分類: 星球日報

原创 | Odaily 星球日报（@OdailyChina）

作者｜Azuma（@azuma_eth）

北京时间 8 月 15 日凌晨，曾被市场冠以“AI 股神”称谓的 Leopold Aschenbrenner 旗下基金 Situational Awareness LP 正式公布了 13F 季度持仓报告。

• Odaily 注：所谓 13F，是美国证券交易委员会（SEC）对资管规模超 1 亿美元的基金所强制要求的季度披露文件。SEC 的要求是，符合披露要求的基金必须在每个自然季度结束后 45 天内提交该文件，基金需在文件中重点披露其在上季度末所持有的美国上市股票、看涨/看跌期权、可转换债券及特定的 ETF 头寸。

然而就在几周之前，Situational Awareness LP 刚刚经历了至暗时刻 —— 因 AI 相关股票大幅回调与高杠杆叠加，该基金遭遇重大亏损，被迫大规模平仓公开市场持仓，并已将大部分股票组合折价打包出售给了 Ken Griffin 旗下的 Citadel。

• Odaily 注：详情可参阅《华尔街“AI股神”坠落，死于杠杆》。

虽然“AI 股神”的暂时性陨落已成为既定事实，但对于市场而言，这份姗姗来迟的 13F 季度持仓报告仍有着重要的意义 —— 它完整地呈现了该基金陨落前夕（截至 6 月 30 日）的静态持仓状况，换句话说，市场终于得到了观察 Situational Awareness LP 如何走向巨额亏损的零距离窗口。

在下文中，Odaily 将带大家共同解读 Situational Awareness LP 本季 13F 的持仓结构，并解析本季较上季的持仓变化，以揭开 Situational Awareness LP 最真实的亏损故事。

“AI 股神”，何许人也？（熟悉可跳过）

今年三月，我们在《SBF的小弟，一年时间把2.25亿变成了55亿》这篇文章中第一次介绍了 Leopold Aschenbrenner。

Leopold Aschenbrenner 曾于 2022 就职于 FTX 旗下的 Future Fund，并一直在该团队工作至 FTX 暴雷。2024 年， Leopold Aschenbrenner 写了一篇 165 页的超级论文《情境感知：未来十年》（Situational Awareness: The Decade Ahead），并在同年创立了该论文的同名基金 Situational Awareness LP，其本人担任首席投资官。

Situational Awareness LP 聚焦于 AI 产业链的投资机会，该基金在 2024 年 Q4 的公开持仓规模还“仅”有 2.25 亿美元；而在今年 2 月公布的 2025 年 Q4 持仓披露中，这一数字便飞速增长到了 55 亿美元；而到了今年 5 月披露 Q1 持仓时，该数字则已上升至 137 亿美元……虽然如今这些数字都已没有了意义，但在今日披露的 Q2 持仓报告中，该基金的名义持仓总值更是已达到了 202 亿美元。

• Odaily 注： 需要注意的是，美股 13F 文件的统计口径中，期权资产显示的市值通常为其对应的底层股票“名义价值（Notional Value）”，而非基金实际支付的期权权利金（Premium）成本。

凭借着爆炸级的投资回报表现，Leopold Aschenbrenner 和 Situational Awareness LP 的名声大振，一度成为了全网最受关注的 AI 投资风向之一，Leopold Aschenbrenner 也被热衷于造神的市场冠以了“AI 股神”的称号。

Q2 持仓解读：202 亿美元，几乎只在梭哈一件事

截至 6 月 30 日，Situational Awareness LP 在 13F 报告中共披露了 26 项持仓，名义持仓总价值约为 202.4 亿美元，而如果进一步拆解这份“暴雷前账本”，不难发现，该基金当时曾在以高度集中的仓位押注 AI 基础设施的继续爆发。

持仓结构最醒目的一点，无疑是对闪迪（SNDK）和美光（MU）的集中押注 —— 前者持仓约 56.74 亿美元，占比 28.0%；后者约 55.74 亿美元，占比 27.5% —— 仅这两家公司，合计持仓就超过 112 亿美元，约占整个组合约 55.5%。

换言之，在基金倒下前夕，Leopold Aschenbrenner 已经将超过一半的公开市场仓位押在了存储芯片这一单一方向上。

而如果继续向下拆解，Situational Awareness LP 投资逻辑也愈发清晰：Bloom Energy 持仓约 18.99 亿美元，押注 AI 数据中心背后的电力需求；台积电约 12.65 亿美元，对应先进制程；Nebius 约 12.33 亿美元，以及 CoreWeave、Core Scientific、Applied Digital、IREN 等，则进一步覆盖 AI 云算力、数据中心和能源基础设施……

因此表面上看，Situational Awareness LP 持有的虽然有 20 多只不同股票（含期权），但如果按照产业链重新归类，大部分仓位其实都指向了同一个核心判断 —— AI 算力需求将持续爆发，而芯片、存储、算力、电力和数据中心等整条产业链都将继续因此受益。

这也意味着，Situational Awareness LP 几乎就是在梭哈“AI 基建建设”的持续爆发。顺风时，这套组合确实能够获得远超单一股票的上涨弹性；但反过来，当 AI 基础设施相关资产同时回撤时，原本分散在不同公司的风险也会迅速发生共振。

尤其在杠杆存在的情况下，“高度集中”与“高杠杆”叠加，最终可迅速酿出流动性危机，也就是我们几周前所见证的故事。

Q1 还曾高度谨慎，Q2 则转向全面看多

在本季 13F 报告发布之前，我一直都有个疑问。

在今年 5 月披露的 Q1 持仓报告中，Situational Awareness LP 明明曾清晰地表达了对芯片及存储短期行情过热的高度警惕 —— Situational Awareness LP 在 Q1 末曾持有名义价值超过 80 亿美元的芯片及存储龙头看跌期权（覆盖 SMH、NVDA、ORCL、AVGO、AMD、ASML 等等），占基金名义持仓总规模的六成以上，如果继续保有该持仓，后续的市场下行理应正中 Leopold Aschenbrenner 的预测，为何最后会以如此狼狈的结局收场？

直到今天新的 13F 报告发布后，看到了 Situational Awareness LP 的仓位变化后，这一疑问才终于得到了解答 —— Leopold Aschenbrenner 亲手割断了自己曾系上的保险绳。

Q2 的持仓报告中，Situational Awareness LP 的“减持榜”堪称触目惊心 —— 所有芯片及存储看跌期权被悉数清仓。SMH Put（-14.94%）、NVDA Bear ETF Put（-11.47%）、ORCL Put（-7.84%）、AVGO Put（-7.36%）、AMD Put（-7.09%）、TSM Put（-3.91%）、ASML Put（-3.61%）……

这些曾经构成组合风险底线的对冲仓位，在 Q2 被 Situational Awareness LP 全线舍弃。与此同时，Q1 时以看涨期权（Call）形式存在的 MU 和 SNDK 期权也被平仓（-3.09%、-2.84%），取而代之的是直接持股 —— MU 以 55.74 亿美元跃升为第二大持仓，SNDK 更是以 56.74 亿美元登顶第一。

“增持榜”则进一步揭示了资金的流向 —— 除上述两只存储股外，台积电 ADR（+6.19%）、Nebius（+6.09%，新进）、意法半导体 STM（+2.89%，新进）、SharonAI（+2.12%，新进）、Keel Infrastructure（+0.75%，新进）等纷纷进入组合。从欧洲晶圆厂到俄罗斯背景的 AI 云服务商，从电力基建到比特币矿企，Leopold Aschenbrenner 在 Q2 完成了一次从“对冲型组合”到“无保护纯多头”的彻底转向。

这种转向的代价在 7 月底显露无遗。当 AI 板块出现系统性回调时，Q1 那些看跌期权保险本可部分吸收冲击，但 Q2 时基金已没有任何空头保护 —— 一支规模高达百亿美元、持仓高度集中、方向高度统一，在杠杆的放大下，其脆弱性远超市场想象。

虽然 13F 并不会披露杠杆倍数，但从这份“清空看跌、加满多头”的调仓记录中，我们已能够看见 Situational Awareness LP 最为失策的那一步棋。

惨败已成定局，但未来依然可期

后来的故事，大家都已经很熟悉了。

进入 7 月后，AI 及存储板块遭遇系统性抛售，Situational Awareness LP 所押注的仓位均遭受重创，包括两大重仓股美光和闪迪。以 6 月 30 日收盘价计算，截至 7 月 29 日 Situational Awareness LP 陷入流动性危机的传闻开始蔓延，美光（MU）已从 1154 美元跌至 739 美元，跌幅约 35.9%；闪迪（SNDK）则从 2274 美元跌至 1016 美元，跌幅达到 55.3%。

在杠杆的放大下，这些跌幅迅速吞噬了 Situational Awareness LP 的全部安全垫。最终，“AI 股神”曾经的辉煌战绩被 Ken Griffin 以折价摘走了桃子。

但好在，Leopold Aschenbrenner 还很年轻，人生还有很长。最关键的是，他还保住了一张最关键的底牌 —— 包括 Anthropic 股权在内的非上市公司投资组合。对于一个年仅 25 岁的投资者而言，资本市场的第一场惨败或许已经发生，但这未必会是他投资生涯的终点。

