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拒绝6块股价的英伟达offer，他说他炒股能赚更多

一位化名Serenity的神秘推特用户，凭借精准的半导体行业分析，在X平台（原推特）上吸引了全球超过15万粉丝的关注，其观点甚至能显著影响股价。 2026年2月，他发布看好英国硬件公司Raspberry Pi（RPI）的推文后，该公司股价两天内暴涨近90%。两个月后财报证实其预测，股价再次大幅上涨。这并非孤例，他早期在Reddit论坛因推荐芯片材料公司AXTI被封号，而该股后来涨幅高达1000%。他还成功预判了瑞典Sivers Semiconductors（SIVE）和法国Soitec等公司的股价表现。 Serenity自称曾拒绝英伟达早期的工作邀请，身份背景成谜且完全匿名，业绩数据也未经审计。他的投资逻辑核心是寻找“瓶颈点”（chokepoint），即AI等热门赛道供应链中至关重要、近乎垄断的细分环节（如特定材料、部件），而非追逐英伟达等明星巨头。他通过自绘全球供应链地图，并利用AI挑战自己的观点来进行逆向研究。尽管其匿名性和高集中度的投资风格存在风险，且过往不乏类似网红最终失败的先例，但Serenity目前并未进行常见的商业化变现（如卖课、付费群），而是免费公开核心研究，这一点与许多金融KOL不同。他的影响力现象，已成为一个引人瞩目的市场传奇。

marsbit05/22 02:59

marsbit05/22 02:59

AI时代人类第一场大规模罢工，来自造AI的工厂里

三星电子工人因薪资与奖金分配问题计划发起18天罢工，虽在5月20日达成临时协议暂缓行动，但劳资矛盾的核心问题并未解决。此次罢工之所以引人注目，是因为三星身处全球AI供应链的核心，其生产的存储芯片（如HBM）对AI数据中心和大模型运行至关重要。若罢工持续，可能扰动全球DRAM和NAND供应，影响芯片价格与AI产业节奏。工会要求加薪7%、将年度营业利润的15%作为员工奖金池，并取消奖金上限。三星则以财务公式（如EVA）和不同事业部盈亏差异为由拒绝。矛盾激化的一个关键参照是竞争对手SK海力士，该公司已将利润的10%用于员工奖金，人均奖金预计可观，这加剧了三星员工的不平。背后是韩国财阀与劳工长期的历史张力。三星曾长期实行“无工会经营”，直至2020年才正式道歉并承诺改变。此次罢工反映了在AI技术飞速发展的光环下，底层劳动者对分享技术红利、保障自身尊严与确定性的强烈诉求。文章指出，AI时代常强调效率与增长，但普通劳动者的议价权可能被削弱。这场斗争不仅关乎薪资，更触及一个根本问题：当技术列车高速前进时，创造它的人能否确保自己不在车上被抛下？未来的发展不应只照亮车头的蓝图，也需照亮车尾那些具体而微的生活与尊严。

marsbit05/21 05:16

marsbit05/21 05:16

鲲 KUN 与 Pharos Network 达成战略合作，共推 RealFi、RWA 及跨境支付基建创新

近日，香港的Layer 1基础设施Pharos Network与数字支付专家鲲KUN签署战略合作协议，将结合Pharos的机构级区块链与鲲KUN的全球合规支付网络，共同推动供应链信贷资产的代币化，并利用区块链实现更高效的全球结算。当前，新兴市场的中小企业在跨境贸易中常面临收款周期长、资金周转压力大的困境。此次合作旨在通过合规且可扩展的方式，将供应链金融与B2B跨境支付引入链上，破解企业流动性难题。双方合作初期将聚焦：供应链信贷资产代币化以释放流动性；利用区块链进行原生数字资产结算，降低摩擦；探索企业级虚拟卡方案；并为大宗商品、B2B电商、Web3及AI等垂直场景提供链上金融服务。 Pharos Network CEO Wish Wu表示，鲲KUN的持牌支付网络与Pharos构建RealFi结算层的愿景高度契合。鲲KUN CEO Dr. Louis Liu指出，双方桥接支付轨道与区块链底层，能将链上资产高效转化为实体经济所需的流动性，并计划未来引入AI技术优化全球资金流。 Pharos主网已上线，生态内有超50个dApp运行。此次合作将强化其作为RealFi基础设施的地位。Pharos由蚂蚁集团前团队成员创立，并获得多家知名机构投资，目前正推出孵化计划招募生态建设者。鲲KUN则是一家拥有全球牌照的科技集团，专注于为各类跨境贸易与科技场景提供数字支付与嵌入式金融服务。

