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归零觉悟 | 币安钱包邀请链接： |

[R @Crypto_Roger1]

@blknoiz06 DZCnpThd6FC6MhbBfmkn3vJ54k1PkHxqwpvxefxPwg7n

[川沐｜Trumoo🐮 @xiaomustock]

这是年初写的对去年的交易体会总结，
能未来替代目前全AI行业抽水机存储地位的，可能就是康宁的这个集成了光纤光通信的玻璃基板。
不过没有发生百亿美金规模级的利润前人们还很难确定，我也是。
只是从黄仁勋让康宁扩产10倍，那么肯定对应着未来英伟达十倍以上的需求。
说明在投产放量后会发生10倍以上的需求暴增，这跟存储发生的事情有点点像。

如果未来某一天发生AI的某细分行业数倍增速百亿美金级别的规模利润，如果还拥有极高护城河极少竞争对手，那值得瞬间梭哈 。
现在阶段只能猜，但最终会百分之一万有这么一天，至于哪个细分则不可知。

[R @Crypto_Roger1]

@blknoiz06 awesome!

https://t.co/JDLLWcTrUj

[Ansem 🐂🀄️ @blknoiz06]

there's enough good tokens that exist already, but sure i will airdrop portions of the creator fees that have been directed to my pump fun profile

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https://t.co/76P6JvAOay

[Samson Mow @Excellion]

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Everyone is happy.

[R @Crypto_Roger1]

@mars_bnb @minglaugodel 路先修，以后会有车的

[Elon Musk @elonmusk]

https://t.co/yvJOwOS4xE

[R @Crypto_Roger1]

@TingHu888 价贵了，量就少了。单个产品利润空间不变，整体利润下降。或许需要其他利润增长点补位才能新高

[R @Crypto_Roger1]

@qinbafrank 了解

[fin @fi56622380]

AI半导体终局推演2026(II)

当半导体结构性演进到AI推理主线，内存和存储成为了最大瓶颈，市场对内存和存储最大的怀疑就是：

HBM/DRAM/SSD会不会摆脱传统周期性？

依赖HBM指数增长的GPU架构路线进化路线，会不会停止？什么时候停止？

长鑫扩产的影响有多大？会不会把这个市场重新带入周期泥潭？

本篇尝试去建立一个框架来梳理这几个问题

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万物皆周期，而内存的周期性又特别强，最大的来源在于扩产周期过长，无法快速扩产和需求短缺时期错配

摆脱传统周期性几种可能的方式

1. 定制化：产品不可互换，产能不能随便转移，需要签长约。

2. 结构性的指数级需求增长：需求曲线本身很陡峭，而且供给一直追不上。

3. 技术迭代快速升级：每一代产品都快速淘汰上一代。
满足任何一条，就能部分摆脱传统周期；满足两到三条，就能摆脱大部分传统周期

根据这个框架， HBM在三条里，大概占了两条半

1. 定制化，需要签长约（较弱，算半条）

HBM 确实有定制化和Nvidia codesign的成分，但并不是很强。真正定制的部分只在封装和 base die，上面那十几层 DRAM die 仍然是完全 JEDEC 标准化的。

比如当 Samsung 的 HBM3E 在 NVIDIA 的 qualification 上没过、份额从大约 60% 一路跌到 20% 的时候，它并没有把这批产能砸在手里报废，而是转手就供给了 Google 的 TPU、AMD. 物理上，给 NVIDIA 的 HBM3E 和给 AMD 的 HBM3E，是同一个东西。 所以产能仍然是部分可以自由转移的。

HBM4之后的定制化更多一些，包括在 base die 上集成定制逻辑和/或缓存。更复杂的方式是将 HBM4E 内存控制器和定制 die-to-die 接口直接放入逻辑 base die

SemiAnalysis 提到 OpenAI、NVIDIA 和 AMD 各自都在做定制 HBM 的工作，但这指的是 base die 的定制，上面的 DRAM 层仍然是标准的。

部分定制化的特性，HBM主要在封装上需要合作，这也导致了客户必须签长约，但产能也确实可以转移，所以HBM 能勉强算半条。

2. 结构性的指数需求增长（满足）

最直观的原因，就是Nvidia token factory token throughput的硬件升级需求，导致了HBM带宽的升级换代极快，以及HBM size需求的指数增长

