一朝春去红颜老，花落人亡两不知。静水流深，沧笙踏歌；三生阴晴圆缺，一朝悲欢离合。灯火星星，人声杳杳，歌不尽乱世烽火。如花美眷，似水流年，回得了过去，回不了当初。乌云蔽月，人迹踪绝，说不出如斯寂寞！

$AVGO 是AI芯片的龙头。但历史告诉你，真正暴富的人买的是龙二 $MRVL 先说一个关于半导体行业的反直觉规律： 在一个严重缺货的市场里，获利最大的往往不是龙头，而是那个追赶中的龙二。（Herman老师分析intel观点我觉得说的很好，也同样非常适用于 $MRVL) 理由很简单： 当产能严重不足，买家再也无法只依赖龙头一家供应商。他们开始把订单给原本觉得"不够好"的替代者。而这个替代者，突然发现自己的产品以前没有人要，现在成了香饽饽——价格可以谈，条款可以谈，一切都变了。晶圆缺货时，原本没有人愿意把订单给Intel的客户，开始认真研究18A了。 那么，在AI定制芯片这个正在快速缺货的赛道里，获利最大的龙二会是谁？ 我的答案是 $MRVL 。 1. 先理解结构 AI芯片市场分两层： 第一层：通用GPU Nvidia统治，没有任何人能挑战。H100、B200、Blackwell——超大规模云厂商需要它们，别无选择。 这层市场已经被充分定价了。Nvidia市值5.7万亿，没有人会漏掉这个机会。 第二层：定制ASIC（专用AI加速芯片） 这是一个完全不同的故事。 每一家超大规模云厂商都在开发自己的专用芯片： Google有TPU（张量处理器），Amazon有Trainium（AI训练）和Inferentia（推理），Meta有MTIA（AI推理加速），Microsoft有Maia（Azure AI加速）。 为什么要自己开发芯片？ 因为通用GPU虽然强大，但它服务所有人，没有为特定工作负载优化。自研芯片可以针对自己的模型架构和推理需求精确设计，功耗更低，成本更低，效率更高。 这是一个不可逆的趋势——超大规模云厂商越大，自研芯片的动力越强。但有一个关键问题：这些云厂商需要设计合作伙伴。芯片设计是极其复杂的工程，需要有人懂SerDes，懂先进封装，懂chiplet集成，懂供应链——不是随便一家公司能做到的。 全球有能力承接超大规模云厂商定制ASIC设计的公司，只有两家： $Broadcom，和 $Marvell。 2. AVGO vs MRVL：龙头和龙二的真实差距 先看数字： Broadcom在ASIC市场占约55-60%的份额，与Google的TPU合作锁定到2031年，客户包括Meta、OpenAI等顶级厂商。Marvell约占15%的份额，排名第二Broadcom领先是事实，毫无争议。 但有几个数字值得认真对比： AVGO MRVL 市值 $2万亿 $1,470亿 ASIC市占 55-60% 15% FY26AI营收 $200亿+ $96亿 Forward PE 31倍 36倍 Broadcom在定制ASIC市场记录了约$200亿的AI总营收，而Marvell的AI相关营收约$96亿。 从市值角度：AVGO的市值是MRVL的13.6倍，但ASIC市场份额只是MRVL的4倍，AI营收只是MRVL的2倍。这个不对称，是MRVL存在的核心机会。 3. MRVL独特的地方：两场战争同时押注 这是我认为最关键的一点，也是MRVL和所有其他AI芯片公司最本质的区别。 MRVL同时押注了两个互相独立的万亿级叙事： 叙事一：定制ASIC——去Nvidia化的最大受益者 Marvell的数据中心部门FY2026增长46%，超过$60亿，管理层指引FY2027同比再增约40%。定制芯片年化营收已达$15亿规模，两个AI加速器项目处于高产量阶段，第三个超大规模客户合作正在进行。 Nasdaq 最重要的一个进展： 2026年4月，Google被报道正在与Marvell进行深度谈判，共同开发内存处理单元和下一代TPU，这正是Google此前几乎完全交由Broadcom负责的工作。