LarryChain

@larry_unchained

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LarryChain

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知行合一，翻倍了纪念一下 2月看准了海力士之后80%仓位重注梭了进去，说实话伊朗战争那会儿差点被洗出去了，因为担心韩股多杀多的问题，想暂避风头再杀回去但是好在及时醒悟：中长线具有100%确定性的标的，赚那个波段钱干什么？？ ps：感谢@xiaomustock 总困难时期的的心理按摩

larry_unchained's tweet photo. 知行合一，翻倍了纪念一下

2月看准了海力士之后80%仓位重注梭了进去，说实话伊朗战争那会儿差点被洗出去了，因为担心韩股多杀多的问题，想暂避风头再杀回去

但是好在及时醒悟：中长线具有100%确定性的标的，赚那个波段钱干什么？？
ps：感谢@xiaomustock 总困难时期的
的心理按摩 https://t.co/WKOyBbTKGt

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@larry_unchained

5 months ago

国内的大模型现在是真有竞争力，智谱刚发布的GLM5，下周肯定也会冲到前10 GLM coding plan宣布整体提价30%，今天智谱港股股价也跳涨25% 这也印证市场对于应用端的需求是认可的。市场需求旺盛，供给价格具备弹性。释放的利润也会逐步再传导到最上游也就是硬件端。存储的天花板又被打开了，海力士！

larry_unchained's tweet photo. 国内的大模型现在是真有竞争力，智谱刚发布的GLM5，下周肯定也会冲到前10

GLM coding plan宣布整体提价30%，今天智谱港股股价也跳涨25%

这也印证市场对于应用端的需求是认可的。市场需求旺盛，供给价格具备弹性。释放的利润也会逐步再传导到最上游也就是硬件端。存储的天花板又被打开了，海力士！ https://t.co/v9cUz1SjBv

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2 days ago

@grok @hzqsns @LinQingV 这些公司是否被包含进了soxx

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@fi56622380

3 days ago

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 —---------—--------- 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。 —--------------—-------------- 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 ---------------------------------- 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 —---------------—--------------- 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 —------ 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 —-------- 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 ------ 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） —--------------------- 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% ————————————————— 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。 —---------------- 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 —---- 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。 —----- 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。 —-------------- 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

fi56622380's tweet photo. 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

—---------—---------
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。

—--------------—--------------

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

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LarryChain

@larry_unchained

4 days ago

@TheMarketMemo still early

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LarryChain

@larry_unchained

4 days ago

@jukan05 这被称为【小作文】

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LarryChain

@larry_unchained

6 days ago

所以中国和朝鲜其实就是朝贡，无意干涉你们自己的治理只要你们忠诚老实，平衡北亚局势就行了也不在乎什么国际名声毕竟家门口的雪自己扫，无需在意地球另一端的价值批判美国也是发现在地球上已经无法扩张了，在中东搅屎棍消耗了那么多无意义的财力人力还不如去探索宇宙，那里一切都是新的 #SPCX

