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

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两年前，我拉了个 AI 群。 群里主要是几乎所有华人AI项目创始人，基金机构，研究员，大家分享内幕，组队干项目。那会儿应该是国内最早的Agent狂欢前夜。 后来周期来了。有人赚翻，有人忙于build，有人对AI少了热情，我决定解散群，去想我要做的群到底是为了什么目的。 但今天，#AgenticAI# 真正要爆发了。 这波机会比2023年的LLM热潮更大、更快、更卷。 我决定重启。 全新的群，只为还在真刀真枪干活的人准备： ✅严控人数与质量，欢迎一线做Agent / infra / 应用或对币圈有真正信念的人，每天高价值分享 ✅核心议题：2026 Agent爆发前怎么position 你的仓位？哪些技能是我们必须要有的？外面世界纷纷扰扰，大家都在真正在用AI做什么？ 还在all in Agentic、想抱团/找合伙人/找灵感的，私我或评论区告诉我你想如何参与这个群。 2026，#ALLinAI#

川普均价105买入、黄仁勋亲自站台——这只软件股到底有什么秘密？ 一、先说两个人 川普，Q1进行了3642笔交易，软件股里买最多的就是 $NOW，均价约105美元。现在股价95美元，他在亏损。但他还没卖。 黄仁勋，在拉斯维加斯Knowledge 2026大会上亲自为ServiceNow站台，与CEO Bill McDermott联合宣布"Project Arc"战略合作，并公开表示这是他最看好的企业软件平台。 两个信息量最大的人，同时押注同一只股票。值得认真研究一下。 二、 $NOW 公司是做什么的？ 一句话：企业IT系统的中央大脑。 过去企业内部各部门各自为政——HR用一套系统，IT基础设施用另一套，客服数据又散落在别处。ServiceNow做的事，是提供统一的工作流界面，把所有系统、所有AI大模型、所有底层数据库全部纳管进来。 它不替代你原有的系统，它做的是万用转接头——你原来的插座不用拆，插上它，所有系统互相沟通。 这种不具侵略性却掌握最上层调度权的定位，造就了一个恐怖的数据：97%续约率。一旦进驻企业，客户根本不敢换，因为换了整家公司系统会大宕机。 三、最新财报说了什么 Q1 2026核心数据： （1）订阅营收36.71亿美元，年增19%，超预期 （2）剩余履约价值（RPO）277亿美元，年增23.5% （3）未来12个月可变现订单（cRPO）126.4亿美元，超预期100个基点 （4）营业利益率32%，超预期50个基点 （5）自由现金流利润率44%——赚100块有44块是真现金 （6）单季回购库藏股20亿美元，剩余额度还有42亿 全年订阅营收指引上调2.05亿美元，直指157.35-157.75亿美元。 更重要的是结构性变化：本季50%的新业务已转向"用量计价"模式，不再按人头收费。AI代理24小时不停运作，每次调用数据库、每次消耗算力，全部变成ServiceNow的收入。这不是卖软件授权，这是在收基础设施的过路费。 四、黄仁勋说了什么 黄仁勋在大会现场提出了一个极具冲击力的产业逻辑： "有史以来第一次，服务变成了软件，软件变成了服务。全球服务产业的市场规模，比单纯软件产业大100倍。" 过去软件只是工具，现在AI代理开始替人类真正干活。软件正在切入人类劳动力市场，变现天花板被彻底拉高。他同时指出，相比两年前的生成式AI，现在的Agentic AI引发了1000%的算力需求暴增。AI代理需要实时处理、调用工具、深度推理，算力消耗呈几何级数跳跃——这直接利好英伟达，也直接利好管理这些AI代理的ServiceNow。 无论是人类员工、AI代理还是未来的机器人系统，只要在企业内运行，就全部需要身份管理、权限控制、合规治理。这正是ServiceNow的核心价值，也是黄仁勋必须与其深度绑定的底层原因。 Bill McDermott的目标：2030年订阅营收300亿美元，从现在160亿翻倍。这是企业软件历史上扩张最快的公司之一。 五、商业模式的护城河 AI内建，而非外挂。 过去软件公司卖AI是外挂模组——买了基础版想用AI得额外付钱，预算紧张时外挂永远第一个被砍。 ServiceNow把AI原生内建在基础产品里，强迫中奖。客户升级系统时自动获得AI功能，习惯之后再按用量收增量费用。先把水管铺到你家，等你习惯用水，再按水表度数收费。 赢家通吃的供应商整合逻辑。 企业IT预算有限，当老板要求导入AI，底下的人会怎么挪预算？砍掉那些单点小软件商的合约，把钱集中给一个统一大平台。ServiceNow的财报原话："预算增长=劳动力成本下降+消除多套系统。" 本季新增16笔超500万美元大单，其中5笔超1000万——这个级别必须CEO或CFO亲自签字。 六、技术面现状 周线： 从高点141美元跌至95美元，跌幅33%，形成明显下降楔形，当前压在楔形下轨——多空决战关键位。RSI 36接近超卖，MACD仍在深度负值，空头动能未竭。 日线： 今日放量+5%触碰楔形上轨，成交量34M高于均量26M，MACD刚刚翻正金叉，Stoch RSI中性偏多。第一个真正意义上的突破信号出现。 阻力位：第一个位置在101也就是缺口的位置，更强阻力在109-113（ema 100的位置） 七、风险 1. 财报后盘后一度跌12%，市场对"有机增长"存疑——管理层回应本季超预期完全靠自身，并购贡献极小。 2. 净收入留存率（Net Retention Rate）未披露，企业端观望情绪导致续约延迟。 3. 并购整合带来全年毛利率25个基点逆风、营业利益率75个基点侵蚀。 4. 周线MACD仍在深度负值，日线反弹随时可能只是反弹而非反转。 总结： 川普在105美元买，现在95美元还没卖。黄仁勋说这是企业AI时代最重要的基础设施平台。财报显示97%续约率、44%自由现金流利润率、RPO 277亿美元、用量计价模式占新业务50%。前瞻PE 21-22倍，为历史低位，过去五年均值32倍。这只股票的问题从来不是基本面，而是整个软件板块被机构系统性做空拖累的连带伤害。 当软件的Short Squeeze来临，仓位最重、护城河最深、被砸得最惨的那只，反弹往往也最猛。等$101缺口突破确认，或等$95再次回踩企稳——那是比现在更好的入场时机。 #ServiceNow# #NOW# #软件股# #黄仁勋# #川普持仓# #美股分析# #AgenticAI# #板块轮动#