Strategy（原 MicroStrategy）曾是市场上最激进的比特币买家之一，并长期以“绝不卖出”著称。然而，公司近期已开始出售比特币，用于补充美元储备、支付优先股股息和利息，以及回购数字信用证券（Digital Credit Securities）。这意味着，过去支撑比特币市场的重要结构性买盘之一，如今正在转变为卖压。

与此同时，宏观环境正在改善。7 月底 FOMC 会议上，12 名有投票权的委员中仅有 3 人支持加息，劳动力市场降温与通胀回落也进一步降低了 9 月加息的可能性。但与股票受益于养老金配置和企业回购、黄金受益于央行储备多元化不同，比特币缺乏类似的稳定结构性买盘。Strategy 的持续出售，因此成为影响短期市场风险偏好的重要变量。

MicroStrategy 从最大买家到卖家：或仍有约 45 亿美元比特币待售

Strategy 累计已买入价值约 620 亿美元的比特币，即使在价格下跌期间也一度加快买入。但近期这一趋势发生逆转。据分析师估计，公司可能计划将 STRC（数字信用证券）存量规模从约 100 亿美元压降至 50 亿美元，而出售比特币可能成为实现这一目标的主要资金来源。若如此，公司可能还需出售约 45 亿美元的比特币，并预计在未来两至四个月内分批完成。

虽然这一出售规模相对于比特币整体市场并不算巨大，但其影响更多体现在风险偏好层面。Strategy 此前长期扮演结构性买家的角色，如今却逐渐成为边际卖方。若维持每周约 1 亿美元的出售节奏，卖压可能持续更长时间；除非出现更强的宏观催化因素，推动比特币 ETF 买盘大规模回归，否则短期反弹仍可能受到限制。

更深层的变化来自比特币储备公司的资本模式。过去所谓的“BTC Yield（比特币收益率）”，很大程度上来自股票相对于比特币持仓的 NAV 溢价。当这一溢价收窄甚至转为折价后，依赖资本市场融资、再持续增持比特币的模式也开始面临挑战。

NAV 折价扩大：比特币储备公司潜在卖压最高或达 75 亿美元

在追踪的 109 家比特币储备公司中，目前已有 28 家公司的市值低于其比特币持仓价值，即 mNAV 低于 1.0 倍，这些公司合计持有约 30 亿美元的比特币。对于股价长期低于资产价值的公司而言，出售部分比特币并回购股票，可能成为收窄 NAV 折价、释放股东价值的一种方式。

这意味着，潜在卖压并不仅来自 Strategy。未来数月，比特币储备公司的潜在出售规模合计最高可能达到约 75 亿美元。与此同时，这些公司若希望重新吸引资本，也需要从依赖 NAV 溢价的融资模式，转向能够产生实际收益的策略，例如卖出比特币备兑看涨期权、出借 BTC 或进行基差交易。

不过，NAV 折价也带来了另一面。目前部分储备公司股票对应的隐含比特币价格仅约 2 万美元，而比特币现货价格约为 6.3 万美元，相当于约 0.3 倍。相比之下，2024 年 11 月 MicroStrategy 股价对应的隐含比特币价格一度达到实际现货价格的 2—3 倍。如果管理层主动采取措施收窄折价，部分公司可能出现明显的估值修复空间。

整体来看，Strategy 从长期结构性买家转向卖家，正在改变比特币市场的资金流结构。未来两至四个月，公司仍可能出售约 45 亿美元比特币，而整个比特币储备公司的潜在出售规模最高可能达到约 75 亿美元，短期仍将对市场风险偏好形成压力。

但这一变化并未改变比特币正在筑底的判断，本轮周期低点仍有望在本月底或下月正式确立。接下来更值得关注的，是 Strategy 卖盘何时出清、ETF 买盘能否重新回归，以及 NAV 折价下的比特币储备公司能否通过主动调整资本策略重新释放价值。

上述部分观点来自 BIT on Target, 与我们联系获取 BIT on Target 完整报告。

免责声明：市场有风险，投资需谨慎。本文不构成投资建议。数字资产交易可能具有极大的风险和不稳定性。投资决策应在仔细考虑个人情况并咨询金融专业人士后做出。BIT 不对基于本内容所提供信息的任何投资决策负责。

重点摘要

AI 推理正在让存储投资主题从 GPU 和 HBM 延伸至高容量存储。闪存需求增长、长期客户协议以及 HBF 等新技术，可能提升 NAND 在 AI 基础设施中的重要性，并让传统存储周期的波动幅度有所降低。

Takeaway

• AI 推理需要的不只是算力，大规模部署同样需要不断增长、能够快速访问且具备成本效率的存储容量。
• NAND 正逐步成为与 HBM、DRAM 并存的 AI 容量层，而不再只是传统商品型存储产品。
• Sandisk 预计，到 2030 年企业数据中心闪存需求将达到 1.2 ZB，并正在开发专门面向 AI 推理的 High Bandwidth Flash。
• Sandisk、Samsung 等存储厂商开始采用更长期的客户协议，可能提高需求可见度并降低过度扩产风险。
• AI 不会让 NAND 周期消失。真正值得关注的是，更强的 bit 需求和更好的供应纪律，是否能降低未来周期的波动幅度。

过去几年的 AI 热潮中，半导体投资逻辑有一条相对清晰的路径：更多 AI 模型需要更多 GPU，GPU 需要更多 HBM，而越来越密集的计算集群又需要更高速的网络和更多电力。存储一直很重要，但很少获得与这些领域同等程度的关注。

AI 推理正在逐步改变这种资源配置。

当 AI 从大型模型训练转向服务数十亿次查询、企业 AI agent、多模态应用和实时工作负载后，基础设施不只是需要进行计算，也必须持续存储和反复读取大量数据。

这给存储行业带来了一个新的问题：NAND 是否可能成为 AI 基础设施下一个重要的容量瓶颈？

Sandisk、Samsung、Kioxia 和其他存储厂商近期的发展表明，答案可能越来越接近肯定。NAND 的投资逻辑也因此开始从短期闪存涨价，逐步转向更结构性的 AI 存储需求。

为什么 AI 推理需要更多存储容量？

AI 训练和 AI 推理对基础设施造成的压力并不完全相同。

训练前沿大型模型需要庞大的计算集群，以及极高速的内存访问能力，这也是为什么 GPU 和 HBM 最早成为 AI 供应链的核心瓶颈。

推理则发生在模型正式部署之后。每当 AI 系统回答问题、搜索知识库、分析图片或执行 agent 任务时，都可能需要读取模型参数、embedding、缓存数据、用户 context，以及越来越庞大的多模态数据集。

随着查询量增加，需要以经济方式保持可访问状态的数据量也同步增长。

将所有数据全部放在 HBM 中并不现实。HBM 拥有极高带宽，但容量相对有限，而且每 bit 成本远高于 NAND。传统 NAND 位于另一端，可以用更低成本提供大量容量，但带宽较低、延迟较高。

两者之间因此存在很大的架构空间。

未来的 AI 内存堆栈更可能不是 HBM 和 NAND 二选一，而是由不同内存服务不同层级：HBM 处理最需要带宽的工作负载，DRAM 承担工作内存需求，而高性能 NAND 则开始负责容量更大、但仍需要靠近计算端的数据池。

Sandisk 正押注 NAND 会成为 AI 的容量层

Sandisk 是目前最明确公开主张这套逻辑的公司之一。在 2026 年投资者日，公司预计到 2030 年企业数据中心闪存市场可能达到 1.2 ZB，同时预计 FY2028 至 FY2030 营收将保持中高双位数年增长。相关预期可参考 Reuters。

这一展望建立在 Sandisk 数据中心业务已经快速增长的基础上。公司正在逐步将长期战略与 AI 基础设施绑定，而不再主要依赖消费电子产品或传统企业存储市场。

这一变化很重要，因为 AI 系统需要的并不只是“更快的存储”，而是 每套系统配置更多存储容量。更大的模型、RAG、多模态内容以及持续运行的 AI agent，都会增加需要长期保持可访问状态的数据量。

如果 AI 推理成为未来数据中心最主要的工作负载之一，NAND 的需求驱动因素就可能从 PC、智能手机和传统云存储周期，逐步转向 AI 产生和使用的数据本身。

这与十年前市场理解的 NAND 需求结构已经非常不同。

HBF 可能填补 NAND 与 HBM 之间的空缺

High Bandwidth Flash（HBF）是目前最有意思的内存层级解决方案之一。

Sandisk 将 HBF 定位为一种 NAND 架构，目标是 补充而不是取代 HBM。公司表示，在部分 AI 推理配置中，HBF 希望提供接近 HBM 的带宽，同时在类似成本下提供最高约八倍容量。Sandisk 也正在与 SK hynix 推动标准化，希望未来 AI 推理设备能够采用这项技术。更多信息可参考 Sandisk 的 HBF 技术说明。

这项技术的吸引力很直接。AI 推理通常需要让非常大的模型和数据集保持在距离加速器足够近的位置，否则从传统存储层搬移数据就可能成为性能瓶颈。无限扩展 HBM 可以改善带宽，但成本和容量都会成为巨大问题。

HBF 尝试寻找一个中间位置：容量显著高于 HBM，同时性能又远高于传统闪存。

目前 HBF 仍属于新兴架构，不应该被视为已经成熟的大规模营收市场。但它说明了一个更重要的产业方向：存储厂商正在尝试让 NAND 不再只停留在后端存储，而是逐步靠近 AI 计算本身。

