与「吉高寧々」相关的搜索结果

#SODGROUP# #PR# 【‼️本日FANZA配信スタート‼️】 ⚠️売れ筋 6位(05/21) 反りの合わない美人女上司の無自覚デカ尻挑発に我慢できず残業中に鬼反りチ◯ポを即ハメしたら仰け反り絶頂！身体の相性は良くて... ▾MGS動画 #吉高寧々# @yoshitakanene

深田咏美暌违接近一整年没有拍片，移籍法老社（Faleno Star）后第一部作品就开幕雷击，这封面要不写名字都认不出来是她。 法老社是出了名的一线女优坟场，根本把握不住怎么拍片能激发购买欲，桥本有菜、吉高宁宁都是顶级的苗子结果在这里坐大牢，销量完全配不上名声，也就天使萌吃老本吃得还行，再就是这几年推的小野夕子勉强凑合，能打的真不多。 深田之前忙着换经纪公司，大概也是想重新弄一份好的专属合约，她这个级别的女优自带社交流量，配合法老社宣发更是什么话都说得出来，什么无剧本、什么亲自监修、什么全功率解放、什么贡献改变世界观的快感，这种程度的站台力度，搞不好能拿按比例分配的片酬而不是固定数额，但是预告片看下来非常平庸，完全不知道法老社包装了个啥。 总之还是但愿我成见过深吧，希望法老社打我的脸。

由于欧洲热浪导致河流温度过高，无法有效冷却反应堆，法国电力公司被迫削减核能发电，导致其平均日核电输出功率在6月下旬跌破33吉瓦，降至近九个月最低点。这一供应中断已传导至电力市场，法国七月电力期货价格一度跃升27%至每兆瓦时81.01欧元。频繁的极端高温天气正对法国核电系统构成日益严峻的挑战，该系统供应了法国约三分之二的电力，并对欧洲电力市场的稳定至关重要。 来源：Bloomberg

也是时候调整自己了，生活还是要向前看，让时间消化一切吧☀️ 今天偶然间在 pyq 看见这张图，提供了一个跟目前的主流声音截然不同，却更能精准对标现在 AI 周期所处的位置，有点启发 确实越想越觉得，AI 产业里很多我们原本「看不懂」的东西，一旦套到房地产的商业模式上，反而会变得异常清晰 🟨融资工具的进化，是 AI 周期能否持续的关键 房地产行业之所以能延续二十年长周期，本质上并不是因为开发商们自己多有钱，而是因为围绕着房地产，长出了一整套多层次、多期限、低成本的融资体系 ➡️通过银行贷款支持拿地 ➡️通过开发贷支持建设 ➡️信托和地产基金参与股权投资 ➡️商业地产可以做 REITs 退出 ➡️最后，甚至连购房按揭都可以变成一个长达三十年的金融工具 如果没有这整套的融资体系，再厉害的开发商也撑不过一轮周期 而现在的 AI 产业，最缺的就是这套体系 今天的大科技公司，本质上都是在用自己的信用、自己的现金流、自己的股票做融资担保 谷歌、Meta、亚马逊、微软这些巨头，即便账上现金再多，也不可能实现无限扩张 他们迟早需要把手里那几千亿美元的 AI 基础设施，打包成可以被外部资金持有的资产 这条路其实已经开始出现苗头了 CoreWeave、Lambda、Nebius 这些独立算力供应商的兴起，本质上就是「专业开发商」在崛起 他们用私募基金的钱建设数据中心，签长期租约给大模型公司，再把这些数据中心打包融资 相信未来几年里，我们将一定会看到： AI 数据中心 REITs、AI 算力基金、GPU 租赁资产证券化、算力收益权凭证这些金融工具的陆续出现 甚至，主权基金、养老金、保险资金这些长期资本，也会慢慢成为 AI 基建最重要的资金来源，就像当年的保险公司就是地产行业最大的长期资金一样 可以预见，谁能先把 AI 资产的证券化、标准化、可交易化这条路打通，谁就掌握了下一个十年的金融话语权 这也是为什么英伟达已经开始自己下场做投资、做生态、做长期客户绑定 GPU 厂商正在变成「卖地+放贷+做物业」的三合一角色 🟨AI 时代的「土地」，是电力、是冷却、是不动产 曾经，房地产开发商最关心的是什么来着？ 