JunfengHe

[Wifi Money Plant @WifiMoneyPlant]

There’s a scene in Breaking Bad where Walter White’s wife realizes he’s made $7.5 million and says:

“There’s no way we can wash this money through a car wash. No car wash in the world makes that kind of money in a year.”

That line hit me. Because it exposes a truth most people ignore: How much you earn is capped by the kind of business you run.

You can work harder, stay longer, even get smarter - but you’ll never make more than what your business model is designed to carry.

[猴哥🐒 @monkeyjiang]

Quantinuum号称量子计算界的英伟达

昨天在纳斯达克上市了

目前是60美金一股，市值156亿美金

我看了麦肯锡最新的量子技术监测报告

里面提到，AI会加速量子技术的发展

2035年量子赛道会出线万亿市值的公司

量子计算会产生数万亿美金的社会价值

量子计算会接力AI，成为下一波周期增长

大概就是这几点结论

不过短期看还是没啥戏

现在仍处于画大饼和烧钱堆技术的阶段

Quantinuum去年的营收

不算未兑现的订单才3090万美元

而且不盈利，去年亏了1个多亿美金

但现在的市销率已经干到了900多倍

我觉得目前市场过于夸大其潜力了

先观察吧，等性价比高的时候在押注

也就是40亿美金左右，希望有机会接到

[套利豪仔🗽 @pritipatelfgoo]

普通人玩美股不知道要买什么？

其实思路很简单：
第一选择：直接定投标普500、纳指100，长期基本都赚钱
第二选择：跟着川普买（附追踪网站）
$INTC $DELL $MU 等暴涨个股，他都提前买了
1. Open Cabinet：https://t.co/LHVhqbG8j4
追踪特川普官员OGE交易记录，数据接近官方
2. TrumpTrades：https://t.co/aJrXnoilg7
川普Q1交易可视化数据库（3642+笔），能排序看行业和Top标的，很清楚
3. Trump Tracker：https://t.co/79lZLeRWX3
覆盖政府人物的交易和资产，浏览方便
4. OGE官网：https://t.co/a3x3je7qYv……
最权��的原始披露，但查起来麻烦、PDF多、有滞后
5. ProPublica： https://t.co/ZTbjGLpUWV……
聚合了很多官员披露，辅助搜索好用
以上都是事后数据，有延迟，适合长期参考…

[郭宇 guoyu.eth @turingou]

在现在的时间点，我认为把 AI 叫做工业革命还为时已早，目前更适合称之为「工作革命」低级模型的智能和 SOTA 模型的智能同样有意义，就像世界上大部分人并没有受过最高等教育，在不发达的地区，低级模型的智能意义甚至更大，说到这个，我很期待人工智能模型领域出现的第一款 PDD 产品（智能下乡）

[Serenity @aleabitoreddit]

$RDDT was driving me insane.

> massive earnings beat
> just printing FCF since they’re too profitable
> 69% Y/Y revenue growth.
> biggest moat against AI vibe coding from network effect
> 91.5% gross margin.

Was just flat for months. Glad to see it getting more attention.

[femiiiiii. @femiiiszn]

adulting really humbles you. i finally understand why some people go quiet, stop posting, or just disappear from social media.

[���时 @silverfang88]

我发现中国的人们可以为了2万月薪
把自己的青春90%的时间都交给老板

但是对于人生更重要的婚姻和买房
却付出了非常低的努力

尤其是做金融投资的几个学弟学妹
可以每天约10个小时的各种会议
地毯式扫描各种项目和股票代码

他们却连聊几个人
是不是适合结婚都不做
买房子连租住和尽职调查都不搞
看了看差不多的自己喜欢的就得了

其实帮公司老板投资那些项目
根本不可能改变你的人生
但是好的婚姻肯定可以彻底改变这一切

[风无向🦅 @Web3Feng]

炒股看市盈率的都是亏比🤡尽快改掉这个坏习惯。PE 是买一只股票应该在第三四位才要考虑的因素。

[SlavicWarrior®️ @q_slavic]

"Just a reminder that 90% of history is unknown due to the burning of Alexandria's library
Guess who burnt it.."

[Lipa 🍡（专注投研过冬版 @softlipa1018]

欧盟也要掀桌子了？， $MRVL 、 $NVDA 狂欢还没停 ，今天川普就要来个深水炸弹了。

刚刚彭博社发的中欧贸易消息，欧盟委员会上周五开了个全员闭门会：准备跟中国打贸易战。哎一古。。。难评😥

看完直接确诊为创伤后应激，这年头场外老钱筑墙的动作是一个比一个狠 😮‍💨。意思：以��那种经贸模式玩不下去了，必须重塑平衡。所以他们计划提前向欧洲的民众和企业打预防针，警告大家贸易战要来了，提防风险。

