေ စာချုပ်သက်တမ်းတိုးခြင်းဖြင့် နှစ်စဉ်ရရှိနိုင်မယ့် ဝင်ငွေဟာ စုစုပေါင်း $10B နီးပါးအထိ ရှိနိုင်တယ်လို့ စီမံခန့်ခွဲရေးအဖွဲ့က ခန့်မှန်းထားပါတယ်။ GPU အသစ်တွေအတွက် အရင်းအနှီးအသုံးစရိတ် ထပ်မလိုဘဲ ရရှိမယ့် ဝင်ငွေပါ။
ဒါပေမဲ့ အဲဒါက စာချုပ်ချုပ်ဆိုပြီးသား ဝင်ငွေမဟုတ်ပါဘူး။ ဒီနေ့ရရှိနေတဲ့ ငှားရမ်းခနှုန်းထားတွေကလည်း ဆက်လက်တည်မြဲချင်မှ တည်မြဲပါလိမ့်မယ်။
ဒါပေမဲ့ အရေးကြီးတဲ့ မေးခွန်းတစ်ခု ပေါ်လာပါတယ်။
GPU စွမ်းဆောင်ရည်ဟာ ပိုသစ်တဲ့ ဗိသုကာတွေနဲ့ နှိုင်းယှဉ်ရင် တန်ဖိုးကျဆင်းပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ ငှားရမ်းအသုံးချမှုဆိုင်ရာ စီးပွားရေးအခြေအနေကတော့ အလားတူပုံစံအတိုင်း လိုက်ပါမယ်လို့ မဆိုနိုင်ပါဘူး။
အသုံးချဖို့ အသင့်ရှိတဲ့ ကွန်ပျူတာစွမ်းအား ရှားပါးနေချိန်မှာ GPU မျိုးဆက်သစ်တွေက ပိုထိရောက်လာပေမဲ့ GPU အဟောင်းတွေက ဈေးနှုန်းသတ်မှတ်နိုင်စွမ်း ပိုရလာနိုင်ပါတယ်။
CoreWeave အတွက်တော့ ဒါက ရှိပြီးသားပိုင်ဆိုင်မှုတွေက ငွေသားဝင်ငွေဖန်တီးပေးနိုင်တဲ့ သက်တမ်းကို ပိုရှည်စေနိုင်ပါတယ်။
NVIDIA အတွက်တော့ GPU အဟောင်းတွေရဲ့ စာချုပ်သက်တမ်းတိုးခြင်းမှ ရတဲ့ဝင်ငွေဟာ ဟာ့ဒ်ဝဲအသစ်ဝယ်လိုအား ဖြစ်လာမယ်လို့ အလိုအလျောက် မဆိုနိုင်ပါဘူး။
နောက်ထပ် စမ်းသပ်ရမယ့်အချက်ကတော့ စွမ်းရည်အသစ်တွေ စတင်အသုံးပြုလာတဲ့အခါ Ampere နဲ့ Hopper GPU ငှားရမ်းခနှုန်းထားတွေ ဆက်လက်တည်မြဲမလားဆိုတာပါ။
#stock
$CRWV $NVDA.US

CRWV+၂၆.၈၈%

NVDAUS+၃.၂၆%

straggler

Nebius Q3: ဝင်ငွေတိုးတက်မှုထက် အရင်းအနှီးအသုံးချမှု ထိရောက်ရေးက ပိုကြီးမားတဲ့ စမ်းသပ်ချက် $NBIS မနက်ဖြန် အစီရင်ခံမည်။ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ အရောင်းအလားအလာက သိသာထင်ရှားသည်။ Microsoft နှင့် သဘောတူညီချက်၏ တန်ဖိုးသည် $19.4B အထိရှိနိုင်ပြီး Meta နှင့် ငါးနှစ်စာ သဘောတူညီမှုတွင် သီးသန့်သတ်မှတ်ပေးထားသည့် စွမ်းရည် $12B နှင့် ထပ်ဆောင်း ကွန်ပျူတာစွမ်းအား ဝယ်ယူမှု $15B အထိ ပါဝင်သည်။ Nebius သည် ပြောင်းလဲနိုင်သော ငွေချေးစာချုပ်များမှတစ်ဆင့် $5.75B ရရှိခဲ့ပြီး Citi ထံမှ $3.5B ချေးငွေဆိုင်ရာ အထောက်အပံ့ကိုလည်း ရရှိခဲ့သည်။ သို့သော် ငွေကြေးထောက်ပံ့မှုဆိုင်ရာ စည်းကမ်းချက်များက အရေးကြီးသည်။ Citi ၏ ချေးငွေဆိုင်ရာ အထောက်အပံ့သည် 364 ရက်အတွင်း သက်တမ်းကုန်ဆုံးမည်ဖြစ်ပြီး၊ ကနဦးအတိုးနှုန်းကွာဟချက်မှာ SOFR + 275 bps ဖြစ်သည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင် Microsoft စာချုပ်အရ ဝင်ငွေသည် GPU များကို အမှန်တကယ် တပ်ဆင်အသုံးပြုနိုင်မှုနှင့် ရရှိနိုင်မှုအပေါ် မူတည်သည်။ Nebius သည် ဖောက်သည်များနှင့် အရင်းအနှီးများကို ရယူနိုင်ကြောင်း ပြသခဲ့ပြီးဖြစ်သည်။ ကျန်ရှိနေသည့် မေးခွန်းမှာ နှစ်ခုစလုံးကို လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဆိုင်ရာ ပိုင်ဆိုင်မှုများအဖြစ် မည်မျှထိရောက်စွာ ပြောင်းလဲနိုင်မည်နည်း ဆိုသည်ပင်ဖြစ်သည်။ Q3 အတွက် ဝင်ငွေအပြင် အောက်ပါကိန်းဂဏန်းသုံးခုကို ကျွန်ုပ် စောင့်ကြည့်မည်ဖြစ်သည်- ဝင်ငွေဖန်တီးပေးနိုင်သည့် GPU စွမ်းရည် တိုးလာမှု။ ဖောက်သည်များထံမှ ကြိုတင်ငွေလက်ခံရရှိမှုနှင့် ငွေသားဖြင့်သုံးစွဲသည့် အရင်းအနှီးအသုံးစရိတ်၊ ချေးငွေအသစ်တို့၏ နှိုင်းယှဉ်ချက်။ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုမှ ငွေသားရရှိမှုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ထားသည့် တန်ဖိုးလျော့ကျမှုနှင့် ငွေကြေးထောက်ပံ့မှု ကုန်ကျစရိတ်များ။ ဝင်ငွေက ခန့်မှန်းချက်ထက် ပိုကောင်းပါက အားတက်စရာဖြစ်မည်။ သို့သော် ပိုမိုမြန်ဆန်သော တပ်ဆင်မှုများနှင့် ပိုကောင်းသည့် ငွေကြေးထောက်ပံ့မှုအခြေအနေများကြောင့် ခန့်မှန်းချက်ကို မြှင့်တင်နိုင်ခြင်းက ကျွန်ုပ်တို့ကို ပိုမိုများပြားသည့် အချက်အလက်များ ပေးလိမ့်မည်။ Nebius အတွက် နောက်ထပ်တန်ဖိုးသတ်မှတ်မှုကို တွန်းအားပေးမည့်အရာမှာ ၎င်းတို့ရောင်းချသည့် ကွန်ပျူတာစွမ်းအား မည်မျှရှိသည်ဆိုခြင်းထက်၊ ၎င်းကို ပေးအပ်နိုင်ရန် အစုရှယ်ယာရှင်များ၏ အရင်းအနှီး မည်မျှအသုံးပြုရသည်ဆိုခြင်း ဖြစ်လာနိုင်သည်။ #stocks $NBIS.US {stock_us}(NBIS.US)

Nebius Q3: ဝင်ငွေတိုးတက်မှုထက် အရင်းအနှီးအသုံးချမှု ထိရောက်ရေးက ပိုကြီးမားတဲ့ စမ်းသပ်ချက်
$NBIS မနက်ဖြန် အစီရင်ခံမည်။
စီးပွားရေးလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ အရောင်းအလားအလာက သိသာထင်ရှားသည်။ Microsoft နှင့် သဘောတူညီချက်၏ တန်ဖိုးသည် $19.4B အထိရှိနိုင်ပြီး Meta နှင့် ငါးနှစ်စာ သဘောတူညီမှုတွင် သီးသန့်သတ်မှတ်ပေးထားသည့် စွမ်းရည် $12B နှင့် ထပ်ဆောင်း ကွန်ပျူတာစွမ်းအား ဝယ်ယူမှု $15B အထိ ပါဝင်သည်။
Nebius သည် ပြောင်းလဲနိုင်သော ငွေချေးစာချုပ်များမှတစ်ဆင့် $5.75B ရရှိခဲ့ပြီး Citi ထံမှ $3.5B ချေးငွေဆိုင်ရာ အထောက်အပံ့ကိုလည်း ရရှိခဲ့သည်။
သို့သော် ငွေကြေးထောက်ပံ့မှုဆိုင်ရာ စည်းကမ်းချက်များက အရေးကြီးသည်။
Citi ၏ ချေးငွေဆိုင်ရာ အထောက်အပံ့သည် 364 ရက်အတွင်း သက်တမ်းကုန်ဆုံးမည်ဖြစ်ပြီး၊ ကနဦးအတိုးနှုန်းကွာဟချက်မှာ SOFR + 275 bps ဖြစ်သည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင် Microsoft စာချုပ်အရ ဝင်ငွေသည် GPU များကို အမှန်တကယ် တပ်ဆင်အသုံးပြုနိုင်မှုနှင့် ရရှိနိုင်မှုအပေါ် မူတည်သည်။
Nebius သည် ဖောက်သည်များနှင့် အရင်းအနှီးများကို ရယူနိုင်ကြောင်း ပြသခဲ့ပြီးဖြစ်သည်။ ကျန်ရှိနေသည့် မေးခွန်းမှာ နှစ်ခုစလုံးကို လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဆိုင်ရာ ပိုင်ဆိုင်မှုများအဖြစ် မည်မျှထိရောက်စွာ ပြောင်းလဲနိုင်မည်နည်း ဆိုသည်ပင်ဖြစ်သည်။
Q3 အတွက် ဝင်ငွေအပြင် အောက်ပါကိန်းဂဏန်းသုံးခုကို ကျွန်ုပ် စောင့်ကြည့်မည်ဖြစ်သည်-
ဝင်ငွေဖန်တီးပေးနိုင်သည့် GPU စွမ်းရည် တိုးလာမှု။
ဖောက်သည်များထံမှ ကြိုတင်ငွေလက်ခံရရှိမှုနှင့် ငွေသားဖြင့်သုံးစွဲသည့် အရင်းအနှီးအသုံးစရိတ်၊ ချေးငွေအသစ်တို့၏ နှိုင်းယှဉ်ချက်။
လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုမှ ငွေသားရရှိမှုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ထားသည့် တန်ဖိုးလျော့ကျမှုနှင့် ငွေကြေးထောက်ပံ့မှု ကုန်ကျစရိတ်များ။
ဝင်ငွေက ခန့်မှန်းချက်ထက် ပိုကောင်းပါက အားတက်စရာဖြစ်မည်။ သို့သော် ပိုမိုမြန်ဆန်သော တပ်ဆင်မှုများနှင့် ပိုကောင်းသည့် ငွေကြေးထောက်ပံ့မှုအခြေအနေများကြောင့် ခန့်မှန်းချက်ကို မြှင့်တင်နိုင်ခြင်းက ကျွန်ုပ်တို့ကို ပိုမိုများပြားသည့် အချက်အလက်များ ပေးလိမ့်မည်။
Nebius အတွက် နောက်ထပ်တန်ဖိုးသတ်မှတ်မှုကို တွန်းအားပေးမည့်အရာမှာ ၎င်းတို့ရောင်းချသည့် ကွန်ပျူတာစွမ်းအား မည်မျှရှိသည်ဆိုခြင်းထက်၊ ၎င်းကို ပေးအပ်နိုင်ရန် အစုရှယ်ယာရှင်များ၏ အရင်းအနှီး မည်မျှအသုံးပြုရသည်ဆိုခြင်း ဖြစ်လာနိုင်သည်။
#stocks
$NBIS.US

MSFT-၂.၅၉%

NBISUS+၁၆.၂၁%

straggler

AI ဒေတာစင်တာများ: ဒေါ်လာ ၂၈ ဘီလီယံတန် အငှားစာချုပ်သည် ရှယ်ယာရှင်တန်ဖိုး ဒေါ်လာ ၂၈ ဘီလီယံရှိသည်ဟု မဆိုလိုပါ Riot ၏ Corsicana အငှားစာချုပ်အသစ်တွင် 910 MW ပါဝင်ပြီး ၁၅ နှစ်တာကာလအတွင်း စာချုပ်အရ ဝင်ငွေ ဒေါ်လာ ၂၈ ဘီလီယံခန့် ရရှိမည်ဖြစ်သည်။ သို့သော် ငွေကြေးထောက်ပံ့မှုပုံစံက ပိုမိုအသုံးဝင်သော အချက်အလက်ကို ဖော်ပြနေသည်။ စီမံကိန်းအတွက် အရင်းအနှီး ဒေါ်လာ ၅.၅ ဘီလီယံခန့် လိုအပ်သည်။ ယင်းတွင် မြေနေရာနှင့် လျှပ်စစ်အခြေခံအဆောက်အအုံအတွက် ဒေါ်လာ ၁.၈၂ ဘီလီယံ၊ ထို့အပြင် အိမ်ငှားဘက်က ပြန်လည်ပေးချေရမည့် ဒေါ်လာ ၃.၆၄ ဘီလီယံ ပါဝင်သည်။ Riot က ထိုပြန်လည်ပေးချေမှုများအတွက် စီမံကိန်းချေးငွေကို အသုံးပြုရန် မျှော်လင့်ထားသည်။ အလားတူ ငွေကြေးထောက်ပံ့မှု မရရှိပါက အိမ်ငှားဘက်က ရန်ပုံငွေကို ထည့်ဝင်ပေးပြီး နောင်လာမည့် အငှားခများမှ လျှော့ပေါ့ပေးငွေအဖြစ် ပြန်လည်ရယူနိုင်သည်။ ဤနည်းလမ်းသည် စီမံကိန်းအကောင်အထည်ဖော်မှုကို အကာအကွယ်ပေးသော်လည်း ငွေသားစီးဆင်းမှုများ၏ အချိန်နှင့် ခွဲဝေမှုကို ပြောင်းလဲစေသည်။ TeraWulf နှင့် နှိုင်းယှဉ်ကြည့်ပါ။ ၎င်းတွင် ဝင်ငွေထုတ်ပေးနေသော 102 MW ရှိပြီး သုံးလပတ် HPC အငှားဝင်ငွေ ဒေါ်လာ 63 သန်း ရရှိခဲ့ကြောင်း အစီရင်ခံထားသည်။ သို့သော် စုစည်းထားသော ချိန်ညှိပြီး EBITDA သည် ဒေါ်လာ 12.8 သန်း အရှုံးပေါ်နေဆဲဖြစ်သည်။ MARA က နှိုင်းယှဉ်မှု၏ အခြားတစ်ဖက်ကို ဖော်ပြသည်။ ၎င်း၏ ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော 2 GW Matagorda ဖွံ့ဖြိုးရေးစီမံကိန်းသည် ERCOT ၏ လေ့လာမှုများနှင့် အတည်ပြုချက်များ ရရှိရန် လိုအပ်နေဆဲဖြစ်သည်။ အခြေခံအဆောက်အအုံစက်ဝန်းတစ်ခုတည်း၏ မတူညီသော အဆင့်သုံးဆင့်ဖြစ်သည်။ အခြေအနေအလိုက် ရရှိမည့် လျှပ်စစ်ဓာတ်အား၊ စာချုပ်ချုပ်ဆိုထားသော စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုမှ ရရှိသော ဝင်ငွေတို့ဖြစ်သည်။ ဤအရာများအားလုံးကို MW တစ်ခုလျှင် တန်ဖိုးတူညီစွာ သတ်မှတ်သင့်သည် မဟုတ်ပါ။ နောက်တစ်ဆက် AI အခြေခံအဆောက်အအုံအောင်မြင်သူများကို စာချုပ်ချုပ်ဆိုထားသော မဂ္ဂါဝပ်ပမာဏတစ်ခုတည်းက ဆုံးဖြတ်မည်မဟုတ်ပါ။ ဆောက်လုပ်ရေးနှင့် ငွေကြေးထောက်ပံ့မှု ကုန်ကျစရိတ်များပြီးနောက် ရှယ်ယာရှင်များအတွက် ငွေသားမည်မျှကျန်ရှိသလဲဆိုသည့်အချက်က ဆုံးဖြတ်မည်ဖြစ်သည်။ #stocks $RIOT.US {stock_us}(RIOT.US) $WULF.US {stock_us}(WULF.US) $MARA.US {stock_us}(MARA.US)

AI ဒေတာစင်တာများ: ဒေါ်လာ ၂၈ ဘီလီယံတန် အငှားစာချုပ်သည် ရှယ်ယာရှင်တန်ဖိုး ဒေါ်လာ ၂၈ ဘီလီယံရှိသည်ဟု မဆိုလိုပါ
Riot ၏ Corsicana အငှားစာချုပ်အသစ်တွင် 910 MW ပါဝင်ပြီး ၁၅ နှစ်တာကာလအတွင်း စာချုပ်အရ ဝင်ငွေ ဒေါ်လာ ၂၈ ဘီလီယံခန့် ရရှိမည်ဖြစ်သည်။
သို့သော် ငွေကြေးထောက်ပံ့မှုပုံစံက ပိုမိုအသုံးဝင်သော အချက်အလက်ကို ဖော်ပြနေသည်။
စီမံကိန်းအတွက် အရင်းအနှီး ဒေါ်လာ ၅.၅ ဘီလီယံခန့် လိုအပ်သည်။ ယင်းတွင် မြေနေရာနှင့် လျှပ်စစ်အခြေခံအဆောက်အအုံအတွက် ဒေါ်လာ ၁.၈၂ ဘီလီယံ၊ ထို့အပြင် အိမ်ငှားဘက်က ပြန်လည်ပေးချေရမည့် ဒေါ်လာ ၃.၆၄ ဘီလီယံ ပါဝင်သည်။
Riot က ထိုပြန်လည်ပေးချေမှုများအတွက် စီမံကိန်းချေးငွေကို အသုံးပြုရန် မျှော်လင့်ထားသည်။ အလားတူ ငွေကြေးထောက်ပံ့မှု မရရှိပါက အိမ်ငှားဘက်က ရန်ပုံငွေကို ထည့်ဝင်ပေးပြီး နောင်လာမည့် အငှားခများမှ လျှော့ပေါ့ပေးငွေအဖြစ် ပြန်လည်ရယူနိုင်သည်။
ဤနည်းလမ်းသည် စီမံကိန်းအကောင်အထည်ဖော်မှုကို အကာအကွယ်ပေးသော်လည်း ငွေသားစီးဆင်းမှုများ၏ အချိန်နှင့် ခွဲဝေမှုကို ပြောင်းလဲစေသည်။
TeraWulf နှင့် နှိုင်းယှဉ်ကြည့်ပါ။ ၎င်းတွင် ဝင်ငွေထုတ်ပေးနေသော 102 MW ရှိပြီး သုံးလပတ် HPC အငှားဝင်ငွေ ဒေါ်လာ 63 သန်း ရရှိခဲ့ကြောင်း အစီရင်ခံထားသည်။ သို့သော် စုစည်းထားသော ချိန်ညှိပြီး EBITDA သည် ဒေါ်လာ 12.8 သန်း အရှုံးပေါ်နေဆဲဖြစ်သည်။
MARA က နှိုင်းယှဉ်မှု၏ အခြားတစ်ဖက်ကို ဖော်ပြသည်။ ၎င်း၏ ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော 2 GW Matagorda ဖွံ့ဖြိုးရေးစီမံကိန်းသည် ERCOT ၏ လေ့လာမှုများနှင့် အတည်ပြုချက်များ ရရှိရန် လိုအပ်နေဆဲဖြစ်သည်။
အခြေခံအဆောက်အအုံစက်ဝန်းတစ်ခုတည်း၏ မတူညီသော အဆင့်သုံးဆင့်ဖြစ်သည်။ အခြေအနေအလိုက် ရရှိမည့် လျှပ်စစ်ဓာတ်အား၊ စာချုပ်ချုပ်ဆိုထားသော စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုမှ ရရှိသော ဝင်ငွေတို့ဖြစ်သည်။
ဤအရာများအားလုံးကို MW တစ်ခုလျှင် တန်ဖိုးတူညီစွာ သတ်မှတ်သင့်သည် မဟုတ်ပါ။
နောက်တစ်ဆက် AI အခြေခံအဆောက်အအုံအောင်မြင်သူများကို စာချုပ်ချုပ်ဆိုထားသော မဂ္ဂါဝပ်ပမာဏတစ်ခုတည်းက ဆုံးဖြတ်မည်မဟုတ်ပါ။ ဆောက်လုပ်ရေးနှင့် ငွေကြေးထောက်ပံ့မှု ကုန်ကျစရိတ်များပြီးနောက် ရှယ်ယာရှင်များအတွက် ငွေသားမည်မျှကျန်ရှိသလဲဆိုသည့်အချက်က ဆုံးဖြတ်မည်ဖြစ်သည်။
#stocks
$RIOT.US
$WULF.US
$MARA.US

