英俊zz
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感谢 SafePal 寄来的 X1 硬件钱包和周边
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聊聊这几天用 SafePal X1 的实际感受:
体积控制得很好,带出门几乎没感觉。经典按键设计,蓝牙直连App,链上交互和签名转账都很丝滑,新手也能直接上手
SafePal 2018年成立,币安战略投资,这么多年没出过重大安全事故,用户盘子很大。现在也是少数把硬件、软钱包和银行卡生态完全打通的团队
刚好赶上618活动,等不及抽奖的,建议趁着活动直接入手。防弹衣这种东西,平时觉得没用,关键时刻能保命
这次给大家要到了官方折上折优惠:
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我自己也顺手补了个助记词金属板备用!
最后还是那句话:在币圈,人人都该有一个硬件钱包。如果你还没有,希望这次幸运女神站你这边
评论区见~

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为什么 @aleabitoreddit 那么火?
这几天看了很多关于 Serenity 老师的帖子,也翻了不少他过去的研究内容
我慢慢发现,大家关注他的原因,可能并不只是收益率
而是因为他拥有一套完整、可验证、甚至能够被普通人学习的研究框架
在这个人人都在追热点的时代,很多人研究的是结果
而 Serenity 研究的是结果背后的原因
如果把 AI 比作一个卖得特别火爆的草莓蛋糕
大多数投资者会关注蛋糕卖得怎么样
研究英伟达、OpenAI、微软这些站在聚光灯下的公司
而 @aleabitoreddit 会继续向上追溯:
草莓酱是谁生产的?
草莓酱原材料来自哪里?
哪些环节拥有定价权?
哪些地方未来可能出现供给瓶颈?
当市场还在研究蛋糕的时候,他已经开始研究草莓酱工厂了
这也是他研究框架最核心的特点:
不追逐结果,而是寻找结果背后的关键变量
很多人认识 Serenity,是因为他早期在 Reddit WSB 的经历
当时他发表过关于 $AXTI 的深度研究
彼时这家公司市值只有几亿美元
后来随着光电基板需求爆发,股价出现数倍涨幅
这也成为许多人认识他的起点
相比很多财经博主
他很少制造情绪
也很少追逐市场最热的话题
而是把大量时间投入到 AI 与半导体供应链研究之中
他的研究流程其实非常清晰
第一步:
梳理供应链地图
他不会停留在“谁在做 AI”这种表层逻辑
而是从终端需求开始,一层层向上追踪
例如:
GPU
↓
交换机
↓
光模块
↓
激光器
↓
InP 材料
↓
长晶设备
↓
高纯度原材料
直到找到最底层的关键节点
同时还会结合全球供应链分布、地缘政治和出口管制等因素
因为很多时候
决定产业发展的并不是需求
而是供给
第二步:
寻找真正的瓶颈
不是所有供应商都值得关注
他寻找的是那些:
短期无法复制;
扩产周期极长;
良率极难提升;
全球只有极少数企业掌握技术;
甚至受到物理规律限制的环节
这些位置就像产业链的咽喉
没有它
再多订单也无法兑现
第三步:
预测订单流向
很多投资者看财报
而他更关注财报之前发生的事情
资本开支计划;
量产时间表;
客户订单;
产业会议;
政府补贴;
行业价格变化
通过这些线索提前判断需求变化
因为同样一笔订单
对于英伟达这样的巨头来说可能只是增长1%
但对于一家市值几亿美元的小公司来说
却可能彻底改变未来几年的成长轨迹
第四步:
财务建模
找到机会只是开始
更重要的是验证逻辑
毛利率;
价格/账面价值比;
收入管道;
未来产能;
客户集中度;
定价能力;
股权稀释风险
这些都会被纳入分析框架
甚至他还会利用 AI 去攻击自己的投资逻辑
寻找可能存在的漏洞
让自己站在反对者的角度重新审视投资假设
这一点其实让我印象非常深
很多人用 AI 生成内容
而他用 AI 来推翻自己
前段时间我第一次买美股
买的是 $MU(Micron)
原因之一就是认真研究了 @aleabitoreddit 对美光的分析逻辑
他长期看好 MU
并且提出过一个非常有意思的观点:
AI 正在打破传统存储周期
过去市场习惯把美光当成周期股
但他认为:
未来的美光更接近成长股
核心原因就是 HBM
如果 GPU 是 AI 的大脑
那么 HBM 就像提前摆在桌面上的资料库
大脑再聪明
如果数据供给速度跟不上
也无法发挥全部能力
随着 AI 模型参数持续增长
HBM 的重要性也越来越高
因此他认为:
未来驱动美光增长的核心逻辑
不再只是存储价格周期
而是 AI 基础设施建设本身
换句话说
市场看到的是过去的美光
而他研究的是未来的美光
其实让我着迷的并不是某只股票
也不是收益率数字
而是一环扣一环的思维逻辑
从供应链拆解
到供需关系分析
到订单预测
再到财务建模
最后不断验证和推翻自己的假设
这种研究方式已经非常接近专业机构的投研流程
也让我明白了一件事:
投资不是猜涨跌
而是通过研究不断提高自己判断正确的概率
相比无脑跟单
我更希望学到的是这套思考框架
因为真正有价值的
从来不是答案
而是找到答案的方法
接下来让我们继续跟着 @aleabitoreddit 学习!!!!

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