https://jjylab.com/Recent content on JJyHugozh-CNWed, 25 Feb 2026 15:02:03 +0800https://jjylab.com/posts/samsung-still-worth-to-invest/Wed, 25 Feb 2026 15:02:03 +0800https://jjylab.com/posts/samsung-still-worth-to-invest/<p>挖金子的人太多太拥挤，不如去卖铲子。</p> <p>卖不了铲子，就去投资卖铲子的公司。</p> <p>如果铲子已经太贵，那就继续往上游走，</p> <p>识别整个链条中<strong>最赚钱、最不可替代的那几家</strong>去投。</p> <p>华尔街可以做空，但 AI 这座金山不会被人们忽视。</p> <p>这就是我在“大 AI 时代”中的一些思考。</p> <p>过去一年，三星电子已经上涨接近一倍。我此前没有上车。但现在越发感觉三星正处在这轮 AI 基建的卖铲子的核心地位。</p> <h2 id="大-ai-时代真正的铲子是什么">大 AI 时代：真正的&quot;铲子&quot;是什么？</h2> <p>最近几年，众所周知卖铲子的是英伟达，利润节节高。</p> <p>但是仍有达摩克利斯之剑悬在其上：</p> <p>谷歌的 TPU，亚马逊的 Trainium，阿里、华为等国内厂商的自研芯片。</p> <p>有能力的厂商都不愿意把赚到的利润交给英伟达，纷纷选择自研。</p> <p>这把剑从去年的 DeepSeek 时刻就一直悬在空中，但是不会突然斩下，而是更可能更加慢慢缓缓的切到英伟达的利润上。从自研芯片取代一部分推理，逐渐到取代一部分训练，渐渐的反应在英伟达的订单上。</p> <p>那么我们向上游延伸，有能力的厂商会选择保住利润自研，但是自研芯片也不是从沙子搓起，我注意到高带宽内存 HBM 这一组件。</p> <p>无论是 GPU 还是自研芯片，没有内存带宽就跑不动 AI 的训练和推导。</p> <p>AI 模型训练，本质上是：</p> <blockquote> <p>计算 × 带宽 × 存储</p> </blockquote> <p>自研芯片可以绕过英伟达的 GPU，但是仍然需要依靠 HBM</p> <p>TPU 需要 HBM, Trainium 不需要 HBM 当仍然需要三星、sk 海力士的DDR</p> <h2 id="三星的生态位">三星的生态位</h2> <ul> <li>全球三大 DRAM 厂商之一</li> <li>HBM 的核心供应商</li> <li>拥有晶圆制造能力</li> </ul> <p>在目前产业链中三星以及 sk 海力士处在供应链的前端，而且掌握 HBM 这一高利润的产品。</p> <p>在中美对抗这一背景下，无论是美国企业还是中国企业都需要 HBM 芯片技术，无论倒向哪一方，庞大的市场都足够推高三星、sk 海力士的利润。</p> <p>在台海地缘政治风险下，韩国半导体相比台积电地缘政治风险要小很多，而且有美国寻求的高端代工能力。</p> <p>这意味着三星的高利润搭配的是低地缘政治风险。</p> <h2 id="hbm-的增长潜力如何现在进去是接盘侠么">HBM 的增长潜力如何，现在进去是接盘侠么</h2> <p>我直接让 AI 推演下利润增长和股价的关系。</p>