rsmtomoon.eth

Shares are entropy; logic is order.
Predicting crowd is fighting randomness; holding truth is exercising sovereignty.
Volatility is theirs; the endgame is mine.

[rsmtomoon.eth @2_dang]

致WEB3跨到美股圈的大V们：

最近在美股 AI 基础设施相关的讨论里，看到越来越多熟悉的“币圈面孔”。

但慢慢会发现，如果把币圈那套打法直接搬到硅谷硬科技，尤其是半导体和 AI 基建链上，经常会出现一种“认知错位”。有时候不只是容易闹笑话，更现实的是，市场最后会用真金白银教育你。

其实我自己也算是从 Web3 那边一路看过来的，所以很多思维方式我能理解。

这段时间，我自己踩坑、观察、学习之后，慢慢总结出几个比较常见的问题，也算是给后来者提个醒。

😀 我目前看到比较明显的几个“错位习惯”

1、太习惯叙事博弈
很多人还是下意识用“喊单、拉盘、找接盘”的思路去理解美股，觉得所有波动背后都有“庄”。但美股很多大资金其实没那么容易被情绪带着走。

2、喜欢无限放大宏观情绪
一跌就开始“美股崩盘论”“AI泡沫破裂论”，总想靠情绪影响市场。但 AI 这种产业，有时候短期宏观确实重要，可长期更重要的还是产业趋势。

3、过度依赖名人观点
天天复读、二创大 V、CEO 或者 famous analyst 的话，但一问到底层逻辑，比如供应链、良率、CAPEX、认证周期这些，就容易露怯。

4、工程问题被当成情绪问题
很多 Web3 语境里的东西，其实不适合直接套在半导体行业。因为芯片、光模块、封装这些东西，最后都要回到物理规律和工程现实。

5、太急着维持“懂王”人设
这个我自己也提醒自己。很多时候其实还没研究透，但为了保持“自己很懂”，会忍不住什么都评论，最后反而输出大量噪音。

我自己这段时间的一些学习体会👇

1、先尊重物理，再谈叙事
币圈很多时候共识能创造价值，但 AI 基建链很多东西骗不了物理。
与其天天看推特热度，不如多看看 $NVDA 的架构、CPO、1.6T、功耗、带宽这些真正决定产业方向的东西。慢慢会发现，“真实需求”远比“情绪共识”硬得多。

2、少研究“谁在拉盘”，多研究“谁在下单”
美股很多大行情，本质是业绩和量产爬坡驱动的。
一个公司如果真的进了 hyperscaler 供应链，后面的现金流爆发可能远超市场预期。很多时候真正推高股价的，不是散户情绪，而是大资金不得不持续买。

3、尝试把“币圈语言”翻译成“工程语言”
这个是我自己感触最大的。

以前总习惯讲“共识”“CX”“庄家”，但后来发现，如果能慢慢开始理解市场渗透率、供应链卡点、验证周期这些东西，整个认知体系会扎实很多。
说白了，有时候真得像个大一新生一样重新补课。

4、 少一点崩盘焦虑，多一点长期视角
AI 更像是一场长期范式转移，而不是几个月的情绪交易。

宏观波动当然会影响市场，但如果真正的物理瓶颈和产业趋势没变，那很多调整最后可能只是过程里的噪音。
🏁 最后一点感想

我越来越觉得，Web3 给人的最大优势，其实是对新事物的敏感度和风险偏好的训练。

但到了美股硬科技领域，仅有嗅觉还不够，最后还是得回到底层认知。

别把 AI的革命玩成了一场 MEME。在这里，懂得光的传播速度，比懂得如何传播叙事更重要。

我自己也还在学习路上，共勉。🤝

[rsmtomoon.eth @2_dang]

@Maoborderless 哪个好看不重要远离中字头的最重要

[rsmtomoon.eth @2_dang]

@Rocky_Bitcoin 不懂别胡说行不行，买这个等于用40倍的价格买入spacex

[rsmtomoon.eth @2_dang]

@linwanwan823 他买入IREN，也是个傻叉

[rsmtomoon.eth @2_dang]

