歪脖子山的李陌尘

币安广场创作者，昵称：歪脖子山的李陌尘 $mnt $cards $HYPE $CLANKER $VIRTUAL $SAPIEN $REPPO $CHERRY $MIA $CC

[歪脖子山的李陌尘 @limochen_web3]

每个人都在这经济下行周期中无限挣扎与努力，只为多获得碎银几两傍身

[Micky Stonez.ton🥚💎 @mickystonecrypt]

Here are the things @durov needs to fix on Telegram for $TON/ $GRAM to have constant buy pressure and create a consistent, sustainable pump:

1. TON must shift from being an optional payment method on Fragment to becoming the default payment method on Fragment, because Fragment is not just an NFT marketplace. Fragment is where the economic activities of Telegram's 1 billion monthly active users, such as Telegram Stars, Premium, giveaways, and ads, run. If Durov can do this, it will significantly boost investor confidence.

2. Telegram has a big problem with the loss of discovery neutrality, which is one of the reasons builders don't want to build anything serious on Telegram. To boost builders' confidence and encourage innovation, Telegram needs to maintain discovery neutrality.

3. Telegram needs to build the world's first cypherpunk execution engine that lowers the barriers for thinkers to become builders of freedom at scale on Telegram, and then make Telegram the global orchestration layer of that execution engine.

@durov can make this happen.

Telegram and TON have the potential to produce massive numbers of killer products like Hyperliquid, Polymarket, and highly innovative AI agents.

For those who don't understand, I'll break it down further so everyone can understand.

Stay tuned.

[Metamental | 方外之域 @yijiangren]

昨天收到了一个非常有意思、而且非常实际非常重要的问题！关于 @aleabitoreddit 的

问题是：黄仁勋先生在发布会上展示出来的供应商生态系统，和serenity的紫苏叶理论，有没有什么相关联的地方。

我的回答是有，如果说英伟达是金枪鱼，那么这些供应商就是桌上的主菜，而这些供应商的供应商，甚至第三第四级的供应商，才可能出现紫苏叶。
那些更小、更窄、更不起眼，但一旦断供，整个系统就会卡住的环节。

黄仁勋先生展示的是 AI Factory 的产业地图。
Serenity找的是这张地图上最容易堵车的收费站。
这就是最关键的关联。
我们看老黄发布会，第一反应是老黄好帅，第二反应是谁上了英伟达的 PPT？谁和英伟达合作？谁站在了 AI 生态中心？
没错，不过未到究竟啊兄弟们。

如果只停在这儿，我们的交易很容易变成“看图炒股”。
看到 Dell，就想 Dell。（我是Dell电脑的多年用户了）
看到 HPE，就想 HPE。
看到 Foxconn、Wistron、Wiwynn、Supermicro，就开始找服务器代工厂。
看到 Schneider、Vertiv、Trane，就开始讨论电力和液冷。
看图炒股不是说必亏，只是赚钱的概率不大，而且赚的不多。

但 Serenity 的方法不是这样。
她从不停在logo墙上，她真正关心的是这些公司要交付 AI Factory，背后到底需要什么？

它们最难买到的零件是什么？
扩产最慢的环节在哪里？
认证周期最长的是谁？
替代方案最少的是谁？
需求一旦放大，谁的收入弹性最大？

这才是紫苏叶理论的核心。
紫苏叶不是主菜。
但它决定这桌菜能不能完整端上来。

这张图，本质上可以分成几层。
第一层，是云和 AI cloud。
第二层，是软件和工业设计系统。
第三层，是服务器 OEM/ODM 和系统集成商。
第四层，是电力、冷却、机房、数据中心基础设施。

