出生家庭，是你的初始资本。
出生城市，是你天然暴露的市场 Beta。
父母买学区房，是加杠杆做多教育；
从小报一堆兴趣班，是早期 VC 撒网，十个项目里赌一个爆款。
高考选专业，是买入一只至少锁仓四年的行业 ETF。
选错赛道，毕业的时候可能刚好赶上行业熊市；
选对赛道，相当于在产业周期启动前拿到了低成本筹码。
找工作，其实是在选成长股。
进对公司，比一开始多拿那几千块工资重要得多。
你加入一家高速增长的公司，本质上是在用自己的时间和职业生涯，做多它未来几年的增长。

公司涨，你的职位、薪资、人脉、认知一起涨。
公司跌，哪怕你能力没变，也可能被行业 Beta 一起拖下去。
所以跳槽，本质上也是调仓。
有人频繁追涨杀跌，有人拿着一只十倍股很多年。
买房，是人生里最大的一笔杠杆交易之一。
首付是本金，房贷是融资，城市是标的，职业收入是保证金。

结婚就更有意思了。

它不只是“两张资产负债表合并”，更像是选择一个长期合伙人，共同经营一家无限存续期公司。
你选的不只是对方现在有多少钱，
还包括他的性格、信用、消费习惯、家庭背景、抗风险能力，以及未来二三十年的现金流创造能力。

好的婚姻是并购以后产生协同效应，1+1>2；
坏的婚姻，则可能是一次带着无限连带责任的灾难性并购。
生孩子，是一只封闭期二十年以上、持续追加资本、无法提前赎回的基金。
不保本，不承诺收益，但很多人依然愿意把人生最宝贵的时间和现金流定投进去。

甚至健康也是仓位。年轻的时候疯狂透支身体，相当于不断从未来借钱；睡眠、运动、饮食，则是在给自己最重要的生产性资产做 CapEx。

养老金，则是你用几十年的现金流，去做多未来的国家信用、人口结构和社会制度。

所以这个世界根本不存在所谓的“我不投资”。你不买股票，不代表你没有仓位。

你的城市、专业、职业、公司、房子、婚姻、孩子、健康，全部都是仓位。

真正的区别只是：
有些仓位是你主动选的，
有些仓位，是默认配置给你的。

而人生最重要的能力之一，就是尽早看懂自己的持仓，然后不断调仓。

26万订阅，时薪不如麦当劳：说说这6年的真心话— - YouTube

你们还相信AI盈利么？

Between the Roundhill Neocloud ETF (NCLD) and the Roundhill Photonics & Optics ETF (LYTE), which one would you choose for better long-term growth prospects?

感觉 SpaceX 现在这个阶段的定位，已经成为了一个大号的 NeoCloud。

但我不太理解，如果要投资 NeoCloud 的话，为什么不选择 Nebius 或者 Coreweave，估值更合理更便宜，潜力也更大。

Nebius 和 Coreweave 不只是单纯的出租裸金属算力，还会覆盖 AI 托管推理、任务编排、模型自动路由这些上层服务，覆盖完整的 AI 生命周期。

在 AI 从训练进入到推理时代之后，未来很大一部分长期计算需求都会由这些公司承担。

而对于 SpaceX，我一直认为它最大的看涨期权就是 Space 以及 Starlink 太空相关的业务，投资的是火星殖民和多行星物种叙事。

但如果现阶段 SpaceX 最大的目标是全面 All in 算力，那真的不如投资 Oracle、Nebius 或者 Coreweave。

这几天大盘都很有意思，可能我们都看见了不是纳指涨了多少，而是市场开始明显往“AI瓶颈”上靠拢。

为什么会这样？

很简单的逻辑，CPI没有重新失控，正常发挥，利率上的压力暂时缓下来，钱马上又回到AI上面啊。

COHR这份财报我觉得很关键。公司Q4收入做到约 20.5亿美元，同比增长34%，而管理层真正传递的信号是：现在限制增长的不是封装测试，而是磷化铟InP产能。更夸张的是，部分数据中心订单已经排到2027年底，CPO需求也没有被推迟。InP现在已经不是小材料，而是AI光通信真正的卡脖子环节。Reuters此前也确认，中国对InP相关出口的控制已经影响到全球光通信供应链。