卧槽，兄弟们！AI硬件已经干翻10倍了，软件却还在地板上趴着！ 这才是超级周期下半场真正的核弹机会！我直说很多人不敢说的真实感受：Nvidia涨10倍、存储涨10倍、光互连涨10倍…… 结果你打开手机，有哪个AI应用让你真觉得“卧槽，这直接重塑我的工作”？ 硬件的狂欢是真实的，但应用层的狂欢还没开始！ 这焦虑感我有，你肯定也有。 但焦虑就是不对称赔率的信号——所有人都在抢GPU的时候，软件还没动！ AI浪潮三阶段，记住了：第一阶段（2023-2026）：卖铲子的时代 已结束 Nvidia、AMD、存储、光互连通通吃饱第二阶段（2026-2027）：平台+入口之战 正在爆发 谁掌握数据和调用入口谁赢第三阶段（2027+）：应用层真金白银 即将引爆 谁有真实用户和真实收入谁称王现在就是从第一阶段冲向第二阶段的最爽过渡期！ $DOCN（DigitalOcean） 三个月前还被叫“廉价云”，现在单日拉40%直接翻倍！ 为什么？AI初创公司要便宜、灵活、低延迟的推理接口，AWS太贵、GCP太复杂，它刚好卡位。 AI客户ARR 1.7亿，同比暴增221%！ 标签已换：从廉价云 → AI推理首选平台！白嫖党福音！$TEAM（Atlassian） 所有人都说AI要干掉Jira，结果AI Agent反而把Jira当命根子！ Agent需要企业真实数据和上下文，全在Jira+Confluence里。 Rovo上线后，用Rovo的客户增速是非用户的2倍，AI把护城河直接焊死了！ 即将引爆的两个重磅：$SNOW（Snowflake） 企业AI Agent的大脑控制层！ 5月27日财报看三件事：产品收入、RPO增速、AI工作负载。 全超预期的话，SNOW就是下一个DOCN！现在低位磨底就是送分题。$CRM（Salesforce） Agentforce ARR已经8亿刀，同比169%！ 不是画饼，是真金白银企业在付钱！ 还能跨系统执行，Google Workspace、BigQuery、ServiceNow全打通。 这不是工具，这是企业工作流的新入口！ 最被低估的暗线（通信基建）：AI Agent越多，通信调用就越爆炸！ AI客服要打电话、发短信、做验证，每一个背后都是通信网络在扛。 $BAND（Bandwidth）：自己有全球网络，不是租的。Salesforce都选它做AI客服核心伙伴，低延迟就是命根子！$TWLO（Twilio）：语音收入同比+20%，19个季度新高！企业真金白银在买AI互动能力。我自己重仓看好：$NOW（ServiceNow）：企业IT和运营端的AI操作系统，重复工单、审批、合规全交给Agent干，AI是它的燃料不是对手！ $RDDT（Reddit）：AI最稀缺的高质量人类对话数据！Google、OpenAI都在谈授权，130附近就是铁底，数据资产王者！ $ZM（Zoom）：争议最大但赔率最高！AI Companion活跃用户暴增3倍+，Virtual Agent已处理50%客服。如果从“开会软件”变成全场景AI工作流入口……估值直接重写！ 最终总结：$DOCN、$TEAM、$CRM 等财报验证：$SNOW（5/27）、$NOW 暗线黑马：$BAND、$TWLO 高赔率反转：$RDDT、$ZM硬件是AI第一章，应用才是第二章。 第一章10倍的公司，第二章不一定是它们。 故事已经讲够了，接下来看财报里的真金白银！ 等数字一出来，就是软件股集体起飞的时候！兄弟们，硬件已经上天，软件还在低位趴着…… 你准备好上车下半场了吗？#AgenticAI# #AI应用#

