⚡️ @sukie234 对话 168X：AI 中转站是一门好生意吗？为何未来人人都会卖 Token？
AI 中转站看似只是在转卖便宜 Token，真正做起来，却要同时解决货源、支付、模型真假、服务稳定性与客户接入。
这次我们邀请独立经营 RelayRouter 与 RelayDance 的 Sukie，拆解中转站的利润、获客与风险控制，聊聊她如何从几乎没赚到钱，做到超过 700 名付费客户、单月流水接近 2 万美元。
当模型不断降价、大平台也开始提供聚合服务，小型中转站还能靠什么生存？为什么她认为，未来大多数 AI 公司，本质上都在想办法把 Token 卖出去？
主持： @vcmktasa @168MrZ
嘉宾： @sukie234
直播时间：8/12 中午 12 点 (东八区)
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根据彭博计算，宇树科技 IPO 散户认购倍数高达 5,526 倍，投资人提交近 980 万笔订单，申购金额约 8.1 万亿元人民币，甚至超越长鑫存储创下的纪录。
刚公布的最终中签号码只有 19,414 个，每个号码可认购 500 股。也就是约 970.7 万股。
这也验证了我们在文章里的判断：
“上市第一天，由稀缺定价；第一个高点，由 FOMO 定价；最后才轮到现金流与供给定价。”
Hyperliquid 盘前估值是发行市值的 3.8 倍。当近千万笔订单撞上极低的流通筹码，高估值还能引发下跌吗？
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⚡️ Lao Bai @Wuhuoqiu 对话 168X：交易所退场、AI 抢人、VC 出清——Crypto 下个周期的机会在哪？
BitMEX、BitMart 相继停止交易业务，Sui 联创跳槽 Anthropic，Crypto 正经历新一轮大淘汰。这是周期底部，还是行业的结构性转折？
这次我们邀请从 2017 年入圈、经历 Amber、ABCDE 与 OKX Ventures 的顶级投资人 Lao Bai，一起回看 Crypto 从 ICO 走到今天只剩少数赛道凝聚共识的过程。
我们会聊 RWA、稳定币、代币化股票、Perp DEX 与预测市场，哪些赛道拥有真实 PMF，能够成为下个周期的主线？如果下一轮不再有普涨山寨季，Founder、VC 与普通投资者该如何留在牌桌上？
主持： @vcmktasa @168MrZ
嘉宾： @Wuhuoqiu
直播时间：8/10（一）3PM（东八区）
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“别低估中国大陆的韧性、人才库还有决心。在举国体制之下，很多东西真的能做得出来。这不只是民族自信，是真的有这种能力。” -- Chris Lee @ViewsOfChris
Chris 认为，中国平行 AI 技术栈并不是主动选择，而是美国制裁产生的意外结果：
阻止不了中国 AI 发展，反而逼中国建立独立的技术体系。
华为昇腾 910C 的制程与良率不如英伟达最新芯片，但已经能在“够用”的场景中工作；CloudMatrix 384 则通过系统堆叠，弥补单卡性能的差距。
DeepSeek 走的是另一条路线：V3 基础训练成本约 500 多万美元，R1 推理模型不到 30 万美元，却做出了接近 GPT-4 的水平。
按照 DeepSeek 创始人梁文锋公布的数据，即使 Token 定价如此便宜，约十个月仍能收回成本，投入回报比达到 6 倍。
一块钱进去，变成六块钱。
这证明，在算力受限的情况下，中国厂商仍可以通过工程效率、算法创新与系统级堆叠追赶。
“这不是说算力不重要，而是用足够的算力做，与用有限的算力做，两条路可以平行。”
但这条路线仍有一个最难突破的瓶颈：
HBM。
芯片可以通过堆叠进行 work around，但 HBM 需要先进封装、硅通孔与多层堆叠。没有高带宽存储，再强的算力也无法完全发挥。
制裁限制了中国取得最先进的硬件，却也逼出了一套更独立、更重视工程效率的平行技术体系。
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“如果要在台积电和英伟达之间二选一，我肯定选台积电。” -- Chris Lee @ViewsOfChris
不过，这并不代表 Chris 看空英伟达 $NVDA。
思科在 2000 年互联网泡沫时期，市盈率达到约 200 倍；英伟达目前的远期市盈率约为 19 倍。
因此，把今天的英伟达类比成当年的思科，有道理，但也有偏差。
相同之处是：两家公司的基本面都很好，市场也可能提前定价了未来增长。
不同之处是：思科销售的是标准化网络设备，竞争者容易进入；英伟达背后则有 CUDA 生态，深度绑定数百万开发者。重写代码、重新验证与部署的成本，远高于单纯更换硬件。
