168X 战情室：对话 QinbaFrank，AI 的第二增长引擎、CSP 价值重塑与 Crypto 供给侧改革

Frank哥，最近还好吗？咱们上次第二次聊的时候提到过，下半年可能会有一次去杠杆。当时我们说，美股的杠杆率很高，仓位也很拥挤。

到了7月2日，彭博报道Meta出售算力，这件事让我有点警觉。我还把我们当时聊的内容调出来，发现我们也提到过这一点，觉得那可能是一个信号，所以我减了一些仓位。

另外，7月上旬开始，我在X上大比例讨论CSP这一块，也就是云厂商开始部署开源模型，以及CSP，特别是超大云厂商的价值重估。所以整体来说，7月、8月CSP厂商的表现还行。它们体量比较大，很难说涨幅特别高，但在7月份的动荡里面其实几乎没怎么跌，7月底、8月初整个市场反弹的时候，它们也比较稳健。最近这段时间，特别是微软和亚马逊，表现也都还不错。

最近还行，挺好的，荷包和仓位都还好。

最近币圈也迎来了一波比较大的上涨，而且是意外的上涨。

上涨我不意外，但幅度让我很意外。之前在6月、7月，你看我在X上其实一直在说，从6月到11月都是比较好的建仓期。对于长周期选手来说，这几个月适合不断建仓，越跌越买，把配置中打算投入的仓位，在5、6个月之内逐步建完。

我最早大概是6月十几号，在OKX星球的一次直播里专门提到过这一点，所以我自己也一直在逐步买。7月份有人问我这一波能看到多少，我说短期反弹能看到7万多美元。后面我觉得还会继续走，但没想到19号之后，21日、22日那几天，价格不仅突破了7万，甚至还到了8万以上，短暂突破了8万。

所以这波上涨的预期是有的，但上涨的幅度和强度超出预期。

1. 宏观进入估值摩擦区

那我们先从最近的宏观开始聊。我看你最近一直说，市场要转好有几个条件：第一，长端利率要下来；第二，通胀要回落；第三，鲍威尔的态度不要再那么强硬。至少，不要再比现在更硬。

能不能先从鲍威尔在杰克逊霍尔的演讲讲起，跟大家聊聊宏观大概怎么看？

宏观上，刚才你说的这3个点，也是我最近一直在看的3个点。相比4月、5月的行情，当下市场首先要从基本面说起。二季度财报证明，AI需求是没有问题的。

无论是大型云厂商、超大型云厂商，还是新兴云厂商，它们在财报里都提到了一点：只要数据中心建好、机柜架好、部署完成，就可以立刻满负荷运转。这说明更下游的需求很强，只是供给不够。

这是一个非常重要的信号。但问题在于，8月份这一波行情的强度，比起4月、5月还是差一些。我在7月31日写过一条推文，说8月是最好的夏天，我当时看好8月的行情，觉得会有一波反弹。龙头我认为是光模块，CSP软件也会表现，存储还有空间，但主升浪已经过去了，很难再期待它像过去一年那样疯狂上涨。

不过，这几个板块在8月份都有表现。事实上，它们的强度比起4月、5月还是差一些。我觉得核心原因是，8月份整体的宏观环境没有那么好。

最早的一个因素是，7月初美国和伊朗在霍尔木兹海峡再次发生冲突，导致油价从7月的70多美元，逐步反弹到8月份最高90多美元。最近油价也在90美元上下震荡。

油价上涨会向能源传导，再传导到通胀，这是通胀中一个重要的分项。通胀预期走高，又会推动债券收益率上升。

第二个因素是偿债和发债的问题。刚才说的通胀预期是一方面，赤字是一方面。紧接着，从今年二季度开始，我们可以看到一个现象：科技公司发债越来越多，而且规模很大。

特别是云厂商这种超大型科技公司，它们在债券市场上的评级非常高。微软的评级甚至可以近似看作和主权国家差不多。它们本质上是在债券市场里和国债争夺同一批资金。它们未必争夺的是20年、30年的资金，很多债券的期限是5年、10年，甚至20年，但本质上都是在债券市场里抢资金。

发债变多，无论是大型科技公司发债，还是政府发债，本质上都需要更高的风险溢价。市场需要更高的利率补偿，所以整体债券收益率就被推高了。

债券收益率上升，对市场会产生影响。特别是10年期国债收益率，它代表市场的无风险收益率。无风险收益率上升，自然会压制风险资产的估值，尤其是高市盈率资产，以及负债率比较高的资产。市场会预期它们未来发债的成本继续上升，自然会打压这一类资产。

这可能是到了8月中下旬以后，市场承压的主要原因。

至于鲍威尔在杰克逊霍尔的讲话，就像我上周五，也就是28日之前写的那篇前瞻一样，我觉得最后是一半对、一半错。

我原本判断，他一定会表达对通胀的鹰派立场，要表现得很强硬。因为6月份他比较鸽派，7月份又因为6月非农弱于预期、6月CPI大幅低于预期，市场开始预期降息，长债收益率反而有所上升。

当时他的态度可能比较柔和，觉得市场已经替美联储开始降息了，所以市场会觉得他比较疲软。到了8月份他讲话的时候，长端收益率已经比较高：10年期美债收益率大约是4.7%，30年期美债收益率到了5.2%，美油价格也在88到89美元左右。

在这个位置上，我觉得他对通胀应该会采取比较强硬的态度。之前一周，贝森特已经做了两件事。第一，他帮助日本稳定汇率，避免日本央行抛售美债，进一步拖累日元汇率。第二，他宣布扩大回购国债的规模，但这个效果只持续了一天，第二天长债收益率又反弹了。

当时市场的预期是，鲍威尔虽然会表达对通胀的强硬态度，但整体基调可能会温和一点。但事实上，那天他的表态，第一确实对通胀依然很强硬，而且提出了一个很强的反应函数：希望看到通胀继续下行，并且快速接近目标。

第二，他整体的态度还是比较硬、比较强。当然，从长期来看，这样做是对的。只要你有足够强硬的态度，市场才会相信你真的能把通胀压下来。通胀压下来以后，长期来看，收益率的几个驱动因素中至少有一个会被削弱，这是好事。

但短期来看，市场还是会承压。

现在的问题是，宏观在压制市场。收益率仍然处于高位，在这种情况下，我称之为“估值摩擦区”。比如10年期美债收益率在4.7%，30年期美债收益率在5.2%，这个位置还不至于让市场立刻崩掉，但也很难出现大规模、趋势性的上涨行情。

