《從最新 13F 看頂尖投資人的共同下注：AI 不是答案，稀缺性才是》 Berkshire、Bridgewater、Tiger Global、Druckenmiller、李祿、段永平、Ackman 的動作看似分歧，但用第一性原理拆開，會發現他們其實都在圍繞同一件事配置：未來現金流最確定、競爭位置最稀缺、且能把 AI 時代需求轉化為高回報資本的公司。 13F 不能當即時訊號，但能看資本方向 13F 是延遲 45 天的持倉快照，不代表今天還持有，也看不到完整空單、現金和海外持倉。所以它不是抄作業工具，而是觀察頂尖資金思考框架的材料。 」 第一性原理 股票長期價值只來自三件事： 1. 未來自由現金流 2. 能否長期防守這些現金流 3. 買入價格是否合理 AI 只是技術變數，不是投資答案。投資答案要落到：誰擁有算力瓶頸？誰擁有分發入口？誰擁有資料和定價權？誰能把資本支出轉成高 ROIC？ 第一個共識，AI 基建鏈 這一季最明顯的共同方向，是 AI 基建。 Bridgewater 加碼 TSM、AVGO、MU、NVDA； Tiger Global 加碼 TSM、NVDA、AMAT、AVGO；Druckenmiller 也新增/加碼 AVGO、STM，並保留 TSM。 段永平最新可見持倉中，也大幅提高 NVDA、TSM、MSFT 的權重。 這裡的邏輯很簡單：如果 AI 需求繼續增長，最先被驗證的不是哪個應用最終勝出，而是整個產業都需要更多晶片、代工、記憶體、網路與電力效率。 第二個共識，平台股仍重要，但分歧加大** 大型平台股不是被拋棄，而是進入分化。 Berkshire 大幅加碼 Alphabet，李祿也把 Alphabet 放在極高權重；但 Ackman 幾乎賣出 Alphabet，轉去買 Microsoft；Druckenmiller 則退出 GOOGL、減碼 Amazon。 這代表市場不是否定平台股，而是在重新評估：誰能把 AI 投入變成真實現金流？ Google 有搜尋、YouTube、雲端和 Gemini 生態；Microsoft 有 Azure、Office、OpenAI 關係和企業分發；Amazon 有 AWS 和電商現金流；Meta 有廣告分發和 AI 推薦效率。 大家都知道平台重要，但對哪個平台的邊際回報最高，答案並不一致。 第三個共識，低估的中國平台仍被少數高手買入** 李祿重倉 PDD，段永平也加碼 PDD，同時仍持有 Alibaba。這說明中國平台沒有被全部放棄，而是被高度選擇性地買入。 中國平台公司的問題不是商業模式失效，而是折價過重：政策風險、地緣風險、消費信心和資本市場信任度，都壓低了估值。 但如果一家公司仍有高 ROIC、強現金流、低估值和長期競爭優勢，那它就會進入深度價值投資人的視野。 三位關鍵人物 段永平的組合仍以 Apple 和 Berkshire 為核心，但增量資金明顯偏向 AI 基建和中國平台。他買的不是短期熱點，而是強產品、強生態和長需求。 Druckenmiller 則代表另一種訊號。他不是長期抱死，而是宏觀輪動。他加碼 Natera、YPF、AVGO、STM，退出 GOOGL，減碼 Amazon。這說明 AI 基建仍有吸引力，但大型平台股要更挑位置與估值。 李祿最集中，也最像 Munger 系投資人。他重倉 Alphabet、PDD、Berkshire，同時新買 Moody’s、S&P Global、MSCI 這類資料與金融基礎設施公司。這些公司本質上是資訊收費站。 真正的結論 這些頂尖投資人的共同下注，不是「AI 會漲」，而是： 縮減投資數量,提⾼集中度。 重壓關鍵節點:算力瓶頸、平台入口為主!

