三折买Aave?被误读的传言,藏着Kraken的上市野心

今日凌晨,一则报道引爆了 DeFi 社区。

CoinDesk 援引三位知情人士称,加密交易所 Kraken 正在谈判入股 Aave。交易结构是这样的,Kraken 拿出 35,000 枚 ETH,换回 250,000 枚 AAVE 代币,外加 Aave Group 15% 的普通股股权,整笔作价约 7100 万美元,对应 3.85 亿美元估值。报道还提到,这是 Payward Asset Management 系列交易的第一笔,Kraken 打算把它对外联合认购,未来要在 DeFi 和其他投资机会上扮演更主动的角色。

这笔交易最扎眼的是成交的估值。3.85 亿,比 AAVE 代币约 12.4 亿美元的市值低了将近七成。Aave 一直对外强调协议价值全部归于代币,那 Kraken 花真金白银买 15% 的股权,到底买到了什么?如果所有价值都该流向 AAVE 代币,Kraken 为什么还要一个股权席位。

几个小时后,Aave 创始人 Stani Kulechov 出来澄清。

他逐条否认了报道的框架。Aave Labs 绝不会以三折出售 AAVE;被拿出来讨论的,是 Labs 自己持有的那部分 AAVE 份额,由”多个市场参与者通过更深的长期合作”洽谈,与协议层面无关。他强调,Aave 协议和 GHO 稳定币的全部收入都流向 AAVE 代币,这是”Aave Will Win”提案确立的规则,连 Aave App、Aave Pro、Swaps 这些产品的收入也一并归入;Aave Labs 只是 DAO 的服务商,不分一分协议收入。

Stani 还顺势透露,团队正在设计 Aavenomics 3.0,会引入一套自动、非人工裁量的回购机制。

按他的说法,被卖的不是打折的 AAVE,CoinDesk 把股权交易的总价拿去和单一代币的市值相比,框架本身就带偏了。

如果以 Stani 的说法为准,Coindesk 的报道确实有误导成分。

但 Stani 没有回答散户最初的那个问题。如果协议的价值确实全部归于代币,Kraken 买下 Aave Group 15% 的股权,买的究竟是什么。这一条,他绕过去了。股权和代币之间的价值归属,仍然是一笔糊涂账。

交易的细节依旧悬而未决,Kraken 方面没有对这则报道正面置评。

但是他们的动机是确定的。Coindesk 在报导中提到,Kraken 母公司 Payward 将这笔交易定性为「资产管理业务系列动作的开场」。一家准备上市的公司,正在把入股 DeFi 龙头变成自己的招牌动作。

过去一年半,Kraken 几乎每个季度都有新动作,围绕着三条线同时推进。

首先是自建基础设施。

Kraken 孵化了自己的 L2「Ink」,试图复刻币安、Coinbase 走过的路,把 CEX 用户引到链上进行借贷和交易。Ink 上最活跃的协议是 Perp DEX「Nado」,提供现货、保证金、永续统一保证金账户,靠着积分计划和空投预期,吸引不少真实用户。

其次是战略收购。

近一年半,Kraken 的收购相当密集:5.5 亿美元拿下衍生品交易所 Bitnomial,一并收进经纪、清算、交易所的全套 CFTC 牌照;6 亿美元收下稳定币支付公司 Reap,补上发卡和跨境结算业务;去年底买进代币化股票协议 xStock s 背后的 Backed Finance;今年 2 月又将代币管理平台 Magna 收入囊中。

第三条是监管身份。

今年 3 月,Kraken 成为美国第一家拿到美联储 master account 的数字资产银行,能直接在 Fedwire 上结算美元,不必再借道中间银行。同月,纳斯达克宣布 与 Kraken 合作搭建股票代币化框架,保留发行人控制权和股东投票、分红权利。一家加密交易所,正在换上传统金融的身份证。

Kraken 正在从一家加密交易所,成长为一个全栈金融基础设施公司。

IPO 是这一切战略举措的主要驱动力。去年 11 月,Payward 以 200 亿美元估值募得 8 亿美元,两个月内估值涨了三成,出资名单包括 Citadel Securities、Jane Street、Apollo Global Management。

按这套逻辑回看,Kraken 想入股 Aave 就不难理解了——它把”什么金融业务都能接”的叙事延伸进 DeFi 本身。拿下龙头协议的部分股权,比自己从头搭一个借贷协议要快得多,也更适合写进招股书里关于增长来源的叙述。

然而 Kraken 的 IPO 之路走的并不顺。

今年 3 月 18 日,Kraken 的 IPO 按下了暂停键。核心原因是惨淡的行情,比特币从去年 10 月的 12.6 万美元一路跌到 6.5 万附近,全市场蒸发超过一万亿美元市值。先它一步上市的 BitGo,是 2026 年唯一挂牌的数字资产公司,上市后股价跌去 44%,成了所有人都看在眼里的前车之鉴。

市场的口味也在变——2025 年至少 11 宗加密 IPO 合计募资 146 亿美元,2026 年开年却冷得多,顾问们说投资人现在把金融基础设施类标的看得格外仔细,合规成熟度、经常性收入、抗压能力,一项项都要重新审视。就在 IPO 暂停前一个月,Kraken 换掉了任职仅 16 个月的 CFO,把职责交给一位刚升任的副 CFO。临门一脚换财务负责人,对一家正在被尽调审视的公司来说,本身就是个红色信号。

不过暂停不等于退场。

今年 5 月,有报道称 Payward 正在以 200 亿美元估值筹集新一轮资金,Co-CEO Arjun Sethi 近几个月也多次放话,公司的目标是在 2026 年底前完成 IPO。可以预见,接下来这大半年 Kraken 可能会更频繁地出手,给招股书里的估值增添砝码。

入股 Aave 的传言只是其中最新的一步。至于这笔交易成交与否、15% 股权究竟买到了什么,恐怕要等到 S-1 文件公开的那一天,才会有一个写在纸面上的答案。

老登股估值大溃败,一代资产的估值坐标系之死

原文作者:小饼

2014 年 9 月 19 日,阿里巴巴在纽约证券交易所挂牌,首日收盘价 93.89 美元。那一天,阿里的市值是 2310 亿美元,超过了甲骨文和英特尔的总和。

2026 年 6 月 25 日,阿里巴巴收盘价 95.07 美元。

两个数字之间,隔着整整十二年。

同一时间,美团以 65.45 港元收盘,跌穿了 2018 年 69 港元的 IPO 发行价。

拼多多在 79 美元附近徘徊,回到 2020 年 6 月的水平。

腾讯的市盈率压缩到 12 倍,距离十年历史均值 25.7 倍几乎腰斩。

至于那些更年轻的中国互联网公司,B 站从 156 美元的高点跌到 18 美元,回撤 89%;快手从港股 IPO 首日的高点 417 港元跌到 44 港元,蒸发了近九成市值;爱奇艺、知乎、斗鱼、虎牙,每一家的回撤幅度都在 85%到 98%之间。

整整一代中国互联网资产集体估值重置,市场用什么框架给这些公司定价?还是说框架本身,已经死了?

锚点的建立与拔除

回头去看,中国互联网的估值逻辑经历了一个异常清晰的“建锚-拔锚”过程。

2014 年到 2017 年,全球资本市场对中国互联网的核心叙事是“美国对标打折”。

阿里就是中国的亚马逊,腾讯就是中国的 Facebook 加上中国的 Visa,百度就是中国的 Google。

这套方法论简洁有力:先找到美国对标公司的估值倍数,再乘以一个中国市场的增长溢价和治理折价,得出一个合理价格。在这个框架下,中国互联网公司普遍享受着 20 到 40 倍的市盈率。

外资涌入,中概股是必配资产,这是第一个锚点。

2018 年,中美贸易战打响。全球资本第一次被迫思考一个它此前刻意回避的问题:如果中美关系从合作转向竞争,那些在中国经营、在美国上市的公司,它们的法律结构还可靠吗?VIE 架构从来没有得到中国法律的明确认可,但在牛市里没人在意。贸易战让这个暗疮第一次暴露在阳光下。估值锚点第一次松动了,但还没有拔除。

2020 年 10 月,蚂蚁集团上市被叫停,国际资本市场对“中国监管风险”的定价,从一个模糊的折扣因子变成了一个显性的核心变量。2021 年的反垄断风暴把这个逻辑推到了极致。阿里被罚 182 亿元,滴滴上市次日即被审查,教培行业一夜归零。中概股从“增长溢价”变成了“监管折价”。

2022 年,中概股退市恐慌达到顶点。

SEC 将阿里、百度、京东等上百家中概股列入“预摘牌名单”。虽然中美最终在审计底稿问题上达成妥协,但伤害已经造成。全球指数基金开始系统性降低中概股权重,部分机构投资者出于合规要求直接清仓。资金端的结构性退出,把估值压缩从情绪驱动变成了资金面驱动。

2025 年初,DeepSeek 的横空出世曾短暂点燃过一波希望。德意志银行将其称为中国的“斯普特尼克时刻”,预言中国资产的估值折价将消失。

阿里、腾讯的股价在 2025 年前两个月一度反弹超过 60%。但这波 AI 叙事驱动的重估持续不到半年就熄火了。进入 2026 年,五角大楼将阿里和腾讯列入“中国军事关联企业”名单,Anthropic 公开指控中国公司对其 Claude 模型发动大规模蒸馏攻击,纳斯达克出台针对中概股的新上市规则收紧流动性门槛。每一次试图重建估值锚点的努力,都被新的地缘政治冲击迅速摧毁。

至此,“美国对标打折”这套估值方法论已经彻底失效。市场不再根据这些公司的商业模式、增长速度或盈利能力来给它们定价。

但事情没有这么简单。

太平洋两岸的“老登股”

把目光从纽约交易所的中概股转向同一栋大楼里交易的美国科技巨头,会发现:被市场抛弃的,远远不止中国互联网。

微软在 2026 年是”七巨头”(Magnificent Seven)中表现最差的股票,年内跌幅超过 20%,从 2025 年底接近 490 美元的高点一路跌到 360 美元附近。市盈率从五年中位数 34 倍压缩到 22 倍,是三年来最低水平。

