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🚀⚙️人工智能第二阶段（2026–2030）：真正的分水岭，不在模型，在系统 很多人还在用第一阶段的视角看AI。 算力堆得够不够、模型参数大不大、推理速度快不快。 但真正的第二阶段，关注点已经彻底下沉。 不是“谁最聪明”，而是“谁能长期跑、稳定跑、规模化跑”。 这个周期，本质由三件事定义：功率、数据传输、自动化。 第一条主线：数据中心与AI基础设施 $CIFR、$IREN、$CLSK、$WULF 代表的是算力背后的电力与算力一体化趋势。 当AI负载成为长期、稳定、不可中断的需求，数据中心不再只是IT资产，而是“能源资产 + 计算资产”的复合体。 $VRT、$SMCI、$DBRG、$EQIX 则站在系统工程层。 散热、供电、机柜、服务器集成、互联架构，决定的是GPU能否被真正跑满，而不是闲置在账面上。 第二阶段的竞争，往往输在这些看不见的地方。 第二条主线：能源、电网与核能 $CEG、$VST 不再只是传统电力公司，而是AI算力扩张的“隐形限速器”。 电不够，AI就停。 $OKLO、$SMR 代表的是未来十年绕不开的现实问题：算力增长速度，已经超过传统电网扩容的节奏。 $FLNC、$PWR 则连接储能与电网基础设施，解决的是“不稳定电源 + 稳定算力需求”之间的矛盾。 AI第二阶段，不是算力不够，而是电力结构不匹配。 第三条主线：半导体，但不只是GPU $NVDA 仍是算力核心，但它已经不是单点故事。 $AMD、$AVGO、$MRVL、$ARM 站在互联、定制芯片与系统协同的位置。 $ASML、$TSM、$GFS、$MU 决定的是制程、良率、产能与内存瓶颈。 第二阶段的半导体，不再是“谁最先进”，而是“谁能长期稳定供货、规模化交付”。 第四条主线：无人机与自主系统 $ONDS、$AVAV、$KTOS、$RCAT、$DPRO 正在把AI从数据中心，推向真实世界。 $LMT、$N

🚀⚙️特斯拉在上海招聘HPC高级系统工程师：GPU算力才是真正的护城河 特斯拉正在中国上海招聘 High Performance Computing（HPC）Senior System Engineer，这个岗位的核心只有一件事：构建并长期稳定运行大规模 GPU 集群。 不是概念，不是PPT，而是每天真实消耗算力、直接支撑AI产品落地的基础设施。 从职位描述可以看得很清楚，这不是传统运维岗位，而是站在AI算力体系最底层、但影响最上层结果的位置。 这个团队直接负责设计、部署并维护大规模 HPC 技术栈，目标只有三个关键词：性能、稳定性、可扩展性。 岗位明确点名的技术要求非常有信号意义。 InfiniBand 网络经验被放在显眼位置，这意味着集群规模已经大到以微秒级通信延迟作为瓶颈考量，而这是典型的 NVIDIA GPU 高性能互联路线。 同时要求有大规模数据中心、HPC 负载运行经验，说明这不是实验环境，而是长时间、高强度、真实生产级别的算力消耗。 还有一个容易被忽略但非常关键的点：团队规模“极小”，但每个人的工作“权重极高”。 这类描述在特斯拉并不常见，通常只出现在真正卡住效率瓶颈的位置。算力不稳，AI进度就停；监控不到位，整个系统的可靠性就会被放大成产品风险。 这类岗位的存在，本身就在说明一件事：AI产品的竞争，已经从模型层，继续下沉到了算力系统工程层。 不是谁模型写得更漂亮，而是谁能在更低故障率、更高利用率的前提下，持续把GPU跑满。 上海这个地点同样值得注意。 这意味着特斯拉的AI算力与基础设施建设，正在明显向中国本地深化，而不是只停留在单一地区集中化部署。 如果你把这个岗位和特斯拉近几年对AI、自动化、真实世界应用的投入放在一起看，很难不意识到一点：算力，已经是长期战略的一部分，而不是阶段性投入。 你觉得未来AI竞争，决定性优势会更多来自模型突破，还是来自这种“看不

