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反制，开始了！马斯克的星链卫星之前两次逼近中国空间站，本以为没掀起太大风浪就没事，没想到这事儿的后续来得这么实在。 星链卫星两次逼近中国空间站，当年看似是一阵风波，热度过去就散了。可到2026年6月再回头看，这事并没有翻篇，反而像一张账单，慢慢把低轨安全、商业航天军事化和中国自主星座建设都摆上了桌面。 真正的反制，不是喊几句狠话，也不是跟某一家外国公司斗嘴。真正有分量的反制，是把自己的低轨通信能力、发射能力、测控能力和规则话语权，一步一步做出来 时间倒回2021年，中国空间站刚站稳脚跟，航天员还在舱内按计划做实验，星链的两颗卫星先后搞了两次“贴身逼近”。 一次从五百多公里的轨道突然降到三百八十多公里，直冲冲往空间站轨道靠；另一次升轨过程中轨迹飘忽不定，逼得空间站两次紧急点火变轨，平白消耗了宝贵的推进剂。 当时这事在网上吵得热闹，有人说马斯克不讲武德，有人吐槽太空没人管得住私企，但吵完之后，星链该发射还是发射，卫星数量一路往上窜，好像这事儿就这么翻篇了。 可很多人没看明白，太空这地方，从来不是靠骂街解决问题的。低轨轨道和无线电频谱，说穿了就是“先占先得”的资源，就像市中心的停车位，你下手慢了，就只能停到犄角旮旯里去。 星链一上来就规划四万多颗卫星，后来甚至狮子大开口想扩到几十万颗，摆明了就是要抢在所有人前面，把低轨最优质的“车位”全占了。等它把位置占满，后来者再想发卫星，不仅得躲着它走，还得自己证明不会干扰它，处处受制于人。 当年那两次逼近，往小了说是卫星机动不规范，往大了说，就是先发者在试探你的底线、测试你的感知能力，顺便给你上上强度：你看，我想靠近就能靠近，你拿我没辙。 但中国的应对逻辑从来不是你打我一拳我就必须马上还你一拳。从那之后，国内的低轨卫星互联网建设直接踩了油门，开始了实打实的“填空”行动。 早在2020年，我们就向国际电信联盟提交了GW星座的频谱申请，规划了一万两千九百九十二颗低轨通信卫星，分成高低两层轨道，既兼顾超低时延的手机直连，也覆盖远洋荒漠的广域通信。后来又陆续提交了多份申请，加起来申报了二十多万颗卫星的频轨资源。 有人调侃说，真要发二十万颗上去，天上不得挤成地铁早高峰？其实懂行的都明白，这就跟囤商标占域名一个道理，我可以不用，但我不能没有。你想靠数量圈地，那我就按规则把剩下的坑都填上，大家都在国际规则框架里玩，谁也别想搞垄断。 光申报没用，还得真能打上去。这几年最明显的变化，就是中国航天的发射节奏彻底变了。以前大家印象里，航天发射是大新闻，几个月来一次；现在倒好，十几天一发都成了常态，有时候一个月能打好几发，一箭十八星、一箭二十多星成了常规操作。 国家队的长征八号甲、长征六号改专门针对组网发射优化，一次就能补满一整条轨道面；民营的朱雀二号等液氧甲烷火箭也跟着发力，成本越打越低。海南商业航天发射场多工位轮班，太原、东风基地同步开工，硬生生把“星多箭少”的短板给补了上来。 截至2026年年中，GW星座已经完成了一百多颗组网星的部署，千帆星座在轨数量也突破了两百颗，按照这个节奏，年底就能搭起全国覆盖的骨干网络。以前大家说中国搞基建厉害，现在看来，这股劲儿直接用到太空去了，地面上能修路架桥，到了天上照样能织网。 组网能力上来了，测控和空间感知能力自然也跟着上台阶。当年星链偷偷变轨，我们能及时发现并精准规避，就说明我们的太空监测体系不是摆设。 