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【本週特別企劃 - 泳池艷舞派對】 炎炎夏日，最解渴的不是冰水，而是這場專屬你的「濕身誘惑」！換上最性感惹火的比基尼，女孩們在湛藍的泳池畔隨著重低音盡情搖擺。水花四濺，滑過白皙誘人的肌膚，每一次的極致扭動、每一個勾人回眸，都在瘋狂挑逗你的視覺神經！ 創作者：@jkfnet 模特兒：@anna19971219、#Barbie、#@eva_myking、#子筠Nina# #JVID# #特別企劃#

美国企业花了 400 亿搞 AI，95% 没有回报 赚到钱的那 5% 做对了什么？ AI 时代最大的陷阱是 “做很酷的东西” 🦊 Cursor 不酷，它只是让写代码变快了。Harvey 不酷，它只是帮律师省了时间。ElevenLabs 不酷，它只是让任何人都能做配音。 真正的护城河 = 垂直数据 + 分发渠道 + 工作流嵌入，不是模型本身 (Claude 和 GPT 不是你的，你也做不了，开发模型要花很多钱) 95% 的 AI 项目烧钱，因为它们在炫技 剩下 5% 在印钞，因为它们在省人力 MIT 2025 年的一份报告我看简中推几乎没人讨论，数据非常惊人： 1、美国企业在生成式 AI 上投了 350-400 亿美元，但 95% 的 AI 试点项目没有产生任何可衡量的 P&L 影响 2、14000 家 AI 创业公司有 40% 在 24 个月内死亡 与此同时，赚到钱的那 5% 公司却赚到离谱 先来看看炫技派们的墓碑 🪦 1、Builderai：微软投的，估值 15 亿，融了 4.45 亿美元 号称 AI 自动生成代码，实际上是后台靠 700 个印度工程师手写，破产时账上只剩 500 万 2、Jasper AI：AI 写文案的标杆。2023 年营收峰值 1.2 亿美元。2024 年暴跌到 3500 万。跌幅 70%。原因很简单：ChatGPT 的文案能力变好了，用户不需要一个"套壳"了 AI Wrapper 数据显示：8500 家活跃 AI Wrapper 公司 只有 2-5% 月入超过 1 万美元，24 个月累计失败率 80-85% 再看看赚钱的有多赚钱 💸 1、Cursor：零营销：17 个月做到 10 亿 ARR，又 3 个月翻到 20 亿 ARR Slack 用了 5 年，Zoom 用了 9 年，Cursor 不到 2 年就做到了 2、Harvey（法律 AI）：3 年做到 1.9 亿 ARR 42% 的美国顶级律所在用。估值 110 亿 3、ElevenLabs（语音 AI）：ARR 超 3.3 亿 从 33 亿估值飙到 110 亿，只用了 3 个月 4、Perplexity（AI 搜索）：ARR 自 2022 年以来增长 1900% 为什么垂直 AI 能赚 10 倍？ 顶级 VC Bessemer给了一个清晰的框架： 传统 SaaS 争夺的是企业 IT 支出——仅占 GDP 的 1% 垂直 AI 争夺的是劳动力支出——占 GDP 的 13% 美国劳动力市场 11 万亿美元，企业软件市场 4500 亿美元，差 24 倍。