$2倍做空NVDA ETF-GraniteShares(NVD)$   看好

大家好像突然不骂 Meta 了 我这两天有个特别明显的感觉： 大家好像突然不骂 $META 了。 就在不久前，大家提起它，翻来覆去还是那三个词： 烧钱、模型落后、扎克伯格掉队。 可这一周，它股价涨了大约 15%，是近一年多来最猛的一周。 骂声，一下子就小了。 很多人看到的是股价涨了。 我盯了两天，我觉得真正变的不是股价 —— 是市场看它的那把"尺子"，换了。 我觉得真正值得看的，有三件事。 第一，它以前为什么被嫌弃。 不是它不赚钱。 恰恰相反，它一个季度营收 500 多亿美元，是全球最能赚钱的公司之一。 问题是：它一年砸 1000 多亿美元建 AI。 却几乎没有一分钱新的 AI 收入。 赚的还是老本行 —— 广告的钱。 所以市场一直不把它当"AI 公司"， 只当它是"一家还在为 AI 烧钱的广告公司"。 它便宜，便宜在这： 手里攥着一张"AI 还没兑现"的欠条。 第二，这一周为什么突然改口。 因为三件事，让市场觉得这张欠条要开始还了。 它开始搞云了 —— 把自己烧钱建的算力对外出租、卖模型，扎克伯格本人都松口说"讲得通"。 那个最招人嫌的"烧钱无底洞"，第一次指向了一条能赚钱的路。 它自己的芯片 9 月要投产了，长期能少求英伟达、把成本压下来。 它新出的模型，在"让 AI 自己干活"这类任务上，已经能跟 GPT、Claude 掰手腕，价格还只有人家四分之一。 第三，也是我最想说的：真正值得看的，不只是 Meta。 我把 Meta 拆成了"两条腿"。 一条还站在旧世界（靠广告赚钱）。 一条刚迈进 AI 新世界（自己搞云、造芯片、训模型）。 而 AI 这波硬科技还能不能继续烧下去，就看两条腿： 一条是"出钱的人"（几大巨头愿不愿继续投）， 一条是"赚钱的人"（AI 应用能不能真赚到钱）。 Meta 恰好卡在第一条腿的关键处： 别的巨头都有云收入给烧钱兜底，只有它没有。 这次搞云

美东7月9日Meta首席执行官扎克伯格公开对外澄清市场核心分歧，直接否定“Meta算力过剩”的主流悲观预期。 此前月初Meta传出开放自有AI算力对外租赁的消息，二级市场迅速解读为行业算力供给过剩、大厂资本扩张周期见顶，资金集体抛售AI硬件产业链，AI服务器、光模块、存储芯片板块连续回调，AI硬件赛道进入阶段性降温通道。 一、事件核心复盘：市场恐慌源于算力供给预期错判 针对市场恐慌情绪，扎克伯格给出两大核心论据： 1. 公司内部算力全部满负荷运行，不存在闲置冗余硬件，放眼整个科技行业，没有哪家企业算力储备能够满足自身长期AI发展需求，全球算力长期紧缺的底层逻辑未发生改变； 2. 对外出租算力并非产能过剩的被动选择，而是主动资产增值策略。当下第三方算力租赁市场定价居高不下，盘活自有存量硬件可新增稳定营收，商业模式对标SpaceX算力租赁业务，不会削减公司内部大模型、AI业务的资本投入。 二、多空逻辑拆解：短期情绪修复，长期分化仍存 （一）多头修复逻辑，支撑板块反弹 1. 扭转市场悲观预期，缓解资本开支担忧 此轮AI硬件下跌的核心导火索，是市场担忧头部大厂停止扩产、算力供需格局反转。扎克伯格表态直接证伪“算力过剩”逻辑，打消资金对资本开支见顶的恐慌，短期风险偏好有望修复，带动前期超跌算力硬件标的估值回补。 2. 算力租赁打开第二增长曲线，增厚企业盈利 Meta将自有算力对外租赁，印证高端AI算力具备持续高溢价。对于上游硬件厂商而言，头部企业持续扩产自用+对外出租双重需求，将拉长AI服务器、GPU、HBM存储的需求周期，不再仅仅依靠内部大模型研发消耗硬件产能。 3. 行业景气底层逻辑不变 全球多模态大模型、AI智能体、本地端AI应用持续落地，训练与推理算力需求保持指数级增长。头部科技企业持续加码算力建设，行业长期供需紧平衡格局未被打破，前期下跌属于情绪驱动的超调。 （二）空头压制