不是房价，是地段 而地段的核心是什么？是稀缺资源 AI 时代的稀缺资源并不是硅片 真正的稀缺资源是电力、冷却水源、网络枢纽位置、政府的审批牌照，是当地电网的承载能力 GPU 可以每年迭代，而变电站的审批和建设周期是 5-7 年，核电就更狠了，一座新核电站从规划到投产要 10-15 年 将来谁手里有电力指标，谁就是手里有未出让土地的开发商 马斯克把 xAI 的最大数据中心放在孟菲斯，是因为那里有田纳西河流域管理局提供的廉价电力 亚马逊 AWS 在弗吉尼亚北部的疯狂扩张，是因为那里既有便宜的水电，又有美国东海岸最大的人口聚集区 微软重启三里岛核电站，是因为这将提供稳定、低碳、24 小时运转的基载电力，而这，才是数据中心最稀缺的「土地」 未来十年里，AI 产业的「拿地」大战，本质上是一场关于电力、冷却资源、网络时延的战争 甚至，连地理位置都会分层： 一线数据中心会建在能源富集区 二线数据中心会建在用户密集区 边缘计算节点嵌入到每一座城市 这种分层结构，是不是有熟悉的感觉了，几乎和城市核心区、郊区、卫星城的房地产分层逻辑一模一样 🟨周期是逃不掉的，房地产的教训 AI 行业必须早学 房地产行业最伟大的智慧 —— 是周期 涨多了会跌，跌多了会救，救完又会涨，涨完又会跌 二十年来，央行、政府、开发商、购房者都在与这个周期共舞 如今的 AI 产业也不能例外 现在很多人以为 AI 是没有周期的，会一直涨下去，这是一个非常危险的错觉 GPU 会换代，大模型会过时，数据中心会折旧，客户会流失，利率会上升，资本开支会放缓 当全球大科技公司的资本开支增速开始见顶的那一天，AI 产业链的上游会最先感受到寒意 就像房地产周期里，工程机械、水泥、玻璃这些上游周期股，永远是周期最敏感的方向 未来几年里，AI 产业链里最大的风险不是模型的能力不够强，而会是产能的过剩 当所有大科技公司都建好了足够多的数据中心 当所有大模型公司都签了足够多的算力合约 当英伟达一年能卖出几千万颗 GPU 需求端只要稍微放缓一个季度，整个产业链就会进入库存调整期 这个时候，能活下来的公司只会有两类： 一类是成本最低的全产业链龙头 一类是绑定了长期需求的服务商 这就是为什么众多云计算厂商（AWS、Azure、GCP）一旦建成，就是他们自身最强的护城河 就像真正穿越房地产周期的，不是开发商，而是那些采取收租模式的物业公司 🟨折旧与「拆迁」，是这个 AI 时代最被低估的风险 房地产行业有着一个很重要的特征：房子很难过时 一栋楼一旦盖好，可以用 50 年、70 年，即使户型过时了，只要地段还在，主结构还在，折旧相对都是可控的 但反观 AI 基础设施的折旧速度，会比房地产快上几十倍 H100 还没大规模铺开的时候，H200 就来了，Blackwell 还没交付多久，Rubin 又在路上了 每一代 GPU 的性能提升，都是对上一代资产的「功能性报废」 这就相当于在地产周期里，房子盖好两年就要被强制拆迁 这种「技术性折旧」才是 AI 时代最大的资本风险，投出去的成本还没收回来就不能用了 英伟达之所以能一直维持这么高的估值，本质上不是因为它卖了多少 GPU 给众多 AI 公司，而是因为通过 CUDA 生态，能把所有客户都锁死在它的折旧节奏上 客户用得越深，迁移成本就越高，英伟达的护城河也就越深 这就是为什么英伟达毛利率可以维持在 75% 以上，本质上，这已经不是一家卖产品的芯片公司了，而是一家「AI 时代的房地产收租公司」 