marsbit05/20 13:33

鲲 KUN 与 Pharos Network 达成战略合作，共推 RealFi、RWA 及跨境支付基建创新

marsbit05/20 13:33

做出AI产品已经不难，难的是被看见：mu Shanghai里的开发者、Web3与中国AI机会

文章报道了2026年5月在上海举办的mu Shanghai AI WEEK活动。活动形式独特，更像一个为期一个月的全球化开发者共创社区，吸引了来自全球的开发者、AI创业者、Web3从业者和投资者。文章指出，AI创业正进入新阶段。随着大模型和开发工具普及，“做出产品”的门槛已大幅降低，真正的挑战转向如何为产品找到真实场景、获得用户、建立社区并实现长期生存。创业的困难从“怎么做”转移到了“卖给谁”。现场观察到大量Web3从业者涌入AI领域，这不仅是追热点，更因为Web3在社区构建、全球化传播和开发者关系方面的经验，恰好契合当前AI应用寻求增长和分发渠道的需求。讨论还涉及AI硬件、机器人和中国供应链的优势。中国在硬件制造、快速打样和完整产业链方面的能力，正吸引海外创业者前来寻找合作机会，成为将AI能力落地到物理世界的重要基地。此外，国产大模型公司开始积极争夺开发者社区，通过举办活动、提供支持等方式，希望融入开发者的工作流，而不仅仅是提供API。最后，文章总结道，AI创业的核心竞争已从“模型崇拜”转向“场景竞争”，从“做出工具”转向“被用户看见”。在工具生产成本降低的背景下，理解用户、建立信任和持久连接的能力变得更为稀缺和关键。mu Shanghai这类活动，正是连接全球开发者、促进跨文化协作与生态融合的一种尝试。

marsbit05/19 07:51

做出AI产品已经不难，难的是被看见：mu Shanghai里的开发者、Web3与中国AI机会

marsbit05/19 07:51

告别铜线时代：一文读懂AI硅光子产业链逻辑与核心美股标的

本文介绍了AI硅光子（Silicon Photonics）技术如何逐步替代传统的铜线互联，以应对AI算力提升所带来的带宽、规模和功耗挑战。硅光子技术将激光器、调制器和探测器集成到硅片上，利用光子进行高速通信，并能借助成熟的CMOS工艺实现低成本量产，但其关键瓶颈在于依赖磷化铟（InP）材料制作高效激光器。产业格局可分为四层：底层的晶圆代工厂（如台积电、Tower Semiconductor、GlobalFoundries）；核心器件供应商（如Lumentum，独家量产200G/lane EML激光器）；模块和系统厂（如Coherent及中国厂商中际旭创、新易盛等）；以及顶层的系统集成商（如NVIDIA、博通、Marvell）。其中，NVIDIA通过制定标准和战略投资锁定供应链，博通在交换芯片市场占主导，而Lumentum和Coherent在关键器件和模块领域地位稳固。硅光子技术的爆发正在改变相关公司的估值逻辑，例如Tower Semiconductor从传统代工厂转向AI基础设施稀缺资产，估值倍数有望提升。该产业的护城河体现在核心工艺的长期积累、产能扩张周期长、代工生态黏性强以及复杂的系统集成经验。然而，产业发展也面临风险：高度依赖超大规模云厂商的资本开支；技术路线（如LPO、CPO、OCS等）可能存在替代性颠覆；大规模CPO部署预计要到2028年后才会到来。因此，投资整个产业比押注单一公司更为稳妥。

