Binance Square
區塊101
41 Publications

區塊101

加密貨幣、Web3 與全球投資|Bitcoin・Crypto・市場分析・投資觀察 幣安推薦邀請碼 BNLOVER
6 Suivis
71 Abonnés
36 J’aime
Publications
·
--
Voir la traduction
最近幾天,Brent 原油重新站上 $100,最新已經逼近 $109。 美國 10 年期國債殖利率也逼近 5%。 市場對 Fed 下週升息的預期,甚至已經升到約 70%。 而今天,美國 CPI 又要公布。 按照教科書: 油價↑ 通膨↑ 殖利率↑ 升息預期↑ 風險資產應該一起挨打。 $BTC 也確實從 $80K 上方回落,目前在 $76K 附近震盪。 但真正讓我感興趣的不是它跌了多少。 而是: 在這麼差的宏觀環境下,Bitcoin 為什麼還沒有被打回去? 如果接下來 CPI 再次超預期, Fed 真的繼續偏鷹, 美債殖利率繼續往 5% 靠近…… $BTC 還能不能守住? 這才是這一輪真正的考試。 牛市不是沒有利空才叫牛市。 而是利空來了,市場還是不願意賣。
最近幾天,Brent 原油重新站上 $100,最新已經逼近 $109。

美國 10 年期國債殖利率也逼近 5%。

市場對 Fed 下週升息的預期,甚至已經升到約 70%。
而今天,美國 CPI 又要公布。
按照教科書:

油價↑
通膨↑
殖利率↑
升息預期↑

風險資產應該一起挨打。
$BTC 也確實從 $80K 上方回落,目前在 $76K 附近震盪。
但真正讓我感興趣的不是它跌了多少。
而是:

在這麼差的宏觀環境下,Bitcoin 為什麼還沒有被打回去?

如果接下來 CPI 再次超預期,
Fed 真的繼續偏鷹,
美債殖利率繼續往 5% 靠近……

$BTC 還能不能守住?

這才是這一輪真正的考試。

牛市不是沒有利空才叫牛市。
而是利空來了,市場還是不願意賣。
Rapport financier du T1 FY2027 d’Oracle : la demande en infrastructure de base pour l’IA continue d’accélérer. Le dernier chiffre d’affaires trimestriel d’Oracle atteint 19,3 milliards de dollars, soit +30 % en glissement annuel, mais le point réellement notable concerne l’activité cloud. Le chiffre d’affaires cloud s’élève à 11,6 milliards de dollars, soit +62 % ; parmi cela, les revenus d’infrastructure cloud d’OCI atteignent 7,4 milliards de dollars, soit +121 %. Ce qui est encore plus marquant, c’est que le RPO d’Oracle atteint 664 milliards de dollars. La société indique que des contrats pour plus de 30 milliards de dollars de sa plateforme AI Cloud ont été ajoutés sur le trimestre, et que la demande pour les services de formation et d’inférence en IA continue de progresser plus vite que l’offre. Cela montre aussi une fois de plus une chose : la ligne directrice des investissements dans l’IA s’étend progressivement de « qui dispose du modèle et des GPU les plus puissants » vers l’ensemble de l’infrastructure. GPU → Cloud → Centre de données → Électricité → Réseau Plus l’IA est importante, plus l’infrastructure nécessaire en arrière-plan doit être grande. $ORCL $NVDA #Aİ #CloudComputing
Rapport financier du T1 FY2027 d’Oracle : la demande en infrastructure de base pour l’IA continue d’accélérer.
Le dernier chiffre d’affaires trimestriel d’Oracle atteint 19,3 milliards de dollars, soit +30 % en glissement annuel, mais le point réellement notable concerne l’activité cloud.
Le chiffre d’affaires cloud s’élève à 11,6 milliards de dollars, soit +62 % ; parmi cela, les revenus d’infrastructure cloud d’OCI atteignent 7,4 milliards de dollars, soit +121 %.
Ce qui est encore plus marquant, c’est que le RPO d’Oracle atteint 664 milliards de dollars.
La société indique que des contrats pour plus de 30 milliards de dollars de sa plateforme AI Cloud ont été ajoutés sur le trimestre, et que la demande pour les services de formation et d’inférence en IA continue de progresser plus vite que l’offre.
Cela montre aussi une fois de plus une chose :
la ligne directrice des investissements dans l’IA s’étend progressivement de « qui dispose du modèle et des GPU les plus puissants » vers l’ensemble de l’infrastructure.
GPU → Cloud → Centre de données → Électricité → Réseau
Plus l’IA est importante, plus l’infrastructure nécessaire en arrière-plan doit être grande.
$ORCL $NVDA #Aİ #CloudComputing
Voir la traduction
Meta 最新推出個人 AI Agent「Muse」,目前先在美國推出。 它跟傳統聊天型 AI 最大的不同,是不只回答問題,而是能跨不同 App 幫使用者執行實際任務,例如寄信、購物、訂旅行甚至處理支付。 Meta 股價週三因此上漲超過 6%。 這個市場反應我覺得很值得注意。 Meta 今年預計投入超過 1,300 億美元在 AI 基礎設施上,過去市場最大的質疑之一一直是: 這麼龐大的 CapEx 到底怎麼回收? Muse 至少開始把答案從「未來可能有用」,推向真正的消費產品與訂閱收入。 因此 AI 下一階段可能不只是比模型 benchmark。 市場會越來越直接問: AI 能不能創造新的收入?
Meta 最新推出個人 AI Agent「Muse」,目前先在美國推出。

它跟傳統聊天型 AI 最大的不同,是不只回答問題,而是能跨不同 App 幫使用者執行實際任務,例如寄信、購物、訂旅行甚至處理支付。

Meta 股價週三因此上漲超過 6%。

這個市場反應我覺得很值得注意。

Meta 今年預計投入超過 1,300 億美元在 AI 基礎設施上,過去市場最大的質疑之一一直是:

這麼龐大的 CapEx 到底怎麼回收?

