美國核准10家中企購H200，成川習峰會最大看點，BTC ETF單週流出近10億美元 - 0515 幣研週報 ⚠️ 本週重點事件 NVIDIA × Hermes × 開源模型生態 @nvidia 為 @NousResearch 的 Hermes 框架撰寫部署文件並公開背書，定位其為專為 NVIDIA 硬體設計的 24/7 本地端常駐 AI 架構。 Hermes 搭配阿里巴巴 Qwen 3.6 小模型，運行於 RTX 高階 GPU 或 DGX Spark 個人超算之上，sub-agent 設計可隔離小任務、提升可靠性。 📌 2026 川普訪華商界隨行名單，能從隨行企業團名單中看出什麼？ 📌 一圖看懂 AI 算力資金鏈：3 大需求方 × 5 層流向 預測市場熱門關注事件 🔭 川普在與習近平的雙邊會談中會說些什麼？ 🔭 《Clarity Act》將於 2026 年簽署成為法律嗎？ 🔭 LCK 2026：Gen.G vs T1 流量大戰 內容精選 - AI 代理時代的 HTTP-402 支付協議 by @paultimofeev_ credit to @hank95007 幣研新一期週報，往下看 👇

關於創始人控制與無二級市場 當黃仁勳在 2006 年押注 CUDA 時，他根本無法預見它會對深度學習有所助益——因為當時深度學習甚至還不存在。他押注的只是一個模糊的主張：平行運算總會在某個領域派上用場。 這意味著 NVIDIA 最關鍵的成功因素並非單一的戰略願景，而是以下三者的結合： 1. 押注一個足夠廣泛的方向（平行運算） 2. 等待一個超大且明確的 PMF 應用出現（深度學習） 3. 在長達十多年的等待期間，這個方向以及作為 CEO 的他本人未被更換 在 2008 年和 2018 年，股價兩度腰斬，分析師譴責他未盡職守，華爾街給予賣出評級。若是一位受短期股東壓力的專業 CEO，CUDA 很可能在某次成本削減行動中被砍掉，或縮減至僅剩骨架。 作為創始人，黃仁勳擁有足夠的控制權，使得董事會無法動搖他，因此 CUDA 能夠堅持到 2012 年 AlexNet 的時刻。 1. 維持公司控制權 2. 在 PMF 之前過早 IPO/TGE 與長期成長相悖

請標記您的日曆 🗓️ 第二季度 @maplefinance 投資者電話會議將於 7 月 8 日上午 11 時（東部時間）舉行。 這是了解項目創始人構想的絕佳方式。

這簡直瘋狂： SBF 持有 Anthropic（Claude）8% 的質押股份 由於 FTX 破產，這 8% 被以 13 億美元售出 如今，Anthropic 正以有史以來最高的 IPO 前估值進行融資 準確來說，估值達 9500 億美元 而當時這 8% 是在 1625 億美元估值下售出的 SBF 和 FTX 損失了 98%，即 747 億美元 如果趨勢持續，這筆損失可能增至 1500 億美元 如果債權人再等待三年， 山姆·班克曼-弗里德將成為 Web3 最富有的人 瘋狂

