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吳小比
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吳小比
@billywu75
精彩不亮麗，起落是無常。 不做投資。美股賭場裡的賭徒一個
Taipei City, Taiwan Katılım Haziran 2021
403 Takip Edilen734 Takipçiler
$RKLB 要幹大事了嗎
FCC Filing Alerts@fccfilingalerts
🚨🚨 $RKLB Rocket Lab USA - FCC Docket 0430-EX-ST-2026 Rocket Lab has filed an experimental Special Temporary Authority application with the FCC to conduct a rocket launch and pre-launch testing. They are requesting confidential treatment for certain information within the application, specifically Exhibit 1 (Narrative) and Attachment 1 (NTIA Space record data form), citing commercial sensitivity, competitive disadvantage, and national security concerns. The information includes operational parameters, trajectory details, and mission events. Rocket Lab argues that disclosing this information would harm its competitive position and potentially expose sensitive data to foreign governments. They invoke FOIA Exemption 4 and Section 154(j) of the Communications Act to support their request for confidentiality. 🔗 apps.fcc.gov//els/GetAtt.ht….
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@mori_zulala IREN 今年預估 EPS $1，毛利更高，但是折舊也是大家比較疑慮的地方。這就各有利弊啦。
我做IREN CIFR 好幾年了。他們動不動ATM就真的很傷⋯🙂↕️
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$CIFR
我自己持有，但是我的定義是
今年需要長久的等待，我是認為PT30是會達到的數字，但是中間很洗。也可能股價上漲途中繼續碰到ATM的過程⋯
和WULF一樣。因為時間太長可能要到年底明年。丟著資金效率和部位太大心態也影響太大。所以盡量會放一個可以丟著不管的部位，
以下是AI分析。
CIFR (Cipher Digital)：10 月為關鍵轉折點
CIFR 已正式由 Cipher Mining 更名為 Cipher Digital，確立其「AI 基礎設施地主」的角色。
• 營收啟動時間： 2026 年 10 月。
• 您提到的 $93 億美元 合約（包含 AWS 的 15 年租約與 Google/Fluidstack 的 10 年租約）預計於 2026 年第四季正式起租。
• 主要的 Barber Lake 與 Black Pearl 場地建設與設備安裝預計在 2026 年 9 月 完成。
• 營收與 EPS 貢獻：
• 年化淨經營收入 (NOI)： 管理層指引從 2026 年 10 月開始，年化 NOI 將直接跳升至約 $6.69 億美元。這意味著在 Q4 單季即可貢獻約 $1.67 億美元的營收。
• 2026 年 EPS： 目前市場共識預估 2026 全年仍為負值 (約 -$0.24)。
• 原因： 2026 年前三季處於挖礦算力縮減（從 23 EH/s 降至 11 EH/s）與 HPC 建設的高額資本支出（Capex）期。
• 爆發點： 真正的 EPS 翻正預計發生在 2027 年第一季，屆時 HPC 的高毛利（約 86% NOI Margin）將完全反映在財報上。
Sky@TheSkayeth
$CIFR has $9.3 billion in contracted revenue from AWS and Google. Revenue starts in H2 2026. The company goes from pre-revenue to $670 million in months. But the market is still pricing it like a Bitcoin miner.
