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推荐下,这期 JL Collins × Steven Bartlett《The Diary of a CEO》 的完整播客采访。 很有哲理的财富观,推荐每个人看完结合自己的条件再规划下属于自己的路径: 1️⃣为什么要避免债务。 2️⃣支出低于收入成为习惯有多必要。 3️⃣投资剩余的钱,是未来的底气。 4️⃣学会先获得购买权,再消费。 他在36分钟的时候也谈到了对比特币的态度! 正片2小时15分钟,链接放在最后, 也可以选择看看我下面有 GPT 的整理版和我的注解,不想听我啰嗦的可以直接去看正片。 JL Collins 就是《The Simple Path to Wealth》的作者, 先说我认为这期采访真正的核心:钱最重要的功能,不是让你买更多东西,而是让你越来越不需要向任何人低头。 也就是说,财富的终点不是消费能力,而是选择权。 这也是整期两个多小时反复回到的主线。 下面是 AI 按采访顺序的梳理: 00:00–03:27|为什么写《The Simple Path to Wealth》 JL 最初根本没准备写一本畅销书,而是在博客上给女儿 Jessica 留下一套关于钱的知识。 他认为,一个人如果把钱的问题处理好,人生会容易非常多。不是因为钱本身能带来幸福,而是有资源的人拥有更多选择,没有资源的人很多时候连选择的资格都没有。 因此他写作的目标从来不是教女儿如何暴富,而是教她:如何避免因为钱而失去人生的自主权。 03:27–05:10|绝大多数人对钱最大的误解 普通人的第一反应是: 有钱了可以买什么? 房子、车、旅行、奢侈品…… JL 认为这是文化灌输给我们的默认思维。 钱当然可以消费,但还有第二个用途: 钱可以替你工作。 你工作→赚到钱→把其中一部分变成资产→资产继续产生钱。 于是慢慢发生一个巨大变化: 一开始,是你用时间换钱; 后来,是钱替你换时间。 所以他建议把“我能用这笔钱买什么”改成: “这笔钱将来能替我赚多少钱、买回多少自由?” 05:10–06:15|什么叫财务自由 只要你必须每天出售自己的时间、劳动和注意力才能活着,你就仍然依赖某一个愿意付钱给你的人或组织。 老板、客户、公司、平台…… 所以财务自由不是“我有很多钱”。 而是: 工作开始变成可选项。 你可以工作,但不是“不工作就活不下去”。 这个区别非常大。 06:15–13:11|为什么很多成功人士都有创伤 Steven 谈到自己的经历:年轻时冒险、辍学创业、拼命证明自己,很大程度来自内心的不安全感和创伤。 JL 观察到一个有意思的现象: 很多极度成功的人背后都有某种“我要证明自己”的东西。 创伤、不被认可、自卑、家庭问题…… 它可能成为非常强的驱动力。 但反过来,他也认识一些人,没有那么大的野心,只想过舒服、自由、平静的人生。这些人反而往往成长环境更加稳定。 这引出了一个问题: 巨大的野心究竟是一种能力,还是一种没有被治愈的伤口? 采访没有给确定答案,但 Steven 明确提到,他认识的一些超级富豪并不快乐。 其中一个重要寓言:和尚与大臣 JL 的书开头有个故事。 两个童年好友,一个后来成为国王身边的大臣,一个成为清贫和尚。 大臣看和尚每天粗茶淡饭,就说: 你如果学会讨好国王,就不用吃这种苦了。 和尚回答: 你如果学会满足于粗茶淡饭,也就不用讨好国王了。 JL 说自己一直更接近和尚。 这其实是他全部财富哲学最简洁的表达: 降低欲望,也是一种提高自由度的方法。 当一个人的“必须拥有”越来越少,他需要讨好的人也会越来越少。 13:11–14:22|钱与幸福的关系 JL 并不认同“钱能让你幸福”。 他的观点更细: 钱不一定增加幸福,但缺钱可以制造大量痛苦。 催债信、房租、账单、医疗费用、失业风险…… 这些东西会长期占据人的心理空间。 所以财富最先改善的,往往并不是快乐,而是: 减少焦虑。 而且金钱有放大效应。 一个本来就不快乐的人, 变成富豪以后仍然可能不快乐; 一个本身就很满足的人, 有钱以后会获得更多选择。 Steven 也谈到自己以前觉得 Range Rover、 豪宅会带来巨大幸福, 后来真正拥有以后, 发现心理冲击远没有想象中大。 JL 因此强调: 享受财富, 但不要要求财富负责治愈你。 14:22–15:59|什么才是真正的 F.U. Money 一般人把 FU Money 理解为: 钱多到永远不用工作。 JL 说那其实叫 Financial Independence。 他定义的 FU Money 反而是: 走向财务自由途中已经积累起来的那部分钱。 哪怕你只有足够活六个月的钱, 它都已经开始改变你的行为。 老板羞辱你,你可以离职; 行业不好,你可以休息半年; 想去欧洲旅行,你可以辞职; 想换城市,你不用害怕三个月没收入。 所以财富不是到了终点才有用。 每增加一笔储蓄,你的自由其实已经增加了一点。 15:59–25:32|采访最有争议的观点:年轻人未必应该买房 JL 不是反房地产。 他自己一生也买过很多房。 但他说: 房子应该首先看作一种生活消费,而不是自动等于一项好投资。 买房最大的问题不只是首付和房贷。 还有装修、家具、维修、房产税、保险、屋顶、花园、设备等等。 所以“我的月供和房租差不多”这个比较经常是错误的。 房租 2500 美元,你大致知道成本; 房贷 2500 美元,可能突然再来一个 2 万美元屋顶。 而且人买房时经常出现一个行为偏差: 银行说你最多可以贷 100 万,你就真的去买一个接近自己极限承受能力的房子。 