这家公司的基本面完好无损:Azure 云收入同比增长 39%,AI 业务年化收入突破 370 亿美元,季度净利润 318 亿美元创历史新高。

市场不在意这些数字,更关心另一个数字:1900 亿美元,微软 2026 年全年的资本开支预算,几乎全部砸向 AI 基础设施。单季度的资本开支就超过了五年前全年的总额。自由现金流从 203 亿跌到 158 亿,利润与现金之间的裂缝越撕越大。

微软的遭遇并非孤例。

2026 年的全部七巨头都跑输了标普 500。四大超大规模云厂商(亚马逊、微软、Alphabet、Meta)今年的资本开支合计接近 7000 亿美元。这笔钱买来的 GPU 集群和数据中心,要在未来 3 到 5 年的折旧周期里才能变成收入,投资前置、回报后置,自由现金流在中间被碾碎。

更深层的问题是:这些公司正在用海量资本去追赶一个可能颠覆它们自身商业模式的技术范式。

微软的核心收入来自 Office 订阅和 Windows 授权,这是一个按用户数收费、增长接近天花板的 SaaS 模型。AI 时代的商业逻辑是按消耗量计费,用多少 token 付多少钱。

CEO 纳德拉已经公开承认,微软的每一项按用户收费的业务都将转向“用户+用量”的混合模式。GitHub Copilot 已经在 2026 年 6 月切换到完全按消耗量定价,但市场的担忧恰恰在于:旧模型的利润率极高,新模型能否维持同等水平,没有人知道。

从远处看,这幅图景与阿里、腾讯的困境形成了一种结构性的镜像。

阿里的核心电商业务是一台利润率极高的广告机器,就像微软的 Office 一样稳定,但市场给它的估值倍数越来越低。腾讯的微信生态仍然是中国互联网最坚固的护城河,但游戏收入增速放缓、广告业务面临短视频平台的蚕食,和微软在搜索广告上被 Alphabet 挤压的处境异曲同工。

两边的老巨头都在拼命投入 AI 试图自救,阿里砸 550 亿美元建 AI 基础设施,微软砸 1900 亿,但两边的市场都对“这笔钱能不能赚回来”投了不信任票。

中国互联网从业者习惯把自家公司的下跌归咎于监管打压和地缘政治,美国科技从业者习惯把微软的下跌归咎于“花钱太猛”,剥开表层叙事,底层发生的是同一件事:AI 原生公司正在重新定义整个科技行业的价值链条,而上一代平台巨头,无论国籍,都在从“定义未来的公司”变成“需要证明自己不会被未来淘汰的公司”。

在中文互联网上,这类股票有了一个精准的绰号——老登股。

日经:估值体系之死的前车之鉴

这种“估值坐标系本身被替换”的现象,在全球资本市场历史上并非第一次出现。最接近的对照组,是 1989 年之后的日本。

1989 年 12 月 29 日,日经 225 指数收于 38915 点,创下历史最高纪录。

那一年,全球市值最大的十家公司中有八家是日本企业。NTT 在 1987 年 IPO 后两个月股价冲到每股 300 万日元,一家公司的市值超过了当时美国市值最大的八家公司之和。东京的土地价格是曼哈顿的 350 倍。索尼收购了哥伦比亚影业,三菱买下了洛克菲勒中心。

那个时代的日本投资者,就像 2020 年的中国互联网从业者一样,真心相信自己所处的系统将主导全球经济的未来。

泡沫破裂的触发点是日本央行加息。但下跌幅度本身只是这场危机最浅层的特征,下跌的持续时间和性质才真正令人窒息。

日经在 1990 年上半年就跌去了一半,到 1992 年已经腰斩至 14000 点。如果事情到这里为止,那只是一次普通的泡沫破裂和估值回调。但日经没有停在那里。它继续阴跌了十年,到 2003 年跌到 7600 点,从最高点回撤了 80%。

这十年的持续下跌,核心原因不是日本企业的竞争力崩溃。

丰田仍然是全球最好的汽车制造商,索尼仍然在创造划时代的消费电子产品,问题出在更深的层面:全球资本不再相信“日本溢价”。

1989 年之前,市场给日本企业的估值框架是“全球最高效的制造业文明+永续增长的内需市场+独特的公司治理优势”。

泡沫破裂后,这三个假设被逐一否定。制造业优势被韩国和中国追赶,内需市场陷入通缩和人口老龄化,公司治理被证明是庇护低效率的温床。旧的估值框架死了,但新的框架迟迟没有建立。

1989 年,全球前 50 大市值公司中有 32 家是日本企业。到 2018 年,只剩下丰田一家。

这段真空期持续了多久?大约 25 年。日经在 2012 年才开始真正的趋势性回升,到 2024 年 2 月才重新站上 38915 点。而催化这次重估的,并非日本经济的全面复兴。

一个具体的人用一套新的语言重新定义了“为什么应该买日本资产”。

2019 年夏天,巴菲特开始买入日本五大商社的股票。这笔投资的逻辑与过去三十年市场看待日本的方式完全不同。巴菲特不谈 GDP 增长率,不谈人口趋势,不谈科技创新。他的理由极其朴素:这五家公司估值低、股息高、现金流稳定,而且正在推进真正的公司治理改革。他用日元计价的债券融资来对冲汇率风险,用自己的信誉为日本资产背书。到 2025 年,伯克希尔在五大商社的持股比例已接近 10%。

巴菲特为日本资产提供了一套全新的估值语言,旧语言是“日本将统治全球经济”;新语言是“低估值+高股息+公司治理改革”。

中国互联网的“新语言”在哪里?

将日本的时间线与中国互联网的遭遇并排摆放,几个结构性的相似点无法忽视。

旧的估值框架已经死亡。“美国对标打折”模型的失效,类似于“日本将统治全球”叙事的崩塌。两者的企业基本面都没有彻底恶化,被否定的是支撑估值溢价的宏观假设。中国互联网的宏观假设是“中国市场与全球资本市场的深度融合将持续”,日本的宏观假设是“日本模式代表了资本主义的最高效形态”,两个假设都已被证伪。

新的估值框架尚未建立。市场目前对中国互联网资产的定价,本质上是在旧框架的废墟上打折扣。就像 1995 年的日本一样,市场知道旧的价格是错的,但不知道新的价格应该是多少。

从日本经验看,这个真空期可能比大多数人预期的要长得多。日本从泡沫破裂到新估值框架被市场接受,用了大约 25 年。中国互联网的估值体系从 2020 年开始系统性瓦解,到现在不过六年。如果日本的时间刻度有任何参考意义,当前的位置可能只是重估过程的前段。

但中日之间也存在关键差异。日本的资产重估伴随着长期通缩和人口萎缩,企业盈利能力在泡沫破裂后确实大幅恶化。中国互联网的头部公司目前仍在盈利,腾讯年净利润超过 2200 亿元人民币,阿里核心电商业务的现金流仍然稳健。这意味着如果新的估值语言能够被构建出来,重估的速度可能快于日本。

什么可能成为中国互联网的”新估值语言”?

AI 是最显眼的一个,但也是最矛盾的一个。

过去二十年,全球互联网公司的底层商业模式高度趋同:抢夺用户的注意力,把流量聚合到平台上,再通过广告、电商抽佣或游戏内购来变现。

AI 正在动摇这门生意的地基。

当 AI 智能体可以替用户比价、下单、规划行程,用户就不再需要自己打开淘宝一页一页地翻。当 AI 能根据偏好直接推荐内容甚至生成内容,用户停留在某一个平台上“刷”的时间就会缩短。注意力从人的眼睛转移到 AI 智能体的接口,流量的入口就变了,平台作为中间商的战略位置就被架空了。这对电商、搜索、社交、内容、游戏,几乎每一个互联网核心赛道都构成威胁。

如果哪家中国互联网公司能率先完成从“注意力平台”到“AI 基础设施和服务提供商”的转型,它就有可能获得一套全新的估值语言。

这条路的残酷之处在于,主动颠覆意味着亲手拆掉最赚钱的旧业务。

淘宝的广告收入建立在商家竞价排名之上,如果 AI 智能体绕过了排名直接帮用户选品,这块收入就会萎缩。转型的每一步都是对存量利润的侵蚀,而新模式的盈利能力尚未得到验证。

如果你追 AI,就要承受巨额资本开支对自由现金流的碾压,微软的 PE 从 34 倍跌到 22 倍,正是这个故事的结局;如果你不追 AI,就会被市场判定为被时代抛弃。

微软用 1900 亿美元赌一个收入架构的重写,赌赢了是新时代的基础设施,赌输了是史上最大的资本错配。

股东回报是第二个候选项。腾讯和阿里都在大规模回购,腾讯的股息率已经升至 1.25%。这与巴菲特给日本商社定价的逻辑高度相似:既然市场不愿意为增长付费,那就用真金白银的回购和分红来构建估值底。但目前的回购力度相对于市值跌幅仍然有限,还不足以成为独立的定价锚。

中国互联网资产目前的处境,与 1995 年左右的日本资产高度相似:旧框架已死,新框架未生,市场在真空中等待一个能重新定义“为什么应该买”的人或事件。

当前的位置,很可能只是这段漫长重估的中段。

本文仅代表潮向研究的分析观点,不构成任何投资建议。文中涉及的个股分析基于公开信息,投资者应独立判断并自行承担风险。

谷歌病了

原文作者:Sleepy

2024 年 8 月,谷歌花了 27 亿美元把 Noam Shazeer 从他自己创办的 Character.AI 买了回来。

Shazeer 是 2017 年那篇《Attention Is All You Need》的核心作者,Transformer 架构的共同发明人,没有他的那篇论文,就没有 GPT,没有 Claude,没有 Gemini,没有今天整个 AI 行业。

他 2000 年就加入谷歌,是最早一批员工之一,待了二十多年,后来因为谷歌不肯发布他做的聊天机器人 Meena,2021 年自己出去创业了。

谷歌花大价钱把他请回来,给他工程副总裁的头衔,让他联合领导 Gemini,指望他能帮谷歌打赢 AI 这场仗。

不到两年,他走了。去了 OpenAI。

据彭博社报道,在 Shazeer 宣布离开之前不久,他手头一个项目的计算资源被谷歌内部调走了,重新分配给了 DeepMind 团队,知情人士说,这次调整是为了促进团队协作、整合预训练工作。

