🌐📊 美联储独立性被正面挑战：Powell 这句话，比降息本身更危险 这不是一次普通的政策分歧，而是权力边界被公开推到台前。 Jerome Powell 表示，U.S. Department of Justice 正在以“刑事指控”为威胁，施压 Federal Reserve，要求其配合 Donald Trump 的利率主张。 无论你站在哪一边，这句话本身已经越过了市场最敏感的那条线。 问题已经不再是“要不要降息”， 而是——货币政策是否仍然独立于政治权力之外。 过去几十年，市场对美联储的信任，建立在一个核心假设之上： 利率决策来自数据、通胀与就业，而不是行政命令。 一旦这个假设被动摇，后果不只体现在债券收益率。 美元的信用基础 长期通胀预期 全球资金对美债与美股的风险定价 都会被迫重新评估。 你可以看到，这类消息的杀伤力，并不依赖是否最终“真的起诉”。 只要这种冲突被公开化，风险溢价就已经开始抬头。 从市场角度看，这意味着什么？ 短期内，波动率上升是必然的。 但更深层的，是机构开始问一个更难的问题： 如果央行独立性不再是铁律，那长期资产该如何定价？ 这也是为什么我认为，这条消息的级别， 远高于一次鹰派或鸽派发言。 它触碰的是制度本身，而不是参数调整。 📬我会持续跟踪宏观政策、央行独立性与市场定价之间的结构性变化，重点关注那些可能被多数人低估、却影响深远的拐点。 如果你也在思考这一轮政治与货币政策的张力将如何演变，这个问题值得长期跟踪。 你觉得这更像是一场政治博弈中的极限施压， 还是全球市场必须开始认真对待的制度性风险？ #FederalReserve #JeromePowell #USPolitics #MonetaryPolicy #InterestRates #MacroEconomics #MarketRisk

⚙️🧠 $INTC 发布会里的关键信号：EUV 不是背景板，而是权力结构 在 Core Ultra Series 3 的发布现场，$INTC 特意展示了来自其亚利桑那新晶圆厂的 EUV 光刻设备。 这不是一次“顺手带过”的技术展示，而是一次非常刻意的定调。 因为这台机器，来自 ASML。 很多人关注的是 CPU 性能、制程节点、AI PC 的叙事。 但我更在意的是：为什么 Intel 要把 EUV 摆到台前？ 答案并不复杂。 在先进制程时代，真正决定算力上限的，早已不是某一家芯片公司的设计能力， 而是——谁能稳定、持续地使用 EUV 把晶体管做下去。 而这条路径的“闸门”，只握在 ASML 手里。 $INTC 这次的展示，本质上是在告诉市场两件事： 第一，Intel 的制造回归，不是 PPT。 新工厂已经进入可以展示 EUV 实机的阶段，这是制造能力重新上线的信号。 第二，也是更重要的—— 无论你是 Intel、TSMC 还是未来的任何 AI 芯片玩家，EUV 都是必经之路。 这也是为什么我一直认为，ASML 是真正意义上的 “AI kingmaker”。 AI 芯片竞争的表面，是 NVIDIA、AMD、Intel 的算力对决； 底层的真实约束，却是： 谁能用 EUV 把制程继续压到物理极限。 没有 EUV， 就没有更高密度的晶体管； 没有更高密度， 就没有下一代 AI 训练和推理的能效提升。 而 EUV，不是“可以买到的通用设备”， 而是一个高度受限、交付周期极长、技术壁垒极深的系统工程。 这也是为什么，只要 AI 继续向更大模型、更高算力推进， ASML 就始终站在所有人之上，而不与任何人竞争。 $INTC 把 EUV 推到台前，其实也在无声承认一件事： 制造能力回归的关键，不在于品牌叙事，而在于是否真正站在这条技术主线上。 从这个角度看，ASML 的角色并没有被“讲完