QLC NAND 可能比 HBF 更早产生实际影响

HBF 因为属于新技术，容易吸引更多关注，但传统 NAND 的持续创新，短期内可能带来更大影响。

QLC NAND 每个 cell 可以存储四个 bits，因此可以在相同物理面积下提供比 TLC NAND 更高的容量。对于需要大量存储，并且高度关注每 bit 成本的 hyperscale 数据中心而言，QLC 特别有吸引力。

代价是，每个 cell 存储更多 bits 后，耐久性和性能可能受到影响，因此 QLC 并不适用于所有工作负载。不过，随着控制器、错误校正和 NAND 架构持续进步，可使用 QLC 的场景也在不断增加。

AI 可能进一步加速这一转换，因为推理工作负载恰好特别重视 容量、能源效率和整体成本。

Sandisk 正持续开发更高密度的 QLC 产品，而 Samsung 和 Kioxia 也通过 wafer bonding 和新一代 NAND 设计，提高密度和性能。例如 Samsung 最新 BV-NAND 架构，相比上一代可以提高约 58% 的存储密度，以应对不断增长的 AI 存储需求。

因此，AI 存储市场的增长并不需要完全依赖 HBF 成功。高容量企业级 SSD 和更高效率的 QLC NAND，同样可以直接受益于数据密度持续提升。

为什么 NAND 周期过去一直如此剧烈？

更大的投资问题，是 AI 需求是否真的能够改变 NAND 长期以来高度剧烈的周期。

历史上，问题并不只是需求不足，而是需求和供应之间的互动。

当 NAND 供应不足时，价格迅速上涨，制造商获得高毛利。更高的回报吸引更多产能投资，但半导体厂的规划和建设需要时间，等到新产能真正上线时，最初的供应缺口往往已经缩小。

价格随后下跌，毛利率迅速压缩，厂商再减少投资。

接着进入下一个周期。

AI 并不会自动消除这套机制。即使终端需求非常强劲，如果制造商最终扩产过度，供应仍然可能压过需求。

真正可能发生变化的，是供应商在投资之前能够掌握多少需求可见度。

长期协议可能改变供应纪律

Sandisk 正逐步将客户转向多年期协议，而不是主要依赖短期交易。

Reuters 在 Sandisk 最新财报后报道称，公司已与六家客户签署八份长期协议，合同总价值约 939 亿美元，平均合同期限约四年。约一半 FY2027 产出预计由这些协议覆盖，到 FY2028 则提高至约三分之二。相关数据可参考 Reuters。

这种模式的重要性在于，它同时提高供应商和客户的可见度。

Hyperscaler 可以提前锁定未来存储产能，而 Sandisk 在决定扩产幅度之前，也能掌握更多已经承诺的需求。

Sandisk 并不是唯一采用这种模式的公司。Samsung 也曾表示，长期客户协议未来可能占存储销售的 60% 至 70%，说明整个存储行业可能正在出现更广泛的商业模式变化。

如果供应商未来更倾向根据多年期已经承诺的需求扩产，而不是看到现货价格上涨就立即积极增加产能，存储行业或许可以降低过去那种极端供应过剩的风险。

这不会消除周期，但可能改变周期的剧烈程度。

这对 Sandisk、Micron 和其他存储芯片股意味着什么？

AI 存储需求增长，不会让所有存储公司以完全相同的方式受益。

Sandisk 是 NAND 和企业级闪存最直接的代表之一。公司的投资逻辑正在结合 AI 推动的 bit 需求、多年期客户承诺、QLC 和 HBF，因此 SNDK 特别容易受到市场是否相信当前 NAND 高盈利能够延续的影响。

Micron 的产品组合覆盖 DRAM、HBM 和 NAND，因此同时暴露在 AI 内存层级的两端：靠近加速器的高价高带宽内存，以及容量更大的闪存。强劲的 AI 需求也提高了 Micron 多项产品的供应可见度。

SK hynix 在 AI 投资主题中的主要角色是 HBM，但它与 Sandisk 在 HBF 上的合作值得关注，因为这表明领先的 HBM 厂商同样认为，未来 AI 推理架构中可能存在 NAND 型高容量内存层。

Kioxia 则提供另一个直接观察 NAND 的窗口。随着 AI 工作负载提升高容量存储需求，公司正在加速下一代闪存量产，而 AI 热潮也大幅改善了其运营和估值。

Western Digital 在 Sandisk 分拆后的核心业务已经转向硬盘，而不是 NAND。但如果 AI 产生的数据量继续快速增长，就可能同时支撑多个存储层级。Flash 更适合高性能、低延迟工作负载，HDD 则在大规模冷数据存储中仍然具有成本优势。

更大的结论是：AI 存储不是单一产品交易。

AI 数据持续增长，可能同时推高 HBM、DRAM、NAND、企业级 SSD 和高容量 HDD 的需求，而不同技术将分别负责存储层级中的不同位置。

AI 可能改变 NAND 周期，但不会让它消失

把当前这轮存储行情描述为行业永久脱离周期，可能过于乐观。

NAND 仍然是高度资本密集的行业。即使不新建全新晶圆厂，技术升级仍可以增加每片晶圆提供的 bits；竞争对手也可能因为高毛利率重新增加供应，而 AI 资本开支本身也不可能永远保持同样的增长速度。

近期股价波动就反映了这一风险。Sandisk 和 Western Digital 在 8 月公布强劲财报后都曾大幅下跌，因为市场预期已经非常高，即使公司给出乐观展望仍不足以满足投资者。

因此，更合理的结构性观点应该收敛为：

AI 可以让 NAND 的长期 bit 需求更强、更可预测，而多年期客户协议和更严格的供应纪律，则可能降低未来存储周期的剧烈程度。

这个区别非常重要。

降低 NAND 周期波动，并不需要存储价格永远上涨。真正需要的是，即使价格回到正常波动，供应商仍然能够维持合理盈利，而不是反复从供应不足走向严重供应过剩。

如果这种变化真的发生，Sandisk 等公司的估值框架最终也可能随之改变。

在 MEXC 探索 SNDK 相关市场

对于希望通过 Sandisk 跟踪 AI 存储和 NAND 主题的合资格用户，MEXC 提供多种 SNDK 相关市场入口。

SNDKSTOCK_USDT 永续合约 可以提供 SNDK 相关价格波动的杠杆多空敞口；希望探索真实美股交易服务的用户，则可通过 MEXC RealStocks 了解相关市场入口。

MEXC 同时上线 SNDKON/USDT，这是 Ondo Finance 提供的 Sandisk 代币化股票。SNDKON 提供的是 Sandisk 的代币化经济敞口，而不是直接持有 Sandisk 普通股。

希望进一步研究 Sandisk 的读者，也可以参考 MEXC 的 Sandisk 股票指南，了解其商业模式、产品和主要风险。

不同产品具有不同市场结构和风险。永续合约涉及杠杆、资金费率和强平风险；代币化资产还涉及发行方、流动性、区块链和监管等额外风险。产品可用性也可能因地区而异。

FAQ

AI 推理会使用 NAND 闪存吗？

会。AI 推理系统可以使用 NAND 型企业级 SSD 存储模型数据、embedding、缓存信息和其他大型数据集，特别是那些不需要长期保存在昂贵 HBM 或 DRAM 中的数据。随着模型和数据集持续扩大，这一容量层的重要性可能进一步提升。

NAND 可以取代 AI 使用的 HBM 吗？

不能直接取代。HBM 可以在靠近 AI 加速器的位置提供极高带宽和低延迟，而 NAND 则能以远低于 HBM 的每 bit 成本提供更大容量。HBF 等新技术的目标是缩小性能差距，但 Sandisk 本身也将 HBF 定位为 HBM 的补充，而不是替代品。

什么是 High Bandwidth Flash？

High Bandwidth Flash（HBF）是一种面向 AI 推理设计的新型 NAND 内存架构。Sandisk 的 HBF 设计通过堆叠式闪存和先进 bonding 技术，希望在保留远高于 HBM 容量的同时，提供比传统 NAND 更高的带宽。

AI 是否意味着 NAND 周期已经结束？

不是。NAND 仍然是一个高度周期性、且资本密集的行业。AI 可以提高长期 bit 需求，多年期客户协议也可能改善供应纪律，但价格、产能增加和技术升级仍可能造成供应过剩和毛利率下降。

更大的变化：AI 需要的不只是算力，还需要容量

AI 基础设施热潮第一阶段的核心是计算资源稀缺。GPU、HBM 和高速网络之所以价值快速提升，是因为市场没有足够性能满足需求。

推理则带来了另一个限制：容量。

如果 AI 真正以全球规模运行，大量数据必须持续保持可访问状态，又不能全部放在成本最高的内存中。这为 NAND 提供了进一步向 AI 内存层级上移的空间，包括企业级 SSD、QLC，以及未来可能出现的 HBF。

Sandisk 是目前最积极主张这一变化可以创造更稳定 NAND 商业模式的公司之一。但这一趋势的意义并不只限于 SNDK。

如果 AI 推理持续提高存储密度，而存储厂商同时维持产能纪律，那么下一轮 NAND 周期仍然会是一个周期——只是可能和过去投资者熟悉的 NAND 周期非常不同。

加密市场二级基金 Metrics Ventures 7-8 月市场观察导读

1/ 本是 7 月的标题，但由于 Warsh7 月的发言实在过于重要，因此我们将月度分析的跨度适度相应拉长，不出意外，标题顺利沿用，截至本次月报出具之日，Warsh 的无能行为已经被债券市场迅速陡峭的利差所定价，美元的问题早已不是一个联储主席能够改变或解决，中间的过程终将是一次次扰动。

