cryptolotus

[cryptolotus @CryptoLotus00]

@WallStreet0Name 背景极差的弱反抽，除非涨到6.7W，形成箱体扩大，目前看基本不太可能。

[夏雪宜 @XXY177]

白毛女31个最喜欢的股票清单，我收下了：
1. $INTC - 美国铸造厂的希望，国家安全
2. $MRVL - 从未来的maia asics和附加产品如cpo中扩展收入，他们什么都做，数不过来了
3. $TSM - 半导体/AI的支柱
4. $COHR - 他们垂直整合做一切 + 捕捉光学周期
5. $RKLB - 太空的最终前沿将在5年后和20年后到来。
6. $DRAM - 三星/海力士的内存敞口
7. $AVGO - 超大规模云服务商不喜欢NVIDIA的GPU税
8. $AMZN - 没人能与厕纸的隔夜配送竞争。机器人将随着时间降低运营成本
9. $ARM - AGI CPU将在未来十年大幅扩展收入
10. $TSEM - 你将需要一个用于光基产品的铸造厂
11. $IBIT - 比特币，我们现在都知道了
12. $NBIS - 我觉得它是下一个AWS。他们还与Uber合作做自动驾驶汽车，拥有扩展中的数据库公司，数据标注。简直像个迷你谷歌。
13. $GOOGL - YouTube不会消失，Gemini很棒。他们用TPU垂直整合，用运营收入资助建设，所以我喜欢。
14. $AMKR - 超级设施将在2027-2028年末上线。从“美国制造”中受益
15. $HOOD - 我不喜欢短期，但长期我是Robinhood的粉丝，因为他们抓住了零售市场 + 正在扩展更多产品如银行等。产品创新很疯狂。
16. $CRCL - 我碰巧很喜欢稳定币，并视其为支付/持有未来的关键（取决于清晰法案）
17. $META - 人们不会很快停止使用Instagram或WhatsApp或其他产品。
18. $LITE - $GOOGL TPU敞口在BOM中占比不错。只要谷歌的AI项目继续运行，我认为$LITE会表现良好。
19. $LPTH - 锗和中国出口管制将始终是个问题，所以美国制造的工程替代品将始终重要
20. $FN - 有人需要组装光学产品
21. $JBL - 与上面相同，但加上Intel的SiPh收购IP，所以可能最终像Innolight？
22. $MP - 美国稀土计划极其重要，类似于$INTC的国家安全风险
23. $HIMS - 好吧，听我说，他们刚收购了一堆公司，以19美元的价格拥有全球DTC渠道。空头真的讨厌这家公司，但我觉得作为逆向长线它很有前景
24. $SMTC - LRO/LPO转型
25. $POWL - 美国对Hammond的开关设备DC类型瓶颈的替代品
26. $VPG - 人形机器人可能在2027-2028年后成为现实，这家公司生产传感器。
27. $MOG.A - 感觉在机器人领域和SpaceX供应链中到处都能看到他们
28. $MSFT - 以375美元的价格，有一天我们回顾时会视其为买入机会。
29. $CVX - 战争后石油可能崩盘，但这些石油公司将极其重要，尤其是委内瑞拉是个金矿。
30. $XLU - 我觉得降息可能重启，我们需要电力/电网来支持AI，所以从$CEG到$NEE这些股票将始终重要
31. $AAOI 和 $AEHR

[李隽 @juanli324324]

李录——8964被通缉的21位学生领袖之一。后被巴菲特看好，成为接班人之一。他提议购买了比亚迪。
这是他的演讲。

[Herman Jin @ShanghaoJin]

凡所有相，皆是虚妄。若见诸相非相，则见如来

作为一个AI死多头，我知道在所有人狂欢的时候，但凡发出一点悲观的言论都必被讥讽、嘲笑

但是，我很想写此文，其实是复盘与反思：不但是为自己这两年半写X、做交易做的；也是也是对这个疯狂市场做的

很幸运，作为闲暇的爱好，写X结识了很多新朋友。感谢互相欣赏与启发，在过去2年里，我从24年4月初清仓BTC换成AVGO NVDA，大选前AAOI PLTR TSLA INTC，关税战后INTC GOOG，25年底又加仓INTC AAOI，到今年春节逃跑、再满仓AMD NOK（最近又操作了ORCL LITE）。虽然，有买彩票SUP归零，MRVL MDB也有赚有亏，但是我一直坚信AI对token的需求会让半导体every dog has its time，获得了不差得收益。期间不少小伙伴们也都赚到不少于10倍收益

