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朱老师区块链
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价值投资社区,项目投研专家,返佣码:BC3000。2项国家级区块链重点研发项目核心成员,10年讲3000个项目。公众号:共识偏差(新)书中自有大饼屋,油管:朱老师区块链3000问,b站同名节目,推特:朱老师区块链
2025 区块链百强 — 独立研究员
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《圈内都在用的“返佣秘籍”,你还在白送钱给平台?》最近越来越多人问我,怎么做到“交易不花手续费,反而还有钱赚”? 答案其实就是:开通币安返佣功能,也叫「超级返佣」计划。 什么是币安返佣? 简单说:你通过我的专属邀请码注册币安,之后每一笔交易产生的手续费,平台会返给我一部分,而我愿意再把最高20%分给你! 这就相当于你使用了一个“折扣交易账户”👇 举个简单的例子: 你每月交易10万元(折合USDT)手续费 = 1000元如果有返佣,返30%,那你就能返300元长期下来,等于每月直接薅走一笔生活费 如何开通? ✔ 点击注册链接:https://www.marketwebb.ninja/join?ref=BC3000 ✔ 或填写邀请码:BC3000 ✔ 注册后直接开始交易,返佣会每日自动返还,无需申请 币安钱包邀请码:DV2IJYNP [https://web3.binance.com/referral?ref=DV2IJYNP](https://web3.binance.com/referral?ref=DV2IJYNP) 币安返佣码:BC3000, https://www.maxweb.red/join?ref=BC3000; 适合人群: ✅ 经常在币安交易的朋友 ✅ 想长期在币圈薅羊毛的投资者 ✅ 还没注册币安的新手 如果你对项目投研、量化交易、交易策略、空投项目、链上美股代币(Xstocks)感兴趣,也欢迎加我好友,我会把你拉进【返佣交流群】,不定期分享优质项目和策略建议。 🌟手续费能省,信息还能同步拿,一举多得! 广场可以添加好友了,左上角消息,聊天,右上角添加输入bc3000!

《圈内都在用的“返佣秘籍”,你还在白送钱给平台?》

最近越来越多人问我,怎么做到“交易不花手续费,反而还有钱赚”?
答案其实就是:开通币安返佣功能,也叫「超级返佣」计划。
什么是币安返佣?
简单说:你通过我的专属邀请码注册币安,之后每一笔交易产生的手续费,平台会返给我一部分,而我愿意再把最高20%分给你!
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举个简单的例子:
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全宇宙最强项目研报合集-传送门(全)这里有你想要知道的全部区块链项目的投研报告,基本面分析!未完,还有大量的在工号没有搬进广场!点赞收藏,目前已经做了800+项目的投研报告,好的项目,垃圾的项目一看便知,虽然币圈每天新增很多项目,但是优质的项目屈指可数,希望我们都是价值投资者,找到穿越牛熊的项目,可以关注我! 公链: [国产公链之光-CFX超强潜力分析](https://www.binance.com/zh-CN/square/post/956987) [波卡上的以太坊-GLMR目前进入到了价值洼地了吗?](https://www.binance.com/zh-CN/square/post/960591) [币安36期Launchpad-高速公链SEI合理价位分析](https://www.binance.com/zh-CN/square/post/973325) [最近暴涨的TON项目分析](https://www.binance.com/zh-CN/square/post/1073349) [Celo会成为下一个luna吗?](https://www.binance.com/zh-CN/square/post/1077491) [东南亚第一公链Tomochain(Tomo)半年8倍涨幅?](https://www.binance.com/zh-CN/square/post/1107034) [专为Defi而生的公链-Radix(XRD)详解](https://www.binance.com/zh-CN/square/post/1175442) [2周3倍的RWA