2/ 从市场的角度出发，我们看到美股和债市在继续割裂地看待信用问题：股市在定向出清了部分杠杆之后沿袭了之前的闭眼相信姿态，但债市和汇市却在继续无情地给出不信任评价，金银的提前见底则给出了比较清晰的央行共识，即西方货币的比烂时代不再接受口头的扰动，大势所趋无从抵挡。此刻我们并不担心美股的泡沫进一步破裂会在短期内发生，更多的注意力会放在 FIMA 代表的流动性释放下一步会如何演进。

3/ 向前看，Q3-Q4 我们仍然看好全球供应链上的刚性受限资源如铜和电，以及持续定价货币失信趋势的黄金，对于数字货币市场，我们认为在超量流动性释放及 AI 边际增速被彻底定价之前很难有大的超额行情。

市场总体行情与市场走势的盘点和点评：

市场走势上，我们主要观点是：

①黄金等资源类大宗目前看仍将是优先于比特币的流动性吸纳资产，过去几个月的盘整非常良性：

②人民币资产的牛市趋势仍然明确成立，不应过多疑虑，以本轮行情的核心科创 50 为例：

③不仅是铜的现货价格率先新高，关键资源国股指和外汇都到了临近方向选择的末端：

综合当前外汇及债市走势，我们倾向于认为包括金银在内的大宗资源股票已经走到了本轮盘整的末端，考虑到即使反弹后部分资产对应估值也相当于免费赠送了慷慨的金属价格看涨期权，在当前 AI 边际增速不可避免趋缓的大背景下，人民币市场的部分有色资产值得重视。

从宏观上，我们格外重视本轮美日联合干预汇率、Warsh 和 Bessent 的互动方式对未来联储行为的预测指导意义，事实上一个在帝国末端尝试成为嘉靖的联储主席一定是不合常理的，而财政部直接出面利用 FIMA 等工具僭越 FOMC 为最高领袖服务是目前看起来诚实身体做出的实际行为。正如一位朋友所言，减少沟通，捏造数据，粉饰太平，大明王朝还可继续笙歌。基于此，如若选择一个 3 年维度上 EV 显著为正的策略，做多有色资源也是一个很好的选择。

原创｜Odaily星球日报（，日薪约 5625 元。

月薪 18333 美元，折合人民币 12 万多。OpenAI 官网自己写的，多语种页面都标了，确凿无疑。

这是个 6 个月的全职研究项目，进去之后直接分配到大模型、强化学习、对齐、安全这些核心团队，跟正式研究员一起干活，项目结束了还能转全职。

说白了，这就是 OpenAI 的“天才少年预备役”，培养的都是未来 AI 领域的中流砥柱，为 AGI 事业发光发热的那种。办公环境方面，直接在 OpenAI 旧金山总部办公，每周至少到岗 3 天，待遇和 OpenAI 内部研究员级别几乎等同。

当然，这类研究员都是优中选优的“尖子生”。OpenAI 最近还推出了一个类似 Anthropic 顶尖实习生计划的短期“安全实习生”培养计划，计划于 2026 年 9 月 14 日至 2027 年 2 月 5 日开放。

第二名，Anthropic AI Safety Fellows，日薪约 5198 元。

周薪 3850 美元，Anthropic官网和官方对齐博客都明码标价了，是本次调研里可信度最高的一条数据。

4 个月项目，每周工作 40 小时。除了工资，每人每月再给 1.5 万美元的算力经费——对，你没看错，是算力经费，一个月一万五千美元，随便你怎么蹬。这也算是 AI 大厂的特殊福利了，阶段性实现了“Token 自由”。

首期学员什么水平？超过 80% 发了论文，超过 40% 直接转了全职。更离谱的是薪资涨幅：2024 年第一期周薪才 2100 美元，2026 年直接干到 3850，两年涨了 80% 多。真正的 AI 人才有多稀缺，看这个涨幅就懂了。

这两个岗位有个共同点：门槛极高，名额极少，本质上是“预招聘“——打着实习生的旗号，抢的是未来的顶尖研究员。

夯爆了：美国大厂实习生，周薪比常人月薪还多

看完了天花板，再看美国大厂的常规实习生。注意，是“常规“，不是什么特殊的人才计划。

Meta，日薪约 3780 元。时薪 70 美元，levels.fyi 和 Glassdoor 双信源互证，一个报 70，一个报 56 到 82（均值 67），大差不差。官方 JD 写的月薪区间是 7188~12134 美元，另外每月还有约 2600 美元的住房补贴。

Google，日薪约 3400 元。时薪 62.98 美元，本科岗年薪等价 9.2 万到 12.2 万美元，博士岗 11.3 万到 15 万。地区不同有差异，山景城总部大概 56.73 美元一小时，西雅图 50 左右。

英伟达美国，日薪约 2106 元。这是均值，时薪 39 美元，但 NVIDIA 官方 JD 的区间很宽，本科 SWE 从 20 到 71 美元，博士研究岗从 30 到 94 美元——如果你是博士，时薪上限 94 美元，日薪直接冲到 5000 以上。

OpenAI 非技术岗实习生，日薪约 1944 元。GTM 策略实习生，时薪只有 36 美元，相较技术实习生的时薪，仅为后者的 60%左右，但在科技领域仍然属于第二梯队。

发现了吗？在美国大厂当一个普通的技术实习生，一周赚的钱，可能比国内很多白领精英一个月的工资还多。

人上人级别：国内科技巨头迎头追赶，字节开出 2000 元一天

说完美国，再看国内。

中国科技巨头们在顶尖人才上的投入，已经开始快速向美国 AI 巨头靠拢了。

字节跳动 Top Seed 研究实习生专项，日薪 2000 元。

对，你没看错，2000 块一天，相比“广大群众”的月薪也不遑多让了。

媒体报道的原话是：“相比 DeepSeek 开出的 500 元一天实习工资，字节将标准提高到了 2000 元一天。”这一数字随后得到了更多互联网媒体的反复确认。按每月出勤 20 天算，月薪 4 万。

这个项目招的是什么人？顶尖在校硕士和博士。进去之后可以自己定研究课题，跟正式员工同等权限，导师阵容里还有 2025 年 2 月刚从 Google DeepMind 挖来的研究副总裁吴永辉。

有人说得很直白：字节普通实习生 500 元一天的统一标准，“不包括筋斗云、TopSeed 这类高精尖人才计划，这类项目薪资普遍会更高“。

小米顶尖实习-大模型训练框架，日薪 500 到 1000 元；智能体研究员-MiMo，日薪 1000-1100 元。

招聘网站上挂着的岗位，主要面向硕士研究生，工作内容为参与千亿参数大模型训练引擎开发、智能体研究等等。

作为对比，小米普通大模型算法实习生只有 300 到 400 元一天——同一个公司，差了一倍不止。

这就是当下国内 AI 行业的现状：普通岗位还按市场价走，但只要你是“顶尖人才”，钱不是问题。

NPC 水平：机会无限的“AI 四小龙”们，Kimi、智谱们还在努力

上面说的都是少数尖子的游戏。绝大多数 AI 实习生，实际拿到手的薪资是什么水平？

Odaily星球日报挑几家当下最为火热的“AI 代表性厂商”来说。

DeepSeek（杭州深度求索），普通 AGI 大模型实习生，日薪 500 到 1000 元。这个数字得到了诸多媒体的报道确认，也是 DeepSeek 招聘平台上的公开信息。外地实习生每月再加 3000 房补。按 22 天算，月薪在 1.1 万到 2.2 万。

顺带一提，DeepSeek 正式员工的深度学习研究员，月薪在 8 到 11 万、14 薪，年薪最高 154 万——实习生跟正式员工之间，差了一个数量级。

另外，之前在社交媒体平台爆出的“DeepSeek 清华姚班实习生税前日薪 5500 元”，明显是万里挑一的极端个例，先不做过多讨论，后面细聊。

字节跳动普通研发/算法实习生，日薪 500 元。就从今年 1 月 1 号开始，字节统一旗下技术岗和产品岗的实习生日薪至 500，美其名曰“加大人才投入，提高薪酬竞争力、提升期权激励力度”，“为确保员工薪酬竞争力和激励回报在全球各个市场都领先于头部水平”。

当然，互联网大厂的惯例，也包三餐，有房补，部分 AI 岗能到 550。

MiniMax，多模态/算法实习生，日薪 350 到 600 元以上。技术岗普遍 350 到 500，硕士 SP 能到 600 以上；运营和非技术岗就只有 150 到 200 了。MiniMax 有个初创公司的激励特点：接近全员持股，385 名员工几乎人人有份，所以别看现金不算最高，综合收益不一定差。

阿里巴巴千问 AI 研发，日薪 350 到 550 元。本科 350、硕士 400，另加每月 2000 房补；AI Agent 开发岗能到 450 到 600，AI 研发工程师 500 到 550。异地入职还有一周免费住宿福利安排。