传统 SaaS 捕获一个员工价值的 1-5%，AI 可以捕获 25-50% Harvey 不是在卖 AI，它是在卖律师的时间 一个 AmLaw 100 律所的初级律师年薪 $20 万+，Harvey 替代掉他 30% 的工作，省下来的钱是任何 SaaS 订阅费的几十倍 而每个赛道都有“Cursor 时刻” 💡 ▪️法律：Harvey 1.9 亿 ARR，Casetext 被 Thomson Reuters 以 6.5 亿美元收购 ▪️医疗：Abridge 估值 53 亿（AI 环境记录），一家医院用 AI 做保险验证，年增收 230 万 ▪️会计：Basis 估值 11.5 亿（AI 报税），CPA 事务所效率提升 30-50% ▪️房产：EliseAI 估值 22 亿，PropTech AI 投资年增长 42% 不是做更通用的 AI，而是做某个行业的"替代人力" 给我的启发是 1、数据"无聊"的 AI 其实最赚钱： 例如 AI 发票自动化、合同审核、销售线索生成，叙事不性感但有人月入 25 万美元 2、90% 的员工在用"影子 AI"： 只有 40% 的公司有官方订阅，但 90% 的员工每天在用个人 AI 工具（牛马们自费开 Claude 写代码，我真的哭死）需求是真实存在的，只是企业产品没跟上 3、AI 公司到 1000 万 ARR 只需 2.5 年 传统 SaaS 需要 6 年 4、最大 ROI 不在销售和营销，在后台自动化 如果你想赚钱，3 条路线可以思考，或者和你的 AI 多讨论 A：做垂直 AI 工具 找一个你熟悉的行业（律师、牙医、房产中介）用现成 API 包装成行业专用工具，月费 SaaS。AI 一直强，重点看你有没有行业 know-how 和分发渠道 B：做 AI 集成 帮企业接入 Claude/GPT API，做定制化部署 MIT 数据说外购成功率高 3 倍，但企业不会自己接（或担心数据风控风险）他们需要人帮忙 C：做"无聊"的 AI 自动化 发票、合同、客服、数据录入。没有人会把这些发到 Product Hunt，但它们的 ROI 最高 今天早上我在公司开会时说： 赚聪明人的钱很难很难，因为聪明人自诩聪明，你能想到的一切他都会自己搭，最好赚的其实是傻子的钱 怎么找到傻子和如何赚到傻子的钱 think think 再 think

讲讲上次埋的坑，唠唠AI液冷板块！🧐 液冷板块，我个人持有 #VRT# ，这个应该是无可争议的龙头企业。最近也在找一些市值小，但属于核心供应链的公司，目前锁定了一家，大家可以一同评论区探讨。 液冷的逻辑很简单，就如同视频里面描述的，目前数据中心的功耗密度已经处于巅峰，即将出来的英伟达Vera Rubin Ultra VR200直接干到600千瓦/机柜，唯有液冷能压得住。而一个机柜高达780万美金，所以液冷必须找靠谱大牌，不能含糊。 🎯爆发式的市场增长 虽然液冷，相较于内存芯片和光模块，或许没有那么性感。但整体增长势头也不可忽略，并且由于企业集中度较高，有一定的垄断定价优势！ 根据行业权威机构 Dell'Oro Group 的最新数据，全球数据中心液冷市场规模预计将从 2025 年的约 30 亿美元迅速飙升至2033 年的 276.5 亿美元，复合年增长率高达 31.5%。 推动这一增长的核心驱动力是超大规模云服务商在 AI 基础设施上的资本支出爆发。高盛预测，2025 至 2027 年，全球四大超大规模厂商的 CapEx 总额将达到 1.15 万亿美元，其中约 75% 将直接用于 AI 相关的物理基础设施建设。 📊目前市场上液冷技术，主要分两大阵营，直接液冷和浸没式液冷。 直接液冷技术上，主要通过冷却液通过封闭管道流经附着在芯片表面的铜质冷板，不直接接触电子元件。散染效率比较高，轻松应对100KW+的单机柜密度。而且兼容现有风冷机房和标准服务器机架。属于目前市场中的主流方案，包括英伟达 Blackwell也是这款方案。 浸没式液冷技术上，主要将服务器完全浸没在不导电的介电液体中，液体通过自然对流或泵循环散热（这个方案，我们以前ETH挖矿的年代，尝试过，将显卡浸没在有机硅油里面，散热效果很好，但很占面积）。