兔子

从供需角度，解读60K能否成为本轮熊底？ 对LTH和STH供应量曲线变化的研究，本质上就是观察市场的供需关系。尤其对熊市进程的延续和转变，从数据层面给了我们极高的参考价值。我们来看2个真实案例： 🚩 案例一、 本轮熊市，LTH净持仓量从2/10开始回升，至4月30日已增加了32.4w枚BTC；同时期，STH持仓量减少了18.4w枚（持币转为新的LTH）；其中的差值，即 32.4-18.4 = 14w 枚就是“老LTH”增持进来的筹码（图1）。 所以，LTH净持仓量的增加，有很大部分的贡献来自STH的持有不动；当然，“老LTH”的增持也是不可忽视的力量。 🚩 案例二、 在上轮周期，LTH净持仓量从2022.7.23开始触底回升，此后在FTX暴雷时又突然下降，从11/06至11/24，LTH减少了7.2w枚；但同期STH却增加了36w枚（图1）。 LTH减少的，当然是派发给了STH；但还有28.8w的差额是哪里来的呢？这是从矿工、交易所等地址发生的转移（FTX暴雷让人们对托管平台的极度不信任），从而补充到了STH的筹码中。 ----------------------------------- 所以，通常LTH净持仓量趋势的反转（从下降到上升），总会早于BTC的熊市见底。当供应端的压力逐渐减弱，即便需求没有立即恢复，也能慢慢的构筑底部区间。 👉 2019.7.29 —— LTH净持仓触底回升，如果没有3.12事件，那么此后 $7,000-$9,000 就是底部区间（图2）。 👉 2022.7.23 —— LTH净持仓触底回升，如果没有FTX暴雷，那么此后 $19,000-$22,000 就是底部区间。 同理，2026.2.10 —— LTH净持仓触底回升，如果不考虑后期还有没有黑天鹅，那么此后 $62,000-$65,000 就有可能是本轮熊市的底部区间，或无限接近底部。 对于大多数小伙伴来说，可以不用弄清楚底层逻辑是什么，只需知道： LTH净持仓的增加，就代表了更多的STH（新玩家）持有筹码不卖，同时还有 LTH（信仰者）在持续增持。 其带来的必然结果就是底部的抬高和进程的加快，因此，供需关系的转换也是我们在熊市中最值得关注的核心数据。

第一颗种子破土而出，春天还远吗？ 自从2025.11.10 投资者信心指数掉入红色的“悲观区”，经历了170天，终于在昨天出现了第1根“黄色”信号！ 黄色代表“犹豫区”，是从“恐慌和悲观”过度到“信心和乐观”的中间过度阶段。 对比上轮周期，第1次出现黄色信号是在信心指数掉入红色区后的106天，而第2次出现是322天。 很显然，我们现在所处的位置更像是上轮的“第2次”，而不是“第1次”，熊市的跨度在变短，进度在变快。 但是，犹豫区也分“水上”和“水下”，“水上”即零轴之上，通常就是趋势看多的起点。而“水下”则是市场选择方向的临界点。 比如上轮周期，即2022年4月和11月进入水下的犹豫区后，两次都选择了继续回调。当然，这次未必也一样。 所以不要问我“看多还是看空”？在整个市场都在犹豫的时候，上下是五五开的概率。 如果你认为历史经验可以借鉴，那就做空。如果你想等更确定性的信号，那就等进入“水上”再做多。 去年的今天是雨天，不意味着今年的今天也下雨，但至少我们可以判断大概率不会下雪了，因为春天快来了！

The most asymmetric AI supply chain setup atm is $AEHR. A $1B company with a literal monopoly. Seen it gain some traction on X these past few weeks/months, but not really seen a proper deep-dive. They make burn-in test systems — equipment that stress-tests chips at full operating power before they ship. Every GPU, every custom ASIC, every AI accelerator inside a hyperscaler data center has to be tested. You cannot ship a $10K chip that fails after 200 hrs. $AEHR tests entire 300mm wafers simultaneously — at up to 3,500 watts per wafer, thousands of amps of current. No other company on earth does this. $TER and Advantest are the giants of chip testing. They test chips individually or in small batches. $AEHR tests entire wafers before packaging. It's a completely different point in the manufacturing process — and it means defects caught before expensive packaging. They also just became the first company to ship wafer-level burn-in systems for AI processors. That's an actual $14M order delivered in Feb'26. The two platforms driving the AI thesis FOX-XP (Wafer-Level Burn-In) → Up to 9 × 300mm wafers in parallel → 3,500W per wafer — unmatched → $14M order received Feb 26 for AI processors → Silicon photonics follow-on order early March → Used for: AI processors, SiC power, optical chips Sonoma (Package-Level Burn-In) → Acquired via Incal Technology → Up to 2,000W per device — for packaged AI ASICs → First hyperscaler production win: Feb 11, 2026 → 10 companies visited HQ to evaluate → "Very large