SoFi Technologies 宣布，其与美元挂钩的稳定币 SoFiUSD 已在 SoFi 应用内向 1470 万名会员开放，用户可在应用内买入、卖出、持有和兑换 SoFiUSD；SoFi 称，这是美国全国性银行发行的稳定币首次嵌入零售银行界面。SoFiUSD 初期运行于 Ethereum 和 Solana，SoFi 计划未来数周增加具备 FDIC 保险的代币化存款、跨境转账及面向机构客户的 Bullish 交易所集成。（The Block）

BWX Technologies 最近宣布收购 Precision Components Group，这是一次产能扩张，新增的50万平方英尺厂房和400多名熟练工人，在核能需求重新启动的周期里，是能稳定交付的制造能力的保证。 核能正在进入一个新的上行周期。AI带来的电力需求增长，叠加政策推动的小型模块化反应堆（SMR）和能源结构转型，使核能重新成为“稳定基荷电源”。 供需缺口急剧拉大。尤其是在美国，本土核工业制造能力长期萎缩，具备认证、工艺和经验的生产体系极难复制。核级设备涉及严格的认证体系和极长的验证周期，不是资本投入就能快速扩出来的产能。 这使得行业的竞争逻辑发生变化。和之前的be逻辑类似，重要的是制造和按时交付。BWXT通过这次收购，把自身从“接单能力”进一步推向“交付能力”。 如果用类半导体产业链的视角去看，核能产业链也在逐渐出现类似“ASML / KLA”的角色。真正的核心在那些具备高认证、高复杂制造能力、且产能极难复制的供应层。 BWXT本身就是这一类公司，更接近“复杂度收费者”的角色。类似的还有 Curtiss-Wright，在泵、阀门和控制系统等关键部件上形成长期绑定，一旦进入供应链，生命周期可以锁定几十年。Chart Industries 则属于跨能源体系的设备提供商，类似更广义的“卖水人”。 相比之下，像 Westinghouse Electric Company 这样的反应堆公司，更接近整机厂，承担工程和系统集成风险；NuScale Power 代表未来可能的技术方向，但商业模式和成本仍未完全验证；而 Cameco 则处在资源端，受益于需求增长但更具周期性。 类似AI产业链中GPU、HBM、电力成为瓶颈，核能体系里的瓶颈正在向制造端集中。AI的发展正在反向推动重工业复兴，形成一条清晰的传导路径：算力需求增长→电力需求上升→核能重启→制造能力成为约束。 BWXT的这一步，本质是在赌一件事：未来核能的竞争，不是需求之争，而是供给能力之争。谁能造出来，谁就拥有定价权。 免责声明：本人持有文章提及股票，观点充满偏见，非投资建议dyor

吴说获悉，Cypherpunk Technologies 披露，截至 2026 年 8 月 11 日，公司持有 323,394.38 枚 ZEC，平均购入价为 341.83 美元，占 Zcash 流通量约 1.92%。2026 年第二季度，公司净利润为 3,940 万美元，上年同期净亏损 1,660 万美元，主要受 ZEC 财库持仓公允价值产生 4,600 万美元未实现收益推动；期内 ZEC 价格从 243.35 美元升至 400.09 美元。截至 6 月 30 日，公司 ZEC 财库持仓价值为 1.294 亿美元，现金及现金等价物为 760 万美元。

$STX Seagate Technology：FY26 Q4（截至7/3）营收$36.3亿（+48.5% YoY），Non-GAAP EPS $5.71（vs共识$5.10），经营利润率44.6%创纪录。FY27 Q1指引营收$41亿（vs共识$37.8亿），EPS $7.30（vs共识$5.80）。HAMR产能已预定至2027-2028年，CEO称AI加速数据生成带动大容量存储长期需求。 $MRNA Moderna：Q2营收$1.45亿，GAAP净亏损$(0.8)亿，EPS $(1.97)。运营支出改善，年末现金余额预期上调至$47-52亿。mFLUSIVA（mRNA-1010）PDUFA日期8/5。另披露mRNA-1403诺如疫苗III期中期分析未达统计显著性。 $RDDT Reddit：Q2 2026营收$8.05亿（+61% YoY），用户活跃度创纪录，盘后大涨。显示社交平台变现能力持续强化。

吴说获悉，KULR Technology Group（NYSE American: KULR）在 7 月 9 日至 7 月 23 日期间通过公开市场交易出售约 333 枚 BTC，平均售价约 64,538 美元/枚，总收入约 2,150 万美元。公司表示，此次出售用于偿还其与 Coinbase Credit 的 2,000 万美元信贷额度，偿还后该贷款本金余额归零，抵押的 565 枚 BTC 预计将被释放。KULR 计划将剩余资金用于一般企业用途。截至 7 月 23 日，公司持有约 760 枚 BTC，并表示此次操作旨在降低利息支出、减少抵押及清算风险。

Bitmine Immersion Technologies（BMNR）过去一周增持 42,197 枚 ETH。截至 2026 年 6 月 28 日，其持有 5,742,237 枚 ETH，按每枚 1,800 美元计算价值约 103.36 亿美元，占 ETH 总供应量约 4.8%；另持有 206 枚 BTC、5.27 亿美元现金及有价证券等，总加密资产、现金及相关投资规模达 111 亿美元。目前已有 4,879,157 枚 ETH 参与质押，按当前收益率预计年化质押收入约 2.35 亿美元。

