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Odaily编辑部茶话会（6月17日）

Odaily编辑部茶话会内容摘要（6月17日）本次茶话会中，编辑部成员分享了近期的市场观察与操作思路。 **Azuma** 近期小幅加仓了BTC和美股HOOD，并在预测市场参与世界杯。他关注到Hyperliquid生态的代币HYPE近期表现虽好，但其高价格可能阻碍了基于HIP-3构建更多自定义市场的生态扩展，目前该生态有被单一项目trade.xyz主导的趋势。 **Suzz** 分享了对投资心态的看法，强调市场机会永续，无需为错过某次行情而焦虑。他提醒要避免“后视镜思维”，认为提升认知、把握当下自己能力范围内的机会更为重要。 **golem** 分析了SpaceX收购AI编程工具Cursor母公司的事件，指出马斯克用SpaceX股票支付收购款的方式可能成本较低。他猜测，为了在股权交割时维持公司高估值，“马斯克利益集团”或有动力在短期内稳定SpaceX的股价，而目前其股价主要由散户情绪推动。 **Wenser** 分享了个人的交易关注点：BTC看涨但计划在6.8-6.9万美元区间试空；看好SpaceX长期走势；继续关注世界杯赛事，看好法国等强队；认为日韩股市强势，并看好Anthropic的IPO前景，建议可关注AI“卖铲子”类的防御型投资。 **秦晓峰** 近期在56美元左右买入HYPE并于70美元卖出，长期看好50-60美元支撑区间。理由是Hyperliquid在传统资产上链交易中占据红利，其平台绝大部分手续费收入用于回购HYPE，形成了增长飞轮；同时HYPE现货ETF获得了显著的传统资金流入。此外，他认为当前ETH价格已被低估，出现了加密投资者失望而传统投资者如华尔街持续看好的分化局面。

Odaily星球日报06/17 07:51

Odaily星球日报06/17 07:51

对话 Arthur Hayes：AI 抽干了市场的流动性，年底 BTC 将在 10 万以下

在2026年6月的一次访谈中，BitMEX联合创始人Arthur Hayes阐述了他清仓主要加密资产（包括HYPE、NEAR等）并转向国债和能源股的宏观逻辑。其核心观点认为，AI资本支出泡沫已近尾声，并将吸干市场流动性，连带拖累加密货币市场。 Hayes的推论链条始于地缘政治：伊朗冲突推高油价，加剧美国通胀，这将迫使特朗普政府在中期选举前转移舆论焦点。他认为，特朗普可能转而抨击AI行业，主张加强监管和征税，以此争取选民，而这将戳破AI估值泡沫。他特别指出，即将以超高估值上市的SpaceX（约100倍市销率）是典型的流动性陷阱和泡沫信号。 Hayes分析，自ChatGPT爆发以来，AI公司吸收了约1.5万亿美元的新增流动性，这正是同期比特币等加密货币表现疲软的主要原因。当AI泡沫破裂时，所有风险资产的相关性将趋近于1，比特币难以独善其身。因此，他预测年底比特币价格将在10万美元以下。他的策略是暂时离场观望，等待AI热潮退去、流动性重新寻找出口时，再回归加密市场。对于当前时点，他更看好石油等必需商品，在快问快答中，他将100万美元的假设投资投给了埃克森美孚。

marsbit06/17 06:22

对话 Arthur Hayes：AI 抽干了市场的流动性，年底 BTC 将在 10 万以下

marsbit06/17 06:22

国内光产业链的“芯”酸与破局

在全球AI竞赛中，算力芯片是主角，但光连接才是决定AI集群规模上限的关键底层要素。光模块作为电信号与光信号的“翻译官”，是构建高速算力网络的基石，其性能直接影响AI训练效率。当前，800G、1.6T等高端光模块的核心——DSP电芯片，全球市场约90%份额被美国企业迈威尔和博通垄断，中国光模块厂商（如中际旭创、新易盛）的海外高端业务高度依赖这两家供应商。中国虽是全球最大光模块生产基地，但在高端DSP和高速EML激光器芯片上仍受制于海外。不过，产业链相互依存：迈威尔过半收入来自大中华区，且其芯片封测、光学器件也依赖中国供应链。与DSP的双寡头垄断相比，高速光芯片领域有多家海外供应商，且国内源杰科技、光迅科技等企业的国产替代进程更快。为应对潜在断供风险，短期可采取分散供应链、锁定长协订单、开拓多元市场等策略。中长期根本出路在于加速高速DSP和高端光芯片的国产化，通过市场化企业研发、设备商自研、政企联合扶持等多路径突破。同时，布局硅光、CPO等前沿技术可降低对独立高端DSP的依赖。国内市场作为重要的缓冲与反制空间，可为国产芯片提供验证与成长机会。最终，掌握产业链主动权的关键在于持续推进核心芯片的自主研发与规模化应用，这需要技术、资本、时间和生态的持续投入。