然而，此刻要清醒的意识到，收益并不是我们选股牛，眼光独到，而是市场牛！我复盘了我自己今年3月最后一周，周末前全仓买入。赚钱并不是因为当时买对了AMD，而是当时call 对了市场资金结构

所以，在这个时点上更需要静心凝神，好好反思下市场接下去会如何

喝醉酒的人是不会知道自己喝醉的；沉醉美梦中的人也不会意识到黄粱一梦，这过程可以很久，我们也可以继续疯，但是必须要清醒地在更高阶意识中，认识到随时有被敲醒的风险

One of the four beasts saying, COME AND SEE – Revelation 6:1

不同于华尔街很多人，我是“坚信”AI的

30年来第一次，AI模型用并行计算替代串联计算，把半导体的进步直接变成了生产力（之前科技进步只是作为平台，让用科技的软件、以及用软件的人创造价值）

AI的结果是token需求指数级升高vs 而半导体供应只能线性增加。加上整个半导体老登们在过去几年黄金时间，没有因 “信” 而扩产，今年需求真正开始爆发后全产业链缺货。造就了这轮大牛市

不过，大牛市的命脉是市场price in了:

模型收入加速度，不远得未来可以justify Hyperscalers 的Capex

要知道任何动摇命脉预期的都会让市场陷入恐慌

1. 铜墙铁壁：horseman之一就是微观、公司层面真的无懈可击

从看模型架构、从架构看需求，微观看半导体每一个赛道，每一个公司都近乎完美。每一个，都越看的细致，越了解深入，越是有自信---- 这就是典型低PE泡沫

Rule of Thumb：当看了几十、上百家公司，每家需求、盈利都真实solid，你就必须质疑这个市场有没有问题

低PE泡沫一样是一个泡沫，只是他不同于2000年。高PE是个预期泡沫，市场会不停设定更高的收益预期，一旦核心公司预期破灭，整体预期立即调整，多米诺骨牌一样一片片倒下。这就好像去年的IGV，市场忽然不给EV/EBITDA估值了

但是低PE泡沫没有这个问题，盈利增长会给你足够信心在稍微下跌之后不断加仓冲进去。毕竟谁能拒绝个位数PE的存储，每年涨价涨盈利，毛利率80%。这个过程中，小跌小买，大跌大买。只要不被切中“命门”市场会非常坚挺。持续性正反馈，好像美梦一样让人不愿醒来，也不相信是做梦（买过p2p的知道我说的什么感觉吧）

不对称反馈：明显的体验是在过去1年中，市场对于宏观负面风险的反馈明显弱于正面利好。此时，并非没有“野蛮人”，而是公司盈利能力的城池固若金汤。不管伊朗危机、油价、通胀、利率、Fed统统能拒之门外。反之，一旦命门被破，所有野蛮人都会杀回来，过去没跌的够的一次性补完

2. 去监管与宏观流动性宽裕：

整个金融体系自从2008年金融海啸之后经历了一轮长期的监管与去杠杆，为了弥补系统性流动性损失美联储对应展开了一轮持续的QE。银行当时平均杠杆x30~x40，后来降低到了x15~20。去年美联储降低了eSLR要求，实质性让银行理论可扩4-5万亿美元资产负债表
其实，4月后银行间流动性泛滥，也加剧了风险资产狂欢，低PE下杠杆入市

流动性是一切之王，流动性泛滥征服一切。如果说疫情期间120b/月是细水长流，现在就是开闸放水。对应过往平衡的QE没有转向QT情况下，直接放任银行去监管，制造大量流动性

但是流动性又如多巴胺，不是快乐分子，而是期待分子

放任之后，现在通胀黏着，Fed其实没有短期降息余地。甚至在危机一旦发生之后，都很难去QE，只有降息手段的Fed面对可能的危机是一个纸老虎。而短期流动性的另一面是，目前半导体、特别是存储中的杠杆已经太高了

3. 群雄并起：He went forth conquering, and to conquer

可能因为TSMC带头不相信AI，半导体行业整体在过去2年没有应对AI需求大规模扩产

后果是，当整个产业面临硅基洪流需求，忽然傻眼。过去半导体产业链主要是为了消费电子设计、定价的。而现在，不但订单忽然拉满，而且需要不停迭代架构

NVDA就从GPU fabless，进步到rack方案解决，再往token factory迈进。每个过程需要的技术、供货商都不同。所有供货商都没有经过如此量产设计。这就好像把一台拖拉机强行拉上高铁，让他以200mile速度奔驰，每个零件都会嗡嗡作响。半导体每个细分行业都缺货，缺产能，提高不够产能