大家始终保持警惕，资金不敢放心大胆地冲，同时又担心出现意外因素，把收益率进一步推高，所以处在估值摩擦期会很不舒服。

如果10年期美债收益率从4.7%不断上升到4.8%、4.9%，30年期上升到5.3%以上，市场可能真的撑不住。但目前这个位置市场还撑得住，只是让它继续往上走，难度也很大。

所以，接下来可能还是要靠时间，重点看本周五公布的8月份非农，以及下周公布的8月份CPI，看看数据到底怎么样。最终还要看美伊冲突能不能缓和。

如果美伊局势能够缓和，另一方面，鲍威尔在看完8月份的两个数据之后，9月份怎么判断，我个人倾向于他还是按兵不动。

有几个原因。第一，消费并没有那么强，8月份的消费数据比较一般。沃尔玛二季度财报我也看了一下，同店销售增速在放缓，而且是大幅放缓。

第二，我觉得劳动力市场可能也比较一般。本周的非农就业，市场预期可能是5万，我觉得有可能低于这个数字，甚至只有个位数。因为7月份的非农就业已经是负值，8月份也存在这种可能。整体来说，劳动力市场一般。在这种情况下，加息的可能性并不大。

第三，我之前一直有一个观点：鲍威尔在6月份成立了5个工作组，研究货币政策、利率、通胀框架和生产率等问题，年底会给出结果，虽然不一定正好在12月。

在这5个工作组的研究成果出来之前，我觉得按兵不动比较好。

现在的意外在于，通胀并不是没有往下走，而是往下走得比较慢。7月份的通胀比6月份低了一点点，但8月份的通胀可能不太好，因为8月份油价和汽油价格都上涨了一些。

另外，我一直在跟踪Truflation。它专门实时跟踪美国通胀数据。它的绝对值，也就是具体数值，我觉得不一定有参考意义，但我跟踪了大概一年，它的走势和趋势还是很有参考价值的。

最新的实时通胀走势已经回到了6月份，只比6月份的高点低一点点，所以8月份通胀可能会出现反复。如果真是这样，市场可能还是会紧张。

总的来说，现在的宏观环境有美伊冲突，而美伊问题已经开始呈现长期化趋势。所谓长期化，就是冲突强度不会很大，不会像3月份那样大规模交火，但也不会很快结束。

美国和伊朗在6月份签过一次停战协议，7月份又撕毁了。现在双方都有短板。伊朗知道特朗普在乎中期选举和民意，所以伊朗可以控制海峡、维持油价，逼特朗普让步。

美国这边则通过封锁伊朗的海岸线，同时大规模加强制裁，让伊朗内部经济出现问题，以此倒逼伊朗退让。至少目前特朗普认为这种方式有效，所以他也不会轻易承诺解除对伊朗的制裁、解冻资产，或者承认伊朗在霍尔木兹海峡的权利。

对美国来说，做出这些让步风险很大，因此双方会继续僵持。僵持的结果，就是油价维持在现在这个位置。

从大的拐点来说，近期我觉得主要看两个事件。第一，双方什么时候真的扛不住，能不能有一方退让，让油价真正下来。这会是一个非常大的利好。

油价下来以后，长端收益率的支撑就会被削弱。贝森特已经开始回购国债，如果再调整长债和短债的发行比例，也有可能进一步压低收益率。

如果他们真的能把收益率压下来，比如今年10年期美债收益率降到4.6%以下、4.5%左右，30年期降到5%左右甚至5%以下，那么AI、半导体及其上下游资产才可能真正走出来。

基本面没有问题，需求也没有问题，只是宏观的不确定性仍然比较大。

听起来，宏观现在更像是一种噪音，在压制市场，但需求永远不会见顶。英伟达上上周的财报也说，问题在供给，不在需求。

对。这个其实也是我们之前聊过的。从长期来看，在渗透率快速上升的时候，接触AI的用户越来越多，C端和B端都是如此。

第二，每个用户消耗的Token数量也越来越大。所以短期内，需求仍然在快速增长，甚至可以说是在狂飙，这一点至少是没有问题的。

无非有两个问题。第一，宏观短期不支持。第二，短期市场可能已经疯魔到比较极致，价格和需求出现了背离。需求虽然很好，但很多资产的价格已经出现了抛物线式上涨，类似6月份的状态。

2. CSP价值开始重估

讲到Token需求，就必须聊聊CSP。你之前写过一篇关于CSP价值重塑的文章。我主要想请教几个问题：现在市场一直把AWS、Google Cloud这些云厂商当成卖GPU、转卖Token的二道贩子，为什么你认为这种认知必须反转？

最早大概是在7月初，我开始讨论这个问题。6月底的时候，大家应该都有印象，媒体报道了很多美国企业Token消耗量非常大，成本支出很高，很多企业已经有些扛不住了，所以开始削减支出，或者限制每个员工的使用额度。

当时大家都在讨论“Token经济学”。7月初，我看到Coinbase CEO Brian在X上发了一篇长文。他说，6月份Coinbase做了一件事：他们也在大规模使用AI，但把业务场景进行了区分。

有一些普通业务场景，价值没有那么高，但使用频率很高。对于这些场景，他们开始使用不一定那么强的模型，不一定要使用前沿大模型，也不一定要使用GPT或Claude，普通的开源模型就可以满足需求。

最后的结果是，整个6月份Coinbase的Token消耗量快速增长，但整体成本支出反而下降了。

很多人乍一看会觉得这个案例很恐慌：Token用得更多了，但支出却下降了。但我看到的是另一个迹象。对单个企业来说，这意味着通过模型路由和场景区分，企业可以把性能很强的前沿旗舰大模型，和性能不错、性价比很高的开源模型或中等模型搭配使用，从而让成本下降，并且变得可控。

这就是杰文斯悖论。成本越低，使用的人越多。因为我以前在互联网和移动互联网行业做了很多年，感受很深。上网成本和流量成本越来越低，但使用移动互联网的人越来越多，每个人的消耗量也越来越大，所以总支出反而会增加。

我觉得这是一个很好的契机。7月份我看了很多相关内容，做了不少调研，也问了一些国内外的朋友。我提炼出了一个观点：企业采用AI，已经进入了“多场景、多模型”的工程化时代。

什么叫分场景？就是企业会区分哪些是高价值场景，哪些是高频、低复杂度、低价值的场景。对于高价值场景，企业当然还会使用前沿旗舰大模型；但对于低频、低复杂度、低价值场景，就会使用开源模型或中等模型。