这一条其实就是上一篇AI半导体终局推演2026(I)的结论：
token throughput = HBM size × HBM 带宽，每一代翻倍。

HBM size per GPU大概每年增长40%以上

这条需求曲线的陡峭程度，是DRAM供给端 14% 的 wafer 增长，乘以 9% 的 density 提升，很难追上的

在硬件领域，因为attn阶段KV cahce的极高带宽和极高memory size的要求，也导致了HBM独特的地位。即便是HBM涨价三五倍，把钱花在HBM上带来的边际token throughput提升，仍然比花在其他地方要划算的多。

其他几个Memory路线，SRAM，HBF，CXL，PIM，目前都无法在HBM的主力赛道kv cache/attention上正面竞争，起码未来5年甚至更长时间，不太可能找到替代路线

3. 技术迭代快速升级（满足）

DDR3时代过了15年，仍然只是DDR5时代，而HBM的升级换代的速度基本上是两年一代，比传统DDR要快很多很多，而且近来还有加速的趋势，HBM size x HBM BW每一代翻倍，目前是完全符合这个规律的

每两年一代HBM升级，NV GPU速度基本是指数型上升：2TB/s ->3.5TB/s->4.8TB/s ->8TB/s->22TB/s，而且HBM的速度和推理token throughput是完全线性正比的，上一代HBM的边际使用成本会不划算，大家都有动机去尽量用最新的产品，虽然更贵，但是带来的收益(token throughput)是更多的

Token factory时代的逻辑是，技术升级（HBM带宽）的越多，赚的越多

这个速度差，造成了一个和 CPU 类似的局面：旧产品快速贬值，于是囤货的价值在变低，比如说，HBM3的价值贬值的非常快，今天基本上主流产品不会用了

所以HBM 厂商的理性选择，从拼当前的产能去占市场（quantity competition），变成了在稳定性和HBM速度上拼技术，拼下一代在 NVIDIA 平台上的 qualification 份额（quality competition），从而避免了在传统周期的下行波段，大家都不愿减产掉市场份额的囚徒困境。

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HBM和传统DRAM比较，三个条件里满足了两个半，那么HBM能摆脱传统周期性吗？

内存周期性的来源，主流叙事是，DRAM 有Commodity属性（无差异化 → 价格战 →库存可囤积），所以有周期性。

而Commodity属性本身并不产生周期，它只是一个振幅放大器

特别是DRAM领域里，曾经产生过囚徒困境，在下行周期三星曾经扩产抢市场份额，谁先减产谁吃亏，导致谁也不敢轻易减产，最后大家都亏损惨烈

实际上周期性的主要结构性来源是供给周期太长，很容易和需求周期错位。建一座 fab 要 3 年，投资上百亿美元，一旦决策就不可逆，而需求增长会有不稳定性，每次出现新范式增长，比如云服务，移动互联网手机，疫情线上需求，会有爆发式增长，而过了两年增长会放缓，供给高于需求，降价过猛，就变成了亏钱周期

万物皆周期，HBM这一条同样是无法避免，但只要token需求仍然是指数型增长，结构性的指数增长会减弱周期性，因为需求可预测度更好，而且一旦降价，客户就有增大HBM size的需求（从而增大token throughput），加上HBM有一点定制化要求导致都是长约，从而从周期性转化成成长周期性，而且这一轮周期会特别长

周期性：上行周期赚的多，下行周期亏的多
成长周期性：上行周期赚的多，下行周期赚的少

另外，HBM/DRAM在这三条摆脱传统周期的条件的基础上，还有一条重要优势：

4. 因为DRAM密度增长scaling越来越慢，以及HBM升级换代导致DRAM堆叠倍数的增加，供给端的扩产难度持续增加

2000年附近，DRAM每片wafer上DRAM bit密度每年增长大概45%，也就是说，就算晶圆wafer数量不扩产，每年的供给端DRAM bit仍然可以增长45%

十年前，DRAM bit每年密度增长降到了20%，而现在，DRAM bit每年密度增长降到了9%。以前DRAM扩产甚至不怎么需要新建厂房就能得到每年20~30%的bit volume上升，现在DRAM要扩产，更多的是靠wafer数量的增长，也就是新建厂房和clean room。

