"不承担风险和波动，就拿不到收益，否则拿收益太简单毫无代价" “行动力>择时” "有我在的群，就会是美股群" "做空英伟达的人才卖课，做多都是躺赚" "短期博弈不是承担风险，而是逃避风险" 蒸馏了字节投资传说 @dexteryy 在字节区块链 / AI群半年的 2000 多条发言 作为字节内部《杨学笔记》的作者，10年长拿英伟达扛过最多 73% 回撤最终吃满 2000% 杨是一名强 AI 超级周期信仰者 + 高风险偏好成长型投资者 GPT 对他的评价是体系极度内部自洽，本质上接近“AI 版木头姐 + 半个纳指巴菲特” 杨的很多观点是从“技术演化路径”而非“传统价值投资”出发，投资方向偏“长期 Beta + 少量认知 Alpha” 【 或许你也想学习他的投资思路？字节文档可对外版： 】 感谢 @riba2534 杨在群里回复过很多群友关于问他投资的问题，他都会回：“看你这部分钱是用于做什么的” 如果是用来投资的，是否能保证5-10年这笔钱不用。如果这笔钱是生活的，操作肯定不一样。 认识杨哥，我学到的最深一课就是：“止盈是散户最大陋习” 何时卖？“需要现金时卖，用多少卖多少” “交易系统要强一致，不能凭感觉这次卖下次不卖” ⚠️ 以下是深水区：⚠️ 我觉得杨哥在文档中过于绝对的部分在于 “始终满仓 + 20–40%杠杆” “不懂杠杆就只能永远做类奴隶阶级” 这是他体系里相当危险的部分，谨慎抄作业 因为：杨是幸存者，以及他能确定自己看得准，而你不一定行。 如果你拿的是 NVDA、TSLA，在AI 主升浪这一波，杠杆会神化你的收益。 但问题是：你无法提前确定自己拿的是“未来 NVDA” 想想看，Unity、Roblox 这种元宇宙相关，在某些阶段是不是也看着“特别像未来？” 杨关于 AI infra 和 AI NeoCloud” 的逻辑，我认为也是相对于高风险偏好成长型的，仁者见仁，智者见智！ 总之，学习和观察一个人的逻辑，尤其是投资逻辑，非常令人受教 杨一直说，多和 GPT 交流，首先你的思路要自洽～ 老师在群里还一直在告诉我们「 卖出互联网老登股 」 ，因为在通用 Agent 里集成软件 vs 在软件里集成 Agent，后者意味着收缩、关停、吞并 「 美团。。腾讯。。uber。。是最可能遭遇范式颠覆的 （APP入口被 Agent 入口冲击）」 那么问题来了，你手上的持仓，在他的看空清单里吗？🤡

🏢 RWA和稳定币 💡RWA正在向深水区挺进。无论是中东市场的合规稳定币，还是 Pre-IPO 股票、收藏品，其核心都在于“合规下的流动性释放”。 Isaac @getusdi 【核心】： 建立服务全球穆斯林市场的美元新银行轨道。 Isaac 的目标是服务全球穆斯林市场的美元新银行轨道，而其最核心的差异化武器是自有利息为零的稳定币 USD-i。它不是在现有稳定币上套一层界面，而是自己掌握底层货币工具的发行，从而构建一个从稳定币、储蓄到支付的全栈合规金融系统。 Openstocks @openstocks_hq 【核心】：打造 Pre-IPO 股票的稳定币、交易与收益平台。 Openstocks 把因流动性差而被锁定的 Pre-IPO 股票变成了可带收益的代币化资产。合规方面通过开曼离岸结构处理，资产端 1:1 锚定真实 Pre-IPO 抵押品，并有专门的风险引擎监控清算和抵押率。 Renaiss @renaissxyz 官推 XHunt 排名：9464 【核心】： 为全球实物收藏品市场提供透明估值与全球流通轨道。 Renaiss 切的是一条更消费化、更深水位的 RWA 轨道。5000 亿美元的实物收藏品市场长期面临流动性差、估值不透明、确权和托管困难等问题，Renaiss 试图通过链上结算、真伪认证、来源追溯和全球市场接入，让潮玩、卡牌、艺术品这类非标资产真正流通起来。