真正的问题或许不是英伟达贵不贵，而是以五万多亿美元的体量，未来还能提供多少超额回报。
@ViewsOfChris 提出了三个观察重点：
1. 前五大客户的营收占比，是否会升至 60%～75%
2. ASIC 是否持续拿走更多推理市场份额
3. 收入中有多少是 repeating order，又有多少来自新客户与新需求
Chris 仍然看好英伟达的增长与生态，但也给了它一个新的定位：
“英伟达已经是一个 AI 的 Beta 了。”
它可能继续跟随 AI 市场增长，却未必还是风险回报比最高的选择。
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⚡️ Lao Bai @Wuhuoqiu 对话 168X：交易所退场、AI 抢人、VC 出清——Crypto 下个周期的机会在哪？
BitMEX、BitMart 相继停止交易业务，Sui 联创跳槽 Anthropic，Crypto 正经历新一轮大淘汰。这是周期底部，还是行业的结构性转折？
这次我们邀请从 2017 年入圈、经历 Amber、ABCDE 与 OKX Ventures 的顶级投资人 Lao Bai，一起回看 Crypto 从 ICO 走到今天只剩少数赛道凝聚共识的过程。
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“大家还用周期股的估值去看存储，我觉得是错的。”
-- Chris Lee @ViewsOfChris
过去的 DRAM 是标准化商品：厂商多、产品相似，一旦集体扩产，最后就会供给过剩、价格崩跌。
但 @ViewsOfChris 认为，HBM 已经改变这套逻辑：
1. 主要供应商只剩 SK 海力士 $SKHY 、三星与美光 $MU
2. 新厂建设至少需要 18～24 个月
3. 单颗高端 AI 芯片所需的 HBM，是传统 DRAM 的数倍甚至十几倍
4. 2026、2027 年产能基本售罄，供应可能到 2028 年才勉强跟上
更关键的是，魔鬼的细节藏在合约里。
过去的长期合约（LTA）只锁数量，价格还可以谈；现在的战略客户协议（SCA）不仅锁价，还要支付 20%～25% 定金，并附带惩罚条款。
这已经是供应商掌握定价权的卖方市场。
“存储是货真价实：需求在那里，竞争格局也在那里，只有三家。”
HBM 的重估，不只因为需求暴增。
更因为产品走向定制化，竞争走向寡头化，合约开始直接锁定价格与利润。
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“21 世纪，下一个亚洲，还是亚洲。” -- Bill Qian @billqian_uae
AI 表面上是模型竞争，底层却是国家组织能力的竞争。
当 AI 上升到国家安全层级，性价比就不再是第一优先级。即使外部模型更便宜，各国也会集中芯片、能源、资本与人才，建设自己的主权 AI。
@billqian_uae 认为，这恰好是“筷子文化圈”最擅长的事：
日本、韩国、台湾与中国，都曾由政府选择战略产业，再集中全国资源，把汽车、芯片、光伏与电动车做成全球优势。
这背后是东亚特有的“士大夫情结”：官僚与企业家能够共享一套语言，共享资源，共同做好一件事。
并不是西方做不到。罗斯福时期的美国，同样拥有强大的政府动员能力。只是今天的欧美更相信小政府与市场配置，这套能力已经变弱。
“对那些纯市场派来讲，这是一次打耳光的过程了。”
AI 时代，真正的强国不只要拥有最好的模型。
更要有能力把整个国家，组织成一支产业团队。
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“DeepSeek、GLM、Kimi 也都做得很不错，用比较低的训练成本做出逼近 GPT-4 的水平，证明在有限条件下，工程效率可以弥补硬件的差距。” -- Chris Lee @ViewsOfChris
在模型看似百家争鸣的今天，@ViewsOfChris 仍认为，全球大模型暂时是 OpenAI、Anthropic 与 Google 三足鼎立：
- OpenAI：用户规模与品牌认知最强
- Anthropic：安全、企业部署、Coding 与长上下文占优
- Google：拥有 TPU、Search 与完整产品矩阵，是唯一从芯片到应用全栈自有的玩家
Meta 的 Llama 更像强化社交广告的工具，独立商业模式仍不清晰；xAI 的 Grok 虽有技术突破，但生态与商业化还处于早期。
中国则走出另一条路线。DeepSeek、GLM、Kimi 依靠开放权重、高性价比与工程优化，持续缩小与美国闭源模型的差距。
但它们也面对一个共同上限：
拿不到最先进的 GPU。
这也是为什么 2028 年会成为重要的压力测试。当高质量数据逐渐耗尽、算力投入的边际收益下降，模型竞争将不再只是“谁堆的 GPU 更多”，还要看：
谁能用更低的成本继续提升能力，谁能真正商业化，以及谁的 AI 收入足以支撑巨额 CapEx。