如果谈判成功，Marvell将成为AI行业最具战略意义的芯片项目之一的核心设计伙伴。 这是什么意思？ Broadcom和Google的TPU合作锁定到2031年——这是Broadcom的护城河，但不是MRVL的天花板。Google开始和MRVL谈，不是要取代Broadcom，而是要建立第二供应商。这正是"缺货时代，落后者获利"的经典逻辑。 当TPU的设计需求超过了Broadcom单独能服务的上限，Google开始把部分项目分给MRVL。 这一单谈成，MRVL同时拥有Amazon和Google双超大规模客户锚定——三个超大规模客户（Amazon、Microsoft、Google）大幅降低了单一客户集中的风险，给市场提供了更清晰的多年营收增长路线图。 叙事二：光互连DSP——AI集群神经系统的命门 MRVL是目前唯一同时覆盖定制ASIC设计、1.6T光学DSP、硅光子技术（通过Celestial AI收购）和CXL交换的全栈公司——这是任何单一竞争对手都无法复制的护城河。 光互连DSP是什么？ 当GPU和GPU之间需要通信，数据需要在光纤里传输。但光纤里走的是模拟光信号，计算机需要的是数字信号。DSP（数字信号处理器）就是这两个世界之间的翻译器——它把数字数据编码成光信号发出去，再把收到的光信号解码成数字数据。 MRVL的PAM4 DSP是全球800G和1.6T光模块的核心芯片之一。光互连业务的需求与AI集群的互连基础设施同步扩张——每一个上线的AI集群都需要完整的互连协议栈，不需要等待GPU的供应情况。 这是最关键的逻辑： GPU供应有时候是稀缺的，但光互连不等GPU——只要数据中心在建，只要AI集群在运行，光互连就需要。 MRVL的DSP是一个和GPU并行运行的独立需求，不是GPU需求的影子。 4. 我自己的判断：为什么MRVL的故事比AVGO更有弹性 AVGO是龙头，MRVL是追赶者。 但在这个特定的历史时刻，追赶者的弹性更大，原因有三： 原因一：基数效应 AVGO已经是$2万亿市值，要翻倍需要成为$4万亿的公司。MRVL只有$1,470亿，翻倍只需要$2,940亿——和AVGO现在市值的15%相当。同样的资金流入，对MRVL股价的推动效果是AVGO的13倍以上。 原因二：Google的变量 AVGO和Google的合作是锁定的，这是护城河，但也意味着它的上行惊喜已经被充分定价。MRVL和Google的谈判还没有正式宣布——这是一个尚未被市场定价的潜在催化剂。如果Google正式宣布，MRVL立刻拥有Amazon+Google双超大规模客户，ASIC市场份额从15%向25%+跳升的路径被打开。 原因三：两个叙事不相关 AVGO的核心护城河是ASIC和VMware软件。 MRVL的两个叙事——ASIC和光互连DSP——是完全独立的业务。 ASIC受益于去Nvidia化，光互连受益于AI集群扩张。两个独立的增长引擎，互相不依赖，互相不替代。 MRVL在多个AI基础设施顺风中同时暴露：定制芯片、光互连、数据中心网络和更广泛的超大规模资本支出周期。这种在AI主题内的多元化暴露，使它成为纯粹的GPU标的（如Nvidia）的有吸引力的补充。 5. 估值合理吗？ $MRVL：Forward PE 36.4倍，市值$1,470亿。 $AVGO：Forward PE 31倍，市值$2万亿。 $MRVL的Forward PE比 $AVGO略高，但增速也更快： $MRVL FY27营收预期：约$110亿，同比增速约40% $AVGO FY27增速约25-30%。PEG（PE/增速）： $MRVL：36.4 ÷ 40 = 0.91, $AVGO：31 ÷ 27 = 1.15 PEG低于1都算便宜。 用PEG来衡量，MRVL比AVGO便宜约20%。 而且MRVL有Google催化剂这个尚未被定价的变量，AVGO没有。如果Marvell股价涨到$400，需要数据中心营收FY27超过$90亿，Google ASIC合同正式宣布，自定义硅年化营收达到$30亿。