Xx z
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感觉今天不用写了,把之前那章摆上来就可以用了。明天可能见证历史了,有人问,7335之后呢?你说呢?
🤭
“【终极指向:七三三五的远方】
“那……咱们的终极目标 7335 还保得住吗?”有人轻声问道。
Dave望向窗外深邃的夜空,眼中透着一种看透时空的笃定:“回调,是为了更好地起跳。7012是地基,只要明天我们在打压中守住关键的 6952 和 6988,那么 7335 就不是梦。那是我在高维空间看到的必然,也是咱们这一群人共同的远方。”
他转过身,对众人拱了拱手:“诸位,明日战场见。咱们不求把谁踩在脚下,只求在这金融的大浪中,护住属于咱们的乾坤。”
“
李德胜DavidTheRealtor@david88lee
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Claude又出10 个面向金融服务的 agent 模板,走的和OpenAi还在发布最新模型5.5不一样的路
Claude 全面进入高附加值金融白领日常工作流
过去 SaaS 公司卖的是一个个 workflow 页面。现在 Claude 说,我直接进入你每天打开的 Excel、PPT、Word、Outlook,替你完成一段金融工作。
这不是聊天工具…
基本上所有SaaS那种靠表单、流程页面、简单自动化、轻量工作流收钱的软件。它们以前的价值在于把一个流程做成页面,现在已死
因为不用迁移和摩擦成本直接在微软办公软件上跑
对于云服务商是利好,推理量增加,它会带来稳定、高价值、长上下文、多工具调用的推理需求。这对云和 AI 基础设施股票是正面的。
Microsoft 365 作为平台掌握企业数据和办公入口,但是风险在于定价模式和溢价消失,而相对看Google有着巨大的系统的软硬件/模型的云服务优势
因为agent 智能体越成功,云使用量越高。但谁控制 agent 入口,谁才有更强的利润解释权,只提供云服务比如亚马逊肯定不如谷歌打包的服务溢价强。
现在重大的范式转移在于,高价值 token 正在变成真实工作,而不是聊天。虽然正如我在订阅内容提出的现在还存在巨大高价值企业和广泛的扩展gap
但是以前我们以为模型公司只卖“智能”,SaaS 公司负责工作流。而现在模型公司开始自己包装 workflow,把 SaaS 的中间利润往自己这里拉。
如果这种模式从金融扩散到法律、保险、医疗、工业、供应链,AI capex 就有更可靠审计的回报路径。
但如果它只停留在金融和少数高价值行业,那 AI 仍然是高端生产力工具,不足以支撑全市场对 AI 基础设施的全部乐观定价。
$GOOG $AMZN $MSFT $SOXX $IGV $INTC
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历史一遍一遍重复,傻逼还是一模一样的多。那会打仗一跌就扯什么小红书也喊着买海力士到头了。那会推特上都是这种傻逼。
跌了是不是最适合加仓,
不敢加仓说明是纯赌博自己在瞎搞,
说明自己也不懂,也就跌了不敢继续买。
跌了敢买,然后还能最终赚钱说明真看懂了。
海力士我估计今年利润能上1500亿美金,
一季度250亿,二季度估计在350亿,3/4估计400保守一下,稍微下半年业绩超标一点点轻轻松松1500亿美金的利润,即使海力士涨到一万亿美金市值,市盈率才6.6,
相比之下绝大部分股票和其他类型投资产品相比于海力士就是屁都不是。
明天继续迎接海力士的暴涨重估!
川沐|Trumoo🐮@xiaomustock
不要做涨了追涨跌了割肉的傻逼, 三星海力士没有因为战争发生啥变化。 $EWY 跌幅都会收复回来的,市场对战争消息麻痹自然开始拉盘,就像去年特朗普搞关税。
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You are wrong
No previous crisis has we ever seen a 20mb/d supply cut. It is 4 times bigger than the 1973 embargo
Record strategic reserve& refinery curtailments are now absorbing much of the shock
Watch out~~Demond destruction is going to be devastating
Janus@Janus00117
@ShanghaoJin 现在的石油危机跟80年代差远了,那时候油价翻了3倍搞出让美联储极为头痛的滞涨,最后靠两位数的利率才压下去的。
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除了存储芯片,还有哪些支撑AI运行的物理基础设施?