MARAUS+၄.၈၄%

RIOTUS+၀.၃၃%

WULFUS+၆.၉၉%

straggler

AI ဝင်ငွေများ မြင့်တက်လာနေသည်။ ဈေးကွက်က ၎င်းတို့အတွက် ပေးချေမှု လျော့နည်းလာသည်။ တတိယသုံးလပတ် ဝင်ငွေကြေညာမှုရာသီက ကြေညာထားသော အမြတ်ငွေနှင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများ ပေးချေလိုသည့်တန်ဖိုးကြား ကွာဟချက်ကို ဖော်ပြလိုက်သည်။ အောက်တိုဘာ ၃၀ ရက်အထိ ဝင်ငွေကြေညာခဲ့သော S&P 500 ကုမ္ပဏီများ၏ ၈၂% သည် ရှယ်ယာတစ်စုလျှင် ဝင်ငွေ (EPS) ခန့်မှန်းချက်များကို ကျော်လွန်ခဲ့သည်။ သို့သော် FactSet အရ စုစုပေါင်း ခန့်မှန်းချက်ထက် ပိုမိုကောင်းမွန်မှုမှာ ၁.၉% သာရှိပြီး ငါးနှစ်ပျမ်းမျှ ၇.၅% ထက် နည်းပါးခဲ့သည်။ ဤကွာခြားချက်မှာ အရေးကြီးသည်။ EPS ခန့်မှန်းချက်ကို ကျော်လွန်ခြင်းက ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် ထုတ်ပြန်ထားသော ခန့်မှန်းချက်ထက် ပိုမိုကောင်းမွန်ခဲ့ကြောင်း ပြသသည်။ သို့သော် နောက်နှစ်နှစ်အတွင်း ရရှိမည့်ဝင်ငွေများက ၎င်း၏တန်ဖိုးသတ်မှတ်ချက်ကို မျှတစေသလားဆိုသည်ကို မပြောပြနိုင်ပါ။ AI အခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် ဆီမီးကွန်ဒတ်တာကဏ္ဍများတွင် ဈေးကွက်သည် ဝင်ငွေတိုးတက်မှုကို အခြေခံသည့် တန်ဖိုးသတ်မှတ်ခြင်းမှ ထိုတိုးတက်မှု၏ ရေရှည်တည်တံ့နိုင်မှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ်ကို အခြေခံသည့် တန်ဖိုးသတ်မှတ်ခြင်းသို့ ပြောင်းလဲနေဖွယ်ရှိသည်။ တပ်ဆင်ထားသည့် ပိုင်ဆိုင်မှုအခြေခံပမာဏ ကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ မြင့်မားလာသော အရင်းအနှီးအသုံးစရိတ်၊ တန်ဖိုးလျော့ကျမှု၊ ငွေကြေးထောက်ပံ့မှုကုန်ကျစရိတ်နှင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံထားသော အရင်းအနှီးအပေါ် နောက်ဆုံးရရှိမည့် အကျိုးအမြတ်တို့သည် ပိုမိုအရေးပါလာသည်။ ထို့ကြောင့် ဝင်ငွေခန့်မှန်းချက်များ မြင့်တက်နေချိန်တွင် တန်ဖိုးမြှောက်ကိန်းများ ကျဆင်းနေခြင်းကို ဝယ်ယူရန်အခွင့်အရေးဟု အလိုအလျောက် မယူဆနိုင်ပါ။ အဓိကစမ်းသပ်ချက်မှာ နောက်တစ်ကြိမ် အရင်းအနှီးအသုံးစရိတ်နှင့် တန်ဖိုးလျော့ကျမှုတို့ ပြီးနောက် ဝင်ငွေနှင့် လွတ်လပ်စွာအသုံးပြုနိုင်သော ငွေသားစီးဆင်းမှုတို့ ဆက်လက်မြင့်တက်နေမည်လား ဆိုခြင်းဖြစ်သည်။ ဈေးကွက်သည် AI အပေါ် ဝယ်လိုအားကို မေးခွန်းထုတ်နေခြင်း မဟုတ်လောက်ပါ။ ထိုဝယ်လိုအားထဲမှ မည်မျှသည် အစုရှယ်ယာရှင်များအတွက် ရေရှည်တည်တံ့သော ဝင်ငွေအဖြစ် ပြောင်းလဲလာမည်ကို မေးခွန်းထုတ်နေခြင်း ဖြစ်နိုင်သည်။ #stocks

AI ဝင်ငွေများ မြင့်တက်လာနေသည်။ ဈေးကွက်က ၎င်းတို့အတွက် ပေးချေမှု လျော့နည်းလာသည်။
တတိယသုံးလပတ် ဝင်ငွေကြေညာမှုရာသီက ကြေညာထားသော အမြတ်ငွေနှင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများ ပေးချေလိုသည့်တန်ဖိုးကြား ကွာဟချက်ကို ဖော်ပြလိုက်သည်။
အောက်တိုဘာ ၃၀ ရက်အထိ ဝင်ငွေကြေညာခဲ့သော S&P 500 ကုမ္ပဏီများ၏ ၈၂% သည် ရှယ်ယာတစ်စုလျှင် ဝင်ငွေ (EPS) ခန့်မှန်းချက်များကို ကျော်လွန်ခဲ့သည်။ သို့သော် FactSet အရ စုစုပေါင်း ခန့်မှန်းချက်ထက် ပိုမိုကောင်းမွန်မှုမှာ ၁.၉% သာရှိပြီး ငါးနှစ်ပျမ်းမျှ ၇.၅% ထက် နည်းပါးခဲ့သည်။
ဤကွာခြားချက်မှာ အရေးကြီးသည်။
EPS ခန့်မှန်းချက်ကို ကျော်လွန်ခြင်းက ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် ထုတ်ပြန်ထားသော ခန့်မှန်းချက်ထက် ပိုမိုကောင်းမွန်ခဲ့ကြောင်း ပြသသည်။ သို့သော် နောက်နှစ်နှစ်အတွင်း ရရှိမည့်ဝင်ငွေများက ၎င်း၏တန်ဖိုးသတ်မှတ်ချက်ကို မျှတစေသလားဆိုသည်ကို မပြောပြနိုင်ပါ။
AI အခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် ဆီမီးကွန်ဒတ်တာကဏ္ဍများတွင် ဈေးကွက်သည် ဝင်ငွေတိုးတက်မှုကို အခြေခံသည့် တန်ဖိုးသတ်မှတ်ခြင်းမှ ထိုတိုးတက်မှု၏ ရေရှည်တည်တံ့နိုင်မှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ်ကို အခြေခံသည့် တန်ဖိုးသတ်မှတ်ခြင်းသို့ ပြောင်းလဲနေဖွယ်ရှိသည်။
တပ်ဆင်ထားသည့် ပိုင်ဆိုင်မှုအခြေခံပမာဏ ကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ မြင့်မားလာသော အရင်းအနှီးအသုံးစရိတ်၊ တန်ဖိုးလျော့ကျမှု၊ ငွေကြေးထောက်ပံ့မှုကုန်ကျစရိတ်နှင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံထားသော အရင်းအနှီးအပေါ် နောက်ဆုံးရရှိမည့် အကျိုးအမြတ်တို့သည် ပိုမိုအရေးပါလာသည်။
ထို့ကြောင့် ဝင်ငွေခန့်မှန်းချက်များ မြင့်တက်နေချိန်တွင် တန်ဖိုးမြှောက်ကိန်းများ ကျဆင်းနေခြင်းကို ဝယ်ယူရန်အခွင့်အရေးဟု အလိုအလျောက် မယူဆနိုင်ပါ။
အဓိကစမ်းသပ်ချက်မှာ နောက်တစ်ကြိမ် အရင်းအနှီးအသုံးစရိတ်နှင့် တန်ဖိုးလျော့ကျမှုတို့ ပြီးနောက် ဝင်ငွေနှင့် လွတ်လပ်စွာအသုံးပြုနိုင်သော ငွေသားစီးဆင်းမှုတို့ ဆက်လက်မြင့်တက်နေမည်လား ဆိုခြင်းဖြစ်သည်။
ဈေးကွက်သည် AI အပေါ် ဝယ်လိုအားကို မေးခွန်းထုတ်နေခြင်း မဟုတ်လောက်ပါ။ ထိုဝယ်လိုအားထဲမှ မည်မျှသည် အစုရှယ်ယာရှင်များအတွက် ရေရှည်တည်တံ့သော ဝင်ငွေအဖြစ် ပြောင်းလဲလာမည်ကို မေးခွန်းထုတ်နေခြင်း ဖြစ်နိုင်သည်။
#stocks

straggler

Samsung ၏ HBM5 လမ်းပြမြေပုံက bandwidth ထက် ပိုကြီးမားသော ပြဿနာကို ဖော်ပြနေသည် Samsung သည် interface width ကို အချိုးကျတိုးမြှင့်ခြင်းမရှိဘဲ HBM4E မှ HBM5 သို့ HBM I/O အမြန်နှုန်းကို ၂ ဆခန့် တိုးမြှင့်ရန် ရည်မှန်းထားသည်။ သို့သော် ပိုမိုခက်ခဲသော ကိန်းဂဏန်းမှာ power density ဖြစ်သည်။ Samsung ၏ Hot Chips 2026 တင်ပြချက်အရ I/O အမြန်နှုန်း နှစ်ဆတိုးလာသည့်အခါ PHY power density သည် 0.5 W/mm² ခန့်မှ 2.0 W/mm² ကျော်အထိ — ၄ ဆကျော် — မြင့်တက်လာသည်။ အဆိုပြုထားသော Heat Path Block သည် အမြင့်ဆုံးအပူချိန်ကို 35% ကျော် လျှော့ချရန် ရည်ရွယ်သည်။ ဤသည်မှာ DRAM ပိုမြန်လာသည့်အကြောင်းသက်သက် မဟုတ်ပါ။ ပိတ်ဆို့မှုသည် logic base die ဘက်သို့ ရွေ့လာနေသည်။ PHY ဒီဇိုင်း၊ signal integrity နှင့် အပူစီမံခန့်ခွဲမှုတို့သည် တစ်ပြိုင်နက်တည်း အဆင့်မြှင့်တင်နိုင်ရမည်။ ကျွန်ုပ်၏အမြင်အရ HBM ၏ နောက်ထပ် ယှဉ်ပြိုင်မှုအားသာချက်သည် DRAM အလွှာများကို ပိုမိုထပ်တင်ခြင်းထက် base die က power နှင့် အပူဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များကို မကျော်လွန်ဘဲ bandwidth ပေးနိုင်ခြင်းမှ ပိုမိုရရှိလာနိုင်သည်။ စောင့်ကြည့်ရမည့် အဓိကတိုင်းတာချက်မှာ TB/s တစ်ခုတည်း မဟုတ်တော့ပါ။ ၎င်းမှာ ရေရှည်လည်ပတ်နှုန်းတွင် pJ/bit ဖြစ်သည်။ Samsung ၏ ကိန်းဂဏန်းများသည် လမ်းပြမြေပုံဆိုင်ရာ ရည်မှန်းချက်များသာဖြစ်ပြီး HBM5 ထုတ်လုပ်မှုရလဒ်များအဖြစ် အတည်ပြုထားခြင်း မရှိသေးပါ။ #stocks

Samsung ၏ HBM5 လမ်းပြမြေပုံက bandwidth ထက် ပိုကြီးမားသော ပြဿနာကို ဖော်ပြနေသည်
Samsung သည် interface width ကို အချိုးကျတိုးမြှင့်ခြင်းမရှိဘဲ HBM4E မှ HBM5 သို့ HBM I/O အမြန်နှုန်းကို ၂ ဆခန့် တိုးမြှင့်ရန် ရည်မှန်းထားသည်။
သို့သော် ပိုမိုခက်ခဲသော ကိန်းဂဏန်းမှာ power density ဖြစ်သည်။
Samsung ၏ Hot Chips 2026 တင်ပြချက်အရ I/O အမြန်နှုန်း နှစ်ဆတိုးလာသည့်အခါ PHY power density သည် 0.5 W/mm² ခန့်မှ 2.0 W/mm² ကျော်အထိ — ၄ ဆကျော် — မြင့်တက်လာသည်။
အဆိုပြုထားသော Heat Path Block သည် အမြင့်ဆုံးအပူချိန်ကို 35% ကျော် လျှော့ချရန် ရည်ရွယ်သည်။
ဤသည်မှာ DRAM ပိုမြန်လာသည့်အကြောင်းသက်သက် မဟုတ်ပါ။
ပိတ်ဆို့မှုသည် logic base die ဘက်သို့ ရွေ့လာနေသည်။ PHY ဒီဇိုင်း၊ signal integrity နှင့် အပူစီမံခန့်ခွဲမှုတို့သည် တစ်ပြိုင်နက်တည်း အဆင့်မြှင့်တင်နိုင်ရမည်။
ကျွန်ုပ်၏အမြင်အရ HBM ၏ နောက်ထပ် ယှဉ်ပြိုင်မှုအားသာချက်သည် DRAM အလွှာများကို ပိုမိုထပ်တင်ခြင်းထက် base die က power နှင့် အပူဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များကို မကျော်လွန်ဘဲ bandwidth ပေးနိုင်ခြင်းမှ ပိုမိုရရှိလာနိုင်သည်။
စောင့်ကြည့်ရမည့် အဓိကတိုင်းတာချက်မှာ TB/s တစ်ခုတည်း မဟုတ်တော့ပါ။
၎င်းမှာ ရေရှည်လည်ပတ်နှုန်းတွင် pJ/bit ဖြစ်သည်။
Samsung ၏ ကိန်းဂဏန်းများသည် လမ်းပြမြေပုံဆိုင်ရာ ရည်မှန်းချက်များသာဖြစ်ပြီး HBM5 ထုတ်လုပ်မှုရလဒ်များအဖြစ် အတည်ပြုထားခြင်း မရှိသေးပါ။
#stocks

straggler

တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း မှန်ကန်

AI အရန်လျှပ်စစ်ဓာတ်အား — စွမ်းရည် 3.2× တိုးချဲ့နေသော်လည်း အမြတ်နှုန်းများ ဆက်လက်မြင့်တက် Generac ၏ ဒေတာစင်တာ အမှာစာလက်ကျန်သည် သုံးလပတ်တစ်ခုအတွင်း ~$1.6B မှ $4.5B သို့ ခုန်တက်ခဲ့ပြီး 181% တိုးလာသည်။ ၎င်းသည် နှစ်စဉ်တွက်ချက်ထားသော အကြီးစားဂျင်နရေတာ ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းကို ~$1.25B မှ 2027 ခုနှစ်တွင် ~$4B အထိ တိုးချဲ့နေသည် — 3.2× တိုးလာခြင်းဖြစ်သည်။ ထပ်တိုးလာမည့် နှစ်စဉ်ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်း $2.75B သည် ယနေ့အမှာစာလက်ကျန်၏ 61% နှင့် ညီမျှသည်။ သို့သော် လက်ရှိဈေးကွက်ဦးဆောင်သူများ၏ အမြတ်နှုန်းများ ပြိုကျမသွားပါ။ Cummins ၏ Power Systems ဝင်ငွေသည် Q3 တွင် ယခင်နှစ်ကာလတူထက် 15% တိုးလာပြီး EBITDA အမြတ်နှုန်းမှာ 22.9% မှ 25.4% သို့ မြင့်တက်ခဲ့သည်။ Generac ၏ C&I အမြတ်နှုန်းကိုယ်တိုင်လည်း 10.1% မှ 12.5% သို့ တိုးတက်လာသည်။ ဤကုမ္ပဏီများ၏ လုပ်ငန်းဖွဲ့စည်းပုံများ ကွဲပြားသဖြင့် အမြတ်နှုန်းများကို တိုက်ရိုက်နှိုင်းယှဉ်၍ မရပါ။ သို့သော် Generac က ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းကို သုံးဆတိုးရန် ပြင်ဆင်နေချိန်တွင် နှစ်ဖက်စလုံး၏ အမြတ်နှုန်းများ တိုးတက်နေသည်။ ယင်းက ယှဉ်ပြိုင်မှုကြောင့် အမြတ်အစွန်းများ မထိခိုက်မီ ရောင်းလိုအားထက် ဝယ်လိုအားက ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ စုပ်ယူနေဆဲဖြစ်ကြောင်း ညွှန်ပြသည်။ နောက်ထပ်မေးခွန်းမှာ ပိတ်ဆို့မှုသည် ဘယ်နေရာသို့ ရွေ့သွားမည်နည်း ဆိုသည်ပင်ဖြစ်သည်။ Generac က မြင်းကောင်ရေအားမြင့် ဒီဇယ်အင်ဂျင်များကို ကျန်ရှိနေသေးသည့် အဓိက ရောင်းလိုအားကန့်သတ်ချက်တစ်ခုအဖြစ် သတ်မှတ်ထားသည်။ ဂျင်နရေတာ တပ်ဆင်ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်း သုံးဆတိုးလာချိန်တွင် အရည်အချင်းပြည့်မီသော အင်ဂျင်များ ရောင်းလိုအားက ပိုမိုနှေးကွေးစွာ တိုးလာပါက ဈေးနှုန်းညှိနှိုင်းနိုင်စွမ်းသည် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်၏ အထက်ပိုင်းသို့ ရွေ့သွားနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် Weichai ၏ Baudouin အပါအဝင် အင်ဂျင်ပေးသွင်းသူများကို စောင့်ကြည့်စာရင်းတွင် ထည့်သွင်းထားသင့်သည် — သို့သော် ရောင်းလိုအားဝေစုနှင့် ထပ်တိုးအမြတ်နှုန်းများကို သက်သေပြရန် လိုနေသေးသည်။ စောင့်ကြည့်ရမည့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအချက်ပြမှုမှာ အမှာစာလက်ကျန် စံချိန်သစ်တစ်ခု မဟုတ်ပါ။ ဂျင်နရေတာ ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်း တိုးချဲ့နေချိန်တွင် အင်ဂျင်ဈေးနှုန်းများ မြင့်တက်ခိုင်မာလာခြင်း ရှိ၊ မရှိ ဖြစ်သည်။ #stocks $GNRC.US {stock_us}(GNRC.US)