根据 $SpaceX(SPCX)$ 近期与 $谷歌(GOOG)$ 和Anthropic达成的算力租赁协议显示，每吉瓦(GW)算力对应约150亿-200亿美元的收入，怪不得 $Meta Platforms, Inc.(META)$ 也想成为云服务厂商！ Meta已与新型云服务商 $CoreWeave, Inc.(CRWV)$ 和 $NEBIUS(NBIS)$ 签署总额最高达480亿美元的内部算力租赁合同，期限至2032年。 根据彭博分析师的测算，Meta算力服务的营业利润率可能比其核心广告业务低15-20个百分点。如果不使用自身Muse Spark模型，仅作为算力租赁服务提供商，其利润率还会更低。 在算力基础设施业务中，折旧、电力、网络以及硬件更新周期等成本占比要高得多。相比之下，Meta的广告业务具备显著的经营杠杆，增量利润率超过50%。 谷歌云业务利润率用了10年时间才达到30%；新兴云服务厂商的营业利润率预计到2028年也就18%： 谷歌、meta、 $微软(MSFT)$ $亚马逊(AMZN)$ 这类云服务厂商，即使能从AI中获得可观的收入，但重资产的特性及竞争对手的增加，都有可能降低利润率，导致资本市场不愿给出高估值！

Palantir CEO 参加CNBC节目直播里，骂了整个AI行业20分钟，当天 $Palantir Technologies Inc.(PLTR)$ 股价大涨9%。同一个早上Meta被爆要把多余的AI算力往外出租，全世界买算力最多的公司亲口承认自己好像买多了。一个骂AI卖的太贵，一个说AI 买的太多，两个开炮的人股价都涨了，建房子的做基建的股价都跌了，今天这个视频我们就从头到尾给大家讲清楚。 $Meta Platforms, Inc.(META)$

下周即将公布的FOMC（联储局联邦公开市场委员会）会议纪要，是继上周「爆冷大非农」之后，决定下半年美股走向的核心宏观指挥棒。 由于上周四非农就业人数大幅爆冷（仅增加5.7万人），市场减息预期骤然升温。本次会议纪要的核心看点，在于揭示联储局内部官员对「通胀死灰复燃」与「劳动力市场减速」之间平衡性的真实讨论底牌。 针对我们高度集中的硬科技赛道（光通信、半导体芯片、云计算、存储股），我梳理出本次FOMC纪要必须死盯的三个重点关注领域及核心博弈逻辑： 重点领域一：联储局对「减息门槛」的内部共识（估值天花板的松绑度） · 核心逻辑：纪要将透露官员们是否认为当前的利率水平已经具备足够的「限制性」。如果纪要显示，多数官员在6月份就对经济下行风险表达了担忧，这将全面坐实上周非农爆冷后的减息加速路径。 · 四大板块影响： o 云计算板块（比如CRWV、NBIS）：【最大受益者】 新兴算力云厂商由于需要借入大量巨额短期和长期债务来向英伟达采购GPU，属于典型的高杠杆、高资本开支重资产行业。联储局的任何减息倾向，都会直接削减其数以亿计的利息支出成本。一旦纪要偏鸽，CRWV有望彻底摆脱上周Meta事件的负面阴霾，引发猛烈的多头估值修复。 o 光通信CPO板块（比如AAOI）：【弹性放大器】 光通信属于高Beta题材。减息预期的坐实将大幅推高全球风险偏好，游资和量化基金会迅速重启1.5倍杠杆（AAOX）等衍生品，推动板块快速冲高。 重点领域二：官员们对「供应端成本涨价」的容忍度（定价权与毛利率的生死线） · 核心逻辑：7月1日全球半导体、MLCC全面涨价潮已经正式生效。市场极度关切联储局官员是否会将这类「科技硬件涨价」视为通胀顽固的信号。如果纪要显示官员们对制造端、供应链层面的价格反弹高度警惕，市场会担忧即使非农爆冷，联储也可能「为了打压通胀而被迫维持高利率」。 · 四大板块影响： o 半导体芯片股