在这些条件下，ASIC业务40倍Forward EV/EBITDA，光互连业务20倍EV/Sales。 我觉得2027年是很有可能达到的，这还是在理性的估值下，如果是ai融涨疯牛选择忽略估值的话，如果NVDA到360分析师预测最高，也就是8.8T, 我预测8-10T，那么AVGO会到3-4T, MRVL到500B-1T都问题不大。 6. 三个需要追踪的关键变量 变量一：Google ASIC合同的正式宣布 这是目前MRVL最大的潜在催化剂。谈判已经在进行，但没有正式宣布。每过一个季度没有宣布，市场会稍微失去耐心。但一旦宣布，估值逻辑发生质变。 变量二：1.6T DSP的市场份额 Marvell已经开始出货1.6T PAM DSP，基于5纳米工艺，并推出了下一代3纳米版本，将光模块功耗降低超过20%。 800G向1.6T的迭代是MRVL DSP业务的下一个量子跳跃。如果MRVL能在1.6T时代维持甚至提升市场份额，光互连业务的营收会非线性增长。 变量三：Celestial AI的硅光子整合 MRVL收购了Celestial AI，进入硅光子领域。这是CPO时代最关键的技术平台——把光学引擎直接集成进芯片封装。如果MRVL能在CPO时代把DSP和硅光子整合成一个完整的解决方案，它的价值会远超现在的定价。 7. 最终判断：MRVL是这轮AI牛市里最干净的不对称机会 AI芯片市场分三类公司： 第一类：Nvidia——已经被充分定价的龙头。故事最好，估值最贵，上行惊喜空间有限。 第二类：纯ASIC公司（AVGO）——护城河深厚，但增速放缓在定价中。Google TPU锁定到2031年是确定性，也是上行惊喜的天花板。 第三类：MRVL——两个叙事都在爆发，Google催化剂未定价，市值基数小。 这是不对称机会的经典形态， 下行有Amazon锚定，有光互连稳定收入，不会归零，上行有Google合同宣布+CPO爆发+ASIC市场份额提升，估值可能从$1,470亿走向$5,000亿+。 $MRVL也是我重仓持有的标的之一，短期technical角度今天收长上影线，日线级别调整要来，加仓机会在第一目标165，第二目标140。如果给机会到140补那个缺口，我仓位加满（图1）。 总结：回到那个反直觉的规律：缺货时代，落后者获利最大。 ASIC市场正在缺货——Broadcom一家根本无法满足所有超大规模客户的定制需求。光互连正在缺货——AI集群每季度都在扩张，DSP的需求只增不减。MRVL是这两个缺货赛道里，那个正在被需要的追赶者。 历史一次次证明：当产能不足、供应商只有一两家的时候，第二名是最好的弹性高的投资标的（Nvidia和Amd，TSMC和Intel。） 因为所有人都开始认真研究它了。 #MRVL# #Marvell# #AVGO# #Broadcom# #ASIC# #定制芯片# #光互连# #DSP# #Google# #Amazon# #Nvidia# #AI芯片# #半导体# #美股# #龙二补涨# #CPO# #硅光子# #AI基建# #USStocks# #AIStocks# #数据中心# #去Nvidia化#

SpaceX之前最重磅的IPO估计就是下周这个超大晶圆制造商Cerebras Systems的上市了，Cerebras是一家专注于AI加速器的美国公司，总部位于加州Sunnyvale，成立于2016年。公司以“晶圆级集成”（Wafer-Scale Engine，简称WSE）技术闻名，核心产品是将整个300mm硅晶圆直接做成一颗超级大的AI处理器，而不是像传统GPU那样切成小芯片再封装。这解决了AI训练/推理中常见的内存带宽和芯片间通信瓶颈问题，被誉为“世界上最大的AI芯片”。树立了下关于Cerebras几部分关键信息。 