Muse 至少開始把答案從「未來可能有用」,推向真正的消費產品與訂閱收入。

因此 AI 下一階段可能不只是比模型 benchmark。

市場會越來越直接問:

AI 能不能創造新的收入?
Article
Voir la traduction
孫學:孫宇晨真正看懂的,不只是 Crypto最近「孫學」突然火了。 我原本以為,大家講的孫學就是: 不要臉、搞流量、All in、一定要贏。 但最近我去翻了孫宇晨 2016 年在喜馬拉雅講的《財富自由革命之路》,再把他後來十年做過的事情,以及最近他自己對「孫學」的解釋放在一起看。 我發現: 「孫學」真正有意思的地方,不是教你怎麼搞錢。 它更像是一套非常極端的「人生資源配置方法」。 核心問題永遠只有幾個: 現在是哪個版本? 增量在哪裡? 什麼東西可以變現? 我的投入產出比是多少? 怎麼讓自己留在牌桌上? 最後才是: 怎麼贏。 我把它整理成 7 點。 1. 不要從現在判斷,要從未來倒推 大部分人做決策是: 現在什麼最熱門? 現在什麼最安全? 現在大家都在做什麼? 孫學的思考方式更像是: 如果五年後世界真的往這個方向走,今天什麼東西會顯得被嚴重低估? 然後從那個未來,倒推今天應該把籌碼放在哪裡。 Internet、Bitcoin、Crypto、AI,其實都可以這樣理解。 真正的大機會剛出現時,通常都有一個共同特徵: 不確定。 等到所有人都確認答案, 最大的紅利往往已經被前面的人拿走了。 所以與其一直問: 「現在什麼最好?」 不如問: 「五年後回頭看,今天什麼事情會顯得非常明顯?」 2. 一代版本一代神,先判斷自己在哪個版本 PC 有 PC 的王者。 Internet 有 Internet 的王者。 Mobile 有 Mobile 的王者。 Crypto 也創造了一批上一個時代根本不存在的億萬富翁。 現在則是 AI。 所以問題不是: 「什麼方法可以讓我成功一輩子?」 而是: 「現在的世界正在切換到哪一個版本?」 因為版本一旦切換, 上一個時代累積的部分優勢就會重新定價。 技能會重新定價。 公司會重新定價。 資產會重新定價。 甚至人的注意力也會重新定價。 所以真正重要的能力不是背答案。 而是: 辨認什麼時候題目已經換了。 3. 找增量,更要找「變現渠道」 這是我現在覺得「孫學」裡非常重要、而且很容易被忽略的一點。 很多人把它理解成: 增量市場比較容易賺錢。 但真正的邏輯其實更深。 在增量年代: 努力、冒險、曝光、創造、注意力 ↓ 新的平台與市場出現 ↓ 產生新的變現渠道 ↓ 注意力可以變成錢 ↓ 影響力可以變成資源 ↓ 認知可以變成資產 所以一些原本看起來非常瘋狂的投入, 最後可能產生極高的 ROI。 但是到了存量年代, 問題就不一樣了。 你可能一樣很努力。 一樣得到很多人的注意。 甚至一樣讓很多人羨慕。 但如果: 變現渠道關閉了, 那些東西就可能無法轉化成實際收益。 最後變成: 沉沒成本。 所以真正該問的不是: 「這件事情很酷嗎?」 而是: 「這個時代還有沒有渠道,把這種投入轉化成真正的收益?」 4. 孫學真正的底層公式:投入產出比最大化 這可能是整套孫學最核心的一條。 不是: 我要看起來成功。 也不是: 我要讓所有人喜歡我。 而是: 投入產出比最大化。 時間是一種投入。 錢是一種投入。 注意力是一種投入。 信用是一種投入。 機會成本也是投入。 那麼什麼不是成本? 按照這套邏輯: 如果別人的評價不會實際影響結果,就不應該計入成本。 別人笑你。 別人覺得你很土。 別人覺得你吃相難看。 別人覺得你做的事情很奇怪。 如果最後這些東西: 沒有降低你的收益, 沒有破壞你的信用, 沒有增加實際風險, 那它在決策模型裡的權重就應該接近: 0。 這也是為什麼很多人把孫學理解成「不要臉」。 但我覺得更準確的理解其實是: 不要把無法影響結果的社會評價,錯誤地計入自己的成本函數。 這兩者差很多。 5. 注意力本身就是資本,但前提是可以轉化 這可能是最「孫宇晨」的一點。 巴菲特午餐、天價香蕉,以及大量高度爭議性的公共事件。 表面看起來: 炒作。 但換一個商業視角: 其實是一條非常清楚的鏈條。 資金 ↓ 事件 ↓ 注意力 ↓ 個人品牌 ↓ 流量 ↓ 商業資源 ↓ 新的籌碼 所以孫宇晨很早就理解: 注意力不是虛榮指標,它可以是一種資產。 但這裡有一個非常重要的前提: 注意力必須有變現渠道。 如果 1,000 萬人知道你, 卻沒有任何方式把這些注意力轉化成: 品牌、產品、用戶、資源、資本或影響力, 那麼這 1,000 萬曝光未必值多少錢。 所以: Attention (注意力) ≠ Money (錢) 真正重要的是: Attention(注意力) → Conversion (轉化)。 6. 看懂沒有用,要下注;下注之後還要活下來 很多人其實不是看不懂趨勢。 而是: 看懂了,沒有行動。 2016 年知道 Bitcoin 的人很多。 真正買的人少很多。 買了能拿住的人又少很多。 所以: 資訊 ≠ 認知 認知 ≠ 行動 行動 ≠ 結果 真正重要的是: 當你判斷一件事情可能是未來, 你願意投入多少: 時間? 資本? 職業? 注意力? 但這裡我反而不認同把孫學簡化成: ALL IN。 因為如果一次錯誤就讓你徹底出局, 你就沒有下一次了。 所以真正合理的版本應該是: 敢下注,但不要輕易離開牌桌。 你可以判斷錯。 可以遇到熊市。 可以創業失敗。 甚至可以錯過一次大趨勢。 真正重要的是: 下一個版本來的時候,你還有沒有籌碼? Survival > Prediction。 7. 最後才是「贏」 所以現在回頭看: 為什麼大家把孫學叫做「贏學」? 因為它把很多普通人非常在意的東西,從決策函數裡刪掉了。 面子。 姿勢。 別人的嘲笑。 短期評價。 「這樣做看起來帥不帥」。 剩下來的問題變得非常簡單: 這件事情的投入是多少? 可能產出的結果是多少? 風險是多少? 能不能轉化? 失敗會不會讓我出局? 如果答案划算: 做。 所以所謂: 「能贏就行。」 真正值得研究的不是「不擇手段」。 而是: 不要為了維持一個沒有實際價值的自我形象,放棄真正有正期望值的機會。 當然, 法律、信用、聲譽、長期合作關係都是真實成本。 這些不能因為「我要贏」就假裝不存在。 這也是我認為普通人在學「孫學」時最需要補上的風控。 把這七點放在一起,我現在理解的「孫學」其實可以濃縮成一條: 辨認版本 ↓ 找到增量 ↓ 找到變現渠道 ↓ 計算投入產出比 ↓ 提前下注 ↓ 把無效評價從成本中刪掉 ↓ 把注意力轉化成資源 ↓ 控制不讓自己出局的風險 ↓ 把上一輪收益變成下一輪籌碼 ↓ 贏。 這也是我現在覺得「版本答案只有一個底層邏輯:孫學」這句話最有意思的地方。 版本會一直換,但底層的資源配置邏輯可以不換。 Crypto 不一定永遠是增量。 AI 也不一定永遠是增量。 今天有效的變現渠道,五年後也可能消失。 真正需要不斷重新判斷的是: 增量現在在哪裡? 新的變現渠道在哪裡? 我的籌碼應該放在哪裡? 不過最後還是要補一個我認為非常重要的反面: 不要因為孫宇晨成功,就倒推他過去做的每件事情都是正確的。 這裡存在巨大的倖存者偏差。 同一個年代, 可能有無數人一樣激進、一樣追風口、一樣 All in, 最後消失了。 我們今天看不到他們。 所以普通人真正值得從孫學拿走的, 不是: 「不要臉。」 不是: 「瘋狂炒作。」 不是: 「無腦 All in。」 而是: 辨認版本,尋找增量。 找到增量背後真正的變現渠道。 把人生有限的時間、資本和注意力,配置到投入產出比更高的地方。 不要把無關緊要的評價當成成本。 同時: 不要讓一次錯誤把自己踢出牌桌。 因為人生真正需要的, 可能不是每一次都贏。 而是: 當真正屬於你的那個版本出現時,你還有籌碼下注。

