未来几年的投资打算。 1.国内现金部分，50%买大a里的场内纳斯达克etf指数，50%买农业银行和中国银行的股票。 （人民币贬值则纳斯达克指数是美元资产被动受益增值。额外还能吃美国科技股红利。未来持续放水首先淹四大行受益，资产膨胀每年6%分红。） 2.国外美刀部分，30%美债吃5%年利息。60%按周期配置英伟达，特斯拉，微软。 （ai依然是未来10年增长最快最有想象力的行业，排除掉亚马逊，因为亚马逊也是做线上购物的，最后肯定会被类似抖音这种视频软件的直播购物冲击） 3.固定资产投资，找人口多密度高治安好安全的一些发达国家，民宿或者酒店收租子，稳定现金流。 4.加密投资，90%btc，10%看情况投鸡meme，meme收益60%继续买btc，40%可能提现成美刀或者人民币。今后不看好任何山寨币了，没太大意义，顶多几万刀超短期投机一下。 5.用心经营推特，给自己买的meme提高曝光度。一个公司可以通过新闻媒体来给自己的业务宣传，换成个人用推特给自己的投资宣传自然无可厚非，当成一个投资来用心对待推特流量。 6.用极少量的资金，体验和寻找不同于以往的投资类别，寻找新的可能性。 有一个视频非常好，诺基亚一开始的业务是卖卫生纸，三星最初是杂货店，兰博基尼刚开始是造拖拉机，宜家曾经是卖笔的，你第一份赚钱的业务不一定是最好的，币圈也是，继续保持往前走，just keep going！

生成式AI往代理式AI迁移中，新的卡脖子环节又出现了，这次是CPU。之前市场关于算力紧缺的讨论都在GPU、HBM、光模块、电力等环节，其实对于CPU的关注比较少。其实Cpu的紧缺传了一段时间了，看最近英特尔、AMD走势最核心驱动力就是来自cpu开始出现紧缺了，甚至连过往不怎么受待见的港股联想集团，最近两周走的也很强。 1、为什agentic ai时代CPU占比会扩大？ 传统AI（主要是大模型训练/推理）高度依赖GPU，因为Transformer的核心是并行矩阵运算，GPU擅长高吞吐的并行计算。这时CPU主要只负责“辅助”：数据路由、内存压缩、GPU调度等，导致数据中心CPU:GPU比例很低（典型1:4~1:8，甚至1颗CPU管8颗GPU）。CPU利用率低，基本是配角。 Agentic AI完全不同，它不是单次“问答”，而是自主多步循环（Planning → Tool Use → Act → Observe → Reflect → Iterate），涉及： 1）编排：调度子任务、多智能体协作、分支逻辑、重试机制。 2）工具调用：网页搜索、API调用、代码执行、数据库查询、向量检索（RAG）、文件处理等。 3）其他CPU密集任务：上下文管理、KV Cache处理、强化学习（RL）仿真评估、数据预/后处理。 这些任务高度串行、I/O密集、逻辑分支多，GPU并不擅长（甚至会闲置）。研究显示：工具处理阶段在CPU上可占总延迟的50%~90.6%（GPU在等待CPU）。Agentic工作流中CPU动态能耗占比可达44%，比传统AI高3~4倍。 简单说，Agentic AI把“思考”交给GPU，但把“做事/协调”交给CPU。CPU从“管家”变成了“总指挥”，必须大幅增加才能让整个系统高效运转。这就是CPU占比扩大的核心驱动（Intel、AMD、Arm、TrendForce等一致观点）。 2、CPU成为新紧缺环节的现实证据 今年Q1 Intel/AMD服务器CPU交期已经拉到6-12周，部分型号基本售罄，价格也提了10%以上。厂商自己都说“demand far exceeded expectations”。不是产能不够，而是Agentic AI把CPU从“可有可无”直接干成了“必须配足”的总指挥。 数据中心项目现在除了电力，就是CPU卡脖子最严重。传统x86（Intel/AMD）高功耗+产能紧张，供应链直接打爆。 3、CPU缺口会有多大？ 行业共识是CPU:GPU比例将显著拉近，CPU需求大幅提升：从传统1:4~1:8（CPU:GPU）转向1:1~1:2（部分场景甚至1.4:1，即CPU比GPU还多）。