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你们串通好了？1.
孙割是地球上玩流量前三的人，第一是川子，第二是马斯克，第三是孙割。
孙哥的这篇小作文明显是刻意用了普通人能看得懂的词汇，而且以短句为主，这样更能增加传播力度。
你以为孙哥是亏了3000万吗？孙哥只是拿3000万买了个全网最爆的热搜而已，这不比去年600万美金买根香蕉划算？这不比和巴菲特这老登吃顿饭划算? 要知道孙哥和巴菲特吃顿饭都可以放四五次鸽子。
2.
沃什今天在全球央行年会上的讲话，其实重点就一句话：控制通胀是美联储的职责，态度偏鹰。
我感觉沃什其实就是在说一件事：美联储依然会保持政策的独立性，不是川家私产。
市场给出的回应非常直接：9月加息概率上升了15% 来到了55% 。
现在美债的反应最有意思，30年期收益率下跌，10年期拉锯，2年期上涨。
说明加息被计价的同时，30年长债长债用上涨投了赞成票。此前华尔街的代表德鲁肯米勒出来讲话就是想表达这个观点。
这样贝森特之前说的要让长债回购规模翻倍，子弹还没实际打出来30年美债收益率就已经下来了，等于市场端验证了真加息不会引爆债市，这样9月就可以大胆的加了。
也从侧面证明了贝森特跟沃什是在打默契牌，美元是美国甚至是全世界最重要的商品，无论是美联储还是财政部都不可能，眼睁睁的看着美元信用毁在自己手里。
那具体什么时候加息呢？美联储一般会在市场预期加息概率达到70%的时候加。现在是55%，还有20%的空间。
接下来还有：9月4日：8月非农；9月10日：8月PPI ；9月11日：8月CPI ；9月15—16日：FOMC。
密切关注这些时间点就行了，正常来说加息概率会一点点推高，到了70%的时候，落地。
那么如果长债收益率见顶，像黄金、比特币之类的肯定是利空了，这里会有很大的机会。
加密原住民跳过华尔街的收盘钟，bStocks 如何让美股进入 24 小时市场？撰文：ChandlerZ，Foresight News
当股票代币的发行技术逐步成熟，市场开始意识到难点集中在发行之后，代币需要持续报价、足够深的流动性，还要有一条回到真实资产的转换通道。早期代币化股票经常停留在资产映射层面，链上有代币，交易仍围绕华尔街的营业时间运转。一旦底层市场收盘，做市深度和价格锚点都会变弱。
2026 年 7 月，这个市场第一次进入百亿美元月成交区间。根据币安研究院的统计，代币化股票成交额达到 182 亿美元，是 6 月的 4.4 倍，也超过此前六个月的总和。其中，DEX 成交 128 亿美元，CEX 成交 54 亿美元。交易更多地发生在链上钱包和智能合约中，代币化股票开始形成独立于传统券商账户的流通网络。
7 月代币化股票成交额约为 SPY 同期成交额的 2.3%，6 月时这一比例为 0.4%。一个月里这个比例扩大近 5.8 倍，表明着加密平台和链上市场正在承接更多美股交易需求。
币安的 bStocks 是这一轮增长中最活跃的产品之一，bStocks 在 6 月 11 日上线，8 月 23 日累计成交额达到 104 亿美元，其中超过 7 成 % 来自链上市场。仅在 7 月，bStocks 的 DEX 成交额便达到 74 亿美元，占当月代币化股票 DEX 成交总额的 85%。币安研究院还测算，bStocks 市值在 7 月 29 日超过 5 亿美元，约占全球代币化股票市值的 27%。
bStocks 在全球代币化股票市值中的份额由 6 月的 10% 升至 7 月的 27%
来源：币安研究院《Stock Price Discovery Moves On-Chain》
到 8 月 3 日，Token Terminal 统计的 bStocks 资产价值达到约 6.24 亿美元，超过 xStocks 的约 5.79 亿美元，在该平台跟踪的代币化股票发行项目中升至第二，仅次于 Ondo Finance。上线不到两个月，bStocks 已经获得数亿美元资产支撑和数十亿美元成交。
bStocks 由注册在阿布扎比全球市场（ADGM）的 BTech Holdings Limited 发行。它的法律形式是代表相关金融工具的凭证，持有人获得对应美股或 ETF 的经济敞口，不会直接登记为上市公司股东。发行时，特殊目的载体通过受监管的经纪与托管安排持有底层股票，再按照 1 比 1 关系铸造 BNB Smart Chain 上的 BEP-20 代币。产品文件称，底层资产实行隔离保管和每日核对，链上同时发布储备证明；分红、拆股等公司行动通过数量调整机制传导到代币。
符合资格的币安用户可以持有传统股票头寸，再将支持的股票按 1 比 1 比例转换成 bStocks，也可以直接在现货市场交易 bStocks。代币提取到 BNB Smart Chain 后，可以进入自托管钱包、DEX 及支持的 DeFi 协议。转换受适用地区和用户资格限制，链上转移会产生网络费用。一份美股敞口由此可以在传统股票账户、币安订单簿和链上钱包之间流转。
当华尔街休市，bStocks 提前反映 92% 的周一开盘价差
美东时间周五收盘以后，公司公告、地缘政治和宏观政策仍在变化，传统正股的主要流动性随美国交易时段结束而收缩，周末更会停止交易。新信息只能等到周一开盘集中释放，开盘价相对周五收盘价由此出现跳空。过去，这段时间里的市场判断主要停留在新闻、研究和场外报价中，普通投资者缺少可以直接成交的价格。
数据显示，2026 年 7 月，币安上的 bStocks 成交中有 62% 发生在美股闭市期间。从 6 月 11 日上线至 7 月 28 日，闭市时段累计成交达到 15 亿美元。仅 7 月 28 日的一周，链上 bStocks 成交的 92%、币安成交的 59% 出现在美股闭市时段。
bStocks 链上与币安分时成交分布
来源：Dune、币安研究院《Stock Price Discovery Moves On-Chain》
币安上的交易集中在美股盘前和开盘前后，链上成交则从美东时间 20 时开始进入高峰，并在亚洲交易时段保持活跃。对中国香港、新加坡等亚洲市场的用户而言，美股风险敞口由深夜交易变成了白天也能处理的资产。
6 月 14 日至 8 月 2 日，币安在 bStocks、xStocks 和 Ondo Global Markets 三家平台合计成交中的占比，美国市场开盘时平均为 69%，闭市时段升至 82%，周末达到 94.4%。代币转换完成后，bStocks 可以直接在币安订单簿和 BNB Smart Chain 上交易。转换机制会随需求增减代币供应，纳斯达克闭市时，订单簿和链上合约仍能继续撮合成交。
在支持转换的时段，传统股票头寸可以按 1 比 1 比例变成 bStocks，为代币市场补充供应；bStocks 也能沿着反向路径回到股票头寸。订单簿出现溢价或折价后，资产转换会把交易需求传导到代币数量，周末的流动性因此可以随着价差调整。
同一组数据中，Ondo 在美国市场开盘时占三家平台成交的 27%，闭市时段降至 15.2%，周末进一步降至 3.7%。币安的份额沿着相反方向上升。越远离华尔街的营业时间，能够独立提供订单簿和链上流动性的产品越容易集中成交。
截至 7 月 28 日，bStocks 已经经历七个完整周末，其价格提前反映后续周一开盘跳空幅度的中位数达到 92%，开盘时的平均剩余偏差只有 0.19%。
七个周末中，bStocks 周末价格提前反映周一开盘价差的平均值和中位数
来源：币安研究院《Stock Price Discovery Moves On-Chain》
正股跳空低于 0.5% 时，bStocks 判断方向的准确率为 81%；跳空在 0.5% 至 1% 之间，准确率升至 90%；跳空在 1% 至 3% 之间，准确率达到 97%。跳空超过 3% 的 41 次观测全部方向一致，bStocks 提前反映的幅度中位数为 99.6%。变动越大，周末价格提供的信号越清晰。
也就是说，华尔街闭市后，bStocks 先通过真实订单消化新信息。而在正股恢复交易时，开盘价再沿着 bStocks 已经走过的方向补上差距。消息对股价的冲击越大，周末成交形成的方向越清晰。
价差出现后，谁把两个市场重新拉近
如果 bStocks 在周末上涨，正股到周一仍停留在周五收盘价，两边会暂时出现价差。但 bStocks 与币安传统股票头寸之间支持 1 比 1 双向转换，这条通道让价差可以通过真实交易收窄。
美股开盘后，交易者可以同时观察正股和 bStocks。当两者出现偏离，反向交易会增加高价一侧的供给，并提高低价一侧的需求。符合资格的用户还能在币安站内转换股票头寸和 bStocks，使交易结果传导到代币供应。价差扩大吸引更多交易，新增供给和需求又推动价差收窄，这个循环把链上价格和传统市场重新连在一起。
假设某只正股周五收于 100 美元，周末公司发布利好后，对应 bStocks 升至 103 美元。周一正股恢复交易时，bStocks 已经给出了新的价格参考；正股开盘向 103 美元靠近，两边价差随之缩小。若开盘后仍有偏离，反向成交和资产转换会继续调整供需。七个周末中观察到的 92%，正是这段周末价格变化在周一开盘前已经完成的部分。
截至 7 月 31 日，共有 4777 个用户账户在较短时间内对 bStocks 与对应传统股票进行方向相反的交易，相关配对成交接近 12.5 亿美元。
其中，4076 名用户只完成过一次匹配，合计成交约 1000 万美元，中位匹配间隔不到 1 分钟。另有 518 名系统性参与者持续重复这类交易，贡献约 12.3 亿美元，占全部匹配成交的 98.8%，中位执行间隔为 2 分钟。他们合计取得约 170 万美元价差毛收益。
由于 Binance 是目前几乎唯一支持普通用户随时币股转换的交易所，这将原来只属于机构的低风险套利机会开放给所有普通用户，大额价格校正则由具备系统化能力的一小批账户完成，这样的新结构性用户变化趋势值得关注。
bStocks 与币安传统股票之间的套利式匹配成交量在 7 月底快速上升，累计接近 12.5 亿美元
来源：币安研究院《Monthly Market Insights，August 2026》