现在自己有了成规模的星座，成千上万颗卫星在不同轨道上运行，每天要处理海量的轨道数据，还要做碰撞预警、轨道维持，这套能力练出来，就相当于在近地空间布下了一张感知大网。 哪颗卫星异动、往哪个方向飞、有没有风险，都能看得明明白白。以后再有人想玩“突然靠近”的把戏，不仅藏不住，我们的应对手段也会多得多。 更关键的是规则层面的话语权。过去太空治理基本是少数国家说了算，商业航天爆发之后，旧规则根本跟不上新形势。星链一年十几万次变轨不通报，撞了别的卫星也没人能罚它，欧洲航天局都公开吐槽它是“轨道流氓”，可也拿不出什么有效办法。 这种情况下，中国一直在联合国框架下推动更公平的太空治理，倡导构建太空命运共同体，呼吁制定统一的太空交通规则，变轨要通报、碰撞要担责、资源要共享，不能让个别私企仗着先发优势就无法无天。 你不守规矩，那我们就拉着更多国家一起定规矩，把单边的“丛林法则”拉回多边的规则轨道上来。这才是最根本、最长远的反制。很多人总觉得反制就得是硬碰硬，就得当场怼回去才解气。可真正的大国博弈，从来都是闷声攒实力，厚积而薄发。 当年两次逼近事件，我们确实被动了一回，但也彻底看清了低轨资源争夺的紧迫性。这几年我们没怎么放狠话，却在发射、组网、测控、规则四个维度默默发力，把当年吃的亏，一点点变成了自己的优势

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

第六次国运窗口：2026年，普通人翻身的最后机会 过去四十多年，中国普通人曾迎来五次改变命运的重大窗口： 1978年胆量红利——敢摆摊就能成为万元户； 1984年产能红利——下海经商、买房置业就能致富； 1992年体制外红利——抓住市场化浪潮； 1998年信息红利——互联网萌芽期掘金； 2012年流量红利——玩转手机和自媒体即可赚钱。 很多普通人因各种原因与前五次机会擦肩而过。 而第六次国运窗口，已悄然开启，核心时间节点直指2026年，其名称叫做——超级个体红利。 超级个体红利的本质 这一次的核心驱动力是人工智能（AI）。AI正像当年的水、电、煤一样，成为社会的基础设施，正在全面重塑生产规则和商业模式。它不再是高科技精英的专属，而是普通人也能轻松掌握的“超级杠杆”。 过去创业需要资金、团队、技术和背景，而现在，你只需要一台能联网的设备，就能把自己的特长、经验和兴趣，转化为内容、产品或服务，实现“一个人活成一家公司”。 这次机会的三大显著特点 第一，门槛史上最低不需要学历、不需要启动资金、不需要人脉，甚至不需要高深技术。AI可以帮你写文案、剪视频、做设计、写代码、数据分析、客服运营，几乎覆盖所有环节。 第二，覆盖面史上最广不限人群、不限行业。无论你是老师、宝妈、厨师、设计师、司机还是普通打工人，都能在AI的帮助下找到属于自己的切入点。全人群、全产业覆盖。 第三，杠杆效应最强一个人搭配AI工具，就能达到过去一个小团队的产出效率。你可以同时创作、开发、销售、运营，实现低成本、高效率的规模化发展。 普通人如何抓住这次机会？ 内容赛道：用AI把专业知识、人生经验、生活技能转化为短视频、图文、课程或直播。AI帮你优化脚本、生成图片、剪辑视频，大幅降低创作门槛。 产品赛道：开发数字产品，如AI提示词模板、工作流工具、电子书、设计模板等，也可将实体产品智能化升级。 服务赛道：借助AI提升个性化服务效率，例如在线咨询、教学、设计、翻译等。 平台布局：在抖音、小红书、视频号、B站及海外平台多阵地运营，建立个人IP，形成多元收入。 关键不在于你现在拥有多少资源，而在于你是否愿意立即开始行动，学习与AI协作，成为“AI增强型个体”。 现在行动，就是最好的布局 2026年不是终点，而是超级个体时代的真正起点。那些从现在就开始研究AI工具、积累个人知识体系、持续输出价值的人，将在未来3-5年内实现阶层跃迁。 抓住2026，就是抓住普通人站在时代风口的最后重大机会。