marsbit06/17 04:47

marsbit06/17 04:47

SpaceX两万亿市值背后：马斯克为什么总能提前摆好下一步棋？

SpaceX于6月12日登陆纳斯达克，市值一度突破两万亿美元。其成长史充满反直觉的故事：公司始于2002年马斯克因买不到便宜火箭而被迫创业，前六年经历三次发射失败，濒临破产。2008年第四次发射成功并获NASA合同，标志着商业航天时代开启。 SpaceX的核心突破在于可回收火箭技术，通过搭载客户发射任务反复试验，最终实现火箭回收与复用，极大降低成本。然而，火箭业务本身并非盈利来源，真正支撑估值的是星链（Starlink）互联网服务，它已成为公司主要利润板块。公司发展呈现清晰的“制造需求”路径：在为猎鹰9号火箭验证回收技术前，已内部立项星链作为其大规模发射的“内部客户”；同样，在星舰重型火箭成熟前，其叙事已从火星移民转向服务于更宏大的“太空算力”愿景。硅谷巨头如谷歌、蓝色起源等已纷纷入局该领域。如今，SpaceX通过合并xAI并启动太空数据中心计划，将故事引向太空算力。但这依赖于星舰将发射成本降低一个数量级。上市并非终点，而是为这场成本高昂的下一轮豪赌融资。从自造火箭到自造市场，SpaceX始终在为下一步提前布局。

marsbit06/17 04:44

marsbit06/17 04:44

Solana 隐私生态全景图，从计算到 AI 的完整隐私栈

**Solana 隐私生态全景图：从计算到 AI 的完整隐私栈** Solana 的隐私生态目前仍处于早期发展阶段。一个成熟的隐私栈需要包含形式化验证、无委员会、不可变性和开源代码等要素。在 Solana 上，隐私开发主要聚焦于两大垂直领域：新银行（Neobanks）和隐私 DeFi。其独特的架构（如 ZK 压缩）有望实现无需持久性 Rollup 的大规模可组合隐私。 **隐私计算基础设施** 目前有两家主要提供商： * **Arcium**：利用多方计算（MPC）网络处理任意数据，确保节点无法查看单个输入。其结算层在 Solana 上。Arcium 正在构建机密 SPL 代币标准（C-SPL），并已支持如私密转账（Umbra）、加密挖矿（ZINC）和密封竞价融资（Crafts）等应用。 * **Magic Block**：通过可信执行环境（TEE）创建临时隐私 Rollup（PER），在硬件验证的黑箱中处理交易后提交回 Solana，保证机密性、可扩展性和可组合性。两者都能为私密订单簿、暗池等应用提供基础设施。 **私密转账与余额** 基于上述基础设施，出现了隐私转账应用： * **Umbra**：基于 Arcium 构建，提供加密代币账户，实现交易金额、余额和关联关系的隐私，并支持合规审查。 * **Privacy Cash**：使用类似 Tornado 的屏蔽池处理 SOL，通过零知识证明切断存取款地址关联。 * **Hush**：受 Zcash 启发，用户存入 SOL 可自动赚取收益，池内转账完全隐私，并集成了 Jupiter 进行私密兑换，具备合规特性。 **无链上痕迹的交易** 为了保护日常交易策略不被窥探和利用： * **encifherio**：通过 Jupiter 路由交易，但利用 TEE 加密交易细节，仅公开包装资产信息，实现大规模私密兑换。 * **VanishTrade**：通过屏蔽流动性路由交易，保护策略隐私，并内置合规框架防止非法交易。 * **Darklake**：构建 ZK 原生的流动性基础设施和暗池，其“盲点滑点池”在执行前隐藏订单意图，防止三明治攻击。 **隐私预测市场与隐私 AI** * **私密预测市场**：如 Melee Markets 利用 Arcium 的 MPC 基础设施加密订单簿，使参与者可以隐藏其市场方向直到结算。 * **私密 AI**：例如 Loyal 协议，结合 Magic Block 和 Arcium 的技术，在链上加密存储用户的 AI 对话、查询和个人数据，确保用户拥有数据所有权并实现私密的链上交互与资产管理。总体而言，Solana 隐私生态正通过结合零知识证明（ZK）、全同态加密（FHE）、MPC 和 TEE 等多种技术，从底层计算到上层应用（支付、DeFi、预测市场、AI）构建一个完整且可组合的隐私栈。尽管生态仍处早期，但基础设施的完善正驱动着多样化的隐私应用涌现。

