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韩国散户疯狂押注存储芯片板块复苏：单周 1185 亿韩元买入美股内存 ETF

比推消息， 韩国证券存托结算机构数据显示，韩国散户在本周 8 月 14 日至 20 日期间净买入“Roundhill Memory ETF”约 8561 万美元（约合 1185 亿韩元），成为该国海外个股及 ETF 投资中净买入规模第二大的产品（仅次于谷歌母公司 Alphabet），该 ETF 为主动管理型产品，主要投资三星电子、SK 海力士、美光等主要存储芯片企业。 近期存储芯片股明显回暖，8 月 10 日至 21 日期间 SK 海力士和三星电子股价分别上涨 21.6%和 21.8%，涨幅均超过同期韩国综合指数（KOSPI）的 10.4%。美国市场方面，美光同期上涨约 11%，SanDisk 上涨约 32%。 韩国国内 ETF 市场同样迎来资金流入，数据显示，8 月 14 日至 20 日期间追踪标普 500 指数的“TIGER 美国 S&P500 ETF”净流入资金 1709 亿韩元，追踪纳斯达克 100 指数的“KODEX 美国纳斯达克 100 ETF”净流入 1323 亿韩元。市场人士认为，随着半导体周期复苏预期升温，投资者正在加大对 AI 芯片和存储芯片产业链的配置。（Daum） 本文由GENG赞助，Build Your Fortune on GENG (https://geng.one)

5小时前burnking

Serenity：杠杆交易者转向加密市场及生物科技，AI 股票或将更快修复

比推消息，Serenity 发文表示，杠杆交易者已从 AI 股票重新转向 Hyperliquid（加密市场）及生物科技标的，其认为这可能有助于 AI 股票更快恢复。韩国 ETF EWY 上涨主要受 SK 海力士股票回购推动，同时三星晶圆代工价格上调约 10% 至 15%。Serenity 称，SK 海力士披露 CPO 路线图，相关方案涉及连接内存的光子中介层，后续可能扩大可寻址市场，并带动激光器、光子集成电路及封装等供应链需求。此外，继长鑫存储（CXMT）成功上市后，长江存储（YMTC）正寻求于下一季度 IPO。光电厂商 Tyntek 涨停，其订单能见度已延伸至 2028 年，反映光子产业光电二极管供需失衡。此外，高端 PCB 钻针短缺仍在持续，AI 数据中心、服务器及光通信正推动 PCB、HDI 和封装基板需求，而钨价也在上涨。

1天前

CZ：资产代币化虽会造成流动性碎片化，但可最快推动行业发展

比推消息，币安创始人 CZ 表示，其支持在所有区块链上进行代币化。他指出，尽管这会带来“碎片化流动性”问题，但这是推动该行业发展的最快方式，可由多方共同推进。CZ 强调多链并行推进代币化有助于加速行业整体增长，即便短期内存在流动性分散的挑战，仍优于单一路径发展。

1天前

SK 海力士拟斥资数十万亿韩元在日本宫城县建设半导体工厂

比推消息，据韩联社旗下 Infomax 报道，SK 海力士正推进在日本宫城县建设半导体工厂的计划，投资规模达数十万亿韩元。SK 集团会长崔泰源近期已亲自访问该地区。宫城县是日本政府重点扶持的三大半导体产业基地之一。 报道称，该工厂为 SK 海力士在韩国龙仁、湖南集群之外增设的海外生产基地，旨在满足持续紧张的全球内存供需形势。若计划落地，SK 海力士将成为继美光、台积电之后第三家在日设厂的外国半导体企业。报道指出，由于美国持续施压韩国企业扩大对美投资，此次对日投资可能进一步加剧美方压力，同时日本政府的补贴政策也是重要考量因素。SK 海力士尚未就此消息正式回应。此前 8 月 20 日，SK 海力士刚宣布 40 万亿韩元股份回购注销计划。

1天前

隐私区块链项目 Beldex 完成 800 万美元融资，Sigma Capital 领投

比推消息，据 Decrypt 报道，隐私区块链项目 Beldex 宣布完成 800 万美元融资，Sigma Capital 领投，NTC、Nxgen、Digital Consensus Fund 和 EAK Ventures 等机构参投。新资金将用于开发者工具、隐私应用、协议安全、AI 基础设施建设以及生态扩张。 Beldex 正探索利用其隐私技术保护 AI 智能体的身份、支付、通信和数据处理过程，包括隐私化 AI 身份、加密 AI 通信、机密支付、安全 AI 执行，以及全同态加密（FHE）和安全内存等技术研究。