在传统 ETF 一级市场，授权参与者（Authorized Participant，AP）负责连接基金份额和底层证券，只有获得基金授权的 AP 可以直接使用创设与赎回机制，AP 与做市商属于两个不同角色，部分机构会同时承担两种职能。普通投资者可以买卖 ETF 份额，却无法直接向基金交付一篮子股票并换取新份额。
bStock 和币安是唯一一个提供了站内套利通道的平台，在把传统股票交易和 bStocks 转换放进同一账户后，符合资格的普通用户也能接触到类似的价差校正过程，用户无须获得 AP 资格，可以在支持的股票头寸和 bStocks 之间完成 1 比 1 转换，转换费为零，处理速度接近即时。产品界面降低了账户、系统和操作流程的门槛，套利机会因而从机构主导的后台流程进入普通用户能够触达的交易入口。
bStocks 转换成链上代币后，还能在 BNB Smart Chain 的 DEX 和 DeFi 协议中流转，周末形成的价格在币安和链上持续交易，美股开盘后，跨市场交易再推动价差收敛。同一项资产由此接通了中心化订单簿、底层股票和链上市场。
成交渗透率六周扩大 30 倍，四分之三 Gen Z 账户在净买入
到 7 月 28 日，币安和链上市场的 bStocks 合计成交量，相当于对应正股及 ETF 成交量的 0.3%。六周前，这一比例只有 0.01%，此后扩大约 30 倍。尽管仍远低于正股的量，但若考虑进所有代币化股票的成交量，与美股最大 ETF SPY 做比较的话已经占比达到 2.3%，显示代币化股票市场正在从边缘走向全球资本市场的中心舞台。
此外，币安研究院在 8 月发布的 Gen Z 研究显示，在 Gen Z bStocks 账户中，6% 从未卖出，76% 处于净积累状态，后者比 Millennials 高 9 个百分点。Gen Z 平均每月交易 bStocks 3 次，同一群体在传统股票上的月均交易次数为 8 次，在 TradFi 永续合约上为 13 次。只买不卖的 bStocks 账户平均每月交易 1.63 次，典型账户为 3.45 次，高频账户在前者中的占比只有 0.1%。
不同年龄群体中，累计买入量高于卖出量的账户比例；Gen Z 在 bStocks 中的比例为 76%。
来源：Binance Research《Gen Z Perspective Rewrite》
每月 3 次的交易频率，加上超过四分之三账户处于净积累状态，使 bStocks 更接近一项持有和增配工具。短线交易仍然存在，但没有主导 Gen Z 用户的账户行为。
同一研究中，Gen Z 传统股票账户只买不卖的比例为 22%，bStocks 为 6%，TradFi 永续合约为 1%。不同产品之间的差距与持有周期相呼应。股票敞口可以持续积累，永续合约通常包含更频繁的开仓和平仓，bStocks 的账户行为更接近现货持有。
8 月初，ETF 已占 Gen Z 传统股票成交额的 25%，6 月时为 14.6%；Millennials 同期的比例为 9.5%。无杠杆 ETF 获得的 Gen Z 股票净流入占比也从 6 月的 18.5% 升至 7 月的 21.9%。这些账户的换手频率更低，杠杆使用也更克制，一部分资金开始流向分散配置工具。
小结
币安账户内的股票和 bStocks 可以相互转换，闭市期间仍能成交，资产提取到链上后，又可以进入钱包和 DeFi。年轻用户可以在同一账户中长期持有 bStocks，也能在美股闭市后调整头寸，提取后的资产则继续在链上流转。美股休市后的价格信号，正在获得交易和资金的共同支撑。
正股开盘时，传统市场仍是主要定价中心，收盘钟响起后，bStocks 让美股敞口继续报价、成交和流转。华尔街仍决定股票在哪里上市和清算，但加密市场开始决定它一天可以交易多久。
工具平权时代，散户正在用上华尔街的执行方式和复杂工具撰文：ChandlerZ，Foresight News
在机构交易台，「买入」只给出了方向，距离一条完整的交易指令还差执行时长、可见数量、市场参与率和价格限制。交易员需要据此决定订单分多久完成、每次显示多少、成交活跃时跟进多少，以及怎样降低大额交易对市场价格的冲击。处理这些问题的 TWAP、Iceberg 和 POV，过去通常依附于订单管理系统、经纪商算法和专门的交易接口。
TWAP 的执行时长、Iceberg 的显示数量和 POV 的市场参与率都可以写成参数，这给了 CEX 批量提供工具的条件。交易所同时连接用户账户、实时行情和撮合系统，建成执行引擎后，同一套软件便能服务大量账户。机构系统里的算法由此进入普通用户的下单页面，技术接入和系统采购成本也被分摊到整个平台。
同一时期，DEX 的聚合器开始拆分交易路径，部分协议提供限价单和自动化接口，链上衍生品平台也允许用户借助程序运行交易机器人。CEX 更容易把复杂订单封装进统一界面，DEX 则保留链上可验证和自托管的特点，同时需要处理 Gas、钱包授权、流动性分散和程序接入。两条路径最终指向专业执行工具正在离开少数机构的专用系统。
Bybit 如何把七种工具放进一套执行流程
Bybit 交易页面上的 TWAP、Iceberg、POV、追逐限价单（Chase Limit）、分段订单（Scaled Order）、套利下单（Arbitrage）和 Webhook 信号交易组成七种工具，覆盖时间、可见数量、流动性、价格和外部信号。
一笔大额委托直接进入盘口，容易迅速消耗附近流动性，TWAP 因此按照预设时长和频率把订单拆成连续的小额委托。Bybit 允许用户继续设置触发价、停止价，以及市价或限价执行。成交被摊到一段时间后，一次性冲击可能下降；如果市场在执行期内持续单边波动，后续子单也可能以更差的价格成交。
当交易者希望隐藏完整订单规模时，Iceberg 每次只向市场展示其中一个子单，当前子单完成后再提交下一笔。Bybit 提供四种下单偏好，让用户根据成交速度、Maker 身份和追价范围选择委托方式，盘口上的单笔数量因而不再等同于交易者的完整意图。
与按照固定时间推进的 TWAP 相比，POV 先读取市场能够承接多少订单。用户设置参与率后，系统根据实时成交量或盘口深度调整子单规模。Bybit 将参考对象分为已成交量、对手盘流动性和同侧盘口流动性三种模式，市场活跃时加快执行，深度收缩时相应放慢。
限价单进入盘口后，如果最优买卖价不断移动，Chase Limit 会跟随价格调整委托，减少手动撤单和重新挂单。用户可以设置追价方式、最大偏离和触发价，系统默认通过 Post-only 尽量保持 Maker 身份。需要在一个价格区间分散建仓或退出时，Scaled Order 可以批量挂单，并提供均匀、递增、递减和自定义四种分布方式。
面对资金费率或不同市场之间的价差，Arbitrage 把两侧订单放进同一流程，帮助用户协调现货、永续合约等头寸的建立与退出。双腿交易的操作得到简化，两侧成交时间、手续费和价差变化仍会影响最终结果。策略产生于 Bybit 之外时，Webhook 可以接收 TradingView 信号，再按照预设条件执行永续合约或期货订单，用户无需另外搭建中间程序便能把指标和策略条件接到真实账户。
把上述功能放进同一矩阵，工具数量为 Bybit 7 种、Gate.io 5 种、OKX 4 种、Binance 3 种、Bitget 2 种。数量之外，三种 POV 模式、四种 Iceberg 偏好、四种 Scaled Order 分布，以及 Chase Limit 的追价限制，也让 Bybit 用户可以针对不同流动性和价格状态调整执行方式。
工具进入交易页面后，AI 又降低了学习指标、整理规则和编写基础策略的难度，TradingView 与 Webhook 则把策略信号接到了真实交易账户。普通用户可以先理解一种策略，再让它持续执行。随着用户开始比较一笔订单怎样成交、是否需要手动盯盘、策略信号能否直接落到账户，交易所之间的竞争也进入工具数量、参数深度和执行效率。
POV 让散户开始按照流动性下单
TWAP 的执行进度由时间决定，POV 的速度则取决于市场当下能够承接多少订单。用户设置参与率后，系统根据实时成交量或盘口深度计算每次提交的子单，市场活跃时加快执行，深度变薄时自动放慢，从而避免订单速度与市场承载能力完全脱节。
此外，机构处理大额方向性交易时，经常按照流动性变化调整订单速度。Bybit 将成交量、对手盘深度和同侧盘口深度做成三种可选模式后，普通用户无需自行开发算法，也能决定一笔订单以何种方式参与市场。
如果参与率设置过高，POV 仍可能增加冲击成本；观察窗口或流动性模式选择不当，也会改变成交速度和滑点。散户由此获得了与机构同类的执行逻辑，参数如何设置仍取决于交易规模、市场状态和风险承受能力。
工具进入普通账户后，执行差距和市场会怎样变化
用一个普通账户完成拆单、隐藏委托、流动性跟随和外部信号执行，意味着散户与机构之间的工具入口已经靠近。Bybit 的七种工具覆盖多个执行环节，三种 POV 模式、四种 Iceberg 偏好等参数设置也让用户能够应对不同市场状态。但仓位和资金规模带来的差距仍然存在。
即使下单页面提供了同类工具，机构仍然掌握更低延迟的基础设施、专有数据、更大的交易容量和完整的风险系统。相同工具可能产生不同结果，差别会落到参数设置、策略检验、异常处理和交易纪律上，专业能力仍需要长期积累。
如果这些工具被更多普通账户使用，盘口中可能出现更多小额子单，单笔挂单也会更难反映完整交易意图。POV 会让部分订单流随成交量变化，Webhook 可能增加由指标和条件触发的自动订单，散户的操作也会逐渐转向参数、回测和风险限制。相关工具的采用率、订单占比和滑点变化，将决定这种去门槛化最终会给市场微观结构带来多大影响。
小结
TWAP、POV、Iceberg 进入普通账户，TradingView 信号也能直接触发 Bybit 下单。排除资金和仓位规模，散户与机构至少开始使用同一类执行方法，普通用户也能管理执行时间、可见数量、流动性参与和策略触发。
总体而言，机构仍在低延迟、专有数据和系统化风控方面占优。交易所解决了工具能否获得的问题，交易者还要回答参数怎样设置、策略是否有效、风险如何控制。往后的差距会更多地体现在谁能把参数设对、把风险管住。
