最近这段时间， $BOS 一周拉了50%，量能也在慢慢回暖。 市场重新把注意力拉回来了，其实原因很简单： @BTC_OS是真正在给比特币加大脑。 不改 BTC 本体、不搞侧链，用零知识证明直接让比特币能跑智能合约、做 DeFi、跨链、稳币，全都在主网结算。 现在很多人还没意识到： 机构那近 10 亿美元的 BTC TVL 已经准备进系统了，真实交易已经在主网跑。 zkBTC 链上压力测试、10 万+ 笔 Charms 交易、ZK 验证上比特币主网，这些全是实打实的落地。 最关键的是 BOS 的模型—— 用 BTC 收费，用 BTC 买 BOS，再直接烧掉。 链上越繁忙，买压越大，BOS 越稀缺。 这也是为什么价格从谷底抬头后，市场情绪开始变了。 比特币继续稳，BOS 在让它变得可用。 当 BTC 这条最贵的链真正能动起来，整个故事就完全不是一个量级了。

SpaceX 引领的巨型 IPO 潮，表面上热热闹闹，但实际上也暴露出了更深层的问题。 经济学人指出，这轮上市暴露的核心问题是，普通投资者越来越难通过股市，分享到高成长公司早期的爆发红利。 SpaceX 已经成立 24 年，OpenAI 也已经走到了第 11个 年头，它们在私人市场就完成了大部分估值扩张，等到普通投资者能够通过股市买入时，公司已经是万亿美元级别资产。 未来再复制亚马逊，英伟达早期上市后的超高回报，难度大幅上升。 根源在于，高成长公司正在用私人市场替代 IPO。 风险投资资金充足，私人股权二级市场活跃，早期投资人和员工即使不等公司上市，也能通过私下交易套现。 这让高成长企业没有太强动力尽早接受公开市场的监管和披露要求，干脆把估值扩张这一段留在了私募阶段。 结果是一条清晰的链条。 公司越晚上市，散户能买到的越是成熟资产，真正高爆发的成长阶段更多留在了 VC，私募基金和内部股东手里，而美国上市公司数量持续下降，IPO 长期萎缩。 公开市场能提供给普通人的机会，正在肉眼可见地变少。

SpaceX 引领的巨型 IPO 潮，表面上热热闹闹，但实际上也暴露出了更深层的问题。 经济学人指出，这轮上市暴露的核心问题是，普通投资者越来越难通过股市，分享到高成长公司早期的爆发红利。 SpaceX 已经成立 24 年，OpenAI 也已经走到第 10 年，它们在私人市场就完成了大部分估值扩张，等到普通投资者能够通过股市买入时，公司已经是万亿美元级别资产。 未来再复制亚马逊，英伟达早期上市后的超高回报，难度大幅上升。 根源在于，高成长公司正在用私人市场替代 IPO。 风险投资资金充足，私人股权二级市场活跃，早期投资人和员工即使不等公司上市，也能通过私下交易套现。 这让高成长企业没有太强动力尽早接受公开市场的监管和披露要求，干脆把估值扩张这一段留在了私募阶段。 结果是一条清晰的链条。 公司越晚上市，散户能买到的越是成熟资产，真正高爆发的成长阶段更多留在了 VC，私募基金和内部股东手里，而美国上市公司数量持续下降，IPO 长期萎缩。 公开市场能提供给普通人的机会，正在肉眼可见地变少。

病毒virus当初的目标已经实现，超过雪球 病毒virus目前1600万 0xa1ed61902f13e162305f59e1b2475e269e647777 雪球750万 0x36f2fd027f5f27c59b8c6d64df64bcc8e8c97777 市值越高，越往后，销毁机制的差距会越明显 virus销毁不伤市值，黑洞销毁伤市值 而且virus的叙事可以永远讲下去，地址不断裂变，创造历史，成为bsc高性能的门面，即使上合约上现货，导致链上交易量萎缩，也不影响叙事，但普通税币，像giggle，链上无交易量，其实故事就已经结束了