AI အရန်လျှပ်စစ်ဓာတ်အား — စွမ်းရည် 3.2× တိုးချဲ့နေသော်လည်း အမြတ်နှုန်းများ ဆက်လက်မြင့်တက်

Generac ၏ ဒေတာစင်တာ အမှာစာလက်ကျန်သည် သုံးလပတ်တစ်ခုအတွင်း ~$1.6B မှ $4.5B သို့ ခုန်တက်ခဲ့ပြီး 181% တိုးလာသည်။

၎င်းသည် နှစ်စဉ်တွက်ချက်ထားသော အကြီးစားဂျင်နရေတာ ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းကို ~$1.25B မှ 2027 ခုနှစ်တွင် ~$4B အထိ တိုးချဲ့နေသည် — 3.2× တိုးလာခြင်းဖြစ်သည်။

ထပ်တိုးလာမည့် နှစ်စဉ်ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်း $2.75B သည် ယနေ့အမှာစာလက်ကျန်၏ 61% နှင့် ညီမျှသည်။

သို့သော် လက်ရှိဈေးကွက်ဦးဆောင်သူများ၏ အမြတ်နှုန်းများ ပြိုကျမသွားပါ။

Cummins ၏ Power Systems ဝင်ငွေသည် Q3 တွင် ယခင်နှစ်ကာလတူထက် 15% တိုးလာပြီး EBITDA အမြတ်နှုန်းမှာ 22.9% မှ 25.4% သို့ မြင့်တက်ခဲ့သည်။

Generac ၏ C&I အမြတ်နှုန်းကိုယ်တိုင်လည်း 10.1% မှ 12.5% သို့ တိုးတက်လာသည်။

ဤကုမ္ပဏီများ၏ လုပ်ငန်းဖွဲ့စည်းပုံများ ကွဲပြားသဖြင့် အမြတ်နှုန်းများကို တိုက်ရိုက်နှိုင်းယှဉ်၍ မရပါ။ သို့သော် Generac က ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းကို သုံးဆတိုးရန် ပြင်ဆင်နေချိန်တွင် နှစ်ဖက်စလုံး၏ အမြတ်နှုန်းများ တိုးတက်နေသည်။

ယင်းက ယှဉ်ပြိုင်မှုကြောင့် အမြတ်အစွန်းများ မထိခိုက်မီ ရောင်းလိုအားထက် ဝယ်လိုအားက ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ စုပ်ယူနေဆဲဖြစ်ကြောင်း ညွှန်ပြသည်။

နောက်ထပ်မေးခွန်းမှာ ပိတ်ဆို့မှုသည် ဘယ်နေရာသို့ ရွေ့သွားမည်နည်း ဆိုသည်ပင်ဖြစ်သည်။

Generac က မြင်းကောင်ရေအားမြင့် ဒီဇယ်အင်ဂျင်များကို ကျန်ရှိနေသေးသည့် အဓိက ရောင်းလိုအားကန့်သတ်ချက်တစ်ခုအဖြစ် သတ်မှတ်ထားသည်။ ဂျင်နရေတာ တပ်ဆင်ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်း သုံးဆတိုးလာချိန်တွင် အရည်အချင်းပြည့်မီသော အင်ဂျင်များ ရောင်းလိုအားက ပိုမိုနှေးကွေးစွာ တိုးလာပါက ဈေးနှုန်းညှိနှိုင်းနိုင်စွမ်းသည် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်၏ အထက်ပိုင်းသို့ ရွေ့သွားနိုင်သည်။

ထို့ကြောင့် Weichai ၏ Baudouin အပါအဝင် အင်ဂျင်ပေးသွင်းသူများကို စောင့်ကြည့်စာရင်းတွင် ထည့်သွင်းထားသင့်သည် — သို့သော် ရောင်းလိုအားဝေစုနှင့် ထပ်တိုးအမြတ်နှုန်းများကို သက်သေပြရန် လိုနေသေးသည်။

စောင့်ကြည့်ရမည့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအချက်ပြမှုမှာ အမှာစာလက်ကျန် စံချိန်သစ်တစ်ခု မဟုတ်ပါ။ ဂျင်နရေတာ ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်း တိုးချဲ့နေချိန်တွင် အင်ဂျင်ဈေးနှုန်းများ မြင့်တက်ခိုင်မာလာခြင်း ရှိ၊ မရှိ ဖြစ်သည်။
#stocks
$GNRC.US

GNRCUS+၆.၃၆%

straggler

Anthropic ၏ Office စတင်မိတ်ဆက်မှုသည် IPO ဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ်လည်း ဖြစ်သည် Anthropic က ၎င်း၏ IPO ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူမိတ်ဆက်ပွဲကို စတင်သည့်နေ့မှာပင် Office ပုံစံ ဆော့ဖ်ဝဲအစုံကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ အချိန်ကိုက်မှုမှာ ထူးခြားသည်။ Anthropic သည် အပြည့်အဝ ပျော့ပြောင်းနိုင်သော အခြေခံဖြင့် တန်ဖိုးသတ်မှတ်မှု ဒေါ်လာ ၁.၄ ထရီလီယံအထိ ရရှိရန် ကြိုးပမ်းနေပြီး၊ အနာဂတ်တွင် ကွန်ပျူတာစွမ်းအားအသုံးပြုမှုအတွက် ကြီးမားသော ကတိကဝတ်များကိုလည်း ရင်ဆိုင်နေရသည်။ မော်ဒယ်ဉာဏ်ရည်တစ်ခုတည်းကို ရောင်းချခြင်းက ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများကို အနာဂတ်တွင် inference ဈေးနှုန်းများ ကျဆင်းခြင်းနှင့် အခြေခံအဆောက်အအုံ ကုန်ကျစရိတ်များ မြင့်တက်ခြင်းတို့၏ အန္တရာယ်ကို ရင်ဆိုင်စေသည်။ လုပ်ငန်းသုံးလုပ်ငန်းစဉ်များကို ပိုင်ဆိုင်ခြင်းကတော့ မတူညီသော အခွင့်အလမ်းတစ်ရပ်ကို ပေးသည်—ထပ်တလဲလဲ ဝင်ငွေရနိုင်သည့် ဖောက်သည်ဆက်ဆံရေးများ၊ ဈေးနှုန်းသတ်မှတ်နိုင်စွမ်း ပိုမိုကောင်းမွန်လာနိုင်ခြင်းနှင့် လုပ်ငန်းတာဝန်တစ်ခုချင်းစီမှ ဝင်ငွေပိုမိုရရှိခြင်းတို့ ဖြစ်သည်။ ဒါကြောင့် Claude Sheets ဟာ စာရင်းဇယားလုပ်ဆောင်ချက်တွေထက် ပိုအရေးကြီးတာပါ။ Microsoft အတွက် ပထမဆုံးခြိမ်းခြောက်မှုက Excel စာရင်းသွင်းမှုတွေ ဆုံးရှုံးတာ မဟုတ်ပါဘူး။ AI ကနေ ရနိုင်တဲ့ ထပ်တိုးအမြတ်ကို ဆုံးရှုံးရင်း Office ဖောက်သည်တွေကို ဆက်ထိန်းထားနိုင်ဖို့ပါ။ Anthropic အတွက် စမ်းသပ်ချက်ကတော့ ဆော့ဖ်ဝဲဝင်ငွေ ပိုမိုမြင့်မားလာတာဟာ inference နဲ့ လုပ်ဆောင်မှုကုန်ကျစရိတ်တွေကို နုတ်ပြီးနောက် လွတ်လပ်စွာသုံးစွဲနိုင်တဲ့ ငွေသားစီးဆင်းမှုအဖြစ် ပြောင်းလဲနိုင်မလား ဆိုတာပါ။ IPO မှာ မေးရမယ့် မေးခွန်းက Claude က Office ကို အစားထိုးနိုင်မလား ဆိုတာ မဟုတ်ပါဘူး။ ဈေးကြီးတဲ့ ဉာဏ်ရည်ကို ရေရှည်တည်တံ့တဲ့ ဆော့ဖ်ဝဲစီးပွားရေးပုံစံအဖြစ် Anthropic ပြောင်းလဲနိုင်မလား ဆိုတာပါ။ #Anthropic拒绝延期IPO，本周路演估值几何？

Anthropic ၏ Office စတင်မိတ်ဆက်မှုသည် IPO ဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ်လည်း ဖြစ်သည်
Anthropic က ၎င်း၏ IPO ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူမိတ်ဆက်ပွဲကို စတင်သည့်နေ့မှာပင် Office ပုံစံ ဆော့ဖ်ဝဲအစုံကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။
အချိန်ကိုက်မှုမှာ ထူးခြားသည်။
Anthropic သည် အပြည့်အဝ ပျော့ပြောင်းနိုင်သော အခြေခံဖြင့် တန်ဖိုးသတ်မှတ်မှု ဒေါ်လာ ၁.၄ ထရီလီယံအထိ ရရှိရန် ကြိုးပမ်းနေပြီး၊ အနာဂတ်တွင် ကွန်ပျူတာစွမ်းအားအသုံးပြုမှုအတွက် ကြီးမားသော ကတိကဝတ်များကိုလည်း ရင်ဆိုင်နေရသည်။
မော်ဒယ်ဉာဏ်ရည်တစ်ခုတည်းကို ရောင်းချခြင်းက ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများကို အနာဂတ်တွင် inference ဈေးနှုန်းများ ကျဆင်းခြင်းနှင့် အခြေခံအဆောက်အအုံ ကုန်ကျစရိတ်များ မြင့်တက်ခြင်းတို့၏ အန္တရာယ်ကို ရင်ဆိုင်စေသည်။
လုပ်ငန်းသုံးလုပ်ငန်းစဉ်များကို ပိုင်ဆိုင်ခြင်းကတော့ မတူညီသော အခွင့်အလမ်းတစ်ရပ်ကို ပေးသည်—ထပ်တလဲလဲ ဝင်ငွေရနိုင်သည့် ဖောက်သည်ဆက်ဆံရေးများ၊ ဈေးနှုန်းသတ်မှတ်နိုင်စွမ်း ပိုမိုကောင်းမွန်လာနိုင်ခြင်းနှင့် လုပ်ငန်းတာဝန်တစ်ခုချင်းစီမှ ဝင်ငွေပိုမိုရရှိခြင်းတို့ ဖြစ်သည်။
ဒါကြောင့် Claude Sheets ဟာ စာရင်းဇယားလုပ်ဆောင်ချက်တွေထက် ပိုအရေးကြီးတာပါ။
Microsoft အတွက် ပထမဆုံးခြိမ်းခြောက်မှုက Excel စာရင်းသွင်းမှုတွေ ဆုံးရှုံးတာ မဟုတ်ပါဘူး။ AI ကနေ ရနိုင်တဲ့ ထပ်တိုးအမြတ်ကို ဆုံးရှုံးရင်း Office ဖောက်သည်တွေကို ဆက်ထိန်းထားနိုင်ဖို့ပါ။
Anthropic အတွက် စမ်းသပ်ချက်ကတော့ ဆော့ဖ်ဝဲဝင်ငွေ ပိုမိုမြင့်မားလာတာဟာ inference နဲ့ လုပ်ဆောင်မှုကုန်ကျစရိတ်တွေကို နုတ်ပြီးနောက် လွတ်လပ်စွာသုံးစွဲနိုင်တဲ့ ငွေသားစီးဆင်းမှုအဖြစ် ပြောင်းလဲနိုင်မလား ဆိုတာပါ။
IPO မှာ မေးရမယ့် မေးခွန်းက Claude က Office ကို အစားထိုးနိုင်မလား ဆိုတာ မဟုတ်ပါဘူး။ ဈေးကြီးတဲ့ ဉာဏ်ရည်ကို ရေရှည်တည်တံ့တဲ့ ဆော့ဖ်ဝဲစီးပွားရေးပုံစံအဖြစ် Anthropic ပြောင်းလဲနိုင်မလား ဆိုတာပါ။
#Anthropic拒绝延期IPO，本周路演估值几何？

MSFT-၂.၅၉%

ANTHROPIC+၆.၅၉%

straggler

OpenAI က ခရီးသွားအေဂျင်စီတစ်ခုကို ဝယ်ယူခဲ့သည်။ အမှန်တကယ် အရေးပါသည့်အရာမှာ ဘွတ်ကင်လုပ်ဆောင်မှုအလွှာ ဖြစ်နိုင်သည်။ OpenAI သည် Francis Davidson တည်ထောင်ခဲ့သော AI ခရီးသွားလုပ်ငန်းစတင်မှု Odessia ကို ဝယ်ယူခဲ့သည်။ ၎င်း၏ သီးခြားဝန်ဆောင်မှုကို ပိတ်သိမ်းလိုက်ပြီး Davidson သည် ခရီးသွားလုပ်ငန်းပိုင်းတွင် လုပ်ကိုင်ရန် OpenAI သို့ ဝင်ရောက်မည်ဖြစ်သည်။ ChatGPT နှင့် ပေါင်းစည်းမည့်အစီအစဉ် သို့မဟုတ် စတင်မည့်ရက်ကို ကြေညာထားခြင်း မရှိသေးပါ။ စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းသည့်အပိုင်းမှာ ခရီးစဉ်အစီအစဉ်များ ဖန်တီးခြင်း မဟုတ်ပါ။ AI သည် ခရီးသွားမည့်နေရာများနှင့် ဟိုတယ်များကို အကြံပြုနိုင်နေပြီဖြစ်သည်။ ပိုခက်ခဲသည့်ပြဿနာမှာ လက်တွေ့ဆောင်ရွက်မှုဖြစ်သည်။ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ရရှိနိုင်သောစာရင်း၊ ငွေပေးချေမှုခွင့်ပြုချက်၊ ဘွတ်ကင်အတည်ပြုချက်၊ ပယ်ဖျက်မှုများနှင့် ငွေပြန်အမ်းမှုများ ပါဝင်သည်။ Odessia သည် စကားပြောမျက်နှာပြင်တစ်ခုသာမက ထိုလုပ်ငန်းစဉ်ကို တည်ဆောက်ရာတွင် ရရှိခဲ့သော အတွေ့အကြုံကို ယူဆောင်လာသည်။ ဤကွာခြားချက်သည် Booking၊ Expedia နှင့် အခြားခရီးသွားပလက်ဖောင်းများအတွက် အရေးကြီးသည်။ ChatGPT သည် ရှာဖွေတွေ့ရှိရေးလမ်းကြောင်းတစ်ခုအဖြစ် ဆက်လက်ရှိနေပါက လက်ရှိ အွန်လိုင်းခရီးသွားအေဂျင်စီများ (OTAs) သည် အရောင်းအဝယ်များနှင့် ဖောက်သည်ဆက်ဆံရေးများအပေါ် ထိန်းချုပ်မှုကို ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းထားနိုင်သည်။ AI အေးဂျင့်များက ဘွတ်ကင်လုပ်ခြင်းနှင့် ဝယ်ယူပြီးနောက် အတွေ့အကြုံများကို နောက်ဆုံးတွင် ကိုင်တွယ်လာပါက ထိုပလက်ဖောင်းများသည် အခြားသူ၏မျက်နှာပြင်နောက်ကွယ်မှ စာရင်းပေးသွင်းသူများ ဖြစ်လာနိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်၏အမြင်အရ ယှဉ်ပြိုင်မှုဆိုင်ရာ မေးခွန်းမှာ ခရီးစဉ်ကို ဘယ်သူက အကြံပြုသလဲဆိုတာ မဟုတ်ပါ။ အရောင်းအဝယ်နှင့် ထို့နောက် ဖောက်သည်ဆက်ဆံရေးကို ဘယ်သူက ပိုင်ဆိုင်သလဲဆိုတာ ဖြစ်သည်။ စောင့်ကြည့်ရမည့် အထောက်အထားများမှာ ပြီးမြောက်သည့်ဘွတ်ကင်များ၊ မအောင်မြင်မှုနှုန်းများ၊ ငွေပြန်အမ်းမှုကို ကိုင်တွယ်ပုံနှင့် အသုံးပြုသူများကို အခြားနေရာသို့ မလွှဲဘဲ ဆောင်ရွက်သည့် အရောင်းအဝယ်အချိုးတို့ ဖြစ်သည်။ ဝယ်ယူမှုတစ်ခုသည် ရည်ရွယ်ချက်ရှိကြောင်း ပြသသည့်အချက်ပြတစ်ခုသာဖြစ်ပြီး လက်တွေ့လုပ်ဆောင်နိုင်သော စီးပွားရေးပုံစံတစ်ခု ရှိနေကြောင်း သက်သေမဟုတ်ပါ။ #stocks

