今天新闻流里最有价值的一条就是 ，SK海力士和闪迪在FMS 2026上发布了全球首个HBF开放技术标准。Google和Tenstorrent也参与技术验证和标准建立。 规格具体如下：存储介质3D NAND Flash，堆叠支持8层和16层两种配置，单颗容量最高512GB，带宽分三个等级覆盖0.4TB/s到3.0TB/s。接xPU的接口选了UCIe，GPU、CPU、各类AI加速器都能接入。联盟成员包括Google和Tenstorrent，Google DeepMind的工程师会在FMS上参加一场关于HBF突破memory wall的panel。 HBF的定位比较清楚，在HBM和SSD之间插入一个新的存储层级。HBM带宽高但容量有限、成本极高。SSD容量大但延迟太高。HBF用NAND的成本结构去逼近HBM的带宽能力，同时容量远超HBM。 为什么这个新闻很重要？因为MoE已经成了frontier model的主流架构，而MoE的参数结构天然适配HBF。 拿Kimi K3举例，2.8T参数，896个专家每次激活16个，单token实际参与计算的参数大概50-104B。剩下占总量95%以上的专家权重，读多写少，稀疏访问，每次推理只用到一小部分。对延迟的容忍度远高于KV cache，但对容量的要求很大。 你今天想跑一个K3，2.8T参数分布在几十张卡上，专家路由的跨卡通信量极大，基本上要上英伟达NVL72这种scale-up系统才能跑。一套NVL72的采购成本是千万美元级别，小团队和一般公司根本不用考虑。 HBF改变的可能还不只是成本，是MoE的部署方式本身。现在跑大MoE模型，专家权重分散在多张卡上，推理时跨卡通信量很大，对NVLink和网络带宽的依赖非常重。HBF通过UCIe直接挂在xPU旁边，每颗最高512GB，相当一部分专家可以变成本地访问，不用走卡间互联。专家并行从大规模跨卡通信问题，部分转化成了本地HBF读取问题。这对部署门槛的影响可能比单纯降成本还大。 存储成本从纯DRAM/HBM变成DRAM+NAND混合，量级差距10倍以上。DRAM只留给KV cache和当前激活的参数，50-100GB可能就够。 MoE的参数量还在膨胀，K2是1T，K3已经2.8T，10T级别的MoE大概率两三年内就会出现。如果推理侧存储还是只能靠DRAM和HBM，成本门槛只会越来越高。HBF提供了让推理成本和参数膨胀脱钩的可能性。 时间线上，SK海力士给的full commercialization目标是2030年前后，但闪迪今年下半年可能已经在日本建pilot line，商用有机会提前到2027年。

@gushanjishui A股市场会越来越正规。这几年几年，出现了巨大的regime shift，不管是宏观经济和监管和市场微观结构。不能老拿之前的经验去套现在的市场。

明星基金的投资回报跟这个基金的大多数投资人没有关系。大多数基金投资人也都是追涨杀跌，基金回报亮眼的时候追着申购，然后主题指数见顶，要么加杠杆爆了。到最后虽然基金回报是仍然是正的，但是其大多数投资人却亏成了一坨。

MTK也在Serdes IP方面赶上来了。拥有顶级 SerDes IP 基本是承接云厂商CSP的AI ASIC 定制订单的入场券。这方面之前的玩家就是Broadcom， Marvell，还有被高通收了的Alphawave。

7月收官🔚 这场史诗级的AI硬件大调整，再一次验证了我那套算命框架还work。6月末选择大幅降仓，让我在这轮深度调整里受的冲击小了不少。前几天连续三日抄底买入，仓位已经回到九成。 整个过程心里其实一直忐忑，到最后还是选择知行合一，信自己的框架，信理性主义。不然呢，还有更好的选择吗。 8月，9月，let’s make some money。

管钱、挑基金经理，我有几条 don’t do： 1.不加杠杆，不碰复杂衍生品。 2.36 岁以下，市场经验不足10年不行。 3.生活正赶上大变动的先缓一缓，结婚、生子、搬家都算z 4.不能是韩国人/韩裔。 5. 爆过仓，出现合规风险的，❌。

这几天的买买买后，已经重回9成仓位。仅仅一个月所有好东西打五折，而且未来的预期仍没发生根本性改变，模型依然在scaling，依然没有碰到scaling law的墙，没有什么理由让你对未来悲观。

我觉得确实要担心下啊，人家说的没问题。推理对于scale out层面的通信需求不大。scale up层面目前还在单机柜，跨机柜就国内在做。明年大概率上不了CPO，然而东山扩产计划非常激进，外加100G层面国内的选手都开始量产了，光模块光芯片不担心过剩？你看美国那俩都横盘小半年了