ORCL现在这个价格远远没到证伪“负叙事” AI初期游戏就是收入增速 vs Capex增速 Orcl不愿意减capex做“逆向”的事。就要上调长期业绩指引。昨天大幅上调27年预期到90b才是催化剂，现在只能说有那么一小部分人开始有点相信Larry了 问我？我肯定相信啊，你们去看看卡的租金就知道了

突发：传奇基金经理Leopold Aschenbrenner 最新 13F 出炉。 这份文件最核心的信号是他没有退出 AI 交易，但开始给半导体和科技股上保险。 前 10 大持仓： SMH Put，约 20.4 亿美元 NVDA Put，约 15.7 亿美元 ORCL Put，约 10.7 亿美元 AVGO Put，约 10.1 亿美元 AMD Put，约 9.69 亿美元 Bloom Energy，约 8.79 亿美元 SanDisk，约 7.24 亿美元 MU Put，约 5.84 亿美元 CoreWeave，约 5.56 亿美元 TSM Put，约 5.35 亿美元 新建仓： SMH、NVDA、ORCL、AVGO、AMD、MU、TSM、ASML、INTC、GLW 的 Put 同时新开： MU Call，约 4.22 亿美元 TSM Call，约 3.55 亿美元 SNDK Call，约 3.89 亿美元 最大增持： CleanSpark，股份增加 648% Riot Platforms，股份增加 87% 最大减持： CoreWeave Call，股份减少 83% Bloom Energy，股份减少 36% 完全退出： Intel Call，原持仓约 7.47 亿美元 Lumentum，原持仓约 4.79 亿美元 EQT Corp，原持仓约 1.33 亿美元 Tower Semiconductor，原持仓约 8500 万美元 总结来说， Leopold 依然押注 AI 基础设施，但开始用 84.5 亿美元级别的 Put 对冲半导体和科技股回撤风险。

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板块轮动要来了，你准备好了吗？ 市场永远不会只涨一个方向。当高估值、拥挤交易开始透支预期，资金就会开始从高处流向低处。 下一阶段，资金可能从： 纯AI硬件 → 软件 高beta成长 → 稳定现金流 高估值热门股 → 被低估的大市值 Here’s 9 stocks that could benefit from the next rotation: ☁️软件 / Enterprise Software $MSFT — AI商业化真正开始兑现，Copilot渗透率才刚起步 $ORCL — 云收入加速，但估值仍远低于超级云同行 $NOW — 企业AI自动化核心受益者，Agentic AI真正落地场景 $SNOW — 数据层 + AI推理时代，估值已经被压缩很久 $CRM — AI Agent + 企业客户基础，属于被遗忘的大象 💳 Fintech $SOFI — 降息周期 + 消费复苏 + 金融超级App逻辑 $HOOD — 加密、期权、预测市场三重beta，流量红利仍在 ⚡ 能源 / 公用事业 $CEG — AI数据中心最终瓶颈是电力，不是GPU $VST — AI时代最确定的“卖铲子”之一：稳定电力供应 资金不会永远停留在最拥挤的地方。 水往低处流。而下一阶段，可能就是大市值低估值 AI受益股的补涨行情。

1,000+ 股票 & ETF 已上線 StableStock,持續增加中⋯⋯ 本期新標的已全數上線,以下是這批名單中的 6 個重點 - First Trust Smart Grid ETF($GRID) 聚焦智能電網與電力基礎設施 —— AI 數據中心建設與全球能源轉型的直接受益標的 - Corgi Lithography & Semiconductor Photonics ETF($EUV) 半導體製造中的「光」之核心 —— EUV 微影與光子學,先進製程繞不過的卡脖子環節 - Strategy 浮動利率永續優先股($STRC) Strategy 發行的浮動利率永續優先股,兼具債性現金流與股性彈性,獨特的配置工具 - RoboStrategy($BOT) 納斯達克新上市的封閉式基金,集中佈局機器人、自動化與 AI 策略 - 2X Long ORCL Daily ETF($ORCU) Oracle 的 2 倍日內槓桿 ETF —— 從資料庫巨頭轉身成為 AI 基礎設施核心玩家 - 2X Short SNDK Daily ETF($SNDQ) Sandisk 的 2 倍日內反向 ETF —— 一張 ETF 做空整個存儲晶片週期 從 AI 驅動的電網基建到 EUV 微影,從永續優先股到 AI 槓桿工具,從 Oracle 多頭到 Sandisk 空頭 —— 還有更多新上線標的 一鍵以穩定幣交易,盡在 StableStock

NVDA $66M 大单扫货，空头正在平仓跑路。 今早NVDA出现$190 Put 6600万美金，这不是新的空头下注，而是空头正在平仓离场，典型的空头回补看涨信号。 同时，明天AMD财报，已经有人提前下了$360 Call 460万美金的重注，方向非常明确——赌财报后突破。 ORCL $175 Call 370万美金也是明天到期，同样在赌向上突破。 #NVDA# #AMD# #期权# #大宗交易# #财报季#