理论上，这是最佳的散热方案，尤其是浸没在氟化液里面，散热可以轻松应对200KW的单机柜密度。但兼容性差，要对机房进行大改模改造，定制的特殊坦克罐体，管道设计都要彻底重建。而且维护成本也比较贵，属于小众非主流方案。 从供应链逻辑来看，AI机房液冷散热供应链相对比光模块这些简单很多，主要涵盖了从最底层的化学液体、精密泵阀、冷板，到系统级的冷量分配单元CDU以及最外层的水处理基础设施。 接下来详细讲讲其中的核心企业以及投资逻辑： 1️⃣Vertiv Holdings (代码 #VRT#)：液冷领域的绝对霸主 Vertiv 是美股市场中最纯粹、规模最大的数据中心物理基础设施提供商，主营业务做电源与热管理。在液冷时代，Vertiv 构筑了几乎无法被颠覆的统治级护城河。 • 无可替代的全球服务网络：液冷与风冷最大的不同在于，液体泄漏是致命的。超大规模客户，如 Meta、微软在选择液冷供应商时，首要考量不是硬件价格，而是「当系统发生微量泄漏时，谁能在 15 分钟内派工程师到达现场解决」。Vertiv 在全球拥有超过 3000 名常驻数据中心的技术服务工程师，这种规模的服务网络是任何新进入者或服务器 OEM 在 5-10 年内都无法复制的。 • 惊人的订单积压与能见度：截至 2026 年 Q1，Vertiv 的订单积压达到了创纪录的 150 亿美元，同比增长 109% 。其订单与发货比高达 2.9倍，这意味着 Vertiv 已经锁定了未来数年的收入，且积压订单正随着下一代英伟达Rubin的量产持续扩大。 •财务与估值：2026 年 Q1 收入达 26.5 亿美元，调整后稀释 EPS 同比飙升 83% 。管理层将 2026 全年 EPS 指导上调至 5.97-6.07 美元，隐含 51% 增长。尽管目前前向 P/E 达到 46 倍，但相对于其 43% 的 EPS 复合增长率，其 PEG 仅为 1.07，在增长调整后甚至比标普 500 指数更具估值吸引力 。 2️⃣Ecolab (代码 #ECL#)：通过收购 CoolIT 打造的「水-液-电」终极整合者 Ecolab 本是一家市值 770 亿美元的全球水处理与工业卫生巨头。然而，其在 2026 年 3 月做出了一项震惊华尔街的决定：以 47.5 亿美元全现金收购了全球液冷硬件领军企业 CoolIT Systems 。 • 29倍 EBITDA 的天价溢价背后：Ecolab 支付了高达 29 倍 forward EBITDA 的对价 。当时整个华尔街分析师，都震惊了，这种跨界整合，一个做化学材料的公司，来搞AI液冷，很多人都无法理解。但后来市场才慢慢理解，这个整合有一个恐怖之处：液冷本质上不再是硬件生意，而是化学与流体生命周期管理生意。 •「冷却即服务」的唯一独家平台：Ecolab 将 CoolIT 的芯片级硬件（CDU、冷板、歧管）与其自身的 3D TRASAR™ 水质数字化监测、化学防腐防垢技术以及遍布全球的工业水处理网络进行了深度整合 。 • 个人理解：超大规模客户过去需要分别向 CoolIT 采购冷板，向 Vertiv 采购 CDU，再向 Ecolab 采购一次回路的水处理服务。一旦发生管道腐蚀、结垢或冷却液变质，各供应商之间极易互相推诿。Ecolab 收购 CoolIT 后，成为了全球唯一一家能够提供从「芯片级微通道」到「厂房外冷却塔」端到端流体生命周期托管的供应商。这种一站式解决能力具有极强的客户锁定效应，基本上一旦合作，替换成本极大。 • 与 NVIDIA 的独家合作纽带：CoolIT 是 NVIDIA Partner Network的核心成员，其 OMNI 冷板是针对 NVIDIA GB200/GB300 芯片进行联合 co-engineering（的结晶。