再往下，才是更细碎的东西，这些东西不一定出现在 PPT 最中央。
很多散户听都没听过。
但问题是，AI Factory 真正落地的时候，最容易出问题的，往往就是这些东西。
这也是 Serenity 厉害的地方。
她不找“AI 概念”，她找 AI 从叙事变成工程时，那个最容易被忽视的物理瓶颈。
以前讨论 AI，大家最先想到的是 GPU，GPU 是核心，没问题。
后来大家意识到，只有 GPU 不够，还要 HBM。
再后来，开始意识到，AI 集群不是单机性能竞赛，而是成千上万张 GPU 之间的系统工程。
于是问题开始变换形态
不是单张卡有多强，而是这些卡之间的数据怎么跑。
带宽够不够？延迟够不够低？功耗能不能压住？光电转换能不能稳定？网络能不能撑住 million-GPU 级别的 AI Factory？
这时候，CPO、光通信、交换网络、外部光源、激光器、InP 衬底这些东西，就不再是冷门小词。
它们变成了 AI Factory 的毛细血管。

英伟达讲的是百万 GPU 级别的 AI 工厂需要新的光互联 fabric。
Serenity 拆的是这个 fabric 背后，谁提供最难复制的那片紫苏叶？

所以她会去看 $AAOI 这种光通信链条里的公司。
也会去看 $SIVE 这种和 CPO 外部光源相关的逻辑。
也会去看 $AXTI 背后的 InP 磷化铟衬底。

这些标的本身可能不大，名气也不响。
但它们共同指向一个问题：当 AI 工厂越来越大，瓶颈就会从“有没有 GPU”，迁移到“GPU 之间能不能高效连接”。
这就是黄仁勋先生和 Serenity 在逻辑上的重合点。
老黄把 AI Factory 的终局画出来。
Serenity 去拆这个终局里最细、最窄、最容易断的环节。
一个是产业级叙事。
一个是瓶颈级选股。
再看服务器 OEM/ODM 这一层，也很有意思。

图里最显眼的那一排，有 Dell、Foxconn、GIGABYTE、HPE、Lenovo、Pegatron、QCT、Supermicro、Wistron、Wiwynn。
这些公司是把英伟达芯片变成整套系统的环节。
但问题是，这些公司的确定性太显眼了。
显眼，就意味着越来越多人在看，就意味着赔率会变差。
Serenity 的思路通常会继续往下拆：这些厂商要交付 Vera Rubin、GB 系列、DSX-ready 系统，最容易卡在哪里？
真正的 alpha 往往不是第一层 logo。
而是订单从第一层 logo 往下流的时候，被市场漏掉的第二层、第三层、第四层公司。
这就是紫苏叶理论最值得学习的地方。

它不是让你看到一个 AI 供应商名单，就去买名单上的公司。
而是让你从名单出发，继续追问：
谁给这些公司供货？
谁供的东西最难替代？
谁的产能最难复制？
谁的收入体量小到足以被这波需求重新定价？

如果一个公司已经很大，同样的需求打上去，可能只是财报里一个小波纹。
但如果一个公司足够小，足够冷门，又刚好卡在瓶颈上，同样的需求就可能变成一次重估。

这也是 Serenity 选股里非常核心的一点：她不是买最大的 AI 公司，她买的是最大 AI 公司背后，最容易断供的小零件。
再往下看，电力和冷却可能会成为下一轮紫苏叶理论的新战场。
以前大家觉得 AI 的单位是 GPU。
后来发现 AI 的单位可能是机柜。
再后来，黄仁勋已经把问题说得更清楚了：AI Factory 的单位，越来越像 megawatt。
不是你想堆多少卡，就能堆多少卡。
得有电、得能散热、得能部署、得能把 power、cooling、control 全部协同起来。
所以这张图里，Schneider Electric、National Grid、Trane、Vertiv 这些公司才会出现。
它们说明 AI Factory 不只是芯片问题，而是基础设施问题。
当 AI 从模型战争进入工厂战争，真正的瓶颈就会从芯片，迁移到电力、冷却、部署速度、工程能力和供应链协同。
这个时候，紫苏叶也会跟着迁移。
下一批紫苏叶，可能不只藏在半导体里。