4月下旬就开始关注v4 hook赛道，中间也玩了不少机制币，一直在学习@absnn355 @52Hz_eth @798_eth @tiger_web3 @smokey0x 等老师们的优质内容，上周末写了一些投研，希望 v4 hook 还仅仅是开始！

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Blonks — BSC 首个 Slonks 风格全链上生成艺术。 4444 枚，全部由链上的微型神经网络逐像素生成：每个 token 拥有自己的「锚图」与一份从权重渲染出的「渣图」，二者的差异（slop）即风格指纹。 铸造期内匿名累积,关窗后由未来区块哈希作种、Fisher-Yates 链上洗牌一次性揭晓——任何人无法预测、无法 snipe。 合成机制：同等级两枚销毁其一、嵌入向量取均值,幸存者升级并被重渲染。等级越高越稀有,但每次合成都是一次新的抽签——slop 既可能下降,也可能爆炸。 🟢 MINT 已开启 0.005 BNB · 24 小时铸造窗口 · 链上永生 — Blonks — the first Slonks-style fully on-chain generative collection on BSC. 4444 pieces, each rendered pixel-by-pixel by a tiny neural network living entirely in contract storage. Every token carries an anchor image and a slop image produced from the weights; their divergence is the artwork. Mints are blind during the window. After it closes, a future blockhash seeds a Fisher-Yates shuffle on-chain — unpredictable, unsnipeable, fair. Merge: burn one of two same-level tokens, average their embeddings, re-render the survivor at the next level. Higher tiers are scarcer, but every merge is a fresh roll — slop can drop, or detonate. 🟢 MINT IS LIVE 0.005 BNB · 24h window · forever on-chain

楼霁月&易理华 中国大陆关联主体 👉楼霁月 @Joylou1209 关联主体 1️⃣北京拓蛮信息科技有限公司 （TokenMania 主体） 法人代表： 楼霁月 股东：楼霁月100% 2️⃣共青城红岸投资合伙企业（有限合伙）  法人代表：楼霁月 股东：楼霁月 90.25%  徐为民 9.75% 3️⃣杭州蕴和科技有限公司  法人代表：楼霁月 股东：楼霁月100% 4️⃣乾景科技有限公司   法人代表：张勃 股东： 易理华 79%  楼霁月20%  张勃1% 👉易理华关联主体 1️⃣上海雄心智能科技有限公司    法人代表：易理红 股东：易理华 99% 上海雄心创业投资管理有限公司1% 司法案件：1条  2️⃣上海火眼技术有限公司   法人代表：易理红 股东：易理红  100% 司法案件：3条  3️⃣上海了得投资管理有限公司  法人代表：易理红 唯一股东为：雄兵科技集團有限公司 4️⃣上海雄心创业投资管理有限公司  法人代表：张勃 股东：易理华 100% 司法案件：2条  5️⃣上海自足网络科技有限公司  IntelliShare  法人代表：朱俊峰 股东：朱俊峰63% 上海钱易投资17% 上海雄心创业10% 6️⃣上海钱易投资管理有限公司 法人代表：易理华  股东：上海雄心创业投资管理有限公司 78% 上海博时特企业管理有限公司15% 7️⃣宁波市鄞州瀚璟西鼎股权投资合伙企业（有限合伙） 股东信息：上海钱易投资  93.33% 易理华 6.66% 8️⃣南京链上网络科技有限公司（媒体白话区块链主体） 法人代表：马丹 股东信息：马丹53.19948% 上海了得投资20% 南京白话信息技术 14.8% 9️⃣杭州火鸟区块链有限公司（媒体火鸟区块链主体） 法人代表：陆洲 股东信息： 浙江华媒控股35%   上海了得投资15%  泛城投资10%（陈伟星）  海南乐朋商务 10%（李林） 至此，楼霁月、易理华一手搭建了从一级投资（了得）、到二级操盘做市（TMAC）、再到币圈媒体（白话区块链、火球区块链）的行业上下游版图。 自己发垃圾项目、自己假义投、自己操盘、自己宣传，一条龙齐了。 🔟共青城雄心投资合伙企业（有限合伙） 法人代表：易理华  注册资本：10，00万(元) 股东信息：易理华85%  徐为民15% 关键的来了。 共青城灵境投资合伙企业（有限合伙） 法人代表：易理华  注册资本：2,100万(元) 这个主体背后的组合精彩极了，属于华语币圈顶级大割云集荟萃。 共青城灵境股东信息： 1 戴旭光 @PatrickXDai 38%  @qtum 2 笪鸿飞 @xildcapital 38%   @Neo_Blockchain @OntologyNetwork @FlamingoFinance @OMOSwapX 3 图2 曹真 @GemBooMBooM 9.52%  @joinrepublic 4 图3 孙诗皓  4.76%   @TROY_DAO 5 易理华 @Jackyi_ld  4.76%   @Liquid_Capital_ 6 图4 李希     @xildcapital 4.76%  @Liquid_Capital_ 百科认为，这几哥们堪称币圈凤凰男三巨头： 贫困县最凶狠镰刀     戴旭光 抛弃糟糠，拥抱天菜 笪鸿飞 高攀楼家，入赘上门 易理华 这里插两句： 1 笪鸿飞呢，以前在杨浦的时候极穷无比，饭都快吃不上了，全靠他前妻接济。 奈何笪鸿飞始乱终弃，一心拥抱天菜。 2 当年312那次楼霁月爆仓后遭遇财务危机，易理华转头就跟她离了婚。 终究是楼霁月一场错付。 当这几个凤凰男集合在一起，会开出如何炸裂的花朵呢？ @hazenlee @LuYao_Trader @0xVeryBigOrange @CryptoApprenti1 @punk2898 @0xDeMoo @wdctlllltcdw @web3annie @mao_rocky @0xCPT_Capital @YingeAI @mryao90 @Mrluanluan @colinwu @BitcoinNewsCom @brc20niubi @williamlab @Michael_Liu93 @garyvgroup @biupa @XXY177 @EmberCN @Bitebishuqin @tiger_web3 @IamRamenPanda @WallStreet0Name @MrQin_BTC @jason_chen998 @roger9949 @roger73005305 @xtony1314 @Bqlsj2023