2026Q1 HOWARD MARKS 和 OAKTREE CAPITAL TORM $TRMD：7.576億美元 Expand Energy $EXE：5.03億美元 Garrett Motion $GTX：4.61億美元 AngloGold Ashanti $AU：3.128億美元 Core Scientific $CORZ：2.298億美元 Viper Energy $VNOM：1.81億美元 Telephone and Data Systems $TDS：1.78億美元 Nokia $NOK：1.572億美元 SunOpta $STKL：1.347億美元 Petroleo Brasileiro $PBR：1.208億美元 Talen Energy $TLN：1.15億美元 Barrick $B：1.105億美元 CBL & Associates $CBL：9,940萬美元 Itau Unibanco $ITUB： 9,790萬美元 Liberty Global (LBTYA)：9,710萬美元 Credo Technology (CRDO)：9,630萬美元 TransAlta (TAC)：8,420萬美元 Freeport-McMoran (FCX)：7,740萬美元 Kilroy Realty (KRC)：6,570萬美元 Grupo Aeromexico (AERO)：5,960萬美元 XP Inc (XP)：5,650萬美元 Bausch + Lomb (BLCO)：5,410萬美元 Runway Growth Finance (RWAY)：4,680萬美元 Liberty Latin America (LILAK)：4,440萬美元 YPF Sociedad Anonima (YPF)：3,930萬美元 Array Digital Infrastructure (AD)：3,690萬美元 Cemex (CX)：3570萬美元 Ecovyst (ECVT)：3,470萬美元 Embraer (EMBJ)： 2,620萬美元 Ternium $TX：2560萬美元 Rice Acquisition 3 $KRSP：2,490萬美元 Oaktree Specialty Lending $OCSL：2,220萬美元 Telecom Argentina $TEO：2010萬美元 Simply Good Foods $SMPL：1300萬美元 Magnachip Semiconductor $MX：1,210萬美元 SmartRent $SMRT：870萬美元 Battalion Oil $BATL：660萬美元 NRG Energy $NRG：660萬美元 Optimum Communications $OPTU：650萬美元 Liberty Latin America A $LILA：630萬美元 Asertio Holdings $ASRT：500萬美元 Invesco Senior Loan ETF $BKLN：410萬美元 HDFC Bank $HDB：280萬美元 PDD Holdings $PDD：45.9萬美元 Alvotech $ALVO： 33.3萬美元 BioXcel Therapeutics (股票代號：BTAI)：28.9萬美元 NU、ORCL、SMH、GRAB 全部售出

朋友的分享（建议收藏） 2026 美股涨幅与资金主升 Top45（截至目前） 一、AI GPU / 核心半导体（核心中的核心） Ticker主线 NVDAAI GPU AMDAI GPU AVGOASIC MRVLAI Networking ARMAI Edge MUHBM INTCAI CPU revival QCOMEdge AI TSMAI Foundry TERAI testing AMD、MU、INTC、TER 都是今年最强半导体之一。 二、光模块 / Networking（今年真正疯涨） 你前面说得非常对。 这一块很多涨幅已经比Mega Cap还夸张。 Ticker主线 ANETAI交换机 LITE光模块 AAOI光器件 CIEN光通信 COHRCPO INFN光网络 CRDO高速连接 MTSI光射频 CLSAI硬件 FLEX数据中心电源 Lumentum、Ciena、AAOI 都被点名是2026表现最强AI股之一。 三、AI Server / 数据中心 Ticker主线 SMCIAI服务器 DELLAI Server HPE企业AI VRT数据中心散热 ETN电力设备 PWR电网 CEG核电 VST电力 NRG电力 GEVGE Vernova Vertiv 是2026翻倍股之一。 四、HBM / Memory（现在超级强） 这个是很多散户还没完全意识到的主线。 Ticker主线 MUHBM WDC存储 STXHDD SNDK闪存 SIMO控制器 Sandisk、Micron、Seagate、Western Digital 都是2026最强涨幅股之一。 五、AI 软件 / 平台 Ticker主线 PLTRAI政府 CRWDAI安全 PANWAI安全 SNOWAI数据 APPAI广告 NETCloudflare DDOGAI observability MDB数据库 ORCLAI云 TEMAI医疗 六、太空 / 军工 / 高Beta（现在资金扩散区） 你提到的太空股，其实现在已经是： AI资金扩散第三阶段 Ticker主线 RKLB火箭 ASTS卫星 LUNR月球 PL卫星数据 KTOS无人机 七、AI边缘妖股 / 高Beta Ticker主线 SOUNAI语音 BBAIAI国防 UPSTAI金融 HUTAI算力 TEMAI医疗