如何给美光等存储公司估值？方法与案例 上篇：PE与PS估值的基本框架、逻辑与适用边界 一、PE（市盈率）估值：锚定盈利的成熟企业定价工具 1. 核心公式与含义 • 公式：PE=总市值/净利润=股价/每股收益（EPS） • 含义：投资者为获取公司每1元年度净利润所支付的价格；理论上代表回本年限（如15倍PE对应15年回本）。 2. 底层逻辑 • 核心假设：盈利稳定、可预测、现金流扎实，利润能持续支撑股东回报。 • 定价本质：对持续盈利能力的定价，盈利确定性越高，市场愿意给的PE倍数越高。 3. 适用对象 • ✅ 盈利稳定的弱周期行业：消费（茅台、海天）、公用事业、医药（成熟药企）。 • ✅ 现金流稳健、利润无大幅波动的成熟制造业。 • ❌ 周期股（盈利大起大落，高点PE极低、低点PE极高）。 • ❌ 未盈利/亏损企业（PE为负，无意义）。 • ❌ 高成长早期企业（利润被研发/扩张压制，PE失真）。 4. 关键口径与陷阱 • 口径：静态PE（去年年报）、滚动PE（最近四季，NTM）、动态PE（预测，依赖可靠性）。 • 陷阱：周期高点低PE陷阱、利润造假/一次性损益导致PE失真、高负债企业盈利脆弱。 二、PS（市销率）估值：锚定收入的成长/周期底部替代工具 1. 核心公式与含义 • 公式：PS=总市值/营业收入=股价/每股销售额 • 含义：投资者为获取公司每1元年度营业收入所支付的价格，反映对营收规模与增长的定价。 2. 底层逻辑 • 核心假设：收入增长是核心驱动力，利润终将随规模/毛利率提升释放；或利润受周期/短期因素干扰，收入更真实。 • 定价本质：对市场份额、营收扩张能力的定价，高增长赛道可支撑高PS倍数。 3. 适用对象 • ✅ 未盈利/亏损但营收高增长的成长股：早期互联网、创新药、AI芯片（如寒武纪）。 • ✅ 周期行业底部：利润为负/微利，PS可规避周期陷阱（如2025年部分化工、存储）。 • ✅ 轻资产、高研发投入企业：利润被压制，收入更能反映行业地位。 • ❌ 营收停滞/下滑、低毛利/高亏损企业（高PS伴随高风险）。 • ❌ 成熟稳定、盈利清晰的企业（PE更有效）。 4. 关键口径与陷阱 • 口径： trailing PS（历史营收）、forward PS（预测营收，常用于分部估值SoTP）。 • 陷阱：忽略成本与盈利能力（营收高但巨亏，PS低也危险）、不同行业PS差异大（科技5–20倍vs传统消费0.5–2倍）。 三、PE与PS的核心差异与选择逻辑 • 核心差异：PE看“赚多少钱”（盈利质量），PS看“做多大生意”（营收规模与增长）。 • 选择逻辑： ◦ 成熟稳定、盈利可预测→PE ◦ 高成长、未盈利/周期底部→PS ◦ 多元业务、成长与成熟板块并存→SoTP分部估值（不同业务用不同倍数）。 下篇：UBS美光估值深度拆解——从SoTP（PS）到整体PE的史诗级重估 一、前序：SoTP分部估值（PS框架）——周期股的传统定价 1. 估值逻辑（2026年5月前） • 核心判断：美光是强周期存储公司，仅HBM业务受益AI、增长更快，DRAM+NAND仍为周期属性。 • 方法：分部加总（SoTP），HBM与核心业务按不同PS倍数估值。 2. 完整数据（无遗漏） • HBM业务：2027年预计收入278.9亿美元，给予6倍P/S，对应每股132美元。 • 核心DRAM+NAND业务：2027年预计收入1,877亿美元，给予3倍P/S，对应每股405美元。 • 原目标价：132+405=535美元。 • 隐含倍数：整体约4.5倍PS，符合周期股折价逻辑。 二、剧变：整体PE估值（15倍NTM）——去周期化的成长定价 1. 估值逻辑（2026年5月26日更新） • 核心判断：美光因AI需求+长期协议（LTA），盈利稳定性被系统性抬高，不再是单纯周期股，而是穿越周期的成长型AI存储龙头。 • 方法：放弃分部，采用整体PE估值，锚定长期稳态盈利。 2. 完整数据（无遗漏） • 核心参数：15倍NTM P/E（对标英伟达），锚定2029年EPS=117美元，12%股权成本折现回2028年。 • 目标价：15×117=1,625美元（从535美元上调，涨幅204%）。 • 选择2029年的原因：包含一轮温和存储下行周期，若仍能赚100+美元EPS，证明是穿越周期的盈利能力，非周期高点盈利。 三、估值切换的核心催化剂：LTA（长期协议）——存储行业的“去周期化”革命 1. LTA核心条款（UBS调研） • 期限：3–5年（3年固定+2年浮动或5年固定）。 • 机制：固定量承诺+部分固定价格，锁定出货量与价格区间。 2. 行业与美光渗透数据（无遗漏） • 2027年行业DDR出货：20%–30%被LTA覆盖。 • 美光LTA份额：约20%。 • 超大规模客户（Hyperscaler）：已锁定行业Server DDR5约60%–70%的量。 3. 对盈利的影响 • 收入/利润可见度：显著提高。 • DDR价格波动：峰谷波动被压低约50%，周期属性大幅弱化。 四、重估本质：从“HBM单独重估”到“美光整体重估” • 旧框架（SoTP-PS）：周期折价，仅HBM享成长溢价，核心业务按周期低倍数，目标价535美元。 • 新框架（整体PE）：成长溢价，LTA+AI驱动盈利稳定性，整体对标AI成长股（英伟达15倍PE），目标价1,625美元。