💎📊 $TEM 提前交卷：真正值得看的，不是超预期，而是“被锁定的未来收入” 在摩根医疗保健大会正式披露业绩之前，$TEM 选择提前亮牌，本身就是一种信号。 Tempus AI 公布的第四季度收入约为 3.67 亿美元，高于市场此前约 3.6 亿美元 的预期。 但真正拉开差距的，不是这 700 万美元，而是合同与客户行为层面的数据。 公司披露的 TCV（总合同价值）首次突破 110 亿美元，同时 净收入留存率约 126%。 这两项指标，直接反映了客户不是“用一次看看”，而是在持续加深绑定。 从商业质量的角度看，这比单季收入更重要。 126% 的净留存，意味着现有客户不仅没有流失，还在扩大使用规模。 而超过 110 亿美元的 TCV，本质上是在告诉市场： 未来多个季度的收入，已经被提前锁定在系统里。 这也是我认为 $TEM 目前更像一家“平台型公司”，而不是单一医疗 AI 应用的原因。 Tempus 正在做的，并不是简单的临床辅助决策。 他们的目标是构建规模最大的肿瘤学基础模型，并把这一整套数据与模型能力，直接嵌入到下一代药物发现流程中。 这一步非常关键。 一旦进入药物研发早期流程， 客户粘性不再以“年”为单位，而是以“研发周期”为单位。 数据越多，模型越准； 模型越准，研发流程越依赖； 依赖越深，替换成本就越高。 这正是为什么 TCV 和净留存率同步走高—— 客户已经不只是买工具，而是在把核心流程交给平台。 从更长周期看，$TEM 的逻辑并不完全等同于传统医疗服务公司， 而更接近于 “生命科学领域的数据 + AI 基础设施”。 这类公司，早期看收入， 中期看合同池， 长期看的是：是否成为不可替代的研发底座。 提前披露业绩，本质上是在为市场定调： 这不是一季运气，而是一条正在加速兑现的路径。 📬我会持续跟踪医疗 AI 与药物发现结合的关键节点，重点关注哪些公司正在从“工具”升

🔥🎯Tom Lee 真金白银加仓 $TSLA：400万美元不是情绪，是判断 刚刚看到这条消息时，我第一反应不是“名人效应”，而是——为什么是现在？ Tom Lee 用真金白银买入约 400 万美元的 $TSLA，这不是在喊口号，而是在押一个时间点。 而他给出的核心理由只有一个：Robotaxi。 很多人还停留在“自动驾驶还不成熟”“商业化太远”的阶段，但我更关注的是——资本是在什么时候开始提前站位的。 Tom Lee一直有一个非常清晰的风格： 不是追情绪，而是提前埋伏“即将被市场重新定价的主线”。 这次押注 Robotaxi，本质不是押一项功能，而是押 $TSLA 的商业模型边界正在被重写。 一旦 Robotaxi 成立，市场不再只用“卖车公司”的框架看待 $TSLA，而是开始讨论： 车辆 = 资产 软件 = 抽成 网络 = 规模效应 估值体系会发生什么变化，其实不难想象。 我不认为 Tom Lee 是因为“乐观情绪”才买，而更像是在判断： 这个阶段，市场还没完全把 Robotaxi 的可能性计入价格。 这也是我觉得这笔买入有参考价值的地方—— 不是告诉你现在该不该追，而是提醒你：主线已经被聪明资金点名了。 如果 Robotaxi 真正进入落地倒计时，你更关注的是短期股价波动，还是长期估值重构？ 📣我会持续分享我关注的10倍成长股机会，以及我如何判断 $TSLA、#AI、自动驾驶这些主线拐点出现的真实信号。 如果你也在寻找穿越周期的长期机会，欢迎订阅，一起盯住关键变化。 #TSLA #Tesla #Robotaxi #AutonomousDriving #AI #TomLee #StockMarket #Investing

🚨🦾 OPTIMUS 解锁时刻：Tesla 的“时间机器”专利，正在重塑具身智能的底层引擎 工程里最糟糕的感觉是什么？ 不是模型不准，而是—— 你花了几周训练一个庞大的神经网络，烧掉大量算力； 真正部署时才发现：功耗爆表、温度失控、反应慢了几毫秒。 在机器人世界里，这不是体验问题。 这是“会不会摔倒”的问题。 2024 年 12 月 19 日，Tesla 公布了一份专利（US 2024/0419968 A1）。 它读起来不像常规文件，更像是一套“提前看见未来”的工程方法论。 这份专利，正是 Optimus 能成立的关键。 真正的瓶颈，不在算法，而在物理世界。 自动驾驶汽车有大电池和液冷系统。 人形机器人没有。 Optimus 使用的是体积受限的小型电池，封闭躯干，热量难以散出。 任何低效的内存访问都会变成热。 任何热量上升都会迫使系统消耗本该用于行走、抓取和平衡的能量。 更残酷的是实时性要求。 Optimus 需要同时融合高分辨率视觉、手部触觉，以及 40+ 执行器的位置反馈。 在车上可以忽略的延迟，在双足机器人身上就是灾难。 “之后再优化”这条路，在具身智能里根本走不通。 Tesla 的解法，是把“大脑”和“身体”彻底解耦。 神经网络不会直接绑定某一块芯片，而是先被翻译成一种中间表示—— 只描述数学结构，不关心运行环境。 真正运行时，由设备上的专用 Virtual Machine 来实时解释和调度。 它的目标不是抽象优雅，而是工程残酷。 在模型还没开始训练之前，系统就能数学级别验证： 这个结构能否满足亚毫秒级反应？ 是否超出内存带宽？ 是否会突破热与功耗边界？ 失败的方案，被几分钟内淘汰，而不是几个月后才发现。 这是真正意义上的 fail fast。 专利里有一个非常关键的“现实校验”。 每个模型都会被计算两套指标： Naive 指标，代表理论上想做的计算； Optimi

