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6月25日 Updates 1、市场复盘和MU 财报 昨天在1040做多了一些 $MU ，止损是1000。一觉醒来，止损打掉了，价格也上去了。 整体说一下行情，从我的角度来看，沃什并不是一个背负加息使命的美联储主席，市场给到的加息预期之类的信息在中短期内都是虚的。还是像我之前说的，市场的下跌更多是流动性抽离和技术性去杠杆的走法。所以我在这波快速下跌中，基本上没动仓位，有些甚至还加仓了一些。而且存储超级周期是确定性事件，所以我在昨天赌了一下财报，但是止损没设置好，也确定性地错过了这次18%+的涨幅。这次 MU 财报相当于重新提振了市场的信心。 在这种信心反弹中，我认为液冷（我说好几次了）依然是一个非常值得去做的概念。从更细的数据出发：英伟达已经开始主推液冷。液冷已经从可选配置变成强制 BOM。而GB300 NVL72 单柜水冷现在的价格是49860美元，下一代将再次涨价17%，至55710美元。而在液冷这个赛道，Vertiv 领跑，GB200 CDU 首批占比70%+。而 VRT 的优势是它不只是液冷零件商，而是电力 + 冷却 + 机柜级基础设施的系统供应商。Vertiv 自己也公开说过，它和 NVIDIA 共同开发了 GB200 NVL72 的完整 power and cooling blueprint，支持最高 132kW per rack。（国内英伟达的液冷供应链也可以看看） 这也为我继续持有 $VRT 打了一记强心针。 SpaceX 同样在昨天的下跌中保持了一定的价格强度。依旧维持昨天的观点，它的供需关系正在发生转变。 2、国家战略 昨天的消息：Nancy Pelosi just disclosed two new trades: $INTC calls — up to $5,000,000; $UBER calls — up to $1,000,000.Both with a $50 strike price, expiring March 2027. 做股票除了做房间中的大象外，就是找国家（包括中美）扶持和深度参与的公司。做 $IBM 和 $CCJ 都是这个倾向。国内的话，今天把剑桥换成了深科技。一是深科技深度参与了长鑫的封测服务供应，二是深科技是央企系上市公司。（当然，也是追高） 而 $IBM 今天盘前大涨是因为这条消息：$IBM unveiled research-stage sub-1nm chip technology using a 0.7nm “nanostack” 3D transistor design. IBM says it could pack nearly 100B transistors on a fingernail-sized chip and deliver up to 50% more performance or 70% better efficiency vs. its 2nm node. 虽然不是因为量子涨的😂哈哈哈。但我买入它的原因也不是虚无缥缈的量子计算——这个落地要花很长的时间。主要还是国家的扶持，做出亚纳米的芯片，市场预期又被抬起来了。不过这个需要5年的时间落地，短期价格还是事件催化。