💥📊【Anthropic 自建算力版图：100 万颗 TPUv7，重塑 AI 基础设施分工格局】 这不是一笔普通的算力采购，而是一次结构性重排。 关键信息只有一句话： Anthropic 将直接采购接近 100 万颗 TPUv7，并部署在自己控制的设施中。 这意味着什么？ 第一，Anthropic 不再只是“云客户”。 在这一结构下，这批 TPUv7 由 Broadcom 直接向 Anthropic 销售整套系统，而不是通过传统云厂商层层转包。 算力，正在从“云即服务”回到“算力即资产”。 第二，数据中心角色被彻底拆分。 在 Anthropic 自有 TPU 架构下，分工非常清晰： • TeraWulf ($WULF) • Hut 8 • Cipher Mining ($CIFR) 这三家公司负责的不是“算力运营”，而是底层数据中心基础设施交付：电力、机房、冷却、土地、并网能力。 而真正“上架服务器、跑起来”的工作，则交给了： • Fluidstack Fluidstack 将承担现场部署： 布线、burn-in、验收测试、远程运维支持（remote-hands）， 相当于把传统 hyperscaler 内部的物理运维团队彻底外包。 第三，这种模式的信号意义远大于规模本身。 当一家头部 AI 公司选择： • 自己买芯片 • 自己控制设施 • 基建外包给能源/数据中心公司 • 运维外包给专业部署商 本质上是在说一件事： 算力已经重要到，不能完全交给云厂商抽成。 这对市场意味着什么？ 对 $WULF、$CIFR 这类公司来说， 它们正在从“矿业周期资产”转向AI 时代的基础设施承包商。 不参与模型，不承担芯片风险，但吃到长期、稳定、资本密集型订单。 对整个 AI 行业来说， 这是算力从“集中式云垄断”走向模块化、可拆解、可外包的一次关键尝试。 如果这种结构被验证可行， 未来你看

🔥🎯 2026 年各赛道最值得盯紧的 TOP 3 成长股地图 如果只用一句话概括 2026 年的机会结构，那就是： 不是全面牛市，而是“分赛道、分层级”的成长重估。 下面这份清单，不是短线推荐，而是一张从产业位置出发的结构性观察表。我更关心的不是谁涨得快，而是谁站在未来两三年资本与算力、能源、自动化交汇的位置上。 AI Infrastructure / Utility $CRWV $NBIS $IREN 这一层解决的是最现实的问题： AI 算力真正跑起来，需要“已经通电、已经交付”的基础设施。 这不是模型之争，而是工程与执行力之争。 AI Chips $NVDA $AMD $TSM 这一组依然是 AI 的心脏层。 重点不在于“会不会被颠覆”，而在于算力需求是否还在上修。 目前答案仍然是肯定的。 AI Networking $AVGO $ALAB $MRVL 当算力密度上升，真正的瓶颈开始转向互连与带宽。 很多人只看 GPU，却忽略了“数据怎么流动”。 AI Cloud / Hyperscalers $MSFT $AMZN $GOOGL AI 的利润池，依然会优先沉淀在平台层。 企业级分发权，比单点模型能力更重要。 Power & Grid $CEG $VST $EOSE AI 的尽头一定是电力。 谁能稳定供电、谁能扩容更快，谁就拥有隐形定价权。 Nuclear $OKLO $LEU $UUUU 这是“非共识但结构刚需”的方向。 当 AI 把电力需求推向新量级，核能重新进入战略视野。 Robotics & Automation $TSLA $SYM $ISRG 从数字智能走向物理执行。 这是 AI 商业化真正放量的阶段，而不是演示阶段。 Drones & Autonomous Defense $AVAV $ONDS $DPRO 这是一个被现实世界不断“