看之前Arm估算，每GW算力需要的CPU核心从3000万激增到1.2亿（4倍增长） CPU算力份额：在Agentic工作流中，CPU承担的算力比未来机架/集群可能从“GPU主导”转向更平衡，甚至出现专用CPU rack来支撑Agentic编排；AMD/NVIDIA新一代平台已开始按1:2~1:4设计 这就带来了CPU需求的真实拐点，是实打实的硬件重构。 4、特别要说下ARM服务器CPU会更受益一些？ Agentic AI最需要的就是“高核心数+低功耗+稳定串行处理”。ARM天生多核可扩展、perf/watt领先：Arm AGI CPU（136核，TDP仅300W）对比x86同规格功耗低40%+，每机架性能直接翻倍。风冷机架就能塞8000+核，液冷更能到4万+核，完美解决数据中心的“功耗墙”。 更狠的是生态大转向：AWS Graviton、Google Axion、Microsoft Cobalt早就自研ARM，云巨头集体“去x86化”。Arm 3月直接下场自研AGI CPU（首款量产芯片），Meta、OpenAI、Cerebras都是首发伙伴，OEM有联想、Supermicro。 Counterpoint预测：AI ASIC服务器CPU里，ARM份额从2025年25%干到2029年90%。Arm自己说，这波能把数据中心CPU TAM从30亿版税干到1000亿+，未来几年服务器CPU营收很可能超手机，成为最大增长极。 看下周和5月初英特尔、amd的财报电话会上，cpu实际出货量的变化、以及cpu的真实价格变化。这能说明真的有多紧缺。 5、CPU紧缺哪些公司会受益？ 梳理了下哪些公司会受益，后续关注起来： 美股最核心： Intel (INTC)ntel 依然是服务器 CPU 市场的霸主。短缺潮会提升其过往型号的利润率，且其 Gaudi 与 Xeon 的组合在代理推理端有强劲需求。 AMD (AMD)：理由：在 Agentic AI 服务器市场，AMD 的 EPYC 处理器因多核心优势和高性价比，目前在云厂商中的市占率持续提升，是 GPU+CPU 均衡配置趋势下的首选。 Arm Holdings (ARM)：越来越多的云厂商（亚马逊、微软、谷歌）开始自研基于 ARM 架构的 CPU。无论谁赢，只要 Agent 需求推高 CPU 核心数，Arm 的授权费就会大涨。 港股（制造与分销关键点） 中芯国际 (0981)：虽然其在最先进制程受限，但大量非核心逻辑控制芯片（支持 CPU 运作的辅助芯片）和中端 CPU 的需求外溢，会显著提升其产能利用率。 联想集团 (0992)：全球第一大服务器与 PC 厂商。在短缺潮初期，拥有强大供应链管理能力和库存的大厂能通过提价和保证供应，抢占更多政企市场份额。 A股（国产替代与配套产业链） 海光信息 (688041)：国产 x86 服务器 CPU 的龙头。在 Agentic AI 时代，由于其架构与全球生态兼容性最好，国内算力中心在补齐 CPU 短缺时，海光是第一顺位替代品。 龙芯中科 (688047)：自主架构 CPU 的代表。随着国产自主可控需求增强，在党政和关键基础设施的 Agent 应用中受益。 深南电路 (002916) / 沪电股份 (002463)：理由：配套受益。CPU 核心数增加和 GPU+CPU 配比调整，要求更复杂的 PCB（印制电路板）和封装基板，这些公司是全球高端服务器 PCB 的主力供应商。 澜起科技 (688008)：内存接口芯片龙头。只要 CPU 多，内存条就多。Agent 时代对内存带宽要求极高，其 MRDIMM 和内存接口芯片是 CPU 性能爆发的必需品。 投资逻辑核心其实两点： 1）量价齐升：CPU 厂商（AMD, Intel, arm、海光）最直接。 2）卖铲子的人：由于 Agent 需要高带宽，内存配套（澜起）和先进封装/基板（深南）的需求甚至比 CPU 本身更稳。