与之伴生的一个问题是：原来卖方市场只有TSMC一个“守门员”控货源、控margin、控价格。原仔汤搓的产业有肉吃，需求方对价格产能有预期，良性发展。今天忽然五亿探长“雷诺”控制不住了，每个“小混混“都能来涨价、收保护费。真正的结果不是半导体都牛叉，而是失控：失控会影响每GW需要投入的成本核算，影响到命脉的预期。会给capex与模型收入会师蒙上阴影

4. 钢丝起舞

AI模型收入预期太满

回顾一下，市场坚信定价Anthropic + OpenAI + Gemini的收入会快速增加让Capex合理。这条命脉的信仰是不能有一点动摇的。哪怕略微的动摇都会导致二级市场剧烈波动

那么，过去GPT 5.0也有模型不及预期，市场质疑scaling law为什么没有让半导体大跌？

首先当时半导体没有像今天这样全面开花，也没有如此高的杠杆；其次，当时hyperscaler的现金流冗余较多，只要他们表示相信，拿钱来capex支持是很容易度过难关的。毕竟一旦他们有钱、继续capex，可见2年NVDA收益确定性高，没有人能顶风做空NVDA的

后来也发生过GPT被Gemini追平，并且导致Orcl持有其大量backlog订单而被做空。不过大总统的好兄弟老Larry敢对wall street说F you，用股权融资也要继续加注。很快， Opus横空出世让人意识到AGI时代已经到了

然而，今年capex已经到了770b，明年要1tril，华尔街是不会看Hyperscaler总营收多少的（道理就跟当时ORCL一样：OAI Anthropic可都是拿了他们投资款的），他们必须看到Anthropic 与OAI的增速持续，这个才是维系整个链条自转下去的核心

与此同时，这个游戏中大厂一直担任AI的监护人角色。但是他们的自由现金流已经变负了。“父母老了，力尽了“，后面的路要靠自己。而且市场满满预期下，对这条路一根筋的执着，不会给“主线”一丝一毫的容错

（你们可以回想NV rack液冷出问题，交换机CPO良率问题，这些小巫见大巫、假以时日一定能解决的问题，市场尚且没有任何容错）

命门在Anthropic：大过，大者过也。栋桡，本末弱也

供应延迟、乃至技术卡壳的问题是腠理之疾；任何模型端的风吹草动才是心腹大患

现在御三家模型的统一问题：算力不够，所以失智

我在自己大量使用模型编程、交易程序部署，多个AWS服务互动过程中发现，Opus4.8实际能力已经远远不如中国模型kimi了。虽然GPT还勉强可堪一用，但是也在逐步降智。市场在用固有软件思维考虑AI, 系统开发成本高、使用成本很低。试用好用将来也就可以稳定保证系统质量。但是AI是一个工厂，模型输出需要成本，饭店吃饭的人多了，厨房做不过来，质量自然变差了

第二个市场固有思维：指数的token需求是没有波动的，也不因质量改变。事实上，虽然我因为模型变蠢多用了很多token。但是我质疑token质量不断下降，token消耗增加的怪异剪刀差可以持久。现在很多公司确实对token使用有KPI考核，很多惯性订阅使用者也会加速使用，但如果算力瓶颈无法解决，我非常担心Anthropic增长曲线会变缓。而且算力问题非一蹴而就，也不是一个新模型能解决的

但是当市场开始意识到这个问题的时候，投资人会质问：

1. 跑不过蒸馏你的，模型花那么多钱训练干嘛？

2. 模型是不是商品化的model commoditize ？

当承载整个AI时代的模型“梦”也将受到质疑，整个盈收逻辑将来能否自我循环跑通将被质疑，所有今天拿了PE估值的半导体都同样会被质疑--- 你是不是周期性的？？

有人会说，失智既然因为算力不够就应该加大投入半导体解决问题

没错！但是钱呢？

如果刨掉OAI 与Anthropic拿到的融资款反哺云厂，他们能有多少净现金流可以继续支持这个投入？这个账对华尔街来说非常好算。当然不排除他们像当时orcl，哪怕融股权也要继续投入，熬过这关。到那时，可能市场的反应就会远远超过去年，假设AMZN Meta如果面临CDS 飙升、负现金流，他能否像老larry一样孤注一掷是不确定的