于是房子开始绑架现金流。 买房真正被忽略的是机会成本和流动性 JL 和 Steven 都特别重视这一点。 20 多岁、30 多岁的时候,人的最大财富可能不是现有资产,而是: 未来几十年的机会。 工作突然要求你去纽约; 创业机会在旧金山; 你想去葡萄牙; 换行业; 认识了另一半; 都需要移动。 租房的人可以很容易离开。 房主却要卖房、承担交易成本,或者突然变成一个根本不想当的房东。 所以 JL 的结论不是: “永远不要买房。” 而是: 年轻且正在快速发展事业时, 不要低估流动性的价值。 等你已经非常有钱, 而且某套房确实提升生活质量,再去买。 那时候你是在强势位置购买, 而不是被房贷绑架。 25:32|整本书浓缩成三句话 JL 的财富路径非常简单: 避免债务。 支出低于收入。 投资剩余的钱。 基本上整场采访后面的一个多小时, 都在解释这三件事。 26:49–36:03|债务为什么如此危险 个人消费债务在他眼里几乎是财务自由的反面。 尤其:信用卡债务、消费贷、豪车贷款。 因为你不仅在为过去的消费付款, 还把未来的现金流提前抵押掉了。 他把债务形容成游泳运动员腰上绑着铅块。 不是绝对游不到终点,但难度大得多。 他的还债方法也很明确: 把所有债务列出来; 其他债务付最低还款; 集中现金优先消灭利率最高的债务; 然后第二高、第三高…… 这是数学上效率最高的一种方法。 “必须拥有”的暴政 JL 创造了一个很好的概念: Tyranny of the Must-Haves。 “我必须住这个区。” “孩子必须读这所学校。” “必须有两辆好车。” “必须每年出国。” “必须住大房子。” 每增加一个“必须”,自由就少一点。 他自己年轻时直接存收入的 50%。 但他说自己从没觉得这是“牺牲”。 他的心理账户是: 我不是少花掉了 50%。 我把那 50% 花在了购买自由上。 这一点我觉得是整期非常高级的一个重新定义。 消费其实经常是在购买自尊 Steven 讲了自己年轻时候一个非常真实的经历。 发薪以后立刻买大电视、PlayStation, 因为这些东西能让自己短暂感觉: “我成功了。” 过几天发现没钱,又把东西卖掉。 下一次发工资继续循环。 JL 提醒: 很多炫耀性消费,本质并不是需要那个东西, 而是希望别人通过那个东西认可自己。 他举 Ferrari 的例子: 你开 Ferrari 时以为别人想: “这个人真厉害。” 实际上别人很可能想的是: “如果我开这辆 Ferrari,我一定很帅。” 人家压根没那么关心你。 36:03–38:43|他为什么不投资 Bitcoin 这里应该也是你比较关心的一段。 JL 明确表示: 他不反对 Bitcoin 存在,但自己不投资。 原因不是他说 Bitcoin 一定归零, 而是他认为 Bitcoin 对他来说属于 speculation, 而不是 investment。 他的投资标准是: 背后最好有一个持续产生经济价值的“发动机”。 企业销售产品、产生利润、现金流增长。 而 Bitcoin 在他的框架里没有这套现金流, 所以他无法估值。 Steven 反驳: 如果 Bitcoin 过去十五年的成功如此巨大, 本身是不是已经证明市场存在真实需求? JL 承认: 完全可能。 Cathie Wood 等人的长期判断也完全可能最终是对的。 但他说他无法判断未来十年,所以选择不参与。 因此他的立场其实没有标题那么绝对。 不是: “Bitcoin 是骗局。” 而是: “Bitcoin 超出了我的投资框架,所以我把它归类成投机。” 38:43–46:37|应该还房贷还是投资 答案取决于房贷利率。 因为提前还贷相当于获得一个确定性收益: 如果你的房贷利率是 7%,提前还款大致相当于获得一笔确定性的 7% 成本节省。 房贷利率极低时,投资机会成本更重要; 房贷利率非常高时,提前还款吸引力更高。 他随后解释了利率、房贷本金、利息以及为什么前期月供中利息占比较大。 他也说,不要试图精准预测“什么时候利率最低然后买房”。 因为利率同样很难预测。 最终还是回到: 现在是否买得起,这个房子是否真正改善你的生活。 46:37–55:13|AI 时代,现在买股票安全吗? JL 给出的答案很经典: 短期永远不安全,长期反而非常安全。 股票最大的特征不是“危险”,而是: 波动。 如果三年后要买房的钱、明年孩子读书的钱放进股市,很危险。 因为明年完全可能跌 30%、40%。 但如果是十年、二十年甚至更长的钱, 股票是人类历史上极强大的长期财富生产工具之一。 核心条件只有一个: 大跌的时候不能因为恐惧卖掉。 否则再好的资产都救不了你。 所以真正最大的投资风险,有时候不是资产: 而是投资者自己。 男人为什么投资经常不如女人 这里他们谈到一个有意思的行为: tinkering——手痒。 觉得: 这个配置再优化一下; 换个 ETF; 追一下热点; 择个时; 卖了再买回来…… JL 发现很多男性尤其喜欢这样做。 Steven 引用了一些男女投资行为的数据,核心结论是: 男性更倾向承担风险、频繁交易和择时; 女性往往交易更少、更长期持有。 所以即使男性经常“感觉自己更懂投资”,最终反而可能因为过度操作拖累回报。 JL 开玩笑说: 看来自己有非常强的“女性一面”。 他的核心仍然是: 少做事。 55:13–1:02:38|复利真正发生时是什么样 采访展示了一张长期复利曲线。 早期非常无聊。 本金不断增加,资产增长并没有明显脱离投入的钱。 然后几十年后突然: 曲线翘起来。 