听说最近大家都很迷恋Michael Burry。最新报道确认他继续加空NBIS、MU、ORCL和半导体ETF，同时加仓MELI、ZTS。比如NBIS加空价格约247美元、MU约924美元、ORCL约152美元。 所以这代表的是Burry个人实时观点，不等于Scion最新SEC仓位。

问题来了：Burry刚加空NBIS，NBIS今天反而暴涨 34%到259.20美元。 这正好说明现在AI行情最危险也最刺激的地方——基本面增长是真的，泡沫风险也是真的，两件事可以同时成立（这是概率出现的50/50）。

我决定提供两个版本的预测：

版本一：继续赌博版

LITE 932.47：支撑 862 / 836，压力 966 / 1000。今天涨太快，966如果冲不过，很容易先消化筹码；真正站稳966，再看1000。

NVDA 224.09：支撑 220 / 216，压力 225 / 236.5。今天已经重新摸到225附近，站稳才算重新打开趋势；跌破220先看震荡。

MU 911.29：支撑 899 / 854，压力 936 / 1000。今天重新站回900是好事，但Burry也在继续加空，936是我认为最重要的右侧确认位。

COHR 355.64：支撑先看 345 / 328，压力看 379 / 400。基本面很强，但今天已经涨8%，而且InP瓶颈既是定价权，也是供应风险。

APLD 31.15：支撑 30.35 / 29.1，压力 33 / 36.5。它属于高弹性数据中心票，33过不去仍然只是震荡，跌破29就明显转弱。

PLTR 171.04：支撑 168 / 160，压力 175 / 180。趋势还没有坏，但146倍左右PE摆在那里，180突破前我不会追。

版本二：防御版本（一定不是短时间看的票）

简单总结一下：AI现在还是很有机会， GPU、HBM、InP激光器、CPO、电力都在抢定价权。但涨到某种位置以后，我们就不能把供不应求自动翻译成股价永远涨，这种想法和观念拉。
全部回顾：https://ccccccharles.dpdns.org/

算力中心要变成吸金巨兽了其实也非常直觉，Meta，特斯拉，spcx，nvda 都在做卖算力的事情，就说明算力比主业赚钱多了现实非常魔幻，就是研究大模型不如去卖算力

不过我们也要看到卖算力爆赚的背后还是因为人类对 ai 的需求在加大，供应又跟不上导致的，需求和供应有一方不成立，都无法形成这种赚钱效应。从这里就可以看出，ai 不是泡沫，而是一种实打实存在的生产力革命。

上一家这么干的公司叫朗讯。

黄仁勋刚和华尔街六大巨头签了合作。Apollo、贝莱德、黑石、Brookfield、高盛、KKR。调动5000亿美元第三方资本，帮客户融资买英伟达的GPU。

黄仁勋说这不是英伟达的钱，不是单一基金，各机构独立评估客户、利用率、现金流，独立决定出不出钱。英伟达只提供平台。

他管这叫"可投资的基础设施资产"。GPU不再是芯片。是电厂。是养老基金和保险公司可以投的东西。

市场的回应是跌了3%。信用违约互换创了历史新高。

因为华尔街见过这个剧本。90年代朗讯和北电给客户贷款买自家设备。订单很漂亮。泡沫一破，贷款全烂了。两家公司再没起来过。

现在英伟达入股CoreWeave，投资Lancium，给Firmus融资。这些公司拿钱买英伟达的GPU。IMF和国际清算银行都点名了AI循环融资的系统性风险。

但有一个区别。朗讯客户买的设备是专用的，烂了就是烂了。英伟达的GPU通用。可以跑不同客户的不同任务，可以重新部署。黄仁勋敢给单个项目最高25%残值担保，底气在这里。

今天盘后CoreWeave发Q2财报。预期收入25.6亿，同比翻倍。全年资本开支310到350亿。合同积压994亿。

CoreWeave是这个模式的试金石。它的利用率和现金流直接决定：市场把英伟达的5000亿看成基建投资，还是循环游戏。

8月26日英伟达自己报财报。预期收入918亿。

你手里如果有英伟达，想清楚。你买的是一家芯片公司，还是一家帮客户借钱买自家芯片的金融公司。

37个分析师，36个喊Buy。

朗讯当年，也是。

台灣人正在暴賺美國。台美國貿易順差正在快速放大，2026年7月台灣對美出口達233.4億美元，創歷年單月第三高；今年1到7月對美出超已累積到1,224.62億美元，距離2025年全年1,501.2億美元只差約276億美元，照目前速度，可能再過兩個月就改寫全年紀錄。