同理，AMD、博通、Marvell 这些公司如果想挑战英伟达，核心也不是堆算力，而是要建立自己的生态 没有生态的算力，就相当于过去空置的写字楼 🟨需求侧：AI 不是为了「住人」，是为了「生产」 「房地产满足的是居住需求，AI 满足的是生产力需求」 这是 AI 和地产最大的区别，同样也是 AI 最大的希望 居住需求是有上限的，毕竟一个人只能住一套房子，而生产力的需求没有上限，只要有真实的效率提升，一个企业可以无限叠加 AI 能力 如果 AI 能持续提升企业的利润率，提升整个社会的产出效率，那么这场算力建设周期的天花板，就会比房地产高得多 这也是为什么我虽然对短期 AI 资本开支的泡沫保持着高度警惕，但对 AI 产业的中长期需求充满信心 关键变量是 —— AI 创造的价值，能不能持续大于 AI 消耗的算力成本 如果答案是肯定的，那么这场建设周期还可以持续 20 年，甚至 30 年 如果答案是 no，那么今天所有的数据中心、所有的 GPU、所有的资本开支，都会变成明天的折旧负担 应用层跟得上，就是又一个黄金十年，应用层跟不上，就是下一个日本 90 年代拉开序幕 这个问题的答案，就不是任何一家公司能单独回答的了，它需要整个产业去回答 🟨回到投资：谁是这个时代的「卖铲子的人」？ 如果整个 AI 周期是真实存在的 如果「卖铲子」的逻辑是持续成立的 如果应用层真的是会爆发的 那么未来十年，最值得长期持有的标的，就不一定是模型公司和云厂商了 而是那些在产业链中游、无法被绕开的「材料和工具」供应商 GPU 厂商们是显而易见的，但真正被低估的，会是那些不起眼的基础设施供应商： 电力设备公司、冷却系统公司、光模块公司、高速互联公司、机柜结构件公司、电源管理公司 这些公司会像房地产周期里卖水泥、卖钢筋、卖防水材料的公司 他们的题材不性感，上不了台面儿，不会轻易被媒体讨论 但他们的现金流稳定，毛利率可控，订单可见性极强 每一次新的数据中心开工，他们都会是最先拿到订单的 每一次数据中心的交付，他们都是最先收到回款的 他们才是这个 AI 时代的「隐形收租人」 如同上个房地产周期里一样 🟨最后 —— 一个或许不一样的结尾 相比一个互联网行业故事的重复，这次的 AI 或许是更贴近地产行业的故事 如果用互联网的思维去理解 AI，会持续高估软件、低估基建 而用房地产的思维理解 AI，相信至少在未来 3-5 年的时间维度下，会更接近真相 但也要指出，不同的是，AI 的需求侧可能会是下一场工业革命级别的叙事 这就意味着，AI 产业既会有房地产式的周期波动，同时也会有工业革命式的长期红利 作为聪明的投资者，我们应该做的是： 在房地产式的周期里，找到工业革命式的长期赢家 周期是逃不掉的，但长期趋势，更是挡不住的 我们这代人，正在见证的，可能就是人类有史以来最大的一次算力建设周期，也是最大的一次生产工具革命 潮水最终会退去 但这次 潮水退去之后留下的 会是一个完全不同的世界吧 #AI#

今天在纽约见了做神经医学的朋友，目前正在做脑机接口。她竟然说，在学术界看来，马斯克的 Neuralink 是落后的技术。 生物看不上他用新闻稿做科学的姿态，Neuralink 属于“工程领先、科学取巧”。 从 DC 开了三个小时车过来，我原以为是叙旧，没想到聊了一下午的脑机接口、AI和存储焦虑。 她们拿融资之后能够自己设计芯片，去欧洲代工厂订做 22 纳米的版本。22 纳米是低功耗模拟芯片的黄金节点，能在 0.5V 下工作，特别适合做植入式神经记录。 目前在研究减肥针是怎么作用于大脑的。现在没人知道不同的减肥针药物，如何影响大脑抑制食欲，下丘脑和大脑的奖赏回路(多巴胺通路)具体是怎样的。