手段也很硬，以“产能过剩和产业补贴”为由，动用进口配额、反胁迫机制等一系列大棒，精准刺客国内最硬核的优势出海产业：光伏、风电、造船、半导体和汽车。

其实也是因为美国那边正提议对包括中国内地及香港在内的60个经济体狂加额外税；
欧盟这边一看，为了防止中国强力产能转道倾销到欧洲，也必须跟着筑起高墙。

今天刚读完黄瓜猫 @0xpicklecati 老师的推文，又看到这些新闻，还是稍稍有点无力感，想想了又做不了些什么，快乐一分是一分🏝

[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���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���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���：

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。

[娜美知识库 @fhwofjow51260]

《复利人生》这本书，把投资讲得特别简单。

金融行业越把概念讲复杂，越容易显得自己专业。但对普通人来说，真正有效的财富增长，往往就几个字：

长期、简单、持续。

每年花很少时间，做好资产配置，然后把复利坚持下去，就已经能超过很多频繁操作的人。

阅读：https://t.co/oSZXtm435T

[wu fan @wufantouzi]

总结下来
其实大国之间的对抗
自始至终都是算力的对抗

以前是
一个国家最聪明的人
组成政府内阁
通过谋略协调经济和战争
攻伐其他国家
那个时候提供算力的
是科举筛选出来的人脑算力模型

现在是
一个国家最“聪明”的芯片
组成各种武器
民生的或者军用的
通过经济或者战争
攻伐其他国家
现在提供算力的
是最先进的芯片叠加出来的芯片算力模型

中美竞争
中国压力很大
因为美国极其盟友
在芯片工艺和算法模型上占据了优势
美国目前的算力水平领先中国

[John Arnold @johnarnold]

America's cultural ideal has been the self-made entrepreneur while Europe's was rooted in aristocracy, with status inherited rather than earned. Europe's inheritance laws show this divide.

Many European countries have "forced heirship" laws that require people to leave 50-75% of their estates to their children. Want to leave the majority of your wealth to charity? not allowed. Your kids are estranged from you, struggling with addiction, or irresponsible? still required to give them the money. Want your kids to avoid a life of entitlement? tough.

Incredibly, these laws look back at transfers made during your lifetime. If you have 3 children in France, you're required to bequeath them a minimum of 75% of your estate. Because French law calculates this based on your assets at death plus all lifetime gifts, giving away more than 25% of your wealth while alive means your heirs can legally sue to force charities or foundations to return the funds. This has limited the development of the nonprofit sector on the continent.

The cultural gap between an entrepreneurial society and one shaped by dynastic wealth is enormous. If you make it yourself, you tend to want your kids to do the same. If you inherit it, the primary goal is protecting the estate for the next gen.

Countries like Spain, France, and Italy legally entrench family dynasties, while America has historically sought to limit them through estate taxes. The result is not only a weaker culture of philanthropy and civil society in Europe, but also less economic dynamism.

[Box (mainnet arc) @BoxMrChen]

我去 这个灵动岛效果是AI一辈子想不到的

[37度 @hibtc37]

在飞机上思考写的，后续建仓方向

宏观恶化，但战争已在身后，油价在眼前，中期选举是答案，所以油价也快在身后了

1、核心底仓大科技 $MSFT $META不动，逢低加仓， $TSLA 浮筹多，等抖抖再进， $GOOG 要看看给不给机会

2、AI芯片、存储，透支未来过多，短期拥挤，长期看好，短期情绪面过高，需抖浮筹，像我这种600多才追 $MU 如果不止盈，肯定要被洗，浮筹跑完，又是建仓机会，AI革命波澜壮阔 $SNDK $DRAM

3、航天板块，6月前，越跌越加，希望 $RKLB 这次回调能多跌点，��仓位还不够，太空基础设施赛道，真是浩瀚星辰

4、软件板块，有错杀的，也有正杀，有数据是王道，应该是最不拥挤赛道之一，计划先买第一批无人问津处，可能AI落地最快速的选择

5、NEOCLOUD板块，看到AI投资传奇Leopold Aschenbrenner的持仓，39%仓位押注矿企转AI股票，这些矿企共同点是有现成电，币价下跌导致股价下估，可能这是他投资的理由，之前我聊过对矿企观感不好，但AI可能会重塑他们成为Token工厂，持续更高现金流。一个现实问题，短期矿企他们融资是为了烧钱建厂房，这些订单和融资这不是收入，因为他们真没钱自己建设机房，T3机房巨烧钱，目前他们还是房地产开发商角色，还没到AI，我没想通，还需要再琢���下 $IREN $CORZ $APLD $RIOT $CLSK $BITF $BTDR

[比特币橙子Trader @oragnes]