layer1-polshmesh(PLOYX)项目分析](https://www.binance.com/zh-CN/square/post/1581835) [第一模块化公链-tia合理估值分析](https://www.binance.com/zh-CN/square/post/1596591) [“国产以太坊”NEO小蚁区块链-15倍暴涨的GAS原因分析](https://www.binance.com/zh-CN/square/post/1782865) 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DEFI:
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MEME:
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人民的宪法-DAO组织的一次伟大实验(PEOPLE)
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下一波热点?Desci专场(5)女性健康AthenaDAO&低温冷冻CryoDAO&迷幻药PsYDAO分析
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其他:
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区块链百科全书-Everipedia(IQ)分析
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去中心化知识图谱龙头-OriginTrail 项目分析
什么是图币混合?-Pandora&Nuts双项目超级潜力解析
蓝筹项目跨境电信批发语音结算-ZEEBU分析
web3抖音watch to earn-Cheelee项目潜力分析
BSC链上XtoEarn项目-PlayBux能否给earn领域带来新的活力
FTN&POPCAT&Orbler三项目分析
稳定币?隐私DAPP应用BelDEX项目分析
任务平台龙头Galxe推出Gravity:全链抽象layer1分析
200-300区间加密借记卡Ultima&挖矿Gomining双项目分析
Pump.Science:加密与永生的结合
文章
全球AI数据中心能源革命与未来10年投资机会执行摘要 随着人工智能(AI)与大规模模型的爆发式增长,数据中心算力需求急剧攀升,与之匹配的电力需求也迅速上升。各国数据显示,AI数据中心负荷增长速度远超整体用电增长,一项报告预测到2030年全球数据中心用电量将翻番。在中国,能源部和业界报告显示,数据中心用电2022年约77太瓦时(TWh),预计2030年将升至400TWh。一些研究甚至认为,以金字塔形增长趋势,到2030年需求可能达到600TWh。目前中国数据中心用电占全国总用电比例不到3%,但增速惊人,。如贵州贵安新区2025年前5个月数据中心用电同比增长452.7%;美国市场亦预见到2030年前数据中心负荷的迅猛增长,将导致供电缺口。电力短缺已成为AI算力发展的关键瓶颈,美国摩根士丹利预计到2028年美国数据中心可能面临高达13–44GW(约20%)的电力缺口。在此背景下,各方纷纷寻求多样化供电和节能减排方案,从电网升级、现场发电到可再生能源与储能技术,再到先进冷却和能耗优化,每种方案都有其成本、可扩展性及部署周期,需要综合考量。 