中美模型的终局，可能不是单纯比较谁更聪明。
而是美国的算力与全栈优势，能否跑赢中国的工程效率与成本优势。
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“GPU 赢了，台积电赢；CPU 赢了，台积电赢；存储赢了，台积电赢；光互连赢了，台积电还是赢。” -- Chris Lee @ViewsOfChris
AI 投资最难的是判断哪条技术路线胜出，但 Chris Lee 认为，台积电 $TSM 的特殊之处，就是不用押注任何一条路线。
英伟达、苹果、Google、AMD、高通，几乎都离不开台积电。全球 7 纳米以下先进制程代工，台积电占比约 90%。
“它不是一个普通的芯片供应商，而是整条 AI 产业链的节点。”
一座 2 纳米工厂就要投入 200 亿至 300 亿美元。巨额 CapEx 会压制自由现金流，但这种“不得不投”的能力，恰恰构成了后来者无法复制的护城河。
台积电最大的风险，同样来自它的不可替代性。
一旦这个 single point of failure 出现问题，受影响的不只是一家公司，而是苹果、英伟达、Google 与全球 AI 产业链。
因此，Chris 对台海风险的处理方式不是猜测发生概率，而是：
“这种地缘政治风险是二元的。你能做的只有在配置层面控制仓位，而不是精准定价一个不可量化的风险。”
台积电既是 AI 产业最绕不开的最终赢家，也是全球科技供应链最无法承受的单点故障。
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“2000 年互联网泡沫顶峰，思科是 200 倍 PE；但今天存储跌下来后只有 3 到 4 倍 PE，台积电和英伟达也都只有 20 多倍 PE。” -- Bill Qian @billqian_uae
存储股涨得快，不等于估值已经进入泡沫。
Bill Qian 指出，过去的 DRAM 高度同质化，供给增加后很容易陷入价格战；现在的 HBM 则需要定制、先进制造，以及漫长的 CAPEX 爬坡周期。
产业专家普遍认为，存储在 2028 年前仍可能处于供给稀缺状态。
这次，可能真的不一样。
“存储不会再是以前的 commodity，而是像台积电 $TSM 一样，转向先进制造业的逻辑。未来估值本身也需要重估。”
当然，供给最终仍会跟上需求。
真正的问题是：在产能过剩到来之前，HBM 能否推动存储完成从“周期股”到“先进制造业”的重估？
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“如果你在 AI 五层产业链都配最大仓位，你不是在分散风险，而是在同一个主题上加了五倍杠杆。” -- Chris Lee @ViewsOfChris
能源、芯片、存储、光互连、云服务商，看起来是五种不同产业，背后押注的却是同一件事：
AI CapEx 持续增长。
@ViewsOfChris 指出，大部分投资人把 90% 的精力放在“哪只股票会涨”，却只花 10% 思考组合配置。
但长期来看，投资回报绝大部分来自配置，选股可能只决定大约 10%。
因此，他把 AI 投资组合分成三层：
－ 核心仓：跨层龙头，护城河深、现金流稳定
－ 卫星仓：存储、光互连等高集中度机会
－ 主题仓：Crypto × AI、核聚变等高风险方向
不同风险偏好的投资人，调整的是比例，而不是把每一个热门赛道都买满。
Chris 深度研究后重仓存储，但也反复强调：
“该重注的时候就要重注。只是有一件事，不要用杠杆。”
真正的配置，不是持有更多股票。
而是避免重复承担同一种风险：
AI CapEx。
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当中国模型与美国模型打响 Token 价格战，最后可能出现的是：
“美国厂商的估值会被杀掉很多；中国厂商当然会上来，但上来的也没有它砍掉的那个估值那么多。” -- Bill Qian
@billqian_uae 提出了一个很反直觉的 AI 泡沫终局：
中国厂商用美国模型 1/20、甚至 1% 的 Token 价格竞争，同时性能差距越来越小，中国模型的全球市占率几乎一定会上升。
但接下来可能出现的是：
“全世界用 AI 的社会总福利提高了，massive adoption 提高了，但美国厂商的收入下降了；
而美国厂商下降的收入，中国厂商也没有完全赚到，因为他们自己也在打价格战。”
Value Creation（价值创造）很多，但商业上的 Value Capture（价值捕获）却没有那么多。
如果这个趋势继续发展，AI 可能会走上电动车与光伏的老路：
技术赢了，消费者赢了，世界也因此改变了。
但投资这些企业的人，未必赢。
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“我意识到，AI 真正的瓶颈不是算力，而是电力。这改变了我整个投资框架的优先级。” -- Chris Lee
