kawingtom.eth (📜,🤝)

#mayc1059
VotingDAO blockchain developer and #NFT addict

[比特币橙子Trader @oragnes]

不错，看后发现蒸馏的很彻底

这个skill收藏了

[Colin Wu @colinwu]

荣格：

人生中最重要的问题，在某种意义上都是无法解决的，只能被超越。

所谓超越，是指人的意识层次提高了。随着视野变宽，原来那个无法解决的问题失去了紧迫性。

不要把全部精力用来消灭痛苦，而要把更多精力用来扩展自己。

比如：人终究会死；亲人终究会离开；自由与安全如何平衡；爱一个人又想保持独立；追求财富和忙碌焦虑，等等

怎么办？

比如：停止执着于唯一正确答案，接受任何选择都有代价；认识自己的阴影，承认自己的不愿面对的东西；不要只活在单一的身份里；成熟的人能够接受矛盾的存在。

[老王霸 AI Lab @laowangbabababa]

这个荷兰人,你肯定听过，没员工,没融资,1人公司年入 300 万美金,折合人民币两千一百万。

他做的 PhotoAI 一个产品,一个月赚 14 万美金。InteriorAI 一个月 3 万 5。RemoteOK 一个月 4 万 4。加起来 8 个项目,全都他一个人在跑。

更狠的是,他一共做了 70 个项目,失败了 66 个,只有4 个赚到大钱。

但这不是重点。我刚把他那场快 4 小时的长访谈完整看完,心情非常震动。他在访谈里讲的这套 AI 赚钱方法论,我给你拆出几个观点

第一条公式叫两周验证法。

有想法,两周内必须上线,而且必须挂付款按钮。有人付钱,这个想法就是真需求,继续做。没人付钱,立刻放弃,换下一个。

他做 PhotoAI 的时候土到什么程度。第一版就一个网页,写清楚产品干嘛,放一个付款按钮。用户付完钱,他这边收到通知,自己手动下载照片,自己用 AI 改图,改完用邮件一张张发回去。

就这么土的做法,前 10 天赚了 10 万美金。他后面才慢慢把这些手动操作写成代码。

为什么必须是付款按钮,不是问卷?因为问卷里说想买的人,90% 不会真买。能真金白银付钱的人,才是真用户。

第二条公式叫极致自动化。他有句原话:我没员工,我有脚本。

任何事做了两遍,第三遍必须写代码自动跑。他的服务器上现在跑着 180 多个自动脚本。数据更新、内容审核、客服回复、监控告警,全是脚本干的。他睡觉的时候脚本在跑,他健身的时候脚本还在跑。

他整个商业体系一个月运营成本不到 200 美金。

为什么不招人?招一个人意味着管理、工资、文化。写一个脚本只用一次,跑一万次不要钱。所以他能一个人,顶一支军队。

所以如果你现在也有一个想法一直没动手,先做最丑的那一版,挂个付款按钮,看有没有人为它付钱。不会做的部分用 AI 问,问着问着就会了。

做培训课不是先去录三个小时的内容,是先做一张课表,挂个付款链接发朋友圈。有老板私信咨询,有定金进来,这门课才正式录。

做 AI 落地咨询也一样,不先做完整方案,先做一张产品宣传图,看有没有企业老板来问。

如果第一步都没人付钱,后面的事根本不值得做。

这事不是 Pieter 一个人的运气。5 年前一个人想干年入 300 万美金是天方夜谭,3 年前还得拼运气,2026 年 AI 一人干这条路，从野路子变成了主流。

PS：这兄弟在这，Twitter @levelsio

[郭宇 guoyu.eth @turingou]

codex 已经实现了部署网站，相信以后肯定会以授权方式接入更多 provider，不知道 Stripe project 目前是一个什么心情…

[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

[0xzhaozhao @0xzhaozhao]

当前在美股部分已建仓的标的：
1.黑莓 $BB 物理Ai的基础设施 。
2. 诺基亚 $Nok Ai时代光通信基础设施 。
3.存储ETF $Dram 看着个股有点恐高，就买了ETF 。
4.光主题ETF $FOTO 全球首只纯光子学主题主动管理 ETF，Tuttle Capital Pure Play Photonics ETF。
5. IBM $IBM ，Ai量子赛道的华府严选！

[Roland.W @rwayne]

怎么看一个人小时候过的好不好

[Vincent Logic | 信号＞噪音 @VincentLogic]