也可能藏在变压器、配电柜、液冷系统、冷板、泵阀、热交换、备用电源、储能系统、数据中心电力管理这些看起来很“土”的东西里。
越土，越容易被忽视。
越被忽视，越可能出现定价错误。

AI 到最后不是一个纯科技叙事。
AI 是制造业叙事、是能源叙事、是材料叙事、是供应链叙事、是工程落地叙事。
大家喜欢讲模型参数，讲 AGI，讲 token，讲智能爆炸。
但真正让 AI 跑起来的，是光，是电，是铜，是硅，是铟，是磷，是水冷，是机柜，是工厂，是物流，是认证，是良率。
这些东西不性感，但真实，而且越真实，越容易产生瓶颈。

图里还有 Cadence、Dassault Systèmes、PTC、Siemens 这些工业软件公司。
这一层和Serenity常看的小盘股不是直接对应，但它证明了另一件事：AI Factory 正在变成一个极其复杂的制造业系统。
芯片设计、服务器制造、电力系统、冷却系统、工厂仿真、运维调度、能耗优化，全部都要被重新组织。
系统越复杂，紫苏叶越多。
因为复杂系统里，最值钱的东西往往不是最大件，而是那个一出问题，整套系统都跑不起来的小件。
所以我觉得黄仁勋先生这张生态图，本质上是 Serenity 紫苏叶理论的一次产业级验证。
但不是Serenity预测了黄仁勋，也不是说Serenity点过的每只股票，都一定会被英伟达收进供应链。
这种说法太粗糙，也太容易变成玄学。
更准确的说法是：Serenity 一直在拆的，不是某几只股票，而是 AI Factory 从概念走向现实过程中，必然发生的瓶颈迁移。
最开始，瓶颈是 GPU。
后来，瓶颈是 HBM。
再后来，瓶颈是高速互联、光通信、CPO、交换网络。
接下来，瓶颈可能是电力、液冷、机柜、部署速度、供应链协同和工业仿真。

黄仁勋先生把这些东西摆到了台面上。
Serenity做的，是在台面下面继续找那些还没有被市场重新命名的公司。
这就是我觉得她真正厉害的地方。
很多人看趋势，是停留在概念层，什么火了买什么，永远追涨杀跌。
但 Serenity 的问题永远更具体：这个趋势落地时，最先缺什么？最难扩什么？最不能替代什么？哪个小公司会因为这个需求，财务模型被彻底改写？
这才是从叙事到投资的关键一步。

否则只是知道世界在变，但不知道钱会流向哪里。
紫苏叶理论不是鼓励大家无脑去追小盘股。
小盘股风险极高。
流动性差，波动大，信息不透明，容易被情绪放大，也容易被故事反噬。
真正该学的，不是“买小”。
而是理解Serenity的拆解顺序。

所以回到一开始的问题：黄仁勋先生的供应商生态系统，和的紫苏叶理论有没有关系？
再次声明答案：有。
而且这张图恰恰说明，紫苏叶理论的前景依然广阔。
因为 AI Factory 越往现实里走，越不可能只靠一家公司完成。
它会变成一个巨大的供应链系统。
系统越大，瓶颈越多，被市场忽视的紫苏叶也越多。

散户看黄仁勋的 PPT，是在找谁站上了台面。
Serenity 的紫苏叶理论，是在找谁虽然没上台面，但一断供，台面上的所有公司都得停工。
这就是两者真正的关联。

英伟达是金枪鱼
供应商生态是主菜
而真正的紫苏叶，可能还藏在主菜背后的厨房里

[歪脖子山的李陌尘 @limochen_web3]

学习

[Metamental | 方外之域 @yijiangren]

