輝達正引領資料中心轉向800V直流電架構，以支撐2027年單機櫃功率達1MW的AI算力需求。高盛稱資本開支重心將重構，液冷與直流配電成主流，產業鏈迎來洗牌。雖長期可降TCO約30%，但短期投資門檻高，首輪硬體升級周期已啟動，2027年前後或迎臨界點。隨著人工智慧軍備競賽進入新階段，輝達正引領全球資料中心進行一場史無前例的供電架構“革命”：將電壓標準從傳統的交流電轉向800伏直流電。輝達已於近期宣佈了包括CoreWeave、甲骨文在內的十余家合作夥伴，旨在為800伏直流電源架構和單機櫃功率密度達到1兆瓦（MW）的超高密度計算環境做準備。這一轉變是為了支援其下一代“Vera Rubin”架構及“Kyber”系統，後者預計於2027年面世，單機櫃將整合576個GPU，其對電力和冷卻系統的要求遠遠超出了當前415伏交流電架構的承載極限。高盛在最新的研究報告中指出，這一技術飛躍意味著資料中心資本支出的重心將發生顯著轉移。投資者已開始重新評估資本貨物行業的贏家與輸家，因為這不僅代表著基礎設施融資缺口將進一步擴大，更意味著從變壓器、斷路器到線纜和冷卻系統，整個產業鏈都將面臨強制性的技術升級與換代。儘管輝達預計這一架構長期可將總擁有成本（TCO）降低30%，但在短期內，這無疑構成了一道巨大的資本支出門檻。這場變革迫使營運商採購數以百萬計的新裝置，從而引發該行業第一輪大規模的硬體升級周期。突破物理極限：從幾十千瓦到兆瓦級飛躍資料中心向800VDC架構轉型的核心動力，在於現代AI機櫃呈指數級增長的功率密度需求。目前的機櫃功率正從數十千瓦迅速擴展至超過1兆瓦，這已經超出了傳統54V或415/480VAC系統的物理處理能力。輝達指出，相比傳統的交流電系統，800VDC架構能在相同的銅導體上傳輸超過150%的電力，從而極大地提高了能源效率。這種架構不僅能夠減少高達45%的銅用量，甚至可以消除為單個機櫃供電所需的重達200公斤的銅母線。為了適應這種極端的功率密度，輝達的新一代Vera Rubin NVL144機架設計採用了45°C的液冷技術和新型液冷母線，並增加了20倍的儲能能力以保持電力穩定。其後續產品Kyber系統將包含18個垂直旋轉的計算刀片，如同“書架上的書”一般排列，以支援不斷增長的推理需求。基礎設施重構：直流電與液冷的全面接管高盛分析師Daniela Costa在研報中詳細闡述了這場變革對基礎設施的具體影響。最顯著的變化是傳統交流配電單元（AC PDU）和交流不間斷電源（UPS）系統將變得不再必要。800VDC架構要求電力路徑更加精簡，通過在設施層面集中整合電池儲存系統來替代分散的UPS單元。這種設施級的大型電池系統能管理電力波動並確保電網穩定，從而將AC PDU機櫃的需求減少高達75%。對於現有的資料中心而言，為了在全面重建之前適應這一趨勢，“側掛車”（Sidecars）模式將成為2025年至2027年間的關鍵過渡方案。這些模組可以安裝在電腦架兩側，將輸入的交流電轉換為800VDC，並提供整合的短時儲能以平抑GPU負載峰值。Schneider Electric作為此類裝置的關鍵供應商，正明確瞄準高達1.2MW的機架市場。此外，隨著機架功率邁向1.2MW，傳統的風冷系統已無力應對，液冷技術將成為絕對主流。Schneider Electric通過其Motivair資產在這一領域擁有顯著敞口，Vertiv也發佈了結合電源和冷卻基礎設施的800VDC MGX參考架構。供應鏈洗牌：誰是資本支出的受益者？這場技術範式的轉移正在重新劃分資本貨物行業的市場份額。高盛在報告中提到，Legrand預計向更高電壓的轉變將推動每兆瓦的收入潛力從傳統資料中心的200萬歐元提升至潛在的300萬歐元。雖然目前四分之三的機架功率仍低於10kW，但業界預期800VDC架構未來可能成為80-90%新建資料中心的主流選擇。在電力半導體領域，向800VDC的轉變需要更先進的晶片，特別是碳化矽（SiC）和氮化鎵（GaN），以處理更高的電壓和頻率。包括Analog Devices、Infineon、STMicroelectronics和Texas Instruments在內的供應商都在積極佈局。在電力保護和開關裝置方面，機械式斷路器正在被固態保護裝置取代。ABB目前的SACE Infinitus被認為是全球首款IEC認證的固態斷路器，專為直流配電設計，這使得ABB在MV DC UPS系統等領域佔據了先機。同時，Prysmian、Nexans等線纜巨頭也在開發適應直流電和液冷需求的高端線纜解決方案。時間表與成本：2027年的臨界點雖然這場變革的前景廣闊，但轉型的全面商業化仍需時日。輝達預計向800VDC資料中心的過渡將與其Kyber機架架構的部署同步，目標時間節點為2027年。高盛預計，相關技術的商業化應用將在2028年左右開始顯現規模效應。Schneider Electric資料中心首席技術官Jim Simonelli表示，向800VDC的遷移是隨著計算密度增加的“自然進化”。儘管長期來看這能降低營運成本並減少維護費用，但對於必須要支付這筆帳單的資料中心營運商而言，這意味著在未來五年內，除了應對已知的5兆美元AI融資缺口外，還需要為這一史上最大規模的基礎設施改造追加巨額投資。 (invest wallstreet)