刚看完一个22岁小哥的AI搞钱实录，有点东西。👀

这哥们儿之前也是各种折腾：Dropshipping、炒币、大学搞实体，基本都亏完了。 最后发现还是 AI无脸号 + 亚马逊联盟 最稳。

不用露脸，不用囤货，人甚至可以在国外（不用在美国）。

他的核心打法其实特简单粗暴：
1. 找爆款： 用VidIQ找最近病毒式传播的视频（Outliers）。
2. AI重制： 用HeyGen/11Labs把视频换个皮，换个AI角色讲出来。
3. 挂链接： 导流到亚马逊赚佣金。
4. 疯狂堆量： 每天3-5条，Instagram/FB/YT全发。

最关键的点：别追求完美，追求数量。
他说很多人失败是因为太早放弃。只要坚持每天发，堆够量，算法早晚会奖励你。建议至少坚持90天。

对于想做AI副业但不想露脸的朋友，这个思路挺值得参考的。视频挺长但全是干货👇

[Roland.W @rwayne]

纳瓦尔：不必焦虑，世界充满无限机会

[江卓尔_莱比特矿池 @Jiangzhuoer2]

空单仓位还在，没说就是没操作，等破位 ： ）

[sunlc.ai @sunlc_crypto]

我的AI选股模型已经调教到逆天的水平。5/17日抓到的MRVL和NOW短短半个月都涨了50%，终于弥补了AMD被洗下车的遗憾。另外一个DELL其实也抓到了，可惜那天晚上被朋友叫出去回家后忘记买入，当晚直接涨了25%现在不能追了。

这两天模型预警了SMCI、EME、CRM这几个，再研究下。非投资建议。

[RamenPanda @IamRamenPanda]

黄仁勋的开卷考，写在黑板上的标准答案。

英伟达 DSX AI工厂生态系统主要上市公司列表

1.戴尔科技（美国，DELL）
2.慧与科技（美国，HPE）
3.思科系统（美国，CSCO）
4.Cadence设计系统（美国，CDNS）
5.PTC（美国，PTC）
6.Ansys（美国，ANSS）
7.卡特彼勒（美国，CAT）
8.雅各布斯解决方案（美国，J）
9.富士康（台湾，2317）
10.技嘉（台湾，2376）
11.华硕（台湾，2357）
12.纬创资通（台湾，3231）
13.英业达（台湾，2356）
14.联想集团（香港，0992）
15.NAVER（韩国，035420）
16.西门子（德国，SIE）
17.施耐德电气（法国，SU）
https://t.co/LPUHNVOz86（瑞士，ABBN）
19.日立（日本，6501）
20.三菱电机（日本，6503）
21.丰田汽车（日本，7203）

[Z大诗 @Zh_Crypto517]

我整理了几个更适合中国宝宝体质，投资美股必看的博主

1. @aleabitoreddit 白毛女神 AI供应链分析师
- 一年战绩 4500% ，前RISC-V基金会AI研究科学家，现在专注AI/半导体供应链“未知瓶颈”交易。最近经常分享 $MRVL 仓位和行业新闻，AI科技股深度+实战预警拉满，信息差巨大，适合想挖供应链“暗池”机会的科技股玩家

2. @qinbafrank 前沿科技周期预言家
- 跟踪最前沿科技趋势+野生宏观政经+全球资本流动性+周期趋势。经常长线程拆投行/公司报告。最近对 $BB 困境反转到价值重估的复盘非常透彻，长线理性+前沿视角，深度线程超强，适合喜欢宏观+报告交叉验证的投资者

3. @xiaomustock AI期权实盘笔记王
- 自由AI股票+大宗期权纯二级交易员，只发个人投资笔记。实时分享半导体/存储/量子/光通信仓位调整+交易体感。推特纯作自身笔记，科技周期主题拆解透彻，适合想看真实操盘日记和风险控制的玩家

4. @maojietrading 纽交所老兵复盘师
- XTrader数据科技创始人，16年美股老交易员，曾驻纽交所交易大厅。五年收益率910%真实记录，逻辑清晰、风险控制强，还有Club频道教禅动指标/量化机器人，适合想学实盘执行和数据监控的同学

5. @morganhousel 金钱心理学导师
- 《金钱心理学》作者，Collab Fund合伙人+Markel Group董事。长线投资者必刷，读完直接升维思考框架，风格简洁有力、零情绪，适合想建立正确投资心态、避免人性陷阱的人

6. @charliebilello 市场数据图表帝
- Creative Planning首席市场策略师，数据+图表分析天花板。每天用历史数据、长周期对比和精美图表拆解市场趋势。理性客观、零情绪，理性派和数据爱好者最爱，适合想用硬数据验证趋势、避免情绪化决策的投资者

[XinGPT🐶 @xingpt]