孫學:孫宇晨真正看懂的,不只是 Crypto

最近「孫學」突然火了。
我原本以為,大家講的孫學就是:
不要臉、搞流量、All in、一定要贏。
但最近我去翻了孫宇晨 2016 年在喜馬拉雅講的《財富自由革命之路》,再把他後來十年做過的事情,以及最近他自己對「孫學」的解釋放在一起看。
我發現:
「孫學」真正有意思的地方,不是教你怎麼搞錢。
它更像是一套非常極端的「人生資源配置方法」。
核心問題永遠只有幾個:
現在是哪個版本?
增量在哪裡?
什麼東西可以變現?
我的投入產出比是多少?
怎麼讓自己留在牌桌上?
最後才是:
怎麼贏。
我把它整理成 7 點。
1. 不要從現在判斷,要從未來倒推
大部分人做決策是:
現在什麼最熱門?
現在什麼最安全?
現在大家都在做什麼?
孫學的思考方式更像是:
如果五年後世界真的往這個方向走,今天什麼東西會顯得被嚴重低估?
然後從那個未來,倒推今天應該把籌碼放在哪裡。
Internet、Bitcoin、Crypto、AI,其實都可以這樣理解。
真正的大機會剛出現時,通常都有一個共同特徵:
不確定。
等到所有人都確認答案,
最大的紅利往往已經被前面的人拿走了。
所以與其一直問:
「現在什麼最好?」
不如問:
「五年後回頭看,今天什麼事情會顯得非常明顯?」
2. 一代版本一代神,先判斷自己在哪個版本
PC 有 PC 的王者。
Internet 有 Internet 的王者。
Mobile 有 Mobile 的王者。
Crypto 也創造了一批上一個時代根本不存在的億萬富翁。
現在則是 AI。
所以問題不是:
「什麼方法可以讓我成功一輩子?」
而是:
「現在的世界正在切換到哪一個版本?」
因為版本一旦切換,
上一個時代累積的部分優勢就會重新定價。
技能會重新定價。
公司會重新定價。
資產會重新定價。
甚至人的注意力也會重新定價。
所以真正重要的能力不是背答案。
而是:
辨認什麼時候題目已經換了。
3. 找增量,更要找「變現渠道」
這是我現在覺得「孫學」裡非常重要、而且很容易被忽略的一點。
很多人把它理解成:
增量市場比較容易賺錢。
但真正的邏輯其實更深。
在增量年代:
努力、冒險、曝光、創造、注意力

新的平台與市場出現

產生新的變現渠道

注意力可以變成錢

影響力可以變成資源

認知可以變成資產
所以一些原本看起來非常瘋狂的投入,
最後可能產生極高的 ROI。
但是到了存量年代,
問題就不一樣了。
你可能一樣很努力。
一樣得到很多人的注意。
甚至一樣讓很多人羨慕。
但如果:
變現渠道關閉了,
那些東西就可能無法轉化成實際收益。
最後變成:
沉沒成本。
所以真正該問的不是:
「這件事情很酷嗎?」
而是:
「這個時代還有沒有渠道,把這種投入轉化成真正的收益?」
4. 孫學真正的底層公式:投入產出比最大化
這可能是整套孫學最核心的一條。
不是:
我要看起來成功。
也不是:
我要讓所有人喜歡我。
而是:
投入產出比最大化。
時間是一種投入。
錢是一種投入。
注意力是一種投入。
信用是一種投入。
機會成本也是投入。
那麼什麼不是成本?
按照這套邏輯:
如果別人的評價不會實際影響結果,就不應該計入成本。
別人笑你。
別人覺得你很土。
別人覺得你吃相難看。
別人覺得你做的事情很奇怪。
如果最後這些東西:
沒有降低你的收益,
沒有破壞你的信用,
沒有增加實際風險,
那它在決策模型裡的權重就應該接近:
0。
這也是為什麼很多人把孫學理解成「不要臉」。
但我覺得更準確的理解其實是:
不要把無法影響結果的社會評價,錯誤地計入自己的成本函數。
這兩者差很多。
5. 注意力本身就是資本,但前提是可以轉化
這可能是最「孫宇晨」的一點。
巴菲特午餐、天價香蕉,以及大量高度爭議性的公共事件。
表面看起來:
炒作。
但換一個商業視角:
其實是一條非常清楚的鏈條。
資金

