Silas的美股日记

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[失业观察日报 @dutyge]

为什么美国再也造不出让人眼前一亮的军工产品了？

星链就是改变俄乌战场形态的产品，东大很想追赶拥有，但到目前看不到希望。

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苹果用长鑫储存的产品，很早就爆料了，是中国的国行版用该产品。其他的地区不用。

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@LinQingV 很早就爆料了，中国大陆的国行版，会用长鑫的，其他的地方不会用。

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大科技的资本开支不会放缓，道理很简单，放缓就意味着下桌，离开AI这个牌桌，他们输不起。在没有决胜出赢家之前，会一直厮杀。真���的问题是：市场需要看到前面已经投了那么多的钱生成的资产要开始有造血的能力。

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他妈个逼的，一个美光调整，加个鬼故事，搞崩市场。

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$MU

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@Vivian193299 @henghaer123 @hi_penguin 5月份开始全球股票市场，A股，日韩台湾，美股欧洲，涨的是同一套逻辑。

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过去两年，Meta购买并部署了大量H100/H200。这些GPU远非一文不值，相反，它们对推理、微调、企业模型服务、图像/视频生成以及传统ML工作负载仍具有很高价值。但对于下一代前沿模型训练，尤其是3T+参数MoE、长上下文、多模态和强化学习密集的后训练，H100/H200的训练经济性显著下降。 关键不在于H100无法训练，而在于每有效token的成本显著上升。 一旦模型超过3T+门槛，瓶颈就不再仅仅是单芯片FLOPS，而是HBM容量/带宽、GPU��通信、扩展网络、检查点/重启、专家路由、序列并行、流水线气泡以及大规模集体通信。H100集群当然仍可运行，但训练墙钟时间更长，通信开销更高，集群利用率更难维持。最终结果：训练同一前沿模型，H100在成本和时间上均落后于GB200/GB300，与Vera Rubin的差距将更大。 Meta现在面临一个相当经典的资产配置问题：最先进的GB200/GB300/Rubin应优先用于下一代模型训练；上一代H100/H200应尽可能转向推理或外部商业变现。这正是“构建NeoCloud”与“继续从Crusoe租赁1.6GW”可以并存的原因。 Meta与Crusoe持续锁定1.6 GW，从根本上是为了长期、更先进、更大规模AI基础设施做准备。对Meta而言，这一容量是为即将到来的GB200/GB300/Rubin时代提供的战略供应，而非对H100短缺的简单修补。 另一方面，Meta已购买大量H100/H200，一旦前沿训练转向下一代，Meta不会让这些资产闲置。Meta当然在广告、推荐和内容排名中运行大量内部推理工作负载，但这并非OpenAI/Anthropic那种通过LLM推理直接向外部客户出售token的模式。如果Meta缺乏足够可直接变现的外部token需求，将H100/H200转化为云容量或托管模型API供外部销售，是一种非常合理的资本回收方式。 这实际上与xAI/SpaceX的逻辑一致。xAI今年公开宣布与Anthropic建立算力合作，向Anthropic提供Colossus 1算力；xAI表示Colossus 1包含超过22万块NVIDIA GPU，包括H100、H200和GB200，可支持训练、微调、推理和HPC工作负载。这表明，即使前沿AI公司也可能将现有GPU集群的一部��出租，同时将最新、最稀缺、训练效率最高的下一代集群留给自己用于前沿模型。 因此，今天对“Meta进入NeoCloud将碾压所有NeoCloud”的担忧，我们认为有些过度。 更准确的解读是：AI算力市场正从单一GPU短缺进入多世代、分层定价和分层使用的阶段。 第一层是最新的训练算力：GB300、Rubin以及后续具有更大扩展域的系统，主要服务于前沿模型训练。此层供应依然稀缺，客户将继续与Crusoe、CoreWeave、Nebius、Oracle、微软等供应商锁定容量。 第二层是上一代高端算力：H100/H200及部分GB200，更适合推理、微调、企业AI、托管模型、Agent工作负载以及中小型模型训练。此层需求并未消失，而是从“最稀缺的训练资源”转变为“可大规模商业化的推理资源”。 第三层是更通用的GPU云和长尾企业工作负载，对价格更敏感，但需求弹性也更大。 在此框架下，Meta的举措相当合理：��并未停止AI基础设施建设，而是将不同世代GPU分配到最适合的经济用途中。 因此，我们不认为这对AI基础设施构成重大问题。真正重要的判断是：对GB200/GB300/Rubin下一代前沿模型训练的需求依然非常强劲；同时，H100/H200等上一代GPU不会被废弃，而是转向推理变现和外部算力销售。 对整个AI供应链的影响，如果说有，也与看跌解读相反：GPU集群正成为多世代资产，而非单一用途的训练工具。旧GPU不会归零，新GPU依然稀缺。Meta构建NeoCloud并非需求崩溃的信号。我们认为，这标志着算力资产终于开始金融化和商业化。

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不敢睁开眼，希望是我的错觉
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[andrew engler @aerockrose]

Warren Buffett reveals the research loop behind earning 50% a year with a small account.

