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✍️抓住主线就是简单模式（美股篇） 有一说一，我觉得其实美股或者说最近整个市场上所有正常的股票市场，都挺简单的，你说回调也回调吧，但是大势还是一路向上，不影响主干。 🌟大方向是AI 这么长时间的美股或者说日韩股市拉盘，归根结底都是AI革命带来的。 所以主线路就是AI，完全跟着AI走，基本上就没有错误的。 所有的回调都是为了杀杠杆，在最后一波暴跌之前的所有回调都是上车的机会。 都炒币这么多年了，大家应该都知道的，顶只有一次，底也只有一次，你就这么相信自己能买到？ 🌟AI的大方向就是存储 主干找到了，就开始一个个找支流了，毕竟简简单单就是那么容易的说出来。 毕竟说比做简单，不然那么多人当分析师，不都去当交易员了？ 这都是牛总告诉我的，除非存储崩盘了，不然任何时候买存储都等于抄底。 反正担心了就卖一点，跌多了买一点，永远在车上就行了。 毕竟天天吹那些涨的多的不会死的，一死了就大家全死了，就好像上周一样😂。 🌟AI周边是附带的旋律 最近炒AI，从存储在到光然后到MLCC在到玻璃，全产业带动。 基本上反正你跟着都行。 芯片+内存大方向，乱七八糟的跟着一大堆，只要大哥没出事，全体一起舞起来。 上周 $AVGO 一个财报，直接全体地震，一堆兄弟们开的杠杆都没了😮‍💨。 但是周五开始黄仁勋开始喊单，周末就把整个半导体+存储拉起来了，直到现在，周一周二的夜盘，基本上开始要把周五的跌幅收回了。 继续舞动乾坤了。 相信哥，跟着老师炒一样的，大多数时间都是开心的，只有崩盘得时候难受，万一老师教你开杠杆，那你可能大多数时候都是不开心的。

我发现最近没有活在股市焦虑里的人是幸福的，因为最难受的应该是那些看着狂暴牛市一直涨而没有上车的人。 他们不是没有能力上车，有券商账户，手头也有点小钱，也有渠道能看到外边在发生什么，但就是因为各种原因错过了。 就像一趟高铁🚄从眼前开过，你眼睁睁的看着隔壁老王，手下intern，甚至一直看不起没有你优秀的初中同学，都狗屎运的上了车。 有很多人压根连高铁站在哪里都不知道，也没钱买票，所以心里根本毫无波澜。 但你不一样，你隔着车窗看着他们因为横财砸的失去面部表情控制的脸，手舞足蹈的计划要怎么使用这笔横财，额头的青筋猛跳。 每个夜晚你都在愤怒和后悔中难以入眠，好不容易睡着了又在"凭什么！老子之前可比你们有钱多了"的大喊中迷迷糊糊的醒来。 "应该暴跌了吧，tmd连商K的鸡🐔都在赚钱了啊，这必须是fomo了啊。快点暴跌，让那帮人还嘚瑟，我不赚钱你们也不应该这么发财啊！ 让车开回来，这次我一定梭哈！😂😂😂 ～～～～～～～～～～～～～ 这波科技革命的财富转移太猛烈了，很多原本同一阶层的人财富拉开代际差距只在过去这么短短的几个月里。 让我想到了曾经的中国房市，BTC引领的加密浪潮。 还好这场🫧还没结束，好好游泳🏊🏻‍♂️

AI半导体终局推演2026(I) 当新token经济学范式从GPU算力转移到HBM 本文从从GPU架构进化路线本质出发，解释这个市场长久以来担心的问题: 每个GPU的HBM内存需求为什么一定会是指数增长，为什么HBM需求指数增长不会停滞? 并推导token经济学在当前架构下第一性原理:token吞吐 = HBM size X HBM BW带宽 同时讨论了，为什么GPU的天花板被HBM的两个发展维度所决定 HBM周期性这个话题争议一直很大，乐观派认为AI带来的需求比以前要大的多，但市场主流仍然认为前几次上升周期也有需求每年20%+增长，这次又有什么不一样呢？AI不影响HBM和传统DRAM一样有commodity属性，一旦在需求顶峰扩产遇上需求下行又会重蹈覆辙。 