2天前#融资

美股开盘，三大股指普跌

比推消息，据 BIT(bit.com) 行情数据，美股开盘，道指跌 0.6%，标普 500 指数跌 0.3%，纳指跌 0.5%。美光科技 (MU.O) 上涨 0.4%，公司加码美国内存研发，计划十年投资 100 亿美元。沃尔玛 (WMT.N) 下跌 7%，Q2 同店销售增速创六年新低，全年盈利指引低于预期。SK 海力士 (SKHY.O) 上涨 4%，劳资达成初步薪资协议。阿里巴巴 (BABA.N) 绩后跌 4.7%。

2天前

CZ：比特币仍遵循四年周期，加密迎来政策环境最友好的时期

比推消息，CZ 在美国怀俄明州 Jackson Hole 举行的 SALT 会议上谈及此前在达沃斯论坛提出的比特币超级周期说法表示，目前该说法尚未兑现。从数据来看，市场仍遵循较为严格的四年周期规律，目前正处于其中的熊市阶段；但随着总市值不断扩大，价格波动幅度会趋于收窄，类似亚马逊、Facebook 等大型公司股价的波动模式。谈及美国监管环境，CZ 表示当前是他从业 12 年以来行业环境最为友好的时期，并认为美国监管框架对全球具有示范效应，多国证券法及交易所监管结构均在参照美国。同时香港正加速对标美国的监管思路推进相关立法。此外，CZ 还谈及其投资机构 YZi Labs 的配置情况，其表示目前约 70% 的资金投向加密与区块链核心赛道、约 20% 投向 AI、其余部分投向生物科技等领域。YZi Labs 使用自有资金，不受外部 LP 回报周期约束，投资更看重项目的正向影响力及创始团队的执行力，而非单纯的财务回报模型。针对 Hyperliquid，CZ 表示行业内存在一种误解，认为其作为 Binance 股东只会维护 CEX 立场，但其进入这个行业正是因为相信去中心化。若 Hyperliquid 这类无需 KYC 的平台能够以合规方式进入美国市场，将打开整个行业大门，让更多 Perp DEX 及去中心化服务得以覆盖美国及全球用户，美国消费者也将因此获得更好的流动性和价格。这不仅利好 Hyperliquid 本身，也将惠及包括 Binance 在内的国际中心化交易平台。

2天前

市场消息：英特尔 Razor Lake 或将采用台积电 N2X 制程

比推消息，据工商时报报道，PC 处理器先进制程竞争升温。市场消息称，英特尔下一代 Nova Lake 桌面处理器将优先导入 bLLC 大型末级缓存，以降低访问系统内存延迟，对标 AMD 的 3D V-Cache 技术；笔记本版本可能延至后续 Razor Lake-HX 世代推出。供应链透露，明年初问世的 Nova Lake 将采用英特尔 18A 与台积电 N2P 等不同制程组合，后续 Razor Lake 则可能进一步导入台积电高效能 2 纳米 N2X 制程。N2X 属于台积电 N2 平台的高效能延伸版本，锁定高频 CPU、AI 及 HPC 应用，晶体管技术由 FinFET 转向纳米片。若最终量产，英特尔采用台积电先进制程的合作有望延伸至更广泛的 2 纳米家族，有助于降低单一自有制程风险并优化高阶 CPU 上市时程与产能配置。除台积电直接受益外，相关供应链亦有望迎来商机。颂胜为台湾少数具备自主 CMP 研磨垫量产能力的厂商，上半年半导体合并营收年增 25%，占比升至 66%，Hard Pad 与先进封装需求强劲，Soft Pad 新线预计第三季试产、第四季逐步量产，并已有产品应用于 CoWoS 及 SoIC。中砂掌握 CMP 钻石碟及再生晶圆，第二季营收 24.9 亿元、年增 17.9%，毛利率升至 40.1%，2 纳米及 1.6 纳米相关钻石碟出货快速增加。

2天前

Marvell 与谷歌达成定制 AI 芯片合作，向谷歌发行 122 亿美元认股权证

比推消息，Marvell Technology 8 月 19 日向美国 SEC 提交文件披露，公司已与谷歌扩大定制半导体合作。双方于 7 月 29 日签署商业协议，覆盖与谷歌 TPU 生态系统相关的 AI 推理加速器、存储控制器、网络接口控制器、内存接口控制器及近内存计算等产品。作为合作一部分，Marvell 于 8 月 18 日向谷歌发行认股权证，允许其以每股 206.58 美元的价格购买最多约 5897 万股公司普通股，全部行权价值约 122 亿美元。其中约 136 万股在第一年内按时间归属，其余部分则根据谷歌未来采购定制产品收入分批归属（每 5 亿美元收入归属一批），最长至 2033 财年，对应潜在累计收入上限约 1200 亿美元。消息公布后，Marvell 股价大涨逾 11%，竞争对手博通股价下跌。分析认为，此举强化了 Marvell 在超大规模云厂商定制芯片领域的地位。