Agentic AI 正在快速从实验室走向真实世界生产。从全国 AI 接入合作，到设备端完全自主 Agent，再到机器人领域的突破性世界行动模型以及大规模强化学习基础设施，都在加速落地。 以下是 AI 领域最新重要进展汇总： 1️⃣ OpenAI 与马耳他政府宣布合作，为所有马耳他公民提供 ChatGPT Plus，并配套 AI 素养课程。 2️⃣ 复旦大学、上海创新研究院和新加坡国立大学发布新综述论文，系统梳理了「世界行动模型」，这些模型能让机器人行动前先模拟环境后果。 3️⃣ Mistral CEO Arthur Mensch 警告法国，不要允许 Anthropic 的 Mythos 模型扫描军事代码库，以避免网络安全风险。 4️⃣ ArXiv 规定，如果投稿存在确凿证据表明作者未检查 LLM 生成结果，将禁止该作者投稿一年。 5️⃣ NVIDIA 与 Ineffable Intelligence 合作，构建大规模强化学习系统的基础设施。 6️⃣ 64 位数学家组成的联盟打造了 SOOHAK 基准测试，包含 439 个原创任务，用于测试 AI 模型的研究级数学能力和识别不可解问题。 7️⃣ OPPO 开源 X-OmniClaw，这是一款 Android AI Agent，可直接使用设备相机、屏幕和语音输入，无需云端手机虚拟化。 8️⃣ Andon Labs 开展了一项实验，让四个 AI 模型运营广播电台六个月，结果从专业到相当离谱不等。 9️⃣ OpenAI 收购了一家语音克隆初创公司，该公司提供名人声音克隆工具。