expansion" of orders guided for H2 2026 Three orders in 30 days. Two platforms. Both now confirmed in AI production. But the consumables angle is what most people miss Every system $AEHR sells locks in a recurring revenue stream. WaferPak contactors, DiePak carriers, and BIM consumables are proprietary, device-specific, and must be replaced regularly. This is razors-and-blades applied to semiconductor test equipment. Each FOX-XP system sold = years of consumable revenue at high margins. The installed base compounds. FY22–FY24: SiC/EV drove explosive growth. Revenue went from $22M → $65M. Gross margins hit 50%. Operating margins 20%+. FY25: EV programs delayed across the board. OEMs pulled back on SiC orders. Revenue fell to ~$60M then kept falling. Q2 FY26: $9.9M revenue. Gross margin: 29.8%. The stock got obliterated. Down 80%+ from peak. And then the AI orders started coming in. Q2 FY26 revenue: $9.9M ← confirmed trough H1 FY26 revenue: $20.9M (−21% YoY) H2 FY26 guidance: $25–30M revenue H2 FY26 bookings guidance: $60–80M That bookings number is the key figure. Management was explicit: the $60–80M is based on specific customer forecasts provided to $AEHR — not internal projections, not aspirational targets. Customers told them what they plan to order. Bookings in H2 FY26 ship and recognize as revenue in FY27 (which starts June 2026). FY27 is the inflection year. Management has stated the AI processor TAM is 3–5× larger than the SiC/EV market that drove the FY22–24 peak. Think about what that means: - Peak SiC revenue: ~$65M - If AI TAM is 3–5×: $195–325M revenue potential - Current market cap: ~$400M You're paying ~1.2–2× peak revenue for a company at trough, with a confirmed monopoly position, zero debt, and three orders in the last 30 days. The balance sheet is a genuine differentiator Zero long-term debt. ~$31M cash. No equity raises since the downturn. Compare that to $ENTG with $3.4B net debt from the CMC acquisition, or $LWLG burning $21M/year pre-revenue. $AEHR can execute without diluting you. But it's not a layup 1. Extreme lumpiness. Systems are $3–5M+ each. One delayed order swings quarterly revenue 30%+. This has happened multiple times. 2. Customer concentration. A handful of hyperscalers likely represent 80%+ of near-term bookings. Any program cancellation is devastating. 3. Gross margins still compressed. 29.8% last quarter vs. 50% at peak. Recovery requires volume ramp to arrive on schedule. 4. SiC is still dead weight. Legacy EV exposure hasn't recovered and occupies capacity. TLDR: $AEHR has a monopoly on a process that is physically required to ship AI processors at scale. Revenue is at a confirmed trough. Three orders have arrived in 30 days. Management has reinstated specific bookings guidance ($60–80M H2) based on customer forecasts. FY27 is the inflection. The balance sheet is clean. The TAM is 3–5× the peak that drove the last cycle.