我们可以从算力芯片架构视角,从第一性原理出发，来拆解和推演一下这个问题：为什么这次真的不一样 ------------------------------- 历史：CPU算力时代 很久以来，我们都处在CPU主导算力的时代，CPU的最高级KPI就是performance，跑的更快，所以每一代的CPU都用各种方法来提高跑分，最开始是频率上升，后来是架构演进superscaler等等 这个时候为什么DDR不需要很快的技术进步速度？比如DDR3到DDR5竟然经历了15年之久 因为这个时期的DDR的角色是纯粹的辅助，而且辅助功能极弱，以业界经验，DDR的速度即便是提高一倍，CPU的performance一般只能提高不到20%这个量级 为什么DDR带宽速度提高了用处不大？两个原因 1. CPU设计了各种架构去隐藏 DDR延迟，比如superscaler，加大发射宽度，用海量的ROB和register renaming来提高并行度隐藏延迟，一级缓存cache，二级缓存cache，削弱了DDR的带宽速度需求 2. CPU workload对DDR带宽要求并不高，大部分日常负载比如打开网页，DDR带宽是严重过剩的，甚至云端负载 也就是说，在CPU时代，DDR的带宽速度是不太有所谓的，DDR4和DDR5除了少数游戏就没啥差别，甚至JEDEC标准也进步缓慢。 另外，绝大部分app需要一直停留在DDR上的部分并不多,需要的时候从硬盘上调度到DDR即可，app的size增长没那么快，导致对DDR的容量需求也较为缓慢。 所以最近十年来，平均每台电脑上的DDR容量大概从7~8GB变成了23GB，十年只增长了3倍。 而这部分升级缓慢直接影响了营收，size容量计价是赚钱的主要方式，速度的提高只是技术升级，提高size的单价，这两个的升级需求都不大，需求主要是随着电脑/手机数量增长而增长 所以DRAM在带宽速度和容量这两个维度上，一直是都是芯片产业锦上添花性质的附属品，DDR升级带来的边际效用是很低的，跟CPU时代的最高KPI几乎没什么直接联系 -------------------------------------------- 而到了genAI 大模型为主导的新时代，计算范式转移让最高级KPI起了根本变化 GPU发展到AI推理的时代，不再像CPU那样只看跑分，最高级的KPI不再是算力TOPS/FLOPS，而是token的成本，特别是单位成本/单位电力下的overall token throuput 其次是token吞吐速度，因为在agent时代，很多任务变成了串行，token吞吐速度成了用户体验的重要瓶颈。 这也是为什么老黄发明AI工厂概念的原因：最低成本的输出最多token，同时尽量提高token吞吐速度 AI训练时代，老黄的经济学是TCO(total cost ownership)，买的GPU越多，省的越多 而老黄在推理时代的token经济学是： AI推理的毛利润很可观，所以逻辑已经转换成：Nvidia GPU是这个世界上让token单价最便宜的GPU，买的GPU越多，赚的越多 最高的KPI变成了Pareto frontier曲线，在提高token 吞吐throughput和提高token速度两个维度上尽量优化 （见图一） NVIDIA 的 token factory 代际进步，其实是在把整条 Pareto frontier 往右上推，这就是是AI推理这个时代最重要的KPI ---------------------------------- 接下来是本文最重要的逻辑链，如何从token吞吐量指数型增长的本质出发，推导出天花板瓶颈在HBM size和HBM 带宽的指数型增长 单卡GPU推理单线程batch size = 1的时代，token吞吐只有一个维度，就是HBM的带宽速度，带宽速度越高，token吞吐越大 但进入NVL72的年代，推理不再是单卡GPU时代，而是72个GPU + 36个CPU整个系统级别的token工厂，把HBM带宽和算力用满，获得极致的token吞吐量 