Ecolab 收购 CoolIT 后，直接继承了这一极具稀缺性的芯片级设计入口，将其高科技业务的可寻址市场直接从 50 亿美元翻倍至 100 亿美元，而这家公司本身的水处理业务本身就是源源不断的现金流。 🧐接下来，我们讲讲液冷供应链中的「隐形冠军」与稀缺零部件提供商。他们掌握着液冷的核心供应链，缺他不可！ 3️⃣精密动力源：Moog (代码 #MOG#.A)，市值100亿 液冷系统中的 CDU 和泵必须保证 10 万小时无故障运行，任何微小的震动或电磁干扰都可能损毁服务器。 • 唯一性：Moog 凭借其在航空航天领域的精密伺服控制技术，其 CoreMotion™ 液冷分配泵几乎是高性能 CDU 的唯一指定选择。 • 供应链锁定：Moog 与 USA Rare Earth 签署了独家备忘录，确保了泵内部高性能钕铁硼稀土永磁铁的稳定供应，在 2026 年地缘政治多变的环境下，构筑了极高的原材料壁垒 ，但稀土这玩意儿，最终还是需要看中国脸色。 4️⃣核心热交换介质：Dow Chemical (代码 #DOW#) 市值250亿 冷却液的化学配方是浸没式液冷的核心。 • Dow 的独家武器：陶氏化学推出了专利保护的 DOWSIL™ ICL-1000 硅有机冷却液，该技术获得了 R&D 100 大奖。其传热效率比空气高 1000 倍，能减少 95% 的服务器冷却能耗，且具备极低的全球变暖潜能值，符合欧盟和美国极严苛的环保准则。核心问题是，陶氏化学本身在这一块的体量不大，并非其主营业务线。 后面再开一期讲讲电力板块，拭目以待！🧐

投资笔记：2026 GTC 大会深度复盘与利好标的分析！ 看完整场英伟达2026 GTC大会，还是蛮让人震撼的。黄老板如今给大家反复重新灌输一个新认知，未来 #AI# 比拼的不再是大模型，而是 Token工厂。尤其是这次Openclaw🦞爆火以后，大家逐渐认识到，Token消耗带来的巨大收入，未来将成为AI企业的核心支柱。 现在仅仅一个小龙虾🦞，以后可能出来小熊猫🐼，小仓鼠🐹，等等类似的成百上千个Agent，推理爆炸的年代已经来临，可预期的未来3-5年，Token消耗量将实现1000—10000倍的增长，而持续的计算调用服务，将带来可持续性的Token消耗。 假如说目前软件公司因为AI Agent而走向终结，过去的SaaS收订阅费模式，成为历史。那么AI时代，AaaS模式将成为未来，收 Token费将带来更暴利的企业收入，而且壁垒更高，一旦选用一家模型，持续的喂养和消耗的Token，本质是独立主体性的数据积累和自我成长，此刻专属你的Agent如同婴儿长大一样，不到万不得已，很难去推倒重新再养。此处到最后比拼的是各家巨头们的GPU算力，同时也是电力和数据中心的较量，而未来每一处数据中心便是一个收费单元。 假如理解了这套黄老板灌输的新逻辑，那么今年各家巨头6000多亿的资本开支预算，也就make sense了，毕竟现在投的越多，当下建设的每一座数据中心，都将成为未来源源不断的Token印钞机啊，抢GPU，抢电力，抢工期，抢内存芯片，貌似一切都合理化了！ 所以接下来，我们讲讲其中利好的美股标的👇 1️⃣“铜光共存”：连接器的黄金十年 黄仁勋这次大会上给了坚定的定调，「机柜内用铜，机柜外用光」。之前市场上传闻此次英伟达的新架构，会让“铜进光退”，市场十分担忧，而本次定调，基本一扫光模块板块的阴霾。 目前发展方向上，机柜内部为了物理极限的成本和能效，依然死磕铜缆；但随着 Spectrum X CPO(共封装光学)交换机的全面量产，光通信的爆发点已经从“模块”转向了“集成”，直接可集成整合到ASIC，克服大规模AI数据中心电子信号的限制，实现更高效率的传输。