JL 说他见过很多已经财务独立的人,反而问他: “我真的财务自由了吗?” 不是他们不会算数学。 而是复利增长到后期会快得令人产生不真实感。 他随后解释 4% guideline: 如果一年生活费 10 万美元, 大约需要: 10 万 × 25 = 250 万美元投资资产。 250 万 × 4%=10 万。 所以可以粗略用: 年度支出 × 25 作为财务独立目标值。 但他刻意不用“4% Rule”,而更喜欢叫 guideline,因为现实情况会变化。The Singju Post 复利最终有一个非常有意思的状态: “所有东西都免费了” 意思不是东西真的不要钱。 而是: 当投资资产每年产生的钱已经高于你的全部消费时, 新消费不再需要靠劳动补回来。 年轻时你舍不得买的东西,后来反而可以轻松买。 这也解释了他的财富哲学: 不是永远节俭。 而是: 先获得购买权,再消费。 而不是提前几十年透支未来购买权。 1:02:38–1:12:54|“我年轻时不享受,老了有钱有什么意义?” Steven 提出年轻人非常自然的反驳: 20 岁不去旅行、不喝酒、不玩、不买东西,一直省钱,等到 70 岁一身钱,有什么意义? JL 的回答不是让人苦行。 他首先反对: “享受人生=花很多钱。” 更有意思的是,他说 75 岁以后其实钱非常有用。 因为年纪越大,舒适、安全、医疗、便利的价值越高。 但他年轻的时候也并不是为了“75岁的自己”投资。 他 25 岁攒了约 5000 美元,就敢辞职去欧洲背包旅行。 所以: 储蓄不是只帮助未来的你, 它马上就在帮助今天的你。 5000 美元可能还不能退休, 但已经足够让一个年轻人敢辞掉不喜欢的工作。 他为什么主张储蓄率 50% 第一份正式工作年薪约 1 万美元,他直接存 5000。 他认为 50% 是一个非常强的 benchmark。 在市场正常的情况下, 坚持高储蓄率 + 投资, 大概十几年就可能走向财务独立。 当然这不意味着所有人都必须 50%。 他的意思是: 不要先问: “50% 怎么可能?” 应该先问: 财务自由对我到底值多少钱? 有人选择星巴克、好房子、名车; 有人选择早点自由。 没有道德上的对错,是优先级不同。 1:07:08|给孩子最大的投资礼物其实是时间 他特别建议,如果孩子已经有合法劳动收入, 可以尽早利用 Roth IRA 等美国税优账户投资。 原因不是那几千美元有多重要。 而是孩子拥有: 50 年、60 年甚至更长的复利时间。 他说财富积累最强大的变量之一就是: Time。 越早开始,后来需要付出的本金越少。 1:12:54–1:20:04|税优账户到底有什么意义 他详细讲了美国的: 401(k)、403(b)、IRA、Roth IRA。 传统退休账户的本质通常不是“不交税”, 而是:延迟交税。 现在收入高时把钱放进去; 投资增长; 退休以后收入降低,税率可能下降; 再把钱取出来。 同时雇主的 401(k) match 基本属于: 应该优先拿的“免费钱”。 他也提醒: tax deferred ≠ tax free。 JL 自己反而出现了一个特殊情况: 退休后因为写书、事业成功,税率甚至比以前高, 因此传统税延策略对他没有达到典型效果。 1:20:04–1:27:39|他到底买什么资产 答案极其无聊: 低成本、广泛分散的指数基金。 他的代表选择就是 Vanguard: VTSAX——美国 Total Stock Market Index Fund。 大约覆盖数千家美国上市公司。 为什么? 因为他完全不知道未来哪个公司会赢。 但指数有一个非常厉害的机制: 赢家越来越大,自然在指数中的权重越来越高; 输家不断萎缩,最终被淘汰; 新的赢家自动进来。 JL 给它起了一个词: self-cleansing——自我清洁。 Sears 曾经像今天 Amazon+Walmart 一样强大。 后来 Sears 消失了。 但指数投资者不需要提前预测 Sears 会死, 也不需要提前猜 Amazon 会赢。 市场替你完成替换。The Singju Post 为什么他不直接买 Nasdaq 100? Steven 提出: AI、机器人、自动驾驶都属于科技, 过去十年 Nasdaq 又表现极好, 那为什么不直接重仓科技? JL 承认: 这个逻辑完全合理。 甚至过去十年确实会赚得更多。 问题只有一个: 你仍然是在预测未来。 今天科技领先, 不代表未来四十年始终由科技这个分类领先。 所以 JL 说: 我买整个市场。 科技继续赢——我已经持有科技巨头; 科技输了——新的赢家同样会自动进入我的组合。 所以他放弃一部分极致收益潜力,换来: 不需要预测未来。 1:27:39|全片最好的投资比喻:啤酒与泡沫 JL 现场倒了一杯啤酒。 杯子里两部分: Beer = 企业真正创造的经济价值。 收入、利润、现金流、业务。 Foam = 市场情绪。 恐惧、贪婪、AI 故事、想象力、炒作、估值。 股价=Beer + Foam。 问题在于现实股票不像透明酒杯,我们很难知道到底多少是啤酒,多少是泡沫。 他拿 Tesla 举例: Tesla 当前估值中包含大量对机器人、自动驾驶等未来业务的预期。 如果未来这些业务真的实现: 泡沫会慢慢变成啤酒。 如果没有实现: 泡沫就可能消失。 巴菲特为什么那么厉害 用 JL 的啤酒逻辑: Benjamin Graham 早期寻找的是: 价值 1 美元的“啤酒”,市场只卖 0.7 美元。 巴菲特后来逐渐升级成: 与其极低价买垃圾,不如合理价格买极好的企业。 优秀企业: 品牌强; 竞争壁垒高; 盈利能力强; 管理优秀。 