AMKR = Amkor Technology（安靠，也叫艾克尔），就是那个和台积电签10年长约的封装厂。 昨天消息出来直接冲到了 $96.68，开了根大针，收盘回落到 $91.56。 简单说一下这票的情况：年内涨了110%，PE冲到48-52倍（5年中位数才14倍），分析师共识目标价才$75左右，比现价还低一截。先进封装确实是AI供应链最卡脖子的环节，AMKR和台积电绑定亚利桑那产能逻辑也顺。但这个估值已经把很多美好预期提前定价了，而且内部人最近3个月卖了$830万的股，一笔买入都没有。 之前我们的otm call已经前一天80多的时候全部平仓，目前看来还可以，基本可以打90分了。。

今天 Amkor Technology 财报是一份大超预期的财报。 营收达到16.9亿美元，同比大幅增长，并明显高于市场一致预期；EPS同样大幅超出预期，背后是产能利用率从此前低位快速回升到70%区间。更关键的是，公司给出的下一季度指引继续大幅上修。 但市场却毫不给面子，盘后股价一度跌幅达8%。 到底哪里出了问题？ 硬要找，只有一个：公司将全年资本开支从过去约7.5亿美元直接提高到25-30亿美元，增幅接近3倍。 这看起来像是之前市场对大科技的capex大幅增长，现金流担忧的复现。 但这个顾虑到底有没有道理？ 要解答这个问题，需要先把先进封装这件事拆开来看。 本质上，封装在回答一个问题：算力如何被高效地“物理实现”。 围绕这个问题，产业链形成了清晰分工：TSMC负责前道制造，把电路刻进硅里；Amkor负责后道封装测试，把裸die变成可用芯片。从历史上看，两者几乎没有重叠。但在AI时代，封装开始直接影响带宽、功耗与系统性能，先进封装逐渐“前道化”，tsmc开始用cowos和amkr竞争，边界开始模糊，不过这种变化主要集中在最顶端的一小段。 Amkor的技术路径恰好位于另一侧。它的先进封装重心在Fan-Out体系，其中HDFO（高密度Fan-Out）是当前最关键的增长抓手，同时也在布局2.5D和3D。 CoWoS由TSMC主导，基于硅中介层（interposer），服务HBM与AI GPU的极限带宽需求；而HDFO基于RDL，不依赖interposer，结构更简单、成本更低，但互连能力有限。 两者不是竞争关系，而是分层关系：一个解决性能上限，一个解决性能与成本之间的平衡。 从技术层级看，真正的天花板在2.5D和3D封装，尤其是Hybrid Bonding这类已经接近前道工艺的技术路径。而amkr这样的OSAT所主导的，是另一层“工程化封装”：Fan-Out、Flip Chip以及部分2.5D能力。这一层的核心是规模化制造能力、良率控制和成本效率。 就Amkor的产品结构来看， 最底层是QFN、WLCSP等标准化封装，对应汽车、模拟、电源等成本敏感市场； 中间层是FCBGA、fcCSP、Fan-Out，对应数据中心CPU、推理芯片、网络交换芯片等中高性能场景； 最顶层才是CoWoS这类极限封装，但这一层并不属于Amkor的主战场，amkr吃的是前两层。 FCBGA本质是“高I/O、高功耗、高性能，但不追求极限带宽”。它广泛应用于服务器CPU、非HBM GPU、云厂自研ASIC以及交换芯片等。 绝大多数算力芯片并不需要HBM。只有像NVIDIA H100、B100这类训练级芯片，才必须依赖CoWoS+HBM来解决带宽瓶颈。 以Google为例，其芯片体系本身就是分层的：训练侧使用HBM与2.5D封装，而大量推理、视频处理、网络等ASIC，本来就采用FCBGA或Fan-Out方案。 就目前AI的发展路径来看，训练是金字塔顶端，数量有限；推理才是大头，而且是指数级扩散。 从数据中心到边缘再到终端，推理节点数量远超训练节点。在这个过程中，封装选择的核心约束从“性能上限”转向“总拥有成本”。在绝大多数场景里，“性能够用+成本可控”优于“极限性能”，这正是FCBGA与Fan-Out的优势所在。 这也是为什么HDFO已经进入商业化放量阶段，并成为Amkor当前最重要的增长抓手。 回到CapEx，我们可以看出，这是在为“推理时代的算力扩散”提前铺设产能。从亚利桑那到越南，从HDFO到高性能测试平台，本质上是在卡位产能。 业务层面的变化也在验证这一点。传统PC与消费电子仍然疲软，但数据中心与AI相关收入已经创下新高；HDFO开始进入量产周期，客户数量持续增加；同时公司开始向客户转嫁成本，封测行业长期缺乏的定价权正在边际回归。这些信号叠加在一起，说明行业不是简单复苏，而是在重构。 总结来看，先进封装不再是一条单一路径，而是“极限性能”和“规模效率”两种范式并存。前者由TSMC等厂商定义技术上限，后者由Amkor等OSAT决定产业体量。随着AI从训练走向推理，从集中走向扩散，真正决定长期价值的，往往不是最顶端那一小部分，而是承接最大规模需求的中间层。而这，正是Amkor正在用这笔30亿美元资本开支押注的位置。 免责声明：本人持有文中提及的标的，观点必然偏颇，非投资建议，股票投资风险巨大，入场需极度谨慎