1、核心技术和产品 1）晶圆级引擎（WSE） 传统AI芯片（如NVIDIA H100/B200）采用多芯片模块（MCM）或小型die，通过NVLink/HBM等外部互联扩展。但Cerebras的WSE把整个晶圆做成单一die，避免了芯片间通信延迟和带宽损失，实现了“片上”海量并行计算。 WSE-3采用“Weight Streaming”架构，将计算和内存解耦，支持外部MemoryX扩展（1.5TB、12TB、120TB甚至1.2 PB），单系统即可训练高达24万亿参数的超大模型。 2）CS-3系统 单台15U机柜，内置1颗WSE-3，支持水冷。通过SwarmX互联可扩展至2048台集群，峰值达256 exaFLOPS。单台CS-3就能在不到1天内从零训练Llama 2 70B模型（Meta GPU集群需约1个月）。 3）性能优势 Cerebras强调“消除数据移动瓶颈”： 比上一代CS-2（WSE-2）：性能翻倍，功耗和成本不变（CS-2用7nm，2.6万亿晶体管，40 GB SRAM）。 比NVIDIA H100/B200：在内存密集型大模型任务中优势显著。CS-3单系统内存容量远超10,000节点GPU集群；推理速度可达GPU云的数倍（尤其是长上下文/大模型）。公司声称在Llama/Falcon等模型上tokens/second提升2倍。 实际基准：Condor Galaxy 3（64台CS-3集群，8 exaFLOPS）已于2024年Q2上线，与G42合作。集群编程像“单芯片”一样简单，无需复杂分布式框架。 优势： 极致内存带宽 → 适合万亿/十万亿参数模型训练与推理。 扩展性强 → 集群像单机一样编程，开发效率高。 能效/成本在特定 workloads 上优于GPU（同功耗下性能翻倍）。 挑战： 单系统功耗高（25kW），部署门槛高（需专用数据中心基础设施）。 晶圆级制造良率和缺陷容忍技术虽成熟，但整体成本高（单系统硬件估算数百万美元）。 生态不如CUDA成熟，主要针对AI训练/推理大模型，不如GPU通用。 总体上Cerebras是“垂直优化”的AI超级计算机方案，适合追求极致规模和速度的 hyperscaler、主权AI项目、国家实验室，而非通用GPU替代品。 2、发展历程 Cerebras从“卖硬件”转向“AI超级计算平台”，已从早期科研验证走向商用落地（Condor Galaxy等主权AI项目）。 从SeaMicro老兵到AI晶圆级先锋 Cerebras成立于2015-2016年（官方多以2016年计），总部位于加州Sunnyvale。创始人团队全部来自SeaMicro（2012年被AMD以3.34亿美元收购），早期处于stealth模式四年，专注解决“晶圆级集成良率难题”。 1）2019年：发布首代WSE-1，开启晶圆级AI芯片时代。 2）2020-2022年：推出CS-1/CS-2系统，完成从“芯片”到“系统+软件栈”的闭环，与TSMC深度绑定实现量产。 3）2024年：WSE-3及CS-3系统落地，性能翻倍；同期首次递交S-1（后因业务优化于2025年10月撤回）。 4）2025-2026年：转向云推理服务+混合模式，与OpenAI签署巨额合作； 5）2026年2月完成Series H，4月重启S-1，5月启动路演，计划Nasdaq上市（代码CBRS）。 3、核心团队及融资 1）核心团队 Andrew Feldman（CEO、联合创始人）：连续创业者，曾任SeaMicro CEO、Force10 Networks产品VP（后被Dell收购）、Riverstone Networks营销VP。斯坦福MBA背景，擅长产品化与资本运作。 Gary Lauterbach（联合创始人、前CTO）：Sun Microsystems UltraSPARC首席架构师，58项专利，曾主导AMD数据中心业务。 Sean Lie（联合创始人、现CTO）：MIT本科+硕士，AMD高级架构师，29项专利。 