Boris Cherny（Anthropic 工程负责人）在最近的红杉 AI Ascent 大会上说，他现在大部分工作从手机完成。Claude App 里常驻 5 到 10 个 session、几百个 Agent，夜里有几千个在跑深度任务。他管这种做法叫 Loop，让 Claude 用 cron 起一个定时任务，可以每分钟、每五分钟、或者每天跑一次。 我本来还不太习惯用手机操作 Agent。这几天受邀测试最新版的 TRAE SOLO Mobile，刻意多在手机上试用，越用越能理解 Boris 说的那种变化。 This content is only supported in a Feishu Docs 这次 TRAE SOLO 首次实现了移动端、Web 端、桌面端（含 Windows 版）的全量开放，并真正做到三端同步联动，让 Agent 使用的场景大幅扩展。我在手机端体验了几天，结合官方新推出的功能，一些感受： 【1】Agent 已经不是程序员专属 打开 TRAE SOLO，首页让我先选模式：Code 还是 MTC（More Than Coding，意思是“不只是写代码”）。Code 模式好理解，写代码、跑 Git、看 Diff，而 MTC 模式则全面覆盖了写文档、数据分析、报表生成等日常办公场景。 从 Claude Cowork 发布开始就已经有了这个趋势，上周 Codex 的升级也是宣称：“用 Codex 做几乎一切工作（use Codex for (almost) everything）”。 TRAE SOLO 最新的升级同样顺应了这个趋势，从一个编程 Agent 泛化到了通用 Agent。 最新版本特别强化了飞书 CLI 接入功能。现在只要简单授权，就能在 TRAE SOLO 里直接操作飞书文档：例如，输入一句指令，“帮我整理一份本月 AI 编程工具市场动态”，Agent 会自动去网上检索，最后直接生成飞书文档或者动态网页，完全不需要人工再去排版或复制粘贴。 与过去“AI 给文字、用户再粘到飞书”的繁琐流程相比，这种一步到位的体验已经完全不是一回事了。 【2】三端连起来是什么体验 这次 TRAE SOLO 的一个大动作是三端（手机、Web、桌面端）全量开放，不再需要邀请码，所有用户都能用。 单独看 Mobile 端，它主要解决随时下发任务和确认任务的问题。但只有当 Mobile、Web 和 Desktop（包括最新上线的 Windows 版）真正打通之后，你才能真正做到随时随地让 Agent 持续执行任务。 过去云端执行环境总有局限，不能访问本地工具。而 TRAE SOLO Mobile 解决了这个痛点——只要完成简单的设备配对，你的手机就可以直接控制云端环境与本地多台设备。任务信息在所有设备之间实时同步，手机端下发的任务可以立即在 Web 和 Desktop 端查看执行进度，反过来也一样，真正实现跨设备的无缝接力。 比如上周末我在外面看孩子踢比赛，间歇刷手机，看到一篇不错的英文技术文章，顺手在 TRAE SOLO Mobile 上给 Agent 发了条指令：“把这篇文章翻译成中文，写一份推荐稿”，家里的 TRAE SOLO Desktop 就会启动我一套配置好工作流开始工作。等比赛结束回到家，打开电脑，稿子已经在那了。这种感觉有点像你出门前跟一个助手说了句话，回来活儿已经干完了。 【3】手机是用来指挥 Agent 的意图路由器，不是用来操作电脑的 这个区分挺关键。