🌐💣 罗伯特·清崎警告：AI 泡沫，可能触发史上级别的金融雪崩 当 罗伯特·清崎 抛出这句判断时，他关注的并不是某一只股票，而是市场结构正在发生的危险变化。 他的核心警告很直接： 未来 3–4 个月内，AI 泡沫有可能成为引爆点，引发史上最大的金融崩盘之一。 这不是对 AI 技术的否定，而是对 AI 参与金融市场方式 的深度质疑。 一、AI 最大的问题：它不懂“疯狂”，也不懂“恐慌” 人类市场的极端时刻，往往由非理性主导。 恐惧、贪婪、犹豫、侥幸。 这些情绪，反而会在某些时刻 减缓 行为。 而 AI 没有这些。 它只识别三件事： • 波动 • 相关性 • 触发条件 当价格跌破阈值、流动性收紧、相关资产同步走弱时， AI 不会“停下来想一想”。 它只会执行。 二、一旦踩踏开始，AI 会放大，而不是缓冲 清崎真正担心的，并不是“会不会下跌”，而是 下跌的方式。 在高度算法化的市场里，一旦出现： • 强制平仓 • 保证金不足 • 波动率激增 AI 的反应不是观望，而是： 自动卖出 自动去杠杆 自动对冲 每一个动作，都会成为下一个模型的“信号”。 这会形成一个危险的正反馈回路。 三、AI 泡沫的特殊性：高度集中 + 高相关性 AI 相关资产的一个显著特征是： 高度集中在少数龙头，且相关性极高。 同一时间： 同一批 ETF 同一批量化模型 同一套因子 一旦方向反转，卖出不会是分散的， 而是同步的。 这与 2008 年不同， 与 2000 年也不同。 这是一种速度更快、放大效应更强的结构风险。 四、问题不在 AI 技术，而在“AI 成为市场参与者” 清崎的逻辑里，有一个经常被忽略的点： AI 不只是被交易的主题，它已经是交易本身的一部分。 当大量资金交由模型自动管理时， 市场就失去了“人类缓冲器”。 过去的恐慌，是人类恐慌。 下一次，可能是机器恐慌。 五、这并不意味着结论已经确定 需要

🔥🎯 Canaccord 重磅判断：2026 将成为 $TSLA 的“收获之年”，$551 目标价背后的真正逻辑 Canaccord Genuity 分析师 George Gianarikas 在最新的 $TSLA 报告中，给出了一个非常明确、也非常少见的判断： 2026 年，对 @Tesla 来说将是丰收的一年。 这并不是一句情绪化的看多，而是基于产品节奏、产能路径和行业出清逻辑的系统性结论。 他的核心观点，可以拆成三层来看。 第一层，是产品与产能的同步放量。 报告明确提到，2026 年将看到多个关键项目同时推进： CyberCab 开始扩大生产规模 Optimus 第三代进入更明确的量产阶段 Semi 产量有望加速爬坡 Megapack 3 推出后，储能业务持续扩张 这不是单一产品的赌注，而是多条产品线同时进入兑现区间。当市场还在争论特斯拉“到底是什么公司”时，Canaccord 关注的是一个更现实的问题： 哪些业务已经具备规模化条件。 第二层，是对电动车市场“低迷”的重新定义。 报告承认，电动汽车补贴的结束在短期内确实压制了需求。 但他给出的结论非常关键： 这并不是结构性逆转，而是典型的技术转型停滞期。 他直接把当前的 EV 阶段，类比为早期智能手机和流媒体行业曾经历过的停顿期。 表面看是需求疲软，实质是市场在“自我清洗”。 而在这个阶段，差异会被迅速放大。 第三层，也是整份报告最重要的一点。 George Gianarikas 明确指出： 特斯拉仍然是美国唯一一家拥有真正规模化、一体化电动汽车业务的公司。 这一点决定了谁能活下来。 当前的洗牌，本质上是在区分两类车企： 一类是真正从底层打造 EV 平台、软件体系和资本规划的公司 另一类只是把电动车当作“合规项目”的跟随者 在需求放缓、补贴退坡、资本收紧的环境下， 只有具备三样东西的品牌，才能保住甚至扩大份额： 强产品

