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比特幣為何漲不動?M2 貨幣供給暴增,華爾街卻偷偷把錢全砸向「這裡」? 股神巴菲特戳破 AI 投資神話!Arthur Hayes解析從蘋果到 AI 供應鏈,揭開大資本「換湯不換藥」的套利劇本。 #台積電# #台股# #AI泡沫# #股災# #台積電財報# #算力# #股市# #美股# #財報# #比特幣# #arthurhayes# #MU# #川普# #AI泡沫# #AIBubble# #台股# #股市# #半導體# #TSMC# #investing# #bitcoin# #加密貨幣# #Bitcoin# #加密货币# #股票# #Crypto# #AI# #美股# #股災# #黃仁勳# #加密貨幣# #台積電# #kevinwarsh# #聯發科# #聯電# #cardano# #eth# #邦妮區塊鏈#
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書終於上架了了亞馬遜 《AI 超級週期: 五層產業鏈視⻆下的 AI 基礎設施投資: 從能源到應用,一條產業鏈看懂 AI 投資的底層邏輯》 - Chris Lee 李書沸以「五層產業鏈」為框架,從最底層的能源(核電、天然氣、電網)出發,逐層向上穿透至半導體(NVIDIA、台積電、Broadcom)、硬體基礎設施(HBM 記憶體、光互連、液冷散熱)、雲端與數據中心(超大規模運營商、主權 AI)、再到大模型與應用層,完整呈現 AI 基礎設施投資的全貌。 鏈接 : 亞馬遜Kindle會員的無限量會員的話,能免費觀看,單獨是美元$2.99 抱歉,可惜亞馬遜只有繁體字,但大家應該可以看的懂。 前言: "當所有人都在談論 AI,真正的問題是:錢該投在哪裡? 2026 年,僅四大超級雲廠商的 AI 資本支出就達到 7,250 億美元。這不是一場短期炒作,而是一個可能持續十年以上的超級週期。但對大多數投資者而言,AI 產業鏈就像一座黑箱——你知道 NVIDIA 很重要,卻說不清為什麼一顆 GPU 需要搭配價值數倍的電力、散熱、網路與儲存設備才能運作。 這本書要打開這個黑箱。 李書沸以「五層產業鏈」為框架,從最底層的能源(核電、天然氣、電網)出發,逐層向上穿透至半導體(NVIDIA、台積電、Broadcom)、硬體基礎設施(HBM 記憶體、光互連、液冷散熱)、雲端與數據中心(超大規模運營商、主權 AI)、再到大模型與應用層,完整呈現 AI 基礎設施投資的全貌。 這不是一本泛泛而談的趨勢書,也不是一本只講概念的入門讀物。書中深入分析超過 80 家公司的競爭格局、護城河與估值邏輯,並為每一層提供具體可操作的投資框架。無論你是想理解為什麼鈾礦股會因為 AI 而暴漲,還是想搞懂 CoWoS 先進封裝的產能瓶頸如何影響整條供應鏈,這本書都能給你清晰的答案。 本書的獨特之處還在於作者的跨界視角。李書沸曾任 OKEx(現 OKX)CEO 與火幣 CFO,是加密貨幣行業最資深的高管之一,同時在傳統金融領域深耕多年。他在書中專闢章節探討 Crypto 與 AI 的交匯——去中心化算力、AI Agent 經濟、代幣化激勵機制——這些是傳統分析師不會觸及、卻可能催生下一波爆發性機會的領域。 本書涵蓋的核心議題包括:為什麼 AI 超級週期的本質是一場能源革命,而非僅僅是算力競賽?NVIDIA 的真正護城河在哪裡,它的統治地位是否會被挑戰?台積電與 Broadcom 在 AI 晶片供應鏈中扮演什麼不可替代的角色?HBM 記憶體為何成為 AI 時代最關鍵的瓶頸之一?光互連技術如何解決數據中心的頻寬牆問題?超大規模雲端運營商的 AI 資本支出將流向何處?大模型競爭格局如何從「比大」轉向「比效率」?AI 應用層何時能真正兌現商業價值?Crypto 與 AI 的融合將創造哪些新的投資範式?如何建構一個穿越週期波動的 AI 投資組合? 最後三章聚焦實戰:風險管理框架幫助你識別泡沫信號與週期轉折點;投資 Playbook 提供從選股到配置的完整方法論;結語則回歸長期視角,探討這場技術革命的終局。 這本書寫給這樣的讀者:你有一定的投資經驗,對科技趨勢保持關注,但苦於找不到一個系統性的框架來理解 AI 產業鏈的投資機會。你可能是主動型投資者、科技業從業者、金融從業者,或是對 Crypto 與 AI 交叉領域感到好奇的探索者。 如果你只想讀一本書來建立對 AI 基礎設施投資的全局認知,這本書是為你寫的。" 關於作者:李書沸(Chris Lee)現為 Merkle 3s Capital 與 XResearch 聯合創始人。曾任全球前三大加密貨幣交易所 OKEx CEO 及火幣集團 CFO,擁有超過二十年橫跨傳統金融、加密貨幣與科技投資的從業經驗。 感恩轉發、分享。#AI#
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我最新的產業調查顯示,Amazon 自有消費電子的處理器採購策略,20 年來將首次有重大轉向:捨棄外購並改採 COT(customer-owned tooling)模式,世芯-KY 獨家提供自研晶片的後段設計與測試。幾個重點: 1. 受 AI 算力快速擴張影響,Amazon 截至 1Q26 的過去 12 個月自由現金流年減 95%,降至約 12 億美元。為維持財務彈性並支撐 AI 投資週期,公司正同步精簡組織並優化非 AI 業務的成本結構。 2. Amazon 自有消費電子產品,包括:Kindle、Fire TV、Echo、Alexa 裝置、Blink、Ring 等,目前採用的處理器均為外購。為優化成本結構,Amazon 決定將逐步停止外購,改採與 AI 晶片 Trainium 類似的 COT 模式,自行主導處理器開發。 3. 在此轉型過程中,Amazon 選定的合作對象為世芯-KY,由其獨家負責後段設計與測試。世芯-KY 除了會就各項設計專案向 Amazon 收取一次性工程費用(NRE),也會隨處理器的出貨受惠。 4. 此策略預計自 2027 年起啟動,待全面轉換完成後,自研處理器的年出貨量預估將達到約 4,000 萬顆,預期將有效改善 Amazon 自有產品的成本結構,並顯著貢獻世芯-KY 的營運動能。