另外一个HBM快速扩产难度在于，HBM3e大概需要3倍的DRAM wafer晶圆，而HBM4由于堆叠密度的增加，大概需要4倍的DRAM wafer晶圆数量，相当于HBM bit相对于DRAM bit一直变得更难制造，单位DRAM wafer数量制造的HBM bit越来越少，相当于在通缩

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HBM未来有一天，会不会从成长周期性，变回传统周期性？最重要的因素是结构性指数增长，那么
AI推理时代，这个依赖HBM指数增长的GPU架构路线进化路线，会不会停止？什么时候停止？

token throughput = HBM size × HBM 带宽，这个HBM指数增长的第一性原理里的HBM size的增长原因正是KV cache的增长。KVCache的特性以及Attention的特性,也是非常契合HBM的。甚至让HBM领先于其他的技术路线, 能够最大化地让KVCache和Attention 阶段的利用率。

换言之， 如果KV cache从架构上不存在了，那么HBM size指数增长逻辑也会受到挑战

所以这个问题的本质其实是，这一轮以 Transformer 为代表的 attention 机制、以及由它衍生的 KV cache 机制，会不会消失？退潮之后会不会被取代？

从历史规律来看：每一次AI模型架构革命，真正被保留下来的，是那些在数学上具有某种普适性的 primitive 操作

举个例子：FFN（前馈网络，也就是模型里大量的 MLP 层）是 2012 年深度学习时代的产物，但它一路活到了今天的大语言模型里，并且仍然占据着模型相当大的参数量。它为什么能活下来？因为这也是一种universal approximation theorem（通用逼近定理）：任何足够宽的 MLP 都能逼近任意连续函数

Attention 大概率也是这样一个会被保留的 primitive。因为它解决的是一个同样 基础的问题：序列sequence 中任意两个位置之间的 dynamic routing（动态路由），让一个序列里任意两个位置都能按需建立联系。这个能力一旦被验证有效，就很难被丢弃

所以即便未来架构从纯 Transformer 向混合架构演进，或者向世界模型演进，但attention 层依然会存在，KV cache（或者它经过 latent compression 之后的等价物）依然需要，HBM依然会作为推理核心之一，这个依赖HBM指数增长的GPU KV cache架构路线进化路线，不会停止

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那么DRAM呢？在未来有没有摆脱传统周期性的可能？

HBM摆脱周期性在市场上有一定共识，但DRAM摆脱周期性，市场目前基本没有共识

还是回到刚才的框架，三个摆脱传统周期的条件里，DRAM是没有定制化的，所以就只能看技术迭代速度，最关键的还是要看，有没有结构性的指数增长，答案是有的

在 AI token factory 这个概念里，结构性指数增长的确实主要是 HBM。但事情在 2025 年年底之后起了变化：随着 agentic CPU开始释放潜力，CPU 附带的那部分 DRAM 需求，正在成为 DRAM 新的结构性指数增长来源

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这部分的增长逻辑分两层：第一层是CPU 服务器TAM的快速增长，第二层是每个服务器CPU core配备的DRAM用量的因为agentic flow快速增长

服务器CPU TAM的快速增长的4个逻辑在4月的CPU专篇详细写过，简单的说：

1. AI 加速器集群里CPU和GPU配比从传统的1：4变成1：2，甚至可能往1：1迈进

2. Agentic flow里CPU处理的延迟占比很高，50~90%成为重要瓶颈，需要同步扩容

3. AI coding让SDE的效率大幅提升，代码量数量级增长，软件API调用指数级增长，直接转化为这部分CPU hours指数级上升

4. Sandbox为保障数据安全与隔离，如Analytical Agent 需为每个任务复制大量数据库和用户上下文，导致内存(DRAM)和CPU核心的严重浪费，而且这个浪费问题五年甚至更久无法解决。另外CPU hours 在技术上很难通过优化的方法来通缩

这也就是为什么，上上个季度，AMD的财报说CPU TAM到2030年会到60B，两个月前，AMD/ARM把CPU TAM的2030年预测翻倍到120B，一个月前，Nvidia再次把CPU TAM的2030年预测翻倍到200B

而上个星期，Bernstein再次提升2030 CPU TAM指引到223B。在我看来，2031 CPU TAM未来上修到400B是没有太大悬念的事情，唯一的悬念是几个巨头会什么时候宣布上修这个指引