【xStocks市场速览】✍️ 三月份全球股市创下了自2022年9月以来最差的单月表现——伊朗停火信号、私人信贷挤兑、美联储加息……这些事现在都摆上台面了。 来看看本周都发生了什么👇 1️⃣特朗普称“两到三周内”从伊朗撤军：$XOMx $CVXx $SPYx 周一停火消息一出，原油暴跌近10%，随后反弹。到周四特朗普又改口，警告可能加大打击力度。 布伦特原油从跌破100美元又拉回到107美元上方。 2️⃣市场首次开始定价美联储加息：$QQQx $SPYx 加息概率本周突破50%，而伊朗战争前还只有12%。 现在大家讨论的不再是“何时降息”，而是“会不会加息”。 3️⃣标普500连续第五周下跌，道指进入回调区：$SPYx $QQQx $IWMx 道指较高点跌超10%。三月份全球股市市值蒸发8万亿美元，创2022年9月以来最差单月。 4️⃣消费者信心上升，但JOLTS招聘数据跌至六年低点：$WMTx $MCDx $KOx 谘商会指数超预期录得91.8，但职位空缺减少，招聘率创2020年以来新低。消费者对未来12个月的通胀预期升至5.2%，为2025年5月以来最高。 5️⃣Blue Owl 因41%的赎回请求，开始限制赎回：$ORCLx $CRMx $MSFTx 投资者试图从Blue Owl旗下两只总规模230亿美元的基金中赎回约25%。AI冲击正在影响SaaS贷款的估值，Ares、Apollo、BlackRock HPS也相继开始限制赎回。 5️⃣特斯拉一季度交付不及预期，5万辆车没卖出去：$TSLAx 特斯拉产量比交付量多出5万辆，库存积压程度为近年罕见。全年169万辆的交付目标，现在看起来压力不小。