Solana 自己的 Hyperliquid — @bulktrade ▌构建三年，主网上线在即 ▌800 万美元种子轮，Robot Ventures 领投 架构设计 资金存取仍然走 Solana 主链，但核心交易环节如撮合、风控、共识全部在 Bulk 侧车网络中完成。 该网络由 Solana 验证者运行，相当于一条专为交易优化的快车道。目前已有约 13 个 Solana 验证节点加入。 三个预判 一、保底上 Bybit 资方里有 Mirana Ventures（Bybit 旗下投资机构），上所路径清晰。 二、主网不会太远 当前正处于测试网交易竞赛周期，按照节奏推算主网临近。 且后续大概率还会有一轮融资。 三、做市商大概率是 Wintermute Wintermute 也是种子轮的参与者，利益绑定很深。 🔗 参与测试网竞赛： 可以领取测试金，零成本参与。

财报解析：Cipher Digital (CIFR) Q1 2026——算力基建的价值重估 在近期对大量科技与能源企业的财报复盘中，Cipher Digital (CIFR) 的 2026 财年第一季度电话会议尤为值得关注。这份财报不仅确认了 CIFR 从传统比特币矿商向垂直整合超大规模（Hyperscale）数据中心开发商的彻底转型，也为 AI 基础设施价值链的演进提供了一个极具参考价值的样品： CIFR 目前正处于一个典型的“基本面错位”阶段---短期营收缩水与长期合同爆发并存。 一、 营收倒退的表象与百亿订单的底牌 单看当季利润表，CIFR 的数据似乎在衰退：Q1 营收从上一季度的 6000 万美元降至 3500 万美元。但这属于战略转型期的主动“阵痛”。 营收下降的直接原因是关闭了 Black Pearl 站点的比特币挖矿业务，以为大规模的 HPC 改造腾出空间。真正决定其长期估值锚点的是其**已签约待实现收入（Contracted Revenue）**的跳跃式增长： 极速扩张的合同规模： 短短一个季度内，已签约总收入从约 93 亿美元飙升至 114 亿美元，增幅近 23%。 高确定性的长期现金流： 新签订单主要来自 AWS、Google 等超大规模科技巨头，租约期限普遍长达 10-15 年。 利润兑现时间表： 预计从 2026 年 10 月起，核心园区的年化净运营收益（NOI）将达到 7.87 亿美元。 这表明，市场的核心博弈点已不再是比特币的周期波动，而是如何对这 114 亿的长期基建合同进行定价。 二、 核心护城河：4.2 GW 电力资产与交付能力 在当前的 AI 军备竞赛中，能源容量是硬通货。CIFR 手中握有约 4.2 GW 的电网容量管线，且在交付进度上展现出先发优势： Barber Lake (207 MW)： 结构已封顶，99% 设备就位，进入冲刺交付阶段。 Black Pearl： 挖矿设施清退完毕，全面转入 HPC 建设。 Stingray (100 MW)： 顺利签署第三份租约，预计 2026 年 Q4 即可通电。 