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市场虐我千百遍 我依旧待它如真爱🤣🤣🤣 还是@XHunt 给我的称号更贴切 《不屈的孤勇交易员》 2025年是对你韧性的极致考验。 你坦诚地面对亏损，不卑不亢地剖析人性。 虽然在交易曲线中经历了回撤，但在人生曲线上，你是一个守护家庭、热衷公益、精神富足的赢家。 你正处在下一次飞跃前的蛰伏期。 面对本轮牛市中系统失效与账户缩水的低谷，选择向内求索，通过文字和自我剖析开启“重生”之路。 愿你在2026年的震荡中守正出奇，在自己的时区里笃定前行，早日实现80枚BTC的养老梦想！ 对这总结评价给个赞👍👍👍

好玩的新东西 $SAT0 ，ETH 版公平发射复兴，像一个去中心化的博弈资金盘，$0.6 - $0.9 区间入了一些，早上 $1.05 最后买了点，目前价格 $1.4，理论打满目标价 $5.52 过去中本聪设计了 bitcoin:native ，现在这个 $SAT0 的设计颇有几分相似。它本质上是在 Uniswap V4 Hook 上实现的永久 Bonding Curve，致敬比特币 2100 万总量上限，但做了更极端的去中心化设计。官网只有交易界面 + 价格曲线 + 白皮书 按照白皮书设计，早期用户的买入价格差距不大，但末期用户买入的成本就天差地别了（见下图黄色的价格曲线）合约能买到，但最好直接去官网打 🟧 部分代币信息 - 官网： - 合约地址：0x829f4B62EEBE12Af653b4dD4fFc480966F7d7f09 - 白皮书： 🟧 一些特点和想法 - 极致公平：无 VC、无团队分配、无预售，纯链上公平发射，早期买家和后期买家价差主要由数学决定。 - 纯投机：没有实际项目，完全靠叙事 ( ETH 上的 BTC 21M 实验 ) 和社区 FOMO 驱动 市场与社区反应最近几天热度感觉开始上升，羡慕有人已从几百 K 市值吃到现在

以太坊上新事物： 🧵 SatoToken ($sato) 底层逻辑拆解 1/ 很多人还在 VC 币的镰刀下求饶，或者在 MEME 的垃圾堆里刨食，却看不见以太坊上真正发生的“幽灵实验”。 合约地址：0x829f4B62EEBE12Af653b4dD4fFc480966F7d7f09。 它是 SatoToken ($sato)。 2/ 为什么值得关注？因为它把 Uniswap V4 的 Hook 玩到了极致。这不仅是一个代币，这是一个永恒的、自治的做市商。 没有运营商，没有多签，没有管理员。Hook 在部署那一刻就锁死了 Minter 权限。 代码即法律，在这里不是口号，是物理现实。 3/ 核心机制：Bonding Curve（联合曲线） 公平发行：无预挖、无团队份额、无 VC。 内生流动性：你的每一分 ETH 都进了 Hook 的储备金。 通缩/膨胀逻辑：买入即铸造，卖出即销毁。价格随 ETH 注入指数级拉升。 4/ 反套利设计： 单笔 5 ETH 上限，同区块买卖直接 Revert。它在设计之初就拒绝了闪电贷巨鲸的操纵，把博弈交给了时间和真正的共识。 5/ 这种“代码幽灵”最硬核的地方在于： 它没有 Twitter，没有 Discord，没有 Telegram。 没有喊单的，代码就是它唯一的宣讲员。 在这个充满噪音的时代，这种“零社交媒体”的傲慢，才是真正的去中心化姿态。 6/ 红神提醒： 目前供应量 1743 万，上限 2100 万（数学上永不到达）。 这虽然是一场极致的代码实验，但仍处于 2026 年 5 月上线的早期极高波动期。 别问我能不能买？去读它的 Whitepaper，去看它的开源代码。如果你看不懂代码，那你就是别人眼中的流动性。

