$alab 从 cpu asic 二阶受益，演变为全新的赛道卡脖子，异构芯片集群互联的赛道。 得益于云需求的爆炸性增长，以及cpu/gpu 比例的改变，以及各类定制芯片的增长，异构芯片集群的叙事就出现了

Higher 原油通胀带来的二阶效应： 1.实际利率下行 2.通胀预期上行但美联储没有给予加息预期 3.就业数据显示劳动力市场稳定 4.VIX CVIX MOVE进入下行趋势，资金正在向外流出参与高风险资产以跑赢通胀率 下周关注cpi，但大概率也无法影响实际利率下行的趋势。

@BornToKill_A @wewillseewewill 另一个重大乐子是香港人均吃肉世界第一130kg的新闻，还是港大的论文。我三年前推特我扒皮了一遍，现在你稍加提示claude就能详细跟我一模一样的扒皮，都是引用来源本身严重不靠谱，二阶引用扯淡…不加提示词大模型也只稍微验证一下第一引用，不会去查引用的引用。但稍加提示就ok

一个男人永远无法把尿抖干净 你抖了N次阴茎后才发现，其实你抖N-1次的效果也差不多的 抖得差不多就行了，再用力就要抖断了，让内裤承接最后一滴无穷小的尿就行 和肛门里的💩一样，尿液的残留同样遵循泰勒级数 同样，Vitalik 也同样永远无法把自己的 $ETH 卖干净 ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ==================== 接下来，我们给高阶同学补充炒币必须的数学知识。 为什么我们常讲庄家操盘的“三波理论”？ 这里就牵扯到一个有趣的知识：这个世界上的一切，都是对数的。 泰勒级数收益如何求最大值？ 低次项决定基本形状：决定了近似多项式与原函数在展开点处的函数值相同。 第0项：决定了斜率（一阶导数）相同。 第1项：决定了弯曲程度（二阶导数）相同。 第2项：这三项在函数近似中起到了决定性的作用。 泰勒级数具有边际递减效应： 随着项数的增加，项数越高，每一项增加的绝对数值收益越小，出现“高阶近似但收益递减”的现象。 总结来说，若追求在展开点邻域内的有效近似，前2到3项通常性价比最高，收益最大。 现在明白了吧？庄家为什么总是要操作散户3次才杀。

其实1011之后：币圈就已经死掉大半了，BTC也进入熊市 多数人对熊市的理解，还停留在价格暴跌触底。但真正的熊市，往往先体现在赚钱效应消失。 没有主线、没有新增资金、没有持续收益，流动性只流向美股、黄金和AI... 最后还留在币圈的人，手里大多也只剩下BTC这类核心资产。 熊市里单纯持币往往很被动。图片里这组回测很直观： 2019年6月-2024年3月，仅持有 BTC，年化71%，夏普 1.0； 持币的同时卖出期权并做 DDH，年化 116%，夏普 1.8 这就是期权波动率生息值得研究的地方，它解决的核心问题，其实很朴素： 长期持有 BTC / ETH 的人，能不能不只靠牛市上涨赚钱，在熊市和震荡期里，也能让手里的币持续产生收益。 很多成熟的衍生品交易体系，长期也都围绕波动率展开。更稳定的收益来源，往往来自波动率定价偏差、恐慌性 IV 和尾部风险溢价。 而加密期权市场长期存在高波动、情绪化定价和流动性错配，这类机会反而更明显。 所以一周目课程结束后，@JeffLia12309881 继续开第二周目，很有必要，也是市面上没有的二阶波动率内容。 对于有一定资金体量、愿意系统化看待交易、也不想再单纯赌涨跌的人来说，波动率生息一定是值得长期研究的方向。 23号周日晚，我们会继续进行期权波动率课程的第二周目，深入讲解如何用期权波动率策略，解决币本位资产生息难题 感兴趣的朋友欢迎加入我们的TG社区：GlobalLife2023