师徒之争德鲁肯米勒在华尔街日报发文，标题很直白“让债券市场说话”，批评财政部将长期债券回购规模翻倍至至少40亿美元。
这里介绍下背景，贝森特年轻时进入索罗斯基金，当时负责该基金全球宏观投资的核心人物就是德鲁肯米勒。两人的关系非常深，不是普通的同事关系，而是“老板—学生—导师—长期盟友”。
贝森特后来自己明确说过：“Stan Druckenmiller was really my mentor.” 也就是说，贝森特本人直接把德鲁肯米勒称为自己的导师。
德鲁肯米勒的核心观点是，市场聚合了任何委员会都不具备的信息，价格就是这些信息到达决策者的方式。长期国债收益率是世界上最重要的价格，也是美国剩下的唯一财政纪律执行者。
他的逻辑是：市场 → 聚合无数投资者的信息 → 形成价格 → 政府观察价格 → 政府调整政策。
所以30年美债收益率从4%涨到5%、甚至5.5%，不能简单理解成：
“市场出问题了，我们把收益率压下来。”
而应该首先问：
“市场为什么要求美国政府支付这么高的利率？”
他文章里还有一句很精彩的话：如果市场认为5.5%才是合理价格，那么政府应该接受这个价格，然后去解决为什么市场要求5.5%的根本原因。这非常符合他几十年的宏观交易思想。
我是非常旗帜鲜明的站队德鲁肯米勒的，贝森特完全就是来搞笑的，人家海力士都拿出200多亿来托底股价，他40亿美元就想撑住40万亿的美债？
如果贝森特想让长债收益率下跌，靠TGA资金回购长债是治标不治本，因为长债收益率这么高，根本原因就是美帝的赤字太高了。
想让长债收益率下跌，短期可以靠买债、降通胀、降政策利率；长期真正有效的，是让市场相信美国未来的财政供给和通胀风险下降。当然这些操作的难度实在是太大了。
我这个带专生可以给他一个更简单的思路：印钱，就是美联储放水。
事实上，我们所处的是信用货币的时代，这个时代最典型的特征就是政府不断的印钱来来解决债务，收割普通人。
当然，以前靠不断扩张信用就能解决的问题，现在开始越来越难解决了。
这也是为什么比特币上涨的原因。
英伟达七连跌，为啥华尔街在抛售硅谷Alan Walker · 写于香港中环
2026 年 8 月 25 日
中环，早上七点半。美股收盘三个半小时。
隔壁桌两个做港股科技的在争一件事：英伟达连着跌了七天，是不是 AI 的故事讲完了。
这个问题问偏了。今年以来费城半导体指数整体涨了约七成，美光涨 213%，超威涨 142%，而英伟达只涨了约 7%，在费半成分股里垫底。钱没有离开 AI，钱只是离开了英伟达。
股价七天连跌，通常不是因为哪一天出了坏消息。真正的顺序几乎总是反过来的：大资金先做决定，价格随后反映，理由最后被写出来。下面前五段讲的是资金和人，后三段才讲盘面和财报。
先把四个数摆出来
208.48 美元 - 8/24 收盘
−7.5% - 七连跌累计
+7% - 年内涨幅（费半垫底）
18 倍 - 远期市盈率
01
先走的是谁
这轮七连跌的第一天，是 8 月 14 日。
同一天，美股二季度 13F 持仓报告集中披露——按规定，管理规模超过 1 亿美元的机构，要在季度结束后 45 天内 交出美股持仓底牌。6 月 30 日往后数 45 天，正好是 8 月 14 日。
那天市场看到了什么：
二季度机构对英伟达的操作
桥水 - 减持 17.62%。同期科技股全面减仓：谷歌 −33.81%、微软 −34.39%、亚马逊 −53.85%；半导体里美光减持 92%，几近清仓。
段永平 H&H - 减持 54.63%（756 万股）。同期加仓拼多多 26.71%，重新买入阿里巴巴，清仓台积电。
高毅 - 减持 72.41%。同期大举买入美光科技、闪迪。
景林 - 清仓。美股整体持仓骤降四成。
贝莱德 - 仍是第一大重仓，持仓市值 3886 亿美元。前五大增持全部来自半导体：美光、超威、应用材料、迈威尔、科磊。
13F 是后视镜——它反映的是 6 月 30 日的仓位，不是今天的仓位。但它把一件事挑明了：这些钱在这轮下跌开始之前 两个月 就已经在走了。
8 月 14 日之后价格才开始连着跌，不是因为这些机构那天在卖，而是因为市场那天才知道他们早就在卖。
通俗解读
不是先跌、然后大资金割肉。是大资金早在四五月份就一点点减掉了，八月中旬账本 被迫公开，剩下的人才发现自己是船上最后一批。发现之后开始往门口挤，才有了这七天。
02
主动的走完了，被动的走不了
看那张表里最反常的一行：贝莱德。
英伟达仍是贝莱德的第一大重仓股，持仓市值 3886 亿美元。同时它二季度前五大增持标的全部来自 半导体，其中美光增持幅度最大。它在英伟达、博通、美光、超威等十只半导体股票上的投资总规模超过 1 万亿美元。
贝莱德这类机构的绝大部分持仓是指数基金和 ETF。指数里英伟达占多少权重，它就必须持有多少。它不是不想卖，是 不能卖。
于是市场里出现了两类完全不同的股东：
被动 / 指数 - 按权重被动持有，只在资金申赎和成分调整时买卖 → 基本不参与定价，锁住大量流通股
主动 / 对冲基金 - 按判断加减仓，可以清仓 → 实际决定边际价格
英伟达五万亿美元市值，被动持股 的比例极高。真正每天决定价格的，是剩下那部分主动资金。而那部分主动资金，在二季度已经做完了减仓动作。
再看卖方那一栏：82 位分析师，只有 3 位给持有、1 位给卖出，平均目标价隐含超过 50% 上行空间。
这句话通常被当成利好，其实它是 仓位信号。当所有人都在推荐买入，意味着愿意买的人基本都已经买了。边际买家没有了。
通俗解读
一只股票要涨，需要有新的人愿意接。现在的情况是：想买的早就买满了，能卖的都卖过一轮了，剩下最大的那批股东是不看价格的指数基金。这种结构下，只要有一点点净卖出，价格就要往下找买盘，而且要找很远。
03
基金经理算的不是你那笔账
散户看英伟达，看的是"这公司好不好"。基金经理看英伟达，看的是"这个季度它能不能帮我 跑赢同行"。这是两笔完全不同的账。
把今年的成绩单摆出来：
年内表现
美光科技 - +213%
超威半导体（AMD） - +142%
费城半导体指数 - +71%
英伟达 - +7%（成分股垫底）
假设你管一只科技基金，考核标准是跑赢费城半导体指数。你把三成仓位放在英伟达，今年到现在，这三成仓位让你落后基准 60 多个百分点。
这时候你面前有两个选择。继续拿着，赌它财报后补涨——如果对了，你追回一点；如果错了，年底你的排名会很难看，而且很难解释"为什么全市场半导体都在涨，你偏偏重仓那只不涨的"。或者，把英伟达减掉，换成美光、超微，跟上基准。
对个人职业生涯来说，第二个选择明显更安全。这不是对英伟达的判断，是对自己饭碗的判断。
高毅二季度减持英伟达 72.41%，同时大举买入美光和闪迪；贝莱德把英伟达留在第一大重仓不动，但新钱全部加到美光、超威、应用材料上——这是同一个动作的两种做法。
通俗解读
基金经理最怕的不是亏钱，是 别人赚钱的时候自己没赚。英伟达今年只涨 7%，隔壁美光涨了两倍多，拿着英伟达的人每天都在被"我是不是站错队了"这个念头折磨。抛售的直接动机是这个，不是看空 AI。
举个例子
段永平二季度减持了英伟达 54.63%，但他 7 月 23 日公开说过，还是想持有足够多的英伟达，并且准备用"卖 put"的方式在低位加回来。同一个人，既在减仓，又在等着买回。这说明减仓这个动作本身，未必等于看空——它常常只是 价格和仓位的管理。
04
最大的那个买家闭嘴了
还有一个很少被提到、但对这七天解释力很强的因素。
英伟达在截至 4 月底的季度新增 800 亿美元股票回购授权，取代苹果成为美股 最大的单一回购方。同期它一个季度的自由现金流约 485 亿美元，股息从每股 1 美分提到 25 美分。
回购是什么？是一个不看价格、每天定量在市场上买入自己股票的买家。对一只被大量被动资金锁仓、主动流通盘有限的股票来说，这个买家的存在感非常强。
但公司在财报发布前有一段 静默期，期间通常暂停自主回购。8 月 26 日盘后出财报，往前推，最近这几周正好落在这个窗口里。
所以这七天里发生的事情是：主动资金在减，被动资金不动，而市场上最大、最不讲价的那个买家，暂时不在场。
价格没新闻也能连着往下走——因为托着它的那只手，暂时松开了。
通俗解读
一个菜市场里，平时有个大买家每天固定来扫货，价格就掉不下去。他休假两周，卖的人还是那些卖的人，价格自己就往下滑了。等他回来，价格又能稳住。这跟菜好不好吃没关系。
05
七天是怎么连起来的
一天下跌是消息，七天连着跌是 机制。
大资金先动，只是第一步。让它变成一条 连续下滑的曲线，靠的是后面几层自动跟进：
第一层，量化和趋势策略。市场上有相当一批资金是按规则做的：动量策略看过去六个月的收益率排名，波动率目标策略看实现波动率来决定仓位。英伟达过去六个月的收益率越走越平，波动率 却不低，这两类模型会自动调降仓位。它们不看市盈率，不看财报，只看价格和波动。
第二层，风控线。很多机构对单一持仓有回撤规则。5 月 14 日的收盘高点是 235.74 美元，跌破 10% 是一个被广泛使用的触发位。8 月这几天股价正好跌穿这条线，一批止损和减仓指令被机械地打出去。
第三层，自我强化。今天的卖出，让明天的"过去六个月收益率"更难看；更难看的排名，又 触发 更多模型减仓。这条链条不需要任何新的坏消息，就能自己走上七八天。
第四层，跟风的人。看到连跌四五天，原本没打算动的持有人开始怀疑"是不是有我不知道的事"。尤其在财报前，宁可先卖了看看。
通俗解读
第一批人是想清楚了才走的。第二批是电脑按规则自动走的。第三批是看见前面两批在走，怕来不及才走的。真正做判断的只有第一批，后面全是跟。七连跌这种形态，八成是这么来的。
06
技术面：8 月 24 日那根线
讲完资金，再看 盘面。8 月 24 日这一天，走势本身写得很清楚。
8 月 24 日日线
昨收 - 214.72 美元
今开 - 215.53 美元（高开）
最高 - 215.59 美元
最低 - 207.25 美元
收盘 - 208.48 美元（跌 2.91%）
成交量 - 1.35 亿股，约为日均成交量的 1.26 倍
高开近 1 美元，全天没再碰过开盘价，收在接近全天最低的位置，成交量放大到日均的一倍以上。这是很典型的一根 卖压主导 的日线：早盘的每一次反弹都被用来出货。