把顧客當上帝的甜頭，再次被蜜雪冰城嘗到了。最近，雪王在美國賣超甜奶茶火上熱搜，其在洛杉磯的門店十分貼心地加了120%糖、150%糖、200%糖的選項。這波操作讓隔壁星巴克蒙了，也讓美國年輕人狂喜，他們一邊排起長隊，一邊在Tik Tok上掀起雪王甜度大挑戰。與此同時，另一家試圖“教育”中國消費者的美國企業，卻淪為反面教材。它就是號稱“人造肉第一股”的Beyond Meat（別樣肉客）。人造肉這個在網際網路銷聲匿跡幾年的品類，再次活躍在網上，竟是因為別樣肉客敗退中國。它近期被曝已關閉中國電商平台旗艦店，浙江嘉興的工廠也早已停產。別樣肉客曾是被資本捧上神壇的明星企業，上市當天收盤價暴漲163%，兩天累計漲幅超450%，碾壓蘋果輝達等科技企業，創下21世紀以來美股IPO首日最佳表現。經過6年發展，別樣肉客市值蒸發百億美元，從200億美元跌到不足2億美元。前幾年鋪天蓋地的“中國人少吃肉”宣傳文案，也隨著金主的潰敗消失。人造肉終究是一場資本的狂歡‌，當風口褪去，這個改變中國人飲食習慣的生意，徹底敗給了現實。01 資本捧紅的“健康肉”，肯德基都無法拒絕2019年前後，人造肉這三個字的熱度，遠超如今的AI。彼時，全球資本巨頭爭相押注，但凡和人造肉沾邊的企業，都能融資拿到手軟，股價也一路狂飆。權威機構的預測更是瘋狂：2035年，人造肉將佔據全球肉類市場超兩成份額，規模達到三千多億美元。在這股狂潮中，最耀眼的明星就是別樣肉客。2009年，密蘇里大學兩位教授研發出一款冷凍素雞柳配方，口感與質地已非常接近真雞肉。別樣肉客創始人布朗得知這個消息，果斷放棄了能源領域的鐵飯碗，從兩位教授手中買下了專利，並創立了別樣肉客。別樣肉客講的人造肉故事，是資本最愛的劇本：環保、健康、未來食品，這些標籤貼上去，一下子吸引了資本大佬的目光。自2012年起，它以每年一輪的節奏穩定融資至G輪，投資方名單星光熠熠——比爾·蓋茲、小李子、嘻哈教父JAY-Z、NBA球星凱里·歐文等大咖輪番站台。比爾·蓋茲2013年試吃後公開稱讚：“嘗起來就是雞肉”；萊昂納多不僅投資還親自代言；Snoop Dogg在音樂節上親自帶貨，引發百萬級轉發。明星效應疊加環保敘事，讓別樣肉客從一家食品公司，變成了科技與消費領域的潮流符號。2019年5月，別樣肉客在納斯達克上市，成為“人造肉第一股”，徹底點燃了整個人造肉市場，彼時，人造肉在資本市場的地位，不亞於如今的晶片和AI。2020年，別樣肉客就盯上了中國市場，它接連打出幾張牌開始強推人造肉。第一張牌：與大品牌聯名，快速滲透餐飲管道。別樣肉客深諳“大牌”威力，於是上來就和麥當勞、星巴克、肯德基、必勝客、金鼎軒等連鎖品牌合作，將植物肉悄無聲息融入中國餐桌，漢堡、意面、卷餅、餃子、披薩等品類中都有了人造肉產品。2020年，星巴克在中國3300家門店，推出別樣牛肉青醬意面等五款人造肉產品；肯德基試點“植世代”系列，部分門店銷量佔比一度超過10%。第二張牌：明星代言+PUA式價值輸出。美國人造肉公司曾在中國大城市街頭、公車、地鐵站投放廣告，大肆宣傳“少肉，才是我的菜”。他們還請了很多中國明星站台，通過明星慈善的方式大肆宣傳人造肉。西方媒體更是發表：“中國人吃肉太多了，造成全球氣候嚴重變暖”“中國人每吃一塊肉，亞馬遜雨林裡就冒出了一股煙”等言論，試圖用環保名義進行“道德綁架”。第三張牌：瞄準減肥人群，打健康牌。眼看前兩招不管用，人造肉開始鑽健康的空子，把產品放在輕食店、便利店，宣傳同樣重量人造肉比動物肉少了90%脂肪，卻多了四倍蛋白質，多吃還不長胖，試圖吸引減肥和健身人群。可惜的是，外國人造肉企業做出這麼多努力，中國人並不買單，經過四五年發展，他們大多賠得血本無歸。曾想著在中國大賺特賺的別樣肉客，遭遇了最大滑鐵盧，營收也是一年不如一年。2022年至2024年，公司營收逐年下滑，從4.19億美元降至3.26億美元，同期累計虧損達8.64億美元。02 徹底淪為智商稅，人造肉有兩大硬傷別樣肉客敗走中國並非個例，整個人造肉行業正在全球範圍內熄火。別樣肉客的老對手Impossible Foods同樣陷入困境，公司CEO甚至做了一個“違背祖宗的決定”，他公開表示：“可能會做一款混合了50%真牛肉的漢堡”。雀巢、聯合利華等國際食品巨頭，也已停止或出售部分植物肉業務。紐西蘭植物肉公司Sunfed、美國公司SCiFi Foods等初創企業相繼倒閉。當消費者的嘗鮮欲褪去，人造肉的兩大致命硬傷徹底暴露，所謂的未來食品淪為人人吐槽的智商稅。硬傷一：又貴又難吃，征服不了中國胃。價格上，人造肉的溢價高得離譜。以別樣肉客的植物牛肉糜為例，454克×2組合裝售價199元，折合每公斤約109元，比真牛肉貴40%；兩塊人造漢堡牛肉餅在超市售價56元，人造香腸更是高達70元。根據美國優質食品協會資料，2024年人造肉平均價格比傳統真肉高出82%，人造牛肉餅每磅7.64美元，遠超真肉的6.69美元。中產有錢但不傻，沒人願意花更多的錢買假肉。更關鍵的是口感，完全沒能複製真肉的魅力。為了模模擬肉的口感和外觀，人造肉廠商可謂煞費苦心。別樣肉客用甜菜汁讓產品烹飪時流出“血水”，Impossible Foods更是加入轉基因大豆血紅蛋白，模擬真肉的香氣和汁水。然而再逼真的偽裝也逃不過消費者的味蕾，消費者普遍吐槽，人造肉質地“偏軟偏粉”“像調味豆製品”“入口即散”，缺乏真肉的纖維感和嚼勁，甚至不如中國辣條常用的素肉。有網友更是犀利點評：“麥當勞的漢堡包裝紙，都比人造肉好吃。”第一財經商業資料中心與天貓的聯合報告顯示，約74%的中國消費者表示不會復購植物肉產品，這意味著大部分消費者試過之後就果斷放棄，僅停留在“嘗鮮”階段。根據兩家自媒體平台的投票可以看出，大部分人不接受人造肉是因為價格和口感。硬傷二：環保健康神話破滅，道德綁架失敗人造肉最大的賣點就是健康，但仔細研究配料表後發現，真相截然相反。為了模模擬肉的風味和質地，植物肉往往加入了大量鈉和食品加入劑，動輒幾行的配料表算得上名副其實的科技與狠活。而所謂的環保敘事，更是被科學研究戳破。加州大學戴維斯分校的研究發現，人造肉生產過程中的碳排放量，可能是普通牛肉的4到25倍，遠超人們的預期。