紫苏叶理论：AI 时代，最贵的不是金枪鱼，而是那片不能断供的叶子

最近认真看了很多 @aleabitoreddit 的内容。
一开始我觉得她最厉害的地方是收益率。

今年到目前为止4500%的收益率，从刚开始到现在大概是31000%，AXTI、AAOI、SIVE、RPI，一个个小票被她提前挖出来，然后在争议、嘲笑、质疑声中完成重估。
这种故事很刺激，但是我在研究交易和投资方法上，比较注重实用主义。
既然她能打出这么高的收益率，那么到底用的是什么方法。

研究之后，我发现她不是在寻找下一个英伟达，是在寻找英伟达背后，那些小到没人愿意看、冷到没人愿意写、但一旦断供整个 AI 产业链就会卡住的东西。
这就是我理解中，她的紫苏叶理论。

紫苏叶理论

所谓紫苏叶理论，最经典的比喻来自岛国的寿司店。
食客走进顶级寿司店，眼睛盯着的永远是金枪鱼大腹、海胆、鱼子酱。
它们昂贵、显眼、性感，是所有人都能理解的高价值资产。

但真正让一整套料理成立的，可能是一片来自特定产地的小小紫苏叶。

它不贵、普普通通、它不会出现在菜单最显眼的位置。
但它去腥、提香、装饰、定调。
没有金枪鱼，菜单可以少一道菜。
没有紫苏叶，整套餐可能就端不上来。

映射到 AI 投资里，英伟达是金枪鱼，微软、谷歌、OpenAI、Meta 是金枪鱼，数据中心、GPU、模型参数、CapEx 指引，都是摆在台面上的主菜。

但她看的不只是主菜，她往下拆。

GPU 之间怎么通信？
数据怎么传输？
万卡、十万卡集群同时工作时，最先撑不住的是哪里？
如果训练和推理规模继续扩大，瓶颈到底是在芯片本身，还是在互联、光源、衬底、外延、封装、对准、材料纯度这些更底层的物理环节？

普通人看到 AI，想到的是模型。
稍微懂一点的人，想到的是 GPU。
再深入一点的人，想到的是 HBM、电力、液冷、数据中心。

但Serenity的方法是继续往下。
她不是像我们一样从叙事出发，而是从物理限制出发。
这是紫苏叶理论真正厉害的地方。

AI 到最后不是 PPT 里的指数曲线，而是一个个真实世界里的物理问题：铜线有衰减，电信号有损耗，散热有上限，光耦合需要纳米级对准，外部激光光源需要稳定供应，化合物半导体需要高质量衬底，特殊材料需要极高纯度，产能扩张需要设备、认证和时间。
金融市场和华尔街只喜欢讲增长。
她喜欢问：增长撞到墙的时候，墙在哪里？
这句话，是整个紫苏叶方法论的核心。
比如 CPO，也就是光电共封装。
我们普通投资者听到这个词，第一反应是又一个 AI 概念。

但从产业逻辑看，它并不是凭空冒出来的热点，而是 AI 集群规模扩大之后，传统铜线互联在功耗、带宽、延迟和散热上不断逼近极限之后，必须出现的一种工程答案。
当数据不再只是从一台机器流向另一台机器，而是在成千上万张 GPU 之间高速交换，连接本身就从配角变成了主角。
这个时候，问题不再是“谁的芯片算得快”。
而是“数据能不能以足够低的损耗、足够低的功耗、足够高的带宽送过去”。
如果送不过去，再强的 GPU 也会被困在自己的孤岛里。

所以她开始拆 CPO。
从光纤阵列单元，到微透镜。
从外部连续波激光光源，到 DFB 激光器。
从 InP 衬底，到 MBE 外延设备。
从高纯度红磷，到 SOI 衬底。

每拆一层，她问的都不是这个概念有没有热度。
而是三个更加底层的问题
第一，这个东西是不是物理上必须存在？
第二，这个东西有没有可替代方案？
第三，如果需求突然放大，谁的产能最难复制？