LarryChain

@larry_unchained

6 days ago

《朝贡体系：新世界秩序》摘录了一些精华美国处理伊朗控制霍尔木兹海峡的方式，已使全球领导人（尤其是亚洲领导人）得出结论：美国民众不愿承受战争带来的痛苦，而美国也没有资源在多条战线上作战，因此它缺乏维护其帝国所需的实力。这一情况与当年英国处理埃及控制苏伊士运河的问题极为相似，那次事件标志着大英帝国的终结。更具体地说，如今已难以想象美国民众会支持美军对中国施压作出军事回应——无论是针对台湾问题的压力，还是针对那些试图遏制中国的国家。这已改变了美国盟友及那些以美国为制衡中国力量、并假设美国会保护自己的国家领导人的思维与行动。显然，这对世界地缘政治秩序具有重大影响，尤其对台湾、日本、菲律宾，以及程度稍轻的其他亚洲国家而言。这一变化体现在多位国家元首及其代表团纷纷访问北京，试图与中国建立朝贡式关系。中国的治理方式主要遵循儒家思想，这是一种基于等级秩序、类似家庭关系的模式，通过让每个人明确自身角色及职责来实现社会和谐。这种儒家理念超越了家庭范畴，被中国人应用于处理与所有他人的关系，包括国内民众和外国友人。这一点在中文词汇中尤为凸显——“国家”一词由“国”与“家”二字构成，因此在中国，“国家”意味着“国就是家”。其根基在于孝道：处于等级顶端者（家庭中的父母、国家中的领袖）需以无限奉献之心，为所负责的对象（家庭中的子女、国家中的公民）提供指引、庇护、训诫和道德教化；同样，处于等级低处者（子女与公民）也应以无限忠诚回报上级（父母与领袖），展现服从、关怀与敬意。换言之，这是一种以等级、互惠、道德和权力为基础的体系。与大多数西方国家领导人（尤其是美国领导人）不同，中国领导人深知这些大周期及其历史教训。当一个王朝走向衰落、秩序崩溃时——这在历史上被称为失去天命——动荡自然会引发权力争夺。有时王朝能经受住挑战，有时则被推翻，从而产生新的领导者和新的王朝。与大多数其他国家一样，中国的动荡时期也发生在领导不力与巨大挑战并存的时刻，这通常是经典、永恒且普遍的原因所致： 1）货币秩序因过度负债而崩溃； 2）国内政治秩序因巨大的、不可调和的财富和价值观差异而瓦解； 3）与外部势力发生冲突（例如蒙古人、满族人的入侵，以及“百年屈辱”时期的外国列强侵略）； 4）自然灾害——干旱、洪水和疫情——造成恶劣条件； 5）激进的新兴破坏性技术被用于冲突。当这五种力量的总体趋势改善时，健康和实力就会增强；当总体趋势衰退时，健康和实力就会丧失。这是永恒且普遍的大周期，我描述它的次数可能多到你们不愿再听。这些力量在整部中国历史中推动着领导权与治理体系从一个国内秩序（即王朝）转向另一个。当战争结束后，胜利者与新王朝的新领袖（新皇帝）掌控大局，新领袖（新皇帝）便有责任为人民带来福祉。通常，政治斗争发生在私下且极其残酷。当秩序/王朝间的无序更迭发生时，往往持续多年，例如宋朝取代唐朝就历时 50 年。中国领导人研究这段历史，从中汲取指导其施政方针的教训。我建议你多了解朝贡体系，因为我相信中国人会倾向于它，而新的世界秩序将越来越像它，尤其在亚洲。朝贡体系是中国从大约公元前 200 年到 19 世纪末的 2000 年间，历经多个朝代的外交关系特征，是中国领导人倾向于与他国互动的方式。这是儒家传统的自然延伸，认为秩序来自于明确界定的等级角色。它基于家庭如何管理以及家庭之间如何相处的理念。中国人将其视为一个非常实用的体系，因为它承认权力差异的现实，并为各国提供了应对这种现实的好方法，在运用孙子兵法所传达的施压方式的同时，避免了暴力冲突。在朝贡体系中，关系并非平等，而是上下级之间相互认知各自在等级秩序中的位置。强者应善待弱者，弱者亦应善待强者，如此方能和谐。若弱国对强国行为不当，强国便会以某种方式惩戒弱国，通常非暴力，而是通过施压（如拒绝其诉求）来实施，尽管偶尔也会采取暴力惩罚以“传递教训”。作为这种文化信仰体系的延伸，中国人并不认同建立帝国来占领和控制其他国家，因为他们认为这样做费时费力且效果极差，就像试图去占领并控制别人的家庭一样。管好自己家已经够费劲了，何况他人的价值观和文化与自己差异巨大，这就像试图把油和水混在一起。他们指出，美国在越南、阿富汗等地吃了多少苦头。因此，他们的做法与西方/地中海式的方式截然不同——后者基于征战、夺取他人领土并试图控制他人。这种差异也是美国在 80 个国家拥有 700 至 800 个军事基地，而中国只有一个的主要原因。中美及其他国家领导人都清楚，微芯片是最重要的经济资产——比石油更关键——而全球依赖台湾地区的芯片供应，中国可以以不同方式威胁切断这一供应。值得注意的是，中国计划在 2028 年底前实现芯片自给自足，而美国及全球届时仍将依赖台湾地区的芯片生产。在市场和经济的语境中，人工智能至关重要，而没有台湾地区芯片的人工智能则无从谈起。因此，不难想象中国对台湾地区芯片实施封锁将对股市和全球经济造成何种影响。这仅是中国众多潜在施压点之一。