Token 吞吐throughput的增长，依赖两个东西：同时批处理的请求数 X 每个user请求的平均token速度 也就是batch size X per user token 速度 以Rubin NVL72为例，在平均token速度是100 token/s的情况下，同时批处理1920个请求，得到token吞吐量是19.2万token/s 一个Rubin NVL72大概是120KW（0.12MW）的功率，所以得到单位MW能处理1.6M token/s （见图一） 所以，我们需要想方设法提高这两个参数：批处理数量batch size和per user token的平均速度，这两者相乘就是我们的最高KPI，也就是token的吞吐量 ------- 第一个参数：batch size的增长，瓶颈在HBM size 批处理量里的每一个请求req，都会自带kv cache，这部分kv cache是需要存在HBM里的，大小大概在几个GB到数十GB不等 因为hot kv cache是随时需要高频高速读取，所以必须放在HBM里，比如一个大模型的层数是80层，那么每一个token的生成阶段，都需要读取80次HBM里的kv cache 随着批处理数量batch size的增长，会带来hot kv cache的线性增长 又因为这个批处理量的所有请求的hot kv cache，都要放在HBM上，这也就带来了HBM size必须要随着批处理量batch size线性增长 就像是机场接驳车，登机口尽量快的接旅客到飞机，HBM size小了，相当于接驳车size小了，就得多接一趟 结论是：批处理量的数量batch size，瓶颈依赖于HBM size的增长 --------- 第二个参数：每个user请求的平均token速度，瓶颈在HBM带宽 大模型decode阶段的速度，瓶颈取决于HBM的带宽速度，因为每生成一个 token,都要把激活的权重和kv cache 读很多遍 LPU的出现，在batch不那么大的情况下，把激活权重这个部分搬到了SRAM上，但是每生成一个 token仍然要从HBM读很多次KV cache。HBM带宽越高，生成每一个token的速度也就越快，基本上是线性对应的 就像是机场接驳车，登机口尽量快的接旅客到飞机，hbm本身带宽速度就像是接驳车的车门有多宽，门越宽，旅客上接驳车越快 GPU的其他配置，都是在适配batch的增长以及要让token compute的速度配平HBM的增长，甚至会用多余的算力来获得部分的带宽（比如部分带宽压缩技术） —----- 在那个接驳车的比喻例子里 接驳车的车厢大小 = HBM Size（容量）： 决定了一次能装下多少名旅客（也就是能同时装下多少个请求的 KV Cache）。车厢越大，一次能拉载的旅客（Batch Size）就越多。如果车太小，想拉100个人就得分两趟，系统整体的吞吐量就上不去。 接驳车的车门宽度 = HBM Bandwidth（带宽）： 决定了旅客上下车的速度。门越宽，大家呼啦啦一下全上去了（Decode/生成Token的速度极快）。如果门很窄，哪怕车厢巨大能装200人，大家也得排着队一个一个挤上去，全耗在上下车的时间里了。 旅客的吞吐量 = 接驳车车厢容量 x 接驳车旅客上车速度(车门宽度) —--------------------------- 至此，我们从逻辑上推演出了token经济学的硬件需求第一性原理： Token throughput = HBM size X HBM Bandwidth AI推理这个时代的最高KPI，实际上是高度依赖于HBM的两个维度的进步的 如果要维持token throuput每一代两倍的增长，实际上意味着，每一代的单GPU上，HBM size X HBM BW带宽之积要增长两倍！ 