这和普通炒题材完全不一样，反倒是有点像马斯克说的第一性原理。
普通题材投资，是先看到一个宏大叙事，再去找名字最响、流动性最好、讨论最多的股票。
Serenity 的路径反过来，她先从产业链最底层寻找不可替代性，再看这个不可替代性有没有被市场定价。

这就是为什么她会看AXTI。
在市场还没真正理解 AI 光通信之前，她就盯上了 InP，也就是磷化铟衬底。
这东西听起来冷门得不能再冷门。
不性感，不好传播，也不适合普通人茶余饭后聊天。
但它是光通信、激光器、光电器件的重要底层材料。
如果未来 AI 基础设施越来越依赖高速光通信，那么这种材料就不是边角料，而是地基。
更关键的是，做这类衬底的公司很少，产能不是说扩就能扩，质量不是说追就能追，客户认证不是说过就能过。
这就是典型的紫苏叶。
小、冷、不起眼。
但卡住了别人。
她看 SIVE 也是同样的逻辑。
很多人讨论 CPO，只会讨论博通、迈威尔、英伟达这些大公司。
但她盯的是外置连续波激光光源。
因为 CPO 不是一句光进铜退就完了。
要把光引进去，要有稳定可靠的光源；要让封装内的光电转换成立，就必须有足够成熟、足够高功率、足够可量产的激光方案。

于是，一个瑞典小公司就突然从边缘进入了 AI 基础设施的中心。
这就是她的思维习惯：不是看谁最大，而是看谁最窄。
最大的公司未必最有弹性，最窄的环节，才可能拥有最高的重估斜率。

树莓派

树莓派那一战，其实是紫苏叶理论的另一个变体。
表面上看，RPI 和 CPO、InP、激光器完全不是一类东西。
一个是教育开发板公司，一个是半导体材料和光通信链条。
但底层逻辑是一样的：同样的需求冲击，打在不同体量的公司身上，财务影响是天差地别的。
当 OpenClaw、PicoClaw、NanoClaw 这些工具开始火起来，我们的第一反应是：AI 又进化了，苹果 Mac Mini 可能受益。
但苹果太大，几万台、几十万台 Mac Mini 的需求变化，对苹果来说只是水面上的一点波纹。
可树莓派不一样。
它市值小，收入基数小，市场预期低，长期被贴着“教育硬件”“爱好者玩具”的标签。
一旦它从“学生买一块玩玩”变成“创业公司一次买几十块、上百块，用来部署本地 AI agent swarms”，它的可寻址市场就变了。
不是产品变了，是产品在新场景里的位置变了。
这也是我觉得 Serenity 很强的一点：她不只是看到需求变化，她能把需求变化翻译成财务影响。
大部分人看到 OpenClaw 火了，只会说AI好强。
她会继续问：谁会买硬件？买多少？一次性买还是持续买？会不会绕开云服务？为什么不用 AWS？什么场景必须本地部署？
这个需求打到苹果身上是噪音，打到树莓派身上是不是营收弹性？
这才是真正的研究。
后来财报验证，也确实让很多人闭嘴。
当初媒体急着给树莓派贴 meme stock 标签，说这是散户狂热，说这是 mass stupidity，说股价会 crash back to reality。
但 Serenity 从一开始讲的就不是轧空，不是表情包，不是散户抱团。
她讲的是 TAM 扩张、营收弹性、估值错配和市场共识失灵。

真正的交易员

这就是她和很多网红交易员最大的不同。
真正好的投资研究，不怕被质疑。
它怕的是没有可验证的路径。
Serenity 的很多判断，恰恰都有一条从物理限制到产业需求、从产业需求到公司收入、从公司收入到估值重估的链条。
当然，这并不意味着她永远正确。
紫苏叶理论也不是万能钥匙。
小市值、冷门、卡脖子，这三个词听起来很美，但每一个背后都有风险。