這與當初“吃人造肉減少碳排放、拯救地球”的宣傳完全背道而馳。更諷刺的是，西方媒體曾借此進行道德綁架。《時代》周刊曾呼籲：“中國應從菜單上撤下肉類”。然而，當時中國人均年牛肉消耗量僅4.2千克，而美國高達26.2千克，是中國的6倍多。這種“紙醉金迷不帶我，全球變暖全賴我”的雙標言論，不僅沒能說服中國消費者，反而引發了普遍反感。健康神話破滅，環保標籤失效，又貴又難吃的人造肉，徹底失去了吸引消費者的核心競爭力。03 餐桌上的生意，最忌諱自嗨人造肉的失敗，本質上是一場資本自嗨與使用者真實需求之間的斷裂。無論是植物基還是動物基的人造肉公司，估值邏輯都偏向科技公司，既然是科技公司，最起碼要具備顛覆性，有成本顛覆或是體驗顛覆。手機支付比現金方便，是因為提升了交易效率；太陽能能迅速崛起，是因為成本不斷下降，比傳統發電更具優勢；新能源汽車爆發，是能源成本和駕駛體驗雙重顛覆。反觀人造肉，技術進步並未帶來成本下降，反而讓產品越來越貴。即便到今天，人造肉一公斤出廠成本仍超7美元，而牛肉僅6美元，豬肉2.5美元，雞肉更是低至2美元。在同質化的食品市場中，成本高就是致命短板。過去十年，雞鴨肉消費復合增速高達19%，核心原因就是白羽雞的成本極低。人造肉成本居高不下，在消費降級的背景下，註定只能是小眾產品。為瞭解決成本難題，資本甚至盯上“吃蟲子”。資本在人造肉上碰壁後，又開始追捧“昆蟲蛋白”。比爾·蓋茲投資昆蟲食品公司，試圖開發蟋蟀蛋白等可持續蛋白質來源；日本更是大力推廣“昆蟲食物”，高官公開試吃蟋蟀干，公立中學把蟋蟀粉加入學生餐，逼著學生對著鏡頭談“美味體驗”。這種同樣試圖“教育消費者”的生意，恐怕終將重蹈人造肉的覆轍。在體驗顛覆層面，人造肉更是完全陷入自嗨邏輯。人造肉試圖用宏大敘事和道德綁架改變中國人的飲食習慣，卻低估了中國人對美食的執念。中國消費者對餐桌上食物的期待很樸素：好吃、不貴、真材實料。素食者在中國本就屬於少數，且大多是為養生而非環保，主打環保的核心賣點，根本無法踩中使用者的真實需求。相比之下，燕麥奶在中國市場的策略就聰明得多。燕麥奶鼻祖Oatly在西方靠環保出圈，進入中國後也乖乖走聯名路線，抱緊咖啡巨頭的大腿，用適合乳糖不耐人群打開市場；預製菜雖然爭議不斷，但憑藉方便快捷的核心賣點，仍佔據了一定市場。人造肉的問題，不在於創新本身，而在於它脫離了消費者的真實需求，用資本和概念強行創造需求，最終被市場反噬。中國消費者從來不排斥新事物，但排斥“又貴又難吃”的智商稅，排斥道德綁架式的行銷。品牌可以給食物創新口味、賦予情緒價值，但不能給消費者“上價值”。人造肉的教訓提醒所有餐飲創業者：越是剛需的生意，越要腳踏實地。 (正商參閱)

最近，“斬殺線”一詞在中文網際網路上迅速破圈。這原本是一個遊戲詞彙，指玩家角色生命值過低時，可能會被一擊終結。但在現實中，許多美國人面臨著相似的處境：即使是看起來光鮮亮麗的美國中產，也很可能因為一場事故、一次生病墜入深淵。長期以來，美國一直被塑造成“機會無限”的社會，許多人將美國視為經濟成功的全球典範，認為美國人全都“生活富足”。但社交媒體上越來越多的真實見聞和講述逐漸打破了這種假象，人們開始認識到冰冷美國社會的真實一面。中文網際網路的討論也引起了美媒的關注。美國《新聞周刊》12月26日發文稱，美國的“斬殺線”（Death Line）在中國走紅，有關美國民眾經濟困境的討論在中文社交媒體上迅速傳播。這些討論涉及美國真實存在的問題，美國人的住房成本比中國更高、家庭抗風險能力更弱，隨著美國總統川普削減醫療資金，成千上萬生活在貧困邊緣的美國人可能還將承受更大的壓力。報導稱，美國PNC銀行發佈的2025年《財務健康報告》顯示，大約67%的美國人處於收入僅能維持生計的狀態。金融服務公司Bankrate的調查發現，約59%的美國人無力承擔1000美元的突發開支。許多美國中產收入不低，但在承擔食品、住房、交通、醫療和兒童保育等必要支出後，存款往往所剩無幾，很可能被一次意外引發的連鎖反應吞沒。例如，一位年薪45萬美元的程式設計師，僅僅失業半年，就成了無家可歸的流浪漢，這樣的案例讓許多中國網民感到震驚。《新聞周刊》已通過電子郵件聯絡美國國務院，請求置評。文章提到，有長期居住在西雅圖的中國博主發文稱，對於總收入低於10萬美元的美國家庭來說，除非沒有房租或房貸，也不需要醫療保險，否則生活非常艱難。這名博主補充說，大多數美國人沒有緩衝空間，如果遭遇失業、生病或離婚等變故，很快就會陷入危機。對此，《新聞周刊》直言，美國的住房成本高於中國，家庭的抗風險能力也更弱，這使得美國民眾面臨的經濟困境在對比之下顯得更加突出。儘管文章仍試圖為美國找補，堅稱中國社會保障網路“不夠完備”，但《新聞周刊》不得不承認，中國能夠通過最低收入保障等措施為困難群體提供援助，其系統並不像美國這樣脆弱。美國加州，洛杉磯市中心的無家可歸者帳篷 視覺中國雖然仍有人試圖質疑“斬殺線”是人為炒作的概念，但實際上，美國的統計中一直存在著“ALICE線”（ALICE Threshold）概念。ALICE是“Asset Limited，Income Constrained，Employed”的縮寫，即“資產有限、收入有限、有工作”，它代表著美國收入高於聯邦貧困線但經濟不安全的家庭。美國非營利組織United For ALICE發佈的報告稱，2023年，美國估計有42%的家庭生活在ALICE線以下。報告指出，“ALICE家庭”的收入雖然高於聯邦貧困線，但難以負擔所在地區的基本開銷，美國政府關於貧困家庭的統計並不能精準反映美國家庭真實的經濟壓力。華爾街投資者邁克爾·格林（Michael Green）曾在Substack平台上發表文章稱，目前美國四口之家的貧困線標準：—年收入3.215萬美元，是嚴重偏低的，無法反映當代真實生活成本。