Tff

The future is here

[Tff @Tff_99999]

@BiconomyCom Users from restricted regions are unable to deposit their BSC Chain BIT tokens into the Biconomy exchange due to regional restrictions. How can they complete the migration of their BIT tokens to the Solana chain?@BiconomyCom

[铁柱 @TiezhuCrypto]

https://t.co/MJDjGiMGYH

[Tff @Tff_99999]

@BitInsighter 成年后独处时感觉无聊、空虚寂寞，与他人建立关系呈现索取的状态，通过索取他人能量来填充自己匮乏的内心。

一部分觉醒的人会反复敲碎这样的自己，重朔认知与三观，逐渐变的温柔有力量，独处惬意，与他人相处也舒适。人与人的关系，最终是与自己内心相处的关系~

[Tff @Tff_99999]

@BitInsighter 是的，婴儿逐渐长大是被动接受原生家庭认知及三观塑造的过程。

在混乱环境长大的孩子只有感受到情绪波动才能感受到“爱和链接”。他们享受的不是痛苦，而是痛苦-平静-痛苦-平静以此反复带来的情绪波动~这种感受让他们感觉熟悉和确定。

[Tff @Tff_99999]

@BitInsighter @HTW_ddnl 中国在算力基础设施更有优势，对未来充满期待~😊

[Tff @Tff_99999]

@VEN_A9 回~~~
回来还爱你😆

[BITWU.ETH 🔆 @Bitwux]

一个残酷的事实：

牛市结束时大部分人终将一无所有，因为大部分人管不住自己的手——

1️⃣牛市的三轮消耗：从认知到信仰再到毁灭

每个牛市都有三轮消耗：
第一轮消耗“认知”——让你意识到市场的存在；
第二轮消耗“信念”——让你相信自己可以；
第三轮消耗“财富”——让你归零，明白一切不过是幻象。

人们往往在牛市里赚到第一个100%甚至更多，却自以为这就是家常便饭，在下一轮加杠杆、追高、盲目自信中，把本金连同信心一并输光。

2️⃣沉溺于幻觉的财富：认清周期需要六年，认清自己需要一辈子！

很多人并不是在牛市中赚不到钱，而是不愿离开舞台。

当价格暴涨，心态被裹挟——
舍不得卖、害怕踏空、沉迷于“再涨一点点”的幻觉。
结果行情一转，账户归零。
而那些能真正保住收益的人，往往是提前认清周期、主动离场的少数人。
我认为能认清周期，需要至少三年，但是认清自己，需要很久，这个很久可能是一生。

3️⃣归零的必然性：认知与执行的断层

市场周期反复，但人性几乎不变。

无论2017、2019、2021、还是今年每一轮牛市的故事都在重演——
只不过主角不同。

绝大多数人之所以在牛市尽头“一无所有”，并非缺乏运气，而是：

没有真正理解自己的能力边界；
没有建立独立的认知系统；
在赚钱后失去了执行纪律。

所谓“归零”，其实是市场帮你清理虚妄、逼你面对真实的自己。

4️⃣真正的修行：认清自己，而非预测市场

牛市的尽头，不是恐慌的终点，而是认知的起点。

经历过完整周期的人，最终明白：
财富只是过客，认知才是底层资产。

在牛市结束时能守住成果的人，不是最聪明的，而是最有自知之明的。

5️⃣总结：

牛市不是造富的机器，而是照妖镜。
它让人看清的，不是行情，而是自己。

真正的赢家，不是赚最多的人，而是能全身而退的人。

[比特洞见 @BitInsighter]