诺奖得主的告别

Shazeer 是 6 月 18 日走的。第二天,John Jumper 也走了。

Jumper 的故事和 Shazeer 不一样。Shazeer 是老兵,在谷歌待了二十多年,见过了公司所有的好和坏。可 Jumper 是被这个地方养大的。

他博士刚毕业六个月的时候,Hassabis 做了一个冒险的决定,让这个毫无管理经验的年轻人去领导整个蛋白质结构预测项目。

Jumper 没有辜负这个机会。他带着团队做出了 AlphaFold,预测出了超过两亿个蛋白质的三维结构,把整个结构生物学的研究进度往前推了十年。2024 年他和 Hassabis 一起站在斯德哥尔摩领了诺贝尔化学奖。

这个故事的前半段是一个关于信任和成全的故事。Hassabis 信任了一个年轻人,年轻人用九年回报了他,回报了整个人类的生物学。可故事还有后半段,拿到诺奖的两年后,2026 年 6 月 19 日,Jumper 发了一条很短的推文,说自己要去 Anthropic。

等到周一开盘,Alphabet 的股价直接跳水。盘中一度跌约 7%,收盘跌约 5%,市值蒸发约 2250 亿美元,跌没了一个 Spotify。Alphabet 的股价在 2026 年初创下历史新高之后就一直在往下走,反垄断官司、天价资本开支、AI 竞争的焦虑已经压了好几个月了。这两条离职消息是压上去的最后一根稻草。

接下来几天,消息一个接一个。Jonas Adler 和 Alexander Pritzel 也要走了,去 Anthropic。这两个人是 Gemini 的核心贡献者,同时也是当年和 Jumper 一起做 AlphaFold 的老搭档。再加上更早离开的 AI 安全研究员 Arthur Conmy,一个月之内谷歌走了至少五个顶级研究者,四个去了 Anthropic。

Hassabis 当年把 Jumper 一手带大,现在眼看着他带着半支 AlphaFold 团队走进了对手的大门。我不知道他在 Jumper 的推文下面看到了什么,但我猜,大概是一种很熟悉的宿命感。

苗圃

每一代最好的科技公司,最后都活成了下一代的苗圃。

谷歌自己就是这么长起来的。

它最早的那批工程师,不少来自微软、IBM、雅虎和贝尔实验室。2000 年代微软被反垄断案折腾得元气大伤的时候,大量顶级人才流向了山景城,其中就包括年轻的 Shazeer。

再往前,贝尔实验室发明了晶体管、发明了 Unix、发明了 C 语言,几乎搭建了整个信息时代的地基,可贝尔实验室自己呢?它的人散落到了硅谷的每一个角落,变成了别人的创始团队。

现在轮到谷歌了。

2016 年 AlphaGo 击败李世石,全世界第一次知道 AI 居然能做到这种事,那是谷歌的时刻。

2017 年 Transformer 论文发表,整个 AI 行业的地基就是这篇论文打下的,那还是谷歌的时刻。

2021 年 AlphaFold 预测出人类 98% 的蛋白质结构,那依然是谷歌的时刻。

那时候没有人问「谷歌能不能打赢 AI 这场仗」,因为问这个问题就跟问「太阳会不会从东边升起」一样多余。谷歌有最好的研究员,最多的数据,最强的算力,最有钱,它不赢谁赢?

可是你再看看,现在站在谷歌对面的都是谁。

OpenAI 的联合创始人 Ilya Sutskever,早年在谷歌跟 Geoffrey Hinton 做深度学习研究。

Anthropic 的创始人 Dario Amodei 兄妹,之前在 OpenAI 做安全研究,而 OpenAI 的早期核心团队本身就有不少谷歌出来的人。

Jumper 在 DeepMind 待了九年,Shazeer 在谷歌待了二十多年。整个 AI 行业的人才链条,追到源头,几乎都曾经在山景城工作过。

SignalFire 在 2025 年做过一个统计,DeepMind 的工程师跳槽去 Anthropic 的概率,是反方向的 11 倍。

有人在推特上评论这一轮离职潮,写了一句话:「谷歌正在变成 Anthropic 的培训班。」

谷歌出钱出算力出自由环境,把全世界最聪明的年轻人招进来,给他们最好的条件做最前沿的研究。等他们翅膀硬了,飞走了,去了对面,造出比你更好的产品,回来打你。

做事的人留不住

谷歌的问题不仅仅是留不住人才。27 亿美元买回 Shazeer 的那一刻,它留住了。问题是留住之后又怎样呢。

Shazeer 从谷歌出走过两次。

第一次是 2021 年,谷歌不肯发布他做的聊天机器人 Meena。那时候 ChatGPT 还没出生,谷歌对对话式 AI 的态度是谨慎观望。Shazeer 等不了,自己走了。第二次就是现在,算力被调走,他又走了。

两次离开,本质上都是因为他想做事,可组织不让。

谷歌的决策链条太长了。一个新 AI 功能从研发到上线,要过产品、法务、合规、公关、各业务线的利益审批,任何一层卡住就是几个月。DeepMind 实验室里做出来的技术,等它真正进入消费产品的时候,窗口期已经过了。

2023 年谷歌合并了 DeepMind 和 Google Brain,当时所有人都看好这两个最强的 AI 团队的合并。

可合并不等于融合。两个团队各自的代码库、数据流和工作习惯,到今天也没完全打通。Shazeer 的算力被调给 DeepMind 团队,就是这种合而不融的缩影。名义上是一个部门,实际上资源怎么分、优先级谁定,仍然是一场内部博弈。

组织用不好人才,产品自然也越做越差。谷歌搜索的 AI 摘要功能曾经建议用户往披萨上抹胶水来防止芝士滑落,说拿着剪刀跑步是一种有氧运动,被问到「现在是 2026 年吗」的时候信心十足地回答「不是,现在是 2025 年」。有研究显示,它每小时产出几千万条错误答案。

2025 年初谷歌宣布把 Google Assistant 全面迁移到 Gemini,用了快十年的基本功能突然不好使了,设闹钟、控制智能家居全出问题,原定年底完成的迁移不得不推到 2026 年。

同年 7 月,谷歌刚推出的 Gemini CLI 编码工具又出了事故,一个用户让它整理文件夹,它幻觉出了一连串根本不存在的操作,把项目文件全删了,删完还自己承认「我完全且灾难性地辜负了你」。

到了 2026 年 5 月的 I/O 大会,皮查伊拍着胸脯说 Gemini 3.5 Pro「下个月上线」,结果后来又延期到了七月。

这些没有一个是高深的技术问题。权限隔离、功能回归测试,正常运转的工程团队不会在这些地方翻车。

产品烂和人才走其实是同一件事的两面,组织已经没有办法把天才的冲动变成产品了。技术还在,人还在,但中间那条从想法到上线的路,堵死了。

但我觉得把这个问题归因到「体制问题」又过于轻浮了。

让 Jumper 能花九年磨 AlphaFold 的,恰恰就是谷歌这套体制。不催你商业化,不砍你预算,不问你什么时候出成果。这种耐心、这种厚度,是任何一家创业公司都给不了的。

Anthropic 和 OpenAI 可以让你两周迭代一次,但它们没法让你花九年做一件不知道能不能成的事。AlphaFold 不可能诞生在一个按周迭代的地方。

可问题是,同样是这种厚度,它在保护你做 AlphaFold 的同时,也在积累审批层级、部门利益、合规流程。它在给你九年自由的同时,也在长出那十二层让你拿不到算力的勾心斗角。

孕育天才的土壤和困住天才的土壤,是同一片土壤。这是一个组织长到这个体量、赢到这个程度之后,几乎逃不掉的事情。

Anthropic 和 OpenAI 给的恰恰是一个想法能直接变成行动的地方,外加 IPO 前的股权。人走不是因为谷歌对他们不够好,是因为他们在谷歌已经变成了自己最不想成为的那种有能力、有抱负却无法做事的人。

可谁知道呢,也许二十年后,Anthropic 的某个年轻人也会发一条推文,说自己要离开,去一家刚成立三年的公司。

如果你不出去走走

6 月 23 日,Hassabis 在戛纳狮子节接受采访,被问到怎么看最近的人才流失。

他说:「各大实验室之间的人才流动很正常,我们有属于我们的那份顶级人才。我们拥有所有实验室里规模最大、研究领域最广的研究团队。」

Hassabis 是这个行业里最聪明的人之一。他当年亲手把 Jumper 从一个刚毕业的博士生带成了诺贝尔奖得主,他比谁都清楚自己失去的是什么,也比谁都清楚为什么留不住。所以我觉得他说这话的时候可能不是在嘴硬。也许这是一个看清了结局的人在给自己留最后的体面。

我想起《天堂电影院》里,老放映师艾费多对年轻的多多说的那句话:

「如果你不出去走走,你就会以为这就是全世界。」

艾费多说这句话的时候,是在把多多推走。他比谁都舍不得这个孩子,可他知道,留在这间小镇影院里,多多永远不会成为他应该成为的人。电影院给了多多一切,比如对电影的热爱,对光影的理解,对世界最初的好奇。但电影院能给的,到此为止了。剩下的路,得走出去才有。

谷歌曾经就是所有 AI 研究者的天堂电影院。最好的设备,最宽松的环境,最懂行的同事。你可以花九年做一个预测蛋白质结构的模型,不用急着商业化,不用写 PPT 给高管汇报,做出来的时候整个生物学界为你鼓掌,你站在斯德哥尔摩领奖,全公司为你庆祝。那时候所有人都觉得谷歌就是全世界。

可也许一个地方最好的时候,恰恰就是它该把人送走的时候。

现在山景城的免费食堂还是每天供应三餐,园区里的彩色自行车还停在每栋楼门口,谁都可以骑。那里每周都有新一批 Noogler 戴上标志性的螺旋桨小帽,拍一张集体照,眼睛很亮。

和二十年前第一次走进谷歌的 Shazeer,和九年前刚加入 DeepMind 的 Jumper,一模一样。

参考资料

[1] Google Paid $2.7 Billion to Bring Back an AI Genius Who Quit in Frustration, The Wall Street Journal

[2] Attention is All You Need, Google Research

[3] Top AI researcher leaves Google for OpenAI, Axios

[4] After nearly 9 years, I have decided to leave Google DeepMind and join Anthropic, John Jumper/X

[5] Google poised to lose two more high-profile AI staffers to Anthropic, Los Angeles Times/Bloomberg