OpenAI က ခရီးသွားအေဂျင်စီတစ်ခုကို ဝယ်ယူခဲ့သည်။ အမှန်တကယ် အရေးပါသည့်အရာမှာ ဘွတ်ကင်လုပ်ဆောင်မှုအလွှာ ဖြစ်နိုင်သည်။
OpenAI သည် Francis Davidson တည်ထောင်ခဲ့သော AI ခရီးသွားလုပ်ငန်းစတင်မှု Odessia ကို ဝယ်ယူခဲ့သည်။ ၎င်း၏ သီးခြားဝန်ဆောင်မှုကို ပိတ်သိမ်းလိုက်ပြီး Davidson သည် ခရီးသွားလုပ်ငန်းပိုင်းတွင် လုပ်ကိုင်ရန် OpenAI သို့ ဝင်ရောက်မည်ဖြစ်သည်။
ChatGPT နှင့် ပေါင်းစည်းမည့်အစီအစဉ် သို့မဟုတ် စတင်မည့်ရက်ကို ကြေညာထားခြင်း မရှိသေးပါ။
စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းသည့်အပိုင်းမှာ ခရီးစဉ်အစီအစဉ်များ ဖန်တီးခြင်း မဟုတ်ပါ။ AI သည် ခရီးသွားမည့်နေရာများနှင့် ဟိုတယ်များကို အကြံပြုနိုင်နေပြီဖြစ်သည်။
ပိုခက်ခဲသည့်ပြဿနာမှာ လက်တွေ့ဆောင်ရွက်မှုဖြစ်သည်။ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ရရှိနိုင်သောစာရင်း၊ ငွေပေးချေမှုခွင့်ပြုချက်၊ ဘွတ်ကင်အတည်ပြုချက်၊ ပယ်ဖျက်မှုများနှင့် ငွေပြန်အမ်းမှုများ ပါဝင်သည်။
Odessia သည် စကားပြောမျက်နှာပြင်တစ်ခုသာမက ထိုလုပ်ငန်းစဉ်ကို တည်ဆောက်ရာတွင် ရရှိခဲ့သော အတွေ့အကြုံကို ယူဆောင်လာသည်။
ဤကွာခြားချက်သည် Booking၊ Expedia နှင့် အခြားခရီးသွားပလက်ဖောင်းများအတွက် အရေးကြီးသည်။
ChatGPT သည် ရှာဖွေတွေ့ရှိရေးလမ်းကြောင်းတစ်ခုအဖြစ် ဆက်လက်ရှိနေပါက လက်ရှိ အွန်လိုင်းခရီးသွားအေဂျင်စီများ (OTAs) သည် အရောင်းအဝယ်များနှင့် ဖောက်သည်ဆက်ဆံရေးများအပေါ် ထိန်းချုပ်မှုကို ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းထားနိုင်သည်။
AI အေးဂျင့်များက ဘွတ်ကင်လုပ်ခြင်းနှင့် ဝယ်ယူပြီးနောက် အတွေ့အကြုံများကို နောက်ဆုံးတွင် ကိုင်တွယ်လာပါက ထိုပလက်ဖောင်းများသည် အခြားသူ၏မျက်နှာပြင်နောက်ကွယ်မှ စာရင်းပေးသွင်းသူများ ဖြစ်လာနိုင်သည်။
ကျွန်ုပ်၏အမြင်အရ ယှဉ်ပြိုင်မှုဆိုင်ရာ မေးခွန်းမှာ ခရီးစဉ်ကို ဘယ်သူက အကြံပြုသလဲဆိုတာ မဟုတ်ပါ။ အရောင်းအဝယ်နှင့် ထို့နောက် ဖောက်သည်ဆက်ဆံရေးကို ဘယ်သူက ပိုင်ဆိုင်သလဲဆိုတာ ဖြစ်သည်။
စောင့်ကြည့်ရမည့် အထောက်အထားများမှာ ပြီးမြောက်သည့်ဘွတ်ကင်များ၊ မအောင်မြင်မှုနှုန်းများ၊ ငွေပြန်အမ်းမှုကို ကိုင်တွယ်ပုံနှင့် အသုံးပြုသူများကို အခြားနေရာသို့ မလွှဲဘဲ ဆောင်ရွက်သည့် အရောင်းအဝယ်အချိုးတို့ ဖြစ်သည်။
ဝယ်ယူမှုတစ်ခုသည် ရည်ရွယ်ချက်ရှိကြောင်း ပြသသည့်အချက်ပြတစ်ခုသာဖြစ်ပြီး လက်တွေ့လုပ်ဆောင်နိုင်သော စီးပွားရေးပုံစံတစ်ခု ရှိနေကြောင်း သက်သေမဟုတ်ပါ။
#stocks

OPENAI+၆.၈၀%

straggler

Mercor ၏ ဒေါ်လာ ၂၀ ဘီလီယံ တန်ဖိုးသတ်မှတ်ချက်—တကယ့်တန်ဖိုးရှိတဲ့ အရာက ဒေတာမဟုတ်ဘဲ အတည်ပြုစစ်ဆေးသူ ဖြစ်နိုင်တယ်။ Mercor ဟာ ဒေါ်လာ ၂၀ ဘီလီယံ တန်ဖိုးသတ်မှတ်ချက်နဲ့ ဒေါ်လာ ၇၅၀ သန်း ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု ရရှိခဲ့ပါတယ်။ ကုမ္ပဏီတည်ထောင်သူက ၂၇ လအတွင်း ဝင်ငွေ နှစ်စဉ်နှုန်းထား ဒေါ်လာ ၃ ဘီလီယံအထိ ရောက်ရှိခဲ့တယ်လို့ ဆိုပါတယ်။ အထင်ကြီးစရာပါ။ ဒါပေမဲ့ ခွဲခြားစဉ်းစားရမယ့် အချက်နှစ်ချက် ရှိပါတယ်။ ပထမအချက်က စုစုပေါင်းဝင်ငွေဟာ ဆော့ဖ်ဝဲဝင်ငွေနဲ့ မတူပါဘူး။ ယခင်အစီရင်ခံချက်တွေအရ Mercor ရဲ့ စုစုပေါင်းဝင်ငွေထဲက ၆၀–၇၀% ကို ကျွမ်းကျင်ကန်ထရိုက်တာတွေထံ ပေးခဲ့ရပါတယ်။ ဒါကြောင့် အမြတ်နှုန်းမြင့် SaaS လုပ်ငန်းတစ်ခုနဲ့ စီးပွားရေးပုံစံမှာ အတော်လေး ကွာခြားပါတယ်။ ဒုတိယအချက်က Mercor က Deeptune ကို ဝယ်ယူခဲ့တာဟာ အညွှန်းတပ်ခြင်းထက် ပိုစိတ်ဝင်စားဖို့ကောင်းတဲ့ လုပ်ငန်းတစ်ခုကို ညွှန်ပြနေပါတယ်။ AI agent တစ်ခုဟာ လက်တွေ့ကျတဲ့ ပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခု၊ ပြီးမြောက်ရမယ့် အလုပ်တစ်ခု၊ ပြီးတော့ အဲဒီအလုပ်ကို တကယ်အောင်မြင်ခဲ့ခြင်း ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်နိုင်တဲ့ အတည်ပြုစစ်ဆေးသူတစ်ဦး လိုအပ်ပါတယ်။ တူညီတဲ့ ပတ်ဝန်းကျင်က ကြိုးစားမှု ထောင်ပေါင်းများစွာအတွက် လေ့ကျင့်ရေးဆိုင်ရာ တုံ့ပြန်ချက်တွေကို ထုတ်ပေးနိုင်ပါတယ်။ ဒါဟာ တစ်ခုချင်းစီသော အညွှန်းအတွက် ကျွမ်းကျင်သူတစ်ဦးကို ပေးချေရတဲ့ပုံစံနဲ့ မတူတဲ့ စီးပွားရေးပုံစံပါ။ ဒါပေမဲ့ ပြိုင်ဆိုင်မှုနဲ့ပတ်သက်ပြီး မေးခွန်းအသစ်တစ်ခု ပေါ်လာပါတယ်—အတည်ပြုစစ်ဆေးသူကို ဘယ်သူပိုင်ဆိုင်သလဲ။ လုပ်ငန်းတွေက ယုံကြည်စိတ်ချရတဲ့ အလုပ်ပတ်ဝန်းကျင်တွေနဲ့ အဆင့်သတ်မှတ်စနစ်တွေကို အတွင်းပိုင်းမှာ တည်ဆောက်နိုင်မယ်ဆိုရင် ပြင်ပဝန်ဆောင်မှုပေးသူတွေရဲ့ အမြတ်နှုန်းတွေ လျော့ကျနိုင်ပါတယ်။ အဲဒီစနစ်တွေကို ထိန်းသိမ်းဖို့ ရှားပါးတဲ့ ကျွမ်းကျင်မှုနဲ့ အမြဲတမ်း အသစ်ပြင်ဆင်နေတဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်တွေ လိုအပ်မယ်ဆိုရင်တော့ Mercor လို ဝန်ဆောင်မှုပေးသူတွေဟာ ရေရှည်တည်တံ့တဲ့ အားသာချက်တစ်ခုကို ဖန်တီးနိုင်ပါတယ်။ ကျွန်တော့်အမြင်အရ နောက်လာမယ့် AI လေ့ကျင့်ရေးကဏ္ဍရဲ့ ယှဉ်ပြိုင်မှုအသာစီးဟာ အကြီးဆုံး ကန်ထရိုက်တာကွန်ရက် ဖြစ်မှာမဟုတ်ပါဘူး။ Agent တွေက စီးပွားရေးအရ တန်ဖိုးရှိတဲ့ အလုပ်တွေကို လုပ်နိုင်၊ မလုပ်နိုင် တိုင်းတာဖို့ အတုယူတည်ဆောက်ဖို့ အခက်ခဲဆုံးစနစ် ဖြစ်လာပါလိမ့်မယ်။ လုပ်ငန်းသုံးဝင်ငွေ အချိုးအစား၊ ကန်ထရိုက်တာကုန်ကျစရိတ်ကို ထည့်တွက်ပြီးနောက် အမြတ်နှုန်း၊ နဲ့ အကဲဖြတ်ပတ်ဝန်းကျင်တွေအတွက် ထပ်ခါတလဲလဲ သုံးစွဲမှုတွေကို စောင့်ကြည့်ပါ။ #stocks

Mercor ၏ ဒေါ်လာ ၂၀ ဘီလီယံ တန်ဖိုးသတ်မှတ်ချက်—တကယ့်တန်ဖိုးရှိတဲ့ အရာက ဒေတာမဟုတ်ဘဲ အတည်ပြုစစ်ဆေးသူ ဖြစ်နိုင်တယ်။
Mercor ဟာ ဒေါ်လာ ၂၀ ဘီလီယံ တန်ဖိုးသတ်မှတ်ချက်နဲ့ ဒေါ်လာ ၇၅၀ သန်း ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု ရရှိခဲ့ပါတယ်။ ကုမ္ပဏီတည်ထောင်သူက ၂၇ လအတွင်း ဝင်ငွေ နှစ်စဉ်နှုန်းထား ဒေါ်လာ ၃ ဘီလီယံအထိ ရောက်ရှိခဲ့တယ်လို့ ဆိုပါတယ်။
အထင်ကြီးစရာပါ။ ဒါပေမဲ့ ခွဲခြားစဉ်းစားရမယ့် အချက်နှစ်ချက် ရှိပါတယ်။
ပထမအချက်က စုစုပေါင်းဝင်ငွေဟာ ဆော့ဖ်ဝဲဝင်ငွေနဲ့ မတူပါဘူး။ ယခင်အစီရင်ခံချက်တွေအရ Mercor ရဲ့ စုစုပေါင်းဝင်ငွေထဲက ၆၀–၇၀% ကို ကျွမ်းကျင်ကန်ထရိုက်တာတွေထံ ပေးခဲ့ရပါတယ်။ ဒါကြောင့် အမြတ်နှုန်းမြင့် SaaS လုပ်ငန်းတစ်ခုနဲ့ စီးပွားရေးပုံစံမှာ အတော်လေး ကွာခြားပါတယ်။
ဒုတိယအချက်က Mercor က Deeptune ကို ဝယ်ယူခဲ့တာဟာ အညွှန်းတပ်ခြင်းထက် ပိုစိတ်ဝင်စားဖို့ကောင်းတဲ့ လုပ်ငန်းတစ်ခုကို ညွှန်ပြနေပါတယ်။
AI agent တစ်ခုဟာ လက်တွေ့ကျတဲ့ ပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခု၊ ပြီးမြောက်ရမယ့် အလုပ်တစ်ခု၊ ပြီးတော့ အဲဒီအလုပ်ကို တကယ်အောင်မြင်ခဲ့ခြင်း ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်နိုင်တဲ့ အတည်ပြုစစ်ဆေးသူတစ်ဦး လိုအပ်ပါတယ်။
တူညီတဲ့ ပတ်ဝန်းကျင်က ကြိုးစားမှု ထောင်ပေါင်းများစွာအတွက် လေ့ကျင့်ရေးဆိုင်ရာ တုံ့ပြန်ချက်တွေကို ထုတ်ပေးနိုင်ပါတယ်။ ဒါဟာ တစ်ခုချင်းစီသော အညွှန်းအတွက် ကျွမ်းကျင်သူတစ်ဦးကို ပေးချေရတဲ့ပုံစံနဲ့ မတူတဲ့ စီးပွားရေးပုံစံပါ။
ဒါပေမဲ့ ပြိုင်ဆိုင်မှုနဲ့ပတ်သက်ပြီး မေးခွန်းအသစ်တစ်ခု ပေါ်လာပါတယ်—အတည်ပြုစစ်ဆေးသူကို ဘယ်သူပိုင်ဆိုင်သလဲ။
လုပ်ငန်းတွေက ယုံကြည်စိတ်ချရတဲ့ အလုပ်ပတ်ဝန်းကျင်တွေနဲ့ အဆင့်သတ်မှတ်စနစ်တွေကို အတွင်းပိုင်းမှာ တည်ဆောက်နိုင်မယ်ဆိုရင် ပြင်ပဝန်ဆောင်မှုပေးသူတွေရဲ့ အမြတ်နှုန်းတွေ လျော့ကျနိုင်ပါတယ်။ အဲဒီစနစ်တွေကို ထိန်းသိမ်းဖို့ ရှားပါးတဲ့ ကျွမ်းကျင်မှုနဲ့ အမြဲတမ်း အသစ်ပြင်ဆင်နေတဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်တွေ လိုအပ်မယ်ဆိုရင်တော့ Mercor လို ဝန်ဆောင်မှုပေးသူတွေဟာ ရေရှည်တည်တံ့တဲ့ အားသာချက်တစ်ခုကို ဖန်တီးနိုင်ပါတယ်။
ကျွန်တော့်အမြင်အရ နောက်လာမယ့် AI လေ့ကျင့်ရေးကဏ္ဍရဲ့ ယှဉ်ပြိုင်မှုအသာစီးဟာ အကြီးဆုံး ကန်ထရိုက်တာကွန်ရက် ဖြစ်မှာမဟုတ်ပါဘူး။ Agent တွေက စီးပွားရေးအရ တန်ဖိုးရှိတဲ့ အလုပ်တွေကို လုပ်နိုင်၊ မလုပ်နိုင် တိုင်းတာဖို့ အတုယူတည်ဆောက်ဖို့ အခက်ခဲဆုံးစနစ် ဖြစ်လာပါလိမ့်မယ်။
လုပ်ငန်းသုံးဝင်ငွေ အချိုးအစား၊ ကန်ထရိုက်တာကုန်ကျစရိတ်ကို ထည့်တွက်ပြီးနောက် အမြတ်နှုန်း၊ နဲ့ အကဲဖြတ်ပတ်ဝန်းကျင်တွေအတွက် ထပ်ခါတလဲလဲ သုံးစွဲမှုတွေကို စောင့်ကြည့်ပါ။
#stocks

straggler

Anthropic ၏ $1 ထရီလျံ IPO တန်ဖိုးသတ်မှတ်ချက်ကို နားလည်ရန် နောက်ခံအကြောင်းအရာ အနည်းငယ်လိုအပ်ပါသည်။ ပြင်ဆင်ထားသော တင်သွင်းချက်အရ အခြေခံရှယ်ယာအရေအတွက်ဖြင့် တွက်လျှင် တန်ဖိုးသည် ခန့်မှန်းခြေ $1.02T ဖြစ်ပြီး၊ အပြည့်အဝ ပျော့ပြောင်းနိုင်သောရှယ်ယာများကို ထည့်တွက်လျှင် ခန့်မှန်းခြေ $1.4T ဖြစ်သည်။ ကုမ္ပဏီသည် အများပြည်သူသို့ ရှယ်ယာရောင်းချမှုမှ $64.35B အထိ ရရှိရန် ကြိုးပမ်းနေပြီး၊ တစ်ပြိုင်နက်တည်း ပုဂ္ဂလိကရှယ်ယာနေရာချထားမှုမှ $26B ရရှိရန်လည်း စီစဉ်ထားသည်။ Anthropic ၏ အောက်တိုဘာလ ဝင်ငွေ လက်ရှိနှုန်းထားသည် တစ်နှစ်လျှင် ခန့်မှန်းခြေ $81B အထိ ရောက်ရှိခဲ့သည်။ ထို့ကြောင့် ရှယ်ယာအရေအတွက် တွက်ချက်ပုံပေါ်မူတည်၍ တန်ဖိုးသတ်မှတ်ချက်သည် နှစ်စဉ်တွက်ချက်ထားသော ဝင်ငွေ၏ 12.6–17.3 ဆခန့် ဖြစ်သည်။ သို့သော် ပိုမိုကြီးမားသော မေးခွန်းမှာ အရင်းအနှီးအသုံးများမှု ဖြစ်သည်။ Anthropic တွင် အနာဂတ် ကွန်ပျူတာစွမ်းအားအသုံးပြုမှုအတွက် ဖော်ပြထားသော ကတိကဝတ်များသည် $900B နီးပါး ရှိသည်။ ၎င်းတို့သည် ချက်ချင်းပေးဆပ်ရမည့် အကြွေးများ မဟုတ်သော်လည်း၊ အနာဂတ် ရန်ပုံငွေလိုအပ်ချက်နှင့် အကောင်အထည်ဖော်ရေးဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများကို ကြီးမားစေသည်။ ကျွန်ုပ်၏အမြင်အရ IPO သည် AI တိုးတက်မှုအတွက် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများ မည်မျှပေးချေလိုကြောင်းသာမက၊ ရေရှည်တည်တံ့သော လွတ်လပ်စွာအသုံးပြုနိုင်သည့် ငွေသားစီးဆင်းမှုကို မထုတ်လုပ်မီ ထိုတိုးတက်မှုအတွက် အရင်းအနှီးမည်မျှ သုံးစွဲရမည်ကိုပါ စမ်းသပ်မည်ဖြစ်သည်။ #Anthropic拒绝延期IPO，本周路演估值几何？

Anthropic ၏ $1 ထရီလျံ IPO တန်ဖိုးသတ်မှတ်ချက်ကို နားလည်ရန် နောက်ခံအကြောင်းအရာ အနည်းငယ်လိုအပ်ပါသည်။
ပြင်ဆင်ထားသော တင်သွင်းချက်အရ အခြေခံရှယ်ယာအရေအတွက်ဖြင့် တွက်လျှင် တန်ဖိုးသည် ခန့်မှန်းခြေ $1 .02T ဖြစ်ပြီး၊ အပြည့်အဝ ပျော့ပြောင်းနိုင်သောရှယ်ယာများကို ထည့်တွက်လျှင် ခန့်မှန်းခြေ $1 .4T ဖြစ်သည်။
ကုမ္ပဏီသည် အများပြည်သူသို့ ရှယ်ယာရောင်းချမှုမှ $64.35B အထိ ရရှိရန် ကြိုးပမ်းနေပြီး၊ တစ်ပြိုင်နက်တည်း ပုဂ္ဂလိကရှယ်ယာနေရာချထားမှုမှ $26B ရရှိရန်လည်း စီစဉ်ထားသည်။
Anthropic ၏ အောက်တိုဘာလ ဝင်ငွေ လက်ရှိနှုန်းထားသည် တစ်နှစ်လျှင် ခန့်မှန်းခြေ $81B အထိ ရောက်ရှိခဲ့သည်။ ထို့ကြောင့် ရှယ်ယာအရေအတွက် တွက်ချက်ပုံပေါ်မူတည်၍ တန်ဖိုးသတ်မှတ်ချက်သည် နှစ်စဉ်တွက်ချက်ထားသော ဝင်ငွေ၏ 12.6–17.3 ဆခန့် ဖြစ်သည်။
သို့သော် ပိုမိုကြီးမားသော မေးခွန်းမှာ အရင်းအနှီးအသုံးများမှု ဖြစ်သည်။
Anthropic တွင် အနာဂတ် ကွန်ပျူတာစွမ်းအားအသုံးပြုမှုအတွက် ဖော်ပြထားသော ကတိကဝတ်များသည် $900B နီးပါး ရှိသည်။ ၎င်းတို့သည် ချက်ချင်းပေးဆပ်ရမည့် အကြွေးများ မဟုတ်သော်လည်း၊ အနာဂတ် ရန်ပုံငွေလိုအပ်ချက်နှင့် အကောင်အထည်ဖော်ရေးဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများကို ကြီးမားစေသည်။
ကျွန်ုပ်၏အမြင်အရ IPO သည် AI တိုးတက်မှုအတွက် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများ မည်မျှပေးချေလိုကြောင်းသာမက၊ ရေရှည်တည်တံ့သော လွတ်လပ်စွာအသုံးပြုနိုင်သည့် ငွေသားစီးဆင်းမှုကို မထုတ်လုပ်မီ ထိုတိုးတက်မှုအတွက် အရင်းအနှီးမည်မျှ သုံးစွဲရမည်ကိုပါ စမ်းသပ်မည်ဖြစ်သည်။
#Anthropic拒绝延期IPO，本周路演估值几何？