这也是历史上第一次，HBM内存的size可以影响最高的KPI token throughput！ 要验证这个理论，可以把Nvidia从A100到Rubin Ultra这几代的token 吞吐throughput，和HBM size X HBM BW 放在同一个图里比较 （见图二） 可以发现，这两个曲线的走势在对数轴上惊人的一致 HBM size x HBM带宽增长的甚至要比token吞吐量更快，毕竟HBM决定的是天花板，实际上这个天花板增长的利用率utilization是很难达到100%的，也就是说，HBM size x HBM 带宽就算增长1000倍，其他算力和架构的配合下，很难把这1000倍的天花板潜力全部榨干 这条曲线不是巧合，而是系统最优化的必然解 throughput = batch × Bandwidth，这就是token factory 经济学最绕不开的第一性原理 —-------- 软件的影响呢？软件的优化会不会降低带宽的需求？降低HBM的需求？ 这跟硬件是独立两个维度的，这好像在问，如果CPU上的软件优化了之后跑的更快，是不是CPU就十年不用发展了？反正软件跑的更快了嘛 这样的话，CPU厂还能赚得到钱吗？CPU想要存活下去，只有一条路可走，在标准benchmark，不考虑软件优化，每一代CPU必须要跑分更高，不然就卖不出去 GPU也是一样，软件优化如何，和自己的token吞吐量KPI每年都要大幅进步，是两回事 只要token的需求继续增长，对token throuput的追求就绝不会停止，那么对HBM size X HBM 带宽的追求也不会停止 如果HBM size和HBM 带宽发展慢了，老黄一定会亲自到御三家逼着他们技术升级，因为这就是老黄gpu的天花板，天花板要是钉死了不进步，老黄的GPU还能卖出去吗？ 当然了，Nvidia需要绞尽脑汁去从异构计算的架构角度榨取HBM天花板之外的部分，比如LPU就是一个很好的尝试，把Pareto frontier从另一个角度改善了很多 （右半边高token速度的部分） —-------------------------------------- HBM内存已然告别了那个随波逐流的旧时代，在这条由指数级需求铺就的单行道上，以一种近乎宿命的方式走到了产业史诗的主舞台中央 推理范式第一性原理演化到这一步，只要老黄还要卖GPU，HBM就必须翻倍，而且必须代代翻倍。这是supply side的内生压力，与AI需求无关，与宏观周期无关，与hyperscaler的心情也无关 剩下的问题，只有一个： 当需求被物理锁定为指数增长的时候，供给侧的三个玩家，会不会还像过去三十年那样，亲手把自己再拖回一次周期的泥潭？

历史新高时，如果还没上车，我们该怎么办？ 自1950-01-03 以来，S&P 500 新高了1,533 次； 自1985-10-01 以来，Nasdaq-100新高了818 次； 平均下来，两个指数每年都会出现约20次历史新高。 🔸所以对于优质资产来说：新高并不是一个危险信号，而是市场常态。 ⏰如果在任何新高时买入： ▫️持有1年，平均收益9.8%～20.5%，74%+的时间在赚钱； ▫️持有3年，平均收益30.5%～59.2%，85%+的时间在赚钱； ▫️持有5年，平均收益56.8%～126.8%，80%+的时间在赚钱； ▫️持有10年，平均收益172.4%～249.9%，77%+的时间在赚钱； 历史上任何一次新高买入并持有20年，胜率都是100%，平均累计收益分别达到637%和626%。 所以遇到新高并不可怕，真正值得害怕的，可能从来不是买在新高，而是因为恐惧新高，长期没有上车。