他提出，現代美國家庭若想維持“基本生活必需”，收入至少應達到13.65萬美元，相當於98萬元人民幣。美國目前採用的貧困線計算方法，源自經濟學家莫莉·奧爾尚斯基在1963年提出的公式：以最低食品支出為基準，再乘以三倍，作為家庭的基本生存成本。但格林指出，這套模型誕生於一個與今天完全不同的經濟時代。過去幾十年裡，住房、醫療和交通費用大幅上漲；兒童照料從家庭內部事務變成高價的市場服務；僱主提供的醫保覆蓋不斷縮水，個人自付比例卻持續提高。他認為，當今家庭的開銷結構已發生根本性轉變，不應繼續套用六十多年前的演算法。他以紐澤西州郊區為樣本，綜合食品、住房、交通、醫療和兒童保育等必要支出，重新測算出一個四口之家一年的基礎生活成本約為13.65萬美元，接近現行官方貧困線的四倍。這一結論迅速引發強烈反彈，有人指出，格林採用的是高成本地區的平均支出，而非低收入群體實際承擔的最低必要成本。對此，格林承認紐澤西的樣本確實偏高，但即便如此，越來越多家庭在支付完房租、醫療和保育費用後，幾乎沒有能力儲蓄，也談不上為未來做準備。這些都是現實。在接受福克斯新聞採訪時，格林進一步解釋：“14萬美元不是貧困的標籤，而是一條警示線——意味著你必須極度克制消費、削減所有非必要支出，才能勉強避免負債。”如今，美國人面臨生存線進一步提高的困境。川普7月簽署“大而美”稅收和支出法案後，美國將削減超過1兆美元的醫療項目資金，這是美國歷史上最大幅度的聯邦醫療資金削減。醫療保健倡議團體警告稱，此舉可能導致多達1000萬美國人失去醫療保險。川普政府為法案辯護，堅稱削減開支有助於減少浪費和促進自給自足。白宮11月18日還曾發文，聲稱川普“有能力結束拜登政府引發的負擔能力危機”，讓所有美國人“實現經濟繁榮”。但《新聞周刊》坦言，“大而美”法案的措施將會讓數以百萬計的生活在貧困邊緣的美國人感受到新的壓力。 ( 觀察者網 )

Stifel 對2026年的市場波動預期做出了判斷，預計由於宏觀不確定性持續存在，標普500指數明年將在6500點至7500點的區間內交易。在最新的策略更新中，Stifel 的Barry Bannister表示，在2025年4月關稅政策轉變後陷入“熊市陷阱”，該團隊將通過權衡“上行潛力與下行風險”來迎接新的一年。一些策略師預計，從科技引領的增長向廣泛的周期性走強將平穩過渡（但Barry和他的團隊並不這麼認為！）牛市情景從看漲的角度來看， 2026年標普500指數每股收益將實現百分之十幾的低增長，再加上“標普500指數市盈率僅出現一個倍數的正常壓縮”，這將使該指數升至約7500點，即“略高於+9%”。該情景假設一直承壓的非科技周期性行業的收益最終開始顯現。2026年預期每股收益（EPS）增長13%，同時市盈率小幅回落，標普500指數有望達到約7500點，漲幅約9%（請注意，9%僅為標普500指數過去60年的年均價格漲幅）左側：標普 500 “盈利增長拆分“（2025E/2026E） 右側：金融條件與估值的關聯“不要與聯準會作對”是正確的（但如果聯準會已經犯了錯誤，這就不起作用了）聯準會政策利率（經通膨調整）與 “自然利率” 的對比分析：聯準會當前的寬鬆政策是建立在 “低估自然利率” 的錯誤上，未來加息風險被市場忽視了。2025年稅法（即便包含關稅）可能會為2026年年中的GDP額外增加50個基點的緩衝。左側：GDP 與標普 500 的背離右側：季度財政刺激 / 拖累（佔 GDP 比重）當前 GDP 與股市的背離，短期靠 2025 減稅政策支撐；但長期財政政策將從 “刺激” 轉向 “拖累”，可能打破這種矛盾走勢大型科技公司的巨額經濟利潤造就了截然不同的標普500指數左側：“企業價值 vs 經濟利潤” 的行業分化右側：標普 500 的盈利指標走勢這是泡沫嗎？不，標普500指數仍比其兩個世紀以來的趨勢潛在峰值低37%熊市情景Stifel還基於潛在的宏觀趨勢，概述了一個明確的看空理由。由於實際個人消費佔GDP的68%，Stifel警告稱，如果消費出現問題，消費者“規模過大，無法被人工智慧資本支出所抵消”；如果勞動力需求放緩的程度超過幸運的勞動力供給增長放緩的程度，就存在失業/衰退風險。任何經濟風險的爆發都可能導致2026年出現回呼。分析師們認為經濟衰退的機率為25%，這可能會將標普500指數推低至6500點，較當前水平下跌約5%。左側：就業市場指標與衰退的關聯右側：標普 500 在不同周期的表現聯準會正在寬鬆，但衰退風險（標普500指數快速下跌20%）並非微不足道約25%的衰退機率乘以標準普爾500指數下跌20%，得到的是加權的標準普爾500指數下跌5%左側：標普 500 估值的構成（ERP + 利率）右側：ERP 的歷史分佈美國消費者（佔GDP的68%）以及失業率的突然上升都是風險。左側：勞動力市場的 “貝弗裡奇曲線” 訊號右側：消費（佔 GDP 的 68%）的放緩風險市盈率無關緊要……直到它成為唯一重要的東西，而標普500指數現在價格高昂。投機性且定價過高的資產往往會率先下跌，而且已經出現了暴跌。左側：網際網路泡沫時代（Dot-Com Bubble Era） 右側：當前時代（Current Era）超大規模企業的資本支出正在侵蝕現金流，而轉向債務融資則給市盈率帶來了壓力。左側：AI 巨頭的自由現金流預期增速（YoY）右側：AI 巨頭的信用利差與估值戰術展望2025年由人工智慧推動的資本支出激增極大地提振了周期性增長領域內的“大型科技公司”，產生了可觀的經濟利潤，預計這些利潤最初將延續到2026年。