最难的地方不是分析。 而是: 拥有足够的耐心什么都不做。 所以他们谈到 Munger / Buffett 一个非常重要的投资原则: 不要妨碍复利自己工作。 1:33:40–1:36:06|市场暴跌怎么办 答案: 不要卖。 2020 年疫情就是案例。 市场暴跌,恐慌蔓延。 但企业和经济最终恢复。 如果你因为新闻而清仓,可能在最低点附近离开; 随后又因为上涨产生 FOMO,在高位重新买回。 所以 JL 的方法很简单: 长期资金继续持有; 如果仍在积累期,甚至可以继续买。 真正危险的是: 把正常波动理解成世界末日。 短线交易和投资完全是两种东西 用“Beer/Foam”理论: 买企业未来几十年的盈利能力,是 investment。 试图预测明天、下周、下个月市场情绪产生的 Foam,是 trading/speculation。 后者在 JL 看来非常接近赌博。 他们也吐槽各种“教你稳定交易赚钱”的课程: 如果真的存在一个可以持续提款的秘密策略, 为什么最赚钱的业务会变成卖课? 这不是说所有金融教育都是骗局,而是在提醒: 对“快速、稳定、高收益的交易秘诀”高度警惕。 1:39:26|需不需要财务顾问 JL 对财务顾问整体比较怀疑。 他的一个有意思的判断是: 当你已经懂得足够多,能够识别一个优秀财务顾问的时候,你可能也已经懂得足够多,可以自己投资。 尤其要注意利益冲突。 比如顾问按照 AUM 收 1% 管理费。 你有 100 万美元交给他; 突然想拿 50 万提前还房贷。 如果他说“还”,自己的管理费收入立刻减少一半。 不代表他一定会骗你。 但: 激励结构已经产生冲突。 所以永远要知道: “给我建议的人,是怎么赚钱的?” 1:42:13|JL Collins 自己到底怎么配置 他当时透露大致: 80% VTSAX 美国全市场股票 15% Total Bond Market 债券 5% Money Market / 现金类资产 另外有两处自住房性质的小房地产, 但在净资产中比例很低。 他已经 75 岁,这个股票比例其实非常激进。 他自己也明确说: 不一定适合其他同龄人。 债券的作用主要不是赚钱,而是降低波动。 他把“风险”重新定义: 股票短期风险大,因为波动; 但长期能对抗通胀。 债券短期稳定; 但长期可能输给通胀。 因此: 安全与否必须带上时间维度。 1:45:23|Steven 现场问 ChatGPT:普通人如何财务自由 ChatGPT 给出的答案大意和 JL 几乎一样: 控制支出; 购买低成本广泛指数; 长期持有; 让复利工作。 JL 开玩笑: ChatGPT 应该是把他的书拿去训练了。 随后 Steven 又问: 怎样提高收入? JL 的答案: 提高技能。 ChatGPT 的答案也类似: 学习市场需求高的技能。 1:46:26–1:49:33|AI 时代应该学什么 Steven 讲自己年轻时候学 Social Media。 创业虽然失败,但因此站在了一个新行业浪潮最前面。 后来企业疯狂需要懂社交媒体的人, 于是那个失败经历反而变成极高价值的人力资本。 JL 由此讲: Failure 是成长的一部分。 甚至创业世界里, 有些投资人更喜欢经历过失败的创始人。 Steven 给未来孩子的建议很有意思: 如果不知道学什么, 去一个处于技术浪潮最前沿的 startup 工作。 哪怕它最后倒闭。 因为你会离创始人很近; 离问题很近; 离失败很近; 离新产业真正发生的地方也很近。 这可能比一个安稳的大公司职位学得更多。 1:49:33以后|收入低不等于不能财务自由 JL 举了两个极端例子。 一个朋友一辈子收入可能没超过 4 万美元, 却最终财务独立。 另一个金融行业朋友: 90 年代奖金就有 80 万美元; 年收入大约百万美元; 结果仍然接近月光。 为什么? 豪宅、车、孩子学校、社交圈…… JL 甚至认为: 高收入有时候反而是财务自由的障碍。 因为高收入会自动把你推入另一个消费比较体系。 普通人比较车。 富人比较房子。 更富的人比较游艇。 游戏没有终点。 收入越来越高, Lifestyle Creep 也越来越大。 所以: 决定财务独立的不是绝对收入, 而是收入与欲望之间的差值。 随后谈到了一个经常被忽略的财富杀手:离婚 Steven 讲了一个, 身价可能数亿美元的朋友正在经历长期离婚诉讼。 律师费、资产估值争议、 强迫出售长期持有的股票、税务损失、精神压力…… JL 的结论是: 选人生伴侣同时也是一个巨大的财务决定。 当然 Steven 也补充非常重要的另一面: 如果另一方为了家庭和孩子牺牲职业, 财富本身可能也是夫妻双方共同创造的。 所以他们并不是简单讨论“如何避免分钱”。 真正谈的是: 婚姻是你人生最大的经济合伙关系之一。 Prenup:其实每个人都有婚前协议 一个很有意思的观点: 即使你“不签 Prenup”, 你也并不是没有 Prenup。 你只是选择: 使用政府默认替你制定的 Prenup。 所以问题不是: “要不要规定离婚后怎么处理?” 而是: 你们两个人提前共同决定; 还是几十年以后让法律制度替你决定。 他们认为对于资产复杂的人, 提前认真讨论反而更加成熟。 JL 结婚 44 年最大的经验 Steven 问他: 怎么选对伴侣? JL 本来一直说自己运气很好, 因为结婚前根本没认真谈过钱。 后来有一次当着妻子的面讲这个故事, 妻子直接纠正他: 两个人第一次约会的时候, JL 就已经跟她讨论储蓄率,甚至说: “你应该存下收入的 50%。” JL 才意识到: 原来财务观早就被自己自然表达出来了。 