When asked how he'd start over with under $1M, he did not say "find a hot sector."

He said:

"In my particular case, it would be going through the 20,000 pages."

"I went through the Moody's Transportation Manual a couple of times."

"That was 1,500 or 2,000 pages."

"I found all kinds of interesting things."

"I would try and know everything about everything small."

"And I would find something."

"With a million dollars, you could earn 50% a year."

"But you have to be in love with the subject."

The concept is small-market obsession.

Big markets get arbitraged fast. Small, boring, ignored corners still reward people willing to read what nobody else wants to read.

For an operator, this is not just investing advice.

It is how you find overlooked customers, hidden supplier constraints, mispriced talent, weird distribution channels, and ugly little details that compound into an edge.

Buffett's edge was not a hack.

It was loving the boring work long enough to see what everyone else skipped.

[Upamanyu Acharya @upamanyuacharya]

Apple spent a decade squeezing memory makers below cost. One of them survived, finally got pricing power, and Apple is calling it "gouging."

2 years ago $MU was selling DRAM below the cost of making it, gross margins underwater, in the kind of bust that has killed memory makers for 30 years. A field that once had dozens of players consolidated down to three survivors. Micron is here because it executed the downturns better than the ones that died, not because anyone was generous to it.

The buyers now screaming about 84.9% margins, Apple and the hyperscalers, are the exact players who spent that decade grinding memory to negative margins on every procurement cycle. Micron's own commercial chief said it out loud this week: blame the years of cheap procurement that made suppliers stop building capacity.

So this is not gouging and it is not collusion. It is the bill for a decade of underinvestment, and that underinvestment was a pricing failure. The actual service a speculator sells is marking a price close to intrinsic value, so capital flows to where it is needed. Analysts nailed Nvidia early; money poured in and supply got funded. They modelled memory as a commodity cycle right up until margins hit software levels. No accurate price meant no capital, no capital meant no capacity, and the squeeze now is the market collecting on its own mistake.

Memory stopped being a commodity the day LLMs took off. Compute happens in bursts and spreads across infrastructure; memory is the perpetual state the whole stack sits on. Chatbots to agents to real-time multimodal to robotics, every step up is built on more memory, not less.

If memory output 1000x's from here, the demand is already waiting to fill it. The supply glut everyone keeps pricing in is not coming back. This is the largest mispricing of an entire sector in the history of capitalism, and the gouging story is just the part where the market refuses to admit it was wrong.

[3X Long Labubu @labubu_trader]

A learning to me: Next time when market is ATH and position is super crowded, I might just clear my positions and take a break. Then patiently wait after everything is cleared to trade
On the stormy day, the bigger the waves, the pricier the fish. But I’d rather not risk my life

[Silas的美股日记 @Silas507]

现在的M7是上一个时代的M7，移动互联网时代的，而AI时代有新的M7，没有什么是永垂不朽的。至于谁会掉队，我不知道。但是他们输不起。

[Silas的美股日记 @Silas507]

@crblandet 嘴臭的，不能好好交流的，直接拉黑就行。有些人是完全不懂什么叫好好交流。

[Silas的美股日记 @Silas507]

@bubbleunoffical FCEL 啊，我1年前写文章分析的，结果跌了就被人说我推荐小票割韭菜。

[Silas的美股日记 @Silas507]

小米投资者最近开始崩��了。这是50附近，就明确说了，先看腰斩。至于什么时候到底？跌破20再说吧。

[Silas的美股日记 @Silas507]

距离提示卖出小米，已经下跌了11%。虽然我不做空，但是小米今天开盘的这个位置简直就是一个完美的做空点，周线向下跳空，周线级别形成三重顶，叠加上小米最近负面缠身。

[Silas的美股日记 @Silas507]

非常有启发性的观点

[Silas的美股日记 @Silas507]

@jukan05 哈哈哈哈哈哈哈哈哈

[Silas的美股日记 @Silas507]

https://t.co/sjeS5r4RFy 去杠杆开始了。