浅谈未来10年投资方向：

《以数据、能源、算力为核心，布局人工智能时代的交叉红利》（上）

引言：人工智能——破解债务困局的生产力钥匙

历史经验表明，每一次重大债务周期的破解，最终依赖于生产力革命的突破。从工业革命的蒸汽机，到信息革命的互联网，生产力的跃升不仅创造新的经济增长极，更通过效率提升和价值重构消化存量债务。当下，全球经济面临债务高企与增长乏力的双重挑战，而人工智能（AI）正以“新质生产力”的核心角色，成为驱动下一轮增长的引擎。AI的落地与规模化，本质上是数据、能源、算力三大核心要素的协同共振：数据是AI的“燃料”，能源是AI的“动力”，算力是AI的“引擎”。三者如同三角形的三个顶点，共同支撑起人工智能时代的产业生态。未来的投资机会，将围绕这三大要素展开——无论是单一要素的深度突破，还是多要素的交叉融合，都将孕育出穿越周期的优质标的。本文将从数据、能源、算力三大维度，剖析未来5-10年的核心投资方向。未来5-10年，真正穿越周期的投资标的，将是那些能占据“多节点优势”的企业——它们可能是数据+算力的“AI基础设施运营商”，也可能是能源+算力的“绿色算力解决方案商”，或是数据+能源的“智能能源互联网平台”。本文在三大要素框架下，深化细分赛道分析，并重点剖析“交叉概念”标的的核心逻辑，为您提供更具体的布局思路。

一、数据：从“要素确权”到“场景落地”，挖掘高壁垒细分赛道

1.数据作为AI的“燃料”，其价值链条涵盖数据采集→存储→处理→应用四个环节。
其中，“数据确权”和“垂直场景应用”是当前最具爆发力的细分领域——前者解决“数据归谁所有、如何交易”的制度性问题，后者实现“数据价值变现”的商业化闭环。2025年数据要素行动计划的落地，标志着数据从“资源”向“资产”的转化进入实操阶段。这一过程中，数据确权技术和数据交易基础设施将率先受益：数据确权技术：通过区块链、隐私计算（如联邦学习、多方安全计算）实现“数据可用不可见”，解决数据流通中的合规痛点。例如，医疗数据可在不泄露患者隐私的前提下，为AI制药公司提供训练素材，这类技术服务商将成为数据要素市场的“卖铲人”。数据交易平台：各地数据交易所（如上海数据交易所、北京国际大数据交易所）的交易额2025年已突破千亿元，未来5年有望达万亿级。持有高价值场景数据（如政务数据、工业数据、医疗数据）的企业，可通过数据交易实现“二次变现”——例如，政务数据服务商通过脱敏处理后，将企业信用数据出售给金融机构，用于AI风控模型训练，这类数据的稀缺性将推升企业估值。

2. 垂直场景应用：数据×AI，从“通用大模型”到“行业小模型”
通用大模型（如GPT-5、文心一言）的竞争已进入“算力军备竞赛”，而行业垂直小模型正凭借“数据壁垒”形成差异化优势。这些场景的核心逻辑是“数据闭环+场景刚需”：智能驾驶：数据是自动驾驶迭代的核心壁垒——每辆测试车每年产生1000TB路况数据，需经过标注、清洗后用于模型训练。具备“车路协同数据采集能力+高精准地图”的企业，将形成“数据越多→模型越优→用户越多→数据更多”的正向循环，例如华为通过数十万级用户的真实路况数据，其自动驾驶系统事故率较行业平均低40%。AI制药：传统新药研发需筛选数百万化合物，而AI通过生物医学数据（基因数据、蛋白质结构数据）可将候选化合物数量缩减至数千种。拥有千万级化合物数据库+AI靶点预测平台的企业，研发周期可缩短30%-50%

3. 数据赛道的“交叉属性”：数据×算力，构建“AI基础设施”
数据的存储、处理和传输，本质依赖算力支撑；而算力的价值，需通过数据处理来实现。数据中心运营商和AI芯片设计商是典型的“数据+算力”交叉标的：数据中心运营商：不仅提供服务器托管（算力载体），还通过积累用户数据（如互联网企业的行为数据、金融机构的交易数据）形成“算力+数据”闭环。头部数据中心企业通过为AI公司提供定制化算力服务，同步获取脱敏后的训练数据，反哺自身AI算法优化，形成“算力即服务（CaaS）+数据即服务（DaaS）”的双轮驱动。AI芯片设计商：芯片架构需深度适配数据类型——处理图像数据的GPU、处理文本数据的TPU、处理传感器数据的FPGA，本质是“算力硬件+数据算法”的融合。例如，某AI芯片公司针对自动驾驶的视觉数据（高并发、低延迟需求），设计专用异构计算架构，算力效率较通用GPU提升2倍，同时降低能耗30%。
4.数据传输：光模块与CPO技术，AI算力的“高速公路”
AI算力的远程调度与数据中心互联，依赖高速光通信网络——光模块速率从当前400G向800G/1.6T升级，每一次速率提升都带来价值量翻倍。800G/1.6T光模块：AI数据中心的“刚需配置”2025年全球800G光模块需求将超1000万只，2027年1.6T光模块进入放量期，国内企业凭借成本与产能优势，全球市占率超60%[]。核心标的包括中际旭创（800G光模块出货量全球第一）与新易盛（1.6T相干光模块通过客户验证）。
CPO技术：降本增效的“关键突破”
传统光模块与交换机分离导致能耗高，而CPO（共封装光学）将光引擎与交换机芯片共封装，能耗降低30%、成本下降20%.