Jeff的这条回测其实很有意思。 很多 $BTC holder 想囤币生生息的时候都会觉得： “我反正长期持币，那我卖一点 OTM Call，收点权利金，不就能增币了吗？” 但回测结果显示： 第一种：每天卖一点 30 天后到期的 0.1 delta OTM Call。 结果：2019–2026 年，总收益只有 0.37 BTC，年化 1.8%，Sharpe 0.22，最大回撤 -0.63 BTC。 第二种：如果卖更近一点、更“肥”的 0.25 delta Call，结果更差。 总收益只有 0.02 BTC，年化几乎为零，Sharpe 0.0069，最大回撤反而达到 -1.38 BTC。 这种策略基本完全是个笑话，或者说不择时的做的话，完全是个笑话。 单纯的，不择时的，裸卖call，就是一种分不清主次，搞不明白你是来干毛的，抓不住重点的，又怕事儿的纯纯的懦夫策略。 原因也很简单： BTC 真正值钱的部分，恰恰是少数几次右尾暴涨。 无脑卖 Call，本质上就是长期把这部分凸性卖掉。 这也是为什么我非常不喜欢备兑，并且抵触卖call。 $BTC 持币生息这件事，真的不是一句“卖 Call 收息”能解决的。 那问题来了：卖方策略到底能不能赚钱？ 能。波动率风险溢价（VRP）是真实存在的，Leifu用1814天的数据验证过，三个市场周期VRP全部为正。卖方长期有edge，这个结论没问题。但edge存在不等于你能收割它，就像矿在地下，你没有工具就只能看着。 @JeffLia12309881 的波动率课程教的就是这套工具。不是“卖put还是卖call”这种入门问题，而是从底层往上搭建一整套风险管理框架： 第一层：曲面认知。 你不能只看一个IV数字就决定卖不卖。Jeff从SABR模型校准讲起，教你读懂整个波动率曲面，ATM水平是高还是低、Skew是陡还是平、曲率（Fly）是什么形态。同样IV 50%，Skew陡峭时卖put和Skew平坦时卖put，风险收益完全不同。 第二层：Greeks管理。 标准BSM的Greeks在曲面变形时会失真。Jeff讲的是SABR框架下的smile Greeks，VegaSkew和VegaFly，让你知道自己的仓位在Skew变化1个vol点时亏多少钱，在曲率压缩时赚多少钱。 有了这个你才能做精确的P&L归因，而不是每天看着不明盈亏抓瞎。 第三层：二阶波动率交易。 这是课程里门槛最高但最有价值的部分。Vanna、Volga不只是教科书上的定义，而是实际决定你在极端行情中是活着还是爆仓的关键变量。 Jeff讲Volga如何在尾部事件中非线性放大亏损、Vanna如何在spot-vol相关性翻转时让你的delta hedge失效，这些是回测里那些巨大回撤背后的真正原因。 第四层：期限结构和择时。 什么时候该卖近月，什么时候该卖远月，contango和backwardation下的策略选择完全不同。 @leifuchen 之前推文的数据显示VRP从+14.7压缩到+4.4，在这个趋势下你如果还用2021年的策略在2026年卖vol，安全垫已经薄到覆盖不了一次像样的尾部事件。 回测告诉你“裸卖不行”，但不会告诉你“怎么卖才行”。 Jeff的课程就是回答后面这个问题的——六节直播课，2000+小时蒸馏出来的体系，从曲面认知到Greeks管理到二阶波动率，是目前中文世界里最完整的期权波动率交易教育。想让卖方策略真正跑出来，工具得先到位。​​​​​​​​​​​​​​​​ @JeffLia12309881 的课程配合 @GreeksLive 的工具，是囤币人持币生息的不二之选。 欢迎对Crypto波动率交易策略感兴趣的朋友加入我们期权讨论社区：