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但当时以太连续上涨，市场情绪非常亢奋。 如果以太只是涨10%、15%，他肯定也不太敢碰这些山寨，但当时是以太涨太快，很多人根本就没来得及上车。 等到周末盘整，踏空的人会很焦虑，错过行情，他们就会很自然的冲进那些还没启动的币，他想抓住的就是这种错过的情绪。 现在的行情，大多数新闻出来顶多就影响一两根15分钟K线，运气好点，可能会带动两根一小时K线。 但在流动性好的时候，如果能从独特的角度去解读一个事件，并以此支撑自己的交易方向，无论是做多还是做空，都不难盈利，这就是事件交易。

写给那些1年7个月前坚持stonks的人 今天b哥的msx发币了 其实我没什么感觉 因为他和grvt比起来就不算空投 基本我们都是白嫖持仓 而且我们都是禁止刷手续费只白嫖。 所以其实包括我在内所有的人今天应该也没卖 也卖不掉都是低保号 总共加起来就几万个而已 我想卖也卖不掉分在了200多个地址里面 但是我说过对于社区我觉得你应该有个交代。 那就聊聊我们之前的stonks stonks社区是我起家的地方。 我以前撸毛我根本不知道玩推特， 因为我买了stonks进了这个社区认识了很多人 基本我的起号就是来自stonks社区杨哥让我教大家撸毛 今天上瘾给我打电话说他输了,他要注销推特 说两年的信任换来这样的结果因为信任所以输了。 （我觉得这是web3很正常币价谁也左右不了也没人按着你的手喊你买，都是互相博弈 亏了赚了都正常） 但是我还是想说那些年大家不断的加仓stonks。 将军 小米粒 我 最开始的一些管理 每天的x ama 那时候b哥你不知道大家有多崇拜你 因为ban你拉盘了 大家都几倍 10倍的利润 我虽然没去济州岛 但是社区很多人都去了 我羡慕的不行 后来我去参加了南京聚会， 那时候大柱他们坚信你会带着兄弟们起飞 好多人都是贷款 找父母借钱买stonks 那时候我还没完推特， 那个氛围真的让我觉得你真能成 按照游戏驿站的思路 起诉纳斯达克 帮助散户完成逆袭。 我们这群人斗志满满 传销家人上车。 社区的咆哮小崔 他工程师专业赚了半辈子钱40万 买了stonks 我所知道的这样的人有很多 因为我觉得我之前和杨哥说过一句话， 人可以没有钱， 但是一定要对得起那些真正的看得起你的人。 所有的人都不傻 虽然我没买多少但是很多人真的 真金白银的支持了stonks 之前很多人说 感谢b哥 如果不是b哥stonks这个币早归零了 但是我一直说如果不是因为b哥 说了要做币圈的游戏驿站要起诉纳斯达克 大部分人是不会买的。 当时我坚决反对质押， 您说质押了为了更好的发展， 您知道我为什么反对质押吗， 因为真的有人把stonks变成了漂流瓶 里面装了几百万个stonks 要五年后解锁。 你质押了这些人就完了 这个大家口中的韭菜也是我的朋友。 stonks币到msx这个平台币 ， 没有人比我们这群刚开始的人更有发言权， 其实我应该感谢你， 因为你给了我流量， 给了我第一口饭。 关注了我转发了我， 让我从一个默默无闻的小垃圾先变成了现在这样 但是我还是想说， 不能辜负那些真正的支持您的兄弟， 因为这群人当年都是因为相信你买stonks， 那些过往的过去 那些人 那些事 那些ama 那些可能想赌一下上涨就走的人。 那些喷过你的人 和所谓的你认为的黑子的人 至少在曾经的那一刻都相信过你 我一直觉得 一个人最大的本事就是让人放心 信任很贵 如果你浪费了你的平台一定完蛋 不管你在做什么平台 不管你野心有多大 不管未来msx这个平台能走多远。 在我心中这些对我而言完全不重要 我关心的是您当年说的， 你亲口说的 你不会辜负任何一个真正信任你的人 我只想为这些人和您说一句 虽然这是金融市场 赚亏都是自己的选择 但是这次后 web3应该再也不会有真正的信任了 我去年就离开stonks社区了 但是当年很多人也不喜欢我 将军 大壮 咆哮猫 小米粒 那些当年的人我永远都不会忘 聚是一团火 散是满天星 希望b哥说到做到。