[比特洞见 @BitInsighter]

浅谈未来10年投资方向：
《以数据、能源、算力为核心，布局人工智能时代的交叉红利》（中）

二、能源：AI时代的“动力心脏”，从“传统能源”到“绿色新基建”
AI的“算力狂欢”背后是能源的巨量消耗：训练一个千亿参数大模型的耗电量相当于3000户家庭年用电量，2030年全球数据中心能耗占比将突破5%。能源不仅是AI的“动力源”，更是“绿色转型”与“自主安全”的战略抓手——未来10年，能源领域的投资机会将围绕再生能源规模化与储能技术迭代展开。
1. 再生能源：从“补充能源”到“主力电源”
技术突破降本增效
再生能源（光伏、风电、水电）是AI时代的“绿色基底”，其核心逻辑是技术迭代驱动成本下降，最终实现对传统火电的替代。
光伏：钙钛矿技术开启“效率革命”
当前晶硅电池转换效率已逼近理论极限（26%），而钙钛矿/晶硅叠层电池通过“光吸收互补”，转换效率可突破33%，度电成本有望从0.3元/度降至0.2元/度以下。重点关注的标的在过往已经反复提及，自己回看。

风电：大型化与深远海化打开成长空间
风机单机容量从当前主流6MW向16MW+升级，叶片长度突破120米，单台风机年发电量可达8000万度（满足4万户家庭用电）。深远海风电（离岸50公里以上）凭借“风速稳定、不受土地限制”优势，2030年装机占比将超50%。核心标的包括大型风机制造商与海缆企业
水电：“压舱石”角色不可替代
水电虽受地理限制，但具备“出力稳定、调峰能力强”的独特优势，可与风光互补形成“稳定电源”。重点关注流域水电运营商，其现金流稳定性将在能源转型中凸显价值。

2. 储能：AI与能源的“缓冲器”，从“备用电源”到“能源大脑”（建议多读几遍）
风光的“间歇性”与AI算力的“连续性”需求存在天然矛盾，储能正是解决这一矛盾的“核心枢纽”——未来10年，储能将从“配角”变为“主角”，技术路线呈现“多元并行”特征。
固态电池：锂电的“终极形态”，驱动能源与交通革命，固态电池通过“固态电解质”替代液态电解质，能量密度提升至400Wh/kg（当前最好的锂电约250Wh/kg），充电时间缩短至10分钟，循环寿命超1万次。其上游锂矿资源与设备商将率先受益。
液流电池：长时储能的“最佳解”
全钒液流电池凭借“循环寿命超1万次、安全性高、成本可控”优势，成为电网级长时储能的首选技术，2030年全球装机量将达100GWh。

三、算力：AI的“引擎”，从“芯片自主”到“算力网络”

算力是AI的“物理基础”——没有足够的算力，再先进的算法也无法落地。当前AI算力需求每3-6个月翻一番（“算力摩尔定律”），2030年全球AI算力需求将达当前的1000倍。未来10年，算力领域的投资机会将围绕芯片自主可控与算力网络协同展开。