🧵 美股已经不是“牛市”了，而是进入了AI超级泡沫加速阶段。 给你一个真正能判断顶部的东西：巴菲特指标。 01｜存储彻底杀疯了 最近的美股，已经不是上涨，而是“逼空”。 美光一天15% 闪迪一天16% 英特尔一天13% 而最夸张的是： 闪迪年初还200多，现在已经1500+。 7倍。 这不是反弹，这是资本市场进入“工业革命预期”的典型症状。 更离谱的是， 以前大家觉得三星、海力士已经够猛了， 结果现在反而成了“涨幅保守派”。 对比之下， A股很多所谓存储概念， 简直像没睡醒。 甚至某个刚上市的新股， 顶着“小闪迪”名号， 不到一个月已经2.5倍。 财富效应已经集中到极致。 现在市场不是“普涨”， 而是： 对的人暴富， 错的人怀疑人生。 02｜很多人其实不是没看懂，而是不敢上仓位 这一轮最痛苦的人，不是空仓的人。 而是： 看对了，但仓位太轻。 因为AI行情最大的特点就是： 你永远觉得贵， 但它永远还能更贵。 很多人天天看着涨， 天天等回调， 最后一路踏空。 所以现在核心问题只有两个： ① 你是不是蹲对方向却不敢重仓？ ② 还是根本蹲错赛道？ 如果是第一种： 那每一次MA5附近震荡， 本质上都是市场给你的“上车窗口”。 如果是第二种： 别急着乱切。 真正的切换机会， 往往出现在美股第一次明显分歧回调的时候。 因为只有那个时候， 资金才会从主线里溢出。 03｜踏空的人，现在只有两个低难度选择 很多人不会选股， 也抓不住主线。 那就别硬卷。 现在最简单的两个方向： ① AI产业ETF 比如人工智能、航天、卫星、算力链。 ② 直接QDII 间接持有美股核心资产。 很多QDII今年已经20%+， 这还只是平均水平。 真正踩中： 存储 + 光模块 + AI算力 那种基金， 两个月40%都不夸张。 现在最搞笑的是： 很多人天天嘴上看空美股， 身体却偷偷买QDII。 因为嘴会骗人， 收益曲线不会。 04｜海外现在其实比国内更慌 别以为只有A股在喊牛市。 美国那边， 真正的大资金， 已经开始疯狂讨论泡沫了。 传奇对冲基金经理 Paul Tudor Jones 最近直接表示： “现在和1999年太像了。” 但他同时又补了一句： 泡沫可能还能继续吹1~2年。 这才是最恐怖的地方。 因为真正的大牛市， 从来不是在质疑中结束的。 而是在所有人都知道有泡沫， 但依然忍不住冲进去的时候结束。 最近费城半导体指数， 28天里涨了24天， 累计63%。 这种走势， 你说没泡沫， 市场自己都不信。 05｜真正决定顶部的：巴菲特指标 很多人天天猜顶部。 其实市场早就有一个最经典的估值工具： 巴菲特指标。 逻辑非常简单： 股票总市值 ÷ GDP。 当这个数字超过2倍， 巴菲特认为： 市场已经进入高风险区。 而现在的数据更夸张： 美国GDP约30万亿， 美股总市值约75万亿。 也就是说： 目前已经接近2.5倍。 距离“3倍GDP极限区”， 理论上居然还有20%左右空间。 这才是资本市场最疯狂的地方： 明明已经贵到离谱， 但流动性还能继续把它推高。 历史上： 2000年互联网泡沫前， 指标146%， 随后纳指暴跌78%。 2008年金融危机前， 指标突破110%， 标普一年腰斩。 2022年， 指标超200%， 随后美股开启大回撤。 而现在， 市场已经来到更危险的位置。 这也是为什么： Warren Buffett 一边警告风险， 一边疯狂囤积近4000亿现金。 因为他不知道泡沫哪天破。 但他知道： 一定会破。 06｜所以到底该悲观，还是继续乐观？ 这是这个时代最矛盾的地方。 一边是： 估值疯狂、 资金失控、 全民FOMO。 另一边是： AI、机器人、算力、自动驾驶， 又确实像新工业革命。 所以现在真正重要的， 其实已经不是“猜顶部”。 而是： 你有没有仓位管理能力。 因为很多人不是亏在泡沫， 而是： 涨的时候不敢拿， 跌的时候不敢买， 最后两边挨打。 我自己的理解很简单： 上涨时享受趋势， 回调时继续定投， 情绪过热时控制仓位。 永远别试图精准逃顶。 但一定要给自己留子弹。 #btc#

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？