事件

注意力

個人品牌

流量

商業資源

新的籌碼
所以孫宇晨很早就理解:
注意力不是虛榮指標,它可以是一種資產。
但這裡有一個非常重要的前提:
注意力必須有變現渠道。
如果 1,000 萬人知道你,
卻沒有任何方式把這些注意力轉化成:
品牌、產品、用戶、資源、資本或影響力,
那麼這 1,000 萬曝光未必值多少錢。
所以:
Attention (注意力) ≠ Money (錢)
真正重要的是:
Attention(注意力) → Conversion (轉化)。
6. 看懂沒有用,要下注;下注之後還要活下來
很多人其實不是看不懂趨勢。
而是:
看懂了,沒有行動。
2016 年知道 Bitcoin 的人很多。
真正買的人少很多。
買了能拿住的人又少很多。
所以:
資訊 ≠ 認知
認知 ≠ 行動
行動 ≠ 結果
真正重要的是:
當你判斷一件事情可能是未來,
你願意投入多少:
時間?
資本?
職業?
注意力?
但這裡我反而不認同把孫學簡化成:
ALL IN。
因為如果一次錯誤就讓你徹底出局,
你就沒有下一次了。
所以真正合理的版本應該是:
敢下注,但不要輕易離開牌桌。
你可以判斷錯。
可以遇到熊市。
可以創業失敗。
甚至可以錯過一次大趨勢。
真正重要的是:
下一個版本來的時候,你還有沒有籌碼?
Survival > Prediction。
7. 最後才是「贏」
所以現在回頭看:
為什麼大家把孫學叫做「贏學」?
因為它把很多普通人非常在意的東西,從決策函數裡刪掉了。
面子。
姿勢。
別人的嘲笑。
短期評價。
「這樣做看起來帥不帥」。
剩下來的問題變得非常簡單:
這件事情的投入是多少?
可能產出的結果是多少?
風險是多少?
能不能轉化?
失敗會不會讓我出局?
如果答案划算:
做。
所以所謂:
「能贏就行。」
真正值得研究的不是「不擇手段」。
而是:
不要為了維持一個沒有實際價值的自我形象,放棄真正有正期望值的機會。
當然,
法律、信用、聲譽、長期合作關係都是真實成本。
這些不能因為「我要贏」就假裝不存在。
這也是我認為普通人在學「孫學」時最需要補上的風控。
把這七點放在一起,我現在理解的「孫學」其實可以濃縮成一條:
辨認版本

找到增量

找到變現渠道

計算投入產出比

提前下注

把無效評價從成本中刪掉

把注意力轉化成資源

控制不讓自己出局的風險

把上一輪收益變成下一輪籌碼

贏。
這也是我現在覺得「版本答案只有一個底層邏輯:孫學」這句話最有意思的地方。
版本會一直換,但底層的資源配置邏輯可以不換。
Crypto 不一定永遠是增量。
AI 也不一定永遠是增量。
今天有效的變現渠道,五年後也可能消失。
真正需要不斷重新判斷的是:
增量現在在哪裡?
新的變現渠道在哪裡?
我的籌碼應該放在哪裡?
不過最後還是要補一個我認為非常重要的反面:
不要因為孫宇晨成功,就倒推他過去做的每件事情都是正確的。
這裡存在巨大的倖存者偏差。
同一個年代,
可能有無數人一樣激進、一樣追風口、一樣 All in,
最後消失了。
我們今天看不到他們。
所以普通人真正值得從孫學拿走的,
不是:
「不要臉。」
不是:
「瘋狂炒作。」
不是:
「無腦 All in。」
而是:
辨認版本,尋找增量。
找到增量背後真正的變現渠道。
把人生有限的時間、資本和注意力,配置到投入產出比更高的地方。
不要把無關緊要的評價當成成本。
同時:
不要讓一次錯誤把自己踢出牌桌。
因為人生真正需要的,
可能不是每一次都贏。
而是:
當真正屬於你的那個版本出現時,你還有籌碼下注。
Voir la traduction
ChatGPT Images 2.5 更新了,但我實際測下來,最有感的不是速度,而是「圖片一致性」。 這次 OpenAI 對 ChatGPT Images 做了幾項重要升級: • 官方稱圖片生成速度最高提升 50% • 人物、角色與物件一致性提升 • 局部修改更加精準 • 多輪修改時,更能維持原本的構圖與視覺元素 • 新增 Sketch,可從草圖直接生成完整圖片 • 新增 Templates 與圖片內標註修改功能 實際使用下來,目前生成速度我沒有感覺明顯變快,但「一致性」確實有提升。 以前 AI 生圖常見一個問題: 第一張圖很好看,但只要叫它修改一個小地方,人物、構圖、文字甚至其他原本沒要改的東西也可能一起變掉。 Images 2.5 在這方面明顯改善。 這其實可能比單純「生成快 50%」更重要。 因為 AI 生圖現在已經不太缺「生成一張漂亮圖片」的能力,真正影響工作效率的,是能不能針對同一張圖持續修改,同時維持人物、構圖與品牌元素的一致性。 AI 圖像模型下一階段的競爭,可能不只是誰畫得更漂亮,而是誰真正能融入設計工作流。 #AI #ChatGPT #OpenAI #AIGC
ChatGPT Images 2.5 更新了,但我實際測下來,最有感的不是速度,而是「圖片一致性」。
這次 OpenAI 對 ChatGPT Images 做了幾項重要升級:
• 官方稱圖片生成速度最高提升 50%
• 人物、角色與物件一致性提升
• 局部修改更加精準
• 多輪修改時,更能維持原本的構圖與視覺元素
• 新增 Sketch,可從草圖直接生成完整圖片
• 新增 Templates 與圖片內標註修改功能
實際使用下來,目前生成速度我沒有感覺明顯變快,但「一致性」確實有提升。
以前 AI 生圖常見一個問題:
第一張圖很好看,但只要叫它修改一個小地方,人物、構圖、文字甚至其他原本沒要改的東西也可能一起變掉。
Images 2.5 在這方面明顯改善。
這其實可能比單純「生成快 50%」更重要。
因為 AI 生圖現在已經不太缺「生成一張漂亮圖片」的能力,真正影響工作效率的,是能不能針對同一張圖持續修改,同時維持人物、構圖與品牌元素的一致性。
AI 圖像模型下一階段的競爭,可能不只是誰畫得更漂亮,而是誰真正能融入設計工作流。
#AI #ChatGPT #OpenAI #AIGC
Voir la traduction
☀️ 區塊101|市場早報 過去 24H: ① Liquid 攻擊者歸還 3,400 BTC,保留約 600 BTC 待修補後退還 ② Cronos 回滾追回 1.1 億美元,仍有 919 萬美元未追回 ③ Visa 推出鏈上借貸,交易量增 200%
☀️ 區塊101|市場早報