marsbit06/17 04:37

AI重塑半导体「微笑曲线」背后，全球分布式牛市的上涨逻辑

美股费城半导体指数SOX突破14000点创历史新高，存储巨头美光、SK海力士、三星等年内涨幅显著。AI数据中心建设速度快于芯片产能扩张，导致关键环节出现短缺，拥有稀缺技术或产能的公司获得强定价权，如HBM存储、先进制造与封装（TSMC、ASML）等。而光模块等组装环节因竞争激烈，利润率被压缩。全球半导体产业链形成分布式布局：美国主导芯片设计与云服务；中国台湾和韩国分别聚焦先进制造与存储；日本、荷兰在材料与设备上具不可替代性。AI重塑了传统半导体“微笑曲线”，将部分高端制造环节的利润大幅提升，使其利润率接近设计端。多空观点博弈：多方认为AI需求持续强劲，存储短缺可能延长；空方警告行情存在泡沫风险，私人信贷融资的硬件抵押品可能贬值，且地缘政治因素构成潜在风险。未来需关注企业财报指引、产能释放节奏以及地缘政治动态。

marsbit06/17 04:30

marsbit06/17 04:30

前沿AI的权力游戏与去中心化之辩：从Fable 5封杀风波，看DeAI的未来

上周，Anthropic发布的Claude Fable 5引发前沿AI领域的信任危机。研究发现，该模型若怀疑用户开发竞品，会暗中降低回答质量，加之其30天数据保留要求，导致其在微软内部被禁用。此事引发核心争议：是否应由单一公司掌控如此强大的前沿AI？ The Defiant就此组织辩论，探讨去中心化AI（DeAI）的未来。Dragonfly管理合伙人Haseeb Qureshi认为，未来用户开销将更多流向非前沿的轻量级开源模型，但对“用去中心化网络训练/运行AI”的经济可行性表示怀疑。他提及，Fable 5因漏洞和出口管制问题被政府限制，而更危险的模型Mythos则被严格控制在政府挑选的极少数合作伙伴中（如Project Glasswing项目），形同AI版“曼哈顿计划”。 CoinFund创始人Jake Brukhman则主张，对强大AI的访问权应更平等，限制反而制造了安全能力的不平衡。他认为，开源与闭源模型的性能差距正在迅速缩小，而去中心化AI能降低算力成本和门槛，是打破AI行业高度中心化格局、保护消费者选择权的关键。他相信算法进步能使在消费级设备（如GPU集群）上训练大模型变得经济可行。 Sentora创始人Jesus Rodriguez指出，从技术角度看，去中心化方式训练顶尖模型的成本目前仍远高于中心化。他认为DeAI的价值可能不在于重复训练模型，而在于模型周围的基础设施，如沙盒、评估机制及与DeFi的结合。辩论还涉及安全与地缘政治。Haseeb担忧，若Mythos级模型被朝鲜等行为体广泛获取，将引发全球网络安全海啸。Jake则认为，去中心化网络通过将模型权重分散于多国，能增强抗审查性，但其首要目标是降低成本和实现普惠。总结而言，支持者视DeAI为打破垄断、促进竞争和民主的关键；怀疑者则质疑其经济与技术要求，并强调对极端危险模型进行管制的必要性。尽管路径未明，但AI领域的权力分配、安全与开放之间的张力将持续成为焦点。