另外有人会说，OAI收入增加能不能弥补投资人担心。我认为预期如此之满的状况下，因为“比烂”而被替代是很难让人安心的（两军对战关羽被阵斩了，你说还有个张飞？没用的）

同时，我们也要意识到。这个Low PE的泡沫又是非常坚韧的，在没有直击到命门伤到命脉预期之前，几乎无敌。不过，一旦点中死穴就会轰然倒塌

我就业以来也曾看过好几次次纸碎金迷，潮起潮落，没有一次全民疯狂会ends well；

也没有一次梦在其中的人，会想明白这个赛道“怎么输”。最近一次币圈小伙伴熟悉的Defi summer。Uniswap很短时间狂卷几十bil USD，当时觉得取代部分传统金融只是时间问题、多少问题，根本不会想、也想不明白“怎么会输”。然而，如果喝醉酒的人想明白怎么会输，他就不会输了

不管Anthropic模型怎么样，面临什么问题，都不会动摇AI是人类第三次工业革命。AI过程不会受任何危机影响，碾着狂欢者的尸体也会继续前行，直到他替代几亿脑力劳动者

最后评论Low PE泡沫：不要说做空，哪怕踏空，痛苦指数都非常高。回头看看2007年做空subprime的哪些基金，有几个活到了最后狂欢？

牛市踏空都会变成笑柄的环境，我接下去会需要很多Aura力量与专注的力量，去一边看空一边做多。请原谅会减少在推特上消耗自己修为论道了，赠言：

可以喝酒，但是不能喝醉
可以讲故事，但是不能真信
可以跳上party桌子跳舞，但是双眼必须紧紧盯着DJ，他放着音乐跑了，你也得跟着跑

[数字生命卡兹克 @Khazix0918]

https://t.co/1DF2QdqxrL

[K三 凯 @kaikaibtc]

我把Serenity和Crux这两个美股狂魔，蒸馏成了一个自动投研的Agent

上周我扒了 Serenity（@aleabitoreddit）的 1073 条推文，5 个月 32 倍。

这次我又扒了第二个人——Crux Capital（@crux_capital_），五个月 647 条原帖，126 个价值票。

Serenity窄而深：找一个制胜点，押死。
Crux 宽而有纪律：画一张六层栈，每层按执行力排仓位。

看完我有点难受，不是因为收益图太夸张。是我发现，这两个人干的根本不是传统意义上的“选股”。

他们是在搭一条投研流水线， AI 负责搬砖，人负责最后拍板。

1⃣ 他们的方法论：先拆机器，再找堵点

他们看一个赛道，不先问“谁会涨”。

先问的是：

这台机器到底长什么样？
BOM 里最难替代的零件是什么？
如果其中一家明天停产，下游要等多久？

这个问题一问出来，视角就完全变了。

大家还在盯 GPU、HBM、电力这些第一层热点时，
他们已经往下抠第二层、第三层：

激光器、InP 衬底、外延、测试、连接、冷却、配电……

Serenity 最狠的地方，是死盯单点故障。
Crux 更像工程师，先画一整张栈，再给每层贴标签：

谁是龙头，
谁是瓶颈，
谁只是会讲故事，
谁又是那种没人聊、但每台机器都得用的“无聊必需品”。

2⃣AI 在他们手里，不是军师，是苦力

普通人用 AI 做投资，喜欢问：

“这票能买吗？”
“帮我总结一下财报。”
“这个赛道有没有机会？”

这种问法，说到底还是在等答案。

他们不是这么用的，他们让 AI 去干最脏最累的活：

拆机器，
顺着零件找供应商，
再找供应商的供应商，
横着读多家公司财报和电话会，
把“产能打满”“认证快结束”“明年放量”这些零碎信号拼成一张图。

说白了，AI 没替他们赚钱，AI 只是把研究量的上限硬抬上去了。

3⃣所以我把这套东西蒸馏成了一个 skill

https://t.co/V6OUO1IuJZ

它不干一件很俗的事：上来就给你甩股票代码。

它先跑五步：

L1 先确认终端，到底研究的是哪台机器、哪套系统
L2 再画供应链栈，搞清楚谁在第几层
L3 找真正的卡点，卡的是产能、认证、热、电、良率，还是材料
L4 用财报、产业新闻、研报交叉验证
L5 先给方向，再给名字，最后才谈仓位