2天前

从Meta走出的Fireworks聊开源与闭源，谁会胜出？

作者：Silicon Valley Vector 硅谷坐标编辑：Peggy，BlockBeats原标题：硅谷坐标 x Fireworks 联创 Benny Chen：开源模型、token 增速、推理优化和模型定制编者按：在开源模型加速逼近闭源前沿模型、推理价格持续下降的背景下，行业讨论正在从「谁拥有能力最强的模型」转向「谁能以更低成本把模型投入生产」。但当模型能力趋同、Token 消耗增长成为共识，一个更底层的问题开始浮现：企业真正愿意付费的，究竟是更便宜的模型调用，还是能够稳定完成具体任务的专属智能？近日，《硅谷坐标》主持人曹卿云与 Fireworks AI 联合创始人陈宇飞进行了一场对谈。Fireworks 位于模型与企业应用之间，主要为客户提供开源模型推理、性能优化和定制服务。相比单纯讨论开源能否追平闭源，陈宇飞的观察更接近真实工作负载：Token 流向哪里、企业为何付费，以及模型从概念验证走向生产还缺少什么。在这场对谈中，陈宇飞是将「开源与闭源谁会胜出」拆解为一组更底层的结构性问题：Token 增长能否转化为收入，通用能力能否替代垂直积累，低价模型能否通过企业评测，以及推理平台如何在云厂商和应用公司之间获得价值。第一，是开源模型的使用规模与商业价值正在分化。过去，能力追赶和调用价格是判断开源竞争力的主要指标；如今，Fireworks 平台每天处理约 40 万亿至 50 万亿个 Token，开源模型的实际使用量已经快速扩大。但免费流量、促销补贴和模型价格差异，会让 Token 统计高估部分需求。客户可能大量调用低价模型，却仍把最高预算交给效果最好的闭源模型。这意味着，开源的下一阶段不再只是扩大流量，而是证明其能够在高价值任务上达到甚至超过前沿模型，并把成本优势转化为付费意愿。第二，是通用模型与垂直模型开始沿着不同方向演进。过去，每次前沿模型升级，都可能直接淘汰一批微调模型；现在，法律、医疗、编程等垂直应用正在积累更细的评测、数据和工作流，其优化目标也与前沿实验室逐渐分离。通用模型需要提高能力上限，垂直模型则要在有限场景内稳定交付结果。前者可以解决更广泛的问题，后者却更理解用户如何定义「正确」。这意味着，垂直公司的壁垒并不只是拥有一个定制模型，而是能够持续把行业需求转化为评测体系，并随着基础模型更新反复迁移。第三，是企业 AI 落地的瓶颈正在从模型供给转向评测能力。过去，企业概念验证往往依赖试用体验和主观判断；现在，当 AI 进入呼叫中心、法律检索和医疗辅助等生产环节，仅凭「看起来效果不错」已经无法支持采购决策。企业必须知道模型在哪些任务上有效、何时失效，以及从闭源切换至开源会改变多少成本和质量。评测因此不再是附属工具，而是连接采购、训练与生产部署的基础设施。谁能定义任务、建立测试分布并持续更新标准，谁才真正掌握模型选择权。第四，是推理平台的价值正在从「卖便宜算力」转向组织模型、硬件与工作流。过去，推理优化主要被理解为降低单个 Token 的成本；现在，缓存、任务拆分、模型路由和上下文管理都可能直接改变任务完成率。不同模型不必争夺同一个位置，而可以分别担任执行者和顾问。Fireworks 的商业逻辑也由此成立：不自建重资产硬件，而是通过训练、定制和持续推理，将收入与客户模型的实际使用绑定。但这条路径的主要对手并非单一新云公司，而是能够同时控制算力、软件和客户入口的大型云厂商。第五，是开源模型崛起未必削弱基础设施需求，反而可能压缩模型层溢价，并把价值进一步推向推理和算力。科技巨头持续增加资本开支，也不只是计算短期回报，而是在衡量错过 AI 周期...

4天前律动BlockBeats#AI