最近调研了一些AI基础设施领域的核心投资机会:
第一层:数据中心,AI的心脏。
AI模型不是跑在云里的,是跑在钢筋水泥和服务器机架里的。
APLD、Nebius在建专用AI数据中心。IREN和CIFR原来挖比特币,现在转做AI托管,矿场本来就有电力和散热设施,改造成本不高,逻辑说得通。
再往上看,DLR在全球25个国家运营300多个数据中心。什么概念?全球AI工作负载的骨干网络,有相当一部分跑在它的地盘上。IRM是靠物理档案存储起家,客户一旦把数据放进去就搬不走,粘性高到离谱,现在顺势切入数字基础设施,等于拿着老客户的信任去吃新蛋糕。
第二层:电力,AI的瓶颈。
算一笔账。训练一次GPT-4级别的模型,耗电量相当于一个小城市一整年的用电。推理阶段更恐怖,模型上线之后,每一秒都在烧电,永远不停。
芯片可以摩尔定律,电从哪来没有摩尔定律。
核能正在被重新定价。不是因为它突然变好了,而是因为如果核能技术不迅速突破,AI的算力扩张会直接撞墙。NUKZ这类核能主题ETF,赌的就是这个不得不的逻辑。
TeraWulf(WLF)走了另一条路:用清洁能源喂AI。手里握着大量高性能计算合同,机构资金已经在往里涌。道理也简单,未来AI公司如果被碳排放法规卡脖子,用清洁能源跑的算力就是溢价资产。
第三层:电网和冷却,最容易被忽略的硬约束。
数据中心建好了,但现有电网是几十年前按居民用电标准设计的,承载能力有限。不做升级改造,电力送不进去,产能就是空转。GRID这只ETF投的就是电网自动化、储能和硬件升级相关的公司,不起眼但确实是卡脖子环节。
然后是散热。几千块GPU挤在一起跑大模型,产生的热量能把鸡蛋煎熟。Vertiv(VRT)做的就是这个,服务器冷却和电源机架。
第四层:网络,把算力连成一张网。
单块GPU的算力有限,AI训练需要成千上万块GPU协同工作,对网络带宽要求很高。
博通(AVGO)在这个领域的位置比较稳固。它一方面提供大规模GPU集群的网络互联方案,另一方面为头部云厂商定制AI加速器芯片,同时现金流健康,不完全依赖远期预期支撑估值。

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@GrindeOptions You didn't even consider the impact of high oil prices on the financial system.
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@theincomewheel Why didn't he consider the possibility of a market correction?
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全身上下的细胞都在亢奋,
海力士这涨的太爽了涨了12%今天,
$DRAM 拉到了42.7.
存储这波爽麻了


川沐|Trumoo🐮@xiaomustock
快年中了这段时间复盘, 优化一下自己26年整年的操作思路计划。 1.之前ewy和flxy换仓的持仓 $DRAM ,捏住不动。 2.把期权操作换仓俩倍做多etf降低风险。 对看好的AI水电煤大厂财报日业绩暴增,但股价暴跌公司第一时间买入2x俩倍做多 3.a股依然捏住中韩半导体不动。增加湖南裕能作第二大持仓至少长持俩个季度报。 4.港股等待minimax破600小仓位抄底持仓。 5.在spacex上市前减杠杆仓,清掉2x做多etf杠杆仓。 6.9月左右根据业绩情况调整mrvl持仓比例。
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@Appraiser008 就該這樣,這女的純腦子有問題,需要這樣?
這男的不能帶歸不能帶,這女的推什麼推?喝了酒本來就不穩,後面是有人擋了一些,你這一推撞到腦子?還動刀?跟這種人過著幹什麼?
很容易解決,你直接吵罵不就都散了,用這種方式裝什麼裝?最嫌底下評論沒腦子的。
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@Remzztrades Why are you so certain that Nokia's stock will rise sharply?
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