🚀📈 不是押一只，而是押一整个时代：我如何看这 37 只“潜在 6X 组合” 我把这份名单当成一张“未来五年产业地图”，而不是一份短期交易清单。真正的核心，不是 37 这个数字，而是它们背后所覆盖的结构性趋势。 第一层，是 AI 与软件的“系统级渗透”。 从 $PLTR、$PATH 到 $IONQ、$RBLX，我更关注的是： 这些公司是否站在“算力—数据—应用”的关键节点上。 像 Palantir，已经从定制化数据分析，走向更通用的 AI 平台逻辑；而 $IONQ 则押的是更长周期的计算范式变化。 第二层，是金融与消费端的“重构者”。 $SOFI、$PYPL、$HOOD、$LMND 这一组，我并不把它们简单当作金融股，而是“金融基础设施的产品化”。 当用户习惯被重塑，牌照和技术一旦叠加，天花板往往会被重新打开。 这也是为什么我会持续跟踪 SoFi Technologies 这类“平台型金融公司”。 第三层，是半导体：所有叙事的底座。 $NVDA、$AMD、$TSM、$MU、$MRVL，这一组不只是“AI 概念”，而是整个数字世界的物理基础。 我更在意的是资本开支是否持续、制程与封装是否形成代差，以及生态位是否稳固。 尤其是 NVIDIA 与 TSMC，它们决定的是“谁能把故事变成现实”。 第四层，是新消费与医疗的“需求刚性”。 $HIMS、$NVO、$TEM 代表的不是周期，而是结构性需求。 当健康、减重、慢病管理成为长期主题，增长不一定爆炸，但确定性会逐步显现。 第五层，是太空、低空与下一代基础设施。 $RKLB、$ASTS、$LUNR、$ACHR、$JOBY，这些公司短期争议很大，但它们共同押的是“空间与出行维度的扩展”。 我不会用传统估值框架去套它们，而是看技术里程碑是否真实推进。 第六层，是算力、电力与数据中心的“隐形刚需”。 $IREN、$CIFR、$WULF、$

🔥🎯 Fintwit 热门股的关键分水岭：我正在盯这三类走势 我把当前 Fintwit 讨论度最高的一批股票，简单拆成三种状态： 不是预测涨跌，而是判断现在所处的位置，适不适合进攻。 第一类：结构仍然偏多（Bullish） $TSLA 我依然把它放在最核心的位置。不是因为短线情绪，而是产业趋势、现金流与技术节奏仍在同一方向上。 $IREN、$NBIS 算力、电力与基础设施相关标的，只要 AI 资本开支逻辑不被证伪，这一组就还没走完。 $OPEN 房地产相关里，少数还在修复资产负债表、而不是单靠情绪反弹的名字。 $ONDS 偏小众，但典型的“低关注度 + 结构改善”组合，波动大但弹性也大。 $ACHR 飞行器赛道里，资金仍然愿意给未来故事溢价的代表。 $OSCR 医疗保险里相对少见的成长型标的，市场对盈利路径仍在重新定价。 $OKLO 核能主题的情绪核心之一，交易属性明显，但资金偏好还在。 $RKLB、$ASTS 太空赛道的两种叙事：一个偏发射能力，一个偏通信想象，只要风险偏好在，这类标的就不会太冷。 $SOFI 我会特别点名它：金融科技里少数还能同时讲用户增长、产品矩阵和长期盈利模型的名字。 $EOSE 高风险高波动，但一旦市场重新交易“储能 + 电力基础设施”，它往往反应最快。 第二类：趋势中性，更像“等待区”（Hold） $NVDA 不是不强，而是位置已经让大多数好消息被计入。更适合持有，而不是追逐。 $AMD 逻辑成立，但市场仍在等更明确的兑现节奏。 $PLTR 订单与故事都在，但估值已经走在前面，需要时间消化。 $IONQ 量子赛道的代表，但当前更多是情绪与远期预期博弈。 $HOOD 用户与产品都不错，但对整体市场情绪的依赖度仍然很高。 第三类：结构偏弱（Bearish） $HIMS 当增长开始被质疑、而估值又不便宜时，市场通常会选择先走一步。 $TEM 故事还在，