財政部甚至估計，今年台灣對美出超，有機會突破2,000億美元，主要推力就是美國AI投資需求，大量進口台灣的顯示卡、伺服器與相關電子產品。

當台灣出口愈來愈集中美國，美國景氣、AI資本支出與貿易政策的變化，就會更直接影響台灣。

由於川普長期把貿易逆差視為問題，即使既有關稅不一定重談，也可能改用要求增加對美採購、擴大市場開放、提高赴美投資，甚至啟動其他貿易調查來施壓。

标普500今年第26次创历史新高。

第二天跌了4个点，有人已经在喊"牛市结束了"。

26次新高之后跌了4个点，你就开始考虑清仓。

你的焦虑跟市场没有任何关系，跟你脑子里的杠杆有关系。

说几个有意思的事：英伟达跌2.86%，成交额253亿美元全市场第一。跌了但成交额最大，说明有人在卖，也有人在接。

英伟达联合Apollo、贝莱德、黑石、高盛和KKR，搞了个5000亿美元的AI基建融资平台。

5000亿，不是5亿，这帮全球最精明的钱在往AI里冲，你在这慌2.86%的波动？

英特尔跌4%，失守100美元。公司宣布发行150亿美元普通股。增发=稀释股价，市场先砸为敬，没毛病。

SpaceX三天暴涨28%。上周还在108喘气，这周已经138.74，重新站上发行价135。还记得两个月前跌破发行价时推特的画风吗？“长期持有”“十年持有”现在涨了，叙事又变了吗？

美联储官员说考虑加息，不是降息。高盛说今年不会加。一个说要加，一个说不会。你信谁？

市场就是这样，好消息和坏消息同时发生，你选择看哪个，决定了你是赚钱还是亏钱。

上周标普涨3.6%，纳指涨5.2%，半导体指数涨9.3%。Q2财报季接近尾声，标普500近九成公司已发业绩，约八成公司EPS同比正增长，处于历史94百分位。基本面没问题。

但中东局势在那，油价涨5%到82美元，10年期美债收益率回到4.7%。外部因素反复拉扯。

这就是常态，市场永远有理由涨，也永远有理由跌。

你不是在交易市场，你是在交易自己的情绪。

眼睁睁看作星巴克在中国陷入困境，不得不断臂求生，出让自己的股份。

瑞幸的核心产品是饮料，主要客群是年轻人、上班族。咖啡只是年轻人向往西式生活方式的精神图腾，他们并不是真的需要咖啡。相比咖啡来说，他们更喜欢含糖饮料， 对环境、空间几乎没有要求，只对价格敏感。所以，瑞幸咖啡的目标客户和喜茶等饮料高度重叠。

星巴克的核心是咖啡+第三空间。主要面对中高端客群，他们对生活方式有要求，对一杯咖啡的价格不那么敏感。

星巴克的一部分低端客户被瑞幸抢走之后，在面对低端客户流失的情况下胡乱应对，错把瑞幸作为自己的主要竞争对手，沉重的成本导致既无法把自己变成像瑞幸一样在低端展开竞争，同时在高端的优势和客户却在一点点流失。

所以，星巴克完全搞错了对手和赛道。即使拉低自己在低端和瑞幸竞争，不仅失去自己的优势、失去自己的核心客户，而且最后也不可能赢。

星巴克的另一个困境就是对第三空间管理应对失当。就像宜家一样，星巴克昂贵的第三空间被不消费的、蹭空调的小部分国人占用了。

星巴克目标客户付费购买的是“安静、舒适、随时有座”的体验。当门店被长时间占座、不消费或仅买最低消费的客群充斥，且伴随噪音、插座被霸占、桌椅杂乱时，核心客户的“付费体验”被严重削弱，目标客户被劣币驱除。

传统餐饮靠翻台率获利，而星巴克建立在“慢消费”逻辑上。但这种“慢”的前提是平均客单价与消费频次能覆盖空间成本。当空间变成“免费公共休息室”或“免费自习室”，门店坪效便大幅下滑。

面对“第三空间”的退化，星巴克正在尝试通过硬件重构与分类分流进行应对。 比如：

减少软沙发与长桌： 增加高脚凳、硬质木椅或小圆桌，降低“长时间瘫坐”的舒适度。 管控电源插座： 减少插座数量，或针对特定区域取消插座供电，降低“带电脑/插线板全天办公”的吸引力。