@cherryPayment 冷静点,bro，毕竟还没有ramp

[rsmtomoon.eth @2_dang]

@cherryPayment 你有sivef交易权限嘛？

[rsmtomoon.eth @2_dang]

@mizorewww 我来说一个USDT->NEVERLESS换成欧元，用iban转->WISE

[rsmtomoon.eth @2_dang]

@0xjayfi 互关不丢人，只是自己的主屏会被营销内容污染，被各种钩子霸屏。对自己负责是最基本的要求。何必为了马老板五斗米折腰

[少个分号 @shaogefenhao]

刚刚美股被叫停就刷到有人写了一篇指南。

怎么好事都是我最后知道的。

https://t.co/ANzFbKTefj

[rsmtomoon.eth @2_dang]

Why the "Moody" style of analysis is fundamentally flawed in high-growth tech:

1 Accounting vs. Reality: They obsess over trailing-edge financial metrics (like Q1 cash burn) while ignoring leading-edge industrial milestones (like GFS reference design wins). They are looking at the balance sheet while the smart money is looking at the order pipeline.

2 Predicting Failure is Lazy: It’s easy to list 10 risks for any $SIVE play. Skepticism sounds smart, but it’s often just a lack of understanding of the supply chain bottlenecks. Being "rigorously wrong" is still being wrong.

3 Missing the Forest for the Trees: They highlight 1% of the execution flaws to discredit 99% of the structural growth. This isn't "caution"—it's a refusal to price in the 2027 volume ramp.

The takeaway: If you followed this style of analysis, you would have missed every major tech move of the last decade. Financial rigor without industrial insight is a trap.

[rsmtomoon.eth @2_dang]

Why the "Moody" style of analysis is fundamentally flawed in high-growth tech:

1 Accounting vs. Reality: They obsess over trailing-edge financial metrics (like Q1 cash burn) while ignoring leading-edge industrial milestones (like GFS reference design wins). They are looking at the balance sheet while the smart money is looking at the order pipeline.

2 Predicting Failure is Lazy: It’s easy to list 10 risks for any $SIVE play. Skepticism sounds smart, but it’s often just a lack of understanding of the supply chain bottlenecks. Being "rigorously wrong" is still being wrong.

3 Missing the Forest for the Trees: They highlight 1% of the execution flaws to discredit 99% of the structural growth. This isn't "caution"—it's a refusal to price in the 2027 volume ramp.

The takeaway: If you followed this style of analysis, you would have missed every major tech move of the last decade. Financial rigor without industrial insight is a trap.

[Moody @MoodyWriter13]

You’re quite likeable, your arguments regarding Sivers are very similar to mine. You also seem to get the same feedback that I do. I’m personally neutral to somewhat skeptical on Sivers. But when it comes to Sivers, it often feels as if you’re automatically labeled a bear the moment you’re not 100% all-in bullish.

In this statement, I made Arguments similar to yours.

https://t.co/magfCrOiX3

[大漂亮| C Labs @giantcutie666]

https://t.co/o4qQXlLrG4

[rsmtomoon.eth @2_dang]

@A9xiaohui 奉劝你一句，用你死我活，零和的思维看市场，你走不远。
https://t.co/YmFMiG3MJx

[rsmtomoon.eth @2_dang]

致WEB3跨到美股圈的大V们：

最近在美股 AI 基础设施相关的讨论里，看到越来越多熟悉的“币圈面孔”。

但慢慢会发现，如果把币圈那套打法直接搬到硅谷硬科技，尤其是半导体和 AI 基建链上，经常会出现一种“认知错位”。有时候不只是容易闹笑话，更现实的是，市场最后会用真金白银教育你。

其实我自己也算是从 Web3 那边一路看过来的，所以很多思维方式我能理解。

这段时间，我自己踩坑、观察、学习之后，慢慢总结出几个比较常见的问题，也算是给后来者提个醒。

😀 我目前看到比较明显的几个“错位习惯”