当市场仍在比较芯片与模型能力时，@ViewsOfChris 从 Meta 一笔 6.6GW 的能源协议中，看到了更底层的限制：
这相当于约六座核电站的输出功率，几乎等同于台北市与新北市夏季用电高峰的全部需求。
而这，只是 Meta 一家公司的需求。
也因此，@ViewsOfChris 在新书《AI 超级周期》中，他把能源层放在五层产业链的第一层。
Chris Lee 进一步指出，许多 AI 软件只是在传统产品上套了一层大模型接口，护城河太浅、壁垒几乎为零；相比之下，能源、芯片、存储等上游基础设施的确定性要高得多。
研究完整条产业链后，他 conviction 更高的方向，反而是：“能源 + AI 硬件。”
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前天與 Bill 哥 @billqian_uae 訪談聊完後，一直在反覆思考：AI 真正顛覆的不是企業，而是過去 40 年世界各國的生存之道。
有幾個判斷我覺得特別有意思：
1）中國 AI 可能贏得全世界，卻沒人賺到錢。
AI 被拉入類似電動車的價格戰，美國模型估值破裂，中國公司也不一定能賺到利潤。消費者們贏了，但股東都輸了。
2）印度是第一個被 AI「做空」的大國。
還沒靠著人口紅利變富，就被 AI 抽了地毯，人口反而成了治理成本。技術平權，但世界依然不平等。
3）下一個亞洲還是亞洲 —— 上個時代唯一實現躍遷的東亞，在 AI 時代還是會繼續贏下去。
現在連美國都在朝東亞「政府下場」的治理模式靠攏。
感謝 Bill 哥這回的分享，少有從國家、社會、經濟面思考 AI 的未來，非常過癮！
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今天下午北京/香港/台北时间14:00，旧金山23:00， 纽约02:00，首尔/东京 15:00 与 @168X_Fortune @168MrZ @vcmktasa 和大家分享《AI 超级周期》，系统拆解 AI 产业链背后的投资逻辑！
为什么全书第一章不是芯片，而是能源？为什么 AI 的真正瓶颈可能不是 GPU，而是电力、存储、光互连和数据中心交付能力？NVIDIA 与 ASIC 能否长期共存？HBM 是否已经摆脱传统存储周期？中国能否建立一套平行的 AI 技术栈？
Web4 与 Crypto，又为什么可能成为 AI 的第六层基础设施？ 从能源、芯片、存储、光互连、云端，到模型、应用与 Crypto，这是一套寻找产业链关键卡位者、识别风险与进行资产配置的完整框架！
劳驾转发此贴，可以设置reminder set 在space 链接。 #AI#
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🚨 重磅预告｜168X 对话 Chris Lee 李书沸：《AI 超级周期》新书发表会
明天，我们邀请到 Chris Lee 李书沸，围绕他的新书《AI 超级周期》，系统拆解 AI 产业链背后的投资逻辑！
为什么全书第一章不是芯片，而是能源？为什么 AI 的真正瓶颈可能不是 GPU，而是电力、存储、光互连和数据中心交付能力？NVIDIA 与 ASIC 能否长期共存？HBM 是否已经摆脱传统存储周期？中国能否建立一套平行的 AI 技术栈？Web4 与 Crypto，又为什么可能成为 AI 的第六层基础设施？
从能源、芯片、存储、光互连、云端，到模型、应用与 Crypto，这是一套寻找产业链关键卡位者、识别风险与进行资产配置的完整框架！
🎙 嘉宾：Chris Lee 李书沸 @ViewsOfChris
🎤 主持人：@168MrZ @vcmktasa
🗓 时间：8/6 14:00 东八区
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⚡️168X 对话 Bill Qian：中国 AI 可能赢得世界，却刺破全球 AI 泡沫？
今天我们邀请到 168X 老朋友 Bill Qian @billqian_uae，一起讨论 AI 带来的结构性变化！
中国开源模型，会不会用极低的 Token 成本赢得全球，却同时刺破 AI 资产泡沫？
当 AI 收入还没追上 CapEx，GPU 是否已经先完成折旧？
AI 越来越资本密集、能源密集，为什么东西方政府都开始重新下场？当技术平等了使用权，为什么财富与结果反而可能更加集中？
这是一场关于就业、国家竞争、产业利润与人类未来的讨论！
🎙 嘉宾：Bill Qian
🎤 主持人：@168MrZ @vcmktasa
🗓 时间：8/4 14:00 东八区
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我们在市场最低点的时候，精准喊底。并且明确讲了做多云；认为半导体见底，但是不买；明确做空苹果。