我蒸馏的不是他们买了什么，我蒸馏的是他们怎么提问，怎么排除，怎么把热闹拆成一个个能验证的环节。

4⃣举个例子，人形机器人接下来该买什么

大部分人第一反应都是特斯拉、英伟达、总龙头。
但这个 skill 不会先看这些。

它会先问：

如果 Optimus 真开始放量，最先紧张的是哪一层？

如果谐波减速器已经被市场盯得很紧，
那下一步就该继续往旁边看：

每个关节都离不开的力传感器，有没有被认真定价？

重点不是马上得出“买谁”。
重点是先知道：你该查哪一层。

顺着这套方法继续往后推，
我现在最想深挖的，反而不是更拥挤的 GPU 叙事。
而是AI factory 的供电 + 液冷 + 物理交付层。

原因很简单。

芯片再猛，电接不进去也白搭。
柜子再多，热散不掉也白搭。
模型再聪明，机房交不出来，还是得排队。

这条线不性感，不热闹，也不太适合吹牛。
但真缺了它，项目就只能往后拖。

最后

看完 Serenity 和 Crux，我最大的感受其实挺扎心的：

AI 没有让投研变轻松。
它只是先把偷懒的人淘汰了。

以后谁再跟我说
“AI 会让投资越来越简单”

我大概只会回一句：

简单个屁，马太效应罢了，你有的他给你更多，你没有的，他把你已有的都给抢走。

[Annie 所长 @web3annie]

黄仁勋在GTC台湾大会又点名了8家软件公司，AI智能体不是掘墓人而是送钱人！

被老黄点名的8个方向赶紧看过来 👇

1. 楷登电子 Cadence $CDNS
做芯片设计EDA工具的龙头，英伟达、AMD等背后的设计发动机。

2. CrowdStrike $CRWD
全球网络安全SaaS龙头，AI Agent进入企业后安全需求爆炸式增长。

3. 达索系统 Dassault $DSY
工业仿真与3D设计软件巨头，航空、汽车、制造业核心工具。

4. Palantir $PLTR
AI数据分析与决策平台龙头、政府与大型企业数据中枢。

5. SAP $SAP
全球企业ERP霸主，掌握财务、供应链、采购等核心数据。

6. ServiceNow $NOW
企业工作流自动化平台龙头，未来AI Agent接管办公。

7. 西门子 Siemens $SIE
工业自动化与数字化工厂巨头，AI+工业结合的核心平台之一。

8. 新思科技 Synopsys $SNPS
芯片设计EDA三巨头之一，与Cadence双雄并立。

总而言之，软件公司不想死的，都来用英伟达建设 Agent！ $NVDA

[Phoenix Yin @Phoenixyin13]

今年6月的美股要把所有人放进滚筒洗衣机里甩。

四周大戏到底在演什么？听我分解。

第一周（6/1 - 6/5）：AI行不行？全看这两家

6/1（周一）黄仁勋演讲，老黄又要出来画饼了，给AI板块定个调。
6/3（周三）博通财报本周戏肉！ 全市场都在盯着它，看企业到底有没有真金白银地买AI芯片和网络设备。如果它暴雷，AI板块集体吃瘪。如果超预期，AI继续狂欢。
6/5（周五）非农就业数据看看美国人就业怎么样，直接决定美联储接下来的底气。

第二周（6/8 - 12）：苹果、通胀与马斯克抢钱
6/8-12 苹果WWDC库克时代的谢幕演出。大家不关心新iPhone长啥样，就看Siri能不能变聪明、端侧AI能不能让人惊艳。成了苹果带头冲。输了继续被嘲讽。
6/10（周三）CPI，本月第一个超级大雷点。 数据太热成长股当场大跌，数据降温的话，大家接着舞。
6/12（周五）SpaceX 预计上市，散户的狂欢，但对市场是把双刃剑。它会点燃航天概念股，但因为它体量太大，可能会把其他科技股的资金吸干。

友情提醒： 像 RKLB、ASTS、LUNR 这些太空概念股，跟 SpaceX 没半毛钱业务关系，纯靠情绪炒作，这几天绝对像坐过桥车，心脏不好的别碰。

🚨第三周（6/16 - 19）：全月最终大Boss，极度危险
6/16-17 美联储议息会议新主席 Warsh 的第一次首秀。 新官上任三把火，大家都在猜他的脾气。他不光决定加不加息，他的每一句话、那张点阵图都会被市场拿着放大镜解读。
6/18（周四）期权四巫日提前，各种期权衍生品到期结算，一般这一天成交量巨大，波动诡异。
6/19（周五）六月节，美股休市。