财报前瞻：Arista Networks (ANET) 2026年第一季度财报 历史业绩表现与当前市场预期一致性 Arista Networks明天即将发布的2026年第一季度财务报告。 Arista在过去连续多个季度中展现了极强的业绩韧性，其盈利能力和收入增长始终保持在分析师预期的上限。根据历史数据，公司在过去八个季度中每一次都实现了盈利超预期，这种极高的胜率在波动性巨大的科技板块中属于罕见现象。 对于2026年第一季度，市场一致预期已经形成了一个相对较高的基准。目前分析师对每股收益的平均预期约为0.81美元至0.82美元，较2025年同期的0.65美元有显著增长。在收入端，市场普遍预期为26.2亿美元，这与公司管理层此前给出的约26亿美元的业绩指引高度契合。 值得注意的是，在过去90天内，共有24位分析师上调了对ANET的年度盈利预测，而下调者为零。这种单向的业绩修正反映了投资界对于人工智能（AI）基础设施需求持续高涨的集体共识。这种“业绩修正向上”的势头通常是财报超预期的前导指标。 财报核心驱动因素：超大规模云服务商（Cloud Titans）的资本支出 Arista的业务模式高度依赖于“云巨头”的投资节奏，主要包括Meta、微软、谷歌和甲骨文。这些客户在2025年贡献了公司约48%的收入，因此其资本支出（Capex）的任何变动都会直接传导至Arista的业绩中。 微软与Meta的资本狂飙 微软近期公布的信号显示，其2026日历年的资本支出预计将达到1900亿美元，远超此前预测的1520亿美元。微软CFO Amy Hood明确指出，为了满足AI需求，必须在数据中心建设上进行更多投入，且由于GPU和存储容量的限制，这种投入在2026年之前都将维持高压状态。 Meta作为Arista的另一个核心客户，将其2026年资本支出指引从之前的1150亿-1350亿美元上调至1250亿-1450亿美元。Meta的AI广告引擎和Llama系列大模型的持续迭代，要求其底层网络具备更强的并发处理能力和更低的延迟。Meta在财报中提到，其AI支出不仅用于模型训练，更开始转向更大规模的推理（Inference）集群，这为Arista的800G交换机提供了庞大的增量市场。 谷歌Virgo架构的溢出效应 谷歌在2026年第一季度的表现同样亮眼，其云业务收入达到200亿美元，同比猛增63%。谷歌的“Virgo”AI数据中心架构被分析师视为Arista的重要利好因素。Virgo架构强调网络的可扩展性和开放标准，这与Arista一直推崇的以太网（Ethernet）优先策略不谋而合。随着谷歌云订单积压量（Backlog）翻倍至4620亿美元，Arista作为关键网络设备供应商，其订单能见度（Visibility）已经延伸到了2027年。 技术周期迭代：以太网对InfiniBand的替代效应 AI基础设施领域正经历一场从私有协议（如英伟达的InfiniBand）向开放标准以太网转型的结构性变革。这一趋势是Arista股价长期溢价的核心逻辑。 开放以太网联盟（UEC）与ESUN规范 Arista作为超级以太网联盟（UEC）的创始成员，正在推动针对AI优化的以太网规范落地。由于AI集群规模已从数千个GPU扩展到数百万个XPU（通用加速器），传统的InfiniBand在成本、互操作性和可维护性方面面临巨大挑战。Arista的EOS（可扩展操作系统）配合RoCE（聚合以太网上的远程直接内存访问）技术，已经能够在大规模训练负载中提供与InfiniBand相当甚至更优的性能。 公司管理层最近将2026年AI网络收入目标从27.5亿美元上调至32.5亿美元，涨幅高达18%。这种激进的目标上调反映了以太网在超大规模AI后端网络中的渗透速度远超预期。戴尔奥（Dell'Oro）的数据确认，以太网在2025年已经实现了对InfiniBand的反超，占据了AI后端网络市场的主要份额。 800G统治力与1.6T路线图 Arista的7800R4系列平台已成为当前AI数据中心的主力军。