標普 1500 行業類股的 “宏觀環境敏感度矩陣”，核心是按 “經濟增長” 和 “通膨” 兩個維度，將行業 / 因子分為 4 類，明確不同宏觀環境下的類股表現在當前的市盈率水平以及成長股與價值股的對比下，成長股向價值股的平穩交接從未出現過。頂部主圖：標普 500 PE 與成長 / 價值走勢    下4 個分圖：高 PE 階段的市場表現鑑於我們對經濟放緩以及周期性股與防禦性股之間異常高的背離（與GDP相比，僅靠大型科技公司推動了“周期性股”）的擔憂，我們會用防禦性資產（例如醫療保健、必需消費品、黃金、廢棄物處理、軟體）來避險周期性成長股的敞口最後，Barry和他的團隊看到其他非權益類資產發出了近期謹慎訊號。左側：比特幣 vs 標普 500 的 “脫鉤” 訊號右側：比特幣自 2012 年以來的周期與頂部特徵比特幣的走勢與聯準會政策相關，如果聯準會寬鬆政策的程度已被市場消化，那麼比特幣和標普500指數可能會達到頂峰。此外，標普500指數與黃金的對比以及油金比並不表明存在人工智慧所承諾的那種由生產力驅動的反通膨繁榮……左側：標普 500 vs 黃金的對數走勢（長期趨勢）右側：勞動生產率增速 vs 黃金價格（短期訊號）Barry最後的警告之詞令人不安：高財政赤字（貨幣創造）和大宗商品觸底表明，當今高市盈率、由增長主導的股市將面臨長期壓力……美國商品指數近兩個世紀的 10 年復合年化增長率走勢，核心是通過長期資料對比 “通縮 / 蕭條期的低點” 與當前市場，具體拆解儘管難以把握時機，但民粹主義總是緊隨大宗商品價格低谷出現，先於衝突發生，且在很大程度上對投資者不利。 (Marcoview)

當韋德布什分析師在2025年年末將特斯拉的牛市目標價推向3兆美元市值的門檻時，華爾街的空氣中瀰漫著一種既貪婪又警惕的複雜氣氛。這背後的邏輯不再是鋼鐵與電池的堆疊，而是矽基智能對傳統製造業估值體系的絞殺。如果僅從汽車製造商的視角審視，特斯拉當下的市盈率不僅昂貴，簡直到了荒謬的程度；但若將其置於“AI與機器人超級周期”的敘事框架中，那個看似遙不可及的“3兆”數字，似乎又成了通往未來的入場券。這也正是馬斯克最擅長的遊戲，他成功地將一家年產數百萬輛汽車的硬科技公司，通過FSD V13的迭代與Optimus機器人的量產預期，硬生生“格式化”為一家擁有物理實體的人工智慧巨頭。華爾街為什麼敢喊出“3兆”？要理解這3兆美元的宏大敘事，首先必須拆解華爾街投行慣用的分類加總估值法模型。在摩根士丹利和Ark Invest的激進模型中，傳統的汽車銷售業務在總估值中的佔比已經被壓縮到了歷史最低點，甚至不足30%。這個支撐特斯拉每日現金流的“現金牛”，在資本眼中已淪為一張單純的入場券，其存在的意義僅僅是為那個龐大的AI訓練叢集提供源源不斷的資金輸血。為什麼會發生這種視角的急劇轉換？核心在於“邊際成本”的魔法。傳統汽車製造業的噩夢在於，每多賣出一輛車，隨之而來的材料、物流、人工成本幾乎是線性的，規模效應在達到一定體量後會遭遇劇烈的邊際遞減。即便是成本控制之王特斯拉，其汽車業務毛利率也一度在15%—18%的區間艱難博弈。然而，AI業務的邏輯截然不同。無論是FSD（完全自動駕駛）軟體的訂閱，還是未來Robotaxi（無人駕駛計程車）的調度網路，其複製成本幾乎為零。一旦FSD跨越了L4級的技術奇點，特斯拉就不再是一家賣車的公司，而是一家賣“運力”和“時間”的SaaS平台。目前，FSD在北美和特定市場的滲透率雖然尚未達到爆發點，但其軟體性質決定了高達80%的潛在毛利率。如果未來全球數千萬輛特斯拉車隊中有30%轉化為FSD訂閱使用者，這將直接為財報注入數百億美元的純利潤，且幾乎不需要擴建新的沖壓車間。其次是Robotaxi的平台經濟學。在Ark Invest的模型中，Cybercab不僅僅是一款沒有方向盤的車，它是切入這一市場的利刃。分析師們激進地預測，Robotaxi業務的每英里成本將低於0.2美元，遠低於Uber或Lyft的營運成本。這種成本優勢更將賦予特斯拉類似蘋果App Store般的定價權，不僅賺取運費，還可能抽取平台佣金。而且在AI算力需求爆炸的2025年，資料中心對儲能的需求呈指數級增長。特斯拉的Megapack業務在2025年Q3財報中表現出的驚人增速，讓市場意識到這不僅是汽車的附屬品，而是未來電力基建的核心拼圖。但是這種估值邏輯的危險之處在於，它完全建立在“完美執行”的假設之上。它假設了端到端模型不會遇到無法踰越的資料牆，假設了監管機構會對取消方向盤的車輛大開綠燈。這是一場基於未來的透支，但對於渴望增長的美股市場而言，這種透支恰恰是最誘人的毒藥。FSD V13的算力“暴力美學”如果說估值模型是華爾街的數位遊戲，那麼FSD V13及其背後的算力軍備競賽，則是特斯拉在矽谷打響的一場硬核戰爭。2025年，當FSD V13.2正式向AI4硬體使用者大規模推送時，行業內關於“規則程式碼”與“神經網路”的爭論實際上已經結束了。特斯拉在FSD V12時期引入的“端到端”神經網路，徹底改變了自動駕駛的技術堆疊。在傳統的自動駕駛開發中，感知、預測、規劃、控制是分立的模組，由數十萬行C++程式碼人為定義的規則串聯。這種模式的弊端在於，工程師無法窮盡物理世界中所有的“長尾場景”。而特斯拉的“端到端”策略，將數百萬個視訊片段喂給巨大的Transformer模型，讓AI直接學習人類司機的駕駛直覺。看到什麼圖像，輸出什麼轉向和加速指令，中間不再有人類編寫的“如果－那麼”規則。到了V13版本，這種“暴力”被推向了新的高度。根據技術拆解，FSD V13的參數量和訓練算力需求較V12呈現指數級躍升。這不僅僅是軟體的勝利，更是硬體的碾壓。特斯拉在德克薩斯州和紐約超級計算中心部署的Cortex叢集，裝備了數萬顆H100/H200 GPU以及自研的Dojo晶片，將成為當今地球上最龐大的AI訓練基礎設施之一。