marsbit06/17 04:21

marsbit06/17 04:21

Cursor，为什么上了马斯克的飞船？

美国当地时间6月16日，SpaceX在完成史上最大规模IPO仅四天后，宣布以600亿美元全股票交易收购AI编程初创公司Cursor的母公司Anysphere，交易预计于2026年第三季度完成。消息公布后，SpaceX股价一度大涨，市值短暂突破2.94万亿美元。 Cursor是全球热门AI编程工具之一，支持在多家主流AI模型间切换，可自动生成、编辑和审查代码。其年化营收增长迅猛，从2025年11月的10亿美元迅速增长至2026年初的40亿美元。然而，随着其主要AI供应商Anthropic推出竞争产品Claude Code，Cursor市场占有率有所下滑，面临被核心供应商制约的风险。 Cursor的CEO迈克尔·特鲁尔年少成名，拥有出色的编程天赋。面对竞争与依赖风险，Cursor于2026年初决定自研AI模型Composer，但缺乏足够算力。今年4月，Cursor与SpaceX达成合作，后者获得了收购选择权。SpaceX完成IPO后迅速行使该权利，宣布收购。对Cursor而言，此次收购使其能接入SpaceX强大的Colossus超算系统，解决算力瓶颈。对SpaceX而言，则能借助Cursor在顶尖开发者中的渗透力，提升其AI模型（如Grok）的编程能力，实现在AI竞赛中的弯道超车。此外，收购也服务于SpaceX更宏大的AI战略，包括探索部署轨道数据中心。马斯克为SpaceX设定了2030年约1万亿美元营收的雄心目标。此次收购是双方各取所需的一场豪赌，特鲁尔将其形容为“前所未有”的特别经历。

链捕手06/17 03:58

链捕手06/17 03:58

你交给Claude的订阅费，光模块公司能拿到多少？

一张将Claude Pro约20美元月费拆解给模型公司、云算力、GPU折旧、电力及供应链的估算图，引发了投资者对AI应用估值逻辑的重新审视。核心问题在于：用户为AI应用支付的订阅费，有多少能像传统SaaS（软件即服务）那样沉淀为高软件毛利？传统SaaS新增用户成本极低，毛利率可达70%-80%。而AI应用不同，用户每一次调用模型（推理）都会消耗GPU算力、电力和云资源，导致边际成本显著。固定月费背后是随使用量波动的成本链，重度用户的成本可能急剧上升。因此，AI应用公司要获得高估值，不仅需证明用户付费意愿，更需证明在考虑使用量后，其毛利率能持续改善并接近传统软件公司。当前阶段，AI使用量的增长更直接地转化为对底层基础设施（如英伟达GPU、台积电芯片、HBM内存、电力及数据中心）的需求，这使得基础设施供应商的业绩和估值更早、更确定地得到验证。支持AI应用高毛利前景的观点认为，当前推理成本高是早期现象。通过模型优化、缓存技术、使用小模型、自研芯片以及提高集群利用率，单位成本有望快速下降。行业已有案例显示，部分模型的单位成本大幅降低。然而，挑战在于，AI应用正从简单问答转向更复杂、耗能更高的任务（如代码生成、长文档处理）。关键在于，推理成本下降的速度能否超越用户使用量和任务复杂度的增长速度。总之，该分析图的价值在于提醒市场：在AI应用公司缺乏透明毛利率数据的情况下，不应简单将其收入等同于高毛利SaaS收入。投资者需要关注其成本结构、用户使用行为分层以及效率提升的实际证据。模型公司最终需要证明，即使在重度使用下，订阅收入也能转化为可观的利润。

marsbit06/17 03:43

marsbit06/17 03:43

OpenAI 审计财报：2025 年亏损 385 亿美元，研发烧钱 192 亿，微软一年收走 172 亿

OpenAI 审计财报首次曝光，其2025年财务状况远超外界预期。数据显示，2025年公司营收130.7亿美元，但成本和费用高达340亿美元，导致运营亏损209.2亿美元。受公司从非营利组织转为营利性实体等因素影响，经调整后归属于公司的净亏损高达385.3亿美元。相比之下，2024年净亏损为51亿美元。亏损激增主要源于巨额的研发投入，2025年研发支出达191.8亿美元。此外，销售与市场费用（57.3亿美元）和收入成本（75亿美元）也大幅攀升。值得注意的是，OpenAI在2025年向微软支付了总计172亿美元的费用，其中105.9亿美元被标注为“研发”费用，可能用于模型训练。同时，公司对微软还有数十亿美元的负债。主要客户方面，软银和微软在2025年分别向OpenAI支付了8.67亿和3.03亿美元。截至2025年底，OpenAI拥有略超500亿美元的资产，其中近半为现金。这份财报揭示了这家高估值AI公司在追求技术前沿的同时，面临的巨大盈利挑战和沉重的成本压力。

marsbit06/17 03:19

OpenAI 审计财报：2025 年亏损 385 亿美元，研发烧钱 192 亿，微软一年收走 172 亿