marsbit05/19 02:15

marsbit05/19 02:15

物理AI火了，我的一些新思考

物理AI（Physical AI）概念正从学术走向产业，核心是让AI理解并作用于物理世界，在重力、摩擦力等真实环境中执行任务。这一概念2020年于《自然-机器智能》首次系统定义，历经六年传感器成本降低、算力工程化等发展，在2026年迎来“部署态元年”，关键标志是从演示走向实际“干活”。产业方面，国内外公司加速推进。智元机器人将其人形机器人投入真实3C产线直播作业，并宣布万台量产，其“全栈自研”路线旨在建立深度壁垒。美国Figure AI估值高涨，其Figure 03机器人展示了自主完成家务的能力，并转向自研的“本能-反射-思考”三层神经网络系统Helix。英伟达则与四大工业机器人巨头合作，意图通过仿真平台成为下一代工业自动化的“操作系统”。汽车供应链企业正跨界进入物理AI赛道，因其智能驾驶系统的感知、决策、执行模块与机器人技术同源，积累了可迁移的制造能力和供应链经验。特斯拉也计划利用其汽车制造经验，为人形机器人建设百万台产能生产线。技术底座的突破在于“世界模型”的工程化。此前它因算力需求大、不稳定而难以实用，如今英伟达Cosmos、蚂蚁灵波LingBot-World、阿里巴巴ABot-PhysWorld等模型或平台，能通过合成数据高效生成符合物理规律的训练场景，大幅降低了数据获取成本，使世界模型从离线渲染走向在线交互，成为物理AI发展的关键杠杆。这推动了机器人架构的范式变革：从传统的“感知-规划-控制”（工程师预设规则）转向“感知-推理-执行”（AI自主理解物理世界）。国际机构预测未来三年新机型将主要采用新架构。当前赛道方向已定但格局未成，演示与量产能力差异巨大，真实数据的高成本使得合成数据至关重要。同时，来自汽车、工业自动化等领域的技术与制造能力正加速涌入。基础设施提供商可能像上一波AI浪潮一样，捕获核心价值。2026年只是竞争的开始，未来格局仍存变数。

marsbit05/18 04:43

marsbit05/18 04:43

这条芯片赛道，彻底火了

当前，全球AI芯片市场正经历从GPU主导转向ASIC崛起的深刻变革。自2025年起，随着AI推理需求爆发并成为算力重心，定制化ASIC芯片凭借更高的能效比和更低的成本，在规模化推理场景中展现出显著优势。数据显示，2026年AI推理负载占比已升至三分之二，ASIC在AI芯片中的份额预计2027年将突破45%，市场规模有望从2024年120亿美元增长至2027年300亿美元。产业拐点清晰显现：云服务商（如谷歌、AWS、微软、Meta）为掌握算力自主权，纷纷加大自研或定制ASIC投入；传统巨头如博通、Marvell凭借深厚积累持续扩大客户合作；手机芯片厂商联发科、高通也跨界进军，成为ASIC市场重要变量。联发科拿下谷歌订单并设下激进营收目标，高通则通过收购整合能力，快速切入推理芯片市场。与此同时，中国力量如芯原股份、翱捷科技作为独立设计服务商，依托全栈定制能力与IP积累，在AI ASIC“卖铲”赛道快速崛起，订单与业绩呈现爆发式增长。 ASIC的兴起也驱动产业链底层技术协同升级，包括台积电CoWoS先进封装产能大幅扩张，以及3.5D封装、高速互连等系统架构创新。然而，ASIC也面临开发成本高、流片风险大、软件生态壁垒及供应链依赖等挑战。展望未来，AI加速器市场或将形成“训练靠GPU、推理靠ASIC”的共存格局。ASIC的黄金时代不仅是技术路径的迁移，更标志着算力定义权从单一巨头向多元参与者扩散的产业民主化进程。

