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世界知名投行Jefferies警告：2026年第三季度内存价格将暴涨50%，第四季度再涨40%，2028年前难见缓解！ 内存这么涨，苹果都扛不住，英伟达和AMD不知道能抗多久，最终就两个结果。 第一倒逼云厂商开始减缓AI数据中心的建设，资本开支下降。 第二技术替代，像 $MRVL 这类硬件加速方案，曲线救国！ 我们很快可能会见到，以后64G和128G的大内存电脑将成理财产品😂

今日AI美股信息差： 1. $MU $QCOM 暴涨15%！美光财报大超预期，利润同比暴涨15倍 2. 内存超级周期确认！光子学下一个， $MRVL $COHR $LITE $AAOI $NOK 涨 2-7% 3. SK海力士暴涨11%！昨天刚宣布完建厂，今天就在纳斯达克二次上市，目标融资$294亿，7月10日开始交易，代码 $SKHY 4. 比特币4.2万见底？币圈预言帝江卓尔预言：本轮熊市或于10-12月见底， $BTC 价格会到 $4.2-4.4万 5. Anthropic 戏精啊！说阿里千问 AI 在疯狂蒸馏他们的模型，绝不能让中国在AI上领先，状告到白宫去了

怎么我一买进美股就跌了 我成本337的MRVL 要哭了 刷到白毛股神（Serenity）的开源 Serenity skill，正好在GitHub上， 感觉可以站在前辈的视野去分析一下MRVL，就直接丢进我目前在用的EasyClaw AI给我整了个挺详细的报告，按白毛股神那套“找最难扩产瓶颈”的思路拆了一遍， 我挑重点说说： MRVL卡在哪： 它同时卡住了AI数据中心两个硬活：定制AI加速芯片（ASIC） + 光互联（DSP、CPO、硅光）。 客户认证周期长、切换成本高，不是随便谁都能挤进来的。 Amazon Trainium、Google Axion都有它份，Celestial AI和XConn的收购又把光互联护城河加厚了。 业绩看： 今年营收一路超预期，FY27目标接近110亿刀，订单能见度强，每季度guidance都在往上调。数据中心业务占75%左右，增长很猛。但高位接盘的现实： 股价现在大概在280-308区间（我接的时候接近高点），估值不便宜（forward PE 70-90x），已经price in很多好消息。微软那边有传闻可能部分转给Broadcom，这是最大风险点。AI给的操作建议（挺实在，没画大饼）：如果你还信AI互连和定制ASIC是真瓶颈，就别全卖，留核心仓位。 但也别死扛：反弹一点先减20-30%，止损位设好。 想加仓等明显回踩 + 新催化（比如Google新chip官宣、CPO量产进展、Q2财报微软收入没大掉）。 整体仓位别太重，分散风险。 风险（AI直说）： 微软ASIC流失可能是真雷；毛利率还在下滑；高估值没缓冲； AI资本开支如果边际放缓就危险。 看完以后心情好多了，至少知道自己在干嘛 白毛股神这套卡点思维还是蛮适合普通人的，每次想要买或者不懂的时候， 可以跟这个skill对话一下了解具体情况 让自己不至于那么心慌 工具链接扔评论区了 👇

我把AI未来3年的核心瓶颈排了个序，大概是这样： 1. 存储（HBM + DRAM + eSSD，已经涨价、签长单、利润兑现） 2. 光互连（800G / 1.6T + Scale-Up + Scale-Across，连接接棒算力） 3. 先进封装（CoWoS + CoPoS + HBM封装，HBM和GPU放量的前提） 4. ASIC + Networking（自研芯片、交换芯片、SerDes、DSP，MRVL/AVGO核心位置） 5. 电力 / AI Factory（变压器、电网、UPS、800V DC、BBU，并网容量是真瓶颈） 6. 液冷（DLC、CDU、冷板，高功率机柜必选项） 7. 核能 / 发电（长期空间巨大，但兑现节奏慢于电力设备） 8. PCB / ABF / CCL（AI服务器和先进封装配套材料，真实受益但控制力弱于前面） 9. MLCC / 被动元件（高频高压高功率带来用量提升，属于配套瓶颈） 10. 半导体设备（检测、量测、测试、先进封装设备，卖水给淘金者） 11. Physical AI（机器人、自动驾驶、工业AI，空间大但2026仍偏预期） 12. Agent / 数据层（方向确定，但赢家和利润分配还不清晰） 13. 稳定币 / AI金融（AI Agent支付层，空间大但商业化还早） 未来三年市场会越来越关注：谁是真瓶颈，谁能把瓶颈兑现成利润，谁控制下一代架构。 我目前最看好的，还是存储第一，光互连第二，先进封装第三。因为AI发展到最后，拼的是谁真正卡住了整个产业链的命脉。

