⚠️百科预警之Cysic 币安Alpha跟其他几家所都在今天陆续上线  $CYS 但百科需要跟各位预警下有关于 @cysic_xyz 的内幕。 👉核心成员 创始人：范雄 Fanxiong @leofanxiong   1986年出生，重庆北培人 2006-2010 四川大学 数学系本科 2010-2013 中科院 计算机科学硕士 2013-2015 康奈尔大学  计算机科学博士  ，师从密码学教授Elaine Shi 2015.9 — 2019.8 康奈尔大学  助理教授 2019.9 — 2021.6 马里兰大学  博士后研究 2021.6 — 2022.8 Algroand 密码学研究员 2022.8 — 2025.6 新泽西州立罗格斯大学 助理教授、助理研究员 2022.8 — 至今 Cysic 创始人 联合创始人：黄博文 Bowen Huang  耶鲁大学博士，芯片设计师   曾在中国科学院计算技术研究所工作6年; 此前参与过其他若干知名大型科技企业的芯片研发工作，并有多项专利和设计落地，于2024年离开Cysic。 运营负责人： Rae Wang  @RaeWrh  Cysic 创始成员的背景主要来自于美国知名大学计算机系的博士以及中科院计算所的芯片设计团队。 但严格来说，Cysic 是个夫妻店项目，主导权和钱包都控制在 范雄跟他老婆手里。 👉项目注册地址 据whois查询项目网址，注册在美国亚利桑那州； 据Crunchbase查询，项目实体注册地位于美国新泽西州泽西市。 地处老美，这个是关键点。 根据知情人士透露： 👉Cysic项目内斗层面主要是两块： 1 内斗搞走核心成员 1.1 联创 Bowen 1.2 核心芯片开发团队（也是初创成员） 2 欺骗联创及初创成员 2.1 无共管钱包 2.2 无效合同 2.3 单一股权无币权 👉Cysic项目Bug 层面： 1 芯片Bug 1.1 单方面开掉核心芯片开发团队 1.2 已售矿机的芯片无法实现芯片核心功能 2 矿机欺诈 1.1 便携式矿机属于套壳，核心芯片不属于自研 1.2 矿机性能Bug，无法挖全系ZK代币 1.3 依托多手废旧 L7，矿机存在严重质量隐患 💥在当下市场流动性极为不足的情况下，范雄跟让 Cysic $CYS 匆忙上线，主要的三方面原因如下： 1 给一众投资机构@HashKey_Capital @polychain  @AT_Capital2021  @OKX_Ventures  @snzholding  @ABCDELabs 一个上币交代； 2 核心团队内部已经分崩离析，这个烂摊子就直接丢给市场冷处理； 3 $CYS上线即弃盘。 关于 @cysic_xyz 跟 $cys 的最终结局，可以参考百科引文所述的前两个 $yala @yalaorg 和 $ath @AethirCloud @BinanceWallet @KaitoAI @Aster_DEX @btcohmann @broleon @guiguziben @silverfang88 @AdamsuMus  @CryptoPainter   @EleveResearch @biren888  @0xsexybanana @LuBtc888  @lukakaronelu  @marktowin8  @GlyndaS97866064 @Happy_0x  @ruledout_ @BarlowLi @Benjieming1Q84  @R5Z5G @love_doge123 @Web3Rehman  @smolgeeek  @Im_patron @Baisircrypto  @ImCryptOpus  @remmyxbt @CryptoAll3in @cryptobraveHQ @CryptoPrifti @lawrenx_ @mr_cbillionaire #leofan# #cysic# #cys#