🚀📊 $MU 纽约 1000 亿美元超级工厂，只是开始：美国正在重建完整 #AI 半导体技术栈 我更愿意把这条消息理解为一个信号，而不是一条单点新闻。 $MU 宣布在纽约建设价值 1000 亿美元的先进存储器超级工厂，表面上看是“内存回流美国”，但真正值得关注的是——美国正在系统性重建从 AI 设计到制造、再到封装的完整本土技术栈。 内存只是其中一层。 真正的变化，发生在整个 AI 产业链的纵深布局上。 首先是 AI 芯片设计层。 $NVDA 依然是训练端的事实标准，并持续向推理端渗透。 $AMD 的意义不只是性能，而是为 AI 经济提供“第二套 GPU 体系”，避免系统性单点风险。 $GOOGL 用 TPU 把 AI 工作负载内化，本质是在用架构换毛利率。 $AMZN 通过 Trainium 与 Inferentia，直接把 AWS 的推理成本掌握在自己手中。 $MSFT 正在用自研芯片，把 Azure 的 AI 从软件堆栈一路向下打通。 $INTC 同时押注 CPU、加速器与制造，目标不是短期性能，而是长期产业控制权。 接下来是 AI 芯片的联合设计者，这是过去几年最容易被低估的一层。 $AVGO 正在与超大规模数据中心共同定义“为特定工作负载而生”的定制 AI 系统，把计算、内存、网络融合成一体。 $MRVL 则专注在高速互连与定制加速器，让 AI 训练与推理真正跑在系统级最优解上。 然后是 边缘 AI，也是 AI 从“云端概念”走向“真实渗透”的关键。 $AAPL 选择把推理直接塞进消费级设备，让 AI 成为硬件体验的一部分。 $QCOM 把低功耗 AI 推向移动与边缘终端，这是规模化应用的前提。 很多人忽略，但真正的护城河往往在最上游——EDA 与 IP。 $SNPS、$CDNS 是所有先进 AI 芯片诞生前必须经过的“关卡”。 $ARM 的 CPU 架构，早已嵌

📊 未来 3 年 FCF（自由现金流）增长预期，市场正在押注什么？ 下面这组数字不是股价预测，而是市场对这些公司在未来 3 年内把“赚到并留下的钱”放大的判断。 • Amazon $AMZN +402% • Robinhood $HOOD +323% • Alibaba $BABA +262% • Advanced Micro Devices $AMD +258% • NVIDIA $NVDA +233% • Cloudflare $NET +218% • CrowdStrike $CRWD +203% • ASML $ASML +201% • Broadcom $AVGO +187% • Palantir $PLTR +182% • Tesla $TSLA +162% • Reddit $RDDT +158% • Astera Labs $ALAB +151% • Datadog $DDOG +145% • Arm $ARM +144% • TSMC $TSM +140% 我更关注的不是“谁最高”，而是为什么市场会给出这样的区间。 第一类，是资本开支见顶型。 像 $AMZN、$TSLA、$BABA，核心逻辑不是收入暴增，而是投入强度下降后，现金开始自然释放。当基础设施完成度提高，FCF 的弹性往往远超营收增速。 第二类，是运营杠杆释放型。 $HOOD、$PLTR、$NET、$CRWD 这类公司，过去几年主要在“搭平台、铺能力”。一旦成本曲线趋稳，哪怕中速增长，也能带来高幅度的 FCF 放大。 第三类，是产业定价权型。 $NVDA、$ASML、$AVGO、$TSM 所在的位置，决定了它们更容易把需求转化为现金，而不是被价格战吞噬。这里的风险不在需求，而在周期与竞争节奏。 第四类，是仍在被验证中的新阶段玩家。 $RDDT、$ALAB、$DDOG、$ARM 的高增速预期，本质上

💥⚙️不是“AI 概念股清单”，而是一张围绕 $NVDA 运转的真实产业协同图谱 很多人看 $NVDA，只看到算力本身。 但真正决定 AI 能否持续扩张的，是围绕算力形成的完整工业系统。 我更愿意把下面这 15 家公司，看成是与 $NVDA 同步放大的“现实世界 AI 引擎组件”，而不是简单的题材拼盘。 ⸻ 1️⃣ $IREN｜算力不是芯片，是电力 × 场地 × 持续运行能力 AI 工作负载不允许中断。$IREN 的价值在于：用低成本、能源确定性的方式，把计算真正变成“工业能力”，而不是实验室算力。 2️⃣ $ALAB｜推理时代真正的瓶颈不在 GPU，而在“卡与卡之间” 当模型进入推理密集期，GPU 到内存的延迟，才是系统级天花板。$ALAB 瞄准的正是这个被低估的断点。 3️⃣ $TSLA｜把 AI 从屏幕里拉进现实世界 真正的 Physical AI，不是聊天，而是感知、决策、行动闭环。当 AI 能在现实中移动、操作、执行，软件估值逻辑会被彻底改写。 4️⃣ $OKLO｜推理型数据中心的终极问题只有一个：电从哪里来 AI 的用电不是平滑曲线。持续、稳定、可扩展的核能，对推理型数据中心不是加分项，而是前提条件。 5️⃣ $AVGO｜AI 的下一阶段是“定制化”，不是通用化 当规模足够大，计算、内存、网络会被重新打包。$AVGO 正在做的，是把 AI 从通用架构，推向系统级定制。 6️⃣ $ASML｜所有先进 AI 的“源头约束” 不管模型怎么变，先进制程离不开光刻。$ASML 不是 AI 公司，但它决定了谁有资格参与下一代 AI 竞争。 7️⃣ $TSM｜AI 堆栈真正的物理底座 设计可以多样化，但制造能力无法绕开。$TSM 是整个 AI 产业不可替代的“现实工厂”。 8️⃣ $CIFR｜AI 建设不是买卡，而是先拿地、拿电、拿许可 当算力走向基础设施化，谁掌握电力与数据