6月24日 Updates 1、液冷 英伟达Rubin平台采用全面液冷，这里面机会也不少，我准备延续昨天的观点重点关注一下。 $VRT 在昨天市场的下跌中并没有保持相应的强度，我个人还是会继续持有。国产的话，同样也是要关注卡位在英伟达产业链上的股票。 2、AI 需求 昨天看到一条消息是 GPU 租赁价格已经下跌30%。对此，市场的担忧是AI 对算力的需求可能在变弱。 我觉得可以从另外一个角度来看，B200 租赁价格下跌，不一定说明 AI 需求弱，更可能说明「GPU 上架速度 > 可立即被高价消化的有效需求」。以及，我问了朋友，B200 本身就是过度用的，之前 B300 量太少，很多公司只能租 B200，而现在可以该租 B300。所以租赁价格下跌。 所以这件事我不是太担心。 3、市场回调 昨天说了，市场回调更多是技术性去杠杆，而不是 AI memory 基本面崩坏。7月我的重心还是会放在 neocloud（ $NBIS $CRWV - 有被动资金去买，就是会强很多）和存储上。要上杠杆最好等这周的 MU 财报（只要不出大雷）和 PCE 之后。今天反弹更多是说明恐慌性卖压有所缓和，但还没有确认趋势修复。 还有一个消息是美股那边要推出一个2x DRAM 杠杆，这个是情绪放大器，但也会带来潜在的风险。我会辩证地去看这个事件。 之前我一直在讲流动性的问题，大概就是 战争/贸易中断把一部分贸易融资和营运资本困在美国金融市场里 → 这部分钱没有回到真实贸易循环，于是变成金融市场流动性 → 推高美股和杠杆 → 如果战争结束、贸易恢复，这些钱重新回到商品/贸易链条，美股的买盘会消失，原油买盘会回来。 但还是有一些片面。AI 给了这个观点做了一些补充：需要 SOFR、repo、信用利差、股市 breadth、油价和中国原油数据共同确认（图一）。 后面我会继续跟踪这些数据。 4、电力核能 昨天的消息：美国能源部将提供175亿美元低息贷款，让公用事业公司为 Westinghouse AP1000 反应堆下设备订单，用来启动新核电建设。而 CCJ 持有49%的 Westinghouse 股份，以及是美股当前唯一盈利的、也是头部的铀矿公司。 简单来说就是：AP1000 设备订单 → Westinghouse 收入/EBITDA → 49% 权益穿透给 Cameco → CCJ 受益。 所以昨天我买了一些 CCJ（49% Westinghouse + 铀矿/燃料服务 + 已盈利 + 核电供应链穿透最清楚）。 5、SpaceX $SPCX 这几天跌了很多。我的观点是它这波下跌更像 IPO 后低流通盘里的筹码踩踏（散户行为），跟基本面没啥关系。 大概就是：低流通盘 + 散户高拥挤 + AI/科技大盘回调 + options 防守仓位增加这样。 短期来看（解锁前），我认为 SpaceX 价格已经进入底部区间，散户因为昨天的下跌出逃，机构（木头姐）进场，周五和7月6日还会有 Russell indexes、Nasdaq 100 的被动基金入场。买卖双方的供需关系整体发生了改变。我是看好 SpaceX 价格继续往上走的。 事件进展如图二所示。 最后：A股目前就是光力和剑桥。如果有仓位更新也会在日报中体现。我会要求自己平心静气，让自己的节奏慢下来。

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想成为雷电法王吗？我教你 AI发展的越好，能源要求越高 这叫啥？能量守恒定律？ AI推动的发电、输配、冷却、效率每一步都很关键，也都受益 发电端 Vistra ： $VST 与meta签订20年的PPA，与亚马逊等多家大企业签订了十年协议 核电重启 Constellation Energy ： $CEG 与微软签订了20年的PPA，同时有能源部的贷款支持，保障长期运营 冷却+电源 Vertiv ： $VRT 与英伟达合作，共同开发800VDC平台，预计下半年发布，用来支持2027年的Rubin Ultra平台；同时在冷却领域拥有领导地位，属于卖铲子的 快速发电 GE Vernova ： $GEV 为Crusoe AI数据中心提供了29台LM2500XPRESS燃气轮机，发电总量接近1GW；同时还获得了24亿美元的DC订单，现在已经有超过1630亿美元的订单积压 光学与热管理 Coherent ： $COHR 与英伟达签订了战略合作协议，获得了其20亿美元的投资，并且公司的光学和热管理产品已经用于英伟达GPU和AMD服务器 通过长期PPA、合作、订单锁定收入，整体很硬哈 像其他的，如：ETN、PWR、BE、NEE、NVT、POWL、STRL、TLNE、AAON、HUBB、WCC、AROC等这些，下次想起来了再写，都是属于在电力赛道上的 有一点要注意的是，因为这些都是已知的资料，所以在股价上已经兑现了部分预期，所以我们需要关注实际订单落地和执行情况、政策变化、下游供应链等等。 对了，美联储会议利率公布时间是在6月18日凌晨2点，熬夜的朋友们记得关注下。 PS：PPA（购电协议），一般情况下签了这个，就是搂了一个下金蛋的母鸡 DYOR #美股# #AI能源#

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。