再说说第二层，为什么每个服务器CPU core配备的DRAM用量在agentic时代快速增长？

1. Agent 是带状态的长驻进程，不是无状态的请求-响应

传统 web/SaaS 是 stateless 的：请求进来，分配内存，处理完内存立刻回收。而一个 Agent 任务可以跑 一分钟到一个小时，这整段时间里，它的 message history、system prompt、工作记忆、长期记忆、工具结果 buffer 全部常驻 DRAM

和 CPU hours 一样，每个任务的内存足迹因为 stateful 和 sandbox 隔离(每个任务复制数据库和上下文)的要求，技术上很难压缩

2. 上下文窗口在指数级变长，每个会话的工作集随之膨胀，并发度 × 单会话memory footprint，乘数放大

context window 从 32K → 256K → 1M，reasoning / test-time compute 的序列长度爆炸，未来还会继续增大。每个活跃会话常驻的 messages 随 context 长度线性增长

现在把两层乘起来。

第一层，CPU server 的 TAM，朝 2030~2031 看大概是 5–7 倍的量级(60B → 120B → 200B → 223B，我认为还会到 400B)

第二层，每颗 CPU 的 DRAM 配比，大概 3–4 倍(4~8GB → 16~32 GB/core)，但这个增长可能大部分是一次性红利

两个独立变量相乘，server 侧的 DRAM 需求是数量级的增长

2030年，即便按保守的300B CPU TAM，一个CPU core按$50来算，agent时代最保守按16GB/core，这算出来新增量最少都是96EB，而今年的DRAM总产量只有47EB，明年勉强60EB，这是非常惊人的增量

虽然这个agentic CPU带来的DRAM指数级增长，在第二层很大程度上是一次性红利，但持续时间会持续很久很久，因为这个短缺的缺口实在是太大了

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回到文章开头那个框架。三个摆脱传统周期的条件里，第一条DRAM 定制化，基本可以忽略

而第二条：一个结构性指数级、而且很难逆转的需求来源是成立的。commodity DRAM 现在也具备了部分摆脱传统周期性的资格。没有 HBM(两条半)那么彻底，但已经是实质性的变化

第三条，技术迭代速度，DRAM的节奏也跟以前不一样了

因为以前的DRAM技术迭代速度是严重依赖消费电子的，DDR的进步对于performance用处并不大，但可预见的未来里，碳基消费的传统DRAM，会远远小于硅基消费（CPU服务器）DRAM的用量

以前DRAM的速度升级带来的边际效用是很低的，但现在因为CPU服务器对memory的需求增大，以及端侧AI对DDR速度的要求也增大，比如苹果为了跑本地大模型，LPDDR速度越来越快

速度升级的边际效用高了不少，所以DDR6和LPDDR6的速度迭代需求比以前提升了太大了，这在图里也可以看到，LPDDR6/DDR6的迭代时间缩短了，而且速度斜率，重新开始抬头

以前新一代DDR/LPDDR技术出来，大家的反应都很冷淡，等降价了才会用

而现在LPDDR6出来，各家恨不得都在抢着能尽量早上就尽量早，因为速度的提升带来的performance提升是触手可及的

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另外，DDR 的供给还要被 HBM 额外抽一道税。HBM 每年的扩产速度太快，导致每年都有一批原本可以做 commodity DDR 的 wafer 被拉去做 HBM，而 HBM 的转换比极低，HBM3E 大约要 3 片 DDR wafer 的产能才能做出等量的 bit，HBM4 是4 片。所以每年大约有 3% 到 5% 的 DDR bit 增长，是被这个 HBM bit tax直接吃掉的

所以DRAM bit volume虽然未来每年能增长24%左右（14%来自wafer增长，9%来自每个wafer的DRAM密度增长），但算上HBM bit tax之后，传统的、非 HBM 的 commodity DDR，每年的 bit growth 大概只有 20%（约 10% 的 wafer 增长 × 约 9% 的 node density 提升）

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中国长鑫扩产的影响有多大？如果不讲武德拼命扩产，会不会把这个市场重新带入周期泥潭？