而英伟达与台积电在 CPO 上的合作，会让这些光路检测和激光器组件公司持续受益。 利好标的： 🟡#AAOI（Applied# Optoelectronics），这家公司把光芯片和器件组装成“能用的光模块”，卖给数据中心。 类比就像👉 富士康，把零部件整合成一部可以卖的iPhone。 🔵 #LITE（Lumentum），这家公司主要生产“让光跑起来”的核心器件（激光器、调制器）。# 类比就像👉 苹果iPhone中的A系列芯片，决定性能上限的关键部件。 🟢#AXTI（AXT# Inc），这家公司提供制造光芯片所需的底层材料（InP、GaAs衬底） 类比就像👉 卖稀土或者硅晶圆的，虽然叙事不性感，但所有高科技(光模块)都离不开。 🟣 #TSEM（Tower# Semiconductor），这家公司帮别人代工制造光子/模拟/射频芯片的“特色晶圆厂”。 类比就像👉造各纳米型号芯片的台积电（但专做小众高技术工艺的版本）。 2️⃣Rubin 架构与“存储大年”：HBM4 是胜负手 Rubin 架构不仅仅是制程提升，它最大的改变是引入了 HBM4 和 100% 液冷。这次黄仁勋提到 HBM4 产能将决定Rubin产线的放量速度，相当于直接把存储芯片从“周期股”推向了「基础型AI 消耗品」的逻辑。难怪前不久，黄老板一直在韩国晃悠，毕竟三星和海力士，是内存芯片的绝对话事人。 与此同时，移除电缆、100% 液冷意味着数据中心的基础设施也要实现大换血。其中相关做液冷冷却相关的公司也将会直接受益，这个我们在之前的推文中，多次强调过，其中个别股票推荐后，已经涨幅高达50%以上。 利好标的： 存储领域： 🟢 #MU# (Micron Technology)，这家公司我们在150美金左右多次推荐过，做DRAM + NAND的全能型选手，AI内存HBM正在补位追赶。 类比就像👉 “美国版三星”，但体量更小、节奏更慢一点。 🟡 #SNDK# (SanDisk)，这家公司我们也多次推荐，专注NAND闪存（SSD、存储卡），偏消费和存储设备端。 类比就像👉 “存储界的西部数据”，专门卖硬盘和SSD的那一类，基本不碰高端DRAM战场。 🔵 三星(Samsung Electronics)，毋庸置疑的全球内存霸主，DRAM + NAND + HBM全线覆盖，技术和产能双王。 类比就像👉 “内存界的台积电 + 苹果合体”，既能做最强技术，又能大规模出货。 🟣 海力士(SK Hynix)，目前是HBM（AI高带宽内存）绝对王者，吃到了AI最肥的一块肉。 类比就像👉 “AI时代的英伟达供应链核心王牌”，专门给AI GPU喂粮的。 由于美股账户买不到韩国股票，所以我推荐这只美股ETF，韩国ETF(代码：#EWY#)，这只ETF基金持仓中22.46%为三星，19.39%为海力士，其他持仓也都是一些韩国优秀企业，比如现代汽车等。 液冷冷却： 🟤#VRT# (Vertiv Holdings)，这家公司专门给数据中心提供“供电 + 散热 +基础设施”的一整套解决方案，尤其是AI数据中心。 类比就像👉 “数据中心的空调 + 电力系统总包商”，虽然不做算力，但决定算力能不能正常运转。 3️⃣OpenClaw 与 Token 薪酬：AI 时代的“Windows” 这是最让我震撼的一点。黄仁勋将 OpenClaw 定位为 Agent 计算机的操作系统，这定位超越了现有互联网时代下系统与软件的逻辑边界。意味着未来我们可能不存在软件app的概念，而要开始逐渐熟悉去雇佣一个个Agent。 “你的 Offer 里带多少 Token？”这句话揭示了未来算力即财富的本质。当算力成本降低，通过 Rubin + Groq 3 LPX 的能效提升，AI 代理的普及将带来新一轮AI云服务的爆发。 