马刺夺冠，Ledger 赢了吗？ NBA 西决马刺夺冠，少林弟子文班亚马喜提 MVP，不过球队官方球衣补丁赞助商 @Ledger 显得有点落寞。 Ledger 总部位于巴黎，他们想借助同样来自法国的 MVP 拓展市场。今年还共同翻新了文班亚马小时候的篮球场，知道他喜欢下棋，竟然还在篮球场边建了棋桌。 可谓煞费苦心。

整理了一下SA上分析师美股短线推荐top20（按人头算） 1. $AMZN 亚马逊 电商科技 2. $MSFT 微软 软件科技 3. $META Meta 平台 社交媒体 4. $AMD 超威半导体 芯片半导体 5. $DDOG Datadog 云监控科技 6. $PLTR 帕兰提尔 大数据人工智能 7. $ABNB 爱彼迎 民宿旅行平台 8. $MCHP 微芯科技 MCU 半导体 9. $CRWV CoreWeaver 消费科技 10. $CLS 天泓科技 电子制造服务 11. $GOOGL 谷歌 A 类股 互联网科技 12. $CELH Celsius Holdings 功能饮料 13. $UBER 优步 出行服务平台 14. $ET Energy Transfer 能源管道运营 15. $GOOG 谷歌 C 类股 互联网科技 16. $U Unity Software 游戏引擎元宇宙 17. $IREN IronNet 网络安全 18. $AXSM Axsome Therapeutics 生物制药 19. $PYPL PayPal 支付金融科技 20. $SOFI SoFi 互联网金融科技

AAOI大涨逻辑简写（300字） SIVE大涨21.62%带动下，AAOI逆势大涨18.49%，远超光学行业6%平均涨幅，也跑赢COHR、LITE等同业。 核心诱因其一：磷化铟供需紧缺。银河证券研报指出，2025年全球光器件需求旺盛，但磷化铟产能受限，供需缺口超50%，行业紧缺推升AAOI估值。 其二：多家机构大幅上调目标价。Rosenblatt、Raymond James、B. Riley纷纷抬升评级与目标价，核心逻辑是亚马逊800G收发器需求强劲，实则机构前期低位完成建仓，借上调评级拉升股价便于后续派发。 其三：业务利好落地。AAOI牵手美国第五大有线运营商Mediacom，合作推进DOCSIS 4.0网络升级，对方覆盖22州、300万政企用户，助力公司拓宽业务版图，也有望抢占行业升级份额。 此外，公司CFO出席Needham科技大会发声，进一步提振市场情绪。个人仍持有AAOI仓位，看好后续行情。

对于这个观点，我还是高度赞同的，所谓的技术无国界，技术独立于权利跟当年的加密去中性化一样，都慢慢被证伪 我们存在的世界，有人的地方就有江湖，有江湖就有社会，有社会就有阶级，最终形成了统治阶级 一个残酷的真相，作为统治阶级，是不允许有真正的去中心化存在，因为真正的去中心化意味着统治阶级失去了掌控力 而统治阶级互相的竞争，每个时代不同，现代人工智能就是大国之间的核心博弈题目，也是核心的军备竞赛方向 美国军方深度捆绑这些优秀的AI企业，我认为是一把双刃剑 不可否认，对于这些科技企业来说，未来AI与武器的结合，以及在军事方面的应用，必然会让企业的发展加速，并且军工+AI在未来也会提振股价，拉升估值。 而对于军方来说，深度捆绑，科技企业不在无国界，核心技术限制在本国，防止技术泄露，符合大国之间核心科技军备竞赛的主题思想 但是负面效果也存在，并且是在未来埋线隐患，这次中东战场就透露出这一点的弊端 美伊开展初期的3月1日，位于迪拜的亚马逊数据中心，作为美军在中东的核心，被伊朗的一家无人机袭击，导致冷却系统受损，冷却液导致大量设备损失。 伊朗袭击该数据中心的核心目的就是该数据中心为美军在中东的人工智能作战体系提供了关键的数据储存以及算力 当人工智能被贴上军事标签，面对这种国家战争，也必然成为被打击的目标之一。 未来，大国军备竞赛，处于美国还在这些科技企业资产以及算力，可能还能维持自保，但是这些企业一旦与美国军方深度捆绑，未来用于战争 一旦大国之间出现军事摩擦，这些科技企业在海外的资产以及算力中心可能都会成为被袭击的目标，这也限制了科技企业出海，让科技全球化的可能性。 前端时间，META收购中国AI公司Manus被国家叫停，很多人还嘲讽中国政府管的太宽，科技公司没有自由 现在来看，这些全球科技巨头，身处美国，又有几家公司可以有真正意义上的“自由”？ 你让他们尝试往中国来转移资产或者技术试试？必然也会遭到美国的清算，而现在被美国军方强制捆绑，就是一个很典型的迹象。 所以说，面对全球性的大国博弈，谁也别说谁不好，谁自私，论关键技术的重要性，谁都无法避免！ 当然，这7家公司，有人是愿意加入军方被捆绑，有的则并不愿意