黄仁勋的站台Marvell盘前涨了 20% +，所以Marvell今天ComputeX上究竟做了什么让老黄如此激动：

Marvell 在本次大会上亮出了专为 AI 云数据中心彻头彻尾重新设计的 Teralynx T100 交换芯片。
在高端数据中心单机架功耗逼近 120kW 的今天，网络和交换组件的能耗占比高达 15% 到 25%，其功耗被控制在 1000W 以内，比竞争对手低了整整 25%。
这意味着云服务商可以在不突破极度紧张的电力上限的前提下，塞入更多的 GPU。

这就是 Teralynx T100 的战略意义。

如果网络交换芯片功耗下降，云厂商就可以在同样的电力上限下部署更多 GPU 或 XPU，减少网络层级，降低延迟和光连接数量，提高整体集群利用率。对 AI 训练和推理来说，这不是边缘优化，而是直接影响 capex 效率、GPU 利用率和每 token 成本的底层变量。

更重要的是，Marvell 这次的价值重估并不只来自 T100 本身，还来自它和 NVIDIA 的战略绑定。

2026 年 3 月，NVIDIA 宣布向 Marvell 投资 20 亿美元，并把 Marvell 接入 NVLink Fusion 生态。NVLink Fusion 的核心含义是：NVIDIA 开始允许第三方 XPU、定制 ASIC 和半定制 AI 芯片接入 NVIDIA 的机架级系统架构。Marvell 在其中扮演的角色，是提供 custom XPU 以及兼容 NVLink Fusion 的 scale-up networking。

这件事的意义不容小觑。

云巨头过去几年一直在自研 AI 加速器，比如 AWS Trainium、Google TPU、微软 Maia 等，目的就是降低对 NVIDIA GPU 的单点依赖。而 Marvell 本身又是定制芯片和高速互连领域的重要供应商，长期服务 hyperscaler 的半定制 AI 芯片需求。

所以 NVIDIA 投资 Marvell，本质上是在给自研 ASIC 这条路线设置一个新的接口逻辑：客户可以做自己的 XPU，也可以用 Marvell 参与定制芯片，但如果这些芯片接入 NVLink Fusion，它们仍然会进入 NVIDIA 的 AI factory 架构体系。

这对 NVIDIA 来说非常关键。

即使未来一部分算力从通用 GPU 转向自研 ASIC，NVIDIA 依然可以通过 NVLink、Spectrum-X、ConnectX、BlueField、Vera CPU 和整套机架级系统方案，继续控制 AI 基础设施的核心连接层。换句话说，NVIDIA 不只是在卖 GPU，也在把自己从GPU供应商升级成AI 系统架构供应商。

Marvell 则是这套体系里非常重要的连接层伙伴。

一方面，它有 Teralynx 交换芯片，可以参与 AI 集群的 scale-out 网络。另一方面，它有定制化能力，可以帮 hyperscaler 做定制 XPU。再往后看，Marvell 在 光模块DSP、硅光和高速互连上的积累，也正好对应未来超大规模 AI 集群从铜互连走向更多光互连的长期趋势。

这也是为什么 Marvell 得到黄仁勋站台的原因。

估值来说，盘前 270的价格 已经相当乐观了。
如果净利率做到 30%，净利润约 50 亿美元。
2410 亿美元市值 / 50 亿美元净利润 ≈ 48x FY2028E PE。
实在不算低。追还是不追？
你看呢

[0x鸣人 @LuBtc888]