英伟达中国，深度学习架构/CUDA 实习生，日薪 400 到 800 元。招聘网站上的岗位，普通测试岗就只有 250 到 300 了。

Kimi（月之暗面），搜推算法/RL 实习生岗位，日薪 400 到 450 元。产品运营岗日薪在 250 到 350。Kimi 虽然 K3 发布后很是扬眉吐气了一把，对外发展和公司融资颇为风生水起，但实习生薪资确实不算高——但对方也面向 27 届顶尖人才准备了“穿越计划”，直接发期权。此外，该公司超九成的在招岗位月薪在 3 万以上，硕士平均薪资超 44000 元，正式员工待遇还是相对不错的。

小米普通大模型算法实习生，日薪 300 到 400 元。就是前文提到的，跟“顶尖实习“差一倍有余的岗位，但在当下就业环境来看，已经算是人上人级别了。

智谱 AI，大模型算法框架实习生，日薪 200 到 300 元。现金薪资是本次调研里最低的一档。但别急着心疼——智谱员工持股比例超过 51%，883 人里 452 人有股权。市值 3232 亿港元的时候，核心骨干账面身家过亿，普通持股员工也有千万级。现金少，期权补，就看实习生吃不吃饼了。

DeepSeek 实习生日薪 5500 元的真相：别把天才当萝卜

在这，必须专门聊聊那个疯传的 DeepSeek 5500 元/天。

故事最早来源于 X 平台的一条推文，该博主称“清华姚班学生晒出 DeepSeek offer，实习工资税前 5500 元”。消息一出，整个 AI 圈都因这个数字沸腾了——按 22 天工作日算，一个实习生就能月薪 12 万，年薪超 130 万，放到全球都能排在 OpenAI 和 Anthropic 前面。

但综合网络公开信息和媒体报道，我们得出的结论是：“DeepSeek 公司并没有给出官方确认，这只是 AI 圈私下流传的某个顶尖特例待遇。”

所以这个日薪 5500 元的特例，我们并未把它放进排行榜排名，仅作花边展示。DeepSeek 官方公开的标准就是 500 到 1000 元一天，这个才是信源交叉验证过的靠谱数字。

对，还有一件事值得单独一提——DeepSeek 为了防止顶尖实习生薪资太高、造成老员工薪资倒挂，还搞了个“老员工打分制“——新人进来能拿多少钱，老员工打分说了算，这也从侧面说明，AI 行业的高薪特例确实存在，但绝对不是普遍现象。

更多真相

扒完这十几家 AI 公司的实习生薪资数据，有几个感受特别强烈。

第一，AI 行业的薪资“贫富分化”，比想象中严重得多。同一天，同一个行业，有人日薪 5000，有人日薪 200，差了 25 倍。顶尖人才和普通从业者之间完全是两个世界。

第二，中美 AI 大厂之间的薪酬差距，依然巨大。美国大厂普通实习生日薪 2000 到近 4000 元左右，中国大厂普通岗 350 到 550，差了 6 到 8 倍。这里面有汇率影响，有生活成本差异，但人是活的，尤其年轻人。

第三，中国 AI 公司正在用“专项计划”拼命追赶海外大厂的人才密度。字节 Top Seed 的 2000 元一天，就是一个明确的信号——在顶尖人才上，中国公司愿意出跟美国接近的价格。但这只覆盖极少数人，大多数岗位还是老样子。

第四，现金只是一部分，期权才是真正的重头戏。智谱现金最低但持股比例最高，MiniMax 接近全员持股，Kimi 发期权留人。在 AI 这个随时可能跑出下一个千亿乃至万亿美元市值公司的行业，期权的价值，可能比一年工资还高。

还记得你实习的时候日薪多少吗？如果是 200 一天，别灰心，智谱的实习生也是 200 起步，虽然人家手里可能还握着千万级的期权激励。如果是 500，也别骄傲，字节的普通岗实习生日薪也是 500，但 Top Seed 计划实习生待遇已经翻了 4 倍……

AI 这个当下狂飙猛进的热门行业，最不缺的就是造富奇迹，最缺的，是那些能一次次创造奇迹的人。

你觉得哪家公司的实习生日薪数据最让你意外？或者你还知道哪些真实案例？欢迎爆料！

原文作者：Thejaswini M A

原文编译：Chopper，Foresight News

1487 年，亨利七世急需资金。两年前他在博斯沃思原野战役夺得英格兰王位，维系统治开销巨大。征税的任务交到了大法官约翰・莫顿手上。

相传莫顿自有一套手段。他走访贵族宅邸，观察对方生活状态：倘若贵族生活奢靡，莫顿便判定此人财力雄厚，理所应当向国王献上贡金；倘若贵族生活简朴，莫顿则认为此人善于储蓄，同样有能力进贡。

不存在第三种情况。无论莫顿看到何种景象，结局永远一致：贵族必须掏钱。

这个典故属于二手记载。1622 年，弗朗西斯・培根将其记录下来，当时民间仍广为流传这个故事。「莫顿困境」 一词直到 19 世纪才被广泛使用，但这套逻辑经久不衰，因为它极具现实参考意义。此处所说的 「两难岔路」，指两种选择最终导向同一个结局，与双赢局面截然相反。

当下以太坊与 Solana 正陷入这样的困局。

两条公链均通过增发新代币奖励验证者，并且都试图削减增发补贴。以太坊相关调整方案遭遇强烈反对；Solana 的提案目前正在投票，表决将于 8 月 18 日截止。

一方面，如果维持验证者现有质押收益，质押赛道将更有利于资金雄厚的大型机构服务商；另一方面，如果削减奖励，小型节点运营者会最先承压，它们运营成本固定，利润空间本就微乎其微。

无论选择哪条路，最终都会出现验证者数量萎缩。本文将拆解两条公链的增发政策争论：它们被迫做出抉择，只是选择走向哪一种形式的中心化。

以太坊：EIP-8363 渐进式增发销毁提案

8 月 4 日，Justin Drake 和 Jérôme de Tychey 等以太坊研究者发布一份草案《渐进式增发销毁方案》，即 EIP-8363。核心机制是随着质押 ETH 总量上升，协议销毁的验证者奖励比例同步提高。

一旦质押总量达到 6025 万枚 ETH（约占总供应量一半），奖励销毁比例达到 100%，质押增发收益率归零。

当前约有 4140 万枚 ETH 处于质押状态，占总供应量 34%，对应约 89 万名验证者，平均质押收益率 2.67%。Aave 创始人 Stani Kulechov 提出该方案测算：按照当前规模实施后，验证者收益率将从 2.862% 下降至 1.476%，近乎腰斩。

提案发布三天内，Stani Kulechov、SharpLink 首席执行官 Joseph Chalom、ether.fi 的 Mike Silagadze 相继公开表态反对。

EIP-8363 目前仍处于早期草案阶段，在 GitHub 接受初步评审，距离定稿与落地尚远，也未能赶上以太坊即将到来的 Hegotá 升级；不过该提案仍有机会在未来网络升级中提交审议。

想要理解质押群体激烈抵制奖励削减的原因，要看这块收益蛋糕的体量。以太坊依靠增发代币激励参与者保障网络安全，协议每年新铸造约 110 万枚 ETH 发放给验证者。按照 1921 美元单价计算，这是规模高达 21 亿美元的年度薪酬池。

以太坊的活跃验证者数量

Solana 机制类似，但增发相对于自身经济体量而言规模更大。Solana 每年增发约 1900 万至 2200 万枚 SOL，按现价折算约 15 亿美元。用户每日支付的交易手续费与 Jito 小费合计 6400–9600 枚 SOL，年度约 2.25 亿美元。也就是说，用户手续费仅覆盖验证者总收入的 13%，其余全部依靠代币增发。以太坊情况相近，Chalom 测算手续费小费大约占质押收益的 15%，剩余 85% 来源于增发。

Solana 年度通胀率 3.7%，以太坊仅 0.85%。不参与质押的 SOL 持有者，资产被稀释速度是同等条件下 ETH 持有者的四倍以上。

在传统金融领域，美国证券清算公司（NSCC）几乎参与美国所有股票、债券交易。其母公司 DTCC 在 2025 年处理 4700 万亿美元证券交易，托管资产规模 115 万亿美元。NSCC 设立会员违约保障基金，规模 197 亿美元，资金由各家会员出资，NSCC 自身仅投入 1.3 亿美元。

想要攻陷以太坊网络，攻击者需要掌控 4140 万枚质押 ETH，对应 796 亿美元资金壁垒，规模是 NSCC 保障基金的四倍。这还只是最低条件，一旦有人大举收购 ETH，巨额买盘会迅速推高币价。除此之外，攻击者还要搭建遍布全球的大规模服务器集群才能动用这些筹码。以太坊内置防御机制，恶意行为会触发网络直接销毁攻击者全部质押资产，攻击失败意味着所有投入永久归零。

然而，两套系统的运行逻辑依然存在巨大差异。

NSCC 会员缴纳 197 亿美元保证金，仅作为入场交易的门槛，这笔资金不会产生任何收益，会员都希望所需缴纳的金额越低越好。与之对比，以太坊为同等性质的质押资金提供 2.67% 年化收益，Solana 质押收益率则达到 5%–8%。