💥⚙️Optimus 解锁关键一层：Tesla 的“通用皮层”正在抹平汽车与机器人的边界 我更愿意把这项最新专利看成一次架构级确认，而不是单点技术更新。 在这份编号为 US 12,469,160 B2 的专利中，Tesla 给出的不是“更好的感知模块”，而是一套可以在不同载体之间迁移的统一视觉中枢。 这意味着，自驾车与人形机器人不再是两套软件、两条进化路线，而是共享同一个“看世界的方式”。 这一步，比硬件更重要。 所有自动系统面对的，其实是同一个物理难题： 摄像头天生会“摧毁深度”。 现实世界是 3D 的，但图像是 2D 的。 传统机器人通常靠主动传感器（比如激光雷达）“作弊”，直接测距。但这条路成本高、功耗大、系统脆弱，也无法规模化复制到人形机器人。 Tesla 选择了一条更难、但更通用的路径： 把“看见”变成一个概率密度问题，而不是一个简单的测距问题。 系统不再问“这是什么物体”， 而是问： 在 X、Y、Z 的这个坐标上，存在质量的概率是多少？ 这不是深度估计，而是体素密度建模。 架构的关键，在于一次彻底的“反向思考”。 传统做法是： 从图像出发 → 推断空间。 Tesla 的做法是： 从空间出发 → 反向投影到图像。 系统先在车体或机器人周围建立一个 3D 体素网格。 每一个体素坐标，都会生成一个 Query。 利用相机的内外参，这个 3D Query 会被数学投影回多个 2D 画面中的对应位置。 然后网络会反问一句： 如果这个空间点真的有物体，那在这些摄像头上，它“应该长什么样”？ 接着用真实的图像特征去验证这个假设。 这本质上是反向 ray-casting，是空间主动询问图像，而不是图像被动解释空间。 为了让这种查询成立，底层特征必须足够扎实。 专利中描述的骨干网络选择了 RegNet，强调的是在神经处理单元上的延迟与精度平衡。 同时引入 BiFPN，把不同尺度的

💥📊Michael Burry 正面交锋 AI 核心人物：这不是“看多 vs 看空”，而是一场关于估值、回报率与现实世界摩擦的审判 我把这场讨论反复看了几遍。它真正有价值的地方，不在于“AI 会不会成功”，而在于资本是否已经为一个尚未兑现的终局，提前付了太多钱。 这是一张罕见的对话桌： Michael Burry，2008 年危机的预言者，对 AI 持系统性怀疑态度； Jack Clark，Anthropic 联合创始人，站在 AI 进步最前线； 再加上 Dwarkesh Patel 与 Patrick McKenzie，把问题拉回现实世界的使用与验证。 这不是情绪化争论，而是估值模型的正面冲突。 关于技术进展，双方并不对立。 所有人都承认：Transformer + scaling laws 带来的能力跃迁，远超预期。Jack 的那句话很关键——“现在的 AI 是它一生中最差的版本。” 问题不在能力是否提升，而在于：能力提升是否等价于经济价值释放。 真正的分歧，从“生产力”开始。 一边是开发者的主观感受： “我效率提升了 50%。” 另一边是现实数据： METR 的研究显示，在某些任务中，使用 AI 工具反而让整体效率下降约 20%。 这不是反直觉，而是摩擦成本在作祟。 人类要验证、纠错、重构 AI 输出，这些隐性成本，尚未被市场定价。 Burry 的攻击点，从这里开始变得锋利。 他并不否认 AI 的长期潜力，但他质疑的是： “现在的资本结构，是否在用未来 20 年的现金流，去买一个仍然不稳定的工具链？” 他的核心质疑有三层。 第一层，收入断层。 算力端已经卖出了数千亿美元级别的芯片，但真正落到“AI 应用层”的收入规模，仍然明显滞后。 这意味着：回报还没出现，资本支出已经锁死。 第二层，ROIC 坍塌。 科技公司正在从高回报的软件模型，滑向资本密集型的硬件与基础设施模式