Michael James（首席架构师）：SeaMicro软件架构师，后任AMD对应岗位。 Jean-Philippe Fricker（首席系统架构师）：DSSD/SeaMicro资深硬件架构师，30项专利。 团队优势在于“系统思维”而非单纯芯片设计：他们深谙数据中心功耗、互联与软件优化，曾用fabric架构重塑服务器。这正是Cerebras能解决晶圆级缺陷容忍与Weight Streaming架构的关键。 2）融资历程 累计融资约29-37亿美元（含多轮），估值从早期数百M美元飙升至IPO前230-266亿美元： 早期：Series B/C/D（2016-2018）累计约1.7亿美元，投资者包括Foundation Capital、Eclipse、Sequoia、Benchmark。 中后期：2019 Series E（2.72亿美元，估值24亿美元）；2021 Series F（2.54亿美元，估值41亿美元）。 2025-2026：Series G（11亿美元，估值81亿美元）；Series H（10亿美元，估值230亿美元，Tiger Global领投，Benchmark、Fidelity、AMD等跟投）。 4、业务模式与财务表现 Cerebras早期卖硬件（CS-2/CS-3系统），后来转向云服务（Cerebras Inference，云端提供超快AI推理）和混合模式。客户包括CSP、 hyperscaler、企业、主权AI项目（如G42）、研究机构。 2025财年财务：收入5.1亿美元（同比+76%，2024年2.9亿美元，2023年0.787亿美元，2022年0.246亿美元，20倍增长）。硬件收入约3.58亿美元，云及其他服务1.52亿美元。 GAAP净利润：约0.879亿美元（2024年净亏损4.85亿美元），首次实现盈利（不过非GAAP仍有亏损）。 剩余履约义务（backlog）：246亿美元（OpenAI等多年前期大单贡献），2026-2027年预计确认15%。 客户集中度：2025年G42占24%（此前曾高达87%），另一UAE客户占62%，但已显著多元化；OpenAI签署超100-200亿美元多年前期合作（含1亿美元贷款+认股权证）。 公司定位从“卖芯片”转向“AI基础设施平台+云”，并与Qualcomm等合作加速边缘部署。 5、IPO相关信息： IPO 基础发行2800万A类普通股，超额配售420万A类普通股，核心管理层和投资人不卖股。纯公司发行新股用于募资，无大量旧股套现。 IPO定价$115–$125/股，因需求超20倍，已计划上调至$125–$135/股（可能进一步调整）。高区间（$125）募资约35亿美元（基础28M股），含超额配售最高约40.25亿美元。 高估值下（$125/股）对应市值约266亿美元IPO后总流通股本约 2.13亿百万股（包括Class A、B、N等）。其中： Class A（上市交易股）为IPO发行的28M股 + 超额部分； 其余Class B（高投票权，创始团队/早期投资者/优先股转换后）和Class N（非投票权，如OpenAI认股权证相关）。 ipo后解禁期前的流通比例 标准锁定期： 180天或提前至Q3 2026财报发布后两个交易日（取较早者）。 解禁前初始流通股（Initial Float）： 仅IPO发行的 28百万股（基础）或最高 32.2百万股（含超额）。 锁定期内真实流通比例： 约 13.1%–15.1%（28M / 213M ≈ 13.1%；32.2M / 213M ≈ 15.1%） 预期定价日：下周三5月13日，预期上市交易日：5月14日（周四），代码CBRS。 整体而言估值虽高，但增长潜力和技术壁垒值得关注 本条由@bitget_zh赞助，「Bitget 买美股：秒级入场，丝滑交易 」