🔥🎯 马斯克直言：$TSLA 是全球最大的 #AI 公司，这句话的含金量被严重低估了 Elon Musk在特斯拉 2025 年股东大会上的这段表态，其实不是一句口号，而是在重新定义什么才叫 AI 公司。 他的原话很直接：特斯拉已经是世界上最大的机器人制造商，因为每一辆特斯拉本质上都是一台机器人。 这不是修辞，而是工程事实。 当你把一辆特斯拉拆解到最底层，会发现它天然符合机器人与 #Robotics 的全部要件。电池是能量系统，功率电子是能量调度，电机和减速机构是执行系统，车联网提供持续连接，而基于视觉的 #ComputerVision 与 #AutonomousDriving，则构成了感知与决策中枢。 这正是 #AI 在现实世界中的完整闭环。 关键不在“车”，而在视角的转变。 当汽车被理解为AI 驱动的移动机器人，很多长期被忽视的优势会突然对齐。特斯拉每天在全球道路上运行的数百万辆车，本质上是数百万个真实世界 AI 节点，持续采集数据、参与决策、接受反馈。 这意味着什么？ 意味着 $TSLA 的 AI 训练并不依赖模拟环境，而是建立在复杂、不可控、充满噪声的真实世界之上。这也是为什么它在 #SelfDriving、机器人、能源系统等方向可以同步推进，因为这些能力原本就来自同一套技术底座。 这也是市场最容易误判的地方。 如果你仍然用“汽车公司”的框架去看 $TSLA，你会低估它在 #ArtificialIntelligence 和 #Robotics 领域的真实规模。马斯克强调的核心并不是未来愿景，而是一个已经发生的事实：特斯拉是全球范围内、最大规模部署 AI 于现实世界的公司之一。 不是在实验室。 不是在云端。 而是在每天真实行驶的道路上。 当制造被重新理解为机器人规模化生产，当汽车被重新理解为 AI 系统，$TSLA 的竞争对手就不再只是传统车企，而是所有试图将 AI 落

实操心法：高位别再当赌徒，学会和做市商站一队 2026年初，市场还在高位晃荡，很多兄弟问我：“现在还敢加仓NVDA吗？AI多强啊！” 我每次都泼冷水：190块的英伟达，其实并不比170块的英伟达“更AI”。 别笑，这是个残酷的常识。对于万亿级别的巨头，基本面在几周内不可能突然开挂。财报没变、订单没爆、技术没突破，那多出来的20块溢价是从哪来的？ 答案就两个字：结构。 是期权结构变了，是流动性和情绪给了它更高的定价。股价涨，不是因为公司突然变牛了，而是因为Gamma墙、Dealer头寸、散户狂买Call，把股价硬生生顶上去了。 看透这一点，你就不会在高位还抱着“价值信仰”死磕。你会把眼睛从财报挪开，转向真正的战场——期权链和Dealer Positioning。 我的核心建议：收起单边赌徒心态，切换到“Pair Trading + 日历策略”的组合拳。 一、宏观布局：用Pair Trading活下来 很多人喊“别做空，风险大”，但如果你是玩周期权的，没有做空思维等于单腿跳舞。 高位我不做死多头，也不做死空头。我用Gamma来挑战场： 做多只选“正Gamma护盘王” 正GEX（Positive Gamma Exposure）就是天然减震器。Dealer手里囤着大量长Gamma头寸，为了Delta中性，他们必须“高抛低吸”： •股价跌 → Dealer买入托底 •股价涨 → Dealer卖出压顶 结果？波动率被强行压低，股价像被磁铁吸住，回调浅得让人安心。这种票，高位拿Call才拿得住。没有正Gamma保护的裸Call，回调一来就是爆仓预兆。 做空只盯“负Gamma雷区” 负Gamma区域的票，Dealer是助跌加速器。一旦利空引爆，股价直接自由落体。基本面有雷 + 负Gamma = 天赐空仓机会。 二、高位最爱：巨量Strike下方的日历策略 高位最“安全”的 paradoxi

