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最信 AGI 的人,为何狂买英伟达看跌期权?

最相信AGI(通用人工智能)会加速到来的人——前OpenAI团队成员Leopold Aschenbrenner及其基金Situational Awareness(SALP),在最新13F持仓报告中,新建了大规模针对英伟达、SMH半导体ETF等AI核心资产的看跌期权(PUT),名义价值巨大。 这一操作并非看空AI,而是为其高弹性的AI基础设施多头组合购买“保险”,以管理宏观波动风险。该基金认为,AGI的加速发展将长期利好算力、电力、数据中心、存储等底层基础设施,其核心持仓也集中于此。然而,在高油价、高利率的环境下,这些高估值成长股面临短期压力。通过买入流动性好的核心资产看跌期权,可以对冲整个AI赛道的系统性回撤风险。 SALP的调仓显示,其投资策略正从“单边激进做多AI”升级为“继续押注AI基建,但主动管理路径波动”。其减持或清仓部分涨幅较大、杠杆较高的仓位(如Lumentum),同时保留并加仓那些更能承接长期资本开支、具备基础设施属性的公司(如Bloom Energy、CoreWeave等)。 这标志着AI投资进入新阶段:市场从追捧“故事”转向要求“兑现”,交易重心从GPU向网络、存储、电力等瓶颈环节扩散。有效的策略不再是全攻或全守,而是“带防守去打进攻”——用核心仓位押注确定性,用对冲工具控制回撤,在穿越波动中实现长期目标。

marsbit05/20 12:22

最信 AGI 的人,为何狂买英伟达看跌期权?

marsbit05/20 12:22

速览24岁“AI股神”的最新布局:六成仓位对冲半导体下行

24岁“AI股神”Leopold Aschenbrenner管理的基金Situational Awareness LP公布了最新13F持仓。截至2026年3月31日,其名义持仓总值达137亿美元,较上季度增长148%。本季度该基金进行了大幅调仓,核心动向包括: 1. **大规模对冲半导体风险:** 新进仓位中,超过60%的名义仓位用于押注或对冲AI半导体及硬件股票的下跌风险。基金大举买入SMH、英伟达、博通、AMD等半导体ETF及个股的看跌期权,前五大看跌期权占比就达48.7%。同时对美光、台积电等股票同时持有看涨和看跌期权,押注其股价将出现剧烈波动。 2. **加仓算力基础设施:** 继续看好AI长期算力需求,以正股形式加仓了GPU云服务商CoreWeave(CRWV)以及闪迪(SNDK)等。同时增持了KEEL、IREN等一批算力与电力基础设施公司,呼应其“电力是新时代石油”的逻辑。 3. **清仓与减仓:** 清空了此前高杠杆持有的英特尔看涨期权,并彻底撤出光通信板块(LITE、COHR)。对上一期第一大重仓Bloom Energy(BE)进行了大幅获利了结,减持了部分比特币矿企转型标的。 **核心判断:** 仓位结构揭示了基金看似矛盾实则统一的策略:一方面对短期AI硬件估值泡沫高度警惕,进行大规模风险对冲;另一方面对AI长期的算力、能源等基础设施需求极度乐观,认为电力、数据中心等环节可能成为下一阶段的产业瓶颈。这反映了即使是最坚定的AI多头,也开始认真对待市场波动风险。

marsbit05/18 13:31

速览24岁“AI股神”的最新布局:六成仓位对冲半导体下行

marsbit05/18 13:31

速览24岁“AI股神”的最新布局:六成仓位对冲半导体下行

新晋“AI股神”Leopold Aschenbrenner管理的基金Situational Awareness LP公布了最新13F文件。截至2026年3月31日,其持仓总值已增至137亿美元,较上季度增长148%,其中新资金流入显著。 一季度调仓动作剧烈,最引人注目的是大规模买入半导体及AI硬件板块的看跌期权(PUT),用于对冲潜在下跌风险。前五大看跌期权仓位(包括SMH、NVDA、ORCL、AVGO、AMD)合计占基金名义持仓总值的48.7%,加上其他相关仓位,超六成名义仓位在对冲AI硬件股下跌。同时,基金对美光、台积电等股采取了同时买入看涨和看跌期权的双向押注策略,押注其股价将出现大幅波动。 在正股方面,基金继续钟爱闪迪(SNDK)并小幅加仓,同时大幅增持AI云服务商CoreWeave(CRWV)正股,显示出对算力基础设施的长期看好。此外,还加仓了多家算力与电力基础设施公司。 清仓方面,基金彻底清空了此前高杠杆持有的英特尔看涨期权,并退出了光通信硬件板块(LITE、COHR)。减仓方面,对上一期第一大重仓Bloom Energy(BE)进行了显著获利了结,并大幅降低了CoreWeave看涨期权的杠杆仓位。 整体来看,基金策略呈现出矛盾统一的两条主线:一方面,对半导体等AI硬件板块的短期估值泡沫高度警惕,进行大规模风险对冲;另一方面,对AI长期发展所需的算力、电力等基础设施需求极度乐观,并重仓相关资产。这反映了其核心判断:未来AI产业的瓶颈可能从芯片本身,转向能源、电网和数据中心等基础设施。这份持仓披露更像是其对AI产业下一阶段发展路径与风险的前瞻性布局。

Odaily星球日报05/18 13:30

速览24岁“AI股神”的最新布局:六成仓位对冲半导体下行

Odaily星球日报05/18 13:30

当算力商品化,GPU 期货市场还要等多久?