这件事很多企业已经开始做了。

对于云厂商来说，Coinbase比较特殊，因为它本身就是一家科技公司，具备搭建模型路由、精简上下文、建立缓存和存储体系的能力。它可以自己搭建一整套AI运营系统。

但大部分企业没有这个能力。很多企业本来就在使用云服务，这时候云厂商就有动力去做这件事。6月中下旬，我们也看到微软开始部署DeepSeek、通义千问等模型。

基于这些变化，我在7月初写了几篇文章，最后在7月8日总结成一篇。我的观点是，未来GPT、Claude这类前沿大模型，虽然仍然是企业采用AI过程中非常重要的一部分，甚至可能占据大部分消耗，但企业也会在很多场景中使用中等模型和开源模型。

这意味着，市场过去衡量AI商业化，主要看大型模型公司的ARR，比如Anthropic、OpenAI的ARR。但当应用场景越来越复杂，云厂商的价值就会变大。

所以我认为，超大型CSP的业绩可能比大模型公司的ARR更适合衡量AI商业化。因为CSP的算力，实际上相当于企业采用AI并进入生产环境之后的全部运行费用。

这里面包括闭源模型API的调用、开源模型、推理、数据库、对象存储、数据仓库、网络，甚至安全、监控和Agent路由等，都会在云平台上体现出来。

所以我才会说，超大型CSP的业绩是更好的综合指标。大模型公司的ARR依然很重要，它是AI需求纯度最高的指标，但CSP的业绩会成为衡量AI商业化落地最综合的指标。

上周四我也请Herman哥聊了一下，最大的收获是，CSP站在最前沿，看到需求之后才决定增加CapEx。现在花的钱可能比较多，所以自由现金流比较少。

但如果它们背后套用这些开源模型，做出自己的模型体系，并且真的能把一部分钱赚回来，等自由现金流重新大幅转正的时候，股价可能会冲得比我们想象中还快。

对。这个改变的是CSP的成本结构。我应该算是在X上比较早关注这一块的人。当时市场认为CSP是二道贩子：资本开支由CSP承担，CSP花钱买机器、建数据中心，然后转卖前沿模型的Token和API，但大头利润还是被模型厂商拿走。

也就是说，CSP承担支出，却没有享受最大的毛利。

但如果云厂商去做开源模型，情况就不一样了。开源模型本质上没有模型授权成本，这部分收入的大部分就会落到CSP自己身上。

而且不能只看开源模型，还要看中等模型。微软在6月、7月做了两件事：一方面部署通义千问、DeepSeek等开源模型；另一方面也推出了自己的中等模型Microsoft AI，也就是MAI。

MAI是微软自己做的闭源模型，主打性价比。它的性能可能没有GPT-5.6那么好，但可能接近GPT-5.5，或者接近Claude Opus 4.8、4.7。在某些场景下，这样的性能已经完全够用。

它的好处是更可控，而且成本改善非常明显。

我也发现一件事。像OpenAI现在最新一代模型已经是Astra，Astra 2、Astra 3可能不再向普通用户开放，而是提供给科研人员。上周五我还看到Claude发了一条推文，说要征集1万名科学家使用它最新的模型。

这说明智能已经开始出现某种阶级化。一般人其实不需要使用那么前沿的模型。

对，我觉得确实有这个趋势。

你看中国大陆的开源模型，比如GLM 5.3，输入Token和输出Token都是每百万Token 0.15美元。这个价格非常可怕，欧美大模型厂商根本打不过。

这也是一种倒逼。最近OpenAI、Llama等模型不断降价，本质上都是在把价格往下打。中国的模型逼着它们往下走。

这就是入门经济学里说的价格歧视，对不同群体的消费者采取不同定价。

3. 非Coding工作流接棒

如果CSP现在采取的是这个打法，那么到年底或者明年初，我们可以期待CSP出现什么新的增长引擎？

我首先看好三季度财报，也就是10月中旬到11月披露的那一季财报。我觉得微软、亚马逊、Google这些超大型云厂商的财报会非常惊艳。

第一，它们在二季度已经给了很强的指引。微软当时说二季度增长43%，三季度可能是45%；AWS二季度增长37%，三季度可能达到40%。Google不用说，二季度云业务同比增长80%多，三季度还有可能继续加速。

如果需求没有发生变化，那么真正的变化可能来自成本结构。二季度财报时，我们还看不出来云厂商大规模部署开源模型、推出中等模型会怎样影响成本结构。但从7月到9月，正好是这些云厂商积极部署开源模型的阶段。

所以到了三季度，我们有可能看到的不只是营收增长，还包括毛利率的改善，而且我认为这种改善可能会比较显著。

第二个增长点，就是大家现在关心的CapEx回报。之前市场会问，这么大的资本开支能不能赚回来，资本投入回报率到底怎么样。

二季度财报给了大家一个初步框架，可以算出一些基础回报，初步验证资本开支的回报情况，但还不是最终验证。

最近市场又开始讨论，之前商业化增长很强，是因为Coding。从去年下半年到今年上半年，Coding的迭代速度特别快。但Coding是一个特殊场景，因为代码、日志、API、文档都已经数字化，而且全球有GitHub这个代码库。

Coding产生的结果很快就能被验证，过程也可以拆解成清晰的步骤。更重要的是，程序员很贵，不管在美国还是中国，程序员的工资都很高。只要节省20%、30%甚至40%的开发时间，或者提高效率、减少人员，就很容易算出ROI。

Coding还有一个特点，它不需要公司从上到下统一采用。程序员自己就可以使用Coding Agent或API，所以渗透率非常快，商业化增速也很快。

于是大家就会问，下一个Coding是什么。

我的看法是，这个问题一开始可能就问错了。说实话，很难再出现一个像Coding一样边界清晰、增速极快、收入规模巨大，而且能被资本市场快速识别的产品或应用场景。

非Coding的世界和软件开发完全不同，而且高度碎片化。银行有信贷、KYC、反洗钱；保险公司需要核保和理赔；医疗领域要看病历、检查结果，还要做诊后长期服务；制造业就更复杂，不同制造业的流程、设备和数据都不一样；零售也是如此。