[6] AI researchers continue to leave Google for its rivals, TechCrunch

[7] Alphabet sees $225 billion market-cap wipeout as investors fear it』s losing the war for AI talent, MarketWatch

[8] Some Reasons Why Google Had Such A Bad Day, The Wall Street Journal

[9] Google』s Brain Drain Deepens: Alphabet Braces for Second Day of Losses on Anthropic Poach, Barron』s

[10] AI lab musical chairs hits Google the hardest, Axios

STRC不回锚,BTC就没有牛市

原创 | Odaily 星球日报(@OdailyChina

作者|Azuma(@azuma_eth

Strategy 优先股 STRC 的“脱锚”状况仍在加剧。

昨日美股盘间,STRC 首次跌破 80 关口,最低一度触及 73.62 美元低位,收盘时虽稍有反弹,但价格仍仅有 75.69 美元,距离 100 美元的目标面值已“脱锚”近 25%。

上周,我们曾就 STRC 的脱锚状况写过一篇文章《STRC脱锚11%,Strategy的永动机还转得动吗?》,重点聚焦了 STRC 的脱锚原因,并简述了可能造成的未来影响。

但结合社区的讨论来看,似乎许多读者仍不太清楚 STRC 的持续脱锚究竟有多么可怕的后果,所以决定再写一篇文章来拆解这个问题。

Strategy 最重要的融资渠道已失效

STRC 到底是什么?一句话来说,这是 Strategy 最便宜、最有效率的融资渠道。

Strategy 商业模式的本质是通过持续性的市场融资来增持 BTC,然后继续融资,继续增持。这是一个必须持续运转的循环,Strategy 的高估值,很大程度上来自市场相信它拥有持续融资、持续买入 BTC 的能力。只要融资能力还在,它就能不断扩大 BTC 持仓;而不断增长的 BTC 持仓,又会进一步支撑市场对其未来融资能力的预期。

过去几年,Strategy 几乎尝试过所有融资方式——发行普通股、发行可转债、发行多种不同类型的优先股,再将募集到的资金不断投入 BTC 。在所有融资工具之中,STRC 曾被市场认为是最接近”完美”的一种,也是 Michael Saylor 最得意的作品。Saylor 曾高调表示“STRC 是由 AI 设计出来的产品,人类可设计不出来”。

作为优先股,STRC 的优势非常明显。如果发行普通股,原有股东权益可能被稀释;如果发行可转债,公司需要承担未来的债务偿付压力;而 STRC 作为永续优先股,没有到期日,也不会稀释普通股股东,只需要支付固定股息即可。对于 Strategy 和 Saylor 来说,这几乎是成本最低、效率最高的一种融资方式。

在诞生之初,STRC 就被设计成了一只以 100 美元为锚的产品。Strategy 的设想是,通过动态调整股息率,让 STRC 长期围绕 100 美元附近交易(有没有算法稳定币的感觉)。只要二级市场能够维持这一价格,公司便可以持续按照接近面值发行新的 STRC,不断募集新的资金,再继续买入比特币。

也就是说,STRC 的核心价值在于它源源不断的融资能力,但这个融资能力是以价格维持在目标面值附近为前提的。当 STRC 持续脱锚,这一融资通道便已被堵死。因为对于任何投资者来说,如果在二级市场买入同样的 STRC 只需要 75 美元,就不可能以接近 100 美元的价格参与公司的新优先股发行。

对于 Strategy 来说,要么不断提高股息率来吸引资金(事实已证明吸引力很有限),要么接受折价发行带来的融资效率下降(这等于主动打破了原目标面值),无论哪一种,都意味着这台融资机器开始出现了越来越大的摩擦。

融资工具,已变成现金流负担

如果只是融资能力暂时失效倒也罢了,更大的问题在于,STRC 需要 Strategy 持续支付高额的现金股息。

根据 Strategy 官方最新披露的数据,截至目前 STRC 的发行规模已达到约 104.9 亿美元,当前股息率则为11.5%。这意味着,仅 STRC 一项,每年就对应着超过 12 亿美元的现金股息支出义务。若加上 Strategy 发行的 STRD、STRK、STRF 等其他优先股,这一数字会进一步攀升至约 17 亿美元。

在 6 月 21 日的普通股发行文件中(注意是普通股,下文会细讲),Strategy 披露该公司的现金储备约为 14 亿美元。以此现金储备水平计算,Strategy 账面现金仅可覆盖不到一年的优先股股息支出。

破局就需要钱,但钱从哪来?

无论是维系自身的商业模式,还是摆脱当下严峻的现金流状况,避免股息支付违约(当前更紧迫),Strategy 都需要更多的资金。理论上,摆在 Strategy 面前的其实只剩下三条可以“搞钱”的路。

第一,发行普通股。

这是目前最直接、也是最成熟的融资方式。通过 ATM(At-the-Market Offering)计划,Strategy 可以持续向市场出售 MSTR 普通股募集资金。

可普通股融资并非没有代价。持续增发意味着流通股数量不断增加,如果新募集资金买入的 BTC 增速无法跑赢股份扩张速度,每股对应的 BTC(BTC Per Share)增长就会放缓,普通股股东也将面临持续稀释 —— 注意这里,下文很重要。

第二,继续发债。

过去几年,Strategy 曾多次通过可转债等债务工具募集资金,这也是其早期大规模增持 BTC 的重要资金来源。

然而,随着优先股规模不断扩大、固定现金支出持续增加,市场开始更加关注 Strategy 的流动性和债务偿付能力。在当前融资环境下,公司若再次发行债券,投资者很可能要求更高的风险溢价,这意味着融资成本将明显高于过去。

更重要的是,债券不同于优先股或普通股,其利息支付和本金偿付都具有刚性。在现金储备持续下降、股息支出不断增加的背景下,继续扩大债务规模,无疑会进一步加重公司的财务负担,也会压缩未来的融资空间。

第三,出售 BTC。

从财务角度来看,这是最快补充现金储备的方式。Strategy 肯定也是考虑过这条路的,其曾在官方 X 就股息支付压力发文表示:“若将其庞大的比特币储备纳入考量,足以覆盖 32 年的股息支付。”

但对于 Strategy 来说,这同样也是极为危险的一种选择。本月初,Strategy 首次出售了其比特币持仓,尽管此次出售规模仅为 32 枚,官方亦将其包装为“主动进行市场脱敏测试”,并提到“以后还会买回更多”,但此举造成了市场的短线大跌。

作为市面上最大的比特币单一持有主体,Strategy 的动向很容易引发市场连锁反应,若后续加大出售额度,无疑会对本就脆弱的 BTC 价格造成巨大冲击。假若 BTC 进一步下行,Strategy 的所谓“储备”也会快速缩水。

总的来说,在当前的状况下,Strategy 的每一种可行融资渠道,都需要付出比过去更高的代价。

Strategy 已做出选择?

综合 Strategy 的最新动向,除了暗示可能卖出 BTC 之外,该公司似乎已经选好了走哪条路。

自六月以来,Strategy 已连续三周依靠普通股 ATM(At-the-Market Offering)计划进行融资,其中最新一期(6 月 22 日)的融资尤为典型。

根据 Strategy 最新提交的 8-K 文件,公司一周内共出售 2714839 股 MSTR 普通股,合计募集 3.355 亿美元,但当周 Strategy 仅买入 520 枚 BTC,总耗资 3490 万美元,平均买入价格约 67068 美元。换句话说,在募集的 3.355 亿美元中,真正用于继续增持 BTC 的资金仅占约一成,其余资金则主要用于补充公司的现金流储备,使现金由此前约 11 亿美元提升至当前的约 14 亿美元。

看起来似乎还挺有效?但这里却有着另一个陷阱

对于 MSTR 普通股股东而言,最需要关注的信息是,每新增发行一股普通股,募集到的资金最终能够买回多少 BTC,是否足以覆盖这一股本应对应的 BTC 权益。如果新增融资能够买回比这一股原本对应更多的 BTC,那么普通股股东的权益实际上得到了增厚;反之,如果募集资金买回的 BTC 不足以覆盖新增股份对应的 BTC 权益,那么普通股股东便会遭遇稀释。

显然,Strategy 最近的普通股发行,是以普通股权益的稀释为代价的。Strategy 官方数据亦显示,MSTR 的每股对应 BTC 数量已从 220900 Sats 的峰值降至 218046 Stas。

这也是普通股融资最大的局限所在。对于绝大多数上市公司而言,增发普通股只是众多融资方式之一;但对于 Strategy 而言,普通股本身就是其商业模式的一部分。

过去几年,Strategy 之所以能够不断壮大,本质上是在依靠“融资 ➡️ 买币 ➡️ 巩固市场预期 ➡️ 再融资 ➡️ 再买币……” 这一飞轮的持续运转。市场对于 Strategy 的核心预期,在于它能够持续性地为普通股股东创造更多的 BTC 权益,而非稀释。

然而,当 Strategy 不得不越来越频繁地依赖普通股融资来补充现金储备,而非继续增持 BTC 时,这一飞轮的运转逻辑便会发生变化。虽然在短时间内,普通股融资确实可以缓解 Strategy 的现金压力,但却很难成为替代 STRC 的长期方案。

一旦普通股融资持续侵蚀每股 BTC 权益,MSTR 高溢价赖以存在的基础也可能受到挑战,而这恰恰是整个 Strategy 商业模式最核心的竞争力。

BTC 会怎么样?