ANTHROPIC+၆.၅၉%

straggler

CoreWeave က AI အခြေခံအဆောက်အအုံအတွက် CPI မြင့်တက်မှုက ဘာကြောင့် အရေးကြီးကြောင်း ပြသလိုက်သည်။ အောက်တိုဘာလ CPI သည် မျှော်မှန်းထားသည်ထက် ကျော်လွန်ခဲ့သည်။ အထွေထွေ CPI +0.4% ဖြစ်ပြီး +0.3% မျှော်မှန်းထားခဲ့ကာ၊ အခြေခံ CPI +0.3% ဖြစ်ပြီး +0.2% မျှော်မှန်းထားခဲ့သည်။ Treasury အထွက်နှုန်းများ မြင့်တက်သွားသည်။ နာရီအနည်းငယ်အကြာတွင် CoreWeave က အောက်ပါရလဒ်များကို ထုတ်ပြန်ခဲ့သည်။ • ဝင်ငွေ: $3.66B၊ ယခင်နှစ်ကာလတူထက် 168% တိုး • GAAP လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဝင်ငွေ: $207M • အသားတင်အတိုးအသုံးစရိတ်: $846M • အသားတင်အရှုံး: $709M • ဝင်ငွေစာချုပ်လက်ကျန်: $132.5B • Q4 အတိုးအသုံးစရိတ် ခန့်မှန်းချက်: $1.05–1.15B အံ့အားသင့်စရာကောင်းသည့် ကိန်းဂဏန်းမှာ ဝင်ငွေတိုးတက်မှု မဟုတ်ပါ။ သုံးလပတ်အတိုးအသုံးစရိတ်သည် GAAP လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဝင်ငွေထက် 4.1 ဆ ရှိခဲ့သည်။ CoreWeave သည် 2026 ခုနှစ်တွင် အရင်းအနှီးအသုံးစရိတ် $37–39B ရှိမည်ဟု မျှော်မှန်းထားသည်။ ၎င်း၏ဖောက်သည်များက အနာဂတ်တွင် အမြောက်အမြားသုံးစွဲရန် ကတိပြုထားသော်လည်း ကုမ္ပဏီသည် ထိုဝင်ငွေ၏ အများစုကို မရရှိမီ အခြေခံအဆောက်အအုံအတွက် ငွေကြေးထောက်ပံ့ရမည်ဖြစ်သည်။ အတိုးနှုန်းများ မြင့်တက်ခြင်းက AI ဝယ်လိုအားကို ပျောက်ကွယ်စေမည်မဟုတ်ပါ။ ထိုဝယ်လိုအားကို လုပ်ငန်းလည်ပတ်နိုင်သည့် စွမ်းရည်အဖြစ် ပြောင်းလဲရာတွင် ကုန်ကျစရိတ်ကိုသာ မြင့်တက်စေသည်။ CoreWeave ၏ စာချုပ်လက်ကျန်သည် အနာဂတ်ဝင်ငွေကို ကြိုတင်မြင်နိုင်စေသော်လည်း ငွေကြေးထောက်ပံ့မှုကုန်ကျစရိတ်များ၊ အကောင်အထည်ဖော်နိုင်မှုအန္တရာယ်များ၊ သို့မဟုတ် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုနှင့် ငွေသားကောက်ခံရရှိမှုကြား အချိန်ကွာဟချက်ကို ဖယ်ရှားပေးမည်မဟုတ်ပါ။ ကျွန်ုပ်၏ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအမြင်မှာ AI အခြေခံအဆောက်အအုံက ငွေကြေးထောက်ပံ့မှု ထိရောက်မှုသည် ဝင်ငွေတိုးတက်မှုလောက်ပင် အရေးပါလာနိုင်သည့် အဆင့်သို့ ဝင်ရောက်နေပြီဖြစ်သည်။ နောက်ထပ် စမ်းသပ်မှုမှာ စံချိန်တင်စာချုပ်လက်ကျန်တစ်ခု ထပ်ရရှိခြင်း မဟုတ်ပါ။ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဝင်ငွေနှင့် ငွေသားထုတ်လုပ်နိုင်မှုတို့က တိုးချဲ့ရေးအတွက် ငွေကြေးထောက်ပံ့ရသည့် ကုန်ကျစရိတ်ကို လိုက်မီနိုင်မနိုင် ဖြစ်သည်။ #stocks $CRWV.US {stock_us}(CRWV.US)

CoreWeave က AI အခြေခံအဆောက်အအုံအတွက် CPI မြင့်တက်မှုက ဘာကြောင့် အရေးကြီးကြောင်း ပြသလိုက်သည်။
အောက်တိုဘာလ CPI သည် မျှော်မှန်းထားသည်ထက် ကျော်လွန်ခဲ့သည်။ အထွေထွေ CPI +0.4% ဖြစ်ပြီး +0.3% မျှော်မှန်းထားခဲ့ကာ၊ အခြေခံ CPI +0.3% ဖြစ်ပြီး +0.2% မျှော်မှန်းထားခဲ့သည်။ Treasury အထွက်နှုန်းများ မြင့်တက်သွားသည်။
နာရီအနည်းငယ်အကြာတွင် CoreWeave က အောက်ပါရလဒ်များကို ထုတ်ပြန်ခဲ့သည်။
• ဝင်ငွေ: $3.66B၊ ယခင်နှစ်ကာလတူထက် 168% တိုး
• GAAP လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဝင်ငွေ: $207M
• အသားတင်အတိုးအသုံးစရိတ်: $846M
• အသားတင်အရှုံး: $709M
• ဝင်ငွေစာချုပ်လက်ကျန်: $132.5B
• Q4 အတိုးအသုံးစရိတ် ခန့်မှန်းချက်: $1.05–1.15B
အံ့အားသင့်စရာကောင်းသည့် ကိန်းဂဏန်းမှာ ဝင်ငွေတိုးတက်မှု မဟုတ်ပါ။
သုံးလပတ်အတိုးအသုံးစရိတ်သည် GAAP လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဝင်ငွေထက် 4.1 ဆ ရှိခဲ့သည်။
CoreWeave သည် 2026 ခုနှစ်တွင် အရင်းအနှီးအသုံးစရိတ် $37–39B ရှိမည်ဟု မျှော်မှန်းထားသည်။ ၎င်း၏ဖောက်သည်များက အနာဂတ်တွင် အမြောက်အမြားသုံးစွဲရန် ကတိပြုထားသော်လည်း ကုမ္ပဏီသည် ထိုဝင်ငွေ၏ အများစုကို မရရှိမီ အခြေခံအဆောက်အအုံအတွက် ငွေကြေးထောက်ပံ့ရမည်ဖြစ်သည်။
အတိုးနှုန်းများ မြင့်တက်ခြင်းက AI ဝယ်လိုအားကို ပျောက်ကွယ်စေမည်မဟုတ်ပါ။ ထိုဝယ်လိုအားကို လုပ်ငန်းလည်ပတ်နိုင်သည့် စွမ်းရည်အဖြစ် ပြောင်းလဲရာတွင် ကုန်ကျစရိတ်ကိုသာ မြင့်တက်စေသည်။
CoreWeave ၏ စာချုပ်လက်ကျန်သည် အနာဂတ်ဝင်ငွေကို ကြိုတင်မြင်နိုင်စေသော်လည်း ငွေကြေးထောက်ပံ့မှုကုန်ကျစရိတ်များ၊ အကောင်အထည်ဖော်နိုင်မှုအန္တရာယ်များ၊ သို့မဟုတ် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုနှင့် ငွေသားကောက်ခံရရှိမှုကြား အချိန်ကွာဟချက်ကို ဖယ်ရှားပေးမည်မဟုတ်ပါ။
ကျွန်ုပ်၏ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအမြင်မှာ AI အခြေခံအဆောက်အအုံက ငွေကြေးထောက်ပံ့မှု ထိရောက်မှုသည် ဝင်ငွေတိုးတက်မှုလောက်ပင် အရေးပါလာနိုင်သည့် အဆင့်သို့ ဝင်ရောက်နေပြီဖြစ်သည်။
နောက်ထပ် စမ်းသပ်မှုမှာ စံချိန်တင်စာချုပ်လက်ကျန်တစ်ခု ထပ်ရရှိခြင်း မဟုတ်ပါ။ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဝင်ငွေနှင့် ငွေသားထုတ်လုပ်နိုင်မှုတို့က တိုးချဲ့ရေးအတွက် ငွေကြေးထောက်ပံ့ရသည့် ကုန်ကျစရိတ်ကို လိုက်မီနိုင်မနိုင် ဖြစ်သည်။
#stocks
$CRWV.US

CRWVUS+၂၃.၁၅%

straggler

စိစစ်အတည်ပြုထားသည်

2028 ခုနှစ် ဝင်ငွေအပေါ် အခြေခံကြည့်လျှင် ဆီမီးကွန်ဒတ်တာတွေ ဈေးသက်သာနေတယ်။ ဒါပေမဲ့ ဘယ်ဝင်ငွေတွေက ဆက်လက်တည်မြဲမလဲ? ဈေးကွက်ကျဆင်းပြီးနောက် AI ကွန်ပျူတာတွက်ချက်မှုနဲ့ မမ်မိုရီလုပ်ငန်းတွေကို Morgan Stanley က ဦးစားပေးတယ်လို့ သတင်းတွေ ထွက်နေပြီး၊ Nvidia နဲ့ Broadcom တို့လည်း သူတို့နှစ်သက်တဲ့ ကုမ္ပဏီတွေထဲမှာ ပါဝင်ပါတယ်။ အခြေခံအချက်အလက်တွေက အားကောင်းပါတယ်။ ပြီးခဲ့တဲ့ သုံးလပတ်မှာ Nvidia က အကြမ်းအမြတ်နှုန်း 75% ရှိတယ်လို့ ထုတ်ပြန်ခဲ့ပါတယ်။ Broadcom က သုံးလပတ်အတွင်း လွတ်လပ်စွာအသုံးပြုနိုင်တဲ့ ငွေသားစီးဆင်းမှု $13.7B ရရှိခဲ့ပါတယ်။ Micron ရဲ့ FY2026 GAAP အကြမ်းအမြတ်နှုန်းက 80.7% အထိ ရောက်ရှိခဲ့ပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ အဲဒါက တန်ဖိုးသတ်မှတ်မှုဆိုင်ရာ ပြဿနာတစ်ခုကို ဖြစ်စေပါတယ်။ အလွန်မြင့်မားတဲ့ ဝင်ငွေအပေါ် အခြေခံထားတဲ့ တန်ဖိုးသတ်မှတ်မှုအချိုး နိမ့်တာဟာ ဈေးသက်သာတယ်လို့ မဆိုလိုပါဘူး။ မမ်မိုရီလုပ်ငန်းက အထူးစိတ်ဝင်စားစရာပါ။ FY2028 မှာ ထုတ်လုပ်မယ့် bit ပမာဏရဲ့ သုံးပုံနှစ်ပုံခန့်ကို အကျုံးဝင်စေမယ့် ဖောက်သည်သဘောတူညီချက်အသစ်တွေ ရှိလာမယ်လို့ Sandisk က ပြောပါတယ်။ အဲဒီသဘောတူညီချက်တွေမှာ အနည်းဆုံးငွေကြေးအာမခံချက်တွေနဲ့ စနစ်တကျသတ်မှတ်ထားတဲ့ ဈေးနှုန်းတွေ ပါဝင်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် NAND ဝင်ငွေတွေဟာ အရင်စက်ဝန်းတွေထက် ပိုမိုတည်မြဲလာနိုင်ပါတယ်။ ထောက်ပံ့မှုက ဝယ်လိုအားကို လိုက်မီလာတဲ့အခါ အဲဒီစာချုပ်တွေက ဘယ်လောက်အထိ ကာကွယ်ပေးနိုင်မလဲဆိုတာက မေးခွန်းပါ။ ကွန်ပျူတာတွက်ချက်မှုလုပ်ငန်းအတွက် အလားတူစမ်းသပ်ချက်ကတော့ AI အခြေခံအဆောက်အအုံအတွက် ငွေကြေးထောက်ပံ့မှုတွေ ပိုမိုရွေးချယ်လာတဲ့အခါ အမြတ်နှုန်းတွေနဲ့ ငွေသားဖန်တီးနိုင်စွမ်းတွေ ဆက်ထိန်းထားနိုင်မလားဆိုတာပါ။ ကျွန်တော့် အယူအဆကတော့ နောက်တစ်ဆင့်မှာ အောင်မြင်မယ့် ဆီမီးကွန်ဒတ်တာကုမ္ပဏီတွေဟာ 2028 P/E အနိမ့်ဆုံးကုမ္ပဏီတွေချည်းပဲ မဟုတ်ပါဘူး။ အဲဒီ P/E အချိုးမှာ ထည့်သွင်းယူဆထားတဲ့ အချက်တွေကို ကျော်လွန်ပြီး ဝင်ငွေတွေ ဆက်လက်တည်မြဲနိုင်မယ့် ကုမ္ပဏီတွေပဲ ဖြစ်ပါလိမ့်မယ်။ #stocks $NVDA.US $AVGO.US {stock_us}(AVGO.US) {stock_us}(NVDA.US)

2028 ခုနှစ် ဝင်ငွေအပေါ် အခြေခံကြည့်လျှင် ဆီမီးကွန်ဒတ်တာတွေ ဈေးသက်သာနေတယ်။ ဒါပေမဲ့ ဘယ်ဝင်ငွေတွေက ဆက်လက်တည်မြဲမလဲ?
ဈေးကွက်ကျဆင်းပြီးနောက် AI ကွန်ပျူတာတွက်ချက်မှုနဲ့ မမ်မိုရီလုပ်ငန်းတွေကို Morgan Stanley က ဦးစားပေးတယ်လို့ သတင်းတွေ ထွက်နေပြီး၊ Nvidia နဲ့ Broadcom တို့လည်း သူတို့နှစ်သက်တဲ့ ကုမ္ပဏီတွေထဲမှာ ပါဝင်ပါတယ်။
အခြေခံအချက်အလက်တွေက အားကောင်းပါတယ်။ ပြီးခဲ့တဲ့ သုံးလပတ်မှာ Nvidia က အကြမ်းအမြတ်နှုန်း 75% ရှိတယ်လို့ ထုတ်ပြန်ခဲ့ပါတယ်။ Broadcom က သုံးလပတ်အတွင်း လွတ်လပ်စွာအသုံးပြုနိုင်တဲ့ ငွေသားစီးဆင်းမှု $13.7B ရရှိခဲ့ပါတယ်။ Micron ရဲ့ FY2026 GAAP အကြမ်းအမြတ်နှုန်းက 80.7% အထိ ရောက်ရှိခဲ့ပါတယ်။
ဒါပေမဲ့ အဲဒါက တန်ဖိုးသတ်မှတ်မှုဆိုင်ရာ ပြဿနာတစ်ခုကို ဖြစ်စေပါတယ်။
အလွန်မြင့်မားတဲ့ ဝင်ငွေအပေါ် အခြေခံထားတဲ့ တန်ဖိုးသတ်မှတ်မှုအချိုး နိမ့်တာဟာ ဈေးသက်သာတယ်လို့ မဆိုလိုပါဘူး။
မမ်မိုရီလုပ်ငန်းက အထူးစိတ်ဝင်စားစရာပါ။ FY2028 မှာ ထုတ်လုပ်မယ့် bit ပမာဏရဲ့ သုံးပုံနှစ်ပုံခန့်ကို အကျုံးဝင်စေမယ့် ဖောက်သည်သဘောတူညီချက်အသစ်တွေ ရှိလာမယ်လို့ Sandisk က ပြောပါတယ်။ အဲဒီသဘောတူညီချက်တွေမှာ အနည်းဆုံးငွေကြေးအာမခံချက်တွေနဲ့ စနစ်တကျသတ်မှတ်ထားတဲ့ ဈေးနှုန်းတွေ ပါဝင်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် NAND ဝင်ငွေတွေဟာ အရင်စက်ဝန်းတွေထက် ပိုမိုတည်မြဲလာနိုင်ပါတယ်။
ထောက်ပံ့မှုက ဝယ်လိုအားကို လိုက်မီလာတဲ့အခါ အဲဒီစာချုပ်တွေက ဘယ်လောက်အထိ ကာကွယ်ပေးနိုင်မလဲဆိုတာက မေးခွန်းပါ။
ကွန်ပျူတာတွက်ချက်မှုလုပ်ငန်းအတွက် အလားတူစမ်းသပ်ချက်ကတော့ AI အခြေခံအဆောက်အအုံအတွက် ငွေကြေးထောက်ပံ့မှုတွေ ပိုမိုရွေးချယ်လာတဲ့အခါ အမြတ်နှုန်းတွေနဲ့ ငွေသားဖန်တီးနိုင်စွမ်းတွေ ဆက်ထိန်းထားနိုင်မလားဆိုတာပါ။
ကျွန်တော့် အယူအဆကတော့ နောက်တစ်ဆင့်မှာ အောင်မြင်မယ့် ဆီမီးကွန်ဒတ်တာကုမ္ပဏီတွေဟာ 2028 P/E အနိမ့်ဆုံးကုမ္ပဏီတွေချည်းပဲ မဟုတ်ပါဘူး။
အဲဒီ P/E အချိုးမှာ ထည့်သွင်းယူဆထားတဲ့ အချက်တွေကို ကျော်လွန်ပြီး ဝင်ငွေတွေ ဆက်လက်တည်မြဲနိုင်မယ့် ကုမ္ပဏီတွေပဲ ဖြစ်ပါလိမ့်မယ်။
#stocks
$NVDA.US $AVGO.US

