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今天看AMD财报及电话会议能确认的几个关键点： 1、明确提到了服务器CPU的TAM（潜在市场总量）到2030年超过1200亿美元，苏妈原话是这么说的:“基于我们目前观察到的需求信号，以及智能体AI(AgenticAI)驱动的CPU计算需求的结构性增长，我们现在预计服务器CPU的潜在市场总量(TAM)将以每年超过 35% 的速度增长，到 2030年将超过1200亿美元。” 而25年11月分析师大会上当时预估时为约600亿美元（18%CAGR），现在是1200亿美金，35%CAGR 2、数据中心收入58亿美元首次超越英特尔：同比增长57%至58亿美元，其中服务器CPU收入同比增长超50%创历史新高。同期英特尔DCAI收入51亿美元、增速22%——AMD在数据中心领域的收入规模首次实现反超。 。从2017年Zen架构首次进入服务器市场到今天，AMD用了近10年时间完成了这个历史性的反超。 3、服务器CPU业务是最大亮点——连续第4个季度创收入记录，同比增长超50%。云和企业客户各增长超50%，EPYC驱动的云实例数同比增长近50%至超过1600个。5代EPYC Turin的爬坡和4代Genoa的持续出货共同推动了增长。苏妈特别指出，增长主要由出货量驱动而非提价，ASP的提升更多来自产品组合和核心数的增加。 4、服务器CPU的故事正变得越来越有说服力。TAM从600亿翻倍至1200亿本身就是一个值得停下来消化的数字。管理层的逻辑链很清晰：Agentic AI的普及→推理量爆发→每个agent需要CPU来编排和处理数据→CPU与GPU的配比从1:4提升到1:1甚至更高→CPU TAM倍增。Q2服务器CPU收入指引同比增长超70%，全年增长轨迹还在加速。 4月中的这篇推文，也有详细聊到CPU在Agent时代关键位置提振的底层逻辑，也给到个人认为利好的标的，今天都在爆发，连A股的海光信息都涨停了20%一根大阳线。 现在看CPU这个趋势还在加强

昨天我听了一期关于 AI 的播客访谈，感触非常深。访谈嘉宾是 Replit Agent 的负责人，讲了最近前沿大模型的使用体验、AI 技术的发展，还有很多关于 AI 的思考。 我听下来，感觉无论是 AI 的外行或者内行，都能学到一些东西，算是雅俗共赏的一期访谈，强烈推荐大家去听听。 访谈嘉宾提到了这么几个点，让我印象很深刻。 第一点是，Self Evolving Agent 是他未来 12 个月最看好的 AI 方向。 这和我之前推文聊到的 Recursive Self Improvement 是类似的概念，也是我认为继 Coding Agent 之后 AI 应用层下一个最大的方向。 形成自我闭环的 Agent，理论上可以全年 24 小时不间断运行。一旦这个方向真正落地，背后涌现的 Token 需求比现在还要再大几个数量级，可以想象到背后的投资机会。 不过目前 RSI 的现实阻力还是多于实际进展，我觉得可以持续观察下去。 第二点是，目前全世界 99% 的人还没有上车 AI。 嘉宾提到了一个自己走访的案例，他在美国休斯顿打车的时候，故意去和这些司机聊关于 AI 的东西，结果发现没有一个人听说过 Vibe Coding，甚至有一半人连 ChatGPT 都没有用过。 正好我昨天晚上和一个准备做 AI 创业的朋友吃饭，他说他身边绝大多数人只用过豆包，甚至很多人没有听说过 ChatGPT 或者 Claude，这和访谈中的观点不谋而合。 我也瞬间意识到自己落入了一个信息茧房，推特油管上经常看我的观众，一定都听过这些大模型，很多人也拿出了 20 美元订阅，每天高频使用，我经常误以为前沿大模型已经在全世界普及了，但事实完全相反。 如果在中美这样的大国，很多人都还没有用过大模型，不知道 Vibe Coding 是什么，其他国家更无从谈起，AI 市场的潜力远远比我们想象的还要大的多得多。 第三点是，打开 AI 的想象力天花板。 嘉宾提到人的想象力是目前 AI 最大的瓶颈，当年爱迪生发明灯泡的时候，他绝对不会想象到目前人类可以在电的基础上发明出来电脑。 我自己一直这么觉得，相比起之前几次科技革命，AI 最大的特点在于它是一个全新的物种，而非工具，两者是完全不同的概念。历史上人类发明了很多工具，但创造新物种是头一次，这背后包含了无限的想象力。 如果没有想象力、只盯着现有的 AI，那么最直观的感受就是觉得 AI 马上就要走到头了，这是典型的悲观主义者，短期永远是对的，长期绝对是错的。 马斯克经常说到，宁愿乐观的犯错，也不愿悲观的正确，我自己非常认同这句话，AI 的发展一直加速再加速，可能我们已经身处下一个科技奇点，又有什么理由不乐观呢。