再往外看几个位置：
5 月 14 日的收盘高点 235.74 美元，是这轮回撤的起点，也是所有还在套牢的人的心理锚。208 美元下方，200 美元是一个整数关口，习惯上会有承接。而 207.72 美元 这个价位，在近五日走势里已经被反复触碰。
技术面上唯一确定的一件事是：连续七根阴线之后，短期均线全部压在价格上方，任何反弹都会先撞到一片套牢盘。要真正扭转，需要一根 放量的、带缺口的阳线 —— 而这种线，通常只有事件才能打出来。
通俗解读
图形上现在的样子是：上面全是被套的人等着回本走人，下面没有明显的托。这种结构里，小涨会被卖压吃掉，只有大消息能一次性把上面的卖单全清掉。8 月 26 号的财报，就是那个可能的大消息。
07
基本面：三个让人犹豫的数
资金先走，总得有个由头。基本面 上有三处地方，是过去半年被机构反复拿出来讨论的。
第一，利润的成色。10-Q 披露，某季度约 580 亿美元净利润里，有 134 亿美元来自所持上市公司 股权的未实现浮盈。剔除这一块之后，正常化净利润对应的市盈率从 18 倍升到接近 60 倍。而 2026 财年，英伟达用于投资活动的现金净额是 −522 亿美元，上一财年还只有 −204 亿美元。它一边卖芯片，一边给买芯片的人投钱，投出去的股权涨了又计回利润里。每一步都合规，但四步是同向的：好的时候一起好，转向的时候一起转。
第二，客户的结构。三家直接客户合计贡献 54% 的营收。更关键的是增量来源：2027 财年一季度数据中心收入 752 亿美元，超大规模客户 379 亿（环增 40 亿），其他云客户 374 亿（环增 89 亿）。增长最猛的那一栏是 新云厂商 —— 它们大多靠融资和债务活着，其中不少还拿过英伟达自己的投资。而现在 30 年期美债收益率在 5.27% 附近，2007 年以来最高，交易员定价的是年底前还要再加一次息。融资越贵，这批客户越难受。
第三，成本的位置。2027 财年一季度毛利率 74.9%，环比降了 0.1 个百分点。瑞银拆解显示，下一代 Vera Rubin 平台里内存占整机成本 62%，上一代 Grace Blackwell 是 53%。二季度 DRAM 合约价环比涨 58% 到 63%，NAND 涨 70% 到 75%。它已经把 1450 亿美元的供应承诺签了出去，原材料为 Vera Rubin 大幅备货。另外，中国的数据中心计算收入这一栏现在是零，上年同期还有 46 亿美元，公司在指引里明确写明"不含中国"。
通俗解读
这三件事单独拎出来，都不足以让一只增速 96% 的股票下跌。但对一个已经赚了很多、正在考虑什么时候落袋的基金经理来说，它们提供的是"卖出的理由"——人做决定的时候，往往是先有了想卖的冲动，再去找一个说得过去的理由。这三个数就是那个理由。
08
8 月 26 号盘后看三行
美东时间 8 月 26 日盘后，英伟达发布 2027 财年第二季度业绩。市场共识营收约 920 亿美元、调整后每股收益 2.09 美元，同比增长约 96%，公司此前指引 910 亿。
920 亿超不超，其实不是重点。真正会改变机构仓位的是三行：
毛利率 - 74.9% 之后是走平还是继续下滑。这一行决定 内存涨价最后由谁承担。
客户结构 - 超大规模客户与其他云客户的环比增量各是多少。这一行决定增长的钱稳不稳。
库存与供应承诺 - 1450 亿美元承诺本季怎么变。这一行决定公司对明年有多确定。
另外还有一个技术性的点：财报之后，静默期结束，那个 800 亿美元的 回购授权 会重新开始买。最大的买家回到场内，本身就是一股托底的力量。
把整件事收拢成一句
华尔街抛售的不是英伟达这门生意——数据中心业务 2026 财年做了 1937 亿美元，客户还在排队，82 个分析师里 78 个在喊买入。
华尔街抛售的是英伟达在自己组合里的那个位置。
当这个位置涨得比同行慢、当账本被迫公开、当最大的买家暂时离场、当模型按规则自动减仓——卖出就发生了，而且和公司好不好没有太大关系。
钱先走，理由后到。这是市场大部分时候的样子。
—— 写于中环，2026 年 8 月 25 日清晨
事实核查附录
一、事实与市场数据
· 8/24 收报 208.48 美元、跌 2.91%；七连跌累计 −7.5%，为 2022 年 9 月以来最长；较 5/14 高点 235.74 美元回撤超 10%。（界面新闻（宋佳楠）；华尔街见闻，2026-08-25）
· 8/24 昨收 214.72、今开 215.53、最高 215.59、最低 207.25、成交量 1.35 亿股，约为日均量 1.26 倍。（第三方行情终端；成交量倍数为终端统计口径）
· 年内涨幅约 7%，费半成分股垫底；远期市盈率约 18 倍，创近年新低。（华尔街见闻，2026-08-25）
· 82 位分析师中 3 持有、1 卖出；平均目标价隐含逾 50% 上行；三个月盈利预测上调 13%；FY2027 利润预期 2280 亿美元。（华尔街见闻，2026-08-25）
· 桥水二季度减持英伟达 17.62%，谷歌 −33.81%、微软 −34.39%、亚马逊 −53.85%；博通 −28.19%、超威 −58%、泛林 −40%、应用材料 −48%、美光 −92%。（2026 年二季度 13F 文件，经新浪财经统计）
· 贝莱德二季度前五大增持全部为半导体（美光、超威、应用材料、迈威尔、科磊）；英伟达仍为第一大重仓，持仓市值 3886 亿美元；十只半导体股合计超 1 万亿美元。（同上）
· 段永平 H&H 二季度减持英伟达 54.63%（756.31 万股）、谷歌 C −46.88%，清仓台积电与 CRWD，加仓拼多多 26.71%；组合总市值 191.01 亿美元。（H&H 2026 Q2 13F，2026-08-14 披露）
· 段永平 7 月 23 日表态希望持有足够多的英伟达，并考虑以卖出 put 的方式于低位加仓。（公开表态：本人公开发言，经媒体转述）
· 高毅二季度减持英伟达 72.41%，大举买入美光、闪迪；景林清仓英伟达，美股持仓降约四成。（2026 年二季度 13F，经时代周报等媒体统计）
· 13F 申报截止日为季度结束后 45 天（对应 2026-08-14）；本轮七连跌起始于 2026-08-14。（SEC 规则；起始日由 8/24 往前推七个交易日推得）
· 新增 800 亿美元回购授权，取代苹果成为美股最大单一回购方；季度自由现金流约 485 亿美元；股息由 0.01 美元提至 0.25 美元。（公司披露；华尔街见闻）
· 年内 AMD +142%、美光 +213%、费城半导体指数 +71%。（2026 年 7 月媒体统计口径，非 8/24 最新收盘数据）
· 10-Q 披露约 580 亿美元净利润中 134 亿来自持有上市股权未实现浮盈；剔除后正常化市盈率升至接近 60 倍。（公司 10-Q；正常化市盈率为第三方测算口径）
· FY2026 投资活动现金净额 −522 亿美元（上一财年 −204 亿美元）。（公司 2026 财年年报）
· 三家直接客户合计贡献 54% 营收；FY27Q1 数据中心收入 752 亿美元，超大规模客户 379 亿（环增 40 亿）、其他云客户 374 亿（环增 89 亿）；毛利率 74.9%（环比 −0.1pct）；供应承诺 1450 亿美元。（公司 FY2027 Q1 财报，2026-05-21）
· 30 年期美债收益率约 5.27%，2007 年以来最高；交易员定价 2026 年底前完成一次 25bp 加息。（Investing.com；新浪财经引路孚特（LSEG），2026-08-24）
· FY27Q1 中国数据中心计算收入归零（上年同期 46 亿美元）；Q2 指引 910 亿美元不含中国。（公司财报与业绩说明会）
· Q2 FY2027 财报 8/26 盘后发布；共识营收约 920 亿美元、调整后 EPS 2.09 美元、同比约 +96%。（市场共识：Investing.com，2026-08-24，为卖方预期非公司指引）
二、第三方拆解 / 机构预测
· Vera Rubin 内存成本占比 62%（上代 53%）。（瑞银物料清单，经媒体转述，为估算值）
· 2026 Q2 DRAM 合约价环比 +58%~63%、NAND +70%~75%。（TrendForce，为预测值非最终成交价）
三、作者推论与判断（非事实）
· "13F 披露日与连跌起点重合"仅为时点观察，本文未主张两者存在因果关系。
· "财报前静默期暂停自主回购，导致最大买盘缺席"——基于美国上市公司通行的回购静默惯例推断，英伟达未就本期回购执行安排作专门披露。
· 动量策略、波动率目标策略、单一持仓回撤风控线导致的机械减仓，"三批卖家"的分层描述——基于机构投资通行做法的分析判断，非特定机构披露。
· 技术面关于均线压制、套牢盘、200 美元整数关口的描述——基于公开行情的形态分析，不构成交易建议。
四、重要提示
本文为独立分析，不构成投资建议。文中第三方数据（13F 统计、瑞银物料清单、机构测算口径等）均已标注来源与性质，不代表相关公司官方口径。转载请注明出处。
—— Kea
13F 新信号：AI 并未退潮，华尔街只是变得「挑剔」当 AI 成为市场最大的共识，就意味着它虽然仍是主线，但「闭眼买 AI」的阶段正在过去。
撰文：Jim，MSX 麦通
编辑：Frank，MSX 麦通
每个季度的 13F，最没有价值的看法，可能就是：
「大佬又买了哪只股票？」
因为 13F 天生是一份滞后的持仓快照。
按照 SEC 规则，机构季度末持仓最多可以在季度结束 45 天后才披露，最新一轮 2026 年二季度 13F，反映的是 6 月 30 日的持仓，而集中披露截止日已经到了 8 月 14 日，更重要的是，13F 主要覆盖符合条件的美国上市证券多头仓位，股票空头等头寸并不会完整反映出来。
所以，它并不适合实时「抄作业」。
但换一个角度，13F 的价值反而很高——过去三个月，真正的大资金，到底在买什么卖什么？
梳理之后，我们发现了一个关键性的信号：AI 没有退潮，但华尔街开始对 AI 变得「挑剔」了。
一、AI 共识还在，但「抱团共识」开始松动
如果只看几家明星基金，很容易被个别交易带偏。