本报告系统梳理了AI/大模型阶段的数据中心对电力与PUE的需求特征,汇总了当前出现的供电与节能解决方案及主要厂商,分析了未来潜在技术及其成熟度,评估了相关细分领域的市场规模与投资机会,最后提出了短期/中期/长期的重点投资建议。通过表格和甘特图等可视化工具,对比了各方案特点和关键企业,为投资者提供明确的行动指引和风险提示。 问题定义 算力电力需求激增:AI大模型训练与推理时需要持续高算力,驱动服务器、GPU等IT设备高负荷运行。斯坦福研究表明,训练一次GPT-3消耗约128万度电(1.28GWh)。随着模型规模和实时应用增加,单个机柜功率密度已经从传统的10–30kW提升到120–132kW,预计2027年达600kW,2030年前出现兆瓦级机柜。高密度计算带来散热难题,推高数据中心基础设施能耗(PUE)。中国提出到2025年大型数据中心PUE降至1.25以下的目标,而德国等国要求更宽松(2027年1.5)。东部经济发达地区对算力需求大,但电力供给日趋紧张,因此“东数西算”工程推动西部新能源地区建设数据中心,以缓解东部压力。缺电现状与地区分布:全球范围内,美国、欧盟和中国的数据中心容量高度集中。IEA报告指出,美国、中国、欧盟目前占全球数据中心容量约82%,未来新增容量85%以上仍集中在这三大地区。这导致局部电网压力剧增,例如美国弗吉尼亚“数据中心巷”地区,2019–2025年商业用电增长近3000万MWh,仅次于德州。摩根士丹利预测到2028年美国或面临13–44GW缺口。中国数据中心用电量约占全国总用电的0.9%–2.7%,但近年增速放缓,各方预测存在较大分歧。国家能源局数据显示,2022年全国数据中心用电77TWh,2025年预计150–200TWh,2030年或400TWh;高盛预估更激进,到2030年可能接近600TWh。区域上,贵州、内蒙古等西部能源富集区通过配套政策鼓励数据中心就近消纳风光绿电,而东南沿海地区本就电力负荷高,增量项目需依靠长输和多元能源来保障。PUE与能效需求:数据中心的能源效率通常用PUE衡量。中国各地纷纷对PUE提出更严格要求:北京、深圳等城市已将大型数据中心PUE要求定为1.2–1.25;“东数西算”规划中东部节点PUE目标1.25、西部1.2。在“双碳”政策下,新建大型数据中心PUE门槛已降低至1.3甚至更低。高效冷却和能效优化成为重要方向,如液冷技术可将PUE降至1.1以下。总体来说,AI数据中心对电力供应的稳定性要求极高(零中断),同时迫切需要提高IT设备利用率、降低冷却和空闲功耗来改善PUE。 现有解决方案 电网侧方案 扩容与专线:增建发电厂(火电、核电、水电等)和特高压输电线路,是传统且根本的扩容手段。中国国网、南网等电力公司已投入万亿级资金扩建电网,推进特高压工程以支撑西部新能源向东部输送。大规模电网升级周期长(通常5–10年),成本高,但一旦完成可全面提高电力承载力。优点:供电稳定、规模大,长期效果显著;缺点:投资巨大、建设周期长、需政策配合。需求响应和分时电价:将数据中心等大用户纳入需求响应机制,通过峰谷电价或实时电价激励错峰用电。中国目前主要采用峰谷分时电价政策,但效果有限。美国、欧盟一些地区也在试点数据中心负荷调控,如在电网紧张时临时限制数据中心非关键负荷。优点:通过市场激励降低峰值需求、缓解短期紧张;缺点:对数据中心运营影响大,需精细调度和智能控制,目前运营商参与意愿低。微电网与虚拟电厂:部署本地发、储、用一体化的微电网系统,将数据中心与就地光伏、风电和储能协同运行。例如腾讯怀来东园数据中心“风光储”示范项目集成11MW屋顶光伏、150kW风电与1.376MWh储能,实现多能互补。优点:可在本地利用可再生能源缓解对外部电网的依赖,同时储能可平滑波动;缺点:对场地需求高,前期投资大,建设调度复杂。 图:位于河北怀来的腾讯数据中心屋顶与厂区建设了11MW光伏和风力发电设施,通过光伏+风电+储能微电网为数据中心提供清洁电力。 现场发电 燃气轮机和燃气机组:燃气轮机具有高效率(简单循环40%,联合循环更高)、快速启动(几分钟内)、污染排放低等优点,已广泛用于电厂调峰和备用电源。