【 SNDK Investor Day信息梳理】 在 In Focus 2026 活动上，SanDisk 公布了一套覆盖 FY2028 至 FY2030 的多年财务框架。公司预计： 营收实现中双位数至高双位数增长（mid-to-high teens，大约 15%–19%），与 bit 出货量增长基本一致； Non-GAAP 毛利率维持在约 80%； Non-GAAP 营业利润率维持在约 75%； 在考虑税收、资本开支以及支持增长所需要的营运资本之后，调整后自由现金流率预计约为 50%。 SanDisk CFO Luis Visoso 表示：在完成业务所需要的投资之后，我们预计将把 100% 的 excess cash（超额现金）返还给股东。 这里面有几个非常重要的信息。 第一，80% GM 最重要的不是数字高，而是“Sustain”。这是整段话最值得注意的地方：“gross margins to sustain at approximately 80 percent”不是“peak at 80%”，也不是某一个季度达到 80%，而是管理层认为 FY28–FY30 这三年可以把 Non-GAAP GM 大致维持在 80%。 这对于 NAND 公司来说非常激进。传统 NAND 模型是： 供不应求 → ASP暴涨 → GM暴涨 → 厂商扩产 → 供给增加 → ASP下跌 → GM collapse。 而 SNDK 今天实际上是在告诉投资者：不要再按照传统 NAND 周期股的方法预测我们的 FY28–30 盈利。 第二，收入增长 mid-to-high teens，而且这个假设基本只依赖 bit growth。这句话也非常关键：“revenue to grow mid-to-high teens, consistent with bit growth”也就是说，管理层的长期模型大致假设：Bit growth ≈ 15%–19%，Revenue growth ≈ 15%–19%，这隐含的 ASP 假设接近稳定。 准确地说应该是：如果这个模型已经主要依靠 bit growth，而未来 NAND pricing 比模型假设更强，那么 Revenue 就存在进一步 upside。 这比依靠 ASP 每年上涨 15%–20%才能实现增长的模型质量高很多。 第三，这个 Revenue outlook 相对于 Street 的差异可能比 80% GM 更重要。FY28–FY30 Revenue CAGR ≈ 15%–19%。也就是说，Street 原来可能是在建模：FY27 = cycle peak，而 SNDK 管理层现在告诉市场：FY27不是 peak，FY28–FY30还要继续保持 mid-to-high teens growth。 如果管理层这个模型可信，真正需要发生的就是 FY28、FY29、FY30 revenue/EPS/FCF estimates 系统性上修。 第四，75% Operating Margin 意味着极其恐怖的 operating leverage。换句话说，大约 94% 的 gross profit 最终可以转化为 operating profit。 对于一个过去被当作 commodity memory company 定价的企业，这种盈利结构已经完全不像传统 NAND 厂商。 第五，50% FCF margin 是估值最值得关注的数字之一。 假设未来 Revenue 是 $50B：50% FCF margin意味着，FCF ≈ $25B。如果 Revenue 是 $60B：FCF ≈ $30B。 如果这个计算成立，那么市场实际上仍然在给 SNDK 一个非常低的 FCF multiple，因为市场并不完全相信这个盈利水平能够长期持续。20% FCF yield意味着：Price / FCF ≈ 5×。 所以接下来 SNDK 股价最大的驱动力未必是 FY28 FCF 本身继续上调，而是市场开始相信这个 FCF 是 sustainable，从而发生 multiple expansion。 第六，100% excess cash return 是另一个非常强的资本配置承诺， “return 100 percent of excess cash to our shareholders after investing in the business.”业务投资、CapEx、营运资金等需求满足之后 ， 剩余的 excess cash 100%返还股东。对于股东是一个重大利好 第七，也是整个模型最核心的问题：凭什么 NAND 能长期保持 80% GM？管理层给出的答案就是：NBM。 如果 FY28 大约 2/3 bit 都进入多年 NBM，那么 SNDK 希望建立：长期客户协议，更高需求可见度， 减少spot pricing exposure，更好的供需规划 所以 CFO 特意强调：“Our confidence in the sustainability of the model comes from our multi-year NBMs.”