个人感觉，6/10 到 6/18 是全月最密集的子弹横飞区。千万别在此时重仓追高，容易被不明不白的波动直接抬走。

第四周（6/24 - 26）：主力调仓，别被假象骗了
6/24 老黄股东大会 + MU财报，是AI链条的期末总结，需要看看
6/26 罗素指数重构，简单说就是大批机构资金要在这一天雷打不动地强行调整小盘股仓位。

对了，26号前后小盘股如果莫名其妙暴涨或暴跌，别去分析基本面，纯粹是主力在对账调仓。冷静点，别瞎跟风。

6月把安全带系好，手里现金不多的看神仙打架就行。我只能帮你到这里。

[华尔街没有名字 @WallStreet0Name]

录了一期视频，讲了一下我平时是如何使用ai的
关注我的都知道，这一个月我确实不在存储的主线上，但我用ai选到了flnc100%，fcel60%等涨幅很高的股票。

1）有条件的开一个gpt会员，根据自己的用量和使用ai得到的正反馈，开20刀一个月或者更高的会员。
2）日常使用可以普通对话，如果想研究一些东西，抓一些股票，要用高阶模型和深度研究。
3）让ai给你写提示词，你再用提示词去让他输出内容，不同的提示词和不同的模型，思考的深度和输出的内容完全不一样。
4）训练自己的好奇心和金融直觉，看到一个新闻不只是看看而已，立马去问ai这条新闻啥意思，是否真实，从第一性原理上有什么操作或者投资机会。

[Gary Du @GaryDu18]

硅谷居士大幅持仓的标普信息科技VGT，

有一支对标的QDII基金，

易方达标普信息科技LOF 代码161128，

过去三年和五年的涨幅都高于国泰纳指ETF，

场外通过支付宝微信基金公司App早已没有额度暂停购买，

场内现在只有3.43%的溢价，

跟纳斯达克100相比溢价很低。

[逸尘 @gengdaJ]

天才啊！用外置的Obsidian来长期保存Codex重要记忆，这样Codex就不会忘记重要事项了！

我把你需要发给你Codex的内容整理成了一个超级提示词：（记得指明Vault路径）👇

请帮我把 Obsidian 配置成 Codex 的跨项目长期记忆库。
我的 Obsidian Vault 路径是：
<你的 Obsidian Vault 路径>

请在这个 vault 里面创建一个文件夹：Codex记忆

目标结构如下：
Codex记忆/
├── AGENTS.md
├── TODO.md
├── agent/
│ └── open-loops.md
├── 项目/
├── 人物/
├── 工作流/
├── 决策/
└── 素材/

请完成以下事情：

1. 创建上述目录和基础 Markdown 文件。
2. 在 `Codex记忆/AGENTS.md` 里写入 Codex 记忆使用规则。
3. 在 Codex 的全局 AGENTS.md 或自定义说明里追加一段“Obsidian Codex 记忆”规则，让以后 Codex 知道这个目录是长期记忆库。
4. 不要改动全局 AGENTS.md 里和 Obsidian Codex 记忆无关的内容。
5. 不要保存任何 Cookie、Token、API Key、密码、验证码、身份证号、银行卡、私密联系方式等敏感信息。
6. 不要把完整聊天记录写进记忆库，只保存长期有效、之后会反复用到的信息。
7. 完成后请验证文件确实创建成功，并告诉我创建了哪些文件、修改了哪个全局说明文件。

请写入 `Codex记忆/AGENTS.md` 的规则如下：

# Codex 记忆使用规则

这个文件夹是 Codex 的跨项目长期记忆库。它位于 Obsidian vault 内，所有内容都应该是可读、可编辑、可搜索、可 diff 的 Markdown。

## 什么时候读取

在开始较重要或持续时间较长的任务前，先快速浏览本文件，并按任务类型查看相关目录：

- 项目相关：`项目/`
- 人物、合作方、用户画像：`人物/`
- 可复用流程、命令、检查清单：`工作流/`
- 重要选择、取舍、为什么这么做：`决策/`
- 可复用素材、模板、表达方式：`素材/`
- 跨项目未闭环事项：`TODO.md` 和 `agent/open-loops.md`

## 什么时候写入

只有学到长期有效、之后会反复用到的信息时才写入。优先保存这些内容：

- 用户长期偏好、明确边界、反复强调的工作方式
- 项目的稳定路径、关键命令、环境差异、发布流程
- 已验证过的故障原因、修复方式、排查顺序
- 重要决策及其原因
- 跨项目待办、悬而未决的问题
- 可复用的文章结构、脚本流程、研究模板、提示词