BRS从4/16至今，一直被死死的钉在了“0”的位置。在BRS=0的时间段，就是BTC阶段性筑顶的过程。 并不是一回到零就是顶点，但BRS也不可能永远停在零轴，一旦离开就是回调开始，只是我们不知道需要多久。 就像2月3日BRS触及100后意味着BTC进入阶段性的底部区间，这期间BTC到过62，也到过73。 而这次回到零轴，对应BTC是在75左右，所以停留在零的时间段内，BTC会不会上冲到80、81？这我不能确定，尤其永续合约严重的负溢价（具体见引文）。 但我能确定是：当前上升过程伴随的“获利了结”，正在严峻考验“需求端”的承接力。 截止22日，24小时平均已实现利润为4,761万美元；还是小于4月14日至$76,000时的5,478万美元。 而这次不再是“遇到周末”的原因。那么“价格行为”与“实现利润”背离，就是上升势能开始衰减的迹象。 同样的，会背离几次？我也不知道。 也可以反复背离的同时，价格持续突破。直到打破背离（确认趋势反转），或开始回调。 所以，在没有打破背离之前，综合BRS及其他数据指标来看，我认为现在仍然是反弹且接近临界点的状态。 至于短期还能不能再冲一下？那就不是BRS和24h-RP能给出判断依据的了。

AI半导体终局推演2026(I) 当新token经济学范式从GPU算力转移到HBM 本文从从GPU架构进化路线本质出发，解释这个市场长久以来担心的问题: 每个GPU的HBM内存需求为什么一定会是指数增长，为什么HBM需求指数增长不会停滞? 并推导token经济学在当前架构下第一性原理:token吞吐 = HBM size X HBM BW带宽 同时讨论了，为什么GPU的天花板被HBM的两个发展维度所决定 HBM周期性这个话题争议一直很大，乐观派认为AI带来的需求比以前要大的多，但市场主流仍然认为前几次上升周期也有需求每年20%+增长，这次又有什么不一样呢？AI不影响HBM和传统DRAM一样有commodity属性，一旦在需求顶峰扩产遇上需求下行又会重蹈覆辙。 我们可以从算力芯片架构视角,从第一性原理出发，来拆解和推演一下这个问题：为什么这次真的不一样 ------------------------------- 历史：CPU算力时代 很久以来，我们都处在CPU主导算力的时代，CPU的最高级KPI就是performance，跑的更快，所以每一代的CPU都用各种方法来提高跑分，最开始是频率上升，后来是架构演进superscaler等等 这个时候为什么DDR不需要很快的技术进步速度？比如DDR3到DDR5竟然经历了15年之久 因为这个时期的DDR的角色是纯粹的辅助，而且辅助功能极弱，以业界经验，DDR的速度即便是提高一倍，CPU的performance一般只能提高不到20%这个量级 为什么DDR带宽速度提高了用处不大？两个原因 1. CPU设计了各种架构去隐藏 DDR延迟，比如superscaler，加大发射宽度，用海量的ROB和register renaming来提高并行度隐藏延迟，一级缓存cache，二级缓存cache，削弱了DDR的带宽速度需求 2. CPU workload对DDR带宽要求并不高，大部分日常负载比如打开网页，DDR带宽是严重过剩的，甚至云端负载 也就是说，在CPU时代，DDR的带宽速度是不太有所谓的，DDR4和DDR5除了少数游戏就没啥差别，甚至JEDEC标准也进步缓慢。 另外，绝大部分app需要一直停留在DDR上的部分并不多,需要的时候从硬盘上调度到DDR即可，app的size增长没那么快，导致对DDR的容量需求也较为缓慢。 所以最近十年来，平均每台电脑上的DDR容量大概从7~8GB变成了23GB，十年只增长了3倍。 而这部分升级缓慢直接影响了营收，size容量计价是赚钱的主要方式，速度的提高只是技术升级，提高size的单价，这两个的升级需求都不大，需求主要是随着电脑/手机数量增长而增长 所以DRAM在带宽速度和容量这两个维度上，一直是都是芯片产业锦上添花性质的附属品，DDR升级带来的边际效用是很低的，跟CPU时代的最高KPI几乎没什么直接联系 -------------------------------------------- 而到了genAI 大模型为主导的新时代，计算范式转移让最高级KPI起了根本变化 GPU发展到AI推理的时代，不再像CPU那样只看跑分，最高级的KPI不再是算力TOPS/FLOPS，而是token的成本，特别是单位成本/单位电力下的overall token throuput 其次是token吞吐速度，因为在agent时代，很多任务变成了串行，token吞吐速度成了用户体验的重要瓶颈。 