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#キックオフシンシュウ# 7月5日放送のチャージ飯に出てますよー！ もう見てくれたかな！？ 【KICK OFF! SHINSHU #117　2025#.7.5放送】信州！チャージ飯/熱戦！信州サッカー @YouTubeより

一个117美元起步的账户，后来做到了70多万美元收益。 他的目标很特别。 不是股票。 不是加密货币。 而是马斯克会发多少条推文。 从2025年8月开始，他进入这个预测市场。 之后不断重复交易。 累计完成2091次预测。 最近30天，平均每天赚约1050美元。 最夸张的一次： 440美元本金。 一笔交易拿下17.7万美元。 他的核心思路很简单： 长期研究一个自己熟悉的市场，然后寻找其中的价格机会。 #Polymarket#

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

SpaceX 公布了 S-1 文件，最快将于六月中 IPO🚀 作为一个投资了 SpaceX、X 还有 xAI 的小散，今天才从官方明确了转股计算方法（Elon 的融资合并风格就是快速）：xAI Merger 已经在 2026-02-02 生效，每 1 股 xAI 普通股换 0.1433 股 SpaceX 普通股（pre-split）；然后 2026-05-04 SpaceX 做了 5:1 forward split 👀 从 S-1 文件的表述来看：SpaceX 正在被重新定义为一家太空运输 + Starlink 网络 + AI 算力基础设施公司！ 财务上，SpaceX 收入增长很快，但亏损也很重。总收入从 2023 年的 $10.4B 增长到 2025 年的 $18.7B。最大收入来源是 Starlink 所在的 Connectivity 业务，2025 年收入 $11.4B，占总收入约 61%。Space 业务 2025 年收入约 $4.1B。 AI 业务 2025 年收入 $3.2B，但仍处于早期重投入阶段，2025 年 AI segment operating loss 达 $6.36B。公司整体 2025 年净亏损约 $4.94B，Q1 2026 单季净亏损 $4.28B。 IPO 融资用途主要是三件事：扩建 AI 算力基础设施，升级发射系统和 Starship，扩大 Starlink / 卫星星座能力。S-1 没有给出硬性金额分配，管理层保留较大灵活性。 Anthropic 的算力合作 Anthropic 合同是这份文件里最关键的新商业验证。SpaceX 在 2026 年 5 月和 Anthropic 签了云算力合同，Anthropic 使用 COLOSSUS 和 COLOSSUS II 算力，支付 $1.25B/月，合同到 2029 年 5 月，总价值大约 $45B，但 2026 年 5-6 月有 ramp-up 折扣。双方可提前 90 天终止。Anthropic 保留自己的模型、数据和 IP。 这个合同使 SpaceX 的 AI Infrastructure 业务收入规模直接跃升，因为 Anthropic 一年贡献约 $15B，是 SpaceX 2025 年 AI Infrastructure 收入的约 11 倍。 关于 Grok 未来 Grok 是 SpaceX / xAI AI 战略的核心模型。S-1 把 Grok 定义为 “truth-seeking frontier model”，并强调它和 X 深度整合，可以利用 X 的实时信息流。文件披露 X + Grok 体系有约 550M MAU，其中约 117M MAU 使用过 Grok AI 功能。S-1 还明确提到 Grok 5 正在 COLOSSUS II 训练。 未来 Grok 会继续扩大模型规模，走向 multiple trillions of parameters，并通过 Grok API、Grok Business、Grok Enterprise、SuperGrok、Grok Voice、xAI Gov 等产品线进入消费、企业和政府场景。 长期愿景是 Orbital AI Compute：SpaceX 想把 AI 算力搬到轨道上，用卫星承载计算，靠太空太阳能解决地面电力瓶颈。公司预计最早 2028 年开始部署 orbital AI compute satellites，长期目标是每年部署 100GW 级别的轨道算力。这需要 Starship 高频发射、Starlink 网络、卫星制造、自研芯片和 COLOSSUS 地面经验一起配合。 一句话总结：SpaceX 正在把火箭、Starlink、xAI、Grok、COLOSSUS 和未来轨道算力整合成一个垂直一体化 AI 基础设施公司，而 Anthropic 的 $45B 合同是这个战略第一次被大客户验证。