被低估的真相：Agentic AI 是一场以"存储"为中心的范式革命 1/ 一句话观点 Agentic AI 的核心，不是算力，是记忆。 新硬件层级正在变成： ① 记忆（HBM / DRAM / NAND） ② 并行计算（GPU / ASIC） ③ 协调者（CPU） CPU 早就不再承担主要计算逻辑。 2/ 第一性原理 人类对"智能"的终极追求只有两件事： 无限记忆 + 无限计算。 我们日常评价一个人聪不聪明，无非两点： "记性好" + "脑子转得快"。 机器智能在沿着同一条路前进。 3/ 先说市场已经讲过的故事：HBM LLM 推理的 decode 阶段是典型的 memory-bound 任务。 每生成一个 token，都要把整套 KV cache 从显存里搬一遍。 带宽不够 → 昂贵的 GPU 直接闲置。 这就是为什么 GPU 每升一代，HBM 的带宽和容量都在追着涨。 4/ 市场没怎么讲的故事：1M context 不是在 GPU 集群里组装的 我们天天说的"1M context"，并不是在 AI 推理集群中拼出来的。 它的真正组装地点，是 跑 Agentic 系统的传统服务器（CPU + 大 DRAM）。 5/ 那些传统服务器在做什么？ • 加载用户的长期 / 短期记忆 • 加载 agent 的系统规范（system prompt） • 加载 skill / tool / subagent 的说明 • 拼到超过 1M token 时，还要做压缩 这一整套，全部跑在 Agentic 服务器的 DRAM 里。 6/ 对比过去的互联网 / 移动互联网 过去几乎不处理用户上下文。 只有搜索 / 推荐 / 广告才会留一点用户画像， 数据量大概只有现在 Agentic 系统的 1/20，甚至 1/100。 7/ 供应链已经在反映这件事 服务器的 CPU : DRAM 配比，正从 传统的 1 core : 4 GB 升级到 1 : 16，并继续往上走。 8/ 但远不止"4 倍存储"那么简单 Agentic 状态下，单颗 CPU 能服务的用户数，只有过去的几分之一。 当整个 IT 都切到 Agentic： • CPU 数量：增长 几倍 ~ 十几倍 • DRAM 总量：增长 几十倍 ~ 上百倍 9/ 结论 Agentic AI 是一次以 "存储 + 并行计算" 为核心的范式迁移。 软件范式变了，硬件范式也跟着变。 只有真正读懂技术的人，才会理解： 这一轮存储不是周期，是范式。 10/ 时间维度 考虑到： • 人群渗透率还很低 • 单用户使用深度还很浅 未来至少 5 年，看不到这轮存储需求的周期顶部。 （拉长时间看万物皆周期，但这一轮远没到拐点） $MU $DRAM $SNDK

GitHub 正式上线 GH-600 认证：Agentic AI 开发者认证！ 这套认证专门针对负责设计和管理 AI 智能体系统的开发者。 考核内容涵盖多智能体编排（multi-agent orchestration）、安全防护（guardrails）以及生产环境下的 AI 工作流。 GitHub 明确了新的岗位要求，开发者不仅要会使用 AI，更要具备监督和控制 AI 系统运行的能力。 在 Web3 与 AI 结合的自动化趋势下，这套技术栈将成为核心竞争力。

Neha 建立了一个心智模型来理解 Agentic AI 架构： 任务/目标：代理需完成的目标 编排层：控制面板 代理层：多个专门代理 工具层：网页搜索、DB、API 等 记忆层：短期/长期信息存储 监控层：监控每一步 可靠性/故障管理：错误识别、重试、回退、人工介入 治理/安全：合规、审计、认证

最近高盛的 AI 报告的核心逻辑 Agentic AI 有可能把 AI 从一个重资本开支、不断烧钱的成本负担，变成一种使用量越增长、利润率越扩张的生意 随着 token 成本持续下降，更复杂的智能体开始具备经济可行性。这些智能体会消耗远多于普通应用的 token，因为它们需要更长的上下文窗口、多轮推理循环、结果验证、工具调用，以及全天候的后台监控 token 使用量的上升，会提升基础设施利用率，强化单位经济模型，也给云厂商和模型提供商留下更多空间，继续再投资于模型质量、分发能力和算力容量 换句话说，AI 资本开支的多头逻辑，并不只是使用量会增长。更关键的是，这种使用量增长，越来越可能以有吸引力的增量利润率流入财务表现。高盛认为，从 2026 年开始，这种利润率拐点正在逐渐显现