于是她们在老鼠脑袋上开洞、接入芯片，需要实时测量神经信号的变化。 因为数据量大到离谱，频率非常高，所以她们需要 10000 个 TB，也就是 10 个 PB 的存储。 我第一次听到存储用PB这个单位！ 神经信号要以 3 万赫兹的频率采样(每个电极每秒测 3 万次)，才能捕捉到只持续 1 毫秒的神经脉冲。每个数据点才 2 字节,但你乘上几百个电极、再乘上 24 小时不停，一个探针一小时就是 80GB。 她说一块 1PB 的企业级磁盘比她一个月工资还贵，长期维护的 PB 级存储，五年下来要百万美金。研究室没那么多经费，只能每次买 1 个 PB，精打细算地用。 给个尺度感，哈佛和 Google 把1 立方毫米的人脑做到全分辨率，就是 1.4 个 PB。一整个老鼠脑，估计要一个 EB(1000 个 PB)。倒不是因为单次数据大，是频率太高。 而且，存储焦虑也不是生物医学独有的。 天文学界，SKA 射电望远镜一年要存 700 个 PB。CERN 的对撞机已经在用 EB 级别处理数据。存储，决定着前沿科学的天花板。 数据一大，通信传输会影响效率。所以我们聊到了光通信。 芯片连接材料最早用铝，1997 年 IBM 把它换成铜(电阻低 40%)，现在又在从铜换成光。这正好和黄仁勋在 GTC 上讲的呼应，2025 年 3 月,英伟达发布了硅光子 + 共封装光学(CPO)的交换机,为了把 AI 数据中心扩展到百万卡级别。 为什么铜必须让位给光呢？ 因为速度越快,铜能传的距离就越短(高频下铜的趋肤效应和损耗急剧上升)。到了 1.6Tb/s,一根铜线连一个机柜的高度都跨不过去。所以信号只能变成激光。 除了存储，实验室动物成本也是很高的。 一只实验室猴子,买进来要 3.5 万到 5 万美金，算上多年的特殊饲养、手术、兽医和机构管理费,一只猴子全周期下来轻松超过 10 万美金。一只老鼠 80 美金，买的是它基因纯度。 我问：为什么用老鼠和猴子,不用兔子？她说，老鼠有一整套基因工具箱(2.4 万种现成品系、基因敲除、光遗传学)，猴子是因为大脑结构最接近人类。兔子智商中等两头都不沾,所以不用。 现在很多 AI 公司在挖她们这种做脑医学研究的人，原因有两个。 第一层是效率。人脑是地球上最省电的计算机。大脑做着视觉、语言、运动、推理,全部并行,只耗 20 瓦，大概一个暗灯泡。而一块高端 AI 芯片就要 300–700 瓦,训练大模型动辄几兆瓦、几吉瓦。 差别在于，计算机底层是二进制(0/1),晶体管在 GHz 频率上疯狂开关。而大脑是模拟的、稀疏放电的,神经元只在需要时才点亮、才耗能。AI 公司想偷师这种效率。所以，现在AI 公司最抢手的岗位是神经科学家。 第二层更微妙：我们其实根本看不懂大脑是怎么运作的，而 AI 现在面临一模一样的处境。 Anthropic 发现，AI 在回答你的时候,其实在内部想了一套自己的东西,而它说出来的理由，未必诚实。 举个例子：研究员偷偷给 Claude 塞一个错误答案当「提示」,它会顺着这个答案编出一套像模像样的推导, 只有 25% 到 39% 的概率承认自己用了提示。 Anthropic CEO 说，当 AI 总结一份文件时,“我们并不知道,在具体而精确的层面上,它为什么做出这些选择。”AI 的思想是个黑盒子。他们的目标是给 AI 做一台”核磁共振”,到 2027 年，希望能看懂里面在发生什么。 最后又聊到做手术。 由于大脑本身是没有痛觉的，所以人可以清醒着被开颅。老鼠被开颅、植入芯片、再缝合,可以继续正常活几个月。她笑着说可以帮我开脑，但希望我永远用不上。 