把美股当Meme炒，用1.2万刀狂赚750万刀，仙股交易员@timothysykes 你以为只有币圈能把几百块炒成几百万？ 有个美国人，17岁拿着1.2万美金进场，大学没毕业，账户已经滚到165万美金。 后来他把全部实盘记录公开在 连续三年在Covestor的60000多名交易员里排名第一。 CNN采访他，福克斯请他上节目，哈佛请他去演讲。 他只做日内交易，只玩仙股，持仓从不过夜。 别人买英伟达、特斯拉，他在买什么？$1以下的垃圾股，随时可能归零的那种。 但他的收益率，碾压了所有华尔街基金经理。 这个人就是 Timothy Sykes。 🫡那些没人要的垃圾，在他手里翻了几十倍 他的日常持仓，全是一两块钱的股票。 你看一眼他的持仓记录，第一反应是：这些是什么鬼公司？ 都是些你没听过的名字——市值几千万、股价几毛钱、每天成交量还不如一个菜市场。 但就是这些"垃圾"，在他手里变成了印钞机。 $ASTC —— 从底部启动，一路狂飙。Sykes 的学生在 $7 进场，在 $26 附近分批离场，单笔利润 30%+。他发推庆祝的时候，股票还在涨。 $PAVS —— 4块钱起步，一路干到 22 块。他没有在最高点喊"还能涨"，而是在上涨途中反复强调：逢强卖出、分批止盈、设好止损。他的学生有人在这只票上单日赚了 4 万多美金。 $INHD —— Supernova 式爆发。他在推上连续发帖，学生单日利润从 24k 到 40k+，有人直接打出"life-changing money"。 $EDHL —— 4块钱到 10 块，只用了 12 分钟。然后到 15 块。如果你看了他的复盘，你会发现他在启动前就已经把它放在了 watchlist 上——不是因为内幕消息，是因为他的扫描器筛出了这只票的异常量能。 $STI —— 又一个 Short Squeeze 的代表作。空头被打爆的价格曲线，像一条垂死的蛇在挣扎。 $AZI —— 2 块到 12 块。6 倍。 $CHAI —— Sykes 自己发推说 "NAILED $CHAI"。 23 只股票。每一只都翻倍。最多的一只翻了 84 倍。 你是不是想问：他是怎么找到这些的？ 🫡就是追高，就是喜欢买垃圾，一个字勇 先说一个反常识的事：他几乎不做基本面分析。 他不看 PE、PB、ROE。不看资产负债表。甚至不看管理层是谁。 因为他买的这些公司，大部分压根就不赚钱。有些连收入都没有。你看它的财报，能把你看出抑郁症来。 那看什么？ 看炒作周期。 Sykes 的核心方法论，叫做 7-Step Pennystocking Framework（7步仙股框架）。 他花了 20 年，把 penny stock 的价格走势总结成了七个可预测的阶段： 1. 预泵期（Pre-Pump） — 聪明钱悄悄进场，股价开始异动，社交媒体有人开始铺垫 2. 加速期（Ramp） — 成交量放大，聊天室和推文开始密集讨论 3. 超新星爆发（Supernova） — 这就是散户能赚钱的阶段。放量暴涨，100%-1000% 不是梦 4. 悬崖跳水（Cliff Dive） — 炒作结束，急跌 50%+ 5. 恐慌接多（Dip Buy） — 这是他最得意的手法。急跌到恐慌低点，Level 2 确认支撑，一把接住反弹 6. 死泵反弹（Dead Pump Bounce） — 最后一哆嗦，空间不大 7. 长吻晚安（Long Kiss Goodnight） — 慢慢跌回起点，归零 你发现了没有？他要的不是好公司，他要的是好故事。 只要故事够热——新药获批、大厂合约、行业热点——配合低浮动、高成交量，一只没人要的仙股就能在几天之内变成 supernova。 ------- 举个例子：假设有一个 AI 芯片相关的仙股，只有 200 万股流通在外。突然有消息说它拿到了某大厂的测试订单。 第一天，你知道，我也知道，所有人都知道 第二天，空头开始做空，因为股价已经涨了 50%，他们觉得"太离谱了" 第三天，空头被挤。200 万股的流通盘，根本不够空头平仓 股价从 2 块到 8 块，只需要三天，而你什么都不用做 Sykes 做的，就是每天都用他的 PREPARE 七步评分系统 去扫描可能发生这种事的目标。七个维度，不达标就跳过，每周找 10-15 个候选。 ------- 🫡 他把仙股的周期画成了一张图 四个阶段，七种走法。任何一支仙股都在这张图里： 第一阶段：隐秘吸筹。 聪明钱在没人注意的时候偷偷买。这时候进去肯定赚最多——前提是你能猜对谁会涨。99%的人猜不对。 第二阶段：盘整等风来。 价格横盘，成交量慢慢放大，社交媒体上开始有推文。这时候进去可能要等几天甚至几周。赌的是热度会不会炸。 第三阶段：超新星。 媒体开始报、散户开始冲、价格直线拉升。这是散户最容易赚钱的位置。 别在狂热末期接盘就行。 第四阶段：出货。 聪明钱开始卖。价格往下掉。 但这个阶段有两个容易赚钱的位置： • 暴跌反弹（Dip Buy）——涨了30%-50%的标的突然跳崖，接多。很容易拿到5%-10%的利润。 • 死猫反弹做空（Dead Pump Bounce）——暴跌后小反弹，做空。利润不大但稳。 其他位置？Sykes的态度很明确：别碰。宁可空仓等三天，别在不对的位置浪费子弹。 ------ 🫡那普通人怎么用这套东西 说实话——9555笔交易，每天筛选10-15个标的，七年打磨一张量表，这不是一般人能坚持的。 所以我把这套 PREPARE 方法论蒸馏成了 Agent Skill。 能帮你自动筛选符合条件的标的 比如你说 "$ASTC"，我会告诉你： 形态：进入 Supernova 爆发期（模式 #3）✅# 流动性：日均成交量达标 ✅ 催化剂：有新闻驱动（合同/合作）✅ 历史表现：过去同类模式下表现一致 ✅ 风险回报：当前入场点距止损 8%，目标利润 30%+（1:4）✅ 结论：符合入场条件。建议小仓位，设 8% 止损，分批止盈 这不是预测。这是用 Sykes 20 年的经验，帮你把决策过程规则化。 不过说实话，真正有用的不是skill本身——是他那句"对了吃满，错了秒割"。大部分人不是不会买，是亏的时候舍不得割。你是哪一种？ github的skill链接如下