这也是为什么老黄发明AI工厂概念的原因：最低成本的输出最多token，同时尽量提高token吞吐速度 AI训练时代，老黄的经济学是TCO(total cost ownership)，买的GPU越多，省的越多 而老黄在推理时代的token经济学是： AI推理的毛利润很可观，所以逻辑已经转换成：Nvidia GPU是这个世界上让token单价最便宜的GPU，买的GPU越多，赚的越多 最高的KPI变成了Pareto frontier曲线，在提高token 吞吐throughput和提高token速度两个维度上尽量优化 （见图一） NVIDIA 的 token factory 代际进步，其实是在把整条 Pareto frontier 往右上推，这就是是AI推理这个时代最重要的KPI ---------------------------------- 接下来是本文最重要的逻辑链，如何从token吞吐量指数型增长的本质出发，推导出天花板瓶颈在HBM size和HBM 带宽的指数型增长 单卡GPU推理单线程batch size = 1的时代，token吞吐只有一个维度，就是HBM的带宽速度，带宽速度越高，token吞吐越大 但进入NVL72的年代，推理不再是单卡GPU时代，而是72个GPU + 36个CPU整个系统级别的token工厂，把HBM带宽和算力用满，获得极致的token吞吐量 Token 吞吐throughput的增长，依赖两个东西：同时批处理的请求数 X 每个user请求的平均token速度 也就是batch size X per user token 速度 以Rubin NVL72为例，在平均token速度是100 token/s的情况下，同时批处理1920个请求，得到token吞吐量是19.2万token/s 一个Rubin NVL72大概是120KW（0.12MW）的功率，所以得到单位MW能处理1.6M token/s （见图一） 所以，我们需要想方设法提高这两个参数：批处理数量batch size和per user token的平均速度，这两者相乘就是我们的最高KPI，也就是token的吞吐量 ------- 第一个参数：batch size的增长，瓶颈在HBM size 批处理量里的每一个请求req，都会自带kv cache，这部分kv cache是需要存在HBM里的，大小大概在几个GB到数十GB不等 因为hot kv cache是随时需要高频高速读取，所以必须放在HBM里，比如一个大模型的层数是80层，那么每一个token的生成阶段，都需要读取80次HBM里的kv cache 随着批处理数量batch size的增长，会带来hot kv cache的线性增长 又因为这个批处理量的所有请求的hot kv cache，都要放在HBM上，这也就带来了HBM size必须要随着批处理量batch size线性增长 就像是机场接驳车，登机口尽量快的接旅客到飞机，HBM size小了，相当于接驳车size小了，就得多接一趟 结论是：批处理量的数量batch size，瓶颈依赖于HBM size的增长 --------- 第二个参数：每个user请求的平均token速度，瓶颈在HBM带宽 大模型decode阶段的速度，瓶颈取决于HBM的带宽速度，因为每生成一个 token,都要把激活的权重和kv cache 读很多遍 LPU的出现，在batch不那么大的情况下，把激活权重这个部分搬到了SRAM上，但是每生成一个 token仍然要从HBM读很多次KV cache。HBM带宽越高，生成每一个token的速度也就越快，基本上是线性对应的 就像是机场接驳车，登机口尽量快的接旅客到飞机，hbm本身带宽速度就像是接驳车的车门有多宽，门越宽，旅客上接驳车越快 GPU的其他配置，都是在适配batch的增长以及要让token compute的速度配平HBM的增长，甚至会用多余的算力来获得部分的带宽（比如部分带宽压缩技术） —----- 在那个接驳车的比喻例子里 接驳车的车厢大小 = HBM Size（容量）： 决定了一次能装下多少名旅客（也就是能同时装下多少个请求的 KV Cache）。车厢越大，一次能拉载的旅客（Batch Size）就越多。如果车太小，想拉100个人就得分两趟，系统整体的吞吐量就上不去。 接驳车的车门宽度 = HBM Bandwidth（带宽）： 决定了旅客上下车的速度。