下周美股Q4财报开始，有几个重要的得关注一下： 周二 1.13 $JPM 摩根大通龙头效应，决定银行股甚至大盘短期走向，必看 $DAL 达美航空 商务出行和消费经济风向标 周三 1.14 $BAC 美国银行 $C 花旗 $WFC 富国，三家系统重要性银行，关注息差 周四 1.15 $TSM 台积电 $MS 摩根士丹利 $BLK 贝莱德 $GS 高盛 台积电=芯片真实需求温度计，关系着市场核心叙事，重要！ 贝莱德反映机构资金流向，对整个市场情绪有影响，主要看AUM增长、费用率、ETF流入。

昨天无人机概念普涨，赶紧上一份2026无人机美股一览，看看你有哪家持仓 弹药与效应系统 BA (波音) LMT (洛克希德马丁) ESLT (埃尔比特系统) TXT (德事隆) LHX (L3Harris Technologies) BAESY (BAE系统) DRS (Leonardo DRS, Inc.) AXON (Axon Enterprise) RTX (雷神技术) PRZO (ParaZero Technologies) 供应链与制造 HON (霍尼韦尔) TDY (Teledyne Technologies) HEI.A (海科航空-A) HXL (赫氏) TRMB (天宝导航公司) RRX (Regal Rexnord) RBC (RBC轴承) RDW (Redwire) UMAC (Unusual Machines) IPX (IperionX) SES (SES AI Corp) 自主平台-无人机 AVAV (AeroVironment) RCAT (Red Cat Holdings) AIRO (AIRO Group) ONDS (Ondas Holdings) KTOS (克瑞拓斯) NOC (诺斯洛普格鲁曼) DPRO (Draganfly) UAVS (AgAcle天线系统) PDYN (Palladyne AI) 自主平台-eVTOL JOBY (Joby Aviation) ACHR (Archer Aviation) EVEX (Eve Holding) EVTL (Vertical Aerospace) EH (亿航智能) 网络与指挥通讯情报 PLTR (Palantir) GD (通用动力) BAH (博思艾伦咨询公司) CACI (CACI国际) PL (Planet Labs PBC) LDOS (Leidos) CYBR (Cyb

💥⚙️我把这份“AI 8 层结构图”重新拆解了一遍，它真正想表达的，其实不是股票清单，而是AI 正在把整个实体世界重新串成一条价值链。 很多人还停留在“买算力、买模型”的阶段，但现实世界的 AI boom，本质是一场跨能源、制造、电力、基础设施的系统工程。 第一层，芯片。 $NVDA、$AMD、$ASML、$ARM、$AVGO 决定了 AI 的“思考速度上限”。这一层是所有人最熟悉的，也是最拥挤的。但它已经从“有没有 AI”变成了“谁能持续供给、谁能跟上制程节奏”的竞争。 第二层，被严重低估的网络与光模块。 没有 $ANET、$CRDO、$CIEN、$LITE、$AAOI，AI 根本无法规模化运行。模型不是孤立跑在一张卡上，而是跨服务器、跨机架、跨数据中心同步计算。AI 的真正瓶颈，往往不在算力，而在数据流动速度。 第三层，物理系统。 $VRT、$DELL 这一层不性感，但极其关键。服务器、散热、电源管理，决定了算力能不能 7×24 小时稳定输出。AI 把“IT 设备”推成了“工业级设备”。 第四层，存储与记忆。 $MU、$SNDK、$WDC、$STX、$PSTG 让 AI 不只是“算”，而是“记得住”。训练数据、推理调用、历史上下文，都在这一层。没有存储，AI 只是短暂闪现的计算火花。 第五层，计算运营商。 $IREN、$CIFR、$WULF 这一层，很多人还用“矿企思维”在看，但它们本质在做一件事：提供长期、稳定、电力可控的大规模算力底座。AI workloads 的连续性，对基础设施的要求远高于加密时代。 第六层，电池与储能。 $EOSE、$FLNC 的重要性正在被重新认识。AI 的用电不是平滑曲线，而是尖峰负载。谁能在需求暴涨时稳住系统，谁就是真正的数据中心“减震器”。 第七层，电力本身。 $VST、$CEG、$TLN、$OKLO、$BE、$GEV 这一层，决定了