最简单的期权卖方策略，卖出跨式。没有经过任何持仓结构的波动优化。涵盖1011超级波动下的回测： 夏普率1.9189（单位风险年化收益） 卡玛比率 2.9697 （最大回撤绝对值下的年化收益，即盈亏比） 阶段高水位水下时间 77.22% 阶段高水位-日标准差深水下时间 58.86% 期权市场持续存在溢价，这正是为什么期权市场持续在吸引资金入场的原因。

#GM# 二代们的币圈收割之旅 1在中国大陆境内能高调如 $0g $CFX ，全网独一家。 2 在如此高调宣传炒作之下，没有遭遇监管重锤也是独此一家。 3 这种强有力的背景与关系，只因 $0G $cfx 背后有个好妈妈。 4 新一轮监管之后，0G  CFX  应该又不在监管之内。但背后的靠山们要进入深水区了。 @0G_labs @Conflux_Network @spark_ren @FanLong16 @PDChinese @XinhuaChinese @XHNews @NewsCaixin @caixin @ChineseWSJ @thepapercn @CNS1952 @Echinanews @globaltimesnews @Shanghai_City @shanghaidaily @ChinaDaily @zaobaosg @SpokespersonCHN @zlj517 @chinascio @HKEXGroup @hkmagovhk @cnewsgovhk @Johnny_nkc #仰融# #伍鸣# #龙凡# #星太链公司# #0G# #CFX#

为什么美国的企业偏向合作和收购，中国的企业却往往偏向竞争，最终就算垄断了也没办法获得很多的利润？ 彼得·蒂尔说："Competition is for losers（竞争是给失败者的）"真正的好公司，是那些避免了竞争的公司。但这句话在中文语境下就变成了"不竞争怎么赢？" 为什么中国做不到合作或收购，总想把对方的地方抢过来逼死对方才算完，难道中国人没有合作只有竞争的基因？ 同一个终局，却冰火两重天 美国五大科技巨头（NVDA、Apple、Microsoft、 Google、Amazon、Meta），彼此领域各自不侵犯，芯片、智能硬件、操作系统、搜索、电商、社交，核心领域基本没有交集。 硅谷的企业家问："我怎么避免这场战争？" 中国的企业家问："我怎么打赢这场战争？" 在中国只有赢了市场，输了利润。 滴滴合并快的，打跑Uber中国，市占率一度超90%。真正的垄断来了，然后呢？被监管重锤，被司机和乘客两头抱怨，最终美股退市。 外卖也一样。之前的美团市占率近70%，净利率个位数，也被监管问候。之后即时零售被京东和淘宝盯上开始互联网史上最大的补贴。美团、淘宝闪购、京东三家混战，补贴把整个赛道的利润打没，最终监管叫停才缓和。 新能源汽车遥遥领先，比亚迪电动车年销全球第一，然后自己打自己，价格战打到除了比亚迪和理想，几乎没有中国新能源车企真正赚到钱，市值只有特斯拉的零头。 再看美国。允许苹果一家拿走手机市场80%以上利润，特斯拉市值万亿美金。 同样是监管两国的差异极大 美国的反垄断是保护创新与竞争机制。 美国对靠好产品和技术壁垒自然形成的垄断（如苹果的iOS生态、英伟达的CUDA生态）相对宽容，只要你不利用垄断地位作恶，利润是你的奖励。 中国监管的逻辑，要么扶持让市场狂热与要么直接给你一刀切。 在中国，一旦企业打赢了惨烈的补贴战，熬死了对手，准备开始赚取合理利润时，往往迎来的不是鲜花，而是监管的重锤。 监管层面往往带着防范资本无序扩张的强烈警惕，有时甚至呈现出不顾企业死活的运动式打压。 地产、教育、互联网、券商但凡利润高一点的行业终局都免不了遭受监管的毒打。垄断非但不能带来定价权，反而会让自己成为被重点敲打的出头鸟。 巨头开始把钱砸向无意义的下沉市场和同质化补贴中，内卷自己利润就这样被制度性地蒸发了，没有人获益。 中国企业总是会陷入一场没有赢家的零和博弈，是中美思维差异和制度下不奖励创新，打击垄断过于粗暴的方式的自然选择 硅谷巨头践行做大蛋糕的逻辑，在各自的技术深水区建立壁垒，互不侵犯以避免竞争；中国企业往往深陷抢夺地盘的执念，习惯用烧钱补贴和价格战熬死对手，将商业视作你死我活的零和战争。 美国的好公司多依赖底层技术创新（如iOS生态、CUDA架构）形成自然垄断，市场对这种高技术附加值带来的高利润极为宽容；反观中国巨头，其垄断往往建立在商业模式的复制和资本催熟的市场占有率上。一旦试图榨取利润，便会遭到竞争对手的疯狂反扑、用户的反噬、政策的铁拳。 美国反垄断的核心是维护创新机制，对技术护城河带来的丰厚利润视为对创新的奖励；中国监管的底线在于公平与民生。当企业试图利用熬出来的规模优势去收割市场、甚至挤压上下游生存空间时，必然会触发防范资本无序扩张的监管红线。 一言以蔽之：美国企业在思考如何避免战争的过程中，走向了利润丰厚的星辰大海；而中国企业在执着于如何打赢战争的厮杀中，将自己拖入了内卷与利润蒸发的泥沼。 中国企业即使流尽最后一滴血熬死了所有对手，也注定无法摘得那颗代表着高额利润的胜利果实，才是中概被杀估值的根本原因。