长鑫这几年的扩产速度还是很快的，2025年还是每个月20万晶圆，2026年北京晶圆厂及新增生产线的贡献就能到32~35万。

正在建设中的上海工厂一期和二期，一期预计到2027年每月新增10万片晶圆产能，二期预计到2028年每月新增10万片晶圆产能，也就是说，2027年每个月42万晶圆，2028年能到每个月50万晶圆。

但需要注意的是，长鑫的dram bit 密度大概只有御三家的一半左右，所以长鑫的每个月50万晶圆wafer能产出的dram bit volume只有其他家的一半，这里计算wafer per month的时候，就按等效一半来算

把这个折扣打上之后，长鑫对整个DRAM行业的冲击还是小了很多，从2025年年底到2028年年底，长鑫对DRAM bit产能CAGR的影响大概只有1.5%，全行业的DRAM产能CAGR大概从12.7%升到14.2%

DRAM月产能(kwspm) 2025E → 2028E CAGR

Samsung 685K → 920K 10.3%
SK Hynix 519K → 725K 11.8%
Micron 340K → 560K 18.1%
非中国其他 150K → 218K 13.3%
中国(密度折半) 117K → 274K 32.8%
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含中国总计 1811K → 2697K 14.2%
无中国总计 1694K → 2423K 12.7%

就算是长鑫未来还能保持增产速度，2030年对全行业等效产能每年DRAM bit volume增产CAGR的影响，大概也不到3%，从20% CAGR变成23% CAGR，仅此而已

另外，长鑫被光刻机所限制，而DDR6 需要更高速率（14400 MT/s 起步）和更高密度,御三家做 DDR6 大概率会用 1c 或更先进节点（~12nm 以下），已经全面用 EUV。长鑫可能会在DDR6上速率受限，密度也只有一半。

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即便是成长性周期，为什么DRAM的这轮超级周期会持续很长时间，起码五年看不到头？

第一个原因是，刚才谈到的CPU服务器需求端的巨量增长带来的结构性DRAM需求指数增长，这里结合DRAM供给端的bit volume CAGR大概稳定20%增长，就可以很清晰的看到，DRAM未来几年的缺口为什么越来越大：

非HBM的传统DRAM供给端大概是每年增长20%，而需求端，按2026年60B CPU TAM，每个CPU消耗DRAM平均8GB/core，每个core $30~35来算，需求是16EB

2030年按400B CPU TAM，每个CPU消耗DRAM平均16GB/core，每个core $80来算(CPU涨价超过一倍)，需求是80EB，这部分DRAM的增长CAGR大概是50%，远远超过目前的估算

不同于HBM是直接和token throughput挂钩，从而和GPU赚钱效率直接挂钩，DRAM不够对于agent flow的影响主要是速度，比如说，8GB/core和16GB/core比起来，部分workload速度可能降低30%，部分低价值task实在要等等也能忍，结构性指数增长的动机很强，但需求不如GPU那么刚性

Semianalysis说今年的DRAM缺口式个位数百分数，明年是超过10%。从agent CPU数量激增导致的DRAM结构性来看，这个缺口每年都会继续加大，在2030年之前看不到降低的可能

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另外一个DRAM能延续强势很久的逻辑是，因为DRAM涨价之后，被涨价消灭的那部分需求，不是真的消失了，只是延迟了，需求蓄水池太多了。

所谓蓄水池，是指那些"内存一旦降价就会立刻被释放出来的潜在需求"。它们的存在，意味着即便供给阶段性跟上了，价格也很难崩，因为总有新的需求从蓄水池里涌出来接盘：

内存换算力/速度是一个蓄水池：

有大量本来需要靠额外内存来优化速度和算力的需求，在内存太贵时被压着，一旦内存降价就会被释放出来。

比如 Nvidia的CPX prefill 加速，本来的设计初衷是用额外的低成本GDDR7，来做一个专门的prefill加速器，结果LPDDR/GDDR都太贵了，比涨价前的HBM还贵，这个方案的ROI就不划算了，但等到普通内存降价，这样类似CPX的优化方案就还会回来

低价值task是一个蓄水池：内存涨价导致token价格居高不下时，高价值的 task 被优先保留，低价值的 task 被延后；内存一降价，这些被延迟的需求就回来了。