$永康控股 (02523)$ $晶合集成(02249)$ $滨化股份(06745)$ 基本情况： 申购时间：6月30日-7月8日，9号出结果，10号暗盘，13号上市； 发行价格：2.20-2.68 入场费：5414.05 1手：500股 全球发售：5160.00万股 公开发售：516万股 发行手数：2580手 基石：无 绿鞋：有，华富建业稳价 保荐人：华富建业和同人融资联合保荐 分配机制：机制B，回拨10% 永康控股主要为东盟地区及中国的集装箱航运公司和租赁公司提供服务。按2025年集装箱吞吐量计算，公司是新加坡最大及东南亚第二大的集装箱堆场营运商，新加坡市场占有率达16.2%，东南亚市场占有率为5.9%。 公司业务覆盖新加坡、中国、马来西亚、泰国、香港及越南，在10个地点运营18个集装箱堆场，管理总堆场存储面积约59万平方米，总储存量约87,000个TEU。 业务分为三大板块：集装箱堆场业务、仓储及集装箱货运站、集装箱销售和新建集装箱检验。 财务表现： 根据招股书披露，2023年、2024年及2025年，公司收入分别约为1.56亿新加坡元、1.65亿新加坡元和1.49亿新加坡元。其中2025年收入同比下降约9.6%，主要受全球航运市场周期性波动、区域贸易需求短期调整等因素影响，但堆场核心业务收入占比稳步提升至约76.1%，显示业务结构优化成效。 同期，公司纯利表现稳健增长，分别为约837万新加坡元、1,162万新加坡元和1,327万新加坡元，2025年同比增长约18.1%。这一增长主要得益于成本控制

彭博独家消息确认，Meta推出全新云业务Meta Compute，两大核心业务直接冲击现有AI云赛道：一是对外出租自有闲置GPU算力，向市场开放海量自有算力资源；二是自研大模型全面商用，直面亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云、国内云厂商展开直接竞争。 不同于传统云厂商从零搭建算力资产，Meta拥有全球规模顶尖的自有服务器集群、海量GPU库存，叠加自研MTIA专用AI芯片持续迭代，具备独特成本优势。消息落地后全球资本市场反应极端分化：Meta股价逆势大涨超10%，而AI服务器、存储芯片、算力租赁、半导体设备、光模块板块集体重挫，部分算力租赁标的单日最大跌幅超15%，港股科网算力资产同步低开承压，市场围绕“算力过剩”的恐慌情绪快速发酵。 一、事件核心：Meta Compute正式入场，算力供给格局迎来变量 市场空头核心逻辑 1. 供给端冲击：海量闲置算力投放打破算力紧缺定价根基 过去两年全球AI行情的核心支撑逻辑是算力持续性紧缺，GPU供不应求推高算力租赁单价、拉动上游硬件持续扩产。市场担忧Meta将多年囤积的海量闲置GPU对外出租，大幅增加市场算力供给，直接抹平算力租赁行业超额利润，上游厂商硬件出货、涨价逻辑同步弱化。 2. 资本开支预期下修 若市场存量算力供给大幅增加，各大科技企业、云厂商新增硬件采购意愿将显著降温，AI服务器、GPU、存储、光模块整条产业链资本扩张周期被打断，行业景气度见顶回落。 3. 自研芯片长期替代通用GPU Meta持续推进MTIA自研AI芯片落地，内部训练、推理逐步替换英伟达通用GPU，长期会减少行业高端通用GPU采购总量，压制英伟达及上游配套产业链长期成长空间。 二、辩证拆解：短期恐慌是情绪杀跌，算力供需底层矛盾并未逆转 （一）Meta对外出租算力的供给增量有限，难以形成持续性冲击 1. 自有算力优先自用，外租仅为闲置产能补充 Meta自身承载