💥🚀Chamath 点名 SpaceX ✖️ Tesla，这不是 IPO 猜想，而是一条“反向合并”时间线 我注意到 Chamath Palihapitiya 抛出的判断并不是一句情绪化的噱头，而是一种对 Elon 体系最“合逻辑”的资本结构推演。 他的核心观点只有一句话： SpaceX 不会走传统 IPO。 如果这条前提成立，那么接下来的问题只有一个： 资本出口在哪里？ 答案，被他指向了 Tesla。 不是并购，不是拆分，而是反向合并。 这一步如果真的发生，Tesla 的公司定义会被彻底改写。 它将不再只是“卖车 + 软件”的上市公司，而是成为一个承载 Elon 全部核心资产的公开资本平台。 Robotaxi、自动驾驶、能源网络，是你账面上能看到的东西。 而 Starship、轨道发射、太空基础设施，则可能通过结构设计，被“顺带”装进来。 这正是这个传闻最具杀伤力的地方： 你买的是 $TSLA，定价逻辑却突然跨越到了航天与国家级基础设施。 为什么是反向合并，而不是 SpaceX 自己上市？ 因为 IPO 意味着披露、监管、节奏受限。 而反向并入一个已经高度成熟、流动性充足、全球定价的上市平台，反而能最大程度保留控制权。 这也解释了为什么这种说法会反复出现在 Silicon Valley 的私下讨论里，却始终没有被正面否认。 但我要强调一点： 这不是已发生的事实，而是一种“如果发生，逻辑极其自洽”的路径。 真正的分水岭不在于 SpaceX，而在于 Tesla。 监管是否允许？ 股东是否接受？ 估值体系是否能被市场消化？ 这些问题，任何一个卡住，故事就只能停留在传闻阶段。 但 Chamath 抛出这个判断，本身就说明一件事： Tesla 已经被视为“可承载超级资产的壳”，而不再只是车企。 你更倾向于哪种可能？ 这是又一次吸引注意力的大胆猜测，还是少数人已经在桌下讨论的结构性方

🚀📈埃隆·马斯克与参议院多数党领袖同框，自动驾驶立法正在加速 我注意到，埃隆·马斯克 与美国参议院多数党领袖 约翰·图恩，以及参议员 约翰·巴拉索、约翰·科宁 同席而坐。这不是一次普通的合影，更像是一次围绕“自动驾驶如何落地”的关键对话。 图恩长期推动自动驾驶相关立法，核心目标很明确：建立统一的联邦级监管框架，更新安全规则，让自动驾驶测试与部署不再被各州碎片化法规所掣肘。这一步如果推进顺利，意味着产业从“试点”走向“规模化”的最大制度障碍正在被移除。 对 Tesla 而言，这类沟通的含义并不抽象。自动驾驶不是技术单点突破的问题，而是技术成熟度 × 法规可行性 × 公众接受度的乘积。立法层面的确定性，往往比单次技术迭代更能改变时间表。 我更关注的是信号本身：当参议院领导层开始系统性讨论自动驾驶的联邦规则，说明这项技术已被视为国家级产业议题，而不再只是企业实验。这对测试节奏、商业化路径、以及长期资本预期都会产生实质影响。 接下来真正的看点是：联邦框架会优先解决哪些问题？责任认定、数据合规、还是跨州通行？每一个选择，都会直接影响自动驾驶落地的速度与成本结构。 你认为，立法确定性会先推动哪一步发生改变——大规模测试，还是商业化运营？ 📬我会持续追踪自动驾驶、AI 与交通监管的关键拐点，解析政策变化如何转化为真实的产业机会。欢迎订阅，一起把握制度松动带来的结构性机会。 #ElonMusk #AutonomousDriving #SelfDriving #AV #USSenate #TransportationPolicy #TechPolicy

🚀💥 $MU 1000亿美元超级晶圆厂落地纽约：不是扩产，这是AI内存时代的“军备竞赛起点” 这不是一条普通的扩产新闻。 $MU 正式宣布： 将在纽约州建设美国历史上最大的半导体制造基地，也是全球最先进的内存晶圆厂之一。 总投资规模：1000亿美元 开工时间：2026年1月 最终形态：最多4座晶圆厂 + 5万名就业岗位 这是冷战之后，美国在“核心半导体制造能力”上最激进的一次押注。 而真正值得关注的，并不只是 $MU 本身。 先看一个关键背景。 AI 不是“算力 + GPU”就结束了。 真正决定系统上限的，是 内存带宽、容量与稳定性。 你可以没有最先进的模型， 但你不能没有 HBM、DRAM、先进封装配套的内存体系。 这正是 $MU 此轮超级资本开支的核心逻辑。 这意味着什么？ 意味着—— 内存不再是周期品，而是AI基础设施的一部分。 当内存从“价格周期”转向“战略资源”， 资本开支的节奏，就不再由需求波动决定，而是由国家安全 + AI长期竞争决定。 接下来，链条自然往上游传导。 一座世界级内存megafab，背后必然对应的是： $ASML 最先进光刻设备的长期订单锁定 $AMAT 沉积、刻蚀、材料工程订单全面放量 $KLAC 制程控制、良率管理在先进内存中不可或缺 这不是“可能会受益”， 而是确定性写进订单簿的那种受益。 很多人只盯着 $MU 的股价。 但更重要的问题是： 当美国开始用 1000亿美元级别 的方式， 去重塑本土内存制造能力—— 你觉得这轮设备需求，会是1–2年的周期， 还是5–10年的结构性趋势？ 真正的变化，不在于哪只股票短期涨多少， 而在于： 半导体资本开支，正在从“商业周期”走向“国家级长期配置”。 📬我会持续跟踪 $MU 这一轮资本开支的实际落地节奏，以及 $ASML、$AMAT、$KLAC 订单端的变化信号，拆解哪些是情绪，哪些是真正的结构性机会