【財政擔憂】收支缺口如何彌補存疑 高市早苗減稅計劃引發財政擔憂 日本首相高市早苗提議將8％的食品消費稅暫停兩年，但尚未提出無需舉債的可靠辦法，這令投資者擔憂國家的債務負擔，導致日本債券市場暴跌。據估算，暫停徵收食品稅的提議預計每年造成5萬億日圓財政損失。

关于美光， $MU 目前核心客户只能拿到最多67%的需求量，因为制造HBM需要的晶圆是dram的三倍，而且每一代HBM升级，这个比例都在上升 缺货会远超2026全年 喜欢做空储存的就多空一点，总有一天会空到大顶的，但就像200美金空闪迪“大顶”一样，账户能不能熬得住就不知道了

先进制程的瓶颈，你以为只有光刻机吗？ 其实还有Photomask（光罩 / 掩膜版）。 如果说光刻机是印刷机，那么Photomask就是印刷模板 / 底片，wafer（晶圆）就是被印内容上去的纸。 AI带来的半导体复杂度增长，会直接传导到Photomask，甚至被进一步放大。 过去行业是wafer使用量 +10%，mask需求 +10%。 AI时代可能正变成：wafer +10%，mask value +20%~40%。 因为增长的不只是mask数量，还包括： mask层数 EUV层数 multi-patterning复杂度 advanced packaging mask RDL / interposer / HBM相关mask inspection复杂度 repair难度 mask write时间 Photomask本质上已经不再只是“玻璃板”，而越来越像半导体工业里的“母版”。 mask面积远大于芯片，但精度要求反而更高。这点和euv镜头有点像：在A4纸大小区域上绘制整个城市地图，同时误差不能超过几纳米。 一套高端mask如果存在缺陷，后面可能是几万片wafer同时报废。 因此行业的核心，是缺陷控制能力。目前高端mask已经进入纳米级光学工程阶段。EUV mask、3nm/2nm logic mask、HBM相关mask、Advanced Packaging mask，都远超传统DUV时代。 于是高端Photomask天然是低throughput、慢扩产、重工艺积累行业。 相比传统DUV mask是透射式，光直接穿过去；EUV mask则是多层反射镜结构，内部包含Mo/Si multilayer、absorber、pellicle和超低缺陷blank。mask defect会被无限复制，因此phase defect、CD误差、overlay误差、multilayer defect都会极其致命。于是mask inspection的重要性开始接近光刻机本身，工艺技术门槛都变得极高。 除了芯片制造需要mask，还有Advanced Packaging Mask：先进封装本质上也是光刻工业。 CoWoS、Fan-Out、RDL、Interposer、EMIB、Hybrid Bonding，本质都依赖Photomask。因为先进封装已经不再只是“把芯片焊起来”，而是在package内部重新构建超高密度微型互连系统，负责数据传输、电源分配、时钟同步和高频信号完整性。 AI需求带来的，不只是封装数量增长，而是每个Package内部复杂度的爆炸。过去1~2层RDL，现在5层、8层、10层以上。每增加一层RDL，通常就意味着新增对应mask流程。于是Photomask需求开始从“跟随wafer数量增长”，变成“跟随系统复杂度增长”。 先进封装可能是未来几年增长最快的Photomask子方向之一。因为AI package正在逐渐变成“微型主板”。大量原本属于PCB和系统板级的功能，正在向Package内部迁移：HBM互连、高频SerDes、Power Delivery、Chiplet Fabric。于是先进封装越来越像“后道版晶圆厂”。 这也是CoWoS、EMIB、Foveros、SoIC、Hybrid Bonding越来越重资产、越来越难扩产的根本原因。它们已经不再是传统封装，而是系统级硅互连制造。 而随着光刻机越贵、越稀缺，每一次曝光就越昂贵。