在AI数据中心领域,燃气轮机可作为主要或备用电源补充,可显著提升系统稳定性。预计未来几年美国及全球数据中心对燃气轮机需求年复合增速分别为18%和15%,2030年全球新增需求约40GW。优缺点:燃气机组响应快、碳排放低于柴油,可利用现有燃气管网,劣势是一次投资和运维成本高,且需要稳定燃气供应。柴油/燃油发电机:传统备用方案,技术成熟,初始投资低,适用于短时应急或偏远地区独立供电。缺点是效率低(≈30%)、燃料成本和维护成本高、噪声和排放大,一般仅用作短期补充或紧急备用(通常与UPS配合使用)。燃料电池:固体氧化物燃料电池(SOFC)等燃料电池技术可现场生成电力,响应速度快(秒级),运行噪声极低。Oracle最新项目已计划使用Bloom Energy燃料电池为AI数据中心园区提供2.45GW全量电力。燃料电池碳排放低(使用天然气时≈500g/kWh),可望替代部分燃气轮机和柴油应用。优缺点:高可靠性、低维护;劣势:技术成本高、寿命有限,需提前购置或自造氢气未来可扩展,短期以天然气为主。 可再生能源与储能 光伏、风电:利用可再生能源直供数据中心,可显著降低碳排放。国外云厂商纷纷签署长期绿电购电协议:Google与法国道达尔签订15年1.5TWh太阳能/风能PPA;Meta则签署多个核电项目购电协议以保证清洁电力供应。在中国,东部数据中心逐步探索近场光伏布局,西部光照风能资源丰富的地区新建的DC多数配套风电、太阳能场。优缺点:零燃料成本、政策支持大;劣势:波动性强,需要大规模储能或灵活调度配合才能可靠使用。储能系统:主要为锂离子电池储能、抽水蓄能和氢储能。锂电池(如特斯拉Powerpack、宁德时代产品)可为数据中心提供短时调峰、UPS冗余等功能;预计未来5年数据中心用储能将大幅增长。抽水蓄能项目受地理限制,但在枢纽电网层面平滑可再生发电已被广泛采用。氢能储存(产生氢气后利用燃料电池或燃气轮机发电)在氢气成本下降后具长时储能潜力。优缺点:电池系统响应快、可就近布局;氢储可大规模长期储能;劣势:电池寿命/衰减、需冷却;抽水/氢技术投资大、效率较低(氢∼30%循环效率)。 热管理与能效优化 液冷与浸没冷却:传统风冷在超高功率密度下制冷能耗巨大。液体冷却(板冷、浸没)导热效率远高于空气冷却,可大幅降低PUE。根据统计,目前数据中心液冷渗透率仅13%,预计2030年将增至33%,市场规模2023–28年复合增长率41%。液冷可使机柜PUE<1.13,支持160kW/柜以上散热。国内外已有浸没冷却供应商(如Submer、3M、Iceotope等)和方案部署案例,政府和厂商已将其列为降低PUE的重要措施。优缺点:能效高、支持高密度;劣势:需要服务器兼容改造,对基础设施(液体介质管理)要求高。热回收利用:将数据中心散热余热回收用于建筑供暖或工业热源,可进一步改善综合能效。一些北方城市已试点利用数据中心低品位余热供暖。优缺点:节约热能、减少供热燃料消耗;劣势:受地域和管网限制,回收率较低,常与高能效机房改造同步推进。能耗优化调度软件:通过AI/算法优化负载调度,将非实时计算任务安排在电力紧张度低或可再生电力充足时段,或在机架间智能分配负载。一些IDC运营商和科技公司内部已开发能源管理平台,对计算负载进行QoS感知调度,以降低峰值需求。优缺点:软件投入小、可灵活调整;劣势:需配合硬件兼容,效果受负载类型和业务要求限制。迁移与边缘化:区域迁移:将部分算力需求迁往电力丰富、成本低廉的地区,如中国“东数西算”政策鼓励西部布局离线算力中心;国外也出现云厂商投建德州、印第安纳等可再生资源丰富州的案例。时段迁移:将训练等可延迟任务安排在夜间或电力需求低谷时段,以降低峰值。优缺点:有效平滑整体负荷;劣势:迁移需考虑网络延迟和业务连续性,调度需精细化系统支持。 各方案比较(示例) (注:以上表格仅为示例,每类方案还对应其他供应商;部署周期和成本区间依项目规模差异较大。) 未来潜在解决方案与研究方向 更高效冷却技术:继续推进液冷技术创新,如两相流冷却、微通道冷却、基于相变材料的自适应冷却等。研究方向包括涡旋液冷系统、液冷服务器设计、浸没冷却流体新材料等。