先收藏，赚钱的秘密都在这里！😱🔥

一个 18 岁的美国小哥，在 Google 地图上随便找了一家 4.9 星但没有官网的屋顶维修公司，把他们的好评直接复制丢进 ChatGPT 5.5。

两分钟出方案，丢进 AI 网页生成器，一个带预约按钮的高端官网就成了。

打个电话给老板看预览，老板当场付了 1000 美金，因为他早就想弄网页但根本没时间。

全程只花 47 分钟！这波零成本套利，直接拉开了普通人和认知高手的差距。

[omega.欧米茄.AI @PierceZhang34]

https://t.co/VjxvM6ypdQ

[Koda @wadezone]

https://t.co/uWb8tvLBPE

[川沐｜Trumoo🐮 @xiaomustock]

诺基亚 $NOK 这个公司热度很低，但在未来光互连终极技术路线，就是上条视频里提到的硅光子技术上 $NOK 会吞掉所有竞争对手。目前AI服务器间的光通信领域已经成诺基亚垄断的生意。

诺基亚 $NOK 最大的转折点源于对 #Infinera 收购（2025年2月完成��割）是近年来光通信领域最关键的战略布局之一。这也是英伟达投资诺基亚的主要原因。

一、 Infinera 的核心竞争力与市场地位
Infinera 并非一家普通的设备供应商，其本质是一家垂直整合的硅光子（Silicon Photonics）与磷化铟（InP）巨头。
• 核心护城河：单片光子集成电路 (PICs)
Infinera 拥有的“WDM-on-a-chip”技术，可以将数百个光学功能（激光器、调制器、探测器）集成在单一芯片上。这种高度集成带来的直接优势是：极低的功耗、极高的密度和更优的信号完整性。在当前 AI 数据中心面临电力瓶颈的背景下，这种能效比成为了关键筹码。

二、 诺基亚与 Infinera 的战略协同
诺基亚收购 Infinera 后，完成了从“光通信组装商”到“全栈垂直整合者”的转型：

1. 产��组合补全： 诺基亚原有的网络基础设施业务缺乏高端的、自研的芯片级光学引擎能力，长期依赖第三方组件。收购后，诺基亚直接掌握了从路由器 ASIC（FP6/FP7 芯片）到 InP 光学引擎的全产业链设计能力。

2. AI 时代的“能效”逻辑： AI 集群（GPU 之间）的通信是整个算力网络的瓶颈。诺基亚通过将自研路由芯片与 Infinera 的光技术深度耦合，可以在物理层面上降低数据传输的“每比特功耗”。在 1.6T 甚至更高规格的连接需求下，这是竞品无法通过简单组装第三方方案所能实现的优势。

3. 制造协同： Infinera 在美国硅谷拥有先进的 InP 晶圆厂。诺基亚在 2026 年推动其向 6 英寸晶圆产线升级，大幅降低了单位生产成本，使这块业务从“研发吞金兽”转变为“高利润现金流”。

Infinera 的加入使诺基亚直接对标光通信市场的顶尖对手：
•直接竞争对手：
$CIEN 市值790亿美金（目前的行业领军者，垂直整合能力极强）、
华为（拥有极强的自研芯片和纵深产业链优势）、
思科 $CSCO 市值4500亿美金（通过收购 Acacia 实现集成）。

$CHOR / $LITE ： 在光模块组件领域占据很大市场份额，但它们多为“模块化/外包”思路，在未来技术路线与 ASIC 深度定制的抗风险/抗功耗能力上，远逊于诺基亚 $NOK +Infinera 的集成方案。

这是诺基亚未来发展的最大机遇点。诺基亚与英伟达的合作并非简单的买卖，而是底层架构的共生：
1. 双方在 AI-RAN（AI 原生无线接入网）上的合作本质上是将基站变身为边缘 AI 计算节点。英伟达提供 Grace Hopper 等计算平台，诺基亚则通过其光网络将这些分布式的计算节点高效互联，形成“物理世界的分布式 AI 云”。
2. 数据中心后端的“高速公路”： 英伟达的 GPU 集群在运行大规模训练任务时，对交换机和光模块的延迟极其敏感。诺基亚（搭载 Infinera 技术）的方案正在成为英伟达 AI 数据中心首选的连接层方案之一，用于处理数据中心内部以及机柜间高达 1.6T/3.2T 的流量调度。
3. 未来 6G 标准的定义权： 通过绑定英伟达，诺基亚在未来 6G 标准的制定中拥有了话语权，即：网络不仅是“传输工具”，更是“AI 计算的延伸”。
Infinera 的价值不是作为一家被吞掉的公司，而是为诺基亚注入了“硅光子心脏”。
诺基亚将成为 AI 基础设施的“全能承包商”，即在 AI 数据中心内部（Intra-DC）和互联（DCI）领域，用物理层的极致效率换取性能优势。

他的竞争对手市值全部都远大于 $NOK 但这仅仅是诺基亚收购的子公司。诺基亚 $NOK 会像英特尔 $INTC 一样重新崛起站到这轮AI革命浪潮里。至少5倍以上的机会。