财报速览：Rambus (RMBS) Rambus 股价在财报后跌超 10%，核心数据显示：AI 存储市场正处于从规模扩张向技术代差驱动的转型期。 核心财务逻辑：增收不增利背后的“军备竞赛” Rambus Q1 营收 1.802 亿美元，同比增长 8%。关键亮点在于产品营收（芯片）同比增长 15%，这抵消了授权业务的疲软。 现状： 市场对物理芯片（如 DDR5 接口芯片）的刚需远超专利授权。 代价： 为了保住技术领先，研发投入大幅攀升，导致运营利润率从 38% 压缩至 34%。这是典型的“拿利润换未来”的半导体竞赛阶段。 需求侧的移位：推理与智能体（Agentic AI） 财报中 CEO 提到的关键词是 “Agentic workloads”。这标志着 AI 需求已发生结构性变化： 从“训练”到“部署”： 早期增长靠买 GPU 练模型，现在的增长靠成千上万的 AI 智能体在线运行。 带宽即生命： 推理和智能体任务需要极高的数据交换频率，存储不再只是“仓库”，而是“高速公路”。 技术迭代的“深水区”：HBM4E 与 SOCAMM2 Rambus 的技术路线图目标是 AI 数据中心的两大痛点： 速度瓶颈： HBM4E 内存控制器 IP 预示着下一代 AI 显存标准的到来，带宽竞争没有上限。 电力瓶颈： LPDDR5X SOCAMM2 模块将移动端的低功耗特性引入服务器。在电力受限的当下，“每瓦性能”比绝对性能更具议价能力。 总的来看，资本市场非常苛刻。在 AI 基础设施领域，符合预期即是利空，只有持续的“技术碾压”才能维持估值。 当前的 AI 存储市场正在迎来新的技术升级，资金和订单正疯狂向 HBM、DDR5 等高性能和低功耗方案集中。 免责声明：非投资建议，股票投资风险巨大，入场需极度谨慎