据知情人士透露，易理华家中女性用品繁多。 看来杰克易也是好玩之人啊。 👉楼霁月 @Joylou1209  易理华高攀的妻子，1991年出生于杭州萧山。 2007年，楼霁月进入杭州二中就读高中。 2010年，进入中南财经政法大学新华金融保险学院； 并同时随李春涛（现任安阳钢铁股份有限公司董事、河南大学国际商学院执行院长）及钱向劲（现任中信证券浙江首席投资顾问&浙江大学管理学院特聘教授）学习。 2015年从Johns Hopkins University商学院硕士毕业。 👉易理华  @Jackyi_ld 1985年7月，出生于湖南娄底，本科毕业于上海理工大学 命运的齿轮自2016年开始转动。 2016年，每月还租住着1800人民币的易理华跟彼时还在某券商当牛马的楼霁月相识相知。 2017年当年ICO热潮风起，易理华有一段时间专门给薛蛮子 @xuemanzi8848 投的那些垃圾股权项目做ICO发币培训；后机缘巧合之下，他高攀上 余文卓 @Imlaomao 及 李笑来@xiaolai ，加入INBlockchain 硬币资本。 2017年10月，易理华楼霁月开始正式运作TokenMania（TAMC）。 2017年12月，楼霁月与易理华在位于西湖南岸、雷峰夕照山麓的西子宾馆大婚。 2018年初，因易理华老鼠仓利益问题，易理华与老猫及李笑来撕逼彻底决裂，被踢出硬币资本。 随机，易理华与楼霁月成立“了得资本” @Liquid_Capital_，最初法人代表为楼霁月。 自此，币圈最出名的雌雄大盗正式营业。 楼霁月曾不小心透露，TokenMania（TAMC）业务包括“设计、发行和做市方案”——实为市值管理割韭菜。 当年，雌雄大盗的套路是这样：易理化用LD资本（了得）的名义从一级市场介入并大范围通过各种媒体渠道宣传推广，而楼霁月则用Tokenmania从二级市场暴力拉盘砸盘，夫妻配合收割。 易理华，还记得你的跑路交易所币岁Bisale？ @garyvgroup @biupa @XXY177 @EmberCN @Bitebishuqin @tiger_web3 @IamRamenPanda @WallStreet0Name @MrQin_BTC @jason_chen998 @roger9949 @roger73005305 @xtony1314 @FLS_OTC @Bqlsj2023 @0xNing0x @Bitfatty @ai_9684xtpa @Crypto_Cat888

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 」