这些场景都需要很多流程，而且大量数据属于企业自己。它们没有那么固定，也没有那么集中。

但仔细看，我觉得还是会出现区分。我们在工作中有一套知识工作体系，比如企业里的横向职能部门和职能业务，财务、招聘、人事、文档、合同等场景，都属于知识工作体系。

这些场景有一些可以通用化，我觉得会比较快。很多服务业以及后台运营管理体系，也会比较快。再往后，供应链和制造生产环节可能会慢一些。

所以第二阶段可能不是出现一个类似Coding的单一场景，而是大量不同的知识工作流和行业业务流程逐步Agent化，最终在总量上超过Coding。

比如IT运维、财务会计、行政、法律、合规等场景，我觉得会比较快。再往后可能是供应链、制造和医疗。

从微软财报也能看到一些迹象。微软二季度财报提到，Foundry的客户已经有10多万家，Microsoft 365 Copilot的付费席位达到3000万，Agent 365也有4000多万个Agent。

Foundry是企业构建、部署和运行Agent应用的平台。这说明已经有10万家企业开始使用微软Foundry构建自己的Agent平台。

Microsoft 365 Copilot则更多体现了非Coding员工对这些工具的使用。所以我大概认为，AI会沿着不同的职能和行业场景逐步扩散。

还有一点需要明确：Coding其实是在为非Coding工作流铺路。我那篇文章的标题就是《Coding正在成为非Coding工作流的铺路技术》。

未来，很多非技术员工不会觉得自己在写代码。他们只是在提出需求，通过自然语言生成财务对账工具、销售仪表盘、内部审批页面、合同检查流程等小应用或小型Agent，专门服务自己或所在部门。

传统企业里有大量常规流程。企业规模小、需求特殊时，通常不会专门采购一套SaaS或IT系统，很多事情只能通过Excel、邮件和人工完成。

Coding Agent降低了定制软件的门槛。大量非技术员工可以通过自然语言提出需求，把过去不值得软件化的流程变成可以软件化、自动化的流程。

这首先会形成积少成多的长尾效应。第二，Coding会成为未来所有非Coding业务流程的底层技术。

最终，知识工作流里的大量环节会通过Coding被软件化和自动化，再扩散到各个行业的业务流程中。这大概可以算是第二个场景。

最近我们也看到了一些数据。上周我看到OpenAI Codex官方博客分享了一组数据，说自2月以来，Codex采用增长最快的领域包括法律、销售、招聘、营销和医疗。法律领域的增速大概达到100倍，销售和招聘也增长了30到40倍。

这已经能看出一些苗头。

当然，这些业务流程相对于Coding来说还没有那么标准化。越往深处走，进度会越慢。企业内部通用的知识工作流还比较容易，但企业特有的场景就需要权限管理、内部数据，可能还要重新训练和部署。

这就是Palantir的模式，也就是FDE，前置部署工程师。你会看到，二季度末、6月和7月，OpenAI、Anthropic等公司都开始和很多企业成立专门的FDE团队，负责部署和实施这些系统。

4. 企业开始寻找AI回报

听起来有几个Takeaway。第一，AI会开始帮我们完成很多以前做不到的事情，也会取代很多机械性的工作。

最重要的是，如果按照现在模型的前沿程度来看，一个人每月花100美元订阅Claude、Fable Five，却连一个礼拜都用不满，或者没有真正拥抱这些工具，这可能说明他的工作很有可能被取代。这个感想听起来很残酷，但好像又很真实。

不过我更好奇的是，企业给法律、营销、招聘等各行各业的员工引进AI，确实可以压缩成本，但很多企业主没有办法明确知道ROI在哪里。他们知道有投入，却看不到具体的回报，数字上也算不出来。这个问题应该怎么解决？

这也需要时间。

比如刚才提到的法律、销售、招聘、营销和医疗等场景，自2月份以来Codex的采用量大幅提升。我的判断是，如果企业采用一个月、两个月，或者一个季度，然后发现没有效果，下一季度可能就不会继续付费。

但如果它持续使用，消耗量还在持续增长，就说明它本身是有效果的。这个效果无非是降本增效，或者产生收入。

关键是要看企业能不能在这些场景里看到结果。降本增效不一定意味着人员减少，也可能是人员不变，但工作效率提高了。

上周末我见了一个国内美元VC的合伙人，他投了很多国内互联网公司和游戏公司。他跟我讲，他们投了一家很大的游戏公司，在iOS移动游戏领域很有知名度。

他和那家公司的创始人交流后发现，这家公司已经把AI用到了游戏生产的全流程，从创意、美术、策划到数值体系都在使用AI。以前开发一款大型游戏可能需要2到3年，现在可能半年就能做出来。

这就是一个值得关注的案例。

另外，我还让GPT梳理了一下。从7月15日美股二季度财报季开始，到8月底这一个半月，我专门找了传统行业、非科技行业的上市公司，去看哪些公司在财报或电话会上提到正在应用AI，以及AI给它们带来的效果。

结果大概有15%的美国上市公司，已经能够展示出AI带来的效果，或者至少已经明显感受到一些变化。这个效果可能是降本增效，也可能是提高效率，或者带来真正的业绩增长。

老板不一定要马上看到收入，只要能感受到成本下降，或者成本不变但效率提高，就已经是效果。接下来才会逐步转化为真正的收入。

5. CapEx回报需要时间

你觉得什么时候可以比较确定地说，AI CapEx花出去的真金白银可以被真正合理化？这个账什么时候能算平？

我们也看到，上周Anthropic的ARR开始降速，降到650亿美元左右。

我觉得可能要到明年，或者后年。

今年二季度我们看到了一些初步的ROI框架，但现在毕竟还处于花钱阶段。我之前提过，这是一个时间差。

美股大型科技公司大规模增加资本开支，主要是从去年下半年开始，尤其是三季度、四季度。去年三季度、四季度花的钱，到今年二季度、三季度，甚至年底才开始产生现金流。

而且去年四季度到今年一季度、二季度，资本开支还在持续增加。今年这一整年的花钱规模越来越大。

亚马逊CEO在二季度财报里也提到了另一个时间差：大型云厂商投资资本开支，有一个投入节奏。

比如去年三季度投入一笔资本开支，首先要买土地、建设数据中心厂房、平整土地、修建道路、施工，并且建设电力设施。这些工作可能需要8到12个月，也可能需要半年到一年。

完成之后，才会进入设备阶段，把机柜放进去，再购买光模块、光纤等设备，连接机柜内部和机柜之间的网络。这个阶段可能还需要一个季度或者两个季度。

所以，一笔资本开支投入之后，真正等数据中心建好、接通电力、开始运行并产生现金流，至少需要1年到1年半。

这意味着，去年三季度投入的钱，可能要到今年三季度才开始有效果，甚至到今年年底才真正见效。

如果按照这个节奏推算，今年可能正好是资本开支的高峰期。大型科技公司去年资本开支大约4000亿美元，今年已经提高到8000亿到9000亿美元，增速超过100%。

明年很难说会从8000亿、9000亿美元继续增长到1.7万亿、1.8万亿美元。现在市场预期明年大约是1.1万亿到1.2万亿美元，也就是30%到40%的增速。

资本开支增速最快的阶段是在今年。到明年下半年，或者明年年底到后年，我们才有可能看到大型科技公司不同资本开支批次的产出情况：每一批投入了多少钱，什么时候开始产生现金流，能不能打平。

