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有没有小伙伴认识@infinex的人,有中文员工吗?我的账户没办法登录,充值进去项参加打新的USDT取不出来了 已经过去了快1个月了,有没有懂的小伙伴教教我 现在登录需要通行秘钥,可是我根本没设置这2个 iphone、ipad或者Android设备 或者安全秘钥外部的 我发了邮件沟通,图片放在下面,这是给我的结果,可是我的谷歌密码里面,根本没有呀 我是先创建了一个账户,用的电脑的PIN码,这个账户现在可以正常登录,但是由于我的KYC没有通过 后面又开了一个浏览器,创建了一个新的项目,充值了,这个账户现在登录不了了
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本来想少上点@infinex试试水,注册的第一个号因为没有通过Sonar的KYC。 所以就又开了一个浏览器,重新注册了一个号,这个号的Sonar的KYC通过了,投入的时候又要扫脸,我是买的KYC的号,扫不了脸,就想把我的USDC提出来。 提币的时候需要选择通行秘钥,而我注册的时候压根没使用这两项,跟第一个号注册的一样,使用的是电脑的PIN码,我退出来重新登录,登录都需要这两项,目前都登录不上。 有小伙伴遇到这样的情况吗?我的钱提不出来了,我已经发了邮件给项目方,几个小时了,目前还没收到回复。 这样难搞,瞬间一点想参加打新的欲望都没有了。 没啥人参加,你怎么还参加,我就是试试水,价格便宜了好几倍,没人参加,筹码集中,没准狗庄拉盘呢,随便搞点。 最近也没啥高年化的挖矿,锁仓的不去,怕狗庄使坏,套保拉爆了,马上要过年了还是悠着点。 小伙伴们最近的除了稳定币,币安的USD1以及Bitget的USDC+USDT,刷预测以及dex还有别的毛吗? 想要立刻马上能拿到收益那种最好。
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@guangGitHub 一款功能颇为丰富的开源免费下载工具:imFile。 基于 Motrix 开发,界面简洁易用,支持下载 HTTP、FTP、BT、磁力链等资源。 GitHub: 支持多个任务同时下载,自由设置下载限速。适用于 Windows、macOS、Linux 安装使用。
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@dailyfoss 一款功能颇为丰富的开源免费下载工具:imFile。 基于 Motrix 开发,界面简洁易用,支持下载 HTTP、FTP、BT、磁力链等资源。 GitHub: 支持多个任务同时下载,自由设置下载限速。适用于 Windows、macOS、Linux 安装使用。
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@LxRexme 一款功能颇为丰富的开源免费下载工具:imFile。 基于 Motrix 开发,界面简洁易用,支持下载 HTTP、FTP、BT、磁力链等资源。 GitHub: 支持多个任务同时下载,自由设置下载限速。适用于 Windows、macOS、Linux 安装使用。
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检查空投 1. infinex的空投,之前很多人交互或者嘴撸过: 2. 木星Jupiter质押的用户,领空投5000万 $JUP 3. ZAMA今晚8点上市,记得领自己的公募 4. Aster开启第六阶段空投6400万枚代币,2月2日开始
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目前状况,很多人想抄底或割肉的有个好方法都能增大收益,对你没听错 你们可以通过OKX双币赢来搞:说简单点设定某个价买或卖都有不错额外收益 举个例子就拿 $OKB 来说,当前价格$90.89,在这个价格附近你想抄底买入(或卖出) 探索>双币赢>低买OKB 有几档稍低于现价的买入价格,比如你想在90.5价格买 入10000U,就选择它作为目标(买入不会立即执行,统一在第2天下午4点完成) 会发生什么 - 如果价格低于90.5,你会收到比你在当时以90.5价格买入时获得更多的OKB(大概年化211%) - 如果价格没跌到你的目标价,高于90.5,你会收到10061U,赚61U(大概年化211%) 其实就相当于你挂单设置一个买入价格,价格交割时的价格大于或者小于你的挂单价都会获得比你当时成交时更多的收益 - 时间期限选择的话分为1天到30天,各个阶梯价格都有,根据期限价格收益也各不相同 - 主流代币和热门代币基本都有很多,大概40个代币
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1. 查查月鸟,很多人都有少量空投: 2. 刷背包Backpack的要麻,TGE社区空投25%代币 3. infinex空投要来了,明天上线币安Alpha 4. 黑哥Arthur喊单有一手的,看看他在什么位置喊单,什么位置清仓
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我根本没有删除谷歌密码管理器中的任何东西,如果不是项目方告诉我,我都不知道在什么位置,我第一个账号没有充值一直都没问题,现在还能登录 为什么第二个账号一样的操作方法,登录就 出现了问题???? 是因为我充值了???? 我看很多人遇到类似在问题,在@infinex 为什么不能解决呢?