据 Investors com 报道，Strategy 董事会已授权公司在资本管理计划下出售最高约 50 亿美元的比特币，其中最多 12.5 亿美元用于补充美元储备，约 17.6 亿美元用于支付年度优先股股息及利息，另有最高 20 亿美元可用于回购 MSTR 股票和数字信贷证券。 Strategy 今年迄今已出售约 2.184 亿美元比特币，用于支付部分优先股股息。截至 7 月 26 日，公司持有 843,775 枚比特币，成本约 636.9 亿美元，平均购买价格为 75,476 美元。Strategy 第二季度净亏损 82.2 亿美元，主要源于比特币价格下跌产生的 83.2 亿美元未实现损失。

彭博社：China’s Cheap AI Is Shifting Investors’ Focus to Internet Stocks。中国低成本人工智能技术正在吸引投资者将注意力转向中国互联网股票。 $KWEB $BABA $CQQQ $PGJ $FXI $BIDU 完整报道链接：

《AI时代，投资者必须全栈》 ai investor has to be Full-Stack Investor 过去的投资世界，讲究“分工”： 有人做宏观，有人做行业，有人做基本面，有人做量化。 但进入 AI 时代之后，这种分工化的投资方式正在迅速失效。 今天，一个真正能理解、看懂并抓住 AI 时代财富机会的投资者，必须是 全栈型投资者（Full-Stack Investor）。 就像技术行业曾经出现“全栈工程师”一样，未来的投资世界也将被“全栈投资者”主导—— 既懂宏观，也懂技术；既能判断行业，也能写工具；既能分析，也能自动化。 这是时代的要求，也会是下一代投资者最核心的竞争力。 一、为什么 AI 时代投资者必须全栈？ 1. AI 是一个端到端的超级产业链，任何一个环节都可能反转你的判断 AI 涉及的链条长到前所未有： 算法（Transformer、MoE、World Model） GPU（NVDA / AMD） HBM（SK hynix / Samsung / Micron） 先进封装（TSMC CoWoS / SoIc） 光互联（Broadcom / Coherent / Intel SiPh） 数据中心（VRT、NET、DDOG） 能源（BE、CWEN、XIFR） 云与 AI 平台（GOOG、MSFT、META、OpenAI） AI 应用层（PLTR、SaaS 全部重构） 任何一个瓶颈、任何一个突破，都会改变整个板块的涨跌逻辑。 如果你不了解光互联，你看不懂 GPU 可扩展瓶颈。 如果你不了解 HBM，你判断不了 AMD/NVDA 的代差。 如果你不了解能耗和冷却，你不知道数据中心为什么比 GPU 更紧缺。 如果你不了解算法，你根本无法判断“算力需求是否会继续指数级增长”。 AI 投资不是单点知识，而是端到端系统理解。 2. 信息量爆炸，纯靠人力无法覆盖 AI 相关的信息密度，已经远超传统行业： 供应链新闻 算法论文和技术突破 Big Tech CapEx 更新 监管和出口管制 数据中心扩张与电力审批 GPU 交付时序 行业会议与内部技术路线 X/Twitter 讨论流 各类模型 benchmark 和产品更新 每天 1000+ 条信息可能只是行业平均水平的投资者。 不用工具自动化，就永远落后于别人。 全栈投资者最大的优势，就是能自己构建信息“摄取与过滤系统”。 3. 技术周期太快，不懂技术就无法提前布局 AI 的技术迭代速度大概是： 每 3～4 个月一次重要突破 每 6～9 个月一次产品更新 每 12～18 个月一次算法范式变化（MoE、SSM、World Model） 每 24 个月一次硬件架构代差（H100 → B200 → Rubin） 如果你不了解技术周期，你根本无法预测： 哪家公司未来一年会爆发 哪条供应链会卡住 哪个环节会成为新赢家 谁会在 2 年后被替代 技术理解能力，是 AI 投资者未来的基本素养。 二、为什么“开发能力”也是未来投资者的必修课？ 真正的全栈投资者，不只是会分析，还必须会“开发自己的工具”。 因为： 1. 投资者的核心能力之一是“快速验证观点” 你想验证： 最近 48h 哪些 AI 项目最热？ 某事件（财报/政策）对哪些股票影响最大？ 算力增速 vs 数据中心供电缺口的关系？ 模型参数增速 vs HBM 需求增长？ 只要你会vibe coding，你就能在马上得到答案，而不是靠别人的两周后的分析。 2. 未来的投资者本身就是“产品经理” 投资者必须设计： 事件监控 数据库 自动摘要 自动分类 情绪分析 回测脚本 。。。。。。 这就是一个“投研产品”的完整系统。 会开发的人，能自己造最适合自己的系统；不会的人，只能用别人的系统，未必最适合自己 三、结语：AI 时代不会让投资更容易，但可能是碳基生物为数不多的选择之一 AI 并不会让投资变简单。 AI 会加速信息流动、压缩套利时间、加速竞争。 在这种环境下： 不会开发、不会自动化、不会跨学科推理的投资者，将被淘汰。 懂技术、懂产业、懂开发、懂金融的“全栈投资者”，会成为下一代的超级个体。 更不用说，当ai开始大量替代人力的时候，投资，可能是唯数不多的，你可以选择不被替代的工作。 真正的 AI 投资时代刚刚开始。 只有全栈型投资者，才能吃到全周期的红利。