当然，这里说的是财务和会计意义上的打平。要完全覆盖所有支出，可能还需要更长时间。

但大家不一定要等到它真正赚到钱，才判断AI商业化是否成功。第一个交叉点是，云业务营收增速超过资本开支增速。

现在还没有达到这一点。即使是增速最快的Google，二季度Google Cloud同比增长82%，但Google资本开支的增速相比去年仍然超过100%。

Google今年的资本开支大概是800亿到900亿美元，二季度已经提高到2000多亿美元，增速超过100%。所以它的云业务增速仍然没有超过CapEx增速。

第二个交叉点，是Coding在经历超高增速之后逐步放缓，非Coding业务场景的业务量开始快速增长。我觉得大概是这两个点。

6. 年底行情进入三段波动

听起来CapEx会慢下来，因为不会再像去年到今年这一波增长得那么快。这样一来，下游受益的厂商也会变少。

如果回头看现在到年底的行情，和今年3月、4月、5月相比，大概会有什么不同？

3月、4月、5月，尤其是4月、5月，毫无疑问是非常强劲的行情。

当时首先是算力紧缺，Anthropic的ARR快速增长，到了300亿美元，市场非常惊讶。4月中下旬，云厂商公布一季度财报，表现也非常好，AI商业化已经出现初步苗头。

资本开支当时还没有见顶，宏观环境也比较好。虽然4月份市场还在波动，但大家心里其实都清楚，后面会逐步缓和。油价持续下行就是一个关键因素。

当时长债收益率也没有那么高，市场还没有特别担心发债潮。4月到5月，油价问题曾经让收益率短暂上升，但确认局势开始缓和之后，5月份长债收益率快速下降，10年期美债收益率最低降到3.9%左右。

所以那个阶段是爆发式增长。

接下来到年底，我觉得要分3个阶段看：9月上旬和中旬是一个阶段，9月中旬到10月中旬可能是一个阶段，中期选举之后又是一个阶段。

最近这一两周，市场可能会先消化鲍威尔在杰克逊霍尔的讲话。利率高、长端收益率上升，风险资产承压。大家又希望风险资产下跌之后，宏观环境能够缓和。

如果本周8月份非农就业确实继续偏弱，市场会松一口气，但还要看下周8月份CPI到底怎么样。

到了9月、10月，我觉得仍然会有动荡。动荡的根源有几个。第一是中期选举。正常来说，中期选举对市场有几个影响。

当选情比较焦灼时，市场会担心到底是共和党继续掌控国会两院，还是共和党丢掉两院，或者共和党、民主党各掌控一院。政治不确定性会带来未来政策的不确定性，包括产业政策，这些都会影响市场判断。

过去中期选举之前，市场通常比较平淡，或者会出现回调和调整，存在一定避险情绪。

今年有两个特殊因素。民主党攻击共和党的议题，我觉得主要有两个：第一是伊朗问题；第二是AI数据中心建设。

数据中心建设会影响民生，很多地方都能看到数据中心推高电价、水价和土地价格。特别是在佛罗里达、弗吉尼亚、德州等数据中心建设比较集中的地方，大量数据中心集中建设，需求突然增加，推高了很多物价。

但数据中心真正建成之后，一个数据中心需要的员工并不多，大型数据中心可能只需要十几到二十个人。很多地方已经因此出现民意沸腾的情况。

纽约之前已经暂停了超大型数据中心的审批。最近大家关注德州的选举。德州州长是共和党，而且比较支持数据中心建设。但选情焦灼之后，民主党也开始攻击这个议题，所以州政府的态度变得更加谨慎。

数据中心建设可能会在中期选举期间成为一个非常有争议的社会焦点。它未必会真正改变行业基本面，主要是会影响市场情绪。

另外，我今天还看到The Information报道，Anthropic可能会在7日或8日提交IPO文件。

如果它在10月份上市，本质上也会对市场产生影响。这个感觉和Circle上市有点像。大模型公司过去的真实经营情况，市场其实并不清楚，通常只能看到公司偶尔公布的数据，或者第三方监测的ARR。

但IPO文件发布之后，市场可以看到Anthropic真实的经营情况。如果实际情况比想象中好，市场情绪会受到提振。

但进入路演阶段之后，如果它要融资800亿到1000亿美元，规模甚至比SpaceX还高，就会产生吸血效应。SpaceX当时750亿美元估值，机构认购可能达到3到4倍超募。

机构需要提前准备资金申购。如果Anthropic也很热门，可能会有3000亿到5000亿美元的资金去申购。至少市场需要准备几千亿美元资金，这些资金会在IPO路演阶段暂时离开其他资产。

IPO上市之后，如果流通盘比较低，比如只有5%到6%，股价还可能继续上涨，也会对其他AI资产产生压制。之后市场才可能逐渐恢复。

所以我把这看作9月、10月动荡的一个来源。

我在8月23日写过一篇文章，叫“秋意渐凉”。这个说法比较诗意，不是说市场会出现严重问题，而是宏观压制让市场进入估值摩擦区，大家会比较难受。

它不是寒冬，但也不是简单题，而是很多简单题都变成了复杂题。到时候还要具体看中期选举和IPO会不会引发市场波动和调整。

如果出现调整，我觉得反而是机会。

中期选举之后，政治不确定性会降低。无论是共和党全胜、共和党大败，还是两党各掌控一院，市场至少知道了结果，也能据此推演未来政策。

第二，10月下旬到11月正好是三季度财报季。我觉得三季度财报可能还是会比较好。

到那时，Anthropic可能已经上市一个月左右，IPO对市场的冲击也会逐渐过去。市场经过一段时间调整后，资产会变得越来越便宜。

我最近看了半导体估值数据，SOX指数的平均估值已经回落到19.2倍左右。去年关税战的时候，大概是17到18倍；2024年8月大概是16到17倍。

现在这个位置已经有一定性价比。如果市场继续震荡，而业绩继续增长，估值可能进一步下降，性价比就会更明显。

再加上历史规律，中期选举之后，无论是30个、50个还是100个交易日，市场表现通常都不错。特别是科技类成长资产，往往更受益。

所以我觉得，今年四季度到明年，市场可能还是不错的。

我个人倾向于9月、10月谨慎一点，现金多一些。我7月底进场后最大回撤大概4%到5%。台股和美股的逻辑不太一样，台股没那么需要在意自由现金流，因为美股CapEx是台股供应链的养分。