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什么样的人适合炒股？
翻遍索罗斯和达里奥的投资记录，你会发现一个秘密：
他们从不提天赋，也不提出身，这两个人反复强调的只有一件事——
在金钱游戏里，心态决定生死。
达里奥在《原则》里写过：技术可以复制，但心理素质是天生的护城河。
究竟哪种人能在股市里活下来并且赚到钱？
如果用华尔街顶级玩家的标准来筛选，答案只有三种。
第一种：扛得住孤独的人
索罗斯有个著名观点：
市场就是一场财富从急躁者流向沉得住气的人的游戏。
为什么大部分散户最后都是亏的？
因为买完三天不涨就开始怀疑人生，十天横盘就觉得是垃圾股，看见隔壁账户飘红，立马就想清仓换票。
这种操作本质上不是投资，是在用钱买心跳。
真正赚到钱的那批人有个共同特征：他们不怕冷板凳。
你让他们抱着一只股票3年不动，他们觉得很正常；
你让他们在所有人疯狂追涨时按兵不动，他们做得到；
你让他们在市场血流成河时继续持仓，他们不会慌。
耐心不是磨蹭，是定力。
这种心态在市场上比黄金还稀缺。
第二种：敢承认自己看不懂的人
达里奥说过一句很扎心的话：
“我这辈子赚的每一分钱，都是因为我知道自己不懂什么。”
这话特别违背人性，因为大多数人炒股时恰恰觉得自己很懂，甚至对自己的判断深信不疑。
但达里奥告诉你：真正厉害的交易员都有一种刻在骨子里的谦卑。
索罗斯也说过类似的话：
“我们从不因为错过一个机会而懊恼，我们只在确定性高的地方下重注。”
敢承认看不懂，其实是一种稀缺的心理优势。
因为股市从来不奖励胆子大的人，它奖励的是：
看不透就不碰，买进去就敢拿，判断错了立刻认怂。
这种人长期下来胜率吓人。
第三种：决策时不带情绪的人
达里奥在《原则》里反复强调一个核心逻辑：
情绪是理性决策的头号敌人。
但这恰恰是绝大多数散户做不到的：
涨了就飘，跌了就慌，赚点小钱就想跑，亏了又死扛。
在这种状态下，你根本不是在研究公司，而是在跟自己的情绪较劲。
而市场永远站在冷血的那一边。
索罗斯也说过一句狠话：
投资需要的是一种特质——当所有人都疯了的时候，你能保持清醒；
当所有人都吓尿的时候，你敢下手。
能做到这一点的人不是没有情绪，而是他们做决策时把情绪完全隔离，只看数据和逻辑。
这种冷静是赚钱的底层密码。
你会发现，这三种特质很反常，但也很真实。
把它们串起来看，你会突然明白一件事：
索罗斯和达里奥推崇的交易哲学，本质上是在跟人性对着干。
人天生就是急性子，喜欢热闹，不愿意认错，容易被情绪绑架。
但成功的交易者全是反着来的：
该等的时候死等，该认怂的时候立刻认，该冷静的时候绝不慌。
这就是为什么达里奥会说：
通过心理层面的自我改造，你才可能成为一个能赚钱的交易者。
不是脑子快，不是背景硬，不是招数多，而是你有没有能力对自己的冲动和自以为是说“不”。
观察了几十年的投资者，越来越认同一句话：
赢不了市场，先赢自己。
能扛、能等、能认错、能控制情绪的人，哪怕不够聪明，也能靠时间慢慢变有钱。
反过来，就算你学了一堆投资理论，如果性格里全是急躁、冲动、幻想，你依然会在市场里被收割得干干净净。
索罗斯说：投资是一场心理战。
达里奥说：这是一场终身的自我博弈。
炒股能不能赚钱，从来不是技术的较量，而是性格的较量。
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其實這點有提醒到我。
股價高位階的時候，即使是假消息，假利空。都應該非常小心的對應。做股票很容易被基本面所綁架，這個是自己必須要放下的執念⋯
馬斯克的狗@BuffeTsLA
@billywu75 就大家都覺得最穩的時候資本市場暫時利多出盡了
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1. Equatys 星座計畫：2800 顆衛星的龐大商機
Equatys 是由 Viasat 與阿布達比的 Space42（由 Bayanat 與 Yahsat 合併而成）共同成立的合資企業。
• 星座規模： 預計部署 2,800 顆 低軌衛星（LEO）。
• 潛在訂單價值： 如果 RKLB 成為主要的運輸平台供應商（Launch Provider），以目前的市場行情估算，單次 Electron 火箭發射約 750 萬至 800 萬美元（可載多顆小衛星），或是使用即將首飛的 Neutron 火箭（單次約 5,000 萬美元），整體發射合約價值可能高達 10 億至 30 億美元，跨度可達 5 到 10 年。
• 垂直整合利潤： 更重要的是照片提到的「組件供應」。RKLB 除了發射，還能提供太陽能板、反應輪、飛行軟體等。這部分的潛在產值預估可再為 RKLB 增加數億美元的營收。
• 技術驗證： 該許可證允許 RKLB 在 2026 年 3 月展開實驗性的頻譜測試。這通常是為了驗證 D2D（衛星直連手機） 技術或是雷射通訊鏈路。
• 重要性： 在目前中東衝突（如伊朗局勢）中，地面基建易受損，這套 3GPP 標準的「無縫連接」技術是美軍與商業客戶最渴求的備援手段。
SatNews@SatNewsEvents