真正值得关注的，是整个机构群体的变化，因此 Reuters 对 6371 家养老金、对冲基金、财富管理机构等提交的二季度 13F 进行统计后发现：
接近 44% 的机构减持了「七巨头」，与此同时约 42% 的机构选择新建或增加仓位，两边几乎势均力敌；
但到了半导体，方向仍然明显偏多：约 48% 的机构是净买方，净卖方只有 34.5%；
软件则恰恰相反，在一组主要软件公司中，净卖方占 28.2%，略高于净买方的 26.3%；
这说明 AI 共识依然存在，但共识内部正在迅速分化。
毕竟如果华尔街真的开始系统性否定 AI，最先出现的应该是半导体、算力和数据中心链条的一致性撤退。
事实并非如此。
芯片依然是机构明显偏好的方向，AI 基础设施也没有遭遇系统性抛售，大资金们只是开始问一些过去两年没那么重要的问题：
这家公司未来两三年的增长，股价是不是已经提前反映了？AI CapEx 继续增长，究竟谁能够真正把资本开支转化成利润？如果市场出现调整，哪一类资产的机构仓位最拥挤、最容易成为第一批被兑现的筹码？
这也是二季度 13F 最重要的变化，华尔街开始肉眼可见地讨论「AI 里面谁的赔率更好」。
而伯克希尔、Tiger Global、Third Point 和德鲁肯米勒旗下 Duquesne，恰好给出了四种完全不同的答案。
二、四家机构，四种「赔率思维」
1.伯克希尔：开始动用现金，大手笔押注谷歌
这轮 13F 里，伯克希尔对 Alphabet 的动作尤其值得关注。
一季度末，伯克希尔披露的 Alphabet A、C 两类股票合计约 5784 万股；到了二季度末，这一数字已经升至约 1.06 亿股，增幅超过八成。
仅从季度末市值计算，Alphabet 已经跃居伯克希尔最重要的公开美股资产之一，与此同时伯克希尔还增加了 Delta Air Lines、Lennar 等航空和住宅建筑相关敞口。
要知道，Alphabet 可能是七巨头里最不像「纯 AI 交易」的公司之一。
过去几年，市场对它最大的担忧之一，就是生成式 AI 是否会改变搜索入口，甚至侵蚀 Google Search 长期以来最核心的商业护城河。
但另一方面，Alphabet 依然拥有 Search、YouTube、Google Cloud、广告业务以及庞大的现金流基础。
所以伯克希尔下重注，正是一家现金流依然强劲、核心业务尚未被证伪，却因为 AI 冲击而长期承受争议的公司，是否存在重新定价空间？
这和追逐最热门的 AI Winner，是完全不同的一笔交易。
2.Tiger Global：削减大科技，但仍聚焦科技仓位
Tiger Global 的组合，则提供了另一种非常典型的样本。
二季度，它把 Alphabet 从约 1,063 万股降至约 581 万股，降幅达到 45.4%；Broadcom 持仓也接近减半，台积电同样有所下降；微软、Meta 和 NVIDIA 也进行了不同程度的减持。
如果只看到这里，很容易得出「Tiger 开始撤离 AI」的结论。
但再看它买了什么，答案几乎完全相反。
Tiger 二季度新建 AMD、Applied Digital、Cerebras 等仓位，同时组合中还出现了 Cipher Digital、Core Scientific 等 AI 算力与数据中心相关资产；Intel 持股也从约 164 万股增加到约 425 万股。
所以这更像一次 AI 仓位内部的再平衡——减少已经极度拥挤的头部资产，把部分筹码移向市场预期还没有那么一致的下一层机会。
NVIDIA 就是最典型的例子。一家基金长期看好 AI 算力，并不意味着它必须永远提高 NVIDIA 的仓位。
只要持仓权重已经足够高，或者股价上涨速度阶段性快于盈利预期上修，减仓完全可能只是组合管理，而不是产业逻辑反转。
这也是未来美股越来越重要的一点，业绩继续增长，并不等于股价一定继续以过去两年的方式上涨。
因为决定股价的不只是「结果好不好」，还包括市场此前已经提前相信了多少。
3.Third Point：开始兑现收益，寻找 AI 下一波机会
Daniel Loeb 旗下 Third Point 的动作更加鲜明。
二季度，它直接清掉了 NVIDIA、Broadcom、KLA、Lam Research，以及 VanEck Semiconductor ETF（SMH）等一批 AI 资本开支周期中的核心受益资产，同时退出 Meta。
如果只看这一组交易，几乎可以把它理解成一次大规模「AI 减仓」。
但 Third Point 并没有离开科技。
它反而明显增加 Alphabet 和台积电，并建立 Keysight、Flex 等新仓位；与此同时，资金开始进入 Warner Bros. Discovery、Capital One、Norfolk Southern 等媒体、金融和工业方向。Warner Bros. Discovery 更直接成为其二季度末最大的公开美股持仓。
所以 Third Point 实际上是在兑现第一阶段最容易理解的赢家，寻找下一阶段还没有被市场完全定价的机会。
NVIDIA、Broadcom、KLA、Lam Research 为什么会成为第一阶段赢家？因为它们的逻辑太直接了：
模型规模扩大，需要 GPU；先进芯片扩产，需要半导体设备；AI 集群扩大，需要网络、ASIC 和越来越复杂的基础设施。
这些逻辑没有错。
问题是，当所有投资者都已经知道这些逻辑后，决定下一阶段收益率的，就变成了实际增长能不能继续超过已经很高的市场预期。
这也意味着，顶级投资机构们开始认为 AI 第一阶段最显而易见的 Alpha，正在越来越贵。
4.德鲁肯米勒：只交易预期差
如果要找一家最能解释这一轮机构思路的基金，Stanley Druckenmiller 旗下 Duquesne 可能是最典型的样本。
一季度末，它还持有 Broadcom 和美光，到了二季度，两者已经从 13F 中消失。
但与此同时，Duquesne 新建了 Alphabet、AMD、Palo Alto Networks 等科技仓位，并继续增加台积电和 STMicroelectronics 持股：台积电由约 49.5 万股增至约 59 万股，STMicroelectronics 则由约 261 万股升至约 310 万股。
乍一看甚至有些矛盾，都是半导体，为什么一边卖、一边买？
答案可能恰恰是这一轮 13F 最重要的关键词：预期差。
一家公司如果上涨太快，市场已经把未来两三年的增长提前计入价格，即使长期产业逻辑依然正确，也完全可以先兑现。
反过来，如果另一家公司盈利周期正在改善，而市场还没有形成一致预期，那么即使它不是最热门的 AI 龙头，也可能拥有更好的风险收益比。
行业判断正确，只是投资的第一步，买在什么估值、什么位置，以及当时市场已经相信了多少，才真正决定最终收益率。
三、从「买 AI」到「算赔率」，华尔街在交易什么？
把四家机构放到一起，真正有价值的信号才开始显现。
首先是 Alphabet 正在从共识龙头，变成「分歧资产」。
Alphabet 可能是这一轮最有意思的大型科技股。伯克希尔大幅加码，Third Point 和 Duquesne 也选择增加或重新建立仓位，另一边 Tiger Global 却把持股直接削减了接近一半。
同一家公司，顶级资金给出了完全不同的答案。
市场不确定 AI 最终会削弱 Google Search 的护城河，还是会让 Alphabet 庞大的流量、数据、云计算和算力基础进一步释放。
因此从这个角度看，买方看到的是现金流、估值，以及 AI 带来的潜在增量；卖方看到的则是搜索入口变化、持续扩大的资本开支，以及旧商业模式长期可能面临的结构性挑战。
这种资产反而往往比「所有人都知道它很好」的公司更值得研究，因为真正的超额收益，本来就来自市场存在分歧的地方。
其次是半导体共识仍在，但「闭眼买芯片」的阶段结束了。
从整体 13F 来看，芯片仍然是机构明确偏多的板块，净买方比例显著高于净卖方。
但单看几家明星基金，又能发现巨大的内部差异。Broadcom，有人在减；台积电，有人在加，也有人减；AMD，有机构重新建仓；NVIDIA，则已经从过去几乎没有争议的 AI 核心资产，逐渐变成需要重新计算仓位成本和拥挤度的标的。
这说明半导体已经不能再被当成一个完整的 Beta 去交易。
GPU、ASIC、晶圆代工、存储、半导体设备、网络、数据中心基础设施，看起来都属于 AI 硬件，但它们所处的盈利周期、供需位置和估值状态已经完全不同。
换句话说，AI 硬件正在从「买行业 Beta」，进入真正比拼「个股 Alpha」的阶段。
还有一个容易被忽视的变化，那就是非 AI 资产重新进入组合。
这倒不是否定 AI，反而更像降低相关性的对冲操作，譬如住宅建筑、航空、金融、医疗、媒体、铁路和工业资产，正在重新出现在一些顶级机构的重要调整中：
伯克希尔增加航空和住宅建筑敞口；Third Point 把大量资金投向媒体、金融和铁路；Duquesne 的组合本身也远远不只围绕 AI 展开。
某种意义上，恰恰是因为 AI 已经成为整个市场最显眼、最容易被理解的主线，大资金才越来越需要寻找与 AI 相关性更低的收益来源。
过去两年，判断 AI 大方向正确，本身就能贡献大量收益，而接下来，组合管理的重要性会越来越高。
这可能才是最新一轮 13F 最值得普通投资者关注的地方，让我们知道当一批最聪明、资源最丰富的资金面对同一条产业主线时，他们究竟开始为什么问题产生分歧。
写在最后
过去两年，美股最好理解的一笔交易，是找到 AI，然后买进去。
NVIDIA、Broadcom、Meta、微软、台积电，以及整个半导体产业链，都曾同时享受产业增长、盈利上修和估值扩张的多重红利。
但最新一轮 13F 正在释放一个越来越明确的信号——AI 没有结束，但「只要方向对，就可以一起涨」的阶段正在结束。
这才是 2026 年二季度 13F 最值得关注的变化：
AI 没有退潮，但抱团正在松动。
下一阶段比的，不是谁更敢追，而是谁更会算赔率。
当 AI 向华尔街借钱：科技巨头的「CapEx 周期」，加速金融化AI 基础设施正从科技行业的「CapEx 周期」，演变为一场由整个金融体系共同承接的融资周期。