利好标的： 🟢#IREN#(Iris Energy)，这家公司本身是BTC挖矿公司，之后开始凭借自身低成本电力 + 数据中心，把矿场升级成AI算力租赁平台（GPU云） 类比就像👉“把比特币矿场改造成AWS算力出租工厂”。 🟡 #CIFR#(Core Scientific)，这家公司刚从破产边缘爬回来，转型做“托管+AI算力”的矿场运营商 类比就像👉 “从煤矿老板转型做数据中心房东，还帮人管服务器”。 🔵 #NBIS#(Nebius Group)，这家公司做纯正的AI云平台（GPU云 + AI服务），不是矿企出身，更像技术驱动。 类比就像👉 “AI版的AWS 或CoreWeave（更偏技术派）” 4️⃣空间计算与 Feynman 架构：剑指星辰大海 下一代Feynman 架构 的 3D 堆叠和“太空芯片”计划，说明英伟达的眼光已经不在地球。这或许不是噱头，因为每次黄老板都把吹过的牛逼，给实现了。这次太空芯片计划更像是边缘计算的极限延伸。在高辐射、极端的太空环境下运行 AI，对芯片可靠性和卫星链路提出了极高要求。 利好标的： 🟢 #RKLB#(Rocket Lab USA)，这家公司提供“小型火箭发射 + 卫星制造 + 太空服务”的一体化公司。 类比就像👉 “太空版的顺丰 + 富士康”，既能送货（发射），也能造卫星。 🟣 #ASTS#(AST SpaceMobile)，这家公司用卫星直接给手机提供4G/5G信号，且不需要地面基站。 类比就像👉 “太空版的中国移动”，直接从天上给你信号。 上述👆，便是此次我们总结的GTC大会利好标的，有完善补充的地方，可以评论区，一起交流探讨！🧐 目前上述提及的公司在 #MSX# 上面基本都有，炒美股，我选择用 #RWA# 美股代币化平台 #MSX，一同投资参与美股市场：# 早期美股投资粉丝和伙伴，可以私信我，填写表单后，可免费进入美股交流和探讨社群(目前每周仅限定10人，助理审核，可能需要一点时间，感恩🙏)！

今晚的A市屋顶，风有点撩人，我的心也乱了…穿着这件薄薄的真空小裙，站在EQ大厦顶层，夜风吹过，布料轻轻贴着肌肤，每一步都带着说不出的暧昧。马不停蹄的都市里，终于找到一个能放纵自己的角落，举杯对月，笑得肆意又迷离。你们说，这样的夜晚，是不是特别容易让人心动？#真空晚礼服# #屋顶派对# #A市夜生活# #性感女神# #EQ# rooftop #深夜不回家# #谁懂这种氛围# （点赞的今晚都好运～ 想看更多私密角度的，私信我哦）

币安赵长鹏有几个情人？ 先说说台面上的： 合法妻子是杨伟清，2003年结婚，生2个孩子，目前仍维持婚姻关系。另外和长期生活伴侣何一，认识约10年，生3个孩子。 情人方面： 1. 李晓薇，（化名小V），日本时期的情人，2015-2018，东京某高端日式餐厅的经理，28岁左右，混血（中日），身材高挑，气质优雅。CZ在东京创业失败期常去她餐厅吃饭解压，两人因聊日本料理和投资聊上。 2. 张雨桐（化名Rain） ，币安扩张期的模特情人2019-2022，新加坡籍华裔模特、网红，24岁出道，身高172cm，Instagram风格性感低调。CZ在新加坡、迪拜出差时通过圈内派对认识。 3. 王诗琪（化名琪琪） ，近期年轻伴侣，2023至今，低调中... 25岁左右，内地艺术系毕业，在香港、迪拜做当代艺术策展，家庭小有背景，父亲是传统金融圈。CZ欣赏她对NFT和艺术的见解，两人关系更偏 精神+生活型。她不公开露面，CZ偶尔带她去私人岛屿度假。知情人爆料她帮CZ打理过部分家族办公室的艺术收藏。分寸拿捏得很好，没闹出绯闻。 兄弟们，你们还想知道CZ的什么秘密？