今天看到一份报告，讲到2030年，未来75%的AI计算需求将会来自推理，这里面将会催生出AI投资下半场的巨大机会，下面👇我们来简单聊一聊。🧐 过去两年，大家都在疯狂囤 GPU 训练模型，烧钱堆算力。但最近大家有没有发现，情况开始变了？尤其是小龙虾🦞出来以后，各类Agent可谓大爆发，Token需求指数级增长。一个崭新的推理时代正在到来，未来AI最大的叙事点是让AI应用走进全球几十亿用户手中，并真正使用起来！ 这个转折点，我把它叫做从「训练时代」到「推理时代」的切换。而在这个新阶段，CPU 和定制芯片将是未来真正的主角。 👇咱们掰开揉碎了讲讲，为啥我开始盯上这些以前不起眼的家伙： 🎯 AI 现在有「脑子」了 以前的 AI 就是个工具，我问它答，无法去执行具体的工作。现在不一样了，Agentic AI来了，它能帮我订机票、改文档、写代码，甚至帮我规划整个工作流程。 这种活儿需要大量的逻辑判断和顺序编排。以前GPU是肌肉男，干体力活厉害；但现在这种执行活，CPU 才是指挥官，它擅长处理复杂的逻辑。AI 越聪明，越需要 CPU 来调度指挥。 🎯 大厂也得省钱啊 看财报，各大厂在AI领域的资本开支都十分庞大，其中七巨头除苹果之外，26年全年资本开支总额超过了6000亿美金。不要以为谷歌、Meta 这些巨头就不差钱。恰恰相反，他们也是把钱花在刀刃上。假如一直用英伟达的通用 GPU 来搞推理，电费和硬件成本会把他们吃掉。 所以大厂开始自己设计专用芯片ASIC，就像咱们切菜用菜刀、砍柴用斧头，专芯专用，效率高成本低。这是实打实的降本增效。 基于上述逻辑，我们筛了五个核心标的： • #AMD：推理界的全能选手，GPU# MI300/325 系列拥有业内领先的内存带宽(256GB HBM3E内存，带宽达6TB/s，参数上优于英伟达H200)，能轻松处理超大规模LLM的实时推理，而且速度快。关键是它还是服务器 CPU 的老二，代理式 AI 需要强 CPU 时，AMD 两头吃。 • #ARM：底层架构之王，谷歌、亚马逊自研芯片基本都跑# ARM 架构，ARM Neoverse 平台已经成为 90% 以上自研 AI 服务器 CPU 的首选。所以大厂搞自研，ARM 相当于在家坐着收过路费。 • 博通（#AVGO）：定制芯片的总工程师，它作为# Google TPU、Meta MTIA 和字节跳动的重要合作伙伴，博通在高速互联和封装技术上拥有绝对统治力，是云巨头降低推理成本的首选合作伙伴。大厂想省钱搞自研，离不开博通的技术。 • 迈威尔（#MRVL）：深度参与亚马逊# AWS 和微软 Azure 的芯片研发，这俩巨头想摆脱英伟达依赖，必须依靠迈威尔。目前迈威尔的定制硅片业务正从“研发期”进入“爆发收获期”，未来的生意只会越做越大。 • 英特尔（#INTC）：虽然最近比较难，但它是唯一有自家晶圆厂的设计商，还拥有全球稀缺的# IDM 2.0 代工能力。当推理导致全球 CPU 需求激增、供应链紧张时，Intel 内部的这种协同效应和本土制造优势将会逐渐凸显，而且它还是服务器 CPU 老大。 看完整份报告，我个人认为有几个大趋势将会成为必然： 首先是从以前的「暴力算力」到未来的「精细化运营」。现在来看，整个AI 投资逻辑正在转变，不再是谁芯片最强，而是谁的方案最省钱、最能落地。说明AI真正商业化全面落地场景下，能效比率才是关键。 其次是供应链博弈。各大云巨头都在搞自研芯片，未来 AI 硬件市场会从「英伟达一家独大」变成「群雄割据」。我认为这对整个产业链将是好事。 最后就是电力依然会成为长期瓶颈。虽然 CPU 和 ASIC 在优化效率，但整体算力规模爆炸，对电力的需求还是无限大。看芯片的同时，能源赛道也值得留意。 总结一句话，#AI# 下半场，别光盯着那块最贵的 GPU，那些负责指挥的CPU和帮大厂省钱的ASIC，可能藏着下一波机会。 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🙏)！