两个人长期婚姻稳定的一部分原因,就是: 在金钱价值观上高度一致。 1:59:53|75 岁以后,他最大的遗憾是什么 这是整期采访后面突然非常深的一段。 JL 首先说: 他不太喜欢“如果当时……”这种思维。 因为你永远不知道另一条路是不是真的更好。 创业失败可能导致后来成功; 一次看似错误的选择可能塑造后面的你。 所以从人生路径角度: 他没有特别大的遗憾。 但有两个关于父亲的私人遗憾。 第一个遗憾:童年拒绝父亲的礼物 小时候父亲非常喜欢动手做东西。 有一次给他买了一个电动锯作为礼物。 JL 完全不喜欢,表现得非常失望。 他看到父亲脸上的受伤。 七十年过去,他仍然记得。 他说: 自己当时只是孩子, 也不应该过度责怪那个年纪的自己。 但这件事教会了他: 有时候礼物的价值不在礼物,而在送礼人的心。 第二个,也是他人生最大的遗憾: 父亲去世前的最后一次谈话 JL 24 岁时,父亲因为肺气肿住院。 去世前一天,父亲坐在病床边告诉他: 自己今晚可能要死了。 年轻的 JL 本能回答: 不会的,你会好的,别这样想。 结果父亲那天晚上真的去世了。 五十年以后,JL 才完全理解那个场景: 父亲根本不是需要一句: “别担心,一切都会好起来。” 他是一个已经知道自己即将死亡的人, 想和自己的儿子谈谈死亡。 JL 最大的遗憾是: 自己当时没有成熟到意识到这个邀请。 不是选错答案。 而是: 根本不知道那里存在一道选择题。 说到这里他明显非常动情。 最后谈到死亡 JL 说自己大概率认为: 死亡之后什么都没有。 但他同时对死亡非常好奇。 他并不急着死, 身体和精神状态允许的话仍然很喜欢活着。 只是到了 75 岁,他会好奇: 如果自己错了呢? 如果真的存在另一边呢? 最后的问题:人生到底什么最重要? JL 给出了一个很反鸡汤的答案: 从宇宙尺度上看,什么都不重要。 人类在宇宙时间尺度里只是极短的一瞬。 一个人的生命更短。 所以他不相信宇宙赋予每个人某种宏大使命。 但是,他认为这反而是一件解放人的事情。 因为:既然没有必须完成的宇宙任务, 那就:好好生活;善待别人;尽可能享受这趟旅程; 利用你拥有的自主权,把唯一这一生过好。 他说的不是: “人生没有意义,所以什么都不用做。” 恰恰相反: 正因为没有第二次, 所以更应该把这一次过好。 所以我很喜欢他这段发言。 最后 Steven 播放了一首关于“God on the Train”的诗,主题也与 JL 的观点呼应: 不要为了某个遥远的天堂忽略眼前这一生,善良、不伤害别人、认真活着,本身可能已经足够。 我看完整期以后,认为最值得记住的是下面这一套递进关系:钱 → 资产 → 现金流 → 选择权 → 不被迫 → 自由。 很多人财富增长以后,走的是另一条路:钱 → 消费升级 → 固定成本升级 → 欲望升级 → 必须赚更多钱 → 更不自由。 两个人可能拥有完全相同的净资产,最后得到的东西却完全相反。 这才是 JL Collins 这期采访真正想讲的东西。 而他那句“把收入的 50% 花在自由上”的思维尤其值得琢磨——储蓄不是没有消费,而是在消费一种看不见的东西:未来不必向任何人低头的权利。 视频链接:
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存储涨价这波,我没去追美光和兆易。 按产业链瓶颈看,涨最疯的那层原厂,往往不是最该研究的那层。 先讲逻辑,再上标的。 AI 把存储从够用就行逼成了供不应求,TrendForce 确认 DDR4/DDR5 持续涨价,据《金融时报》报道苹果对长鑫存储产生兴趣,让中国本土内存芯片受到更多关注。 但真正能吃到这波钱的,往往不是做存储的原厂,而是卡在供给上不去的那几个环节。存储要真扩产,绕不开三层更硬的约束:HBM / 先进封装、芯片测试、特色工艺代工。 这几层供应商少、验证周期长、扩产最慢,这才是真正的瓶颈。所以先排层级、再排公司。 按离供给瓶颈的远近,我自己的排序是这样的: 1⃣华虹宏力(688347 / + 存储/MCU 链都往它这儿走。高盛 7/8 直接把它 H 股目标价从 174 提到 333 港元、维持买入,A 股当天放量破前高 ,+10.62% 创新高,是这批里唯一刚突破的。 不过说实话,当天一根拉这么多,我不会追这一下,更想等它回踩不破新均线再看。 2⃣伟测科技(688372),第三方芯片测试。别小看测试,存储和先进封装扩产,最后都得从测试产能过一道,是绕不开的关卡。机构持股比例较高、多家基金重仓,股价已逼近前期高点,属于突破前夜。 这个我反而更有耐心,愿意等它放量真破 196.65 再动,突破前夜也可能是假动作。 3⃣兆易创新(603986),国产 DRAM/NOR 设计,主题和机构面其实最硬:2026Q1 营收 +119%、净利 +523%,还被全球最大存储 ETF 首次纳入重仓。但它是原厂、不在我说的瓶颈环节上,股价从近期高点已经回落约 29%,目前处于高位回调、不是突破,PE 还挂着约 92 倍。 基本面我看好,可这个位置不会右侧追,想等它回调企稳、量能重新起来再评估。 4⃣美光和闪迪,需求上最直接受益,可它们是周期股、拥挤度高,现在离 30 日高点还差 24%–27%,更像回落后的反弹、不是新突破。 这俩我暂时挂着看、不碰。原厂涨到这个位置,赔率对我不够好。 市场可能没看清的是:钱都追去涨最猛的存储原厂,可原厂拥挤、部分已经透支。真正决定这轮供给弹性的扩产约束层,关注度反而低。这也是我现在更愿意把精力放在代工和测试这两层的原因。 这条逻辑什么时候会失效?如果这轮只是短期缺货、下半年产能快速释放,或者先进封装和测试环节很快就能扩产,那这种供给约束的优势就会明显减弱,得退回到看纯价格弹性。 这套排序我没全靠手扒,把这个框架丢给 EasyClaw 的股票 Agent 跑了一遍。有点意外的是它不顺着我:三条件全中的只认华虹一个,兆易我以为它会给面子,结果照样标了高位回调。 这种不硬凑、把证据摆清楚让我自己判断的风格,我挺认可。 后面我会拆更多这种视角的复盘。完整分析报告和工具放评论了👇