翻遍上千份财报，未来十年能让你阶层跨越的，其实就看这33只美股了。

英伟达 $NVDA
AI时代最大的卖铲人，几乎所有大模型训练都离不开它的GPU，是AI世界的发动机。

超威半导体 $AMD
英伟达最有力的挑战者之一，AI芯片市场的第二增长极，性价比路线正在获得越来越多客户认可。

博通 $AVGO
AI网络和定制芯片的双重受益者，大型科技公司疯狂扩建算力时的核心供应商。

迈威尔科技 $MRVL
高速互联芯片龙头，AI服务器之间的数据传输离不开它，相当于数据中心里的高速公路。

英特尔 $INTC
虽然掉队多年，但正在全力押注AI与晶圆代工，一旦翻身，弹性巨大。

美光科技 $MU
HBM高带宽内存的核心玩家，AI服务器越多，对内存的需求就越夸张。

闪迪 $SNDK
存储需求爆发的直接受益者，大模型训练和推理都需要海量数据存储。

西部数据 $WDC
全球硬盘与数据存储巨头，AI时代的数据仓库管理员。

康宁 $GLW
光通信与特种玻璃龙头，AI数据中心高速连接的重要受益者。

Applied Optoelectronics $AAOI
光模块黑马，AI算力扩张推动高速光通信需求暴增。

Navitas Semiconductor $NVTS
第三代半导体代表企业，高效电源解决方案有望成为AI数据中心的标配。

Vertiv $VRT
AI数据中心散热龙头，卖水人中的卖水人，没有散热，再强的AI也得宕机。

超微电脑 $SMCI
AI服务器爆发的最大受益者之一，被称为AI时代的军火商。

戴尔 $DELL
企业级AI服务器和数据中心解决方案持续增长，正在重新获得市场关注。

Nebius Group $NBIS
欧洲AI云计算新势力，直接受益于全球算力需求扩张。

IREN $IREN
从比特币矿企转型AI算力运营商，拥有大量电力和数据中心资源。

伊顿 $ETN
电网升级的核心受益者，AI最终拼的不是算力，而是电力。

Quanta Services $PWR
美国电力基础设施建设的龙头，未来十年电网投资的重要受益者。

哈伯 $HUBB
输配电设备龙头，电网现代化绕不开的企业。

GE Vernova $GEV
能源与电气化超级平台公司，AI耗电时代的重要赢家。

自由港麦克莫兰 $FCX
全球铜矿巨头，新能源、电网和AI都离不开铜。

泰克资源 $TECK
铜资源储量丰富，受益于全球资源品长期需求增长。

南方铜业 $SCCO
全球成本最低的铜矿企业之一，现金流能力极强。

MP Materials $MP
美国稀土龙头，稀土自主供应链战略的核心标的。

Energy Fuels $UUUU
美国铀矿龙头之一，核能复兴的重要受益者。

NuScale Power $SMR
小型模块化核反应堆概念龙头，被视为未来AI供电方案之一。

Oklo $OKLO
由OpenAI创始人奥特曼、英伟达黄仁勋支持的新型核能公司，市场关注度极高。

特斯拉 $TSLA
机器人、自动驾驶、AI大模型三张牌同时打，想象空间极大。

Palantir $PLTR
AI软件平台龙头，正在帮助政府和企业真正把AI落地赚钱。

Rocket Lab $RKLB
SpaceX之外最受关注的商业航天公司，未来太空经济的重要参与者。

AST SpaceMobile $ASTS
卫星直连手机赛道的明星企业，有机会改变全球通信格局。

Intuitive Machines $LUNR
月球经济概念的核心标的，率先参与NASA月球商业化计划。

BlackSky $BKSY
实时卫星数据服务商，AI+航天数据结合的重要受益者。

你最看好哪一只？

[川沐｜Trumoo🐮 @xiaomustock]

$MRVL 有多独特，昨天公司CEO称Marvell是全球唯一一家能够解决AI数据中心完整连接堆栈的公司，从芯片封装内部的毫米级到数据中心之间的公里级。
Marvell过去几年累计投资360亿美元收购Inphi, Cavium和Celestial Al等光通信有关的公司，市值暴涨前，这资金占它市值的1/4，公司在拿命梭哈光通信。

[川沐｜Trumoo🐮 @xiaomustock]

我不玩小股票，追求大道至简，
为什么大票安全，这些大市值的公司前五大股东基本上是贝莱德，道富，先锋领航，富达，这些资管巨头作为大股东，他们会严控公司的增发，分红，财务审计等等，他们合起来相当于实际控制着整个公司，对公司管理人员相当于一个局外强有力的监督者，不可能瞎搞增发啥的，资管公司的钱都是发的一些基金来的，影响他们未来募资和股价下跌的事情他们不可能任由公司管理层干。

而小公司则不是，股权层面的控制人还是管理人员，增发对他们极其有利，直接收割散户，他们的市值之所以小就是过往极其恶劣的增发收割的流氓行为导致的，没有资管公司敢进入，也就没人能对管理层进行局外强监管。股价的风险会很大。

虽然小股会带来可观的倍数收益，但是长期玩早晚都会被这些小公司的低劣增发手段坑进去。

这也是美股大公司能稳定运营持续几十年增长的根本原因，很多人只觉得美股牛是科技牛，其实也是这种资本层面的牛，他们控制的公司股权，对公司的运营进行着法律层面的二次监管，保证了公司能持续对股东负责，只追求公司更进一步的发展。

[逍遥XTony（恩师张雪峰） @xtony1314]

这不是一个周期的轮回，而是一个行业的死亡，
这次下跌结束，币圈 会再次失去更多流动性，到死亡的地步。

[VoxCat @VoxcatAI]

不是完全复刻，
而是提取第一眼的角色记忆点。

颜色、剪影、气质，
再做成真人时装海报。