2025年终总结：从预测者到订单流猎手——一个血泪交易故事 老粉们都知道，我曾经是个狂热的“预言家”。每天盯着宏观数据、行业周期，画线推演，自以为握着市场的钥匙。2025年确实让我牛过一把：ORCL、UNH、AMD像火箭一样起飞，稀土突然暴动，存储芯片完美周期反转，贵金属直接主升浪……我们踩点踩得准到自己都想给自己鼓掌。那种“老子算准了”的快感，Alpha到手软，谁不爱？ 可你们也知道，靠水晶球吃饭，迟早要吃玻璃渣。我记得最惨的一次，是押注某宏观事件结果，逻辑天衣无缝，结果市场直接给我一记耳光：暴跌20%，账户回撤到怀疑人生。那一刻我突然明白——预测市场，就像和一个醉汉猜拳，你以为你算得清他的出招，其实他自己都不知道下一秒出什么。 2025年底，我彻底醒了。最大的转变，就是扔掉水晶球，捡起猎枪，变成一个纯粹的订单流（Order Flow）猎手。 为什么？因为现在的美股，已经不是你爸那辈的“价值投资”乐园了。它是个丛林，而丛林里最大的王者，不是基本面，也不是消息面，而是——做市商和他们的Gamma怪物。 我第一次真正感受到“尾巴摇狗”的恐怖，是在NVDA的一波Gamma逼空里。 那天，NVDA股价在某个关键Strike附近反复拉扯，像被无形的手拽着不放。我当时还天真地想：“基本面这么强，多头肯定继续冲！”于是重仓Call。结果周四晚上，Charm Flow开始倒计时，做市商为了Delta中性，机械式地抛售正股对冲。股价像被吸进黑洞，一夜砸下去5%。我眼睁睁看着我的Call从暴利变成浮亏，而新闻里还在喊“AI需求爆炸”。 那一刻我懂了：K线不再是价值，而是期权市场的Gamma失衡在跳舞。期权交易者的集体狂热（或恐惧），通过做市商的被动对冲，直接**了股价。而股价一动，又反过来让期权偏见更极端，形成一个疯魔般的正反馈闭环。 还有一次更刺激。市场突然恐慌，VIX飙升。那些高Beta

🚀📊 2025 年美股赢家与输家全景：谁乘上了 AI 浪潮，谁被时代甩下 2025 年是美股连续第三年的牛市。 $SPX 全年涨幅超过 17%，但指数之下，是一场高度分化、毫不留情的结构性行情。 我更愿意把 2025 年看成两个同时存在的市场： 一边，是被 #AI 资本开支持续推高的赢家； 另一边，是被关税、政策不确定性和消费走弱反复压制的输家。 以下是对 核心赢家与输家 的系统梳理，所有股票名称均按统一标准呈现。 最大赢家 一、AI 主线下沉，基础设施接棒领涨 2025 年真正跑赢市场的，不再只是 AI 模型公司或云平台本身。 领涨主线明显下沉到 AI 的物理与数据底层。 数据存储、数据中心建设、散热与配套设施，成为资本真正流向的方向。 $MSFT、$AMZN、$GOOGL、$META 已明确承诺，未来 12 个月 AI 相关资本开支合计超过 4400 亿美元。 这些资金并不会流向概念，而是直接转化为硬件、容量与基础设施采购。 因此，$SNDK（SanDisk）、$WDC（Western Digital）、$STX（Seagate Technology）成为最直接的受益者，全部跻身 $SPX 年度涨幅前列，三者更是位列全年前四大赢家。 这不是情绪推动，而是资本开支的必然结果。 二、新晋 $SPX 成分股，指数效应被放大 2025 年新纳入 $SPX 的公司，整体表现明显跑赢大盘。 $HOOD（Robinhood）、$SNDK、$AFRM（Affirm Holdings）、$CVNA（Carvana）均实现三位数涨幅，进入年度涨幅前 20。 但需要强调的是： 进入指数并不等于安全垫。 $TTD（The Trade Desk）年内暴跌近 70%，成为 $SPX 最大跌幅个股； $SQ（Block）下跌超过 20%，$COIN（Coinbase）跌幅超过 6%。 指数只是放大器