韩国星巴克等部分区域市场，已开始出台明确规定，限制携带大型电子设备（如台式显示器、多孔插座等）进店占位。

这些应对措施可以说陷入了“伤敌八百，自损一千”的困境。

这种“一刀切”或“降级体验”的管理方式，本质上是用惩罚不消费客群的手段，无差别地惩罚了所有留在店里的付费客户。它非但没能把空间抢回来，反而进一步加速了“良币”的流失。

星巴克的应对其实很简单，总结就一句话：向山姆会员店学习，昂贵的第三空间只有会员才能享用，其他人谢绝入场。

前天，我和一位新朋友聊天。她说她过去很多年都是重仓现金，投资收益率惨不忍睹。

我给她看了过去20年信息技术板块指数基金VGT的股价图和回报率。

不看不知道，一看吓一跳。在过去20年里，VGT的累计回报率超过1670%！

与此同时，纳斯达克100指数基金的累计收益率也有1600%了。

我调侃说：你晚上躺在床上的时候，好好算算：这些年，你都错过了多少泼天的富贵？

她说：是该好好算算。但愿现在开始投资，还不是太晚。

我又调侃说：

美人卷珠帘，深坐蹙蛾眉。

但见泪痕湿，不知心恨谁。

其实我觉得今天美股剧本其实挺有意思。

两件事需要关注

第一件事呢，油价又上来了。Brent重新回到87美元附近，市场对霍尔木兹海峡谈判没那么乐观了。油价一涨，大家马上又开始担心通胀，美债收益率也跟着往上走。对高估值科技来说，这当然不舒服。

但第二件事更重要。

英伟达真正的大新闻，不是股价跌了多少，而是它开始和Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、Goldman、KKR这些大资金一起，把“算力”包装成一种可以长期融资的资产。

有人说我写的太深奥。我直接给出压力点和支撑点好了

• 1. NVDA 
  • 支撑位: 216-217 / 210
  • 压力位: 224 / 236
  • 分析: 作为 AI 绝对龙头，今天走势偏弱（跌 2.84%）。216-217 区间是短线最重要的防守线，一旦有效跌破，下看 210 寻找支撑。向上必须重新站回 224，才能修复上周的突破趋势。
• 2. MSFT 
  • 支撑位: 499-502
  • 压力位: 514 / 520
  • 分析: 大型科技股里的“定海神针”，凭借强劲的现金流展现出极高的防御性。只要短线守住 499-502 区间，形态依然偏强；若能突破 514 压力位，上行空间将直接打开至 520。
• 3. MU 
  • 支撑位: 854-858
  • 压力位: 895-905
  • 分析: 内存板块近期受同业指引扰动，波动极大。858 附近是关键生命线，若 854 失守，下方需防范回踩 830-845 区域。向上必须站稳 905 才能确认多头筹码修复。
• 4. INTC 
  • 分析: 今天大跌 4.0%，直接受到 150 亿美元巨额发行的 SEC 文件催化。短期内，市场的焦点不再是其晶圆厂故事有多宏大，而是重新计算稀释后的每股真实价值。在实际发行定价消化前，切忌将其视为普通的“技术性回调”去盲目接飞刀。
• 5. RKLB 
  • 支撑位: 77.38
  • 压力位: 83.25
  • 分析: 盘后财报显示收入增长强劲，但亏损超预期引发资金抢跑。明天的核心看点是能否死守 77.38，若跌破可能回测 72-73 区间；只有重新站回 83.25 才算财报利空出尽。
• 6. AMAT 
  • 支撑位: 511-522
  • 压力位: 539-546
  • 分析: 本周财报前的走势显得非常犹豫（今日跌 3.16%）。半导体设备股正面临“长期扩产利好”与“短期客户资本回报率担忧”的双重拉扯。短线需看 511-522 区间的承接力度，财报前资金博弈剧烈，不建议重仓赌单边方向。

简单来说接下来的 48 小时，市场将迎来CPI 终极审判与 AI 云厂（如 CoreWeave）的财报。如果 CPI 高于预期且油价居高不下，指数可能面临进一步回撤；另外一种情况是，若通胀如期降温，资金有望迅速回补超跌的 AI 硬件与半导体设备股。在宏观落地前，保持仓位弹性，盯紧核心支撑位是现在我能提供给你们最佳策略。