## 不要写入

- 不要保存完整聊天记录、流水账、临时情绪、一次性中间过程
- 不要保存 Cookie、Token、API Key、密码、验证码、身份证号、银行卡、私密联系方式
- 不要把第三方平台配置、账号凭证、日志里的敏感值复制进这里
- 不要为了“显得有记忆”而写低价值总结

## 写入方式

- 优先更新已有笔记；没有合适笔记时再新建
- 每次只写小段、可检查的 Markdown
- 用明确标题、日期、来源任务、适用范围
- 事实和推断分开写，避免把猜测沉淀成规则
- 如果发现旧记忆过时，不要直接删除；先标注“已过时”并说明原因

## 收尾规则

在重要任务结束前做一次 memory closeout：

- 判断是否有长期价值内容需要写入
- 如有，更新对应文件
- 未闭环事项写入 `TODO.md` 或 `agent/open-loops.md`
- 最终回复里简短说明改了哪些记忆文件

请追加到 Codex 全局 AGENTS.md 或自定义说明里的内容如下：

## Obsidian Codex 记忆

使用这个目录作为跨项目长期记忆库：

`<你的 Obsidian Vault 路径>/Codex记忆`

在开始较重要或持续时间较长的任务前，先快速浏览：

`<你的 Obsidian Vault 路径>/Codex记忆/AGENTS.md`

当你学到长期有效、之后会反复用到的信息时，更新 `<你的 Obsidian Vault 路径>/Codex记忆` 里的相关 Markdown 文件。重点保存：项目稳定路径、关键命令、用户长期偏好、明确边界、已验证的排查结论、重要决策、可复用工作流、跨项目未闭环事项。

不要保存完整聊天记录，不要写流水账，不要把临时过程当成记忆。不要保存 Cookie、Token、API Key、密码、验证码、身份证号、银行卡、私密联系方式，也不要把第三方平台配置或日志里的敏感值复制进 Obsidian 记忆。

写入规则：优先更新已有笔记；没有合适笔记时再新建。每次只写小段、可检查的 Markdown。事实和推断分开。发现旧记忆过时时，不要直接删除，先标注“已过时”并说明原因。

重要任务结束前做 memory closeout：判断是否有长期价值内容需要写入；如有，更新对应文件；未闭环事项写入 `<你的 Obsidian Vault 路径>/Codex记忆/TODO.md` 或 `<你的 Obsidian Vault 路径>/Codex记忆/agent/open-loops.md`；最终回复里简短说明改了哪些记忆文件。

[Innomad 一挪迈 @innomad_io]

https://t.co/S4tkBGsp1i

[李志 | Rational Investing @LZRationalnvest]

嘉信理财这个问题：

登入错误 出于对您的安全考虑，此帐户访问已被中止。

这种情况，嘉信客服的回复是： 由于用了VPN登陆嘉信账号，导致ip变化过快，嘉信将账户锁定了。

遇到这种情况该怎么办？

很简单，拨打华语客服电话400 120 6217，要求账户解锁即可。

目前嘉信还可以用国内网络直连，如果你那边登陆不上去，可以检查一下梯子质量，换更干净的梯子节点登陆。

[Art of Speculation @ArtofSpecuycky]

跟着黄仁勋的时间线走，每一阶段的钱都在提前切换

过去一年，如果你认真拆老黄每次GTC、财报会、闭门峰会说了什么，会发现AI基建的主线其实一直在切换。真正厉害的资金从来不是等新闻出来再追，而是提前拆下一阶段CapEx会流向哪里。

整个时间线其实非常清晰。

第一阶段：GPU → HBM → CoWoS → Memory
最早被老黄反复强调的方向。
Blackwell开始，HBM已经从外围配件升级成AI架构核心。老黄在财报会上明确说了：Blackwell和Vera Rubin的性能瓶颈，越来越取决于HBM带宽与供应。
很多人还把 $MU当周期股。但老钱已经开始把存储当AI structural asset来定价。

第二阶段：Ethernet → 光通信 → Silicon Photonics
2026上半年真正爆发的第二条主线。
AI集群进入十万卡级别后，真正限制效率的已经不是单卡性能，而是GPU之间的数据流动效率。老黄开始疯狂强调Spectrum-X、Ethernet、Scale-Out、Silicon Photonics。
NVLink解决的是Scale-Up，柜内互联。真正的大规模AI集群最终拼的是Scale-Out，柜外组网。AI越大，Ethernet的地位反而越强。
$ANET $MRVL $CRDO $ALAB $LITE ——这些AI数据流动收费站开始进入估值扩张阶段。