过去几年,Strategy 已成为了 BTC 市场最重要的边际买家(可以不加之一),截至目前,Strategy 已累计持有 847363 枚 BTC,约占 BTC 当前流通量的 4%,价值超 507 亿美元。市场早已习惯了 Saylor 每周雷打不动巨额买入。

但现在,这一情况正在发生改变。Strategy 仍可通过普通股募资,但大部分资金已不再流向 BTC,而是优先用于补充现金储备。这意味着,同样的融资规模下,真正进入 BTC 市场的新增买盘正在变少。

更不利的是,这一状况可能会持续存在。如果 STRC 长期无法回锚,优先股融资持续受阻,Strategy 就不得不长期依赖普通股融资维持现金流,甚至进一步压缩用于增持 BTC 的资金比例。对于 BTC 市场而言,这意味着过去最稳定、最确定的机构买盘,将不再像过去几年那样持续增长。

但更值得警惕的是,假若普通股的发行过度稀释 MSTR 股东权益,Strategy 可能不得不考虑另一条融资通道 —— 卖币。

从新增买盘的减弱,到潜在卖盘的出现,如今的 Strategy,已不再是 BTC 最大边际买家,而是悬在 BTC 上空的一把巨刃。

从宝可梦到世界杯:CardBox想做TCG RWA基础设施

被忽视的百亿赛道

2024 年以来,RWA(真实世界资产)成为 Web3 最被看好的叙事之一。但市场的目光几乎都聚焦在美债、房地产、私募信贷这类”传统金融资产”上。

很少有人注意到,有一类资产同时具备强共识、强流通性、强情感价值,却长期被困在低效的线下市场里——集换式卡牌(TCG)。

以宝可梦卡牌为代表的 TCG 收藏品,据多家市场研究机构测算,是一个全球规模约 130 亿美元、并预计在未来十年增长至 200 亿美元以上的市场。过去二十年,顶级蓝筹卡牌的回报率远超主流金融资产,但这个市场始终被三大顽疾拖累:流动性差、跨境摩擦高、交易不透明。

一张卡从挂牌到成交,可能要等上数周;拍卖行抽取高达 15% 的手续费;P2P 交易则始终笼罩在假货与诈骗的阴影下。这个百亿美元级的文化资产市场,从未真正进入数字金融的轨道。

CardBox 想做的,就是把它搬上链。

CardBox 是什么:不是盲盒商店,是 TCG RWA 基础设施

官网:https://cardbox.io/ 

如果只看表面,CardBox 提供盲盒抽卡、卡牌交易和即时回购服务。但它的长期定位,并不是一家卖卡的零售平台。

CardBox 的目标,是成为全球头部的 TCG RWA 基础设施平台——通过连接资产方、流动性提供方与全球收藏用户,为集换式卡牌市场提供实体托管、数字确权、流动性网络与交易撮合等底层服务。

简单说:CardBox 的价值不在于自己拥有多少卡,而在于构建一个让全球收藏品资产实现数字化、流通化、全球化的开放网络。

凭什么能做:把”信任”做成基础设施

文化资产上链,最难的不是技术,而是信任——用户凭什么相信链上那张凭证背后,真有一张对应的实体卡?

CardBox 用一套完整的基建回答了这个问题:

  • CGC 官方授权 Broker:与权威评级机构 CGC 合作,将机构级鉴定直接嵌入 Web3 流程,每一张卡都经过专业评级与防伪。
  • 分布式银行级金库:在美国、日本、韩国、设立分布式金库,实体卡牌本地托管、全额保险,数字资产全球流通。
  • 流动性与链上确权:用户卖出资产时可获得即时结算,实体留在金库,所有权以数字孪生形式在链上自由流转。
  • 可证明公平的抽卡机制:盲盒概率由智能合约保障,所有资产由实体金库 1:1 背书。

实体的归实体,流通的归链上。 这是 CardBox 解决”信任”的核心思路。

平台热度:数字背后,是一个正在被验证的真实市场

CardBox 的增长,不靠叙事堆砌,而是写在真实数据里。自 Beta 版上线 1 个月以来,平台已跑出一组扎实的数字:

  • 超过 20,000 名注册用户,其中单月交易流水已达数十万美元——在 Web3 行业付费转化率普遍仅个位数的背景下,这是极为罕见的高转化。它说明 CardBox 触达的不是”来薅一把就走”的投机者,而是对卡牌资产有真实兴趣、愿意真金白银参与的收藏用户。
  • 平台在 BNB Chain 上已累计产生超过 100,000 笔链上交互记录,全部公开可查、不可篡改,每一笔都是数字化卡牌资产真实流转的见证。
  • 5000 多张卡牌与卡盒资产,5 款盲盒产品(覆盖宝可梦、球星卡和海贼王系列),对接了日本、韩国、香港等多地的卡牌合作伙伴作为流动性提供商与线下渠道,共同建设开放的 TCG 资产网络生态。

在一个”重叙事、轻实绩”的行业里,这组数字回答了那个最根本的问题:这个赛道的需求是不是真的?CardBox 上每天发生的成交,就是答案。

一次真实的”开箱”:一张 $650 的满分卡,与它的两个去向

数据之外,CardBox 上每天都在发生真实的”开箱时刻”。

不久前,一位用户在盲盒中开出了一张 2024 Pokémon 月亮伊布 SAR(Umbreon SAR 217/187),PSA 10 GEM MT 满分评级,价值约 650 美元。接下来他可以选择留下这张实体卡,也可以在平台一键即时变现、资金即时到账——CardBox 基于底层流动性网络,提供了即时撮合、无需邮寄、无需等待的交易体验。

这正是 CardBox 想传递的核心体验:收藏的乐趣与资产的流动性,第一次能够无摩擦地共存。 你抽到的每一张卡都经过权威评级、有实体金库背书;而它的价值,随时可以变现,也随时可以握在手里。

CardBox:让更多资产、更多场景,流动起来

CardBox 的下一程,正在围绕一个核心目标展开——持续提升资产流动性,并让平台用户更活跃地参与进来。这将沿三条线推进:

其一,从自营走向开放资产网络。 平台已经逐步引入卡店、卡商、收藏机构等外部资产方,进一步引入收藏基金与专业投资机构,构建开放的流动性网络。资产类型也将从评级卡,拓展至卡包、卡盒,为用户带来更丰富的场景与玩法。

其二,从宝可梦延伸至球星卡以及更多明星 IP。 随着 2026 世界杯正式开赛,全球体育收藏品市场热度持续攀升,球星卡、赛事纪念卡等资产的关注度与交易活跃度显著提升。CardBox 已正式上线世界杯球星卡盲盒,将体育收藏品接入统一的托管、确权与流通体系,为用户提供更丰富的收藏与交易体验。

其三,上线任务系统,让参与本身产生价值。 CardBox 已经推出任务激励系统:用户通过交易、收藏、参与社区等行为完成任务、获得激励。它的意义不只是”福利”——而是把用户的日常活跃,转化为平台流动性的持续动力,让”逛、抽、藏、卖”的每一个动作都被正向激励连接起来。

更多资产、更多场景、更高活跃——这三条线指向同一个终点:一个流动性持续增厚、用户持续活跃的 TCG RWA 网络。

RWA 的下一站,不只是把美债搬上链。当文化也成为可流通的资产,CardBox 想成为那条让它流动起来的轨道。

苹果、微软被迫涨价,库克承认「40年来前所未见」,AI正在推升新一轮通胀?

原文作者:龙玥

原文来源:华尔街见闻

苹果和微软在同一天宣布涨价。这可能不是巧合, 当AI军备竞赛的账单开始转嫁给普通消费者,一场由数据中心驱动的新一轮通胀正悄然成形。

苹果周四宣布对Mac、iPad及多款硬件产品实施全球提价,涨幅最高达300美元。微软同日宣布Xbox游戏主机将于8月1日起第三度提价,部分型号涨幅高达150美元。两家公司给出的理由高度一致:存储和内存元件价格急剧攀升。

苹果CEO库克此前已向媒体发出预警。他将这场供应危机形容为”百年一遇的洪水”,并表示”在超过40年的从业经历中,从未见过类似情况”。苹果在声明中直接点名原因:”AI数据中心的快速扩张造成了对内存和存储的超常需求激增,公司从未见过某一零部件价格涨得如此之多、如此之快。”

消息公布后,苹果股价周四收跌6.15%,微软跌3.45%。

涨价细节:幅度大,覆盖广

苹果此次调价范围涵盖MacBook、iPad、HomePod、Apple TV及Vision Pro等多条产品线。

具体来看:MacBook Air起售价从1099美元升至1299美元,涨幅约18%;16英寸MacBook Pro从2499美元跳升至2999美元,单次涨价500美元;iPad Air从599美元涨至749美元,涨幅25%;入门款iPad从349美元涨至449美元;Apple TV从129美元涨至199美元,涨幅超54%。

iPhone此次未在涨价之列。但苹果措辞耐人寻味——声明称已”到了需要开始对多款产品提价的时候”,为后续进一步涨价留下空间。

微软方面,Xbox Series X标准版售价将升至800美元,较2020年上市时的原始定价累计上涨300美元。微软在官方博客中表示:”我们希望不必再次提价,过去数月间一直与供应商协商各种方案,但元件价格已上涨逾2.5倍,预计到2027年秋季将再度翻倍。”

Xbox首席执行官Asha Sharma在内部邮件中披露,预计到2027年假日季,公司为存储与内存元件支付的费用将是2024年的五倍。

根源:AI算力军备竞赛抢占存储产能

这场涨价的根源,在于AI基础设施建设对存储资源的大规模抢占。

FactSet数据显示,Alphabet、亚马逊、Meta、微软和Oracle五大超大规模云厂商今年的资本支出预计达7410亿美元,同比增长近75%。

这些钱流向了哪里?哥伦比亚大学经济学家Stijn Van Nieuwerburgh指出,AI数据中心的建设是高度物理化的——需要特定的冷却设备、电力与光纤电缆、备用发电机,以及大量高带宽内存(HBM)。他估计,未来六年AI基础设施建设的总成本可能高达8万亿美元。

供应商的应对方式是将产能向AI服务器倾斜。据Counterpoint Research数据,过去三个季度内存和存储价格已翻了四倍。这一趋势直接体现在芯片厂商的财务数据中:美光最新季度毛利率从一年前的39%跃升至84.9%,超过英伟达和Meta,创下历史新高。

结果是:AI公司抢走了原本供给消费电子的存储产能,苹果、微软等厂商只能以更高价格争夺剩余供应,最终将成本转嫁给消费者。

通胀压力已在蔓延

这场成本压力已在宏观数据中留下痕迹。

据美国劳工部,今年5月消费级电脑软件及配件价格同比上涨约15%;批发电子元件及配件价格同比飙升27%。

电力价格同样承压。高盛预计,数据中心将占美国2030年前新增电力需求的近一半,并预测2026年和2027年消费者电价将以每年约6%的速度上涨。

游戏硬件行业的涨价潮也在蔓延。索尼PlayStation已多次调涨价格,任天堂Switch 2建议零售价将于9月升至500美元,Valve旗下Steam Machine主机报价亦突破1000美元。

Counterpoint Research研究总监Tarun Pathak估计,更高的零部件成本可能使苹果每部iPhone的成本增加约200美元,并预计苹果整体产品线将出现150至200美元的提价。

争议:AI通胀是暂时的,还是持续的?