持续数年稳定的质押收益，催生出依附其上的完整商业生态。目前约有 350 亿美元 stETH 等流动性质押代币作为抵押物，存入各类加密借贷平台。交易者依托这类代币搭建循环杠杆策略：将 LST 存入 Aave、Morpho，借出 WETH 再次质押，循环操作。这套策略成立的前提是质押收益率高于借贷利率。Pendle 基于质押收益打造固定利率市场，Curve 设立相关交易池供投资者退出；SharpLink 手握 30 亿美元 ETH 储备，大部分通过 Coinbase、Anchorage、Figment、Galaxy 进行质押。

质押收益率已经成为整个 DeFi 市场的基准利率。倘若共识层奖励直接腰斩，杠杆循环策略将由盈转亏，倒逼 Pendle 固定利率重新定价，借贷平台也必须全面重估所有流动性质押代币抵押物价值。

合并前后的关键区别：矿工与质押者不能一概而论

以太坊合并之前，协议每日向矿工增发约 13000 枚 ETH；合并之后每日仅增发约 1700 枚，一次性削减 88% 增发量。矿工多年投入数十亿美元硬件设备，强烈抵制变革，最终分叉诞生 ETHW，如今该代币价值不足 ETH 的 1%。

但矿工群体和 DeFi 金融体系相互独立。矿工提供算力获取报酬，没有人围绕挖矿收益搭建复杂金融产品。他们的收入不作为全链借贷抵押物，因此即便收益一夜清零，借贷市场不会受到冲击。矿工离场之后，其余体系无需调整就能正常运转。

质押者承担双重角色。一方面维护网络安全，另一方面他们获得的质押代币是 DeFi 半数借贷业务的底层抵押物。因此削减质押收益，会牵动所有建立在其上的金融生态。

曼瑟・奥尔森在 1965 年提出一个理论：规模较小、潜在收益巨大的群体，行动力往往超过人数众多但个体利益微薄的群体。小群体拥有更强动机主动发声、参与博弈。

无论节点能否盈利，运行验证节点都存在固定成本：服务器、电力、网络等等。当前质押 32 枚 ETH 每年大约获得 0.92 枚 ETH，折合 1760 美元。如果新的渐进式提案落地，年收入将降至 0.47 枚 ETH（约 900 美元）。运营成本不变，原本占收入 20% 的开支，会瞬间接近收入的一半。一旦出现证明失误遭到罚没，同等金额的损失，对应的收益占比将会翻倍。

按照奥尔森理论，广大普通代币持有者属于大型群体：以太坊每年铸造新代币发放给质押者，持续稀释普通持币者资产。但稀释分摊到每个人身上损失微乎其微，每年仅有万分之几，绝大多数人感知不强，缺乏动力发起抗议。

而大型质押服务商属于小群体：所有新增增发代币大量流向它们，对应数十亿美元收益，企业生存完全依靠这笔收入。一旦网络削减奖励，这类公司将承受巨额损失。

支持削减增发的一方观点是：当前质押收益过高，持续吸引 ETH 流入，并且收益大多集中在头部交易所与质押服务商。2026 上半年，机构资金推动质押 ETH 总量上涨约 15%。提案思路是抬高边际质押成本，让新增质押不再有利可图，以此遏制中心化。

反对一方的看法是：直接削减奖励，最先倒闭的是在家搭建节点的普通个人运营者。事实上双方目标一致 —— 避免少数资本巨头掌控以太坊。分歧在于：削减收益与维持收益，哪一种方案会更快损害网络去中心化程度。

Solana 面临相同困局

Solana 验证者每年需要支付约 389 枚 SOL 投票手续费，无论节点是否盈利、市场涨跌、是否获得委托质押，这笔成本都必须支付。当前质押收益率约 6.5%，节点盈亏平衡线大约需要 20 万枚委托质押 SOL。Solana 活跃验证者数量已从峰值 2500 家下滑至 683 家；但质押 SOL 总量攀升至 4.3 亿枚，占到可质押供应量近 68%。

Solana 验证者节点数量变化

Solana 目前正在投票推进奖励改革。 SIMD-0550 提案将年度通缩提升幅度由 15% 扩大至 30%，把长期通胀目标 1.5% 的达成时间从 2032 年提前至 2029 年，预计减少未来 1890 万枚 SOL 增发。 SIMD-0553 提案则重新设计了基于资源使用量的费用机制，将每日销毁量从 648 枚 SOL 提升至 7500–9000 枚。即便按照上限计算，销毁规模依旧远低于每日发放的 6 万枚奖励。

投票将于 8 月 18 日截止，提案需要获得占质押总量 66.67% 以上的绝对多数支持方可通过。

我们习惯于将区块链治理视作自主决策的实践，代码与社区投票决定数字经济体的未来。但以太坊与 Solana 呈现出相同趋势：协议规则终究受制于现实金融规律。早期缔造者设计经济模型时，寄希望于市场自发维持去中心化格局。可一旦公链资产成长为全球流动性基石、机构资产配置标的，收益率、杠杆、企业运营成本构成的底层经济力量，终将凌驾于最初的设计愿景之上。

如果一条公链依靠发放收益吸引用户锁定资产实现扩张，最终必然撞上这堵高墙。无论 Solana 下周一投票结果如何，无论以太坊后续如何抉择相关提案，它们只是在选择：我们多久之后抵达终点、撞上壁垒。

美股上市加密交易平台 Gemini Space Station 最新披露的第二季度财报里，最醒目的不只是总收入升到 4,547.5 万美元，还有一条几乎倒过来的曲线。

据 Gemini 2026 年第二季度业绩新闻稿，这项收入较去年同期增长 37%。但平台现货交易量却比一年前减少 66%。一家交易平台的交易没有回来，账上的收入却在增加。钱是从哪里来的？

交易量没有回来，收入从哪里来

答案首先藏在收入结构里。据 Gemini 第二季度业绩演示材料，信用卡收入已经达到 1,617.8 万美元，高于交易平台收入的 1,249.7 万美元。蓝色这一段第一次比灰色的交易平台收入更长。

同一份业绩演示材料显示，一年前的位置还是反过来的。交易平台收入为 2,023.3 万美元，信用卡收入只有 488.2 万美元。现在的 Gemini 仍在经营现货撮合，但收入不再只跟着下单热度走。

这种轮换的速度很快。信用卡收入同比增长 231%，交易平台收入同比减少 38%，两项数据均来自公司业绩演示材料。前者补上了后者留下的缺口，也让信用卡成为最大的单一收入项。

这张图还有一个容易被忽略的口径。该材料所说的服务收入与利息收入占净收入 59.4%，是净收入口径，不能直接当成图中总收入堆叠条的占比。它说明收入来源正在变宽，却不能单独证明盈利能力已经改善。

据公司业绩演示材料，信用卡收入中既有刷卡手续费，也有利息收入，和纯交易手续费不是同一门生意。其自有应收账款则让 Gemini 要承担账户质量和回款速度。

收入与交易量，已经不是同一条曲线

据公司业绩演示材料，第二季度总交易量为 38 亿美元，而一年前是 113 亿美元。若只看交易平台最熟悉的指标，Gemini 仍处在一段明显的收缩里。

把三个指标放到同一个基期，图中的分叉就很清楚。收入线在高位回落后仍高于起点，交易量和平台资产却同步向下。交易量不再是解释 Gemini 收入的唯一钥匙，产品组合开始接管这份解释权。

用户端也有同样的背离。据公司业绩演示材料，月活交易用户从 52.3 万增至 58 万。不过，公司的 MTU 口径覆盖过去 30 天发生任何创收活动、或账户产生收入的用户，也包含信用卡等非现货业务，不能直接把它解读为现货交易用户仍在场。

这也正是产品扩张改变的地方。平台可以从更多类型的互动中产生收入，交易量这个传统指针的解释力随之变弱了。

不过，平台资产不是公司自己的钱。它包含托管、质押、交易产品、客户法币托管资产和 GUSD 储备。把这条线当成 Gemini 可自由动用的现金，或把收入的背离理解为对加密周期脱敏，都会越过财报给出的边界。

收入结构的变化是真实的，脱离周期的结论还太早。图里的五个季度更像是在提示，Gemini 正在把过去由一条交易曲线决定的故事，拆给更多业务线去讲。

新收入的账，要从信用成本里算

信用卡收入增长，并不等于信用卡已经贡献了同等规模的利润。据公司业绩演示材料，公司定义的非 GAAP 指标 PPNR，是信用卡净收入扣除融资债务利息与加密奖励支出后的数额。第二季度 PPNR 为 545.7 万美元，信用卡拨备则为 1,606.2 万美元。

按公司披露的两项口径计算，两者之间留下了 1,060.5 万美元的差额。图中横轴第二行写的是「PPNR-拨备」，不是 Gemini 的净利润。它只回答一个更窄的问题，信用卡业务在计入信用成本前产生的净收入，够不够覆盖这部分拨备。

据公司新闻稿，其中约 1,000 万美元拨备与一批在第一季度开立、涉及已识别身份欺诈活动的账户有关。这是管理层对特定账户群的归因，不应被外推为整张卡组合的普遍坏账。

但限定语也不会抹掉风控压力。30 天以上逾期应收账款占比从上一季度的 3.8% 升至 9.4%，公司业绩演示材料同时披露了这一变化。对一项刚成为最大收入来源的业务而言，收入曲线和信用成本曲线已经需要一起看。