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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
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国内各大企业家蹭马斯克合影, 让马斯克似乎感觉中国变了。 他一直在找一个人,杰克马。 他很奇怪这位会英语、从容自信的中国首富怎么突然不见了。 我们何尝不是? 川普再度访华,2017年到现在,也就9年。 那年,腾讯和阿里跻身全球市值前十的行列。 华为手机出货量达到1.53亿台,全球第二,超过苹果,逼近三星。 那一年,也是马云最意气风发的一年。 他像武侠小说里的风清扬——自由、张扬、无所不能。 砸900亿搞新零售。 到处演讲,会见各国元首,从容不迫。 主演《功守道》,跟李连杰、甄子丹、吴京对打。 还和王菲合唱《风清扬》。 那时的企业家,身上真有一种"时代主角"的感觉。 许家印财富一年翻四倍,首次成为中国首富。 李彦宏All in AI。 董明珠说华为手机第一格力第二。 就连跑路的贾跃亭,都自信地说"下周就回"。 后来很多人会说,2017年其实是中国互联网黄金时代最后的高潮。 那时的人们,真的相信技术、资本与全球化会永远向前。 2017年底,乌镇世界互联网大会召开。 丁磊组织"东半球最强饭局"。 之后又有刘强东、王兴组织"东兴局"。 饭桌上坐着中国互联网最有权势的一群人。 他们讨论的不只是赚钱,而是未来。 他们那时真觉得,未来在自己手里。 ------- 今天很多年轻人已经忘了, 当时这种"大国叙事"有多强。 你打开电视,是港珠澳大桥。 打开手机,是国产航母下水。 刷微博,是C919首飞。 连综艺和广告,都在讲"中国速度"、"中国奇迹"。 那年,中国首艘国产航母下水。 "一带一路"首届高峰论坛召开。雄安新区设立。 "人类命运共同体"被反复提及。 建军90周年阅兵。 香港回归20周年。 十九大召开。 所有新闻都带着一种历史车轮滚滚向前的气息。 经济学家林毅夫当时预测:到2030年,中国将超过美国成为世界第一大经济体。 今天看,你会觉得这个预测有点乐观。 但在2017年,很多人真信。 自信的人们 但回头看,会有一种奇怪的感觉:那仿佛已经不是同一个时代了。 ------------ 这9年里发生了太多事。 贸易战、疫情、俄乌战争、AI革命、房地产下行、互联网退潮、全球化收缩……世界像被人拧过一遍。 很多当年坚信不疑的东西,现在都变得模糊;很多当年热气腾腾的人和行业,现在已经沉默。 所以,当人们重新翻出2017年特朗普访华的视频时,会有一种强烈的时代感。 那真的是一个"烈火烹油、鲜花着锦"的年份。 那年11月8日,特朗普抵达北京。 很多年后,他仍在不断回味那次访问。 中国的"上升感" 他说,中国仪仗队是他见过最整齐的,"他们身高几乎完全一样,差距不到四分之一英寸"。 特朗普是一个极度重视排场、礼仪与个人感受的人。 你很少见他认真赞美什么,但他后来多次提到那次中国之行。 因为他确实被震撼了。 飞机刚落地,他就被直接带去了故宫。 不是普通参观,是包场。 整个故宫,在夜色里只为特朗普夫妇开放。 红墙、金瓦、宫灯、京剧、文物、长长的御道,像一个文明古国把自己的藏宝阁掀开了一角。 ------- 特朗普后来反复提到一句话:"从没人得到过这样的待遇。"他是真的信。 因为美国总统访问别国,一般是进会议室、住酒店、签文件。 很少有人会直接把五百年帝国的中轴线打开给他看。 而2017年的中国,也确实有一种"终于轮到我出场"的心态。那种感觉,就像是一个练了二十年武功、终于下山的少年。 今天再回头看2017年的新闻,会发现一种扑面而来的自信。 那一年春节,央视《新闻联播》推出特别节目——《厉害了,我的国》。 这个词后来直接变成了年度热词。 紧接着,央视财经开始做纪录片《厉害了,我的国》,向全国征集"百姓眼中的中国成就"; 之后又连续播放《辉煌中国》、《大国外交》、《超级工程》。 2017年的中国人,是真的相信"东升西降"已经开始了。 《战狼2》与那个时代 2017年,还有一件特别重要的事:《战狼2》。 今天很多人已经习惯了"战狼"这个词,甚至带点调侃意味。 但在2017年,《战狼2》不是调侃,它是情绪。 它最后拿了56.95亿票房,长期位居中国影史第一。 真正让它成为现象级的,其实不是动作戏,而是片尾那行字幕:"当你在海外遭遇危险,不要放弃!请记住,在你身后,有一个强大的祖国!" 那一刻,很多中国观众是真的热血沸腾。 因为过去几十年,中国人太习惯"落后挨打"的叙事了。 突然之间,电影里中国护照能救命了。 这种心理变化,非常巨大。 《战狼1》里的"犯我中华者虽远必诛",再到《湄公河行动》,再到海外撤侨、亚丁湾护航,这些真实事件和影视作品混合在一起,共同构成了2017年的强国想象。 那年电视剧《人民的名义》火得离谱。 