Rocket Lab Emerging as Potential Bus Provider for 2,800-Satellite Equatys Constellation In the wake of Mobile World Congress 2026, industry speculation has intensified regarding a potential partnership between Rocket Lab (Nasdaq: RKLB) and Equatys, the newly detailed Direct-to-Device (D2D) joint venture between Viasat and Space42. The venture aims to deploy a massive LEO constellation of up to 2,800 satellites to provide seamless 3GPP-aligned connectivity to standard smartphones and IoT devices globally. #MissionsConstellations satnews.com/2026/03/25/roc…
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今天復盤
開盤跟著消息加了 ASTS CIFT WULF部分。對於手上兩個板塊
Neocloud ( WULF CIFR ）
太空 （ RKLB ASTS )
自己是陸續比重調升，幾個利多消息，加上這兩塊位階還沒有大漲，就比重陸續移過來。這點問題不大。
存儲部分最近遭受空襲。
雖然之前的全倉call 改成一半sell put ，整個曝險程度已經降低了一半以上，但是剩餘倉位還是遭受空襲。
也是自己必須該開始面對和動作部分
昨天先出了WDC的倉位釋出空間。讓整體 存儲的MU/SNDK call 水位再降低到 22% 。
sell put 部分（MU/SNDK)，也準備如果繼續回檔，就行權買入。
不管是不是記憶體的Deepseek 時刻，還是得尊重市場。
獲利的部分可以佛系不用理會，
但是對於利空和虧損，不能逃避。只能面對他，處理它⋯
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原文。
每隔幾個月就會有一篇論文聲稱人工智慧需要的記憶體更少。這篇就是其中之一。天下沒有白吃的午餐。
在受控基準測試中壓縮鍵值緩存，並不等於將其普遍擴展到全球所有使用者、任務和平台。大規模應用時，精度下降是真實存在的。正如研究論文所預期的那樣，這些缺點從未成為新聞頭條。
還記得泰坦架構嗎？谷歌聲稱它能提高記憶體使用效率。結果卻事與願違。相反，它反而刺激了HBM的需求。這就是傑文斯悖論。 Deepseek又做了什麼？如今的記憶體需求如何？你自己來判斷吧。
HBM 仍然是 AI 訓練的主要燃料，這一點沒有改變。本文針對的是長上下文推理，它依賴完整的記憶體棧：HBM 用於速度，伺服器 DRAM 和 NAND 用於容量和儲存。推理運行時，記憶體會從 HBM 溢位到傳統的 DRAM 和 NAND 中，而 HBM 則保持滿載運行。在我看來，這項研究充其量只能在受控工作負載下減少記憶體溢位。
Trade Whisperer@TradexWhisperer
$MU $SNDK $EWY Every few months a paper drops claiming AI needs less memory. This is that paper. There is no such thing as a free lunch. Compressing KV cache in controlled benchmarks is not the same as scaling it universally to every user, task, and platform in the world. Accuracy collapse is real at scale. As expected from a research paper, the downsides never make the headlines. Remember Titans Architecture? Google said it would make memory usage more efficient. Didn't move the needle. If anything, it drove more HBM demand. Jevons Paradox. What did Deepseek do? What's memory demand today? You be the judge. HBM is still the primary fuel for AI training. That does not change. The paper targets long-context inference which relies on a full memory stack: HBM for speed, server DRAM and NAND for capacity and storage. When inference runs, memory spills from HBM into conventional DRAM and NAND. HBM stays fully utilized. At best, this research reduces the spill in a controlled workload, IMO.