周四,华尔街日报发文称,AI基建热潮正在制造美国第三波通胀。

文章援引EY-Parthenon首席经济学家、全美商业经济协会(NABE)主席Gregory Daco表示:”在任何重大技术革命的第一阶段,有限资源往往会承受压力,这通常会推高价格。”

与关税和油价这类一次性经济冲击不同,AI对需求的冲击可能持续数年。NABE本周一的调查显示,81%的受访者认为AI基础设施建设将在未来一年内推高通胀。

不过,也有声音指向另一面。现任美联储主席沃什去年11月在华尔街日报撰文称,”AI将成为重要的通缩力量,提升生产率并增强美国竞争力”,并认为”生产率每年提升1个百分点,将在一代人的时间内使生活水平翻倍”。

瑞银经济学家则认为,从当前的建设热潮到AI真正压低价格,中间至少还有几年的时间差。

高盛罕见「泼冷水」:明明看好两大业务,为何只给英特尔中性评级?

原文作者:Rita

导读

高盛发布了对英特尔的首次覆盖报告,给出中性评级和 150 美元的 12 个月目标价(较基准股价 131.65 美元上涨 13.9%)。看似矛盾的判断背后,是一个清晰的投资逻辑:代工和服务器 CPU 的确是增长亮点,但这些机会早已被市场消化。相比之下,AMD、英伟达和博通在可见性和估值上提供了更好的选择。

一个”中性”评级里的矛盾

首次覆盖给出中性而非买入,这本身就很有意思。高盛没有说英特尔不行,反而明确指出了两个确实的利好。

一是代工业务。英特尔在先进封装(特别是 EMIB 技术)方面正推进外部晶圆业务,高盛预计 2030 年这块收入可以达到 110 亿美元(基准情景),从零做到百亿美元级别。这是客户确认单的增长,而并非虚的增长故事,

二是服务器 CPU。受 Agentic AI 驱动,企业端对服务器算力的需求将持续增长。英特尔凭借 x86 架构在企业市场的粘性和沉没成本,预计能维持 28%的年复合增长率至 2030 年。这意味着英特尔在服务器 CPU 上的营收预期是向上走,而非被挤压。

但正因为这两个故事都是真的,它们早已被市场定价。英特尔目前的股价已经反映了这些预期。从 2030 年的盈利能力看,以 21 倍市盈率的估值倍数给出 150 美元的目标价,意味着高盛认为当前买入没有太大的上行空间。而且,在供应链确定性和估值吸引力上,AMD、英伟达和博通都做得更好。这就是高盛给中性而非买入的核心原因。

代工业务是一场百亿级赌局

英特尔的代工故事很清晰,但重点不在规模本身,而在成本和竞争力。

先进封装成本远低于晶圆代工。EMIB(嵌入式多芯片互连桥接)技术让英特尔可以在不建设新晶圆厂的情况下,为客户做芯片集成。这对客户是好消息(成本低、周期快),对英特尔也是好消息(资本开支低、毛利率高)。高盛估计,这块业务的毛利率可能在 50%以上,远高于传统晶圆代工的 20-30%。

外部晶圆业务的时间窗口在 2028 年左右打开。英特尔的 7 纳米及以下工艺虽然进度比台积电晚,但在欧美地缘政治背景下,有很多客户愿意多付钱来分散供应链风险。高盛预测 2030 年这块业务收入可能达到 110 亿美元,意味着英特尔在这一块的毛利贡献足以提升整体利润率。

但这个故事有时间成本。2027 年、2028 年的利润增长主要还是来自主业(CPU 和 GPU)。代工业务放量要等到 2028 年之后。所以,如果你期望英特尔在未来 12 个月里有惊人表现,代工故事帮不了你。这也是为什么高盛对英特尔当前股价不算乐观。

服务器 CPU 增长 28%,但同行更快

服务器 CPU 是英特尔的传统堡垒,Agentic AI 的兴起让这块业务重新焕发生机。

Agentic AI 和传统大语言模型推理的不同在于,它需要频繁的多轮交互和实时响应,对 CPU 和内存的要求更高。这意味着企业不能只堆 GPU,还需要搭配高效的 CPU。英特尔在这里有两个优势:一是 x86 架构的生态完整度,二是企业客户对英特尔的采购习惯和供应链依赖。

高盛预测英特尔服务器 CPU 到 2030 年的年复合增长率是 28%。这听起来不错,但在 AI 芯片周期里其实很一般。英伟达的数据中心部门增速远高于此(2024 年同比增速接近 200%),博通和 AMD 在特定细分领域的增速也普遍更快。

关键问题是:英特尔的增长是从一个已经很大的基数出发。CPU 业务现在就是英特尔的主要收入来源,增长空间受限于整个服务器市场的扩张速度。而 GPU 和其他 AI 相关芯片的增速天花板要高得多。所以从相对收益的角度,投资 GPU 和网络芯片制造商的回报预期可能更高。

为什么同行更受高盛青睐

高盛覆盖的其他科技芯片公司里,AMD、英伟达和博通都给了买入评级。为什么英特尔被排除在外?

核心在于可见性和估值匹配度。英伟达的数据中心需求几乎没有下降的风险,2030 年还有巨大的成长空间。AMD 在 CPU 和 GPU 上都有比英特尔更激进的产品路线。博通在网络芯片领域卡位大型数据中心的主要增长驱动力。这些公司的增长预期更高、风险更小。

同时,英特尔的代工故事虽然吸引人,但商业化验证期更长。从 2027 年开始有看得见的订单,到 2030 年才能看到真正的规模贡献。而 GPU 芯片制造商的需求曲线已经得到验证,只是在讨论增速的多少问题。

从估值看,英特尔在 2028 年预期市盈率是 21 倍,英伟达和博通虽然倍数高,但增速也高。对于追求高确定性增长的投资者来说,高增速高倍数反而比低增速低倍数更划算。

高盛中性评级背后的判断

高盛的中性评级其实暗示了一个判断:英特尔不会下跌,也不会暴涨。中期内,英特尔会被消费端芯片的强势表现和 AI 芯片周期的炒作吸引力所压制。但从长期看(3-5 年),代工和服务器 CPU 的盈利贡献会慢慢显现,150 美元的目标价修复空间也会被验证。

这个判断的上行风险在于:代工业务客户吸引力超预期,或服务器 CPU 在 Agentic AI 浪潮中的份额保护好于预期。下行风险在于:先进代工工艺的量产进度被延迟,或 CPU 市场份额被 AMD 抢得更快。

催化剂包括:每个季度的代工订单确认、下一代 Xeon 的上市表现,以及毛利率改善的兑现。但这些催化剂都不是”马上就来”的东西。所以对于需要快速收益的投资者,英特尔可能不是最优选择。

结语

高盛的逻辑很清晰:英特尔有故事,故事也成立,但故事的价值已经被定价。在同行提供更高增速和更好确定性的时代,追求平稳增长的英特尔,自然被挤到了观察名单而非买入名单。

美光长协的含金量:客户先押220亿美元,合同不可取消,还锁定「史上最赚钱」的毛利率

原文作者:龙玥

原文来源:华尔街见闻

客户先掏 220 亿美元押金,签下不可取消的长期合同,还接受一个对美光而言远比历史任何时期都更有利的定价框架——这就是美光最新一批长期战略客户协议(Strategic Customer Agreements,SCA)的核心条款。

据追风交易台消息,6 月 25 日,巴克莱、摩根士丹利、摩根大通集体将之视为“改变游戏规则”的协议。 摩根大通半导体分析师 Harlan Sur 在研报中,将这批 SCA 定性为美光商业模式的“根本性转变”——从周期性大宗商品供应商,变成拥有多年合同保护、收入和利润均有显著下行对冲的长期供应商。

这些合同的含金量在于:一是覆盖体量不小,已签协议对应约 20%的 DRAM 量和约三分之一的 NAND 量;二是价量绑定,14 份协议按最低承诺量和最低价格测算,对应约 1000 亿美元累计最低收入;三是客户要拿出合计 220 亿美元押金和金融承诺。四是协议价格下限对应的毛利率“远高于历史峰值”(历史峰值约 62%),实质上为美光锁定了一个更高的盈利底线。

16 份合同,覆盖 20%的 DRAM 和三分之一的 NAND

美光此次披露,已签署 16 份 SCA,客户横跨数据中心、消费电子和汽车三大市场。

客户分布上,有 4 家大型客户(市场普遍推测包含超大规模云厂商和主要消费电子 OEM)、3 家中型客户,其余 9 家是汽车行业的较小客户。

协议期限:数据中心和消费电子类合同为 5 年期,覆盖 2026 年至 2030 年;汽车类合同为 3 年期。

覆盖规模:这 16 份协议合计覆盖美光约 20%的 DRAM 出货量和约三分之一的 NAND 出货量。

据巴克莱研报,管理层表示,当所有计划中的 SCA 全部签署完成后,预计超过 50%的公司收入将来自这些协议。其中,含固定价格或价格区间的协议预计将占公司收入的约 40%。

220 亿美元押金提高违约成本:客户先付,美光暂管,到期返还

16 份已签协议下,美光将收到合计约 220 亿美元的现金押金和其他金融承诺——其中 180 亿美元为无限制现金,40 亿美元为信用证。

这些资金由美光持有,合同期内留在资产负债表上,到期后返还客户,且返还节奏“后端加权”,即协议后半段才大量归还。

这笔钱不能简单看作预收收入。它真正的作用,是提高客户反悔成本。

关于合同的约束力,摩根士丹利研报直接引用了管理层在电话会上的表述:“这些合同不可取消。”如果客户无法按约定量价接货,美光可以对押金采取行动。对美光而言,这相当于给未来几年一部分需求加了保证金;对客户而言,这是为供货确定性支付的约束成本。

这也解释了为什么客户愿意接受价格区间和押金安排。AI 服务器、数据中心 SSD、HBM 和高端终端需求拉动下,存储供给紧张时,锁量本身有价值。

定价结构:有上限,但底价锁定的毛利率“远超历史峰值”