這種“算力霸權”建構了兩道極深的護城河。當Waymo還在為數千輛Robotaxi的營運區域精打細算時，特斯拉在全球奔跑的擁有FSD能力的車輛已超過600萬輛。這600萬個移動的資料採集節點，每天都在回傳海量的邊緣案例視訊。這種量級的資料優勢，使得特斯拉在訓練端到端模型時，擁有了競爭對手無法企及的“教材”厚度。正如一位AI研究員所言：“在深度學習時代，資料就是新的石油，而特斯拉擁有最大的油田。”而且隨著Hardware 4.0硬體的全面普及和對HW3.0算力瓶頸的逐漸顯現，特斯拉展現出了科技公司特有的冷酷。儘管馬斯克承諾會照顧老車主，但V13在AI4硬體上的表現顯著優於AI3，這傳遞出一個明確訊號。為了追求極致的AI性能，特斯拉願意承受甚至犧牲一部分存量市場的體驗。這種對算力摩爾定律的極致追逐，讓傳統車企望塵莫及，當大眾和豐田還在為車機晶片的算力分配頭疼時，特斯拉已經在思考如何將車載推理晶片與雲端訓練叢集進行更高效的協同。然而，這種豪賭並非沒有代價。端到端模型的“黑盒”特性是懸在特斯拉頭頂的達摩克利斯之劍。與基於規則的系統不同，當端到端模型犯錯時（例如在複雜的施工路段突然猶豫），工程師很難像修復Bug一樣直接定位並修改某一行程式碼。他們必須通過針對性的資料清洗和重新訓練來修正模型的權重。這意味著，解決一個Bug可能需要數周的算力燃燒。而且為了維持這種迭代速度，特斯拉必須持續投入數十億美元購買GPU和擴建資料中心。這是一場沒有終點的軍備競賽，只要資金鏈稍有斷裂，或者模型收斂速度不如預期，整個“AI自動駕駛”的神話就可能瞬間崩塌。但在2025年的語境下，市場似乎更願意相信算力能解決一切問題。具身智能的終極戰場如果說FSD是特斯拉的軟體靈魂，那麼Optimus人形機器人和Cybercab Robotaxi就是特斯拉接管物理世界的軀殼。在2024年那場名為“We, Robot”的發佈會上，馬斯克展示的不僅僅是產品，更是一種通過AI重塑勞動力結構的野心。而且Optimus的進化速度確實令人咋舌。從最初步履蹣跚的原型機，到如今能夠在工廠車間進行電池分揀，甚至完成精密裝配任務的Gen 3版本，特斯拉向世界證明了FSD演算法在機器人領域的復用性。這正是特斯拉最可怕的邏輯閉環。用來訓練汽車自動駕駛的視覺網路，幾乎可以無縫遷移到機器人的視覺導航中。雖然汽車是輪式機器人，Optimus是足式機器人，但是在底層AI邏輯上，它們是同構的。所以華爾街對此興奮不已，全球勞動力市場規模遠超數十兆美元等級。如果Optimus能以2萬美元的成本替代一名年薪5萬美元的藍領工人，其商業價值將遠超汽車業務。高盛和摩根士丹利的分析師們已經在模型中為“機器人即服務”預留了巨大的增長空間。然而現實的物理屏障遠比PPT上的曲線要堅硬得多。首先是監管對Robotaxi的“嚴防死守”。雖然技術上特斯拉可能已經準備好了。但法律並沒有，在美國每一次涉及FSD的事故，都會引發監管機構的“釜底抽薪”式調查。加州DMV和公用事業委員會在批准無人駕駛商業化營運上的謹慎態度可以說是直接制約了Cybercab的落地速度。與此同時，在特斯拉寄予厚望的中國市場，雖然FSD入華的消息頻傳，但在資料出境、地圖測繪資質以及高階輔助駕駛的權責界定上，依然面臨著複雜的合規博弈。更何況Optimus要實現馬斯克所說的“數百萬台”量產，其面臨的製造難度不亞於重新發明一次汽車流水線。靈巧的執行器壽命、高密度電池的續航，以及在非結構化環境下的摔倒風險，每一個都是工程學上的大山。儘管特斯拉在努力壓低執行器的成本，但要達到消費級電子產品的可靠性，仍尚需時日。而且中國在具身智能領域的爆發力開始顯現。依託於強大的硬體供應鏈和快速迭代的創新生態，中國的機器人初創公司和科技巨頭們正在以驚人的速度推出精品。無論是在四足機器人還是人形機器人領域，深圳和上海的實驗室裡正在發生的事情，讓特斯拉不再是唯一的玩家。如果說在EV時代特斯拉是絕對的領跑者，那麼在機器人時代，它面臨的是一群同樣飢渴且反應更快的狼群。儘管如此，特斯拉依然擁有一個殺手鐧，將機器人視為一種“超複雜家電”進行大規模製造，恰好是特斯拉最擅長的領域。沒有任何一家機器人公司擁有特斯拉這樣大規模的超級工廠運作經驗。這種“AI+製造”的雙重基因，也是它在2025年依然能講通“3兆”故事的底氣所在。馬斯克在建構的不是一個個孤島，是一個能源與資訊的集合體。這一套連招，直接封死了後來者的路。亞馬遜有雲，但沒有電。輝達有卡，但沒有網。只有特斯拉，把光子變成電子，把電子變成算力，最後把算力變成物理世界的動作。這個鏈條上的每一個環節，特斯拉都握著定價權。這就是為什麼估值模型失效了。分析師試圖用“市銷率”去套，發現套不住。因為你沒法給一個“能源+算力+製造+AI”的怪胎找對標。特斯拉是站在十字路口的那個唯一物種。3兆？這可能只是起步價。擁有這三把鑰匙的公司，實際上已經攥住了商業運作的作業系統。 (道總有理)