Gemini 的收入来源变多了，支撑这些收入的经营变量也从交易活跃度延伸到了信用成本与风控。

原文作者：Oluwapelumi Adejumo

原文编译：Luffy，Foresight News

根据美国 SEC 披露文件，加密投资机构 Multicoin Capital 已退出其在 Forward Industries 所持股份。Forward 是目前规模最大的 Solana 上市财库公司。

2025 年 9 月，Forward 推出 Solana 财库战略，完成 16.5 亿美元融资，Multicoin 与 Galaxy Digital、Jump Crypto 同为三大投资方。三家机构合计承诺出资超 3 亿美元，Multicoin 联合创始人 Kyle Samani 出任 Forward 董事长。

时隔不到 8 个月，Multicoin Capital Management、Multicoin Capital Master Fund 以及管理合伙人 Tushar Jain 申报不再享有 Forward 任何实益所有权。5 月 8 日提交的 13D 修订文件，标志着该机构正式完成退出。

Multicoin 大举押注 Solana 的早期投资奠定了行业地位，在 Solana 市值攀升至约 440 亿美元之前，它就是该公链最知名的机构支持者之一，因此本次退出备受市场关注。

Multicoin 逐步减持，背后伴随与 Samani 的决裂

Multicoin 通过多笔交易完成仓位处置，大部分 Forward 股权要么由公司回购，要么转移至 Samani 控制的实体。

3 月 19 日，Forward 宣布以 2737 万美元从一家机构投资者手中回购 616 万股，成交价格每股 4.44 美元。季度文件显示，交易对手方正是 Multicoin Capital Master Fund。

本次回购资金来自 Galaxy Digital 提供的 4000 万美元贷款，加权平均年利率约 3.4%，Forward 将财库内的 fwdSOL 作为抵押物。公司表示，这笔资金用于股份回购，并支撑整体数字资产财库战略。

这笔回购完成后，Multicoin 仍持有 624 万股 Forward 股票，其中包含可通过认股权证获得的 446 万股。

剩余仓位随后被转让至 Lemmings Holdings LLC。4 月 30 日，Multicoin 将对应 446 万股的认股权证转让给该主体；5 月 5 日继续转让 178 万股普通股。Forward 此前披露，Lemmings 由 Kyle Samani 控制。

值得注意的是，Multicoin 一季度 13F 持仓报告中还列示了这 178 万股股票；最新二季度文件已无相关持仓记录，证实这批股份在 5 月转入 Samani 旗下主体后，从其公开可查股票投资组合中消失。

Samani 已于今年 1 月 31 日辞去 Multicoin 管理合伙人职务，但继续担任 Forward 董事长。5 月 8 日申报文件表明投资机构 Multicoin 彻底退出 Forward，而 Samani 控制实体依旧保有大额敞口。

7 月，Samani 与老东家理念分歧进一步公开化：Multicoin 支持 Hyperliquid Policy Center 发起的一项行业倡议，Samani 公开指责该举动与 Solana 开发者正在推进的事业背道而驰。

不过 Multicoin 管理层依旧看多 Solana。6 月，Tushar Jain 表示 Hyperliquid 与机构的 Solana 持仓具备互补性：Solana 承载现货发行、支付、借贷以及更广范围的链上资本市场，Hyperliquid 聚焦衍生品交易。Multicoin 认为两大生态竞争会持续加剧，同时二者表现有望跑赢大多数加密赛道。

Forward 继续买入 Solana

虽然 Multicoin 机构层面离场，但 Forward 依旧坚持 Solana 战略。

截至 6 月 30 日的 2026 财年第三季度财报显示，公司当季新增 508618 枚 SOL 及等价资产，季度末 SOL 持仓总量约 755 万枚。

7 月 1 日至 8 月 3 日，Forward 再度增持 254325 枚 SOL 等价资产，平均成本约 75 美元，国库 SOL 总量升至约 781 万枚。

SOL 价格下行拖累资产组合，Forward 当季录得 6900 万美元净亏损，但增持并未中断。6 月末公司持有现金约 1100 万美元，对 Galaxy 债务规模 1.05 亿美元；季度结束后，借款规模进一步增至 1.2 亿美元。

季度内 Forward 还回购超 250 万股自身股票，延续此前资本运作策略（包含从 Multicoin 回购股份）。Samani 表示，公司核心目标仍是依靠国库资产扩张与股份回购提升每股价值。

同期 Forward 成功纳入罗素 2000、罗素 3000 指数，能够吸引更多跟踪指数的机构资金。

目前 Forward 不再单纯依靠增持 SOL 谋求收益。 首席投资官 Ryan Navi 称，公司正在布局多元化收益来源，评估各类收购标的，以此壮大财库资产、提升在 Solana 生态中的影响力。

投资 Solana 项目 OnRe 就是多元化布局的一环，Forward 希望获取与 SOL 价格相关性更低的美元计价收益。Navi 同时提到，市场低迷环境或将催生行业整合机会。

播客来自  进行了一场专访，且首次谈及了个人早期加密经历、曾经交易最成功的 Meme 币，以及 fomo 押注移动交易和社交交易背后的产品哲学。

Se Yong 在采访中表示，fomo 目前用户数已达 130 万，且每日新增用户保持在 3 万，但fomo的目标不是成为既存的专业 Meme 终端。其同时认为市场竞争是好事，但 fomo 的核心目标还是将“蛋糕”做大，关注点并不只在加密推特圈和加密用户群体上。此番观点或许也可看作其对上周 Pump.fun 斥巨资挖 fomo 平台顶级交易员的回应。

Odaily星球日报将采访核心内容精简整理如下，enjoy～

创始人个人加密经历：在 Avalanche 赚到第一桶金，不擅长做 Meme P 小将

早期入圈加密经历

Se Yong：我刚开始接触加密货币的时候，也是通过交易。在 2021 年 Avalanche 平台上，他们泄露了一个 RPC，泄露者是一个叫 sad start 的账号，我现在没再见过他了。当时我并不知道什么是跨链，也不知道什么是 RPC，但他一步步用一种非常有趣的方式给我解释了这些概念。他说，“以太坊太贵了，这里还有另一个选择，也就是 EVM，来这里交易，你会发现更多机会。”

我听了他的建议，结果我的投资回报很快就从几百美元涨到了五位数，我觉得这对每个参与加密交易的人来说都是一个重要的时刻。从那时起，我就开始在所有区块链上交易，从以太坊主网到 BSC，再到波场、Solana，以及所有二层网络，和像 Sui、Injective 和 Sei 这样的项目，我几乎都尝试过，每条链的体验都截然不同。

但是，我始终想开发一些东西，一些念头也逐渐在我脑中形成。

大概两年前，我的朋友们在 Base 发现了一个叫做 Keeta 的币，他们大约都买入 1 万美元，结果他们都赚到了七位数。我当时觉得自己也应该买一些，但我在 Base 链上没钱。

而且跨链非常麻烦，我得去设置一个 Rabby Wallet，然后再去找跨链桥，我还得搞清楚在哪个前端进行交易。对我来说，工作量实在太大了，本来只需要 45 秒就能搞定的事情却如此麻烦，我当时就想，既然我有这个障碍，那么其他人可能也有，我得帮其他人也解决这个问题。

个人交易风格：不擅长做 P 小将，更适合当钻石手

Se Yong：我从来不是那种典型的 Meme 交易员，比如用 Telegram 机器人或者网页终端之类的，但我尝试过那种在电脑前花 16 个小时，仔细研究每一个 Meme 币，试图理解它们叙事的生活。但说实话，我真的不太擅长，我觉得这也是我创立 fomo 的原因之一，因为我认为不是每个人都会理解这些叙事。

如果是一些 Meme 大神，他们很快就能理解一些 Meme 的叙事，但像我这种人即使在牛市，一周也只做三笔交易，有些代币从叙事角度让我很着迷，那么我就会买。例如，GME 代币，当 Roaring Kitty 纪录片上映后，我就觉得这代币叙事很棒，而且很多人都在讨论它，所以就赶紧买入了。Pandora 是另一个例子，它是 ERC 404 代币，既有代币又有 NFT ，我觉得很酷，所以我很早就入场了，这可能也是我做过的最成功的交易之一。

总体而言，我入场和出场的位置都不是最好的，我属于那种会一直持有的钻石手，即使下跌也会依旧抱有信念。

最喜欢的 5 名顶尖交易员是谁，是否会要求他们入驻 fomo？

Se Yong：第一位是 GCR。我觉得他是一位非常了不起的交易员，经历非常传奇；第二位是 Kobe，尤其是他年轻的时候；第三位是 Flood，我觉得他也绝对是顶尖人物之一，他在很早就看好 HYPE；排在第四的是 Ansem，尽管他时不时会受到一些批评，但他过去五年里做出的所有判断，基本都挺准确，例如精准地预测了 SOL 以及很早就看准了一些 Meme 币。

他们中的一些人现在已经在 fomo 上交易了，我也和其他几个人聊过，但他们并不在链上交易，而且作为老前辈，他们也都需要维护自己的声誉，功成名就后大多都会淡出公众视野，除了 Ansem，他一直活跃在聚光灯下。

我其实更希望 fomo 能扶持新一代交易员，一代人从头到尾公开成长，fomo 可以记录他们的整个历程，用户可以清楚看到他们是从哪里起步，最终又能走到哪里。我认为每个社交平台都需要一个能孕育本土英雄的地方，我们需要那些真正白手起家的人，把那些已经成名的交易员拉进平台并不总是有益的，他们往往会稀释甚至挤占新交易员的舞台。