$iShares费城交易所半导体ETF(SOXX)$   昨天市场最大的新闻，无疑是Meta宣布成立Meta Compute，对外出售闲置AI算力和模型服务。消息一出，整个AI硬件板块集体回调，美光大跌超过10%，英伟达、存储、光模块等方向也纷纷承压。 很多人第一反应是：“AI是不是开始过剩了？” 我觉得，这件事恰恰需要冷静一点看。 市场现在其实存在两种完全不同的解读。 第一种，也是昨天市场的即时反应。Meta开始出售算力，说明过去采购的GPU可能超过了自身需求，未来资本开支存在放缓的可能，那么最直接受到影响的，就是GPU、存储、光模块这些依赖云厂商持续扩张的方向。 但另一种解读，我认为反而更值得长期关注。 Meta出售闲置算力，本质上是在给已经投入数千亿美元的AI基础设施寻找商业化出口，而不是停止投资AI。如果更多开发者能够以更低成本获得算力，AI应用反而会进一步普及，需求从少数头部公司向整个市场扩散。对于整个产业来说，这更像是AI开始进入商业化阶段，而不是进入衰退阶段。 所以我更倾向于认为，这次调整影响的是资本开支的节奏，而不是AI产业的长期趋势。 真正值得关注的是，AI产业链内部正在发生新的变化。 过去大家讨论最多的是GPU够不够、HBM够不够，而现在越来越多的瓶颈已经开始向供应链更深处传导。 最近几天，产业链密集出现涨价消息。 MLCC开始进入第二轮涨价周期，先进封装龙头继续提高CoWoS等先进封装报价，电子级氢氟酸半年涨幅超过75%，工业刀具、碳化钨等材料价格持续走高。 这些涨价涉及的行业看似毫不相关，但背后其实都是同一件事。 AI带来的需求已经不再局限于芯片本身，而是在不断向整个制造体系扩散。 野村最近提出了一个我很认同的观点：AI半导体真正的瓶颈，未来可能不是G

$群核科技(00068)$到了这个位子，分批建仓风险确实不大了，之前AI预期带来的估值泡沫基本也快挤干净了，该释放的悲观情绪也消化得差不多了

内存大涨后，苹果开始涨价，美光老总暗示苹果太过抠门，之前内存7美元时，它卖99美元，现在内存涨到50美元，它就像消费者涨价250美元。 $美光科技(MU)$ $苹果(AAPL)$ 近期“大空头”传奇人物迈克尔·伯里大举押注微软，其旗下Scion基金买入2028年12月到期、行权价约700美元的微软深度虚值长期看涨期权。 $微软(MSFT)$ 木头姐最近又开始扫货了，他的买入标的主要有 $Palantir Technologies Inc.(PLTR)$ $特斯拉(TSLA)$ $CoreWeave, Inc.(CRWV)$ $SpaceX(SPCX)$ $Rocket Lab USA, Inc.(RKLB)$ 等

最近市场讨论最多的话题，不是英伟达，也不是美光，而是一则看似属于一级市场的消息——OpenAI推迟IPO。 很多人的第一反应是：AI泡沫是不是要破了？ 但我觉得，真正值得思考的并不是IPO推迟本身，而是它释放出来的信号：资本市场开始重新审视AI的估值体系了。 过去两年，AI是全球资本市场最确定的主线之一。从GPU、HBM，到云计算和数据中心，只要和AI沾边，市场几乎都愿意给予更高的估值溢价。 然而，当一级市场开始放慢融资和上市节奏时，一个问题自然摆在了所有投资者面前： AI的需求没有变，但AI的估值，会不会开始变？ 一、OpenAI面临的，并不是需求问题，而是商业模式验证 如果站在商业公司的角度来看，OpenAI其实正在面对一个典型的成长型企业难题： 一边，需要持续投入巨额资金购买算力、训练模型、建设基础设施； 另一边，又必须尽快把这些投入转化成稳定的商业收入。 AI行业最大的特点，就是先投入、后兑现。 在需求快速增长的时候，这种模式没有问题，因为资本愿意为未来买单。 但当融资环境趋于理性，投资人开始关注现金流和投入产出比时，市场关注的重点就会发生变化： 不是AI有没有需求，而是AI能不能赚钱。 这也是为什么一级市场的节奏变化，会引发如此大的关注。 二、为什么一家还没上市的公司，会影响整个AI板块？ 很多投资者可能会觉得奇怪： OpenAI又没有上市，它推迟IPO，为什么连芯片股都会受到影响？ 原因其实很简单。 过去几年，整个AI产业链形成了一条非常完整的逻辑链： OpenAI等大模型公司持续融资； 融资之后，大规模采购GPU、HBM、高速网络以及云算力； 芯片厂商、存储厂商、服务器厂商获得订单； 二级市场据此给予整个AI产业链更高的估值。 也就是说，一级市场不断融资，本身就是整个产业链需求的重要来源。 因此，当市场开始担心一级市场融资节奏放缓时，投资者自然会去思考： 未来