端侧 AI 是一个蓄水池：AI PC 的内存配置可能从 24GB 一路涨到 128GB。苹果已经明确要求最新的端侧AI满血版需要从8GB升级到12GB内存

常规消费电子、Agent PC、低端手机，因为内存涨价而减少的需求，全都是蓄水池。

这么多蓄水池叠在一起，构成了一个极厚的需求缓冲垫。这就是为什么 DDR 这轮的结构性增长，后劲会比市场想象的要强。

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还有一个DRAM价格很难大幅下降的原因在于，HBM和DRAM产能可以互相转换，所以整个DRAM complex是一起re-rate的

在上行期DRAM的利润率远超HBM，HBM的涨价幅度甚至变成了由DRAM去推动。今年新签约的HBM4的价格，就是当期DRAM的价格 x 4，也就是正常堆叠倍数对应HBM4的价格

一旦DRAM降价毛利下滑，因为HBM的长约透明性，利润率都是有保障的，HBM就会间接抽走更多的DRAM产能，HBM的降价也会让GPU厂商更有动力尽可能的升级HBM size，这样也间接保障了DRAM的价格地板

DRAM的结构性指数增长的需求有了，density scaling放缓扩产难度在增加，厂商扩产计划都很谨慎，长鑫这几年带来的影响也是有限的，再加上需求的蓄水池非常庞大，这四个原因导致了，在可预见的至少五年甚至更长时间内，DRAM是很难进入周期低谷的。

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NAND SSD有希望摆脱传统周期性吗？

NAND 的结构性增长动力没有 DDR 那么强，今年的缺货主要原因是几个主要玩家的生产纪律保持的很好，并没有大规模扩产，每年的产能增加主要来源于技术改进：NAND堆叠层数的增加

第一个结构性增长来自AI，主要来自 KV cache 的 offloading，把HBM溢出的warm/cold KV cache 卸载到 NAND SSD上。

但神奇的事情是，这个kv cache offloading的增长甚至还没有大规模发生，SSD就已经缺的比DRAM还严重了，涨价也比DRAM要更多。等到明年Rubin CMX放量，加上KV cache offloading大规模应用，SSD的缺货也会因为这个结构性增长而增长

第二个，另一个去年年度总结里说到的未来可期的AI视频带来的结构性增量，今年已经有出圈的态势了

Seedance体量在以一年十倍到四十倍的速度增长。目前它还卡在缺卡算力不足的阶段，需求被算力压着没完全释放。但等到缺卡阶段过去，AI 视频对NAND存储的结构性需求增长，会持续相当长的一段时间。

第三个结构性增长也同样来自于agent flow带来的Sandbox使用量的指数级增长，Sandbox为保障数据安全与隔离，如Analytical Agent 需为每个任务复制大量数据库和用户上下文，导致内存(DRAM)和CPU核心的严重浪费，同样会带来大量的SSD的浪费（需求）

第四个也许在2030年之后发挥作用的结构性增长，来自于HBF路线需要用到SSD，在不少投行分析中被寄予厚望，但这个技术路线还有些遥远，主要角色定位只能作为存放大模型的weights，写一次权重然后做只读，而且必须要和GPU/HBM封装在一起（48TBps/96TBps），否则靠PCIE7/8速度太慢完全无法用，只能说未来可期，下一篇AI半导体终局推演2026(III)会有更详细的分析

总之，NAND SSD的结构性增长没有HBM那么强，但是胜在便宜，价格到2027年也只有$0.8/GB，是同期DRAM的四十分之一，所以也算是多级缓存里的万金油属性，结构性增长来源太广泛了

也就是说，不存在DRAM/HBM单独涨价繁荣，而SSD不涨价的情况，因为如果这样的情况发生，那么大家就会想办法用SSD去承载DRAM/HBM的部分功能，用更低的成本实现类似的效果。HBM、DRAM、NAND 不是三个独立故事，而是同一 AI memory hierarchy 在不同温度层的结构性增长

结构性指数增长的需求有了，NAND SSD摆脱周期了吗？ 那么就要看NAND SSD厂家的生产纪律了，唯一可能不遵守生产纪律的，只有长存。毕竟这是一个囚徒困境，一旦有一家不讲武德拼命扩产，整个NAND产业要扩产的难度比DRAM简单的多。

但最起码的，这一轮NAND同样是超级周期，几个结构性指数增长带来的需求，下行期推迟到2030年问题不大

[小李飞刀 @0xVeil]