年轻人一边吐槽"达康书记GDP第一",一边追反腐剧。 今天已经很难想象,一部主旋律电视剧能变成全民流行文化。 但2017年就是这样。 整个社会都处于一种"国家正在变强,而我也参与其中"的兴奋感里。 周杰伦演唱会叫"地表最强"。 范冰冰和李晨对未来也是信心满满,所以宣布"求婚成功"。 大家真觉得,好日子还在后头。 当然,中国男足还是没进2018年俄罗斯世界杯。 有些东西,确实稳定。 世界转向 关于那一年特朗普访华,美方很多高官、幕僚,都写了回忆录。 里面有很多有意思的细节。 比如,有人提到,中方在会谈中不断讲自己的长期规划:产业升级、科技发展、未来目标、合作愿景。 但特朗普其实不太感兴趣。 -------- 他最感兴趣的有两件事: 第一,3000多亿美元的大单; 第二,对他个人的超规格接待。 特朗普是一个非常"具体"的人。他对宏大叙事兴趣有限。 但他对排场、数字、交易、赢,非常敏感。 后来随行人员透露,特朗普对中国国宴印象极深,尤其是中式摆盘与大型宴会组织效率。 他无法理解,为什么几百人的国宴能像机器一样精准运转。 特朗普外孙女唱中文歌的视频,当时被反复传播。特朗普本人特别喜欢这个桥段,经常提起。 因为这让他感觉自己"跟中国关系很好"。 特朗普甚至说,与中国的问题,不怪中国,怪以前的总统。 而2017年的中国,也愿意展示这种友好。因为那时候,中美关系虽然已经有竞争苗头,但整体仍处于"斗而不破"的阶段。 甚至很多中国人当时觉得,特朗普虽然不靠谱,但未必比传统美国政客更坏。 因为他至少"讲交易"。 不像后来那样彻底撕裂。 ------------- 但历史很快转向。 特朗普访华没几个月,中美贸易战开始。 美国开始针对"中国制造2025"。 开始限制高科技出口。开始强调产业链安全。 后来很多分析认为,美国之所以反应如此激烈,一个重要原因,就是中国在2017年前后表现出的那种"高技术崛起"趋势,以及"厉害了我的国"的宣传。 那时候的美国,已经意识到,中国不只是"世界工厂"了,而是在向产业链上游走。 芯片、5G、AI、高端制造、新能源、航天……中国开始全面进入美国最敏感的领域。 而与此同时,特朗普上任后的美国,则不断"退群"。 退出TPP。 退出巴黎协定。 退出联合国教科文组织。 整个美国社会都弥漫着一种疲惫与撕裂。 如果用武侠来比喻。 2017年的中国,像一个刚闯入江湖、准备重塑武林规则的少年。 而美国,则像一个已经称霸江湖几十年、开始对世界失去耐心的老盟主。 于是,冲突几乎不可避免。 因为真正的大国竞争,从来不是意识形态,而是产业、科技、资本与未来。 ---------- 凡是过往 2017年的人们,并不知道后面会发生什么。 没人知道新冠。 没人知道房地产会调整。 没人知道互联网会降温。 没人知道AI会重新洗牌。 没人知道全球化会开始倒车。 所以今天回头看2017,会有一种特殊的感伤。 那是一种"后来的人,重新看旧照片"的感伤。 照片里的人在笑,但你知道后面会发生什么。 现在特朗普"前度特郎今又来"。 中国也已经不是那个青春少年。 这些年经历了太多事,双方都成熟了很多,也都疲惫了很多。 今天再谈中美,以及我们个人, 已经少了2017年的激情, 不再那么意气风发, 也不再那么轻信未来一定线性向上的投资, 兄弟们都多了一份沉稳。。。
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#AI# #Aibot# 新手实战合约教学-BTC 79,300 做多策略 -包含实战点位密码 很多人看到 BTC 跌到 79,500 附近的第一反应是——“完了,要破位了,跟空”。 但真正的左侧入场者看的是另一张图: •79,300-79,520 下方密集堆着多单清算簿 •这不是”支撑区”,这是燃料库 •主力不会在 80,000 上方做多接力,他们要先把这层燃料烧掉再走 所以这一笔的核心命题不是”猜方向”,而是”等屠刀挥下来之后,我站在哪个位置接”。 入场逻辑:三层挂单 2:3:5 不押单点,也不一把梭: •79,520:浅探 20%(试盘) •79,380:中位 30%(主力进场) •79,220:深探 50%(被插针时反而最该接的位置) 为什么不平均分?因为越深的位置越是别人不敢接的位置,越是清算簿被清空的位置,下面那一根的胜率就越高。 平均仓位 = 用同样的成本去赌每一个价格都成立。 2:3:5 = 我知道哪一档是真机会。 止损为什么放 78,780,而不是 79,100? 79,100 太”舒服”了——所有人都会把止损塞在那。 舒服的位置 = 屠夫位。 止损要么不放,要么放在结构破位之外。78,780 下方是真正的形态失效区,不是心理失效区。 止损被扫这件事,从来都不是因为方向错了,而是因为放在了所有人都看得见的地方。 触发前必须再确认三件事: 1.OI 不能再涨——OI 上涨 + 价格下杀 = 还在加空头,没洗够 2.价格被拉回 79,800 / 80,000 之上——这是 CHoCH 的现场签字 3.15m 出现长下影 / 看涨吞没——不要在阴跌过程里”猜底” 三个条件少一个都不动。少一个就是赌博,不是策略。 止盈节奏:留住情绪,落袋为先 •TP1:80,150-80,260 → 平 45%(剩余保本) •TP2:80,600-80,780 → 平 35% •TP3:81,000-81,300 → 平 20% 或 trailing 第一波急拉通常发生在被动止损盘的 5-15 分钟之内。 TP1 到了就机械执行平 45-50%,不解读,不”再等等”。 “再等等”是行情送你的最贵的三个字。 执行细节(每一单都必须满足): •Post Only 限价单(不允许 taker 进场) •OCO 同步挂止损 + 止盈 •提前几个小时把单子挂好,进入清算瀑布的时候不允许手动操作 左侧入场最大的敌人不是市场,是你自己在屏幕前的那只手。挂完单 = 把决策权交给系统,关掉盘面。 最后一句留给收藏的人: 清算簿不是支撑,它是磁铁。 你不在燃料库的位置接刀,就只能在烟花结束之后追价。 价格永远朝着流动性最深的地方走。 你要做的,是提前站在那。