#OpenAI# 还没上市，它的算力小弟先要IPO了，这事挺有意思。🧐 之前黄仁勋讲过，未来推理需求将会增长10亿倍，而下周四5月14日，推理时代的 #AI# 芯片黑马，Cerebras ( $CBRS)要上市了，定价区间115-125美金，募资最高35亿美金，估值266亿美金。也将是 @MSX_CN 的第一期 PreIPO项目，还是十分值得期待的！ 今天我们就来拆解一下这家Cerebras公司，以及估值分析情况，还有我个人的一些私人判断和意见。 要了解这个OpenAI系的推理芯片黑马，就要知晓山姆奥特曼的资本布局。 我们都知道英伟达在AI芯片领域有多牛，大模型公司烧钱，云厂商买卡，创业公司排队等GPU，最后利润大多流向卖铲子的英伟达，这是目前行业的现状。 但这种一家独大的局面，各家大模型厂商，都希望有一个嫡系方案做PlanB，比如谷歌Gemini便联合博通采用TPU方案，OpenAI也一直想扶持自己的嫡系部队。 所以在5月6日，OpenAI把英伟达、AMD、英特尔、博通、微软这些本该互相竞争的芯片公司拉到一起，搞了个MRC网络协议。表面看是技术合作，其实是OpenAI要重新分蛋糕了。 更深一层看，我认为是 #OpenAI# 想要拆开英伟达全栈垄断格局。 以前训练、推理、网络、云，全让英伟达一家包圆了。现在呢？OpenAI开始精细化运营：训练归训练，推理归推理，不同场景用不同芯片，不同环节找不同供应商。 #Cerebras# 就是在这个时候被推上了牌桌，它核心负责推理这一环。这正好与最近炒作火热的推理CPU概念，比如 #AMD，##INTC# 等，撞在了风口上。 🔥Cerebras到底牛在哪？ Cerebras的核心杀手锏是WSE-3芯片，直接把整片12英寸晶圆做成一颗巨型芯片，面积46225平方毫米，相当于A4纸的三分之一。 我们数据对比看看，相较于英伟达H100： • 它面积是H100的57倍 • 核心数是52倍 • 片上内存是880倍 • 内存带宽是7000倍 这数据📊看起来蛮夸张的，但核心关键不在大，而在于快。 在推理场景，尤其是长文本输出、实时交互、代码生成、AI Agent这些需要低延迟的任务上，Cerebras的CS-3系统推理速度比英伟达DGX B200快21倍，成本和能耗降到三分之一。这个效率和功耗，采用WSE-3芯片意味着OpenAI能在单位时间服务更多客户，这就相当于白花花银子啊。 📊财务数据也很漂亮 首先从市场趋势来看，AI 产业正从训练为主转向推理为主，这是不争的事实，2025 年全球 AI 推理市场规模已达1062亿美元，预计2030年将增至 2550亿美元，而 Cerebras 的技术优势正好踩在了风口上。 另外本轮IPO估值为266亿美金，发行价为115-125美金/股，我觉得是相对便宜的，虽然比上一轮估值翻了倍，上一轮F轮估值约为120亿美金，短短两年时间，直接翻倍，但架不住漂亮的财务数据。 2025年Cerebras营收5.1亿美金，比2024年的2.9亿增长76%。更牛的是净利润8790万美金，2024年还亏4.85亿，直接扭亏为盈。 以266亿估值来算，PS为52倍。以24年上市的热门半导体连接芯片公司Astera Labs( #ALAB#)做对比，它上市首日PS高达81倍。而目前正处于火热的推理赛道炒作中，个人认为Cerebras冲击80-100倍PS绰绰有余，对应的收盘价192美金—239美金，预计有50%以上涨幅！