1. 高端芯片：从“卡脖子”到“自主替代”，通用与专用并行AI芯片是算力的“核心引擎”，分为通用算力芯片（GPU）与专用算力芯片（TPU、FPGA），国内企业正通过架构创新缩小差距。
通用GPU：大模型训练的“刚需”，英伟达H100 GPU垄断全球AI训练市场，但国内企业通过“智能计算集群”方案实现替代——寒武纪思元400芯片算力达2PFlops（比肩H100），已适配百度文心一言大模型；海光信息DCU凭借x86生态优势，在政务、金融领域市占率突破15%。
专用芯片：边缘计算的“效率之王”，边缘场景（智能驾驶、工业互联网）对低功耗、低延迟要求高，专用芯片成为首选。例如地平线征程6芯片针对自动驾驶视觉数据优化，算力达200TOPS（万亿次/秒），功耗仅15W，已搭载理想L9车型。

2.算力租赁：“共享算力”破解“供需错配”AI算力需求爆发与芯片供应短缺（英伟达H100交货周期超6个月）催生算力租赁市场，2030年全球算力租赁规模将达5000亿元。
数据中心运营商：“算力地产”的价值重估
头部数据中心通过自建GPU集群提供算力服务，例如万国数据在上海、北京布局超10万个GPU算力节点，为字节跳动、商汤科技提供训练算力，毛利率达45%。“东数西算”政策红利：算力跨地域调度
国家“东数西算”工程引导东部算力需求向西部转移（西部绿电占比高、电价低），西部数据中心运营商，将受益于算力调度红利。

[比特洞见 @BitInsighter]

浅谈未来10年投资方向：
《以数据、能源、算力为核心，布局人工智能时代的交叉红利》（下）

四、交叉赛道：能源×数据×算力，1+1+1>3的协同机遇
优质标的往往具备多要素交叉属性——同时覆盖能源、数据、算力中的两个或三个领域，形成“协同效应”。这类标的抗风险能力更强，更能在AI生态中占据“生态位优势”。

1. 大饼比特币：数据+能源+算力的“原生交叉标的”
比特币挖矿本质是“算力竞争+能源消耗+数据存储”的三重协同：矿机提供算力，电力驱动矿机运行，区块链存储交易数据。其独特价值在于去中心化的全球共识，比特币未来高点不可想象。投资逻辑包括主流币配置（比特币、以太坊，机构资金持续流入）
2. 液冷数据中心：算力+能源的“绿色协同”
AI数据中心PUE（能源使用效率）要求从1.3降至1.1以下，液冷技术（冷板式、浸没式）成为标配。液冷数据中心运营商（如润泽科技，浸没式液冷PUE=1.08）通过“光伏屋顶+液冷储能”实现“绿电自给+高效用能”，算力成本较传统数据中心低25%。
3. 智能电网：能源+数据的“效率革命”
智能电网通过采集发电侧（风光出力）、输电侧（电网负荷）、用电侧（工业能耗）数据，用AI算法优化能源分配，风光消纳率提升15%。国电南瑞的“源网荷储一体化平台”已覆盖全国30%的省级电网，年节省电费超200亿元。

五、AI应用：从“技术概念”到“生产力工具”
场景落地创造增量AI的终极价值是赋能千行百业，未来10年，智能驾驶、人形机器人、AI创新药、无人机等场景将率先实现规模化落地，创造万亿级增量市场。

1. 智能驾驶：L4级技术落地，重构汽车产业价值链
2025年L4级自动驾驶将在特定场景（高速、城市快速路）商业化，2030年渗透率超30%。
核心逻辑是“数据闭环+算法迭代”：车企：小鹏、理想，华为的“全栈自研”路线
小鹏XNGP通过“城市NGP+记忆泊车”功能，2024年用户渗透率达60%，订单转化率提升25%；理想L系列凭借“家庭场景定义”+NOA导航辅助驾驶，2025年销量突破50万辆，，华为 Ads 4.0鸿蒙生态系统，威力正在逐渐释放。
激光雷达与域控制器：硬件先行的“卖铲人”，激光雷达是L4级自动驾驶的“眼睛”，禾赛科技AT128激光雷达（128线，探测距离200米）已搭载蔚来ET7、小鹏G9，出货量全球第一；域控制器集成多芯片算力，德赛西威IPU04域控制器适配英伟达Orin芯片，市占率超40%。