晚上出的B20，以下只针对链上解读：

简单解释，就是相比较常规的eth类手搓合约，走b20协议的币不用自己写合约，有一套固定的模版，功能都是定死的（也就意味着你不能按照自己理想设计，比如税收、烧币等机制，都没有）。

到这里，听着有点像pump，可以更快发币

但其实不是，B20协议默认所有权限都是打开的对dev，也就是冻结、黑名单、烧币等权限，dev只要想，就可以随时rug

这么看，是不是有点像eth原生合约？dev随便作恶

其实也不对，因为b20这套协议不是给meme准备的，而是给合规项目准备的，为了预防突发情况，能够随时按停整个项目、冻结某些人的资产等，所以才必须给出dev这些权限。

重点是，B20不像eth手搓合约，一堆藏在合约里面的后门，这个没合约，dev权限都是公开的，问题都摆在明面上，当然dev是否作恶是另一回事。

这个东西纯粹是为了一些合规项目准备的，让他们不用写合约，有足够权力控制项目

那炒meme行不行──快是挺快（比pump还快，因为原生发币），不过危险一点不少。

但是，没有人在意，只要他是第一个，就能拿来当噱头炒作。

最理想情况是，第一个b20 meme直接放弃全部权限，那就有话题也有安全感；

最差情况是，开出来一堆，结果所有人都冲进去，结果全部rug了....

祝好运~

[R @Crypto_Roger1]

@YYzzy_diamond @Shawn_A9 https://t.co/EW24ZL4LKe 好像看懂了，之前内盘都是k=xy曲线，这次在内盘固定涨幅是1.5x，到了外盘再回到k=xy？

[Cedric 🦋 @eth_cedric]

1.5x 内盘涨幅，32 BNB LP 毕业。
我们尝试了一种更平缓、让更多人公平参与的 0 税发射方式。共同富裕，也许可以从 少一点互割开始 😂

[R @Crypto_Roger1]

@YYzzy_diamond 这和最早X MODE 初始市值20k的那版有啥区别

[R @Crypto_Roger1]

@nakmf61899276 @liusangeng99 哈哈哈哈哈哈

[R @Crypto_Roger1]

@zhuifei008 @cz_binance @heyibinance @BNBCHAIN @binance 真的吗，现在还能在小红书推广，有没有危险

[R @Crypto_Roger1]

@webhogwatrs 那区别就是，这个lp收益，是给创建者，还是持有人，对吗？

[R @Crypto_Roger1]

@eth_cedric 没看懂，税是在内盘还是外盘有

[qinbafrank @qinbafrank]

一次满分100市场预期能120实际考了150分的真正炸裂财报，按照前瞻的框架拆解下美光的财报：1、本季营收415亿美金，远超市场预期的380亿美金的上限，毛利率84.9。数据中心、云存储、移动客户端、汽车嵌入式四大业务板块都是全面超预期，意味着
1）当前存储周期的主线当然是AI，但如果只有AI业务强、传统终端疲弱，市场仍会担心增长过于集中、价格上涨难以扩散。而移动与客户业务超预期，说明存储供需紧张正在向更多下游领域传导。
2）同时产品组合正在继续向高价值方向倾斜。AI基础设施需要更高容量、更高带宽、更低功耗的存储解决方案，这类产品通常具备更高ASP和更强议价能力。

简单说美光这份财报传递出的并不是“只有AI强”，而是“AI带动存储全行业供需结构改善”。

2、美光预计下一季调整后营收为490亿至510亿美元，中值约500亿美元，明显高于分析师预期的432.4亿美元。按中值计算，指引较市场预期高出约15.6%。之前财报前瞻里聊到对下一季最激进的预测是高盛的488亿。相当于美光自己给出的指引下限都要比最乐观的预期还要高。

公司预计第四财季调整后EPS为30至32美元，中值31美元，高于市场预期25.31美元，超预期约22.5%。

这组指引的重要性在于，它打破了市场对“当前盈利可能已接近峰值”的担忧。

在美光股价年内已大幅上涨、市场门槛极高的背景下，仅仅“符合预期”并不足以推动股价继续上行。真正推动盘后股价涨超10%的，是公司给出了足够强的下一季度盈利再加速信号

3、SCA/LTA长协机制”
美光已经与数据中心、消费端和汽车市场的客户签订了16份战略客户协议（SCA），其中包含4个超大型客户和3个中型客户，关键是SCA的条款。

