Według raportu „New York Times”, nowa generacja podstawowego modelu AI Meta o kodowej nazwie „Avocado” została opóźniona z planowanego wydania w tym miesiącu (marzec 2026) do co najmniej maja, z powodu niezadowalających wyników w testach wewnętrznych. Model ten, mimo że w zakresie wnioskowania, kodowania i umiejętności pisania przewyższa wcześniejsze modele Meta oraz Google Gemini 2.5, nadal pozostaje w tyle za Gemini 3.0, który został wydany w listopadzie ubiegłego roku, i nie może konkurować z najlepszymi modelami Google, OpenAI i Anthropic. Z tego powodu kierownictwo Meta AI rozważa krótkoterminowe udzielenie licencji na korzystanie z $Google Gemini do napędzania własnych produktów AI (takich jak chatbot Meta AI), ale decyzja jeszcze nie zapadła.

Wysoka wiara w długoterminowe posiadanie akcji: $AAOI Uważam, że ta akcja w przyszłym roku może wzrosnąć trzykrotnie. Nvidia ostatnio zainwestowała w $COHR, która produkuje 800G/1.6T transceivery optyczne w Malezji. $LITE z kolei wykorzystuje FN do masowej produkcji w Tajlandii, a sama również ma bazę produkcyjną w Tajlandii. Ciągle podkreślam jedną rzecz: Applied Optoelectronics ($AAOI) jest obecnie jedynym czysto „amerykańskim” producentem transceiverów optycznych. Dwie inne tak zwane „amerykańskie” firmy optyczne outsourcują produkcję do Azji, podczas gdy $AAOI przez te lata cicho budowało fabryki w Teksasie i zwiększało moce produkcyjne. Nvidia ostatnio zainwestowała w $COHR i $LITE, aby zbudować amerykański łańcuch dostaw, aby odizolować się od wpływu ryzyka geopolitycznego na najważniejszy łańcuch dostaw. Ale kto tak naprawdę zbudował łańcuch dostaw i jest o kilka lat do przodu? To właśnie $AAOI. $LITE (kapitalizacja rynkowa $55B) szacuje przychody na około $2.91B w roku finansowym 2026. $AAOI (kapitalizacja rynkowa $7.1B) do drugiej połowy 2027 roku: $4.35B ARR (roczny przychód powtarzalny). Jeśli zespół zarządzający wykona swoje zadania (marża brutto około 40%), $AAOI faktycznie może bezpośrednio przewyższyć całkowite prognozy przychodów Lite na rok finansowy 2026. Jeszcze raz: $AAOI (kapitalizacja rynkowa $7B) jeśli osiągnie prognozy, bezpośrednio przewyższy prognozy przychodów $LITE (kapitalizacja rynkowa $55B) na cały rok 2026. Z drugiej strony, azjatyckie $FN, prognozowane przychody na 2026 rok są w rzeczywistości zbliżone do AAOI, około $4.39B, ale marża brutto wynosi tylko 12.4%, a kapitalizacja rynkowa sięga $20B (marża brutto znacznie niższa). Nawet jeśli $AAOI osiągnie tylko 70% celu, cena akcji może zostać znacznie przeszacowana, znacznie przekraczając obecną kapitalizację rynkową. Podsumowując: przy obecnej cenie, $AAOI jest mało prawdopodobne, aby zobaczyć wyraźne ryzyko spadku, zwłaszcza że w nadchodzących latach może mieć 3-4 super dużych klientów chmurowych (prawdopodobnie $GOOGL, $MSFT, $AMZN), którzy będą chcieli kupić wszystkie moce produkcyjne, które może wytworzyć. A $GOOGL obecnie nie podąża ścieżką CPO. $AAOI w zakresie wzrostu znacznie przewyższy firmy takie jak $CRDO, $ALAB, $LITE i skorzysta na temacie fotoniki (w porównaniu do rozwiązań kablowych dwóch pierwszych). Dopóki zespół zarządzający może dotrzymać obietnic, $AAOI nadal jest najbardziej asymetrycznym i wysoko wierzącym celem inwestycyjnym w ciągu roku.

Niedobór pamięci NOR Flash: wpływ zapotrzebowania na centra danych AI Fala zainteresowania centrami danych AI trwa w najlepsze, co wcześniej doprowadziło do napięć w dostawach DRAM i NAND, a teraz również NOR Flash staje w obliczu kryzysu niedoboru. EEtimes wskazuje, że zapotrzebowanie na NOR Flash w serwerach AI i urządzeniach obliczeniowych o wysokiej wydajności gwałtownie rośnie, głównie do przechowywania kodu rozruchowego, oprogramowania układowego i ustawień metadanych. Te kody mogą być wykonywane bezpośrednio w NOR (execute in place), co zapewnia ekstremalnie niską latencję dostępu losowego. Jak donosi tajwański „Commercial Times”, jedna szafa serwerowa GPU może obecnie pomieścić nawet 30 urządzeń NOR; na przykład w systemie Nvidia GB200 NVL72 koszt NOR może wynosić nawet 600 dolarów, a w przyszłych latach może wzrosnąć do 900 dolarów. Główna różnica między NOR Flash a NAND leży w strukturze jednostki: NOR stosuje projekt równoległy, co zapewnia szybkie odczyty, idealne do wykonywania w miejscu, ale zapis jest wolniejszy; NAND jest szeregowy, ma większą pojemność, ale wydajność dostępu losowego jest niższa, dlatego NOR jest niezbędny w scenariuszach o niskiej latencji, takich jak serwery AI. Wśród głównych dostawców, Macronix informuje, że zapotrzebowanie na 2D NOR jest silne, ale z powodu zwiększenia zdolności produkcyjnych NAND, wprowadzenie 3D NOR zostało opóźnione o dwa lata. Winbond planuje zwiększyć zdolności produkcyjne NOR o 30% do 40% rocznie i ujawnia, że w tym i przyszłym roku zdolności produkcyjne DRAM, NOR i NAND są już w pełni zamówione, a oczekuje się, że cykl wzrostu w branży będzie trwał dłużej.