AI泡沫论，继循环投资/左脚踩右脚的故事淡化后，终于又迎来了新论据，这次轮到了GPU折旧问题 这次的叙事很简单，在几个主流CSP的财务报表里，GPU折旧年限很多都是平摊到6年来算 但是GPU使用寿命可能只有2~3年，那么这样做账就会让纸面上利润率虚高，而实际上AI云利润太低就是吹泡泡 真的是这样吗？ ------------------------ 首先我们要来看看，GPU实际使用寿命2~3年这个说法是哪里来的 目前比较靠谱的溯源基本上指向了公开的Llama3的技术报告 Meta在2024年训练Llama 3.1 405B模型时，使用了16,384个H100 GPU，训练时长54天。在这期间记录了： 466次中断（interruptions），其中419次是非计划故障​ 平均每3小时发生一次故障​ 有效训练时间维持在90%以上 根据Meta的这次54天训练数据推算，年化GPU故障率(AFR)约9%​，最保守的估算，3年累计故障率约27%（超过1/4的GPU会在3年内失效） 虽然实际上肯定是用的时间越长故障率会更高，因为高负载导致的高温会更容易产生failure 所以训练用的GPU2~3年寿命并不是空穴来风，毕竟同步训练的脆弱性决定了AI训练过程要求单个GPU故障就能导致整个作业停止 另一个佐证就是，曾经GPU挖矿的矿卡，三年报废率也是很可观的，挖矿和训练的共通之处在于GPU利用率都很高 在这个Llama3技术报告之外，所有CSP，包括Azure，GCP，AWS的这类数据都是保密的，毕竟这个故障率直接关系到运营成本和服务质量，算是商业机密。 ----------------------------------------- 确认了折旧率数据来源，接下来就要说“但是”了 -------- 1. 是不是训练用的GPU寿命都一直会这么短？ 首先Meta这个训练数据推算是按中断次数算的，但并不是每次中断都 = 1 GPU 坏了 实际上即便是现在的训练用GPU，中断故障率都比以前训练要低了，以前几乎每一两小时都要中断，现在每天中断几次，相比之下好一些 部分原因是validation的自动化流程做的更好了，训练时的硬件故障中断，其实有不少是重复来自于少数体质敏感易坏的GPU。于是Nvidia也一直在优化validation流程，在训练之前的测试做的更好，剔除掉这些易坏的GPU 所以现在的GPU年故障率AFR跟以前比已经低不少了，我的估算可能是<6% --------- 2. 一个更容易被忽视的问题是，训练用的GPU和推理用的GPU，折旧率是否一样？ 很显然是不一样的，推理用的GPU年折旧率一般要低的多，原因是推理的平均负荷要小得多，不会因为持续性高负载高温，对延长寿命是有帮助的，一般年故障率都不会到3%甚至更低(<2%)，这部分GPU的寿命以6年算，是完全符合实际情况的 那么在云上训练和推理GPU的比例如何，就决定了平均寿命折旧如何 推理GPU的比例其实是快速上升的，和训练GPU比起来，不管是模型公司还是云公司的利润其实主要也来自于推理，而长远来看，推理的比例是一定会远高于训练的 所以GPU长线按5~6折旧年限来记账，仔细来看并没有太过分 作为佐证，现在只要不是公司里最重要的部门，要做AI推理就只能用五年前的A100而并没有寿终正寝，是很常见的现象 ---------- 3. 技术的快速迭代，会让GPU在三四年之后，因为TCO使用成本占劣势而被淘汰吗？ 这相当于是让GPU的残值可以忽略，比如现在A100用起来综合成本不如用最新的，所以会被淘汰吗？ 今天CRWV的财报里，CEO的回答算是直接否定了这个说法： "Let me provide a tangible example of our customer relationships and the durability of our platform. We had a large, multi-year contract up for renewal in 2026." （我来提供一个关于我们客户关系和平台持久性的具体例子。我们有一个大型的多年期合同，原定于 2026 年续约。） "Two quarters in advance, the customer proactively recontracted for the infrastructure at a price within 5% of the original agreement." （客户提前两个季度，主动以原协议价格 5% 以内的价格续签了基础设施合同”） H100在合同结束之后，新合同仍然能卖到原来合同95%的价格（看到这里其实我挺惊讶的，H100的租价其实还是下降了不少的），而且连A100也全都卖光了 所以在算力紧缺供不应求的时代，这个前代GPU得不到利用从而报废的担心，在短期的几年内可能都不是太大问题 ---------------------------------------------- GPU折旧问题似乎不是大问题了，是不是意味着AI泡沫就不存在了？ 如果有泡沫，那么会以什么形式出现，会从哪里出现？ 我们可以从底层逻辑和互联网泡沫比较，来看这个问题 简单的说 互联网：基建端基本独立运营，基建和应用是解耦的，需求是脱节的，基建过度价格崩塌，泡沫破裂的很惨 。价值全产生在应用端公司，形成了生态错位 AI：应用端驱动基建，因为应用被基建严重限制规模，从而被迫投资基建端，算力一直紧缺 互联网的泡沫主要在基建端，大量的光纤建设之后都没人用（97%），但是AI泡沫里GPU基建却成了瓶颈，基建显然不是同一种泡沫 基建紧缺到什么程度？ CRWV的订单backlog从30B直接涨到55B，各个CSP的backlog（以RPO为算，一般来说会有5~15%的丢单率）也在快速上涨 从CSP，到芯片，到数据中心DC，到电力，到存储，所有人都在喊订单挤压的太多甚至几倍，很多产业链的环节2026年全部售罄，根本做不完。 硅谷公司里基本上只要是跟AI相关的组，都背负了很重的指标，被压榨累成狗，即便是以前文化很好的NVDA也变内卷了很多 这次的需求全部是从App应用端来的，从App -> 云 -> DC数据中心 -> 芯片一层层传导，而且大家都对泡沫很忌惮，有多少订单准备多少产能(除了少数冒险家CRWV/ORCL/META)，和互联网泡沫最大的区别在于，基建目前并没有超出需求建设 风险也是有的，毕竟App应用端太多创业烧的是VC的钱，这正是泡沫形成的绝佳背景。但目前来看，垂直类应用端还是有很多毛利率和增长率都很不错的代表的(比如Harvey) 所以如果真的有泡沫，目前来看只有可能来自App应用端的需求减弱 一个反直觉的悖论，App端的泡沫在于AI/Agent发展迭代的不够快！做出的东西不够好，导致营收增速跟不上 AI/Agent发展不够快，在广大行业渗透不够又部分是因为算力不够 于是为了维持泡沫不破，算力投资和军备竞赛又会继续加强 然后App端会出现大量输家被淘汰，因为算力投入而破产，这可能就是泡沫破裂的形式 这和互联网时代基建公司大量破产形成了鲜明对比 最后决出的几家寡头，有一定营收，依然会大力投入算力基建，期待赢家通吃 这就导致了AI泡沫和互联网的泡沫破裂方式可能是不同的，下游的基建风险并不大，而泡沫更偏向App应用端 另一个简单的比较方式：看谁在举债，泡沫破裂就在哪里 互联网泡沫，举债的更多在基建端，价值捕获更多在App端 AI泡沫，价值捕获在App应用端，而举债的也更多在应用端(以及云) 但反过来说，如果OpenAI和Anthropic能继续维持三年3~9倍的营收增速，基建维持5年供不应求的超级周期，并不是天方夜谭的事情 --------------------- 算力把时间借给了应用，终究要用增长归还；还不上的，就是泡沫。能还清的，就是点亮文明的下一座灯塔