短期内(1–3年)液冷应用将进一步推广,技术成熟度逐步提升;中长期(3–7年)可能出现更高温差工作流体和自动化控制;远期(7–15年)有望研制出兆瓦级冷却单元和更高效的热回收系统。碳中和电力采购:加速发展绿色电力购买和碳交易机制,例如企业签订更多长期PPA、投资虚拟电厂、购买绿色证书等。技术上可利用区块链等手段确保绿电交易透明。随着市场机制完善,短期内见效(多数行动已开展);中长期可形成稳定的碳中和能源供应链。氢燃料发电:以氢气为燃料的燃气轮机或燃料电池,消除化石碳排放。未来10–15年,随着绿氢成本下降,将建置以氢能为主的备用与补偿电源。目前日本、德国等国已示范氢燃料电池供电项目。技术成熟度较低,预计中长期(7–15年)逐步商业化。微电网与分布式能源系统:面向数据中心园区的智能微网集成,包括风光储直流联网、虚拟电厂等。可将电源、负荷和储能资源灵活编排,支持局部自治和峰谷调控。技术上需求高效逆变器、储能管理、微网调度系统。短期(1–3年)推广可再生+储能微电网模式,中长期形成可复制的商业模式和产品。超导输电:高温超导线缆可显著降低输电损耗,解决长距离输电瓶颈。中国已在特高压和输配电领域研究超导示范线路。预计由于材料和成本限制,商业化应用仍处在前景展望阶段(中长期3–7年内见成效需突破材料成本;7–15年有望开始规模化部署)。能量回收与热电转换:探索利用服务器等设备产生的电磁辐射或温差发电(热电材料、热声发电等新领域),从系统角度回收更多能量。当前主要在实验室研究阶段,长期潜力大,可能在7–15年后见到商业样机。AI自适应能耗管理:利用人工智能对电力需求和冷却需求进行自学习优化,如AI芯片内部功耗管理、整机热流优化、实时预测调度等。Google DeepMind等已在数据中心PUE优化方面有所应用。随着算法进步和5G/物联网技术支持,短期可逐步部署,未来中长期将成为数据中心运维标配。 上述技术按成熟度排序,短期(1–3年)可重点关注“能量+算力协同”(源网荷储)、更高效液冷、分布式储能、算法优化调度等;中期(3–7年)重视氢能应用、微电网商业化、固态储能、超导技术验证等;长期(7–15年)则关注颠覆性技术(先进冷却材料、热电回收、全氢电网等)的可行性和商业推广。 关键公司与供应商 云服务商/数据中心运营商:全球AWS、微软Azure、谷歌云、Meta、甲骨文等,以及中国的阿里云、腾讯云、百度云、华为云等。这些公司既是巨大算力的使用者,也在全球布局数据中心并投建配套电力设施(如自建热电联供或直接PPA)。例如微软与雪佛龙在德州共建4GW燃气-储能电厂;谷歌与法国道达尔签长期PPA;中国运营商则通过“算电协同”策略联合电力公司规划算力布局。电力公司:国家电网、南方电网、国电投、华能集团、华电集团、三峡集团等中国大型电力央企,以及GE Vernova、西门子能源、三菱重工等全球设备商和发电运营商。国家电网计划投入4万亿建设智能电网和特高压,多家企业正加速可再生能源发电、抽水蓄能和氢能发电项目。竞争优势/风险:央企可获得政策支持与规模优势,但投资回报周期长、需协调区域平衡;西方能源厂商技术成熟,但面临中国国产化竞争和国际贸易摩擦风险。UPS与发电机厂商:施耐德电气、艾默生(Vertiv)、华为数字能源等提供UPS和精密供电系统;卡特彼勒 (CAT)、科勒 (Kohler-SDMO)、潍柴动力、康明斯 (Cummins)等生产备用燃油/燃气发电机。中国公司如潍柴已布局燃料电池领域。优势/风险:这些厂商产品成熟,市场份额稳固;但价格相对较高,受全球供应链和原材料波动影响。储能与电池厂商:特斯拉(Powerpack/Megapack)、宁德时代、比亚迪、国轩高科等锂电池和整套储能系统供应商;宁波神力、南都电源等专注数据中心UPS和蓄电池;大型可再生储能项目则有三峡集团、中国水电等。未来铁空气电池、钠离子电池等新技术公司如连城数控(Energus)或远景能源也值得关注。优势/风险:电池成本持续下降,可迅速部署,全球需求强劲;但寿命衰减、热管理和供应链(锂、钴)是主要风险。