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周末行研---AI拉动的电力电子系统大基建里SiC、GaN 与硅MOSFET的份额浅析 AI数据中心疯狂建设推动的电网大升级,正在让另一个长期被低估的领域重新回到舞台中央:功率半导体。 电力系统核心在于高效地控制电流。而控制电流最核心的器件,就是MOSFET(Metal-Oxide-Semiconductor Field-Effect Transistor)金属-氧化物-半导体场效应晶体管。 过去几十年,全球功率器件几乎都建立在硅MOSFET之上。硅便宜、成熟、产业链完整,因此长期统治整个行业。但随着AI服务器功率暴涨、EV进入800V时代、数据中心向高压化演进、高频电源需求提升,传统硅开始逐渐碰到物理极限。于是,SiC(碳化硅)与GaN(氮化镓)开始崛起。 SiC更像重工业路线。它的核心优势,在于高压与大功率。SiC拥有更高击穿电压、更强导热能力,在高压、高电流场景下效率明显优于传统硅IGBT。因此EV主驱逆变器、光伏逆变器、储能、工业高压驱动、电网、高压UPS这些领域,正在快速SiC化。尤其特斯拉推动的800V平台,本质上是整个SiC产业爆发的重要转折点。过去几年,新能源车一直是SiC最大的驱动力。Wolfspeed、onsemi、STMicroelectronics、Infineon Technologies、ROHM、Mitsubishi Electric等公司,都在这一轮周期中受益。 但SiC并不完美。相比GaN,它通常开关速度更慢、Qg更高、高频性能较弱,高频下磁性器件难进一步缩小。于是GaN走向了另一条路线。GaN真正强的地方,是高频。GaN拥有更低Qg、更低输出电容,以及几乎没有reverse recovery的问题,因此特别适合高频DC-DC、AI服务器供电、GPU VRM、手机快充、高频PSU、小型化电源。 AI可能是GaN真正的大周期。因为AI数据中心正在推动整个供电架构向高频化、高电流化、小型化、高效率演进。尤其48V架构之后,大量高频DC-DC开始成为核心瓶颈,而这正是GaN的甜点区。 传统服务器机架可能只有5-10kW,现在AI机架已经开始进入50kW、100kW,未来甚至可能接近MW级别。 AI数据中心正在从IT设施,逐渐变成“电力设施”。而从电网到GPU,中间需要经历大量电力转换:高压输电、变压器、UPS、PSU、AC/DC、DC/DC、VRM、GPU近端供电。每一次转换都会损失能量。当单个AI园区开始消耗GW级电力时,1%的效率提升,都可能对应巨大的经济价值。于是,功率半导体开始从配角变成核心瓶颈。 GaN因此开始大量进入AI服务器PSU、高频DC/DC、GPU VRM、电源模块。很多系统甚至开始出现“SiC + GaN”混搭。高压主干用SiC,高频末端用GaN。数据中心里,电网到数据中心的大功率高压部分,更适合SiC。服务器机架内部的高频供电,则更适合GaN。 未来整个功率半导体可能形成三层结构。低压低成本:硅MOSFET。高频高效率:GaN。高压大功率:SiC。 650V附近,是GaN与SiC正面竞争的区域。低于650V,GaN优势明显。高于650V,SiC优势越来越强。而650V附近,两边都能做。 同时,因为全球大量关键系统,都工作在400V~800V DC母线附近。 650V器件通常对应400V AC整流后、380V HVDC、48V架构上游、数据中心PSU、工业电源、光伏、OBC、AI服务器电源。 这是现代工业和数据中心最核心的电压区间之一。 于是竞争开始从单纯器件参数,变成系统成本、EMI、驱动复杂度、散热、良率、可靠性、客户验证、使用寿命、热循环、ppm失效率,以及长期供货能力。 这也是为什么功率半导体行业护城河极深。尤其SiC。SiC真正难的,不只是器件设计,而是晶圆生长、外延、缺陷控制、良率、高温可靠性。这些能力需要长期工艺积累。因此行业真正强势的玩家,往往都是十年以上沉淀出来的公司。不同公司的强项也不同。Wolfspeed强在材料。STM强在EV。Infineon强在模块与系统能力。onsemi强在汽车客户。Rohm强在可靠性。 GaN世界则还没有完全进入成熟阶段。目前Texas Instruments、Navitas Semiconductor、Infineon Technologies、Efficient Power Conversion都在不同方向推进GaN。其中TI可能长期被市场低估。因为真正的大客户最在意的,往往不是PPT参数,而是reliability、qualification和长期供货能力,而这些恰恰是TI最强的地方。 总的来说,AI正在提高整个系统里的“功率半导体含量”。未来AI基础设施的竞争,可能不只是算力竞争,还会是电力竞争、配电竞争、散热竞争、电源效率竞争。 过去半导体行业的核心是计算。未来十年,功率控制本身,可能会成为新的核心瓶颈之一。 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