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【AI投資】全球動量指數創新高 自3月底起,MSCI全球動量指數已跑贏全球所有國家指數17個百分點。AI熱潮推動資金湧入科技股,使動量交易成為全球主導風格。不過,有對沖基金業界警惕,若高通脹促使聯儲局收緊政策或經濟放緩,市場或面臨突發逆轉。 #AI投資# #動量交易# #聯儲局#
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【發展願景】日本擬未來14年投資2.3萬億美元 大舉押注AI與半導體 日本首相高市早苗公佈了日本經濟長期發展願景,計劃投資AI和半導體,以及國防、太空和造船等關鍵領域。根據週三公佈的文件,該計劃提出在截至2041年3月的14年間投資超過370萬億日圓(2.3萬億美元)。
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【投資AI】與SK海力士掛鉤產品成為香港最大ETF 資產規模約170億美元 南方東英資產管理與SK海力士掛鉤的ETF產品於去年10月推出,截至週一,其管理資產規模已迅速逾168億美元,超過了規模為162億美元的盈富基金,成為香港最大的ETF。盈富基金是香港首隻ETF,追蹤恆生指數。
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我去!A股这边终于有人把多 Agent 分析 + 盯盘 + 选股 + 下单塞进一个本地系统里了。 aiagents-stock,2K stars。Python + Streamlit,受 TradingAgents 启发,但方向完全是大陆盘口:游资龙虎榜、板块轮动、问财选股、MiniQMT 预留接口。 市面上的 AI 炒股项目大多停在「出一份分析报告」这一步,给完观点就没下文。 aiagents-stock 不一样,受 tradingagents 启发,把一套年费 6000 的主力资金战法用 AI 复刻出来,还一路加到盯盘和量化下单。 核心能力: 1️⃣ 6 位 AI 分析师分工研究,同一只股票从技术、基本面、资金、风险、情绪、新闻六个角度一起拆 2️⃣ 支持 A 股、港股、美股,单股深度分析和批量多线程分析都能跑 3️⃣ 自带主力选股、低价擒牛、小市值、净利增长、低估值等多套 A 股筛选策略 4️⃣ 龙虎榜也做成了 5 个 AI Agent 协同分析,可以追游资、看题材、筛次日潜力股 5️⃣ 板块轮动、宏观周期、新闻热度都能继续分析,还支持飞书、钉钉、邮件自动推送 6️⃣ 分析完还能加入实时盯盘,监控进场区间、止盈止损,并预留 MiniQMT 接口继续往量化交易走 我觉得它最有意思的地方,是很懂 A 股这套玩法。 不是简单拿一个国外 Agent 框架改成中文,而是真的把主力资金、龙虎榜、板块轮动、问财、T+1 这些东西都塞进去了。 更像是:先让一群 AI 帮你研究,再让它们帮你选股、盯盘、复盘,最后还能继续接量化执行。 做 A 股 AI 投研、短线复盘,或者想自己搭一套多 Agent 股票研究系统的,这个值得看看。
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终于有人把这事做了!不用碰 Python,零依赖 JS/TS 直接拿 A股/港股/美股/基金/期货/期权全市场行情 stock-sdk,1.9K stars,内置 92 个 MCP 工具直接喂给 AI。 以前前端想做行情看板,行情工具基本全是 Python 生态,要么自己起后端,要么忍受财经接口 GBK/并发/批量各种坑。 stock-sdk 不一样,v2 架构大改,命名空间 API + 统一符号模型,零依赖,浏览器和 Node 18+ 双端直接跑。 核心能力: 1️⃣ 一套 API 覆盖 A 股、港股、美股、公募基金、期货、期权,实时行情、K 线、分钟线都能直接调 2️⃣ 资金流、龙虎榜、融资融券、大宗交易、涨跌停池、盘口异动、板块资金这些 A 股常用数据也做进去了 3️⃣ 自带 MACD、RSI、KDJ、BOLL、ATR、SAR 等技术指标,还能直接识别指标信号 4️⃣ 内置 Screener + 本地回测,不只是拿数据,筛股和策略验证也能直接做 5️⃣ 筹码分布也已经支持,A 股 / 港股 / 美股都能本地计算获利比例、平均成本和筹码区间 6️⃣ 最关键的是 MCP 已经原生做好了,Claude、Codex、Cursor 可以直接调用这些金融工具,不用你再包一层接口 我觉得它现在最有意思的一点,是已经从“股票数据包”慢慢变成了 Agent 的金融基础设施。 上面 AI 负责研究,下面 stock-sdk 负责行情、指标、选股和回测。 做股票 Agent、AI 投研,或者想给自己的量化系统补一套统一数据层,这个很值得留着。
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