小市值意味着流动性差。
冷门意味着信息不透明。
卡脖子意味着一旦替代路线出现，估值也可能瞬间坍塌。
材料公司可能被周期反噬。
设备公司可能订单延迟。
光通信公司可能被大客户压价。
一个技术路线如果被验证，股价可以十倍；如果路线切换，也可能一夜回到原点。

所以我很欣赏 Serenity 的地方，不是她永远自信，而是她经常知道自己在赌什么。
她会讲风险。
会讲替代方案。
会讲为什么自己认为这个环节更难绕开。
也会用 AI 模型做反向辩论，让不同模型攻击自己的逻辑。

这点其实很重要。
很多人用 AI 是为了让它赞同自己。
Serenity 用 AI 是为了让它反驳自己。
这背后是一种很少见的研究纪律：我不是来证明自己对的，我是先假设自己可能错，然后看这个逻辑还能不能站住。
这也是为什么她的内容和普通喊单帖不一样。
喊单帖通常只有结论。
她的内容永远有路径。

从 GPU 到互联。
从互联到光通信。
从光通信到 CPO。
从 CPO 到激光器、衬底、外延、材料和封装。
从技术路线到供应商。
从供应商到产能。
从产能到收入。
从收入到估值。

最后才是股票。
很多人是先爱上一只股票，再给它找理由。
她更像是先画出一张物理世界的地图，然后看地图上哪个关口还没有被市场发现。
所以，紫苏叶理论真正值得学习的，不是买小票。
更不是谁被 Serenity 点名就冲。
如果只学到这一层，那很危险。

值得我们学习的

她真正值得学习的是一种研究顺序
一问产业的物理瓶颈在哪里
二问这个瓶颈有没有唯一性
三问唯一性有没有商业化路径
四问商业化路径有没有财务弹性
最后第五问才问市场有没有定价

顺序不能反。
如果先看涨幅，再找故事，那叫追热点。
如果先看叙事，再找标的，那叫炒概念。
如果先看物理约束，再找财务弹性，再等待共识修正，那才接近 Serenity 的方法。

我觉得这也是为什么她会在中文区突然出圈。
过去几年，AI 投资被讲得太宏大了，大模型改变世界，算力就是石油，英伟达卖铲子，数据中心是新时代电厂。
这些都对，但当所有人都站在同一个叙事入口，alph只会越来越少。
Serenity 提醒了我们另一件事：AI 不是飘在云里的神话，AI 是落在地上的材料、设备、线缆、光源、晶圆、封装、工厂、物流、认证和产能。
越往下，越脏，越累，越冷门。
但也越可能藏着真正的定价错误。
最大的alpha，有时候不是来自更宏大的想象力，而是来自更具体的耐心。

别人看见金枪鱼。
她去找紫苏叶。
别人看见英伟达。
她去找谁让英伟达的系统真正跑起来。
别人看见 AI 时代的海啸。
她去找海啸来临前，最先被冲垮、也最先被重建的那座桥。

这才是紫苏叶理论最打动我的地方。
它不是神化一个人，也不是鼓励散户去盲目追逐冷门小票，大部分自己追的小票都会以失败告终。
它真正提供的是一种新的观察角度：当一个大时代开始扩张时，不要只盯着最亮的灯，去看灯泡后面的电线，去看电线后面的铜、绝缘层、变压器、工厂和开关，去看那些没有名字、没有流量、没有故事感，但一旦消失，整个系统就会停摆的东西。

市场总是喜欢奖励显眼的东西。
但真正的瓶颈，往往藏在不显眼的地方。
这就是 Serenity 的紫苏叶理论。
也是我觉得我们最该从她身上学到的东西：不要只问什么最贵，要问什么最不能断。
诸君，共勉。

[歪脖子山的李陌尘 @limochen_web3]

$SATO 淦TM的

[阿拉斯加的狗💎 @arych_kun]

https://t.co/2SNIDQqnKT

[歪脖子山的李陌尘 @limochen_web3]

Cool

[Resistance Dog @ResistanceDog]

JUST IN: The TON blockchain adnl-tunnel repo has been updated with a new payment network system.

adnl-tunnel is a TON network layer that enables multi-hop routing of data across the network, promoting off-chain anonymity.