(但也要观察当天纳斯达克指数行情来综合判断) 不能只说好的一面，目前Cerebras问题也很明显，客户集中度太高。阿联酋MBZUAI贡献62%收入，G42贡献24%，前两大客户占86%。意味着Cerebras必须听大客户的话，自主性有限。可喜的是，OpenAI的介入，未来这种收入结构会有所改善，而且OpenAI会成为最大客户。 🎯OpenAI和Cerebras的深度绑定 最新的数据，OpenAI与Cerebras签了多年的合作协议，总价值超200亿美金，Cerebras要给OpenAI提供750兆瓦算力，部署到2028年。 但这不只是采购合同这么简单。OpenAI创始人奥特曼、总裁布鲁克曼、前首席科学家伊利亚、董事会成员亚当·安戈洛，这些核心高管都个人投资了Cerebras。 OpenAI还通过贷款、认股权证等金融工具，和Cerebras建立长期利益绑定。说白了，现在的Cerebras就是OpenAI的芯片部门。 除此之外，Cerebras 3月又与 AWS 达成合作，CS-3 系统上线亚马逊云端服务，成为首个进入主流云端厂商供应链的非 GPU AI 加速器。此外，葛兰素史克、美国能源部、多个国家实验室等也都是其客户，技术实力也得到多维度的验证。 💡OpenAI的资本局 OpenAI的真实意图很清楚： • 训练继续用英伟达高端GPU • 推理引入Cerebras低延迟方案 • 部分GPU采购AMD • 网络协议开放化 • 云服务在AWS、Azure、谷歌Cloud之间多家下注 • 未来可能推自研芯片 这是算力组合拳策略，不同工作负载匹配不同系统，不再单独依赖英伟达全栈方案。 OpenAI正在从模型公司转变为算力架构公司。以前只能被动接受芯片厂商定义的技术路线，现在要主动设计符合自己需求的算力组合。 OpenAI要把芯片供应商从"平台提供者"降维为"模块供应商"。所以扶持Cerebras是其战略中最重要的一环，预期来看，Cerebras上市首日股价，爆火的概率极大！ ⚡对英伟达的影响 短期看，Cerebras上市对英伟达冲击不大，就像身上长个粉刺一样无关痛痒。 英伟达目前占AI芯片市场80-90%份额，CUDA生态、GPU供应链、NVLink网络，这些护城河短期很难撼动。 但长期看，威胁是存在的。以前AI公司别无选择，只能用英伟达GPU。现在至少在推理场景，客户有了可行替代方案。这种选择权的出现，削弱了英伟达定价权。 当OpenAI可以说"推理我用Cerebras，训练我用英伟达"时，英伟达就失去了"全包"的议价能力。 AI推理市场正在快速增长。根据预测,2026-2032年全球AI推理市场复合增长率将达28.9%。推理场景更适合专用芯片。当推理市场规模超过训练市场时，英伟达在推理领域的相对弱势就会成为更大问题。 英伟达正在从"唯一供应商"变成"核心供应商之一"。这个转变不是因为英伟达变弱了，而是市场变大了，客户变强了，需求变复杂了。 🧐我的判断 Cerebras上市真正值得看的，不是又一家AI芯片公司IPO，而是OpenAI开始把推理这门生意单独拎出来定价了。 当推理市场被验证可以独立定价时，AI算力市场就真的开始分层了。训练和推理的需求差异被明确化，专用芯片在细分场景的优势被验证。 英伟达"一种芯片打天下"的叙事不再完全成立。市场会从"通用GPU垄断"走向"场景化芯片组合"。 而且不只OpenAI这么干，Anthropic也在和亚马逊、谷歌结盟。头部AI公司都在通过多元化采购降低对英伟达依赖。单一供应商的"完整解决方案"不再是最优选择。 最后值得一提的是，这次 #MSX# 第一期PreIPO项目即将上市，它就是本周四即将上市的Cerebras，拭目以待吧！🧐 DYOR🙏

提一个问题： AI 大规模普及才4年不到，就已经将人类历史上所有能拿来训练的数据融入其中了，今后的大模型该用什么数据训练？ 假设我们与AI的交流内容也会被用作训练，那么岂不是未来的AI会一直使用自己前代生成的内容来训练？ 这是否代表着基于 Transform 架构的 AI 智能进化已经快到天花板了？