撰文：Jim，MSX 麦通
编辑：Frank，MSX 麦通
过去两年，华尔街讨论 AI，最重要的数字一直是 GPU、数据中心和 CapEx。
但到了 2026 年，另一个数字开始迅速进入市场视野：债务。
曾经，硅谷最赚钱的一批公司习惯用自己的现金购买 GPU、建设数据中心。如今，随着 AI 基础设施的规模继续向数千亿美元甚至万亿美元迈进，即使是 Alphabet、Amazon、Meta 这些全球现金创造能力最强的公司，也开始越来越频繁地走进债券市场。
Morgan Stanley 预计，2026 年全球 AI 相关债务发行规模可能接近 5700 亿美元，较去年翻倍以上；截至 5 月底，规模已经达到约 2360 亿美元，是去年同期的四倍。
与此同时，Alphabet、Amazon、Microsoft 和 Meta 今年相关支出预计达到约 7000 亿美元，到 2027 年，Hyperscaler 的资本开支甚至可能突破 1 万亿美元。
而融资方式也正在继续向外延伸。
8 月 10 日，英伟达宣布与 Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、高盛和 KKR 合作，希望撬动超过 5000 亿美元第三方资本进入 AI 基础设施。
几乎在同一时间，Microsoft、Meta、Oracle、Amazon 和 Alphabet 披露的尚未开始执行的未来租赁付款承诺，已经来到万亿美元量级；
当全球最富有的一批公司都开始改变自己的融资方式，意味着 AI 的故事也正在进入新的阶段，那问题来了，这些公司以前躺着几百亿美元现金，为什么突然这么喜欢借钱？
一、AI 的烧钱规模，越来越夸张
Alphabet 是理解这场变化最好的例子。
从业务本身看，它最新一个季度几乎称得上强劲——Q2 营收达到 1198 亿美元，同比增长 24%；Google Cloud 收入达到 248 亿美元，同比增长高达 82%。
但另一边，Alphabet 单季度资本开支已经达到约 449 亿美元，导致其即使业务仍在高速增长，公司依然第一次出现了季度自由现金流为负，Q2 自由现金流降至 -59 亿美元，与此同时 Alphabet 又将 2026 年资本开支指引提高至 1950 亿—2050 亿美元。
这正是 AI 资本开支与传统软件时代最大的区别。
软件时代的大型科技公司，本质上是一台现金机器：前期研发完成之后，每增加一个用户的边际成本有限，大量收入最终可以沉淀为自由现金流。
换句话说，AI 正在重新把科技公司变「重」。
GPU、服务器、高速网络、数据中心、变电设施、冷却系统和土地，都需要在收入真正形成之前先投入巨额现金。
Amazon CEO Andy Jassy 就曾解释，数据中心往往在正式投入使用大约两年前就开始产生建设支出，而收入却必须等到设施真正上线之后才能逐步兑现。
于是，一个天然的资金期限错配出现了，现金今天就要花，但收入需要未来很多年慢慢收回来，在这种情况下，即使公司账上有大量现金，全部依赖内部现金流融资也未必是最合理的选择。
Alphabet 今年 2 月已经完成约 315 亿美元全球债券融资，其中甚至包括罕见的 100 年期债券；8 月又完成了一笔 250 亿美元投资级美元债发行。Amazon 的动作更加激进，3 月先在美国债券市场融资约 370 亿美元，第二天又发行 145 亿欧元债券，两笔合计接近 540 亿美元，7 月又发行 250 亿美元美元债。
与此同时，Amazon 已经将 2026 年资本开支计划提高到 2200 亿美元，AWS 最新季度收入同比增长 37%，创下四年多以来最快增速，但过去 12 个月自由现金流依然从一年前的正 182 亿美元降至 -76 亿美元。
Meta 也呈现出同样的变化。今年 4 月，Meta 完成 250 亿美元债券发行；Q2 收入仍然增长 28%，达到 608 亿美元，但自由现金流却从去年同期的 85.5 亿美元骤降至只有 7.84 亿美元，2026 年 CapEx 指引已经提高到 1300 亿—1450 亿美元。
这些公司并没有突然失去赚钱能力，且利润仍然很多，只是可以自由分配的现金越来越少。
这也是为什么，在 AI 时代，自由现金流正在成为一个比单纯 EPS 更难忽视的指标。
二、同样是借钱，Google 和 Oracle 完全不是一个故事
但借债本身，并不意味着危险。
对于 Alphabet、Amazon 这样的公司而言，债务更多是一种资本结构工具。
它们拥有庞大的主营业务、稳定的现金流和很高的信用评级，在资本支出极度前置的情况下，通过长期债券把建设成本分摊到未来，是一种正常的期限匹配。
真正需要关注的是当资本开支开始持续超过自身现金创造能力，融资究竟是在优化资产负债表，还是已经开始给资产负债表增加压力？
Oracle 是目前最极端的样本之一。
截至 2026 财年结束，Oracle 全年资本开支达到约 556.6 亿美元，而经营现金流只有约 320 亿美元，全年自由现金流降至 -236.9 亿美元。与此同时，公司 FY2026 已经完成约 430 亿美元债务融资和 50 亿美元股权融资，截至 5 月底全部借款未来本金约 1301 亿美元。
7 月 9 日，S&P Global Ratings 将 Oracle 的长期信用评级由 BBB 下调至 BBB-——投资级评级中的最低一级，再下一档便进入投机级。
所以，同样是 AI 烧钱，Alphabet 更多是在利用资产负债表，Oracle 却已经开始挑战资产负债表，这也是 AI 行情下一阶段必须重新建立的一套观察框架。
以前市场最关注的是 AI 收入增长多少、订单增长多少、云业务增速多少，那未来还需要再增加几个问题，比如为了得到这些增长，公司花了多少钱？每增加 1 美元收入，需要增加多少资本开支？自由现金流还有多少？需要借多少钱？当利息、折旧和租赁成本全部开始进入利润表之后，最终还能留下多少利润？
说到底，真正决定估值的，不会只是增长本身，而是增长的资本效率。
三、比发债更重要的变化：AI 正在成为一种金融资产
如果说 Alphabet、Amazon 和 Meta 发债，只是融资方式发生变化，那么英伟达最新的动作，则把这件事又往前推进了一步。
8 月 10 日，英伟达宣布与 Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、高盛和 KKR 建立战略合作，希望成立独立的算力融资平台，长期动员超过 5000 亿美元第三方资本进入 AI 基础设施。
英伟达本身拥有对潜在交易提供最高约 25%、也就是最高约 1250 亿美元 backstop 的选择权，不过目前各机构具体出资额和资金部署时间仍未公布。
真正值得关注的是英伟达如何定义这套模式。在官方公告中，英伟达直接把 AI Compute 和 AI Factory 描述成一种新的「可投资资产类别」。
逻辑其实并不复杂。过去，一家 Neocloud 如果需要购买数十亿美元 GPU，首先得自己筹到大量资本。未来，这套结构可能越来越像传统基础设施融资，譬如数据中心和 GPU 形成资产，客户长期租用算力形成现金流，Apollo、BlackRock、KKR 等机构提供长期资本，项目再用未来的算力收入偿还融资成本。
于是，GPU 不再只是一块卖出去就结束的芯片，相反，由 GPU、数据中心、电力和长期算力合同组成的整套 AI Factory，开始被包装成一种能够产生长期现金流、可以被资本市场定价和融资的基础设施资产。
这背后的意义非常大。
因为一旦 AI 基础设施能够进入养老金、保险资金、私人信贷、基础设施基金和资产管理机构的投资范围，AI 能够调用的资本池就不再局限于科技公司的现金。
这可能让这一轮 AI 基础设施建设持续得比市场想象得更久。
但与此同时，它也会改变风险的形态。毕竟 AI 周期第一阶段最大的风险是 AI 没人用，但最新第二阶段更值得担心的可能是 AI 明明有人用，但算力价格下降得太快，收入增长赶不上债务、折旧和融资成本。
尤其当 GPU 更新速度仍然极快时，今天按照五年甚至更长周期设计的资产回报模型，必须建立在一个重要假设之上，那就是未来几年，这些设备仍然能够保持足够高的利用率和经济价值。
这也是金融资本真正开始进入之后，AI 行业需要面对的新变量。
除此之外，还有一笔更容易被忽视的资本承诺。
根据 Reuters 对公司文件的统计，Microsoft、Meta、Oracle、Amazon 和 Alphabet 已经披露约 1.09 万亿美元尚未开始执行的未来租赁付款承诺，其中 Microsoft 约 3291 亿美元、Meta 约 2790 亿美元、Oracle 约 2600 亿美元、Amazon 约 1372 亿美元、Alphabet 约 852 亿美元；Meta 随后又在 7 月签署约 680 亿美元新的数据中心租赁协议，将目前已知规模进一步推高到约 1.16 万亿美元。
当然，这些数字不能简单理解为「科技公司已经欠了 1.16 万亿美元」。很多合同横跨十几年，并且尚未正式开始执行，因此目前并没有全部以租赁负债形式进入资产负债表；Amazon 的相关披露还包括仓库、办公室、飞机和车辆等资产，并不全部属于 AI 数据中心。
但它依然揭示了一件重要的事情，未来几年的相当一部分 AI 基础设施投入，其实已经提前被锁定，只要算力需求持续增长，这些承诺就是未来收入增长的基础，但如果模型效率快速提升、单位算力价格持续下降，或者企业 AI 商业化速度低于预期，那么今天提前锁定的长期容量，也可能变成未来难以快速削减的固定成本。
而这，正是 AI 融资周期与单纯技术周期最大的不同。
写在最后
现在还很难把这些变化简单解释成消极信号。
恰恰相反。
债券市场、私人信贷、养老金、保险资金和全球资产管理机构的进入，很可能进一步扩大 AI 能够调用的资金规模，让这一轮基础设施建设持续更久。
截至 8 月 12 日，美股仍然距离历史高位不远。最新财报之后，Amazon 因 AWS 增长达到 37% 一度盘后上涨近 9%；Microsoft 在证明云业务增长和现金创造能力之后也获得市场明显奖励；与此同时，Alphabet 在宣布继续提高 CapEx 后承压，Meta 则在自由现金流骤降 91% 后遭遇抛售。