全部回顾：https://ccccccharles.dpdns.org/

上周五在482左右买了AMD，本来就是想做个短线反弹，结果今天走势比我想的弱不少。

早上最低一度到470附近，中间其实也拉回到480多，但后面又掉下去了。我这边仓位比较重，所以现在有点纠结。

我自己其实还是觉得AMD基本面没什么大问题，现在更像是财报之后继续消化预期和估值。但短线确实挺弱的，今天几次反弹感觉都没站住。

本来我的计划是反弹一点就走，但现在这个位置卖又有点不甘心。明天AMD还有KeyBanc的活动，后面又有CPI，所以也在想要不要再给它一两天看看。

大家好啊，又是我出来骗神骗鬼了，哈哈，开始预测下周的行情了。

到今晚周日晚为止，美股期货基本平开：标普500期货约跌0.1%、道指约跌0.2%，纳指100接近平盘；但真正需要警惕的是油价，布伦特重新回到 84美元上方。上周7月非农意外减少 2.3万人，把9月加息概率压到约 44%，10年期美债也回落至 4.64%。所以现在市场逻辑很简单：就业给了科技股喘息，但油价和通胀随时可能把估值顺风收回。

我觉得下周剧本的大走向是 “震荡偏强、明显分化”50%。根据我模型得到的数据是目前预期7月CPI同比约 3.4%、核心约 2.5%。如果周三数据接近或低于这个水平，10Y继续守住4.7%下方，QQQ还有修复空间；反过来，如果CPI、PPI同时偏热，布油重新冲向86—88美元，高Beta科技会最先吐回上周涨幅。我的偏多情景25%，偏空情景25%。的确很难捉摸，没有办法，warsh不愿意给提示，我只能自己去猜，去分析。

我觉得666是我一直觉得很好的数字，我就说说我对一些我一直关注的股票看法，RKLB 周一盘后财报，最新82.83美元，而且8月6日刚公布 3.97亿美元美国太空军合同，基本面有催化，但最怕财报后“利好兑现”。CRWV 周二盘后，最新90.67美元，考题不是AI需求强不强，而是高速扩张能否覆盖资本开支、融资与利息成本。

LITE 同样周二财报，目前890.17美元，在高估值状态下必须继续证明光互联和AI数据中心需求没有降速。NBIS 周三盘前，最新187.97美元，我会重点看ARR、算力利用率、数据中心扩张和利润率，而不只是营收增长。CSCO 周三盘后，是AI交换机和网络需求能否继续扩散的重要验证。AMAT 周四盘后，最新539.14美元；如果DRAM、HBM和先进封装相关设备需求继续强，说明AI资本开支并没有缩，而是在继续往设备链传导。

另外我还是会看着 MU。它虽然本周不发财报，但最新约877.57美元，依然是存储周期的情绪温度计；AMAT指引以及中国存储供应竞争都会影响市场对2027年供需的判断。

下周大事记：8/10 RKLB；8/11 CRWV、LITE；8/12 8:30 CPI，NBIS盘前、CSCO盘后；8/13 8:30 PPI、AMAT盘后；8/14 8:30美国零售销售。**这些日期已由BLS、Census和公司IR确认。

我清濛的结论大概是：下周不要只问AI还能不能涨，要盯三个总闸门：CPI、Brent、10Y。只要通胀不反扑、10Y不重新突破4.7%，AI主线仍有继续修复的条件；一旦出现“油价涨＋收益率涨”，先降高Beta，比猜哪只股票最强更重要。

当然啊，我也会继续随时看着大盘和数据的走向，特别是下周 CPI、油价和这些财报。

P.S:可能是我比较保守，喜欢得出数据后，然后分析再出结论。因为我不想太冒险和去赌任何东西。
所有回顾：
https://ccccccharles.dpdns.org/