第三阶段：Inference CPU / Agentic AI
2026 Q1财报会后华尔街开始重新定价的方向。
很多人之前觉得AI时代CPU会边缘化。但老黄在5月财报会明确：Inference爆发后，CPU反而重新成为瓶颈。Agentic AI、Inference、Orchestration都需要大量CPU调度。 $ARM $QCOM $ADI $TXN $MCHP开始明显走强。
很多人还在盯GPU，但老钱已经开始提前布局Inference infrastructure。

第四阶段：AI-RAN + Edge AI + Physical AI
我认为这是2026下半年到2027真正可能成为主场的方向。
AI第一阶段是Training，第二阶段是Scale-Out。接下来AI必须真正离开hyperscaler数据中心，进入现实世界。
老黄已经把话说得很清楚：未来AI会进入运营商网络、边缘节点、基站、机器人、工厂、汽车。AI不会永远只待在云里。
这一阶段分三类受益方向。
AI-RAN和边缘网络：未来全球几百万个基站可能都会变成边缘AI节点。真正值钱的是射频、DAC/ADC、FPGA、边缘推理网络。 $NOK是AI−RAN联盟的核心发起人，英伟达直接投资背书。
Edge AI和On-Device AI：Agentic AI开始长进PC、手机、汽车、边缘网关。设备端AI最大的问题是低功耗推理加本地memory加实时连接。 $QCOM $SIMO这些传统边缘芯片公司的估值可能会被重新定价。
Physical AI和Robotics：散户喜欢炒机器人概念，但真正决定机器人能不能大规模落地的是工业控制、PLC、伺服系统、自动化基础设施。未来真正持续扩估值的，可能不是最性感的人形机器人概念，而是卡住物理世界执行层的工业收费站。 $TSLA $ABB $SYM $ROK。

总结
AI的下一阶段已经不只是训练模型。而是让AI真正进入现实世界。每一次老黄开口，都是在提前告诉市场下一阶段的钱会流向哪里。

#PhysicalAI #EdgeAI #AIRAN #光通信 #机器人 #数据中心 #半导体 #AI算力

[cryptolotus @CryptoLotus00]

@EvaCmore 这不是币圈交易所的常规操作吗

[Innomad 一挪迈 @innomad_io]

https://t.co/csCOanQ78Q

[淘沙者(TheSandPicker) @Etudecn]

这哥们28分钟的视频教怎么写提示词
我看过300刀的课都没他前10分钟讲得透
Claude文档、记忆快捷键、并行对话、提示模式全给拆明白了
最骚的是完全免费
刚才点开一看已经5万多播放了
硬核分享

[华尔街没有名字 @WallStreet0Name]

https://t.co/ChvdwkSoMk

[川沐｜Trumoo🐮 @xiaomustock]

现在 $MRVL 156刀太便宜，为什么看好 。

要从谷歌在 TPU 供应链上采取的“分而治之”的策略说起。
谷歌跟博通的合作是主要负责高性能训练级的TPU。
而谷歌跟 $MRVL 的合作是推理型TPU和新增的内存处理单元MPU。
很明显在AI带来的token经济时代，推理和内存是最大的需求端反超了训练需求。这个变化很快就会反馈在今年下半年的 $MRVL 财报业绩中， $MRVL 的 AI 业务刚进入爆发期，谷歌的订单（预计 2026-2027 年出货达数百万颗）对其业绩的边际拉动作用远大于博通。

同时我们可以分析一下从为什么谷歌会找 $MRVL 来合作设计推理TPU和内存MPU。
为了降低延迟，现在的AI服务器从铜互联进化到光互连，未来的硅光技术会成为主流。
而在这方面，光互连和芯片设计都精通的
$MRVL 进入谷歌 TPU 供应链就是谷歌的必然选择。对mrvl来说这本质上就是为了下一代“光电融合”架构做铺垫，不仅是在帮谷歌“画电路图”，它实际上是在推销一套“全光互连的计算底座”。在这种趋势下，芯片公司与通信公司的界限正在模糊， $MRVL 正在试图定义 1.6T 乃至 3.2T 时代的 AI 连接标准，将原本属于模块厂“#中际旭创 #新易盛 ”的一部分利润（即集成和测试的溢价）收归己有。

[Kova @kovainvest]

https://t.co/mTUfFBfAZF