過去 24H:

① Liquid 攻擊者歸還 3,400 BTC,保留約 600 BTC 待修補後退還
② Cronos 回滾追回 1.1 億美元,仍有 919 萬美元未追回
③ Visa 推出鏈上借貸,交易量增 200%
Voir la traduction
Astra 發布之後,市場出現一個值得注意的現象: 資金再次開始關注記憶體。 這其實反映 AI 投資主線正在變得更成熟。 第一階段,大家問的是: 「誰能提供最強的 AI GPU?」 但當 AI 算力持續擴張之後,問題會逐漸變成: GPU 有了,資料怎麼快速餵進去? 模型越大,需要的 HBM、DRAM、儲存與高速互連也會增加。 再往後還會遇到電力、散熱與資料中心容量。 所以研究 AI 投資,有一個很實用的思路: 不要一直尋找「下一個 NVIDIA」,而是尋找 AI 下一個瓶頸。 GPU 曾經是瓶頸。 現在記憶體正在受到市場重新定價。 下一個又會是什麼? #AI #半導體 #NVIDIA #Micron #美股
Astra 發布之後,市場出現一個值得注意的現象:

資金再次開始關注記憶體。

這其實反映 AI 投資主線正在變得更成熟。

第一階段,大家問的是:

「誰能提供最強的 AI GPU?」

但當 AI 算力持續擴張之後,問題會逐漸變成:

GPU 有了,資料怎麼快速餵進去?

模型越大,需要的 HBM、DRAM、儲存與高速互連也會增加。

再往後還會遇到電力、散熱與資料中心容量。

所以研究 AI 投資,有一個很實用的思路:

不要一直尋找「下一個 NVIDIA」,而是尋找 AI 下一個瓶頸。

GPU 曾經是瓶頸。

現在記憶體正在受到市場重新定價。

下一個又會是什麼?

#AI #半導體 #NVIDIA #Micron #美股
Voir la traduction
🍎 Apple 秋季發表會進入倒數! Apple 2026 秋季發表會即將登場,今年市場關注的可能不只是例行的 iPhone 升級。 目前市場焦點包括傳聞已久的首款摺疊 iPhone、iPhone 18 Pro、Apple Watch 與 AirPods 等新品。 但對投資人來說,真正值得關注的不只是新產品本身: 📱 新 iPhone 是否帶來新的換機週期 🤖 Apple 在 AI 領域會不會有更大的動作 💰 新產品定價與高階機型策略 📈 新品能否重新刺激 Apple 成長 🏭 台積電等 Apple 供應鏈可能受到什麼影響 如果 Apple 真的推出首款摺疊 iPhone,你會買嗎? A. 會,等 Apple 很久了 B. 先看價格再決定 C. 對摺疊手機沒興趣 ⏰ 發表會時間:台灣時間 9 月 10 日凌晨 1:00 區塊101也會持續整理新品與市場影響。 #Apple #AAPL #iPhone #科技股 #美股 #投資
🍎 Apple 秋季發表會進入倒數!

Apple 2026 秋季發表會即將登場,今年市場關注的可能不只是例行的 iPhone 升級。

目前市場焦點包括傳聞已久的首款摺疊 iPhone、iPhone 18 Pro、Apple Watch 與 AirPods 等新品。

但對投資人來說,真正值得關注的不只是新產品本身:

📱 新 iPhone 是否帶來新的換機週期
🤖 Apple 在 AI 領域會不會有更大的動作
💰 新產品定價與高階機型策略
📈 新品能否重新刺激 Apple 成長
🏭 台積電等 Apple 供應鏈可能受到什麼影響

如果 Apple 真的推出首款摺疊 iPhone,你會買嗎?

A. 會,等 Apple 很久了
B. 先看價格再決定
C. 對摺疊手機沒興趣

⏰ 發表會時間:台灣時間 9 月 10 日凌晨 1:00

區塊101也會持續整理新品與市場影響。

#Apple #AAPL #iPhone #科技股 #美股 #投資
Voir la traduction
坐在沒有方向盤、沒有剎車踏板的 #Cybercab 裡,到底是什麼感覺? 翻了一圈首批在奧斯汀實測上車的乘客評價,總結起來就一句話: 「科技感拉滿,但手心全是汗。」 網上的犀利辣評已經炸鍋了: 「上車前簽的免責協議比遺囑還長,本質就是:生死看淡,不服找 AI。」 「兩個人坐在蝴蝶門跑車裡看超大螢幕,視覺像頭等艙,心跳像在坐沒有安全桿的雲霄飛車。」 「腳底下空空如也,前座一片平坦,當車子突然加速時,你的求生本能會瘋狂想找踏板踩。」 「極度絲滑,甚至比人類司機還穩,但只要遇到修路,大腦就會開始自動回放人生物語。」 這場面,幣圈人是不是太熟悉了? 把性命交給「純視覺神經網絡(AI)」,就像把全部身家授權給一段未經審計的智能合約。 沒有方向盤,等於你的持倉「沒有人工止損鍵」,代碼即法律,撞不撞全看算法。 馬斯克賣的從來不是一輛計程車,而是一個「極致的自動化閉環」——未來上路是 AI 開車,接單是鏈上結算,路費隨時用狗狗幣或微支付扣除。 以前你嘲笑別人開合約是賭博, 現在坐進 Cybercab,連出門打個車,你都是在用肉身親自開百倍槓桿。 你敢坐進一輛連緊急方向盤都不給你的 AI 跑車嗎?👇
坐在沒有方向盤、沒有剎車踏板的 #Cybercab 裡,到底是什麼感覺?