1、太习惯叙事博弈
很多人还是下意识用“喊单、拉盘、找接盘”的思路去理解美股，觉得所有波动背后都有“庄”。但美股很多大资金其实没那么容易被情绪带着走。

2、喜欢无限放大宏观情绪
一跌就开始“美股崩盘论”“AI泡沫破裂论”，总想靠情绪影响市场。但 AI 这种产业，有时候短期宏观确实重要，可长期更重要的还是产业趋势。

3、过度依赖名人观点
天天复读、二创大 V、CEO 或者 famous analyst 的话，但一问到底层逻辑，比如供应链、良率、CAPEX、认证周期这些，就容易露怯。

4、工程问题被当成情绪问题
很多 Web3 语境里的东西，其实不适合直接套在半导体行业。因为芯片、光模块、封装这些东西，最后都要回到物理规律和工程现实。

5、太急着维持“懂王”人设
这个我自己也提醒自己。很多时候其实还没研究透，但为了保持“自己很懂”，会忍不住什么都评论，最后反而输出大量噪音。

我自己这段时间的一些学习体会👇

1、先尊重物理，再谈叙事
币圈很多时候共识能创造价值，但 AI 基建链很多东西骗不了物理。
与其天天看推特热度，不如多看看 $NVDA 的架构、CPO、1.6T、功耗、带宽这些真正决定产业方向的东西。慢慢会发现，“真实需求”远比“情绪共识”硬得多。

2、少研究“谁在拉盘”，多研究“谁在下单”
美股很多大行情，本质是业绩和量产爬坡驱动的。
一个公司如果真的进了 hyperscaler 供应链，后面的现金流爆发可能远超市场预期。很多时候真正推高股价的，不是散户情绪，而是大资金不得不持续买。

3、尝试把“币圈语言”翻译成“工程语言”
这个是我自己感触最大的。

以前总习惯讲“共识”“CX”“庄家”，但后来发现，如果能慢慢开始理解市场渗透率、供应链卡点、验证周期这些东西，整个认知体系会扎实很多。
说白了，有时候真得像个大一新生一样重新补课。

4、 少一点崩盘焦虑，多一点长期视角
AI 更像是一场长期范式转移，而不是几个月的情绪交易。

宏观波动当然会影响市场，但如果真正的物理瓶颈和产业趋势没变，那很多调整最后可能只是过程里的噪音。
🏁 最后一点感想

我越来越觉得，Web3 给人的最大优势，其实是对新事物的敏感度和风险偏好的训练。

但到了美股硬科技领域，仅有嗅觉还不够，最后还是得回到底层认知。

别把 AI的革命玩成了一场 MEME。在这里，懂得光的传播速度，比懂得如何传播叙事更重要。

我自己也还在学习路上，共勉。🤝

[rsmtomoon.eth @2_dang]

@rwayne 一般这种秀智商的通知都是通过内部传达的，不会这么光明正大的放出来，还是要点脸的。

[rsmtomoon.eth @2_dang]

@cherryPayment 未来两天大盘不好，不调整是不可能的

[rsmtomoon.eth @2_dang]

调整如期而至，一天不差！

[rsmtomoon.eth @2_dang]

再提醒一次 $VIXY

[rsmtomoon.eth @2_dang]

@aleabitoreddit sive收购英伟达！国安永远是第一😂😂😂

[rsmtomoon.eth @2_dang]

@0xLoki_Zeng 哈哈哈,特别形象

[rsmtomoon.eth @2_dang]

@GaryDu18 全是老登喜欢的科技股，爆发力不足

[rsmtomoon.eth @2_dang]

午后的树影绿得发亮。

读一本难啃的书，读得进去几页，也读丢几页。

风从树梢经过，光从叶缝落下。
书里的问题没有答案，生活里的问题也一样。

以前总觉得人生要有很多故事。
后来发现，更多的时候，它只是一个安静的下午，一本读不快的书，一颗不再着急的心。

慢慢读，慢慢想，慢慢生活。

那些看起来平淡无奇的日子，
其实正是人生本来的样子。

[rsmtomoon.eth @2_dang]

@DoctorMbitcoin 还以为你在装傻，没想到真不知道，app删了重新下载，改繁体