液冷/浸没冷却厂商:国际上3M、Submer、Asperitas、GRC、Iceotope等提供单相和两相浸没冷却解决方案;板冷方案如Nutanix(CORE)、华为等也在推进。国内海达智冷、京东数科等在数据中心液冷方面有布局。优势/风险:液冷厂商技术门槛高,普遍注重高性能应用,市场增长空间大;但需与服务器厂商配合、教育客户,前期采用和运维经验尚少。能源管理与软件:艾默生(GE Digital)、施耐德EcoStruxure、碳卫星等提供智能能耗管理平台;OPAL-RT、National Instruments等提供仿真和控制系统;阿里、腾讯等云厂也自主开发调度系统。优势/风险:软件和AI方案灵活易部署,可快速迭代;但效果依赖数据和算法质量,对现网改造和人才要求高,标准化水平目前较低。初创公司和创新者:如美国Kalray(高性能AI芯片+网络)、中国启元博、景嘉微(AI芯片)等虽非传统能源公司,但其提高算力效率也间接影响能源需求;深蓝电气、格林瑞(液冷技术)等紧跟趋势创业;潍柴、远景等跨界能源探索新技术。评估此类企业需关注技术可行性、专利壁垒和融资能力。 投资机会与风险分析 细分领域机会:高潜力领域包括高效冷却设备、能源存储系统、智能微电网、新型发电设备(燃料电池/氢能)、绿色能源购电协议等。预计全球数据中心绿色电力和储能市场将以数十亿美元计,年均增速数十百分点。例如,液冷市场2023–28年CAGR预计41%;燃气轮机市场2023–30年复合增幅3.6%,其中数据中心需求年增15%;全球数据中心可再生能源配套投资亦呈双位数增长。 市场规模估算:可参考行业报告和推算。按IEA预测2030年全球数据中心用电≈945TWh,假设每度电对应约0.5美元能源及相关基础设施支出,未来十年市场空间超过千亿美元。中国部分,政府目标到2030年数据中心用电400TWh,对应电力和节能改造需求占全球显著份额(约占1/3)。此外,相关配套市场如UPS、电池、配电设备、冷却设备等全球共计上百亿美元。 增长率与驱动因素:根据不同机构预测,数据中心功率密度、存量与新增容量均处于快速上升期(参考)。关键驱动包括AI算力需求爆发、政府“碳中和”政策、数字经济增长等。保守估计,未来5年数据中心电力需求复合增速有望超过10%,相应设备市场增速亦在10–20%以上。 投资入口:可通过多种方式参与——直接投资相关上市公司(如电源设备厂商、储能公司等股票)、债券(电网和新能源项目)、项目融资(参与大规模储能/新能源电站)、并购或股权投资(绿色技术初创公司)、行业基金等。对冲基金、绿色能源基金和专注AI基础设施的私募基金也是选择。 时间窗口与退出:考虑技术与政策演进,短期(1–3年)适合布局已有商业模式的细分领域,如大功率UPS、液冷设备、微电网项目;中期(3–7年)可关注尚在成长阶段但前景明确的技术如氢燃料电池、铁空气储能、智能控制平台;长期(7–15年)布局需风险承受力,如新材料、高温超导等前沿技术。退出路径包括项目收入、股权转让、公开市场退市(IPO)等。 政策与技术风险:潜在风险包括政府对电网和地产的新规(如限电政策、用能审查)、补贴退坡、技术替代(如氢能替代燃气轮机)、供应链瓶颈(芯片、电池原料)等。需警惕如电力市场化改革推进速度慢、绿色电力交易机制不健全导致投资收益率不确定。技术层面,新技术未达预期性能或成本高企亦构成风险。 推荐清单 基于上文分析,按投资优先级(短期/中期/长期)列出10个重点关注领域/公司(仅举例,不构成投资建议): 数据中心液冷设备厂商(如华为数字能源、Submer、中国高澜股份等):短期受益于PUE要求和高密度机柜,市场渗透率快速增长,预期回报稳健、技术风险低。能源存储企业(如特斯拉、宁德时代、比亚迪):锂电池储能成本持续下降,可灵活部署于数据中心与电网。10年市场空间大,成长性好,但需防范原材料价格波动风险。燃气轮机及燃料电池企业(如GE Vernova、Mitsubishi、Bloom Energy、潍柴动力):AI时代备用/调峰机组需求旺盛,新增订单前景乐观。需关注气源价格和碳排放政策变动对成本的影响。分布式新能源集成商(如晶科、金风科技、国电投等):鼓励风光+储储能微电网模式(见华为“算力浦江”等方案),短期项目落地多、政策支持强,中长期可复制性高。