跨电网布局： 突破了单一德州（ERCOT）市场的局限，向俄亥俄州（PJM电网）的 Ulysses 站点扩张，以满足科技巨头的多区域算力部署需求。 三、 财务结构优化与“表后发电”的想象空间 基础设施项目的成败高度依赖融资能力与成本控制。CIFR 在本季度的操作为其转型提供了坚实的资本底座： 风险隔离的债务结构： 约 52 亿美元的债务属于非追索权债务，与特定资产强绑定，有效隔离了母公司层面的施工与运营风险。 充裕的流动性： 账面拥有 7.15 亿美元不受限现金。通过发行 20 亿美元高收益债券（且获超额认购）以及设立 2 亿美元循环信贷，证明了主流金融机构对其基建信用背书的认可。 表后发电（Behind the Meter）的破局潜力： 管理层透露正在德州探索现场燃气发电。在电网接入审批日益严格的背景下，直接利用西德州廉价且丰富的天然气进行表后发电，不仅能绕开并网瓶颈、加速投产，更能在极低成本下锁定更高的算力溢价。 四、 关键风险提示 在乐观的转型预期之外，该标的仍面临不容忽视的结构性挑战： 政策与并网风险： 对于 2028 年之后的远期项目（如 McLennan），需面对德州电网（ERCOT）全新的批处理（Batch Process）审批流程。即便公司自评估处于最高优先级，监管变动仍可能拖延交付。 商业模式的摇摆： 目前公司主打低风险的托管（Colocation）模式，但在 Reveille 项目中也在尝试涉足计算设备（Compute）的直接持有与运营。重资产运营 GPU 集群可能带来更高回报，但同时也会大幅抬升技术折旧与市场风险。 结语 CIFR 的 Q1 财报展示了一个教科书级别的资产重组案例：用低廉的电力获取成本，去套利超大规模 AI 算力中心的高额溢价。对于量化分析与深度行研而言，这种从“周期性加密资产”向“公共事业级基建资产”的属性跃迁，正是市场定价容易出现滞后、从而产生有效 Alpha 信号的绝佳温床。 免责声明：本人持有文章中提及资产，观点充满偏见，非投资建议，dyor

互联网变成了猎巫场：下一个计算机文明急需解决的问题 This is a witch hunt. 这是一场猎巫行动。说白了，就是村口吵架的国际升级版，一场既滑稽又荒谬的戏剧。它迫使我不得不认真审视：我们这一轮计算机文明所造成的时代痛点。对吵架，我不感兴趣；对谁和谁互相攻击、揭发，也不感兴趣；对所谓大V、真假身份、是否庇护、是否外宣，更是一丝兴趣都没有。但我非常清楚，从技术和文明发展的历程来看，上一个文明无法解决的痛点，恰恰就是下一个文明的结构起点。这才是值得慢慢展开的部分。 在我看来，互联网中的 witch-hunt（猎巫式追捕），本质是一种 结构性失衡的群体行为。它常常披着“正义”的外衣，却在认知、制度与行动三个层次同时发生扭曲。 在认知层面，它依赖于“敌人制造”和“道德标签化”。复杂问题被简化为某个“坏人”的错，群体通过符号化的敌人获得秩序的幻觉。目标人物很快被打上“邪恶”“不可饶恕”的烙印，失去辩护的可能。算法在其中推波助澜，放大愤怒、恐惧与厌恶，让猎巫迅速形成虚假的共识。 在社会层面，它体现为“群体一致性”和“外部性转嫁”。沉默者不得不表态，否则就会被视作敌人；个体觉得自己只是顺手评论转发，结果集体行动却能毁掉一个人；整个社会的焦虑、无力感被转嫁到替罪羊身上，换来短暂的心理平衡。 在技术层面，猎巫被算法和流量经济加倍放大。平台偏好极端和情绪化内容，使猎巫更容易形成热度；攻击和参与能够带来曝光与粉丝，让错误的激励机制不断驱动猎巫循环；一旦某次猎巫成功，它就成为模板，推动更多猎巫事件复制上演。 