到2026年第一季度，Arista已向超过100家累计客户交付了800G产品，其在高端交换机市场的占有率维持在90%以上。 此外，Arista在OFC 2026展会上发布的XPO（超高密度可插拔光学器件）协议，为即将到来的1.6T时代奠定了基础。XPO技术通过液冷设计解决了1.6T模块的散热瓶颈，将交换机机架占用空间减少了75%。这种技术前瞻性不仅确保了公司未来的ASP（平均售价）提升，更进一步加深了与微软等液冷先行者的绑定。 尽管Arista在数据中心交换领域占据先机，但竞争对手的动作不容忽视。 思科的追赶与Silicon One架构 思科（Cisco）近期表现强劲，其在2026财年Q2录得了创纪录的153亿美元收入。思科的AI基础设施订单在单个季度内达到了21亿美元，公司预计2026财年全年的AI订单将突破50亿美元。思科的Silicon One架构提供了高达102.4 Tbps的吞吐量，正试图通过“安全AI工厂”理念抢夺企业级和主权云市场。然而，思科在超大规模客户中的积累仍不及Arista深厚，且其复杂的OS版本管理依然是不少云巨头的痛点。 博通的供应商与竞争者双重身份 博通（Broadcom）在2026年Q1的AI相关收入达到8.4亿美元，同比增长106%。博通的Tomahawk 6交换芯片是Arista等厂商的核心组件，但博通也在通过提供全栈定制ASIC（如谷歌的TPU和Meta的MTIA）来直接锁定客户的网络预算。博通CEO Hock Tan表示，到2027年其AI芯片收入将超过1000亿美元，这种量级的增长意味着博通正成为AI基础设施领域的新重力中心。 英伟达Spectrum-X的捆绑威胁 英伟达（Nvidia）虽然在InfiniBand领域面临挑战，但其迅速推出的Spectrum-X以太网平台正展现出极强的进攻性。通过将GPU与网络设备捆绑销售，英伟达成功锁定了包括Meta在内的多个核心客户的后续订单。Wolfe Research的分析师指出，Arista面临的最大战略风险在于英伟达利用其在计算领域的垄断地位进行垂直整合。 Arista的估值目前处于历史高位，这不仅是对其卓越业绩的认可，也预示着财报后的股价表现将面临极高门槛。 综合利多与利空因素总结 利多因素（Bulls） 强劲的二阶需求导向：英伟达GPU的每一次发货，最终都会转化为对Arista交换机的需求。 现金流充裕：截至2025年底，公司持有107亿美元现金，且没有任何债务压力。 软件定义的防御性：EOS系统的稳定性使其客户粘性极高，即使在硬件价格竞争激烈的环境下，也能维持超过60%的毛利率。 利空因素（Bears） 市场预期过高：如果EPS beat的幅度小于过去平均水平，市场可能解读为增长放缓。 供应链成本风险：内存和光通信组件价格的上涨可能在下半年挤压毛利。 主权AI转向自研：部分主权云客户开始尝试自研网络架构，可能减少对商用交换机的依赖。 综合各项指标，Arista Networks在AI基础设施竞赛中依然处于“蓝海”地位。尽管英伟达在计算领域处于主导，但在连接数百万计算节点的网络层，Arista的软件沉淀和以太网工程能力目前尚无同量级的对手。对于超大规模客户而言，网络的稳定性（Lossless Performance）比单一硬件的原始速度更为重要，而这正是Arista EOS的核心竞争力。 短期内，微软和Meta的资本支出指引已经为Arista Q1的财报超预期打下了坚实的基础。考虑到历史业绩的极高连贯性以及当前分析师普遍的上修态度，财报大幅超预期几乎是大概率事件。然而，考虑到当前市盈率已处于近两年的高点，且部分利好已在过去一个月31.7%的涨幅中得到体现，财报后的涨幅将主要取决于管理层对2026年下半年甚至2027年1.6T产品的交付信心。 免责声明：本人持有文章中提及资产，观点充满偏见，非投资建议，dyor