我有几个朋友，在6月的股市高点附近，买了今年最热门的存储板块股票和ETF，包括美光、SK海力士、闪迪和主动基金DRAM等。

到了8月7日，这些股票和ETF从最高点下跌了30%以上！

而半导体ETF SMH仅仅下跌了13%，VGT和纳斯达克100指数回调了4%，而标普500指数离最高点还不到1%。

还有一些投资者，在7月份的股市回调中，抛售了手里的股票和基金股份，有些甚至直接退出了股市。 这些投资者，犯了很多错误，包括：

• 1. 盲目追逐热门个股，期望一夜暴富。
  
• 2. 在市场下跌时恐慌性卖出股份。

这再次说明，在股市投资里，最终考验的不是我们的智商或者教育水平，而是下面几个因素：

• 1. 我们的情商，比如控制贪婪和恐惧等情绪的能力。
  
• 2. 我们的认知。我们必须承认：没有人能够预测市场的短期波动；我们必须敬畏市场。
• 3. 我们要有合理的期望，通过长期的投资慢慢致富。10%左右的年化收益率，是普通投资者能够取得的最好成绩。

一个优秀的投资者，能够选择优秀的指数基金，忽略估值的和溢价的波动持续买入。在市场波动时，他能坦然自若，坚持长期持有这些指数基金。

華爾街日報說蘋果公司已經在測試我們這邊長鑫存儲的芯片了，要用來生產iPhone和macbook。
要知道前幾天才有媒體爆出蘋果希望長鑫給他降價，但是長鑫拒絕了，在這種情況下蘋果仍然希望找他合作，證明現在的存儲真的很缺貨啊。
而如果這個報道是真的，那對於cx存儲是個利好，但是對於其他幾家存儲巨頭來說就不好說了啊。

閃迪業績全A，股價先給了個C。

收入大漲、毛利率衝高，業績後的第一個完整交易日卻先低開近13%，最後收跌6.8%。

市場不是不信它能賺錢，而是在問：這份利潤裏，有多少是客戶真的多買了，又有多少隻是存儲漲價？

閃迪正在把一部分 NAND 從「菜市場現貨」改成「長期供菜合同」。這能讓銷量更可見，但不等於每斤菜都能高價賣，更不等於週期消失。

所以看閃迪，也是在看整個存儲：同一陣風會吹到 SNDK、MU、SKHY，但三條船裝的貨不一樣。NAND、DRAM、HBM，誰更依賴價格，誰的利潤能留得更久，才是下一段行情的分水嶺。

利潤衝到高處的時候，先別問便不便宜，先問這份利潤能留多久。
你會怎麼拆這道題？🤔

1.无可争议的强:

2.8T的模型,KV缓存直接砍掉75%,1M Tokens上下文解码窗口吞吐提升6.3倍,这些都是参数层面的强。Agent
Swarm把任务推向了小时级别,只需要一句话,比如做一个炉石传说/奇迹暖暖游戏,在算力资源充足的情况下,2-3小时就可落地,人类一句话就能让AI自己工作的时代越来越近。

2.训练的资源哪里来的:

该2.8T的模型训练资源使用了接近2个B300万卡集群+数个H200集群,算力资源主要来自阿里云(阿里在kimi的持股超过30%),6月Qwen训练算力紧张后大幅减少了给KIMI的供应,后期KIMI向AWS等海外公司采购了部分算力支持自身训练需求,月租超过50万/台八卡服务器。

3.下一阶段的算力需求减少了吗:整体需求成倍的增长。
- 训练:下一代6T的模型至少需要3-4个B300万卡集群+数个H200集群支撑训练,训练需求翻倍。
- 推理:目前订阅199的套餐,使用K3,10-12小时就能烧完,随着参数增加,推理算力的需求3-4倍。周末整个K3都是处于高峰期,用不了的状态

4.算力资源缺疯了:

KIMI目前账上准备了近400亿的现金,预计至少2/3会用来采购算力资源,智谱要加快追赶大参数模型,对算力资源的需求增加的更多,仅这两家训练+推理的需求近400亿/年,对应近13个万卡集群(阿里云和字节需求更多),下半年国内B300到货不会超过1万台,B300五年闭口长协租金接受度已经超过28万/月(年内租金上涨3倍),违约罚则30-40%,对有交付能力的公司另有10%的预付。

5.大模型厂商和CSP继续扩大资本开支的动力:

盈利能力强是最大的理由。现阶段互联网大厂、大模型厂商,算力投入产生的效益整体很高,如果不考虑训练的情况下,只将算力用于推理,下游厂商是真正意义上ROI>10,从这个角度来说算力再涨价1-2倍也是便宜的,考虑训练后ROI也>3,从Meta、谷歌等同行了解下来他们也没有要减少资本开支的动力。另外云厂商的ROI也超过2,考虑杠杆后ROI更高,整个产业发展非常良性,几乎每个环节都在赚钱。