🚀📈 过去10年真正跑赢一切的股票，答案早已写在走势里 如果把时间拉长到 2015–2025，短期概念、赛道轮动几乎全部失效。 真正留下来的，是穿越多轮宏观周期、完成多次估值跃迁的公司。 这张榜单的意义不在“涨了多少”，而在于： 哪些公司具备长期复利的结构性能力。 先看最极端的案例。 $NVDA 10年涨幅 +22,220% 这已经不是普通成长股，而是一次时代级资产重估。 从 GPU → 数据中心 → AI 算力核心，$NVDA 每一次都站在产业拐点中央。 第二梯队同样惊人。 $AMD 10年涨幅 +9,117% 核心逻辑不是运气，而是持续技术追赶、产品代差缩小、市场份额重分配。 你会发现，这份榜单并不全是“纯 AI”。 $CELH +7,576% 这是消费品里的“隐形科技股”，靠的是品牌、渠道效率与用户结构升级。 $DRS +3,468% 国防电子与军工信息化长期确定性，被市场持续低估后一次性释放。 $AVGO +2,989% 并购整合 + 高毛利芯片 + 基础设施级地位，典型“慢但稳”的复利机器。 $FIX +2,978% 工业服务公司，却跑出了科技股的回报，本质是订单黏性与现金流质量。 $AXON +2,788% 公共安全数字化的长期受益者，软硬件一体化壁垒极高。 $ANET +2,744% 数据中心网络核心供应商，真正吃到云计算与 AI 流量红利。 $TSLA +2,702% 不仅是电动车，更是能源、软件与自动化的长期组合拳。 $NTRA +2,586% 精准医疗赛道里少数跑出规模化的公司。 ——— 这些公司横跨 半导体、AI、国防、工业、消费、医疗 唯一的共同点只有一个： 它们不是靠一波行情，而是靠持续强化的商业模式。 真正残酷的一点在于： 10年级别的超额回报，几乎从不来自频繁换股。 而是来自—— 在“已经涨很多”的阶段，依然有能力长期持有。 问题从来不是： “

🧠📊 彼得·林奇的6步选股法，为什么在AI时代反而更重要？ 市场每天都在制造“新故事”，但真正穿越周期的好公司，筛选逻辑从来没变。 这张图总结的，是彼得·林奇在真实市场里反复验证过的一套方法。 看起来朴素，但越是在情绪化、题材化的市场里，它的杀伤力越强。 第一步，我永远从“能不能一句话说清楚”开始。 如果一家公司的商业模式，必须靠PPT、概念堆砌、宏大叙事才能解释，那大概率不是普通投资者该碰的标的。 真正的好生意，连非金融背景的人都能听懂。 第二步，是行业位置和护城河。 我不关心“是不是最性感的赛道”，我只关心： 谁是对手？ 它有没有定价权？ 如果今天复制一家一模一样的公司，难度有多大？ 护城河不是口号，是别人“想做但做不了”。 第三步，才是财务。 不是只看增长，而是三张表要彼此对得上。 利润增长是不是靠一次性项目？ 现金流有没有真实流入？ 扩张是不是靠不断融资在续命？ 现金流比利润更诚实。 第四步，看成长逻辑是不是“可持续”。 不是预测明年EPS，而是判断： 它未来3–5年靠什么继续赚钱？ 是新产品？新市场？还是规模效应？ 如果答案只有“估值修复”，那我会非常谨慎。 第五步，才轮到估值。 估值不是精确计算，而是排雷工具。 我更在意的是： 现在的价格，是否已经把未来几年的好消息全部预支？ 再好的公司，也怕买贵。 最后一步，是我个人非常看重的一点： 管理层和内部人的行为。 他们是在加仓，还是在减持？ 说的话，和做的事是否一致？ 钱，是最真实的投票。 很多人觉得这套方法“太慢”， 但我反而认为，在AI、高波动、情绪主导的时代，它更有价值。 因为它不是帮你抓热点， 而是帮你避开那些“看起来很聪明，实际上很危险”的陷阱。 你现在选股，更依赖故事，还是结构？ 📬我会持续分享我如何用这一套方法拆解热门公司、AI概念股和周期股的真实质量，如果你也想建立可复制的判断框架，欢迎订阅。 #Pe