MU+၁၃.၆၂%

NVDAUS+၃.၂၆%

AVGOUS+၄.၂၈%

straggler

စိစစ်အတည်ပြုထားသည်

၂၀၂၇ ခုနှစ်တွင် DRAM wafer များ ပိုများလာခြင်းသည် သာမန် DRAM ထောက်ပံ့မှု ပိုများလာမည်ဟု မဆိုလိုပါ။ Samsung၊ SK hynix နှင့် Micron တို့သည် ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းရည်ကို တိုးချဲ့နေကြသည်။ သို့သော် စက်ရုံတည်ဆောက်ချိန်ကာလနှင့် wafer စတင်ထုတ်လုပ်မှု ခန့်မှန်းချက်များသည် အကြောင်းအရာ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းကိုသာ ဖော်ပြသည်။ Micron က HBM နှင့် DDR5 တို့အကြား ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းရည် အလဲအလှယ်အချိုးသည် အကြမ်းဖျင်း 3:1 ဖြစ်ကြောင်း ထုတ်ဖော်ပြောကြားထားပြီး၊ HBM မျိုးဆက်သစ်များတွင် ထိုအချိုး ပိုမိုမြင့်တက်လာသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ HBM တိုးတက်မှုသည် DRAM ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းရည်အသစ်၏ အချိုးမညီစွာ များပြားသော အစိတ်အပိုင်းကို စုပ်ယူသွားနိုင်သည်။ တစ်ဖက်တွင် ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ် ပြောင်းလဲတိုးတက်မှုရှိသည်။ wafer တစ်ချပ်လျှင် အသုံးပြုနိုင်သော bit ပမာဏ ပိုများလာခြင်းက ထိုဖိအားအချို့ကို လျော့ပါးစေနိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်၏ ယူဆချက်မှာ wafer စတင်ထုတ်လုပ်မှု မြင့်တက်လာခြင်းကိုသာ အာရုံစိုက်သော ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများသည် သာမန် DRAM ထောက်ပံ့မှု တိုးတက်မှုကို ပိုမိုခန့်မှန်းမိနိုင်သည်။ စောင့်ကြည့်ရမည့် ကိန်းဂဏန်းများမှာ HBM အတွက် ခွဲဝေထားသော ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းရည်၊ wafer တစ်ချပ်လျှင် အမှန်တကယ်ထွက်ရှိသော bit ပမာဏနှင့် သာမန် DRAM bit များ၏ အမှန်တကယ် တင်ပို့မှုပမာဏတို့ ဖြစ်သည်။ wafer ပိုများလာသော်လည်း သာမန် DRAM ထောက်ပံ့မှု ပိုမိုတင်းကျပ်နေနိုင်သည်။ အဓိကက ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းရည် စုစုပေါင်းပမာဏထက် ထုတ်ကုန်အမျိုးအစားအလိုက် ခွဲဝေထားပုံ ဖြစ်သည်။ #stock $SKHY.US $MU.US {stock_us}(MU.US) {stock_us}(SKHY.US)

၂၀၂၇ ခုနှစ်တွင် DRAM wafer များ ပိုများလာခြင်းသည် သာမန် DRAM ထောက်ပံ့မှု ပိုများလာမည်ဟု မဆိုလိုပါ။
Samsung၊ SK hynix နှင့် Micron တို့သည် ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းရည်ကို တိုးချဲ့နေကြသည်။ သို့သော် စက်ရုံတည်ဆောက်ချိန်ကာလနှင့် wafer စတင်ထုတ်လုပ်မှု ခန့်မှန်းချက်များသည် အကြောင်းအရာ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းကိုသာ ဖော်ပြသည်။
Micron က HBM နှင့် DDR5 တို့အကြား ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းရည် အလဲအလှယ်အချိုးသည် အကြမ်းဖျင်း 3:1 ဖြစ်ကြောင်း ထုတ်ဖော်ပြောကြားထားပြီး၊ HBM မျိုးဆက်သစ်များတွင် ထိုအချိုး ပိုမိုမြင့်တက်လာသည်။
ဆိုလိုသည်မှာ HBM တိုးတက်မှုသည် DRAM ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းရည်အသစ်၏ အချိုးမညီစွာ များပြားသော အစိတ်အပိုင်းကို စုပ်ယူသွားနိုင်သည်။
တစ်ဖက်တွင် ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ် ပြောင်းလဲတိုးတက်မှုရှိသည်။ wafer တစ်ချပ်လျှင် အသုံးပြုနိုင်သော bit ပမာဏ ပိုများလာခြင်းက ထိုဖိအားအချို့ကို လျော့ပါးစေနိုင်သည်။
ကျွန်ုပ်၏ ယူဆချက်မှာ wafer စတင်ထုတ်လုပ်မှု မြင့်တက်လာခြင်းကိုသာ အာရုံစိုက်သော ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများသည် သာမန် DRAM ထောက်ပံ့မှု တိုးတက်မှုကို ပိုမိုခန့်မှန်းမိနိုင်သည်။
စောင့်ကြည့်ရမည့် ကိန်းဂဏန်းများမှာ HBM အတွက် ခွဲဝေထားသော ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းရည်၊ wafer တစ်ချပ်လျှင် အမှန်တကယ်ထွက်ရှိသော bit ပမာဏနှင့် သာမန် DRAM bit များ၏ အမှန်တကယ် တင်ပို့မှုပမာဏတို့ ဖြစ်သည်။
wafer ပိုများလာသော်လည်း သာမန် DRAM ထောက်ပံ့မှု ပိုမိုတင်းကျပ်နေနိုင်သည်။ အဓိကက ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းရည် စုစုပေါင်းပမာဏထက် ထုတ်ကုန်အမျိုးအစားအလိုက် ခွဲဝေထားပုံ ဖြစ်သည်။
#stock
$SKHY.US $MU.US

MUUS+၁၂.၃၃%

SKHYUS+၁၀.၂၆%

straggler

စိစစ်အတည်ပြုထားသည်

AI ချစ်ပ်ထုတ်လုပ်သူများ၏ CDS ကွာဟချက်များသည် ဟိုက်ပါစကေးလာများ၏ ကွာဟချက်များကို ကျော်တက်သွားပြီ။ သို့သော် အန္တရာယ်ကို အမှန်တကယ် ဘယ်သူက ပိုင်ဆိုင်ထားသနည်း။ Goldman Sachs ၏ အရောင်းအဝယ်ဌာနဆိုင်ရာ အချက်အလက်များအရ Nvidia၊ Broadcom၊ AMD နှင့် Intel တို့၏ CDS ကွာဟချက်များကို စုစည်းထားသည့် အစုတစ်ခုသည် 160bp ခန့်အထိ မြင့်တက်လာပြီး၊ အဓိက AI အခြေခံအဆောက်အအုံ ဝယ်ယူသူများ၏ အစုတစ်ခုထက် သုံးလအတွင်း ပထမဆုံးအကြိမ် မြင့်တက်သွားသည်ဟု သိရသည်။ ယင်းက ချေးငွေဆုံးရှုံးမှုများသည် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်၏ အထက်ပိုင်းသို့ ရွေ့လျားနေကြောင်း သက်သေမပြပါ။ အစုနှစ်ခုတွင် ပါဝင်သည့် ကုမ္ပဏီများ ကွဲပြားပြီး GPU တန်ဖိုးလျော့ကျမှုသည် အဓိကအားဖြင့် ဟာ့ဒ်ဝဲကို ပိုင်ဆိုင်သူအပေါ် သက်ရောက်သည်။ ပိုစိတ်ဝင်စားစရာကောင်းသည့် ထိတွေ့မှုမှာ ပေးသွင်းသူဘက်မှ ငွေကြေးထောက်ပံ့မှုဖြစ်သည်။ ချစ်ပ်ထုတ်လုပ်သူတစ်ဦးသည် ဟာ့ဒ်ဝဲရောင်းချမှုမှ ဝင်ငွေစာရင်းတင်နိုင်သကဲ့သို့၊ ထိုဟာ့ဒ်ဝဲကို ဝယ်ယူသည့် ဖောက်သည်နှင့် ဆက်စပ်နေသော ရှယ်ယာပိုင်ဆိုင်မှု၊ ချေးငွေ သို့မဟုတ် အာမခံချက်များကိုလည်း ကိုင်ဆောင်ထားနိုင်သည်။ ထိုဖောက်သည်၏ စီးပွားရေးအခြေအနေ ဆိုးရွားလာပါက၊ ပေးသွင်းသူသည် အနာဂတ်အော်ဒါများ လျော့နည်းခြင်းနှင့် ၎င်း၏ ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ ထိတွေ့မှုအပေါ် ဆုံးရှုံးမှုများ နှစ်မျိုးစလုံးကို ရင်ဆိုင်ရနိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်၏ ယူဆချက်မှာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများသည် သီးခြားဖောက်သည်များ၏ ငွေကြေးစီးဆင်းမှုဖြင့် ထောက်ပံ့ထားသော AI ဟာ့ဒ်ဝဲဝယ်လိုအားနှင့် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်မှတစ်ဆင့် ငွေကြေးများ ပြန်လည်စီးဆင်းမှုဖြင့် ပံ့ပိုးထားသော ဝယ်လိုအားကို ပိုမိုခွဲခြားလာမည်ဟု ဖြစ်သည်။ စစ်ဆေးရမည့်အချက်မှာ ထုတ်ဖော်ဖော်ပြထားသော ငွေကြေးထောက်ပံ့မှုဆိုင်ရာ ထိတွေ့မှုဖြစ်ပြီး CDS ကွာဟချက်များတစ်ခုတည်း မဟုတ်ပါ။ မေးခွန်းမှာ ချစ်ပ်များကို ဘယ်သူရောင်းသနည်း ဆိုတာတင်မကပါ။ ဝယ်ယူသူကို ဘယ်သူက ငွေကြေးထောက်ပံ့သနည်း၊ စီးပွားရေးတွက်ချက်မှု မအောင်မြင်ပါက ဆုံးရှုံးမှုကို ဘယ်သူက ခံယူမည်နည်း ဆိုတာလည်း ဖြစ်သည်။ #stocks $NVDA.US $AMD.US $INTC.US {stock_us}(INTC.US) {stock_us}(AMD.US) {stock_us}(NVDA.US)

AI ချစ်ပ်ထုတ်လုပ်သူများ၏ CDS ကွာဟချက်များသည် ဟိုက်ပါစကေးလာများ၏ ကွာဟချက်များကို ကျော်တက်သွားပြီ။ သို့သော် အန္တရာယ်ကို အမှန်တကယ် ဘယ်သူက ပိုင်ဆိုင်ထားသနည်း။
Goldman Sachs ၏ အရောင်းအဝယ်ဌာနဆိုင်ရာ အချက်အလက်များအရ Nvidia၊ Broadcom၊ AMD နှင့် Intel တို့၏ CDS ကွာဟချက်များကို စုစည်းထားသည့် အစုတစ်ခုသည် 160bp ခန့်အထိ မြင့်တက်လာပြီး၊ အဓိက AI အခြေခံအဆောက်အအုံ ဝယ်ယူသူများ၏ အစုတစ်ခုထက် သုံးလအတွင်း ပထမဆုံးအကြိမ် မြင့်တက်သွားသည်ဟု သိရသည်။
ယင်းက ချေးငွေဆုံးရှုံးမှုများသည် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်၏ အထက်ပိုင်းသို့ ရွေ့လျားနေကြောင်း သက်သေမပြပါ။ အစုနှစ်ခုတွင် ပါဝင်သည့် ကုမ္ပဏီများ ကွဲပြားပြီး GPU တန်ဖိုးလျော့ကျမှုသည် အဓိကအားဖြင့် ဟာ့ဒ်ဝဲကို ပိုင်ဆိုင်သူအပေါ် သက်ရောက်သည်။
ပိုစိတ်ဝင်စားစရာကောင်းသည့် ထိတွေ့မှုမှာ ပေးသွင်းသူဘက်မှ ငွေကြေးထောက်ပံ့မှုဖြစ်သည်။
ချစ်ပ်ထုတ်လုပ်သူတစ်ဦးသည် ဟာ့ဒ်ဝဲရောင်းချမှုမှ ဝင်ငွေစာရင်းတင်နိုင်သကဲ့သို့၊ ထိုဟာ့ဒ်ဝဲကို ဝယ်ယူသည့် ဖောက်သည်နှင့် ဆက်စပ်နေသော ရှယ်ယာပိုင်ဆိုင်မှု၊ ချေးငွေ သို့မဟုတ် အာမခံချက်များကိုလည်း ကိုင်ဆောင်ထားနိုင်သည်။
ထိုဖောက်သည်၏ စီးပွားရေးအခြေအနေ ဆိုးရွားလာပါက၊ ပေးသွင်းသူသည် အနာဂတ်အော်ဒါများ လျော့နည်းခြင်းနှင့် ၎င်း၏ ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ ထိတွေ့မှုအပေါ် ဆုံးရှုံးမှုများ နှစ်မျိုးစလုံးကို ရင်ဆိုင်ရနိုင်သည်။
ကျွန်ုပ်၏ ယူဆချက်မှာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများသည် သီးခြားဖောက်သည်များ၏ ငွေကြေးစီးဆင်းမှုဖြင့် ထောက်ပံ့ထားသော AI ဟာ့ဒ်ဝဲဝယ်လိုအားနှင့် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်မှတစ်ဆင့် ငွေကြေးများ ပြန်လည်စီးဆင်းမှုဖြင့် ပံ့ပိုးထားသော ဝယ်လိုအားကို ပိုမိုခွဲခြားလာမည်ဟု ဖြစ်သည်။
စစ်ဆေးရမည့်အချက်မှာ ထုတ်ဖော်ဖော်ပြထားသော ငွေကြေးထောက်ပံ့မှုဆိုင်ရာ ထိတွေ့မှုဖြစ်ပြီး CDS ကွာဟချက်များတစ်ခုတည်း မဟုတ်ပါ။
မေးခွန်းမှာ ချစ်ပ်များကို ဘယ်သူရောင်းသနည်း ဆိုတာတင်မကပါ။ ဝယ်ယူသူကို ဘယ်သူက ငွေကြေးထောက်ပံ့သနည်း၊ စီးပွားရေးတွက်ချက်မှု မအောင်မြင်ပါက ဆုံးရှုံးမှုကို ဘယ်သူက ခံယူမည်နည်း ဆိုတာလည်း ဖြစ်သည်။
#stocks
$NVDA.US $AMD.US $INTC.US

AMDUS+၇.၉၁%

INTCUS+၇.၆၀%

NVDAUS+၃.၂၆%

straggler

SoftBank ၏ AI အခြေခံအဆောက်အအုံဆိုင်ရာ ဒေါ်လာ ၃.၇ ဘီလီယံ ဆုံးရှုံးမှုက ပိုကြီးမားသော မေးခွန်းတစ်ခုကို ပေါ်ပေါက်စေသည်—အန္တရာယ်ကို မည်သူခံရမည်နည်း။ စီမံကိန်းအစီအစဉ်များ ပြောင်းလဲသွားပြီးနောက် အမေရိကန်ရှိ AI ဒေတာစင်တာများအတွက် ဝယ်ယူထားသော စက်ပစ္စည်းများနှင့် ဆက်စပ်၍ SoftBank သည် အကြမ်းဖျင်း ဒေါ်လာ ၃.၇ ဘီလီယံခန့် တန်ဖိုးလျှော့ချစာရင်းသွင်းမှုများ ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ အကြောင်းရင်းအတိအကျနှင့် ပါဝင်သည့် စက်ပစ္စည်းများကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း မသိရသေးပါ။ သို့သော် စီးပွားရေးဆိုင်ရာ တွက်ချက်မှုများကို စောင့်ကြည့်သင့်သည်။ စီမံကိန်းများမှ ဝင်ငွေမရမီ နှစ်ပေါင်းများစွာကတည်းက စီမံကိန်းဖော်ဆောင်သူများသည် အရင်းအနှီးထည့်ဝင်ကြသည်။ အစီအစဉ်များ ပြောင်းလဲပါက ၎င်းတို့သည် ဆုံးရှုံးမှုကို ခံယူရနိုင်သော်လည်း ပေးသွင်းသူများက စရန်ငွေများကို ထိန်းသိမ်းထားနိုင်သလို ရှားပါးသော ထုတ်လုပ်မှုအချိန်ကွက်များကိုလည်း ပြန်လည်ရောင်းချနိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်၏ ယူဆချက်မှာ စက်ပစ္စည်းရှားပါးမှုကြောင့် ထုတ်လုပ်သူများသည် ၎င်းတို့၏ ဖောက်သည်များထက် ပိုမိုအကာအကွယ်ရနိုင်ခြင်း ဖြစ်သည်။ လျှပ်စစ်ဓာတ်အားဆိုင်ရာ စက်ပစ္စည်းပေးသွင်းသူများအတွက် အဓိကစမ်းသပ်ချက်မှာ ဖျက်သိမ်းလိုက်သော အမှာစာများကို အမြတ်အစွန်းနှုန်း မကျဆင်းစေဘဲ အလားတူဈေးနှုန်းများဖြင့် အစားထိုးနိုင်ခြင်း ရှိ၊ မရှိ ဖြစ်သည်။ AI အခြေခံအဆောက်အအုံ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုတစ်ခု မအောင်မြင်ခြင်းသည် စက်ပစ္စည်းအမှာစာတစ်ခုလည်း မအောင်မြင်ခဲ့သည်ဟု မဆိုလိုပါ။ #stocks