因此，这是 认知简化 + 群体从众 + 平台算法 三者共振的产物。它满足了群体的三重需求：一是解释需求，复杂问题有了坏人的“简单答案”；二是秩序需求，通过一致行动获得虚假的凝聚感；三是经济需求，流量和注意力被迅速放大并货币化。 这一轮文明的舆论机制：尴尬的大v 成为猎巫对象 这一轮文明的舆论机制里，最尴尬的位置往往落在大V身上。他们代表的不仅仅是个人，而是一种 符号化位置：流量、影响力和价值观的代名词。在群体焦虑或社会不满时，大V自然成为“最容易被替代、最方便背锅”的对象。就像古代祭祀中的“替罪羊”，大V身份放大了其“牺牲性”，使他们变成群体情绪的投影屏。 注意力经济进一步强化了这一逻辑。越高曝光，就意味着越大靶子，大V的每句话都会被无限放大、细致解读，使得围猎他们的“成本—收益比”异常低廉。算法的推高效应让舆论的波动和猎巫机制互相共振，而攻击大V本身还能带来点击量、粉丝与立场收益，于是“攻击大V”逐渐演变为一种可复制的商业模式。换句话说，大V被围猎的经济激励天然存在。 在这样的舆论结构下，大V陷入了一种制度真空。普通人遭遇猎巫，往往还会引发同情与保护本能；但大V遭遇同样的境遇，却被视为“权力者理应承受的代价”。更大的问题在于，社会始终缺乏一个明确的制度接口去区分“批评”与“猎巫”，结果导致大V频繁处于无处申诉的状态。于是，他们被误认为是“天然可牺牲”的群体。 制造大v成为各方势力的舆论争夺战 在当下的舆论格局里，制造大V已经成为各方势力的争夺战。大V早已不是单纯的个人，而是被塑造出来的“权力节点”。他们不仅仅是有观点的人，更是信息网络中的 流量集散点。机构、资本、政治力量会有意识地扶持、放大甚至打压某些大V，把他们当作“代理人”来操纵公共叙事。于是，大V的存在感与话语权成了一种“软权力武器”，谁能制造和掌控大V，谁就能影响舆论格局。换句话说，大V正在被当作“信息政治的棋子”。我完全不纠结谁是“被制造出来的大V”，你大可以放心，绝大多数迅速崛起的大V背后，几乎必然有力量在推动。 各方势力打造大V 资本会投入资源，把意见领袖打造为符号化人物，形成所谓的 资本型大V；政治力量则通过舆论工程，塑造“代理发声人”，让他们成为阵营代言，这就是 政治型大V。不论是哪种模式，结果都是一样的：大V失去了“纯粹个体性”，被深深嵌入更庞大的权力网络。 成为大v的巨大风险，随时可能被旗帜化或者被抛弃 然而，成为大V同时也意味着巨大的风险。制造大V = 制造猎巫靶子。一方面，他们具有 易毁灭性：当舆论环境转向时，制造者可能随时抛弃甚至反噬他们，让其成为“献祭品”。另一方面，他们往往被推向 极端化，为了维持流量和对立面，只能不断强化尖锐立场，逐渐成为社会撕裂的节点。再加上算法和资源的操纵，大V常常制造出 虚假共识，看似众人追随，实则只是一种被编程出来的幻象。由此，制造大V也就同时在制造一个 猎巫循环。 大V一旦被制造，就不再被视为人，而是一个 符号。符号的价值只在于能否继续发挥作用，而不是背后的真实个体。当符号失效或不再符合某方利益时，就会被迅速抛弃，甚至主动被推上“祭坛”，以平息群体的情绪。大V因此天然带有 可牺牲性，是文明体系中的 可抛弃节点。而他们的困境就在于，享受过度聚光灯的同时，也注定要承受过度放大的反噬。当舆论转向，过去的荣耀与追随立刻化作攻击的武器：旧言论被翻出，粉丝集体倒戈，媒体推波助澜，最终让“大V崛起得越快，坍塌得也越快”。