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AI 加速器的出貨量，很大程度受先進封裝產能限制。把台積電的封裝擴產時程放進 NVDA 的追蹤框架，能提早看到供給面的轉折。

把台灣 AI 伺服器供應鏈依環節拆開：代工組裝、散熱模組與滑軌機構，整理每個環節的觀察重點。

AI 叢集的效能不只取決於晶片，也取決於晶片之間怎麼連。比較乙太網路與專用互連在 AI 資料中心的角色。

承接 HBM 供給那篇，從記憶體廠的角度看：HBM 占用更多晶圓產能，可能讓傳統記憶體的供給同步收緊。

通用 GPU 之外，雲端大廠愈來愈多採用客製化 ASIC。整理 AVGO 在這條路線上的角色，以及它和 NVDA 是替代還是互補。