给大家推荐一下我经常看的一些美股账号 @jiroucaigou菜狗，美股相关优质研投信息渠道分享，分享的美股信息都非常优质比较实用 适合大众 @eastweb3eth分享的自己投资见解挺不错，主要是对美股和AI工具。对于 SPCX 和 CRCL 的判断不错，战绩还不错对美股深度研究的可以看看。 @AnchorNode大洋认识比较久的朋友 美股大A老韭菜，分享自己美股的投资想法比较有深度，踩节奏还行。最近推荐的SMH，AIQ都有10%左右的收益，有空可翻翻，合胃口就关注。 @Jason23818126 垂直美股和ai赛道，最近整合美股 AI 赛道美股标的不错，最近推荐的几个支付宝基金收益平均60%+，美股dram、mrvl、bb等都有不错的涨幅！ @CryptoBirdie_1 北大才子，23年开始定投纳指QDII，吃到这轮AI美股主升浪，主要关注 AI 存储和数据中心链条，近期踩中 WDC、STX 这条存储主线。适合关注 AI、美股、机会的人 @0xtonixie，算是比较早期的美股选手，经常看他会写一些比较有深度的投研，推荐基本也会有自己的理由，像mrvl和intc这些个股涨幅都还不错，大家可以关注一下 @yijiangren对于技术指标有一些理解，目前主要看光子学、机器人、电力和太空，推荐标的会在相对早一点，MRVL、RKLB 和 CRDO 的判断比较准确，适合想学习交易技术和美股的人 @0xMulight平时更多写美股的投资方法，最近AI供应链，存储和先进封装写得比较多，提过$WDC、$STX、$MRVL、$INTC等这些股票的上涨逻辑。很少推荐个股，通常会把自己为什么关注一起写出来。

A month ago, I gave you: $NBIS — $142.19 → $265.10（+86.42%） $ARM — $201.80 → $396.34（+96.37%） $MU — $514.63 → $1,020.76（+98.36%） $AMD — $344.28 → $507.29（+47.33%） $MRVL — $160.15 → $278.67（+73.98%） $WDC — $404.88 → $681.08（+68.23%） Next alert dropping soon! If you are not following us with notifications turned on, you might miss our next alerts.

最近这几天有不少小伙伴开始看AI，问我不是技术背景的该怎么去看AI这个市场，复杂的技术名词很多，然后各个细分赛道也很杂，怎么去做尽调？我就大概说一个框架吧，然后你在框架里研究就非常易懂了。 首先，现在大家去投资的这些AI股，投的商业本质是什么？ 答：“美国一年6000-7500亿美元的AI基础设施的资本支出（AI Infra Capex），这个数字到2027年大概率会在1-1.2万亿左右，更简单点说，美国的公司现在每年砸6000-7500亿去买AI相关的基建设备” 主要是谁在投资这些AI基建呢？是美国的五大云厂商，Microsoft、Amazon、Google、Meta、Oracle（这些统称是Hyperscaler） 所以这一年将近1万亿美金的资本支出都砸在什么上了？主要是三大类： 1. IT设备 / 计算硬件（占比60-65%） 2. 电源与冷却（15-20%） 3. 建筑与土地（10-15%） 在IT设备 / 计算硬件里再拆分 1. GPU（65%） 2. 网络（10-15%） 3. 存储（8-10%） 4. 其他包括CPU、软件、HBM、机架（10-15%） 沿着这个思路你再去做行业图谱（Industry Mapping）就简单多了。 1. GPU 你投这个赛道基本只有英伟达，大头都被他一个人吃了（当然还有一些云厂商自己搞的自定义Asic，自己设计或深度定制的AI加速芯片，本质上是去替代掉一部分英伟达gpu的成本，比如Google (TPU)、Amazon (Trainium/Inferentia)、Microsoft (Maia)。 2. 网络 英伟达，博通，思科，HPE，最近火的Marvell（MRVL）就可以算在这里 3. 存储 海力士是绝对的第一，然后三星，美国的存储巨头就MU和SNDK（闪迪），溢价高，但市场份额没有海力士高。 4. 电源与冷却 做AI数据中心最大的三家，Vertiv（VRT），Schneider（SBGSY），Eaton（ETN），规模最大的是Schneider，但这个市场总体不算很集中，比较分散。 5. 建筑与土地（Building & Land） 完全分散的市场，这里环节就更多了，总包，涉及，工程，电气，开发，土地，等等，投AI的话这块儿没必要继续细看。 6. 其他类别 a. 做软件的，做cpu的，做机架，做光纤，做自动化等等，就不展开说了 然后围绕上面几大分类，又有做服务的，比如做集成的（就是把这些以上打包成一个整体服务器卖出去），Dell，联想，SMCI；然后英伟达的GPU的供应商又有一大堆，也不展开了。 结尾：框架就是这么个框架，本质上你现在投AI产业，你在买单的Thesis就是： 1. 美国在每年向AI产业的基建投近1万亿美元，并且未来五年每年至少30-50%的增长。 2. 抓的是AI资本支出中不可或缺环节中有足够强生态占位的玩家 3. 最终消费端，也就是openai，claude这些大模型的消费者，我们，会持续消费。 所以什么时候AI“泡沫”会见顶？ 1. 这些AI巨头们融不到钱去继续投基建的时候 2. 我们这些消费者不再继续买单，大模型的营收开始下滑的时候 至少目前来看还早。