Is $TON preparing a web3 browser as part of MTONGA ??

[The Assembly @InTheAssembly]

🚨 Leopold Aschenbrenner's 13F just dropped

Check this out, this is absolutely INSANE.

Every major name. All brand new this quarter:

SMH VanEck Semi ETF – $2.04B
NVDA – $1.57B
ORCL – $1.07B
AVGO – $1.01B
AMD – $969M
MU – $584M
TSM – $535M
ASML – $494M
INTC – $159M

Last quarter he held a $747M bullish call on Intel.

THIS QUARTER IT IS A PUT.

He also cut his CoreWeave call from $774M down to $141M

FULL EXITS:

Lumentum, Coherent, Tower Semiconductor, Cipher Mining, Hut 8

What he kept and added:

The bitcoin miners turning themselves into AI data centers.

Applied Digital, Bitfarms, CleanSpark, IREN, Riot.

Plus a brand new stake in Hive Digital.

The thesis writes itself.

Long the companies pouring the concrete for the data centers. Short the chips going inside them.

The man who wrote the manifesto on AGI just bet against the semiconductors building it.

We’ve been in this game for a very long time, and when we make a new move, we’ll share it here.

Turn on notifications so you don’t miss the signal. This is VERY important.

Many people will regret not following us.

[BITWU.ETH 🔆 @Bitwux]

https://t.co/mnnIcuf5Z7

[Pavel Durov @durov]

🛠 Developing for TON just became 10x faster. The new toolchain makes smart contracts easy to create, test, and deploy. Most importantly, fully AI-ready.

It replaces TON’s fragmented tooling stack with one dev flow. Start building! https://t.co/6Amgo2hW2S

[歪脖子山的李陌尘 @limochen_web3]

@NF6X60 @MrSatoshik 这家伙喊不行啊，每次发推就跌，怀疑他在做空

[歪脖子山的李陌尘 @limochen_web3]

TON链坚持看好链上双雄
①UTYA 合约
EQBaCgUwOoc6gHCNln_oJzb0mVs79YG7wYoavh-o1ItaneLA
市值$4900万 ，目标1个亿
②CHERRY 合约
EQBKRSNRkeP1-2jcg5T_f__0s5Hj-vrbfNLMQy8dnZs7xd_p
市值$230万，目标1000万
这2个已经历经2个周期的考验而且没有死，拭目以待看能否实现当下所许的愿望吧

[歪脖子山的李陌尘 @limochen_web3]

马后炮水平哎

[JackYi @Jackyi_ld]

和预期的一致，战争结束，双方没理由再打，行情也如期反弹至8万➕，逐步往上平仓策略。按照预期6万可能不是这一轮底，但美股甚至A股在AI的带领下，不断创下新高，海王和三星利润都过万亿，未来每个人每天都会消耗token，如同吃饭喝水一样重要。长期来看AI没有泡沫，短期来看到底是不是有黑天鹅，巴菲特疯狂储备现金到底看到了什么，如果真有5万➕抄底机会，那么下一轮会有4倍机会。而对于遍地是机会的AI，部分币圈矿工已转型AI算力，币圈创业者转型AI创始人，甚至交易所都开始AI Trading，而投资者也应该好好配置AI股权和股票。

[Manuel Stotz @ManuelStotz]

This is what true Founder Mode looks like. Incredible to witness and to be a humble supporter of this man on a mission.

Never bet against @durov, @telegram or @ton_blockchain

[TeteBolt @tetebolt]

$CHERRY will capture 5 to 10% of $UTYA market cap.