台股8月份表现很好，外资开始回头买，力度比韩股还大。韩国三星、SK海力士相关的杠杆ETF流入资金大概有450亿到500亿美元，但没有反映到正股上，说明上方可能有机构卖压。杠杆型ETF本质上是在做空波动率，普通投资者未必适合。最近还有消息说新加坡淡马锡要投资SK海力士，我对此也有疑问。

台湾市场的投资者可能不太一样。台湾11月底也有地方选举，大家担心地方选举之后，所谓的“国安基金”或者政府资金会从市场撤走，所以有人觉得中期选举之后股市可能会下跌。

美国市场的博弈力量还是最强的，而且美国市场更加市场化。

从历史上看，2022年、2018年、2014年、2010年几次中期选举之前，市场通常比较震荡，指数收益率也不高。但选举之后，无论是30个、50个还是100个交易日，走势都比较好。

美国股市是七八十万亿美元的市场，台湾股市大约5万亿美元，市场规模不同，资金推动行情的力度当然也不一样。

7. 加密市场进入新常态

那我们聊一下加密资产的后市展望。你之前提到过所谓“合规ICO 2.0”，你认为加密资产的新常态是什么？

我觉得要分成比特币和整个加密市场来看。

先说比特币。如果大家看我在X上的内容，从6月份我就开始讲。6月11日，我还在OKX星球做过一次直播，当时比特币大概在6.3万美元。我当时说，比特币已经进入高性价比区间，可以开始建仓，慢慢买。

我算是趋势和周期型的长期投资者。从我的角度，如果按年和长周期来看，比特币从6月到11月都处在配置区间。大家可以把想配置的仓位，在这几个月里逐步打完，然后持有1到3年。

7月我也一直在说，可能会有一波反弹，看到7万多美元，但没想到最近直接涨到了8万多美元。

不过比特币的走势不太可能是一条直线。按照历史规律，它中间可能还会有回踩。我在上上周末，也就是22日左右，写过一组推文，总结了这个判断。

从流动性来看，根据财政部再融资计划、融资安排以及财政部一般账户余额的目标位置，9月下旬到10月可能会出现流动性略微收紧的状态。

我对比特币的框架是，它和流动性的关系非常密切，尤其是美元和银行准备金所代表的核心美元流动性。我之前写过很多文章，讨论比特币和流动性的关系。

所以我预期，9月下旬到10月可能会有一次回踩。至于会不会回踩到新低，还是只是次低点，我也不好说，但我觉得回踩的概率更大一些。

对我来说，如果有自有资金，就继续按照时间计划买，在11月之前，或者最晚10月，把子弹打完。

比特币的周期不是缺陷，而是特征。它大概是4年一个周期。未来随着产出量越来越少，周期效应可能逐渐减弱，现在也能看出每次波动幅度在变小。

从2010年、2011年的减半周期，到2014年、2018年、2022年，再到2026年，每一轮下跌幅度确实在逐渐变小。

这说的是比特币。对于整个加密市场，特别是非比特币资产，我在2024年年中就提过“新常态”，也写过几篇文章。

过去很多年，加密领域从ICO到DeFi，不断出现的问题是创新乏力，业务没有价值创造。没有价值创造，就会发行大量资产，而这些资产最终变成垃圾资产。

但金融市场从蛮荒走向成熟的过程中，都会出现分化。2024年我梳理过美股的情况。当时美股有5000家公司，后面3000家公司的总市值只占美股的5%，平均市值可能只有8亿到9亿美元，日交易量大概只有150万到200万美元。

当时美股已经是一个五六十万亿美元的市场，却依然高度分化。加密市场也会如此。

我当时提到的新常态是，未来几年加密市场会越来越分化，甚至极度分化。只有极少数资产能够保持较好的表现，大部分资产会越来越差，最后沦为默默无闻的壳。

它们的价值可能只剩下交易所里的一个壳，某些主力或做市商想操作时，就吸筹、拉升一波。

现在回头看，这个判断已经得到验证。大量山寨币在今年7月、8月之前都默默无闻，只有比特币上涨时跟着涨，但真正上涨的只是很小一部分，不是绝大多数。

任何一个资本市场想持续走强，核心都是不断供给优质资产。美股不断淘汰公司，指数不断迭代，同时吸收全球优质上市公司，所以它一直有新的资产供给。

这对中长期投资人、趋势投资人和短线交易者都很重要。短线交易者未必认为某个资产是垃圾，只是觉得它涨多了，或者判断它会回调。

但过去这么多年，加密领域的问题是，优质资产不是太多，而是太少；垃圾资产太多。

这两年，从去年到今年，一个大的变化就是代币化。大量真实业务资产开始上链，包括美股资产、国债等。

从去年到今年，我写了很多关于代币化和RWA的文章。我认为这会让链上的优质资产越来越多。

交易所未来会看到很多新的资产类型。比如美股代币化，我在去年7月写过一篇文章，讨论美股上链之后会出现哪些新资产。

第一，美股代币化合约可能会发展很快。第二，未上市公司的股权代币化，比如IPO前公司的股权代币。第三，众筹平台上的公司可以直接发币。第四，中小盘美股也可能直接发行代币，形成币股联动。