聊完一整个下午，我最大的感受是： 目前我们对人脑、对 AI,其实都了解得太少了。 但也正因为如此，我越来越觉得，我们活在最好的时代。 真正的无人驾驶已经在路上跑、量子计算在飞速进步、人类在认真筹备第一次登上火星、脑机接口真的开始读懂大脑…… 我今天在纽约街头连着撞见好几块 AI 和加密行业的广告：出租车顶上写着「It’s happening with Ripple」，公交广告是贝莱德的比特币 ETF，站台是OpenAI 的 Codex。 以前根本无法想象的事，都在同时发生在美国。而我们，刚好生在这个最好的时代。

【加密生存之道】合约爆仓后的三步自救——别让一次错误变成灭顶之灾 我在这个圈子看了太多人爆仓之后的操作，绝大多数人包括我都在犯同一个错误：爆仓后立刻加保证金、加杠杆，想一把扳回来。这就是从一次错误演变成灭顶之灾的标准路径。 第一步：强制冷静24小时。爆仓后你的判断力已经崩了，肾上腺素在控制你的大脑。关掉交易界面，该吃吃该睡睡。 第二步：复盘仓位而不是复盘行情。问自己三个问题：杠杆为什么这么高？止损为什么不设？这一单是在追涨杀跌还是在按计划执行？ 第三步：下次开仓前把杠杆砍半，把止损当纪律而不是建议。 记住：在这个市场活得久的人，不是每次都对的人，而是每次错了之后还能站起来的人。麻吉亏7800万还在加仓，他有钱烧，你有吗？

AI电力卡在哪些环节？从发电厂到GPU机柜，一张图聊聊AI电力链条上卡脖子环节的逻辑。Serenity今天开始喊800VDC了 76%。PJM覆盖的区域包括弗吉尼亚、马里兰、宾夕法尼亚等超过十个州，恰好是美国AI基础设施最密集的区域之一。马上进入夏季，又是整个用电能换消耗的高峰。梳理下 1、电力卡住数据中心脖子的逻辑 数据中心 18–36 个月就能建好，但输电、变电站、大型变压器、燃气轮机、可调度电源的建设周期动辄 4–8 年，甚至更长。负荷高度集中、负荷率极高、可靠性要求极严，这就把矛盾彻底激化了。 IEA l数据表明：全球数据中心用电 2024 年 415 TWh → 2030 年 945 TWh，净增 530 TWh，折算平均功率约 60.5 GW。按 85–95% 高负荷率+冗余设计，实际对电网和设备链的压力接近 80–100 GW 级接入容量。 美国同期增量在149–404TWh，对应新增平均功率17–46 GW，按 LBNL 50% 利用率口径，2028 年总功率需求可能达 74–132 GW。 2、数据中心的建设能能带动一大批电力相关产业链条 每 100 MW AI数据中心园区拉动： • 100–150 MW 公用事业接入容量 • 多台主变+备用变压器 • 高压/中压开关站 • UPS、PDU、母线、备用发电机 • 数万米电缆 + 大型冷却系统 + EPC 一个 100MW AI数据中心园区就是120 MW 表计负荷（PUE 1.2），一年接近 0.95 TWh； 1GW数据中心直接 9.46 TWh——相当于一个中小国家全年用电。AI 不是买服务器，是在建一座小型电力系统。 AI数据中心对电力需求不是简单多发多少度电，而是要在极短时间内完成发电-输电-变电-配电-园区电气-备电-冷却一整套系统工程。 3、电力行业的逻辑已经发生变化： AI数据中心的竞争，已经从芯片、服务器，打到了电力资产。谁能拿到稳定电力，谁就能更快把数据中心建起来。 谁有电网、储能、并网和现场供电能力，谁就会被重新定价。 投资核心逻辑就一句话：最稀缺的不是电，而是已有并网点 + 已有可调度电源 + 能快速交付电网设备的组合。 详细的可以看推文配图、应该是比较清晰全面的了。 本条由@bitget_zh赞助，「Bitget 买美股：秒级入场，丝滑交易 」