于是晶圆厂会更加重视： 高质量mask inspection repair pellicle overlay metrology 与此同时，EUV紧缺还会推动multi-patterning。原本1层EUV，可能被迫变成多次Immersion DUV曝光、SADP、SAQP，结果反而增加了Mask数量。因此EUV scarcity并不一定压制Photomask行业，很多时候反而提升高端DUV mask需求。尤其HBM、CoWoS、Advanced Packaging、RDL、Substrate这些大量使用Immersion DUV与Packaging Lithography的环节。 这也是为什么高端Photomask行业越来越像HBM、CoWoS和EUV生态。真正限制行业扩产的，已经不只是CapEx，而是： defect reduction yield learning inspection能力 process tuning customer database 长周期验证 工艺积累 很多部分已经开始像“工业化手工艺”。 其在整个半导体生态中的议价能力，将会越来越强。而市场，很可能还没有充分意识到这一点。 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

还有Hoya ，原本做眼镜和隐形眼镜，背后积累的是光学材料和精密玻璃能力。 半导体制造同样需要高精度光学材料，于是 Hoya 成为 光掩膜基板 的重要供应商。 光掩膜基板是一种涂有感光材料的透明板，光刻机用它把芯片图案转移到硅晶圆上，AI 芯片越复杂，这类光刻材料越关键。 文具品牌Sakura ，长期做彩色铅笔和颜料材料，积累了颜色，涂层和细微差异识别相关技术。 于是，它把过去用于彩色铅笔的技术，改造成芯片制造中的 缺陷检测技术，用来发现生产过程里的细小瑕疵，切入了半导体制造的质量控制环节。 日东纺织也是。纺织业长期积累的纤维材料能力，后来延伸到了电子级玻璃纤维，形成了 T-glass。 这是一种用于 AI 芯片封装的超薄玻璃纤维，而日东纺织就是 T-glass 的唯一供应商。

我在上一条中说的担忧最终还是走成现实了，市场并没有走V反，并且萌发了空头走势。真正打击我信心的应该是28号这三根日线阴线，让我大部分信号都转空了，你可以说是美股吸血，也可以归咎为市场信心缺失，但现实就是已经走出来了，就得接受，并规划好下一步策略了。 市场最高反弹到过116K，这些仓位都是111K左右才开的，并且也都是为了U本位的部分避险而已，光这点仓位远远对冲不了我持有的现货数量，所以其实总仓位我还是正数，账面我是亏的。 但我也不打算继续增加put数量了，如果是熊市，我觉得最大的目标是想办法在币本位撸更多的币来应对下一次爆发，这点put至少短期内足够达成我的计划。 我之前是强调自己会继续持币，但市场总是会改变看法，做一次分析，有新的走势和看法，就会逼着你再扯一大堆去圆，想想还挺蠢的，不如仓位一摊更能直观地表达我的观点。

此时就需要补充一个推理模型的特点了，那就是推理模型的训练过程特别注重奖惩机制，通过思维链的暴露我们也能看出它通常都会想得缜密、生怕自己没有摸清用户意图，以致于经常到了「谄媚」的程度。 这种训练模式的好处在于，可以让推理模型拥有举一反三的能力，能够更加灵活和完善的去完成任务，但是相对的，为了完成任务，推理模型也会在「不自知」的情况下，同时表现出欺骗性，当用户要求它写一篇作文时，哪怕缺少论据，它也会为了不辜负用户的指令，去自行编造一些材料出来，以便于自圆其说。 这就是大模型行业至今仍在致力于解决的「幻觉」现象。 下图就是一个经典用例，用户为DeepSeek-R1设立了阿里估值逻辑改变的靶心，于是DeepSeek-R1就逼迫自己去对着靶心射箭——它不会也不能反驳用户，或是质疑阿里的估值逻辑到底变没变——于是就「情不得已」的编造出了可以用来证明用户观点的数据。（4/n）