SCA 的定价框架分三类:固定价格、设有上下限的价格区间,或参考市场价格但在相近区间内浮动。

价格上限部分:对存量产品,价格上限参照 2026 年第二季度市场价格。这一条款被部分市场人士解读为美光”主动锁死了涨价空间”,引发了一些分歧。

但价格下限部分才是真正的亮点:底价所对应的毛利率,”远高于历史任何一个周期的盈利峰值”。美光过去的毛利率峰值约为 62%,而当前毛利率已达 84.9%——这意味着即便触发底价条款,美光的盈利水平依然远超历史最好时期。

但 SCA 不是“价格永远向上”的合约。部分现有产品设置了价格上限,天花板锚定 2026 年二季度市场价格。换句话说,美光用一部分未来涨价弹性,换来了更高的收入确定性和毛利率底线。

分析师 Joseph Moore 对此的评价称:”合同价格上限与二季度价格持平”确实引发了一些”公司在锁定天花板”的担忧,但他同时指出,毛利率已向 90%逼近,且有望在相当一段时间内维持在这一区间——对手方在谈判中寻求一定保护是合理的,而合同的持续时间才是评估其价值的核心维度。

1000 亿美元的收入底线,还只是“最低值”

16 份协议中,14 份已明确价格条款。

据巴克莱和摩根大通研报,这 14 份协议的最低承诺收入(RPO,即按最低承诺量和价格计算的剩余履约义务)合计约 1000 亿美元。

管理层明确表示,预计实际收入将“远高于”这一底线——因为这 1000 亿只是按底价计算的保底值,若市场价格高于底价,收入自然水涨船高。

对于新品,协议也保留了额外的定价上行空间。

长协背后仍要扩产,资本开支没有消失

锁住需求不等于自动交付。

美光把 FY26 净资本开支指引提高到约 270 亿美元,此前约为 250 亿美元。FY27 季度资本开支预计高于 FQ4 水平,其中同比增加部分超过一半来自建设类资本开支,用于提前布局洁净室产能。

这说明 SCA 带来的不是轻资产模式,而是更有确定性的扩产理由。

客户愿意押钱,美光也要投钱。长协让扩产更有依据,但如果未来需求或价格出现偏差,产能投放仍会成为周期变量。

三大机构一致上调目标价背后,市场在重估“峰值利润能撑多久”

三家机构都上调了美光目标价,但逻辑重点不只是 5 月季财报超预期。

巴克莱(研究员 Tom O’Malley):目标价从 1175 美元上调至 2000 美元,基于 12 倍 CY27 年每股收益 166.74 美元。研报表示,SCA 细节”优于预期”,认为这些协议”对保护下行风险具有实质性正面意义”,同时供需失衡短期内不会消退,仍有上行空间。

摩根士丹利(研究员 Joseph Moore):目标价从 1050 美元上调至 1200 美元,基于 30 倍穿越周期盈利能力(每股 40 美元)。研报将穿越周期盈利能力预估从 35 美元上调至 40 美元,理由是盈利运行速率已向 200 美元/股靠近。

摩根大通(研究员 Harlan Sur):目标价从 550 美元(2026 年 12 月目标)大幅上调至 1540 美元(2027 年 12 月目标),基于 10 倍(10 年中位市盈率)FY28 年每股收益 154 美元。研报将 SCA 扩张定性为”阶跃式变化”,认为其从根本上改变了美光的商业模式属性。

这些模型变化背后,关键变量是利润持续性。

美光 5 月季收入达到 414.56 亿美元,环比增长 73.7%;8 月季收入指引中值为 500 亿美元,非 GAAP EPS 指引中值为 31 美元。单季数字已经很高,但 SCA 给市场提供了另一个问题:如果价格不再快速上涨,美光还能否维持高毛利率和高自由现金流?

目前框架给出的答案是:一部分收入有更强保护,但不是全部收入。价格上限、未来扩产、AI 需求持续性,仍是边界条件。

押金和现金流打开资本回报想象,但时间点受限制

SCA 还带来一个资产负债表变化:押金会进入美光手中,虽然最终要返还客户,但短期会提高现金规模。

截至 5 月季,美光现金和投资约 260 亿美元;当季经营现金流 254 亿美元,调整后自由现金流 183 亿美元。8 月季还预计收到约 100 亿美元客户现金押金。

资本回报的路径也开始清晰。美国《芯片与科学法 CHIPS Act》法案相关限制使美光短期回购空间受约束;2026 年 12 月 9 日之后,随着限制窗口过去,公司口径指向逐步把 100%超额现金返还给股东,回购会是主要方式。

这部分不是 SCA 的直接收入贡献,却是 SCA 改变市场叙事的另一面:如果利润高位维持、现金快速累积,美光不再只是“赚周期的钱”,还可能进入更稳定的现金回报框架。

财报本身:毛利率创历史新高,下季度指引再超预期

SCA 之外,美光 5 月季度(FY3Q26)的财报数据同样强劲:

  • 营收 414.56 亿美元,环比增长 73.7%,大幅超出市场预期的 356 亿美元
  • DRAM 营收 313 亿美元(环比+67%),NAND 营收 99 亿美元(环比+99%)
  • DRAM 均价环比上涨约 60%出头,NAND 均价环比上涨约 80%中段
  • 毛利率 84.9%,创历史新高,高于市场预期的约 81.8%-81.9%
  • 每股收益 25.11-25.12 美元,大幅超出市场预期的约 20.49 美元

8 月季度(FY4Q26)指引:

  • 营收指引 500 亿美元(中值),高于市场预期的约 431-436 亿美元
  • 毛利率指引约 86%,继续高于市场预期
  • 每股收益指引 31.00 美元(中值),高于市场预期的约 25.31-25.72 美元

外资出逃、散户爆买,摩根大通详解韩国股市巨震背后的资金博弈

原文作者:赵颖

原文来源:华尔街见闻

韩国股市正经历一场罕见的资金结构性撕裂:外资在创纪录地净卖出,散户却以同等量级的资金接盘,两股力量的对冲在AI浪潮驱动的基本面上行背景下,共同塑造了这个亚洲最波动市场的独特生态。

据追风交易台,摩根大通在6月25日发布的最新韩国股票策略报告表示,今年以来外资已从韩国股市净流出约950亿美元,有望轻松打破亚洲任何单一市场的年度外资流出纪录。与此同时,散户投资者(含本地ETF买入)年内累计净买入规模已达约800亿美元,成为支撑市场的主要力量。

摩根大通维持对韩国股市的看多立场,将KOSPI未来12个月基准/乐观/悲观情景目标分别上调至12500/15000/8000点,并建议投资者在任何回调中加仓、保持最大敞口。

上述资金博弈格局短期内不会逆转,但AI驱动的基本面上行、企业盈利增长带来的国家财富效应,以及公司治理改革的估值修复潜力,仍构成韩国股市的核心多头逻辑。韩国依然是摩根大通在亚洲最偏好的市场。

外资被迫卖出:规模约束触发非自愿抛售

韩国外资流出定性为”非自愿性”(non-discretionary),而非主动看空。核心原因在于,以三星电子和SK海力士为代表的两大存储芯片巨头市值急剧膨胀,已触及新兴市场(EM)长线基金的持仓上限。这一规模约束影响了两只股票各约10%的外资持仓,迫使基金经理在股价上涨时持续减仓。

数据显示,年内外资流出总量中逾90%来自上述两只存储股。这一结构性特征意味着,只要存储股继续跑赢区域基准,EM基金的基准约束就不会消失,外资流出压力也将持续。

值得注意的是,尽管外资持续净卖出,外资对韩国股票的持仓比例实际上较年初显著上升——原因正是股价涨幅远超卖出规模。目前,两大存储股合计占外资在韩持仓的三分之二以上。相比之下,全球型基金(非EM专项)则大幅低配韩国,在的客户调研中,不少大型真实资金账户反映对韩国敞口不足,存在补仓需求。

杠杆ETF扩张:波动率结构性抬升

韩国市场波动率的异常飙升,与境内外杠杆ETF的爆炸式增长密切相关。以韩国资产为标的的杠杆ETF规模(AUM)已增至500亿美元,其中大部分增量来自市场本身的上涨。

这类ETF主要通过股指期货及部分现货和期权实现敞口,推动单股期货未平仓合约大幅攀升。与此同时,ETF对”崩盘保护”的需求也推高了隐含波动率——VKOSPI与VIX之比目前接近5倍,而历史正常水平约为1倍。杠杆ETF相关的Gamma失衡规模目前已超过10亿美元,对市场双向波动均有显著放大效应。

此外,韩国交易所和清算所因应对更高交易量而提高了资本要求,导致大市值股票的融资成本上升,部分经纪商在管理集中敞口方面也面临困难。鉴于这类工具在境内外的广泛普及,杠杆ETF规模短期内不会实质性收缩,高波动率将成为韩国市场结构的常态特征。

散户接盘:空间仍在,杠杆风险可控

在外资持续流出、机构投资者(养老金)以再平衡为由逢高减仓的背景下,散户成为韩国股市的主要买方。数据显示,若将NXT平台交易及ETF买入一并计入,散户年内净买入规模约达800亿美元。

散户买盘仍有持续空间,理由有三:其一,融资余额及期权交易中的杠杆水平虽有所上升,但相对于整体市值和客户存款仍属偏低;其二,韩国散户刚刚开始将海外股票持仓回流至本土市场,回流空间较大;其三,随着收入增长和股票财富效应持续发酵,居民投资股票的意愿有望进一步提升,尤其是在房地产投资受限的背景下。

不过,散户在市场成交中的占比在过去两个月已从65%的均值有所回落,养老金参与度则有所上升,但养老金整体仍为净卖出方,以维持目标组合权重。

AI叙事扰动:周期性波动不改上行趋势

韩国市场基本面与AI周期高度绑定,而AI周期目前仍处于强劲上行轨道。分析师维持对存储周期”高位持续更长”的建设性判断,并认为韩国科技股盈利对全球同类股票具有更高的弹性。

然而,AI叙事的阶段性扰动不可避免。摩根大通列举了近期引发市场波动的五大因素:一是用户层面出现优化降低token消耗的迹象,引发token定价担忧;二是中国智谱AI旗下GLM 5.2获得积极市场反响,重燃竞争忧虑;三是最新出口管制政策带来的政策不确定性;四是持续的股票和债券供给压力;五是霍尔木兹海峡重新开放可能缓解相关市场和板块的压力。

只要超大规模云计算资本开支的增速持续高于半导体设备资本开支增速,供需失衡格局就将延续,从而支撑存储芯片厂商的利润率。

韩国存储芯片企业的AI收益已大到足以在宏观层面产生实质影响。据估算,未来三年两大存储企业向政府缴纳的直接税收(含企业所得税)可能轻松超过3500亿美元,若计入员工奖金的个人所得税则规模更大。

作为参照,韩国目前外汇储备总额约为4270亿美元,政府债务总额约为1万亿美元。这一财富效应将为韩国政府提供充裕资源,用于长期实物和金融投资、社会基础设施建设以及面向AI时代的战略规划。

专访PPP:世界杯引爆预测市场,如何找到“可复制的聪明钱”?