门越宽，大家呼啦啦一下全上去了（Decode/生成Token的速度极快）。如果门很窄，哪怕车厢巨大能装200人，大家也得排着队一个一个挤上去，全耗在上下车的时间里了。 旅客的吞吐量 = 接驳车车厢容量 x 接驳车旅客上车速度(车门宽度) —--------------------------- 至此，我们从逻辑上推演出了token经济学的硬件需求第一性原理： Token throughput = HBM size X HBM Bandwidth AI推理这个时代的最高KPI，实际上是高度依赖于HBM的两个维度的进步的 如果要维持token throuput每一代两倍的增长，实际上意味着，每一代的单GPU上，HBM size X HBM BW带宽之积要增长两倍！ 这也是历史上第一次，HBM内存的size可以影响最高的KPI token throughput！ 要验证这个理论，可以把Nvidia从A100到Rubin Ultra这几代的token 吞吐throughput，和HBM size X HBM BW 放在同一个图里比较 （见图二） 可以发现，这两个曲线的走势在对数轴上惊人的一致 HBM size x HBM带宽增长的甚至要比token吞吐量更快，毕竟HBM决定的是天花板，实际上这个天花板增长的利用率utilization是很难达到100%的，也就是说，HBM size x HBM 带宽就算增长1000倍，其他算力和架构的配合下，很难把这1000倍的天花板潜力全部榨干 这条曲线不是巧合，而是系统最优化的必然解 throughput = batch × Bandwidth，这就是token factory 经济学最绕不开的第一性原理 —-------- 软件的影响呢？软件的优化会不会降低带宽的需求？降低HBM的需求？ 这跟硬件是独立两个维度的，这好像在问，如果CPU上的软件优化了之后跑的更快，是不是CPU就十年不用发展了？反正软件跑的更快了嘛 这样的话，CPU厂还能赚得到钱吗？CPU想要存活下去，只有一条路可走，在标准benchmark，不考虑软件优化，每一代CPU必须要跑分更高，不然就卖不出去 GPU也是一样，软件优化如何，和自己的token吞吐量KPI每年都要大幅进步，是两回事 只要token的需求继续增长，对token throuput的追求就绝不会停止，那么对HBM size X HBM 带宽的追求也不会停止 如果HBM size和HBM 带宽发展慢了，老黄一定会亲自到御三家逼着他们技术升级，因为这就是老黄gpu的天花板，天花板要是钉死了不进步，老黄的GPU还能卖出去吗？ 当然了，Nvidia需要绞尽脑汁去从异构计算的架构角度榨取HBM天花板之外的部分，比如LPU就是一个很好的尝试，把Pareto frontier从另一个角度改善了很多 （右半边高token速度的部分） —-------------------------------------- HBM内存已然告别了那个随波逐流的旧时代，在这条由指数级需求铺就的单行道上，以一种近乎宿命的方式走到了产业史诗的主舞台中央 推理范式第一性原理演化到这一步，只要老黄还要卖GPU，HBM就必须翻倍，而且必须代代翻倍。这是supply side的内生压力，与AI需求无关，与宏观周期无关，与hyperscaler的心情也无关 剩下的问题，只有一个： 当需求被物理锁定为指数增长的时候，供给侧的三个玩家，会不会还像过去三十年那样，亲手把自己再拖回一次周期的泥潭？

“物极必反” 这一自然规律放到金融市场也一样有效。 在3月2日的推文中，我们看到”投资者信心指数“出现了一个并不常见的“极端负值”。 在历史上但凡能市场情绪能低落到如此程度的，此后要不迎来一段反弹行情，要不实际上已距离熊底不远了。 虽然，时至今日我们仍然不知道当前是否就属于后者，但至少”反弹“是看到了。 与此同时，信心指数正随时间推移不断的向零轴靠近。只要站上零轴，即表示熊市结束。 我们可以做个不那么严谨的测算：如果此后在没有任何意外导致中断的前提下，按近10天的平均速度，回到零轴大约还需要 —— 47天！ 我知道，这样的计算可能并不具备任何实际意义。因为往往都是“不出意外的话意外就要出现了......” 但可以给我们自己一点信心， 比特币的世界，从来没有永夜！ 当第一缕阳光撕开黑暗时，迷雾终将散尽。

传统金融巨头 Charles Schwab（嘉信理财）计划在未来 12 个月内上线 $BTC 和 $ETH 现货交易功能。

👍 $MSTR 疑似继续买入 Bitcoin