因此，我选的第五个最顶尖的交易员是 change，他现在是 fomo 排行榜上的第一名，而且已经保持一段时间了。

个人对 fomo 的最终目标是什么？

Se Yong：我认为最重要的是影响力。当我们着手打造 fomo 时，我们考虑的很多问题都围绕着如何打造一款能够触达用户的产品，并将其送到我们信任的人，以及那些渴望体验前所未有的事物的人手中。

我认为加密货币和金融领域有很多优秀的公司都在努力弥合这一差距，但没有一家真正做到完美。所以，我们思考的是如何让全球 78 亿人都能轻松上手，这就需要有流畅的用户体验，需要社交互动，需要能令人兴奋。因此，fomo 正在尝试将所有这些因素融合在一起，人们试图用估值、资金、费用或其他指标来衡量产品，但用户和影响力才是真正驱动产品发展的根本。

总用户达 130 万，日新增用户 3 万，fomo 目标是将“蛋糕”做大

fomo 如何度过创业早期阶段？

Se Yong：我们目前大概有 130 万用户，最近每天新增用户约 3 万。很多创始人会问我，“你们是怎么这么轻松地达到 1000 个用户、10 万个用户甚至更多的？”

过程并非所有人想象的轻松，人们常常只看到最终产品，就会觉得这一切太容易，但实际上，创业之初我们筹集了 140 位天使投资人，但几个月内都没有 140 个用户。

我们花了很长时间才积累起每天回来给我们反馈、试用的用户。我至今仍然非常感谢从 2025 年 5 月到 2025 年 7 月这段时间的早期用户，他们每天都给我们反馈，告诉我们哪里出了问题，告诉我们如何改进。

创业者真的需要认真倾听最核心的 5000 个用户的意见，因为只要你为他们打造了出色的产品，你就能大规模地为其他用户打造产品。我觉得很多人忽略了这一点，因为他们一心想着马上达到 1000、10000、100000 个用户，但这样是没有用的。

fomo 为何能吸引如此多用户？

Se Yong：我们创立 fomo 时遵循了两个核心原则，一是如何让普通用户尽可能轻松地使用这个平台，二是如何建立用户的信任。

普通用户并不了解 SOL、ETH、BNB 之间的区别，所以 fomo 只告诉他们这只是一个现金余额，使用起来非常简单。虽然我们目前还没完全实现，但 fomo 将会成为最快的交易方式。

假设用户在一个平台同时拥有 EVM 账户和 SOL 账户的余额，在两条链上交易时他就需要在两者之间来回切换。这对平台用户要花费许多时间，需要去弄清楚如何设置交易系统，设置钱包保管私钥等待。

目前，fomo 平台的跨链交易大概需要 3 到 5 秒，未来会将交易速度提升到 1 秒。我们希望交易速度能够快到让人们彻底忘记跨链的概念，并且只需一个账户余额，就可以随时随地进行交易。

第二点是，用户希望能够通过自己的交易行为积累社会资本。有些交易员只有 300 个粉丝，但 个人账户余额可能高达八位数，而有些拥有 10 万粉丝，但个人账户余额可能只有六位数的人，他们却备受瞩目，甚至觉得自己高人一等。人们需要对谁最优秀达成共识，如果有人站出来说自己是最优秀的，那他通常不是最优秀的。

所以我认为，建立一个公开的排行榜很有意义，如果有人觉得自己是最优秀的，那就来证明自己。也许有些人会不在乎排名，也不想证明，这完全没问题。本质上随着时间的推移，金钱会消逝，名声也会消逝，所有一切都会消逝，但传承不会消失，总会有人再站出来。这就是 fomo 当下正在记录的。

fomo 平台用户有何特征，如何看待用户增长？

Se Yong：我们认为理想情况是，随着平台的发展，交易中位数应该下降，平均交易额应该上升。但现实并非如此，有越来越多的长尾用户加入了进来，他们可能连 100 美元都没有，但他们依旧在交易和学习。

不过我想说的是，我们的很多关注点并不在加密推特（CT）圈内，甚至也不在加密用户群体中，我觉得现在称 fomo 为加密公司都不太合适，我们想成为的是一个可以交易任何东西的平台，并成为金融领域的社交图谱，我认为这远远超出了加密货币和 CT 圈的范畴。

所以，我们尝试做了很多 Web3 公司从未尝试过的事情，也就是用户生成内容（UGC）到 TikTok、Instagram、YouTube 等等，很多加密公司认为这些东西在增长方面毫无用处，因为它们的用户规模还停留在 1 万～3 万的水平。但我们每天都在尝试很多新东西，这也是乐趣所在。

会为专业交易者提供更专业的终端吗？

 Se Yong：我们永远不会成为那种专业的 Meme 终端。但与此同时，我们并不固执己见，我们会倾听用户的意见，了解最佳的使用场景是什么。说实话，现在 fomo 网页版的功能有点糟糕，它还停留在我们刚刚发布时的水平，我们暂时还没有做太多改进。

现在 fomo 网页版的流量已经接近我们总流量的 25%，我们正处于一个需要迭代更新的阶段，应该开发所有用户所需的功能，比如代币探索、社交探索、更便捷的购买方式等。所有这些功能都可以在网页终端上实现，但我们不会将其设计得像太空飞船一样复杂。我们的目标是让它更先进，但也要足够简单易用，让用户能够轻松上手，

新推出的社群功能（Clans）有何特点？

Se Yong：8 月 11 日 fomo 推出了社群功能（Clans），但目前这个功能还非常基础。用户可以看到社群里的所有人，包括他们持有的代币。任何人都可以加入一个群组，并参与到排行榜的竞争中，这种竞争实际一直存在，以前也有币安排行榜、Kol 排行榜之类的，但它们没有像 fomo 现在这样透明。

我们的目标是让所有信息都公开透明，包括交易者、预测市场、现货市场，甚至收益，比如，如果你是收益最高的交易者，我们就会重点展示你。社群是实现这一目标的绝佳途径，因为交易应该是社交性的，因此也应该有团队合作。

现在社群功能只是个非常原始的版本，未来用户可以进行内部聊天，可以招募新成员，可以提供订阅服务，可以建立一个共享的资金库，甚至可以设置一个社群公共地址，让团队进行空投，理由可以是：“你们是大家尊敬和熟知的社群，你们将永远持有这些代币，所以我们会空投给你们。”

社群还有很多方法可以实现盈利，就像影响力变现一样，此前人们一直在暗中进行这些活动，我们想把一切都公之于众，即使在短期内会带来一些痛苦。

fomo 最初从 Moonshot 获得灵感

fomo 为何押注移动端和社交

Se Yong：在移动端上进行交易的趋势，我认为是显而易见的，世界上大部分服务都在向移动端迁移。大多数人，无论年轻还是年长都在用手机，这是世界早在经历的转变，我们现在已经处于这个转变的中后期阶段。

其次是社交交易，社交交易之所以能发展到现在的规模，我认为很大程度上得益于 2024 年 11 月这段时间 Moonshot 的成功。当时很多人都在 Moonshot 上交易，他们开发出了我认为移动交易应用程序的第一个版本。

当时，我向所有朋友展示这个应用程序，但最终只有五个人下载了。他们在 Moonshot 赚了几百美元，如果你是一个普通人，一周赚 300 美元已经是一笔不小的数目，你可以存钱，甚至可以一周点好几次外卖。我的朋友们赚了钱，然后我给他们的建议是，赶紧提现，因为这只是网上一个很火的代币而已，你应该把钱存到银行。但他们谁也没听，最后都赔光了钱。

我试着探究原因，发现大多数人在第一次交易成功是因为偶然发现了一些优势，比如你能关注了 TikTok 上那个爆红的河马。但是，当他们不知道顶级交易员在做什么，或者无法与任何人及时沟通时，基本上就没有任何优势。

所以我和我的联合创始人之一 Paul 一致认为交易必须要有社交性。交易员需要与人沟通，需要及时查看关于市场、代币的信息，而不是去 Telegram 聊天群、Discord 和其他各种账号找信息。用户需要实时了解谁在买什么，市场动向如何，以及舆论风向如何转变。因此，fomo 就诞生。

第一个在 fomo 上赚到八位数利润的的人会多久出现？

Se Yong：我们一直处于熊市，所以很难想象牛市会是什么样子。但我估计，六个月后，就会有很多人能赚到这个数字，当前排行榜上的前一百名可能和现在完全不一样。机会总是有的，总会有新的事物出现。

如何看待市场竞争？

Se Yong：我们创建 fomo 是为了把蛋糕做大，让这里变得更好，所以我们认为竞争是好事。

这包含两方面，一是竞争是好事，因为最终人们会选择最好的产品，所以产品才是最重要的。如果我们的产品就是最好的，那就再好不过了，但如果不是，那就说明我们注定无法成功。

二是竞争是迟早都要面对的，没有人能不经历竞争就成为伟大的公司。所以我们的理念是，如果我们注定要失败，那就现在就失败，失败会带给我们很多教训。我宁愿今天、明天、后天，以及公司生命周期的每一天都积累这些失败的经验。

我的董事会成员 Chetan 说过，公司面临的最大生存危机就是从未经历过危机。因此对我们来说，竞争是好事，总要有人去把蛋糕做大，为什么不能是我们呢？

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