市场并没有开始拒绝 AI 投资，只是正从单纯的「需求交易」，逐渐进入更加严格的「资本回报率交易」：
第一阶段，比的是谁敢花钱；
第二阶段，比的是谁能够以更低的资本成本拿到更多算力，并让每一美元投入最终产生足够多的现金流；
而当 AI 从技术公司的资本开支，变成华尔街可以购买、融资和定价的资产时，这场竞赛真正需要回答的问题，早晚会变成「谁建出来的东西，最终真的能赚钱？」
而这可能才是未来一两年，决定 Google、Amazon、Meta、Oracle、CoreWeave 乃至英伟达，估值差距的真正分水岭。
永续合约攻陷华尔街：Pantera Capital眼中的"全天候金融"新秩序一、报告内容概述
2026年7月1日，Pantera Capital发布《The Always-On Economy——Housing All of Finance: The Rise of Perps and Hyperliquid》，聚焦永续合约（Perps）从加密原生工具向全球金融基础设施的跃迁，以及代币化初创公司对传统IPO前投资格局的重塑。报告从以下几个维度展开：
永续合约的市场演进：从1993年Robert Shiller的理论构想，到2016年BitMEX在比特币上的规模化实践，再到2025年中心化交易所62万亿美元的交易量，永续合约已超越现货成为衍生品市场主导力量。
Hyperliquid的崛起与扩张：作为最大的去中心化永续合约交易所，Hyperliquid凭借自定义Layer 1区块链和"容纳所有金融"的愿景，月交易量超2500亿美元，年化收入约8亿美元，并将资产范围从加密扩展至股票、商品和私营公司。
代币化初创公司的设计图谱：梳理了从SPV股权工具到纯合成永续合约的多种路径，对比了PreStocks、TradeXYZ、Robinhood Ventures等平台的机制差异与交易量表现。
价格发现与创始人对齐：探讨了私营公司缺乏流动现货市场带来的定价难题，以及代币化平台如何在不触发公司反对的前提下获取合规股权敞口。
监管拐点与法律结构：分析CFTC近期批准Kalshi比特币永续合约和Coinbase外国关联公司方案的政策信号，以及SEC对发行人赞助代币与第三方代币的分类监管逻辑。
研报原文：https://panteracapital.com/blockchain-letter/the-always-on-economy/
二、永续合约：从边缘到主流
永续合约的核心优势在于"无到期日+资金费率"的设计，相比传统期货和期权，它在执行管理、风险理解和24/7交易三个维度都更贴合现代投资者需求。2025年中心化交易所的永续合约交易量达到62万亿美元，远超现货的19万亿美元。Hyperliquid作为去中心化永续合约交易所的龙头，已将DEX永续合约的市场份额从2023年初的不足1%提升至CEX永续合约的14%。其自定义Layer 1区块链专为交易优化，月交易量超2500亿美元，年化收入约8亿美元，且99%的收入用于程序化代币回购。
Hyperliquid正在将资产范围从加密扩展到股票、商品、指数和私营公司，其"容纳所有金融"的愿景正在兑现。当2025年末金银价格暴涨、2026年2月伊朗冲突爆发时，Hyperliquid成为周末唯一可交易这些资产的场所，甚至传统交易所开盘时的价格已参照Hyperliquid的永续合约价格。Cerebras IPO当天，承销商也在监控Hyperliquid上的价格。ICE创始人甚至公开称Hyperliquid"比纳斯达克更大"。
三、代币化初创公司：重塑IPO前投资
代币化初创公司的兴起，由三个趋势交汇驱动：SPV等临时流动性工具的爆发（过去两年二级SPV增长超545%）、RWA代币化的快速扩张（2026年Q1链上RWA价值达约3200亿美元），以及"代币-股权共识"的瓦解（项目代币相对于股权成为二等公民）。
当前代币化初创公司的设计路径可分为两类：一是基于实际股权的SPV工具（如PreStocks、Jarsy），二是纯合成永续合约（如TradeXYZ、Ventuals）。数据显示，后期Pre-IPO资产（SpaceX、Anthropic等）的交易量远超早期项目，且平台交易量高度集中于1-3个头部资产，说明交易者对品牌资产的忠诚度高于平台本身。
TradeXYZ的Cerebras永续合约在IPO前实现了超3000万美元日交易量，最终价格与纳斯达克开盘价误差在3%以内，远优于传统二级经纪商。Robinhood Ventures则推出了NYSE上市的封闭式基金，让散户以约25美元/股的价格间接持有Stripe、Databricks等公司的股权。
四、关键挑战与设计空间
代币化初创公司面临的核心挑战包括：
• 创始人对齐问题：没有公司配合，平台可能面临公开反对导致代币价值崩盘（如Anthropic反对二级SPV、OpenAI反对Robinhood代币）。解决方案包括代币化初创公司篮子（降低单公司定价压力）、加速器模式（如Street和MetaDAO从创始人利益出发）、以及社区代币发行（如Revolut早期社区股权轮）。
• 非美国市场机会：美国资本市场已相当成熟，代币化优势不明显。但韩国等市场存在结构性机会——拥有三星、SK海力士等AI供应链国家冠军，且有新的"股票代币"法律框架。
• 永续合约的价格发现设计：私营公司没有流动现货市场，传统预言机机制不可靠。TradeXYZ在Cerebras案例中展示了"无预言机"价格发现的潜力，但这依赖于即将发生的可验证收敛事件（IPO），对早期公司难以复制。
• 法律结构与监管：SEC将代币化初创公司分为"发行人赞助代币"（视为证券）和"第三方代币"（根据实际权利定性）。ERC-S等新型法律框架尚未经受监管检验。
五、监管拐点：CFTC打开大门
报告特别关注了美国监管的最新进展。CFTC近期批准了Kalshi提交的比特币参考永续合约，并允许Coinbase通过外国关联公司提供特定加密永续合约，将其视为外国期货。这标志着CFTC开始在现有期货框架下为受监管的加密永续合约开辟路径，而非要求全新的规则制定。
但对于去中心化永续合约，路径仍不清晰。去中心化协议需要获得豁免——既免于在注册交易所交易的要求，也免于某些合约的准入规则。虽然SEC和CFTC都持支持创新的立场，但在保持无需许可和无KYC的同时满足制裁和市场完整性方面的合理关切，仍需进一步探索。
六、结论
这份报告的核心价值在于揭示了永续合约和代币化初创公司这两个看似独立的趋势，实际上共享同一套底层逻辑：区块链基础设施正在填补传统金融市场的空白——无论是24/7交易、无需许可上市，还是IPO前的大众可及性。
永续合约已从加密边缘走向全球金融的中心舞台，而代币化初创公司则试图夺回被成长型基金"劫持"的高增长年份。Hyperliquid的"容纳所有金融"愿景和代币化初创公司的多样化实验，共同指向一个更开放、更即时的金融市场未来。但监管仍是最大变量，尤其是去中心化协议如何在合规框架内保持其核心特性，将是决定这一趋势能否规模化的关键。
贝莱德、先锋领航双双披露BNKK持仓：BONK生态进入华尔街机构视野全球管理资产规模合计超过 19 万亿美元的两家机构，悄悄把 BONK 生态关联公司写进了季报。
根据最新提交的 13F 文件，贝莱德（BlackRock）与先锋领航集团（Vanguard）均披露了对 BNKK 的持仓——
贝莱德：持有 33,188 股，市值约 8.7 万美元
先锋领航集团：持有 188,580 股，市值约 49.1 万美元
两笔合计约 58 万美元的持仓，放在各自的管理体量面前，连零头都算不上。但这条新闻之所以值得认真读完，不在于这个数字，而在于它出现的前提条件。
先读懂 13F，才能读懂这条新闻
13F 是美国证券交易委员会（SEC）对大型机构的强制披露要求：凡管理规模超过 1 亿美元的资产管理方，每季度须申报其在美国上市证券中的权益持仓。
贝莱德和先锋的大部分资产，运转在被动指数基金中——追踪特定指数，按权重机械买入成分股，不做主动研究，不下主观判断。因此，这两笔 BNKK 持仓，极大概率来自某只小盘股 ETF 或特定指数在纳入 BNKK 后的自动配置，而非两家机构专门研究后决定「看好 BONK 生态」。
这一点需要直接说清楚，避免误读。
但这个解释本身，反而引出了真正重要的问题：BNKK 是如何进入指数的？
BNKK 是一家什么公司
BNKK，即纳斯达克上市公司 Bonk, Inc.，前身为健康饮料公司 Safety Shot, Inc.。2024 年 10 月，该公司宣布战略转型，将核心业务调整为持有和管理 $BONK 数字资产，并正式更名为 Bonk, Inc.，股票代码变更为 BNKK。
这一转型，让 BNKK 成为全球首批以 BONK 为核心资产的纳斯达克上市公司之一。
要被纳入指数并出现在贝莱德、先锋的持仓名单中，公司需要满足一系列门槛：市值达标、流动性充足、信息披露符合 SEC 要求、公司治理结构透明。BNKK 能走到这一步，本身就是 BONK 生态合规化进程的一个注脚。
BONK 的三条机构化轨道
BNKK 并非孤例，而是 BONK 生态系统性布局机构化渠道的组成部分。目前，BONK 在传统金融轨道上同步推进三条路径：
轨道一：Bonk, Inc.（BNKK）
纳斯达克上市，数字资产财库模式，为股票市场的投资者提供间接 BONK 敞口，无需自行托管数字资产。
轨道二：Osprey BONK Trust（$OBNK）
已在 OTCQX 市场交易，信托产品结构，面向无法直接参与链上市场的传统机构和合规账户。
轨道三：Bitcoin Capital AG BONK ETP
在瑞士 SIX 交易所上市的交易所交易产品（ETP），覆盖欧洲合规市场的投资者群体。
三条轨道，覆盖美国股票市场、场外合规市场、欧洲交易所市场，针对不同监管框架下的投资者需求，分别提供合法合规的参与方式。这是一套主动设计的架构，不是偶然。
从 2022 年圣诞节到今天