If $UTYA reaches a 5B market cap, $CHERRY will hit $250 to 500M.

Do your own math. You’re still early. 100/200x from here.🍒

[Wallet in Telegram @wallet_tg]

$TON is gaining momentum

TON is up 30% in 24 hours, trading around $1.84. The fundamentals back it up:
✔️ Network is 10x faster
✔️ Fees cut by 6x
✔️ Telegram became the largest validator on the network

In Wallet, you can not only trade TON on spot and perpetuals — you can also earn on it. Up to 17% APY in the Earn section.

[Pavel Durov @durov]

Telegram becoming TON’s largest validator strengthens decentralization.

It lets other major players join the validator pool without centralizing the network — with Telegram as the counterbalance.

📈 More and more TON gets locked in validation as everyone competes for 20%+ APR.

[Forest🌳 @CyptoForest]

购买了大量 $TON 现货，或者押注 TON 生态起飞的。

明早 5 点，TG 创始人会在这里直播。

可以关注一下，他的 $MTONGA 7 步计划。

[CryptoCat|猫姐🐈 @Crypto_Cat888]

https://t.co/gjfHrQPQPC

[电报鸭 @utyadao]

电报现在在@durov的口号下更加深入融入Ton成为最大验证者，对于Ton的持有者利好大大的，首先会更注重形象不会乱来信誉分更高，其次就是Ton是电报收入的主要命脉，Ton的价格决定了电报的营收，所以Ton必涨，而且后续需要价格稳定在一个范围内波动不会太大.并且需要有足够的流动性.
那么普通人想赚这波钱，要怎么办，当然去Ton链上买贴纸叙事的meme了，为什么Ton我说要购买贴纸叙事的meme，不仅仅是贴纸叙事的问题，而是与其他公链不同，Ton的终极目的和已经实施的步骤都在走向大众又或者说所有电报用户，那么如果你是一个电报用户不了解加密行业的情况下，你会购买一个经常使用自己喜爱的电报热门贴纸，还是一个加密kol人造的一个你看不懂梗，很明显贴纸叙事的meme天热带有一定优势.其次你要知道因为Ton现在和电报已经就是一家人，那么原生贴纸叙事不仅其他链抄袭不了，还有就是电报不倒闭，那么贴纸文化就不会消失，尤其是热门贴纸衍生的meme就永远不会死亡，因为流量入口一直在.毕竟每个月贴纸发送量高达730B，这还是24年10亿用户没达到以前，估计现在只会更多的贴纸发送量.
贴纸meme里面首当其冲鸭子utya必然会是龙头，毕竟电报官网和APP随处可见其形象，并且被做成挂画在迪拜durov的办公室挂着，还是热门贴纸榜一，并且多次形象出现在电报发行的电报礼物的多个礼物皮肤上。
其次是谁呢，那就是樱桃Cherry，樱桃是十亿电报用户注册账户后的唯一默认贴纸包，每个人都见过其形象，而且电报创意总监也喜欢，并且是热门贴纸榜二，同样也是多次形象出现在电报发行的电报礼物nft多个礼物皮肤上。
而后续随着规则放开，Ton和电报深度融入，是否可以打赏meme也可以照进现实，而Cherry一定是首选，你可能会说为什么不是鸭子，很简单，因为我对鸭子预期更高，这里假设utya达到十亿市值那么一个utya就一美元，而樱桃呢十亿市值时一个代币仅仅一美分也就是0.01，相比之下樱桃量大的优势就来了，就更不用说鸭子一百亿市值什么的了，十美元一个的utya你会随便送人吗？
还有很多话但此时无声胜有声,记住请在趋势前买入当先信资本而不是山顶资本.

[Innomad 一挪迈 @innomad_io]

QQQI 这个 ETF 最近很火，高股息 + 纳指，亮点满满

今天深度开箱一篇看看值不值得买