做内容的人永远有一个解不开的结：你不知道你自己值多少钱。 我写推文接广告，报价就是拍脑袋。甲方说贵了我也没法反驳，因为我自己心里也没数。没有交易记录，没有定价参照，更没有人告诉我你这条内容在市场上到底能卖几个钱。更何况大部分甲方看到贵了连回复都不回复了。 但我最近发现音乐人比我惨多了。一首歌被remix一万次，版税却没有踪影。我相当于没谈拢所以没有钱，音乐人却是干了活钱却被人拿走了。 最近看到 @KorProtocol 的A轮融资了750万美金，1kx和Blockchain Capital领投的，Animoca、Solana等都进了，这个项目让我多看了几眼。 因为我发现它不是一个把音乐铸成NFT然后炒的项目。它做的是作品上链确权，AI匹配买家，合约自动用USDC分账，中间不需要人。说白了就是撮合创作者和需求方的交易，每笔在链上结算抽成。 是Base链上的，目前有100万用户，200万刀收入，看起来落地做得还不错。现在还可以交互，有做内容的朋友可以去看看。

前段时间，我发了一条推文。 我建议那些失业了、暂时找不到工作的兄弟，可以去兼职货拉拉搬家小哥，至少先把肚子填饱。 结果这段时间，很多人给我反馈。 现实比我想象的还残酷。 不是你愿意卖力气就有活干，而是连卖力气的机会都得抢。 平台放出一个单子，留给你的时间只有三秒。 三秒钟能干什么？ 连搬什么东西、要不要爬楼、有没有电梯、跑多远、赚多少钱都看不明白，只能先抢再说。 抢慢了，单子没了。 抢快了，又可能抢到一个坑。 到了现场才发现，几十箱货，全程爬楼；或者距离远、时间紧，稍微堵一下车就迟到。 最后辛辛苦苦干一天，钱没赚多少，还可能被扣分、被投诉。 这就是现在很多体力劳动者的真实处境。 以前都说，只要肯吃苦，就饿不死。 可现在，现实变成了：你想吃苦，都有人跟你抢。 经济下行，最先感受到寒意的，永远都是普通人。 以前是脑力活难找。 现在，连靠一身力气赚钱，都越来越难了。

刷推特有知识焦虑、经常做信息挖掘的，这个神器你真得看看。 以前刷推看到好东西有多容易丢你懂的，手滑一刷新就再也找不到了。靠推特自带的书签和喜欢来管理？乱成一团根本没法做检索，纯纯的信息黑洞。 现在有个刚完全重写升级的工具叫 ThatTweet，只要你在网页端浏览过的推文，它全自动无感抓取保存到本地，直接把你的X信息流变成结构化的个人知识库。 几个点说一下： 1️⃣ 无感收集与标记：刷过就存（连带图片视频和转评赞数据），还能一键开启自动滚动抓取。存过的推文会高亮显示，绝不漏掉一条干货。 2️⃣ 真·个人推文知识库：硬核语法搜索（from/tag/before）+ 向量语义检索（RAG），意思相近就能搜出来。最猛的是能直接跟你的推文库AI对话，回答自带引用来源卡片。 3️⃣ 全自动AI处理：自己配个API Key，智能打分、分类、一键摘要全包了。连图片OCR和视觉理解都支持，每天还能自动给你拉一份高价值推文AI日报。 4️⃣ 数据主权在你手里：优先本地存储，不强依赖云端。支持一键导出JSON/CSV/Markdown，还能挂Markdown写笔记做版本管理。 研究员、自媒体找灵感、搞Web3或者做技术沉淀的，这玩意拿来做信息库绝了。 作者刚重写完，Discord群也能直接找到人。 🔗：