marsbit05/18 00:29

marsbit05/18 00:29

半导体世纪：2026 AI狂飙下的投资路线图

**标题：半导体世纪：2026 AI狂飙下的投资路线图** **摘要：** 半导体已成为AI、云计算、电动汽车等关键技术的基石，产业正经历由AI基础设施支出驱动的根本性转变。2026年全球市场规模预计达9750亿美元，五大云厂商相关投入超6000亿美元。投资需聚焦四大核心赛道： 1. **设计商（如英伟达、AMD）**：掌握芯片知识产权，毛利率高。 2. **代工厂（以台积电为核心）**：制造环节高度集中，台积电生产全球约90%的最先进芯片。 3. **设备商（如阿斯麦）**：提供光刻机等关键设备，阿斯麦在EUV领域垄断。 4. **内存商（如SK海力士）**：HBM（高带宽内存）是AI算力的关键瓶颈，需求旺盛。地缘政治（如供应链集中度、出口管制）与产业回流（如台积电美国建厂）重塑全球供应链。 **重点公司分析：** * **英伟达**：AI芯片领导者，CUDA生态护城河深，但面临大厂自研芯片及出口管制风险。 * **台积电**：AI浪潮核心受益者，但估值包含地缘政治风险溢价。 * **阿斯麦**：设备端垄断，需求确定性强。 * **AMD**：主要挑战者，软件生态是关键。 * **博通**：定制AI芯片（ASIC）领先，估值较高。 * **SK海力士**：HBM市场主导者，掌握定价权。投资者可通过**半导体ETF（如SMH、SOXX）** 获取板块整体敞口。 **2026年关键风险：** AI需求过度集中、地缘政治与供应链中断、内存周期性波动、部分公司高估值。 **核心催化剂：** 行业迈向万亿美元里程碑、台积电美国工厂产能、英伟达新一代平台部署、AMD市场份额进展、HBM4供应情况。投资者需在理解行业巨大机遇的同时，清醒评估相关风险，根据自身风险偏好选择个股或ETF进行布局。

marsbit05/14 10:39

特朗普访华，空军一号上都有哪些CEO

特朗普总统访华期间，随行代表团中包括了埃隆·马斯克、蒂姆·库克、黄仁勋、拉里·芬克、波音、高盛、黑石、花旗等美国顶尖企业的CEO。文章指出，此行表面是一次外交访问，实则凸显了美国头部企业对中国市场、供应链及监管准入的结构性依赖。这些CEO各自怀揣关键诉求：特斯拉需要保障上海工厂稳定运营，苹果需维护全球供应链，英伟达寻求恢复对华芯片销售，波音等待巨额飞机订单，而华尔街机构则关注金融牌照与市场准入。文章认为，此次访问展示了中国作为关键市场和规则制定者的杠杆力量，能够召集美国商业精英前来谈判。其核心在于，影响这些企业未来增长的核心决策，越来越多地取决于中国的政策与环境，标志着全球经济权力格局正在发生深刻变化。

marsbit05/14 04:58

marsbit05/14 04:58

AI投资版图正在重塑：除了“七巨头”，半导体供应链还有哪些机会？

自ChatGPT引爆AI浪潮以来，市场投资焦点长期集中于“七巨头”。然而，随着2025年初DeepSeek的出现及对AI资本开支有效性的辩论，投资逻辑正悄然转变。投资者开始意识到，真正的机会可能在于为巨头提供“铲子”的半导体产业链。尽管市场曾担忧AI投资的回报，但超大规模企业最新财报显示云计算需求强劲，验证了资本开支的价值。更确定的逻辑是：无论AI应用赢家是谁，巨额资本开支都必然转化为对半导体及相关组件的强劲需求，这推动半导体ETF在近期创下新高，体现了“卖水人”逻辑。在半导体供应链中，多个环节表现突出： 1. 存储芯片（如美光、SK海力士、三星）是AI训练的瓶颈，尤其是高带宽存储器（HBM）需求旺盛。 2. 光子学公司因光互连技术关键作用而受关注。 3. 代工与光刻（台积电、ASML）、逻辑与定制芯片（AMD、博通等）以及企业级存储（如SanDisk）均直接受益于AI基础设施开支。每一美元AI资本开支都需流经这条完整供应链，这解释了高科技板块占美国企业资本开支比例创纪录的原因。虽然“七巨头”在市值和盈利方面仍占主导，但其与标普500其余公司（“标普493”）的盈利增长率差距正在收窄，显示增长动力正在扩散。市场对巨头的统治力已充分定价，边际资金开始向更广泛的AI供应链转移。总之，AI投资逻辑正从“押注最终赢家”转向“投资于确定性环节”——即受益于确定性资本开支的半导体供应链。理解这一从需求侧到供给侧的转变，是把握未来AI投资机会的关键。

marsbit05/12 08:04