Ray Dalio

@RayDalio

10 days ago

https://t.co/ZNaQtDhoH6

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LarryChain

@larry_unchained

8 days ago

@UTD_Seth001 dias❤️

LarryChain

@larry_unchained

15 days ago

@0xcryptowizard 这么看siver确实还是挺重要的节点

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LarryChain

@larry_unchained

16 days ago

lmao

schizoid @btcnft420

17 days ago

guy who bought a JPEG for 6 figs explaining why SpaceX is overvalued

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LarryChain

@larry_unchained

16 days ago

@panahilang like some old fashioned spy would do

larry_unchained retweeted

Elon Musk

@elonmusk

4 months ago

@iam_smx *trillioniare

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LarryChain

@larry_unchained

17 days ago

老雷真是一个我比较欣赏的投资人我觉得最强的剑法招式就是见招拆招，而不是自己有一套预埋的观点（起手式）。市场给什么，我就接什么这种打法对应到金庸宇宙就是独孤九剑，也是造诣比较高的。

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LarryChain

@larry_unchained

17 days ago

@0xdizz 顶级人工智能负责批量创造，普惠人工智能负责处理人类用户与 AI 的沟通

LarryChain

@larry_unchained

18 days ago

SPCX开盘我会挂市价单进，高估或低估都不太重要最近变得越来越厌烦无用论的末世主义者，因为在流动性思维的驱使下，人会渐渐变得重视对手盘，而本质上虚无我只希望，这份对于SPCX的投资，能在有生之年为我换来一张去火星的船票，仅此

larry_unchained's tweet photo. SPCX开盘我会挂市价单进，高估或低估都不太重要

最近变得越来越厌烦无用论的末世主义者，因为在流动性思维的驱使下，人会渐渐变得重视对手盘，而本质上虚无

我只希望，这份对于SPCX的投资，能在有生之年为我换来一张去火星的船票，仅此 https://t.co/tGE0sFKIZk

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LarryChain

@larry_unchained

18 days ago

为什么工作变得越来越累因为AI把简单的活都干了，留下来的都是难的部分，这意味着人永远被卡在最难的思考上而且模型越进化，这种难度越增加，直到有一天，AI彻底超越人

sunil pai

@threepointone

18 days ago

wondering why I feel exhausted. maybe: the agents do all the easy stuff, and I have to work through the leftover hard bits, which means I'm perpetually locked in. and as the models get better, "my" work just gets harder and harder, until I'm basically underqualified to do the work (which... is better than the alternative, there's nothing left for me to do, and I'm paperclipped).

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larry_unchained retweeted

徐冲浪

@cyrilxuq

18 days ago

我认为大多数技术分析是很扯淡的，因为趋势是用来延续或者打破，都是对的，本质上确实是投骰子的概率，只是有人能长期以一种稳健的心态执行某种定式。但是技术分析很难知道怎么止盈，那就很难有高回报率。最后市场定价定的还是基本面，供需关系，企业利润，所以巴菲特才能驾驭那么多钱，钱越多是越难管理的，大公司的股票是很多力量一起抬着的，跟币圈个体户体验是完全不同的，如果基本面不存在了，那这些资管公司如何给一家企业定价，都跟币圈一样当盘子玩么。高的盈亏比代表着： 1、要么用时间去换取更高的上限，容纳的本金上限大，但是整体资金利用率低 2、要么用杠杆，杠杆会带来更高风险，高杠杆必须追求高爆发性，所以给你提供杠杆的要收取高额的资金成本，你必须很短时间内完成操作所以最后都是期权游戏，富人有时间有现金流，所以可以不加杠杆，穷人不行，穷人必须赌，所以这个游戏对穷人本就不公平，时间都站在穷人的对面

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LarryChain

@larry_unchained

22 days ago

最近一周读过最有价值，逻辑最正的文章： - 基本面大顺风：AI三大问题解决，模型厂收入强劲，hyperscaler融资加码押注； - 宏观大逆风：高通胀高油价，降息空间几乎为0，10年期美债利率5.2%，warsh政策极不确定； - 流动性高风险：交易集中度巨高，是个人都知道买光模块存储，韩国小贩叩谢李在明，股神遍地。结合老雷的 @TheMarketMemo 「永不卖出」投资法，这时候需要紧密观察流动性可能的风险拐点（比如纳指期货），做好仓位对冲（比较方便的是SQQQ、SOXS）。