今天看到不少未来几个月的波段交易机会。 机会其实很多，先分享几个我自己重点关注的方向。 1）原油：更倾向于120附近找中期做空机会 (图1） 我会重点观察原油是否再次冲击120附近形成 triple top，届时考虑布局 $USO 的中期 Put，时间看到中期选举前后。 短期催化上： 1. 伊朗与美国谈判进展有限 2. 美国近期在印度洋扣押与伊朗相关船只 3. 地缘风险仍在持续推高油价预期 但我认为，原油过去几个月本质还是80-120的大区间震荡。大摩、小摩目前因为供应与储备问题偏看多油价，但我更倾向于从政治周期角度看问题。中期选举前，白宫大概率不会希望高油价长期持续，霍尔木兹海峡的风险最终仍可能被压制。如果后面形成顶部结构，我会看78附近，以及更下方67附近的gap。 当然这不是几天完成的行情，更像几个月级别的波段。 2）Fintech：依然是被低估的方向 (图2和图3） 市场现在已经开始提前交易未来的降息预期。哪怕凯文·沃什未来只是释放偏鸽派信号不用真正降息，对Fintech整体估值修复都会有帮助。 先说 $SOFI：目前周线EMA200大概在15.5附近，下方还有长期趋势线支撑，13附近我认为是非常好的中长期布局区域。 再说 $HOOD：如果未来能回踩到57左右的大级别趋势线支撑，我会认为是非常理想的低吸位置, 我会在72，67和58这几个位置加仓。 这两个票本质上都属于利率预期改善 + 风险偏好回升后的高Beta受益资产。 3）核能：估值杀完后，政策拐点正在接近 （图4） 很多人只看AI芯片，但黄仁勋其实已经反复强调未来最缺的不是算力，而是能源。问题是，能源板块目前整体依然没有被市场充分定价。 今年几个政策变化其实很关键： 1. NRC通过《GES环境简化法案》 2. Part 53 / Part 57审批大幅放松 3. 微型核反应堆审批时间缩短至6个月 4. 特朗普发布《新核能复兴白皮书》 5. DOE追加27亿美元高纯度燃料支持 这些东西短期不会立刻反映到盈利，但会影响未来几年市场对核能行业的风险定价。 $CEG ：跌破270后，原本2025-2026的大级别支撑已经失效，我现在更关注210-220附近的新趋势支撑。 $OKLO：53缺口已经回补，但考虑到大盘可能还没调整结束，我个人更希望看到42附近再出现更舒服的风险收益比。我会考虑从50附近开始分批建仓。63附近是double top颈线压力，如果后续反抽不过，理论上还有二次回踩可能。 4） $CRWD 的短空机会 把2024、2025、2026几个阶段高点连起来看，630附近是一个非常明显的大级别压力区。如果后续情绪继续冲高，我会关注这里是否出现短线做空机会。 这是纯技术面交易逻辑，不代表长期看空公司基本面。 5）RKLB：更像典型的 “sell the news” 前几天我提过, RKLB如果回踩117、109附近，其实是不错的短线博弈位置，逻辑就是交易SpaceX上市前的情绪溢价。但我认为，一旦SpaceX真正上市，RKLB当前最大的稀缺性溢价会明显下降。 如果后续情绪继续发酵，我认为140-150附近可能会开始进入高风险区域。到时候如果形成double top结构，我会更偏向于寻找反手做空机会。 今天先写这么多。 以上都只是我自己的交易框架，不构成投资建议。市场永远是动态变化的，关键还是做好仓位管理和风险控制。 #美股# #AI基建# #波段交易# #核能# #SwingTrading# #CrudeOil# #Fintech# #RKLB#

全球最大的大学捐赠基金，刚刚完成了一轮教科书级别的「买高卖低」。 据 Fortune 报道及 SEC 最新 13F 文件，哈佛管理公司（管理约 570 亿美元）在 2026 年 Q1 将贝莱德比特币现货 ETF（IBIT）持仓削减 43%，剩余约 1.17 亿美元。同时全额清仓了贝莱德以太坊现货 ETF（ETHA）约 8680 万美元的持仓。这笔投资上个季度才刚建仓。 还原一下时间线： 2025 年 Q2，哈佛首次买入 IBIT，约 1.17 亿美元。此后持续加仓，到 Q3 持仓市值攀升至约 4.42 亿美元峰值，IBIT 一度成为哈佛披露的最大单一公开股票持仓，超过英伟达、微软和亚马逊。 然后比特币从约 12.6 万美元的历史高点大幅回落。哈佛在 Q4 2025 减持 21%，Q1 2026 再减持 43%，两轮操作将持仓从峰值削减超过七成。剩余的 1.17 亿美元，和一年前初始建仓时几乎持平。这中间经历了大幅加仓、高点浮盈、连续减持的完整周期。 以太坊那笔更干脆。Q4 2025 买入约 8680 万美元 ETHA，当时 Bloomberg 分析师 James Seyffart 披露哈佛是 ETHA 最大的新买家。一个季度后全部清仓，期间 ETH 年初至今下跌约 29%，几乎确定录得亏损。 IBIT 已不再是哈佛最大的公开股票持仓。最新文件显示，台积电（约 2.32 亿美元）、SPDR 黄金信托（约 2 亿美元）、Alphabet 和微软均排在其前面。 时间点上还有一个值得注意的变量。哈佛管理公司 CEO Narvekar 已向董事会表示计划退休，可能在 2027 年底离任。Narvekar 被视为哈佛加密策略的设计者，随着他的退出，这场始于 2025 年年中的加密实验正面临清算。 与哈佛形成鲜明反差的是，阿布扎比主权基金 Mubadala 同期增持 IBIT 16% 至 5.66 亿美元，已连续七个季度加仓。 现货 ETF 成功解决了机构进入加密资产的合规通道，但显然没有解决机构对加密资产长期持有信念的构建。 准入的门槛降低了，但拿住的门槛，一点没变。

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1/17(土)の #計算外# は3期生初ステージパフォーマンス!「22/7 ANNIVERSARY LIVE 2025の裏側を大公開!」本番までの3期生に密着!ダンスの振りに悪戦苦闘も合間には今まで見たことのないワチャワチャ姿も!先輩と合流して通しリハ!本番舞台裏の様子もお見逃しなく! #ナナニジ# #三四郎# #ナナブンノニジュニ#

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