《当算力商品化,GPU 期货市场还要等多久?》一文探讨了算力(特别是GPU计算资源)发展成为可交易期货市场的可能性。文章基于Variant基金的分析框架,提出了一个稳健期货市场所需的五个先决条件,并对当前算力市场在这五个维度上的成熟度进行了评估。 **核心结论是:目前算力市场尚不具备支撑成熟期货市场的条件。** 以下是基于五个维度的具体评估: 1. **供给端碎片化(评分:🔴 不足)**:市场供给高度集中,四大云巨头(AWS、Azure、GCP、Oracle)控制了全球大部分关键IT电力和高端GPU(如H100)的供应。在垄断格局下,价格发现机制难以形成。 2. **价格波动(评分:🟢 具备)**:GPU价格和算力成本波动剧烈,受供需不确定、芯片迭代、需求激增等因素影响,这满足了期货市场对波动性的基本要求。 3. **实物结算基础设施(评分:🟢 初步具备)**:场外(OTC)经纪商已开始承担聚合供应、清算交易等职能,并发布价格指数(如Ornn、Silicon Data),为实物交割奠定了基础,但远未完善。 4. **标准化(评分:🔴 不足)**:算力缺乏统一、可交易的单位。GPU实例的价格因地区、硬件配置、合同期限等因素差异巨大,尤其是为AI训练定制的硬件难以互换,阻碍了标准化合约的形成。 5. **缺乏替代品(评分:🟡 部分具备)**:大型模型提供商可通过长期协议内部对冲风险,但大量中小型用户缺乏有效的对冲工具,只能承受现货市场波动。 **未来展望与关键变量:** * **供给碎片化**:预计未来1-2年会出现适度碎片化,新云厂商、依托廉价电力的运营商以及服务AI初创公司的经纪平台(如Hyperbolic)将增加市场参与者。 * **标准化路径**:最有可能的突破口是**AI推理算力市场**。与训练不同,推理工作负载对硬件要求相对统一、更同质化,且预计将占据未来AI算力需求的大部分。开源AI模型的广泛采用可能加速推理算力的标准化进程,类似比特币挖矿催生标准化硬件的模式。 * **交易单位**:最终活跃的交易更可能围绕 **“芯片实例小时”** (即已部署并通电的GPU可用时长)展开,类似电力的区域化交易模式。以“Token”(AI模型输出)作为交易单位目前面临模型间差异大、难以标准化的问题。 **总结**:当前算力市场交易主要停留在场外和非标阶段。虽然具备价格波动和初步结算设施,但供给集中和缺乏标准化是主要瓶颈。未来,AI推理需求的增长、开源模型的普及以及随之而来的供给去中心化,可能是推动算力真正成为可交易大宗商品的关键动力。

marsbit05/18 09:09

当算力商品化,GPU 期货市场还要等多久?

marsbit05/18 09:09

当泡沫来临,如何“聪明地”做空?

《当泡沫来临,如何“聪明地”做空?》一文探讨了在可能存在的市场泡沫(如当前热议的AI板块)中,投资者应如何审慎地进行做空操作。作者指出,直接做空暴涨的资产风险极高,可能因价格飙升而遭受指数级亏损,且其期权往往因波动率过大而过于昂贵。 文章提出了三种更可行的策略: 1. **寻找“楔子”**:不直接做空泡沫本身,而是投资于可能刺破泡沫的外部因素。例如,若AI存在泡沫,持续上升的利率就是潜在的“楔子”,因为高估值资产本质是长期资产,利率上升会大幅折损其未来现金流的现值。 2. **做空“受害者”**:寻找那些并非泡沫核心、但严重依赖泡沫且杠杆高、基本面脆弱的关联资产。当泡沫停滞时,这些“受害者”会因关联性而率先暴跌,且其期权可能相对便宜。历史案例如做空恒大而非整个中国楼市。 3. **等待“确认”**:保持耐心,等待趋势反转的明确信号,如基本面恶化、买盘枯竭、以及关键趋势线被彻底跌破,而非小幅回调。在此之前,避免逆势操作。 作者结合自身操作举例,如在市场下跌前通过做空标普指数、高收益债及买入国债看跌期权进行对冲,并减持了估值偏高、风险较大的加拿大银行股。其核心建议是:在泡沫环境中,应首先进行对冲,寻找“楔子”或“受害者”,耐心等待趋势确认信号,然后再重仓出击,切勿在资产呈抛物线暴涨时直接对抗趋势。

marsbit05/14 08:57

当泡沫来临,如何“聪明地”做空?

marsbit05/14 08:57

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