EMC Labs 8月报告：9月至关重要，加密市场将重定趋势

区块律动发布于2005-09-24更新于2024-09-05

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随着汤姆·李表示ETH未能反映其潜力，一笔5200万美元的以太坊押注出现

比特币矿业公司Bitmine近期以约5200万美元增持了26,497枚以太坊，使其以太坊总持有量超过540万枚，价值超105亿美元，正接近其控制以太坊流通供应量5%的目标。然而，尽管持续大量买入，以太坊价格仍徘徊在2000美元附近，过去一周甚至下跌了4.7%。公司高管Tom Lee表示，当前以太坊价格并未反映其基本面的增强，并认为这种滞后在“加密春天”的早期阶段并不令人意外。他指出，人工智能驱动商业、去中心化身份等应用以及华尔街的资产代币化趋势，都支撑着以太坊的长期价值。Bitmine的策略是将以太坊更多视为储备资产而非交易标的，这表明其着眼于长线布局，而非短期市场反应。

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Marvell 大涨 32% 后，藏在背后的华人芯片家族浮出水面

Marvell股价单日大涨32.5%，创历史新高，过去一年涨幅达265%。其直接催化因素是英伟达CEO黄仁勋在Computex大会上将Marvell的定制ASIC和光互连技术称为“AI数据中心架构的核心”。这背后浮现出一个华人芯片家族——戴氏兄妹及其家族的产业网络。戴家三兄妹均毕业于加州伯克利电子工程专业。小妹戴伟立与丈夫Sehat Sutardja于1995年在硅谷创办Marvell。大哥戴伟民于2001年在上海创办芯原股份，成为中国“半导体IP第一股”。二哥戴伟进创办的图芯后来被芯原收购。过去三十年，戴氏兄妹及其关联家族共创立或深度参与六家公司，其中两家上市，四家被并购。他们精准踩中了半导体产业多次范式切换的节点：从PC时代（无晶圆厂模式、EDA工具）、移动互联网时代（IP授权、嵌入式GPU），到如今的AI与后摩尔时代（芯粒、先进封装、AI专用芯片）。更深层的是“戴+Sutardja”两个华人家族的联姻与合作，构筑了一张横跨中美、连接产业链多环节的产业网络。戴家在中国半导体生态根基深厚，而Sutardja家族则拥有延伸至东南亚和欧洲的工程师网络与产能调度能力。他们共同投资或孵化了至少15家公司，覆盖芯粒时代所需的IP、互连标准、封装工厂、专用计算芯片等关键层面，形成了一个规模可观、分散但协同的资产组合。 Marvell此轮上涨的逻辑在于抓住了AI数据中心的新瓶颈：定制ASIC和高速互连。而戴+Sutardja家族的产业布局，如芯原（一站式ASIC定制）、Silicon Box（先进封装工厂）、以及被Arm收购的Dream Big（AI SuperNIC）、被高通收购的Alphawave（高速互连IP）等，均与这一逻辑高度重叠。他们走的是一条提供开放标准关键组件、构建核心产能、并通过并购或本土龙头模式实现价值的路径，虽难以诞生下一个平台巨头，却能在产业生态中持续保有重要影响力和多次成功退出的机会。

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微软很怕被AI巨头架空

微软与OpenAI的亲密联盟正在瓦解。2026年6月的Build开发者大会上，微软CEO纳德拉发布了七款自研AI模型、AI工作站及企业Agent治理平台，核心目标是摆脱对OpenAI的依赖。转折点发生在4月27日，双方修订协议：微软对OpenAI模型的独家授权变为非独占，OpenAI可与其他云服务商合作，微软也不再支付收入分成。这意味着微软用130亿美元筑起的护城河被打破，从独家伙伴变为众多云服务商之一。尽管微软AI业务年化收入达370亿美元，但主要来自为OpenAI等公司提供算力，赚的是基础设施的钱。其直接面向用户的Copilot市场份额却在下滑，用户活跃度不高，微软面临“赚钱但不是主角”的困境。为此，微软将战略重心转向企业市场。Build大会聚焦开发者和企业，推出了AI工作站、Agent治理平台和安全容器等，旨在构建企业AI的操作系统——即管理、合规和安全运行各类AI模型的平台层。纳德拉押注：当模型本身日益成为可替换的基础设施时，控制企业AI的管理平台将成为新的制高点。其深层焦虑在于，随着OpenAI和Anthropic筹备上市并获得独立算力，它们对Azure的依赖将降低，可能动摇微软的AI收入根基。因此，微软必须抢在盟友完全独立前，构筑更深层的、不可替代的企业服务生态，以避免从AI时代的驾驶员再次沦为旁观者。

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美股两个月狂飙16%：历史只出现过4次，最近一次是1987崩盘前

美股近两个月强劲反弹，标普500指数在4月至5月累计上涨16%。这一涨幅在二战后仅出现过4次，其中3次为经济衰退后的复苏，唯一一次非衰退背景下的类似情况发生在1987年“黑色星期一”崩盘前数月，引发历史类比担忧。德意志银行策略师指出，当前涨势有AI热潮和经济数据支撑，但速度罕见，且并非处于衰退复苏期，历史预示结局可能不佳。信用市场利差维持低位，显示风险偏好高涨，但消费者端压力信号积聚：4月储蓄率仅2.6%，接近金融危机前低位；5月消费者信心指数创历史新低。市场内部出现背离：债券市场独自承压，10年期美债收益率跟随油价波动，并升至多年高位，与股市走势脱节，反映其对通胀和财政风险更敏感。地缘政治方面，霍尔木兹海峡封锁时间远超预期，但油价期货曲线保持稳定，未大幅定价滞胀风险，这暂时支撑了风险资产。然而，若封锁持续，这一支撑可能面临考验。总体而言，多重风险因素叠加，市场尾部风险异常集中。

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CPU，悄悄回到了AI算力的舞台中央

过去三年，AI算力的焦点几乎全在GPU上，CPU长期被视为次要的“配套”角色。然而，2026年起，这一叙事开始出现变化。英特尔推出至强6+处理器，强调其在AI基础设施中作为“控制平面”的角色，负责编排、并发与数据流动，而非仅仅是GPU的辅助。这种转变源于AI工作负载的变化。早期重心是高度并行的大模型训练，GPU占绝对主导。但随着AI进入推理与智能体时代，工作负载转变为部署已训练模型到实际业务中，涉及大量任务调度、多模型协作、并发请求处理和数据流管理。这类编排任务GPU并不擅长，反而成为了新的系统瓶颈。因此，CPU在处理这些“周边算力需求”上变得至关重要。至强6+的产品定义反映了这一判断：它采用高密度能效核设计，核心数多达288个，重点追求多任务并发吞吐能力，而非传统意义上的单核峰值性能。这瞄准了智能体AI所需的高密度、高能效工作负载。然而，CPU的“回归”并非英特尔一家之事，也面临多重挑战：英伟达通过Grace CPU等方案试图整合CPU角色；主要云厂商纷纷自研高能效ARM架构CPU；同时，至强6+所依赖的Intel 18A制程也需在良率、性能上与台积电N2等竞争。总而言之，随着AI从集中训练迈向大规模智能体部署，负责系统编排和数据流动的CPU价值被重新发现和定义。虽然CPU回归AI算力核心舞台的趋势已现，但最终由哪家厂商主导这场回归，答案仍未可知。

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