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吳小比 retweetledi
Full post on TeraWulf $WULF coming later today
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@pirreeeeeee Meg7 今年殺的是資本支出。所以華爾街對這些出錢買鏟子的估值重估。很直接的影響就是現金流減少，以及不能再像過去一樣回購自家股票拉升股價⋯所以沒辦法😮💨。
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情緒上暫時不再增加 MU SNDK存儲的倉位了。目前還沒看到多少資料
先繼續觀望一陣⋯
Google 新架構的核心：FP4 精準度與 MoR 技術，Google 在近期（2026 年 3 月中旬）宣布其 Google Cloud 的 G4 虛擬機 (VM) 全面支援 4 位元浮點運算 (FP4) 以及 混合遞歸架構 (Mixture-of-Recursion, MoR)：
• 記憶體佔用減半：FP4 技術允許 AI 模型在運行時（推論階段）僅需過去 FP8 或 FP16 一半甚至更少的顯存（VRAM）。這意味著同樣的硬體可以運行兩倍規模的模型。
• 動態參數複用 (MoR)：MoR 架構透過「遞歸」方式重複使用同一組參數，而非像傳統 Transformer 那樣堆疊數百層獨立參數，這讓模型對系統記憶體的依賴性下降了約 25% 至 50%。
為什麼市場認為「需求會減少」？（短期利空）
投資人目前的擔憂主要來自於「記憶體荒」紅利的消退。過去兩年，Micron (MU) 和 SanDisk (SNDK) 的股價飆升是因為 AI 模型「太笨、太胖」，必須堆疊海量的 HBM (高頻寬記憶體) 和 SSD 才能跑動。
• 打破「規格門檻」：
過去一個 100B 參數的模型可能需要 8 張 GPU 才能載入；現在透過 FP4 (4位元浮點運算)，同樣容量的記憶體可以塞入 4 倍的參數資訊。這意味著雲端巨頭（如 Google, Meta, Microsoft）原本要買 1 萬顆晶片的訂單，現在可能只需要 5,000 顆就能達到同樣的算力輸出。
• 終結「無謂的堆疊」：
MoR (混合遞歸架構) 透過參數複用，讓模型不再需要幾百層獨立的 Layer。這種「以時間換空間」的邏輯，直接減少了對物理記憶體容量的剛性依賴。
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Cipher is pleased to announce the following business updates:
- Execution of a new 15-year data center campus lease with Hyperscale tenant
- Closing of $200m revolving credit facility, supported by leading global financial institutions
Read the full press release here: investors.cipherdigital.com/news-releases/…
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@billywu75 我覺得還有一個重要的點：記憶。
記憶是未來 AI 個人化的重要推手
難道大家會放棄個人化嗎？
會放棄更懂你全方位 AI 助理嗎？
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Jukan 原文
谷歌的TurboQuant導致內存股暴跌，這很好地反映了這個市場裡有多少對市場一無所知的人。這就好比說豐田推出新一代混合動力引擎就應該導致沙烏地阿美股價暴跌一樣。
Jukan@jukan05
The fact that memory stocks are crashing because of Google’s Turboquant is a pretty good indicator of how many clueless people this market is filled with. It’s like saying Aramco should crash because Toyota came out with a next-generation hybrid engine.
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