换句话说，制造大V本身就是在埋下一颗猎巫的定时炸弹。 更冷酷的是，政治与资本的抛弃机制几乎是制度化的。大V的本质是“代理人”，他们并不拥有独立的退出权力。当局势需要转移注意力时，大V往往会被当作“缓冲阀”，被交出去献祭，以换取更大结构的稳定。 这种循环会不断耗散社会的信任，使公共领域越来越失真 这种“制造—崇拜—反噬—献祭”的循环，不仅仅是摧毁了几个大V，而是对整个社会的 信任结构 进行着长期而缓慢的腐蚀。公众一次次看到“昨天的偶像，今天的罪人”，于是个人对意见领袖的长期信任逐渐坍塌；不同群体各自制造和猎巫自己的大V，社会信任被撕裂成部落化的碎片，失去了公共交集；当舆论场不断通过“献祭”来转移矛盾，制度的公正性也随之受到质疑，越来越多人开始把一切解读为操控与表演。最终的结果是：个体不信任 → 群体不互信 → 制度不被信任。 公共领域在这一过程中逐渐失真。讨论的注意力被严重扭曲，不再聚焦事实与结构性议题，而是被大V的兴衰故事反复绑架；叙事极端化成为常态，双方为了争夺流量都在制造极端大V，导致公共空间被“偶像 vs 反偶像”的戏码淹没；真正的结构性矛盾——无论是经济、制度还是环境问题——反而被转移和掩盖，公共领域沦落为一个“影子剧场”，越来越像“虚拟斗兽场”，而不是解决问题的对话场所。 长远来看，这样的循环会把社会推入 信任赤字文明。个体逐渐冷漠，学会“谁都别信”，转向犬儒和沉默；敢于发声的人多半是极端者，于是公共舆论只会进一步两极化；社会整体失去稳定的信任黏合力，无法构建长期共识，制度建设与战略规划都被削弱。最终，文明会陷入一种 “低信任陷阱”：共识不再能持久存在，公共领域失去了真实的黏合力，只剩下持续的分裂与耗散。 网络猎巫运动（witch-hunt） 不再只是“舆论风暴”，它越来越多地直接 渗透、绑架甚至改变现实执法。 我们在亲眼目睹舆论执法的荒诞闹剧。 温和的声音，理性信息源，被消失在洪流之中 上一轮文明无法解决的重大问题，都是下一轮文明的突破口。 从目前来看，我选择做一个理性的旁观者。我不追随任何人，对某些人偶尔的欣赏也只是因为文字上的共鸣而已。事实上，对于绝大多数大V来说，他们的有效内容——包括事实、逻辑和见解——所占比例极其有限；而情绪化的表达、立场攻击以及互相围猎的内容却占了压倒性的多数。如今的互联网充斥着成倍流转的谩骂与重复言论，噪音早已远远淹没了真正的信息源。这种局面使得 社会成本高企：每一次讨论都像是在情绪废墟中艰难“淘金”，认知效率被极大削弱。现状可以简单归纳为：无效循环 > 有效生成。 噪音被播放无数次。真相播出来一次但是没人听。 真正的信息只需要生成一次！ 我真正关注的，是 下一轮文明的突破逻辑。在那个新的框架里，信息的价值将不再以“热度”衡量，而是取决于它是否贡献了 新事实、新论证或新结构。有效信息应当是一种一次性贡献，能够被验证、被复用，而不是无限重复的噪音。其次，信息应当 只生成一次：无论是谩骂还是重复性表态，都不应再获得传播权重，平台要自动识别并降噪；真正的有效内容则被抽取为“唯一信息源”，供无数次引用，而不是被反复复制和歪曲，这就像“区块链上只写一次”那样，可无限调用，却无法篡改。最后，信息分配机制也必须 结构化：算法应当将原创事实、有效观点、可验证的数据设为高权重源头，而将情绪化的重复、立场性的攻击、无新信息的噪声降为低权重。 这种新逻辑可以归纳为一句话：有效一次 > 无效循环。这不仅是信息分配的优化，更是下一轮文明在认知秩序上的根本突破。