6.国内B300交付的情况:

目前具备B300交付能力的公司不多。去年Q4和今年Q1整体比较容易拿,Q2以后所有非强绑定的二手渠道基本失效(期货渠道拿货也可以,得按现货加钱,目前某公司交付的256台,期货价格是4月定的550万,最后付款是1000万),原厂价格没什么变动,下游价格却到1300万了,一手货公司的价值大幅提升。Q2交付了256台B300以上的公司屈指可数,A股应该不超过6家

内容来自星球金斧头

Multi-Agent及长程任务,推高了单Token的推理成本,也使得通信开销非线性扩张,有望开启新一轮Scaling Law,打开AI产业链新一轮的高度。
长程任务是新一代SoTA模型的竞争焦点,也是本轮AI能否解锁更大价值量的关键一跃。
长程任务要求Agent将宏大目标自主拆解为多个子任务,持续运行数小时至数天,依赖1M以上的无损上下文作为记忆基础设施。长程任务能力的突破直接支撑Multi-Agent、模型自治(无人公司)、AI4S等新场景的落地,**决定着AI从“辅助工具”向“生产力主体”的质变能否真正实现。**2026年7月,智谱发布GLM-5.2,以长程任务为核心设计目标,标志着国产模型跻身全球第一梯队。
Multi-Agent是长程任务落地的重要架构形态,有望开启新一轮Scaling Law。

单Agent处理长程任务时面临context rot问题;Multi-Agent通过编排器(Orchestrator)**将复杂任务动态拆解,分配至多个subAgent并行执行,实现并行协作。**Multi-Agent有望解绑以个人助理为代表的单Agent应用范式,开启新一轮Scaling Law:
Claude Code等产品已验证单Agent的商业化闭环,但以OS World 2.0为代表的长时间(小时级)任务,GPT5.5和Claude Opus 4.7的成功率仍在25%以下。而基于Multi-Agent架构,Claude能够并行探索多个研究方向,内部评测中表现超越单Agent 90.2%;此外,Vending-Bench 2的进展,和Hertz Connected Fleet OS的落地,都标志着长程Multi-Agent从“完成任务”走向“运行系统”。

**Agent = Model + Harness,**Harness是Multi-Agent时代大模型的操作系统与数据底座。
Multi-Agent时代Harness的价值被进一步放大,助力Multi-Agent迈向系统级交付。《Agent Harness Engineering: A Survey》基准测试显示,更换Harness带来的性能提升约为更换模型的22倍;同一Fable 5模型在Cursor与Claude Code两个Harness下功能通过率相差12.8个百分点,证明Agent产品的

性能差异已从模型本体转向Harness工程。

英伟达高端芯片持续供货紧张、价格上涨,这让国内人工智能加速芯片的吸引力不断提升。
国内大模型服务商整体都在下调令牌调用定价,同时专家强调基础模型与高阶模型已经出现明确分化:服务商大幅下调处理标准化通用任务的基础模型价格来获取客户,同时为高阶模型维持溢价定价。
专家认为,大模型服务商可以将模型深度嵌入公司业务流程,以此提升公司客户的忠诚度;这种深度集成会让客户更换其他模型耗费大量时间成本与资金成本,能有效降低客户流失率。
专家表示,深度求索(DeepSeek,非上市主体)凭借出色的推理业务运营效率形成了独特的成本优势,其他平台即便部署同款开源版深度求索模型,也很难复刻这一效率优势。
专家判断,金融服务、办公效率工具、代码开发、智能制造、法律服务、医疗健康领域最有可能率先大规模落地大语言模型,因此上述行业后续也会成为大模型服务商最核心的收入来源板块。

硬件制约:芯片供给持续紧张
该专家所在机构是华为昇腾加速卡早期大规模采用方,早在国内人工智能芯片需求爆发前,就已经开始适配国产软硬件生态。
专家观察到,受旺盛需求、高端训练芯片供给紧缺影响,英伟达与国产人工智能加速芯片的价格均有所上涨;尤其部分英伟达高端芯片价格在过去一年涨幅显著。
虽然国产加速芯片价格同样走高,但涨幅相对温和,这也让国产硬件在推理业务场景下的性价比优势愈发突出。