SoftBank ၏ AI အခြေခံအဆောက်အအုံဆိုင်ရာ ဒေါ်လာ ၃.၇ ဘီလီယံ ဆုံးရှုံးမှုက ပိုကြီးမားသော မေးခွန်းတစ်ခုကို ပေါ်ပေါက်စေသည်—အန္တရာယ်ကို မည်သူခံရမည်နည်း။
စီမံကိန်းအစီအစဉ်များ ပြောင်းလဲသွားပြီးနောက် အမေရိကန်ရှိ AI ဒေတာစင်တာများအတွက် ဝယ်ယူထားသော စက်ပစ္စည်းများနှင့် ဆက်စပ်၍ SoftBank သည် အကြမ်းဖျင်း ဒေါ်လာ ၃.၇ ဘီလီယံခန့် တန်ဖိုးလျှော့ချစာရင်းသွင်းမှုများ ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ အကြောင်းရင်းအတိအကျနှင့် ပါဝင်သည့် စက်ပစ္စည်းများကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း မသိရသေးပါ။
သို့သော် စီးပွားရေးဆိုင်ရာ တွက်ချက်မှုများကို စောင့်ကြည့်သင့်သည်။
စီမံကိန်းများမှ ဝင်ငွေမရမီ နှစ်ပေါင်းများစွာကတည်းက စီမံကိန်းဖော်ဆောင်သူများသည် အရင်းအနှီးထည့်ဝင်ကြသည်။ အစီအစဉ်များ ပြောင်းလဲပါက ၎င်းတို့သည် ဆုံးရှုံးမှုကို ခံယူရနိုင်သော်လည်း ပေးသွင်းသူများက စရန်ငွေများကို ထိန်းသိမ်းထားနိုင်သလို ရှားပါးသော ထုတ်လုပ်မှုအချိန်ကွက်များကိုလည်း ပြန်လည်ရောင်းချနိုင်သည်။
ကျွန်ုပ်၏ ယူဆချက်မှာ စက်ပစ္စည်းရှားပါးမှုကြောင့် ထုတ်လုပ်သူများသည် ၎င်းတို့၏ ဖောက်သည်များထက် ပိုမိုအကာအကွယ်ရနိုင်ခြင်း ဖြစ်သည်။
လျှပ်စစ်ဓာတ်အားဆိုင်ရာ စက်ပစ္စည်းပေးသွင်းသူများအတွက် အဓိကစမ်းသပ်ချက်မှာ ဖျက်သိမ်းလိုက်သော အမှာစာများကို အမြတ်အစွန်းနှုန်း မကျဆင်းစေဘဲ အလားတူဈေးနှုန်းများဖြင့် အစားထိုးနိုင်ခြင်း ရှိ၊ မရှိ ဖြစ်သည်။
AI အခြေခံအဆောက်အအုံ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုတစ်ခု မအောင်မြင်ခြင်းသည် စက်ပစ္စည်းအမှာစာတစ်ခုလည်း မအောင်မြင်ခဲ့သည်ဟု မဆိုလိုပါ။
#stocks

straggler

Anthropic ၏ ပေးသွင်းသူများသည် ၎င်း၏ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများ ဖြစ်လာနိုင်သည်။ AI ဝယ်လိုအားအတွက် အဆုံးစွန် ငွေကြေးထောက်ပံ့သူမှာ မည်သူနည်း။
Anthropic က ပြန်လည်ရုပ်သိမ်းခဲ့သော IPO ဈေးနှုန်းသတ်မှတ်ရေးစာတမ်းတွင် ဒေါ်လာ ၆၉.၃ ဘီလီယံတန်ဖိုးရှိ အစုရှယ်ယာရောင်းချမှု ဖြစ်နိုင်ခြေကို ဖော်ပြထားပြီး Nvidia၊ Microsoft၊ Google၊ AMD၊ Broadcom၊ Micron နှင့် TSMC တို့ ပါဝင်သော သီးခြား မဟာဗျူဟာမြောက် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု ဒေါ်လာ ၂၆ ဘီလီယံကိုလည်း ဖော်ပြထားကြောင်း သတင်းများအရ သိရသည်။
ဈေးနှုန်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်များသည် နောက်ပိုင်းတွင် မမှန်ကန်ကြောင်း သတ်မှတ်ခံခဲ့ရသည်။ IPO စည်းကမ်းချက်များနှင့် မဟာဗျူဟာမြောက် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုကို အပြီးသတ်ထားပြီးဟု မယူဆသင့်ပါ။
သို့သော် အဆိုပြုထားသည့် ဖွဲ့စည်းပုံက ပိုစိတ်ဝင်စားစရာကောင်းသော မေးခွန်းတစ်ခုကို ပေါ်ပေါက်စေသည်။
Anthropic ၏ အခြေခံအဆောက်အအုံအသုံးစရိတ်မှ အကျိုးအမြတ်ရရှိနိုင်သည့် ကုမ္ပဏီအများအပြားသည် ၎င်းအတွက် ငွေကြေးထောက်ပံ့ရာတွင်လည်း ကူညီနိုင်သည်။
ထိုအခြေအနေကြောင့် တိုးတက်မှုရင်းမြစ် နှစ်မျိုး ကွဲပြားလာသည်။ တစ်မျိုးမှာ AI အခြေခံအဆောက်အအုံ ရောင်းချခြင်းမှရသည့် ဝင်ငွေဖြစ်ပြီး၊ နောက်တစ်မျိုးမှာ ၎င်းကို ဝယ်ယူသည့် ကုမ္ပဏီများထဲသို့ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသည့် အရင်းအနှီးဖြစ်သည်။
နှစ်မျိုးလုံးသည် စီးပွားရေးအရ ကျိုးကြောင်းဆီလျော်နိုင်သည်။ သို့သော် ၎င်းတို့သည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု သီးခြားမဟုတ်ပါ။
ပေးသွင်းသူများက ကျောထောက်နောက်ခံပြုသည့် ငွေကြေးထောက်ပံ့မှုသည် ဖြန့်ကျက်အသုံးပြုမှုကို အရှိန်မြှင့်ပေးနိုင်ပြီး ရေရှည်စီးပွားရေးဆက်ဆံရေးများကို ပိုမိုခိုင်မာစေနိုင်သည်။ သို့သော် အစီရင်ခံထားသည့် အခြေခံအဆောက်အအုံ ဝယ်လိုအားသည် အရင်းအနှီးကို ဆက်လက်ရရှိနိုင်မှုအပေါ် ပိုမိုမှီခိုလာစေနိုင်သည်။
AI ဓာတ်ခွဲခန်းများက နှစ်ပေါင်းများစွာအတွင်း ကွန်ပျူတာစွမ်းအား အမြောက်အမြား ဝယ်ယူရန် ကတိပြုလာသည့်အခါ ဤကွာခြားချက်သည် အရေးပါလာသည်။
ကျွန်ုပ်၏ ယူဆချက်မှာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများအနေဖြင့် ပုံမှန်ပြန်လည်ရရှိသည့် ဖောက်သည်ဝင်ငွေဖြင့် ထောက်ပံ့ထားသော ဝယ်လိုအားနှင့် AI ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်အတွင်းရှိ ငွေကြေးထောက်ပံ့မှုဖြင့် အားပေးထားသော ဝယ်လိုအားတို့ကို ပိုမိုခွဲခြားရန် လိုအပ်လာမည်ဟူ၍ ဖြစ်သည်။
နောက်ထပ်ကြည့်ရှုရမည့် အထောက်အထားမှာ IPO တန်ဖိုးသတ်မှတ်ချက် မဟုတ်ပါ။
နောက်ဆုံး ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု စည်းကမ်းချက်များ၊ ၎င်းတို့နှင့် ချိတ်ဆက်ထားသည့် ဝယ်ယူရေးကတိကဝတ်များနှင့် Anthropic ၏ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုမှ ငွေသားထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းသည် ၎င်း၏ အခြေခံအဆောက်အအုံဆိုင်ရာ တာဝန်ဝတ္တရားများကို တဖြည်းဖြည်း ပိုမိုထောက်ပံ့လာနိုင်မနိုင်တို့ ဖြစ်သည်။
AI အခြေခံအဆောက်အအုံ အော်ဒါများသည် အမှန်တကယ်ရှိနိုင်သော်လည်း ၎င်းတို့နောက်ကွယ်ရှိ ငွေကြေးထောက်ပံ့မှုက ပိုမိုကြီးမားသော ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအန္တရာယ် ဖြစ်လာနိုင်သည်။
#Anthropic拒绝延期IPO，本周路演估值几何？

စိစစ်အတည်ပြုထားသည်

Article

NVIDIA ၏ တည်ထောင်သူပရီမီယံတန်ဖိုးတွင် အုပ်ချုပ်မှုဆိုင်ရာ ကုန်ကျစရိတ်တစ်ခု ရှိနေသည်နှစ်ပေါင်းများစွာကြာအောင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများသည် NVIDIA ၏ နည်းပညာ၊ ဈေးကွက်အနေအထားနှင့် Jensen Huang ၏ အကောင်အထည်ဖော်နိုင်စွမ်းတို့အတွက် ပိုမိုမြင့်မားသောတန်ဖိုးကို ပေးဆောင်ခဲ့ကြသည်။ ထိုအားသာချက်များသည် အချင်းချင်း နီးကပ်စွာ ဆက်စပ်နေသည်။ Huang သည် NVIDIA ကို GPU ကုမ္ပဏီတစ်ခုမှ ချစ်ပ်များ၊ ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှု၊ စနစ်များနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲလ်များ ပါဝင်သည့် ကွန်ပျူတာပလက်ဖောင်းတစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲရာတွင် ကူညီပေးခဲ့သည်။ လုပ်ငန်းနယ်ပယ်၏ အပြောင်းအလဲများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်ခြင်း၊ အရင်းအမြစ်များကို စောစီးစွာ ချထားနိုင်ခြင်းနှင့် အကောင်အထည်ဖော်မှုကို ညှိနှိုင်းဆောင်ရွက်နိုင်ခြင်းတို့သည် ကုမ္ပဏီ၏ အောင်မြင်မှုအတွက် အဓိကကျခဲ့သည်။ သို့သော် NVIDIA ကို တည်ထောင်သူကြောင့် ရရှိခဲ့သည့် ပရီမီယံတန်ဖိုးကို ဖန်တီးပေးခဲ့သော မဟာဗျူဟာဆိုင်ရာ အာဏာများ တစ်နေရာတည်းတွင် စုစည်းနေမှုက ယခုအခါ ကော်ပိုရိတ်အုပ်ချုပ်မှုဆိုင်ရာ လျှော့တန်ဖိုးတစ်ရပ်ကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။

NVIDIA ၏ တည်ထောင်သူပရီမီယံတန်ဖိုးတွင် အုပ်ချုပ်မှုဆိုင်ရာ ကုန်ကျစရိတ်တစ်ခု ရှိနေသည်

နှစ်ပေါင်းများစွာကြာအောင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများသည် NVIDIA ၏ နည်းပညာ၊ ဈေးကွက်အနေအထားနှင့် Jensen Huang ၏ အကောင်အထည်ဖော်နိုင်စွမ်းတို့အတွက် ပိုမိုမြင့်မားသောတန်ဖိုးကို ပေးဆောင်ခဲ့ကြသည်။
ထိုအားသာချက်များသည် အချင်းချင်း နီးကပ်စွာ ဆက်စပ်နေသည်။ Huang သည် NVIDIA ကို GPU ကုမ္ပဏီတစ်ခုမှ ချစ်ပ်များ၊ ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှု၊ စနစ်များနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲလ်များ ပါဝင်သည့် ကွန်ပျူတာပလက်ဖောင်းတစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲရာတွင် ကူညီပေးခဲ့သည်။ လုပ်ငန်းနယ်ပယ်၏ အပြောင်းအလဲများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်ခြင်း၊ အရင်းအမြစ်များကို စောစီးစွာ ချထားနိုင်ခြင်းနှင့် အကောင်အထည်ဖော်မှုကို ညှိနှိုင်းဆောင်ရွက်နိုင်ခြင်းတို့သည် ကုမ္ပဏီ၏ အောင်မြင်မှုအတွက် အဓိကကျခဲ့သည်။
သို့သော် NVIDIA ကို တည်ထောင်သူကြောင့် ရရှိခဲ့သည့် ပရီမီယံတန်ဖိုးကို ဖန်တီးပေးခဲ့သော မဟာဗျူဟာဆိုင်ရာ အာဏာများ တစ်နေရာတည်းတွင် စုစည်းနေမှုက ယခုအခါ ကော်ပိုရိတ်အုပ်ချုပ်မှုဆိုင်ရာ လျှော့တန်ဖိုးတစ်ရပ်ကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။

NVDAUS+၃.၂၆%

straggler

ပထမဆုံး wafer များ မထွက်ရှိမီ Terafab ၏ အကြီးမားဆုံးအန္တရာယ်မှာ ပြောင်းလဲသွားနိုင်သည်။
ဖော်ပြထားသော ရည်မှန်းချက်မှာ ထူးခြားလောက်အောင် ကြီးမားသည်။ 2032 ခုနှစ်နောက်ပိုင်းတွင် တစ်လလျှင် wafer ၁ သန်းထုတ်လုပ်ရန်ဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းတို့အနက် အကြမ်းဖျင်း ၇၀၀,၀၀၀ မှာ memory အတွက်ဖြစ်ကာ ၃၀၀,၀၀၀ မှာ logic အတွက်ဖြစ်သည်။
သို့သော် ထိုထုတ်လုပ်ရေးလိုင်းနှစ်ခုသည် မတူညီသော ကန့်သတ်ချက်များနှင့် ရင်ဆိုင်ရသည်။
အဆင့်မြင့် logic ထုတ်လုပ်မှုသည် လုပ်ငန်းစဉ်လွှဲပြောင်းမှု၊ စက်ကိရိယာရရှိနိုင်မှုနှင့် ထုတ်လုပ်မှုအထွက်နှုန်းကို သင်ယူတိုးတက်စေမှုတို့အပေါ် မူတည်သည်။ Memory ထုတ်လုပ်မှုတွင်လည်း ကိုယ်ပိုင်ထုတ်လုပ်ရေးနှင့် အရည်အချင်းစစ်ဆေးအတည်ပြုရေး စိန်ခေါ်မှုများရှိသည်။ သန့်စင်ခန်းတစ်ခု ပြီးစီးရုံဖြင့် အဆိုပါလုပ်ငန်းစဉ်နှစ်ခုစလုံးသည် ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်း ဖြစ်လာမည်မဟုတ်ပါ။
ထို့နောက် အခြားပြဿနာတစ်ခု ပေါ်လာသည်။
တစ်လလျှင် wafer ၁ သန်းထုတ်လုပ်ရန်ဆိုပါက၊ ကြီးမားလှသော တပ်ဆင်ပြီးထုတ်လုပ်ရေးအခြေခံအဆောက်အအုံကို အကြောင်းပြနိုင်ရန် Terafab သည် ရေရှည်တည်တံ့သော ဝယ်လိုအား လုံလောက်စွာရှိရန် လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။
Tesla ၏ ယာဉ်များနှင့် Optimus၊ SpaceX ၏ အာကာသပတ်လမ်းကြောင်းအတွင်း ကွန်ပျူတာအသုံးပြုရေးအစီအစဉ်များနှင့် xAI ၏ အခြေခံအဆောက်အအုံတို့က ထိုဝယ်လိုအားကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ သို့သော် အဆိုပြုထားသော ပမာဏအတိုင်း ၎င်းတို့၏ အနာဂတ်ချစ်ပ်လိုအပ်ချက်များကို သီးခြားလွတ်လပ်စွာ အတည်ပြုနိုင်ခြင်း မရှိသေးပါ။
အရင်းအနှီးဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်လည်း ရှိသေးသည်။ ထွက်လာမည့် wafer များမှ ဝင်ငွေမရရှိမီ နှစ်ပေါင်းများစွာ ကြိုတင်၍ စက်ကိရိယာများကို မှာယူပြီး ငွေကြေးထောက်ပံ့ထားရမည်။
ကျွန်ုပ်၏အမြင်အရ Terafab သည် အဆင့်လိုက်ဖြစ်စေ၊ တစ်ခါတစ်ရံ တစ်ပြိုင်နက်တည်းဖြစ်စေ စမ်းသပ်ချက်သုံးခုကို ရင်ဆိုင်ရမည်။
လိုအပ်သောကိရိယာများကို ရယူနိုင်မည်လား။ လက်ခံနိုင်သော ထုတ်လုပ်မှုအထွက်နှုန်းဖြင့် ယှဉ်ပြိုင်နိုင်စွမ်းရှိသော ချစ်ပ်များကို ထုတ်လုပ်နိုင်မည်လား။ ထိုချစ်ပ်များကို ၎င်း၏ပိုင်ရှင်များက သင့်တင့်သောကုန်ကျစရိတ်ဖြင့် လုံလောက်စွာ သုံးစွဲနိုင်မည်လား။
မကြာမီကာလအတွင်း အထောက်အထားအဖြစ် အသုံးဝင်ဆုံးမှာ ထုတ်လုပ်မှုပမာဏဆိုင်ရာ နောက်ထပ်ရည်မှန်းချက်တစ်ခု မဟုတ်ပါ။ ထုတ်ဖော်ကြေညာထားသော စက်ကိရိယာဝယ်ယူရန် ကတိကဝတ်များ၊ ငွေကြေးထောက်ပံ့မှုအစီအစဉ်များနှင့် တိုင်းတာနိုင်သော လုပ်ငန်းစဉ်မှတ်တိုင်များ ဖြစ်သည်။
တစ်လလျှင် wafer တစ်သန်းဆိုသည်မှာ ထုတ်လုပ်ရေးဆိုင်ရာ ရည်မှန်းချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ထောက်ပံ့မှု၊ အရင်းအနှီးနှင့် ဝယ်လိုအားတို့ ဆုံစည်းလာမှသာ ၎င်းသည် စီးပွားရေးအစီအစဉ်တစ်ခု ဖြစ်လာမည်။
ရင်းမြစ်များ။ Nikkei ၏ 2026 ခုနှစ် နိုဝင်ဘာ 9 ရက် သတင်းဖော်ပြချက်၊ Tesla FY2026 Q1 ဝင်ငွေဆွေးနွေးပွဲ၊ SpaceX ၏ အများပြည်သူသို့ တင်သွင်းထားသော အစီရင်ခံစာများ။
#stocks
$SPCX.US

SPCXUS-၁.၅၅%

straggler

စိစစ်အတည်ပြုထားသည်

NVIDIA သည် FY2028 တွင် ဝင်ငွေ ၇၀% ခန့် တိုးတက်မည်ဟု မျှော်မှန်းထားသည်။ သို့သော် ပိုစိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသည့် ကိန်းဂဏန်းမှာ ၎င်း၏ အကြမ်းအမြတ်နှုန်း ဖြစ်နိုင်သည်။ ဩဂုတ် ၂၆ ရက်တွင် ပြုလုပ်သော ဝင်ငွေရလဒ်ဆွေးနွေးပွဲ၌ CFO Colette Kress က FY2028 အတွက် ပဏာမတိုးတက်မှုခန့်မှန်းချက်ကို ၇၀% ခန့်ဟု ပြောကြားခဲ့ပြီး၊ ဘဏ္ဍာရေးနှစ်တစ်လျှောက် ထောက်ပံ့ရေးအခက်အခဲများ ဆက်ရှိနေနိုင်ကြောင်းလည်း သတိပေးခဲ့သည်။ ထူးခြားလောက်အောင် မြင့်မားသော ဝယ်လိုအားပင် ဖြစ်သည်။ သို့သော် ရှားပါးမှု၏ သက်ရောက်မှုမှာ နှစ်ဖက်စလုံးရှိသည်။ AI ကွန်ပျူတာစွမ်းဆောင်ရည်ဈေးကွက်တွင် NVIDIA ၌ ဈေးနှုန်းသတ်မှတ်နိုင်စွမ်း များစွာရှိသည်။ သို့သော် HBM နှင့် အခြားမှတ်ဉာဏ်အစိတ်အပိုင်းများ ရှားပါးလာသည့်အခါ ပေးသွင်းသူများကလည်း NVIDIA အပေါ် သြဇာလွှမ်းမိုးနိုင်စွမ်း ရရှိလာသည်။ မှတ်ဉာဏ်ဈေးနှုန်းများ မြင့်တက်မှုသည် မျှော်လင့်ထားသည်ထက် ပိုများခဲ့ကြောင်း စီမံခန့်ခွဲရေးအဖွဲ့က အသိအမှတ်ပြုခဲ့သည်။ အကြမ်းအမြတ်နှုန်း ခန့်မှန်းချက်က အခြေအနေကို ဖော်ပြနေသည်- Q2 FY2027: 75% Q4 FY2027 ခန့်မှန်းချက်: 71–72% FY2028 ခန့်မှန်းချက်: 72–73% ဈေးနှုန်းမြင့်တက်မှုများက အမြတ်နှုန်းများ ပြန်လည်ကောင်းမွန်လာစေရန် အထောက်အကူဖြစ်မည်ဟု NVIDIA က မျှော်မှန်းထားသည်။ သို့သော် ဝင်ငွေ လျင်မြန်စွာ တိုးတက်နေသော်လည်း လက်ရှိထုတ်ကုန်ပေါင်းစပ်မှု၏ အမြတ်အစွန်းအဆင့်ကို ချက်ချင်း ပြန်လည်ရရှိနိုင်မည် မဟုတ်ပေ။ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုဆိုင်ရာ မေးခွန်းက ဒီမှာပါ။ AI အခြေခံအဆောက်အအုံဆိုင်ရာ အသုံးစရိတ်များ တိုးချဲ့လာသည်နှင့်အမျှ ထပ်တိုးဖန်တီးလာသော တန်ဖိုး၏ မည်မျှကို NVIDIA က ရယူထားပြီး၊ မည်မျှက မှတ်ဉာဏ်နှင့် အခြားအရေးပါသော အစိတ်အပိုင်းများ ပေးသွင်းသူများထံ ရွေ့လျားသွားသနည်း။ ဝင်ငွေတိုးတက်မှုက NVIDIA မည်မျှသော ဝယ်လိုအားကို ရယူနိုင်သည်ကို တိုင်းတာပေးသည်။ အကြမ်းအမြတ်နှုန်းက ထိုဝယ်လိုအားမှ ရရှိသော စီးပွားရေးတန်ဖိုးကို မည်သို့ခွဲဝေနေသည်ကို ပြောပြသည်။ AI အရှိန်အဟုန်က NVIDIA ကို ပိုမိုကြီးထွားစေနိုင်သကဲ့သို့ ၎င်း၏ ပေးသွင်းသူများ၏ ဈေးနှုန်းသတ်မှတ်နိုင်စွမ်းကိုလည်း တစ်ချိန်တည်းတွင် ပိုမိုခိုင်မာစေနိုင်သည်။ ရင်းမြစ်: NVIDIA Q2 FY2027 ဝင်ငွေရလဒ်ဆွေးနွေးပွဲ၊ ၂၀၂၆ ခုနှစ် ဩဂုတ် ၂၆ ရက် — CFO Colette Kress။ #stocks $NVDA.US {stock_us}(NVDA.US) $MU.US {stock_us}(MU.US) $TSM.US {stock_us}(TSM.US)

