调仓策略
　　六月份沃什亮相之后，宏观就不再是主要矛盾，之前市场不知道沃什的反应函数；首秀之后，未知风险变成可以通过CPI、就业和利率期货跟踪的已知风险，宏观从第一主线降为估值约束，主要矛盾也随之转向微观----token成本、生产效率和变现速度；据yipit的数据，Anthropic6月底arr为690亿，重新加速的状态，但争议也颇多，不同口径误差可达100亿；我认为宜把基准放在600亿，偏保守的原因是coding之外，新场景并未打开，期待AI4S方向出现突破。注：AI4S：AI for Science，人工智能驱动科学研究，用AI解决生物、化学、材料、物理等问题，加速发现和实验。
　　存储的忧虑是赚得太多了，尤其三星财报后，正在加速打破AI生态平衡，形成反向制约；
　　利润源源不断流向韩国是美国不希望看到的，韩国推高了AI总成本，走到了美国的反面，而美国又无法像80年代打击日本半导体那样对韩国下手，最好的策略是逼迫韩国扩产，回填需求，让利润重新流回产业链，海力士赴美反应的是同样内容；当下供需关系仍然紧张，但叙事已经悄然改变，最大斜率应该过去了。
　　参考Bernstein口径，Vera Rubin每GWCapex473亿美元，Blackwell405亿美元；静态拆解，Rubin473亿美元，AI机柜、服务器及机柜网络占比68.3%，机电、供电、制冷占比23.7%，土建8%；把存储拆出来，包括GPU内的HBM、DRAM、直连的SSD/NAND，大约占总Capex的23.8%；从Blackwell到Rubin，投资从405亿增加到473亿，增量68亿，其中存储从74.7亿到112.8亿，增量38.1亿，解释了约56%的代际Capex增量；很像小学时的经典题，一个游泳池，一头放水，一头灌水，请问什么时候灌满？成本端抬升---硬件、电力等成本上升+折旧，收入端增长：token通过GPU性能、路由优化和利用率提高压低成本，agent带动使用量增加，token价格x用量=总收入；当进水管减速，放水管的风险会被市场聚焦，涨价的逻辑就不硬了。