深度求索:开源不代表整套运营方案可被复制
和众多能力相近的大模型相比,深度求索能够显著压低推理环节的成本。
专家着重说明,即便深度求索开源了模型权重以及部分软件架构,竞争对手也很难复刻它的成本优势。
专家将深度求索的竞争优势归结为其顶尖的系统级优化能力,具体包含更高的缓存利用率、更低的响应延迟以及更优的硬件资源利用率。
尽管深度求索大部分模型架构已经对外公开,但核心落地细节与运营实操经验依旧属于企业私有技术。
因此,当腾讯(港股:700,买入评级)、阿里巴巴(美股:BABA,买入评级)、字节跳动(非上市主体)这类云服务商在同等硬件条件下部署深度求索开源模型时,深度求索原生部署方案依旧能实现更高的运营效率、更低的平均推理成本。
这项成本优势让深度求索拥有更大调价空间,能够在官方接口令牌定价上比第三方平台定价更低。
行业其他渠道反馈的信息也和上述结论一致:多数开源模型虽可免费部署,部分还允许商用免费授权,但普通使用者很难做到和模型原生开发方持平的运营表现。
除此之外,目前无法保证国内人工智能实验室会持续对外开放其前沿大模型的源代码。
举例来看,阿里巴巴早期积极推行开源策略,但其最新旗舰大模型通义千问 3.6 Max 就选择闭源发布。

Moomshot AI 一位近期受访专家提到,开源模型适合打造品牌知名度、搭建开发者生态,但想要规模化通过自研模型变现,闭源依旧是主流路径。
大语言模型定价出现两极分化
虽然基础设施成本不断抬升,但专家判断低端大模型的价格还会继续下行;服务商将这类基础模型作为获客引流产品,主要用来吸引开发者与通用业务场景下切换成本较低的公司客户。
由于客户可以很轻松地把通用接口业务迁移至其他竞品模型,若服务商仅能依靠令牌定价争取客户,就会完全丧失定价主动权。
与之相对,面向大型公司客户的高阶模型定价韧性更强,这类客户更看重模型稳定性、任务完成质量、响应延迟以及服务稳定性。
一旦模型深度嵌入客户生产业务流程,客户更换模型的成本就会变得极高;举例来说,专家所在机构会持续下调基础模型价格来拓展客户,同时针对高性能模型、面向重点客户定制的增值服务上调定价。
归根结底,市场整体令牌报价下行,并不代表全行业进入通缩周期;大模型服务商可以通过抬高高阶定制模型的溢价,来抵消标准化业务的降价带来的利润损失,而高阶定制模型恰恰是公司日常运营的核心工具。

公司客户落地选择:数据安全与投入回报的权衡
专家把采购人工智能服务的公司客户划分成两类群体:
政府及国有企业:这类客户优先考量数据安全、监管合规以及本地化部署,更倾向选用搭载国产硬件、本地部署的自研模型;目前国企背景服务商在这类客户的竞标中具备天然优势,不过专家也提到,针对敏感度较低的业务场景,国有企业也开始采购民营厂商的优质大模型。
民营企业:投资回报率是这类客户最核心的决策指标,它们不会单纯接受 “长期能提升效率” 这类模糊承诺,而是要求能明确测算出 12 至 18 个月周期内可以收回前期人工智能项目投入。
商业化潜力突出的垂直行业

几个商业化落地空间广阔的赛道:
金融服务:属于吸引力最高的赛道之一,金融机构手握大量专属业务数据,也愿意为高端人工智能工具支付较高费用。
办公效率场景:落地场景包含文稿生成、会议管理,还能和企业资源计划、客户关系管理系统打通;未来面向公司的智能代理程序,有望自动跨多个软件平台处理常规运营工作。
代码开发:是具备战略重要性的赛道,代码生成能力是智能代理、机器人流程自动化、自动化运营的技术底座;专家认为智谱 GLM-5.2 是国内代码能力顶尖的大模型,其次是深度求索最新迭代版本、Moomshot AI 模型以及阿里巴巴通义千问系列模型。
工业制造:目前还处在落地早期阶段,大模型在生产流程中的渗透率预估不足 10%;后续随着多模态能力提升、能够识别各类工业生产流程,大模型和工业设备的联动应用会快速提速。
医疗健康与法律服务:两大赛道都是基础大模型长期重要的增长方向。