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彻底癫了 又是行情疯癫的一天。 今天a股成交额3.6万亿,刷新了历史纪录。很多人在讨论巨额成交量意味着什么,我打个比喻,成交额差不多相当于是股市的心跳,心跳太低说明a股在睡觉或者缺乏运动,一旦a股情绪激动或者剧烈运动,心跳就会攀升,但心跳太快对身体是一种负担,像今天3.6万亿的成交额大概相当于每分钟200下的心跳,已经是超频运转,这个状态不可能一直持续的,否则会出事的。 今天市场的中位数+1.2%,其实涨的不算很多,但局部板块被资金疯狂推高,形成了高烈度的积聚效应。商业航天继续暴涨6.4%,脑机上涨5.1%,除了这两个当红炸子鸡外,还新出了一个GEO概念(生成式引擎优化)。 要解释GEO,先解释一下SEO。 我早年刚创业的时候做过互联网网站,当时为了获得免费流量,会进行专门针对搜索殷勤的优化。具体操作是给网站加一些伪原创文章,用几个账号来回对话假装讨论很热烈,另外还会找其他网站交换友情链接,目的是让搜索引擎觉得我的网站很繁荣,很有料,很体面,增加在搜索结果里的推荐权重。 这种就是SEO优化,有专门的公司做这类业务,我当初刚创业,为了省钱就自己做,效果当然不好,就是瞎搞。 知道了SEO后就知道GEO是什么了,SEO是针对搜索引擎(主要是百度)的优化,GEO就是针对AI引擎(豆包、元宝等大模型)的优化。给品牌批量写一些宣传内容,投喂到ai日常搜索的语料库里,这样ai在回答用户的提问时就会主动替品牌说好话或者进行推荐。 为什么GEO概念今天突然爆发了呢?其实还是和马斯克有关,因为他说要在7天内公布X平台(就是以前的推特)的内容推荐算法,并且以后每4个星期更新一次。 马斯克这么做是为了化解欧盟等多国监管压力,回应算法偏见、影子禁言等质疑以重建用户信任,是经营层面的选择。但传到a股这边就被解读成算法公开后,会刺激针对算法的GEO发展,至于谁来做GEO生意,暂定a股的传媒板块。 于是今天传媒+8%,顺带把影视+6.5%和游戏+6%也带飞了,因为这三个板块的个股是大量重叠的。 其实我觉得这个概念炒作是不靠谱的,首先目前只有X愿意开源,其它大模型并没有跟进,其次x在墙外,国内ip无法访问,业务关系不大。当然最重要的是就算后面有GEO产业,我也不相信a股哪些传统传媒公司能做好,没这个基因。 只是这次概念发明的太快,等不及了,直接找个以前的老登板块,戴个头套就先上去表演了。牛市的时间窗宝贵,一天都不能浪费。 我昨晚给你们说过牛市的本质,就是情绪饱满,流动性溢出,这个时候大部分的股民都处于fomo的状态,着急寻找共识板块,挣大钱,挣快钱。现在一天涨2-3%都很难满足散户的胃口了。 这种时候最容易凝聚共识的就是超级机构或者超级大v,马斯克正好就承接了这个角色,他说的话会被放大,然后映射到a股,热钱积极炒作投机。你问那些追涨停的游资大户有几个真的相信商业航天、脑机、GEO,他们根本不在乎,只要在退潮之前卖掉股票,后面就算天塌下来也无所谓了。 …… 今天有6个板块是绿的,保险、油气开采、农化制品、房地产、石油加工、煤炭开采,在这种群魔乱舞的交易日里亏钱也是够糟心的。另外像汽车、制药、银行、高速公路、养殖这些传统行业今天也涨的很少很少,这些都是本轮行情的失意者。 很多人在股吧和社区论坛上咒骂,诅咒科技板块的泡沫风险,痛骂市场不理性,其实就是没给自己的持仓抬轿。 我前面也说了,牛市时间窗宝贵,资金都在追随最强共识。这些滞涨的传统行业缺的就是共识,没业绩,没故事,没流量,你在牛市里买这些股票,亏钱风险小,但是浪费了机会成本。 除非出现超级事实,或者超级机构、超级大v来创造共识,不然都扳不过来,只能等那些热门概念玩透了,玩崩了,资金逃出来的时候看看能不能高低切反弹一下。 …… 1、黄金和白银又涨起来了,黄金已经到4600了,白银今天最高也超过85了,前几天挖的坑都填回来了。4500以上的黄金我停止定投了,虽然还是没有买到我满意的仓位,但过去半年好差还是加了一些,就先这样了,黄金后面没有大调我暂时不买了。 对了,前几天说的那个白银lof,其实一直有溢价,一直是可以滚动套利的,就是限购金额有点少,在这个牛市的大环境下,一天十来块钱都不好意思提了。 2、伊朗外长称政府已经和抗议者展开对话,局势得到控制。但就我看到的信息而言,局势先不说恶化,反正是没有好转。我教大家看一个信号,什么时候在国内官媒上看到关于伊朗的大面积报道了,说明那边确实不闹了。 大致就这些吧,今天很多股民在讨论目前的行情合不合理,那肯定是不合理的,涨幅能算出来的那是熊市,牛市的行情一定是突破技术指标,突破估值模型的,因为牛市完全由流动性和情绪驱动的。这个时候看财务的书,看技术的书,还不如看点行为心理学的书更实用。 记住你现在已经不是在投资,接下来的时间就是标准的博弈投机。 发射~
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