2. 人形机器人：AI与机械工程的“融合革命”
人形机器人将替代人类完成高危、重复劳动，2030年全球市场规模将达1.2万亿美元。核心突破方向是成本下降与运动能力提升：优必选Walker X：从“实验室”到“工厂”，优必选Walker X实现L4级行走能力（上下楼梯、避障），2026年量产成本将从当前80万元降至20万元，已在比亚迪工厂承担零部件搬运任务。核心部件：减速器与伺服电机的“国产替代”
谐波减速器是机器人关节的“核心部件”，绿的谐波通过自主研发打破哈默纳科垄断，国产替代率从5%提升至30%；伺服电机方面，汇川技术机器人伺服电机功率密度达1.5kW/kg，比肩安川电机。

3. AI创新药：数据与算力驱动的“研发革命”，AI通过数据挖掘与算力加速，将新药研发周期从10年缩短至5年、成本从10亿美元降至3亿美元。
AI制药平台：晶泰控股与英矽智能的“范式创新”，晶泰控股AI平台整合2000万+化合物数据，成功将一款阿尔茨海默病新药的临床前研发周期从3年压缩至1年；英矽智能通过AI设计的特发性肺纤维化新药INS018_055，Ⅱ期临床ORR达40%，传统药物ORR仅15%。
ADC药物：AI赋能的“精准导弹”
ADC药物（抗体偶联药物）通过AI优化抗体-毒素偶联比例，靶向性提升50%，荣昌生物HER2 ADC药物维迪西妥单抗海外权益授权给Seagen，交易金额达26亿美元。

4. 无人机：低空经济与AI的“双向奔赴”
无人机在物流、测绘、农业等领域应用加速，2030年全球无人机市场规模将达2000亿美元。
消费级无人机：影石创新的“AI相机革命”
影石创新AI相机通过“手势控制+自动跟随”功能，适配无人机、机器人场景。亿航智能的“自动驾驶空中出租车”
亿航智能EH216-S自动驾驶无人机获中国民航局适航认证，可搭载2人短途出行，2026年将在广州、深圳开启商业化运营，吉利旗下的沃飞长空，也即将分拆上市，小鹏旗下的汇天2026年开启交付。

[比特洞见 @BitInsighter]

浅谈未来10年投资方向：
《以数据、能源、算力为核心，布局人工智能时代的交叉红利》（结尾）

投资策略：逆向布局高成长赛道，长期持有穿越周期
未来10年的AI浪潮中，投资需坚守“三大原则”：
1.聚焦核心要素，忽略短期波动：能源、数据、算力是AI时代的“基础设施”，技术迭代与需求爆发是长周期趋势，短期价格波动不改变长期价值。
2.优先交叉标的，享受协同红利：具备能源×数据、数据×算力、能源×算力交叉属性的标的（如智能驾驶、比特币、人形机器人），抗风险能力更强，成长天花板更高。
3.逆向布局，在分歧中建仓：当板块情绪悲观（如2024年AI芯片板块PE跌至20倍以下）、机构持仓创历史新低时，正是布局优质标的的窗口期（参考2019年新能源板块的逆向机会）。

结语：拥抱AI生产力革命，与时代趋势共舞，未来10年，是AI从“技术概念”到“生产力工具”的规模化落地期，也是康波周期回升期的“黄金投资窗口”。能源的绿色转型、数据的要素化、算力的自主化，将共同支撑AI驱动的生产力革命；而智能驾驶、人形机器人、AI创新药等应用场景，则是这场革命的“价值变现载体”。投资者无需追逐所有热点，只需锚定“能源、数据、算力”三大主线，聚焦具备技术壁垒与交叉属性的核心标的，以逆向布局的耐心与长期持有的定力，终将在AI浪潮中捕捉属于自己的时代红利。

（全文完，比特洞见写于2025年9.16日，作为送给大家的十年礼物🎁）

[Tff @Tff_99999]

@BitInsighter 谢谢比特老师的礼物，感恩~❤

[BITWU.ETH 🔆 @Bitwux]