原创 | Odaily 星球日报(@OdailyChina

作者|Azuma(@azuma_eth

随着世界杯的战火燃起,预测市场已迎来了一场历史级别的数据大爆发。

单场胜负、出线走向、冠军归属,金靴排名……海量的资金正在预测市场上激情博弈,交易量与用户参与热情被推向了历史最高峰。然而狂欢之下,大多数普通用户却面临着一个尴尬的现实 —— 看着满屏的概率波动,不知道该怎么操作才能实现持续盈利。

为了寻找盈利的确定性,许多用户会在社交媒体或新闻平台上追踪“聪明钱”动向,但现实中,这种“先等信号,后手动跟单”的方式很容易陷入被动。因为预测市场的概率是实时波动的,机会成本往往转瞬即逝,手动操作很难跟上节奏。

为了解决这一问题,部分用户开始将目光投向了市面上的普通跟单工具,这其中则潜藏着更为隐蔽的“聪明钱陷阱”。许多工具仅以“总盈利额”或“近期胜率”作为单一标准来展示所谓的聪明钱地址,用户看着这些“大神”们动辄数百万美元的亮眼收益便盲目跟随,结果入场后却往往是以亏损收场。

“并非所有盈利地址都适合跟单。”

在谈及造成这一状况的原因时,我们近期接触到的一家预测市场策略平台 PPP(Prediction Position Platform),给出了如上回答。

PPP 解释就此表示,部分地址可能因为特殊信息、极端仓位、单次行情或资金规模优势获得收益,普通用户如果只看收益排名,很容易忽略回撤、流动性、持仓风格和实际可跟随性,一旦盲目跟单很容易等来预期外的结果。换句话说,“盈利”本身并不等同于“能跟”。

“一个真正能够被普通用户安全跟单的地址,必须能够在较长周期内实现大样本下的稳定获利,胜率、最大回撤、策略稳定性以及仓位分配……每一项指标都不可或缺,只有经得起这些维度考验的地址,其盈利逻辑才具备可复制性。”

AI 建模+人工复核,筛选真正可复用的策略

在 PPP 看来,当前预测市场用户所面临的最大问题,便是如何从海量交易地址中,筛选出真正“可复制、可验证、可持续”的聪明钱地址,并能够以更简单的方式跟踪相关地址动态,进而跟单参与。

为此,PPP 正在尝试构建一整套系统 —— 将复杂的地址数据与交易信号筛选并结构化,最终转化为普通用户可以理解和使用的策略入口。

PPP 团队成员 Lorne 就此表示:“市场上并不缺监测工作,也不缺跟单工具,缺的是一套把复杂交易行为结构化、清洗并转化为普通用户能看得懂、敢使用、好操作的策略机制。”

Lorne 补充道,PPP 采用了基于 AI 建模与人工复核的双重机制,并基于多个维度对特定地址进行综合分析,包括但不限于:

  • 收益表现与稳定性;
  • 胜率结构;
  • 最大回撤与风险暴露情况; 
  • 资金规模与仓位配比;
  • 活跃度与交易频率;
  • 持仓周期…… 

在通过 AI 对这些指标进行综合建模后,系统会首先剔除掉“偶然性盈利”与“异常交易样本”,再结合人工多轮复核,最终筛选出一批在统计意义上更稳定、且具有持续研究价值的交易地址。

PPP 方面强调,其 AI 算法模型本身并不对外公开,但平台会通过“AI 地址解析工具”的形式,将上述模型的解析能力开放给用户使用。用户可以在 PPP 上贴出自己正在跟踪的地址,同时对比聪明钱地址库,定位其盈利能力、信息优势、抗回撤能力与胜率所处水平,进而判断该地址是否具备稳定实力。

策略分层:满足多样需求

在完成基础筛选之后,PPP 会进一步将这些可复制的聪明钱地址进行分层,并构建了两个面向不同用户需求的核心产品体系。

首先是“策略广场”。据 Lorne 介绍,策略广场聚合的是经过较长周期验证的稳定型交易策略。进入该体系的地址通常需要满足更严格的筛选标准,具体标准包括:

  • 至少半年以上的历史交易验证;
  • 通过 AI 多维度评分;
  • 人工复核确认策略一致性; 
  • 重点考察风险收益比与回撤控制能力;
  • 强调策略的可复制性与长期稳定性;

总而言之,策略广场可以理解为一个经过过滤的长期策略池,会目标是为希望稳定跟单的用户提供更可持续的选择。PPP 每周还为对该板块策略进行定期复核,以确保策略持续有效。

其次是“交易风云榜”。Lorne 解释称,与策略广场不同,交易风云榜更偏向阶段性机会捕捉。该榜单由 PPP 通过 AI 多维模型与人工复核共同生成,主要筛选近 30 天内表现突出的交易者,重点关注维度包括:

  • 收益增长速度;
  • 胜率变化趋势;
  • 活跃度与市场参与度;
  • 短期资金行为特征;

在这一体系中,高收益往往伴随着更高波动,PPP 也已就此明确提示:“该榜单更适合寻找阶段性机会的用户,而非长期稳定跟单策略。”

为了满足用户多样化的操作需求,PPP 会对策略广场以及交易风云榜中的策略和地址的具体风格进行简单、易懂的抽象概括与描述(比如“高隐含胜率策略,极大波动”),以便用户更清晰地理解不同策略差异并做出选择。

除了上述两大标准化榜单体系外,PPP 还提供了一键交易功能和地址跟单功能 —— 前者可帮助用户在收到交易信号时立即跟单;后者则支持用户输入自己所关注的任意地址进行跟单。

试用时撞了大运:单日回报超 60%

Lorne 透露,PPP 已于近期正式上线了 Telegram Bot 产品,目前以该产品作为面向用户的主要交互入口,网站和其他产品目前正在积极筹备中。

在 Lorne 的指引下,我们也尝试以普通用户身份,走了一遍其完整的使用流程。

首次进入时,用户需先通过 Telegram 小程序(Mini App)进行账户登陆和钱包创建。PPP 的钱包系统为非托管模式,用户将始终拥有该钱包的控制权(私钥可以按流程导出,请务必自行妥善保管)—— 这意味着该钱包后续可能获得的潜在收益,比如 Polymarket 可能进行的空投,将全部归用户所有。

之后便是充值与订阅环节。PPP 采用了订阅制服务,用户需要先行订阅,才可以解锁完整功能。月度订阅费用为 59 USDC,但目前正在进行 1.99 USDC 订阅费的限时折扣活动,让首批用户低价体验。

订阅完成后,用户便可在 PPP 的主页看到已解锁的完整服务,包括前文提到的策略广场、交易风云榜、地址跟单、AI 地址解析等等,以及用于查看余额状况的“钱包与资产”,用于查询现有持仓的“现有跟单”,用于关注市场最新动向的“信号检测”……PPP 还专门为世界杯上线了特定专区,用户可在此实时查看最新赛程状况,同时 PPP 还将持续更新相关的聪明钱动向与关键交易信号,快速定位资金正在押注什么。

至于具体的跟单操作,用户在选定策略后便可查看该策略的各维度核心指标,确认符合需求后,选择跟单金额或自定义设置便可启动跟单。这里需要特别提一下的是功能项中的“跟单设置”功能,用户可在该界面主动调整针对不同策略的触发金额、跟单金额、滑点、止盈、最大持仓限制等参数,以控制跟单的执行边界。

我自己小充了 100 美元试跑了一天,在策略广场和交易风云榜上各跟了两个策略和地址,次日点开后吓了一跳 —— 账户净值最高一度达到了 164 美元,单日回报超 60%。

不过在后续测试中,该账户又出现了一定回撤,总结下来问题主要出在对不同风险倾向策略没有设置不同的跟单金额,导致小概率事件损耗了过多资金。

Lorne 就此坦言:“虽然 PPP 已就选定策略的历史表现做了严谨的筛选与复核,在多维建模下认可了该地址的能力,但平台也无法保证策略账户未来能够继续盈利。因此建议用户在可接受的风险范围内进行尝试,切莫上头。

在不确定的市场中寻找确定性

在试用了几天,并与 Lorne 深度交流之后,我们最直观感受是,PPP 不应该被简单理解成一个“跟单工具”,它更像是在尝试构建一套“从交易信号,到可执行策略”的结构化“编译”路径。

聪明钱的确存在,但它们分散在无数地址、策略与短期波动之中;盈利记录也是真实的,但背后的风险结构、资金行为与策略稳定性,却往往被简单的收益数字所掩盖。这也解释了为什么“跟随聪明钱”这件事,在实践中往往并不稳定 —— 用户看到的是结果,但市场运行的是过程;用户想去复制收益,但往往会忽略掉路径。

PPP 试图解决的,正是这个断层。它通过 AI 的复杂算法与人工复核的深度结合,将原本混沌、随机的链上交易信号进行降噪与结构化,提炼出真正具备“可复制性”的聪明钱策略,并以极低门槛的 TG Bot 形式交付给用户。这既是对“聪明钱陷阱”的有效防御,也是在消除预测市场中的信息差。

当然了,正如 Lorne 所强调的,任何历史回测与策略筛选都无法对未来收益做出 100% 的承诺。预测市场高收益的背后必然伴随着高波动与高风险,PPP 虽然提供的是一套经过了深度加工的“武器”,它能帮用户提高胜率、规避明显的坑洼,但最终能否在长周期的博弈中胜出,仍取决于用户自身的资金管理能力与风险偏好。

随着预测市场的持续演化,PPP 能否在未来的市场博弈中检验其方法论,仍需时间去检验。但至少在当下,它为那些想在世界杯浪潮中分一杯羹、却又不知从何下手的普通用户,提供了一个确定性更高的入口。

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