NVIDIA သည် FY2028 တွင် ဝင်ငွေ ၇၀% ခန့် တိုးတက်မည်ဟု မျှော်မှန်းထားသည်။ သို့သော် ပိုစိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသည့် ကိန်းဂဏန်းမှာ ၎င်း၏ အကြမ်းအမြတ်နှုန်း ဖြစ်နိုင်သည်။

ဩဂုတ် ၂၆ ရက်တွင် ပြုလုပ်သော ဝင်ငွေရလဒ်ဆွေးနွေးပွဲ၌ CFO Colette Kress က FY2028 အတွက် ပဏာမတိုးတက်မှုခန့်မှန်းချက်ကို ၇၀% ခန့်ဟု ပြောကြားခဲ့ပြီး၊ ဘဏ္ဍာရေးနှစ်တစ်လျှောက် ထောက်ပံ့ရေးအခက်အခဲများ ဆက်ရှိနေနိုင်ကြောင်းလည်း သတိပေးခဲ့သည်။

ထူးခြားလောက်အောင် မြင့်မားသော ဝယ်လိုအားပင် ဖြစ်သည်။ သို့သော် ရှားပါးမှု၏ သက်ရောက်မှုမှာ နှစ်ဖက်စလုံးရှိသည်။

AI ကွန်ပျူတာစွမ်းဆောင်ရည်ဈေးကွက်တွင် NVIDIA ၌ ဈေးနှုန်းသတ်မှတ်နိုင်စွမ်း များစွာရှိသည်။ သို့သော် HBM နှင့် အခြားမှတ်ဉာဏ်အစိတ်အပိုင်းများ ရှားပါးလာသည့်အခါ ပေးသွင်းသူများကလည်း NVIDIA အပေါ် သြဇာလွှမ်းမိုးနိုင်စွမ်း ရရှိလာသည်။

မှတ်ဉာဏ်ဈေးနှုန်းများ မြင့်တက်မှုသည် မျှော်လင့်ထားသည်ထက် ပိုများခဲ့ကြောင်း စီမံခန့်ခွဲရေးအဖွဲ့က အသိအမှတ်ပြုခဲ့သည်။

အကြမ်းအမြတ်နှုန်း ခန့်မှန်းချက်က အခြေအနေကို ဖော်ပြနေသည်-

Q2 FY2027: 75%
Q4 FY2027 ခန့်မှန်းချက်: 71–72%
FY2028 ခန့်မှန်းချက်: 72–73%
ဈေးနှုန်းမြင့်တက်မှုများက အမြတ်နှုန်းများ ပြန်လည်ကောင်းမွန်လာစေရန် အထောက်အကူဖြစ်မည်ဟု NVIDIA က မျှော်မှန်းထားသည်။ သို့သော် ဝင်ငွေ လျင်မြန်စွာ တိုးတက်နေသော်လည်း လက်ရှိထုတ်ကုန်ပေါင်းစပ်မှု၏ အမြတ်အစွန်းအဆင့်ကို ချက်ချင်း ပြန်လည်ရရှိနိုင်မည် မဟုတ်ပေ။
ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုဆိုင်ရာ မေးခွန်းက ဒီမှာပါ။

AI အခြေခံအဆောက်အအုံဆိုင်ရာ အသုံးစရိတ်များ တိုးချဲ့လာသည်နှင့်အမျှ ထပ်တိုးဖန်တီးလာသော တန်ဖိုး၏ မည်မျှကို NVIDIA က ရယူထားပြီး၊ မည်မျှက မှတ်ဉာဏ်နှင့် အခြားအရေးပါသော အစိတ်အပိုင်းများ ပေးသွင်းသူများထံ ရွေ့လျားသွားသနည်း။

ဝင်ငွေတိုးတက်မှုက NVIDIA မည်မျှသော ဝယ်လိုအားကို ရယူနိုင်သည်ကို တိုင်းတာပေးသည်။

အကြမ်းအမြတ်နှုန်းက ထိုဝယ်လိုအားမှ ရရှိသော စီးပွားရေးတန်ဖိုးကို မည်သို့ခွဲဝေနေသည်ကို ပြောပြသည်။

AI အရှိန်အဟုန်က NVIDIA ကို ပိုမိုကြီးထွားစေနိုင်သကဲ့သို့ ၎င်း၏ ပေးသွင်းသူများ၏ ဈေးနှုန်းသတ်မှတ်နိုင်စွမ်းကိုလည်း တစ်ချိန်တည်းတွင် ပိုမိုခိုင်မာစေနိုင်သည်။

ရင်းမြစ်: NVIDIA Q2 FY2027 ဝင်ငွေရလဒ်ဆွေးနွေးပွဲ၊ ၂၀၂၆ ခုနှစ် ဩဂုတ် ၂၆ ရက် — CFO Colette Kress။
#stocks

$NVDA.US
$MU.US
$TSM.US

NVDAUS+၃.၂၆%

MUUS+၁၂.၃၃%

TSMUS+၄.၃၃%

straggler

တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း မှန်ကန်

ဆီမီကွန်ဒတ်တာ ရောင်းချမှု ကျဆင်းခြင်းဟာ အပတ်စဉ် ပြင်ဆင်မှု တစ်ခုသာ မဟုတ်တော့ပါ။ နိုဝင်ဘာ ၅ ရက် အနိမ့်ဆုံးအဆင့်အထိ Micron သည် ၎င်း၏ အမြင့်ဆုံး သမိုင်းတင် စံချိန်ထက် ၄၈% နိမ့်နေခဲ့သည်။ Broadcom သည် ၄၁% ကျဆင်းခဲ့ပြီး၊ AMD နှင့် SK hynix တို့သည် ၃၉%၊ TSMC သည် ၂၈% နှင့် NVIDIA သည် ၂၆% ကျဆင်းခဲ့သည်။ စက်ပစ္စည်းဘက်မှာ ပျက်စီးမှုက ပိုမိုကြီးမားခဲ့သည်။ Applied Materials သည် ၅၇%၊ Lam Research သည် ၅၈% ကျဆင်းခဲ့သည်။ ဤလုပ်ငန်းများသည် အလွန်ကွဲပြားကြသည်။ သို့သော် စျေးကွက်က အားလုံးကို တန်ဖိုးပြန်သတ်မှတ်နေသည်။ အဓိက မေးခွန်းက ပြောင်းလဲနေပြီလို့ ကျွန်တော် ထင်သည်။ AI တည်ဆောက်မှု အများစုကာလအတွင်း ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများက ဘယ်သူက အများဆုံး အသုံးစရိတ်ကို ရယူနိုင်မလဲဆိုတာကို အဓိကထား စဉ်းစားခဲ့ကြသည်။ ယခုတော့ AI ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု နှေးကွေးလာလျှင် ဘယ်ဝင်ငွေတွေက ရှင်သန်နိုင်မလဲဆိုတာကို မေးနေကြသည်။ Memory သည် ဒီပြောင်းလဲမှုရဲ့ သက်ရောက်မှုကို အထူးခံရနိုင်သည်။ HBM မလုံလောက်မှုက ယနေ့စျေးနှုန်းကို ထောက်ပံ့ပေးနေသော်လည်း အမြတ်အစွန်း မြင့်မားခြင်းက စွမ်းရည် တိုးချဲ့မှုကိုလည်း အားပေးသည်။ လက်ရှိ အမှာစာတွေ အားနည်းမလာခင်ပဲ စျေးကွက်က နောင်စျေးနှုန်းစက်ဝန်းကို လျှော့တွက်ထားနိုင်သည်။ စက်ပစ္စည်းဘက်မှာတော့ မတူညီတဲ့ ပြဿနာတစ်ခု ရှိသည်။ ချစ်ပ်လိုအပ်ချက်က အားကောင်းနေနိုင်သော်လည်း ထုတ်လုပ်သူများက ဖေဘ်အသစ်တွေကို ရွှေ့ဆိုင်းနိုင်သည်။ စက်ပစ္စည်းဝင်ငွေသည် ဖေ့စ်နှင့် စွမ်းရည် ထည့်သွင်းမှု အချိန်ကို အခြေခံသည်၊ ဖောက်သည်တွေ ဘယ်လောက်ချစ်ပ် လိုအပ်သလဲဆိုတာတင် မဟုတ်ပါ။ NVIDIA နဲ့ TSMC မှာ နောက်ထပ် အားသာချက်တစ်ခု ရှိသည်။ ၎င်းတို့၏ စီးပွားရေးပုံစံသည် memory စျေးနှုန်းစက်ဝန်း တစ်ခုတည်းကို ကျော်လွန်သွားသည်။ NVIDIA သည် ၎င်း၏ ကွန်ပျူတင်း ပလက်ဖောင်းမှတစ်ဆင့် တန်ဖိုးကို ရယူသည်။ TSMC သည် အဆင့်မြင့် ထုတ်လုပ်မှုမှတစ်ဆင့် ယှဉ်ပြိုင်နေသော ချစ်ပ်ဗိသုကာများကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။ ဒါပေမယ့် အဲဒါက AI အသုံးစရိတ် အားနည်းလာရင် နှစ်ခုလုံးကို သက်ရောက်မှုမရှိဘူးလို့ မဆိုလိုပါ။ အဲဒါက သူတို့ရဲ့ ဝင်ငွေထဲကို အန္တရာယ် ဘယ်လိုရောက်လာသလဲဆိုတာကို ပြောင်းလဲပေးတာပါ။ Broadcom နဲ့ AMD က နောက်ထပ် အတိုင်းအတာတစ်ခု ထပ်ဖြည့်ပေးသည်။ ဖောက်သည် စုစည်းမှု၊ custom silicon လက်ခံအသုံးပြုမှု နဲ့ ယှဉ်ပြိုင်မှု စျေးကွက်ဝေစု ပြောင်းလဲမှုတို့ ဖြစ်သည်။ ကျွန်တော်ရဲ့ အယူအဆက စျေးကွက်က AI လိုအပ်ချက် တစ်ခုတည်းကိုသာ မဟုတ်တော့ဘဲ တန်ဖိုးသတ်မှတ်နေခြင်း မဟုတ်တော့ဘူးဆိုတာပါ။ AI capex ကြီးထွားမှု နှေးကွေးသွားရင် ကုမ္ပဏီတစ်ခုချင်းစီရဲ့ ဝင်ငွေ တည်တံ့နိုင်မှုကို ပြန်လည်တန်ဖိုးသတ်မှတ်နေခြင်း ဖြစ်တယ်။ နောက်လာမယ့် သက်သေက စတော့ဇယားတွေ မဟုတ်ပါဘူး။ memory စျေးနှုန်း၊ အတည်ပြုပြီး စွမ်းရည် ထည့်သွင်းမှုများ၊ စက်ပစ္စည်း အမှာစာများ၊ accelerator အမြတ်အစွန်းများ နဲ့ hyperscaler ဖြန့်ကျက်မှု အချိန်ဇယားတွေ ဖြစ်လိမ့်မယ်။ အဲဒါတွေက ဒီအခြေအနေက အဓိကအားဖြင့် တန်ဖိုးပြန်ညှိမှုတစ်ခုလား၊ ဒါမှမဟုတ် ဝင်ငွေ ပြန်လည်သုံးသပ်မှု ပိုနက်ရှိုင်းတဲ့ အစလားဆိုတာကို ပြောပြပေးမယ်။ #AI芯片股重挫纳指周跌3.4% $MU.US $NVDA.US {stock_us}(NVDA.US) {stock_us}(MU.US)

ဆီမီကွန်ဒတ်တာ ရောင်းချမှု ကျဆင်းခြင်းဟာ အပတ်စဉ် ပြင်ဆင်မှု တစ်ခုသာ မဟုတ်တော့ပါ။
နိုဝင်ဘာ ၅ ရက် အနိမ့်ဆုံးအဆင့်အထိ Micron သည် ၎င်း၏ အမြင့်ဆုံး သမိုင်းတင် စံချိန်ထက် ၄၈% နိမ့်နေခဲ့သည်။ Broadcom သည် ၄၁% ကျဆင်းခဲ့ပြီး၊ AMD နှင့် SK hynix တို့သည် ၃၉%၊ TSMC သည် ၂၈% နှင့် NVIDIA သည် ၂၆% ကျဆင်းခဲ့သည်။
စက်ပစ္စည်းဘက်မှာ ပျက်စီးမှုက ပိုမိုကြီးမားခဲ့သည်။ Applied Materials သည် ၅၇%၊ Lam Research သည် ၅၈% ကျဆင်းခဲ့သည်။
ဤလုပ်ငန်းများသည် အလွန်ကွဲပြားကြသည်။ သို့သော် စျေးကွက်က အားလုံးကို တန်ဖိုးပြန်သတ်မှတ်နေသည်။
အဓိက မေးခွန်းက ပြောင်းလဲနေပြီလို့ ကျွန်တော် ထင်သည်။
AI တည်ဆောက်မှု အများစုကာလအတွင်း ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများက ဘယ်သူက အများဆုံး အသုံးစရိတ်ကို ရယူနိုင်မလဲဆိုတာကို အဓိကထား စဉ်းစားခဲ့ကြသည်။
ယခုတော့ AI ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု နှေးကွေးလာလျှင် ဘယ်ဝင်ငွေတွေက ရှင်သန်နိုင်မလဲဆိုတာကို မေးနေကြသည်။
Memory သည် ဒီပြောင်းလဲမှုရဲ့ သက်ရောက်မှုကို အထူးခံရနိုင်သည်။ HBM မလုံလောက်မှုက ယနေ့စျေးနှုန်းကို ထောက်ပံ့ပေးနေသော်လည်း အမြတ်အစွန်း မြင့်မားခြင်းက စွမ်းရည် တိုးချဲ့မှုကိုလည်း အားပေးသည်။ လက်ရှိ အမှာစာတွေ အားနည်းမလာခင်ပဲ စျေးကွက်က နောင်စျေးနှုန်းစက်ဝန်းကို လျှော့တွက်ထားနိုင်သည်။
စက်ပစ္စည်းဘက်မှာတော့ မတူညီတဲ့ ပြဿနာတစ်ခု ရှိသည်။ ချစ်ပ်လိုအပ်ချက်က အားကောင်းနေနိုင်သော်လည်း ထုတ်လုပ်သူများက ဖေဘ်အသစ်တွေကို ရွှေ့ဆိုင်းနိုင်သည်။ စက်ပစ္စည်းဝင်ငွေသည် ဖေ့စ်နှင့် စွမ်းရည် ထည့်သွင်းမှု အချိန်ကို အခြေခံသည်၊ ဖောက်သည်တွေ ဘယ်လောက်ချစ်ပ် လိုအပ်သလဲဆိုတာတင် မဟုတ်ပါ။
NVIDIA နဲ့ TSMC မှာ နောက်ထပ် အားသာချက်တစ်ခု ရှိသည်။ ၎င်းတို့၏ စီးပွားရေးပုံစံသည် memory စျေးနှုန်းစက်ဝန်း တစ်ခုတည်းကို ကျော်လွန်သွားသည်။ NVIDIA သည် ၎င်း၏ ကွန်ပျူတင်း ပလက်ဖောင်းမှတစ်ဆင့် တန်ဖိုးကို ရယူသည်။ TSMC သည် အဆင့်မြင့် ထုတ်လုပ်မှုမှတစ်ဆင့် ယှဉ်ပြိုင်နေသော ချစ်ပ်ဗိသုကာများကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။
ဒါပေမယ့် အဲဒါက AI အသုံးစရိတ် အားနည်းလာရင် နှစ်ခုလုံးကို သက်ရောက်မှုမရှိဘူးလို့ မဆိုလိုပါ။ အဲဒါက သူတို့ရဲ့ ဝင်ငွေထဲကို အန္တရာယ် ဘယ်လိုရောက်လာသလဲဆိုတာကို ပြောင်းလဲပေးတာပါ။
Broadcom နဲ့ AMD က နောက်ထပ် အတိုင်းအတာတစ်ခု ထပ်ဖြည့်ပေးသည်။ ဖောက်သည် စုစည်းမှု၊ custom silicon လက်ခံအသုံးပြုမှု နဲ့ ယှဉ်ပြိုင်မှု စျေးကွက်ဝေစု ပြောင်းလဲမှုတို့ ဖြစ်သည်။
ကျွန်တော်ရဲ့ အယူအဆက စျေးကွက်က AI လိုအပ်ချက် တစ်ခုတည်းကိုသာ မဟုတ်တော့ဘဲ တန်ဖိုးသတ်မှတ်နေခြင်း မဟုတ်တော့ဘူးဆိုတာပါ။ AI capex ကြီးထွားမှု နှေးကွေးသွားရင် ကုမ္ပဏီတစ်ခုချင်းစီရဲ့ ဝင်ငွေ တည်တံ့နိုင်မှုကို ပြန်လည်တန်ဖိုးသတ်မှတ်နေခြင်း ဖြစ်တယ်။
နောက်လာမယ့် သက်သေက စတော့ဇယားတွေ မဟုတ်ပါဘူး။ memory စျေးနှုန်း၊ အတည်ပြုပြီး စွမ်းရည် ထည့်သွင်းမှုများ၊ စက်ပစ္စည်း အမှာစာများ၊ accelerator အမြတ်အစွန်းများ နဲ့ hyperscaler ဖြန့်ကျက်မှု အချိန်ဇယားတွေ ဖြစ်လိမ့်မယ်။
အဲဒါတွေက ဒီအခြေအနေက အဓိကအားဖြင့် တန်ဖိုးပြန်ညှိမှုတစ်ခုလား၊ ဒါမှမဟုတ် ဝင်ငွေ ပြန်လည်သုံးသပ်မှု ပိုနက်ရှိုင်းတဲ့ အစလားဆိုတာကို ပြောပြပေးမယ်။
#AI芯片股重挫纳指周跌3.4%
$MU.US $NVDA.US

AMD+၈.၂၃%

NVDAUS+၃.၂၆%

MUUS+၁၂.၃၃%

straggler

NVIDIA ၏ တည်ထောင်သူပရီမီယံတန်ဖိုးတွင် အုပ်ချုပ်မှုဆိုင်ရာ ကုန်ကျစရိတ်တစ်ခု ရှိနေသည်

ရေပန်းစားနေသော ခေါင်းစဉ်များ