⚡️看下这张图，AI和 Crypto正在扎堆IPO，密集攻占美股市场。

这让我突然想起自己十几年前刚入市时的一个疑问——资本到底喜欢什么？

那个时候我觉得答案很简单：资本肯定只喜欢“确定性”，现金流稳定，护城河深，分红高——好公司不就是应该这样的吗？

直到自己慢慢经历了几轮牛熊，才发现资本真正贪恋的，并不是确定性，是能讲出新故事、能扩展边界的增长幻觉。

尤其是今天这个经济背景，这个逻辑更明显——

美国财政赤字像个黑洞，美债收益率再高，也掩盖不住信用的长期透支。资本迟早要转移，去寻找更高弹性的标的，去寻找能承载未来预期的幻觉。

AI 和 Crypto，本质上就是当下最大的幻觉供应商。一个在改造生产力，一个在挑战货币体系。

对资本来说，这些故事绝对比利润表更重要。利润能解释过去，但幻觉才能定价未来。

靠确定性的利润报表能挣几个钱？哪有想象力挣得多啊？

而且，政策层面也在松动。美国已经开始允许合规交易所上市，默许稳定币扩张。说白了，就是承认这股潮水拦不住，与其阻挡，不如纳入体系。

所以，这不只是几家公司的 IPO，而是一个更大的信号：

新的科技和新的金融，这就是未来十年的主旋律，在大叙事切换的时候，一定要敢于站到正确的位置上。

就像2003年淘宝出现，你觉得怎么会有人愿意在线上瞎买东西，结果淘宝和支付宝改变了中国未来二十年的商业格局。

2011年微信刚出来的时候，你也可能不会想到，你以后再也不需要移动通话了。

新的叙事，往往在刚出现时都显得“不合理”。但一旦被市场认同，就会成为新的常识。

这就是资本最可怕的力量：一旦认同，就能把幻觉变成现实！

[Tff @Tff_99999]

@FLS_OTC @VEN666666

[Tff @Tff_99999]

@bithappy @binancezh @sisibinance @yayabinance @pearbinance @VEN666666

[BITWU.ETH 🔆 @Bitwux]

⚡️一个简易指标：如何判断山寨季来了没？——

看不懂线的就看这个，一个简易版山寨季指标——BTC.D，指 #Bitcoin 在整个加密货币市场中所占的市值比例。

公式：BTC.D = (Bitcoin Market Cap / Total Crypto Market Cap) x 100

可以做一个【简易版解读参考】——

还在上升> 山寨季not yet
超过50% > 山寨季stand by
从高点反转下降> 山寨季ing
往下逐渐靠近40% > 山寨季maybe ending soon

最好是和 $BTC 价格结合起来看——

BTC 上涨 + BTC.D 上涨 = 山寨币疲软。
BTC 上涨 + BTC.D 下跌 = 山寨币走强。
BTC 下跌 + BTC.D 上涨 = 人们恐慌性抛售山寨币，转而购买 BTC。
BTC 下跌 + BTC.D 下跌 = 恐慌性抛售加剧 → 转为稳定币。

不过这个只能反应一定的市场情绪和资金流向，并不能完全作为投资结论，对特定的币种可以结合辅助指标验证一下！

[Tff @Tff_99999]

@leviyuen @VEN666666

[BITWU.ETH 🔆 @Bitwux]

王川老师这句话受用终生：理解海啸的关键，在于关注和观测深海的地震，而不是岸边无关紧要的波浪。

正好反馈了下面这段推文的核心：大部分投资者盯着浪花去看市场的好消息，只有少数人在监听地壳在浪花来之前就已经埋伏进去了，

显然，关于投资我们必须认识到：地壳深海地震的观测，是第一线原理，其他都是其他！

这段话其实阐述了海啸哲学的三层境界：

第一层：看浪花：追新闻、听KOL、跟风买涨；情绪驱动，波动即信号；

第二层：看潮汐：研究数据、趋势、流动性变化；宏观驱动，周期理解；

第三层：看地震：洞察制度变革、技术范式、价值逻辑重构；结构驱动，下注未发生的确定性；

但是真正的“涨潮”，其实是一种系统再配置的机会窗口，你在第几层，就能拿到第几层的收益。

任何大周期回报的投资，都是结构裂变+预判下注+持仓穿越的结果，这就是海啸：海啸不是常态，但海啸是唯一的杠杆，真正能实现“命运阶跃”的投资，一定是在海啸之中完成的。

也就是说：

海啸时刻，就是财富的重新洗牌；站对潮水方向，比任何努力都重要。

[Tff @Tff_99999]

@BitInsighter 静待花开~🌸