前面提醒大家的 $AAPL 预期落袋，果然发布会后股价又跌了，不达预期就是无情的sell，这k线真如心情一般跌宕起伏 🌊 今天科技股是抛售主力军，本来也是高位，所以一旦出现消息影响，向下的空间总是比较大。这美股的波动也是大 昨天的美股弹弹弹， $MRVL V到300， $MU 美光暴力回血。结果今天又向下深V了，除了大总统的 ⚒ 火药桶又燃了，上周才刚因为非农夜数据翻倍带来的恐慌暴跌，今晚又要接受 CPI 数据的拷打，😭还能不能好了

上次用 @dappOS_com 做的视频拿到了 Binance 的奖励，所以这次看到 xBubble 上线 US Equity Research SOP，我认真测了两天。 我让它分别做了 $MRVL 和 $ARM 的研报，又把同样的问题丢给别的AI做对照。 看完两边结果，我的感受很直接：如果只是快速了解一家公司，通用 AI 已经够用；但如果要进入投资研究状态，xBubble 的完整度明显高一个层级。 2/ 别的AI给我的回答，更像一份快速公司介绍。 它能告诉你公司大概做什么、最近市场在关注什么、有哪些常见观点。适合快速扫一眼，建立初步印象。 但 xBubble 给出的东西更接近一份可以继续深挖的研究底稿。 它会从公司怎么赚钱、处在产业链哪个位置、主要客户和竞争对手是谁、未来增长来自哪里、估值大概怎么拆、接下来哪些事件值得跟踪，一层一层展开。 3/ 拿 $MRVL 和 $ARM 来看，这个差异很明显。 同样是 AI 相关芯片标的，普通回答容易停留在“AI 受益、数据中心需求、市场空间大”这些层面。 xBubble 会继续往下拆： MRVL 的定制芯片、数据中心互联、光通信相关业务分别怎么影响收入； ARM 的授权模式、版税收入、终端设备和数据中心渗透率分别对应什么逻辑； 不同业务线应该用什么方式估值； 未来 3-6 个月哪些财报、客户进展、产品节奏会影响市场预期。 这已经不是简单问答，更像把一家公司放到交易前重新体检了一遍。 4/ 我觉得 xBubble 最强的地方，是它给你一个研究顺序。 很多人看美股，第一反应是看涨幅、看新闻、看社群讨论。 xBubble 的顺序更专业： 先看公司商业模式， 再看行业位置， 再看竞争格局， 再看财务变化， 再看估值区间， 最后看催化事件。 这个顺序很重要。因为研究股票最怕信息很多，但没有主线。xBubble 会先帮你把主线搭起来。 5/ 第二个差异，是信息来源。 普通AI更适合做快速总结；xBubble 会把关键数据对应到来源，包括公司正式披露的财报文件、官方投资者资料、业绩会上的管理层发言记录、公司新闻稿，以及管理层对未来业绩的公开预期。 简单说，你看到一个数字，可以顺着来源回去查。 这点对投研很关键。因为真正影响判断的，往往不是一句结论，而是这句结论背后有没有原始依据。 6/ 第三个差异，是它会给多情景估值。 普通 AI 很容易给你一段“看好原因”和“需要关注的风险”。 xBubble 会进一步拆成 Bull / Base / Bear 三种情况： 如果业务进展更顺，股票大概对应什么价值； 如果按中性预期推进，估值怎么落； 如果市场预期放缓，下方区间在哪里。 这对交易很实用。 因为买一只股票之前，最重要的不是只知道它好在哪里，还要知道自己在押什么预期，以及预期变化后价格可能怎么反应。 7/ 第四个差异，是它能继续迭代 SOP。 这次的 US Equity Research SOP 只是一个入口。Bubble Engine 可以继续根据行业、市场、个人研究习惯，生成更细的研究流程。 比如你只看半导体，它可以把芯片设计、晶圆代工、封装测试、服务器需求、云厂商资本开支这些变量放进框架里。 比如你只看 AI 基建，它也可以围绕算力需求、网络设备、存储、定制芯片、客户集中度去搭研究路径。 这才是我觉得它很有潜力的地方：它不只是在回答问题，也在帮用户形成更专业的研究流程。 8/ 现在 Binance、OKX、Bitget、Bybit 等平台都在扩展美股相关资产，全球资产和加密用户之间的距离越来越近。 交易入口打开以后，真正拉开差距的会是研究能力。 同样问一个问题，通用AI适合帮你快速认识一家公司；xBubble 更适合帮你把一家公司拆成可以研究、可以验证、可以跟踪的投资框架。 一句话交给 xBubble 的 US Equity Research SOP，生成买方级美股研究报告。 它节省的是找资料、搭框架、核来源的时间；最后的判断，仍然留给你自己。🫡