5月18号美股今日总结：盘面在骗，宽度在说真话——今天真正发生了什么 周一美股收盘表面平稳，实际暗流汹涌。 大盘指数微跌收场，但内部分化明显。价格站上20日均线的个股比例从80%回落至34%，市场宽度正在收窄，指数的坚挺主要由少数权重股支撑。 这不是崩盘信号，而是市场在消化过热情绪的正常过程。真正的底部信号需要宽度进入极端超卖区域才能确立，目前还需要时间。 地缘政治成了今天的情绪开关。 原油早盘冲破$109，下午3点特朗普发推称推迟对伊军事打击，市场从低点快速拉回，三大指数以平盘收转。 短期地缘降温给了市场喘息空间。但霍尔木兹海峡的局势并未实质性解决，伊朗革命卫队据报准备用比特币向过境航运收取通行费，油价的通胀压力仍在。30年美债收益率维持在5.12%高位，这对高估值科技股的折现压力是客观存在的。 观察本周长债收益率能否出现压制预期，是判断科技股短期走向的关键变量。 半导体：加速趋势线折断，进入震荡整理阶段。 SOXX两日跌幅创近期最大记录。自4月以来的那条极陡峭加速上攻趋势线，周一正式跌破。 这意味着过去8周的单边逼空阶段告一段落，接下来大概率进入宽幅震荡和箱体筑底。这是正常的技术修复，不是趋势终结。 美光$700关口被击穿，日内跌近6%，下方支撑看663，630-640和580。希捷CEO在摩根大通闭门会议上表态拒绝扩产，直接给存储板块的无限增长叙事泼了冷水——供给端的约束提醒市场，半导体依然有强周期属性。 SMH跌破12日均线，短线波段需要谨慎。 钱去哪了。 资金没有离开AI蓄水池，而是在内部进行高低切换。 网络安全继续领涨，CRWD在弱势大盘中放量创历史新高。IGV软件指数逆势涨1.19%。ServiceNow单日涨8.8%。机构正在从高位拥挤的硬件板块切换到前期被低估的软件和网安。筹码已经洗到相当纯净，逆向布局窗口正在打开。 防御资产同样获得资金青睐。Costco逆势冲历史新高，必选消费XLP表现强劲。微软站稳5日均线和年内VWAP，热钱从英伟达撤出后正在回流微软做底座防御。 电力基建出现历史级并购——NextEra Energy宣布以670亿美元溢价9.44%全资并购Dominion Energy，后者是弗吉尼亚州数据中心重镇的电力核心供应商。AI算力竞争的下半场，电力资产的战略价值正在被重新定价。 本周最大变量：周三英伟达财报（预计sell the news）。 期权定价的双向波动空间为上下$14刀，对应6.3%的宽幅区间。 H200出口中国消息已充分定价，Rubin架构营收要到下半年才能体现。过去几个季度财报后市场均出现阶段性调整。财报前控制仓位，财报后再看方向，是目前相对稳妥的策略。 我的路径判断 市场正在经历健康的去泡沫过程，总Gamma缩水一半意味着接下来波动会加大，大起大落是常态。$7280 — 做市商Gamma的终极翻转枢纽点。只要标普不跌破这里，做市商持续逢低买入回补，市场处于positive gamma保护环境。$7500-7600 — 上方最大看涨期权墙。 5月底7200-7250是第一个值得关注的买点区间。6月反弹后观察能否突破7510。SpaceX 6月12日上市是重要催化剂，上市后市场可能再次整理至7000-7100，那是更理想的战略布局区间。下半年方向向上不变。 市场高切低的阶段，低位反转除了看技术形态，还要看叙事有没有配合。当市场充满鬼故事但基本面没有变坏，往往是建仓的好时机。软件和网安目前正是这个状态。 #美股# #英伟达财报# #半导体# #软件股# #板块轮动# #美债# #今日复盘#