研究背景在廣泛的條件下（溫度、壓力、應變速率等），金屬和合金的永久性或塑性變形是通過位錯實現的，這些線性缺陷的存在和移動決定了晶體材料的力學行為。金屬通常以多晶形式存在，其中每個晶體區域或晶粒由晶界分隔，而晶界是位錯運動的已知障礙。霍爾-佩奇關係描述了金屬屈服強度隨晶粒尺寸減小而增加的現象，其理論基礎是位錯在逐漸受限的體積中堆積於晶界處。當這一經驗定律在奈米晶粒尺寸下達到極限時（此時晶粒內部通常沒有位錯），塑性閾值會飽和或下降。這種轉變通常歸因於由晶界本身驅動的塑性變形過程。剪下-遷移耦合被認為是這些過程中最有效的機制，但儘管研究活動密集，對於遷移晶界可能產生的剪下量仍缺乏量化共識。迄今為止，關於中小晶粒晶體在低溫和中溫下變形的兩個未解問題涉及控制機制：是否存在一種主導機制？如果這種機制是SCGBM，如何量化它？研究問題本文通過實驗證明，在小晶粒多晶體中，這種剪下不依賴於晶界取向差，且其效率保持較低水平。這些發現支援了關於晶界的新概念：晶界不應被視為攜帶固有"耦合因子"的晶體缺陷（類似於位錯的伯格斯向量），而應被視為包含特殊缺陷（即錯連）的特定晶格結構，這些缺陷將反過來決定晶界的性能（至少是力學性能）。研究結果還證實，多晶體可以在沒有位錯的情況下發生塑性變形，但效率較低，這為解釋奈米晶金屬在低溫和室溫下延展性差的現象提供了潛在路徑。圖1| 晶體取向圖疊加在預裂紋超細晶鋁薄片的明場透射電鏡顯微圖像上要點：1.為在更易發生的位錯活動之外分離出晶界機制，有兩種選擇：觀察極細晶粒（但難以表徵大量晶界並確定主導機制），或消除晶內位錯並在中等溫度下研究稍大晶粒。本文選擇後者，對超細晶（晶粒尺寸小於1微米）鋁在約210-230℃進行測試。圖1展示了準備進行拉伸測試的透射電鏡樣品初始狀態：樣品在220℃退火消除晶內位錯後，於25℃預製了垂直於拉伸軸的裂紋。裂紋前端的自動晶體學取向成像結果疊加在明場透射電鏡圖像上。通過在該點集中應力，本文最大程度提高了觀測已知取向單晶界遷移及其耦合效應的可能性。圖2|在220℃原位透射電鏡拉伸實驗中，測量與晶界遷移相關的塑性應變要點：1.在成功的原位透射電鏡實驗中（觀察到應力作用下的晶界遷移且無位錯活動參與），本文通過數字圖像相關技術對15次晶界遷移導致可觀測剪下應變的情況進行了量化分析。剪下耦合晶界遷移通常採用β因子進行評估，該因子即剪下位移量與遷移距離的比值，亦即剪下應變。如圖2所示，面內應變的測量是通過參照固定點（大白色矩形），在遷移前後監測表面標記點（小白色方框內追蹤點）實現的。在此特定案例中，遷移距離m為90奈米，面內應變大致平行於晶界慣習面（符合預期），平均幅度為2.5奈米。由此得出該大角度晶界（取向差28°）的β值為2.8%。2.除測量β因子外，這些實驗還顯示可能發生晶粒旋轉（此時平均β因子無意義，因為應變方向圍繞中心點變化），但這種現象遠少於剪下耦合晶界遷移（約佔觀測到晶界遷移案例的5%，詳見補充資訊）。另一有趣現像是：單個晶界遷移過程中β值常發生變化。實際上晶界遷移很少連續進行，可能在恢復運動前出現暫停。即使慣習面保持不變（如圖2所示），β值也可能出現顯著波動，從近乎零到百分之幾不等。這裡討論的是同一遷移晶界——即在運動過程中保持取向差不變的晶界（本文報告的所有案例均如此）。當晶粒消失時情況則不同，這已超出本文追蹤方法的極限範圍。所有通過原位透射電鏡測量的耦合因子（紅點）與原子力顯微鏡測量結果（藍點）均彙總展示於圖4中。圖3| 塊體Al3%Mg超細晶樣品在250℃、4 MPa條件下壓縮35分鐘後，因晶界遷移而改變的表面形貌要點：1.由於剪下耦合晶界遷移（SCGBM）可能在三維空間產生塑性應變，而原位透射電鏡薄片拉伸僅能揭示其面內份量，本文還監測了塊體形式壓縮下同種材料的表面外行為。圖3a展示了SCGBM對初始鏡面拋光Al3%Mg合金塊（尺寸6×3×3 mm³）在低應力（4 MPa）、250℃條件下壓縮35分鐘後的表面影響。通過反覆試驗，本文確定了這些最佳條件，既能觸發足夠的晶界遷移以進行量化，又不會破壞初始晶粒結構。由此能夠追蹤單個晶界，並通過掃描電鏡中的電子背散射衍射（EBSD）在實驗前後監測其取向差。2.蠕變前的取向圖採集自鏡面拋光表面，蠕變後的取向圖疊加展示於圖3b中。根據蠕變前後的取向圖，可獲得所有晶界的遷移分佈圖（圖3d），其中發生遷移的區域呈灰色，未遷移區域呈黑色。圖3e示意了遷移的基本過程：黑色區域主要位於膨脹和收縮晶粒的中心。從該分佈圖可推導遷移距離。正如透射電鏡觀察所示，遷移晶界的慣習面可能在運動過程中發生變化（例如由於與三叉晶界相互作用），因此需要為每個晶界定義平均遷移距離m。為獲得與這些遷移相關的耦合因子，還需測量每個晶界運動伴隨的剪下量。由於伴隨的剪下位移s主要產生於表面（圖3f），本文通過原子力顯微鏡（AFM）進行測量，並將其與圖3d的遷移分佈圖關聯（見圖3f）。每個移動晶界的耦合因子β通過剪下位移s除以對應遷移距離m計算得出。圖3f頂部展示了跨越三個晶粒的典型AFM剖面及其對應遷移的示例。圖4| 通過原位透射電鏡和原子力顯微鏡測量的遷移晶界耦合因子β要點：1.與必須依賴單晶界遷移、在良好成像條件下視訊捕捉且視野有限的原位透射電鏡測量相比，原子力顯微鏡方法顯然能獲得更大量的β統計資料。但兩種方法得出了相同的關鍵結論：首先，耦合因子不依賴於晶界取向。本文在透射電鏡實驗中甚至觀察到同一晶界能產生不同應變，從而具有變化的耦合因子，這與近期模擬研究指出的"β並非晶界本征屬性"的結論一致。這一結果與將晶界視為完美位錯陣列、認為耦合因子直接取決於晶界取向差的理論截然不同。該理論預測的β模量在圖4a、b中以藍綠色實心圓盤表示。需注意的是，由於鋁晶體的立方對稱性，本文的測量中未發現超過62.8°的取向差，這與麥肯齊分佈規律相符。從圖4可直接推匯出的第二個結論是：無論遷移晶界及其取向差如何，耦合因子始終保持在較低水平。雖然完美位錯模型僅考慮傾轉晶界，但即使僅考慮遷移晶界的傾轉份量，所得β值仍然極低。根據本文直接的透射電鏡測量，其平均值約為0.03；若僅考慮晶界在應變方向投影的傾轉部分，平均值約為0.08。總結與展望總體而言，這些發現可能迫使我們重新思考晶界的本質特性。本文所揭示的現像其實可以直接從金屬與合金的位錯基塑性理論中推導得出：除彈性性能外，所有其他力學性能（強度、延展性等）都直接源於材料缺陷的特性，而非其晶格結構（完美晶體）本身。正如近期關於晶界遷移率的研究所證實——特別是在擴散受限的相對低溫條件下，晶界的力學性能應取決於其內部缺陷（即錯連），而非宏觀特徵（慣習面、取向差）或結構（雙色圖案），儘管現有缺陷確實依賴於這種晶格結構。這要求對實際晶界轉變認知視角：迄今為止，晶界常被視為多晶顯微組織中的缺陷。而本文的研究推論表明，晶界並非基礎缺陷，而是承載著更基礎缺陷的載體，正是這些基礎缺陷主導著晶界的動態特性。 (材料學網)