我之前不太爱用手机端办公，潜意识觉得是在用手机操作电脑。但是转换一下：“人操作 Agent，Agent 操作电脑”，那么用手机就很自然了。你不需要在小屏幕上精确点击什么按钮，你只需要说清楚你要什么。 用手机还有个障碍是输入速度，打字慢。TRAE SOLO 手机端有语音交互讨论功能，可以跟 AI 语音对话讨论一个问题，讨论结束后自动生成会议纪要，然后直接从手机把工作任务派发出去，电脑端同步接上后续操作。一部手机可以连接管理云端环境加多台 PC，在环境选择面板里挑一下设备和工作目录，剩下的全部交给 Agent。 这个功能在外面的时候特别好用。走路的时候、坐地铁的时候，想到一个点子，按住说话就行了，比打字快很多。过去这些碎片时间里冒出来的想法，要么记在备忘录里回头再处理，要么干脆就忘了。现在一句话就能让 Agent 开始干活。 【4】不着急的事，让定时任务自己跑 回到 Boris Cherny 跑几百个 Agent 的场景。做法很简单，让 Claude 用 CRON 给自己设一个重复执行的任务，一分钟跑一次、五分钟跑一次、每天跑一次，都行。 Boris 开着几十个定时任务，举三个例子。 一个 Loop 在照看他的 PR：CI 挂了就去修，需要 rebase 就自动 rebase。 一个 Loop 在维护整个项目的 CI 健康，发现 flaky test（不稳定的测试）就去定位修复。 还有一个 Loop 每 30 分钟从 Twitter 上抓他的反馈，自动聚类成几个主题汇报给他。 我自己也在用类似的方式。我有一个定时任务监控我 GitHub 上开源项目的 Issues，有人提了 Issue 就自动总结并给出处理意见，我看一眼觉得没问题，再指示 Agent 去操作。还有一个定时任务盯着我 X 的收藏夹，我平时刷到好文章随手收藏，它帮我自动抓取到本地，英文的还会翻译成中文，到时候集中看就行。 很多需求其实没那么紧急，但需要持续做。每天看一眼竞品动态、每周整理一次行业新闻、每月生成一次数据报表，这些活适合扔给定时任务。 现在 TRAE 的桌面端和网页端都已支持定时任务，无论是在云端还是本地环境，都能稳定地自动执行。比如你告诉 Agent：“每天早上 10 点发一份最新的 AI 新闻动态整理”，第二天早上工作台就会自动收到文档。你只需要专注于真正有创造性的判断，把那些重复且不着急的任务统统交给 Agent。 总结与体会 整体来说，这次对 TRAE SOLO Mobile 试用的感受就是： - Agent 使用门槛大大降低，不再只是程序员专属，很多日常办公、写作场景已经可以由 Agent 来做了。 - 三端真正打通后，无论何时何地，都能轻松管理并延续任务。 - 手机不再是远程桌面，而是随时随地的“意图路由器”。 - 通过 Loop 定时机制，真正把重复且耗时的任务自动化，让用户只做关键决策。 Boris 说他夜里有几千个 Agent 在跑，很多人大概觉得这是大厂工程师的特权。但我这几天的体感是，这件事的门槛已经比想象中低很多了。一部手机、一台电脑、一个 Agent 工具，你就可以开始把重复的事交出去。未来办公的趋势，或许就是这种“人随时随地指挥 Agent、Agent 做具体工作、人只负责验收成果”的模式吧。 推荐可以去用下 TRAE SOLO Mobile，体验随时随地指挥 Agent 干活的感受。 想试用的 Mac 可以去官网下载了——国内：