现在回头看，前两类已经成为加密市场的主流。很多交易所，包括币安、Gate、OKX，都在探索统一保证金等功能。

我最近还看到Robinhood Chain的相关动态。Robinhood在7月份推出了基于以太坊的L2公链，最近上面的一些Meme项目比较火。

过去做Meme代币池，通常是代币对以太坊、USDT或USDC。现在有人开始尝试用Meme币和SPY代币做交易对，或者和英伟达代币做交易对。

这就相当于把高投机资产和有价值锚定的资产结合起来。链上资产的流动性不一定要绑定在以太坊、Solana或稳定币上，也可以绑定在传统ETF和优质股票代币上。

未来黄金、英伟达、SPY、QQQ等资产都可能被代币化。玩法会越来越多，也会推动链上的RWA和DeFi发展。

过去DeFi借贷的核心，是需要有足够多的优质资产作为底层抵押。2020年DeFi兴起以来，链上真正优质的资产主要就是比特币和以太坊，Solana可以算一部分。

但其他资产，很多人不敢拿来抵押借贷，因为资产质量和流动性都不够稳定。

如果更多优质美股代币进入链上，链上优质资产的数量就会增加。DeFi本质上是金融搭积木，优质资产供给越多，这个积木就能搭得越大。

我去年7月、8月还写过一个比较大胆的观点：过去大家认为一定要出现Web3原生应用，但我后来发现，这个判断可能是错的。

加密资产本质上是一种资本范式，解决的不是生产力问题，而是生产关系问题，解决的是资产发行、流通和交易效率。

加密领域资产的发行、流通和交易效率，天然可以提升很多。SEC推动美国传统金融体系向链上迁移，就是看中了加密资本范式的这些特性。

生产力技术可以被产品化和应用化，软件、互联网、移动互联网和AI都是这样。但资本范式必须附着在真实业务场景上，单独存在会比较困难。

如果要说加密真正的原生应用，我认为永续合约、Perp DEX和DeFi才是真正的加密应用。这是加密领域最强的地方，而不是去中心化社交或其他类似概念。

所以，第一，加密作为一种资本范式，必须和有真实业务场景的资产结合。第二，是和AI结合，包括AI Agent支付等场景。

8. 合规ICO打开新融资通道

第三，就是我认为8月19日之后比特币上涨这么快的一个重要因素。大家会提到美债回购、白宫科技领袖会议和逼空，这些都重要，但我看到的另一个重要因素，是8月19日SEC提出了Regulation Crypto Assist，也就是Reg CA的提案。

我觉得这是美国监管框架的一次重大改变。

过去是先发行代币，发行之后，如果监管机构认为存在欺诈，再把它认定为证券并进行审查。

现在的提案则提供了一套框架。原来美国公司向公众融资，主要有两个路径：第一是IPO；第二是通过各种豁免进行融资。

比如Regulation A，可以做迷你IPO，上市后可以进入OTC市场；Regulation CF可以做众筹；Regulation D则主要是私募股权融资。

但这些豁免条款通常要么面向合格投资人，要么流动性很差。Regulation A虽然类似迷你IPO，但通常只能进入粉单市场或OTC市场。

这次Regulation Crypto Assist提案的一个重要变化是，如果你是一家初创公司，门槛可能比较低，一年可以融资500万美元。如果满足透明度和备案等标准，一年可以融资7500万美元。

而且融资对象不再局限于合格投资人，可以直接面向散户募资，也不一定需要中介。只要通过SEC审查，就可以在自己的官网上进行公募。

过去几年，美国很多项目都是离岸架构，主要面向非美国投资者，很少直接面向美国公众募资。这一点本身就很重要。

融资完成之后，还可以直接在Coinbase、Binance、Kraken等交易所上市，流动性远好于粉单市场。

更重要的是，提案试图把投资合同和资产属性分开。也就是说，募资时存在投资合同，项目方会承诺建设公链、实现去中心化，或者完成其他目标。

如果代币发行之后，项目在几年内完成了承诺，那么投资合同就视为终止，之后代币不再被认定为证券。

我觉得这个意义非常大。

第一，项目可以在美国做合规ICO和公募。第二，SEC讨论的并不只是原生加密公司或区块链公司，而是具有网络形态的业务类型。

未来只要是多边平台、网络型业务，都可能适用这个框架。比如算力网络、WiFi网络、游戏网络等。

这意味着，很多有真实业务支撑、但还达不到上市标准、或者体量还不够大的传统公司，未来可能通过Regulation Crypto Assist发行代币。

它们发行的代币有实际业务支撑，当然不一定合规透明就一定好，和美股里也有很多垃圾公司一样，合规不代表一定优秀。

但它至少会提高好项目出现的概率，同时让发行成本变高。项目在SEC备案之后，如果想割韭菜或诈骗，美国的长臂管辖会让很多人有所忌惮。

所以我把它称为“合规ICO 2.0”。它可能带来一批过去没有的优质资产。

当然，这个提案目前还只是提案，仍然处于公示阶段，可能要到10月份才正式落地，到时候还要看具体条款。

最近Robinhood Chain也很有意思。一个传统、合规的金融平台开始做公链，说明不一定要做一个非常严肃的金融专区，也可以同时做代币化资产和Meme等活跃链上生态。

通过美股代币或股票代币作为底层资产锚定流动性，再和Meme币组成交易池，这种模式还是很有创新性的，当然目前还需要继续观察。

9. 公链竞争转向真实应用

主轴听起来是，币圈项目的门槛更高了，大家要看项目有没有真实应用、有没有营收和利润。

我觉得目前做得比较好的，首先是Tether，发行稳定币；其次是Hyperliquid。现在a16z、Paradigm、Multicoin等还活跃的币圈VC，手上都有Hyperliquid的头寸。

第三是预测市场，也就是Kalshi和Polymarket之间争夺市场份额，尤其是在体育预测和融资方面。这背后也像是Founders Fund的Peter Thiel和Sequoia之间的竞争。

对。以现在这个时间点来看，我会继续关注3条链。

第一条是Solana。Solana上有大量Meme项目，比较偏零售投资者驱动。但Solana也有一点让我担心。

从去年7月、8月、9月开始，它一直在讲要做互联网资本市场，但到目前为止，还没有看到真正落地的应用或Use Case。

第二条是BSC。BSC服务于币安这个大帝国，币安基本上指哪打哪。今天要扶植一个Perp DEX，就是Aster；要扶植一个预测市场，就是Predict.fun。

但BSC到底能不能为币安这家中心化交易所提供补位，在链上、非KYC方向形成一个完整生态，还需要观察。

目前稳定币主要还是集中在Tron和以太坊，其他应用，比如Perp DEX和预测市场，还没有完全跑出来。BSC到底有什么真正有价值的应用，不能最后只剩下Meme，还需要继续看。

第三个就是Robinhood。它有监管优势，手上还有大量零售用户，未来主要做RWA。

Robinhood创办人也很会营销，白天可以穿西装上CNBC，认真讲业务；但Robinhood Chain团队又可以在链上做Meme、Cash Cat、Pawns等项目，吸引市场注意力。

它真正想做的还是RWA。

这也呼应了刚才说的，这一两年出现了一个很明显的现象：美股开始有币圈化倾向，波动率加大，资产估值和增速都更猛烈；币圈则开始有美股化倾向，大家越来越看现金流和基本面。