翻了一圈首批在奧斯汀實測上車的乘客評價,總結起來就一句話: 「科技感拉滿,但手心全是汗。」
網上的犀利辣評已經炸鍋了:

「上車前簽的免責協議比遺囑還長,本質就是:生死看淡,不服找 AI。」

「兩個人坐在蝴蝶門跑車裡看超大螢幕,視覺像頭等艙,心跳像在坐沒有安全桿的雲霄飛車。」

「腳底下空空如也,前座一片平坦,當車子突然加速時,你的求生本能會瘋狂想找踏板踩。」

「極度絲滑,甚至比人類司機還穩,但只要遇到修路,大腦就會開始自動回放人生物語。」

這場面,幣圈人是不是太熟悉了?

把性命交給「純視覺神經網絡(AI)」,就像把全部身家授權給一段未經審計的智能合約。

沒有方向盤,等於你的持倉「沒有人工止損鍵」,代碼即法律,撞不撞全看算法。

馬斯克賣的從來不是一輛計程車,而是一個「極致的自動化閉環」——未來上路是 AI 開車,接單是鏈上結算,路費隨時用狗狗幣或微支付扣除。

以前你嘲笑別人開合約是賭博, 現在坐進 Cybercab,連出門打個車,你都是在用肉身親自開百倍槓桿。

你敢坐進一輛連緊急方向盤都不給你的 AI 跑車嗎?👇
Voir la traduction
半個月前幫朋友辦了一件事:替他把孩子帶去清邁參加早就報名好的夏令營。 朋友去不了,因為他母親突然去世了,他得留在家守靈、出殯。 在曼谷轉機的長椅上,孩子累得靠在我腿上睡著了。我拿出手機看了一眼持倉,那幾天行情不錯,賬戶浮盈又多了些,甚至還有一個早期項目發了空投。 按平時,我大概會立刻截圖發推或者跟朋友吹水。但看著身邊熟睡的孩子,我只覺得一陣冰冷和虛無。 我和這個朋友相識十年,他過去幾年為了在圈子裡找機會、翻本,沒日沒夜地盯盤、跑會、熬夜,逢年過節都盯著手機,總說「等我這輪賺夠了,就帶全家好好出去度假」。 結果行情等來了,機會等來了,人卻沒等住。 以前總覺得財務自由是終點,現在越來越明白:如果你賺錢的速度趕不上家人老去的速度,那賬戶裡的那串數字,意義到底是什麼? 下飛機把孩子交給營地老師後,我給家裡打了個電話。 別等財富自由了才去生活。多給家裡打個電話吧,那個窗口期,可能比熊市結束得還要快。
半個月前幫朋友辦了一件事:替他把孩子帶去清邁參加早就報名好的夏令營。

朋友去不了,因為他母親突然去世了,他得留在家守靈、出殯。

在曼谷轉機的長椅上,孩子累得靠在我腿上睡著了。我拿出手機看了一眼持倉,那幾天行情不錯,賬戶浮盈又多了些,甚至還有一個早期項目發了空投。

按平時,我大概會立刻截圖發推或者跟朋友吹水。但看著身邊熟睡的孩子,我只覺得一陣冰冷和虛無。

我和這個朋友相識十年,他過去幾年為了在圈子裡找機會、翻本,沒日沒夜地盯盤、跑會、熬夜,逢年過節都盯著手機,總說「等我這輪賺夠了,就帶全家好好出去度假」。

結果行情等來了,機會等來了,人卻沒等住。

以前總覺得財務自由是終點,現在越來越明白:如果你賺錢的速度趕不上家人老去的速度,那賬戶裡的那串數字,意義到底是什麼?

下飛機把孩子交給營地老師後,我給家裡打了個電話。

別等財富自由了才去生活。多給家裡打個電話吧,那個窗口期,可能比熊市結束得還要快。
Voir la traduction
🚨 快訊|高盛上修光模組市場規模,AI伺服器高速光模組需求大增 高盛預測16T光模組需求將增長至61%,反映AI伺服器擴張推動光通訊硬體成長。
🚨 快訊|高盛上修光模組市場規模,AI伺服器高速光模組需求大增 高盛預測16T光模組需求將增長至61%,反映AI伺服器擴張推動光通訊硬體成長。
Voir la traduction
CLARITY Act,簡單講就是美國準備把 Crypto 的「灰色地帶」畫成白紙黑字。 誰是證券、誰是商品, SEC 管什麼、CFTC 管什麼, 都想給出一個答案。 很多人只看成「監管利好」。 我反而覺得,真正值得看的不是它會不會讓 BTC 上漲,而是它會不會讓華爾街終於敢放心把錢搬進來。 因為 Crypto 從來不缺錢。 缺的是一個讓大錢敢進場的遊戲規則。 9/15,這才是值得盯的。
CLARITY Act,簡單講就是美國準備把 Crypto 的「灰色地帶」畫成白紙黑字。

誰是證券、誰是商品,
SEC 管什麼、CFTC 管什麼,
都想給出一個答案。
很多人只看成「監管利好」。
我反而覺得,真正值得看的不是它會不會讓 BTC 上漲,而是它會不會讓華爾街終於敢放心把錢搬進來。