Cerebras Systems 深度解析：是巨人的剋星，還是僅僅一顆巨型晶片？ 算力界的「大力神」：Cerebras 深度解析——它是真革命，還是大幻覺？ 前言：如果說英偉達（NVIDIA）是將成千上萬塊「精緻的磚頭」砌成一堵算力牆，那麼 Cerebras 的邏輯就是：「我直接搬來一整座喜馬拉雅山。」2026 年 5 月，隨著 Cerebras 在納斯達克成功上市且市值突破 500 億美元，全球投資者的目光都聚焦於這顆「比臉還大」的晶片。 一、公司畫像：晶片界的「巨無霸」狂想曲 通俗理解：想像一下，傳統晶片廠商（如英偉達、台積電）就像在做「拼圖」，把一塊塊指甲蓋大小的晶片切割出來，再用電線連接起來。Cerebras 不吃這一套。他們的核心產品 WSE-3（Wafer-Scale Engine）是一整塊 8.5 英寸的矽晶圓。 它的形象：別人家的晶片以「毫米」計，它家的晶片以「餐盤」計。 它的邏輯：既然晶片之間的「交通堵塞」（資料傳輸延遲）是 AI 變慢的元兇，那我乾脆不切了，讓所有核心直接長在同一塊板子上，大家「面對面」辦公。 二、解決方案的「矛」與「盾」：優勢與劣勢分析 1. 優勢（矛）：降維打擊的效率 頻寬霸權：由於資料無需在不同晶片間「坐長途汽車」，其記憶體頻寬是英偉達頂級 GPU 的 7000 倍。這在處理超大規模模型（如 GPT-5 級別）時，推理速度可達每秒數千個 Token，快到肉眼無法捕捉生成過程。 程式設計極簡：過去訓練大模型需數百名工程師調校叢集通訊，如今在 Cerebras 看來，這整台機器就是一顆大晶片，寫程式就像在單機上運行一樣簡單。 2. 劣勢（盾）：物理法則的「反噬」 良率難題：在一整塊晶圓上只要有一點損壞，整塊板子可能就報廢了。儘管 Cerebras 設計了冗餘核心，但其製造精密度要求極高，成本高得離譜。 散熱黑洞：這麼大一塊板子運轉時，發熱量相當於數個電爐絲同時全功率運轉。你買的不是伺服器，而是一台自帶「火暴脾氣」的怪獸，必須搭配極昂貴的液冷系統。 三、商用進展：從「實驗室」到「算力工廠」 2026 年最新戰報： OpenAI 的秘密武器：2026 年初，Cerebras 與 OpenAI 簽署了價值 100 億美元的合作協議。OpenAI 發現，在執行某些特定邏輯推理（Reasoning）任務時，Cerebras 的架構比英偉達的叢集更節能。 Condor Galaxy 3 叢集：Cerebras 與阿布達比 G42 集團聯合打造的超級電腦叢集已在迪拜上線。這標誌著它已從「賣單機」進化至「賣算力雲服務」階段。 四、財務現狀與展望：麵包還是馬戲？ 收入現狀：2025 財年收入較 2024 年翻了三倍，首次突破 15 億美元大關。雖與英偉達相比仍是「小弟」，但其毛利極高，因採用自研架構與獨家供應。 未來展望：2026 年下半年，隨著企業級 AI（私有化部署）需求爆發，許多不願折腾複雜叢集的中型巨頭開始訂購 Cerebras。分析師預測其 2027 年收入有望衝擊 50 億美元。 五、整體估值與競爭博弈 1. 估值邏輯：目前 500 億美元市值的市銷率（P/S）處於高位。投資者買的不是它當下的利潤，而是「萬一英偉達的護城河（CUDA）裂了呢？」這種可能性。 2. 競爭格局： 英偉達（NVIDIA）：仍是統治者，擁有無敵的軟體生態（CUDA）。 自研派（谷歌／亞馬遜）：巨頭們皆在自研 TPU。 Cerebras 的護城河：它是唯一一家在「物理架構」上玩出花樣的公司。若 AI 發展的瓶頸最終落在「物理延遲」上，Cerebras 就是唯一的解藥。 六、投資風險：在刀尖上跳舞 供應商依賴：它極度依賴台積電的特殊封裝工藝。若台積電產能吃緊，Cerebras 連一片晶圓都拿不到。 軟體生態焦慮：工程師們已習慣英偉達的語言。改變程式設計師的習慣，比改變物理架構還難。 大廠反擊：若英偉達透過 NVLink 技術將延遲壓得足夠低，Cerebras 的架構優勢將被稀釋。 結語：首席內容官的總結陳詞 Cerebras 就像是算力界的「暴力美學」。它不屑於在舊有規則中修修補補，而是選擇直接掀翻桌子，以最硬核、最直觀的物理方式解決 AI 的飢渴。 一句話總結：如果你相信 AI 的未來在於「極致的速度」與「極致的簡潔」，那麼 Cerebras 就是那個敢於向英偉達發起衝鋒的末人英雄；但如果你相信「生態即是一切」，那麼它目前仍只是一個昂貴且孤獨的科學怪人。 2026 年，木頭姐已經下注了，你呢？

🚨 Dan Ives 對納斯達克設定 6–9 個月內 30,000 目標：AI IPO 爆發 + 芯片需求推動這一故事。 訊息明確：「AI 周期仍在第 3 局。」 動能強勁，但預期現已過於擁擠。 🟢 AI 周期仍處於早期階段 🟢 芯片供應 < 需求（極強的定價能力） 🟢 IPO 潮流增加流動性 🟢 納斯達克的「拋物線重評」情境

山姆·阿爾特曼從 Cerebras 的 IPO 中獲利 🚀 OpenAI 的負責人於 AI 芯片製造商 Cerebras 上市後賺取了約 $30 百萬。該公司股票在首日交易中從 $185 湧升至 $350。 這位合作夥伴的成功對 OpenAI 本身亦有好處：公司已簽訂 $100 億美元的合約，並擁有直至 2030 年購買設備的權利。 #AI | #OpenAI | #Cerebras | #IPO

推廣者自1893年以來一直存在。他們極其保守，債務幾乎為零。這雖然有利於安全，但讓人懷疑他們是否過於膽怯，不敢採取成為數十億美元級別企業所需的重大舉措。此外，過去一年中，推廣者持股比例已從50.59%降至46.52%。如果船長們都在減持持股，水手們為何還能保持冷靜？ 在網站上搜索 Amrutanjan Health Care Q4 FY26