1011的大清算导致了流动性大撤退... 说真的，这个事可大可小... 你很快就会看到 阴跌之下无支撑，你越抄，底越低... 市场需要修正，休整 它累了，需要休息 什么时候值得抄？ 持续性的下跌，阴跌，最后加速暴跌 暴跌之后形成几个月的震荡平台期 那时，才是值搏率最优的时刻！ 但那，也仅是一个阶段弱势下跌中的反弹 当上涨趋势涨的越高，涨的越久 那么下跌趋势要么靠深度回调，要么靠时间修复 总之，你会经历比当下更难熬的时刻 山寨季？ 放弃幻想，认清现实。 这一轮的山寨季，属于链上。

“沉睡巨人”的新契机，昨晚美国政府宣布向9家量子计算公司投入20亿美金并获取股权，这20亿美金里IBM独揽半壁江山，昨晚到今晚量子计算板块走的都很火热。市值越小涨幅最大，个人倒是做看好IBM、昨晚的推文也写了IBM技术优势，开盘第一时间也建仓了。再详细聊聊逻辑： 1、IBM无疑是这笔交易的最大赢家。该公司将获得其中10亿美元资金，用于成立一家名为"Anderon"的新公司，专门生产量子计算芯片，新公司将设于纽约州New Albany，并成为美国首座专注量子芯片制造的工厂。相当于IBM与美国政府合作建设的美国首座"专用量子晶圆代工厂"。 2、昨晚聊到IBM其实在量子计算领域探索已久，其在量子计算领域的技术优势甚至超过谷歌。美国政府投资也是一个证明，而且时机相当好。这个时机好在于IBM量子计算路线图正进入关键的验证期。 1）在2026年初的CES展会上，IBM明确提出"2026年将是量子优势的转折点"，并预期今年将出现"强有力的量子优势声明"。IBM首席执行官Arvind Krishna在第一季度财报电话会议上表示，量子系统开始在特定任务中超越传统超级计算机，早期迹象预计将在今年显现。 2）5月，IBM发布了迄今最先进的量子处理器"Quantum Nighthawk"，其架构设计专门面向高性能量子软件，旨在2026年内实现量子优势。 3）近期IBM提出了"量子中心化超级计算"架构——将CPU、GPU和量子处理器(QPU)深度集成为一体化计算系统，并在2026年原型化其纠错解码器，为实现实时纠错铺路。 IBM为量子计算商业化设定了清晰的技术里程碑： 2026年实现"量子优势"； 2029年推出全球首台"容错型量子计算机"； 10亿美元的政府拨款将为这一路线图提供关键的资金保障，尤其是在量子芯片规模化制造这一产业化瓶颈上实现突破。 3、这次美国政府对量子计算相关公司的投资也标志着全球量子计算产业竞争进入了一个全新的阶段——“从技术赛跑转向产业落地，从企业竞争上升为国家战略”。 这也激发了大家的想象力 这就包含了一个很重要的隐含驱动逻辑： 美国政府对IBM的支持与对英特尔的投资有着惊人相似的故事框架——都是在关键技术领域遭遇困境的巨头，通过政府战略性入股获得重估契机。英特尔走通了这条路，市场正在押注IBM能否重演奇迹。在某些投资者这可能是最重要的逻辑 特别之前IBM凭借向云和混合服务的战略转型，经历了多年的牛市行情。但自去年11月以来，受云业务整体抛售潮的影响，股价一度下跌30%。 个人也有此期待，而且IBM与美国政府合作建设美国首座“专用量子晶圆工厂”，更是美国版“新质生产力”的代表。 4、当然不是说其他几家不好； 其他几家拿到美国政府投资的量子计算上市公司： 1）芯片代工厂商格芯( 2）D-Wave Quantum (QBTS) 量子退火（annealing）技术先驱，已有商用系统（D-Wave Advantage），适用于优化、物流、机器学习等实际问题。比门电路量子机更早实现一定规模应用，客户包括政府和企业。政府支持加速其向容错量子演进。 3）Infleqtion (INFQ) 获投金额约1亿美元，中性原子（neutral-atom）量子技术领导者，兼顾量子计算、量子传感和网络。技术在室温操作潜力大、扩展性好，适用于国防传感和高精度测量领域。 4）Rigetti Computing (RGTI) 超导量子比特路线，专注于可扩展量子处理器和量子云平台（Forest）。与NASA、美国能源部等有合作，在量子算法和混合量子-经典计算有积累。适合中短期量子优势应用开发。 后面三家QBTS、INFQ、RGTI市值小、自然弹性更大。 只是说个人角度，兼具确定性和成长性、以及技术积累的层面、还是更偏好IBM。 但是也要注意，量子计算的商业化虽已曙光初现，但距离真正意义上的产业落地还需蛮长时间。后面还要持续关注技术迭代和商业化落地的情况。

其实美股没有想象中涨得那么多 看起来指数每天都在新高，AI、存储动不动就是5x、10x 但从今年年初到现在，上涨的股票数量只有50%，涨跌幅中位数-0.005%，基本持平 所以其实整体上美股的系统性风险并不大，还是处在一个很健康的状态，就像Crypto每次牛初都是BTC先拉盘，然后轮动到ETH、主流币，再到土狗乱飞 对美股来说，七姐妹相当于BTC大盘，指数拉起来后涨幅必然会变得平缓，资金现在轮动到AI、存储大概对标ETH、DeFi板块，看起来倍数很多，但需要的资金比大盘少了很多 如果后续资金跟不上，更可能的也不是崩盘，而是大板块高位震荡，资金外溢到其他更小的板块，包括 mstr、crcl这些Crypto概念股也是潜在外溢标的之一 一个市场越涨越能虹吸资金，怕高都是苦命人

拉长五年周期看，AI相关的半导体相关的基础设施一定是通缩的。这是因为AI越强大，越接近一种基本人权。在当前这个剧烈分化的社会结构面前，一个通缩的基础设施成为民生工程的基础。东大已经在过去二十年从信息高速公路上通过降费增速多次把基础设施做成了民生保障系统。当然这有一定的zz考量因素。但是如果放到漂亮国，剧烈的k型分化导致AI成为一种民生基础要求，那么基础设施必须要进入affordability范围内。AI越强大，市场反推的需求越强大。