因為 Crypto 從來不缺錢。

缺的是一個讓大錢敢進場的遊戲規則。

9/15,這才是值得盯的。
Voir la traduction
🚨 快訊|黃仁勳宣布 GPT-6 Astra 啟用逾 10 萬顆 Blackwell GPU,AGI 已經到來 OpenAI 最新 GPT-6 Astra 動用超過 10 萬顆 Blackwell GPU,還有 40 萬顆準備上線。 為什麼重要:AI 計算資源大幅提升,推動通用人工智慧技術快速發展。
🚨 快訊|黃仁勳宣布 GPT-6 Astra 啟用逾 10 萬顆 Blackwell GPU,AGI 已經到來 OpenAI 最新 GPT-6 Astra 動用超過 10 萬顆 Blackwell GPU,還有 40 萬顆準備上線。 為什麼重要:AI 計算資源大幅提升,推動通用人工智慧技術快速發展。
Voir la traduction
ChatGPT 簡直神!
ChatGPT 簡直神!
Voir la traduction
別再用法幣算房價了,越算越焦慮。 換成比特幣本位,世界突然變得「便宜」得可怕。 今天幫兄弟們扒了扒全球房價,如果你手裡有大餅,在全世界核心地段買一套 200 平米(約 60 坪)的大平層,到底需要掏幾顆? (按 $BTC ≈ 8 萬刀測算,純頂級核心區豪宅價) 摩納哥:~138 顆(全球富豪避稅天堂,確實尊貴) 香港(中環/半山):~70 顆(曾經的天花板,現在也就幾十顆) 紐約(曼哈頓):~63 顆(華爾街精英隔壁) 倫敦(梅菲爾):~55 顆(老錢帝國的門票) 新加坡:~50 顆(Web3 老闆們開會首選) 巴黎:~48 顆(窗外看鐵塔的代價) 上海(陸家嘴/濱江):~45 顆(湯臣一品同款視野) 台北(信義/大安):~38 顆(101 煙火景觀位) 東京(港區):~36 顆(日幣貶值後,東京性價比極高) 杜拜:~23 顆(免稅天堂,滿街 Web3 熟人) 曼谷:~13 顆(在頂級富人區當大爺) 看完這組數字,我只悟出兩件事: 法幣在通脹,但世界在對 BTC 瘋狂打折十年前買曼谷一套房要上千顆比特幣,現在只要十幾顆。你以為是房子變貴了?其實是法幣在縮水,硬通貨在收割一切。 水泥 vs 助記詞200 平米的水泥搬不走,每年還要交房產稅、管理費;幾十顆大餅裝在冷錢包裡,出境連金屬探測器都叫不了一聲。 如果真到了牛市頂峰大餅衝上 20 萬、50 萬刀……可能 10 顆大餅就能橫掃曼哈頓和倫敦了。 大家帳戶裡的餅,現在能在哪座城市「全款提房」了?
別再用法幣算房價了,越算越焦慮。

換成比特幣本位,世界突然變得「便宜」得可怕。

今天幫兄弟們扒了扒全球房價,如果你手裡有大餅,在全世界核心地段買一套 200 平米(約 60 坪)的大平層,到底需要掏幾顆?

(按 $BTC ≈ 8 萬刀測算,純頂級核心區豪宅價)

摩納哥:~138 顆(全球富豪避稅天堂,確實尊貴)

香港(中環/半山):~70 顆(曾經的天花板,現在也就幾十顆)

紐約(曼哈頓):~63 顆(華爾街精英隔壁)

倫敦(梅菲爾):~55 顆(老錢帝國的門票)

新加坡:~50 顆(Web3 老闆們開會首選)

巴黎:~48 顆(窗外看鐵塔的代價)

上海(陸家嘴/濱江):~45 顆(湯臣一品同款視野)

台北(信義/大安):~38 顆(101 煙火景觀位)

東京(港區):~36 顆(日幣貶值後,東京性價比極高)

杜拜:~23 顆(免稅天堂,滿街 Web3 熟人)

曼谷:~13 顆(在頂級富人區當大爺)

看完這組數字,我只悟出兩件事:

法幣在通脹,但世界在對 BTC 瘋狂打折十年前買曼谷一套房要上千顆比特幣,現在只要十幾顆。你以為是房子變貴了?其實是法幣在縮水,硬通貨在收割一切。

水泥 vs 助記詞200 平米的水泥搬不走,每年還要交房產稅、管理費;幾十顆大餅裝在冷錢包裡,出境連金屬探測器都叫不了一聲。

如果真到了牛市頂峰大餅衝上 20 萬、50 萬刀……可能 10 顆大餅就能橫掃曼哈頓和倫敦了。

大家帳戶裡的餅,現在能在哪座城市「全款提房」了?
Voir la traduction
🚨 快訊|美國 8 月非農大超預期,就業新增 16.2 萬人,遠高於市場預期的 5.6 萬人;失業率維持 4.1%。 強勁就業數據公布後,市場重新提高 Fed 9 月升息預期,美債殖利率與美元走高,黃金承壓,美股期貨走弱。 為什麼重要:就業市場比預期更強,Fed 9 月政策壓力重新轉向通膨,接下來 CPI 數據將成為關鍵。
🚨 快訊|美國 8 月非農大超預期,就業新增 16.2 萬人,遠高於市場預期的 5.6 萬人;失業率維持 4.1%。
強勁就業數據公布後,市場重新提高 Fed 9 月升息預期,美債殖利率與美元走高,黃金承壓,美股期貨走弱。
為什麼重要:就業市場比預期更強,Fed 9 月政策壓力重新轉向通膨,接下來 CPI 數據將成為關鍵。
Voir la traduction
🚨 快訊|美國監管機構初步批准區塊鏈銀行 OpenReserve 營運,美國貨幣監理署授予其臨時銀行執照,成為加密原生銀行新成員。
🚨 快訊|美國監管機構初步批准區塊鏈銀行 OpenReserve 營運,美國貨幣監理署授予其臨時銀行執照,成為加密原生銀行新成員。
Voir la traduction
比特幣一根大陽線直接重返 81,000 美元, 幾個小時內全網空頭爆倉近億美元。 昨天還在喊「九月魔咒跌破 7 萬」的空軍,今天已經被連根拔起。 🧵👇 每次震盪行情,散戶最愛犯的錯就是: 把「宏觀消息」當成「交易聖經」,把「賭桌槓桿」當成「資產配置」。 來看看今天這場多空絞殺,給我們上了什麼課: 1️⃣ 聯準會官員放個屁,合約倉位化成泥昨天市場還在焦慮利率決議,今天官員隨口一句偏鴿言論,主力資金反手就是一記暴力軋空。 💡 真相:盯著聯準會臉色做高倍合約,本質就是在跟莊家比誰的內幕線報快。散戶永遠是最後一個知道消息的,進場就是送流動性。 2️⃣ ETF 巨鯨在低吸,韭菜在頻繁換乘就在散戶恐慌殺跌、急著做空避險的時候,比特幣現貨 ETF 單日又默默吃進了上億美元籌碼。 💡 真相:機構要的是現貨定價權與長期底倉,而你在乎那 5 分鐘級別的 K 線波動。你在賭大小,巨鯨在搬磚建國庫。 3️⃣ 「多空皆苦」的解法只有一個:老實抱現貨震盪市的劇本永遠是:先殺多頭,再拉高爆空頭,最後雙向收割。能在這種行情裡睡得著覺的,從來不是那群開 50 倍槓桿盯盤到凌晨三點的人, 而是: 🔹 五成大餅現貨長抱不動 🔹 留一到兩成穩定幣等極端插針分批抄底 🔹 絕不在情緒最高點追單 💡 區塊101 避坑箴言:「漲也心慌,跌也斷腸,皆因手握高倍槓桿;雲淡風輕,穩坐釣魚,只緣箱中有真大餅。」 今天這波拉升,你被軋空了?還是穩穩抱著現貨看戲?留言區聊聊!追蹤 @區塊101,每天拆解真實市場博弈與資產防身術 ☕
比特幣一根大陽線直接重返 81,000 美元, 幾個小時內全網空頭爆倉近億美元。
昨天還在喊「九月魔咒跌破 7 萬」的空軍,今天已經被連根拔起。 🧵👇
每次震盪行情,散戶最愛犯的錯就是:
把「宏觀消息」當成「交易聖經」,把「賭桌槓桿」當成「資產配置」。
來看看今天這場多空絞殺,給我們上了什麼課:
1️⃣ 聯準會官員放個屁,合約倉位化成泥昨天市場還在焦慮利率決議,今天官員隨口一句偏鴿言論,主力資金反手就是一記暴力軋空。
💡 真相:盯著聯準會臉色做高倍合約,本質就是在跟莊家比誰的內幕線報快。散戶永遠是最後一個知道消息的,進場就是送流動性。
2️⃣ ETF 巨鯨在低吸,韭菜在頻繁換乘就在散戶恐慌殺跌、急著做空避險的時候,比特幣現貨 ETF 單日又默默吃進了上億美元籌碼。
💡 真相:機構要的是現貨定價權與長期底倉,而你在乎那 5 分鐘級別的 K 線波動。你在賭大小,巨鯨在搬磚建國庫。
3️⃣ 「多空皆苦」的解法只有一個:老實抱現貨震盪市的劇本永遠是:先殺多頭,再拉高爆空頭,最後雙向收割。能在這種行情裡睡得著覺的,從來不是那群開 50 倍槓桿盯盤到凌晨三點的人,
而是:
🔹 五成大餅現貨長抱不動
🔹 留一到兩成穩定幣等極端插針分批抄底
🔹 絕不在情緒最高點追單
💡 區塊101 避坑箴言:「漲也心慌,跌也斷腸,皆因手握高倍槓桿;雲淡風輕,穩坐釣魚,只緣箱中有真大餅。」
今天這波拉升,你被軋空了?還是穩穩抱著現貨看戲?留言區聊聊!追蹤 @區塊101,每天拆解真實市場博弈與資產防身術 ☕
Voir la traduction
☀️ 區塊101|Crypto 早報 過去 24H: ① 比特幣大漲達到 8.1 萬鎂,以太坊突破 2500 美元,爆倉逾 4.34 億美元。 ② 渣打銀行在阿聯酋推出比特幣與以太坊現貨交易。 ③ 美國司法部查扣逾 56 萬美元流向哈瑪斯加密資產,FBI 接管募款網。
☀️ 區塊101|Crypto 早報 過去 24H:
① 比特幣大漲達到 8.1 萬鎂,以太坊突破 2500 美元,爆倉逾 4.34 億美元。
② 渣打銀行在阿聯酋推出比特幣與以太坊現貨交易。
③ 美國司法部查扣逾 56 萬美元流向哈瑪斯加密資產,FBI 接管募款網。
Voir la traduction
博通 AI 業務暴增 221%,AI 基建行情還沒結束? Broadcom 最新 FY2026 Q3 財報再次證明,AI 資本支出仍然強勁: 營收:$29.59B 調整後 EPS:$3.32 AI 半導體營收:$16.7B,年增 221% Q4 AI 半導體營收指引:$21.7B 真正值得關注的是最後兩個數字。 博通的 AI 半導體營收下一季預計從 $16.7B 再增加到 $21.7B,代表大型科技公司對 AI 算力、客製化晶片與高速網路的需求仍在快速擴張。 這對 Crypto 投資人也值得關注。 因為目前 AI 與 Crypto 都在爭奪同一批核心基礎設施:晶片、算力、資料中心與電力。 所以觀察 NVIDIA、Broadcom 這些 AI 基建公司的財報,也是在觀察全球算力資本支出的溫度。 我們的解讀: AI Trade 還沒有結束,但市場正在從「買 NVIDIA」逐漸擴散到整條 AI 基礎設施供應鏈。 $AVGO #Broadcom #AI #半導體 #美股
博通 AI 業務暴增 221%,AI 基建行情還沒結束?

Broadcom 最新 FY2026 Q3 財報再次證明,AI 資本支出仍然強勁:
營收:$29.59B
調整後 EPS:$3.32
AI 半導體營收:$16.7B,年增 221%
Q4 AI 半導體營收指引:$21.7B
真正值得關注的是最後兩個數字。
博通的 AI 半導體營收下一季預計從 $16.7B 再增加到 $21.7B,代表大型科技公司對 AI 算力、客製化晶片與高速網路的需求仍在快速擴張。
這對 Crypto 投資人也值得關注。
因為目前 AI 與 Crypto 都在爭奪同一批核心基礎設施:晶片、算力、資料中心與電力。
所以觀察 NVIDIA、Broadcom 這些 AI 基建公司的財報,也是在觀察全球算力資本支出的溫度。

我們的解讀:
AI Trade 還沒有結束,但市場正在從「買 NVIDIA」逐漸擴散到整條 AI 基礎設施供應鏈。
$AVGO #Broadcom #AI #半導體 #美股
Connectez-vous pour découvrir plus de contenu
Rejoignez la communauté mondiale des adeptes de cryptomonnaies sur Binance Square
⚡️ Suviez les dernières informations importantes sur les cryptomonnaies.
💬 Jugé digne de confiance par la plus grande plateforme d’échange de cryptomonnaies au monde.
👍 Découvrez les connaissances que partagent les créateurs vérifiés.
Adresse e-mail/Nº de téléphone
Plan du site
Préférences de cookies
CGU de la plateforme