2022 年 12 月，FTX 崩盘的余震尚未平息，Solana 生态跌入低谷。就在那个时间节点，一批 Solana 开发者和社区成员决定创造一个属于所有人的社区项目——50% 的供应直接空投给 Solana 生态参与者，反对 Alameda 式的低流通高估值代币经济学，把主动权还给社区。
这就是 BONK 的起点。
三年后，BONK 的生态已经覆盖 400+ 集成应用、13 条公链、55+ 交易所，持有地址突破 110 万。超过 12 万亿枚 BONK 已通过回购销毁永久退出流通，约占创始供应的 12%。
产品层面，BONKfun 在 2026 年 Q1 单季度实现收入 280 万美元，BONKbot 贡献 130 万美元，整体生态 Q1 收入达 440 万美元，环比增长 45.7%。
这些数字不是叙事，是账本。
一次被动配置，一个主动信号
回到最初的问题：贝莱德和先锋持有 BNKK，意味着什么？
直接答案是：大概率什么主动决策都没有发生，是指数纳入后的自动跟随。
但间接的意义是：一个以公平分发为起点的 Solana 社区项目，用三年时间，把自己的关联公司写进了全球最大资产管理机构的合规持仓名单。
这件事能够发生，需要的条件远比持仓金额本身复杂——合规上市、信息透明、治理达标、市场流动性、指数纳入资格。每一个条件，都是 BONK 生态在制度化金融体系内一步一步走出来的。[华尔街流动性雷达] Coinbase Prime BTC交易量骤增49%……溢价扩大至-0.0319%Coinbase Prime交易量激增，但美国现货需求指标仍呈弱势走势。
根据CryptoQuant数据，截至5月14日（UTC标准，未完成），Coinbase Advanced的比特币净进出量为23 BTC。Coinbase是机构占比较高的交易所，净流入通常被解读为待入场资金或仓位增强的信号。
继此前5月10日（+1.5 BTC）、11日（+1256 BTC）、12日（-378 BTC）、13日（-80 BTC）之后，14日（+23 BTC，未完成）显示，近期净流入与净流出持续呈现混杂态势。特别是自11日大规模净流入后，再次出现净流出，随后转为小规模流入，显示出机构资金正在探索短期方向。
比特币交易所净进出量（Netflow）- Coinbase Advanced / CryptoQuant
Coinbase溢价指数报-0.0319%。
此前于5月9日为-0.0278%、10日为-0.0122%、11日为-0.0227%、12日为-0.0245%，持续处于负值区间的Coinbase溢价，在13日扩大至-0.0319%，跌幅加深。这表明美国交易所内的买方优势减弱，相较于全球市场的折价再次扩大。
比特币：Coinbase溢价指数（%）/ CryptoQuant
据Coinage数据，Coinbase Prime的比特币交易量统计为7979 BTC。较前日的5343 BTC增加了约49.33%，这被解读为机构交易强度再次扩大的趋势。以美元计，24小时交易量约为3.773亿美元。
Coinbase Prime交易量 / Coinage
[编者注] 华尔街流动性雷达通过审视美国市场的比特币供需流向，追踪投资情绪的变化。特别是通过分析美国机构投资者主要使用的交易所Coinbase的出入金状况、溢价指数及OTC交易量等关键指标，解析市场参与者的情绪与供需环境。可参考此以判断市场的短期走势与整体投资热度。灰度 Zcash ETF 在 NYSE Arca 上市交易，隐私币获华尔街关注Techub News 消息，隐私币正在监管投资市场中获得一席之地，尽管直接获取其底层资产正变得更加困难。灰度（Grayscale）的 Zcash ETF 现已在 NYSE Arca 上市交易。与此同时，主要中心化交易所减少了对门罗币（Monero）等隐私币的支持。（Crypto.news）美银、高盛等 21 家华尔街银行拟推出稳定币Techub News 消息，美国银行、高盛、花旗等 21 家华尔街巨头计划推出美元支持的稳定币，该代币预计于 2027 年上线，将用于支付及加密交易。
此前华尔街传统金融机构长期对加密货币持抵制态度，此次多家银行联合计划发行稳定币，标志着传统金融与加密货币领域的进一步融合。目前稳定币市场主要由 Tether（USDT）及 Circle（USDC）等产品主导，传统银行的入局或将为市场带来新的竞争格局。摩根大通考虑推出自有稳定币，已进行内部评估Techub News 消息，据《华尔街日报》报道，摩根大通（JPMorgan Chase）近期已内部评估推出自有稳定币的可能性。此举表明传统大型金融机构正积极布局数字资产领域。
（@Cointelegraph）华尔街警告英伟达融资策略或带来 2000 亿美元 AI 信贷敞口风险Techub News 消息，华尔街对英伟达的融资策略发出警告，称其可能带来高达 2000 亿美元的 AI 相关信贷敞口风险。分析指出，这一策略可能放大 AI 市场的系统性风险，进而扰乱信贷市场并影响科技股估值。
（Crypto Briefing）Anthropic 据称将向投资者表示其总潜在市场规模超 30 万亿美元Techub News 消息，据《华尔街日报》报道，AI 公司 Anthropic 据称将告知投资者，其总潜在市场规模（TAM）超过 30 万亿美元，超过了 SpaceX 285 万亿美元的估值。
该报道援引知情人士消息，Anthropic 将在即将进行的融资活动中向投资者展示这一数据。 （@Cointelegraph / WSJ）彭博：比特币正加速流向华尔街，托管与交易成本下降Techub News 消息，彭博社报道指出，比特币正加速流向华尔街，机构托管与交易成本持续下降。报道称，比特币最初被设想为逃离传统金融体系的方式，但其最大的持有者正越来越多地选择将其更深地融入该体系。这一趋势由机构级托管解决方案的成熟、交易基础设施的完善以及监管清晰度的提升共同推动。（Bloomberg Crypto）SEC 就 300 亿美元 AI 对冲基金崩盘事件向华尔街大行发出传票Techub News 消息，美国证券交易委员会（SEC）已就上月濒临崩溃的 AI 对冲基金 Situational Awareness 的相关交易，向华尔街主要银行发出传票。监管机构要求银行提供交易时间数据以及与基金的借贷沟通记录。该基金尚未被指控存在不当行为。
传票对象包括为该基金清算交易并提供头寸融资的银行。根据监管文件，美国银行、花旗、高盛和摩根大通是其最大的交易对手方之一。调查人员要求提供特定交易的时间，以及银行与基金之间关于借款的通信记录，并要求保留所有与该旧金山公司相关的记录。
Situational Awareness 在声明中表示，监管机构对高知名度、产生显著回报或出现特别剧烈回撤的基金进行密切审查是意料之中的。该基金由前 OpenAI 研究员 Leopold Aschenbrenner 创立，巅峰时管理规模超 300 亿美元，并额外借贷数百亿美元。其策略在崩盘前变得更为激进，保护性看跌期权被大量多头头寸取代。7 月下旬 AI 股下跌而基金做空的其他科技股上涨，导致其收到追加保证金通知，投资组合下跌约 67%，城堡证券以约 10% 的折扣收购了其公开头寸。
加密货币投资者也间接受到影响，该基金持仓中高达四分之一为比特币矿企股票，包括 Core Scientific、Riot Platforms 和 IREN。城堡证券随后通过近 100 笔大宗交易清算了这些矿企头寸。SEC 的调查可能不会导致案件，但所收集的文件可能揭示银行在为这一集中的 AI 押注提供融资的持续时间。Situational Awareness 目前仍持有 Anthropic 的股份，这是衡量其 7 月崩盘后剩余资产的最清晰指标。（BeInCrypto）英伟达 Q2 营收将达 920 亿美元，净利或同比增 95%Techub News 消息，英伟达（NVDA）将于周三发布第二季度财报，华尔街预计其销售额将接近创纪录的 920 亿美元。分析师还预计其净利润将增长 95% 至超过 515 亿美元，延续其快速增长势头。
该财报可能对整个市场产生影响，英伟达的前景将影响芯片制造商、云提供商及更广泛的人工智能（AI）领域的支出格局。此外，有交易者正为财报发布后的回调做准备，期权市场预计英伟达股价在财报发布后将波动 5.3%。（BeInCrypto）Cathie Wood 持续买入 Circle 股票，称华尔街分析师无法理解其模式Techub News 消息，ARK Invest 创始人 Cathie Wood 在 Circle 股价过去一年下跌 42% 期间持续买入，并称该公司现已成为其旗舰基金中最大的加密货币投资。她于 8 月 23 日在 X 平台发文表示，许多基于 Visa 和 Mastercard 建立职业生涯的分析师无法理解 Circle 这家颠覆者。
Wood 引用历史数据称，Mastercard 自上市以来上涨约 150 倍，Visa 上涨约 33 倍。她认为，现在是技术而非分析师技能在重塑支付秩序，Circle 应成为主要受益者。然而，其关于 Circle 自 IPO 以来上涨 84% 的说法有误，实际涨幅约为 184%。
数据显示，在覆盖 Circle 的 21 位分析师中，11 位给出强力买入评级，目标价分歧巨大，最乐观为 173 美元，最悲观为 37 美元。ARK 旗舰基金目前持有约 393 万股 Circle 股票，价值 3.29 亿美元，占投资组合 5.14%，已超过其对 Coinbase 的持仓。（BeInCrypto）Fairmint CEO 警告代币化股票或重演华尔街 1960 年代纸质危机Techub News 消息，证券型代币发行平台 Fairmint 首席执行官 Jor Law 近日表示，代币化股票存在重演华尔街 1960 年代“纸质危机”的风险。当时因交易量激增导致纸质股票凭证处理瘫痪，引发了结算危机。Law 认为，当前代币化资产在托管、结算和所有权记录方面若缺乏协调与标准化，可能面临类似挑战。
他指出，尽管区块链技术能提升效率与透明度，但碎片化的法律框架、不同的链上标准以及托管解决方案的差异，可能阻碍代币化证券的大规模采用，并带来运营风险。行业需在基础设施与监管清晰度上取得进展，以避免历史重演。（CoinDesk）1 篇文章