最近, 花了不少時間在視訊生成領域, 把國內外的最新頂級視訊大模型深入翻了個遍. 為的是確認一個小問題: 真人AI影視的時代是否已經到來.當然, 這話題也可以說了無新意,  因為關心視訊生成這個領域的同學都知道, 無論如何,我們都可以手工搓出每一個鏡頭圖片, 然後再手搓出各個視訊分鏡頭 - 這裡顯然還有很多的細節, 比如那個大模型更適合合成真人靜態圖片, 那個大模型更容易從參考圖得到高品質的生成視訊.但這個事情總是可以做的. 無非是說要花的時間而已.只是 這時間問題, 就是目前真人AI影視生成的核心問題了. 如果只是做一個幾十秒的廣告片, 花上幾星期去手搓打磨是完全沒問題的, 也是應該的- 每一個鏡頭都需要甲方乙方反覆的溝通確認.但動則幾十分鐘, 甚至一兩個小時的影視製作呢?手搓真人AI視訊就像是一個工坊小製作, 可以做出一個精緻的藝術品, 但這個技能無法延伸出一個影視級製作, 更無法成為一個影視生產的流水線 -- 即使這樣的手搓流水線真的存在, 其人員培訓成本和維護成本一定是相當高的.這和所謂動漫AI短劇生產還不太一樣. 目前已經有一些團隊使用ai製作一些靜態漫劇甚至更高品質的動漫AI短劇了, 但相對於真人AI視訊,  動漫AI視訊的門檻低了不止一點, 比如人物一致性和影視表現的要求(畫面光影, 人物互動,對話,等等), 不在一個等級上.前一兩周有流傳過一個帖子, 使用一張圖來生成多個分鏡圖, 這個方法用來生成病毒傳播的短影片還可以(就像使用sora生成十幾秒的視訊), 但對於動則上百上千個鏡頭的影視內容, 如何確保其連續性和表現的專業性呢?不過, 這些問題並不是無法解決的，甚至可以反過來說, 這些問題克服之後, 基於AI的長篇視訊內容的生產打造將展示出無與倫比的威力.無論如何, 城主可以斷言, 真人AI影視的時代已經悄悄來了,  不用很久, 我們可以看到基於AI視訊的完整真人短劇甚至電影. (Web3天空之城)

每當市場來到關鍵位置，雜音總是特別多，有人開始談風險、有人急著畫M頭，也有人選擇先退場觀望，但經驗顯示，真正重要的從來不是情緒，而是市場實際走出來的結構，價格與量能往往已經先給出方向，只是多數人願不願意相信而已。〈價量結構說話，做頭不成反嘎空再度驗證〉智霖老師連續兩週在直播中提醒「做頭不成反嘎空」，今天盤面再次印證，加權指數與櫃買指數同步續創新高，成交量放大到4391億元，呈現價量齊揚的多頭型態，並非勉強撐盤的量縮創高，代表買盤力道是實實在在進場，而不是短線拉抬。從獨家數據來看，今日買盤力道明顯強於上週五，同時賣壓已收斂至月平均水位，這在高檔是非常關鍵的訊號，台積電(2330-TW)法說會前，多方氣氛沒有鬆動，指數往三萬點推進的方向依舊明確，高檔震盪反而是正常換手，而不是轉空徵兆。〈強勢族群休息，低位階補漲接棒撐盤〉不少投資人今天的感受是指數創高，但手中股票不動，原因很簡單，先前漲多的光通訊環宇(4991-TW)、眾達(4977-TW)，以及PCB的定穎(3715-TW)、華通(2313-TW)出現獲利調節，這是典型的強勢股高檔換手，真正重要的是，低位階資金已經順利接棒，光學龍頭大立光(3008-TW)自相對低檔緩步回升，面板雙虎友達(2409-TW)、群創(3481-TW) 在報價止跌預期下同步補漲，說明資金沒有退場，而是在不同族群之間健康輪動，這種盤面結構，才是多頭能走得久的關鍵。〈免費下載【陳智霖分析師APP】，掌握第一手盤勢資訊與信用籌碼名單〉APP選股會員每月僅限額招收，名額有限，每週都會提供最新「信用籌碼疑慮名單」，最新版本APP10/25已上架，邀請您點選連結下載【陳智霖分析師APP】：https://lihi.cc/zwrii〈五路財神續航，拉回才是重點不是追價〉在這樣的行情裡，操作重點就是不要追高，但也不要離場，我們看好的五路財神產業趨勢股仍是主軸，ASIC指標股世芯-KY(3661-TW)股價收斂，強勢突破整理區，大漲約6%，智霖老師先前在直播、媒體或APP中都反覆強調逢低就是佈局機會，台積電概念股昇陽半導體(8028-TW)沿十日線整理結構不變，受惠金價走高與半導體需求的光洋科(1785-TW)，股價回檔修正乖離再給上車機會，散熱龍頭雙鴻(3324-TW) 前波急漲，消化浮額後更有利後續推升，低位階的CPO概念股聯鈞(3450-TW)也回頭載客，等待下一波攻勢。多數人還在擔心頭部的時候，行情用實際走勢告訴你答案，守住不追高的紀律，把握拉回的節奏布局真正的趨勢股，波段行情還沒走完，邀請投資人下載【陳智霖分析師APP】，即時資訊會第一時間分享，每週都會在APP內更新信用籌碼疑慮名單，幫你避開風險、鎖定機會。最新影音(請點影音上方標題至Youtube收視品質會更佳)https://youtu.be/Pqm5s_PvKO8〈立即填表體驗諮詢陳智霖分析師會員服務〉忠實粉絲請先完成填表申請，體驗每週精選操作名單、盤中到價盤中通知與即時策略更新。跟著我們卡位「五路財神」，面對震盪行情，理性分析與數據判斷是關鍵，立即填表跟上專業：https://lihi.cc/RFzlE錢進熱線02-2653-8299，立即邁向系統依據的股票操作。文章來源：陳智霖分析師 / 凱旭投顧