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所有人都在买英伟达,没人注意到这根连接所有AI芯片的管道——Nokia 上一篇写了为什么nokia是最便宜的光,今天再来详细分析一下4月份的财报和未来方向。有没有可能重现1999-2000年的parabolic move? 一、先说一个被忽视的逻辑 AI投资的讨论永远围绕着芯片——谁的GPU更快、谁的HBM供货更足。但没人问一个更基础的问题这些GPU之间,用什么连接? 数据中心里成千上万颗GPU需要实时互相通信,传输的数据量是普通网络的数百倍。现有的网络基础设施正在被这股流量压垮。打通这个瓶颈,就是下一个十亿美元级别的机会。Nokia就站在这个瓶颈的收费站口。 二、4月份财报说了什么 表面数据:Q1净营收45亿欧元,整体年增率4%。很多人看到这个数字转头就走。 但分开来看: 1. AI与云端客户营收年增49% 2. 光通讯业务单季成长20% 3. 营业利益率冲上6.2%,年增200个基点 4. 自由现金流单季6.29亿欧元 5. EPS大超分析师预期31% 6. 净现金储备近40亿欧元 7. 已启动股票回购 更关键的是,管理层把光通讯与网络互联业务全年指引从10-12%直接上修到18-20%。大型设备商几乎从不这么做——除非手头的订单已经多到藏不住。10亿欧元实质采购订单,带明确交付日期,不是框架协议。客户之所以愿意压上日期,说明数据中心土建已完成,服务器准备进场,就等Nokia的设备到货。 三、为什么是Nokia,不是别人 重点一:与英伟达深度绑定 Nokia与英伟达达成AI-RAN战略合作,把GPU算力直接整合进无线电网络。年底还有双方合作的光电共封(LPO)现场试验数据即将公布。 黄仁勋说Agentic AI带来1000%的算力需求暴增。这1000%的算力要运转,需要1000%更宽的传输通道。Nokia在造这个通道,英伟达需要这个通道。 两家公司的利益高度一致。 重点二:Infinera并购协同效应超预期 高利率环境下,Nokia凭借近40亿欧元净现金逆势完成对Infinera的收购,并购带来的毛利率提升速度远超华尔街预期。这笔并购很完美,营收规模越大,利润爆发力越强。 重点三:主动放弃低毛利,聚焦Webscale巨头 Nokia正在主动削减消费者光纤等低毛利业务(固网业务Q1下滑13%),把所有产能死死锁定在谷歌、亚马逊这类超大型云端数据中心客户。 表面营收看起来疲软,实际是在牺牲数量,保住利润率。这种"价值重于数量"的策略,在产业周期里往往是股价主升段的前兆。 订单出货比持续大于1,接单速度快过交货速度,积压需求将在未来几季持续转化为营收。 四、市场有多大 云端巨头2026年资本支出超过7250亿美元,整个潜在市场年复合成长率从16%跳升至27%。目前AI驱动的网络流量只占整体的20%。随着Agentic AI和Physical AI的普及,机器对机器的数据传输将呈指数级增长——现有网络根本撑不住。Nokia不需要抢市场,只需要站在这条必经之路上收过路费。 五、风险在哪 供应链瓶颈: 光通讯产品交期被拉长至12-18个月,上游数字信号处理器(DSP)大缺货,营收认列速度被掐住。订单很多,但转化成钱需要时间。 无定价权: Nokia的增长靠的是出货量,不是涨价。光通讯产品长期价格向下,利润扩张依赖规模经济,这是苦活不是躺赢。 新交换器业务存在转换空窗期: Q1拿到的设计导入(Design Wins)不会立即贡献营收,需要等Q2-Q3的订单转化。 2027年新架构才放量: 下一代光电共封架构能降低客户总置成本70%,但量产要等2027年下半年,别把2027年的故事算进2026年的EPS。 六、会不会重现1999-2000年的parabolic move行情? 1999年Nokia是全球最大手机厂,市值一度超过2000亿美元,两年内股价涨了超过10倍。那次是5G前身的2G/3G爆发周期。 这次不同,也更扎实。那次靠的是终端设备消费,周期性极强。这次靠的是基础设施刚性需求,数据中心建好就要配套设备,不存在等等看再说。 抛物线行情需要三个条件: 1. 需求端爆发: 7250亿资本支出,明年资本开支持续增加,AI流量暴增 2. 供给端瓶颈: 交期12-18个月,产能跑不赢订单 3. 市场认知滞后: 大部分人还把Nokia当5G周期股在看 认知差就是超额收益的来源。当市场还在争论Nokia是不是无聊的电信设备商,机构资金已经在悄悄重新定价。 七、三个必须持续跟踪的数据 1. Q2开始看设计导入转化率: Q1拿到的客户认证,有没有在Q2变成真实采购单,这决定下半年营收基础 2. 光通讯交期有没有开始收缩: 从18个月降到12个月是一个信号,意味着上游供应链开始松动,营收加速的拐点就在附近 3. 年底LPO试验数据: 与英伟达合作的光电共封现场测试,一旦数据亮眼,Nokia的估值逻辑将从"电信设备商"切换到"AI基础设施核心供应商",PE重估空间巨大 八、总结 这不一定会是1999年的抛物线,但认知差带来的重估行情,逻辑上已经非常清晰。等年底英伟达LPO试验数据出来,才是真正的验证时刻。 #NOK# #Nokia# #NVDA# #AIInfrastructure# #OpticalNetworking# #Datacenter# #AI超级周期# #光通信#
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