这两周的抄底清单：我最想持有的AI股票五大梯队 今天上午答应了大家，晚上就整理出来一份清单。 过去两周市场波动很大。趁着这次回调，我把自己的观察名单重新梳理了一遍。 先说一个前提，这不是涨幅排行榜。不代表第一梯队一定比第五梯队涨得多。 很多第五梯队的股票，未来涨幅可能远超第一梯队。 这个榜单更多代表我对未来1-3年：基本面，估值。市值空间，稳定性，持仓体验和叙事空间综合之后的风险收益比排序。这不是比谁最会涨的最猛，是谁最值得长期持有。 按照未来几年的AI瓶颈来看，我会给叙事这么排名，没说到的叙事不代表不好。 1. 存储 2. 光互连、光通信 3. 算力与基础设施 4. 能源 5. AI应用。 未来几年我认为最值得关注的是：存储 → 光互连 → Scale-Across → 电力 → Physical AI。 如果不想选股，其实也很简单。存储直接看 DRAM ETF。光通信直接看 FOTO ETF。能源直接看AIPO ETF。这三个ETF基本覆盖了我最看好的三个方向。 第一梯队（AI基础设施核心层) : NVDA, MU, SNDK, TSM, AVGO, MRVL, INTC。 这是AI扩张最底层的基础设施。NVDA = 算力，MU / SNDK = 存储，TSM = 制造，AVGO = ASIC + 网络，MRVL = 连接，INTC = AI服务器CPU + 网络 + Foundry Option。如果未来AI Capex继续增长，这一层最先受益，也是确定性最高的一层。 第二梯队（高确定性重估）: LITE, NOK, COHR, MSFT, ORCL,QCOM, NET。 第三梯队（AI基础设施扩张受益) : CRWV, NBIS, IREN, DELL, AAOI, ONTO, AMKR。 这一层是AI扩张越快，这些公司订单越多。但没有第一梯队那么不可替代。 第四梯队（数据层与软件层): SNOW, MDB, NOW, CRM, PLTR。 AI最终会落到数据和应用层。 第五梯队（未来主题与高Beta) : TSLA, OUST, BB, CEG, OKLO, SMR, NVTS, WOLF, SOFI, HOOD, CRCL 这一层并不是不看好。相反很多都是我长期关注的公司。这里面包含Physical AI, 机器人, 自动驾驶, AI-RAN,核电, 电力, 金融基础设施,很多公司的上限非常高。只是波动更大，兑现周期更长。 如果只能选5个，再帮大家筛选一下，我会直接把选股变成选赛道。 1. DRAM ETF 2. FOTO ETF 3. NVDA 4. MRVL 5. NOK DRAM覆盖存储。FOTO覆盖光通信。NVDA代表算力。MRVL代表连接。NOK代表Scale-Across和DCI。而且FOTO里面没有MRVL和NOK。刚好补齐我最看好的两个方向。 未来几年如果AI继续扩张，我认为最大的机会依然会围绕: 存储 → 光互连 → Scale-Across展开。这也是为什么最近市场大跌之后，我最优先关注的仍然是这几个方向, AI硬件股还是下半年确定性最高的板块，不过也可以同时关注老黄说的AI应用，Physical AI和Edge AI板块。