比特币回升至53000美元，日内仍跌10.5%，此前一度下探至49000美元

币界网发布于2024-08-05更新于2024-08-05

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每经AI快讯，8月5日，比特币回升至53000美元，日内仍跌10.5%，此前一度下探至49000美元。

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一个芯片公司发布AIDC储能认证标准，英伟达凭什么？算力重构供电逻辑，谁在抢跑谁被挡在门外？

英伟达近期发布了《储能系统自我认证指南》，为AI数据中心（AIDC）的储能系统设立了一套严格的认证标准。该标准重点关注储能变流器（PCS），提出了10项硬性技术指标和12项实测仿真要求，包括动态响应、遥测频率和控制透明度等，并将测量精度卡在电压±0.2%、电流±0.2%。这意味着储能行业以往拼产能和成本的竞争模式在此标准下失效，转而强调系统的快速控制与软硬件协同能力。随着AI算力激增，数据中心功耗呈现阶跃式暴涨，传统供电方案已无法满足需求，储能成为AIDC顶层设计的关键。英伟达此举实质是重新定义数据中心供电逻辑。标准中要求厂商提交过往PCS交付记录及24个月内实现10倍扩产的可执行计划，这直接将许多中小厂商挡在门外。AIDC储能认证涉及多维度测试，周期长、成本高，门槛显著提升。目前，西门子等巨头已联合Fluence等合作伙伴抢跑市场布局。尽管未来AIDC将催生数百GWh的储能需求，但新标准画定了新的起跑线。能否跨过这道门槛，取决于厂商的控制算法、交付能力和扩产实力，而非简单的电池容量堆砌。游戏规则已变，行业格局面临重塑。

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想买的人已经买完了：SpaceX散户狂欢退潮，真正的抛压还在8月

SpaceX上市后经历剧烈波动，散户狂热迅速退潮，真正的抛售压力可能在八月后集中释放。 SpaceX于6月12日上市，开盘价150美元，随即引发散户疯狂买入，首周散户净买入达4.05亿美元，甚至超过其他大型科技股的总和。激进交易者试图通过期权交易推高股价，导致其市值一度短暂超越微软，冲至225美元高点。然而，动量很快消散。随着散户日度资金流断崖式下滑，股价连续三日下跌。周一更因公司计划发行巨额债券的消息，单日暴跌16.4%，市值蒸发6000亿美元，股价跌回150美元开盘价附近。盘后交易一度触及该价位，意味着二级市场买入者可能全部被套。关键风险在于股票锁定期即将结束。目前市场上仅有5%的流通盘，而根据解禁时间表，到9月初，内部人最多可能抛售高达44%的股份，流通盘将扩大近九倍。分析指出，“想买的人已经买完了”，在缺乏新买盘而潜在卖压巨大的情况下，未来推高股价将愈发困难。此次SpaceX的剧烈震荡被视作市场情绪的风向标，其由狂热到冷却的过程，可能预示着由散户和动量资金推动的整体科技股行情面临考验。

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20 岁创始人，招 18 岁员工，被 19 岁的人投资

这篇文章探讨了当前人工智能（AI）领域出现的“年轻化”现象。随着大模型技术的快速发展，行业对AI人才的争夺异常激烈，并出现了明显的年龄偏好。许多顶尖高校的应届生或在校实习生能够获得高达数百万人民币的年薪或数千元的日薪，其薪酬水平远超传统互联网行业的资深从业者。文章指出，这种现象背后是“AI Native”概念的兴起。企业认为，更年轻、从小接触AI的从业者（多为00后）在思维模式、学习速度和创新能力上更具优势，能更快适应技术的快速迭代。相比之下，拥有多年工作经验但转型较慢的从业者可能面临被淘汰的风险。因此，大厂和初创公司都竞相提前锁定优秀学生，通过高薪、重要项目主导权、灵活扁平的管理模式以及密集的社交活动来吸引他们。这种趋势形成了一个围绕“年轻”的利益循环：年轻研究员凭借成果获得高薪或创业机会；年轻的创业者更容易获得年轻投资人的青睐和融资；而成功的年轻团队又倾向于雇佣和信任更年轻的成员。这在一定程度上冲击了传统的、基于资历和经验的行业规则，但也加剧了人才竞争和行业内部分化。文章最后也反思了这种狂热背后的隐忧，即技术革命在厚赏“非凡”年轻人的同时，也可能对无法快速适应的“平凡”从业者施以严厉的惩罚。

marsbit34分钟前

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美光Q2财报前瞻，花旗调高目标价

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错过20倍后，我找到了AI投资的笨办法

错过20倍涨幅后，作者反思AI投资不应盲目追逐热点，而应致力于构建系统的产业认知，即建立“知识仓”。他认为AI是长赛道，当前可能处于早期阶段，未来最大的机会或许在泡沫破裂后或未被关注的角落。盲目追涨或等待崩盘都非良策，关键在于提前深入研究整个产业链。文章将AI产业链分为四层：算力基础设施（如芯片、制造、光互连、散热）、模型与工具层、中间件平台以及垂直应用层，并指出能源是终极约束。作者强调，越底层的环节（如基础设施）通常玩家越少、定价权越强，而当前市场关注点多在第一层（如英伟达），第二、三圈层（如光互连、散热等）可能仍有未被充分定价的机会。未来研究将聚焦几个关键问题：算力需求从训练转向推理的影响、巨额资本投入的回报周期、产业链中后段的机会，以及地缘政治的影响。作者计划逐层剖析，弄清每个环节的商业模式、竞争格局和估值，为未来可能出现的市场机会做好准备。最终指出，真正的投资直觉源于深厚的研究积累，“错过”往往是因为“研究太少”，系统性的知识储备是在AI长赛道中把握机会的基础。

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