对于美股里和加密相关的资产，我大概会看Circle、Coinbase和Robinhood，这几家都能受益。

Robinhood有Robinhood Chain，Coinbase有Base。过去一两年我一直拿Coinbase和Robinhood比较。Robinhood的团队更像“坏小孩”，藐视规则，很多事情先做了再说；Coinbase则更重视合规，做事比较稳。

一个更会抓话题，一个相对稳健，这可能是团队基因决定的。

未来Base也可能吃到代币化和合规ICO 2.0的机会。美国真正有影响力的公链并不多，主要是以太坊、Base、Solana、Robinhood Chain，以及其他几个美国概念的公链。

代币化资产方面，可能就是少数几条公链。刚才你提到的以太坊、Solana、Base和BNB，我都认可。

BSC背靠币安，一方面有Meme，另一方面也在做美股代币。币安之前就做过美股代币，BSC上也有，只是这一波声势更大。

币安还在做BSOX，也就是美股代币，在BSC上发行。我觉得这也是一个方向。

另外，我比较看好和RWA、DeFi相关的资产。比如借贷、交易所、预言机等，这些属于基础设施。它们已经经过了好几轮周期，市场也验证了它们的安全性、应用价值和业务量。

在下一轮周期里，这些老牌项目应该还会有不错的表现。

整体来看，8月底这波上涨最大的意义，不是市场完全乐观、大家马上就要冲进去，而是从极度悲观转向结构性乐观。

后面不能再一味悲观了，加密市场的新周期可能已经慢慢打开。

10. 交易所走向链上共存

我还想多问一句。关于Perp DEX的崛起和中心化交易所之间的此消彼长，以及Binance、OKX、Bitget、Bybit这些头部交易所之间的变化，你能不能再简单讲几句？

第一个问题，我去年也聊过。去年9月我写过一篇文章，讨论美股代币化之后对加密市场的几个挑战。

第一个影响是，美股代币越来越多，会极大挤压山寨币市场。美股的财富效应更强，也更持续。

币圈山寨币这两年和Meme很像，甚至还不如Meme。很多资产突然一天拉起来，追进去之后过几天又跌下来。Meme也是涨得快、跌得快，晚几天进场可能就是坐过山车。

但美股的好处是，真正有基本面、业务正在爆发的小盘股，可以从几十亿美元涨到几百亿美元、1000亿美元，而且能站得住。

它也会回调，遇到风险可能跌20%到30%，但不会像很多山寨币那样怎么涨上去就怎么跌下来。

对于很多人来说，如果时间足够长，会逐渐意识到这种财富效应的优势。不是所有人都适合天天做短线，也不是所有人都是交易员。很多人其实是投资人，或者想持有一段趋势。

他们可以承受回撤，但无法接受拿了一年之后资产归零。所以，美股代币会因为这种更持续的财富效应，挤压山寨币。

过去一年我们也看到了这个现象。再加上我在2024年提出的“新常态”，越垃圾的资产，最后越没有人关注。

第二个影响，是对加密市场和交易所的挑战。过去交易所发币、运营资产和运营用户，逻辑都不一样。

至于CEX和DEX，我觉得未来会共存。即使在Hyperliquid之前，链上用户的占比也已经逐步提高。

链上有人交易，中心化交易所也有人交易。现在几个大型交易所，包括你刚才提到的那些，都在通过不同路径寻找合规方向。

对于用户来说，中心化交易所可能更方便，也可能带来更强的信任感。

简单说，2024年之后，DEX的份额一直在上升。但未来DEX和CEX会共存，服务于不同用户和不同场景。

如果你要玩Meme，可能更适合在链上；如果要交易大币、美股，或者美股代币合约，有些人会选择链上，也有人会选择资源更丰富的中心化交易所，这主要取决于用户习惯。

Gate推出Gate AI，还做了一个OpenRouter，我当时觉得很有意思，币圈也开始做OpenRouter的生意了。

大家都在探索交易所在AI时代该怎么应变。Gate做Gate AI，币安之前也推出过类似Agent的产品，Bitget有过类似GetAgent的Agent产品，OKX的Web3钱包也在探索链上自动化交易。

交易所也在探索代币化资产，包括如何引入美股、如何和券商直连，以及如何做自己的代币化平台。

币安和BingX都在做券商直连，币安有自己的BSOX代币化产品。Bitget有自己的R Token。

OKX没有做券商直连，但做了聚合，把不同链上发行的美股代币聚合到一起。同一只股票可能在不同链上有多个代币，比如英伟达代币，OKX会把它们聚合起来。

我觉得这也是一个创新。OKX还和纽交所的交易所有股权投资关系，也在探索相关业务。

所以你会看到，这些CEX都在探索。第一是如何结合代币化资产，第二是如何做美股代币合约。

现在币安上美股代币合约的交易量已经排在前面，前10名里可能有一大半是美股代币，或者黄金、原油等资产的代币合约。

AI也是一样，交易所不可能完全忽略这个趋势。

今天也差不多来到访谈尾声了。Frank哥最后能不能给大家分享一些在AI、Crypto或者投资上的心得，以及对未来几个月市场想说的话？

11. 低买不追高

我的思路一直是，尽量不追高，但抄底一定要敢抄。尽量低买，不追高。

过去在美股和加密资产上，我可能唯一比较有心得的就是这一点：一个资产我很看好，跌下来我敢买；但如果它涨上去了，我可能涨到某个位置之后就不再加仓，或者干脆不看，拿着就行。

因为市场有时候变化很快，你很难确定会不会出现意外。

今年6月、7月我也有过回撤。虽然7月2日看到一些风吹草动，减了一点仓位，后面也把部分CSP换到微软等资产，但原来的持仓还是会有回撤。

我之前一直跟大家说，比如存储板块，我可能在3月、4月初，最晚4月上旬之前买入。4月上旬之后，虽然我依然看好，但就没有继续买了。

所以现在的仓位大多是之前的仓位，成本相对较低，自己会有一定优势。这一点很重要。

第二，要给自己留有冗余。事实证明，市场太疯狂、大家极度乐观的时候，还是需要谨慎一点。

留出一些冗余，涨多之后适当减仓，是对的。给仓位留出灵活性，不要把仓位搭得太死，也不要All in。

不要All in。好的，今天非常感谢Frank哥，也感谢大家的时间。我们就先聊到这里。

谢谢，辛苦了。

谢谢，谢谢Frank哥。拜拜。