这些长单绝非简单的意向协议，而是具备强约束力的“包销（Take-or-pay）”合同。协议通常为期五年（2026年至2030年底），约定了具体采购量并设定了价格底线和上限。

这16份长单为市场带来了极具冲击力的财务护城河数据：
1）千亿保底收入： 按照合同中约定的最低价格和最低出货量计算，未来履约义务（RPO）对应的保底收入已达1000亿美元。

2）巨额现金流前置： 客户为获得稳定的产能供应，拿出了真金白银。CFO Mark Murphy透露：“在迄今签署的SCA下，我们预计将收到220亿美元的现金存款和相关财务承诺。其中绝大多数（约180亿美元）将以现金押金的形式出现。”

3）彻底熨平周期波动： 目前这些长单锁定了美光这期间约20%的DRAM产能和33%的NAND产能。美光董事长Mehrotra强调：“对于包含价格区间的SCA，即使在底价水平上，美光的毛利率也将非常丰厚，远超以往任何周期的峰值季度利润率。”

4、“HBM4/HBM4E路线图”和NAND/eSSD数据中心业务”
1）HBM4 12hi的高强度量产速度是HBM3E 12hi的两倍，美光已经实现了超过10亿美元的HBM4收入。美光管理层预计HBM4 12层达到成熟良率的速度将显著快于HBM3E 12层。

2）预计未来的内存需求将继续向更高性能、更高价值的产品倾斜，这些产品的复杂性带来了更高的每颗晶粒成本。从LP5到LP6、DDR5到DDR6以及更新一代HBM的过渡，都伴随着晶粒成本的上升。这一趋势，加上未来几年大规模新建产能的投产，预计将导致DRAM混合晶粒成本从当前水平上升

预计2026日历年行业数据中心DRAM和NAND位元出货量将比两年前增长超过一倍。

出货量增长预期的提升是由服务器平均DRAM内容增长的适度降低所促成的，因为客户在内存分配极其紧张的情况下，专注于最大化单位出货量。在NAND领域，AI上下文内存存储和HDD（机械硬盘）替代机会正在扩大SSD（固态硬盘）的可寻址市场。

5、未来的机会点和需求空间
1）市场高度关注这轮存储爆发的持续性。美光给了明确的判断：紧缺不仅是当下的状态，更是未来两三年的常态。

董事长Mehrotra表示，这种依赖性使得内存角色发生了质变：
“AI系统的性能在架构上依赖于内存子系统的性能和容量。它提升了内存在AI世界中的地位，使其成为一项战略资产。”

2）供应为何难以跟上？美光指出了四大结构性痛点：
一是新建晶圆厂项目庞大、耗时且受制于劳动力和能源基础设施短缺；
二是随着节点升级（如One Gamma和G9节点），工艺复杂性加剧导致位元增长放缓；
三是HBM极度消耗晶圆产能，严重挤压了非HBM产品的供应；
四是有限的无尘室空间限制了产能扩张

3）除了数据中心，边缘AI和终端设备的想象空间正在被打开。
在汽车领域，L2+及以上级别自动驾驶车辆的内存和存储容量是普通汽车的5倍以上，而这类汽车的渗透率正急速飙升。

更具长远冲击力的是机器人赛道。
董事长Mehrotra为市场描绘了一个巨大的增量蓝图：
“人形机器人所携带的内存是普通L2+级汽车的10倍。在这个十年的后半期，将开启一个持续的、实质性的、长达数十年的内存需求周期。”

即使在2028年，当供应开始逐步改善时，预计需求也将继续保持强劲轨迹，整个token经济学（指AI模型处理成本）需要更多的内存。AI系统性能实际上受到内存容量、内存性能和内存带宽的限制

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[memeqi @memeqinb]

基于美光26Q2财报电话会给过官方营收区间，按他们提出的327.5-342.5亿美元来算，按中值当作门槛是335亿（毕竟企业如果连自己说的范围的中间值都达不到的话，包空），指引上限就是342亿（同时也是华尔街预期，也是来源于BLOOMBERG/FACTSET，我看了全投行分析师的汇总预期），再往上360就是分界线了（这块是我自己定的区间，高盛参考预期是376亿，其他买方的乐观均值是350-365）