电网升级与智能配电(国网、南网、华为NARI等):作为国家战略重点领域,有政府预算和政策背书。投资周期长但基本面稳定,收益相对确定。微电网与虚拟电厂运营(如国网虚拟电厂项目、特变电工等):支持数据中心侧协同调度、可提升绿电消纳,市场机制成熟后潜力大。新能源与碳交易服务商:抓住碳中和机遇的咨询和交易平台企业(如碳卫星、能流科技等),短期服务需求稳定增长,但受政策变动影响大。智能能耗管理软件公司(如施耐德、艾默生、国内AIoT企业):可在短期内通过软件升级实现节能降耗,轻资产模式,适合风险偏好适中投资者。氢能技术企业(如丰田、三菱重工(Hydrogen)、中广核氢能等):关注中长期发展前景,虽短期项目少但长期潜力巨大,适合长线布局。风光PPA平台与贸易所:随着产业化推进,预期将有更多专业PPA平台和可再生能源交易市场,参与低风险长期电力合约分成或交易,可获得稳定回报。 以上标的覆盖了AI算力与能源融合的关键环节。投资时应结合自身资金规模和风险偏好,分散布局:例如短期可关注设备制造商和运营商股权,中期布局基础设施项目融资,长期配置新兴技术基金或白牌股。同时密切关注政府补贴政策、技术路线成熟度以及市场需求变化,适时调整策略以控制风险。$FLNC.US

全球AI数据中心能源革命与未来10年投资机会

执行摘要
随着人工智能(AI)与大规模模型的爆发式增长,数据中心算力需求急剧攀升,与之匹配的电力需求也迅速上升。各国数据显示,AI数据中心负荷增长速度远超整体用电增长,一项报告预测到2030年全球数据中心用电量将翻番。在中国,能源部和业界报告显示,数据中心用电2022年约77太瓦时(TWh),预计2030年将升至400TWh。一些研究甚至认为,以金字塔形增长趋势,到2030年需求可能达到600TWh。目前中国数据中心用电占全国总用电比例不到3%,但增速惊人,。如贵州贵安新区2025年前5个月数据中心用电同比增长452.7%;美国市场亦预见到2030年前数据中心负荷的迅猛增长,将导致供电缺口。电力短缺已成为AI算力发展的关键瓶颈,美国摩根士丹利预计到2028年美国数据中心可能面临高达13–44GW(约20%)的电力缺口。在此背景下,各方纷纷寻求多样化供电和节能减排方案,从电网升级、现场发电到可再生能源与储能技术,再到先进冷却和能耗优化,每种方案都有其成本、可扩展性及部署周期,需要综合考量。
本报告系统梳理了AI/大模型阶段的数据中心对电力与PUE的需求特征,汇总了当前出现的供电与节能解决方案及主要厂商,分析了未来潜在技术及其成熟度,评估了相关细分领域的市场规模与投资机会,最后提出了短期/中期/长期的重点投资建议。通过表格和甘特图等可视化工具,对比了各方案特点和关键企业,为投资者提供明确的行动指引和风险提示。
问题定义
算力电力需求激增:AI大模型训练与推理时需要持续高算力,驱动服务器、GPU等IT设备高负荷运行。斯坦福研究表明,训练一次GPT-3消耗约128万度电(1.28GWh)。随着模型规模和实时应用增加,单个机柜功率密度已经从传统的10–30kW提升到120–132kW,预计2027年达600kW,2030年前出现兆瓦级机柜。高密度计算带来散热难题,推高数据中心基础设施能耗(PUE)。中国提出到2025年大型数据中心PUE降至1.25以下的目标,而德国等国要求更宽松(2027年1.5)。东部经济发达地区对算力需求大,但电力供给日趋紧张,因此“东数西算”工程推动西部新能源地区建设数据中心,以缓解东部压力。缺电现状与地区分布:全球范围内,美国、欧盟和中国的数据中心容量高度集中。IEA报告指出,美国、中国、欧盟目前占全球数据中心容量约82%,未来新增容量85%以上仍集中在这三大地区。这导致局部电网压力剧增,例如美国弗吉尼亚“数据中心巷”地区,2019–2025年商业用电增长近3000万MWh,仅次于德州。摩根士丹利预测到2028年美国或面临13–44GW缺口。中国数据中心用电量约占全国总用电的0.9%–2.7%,但近年增速放缓,各方预测存在较大分歧。国家能源局数据显示,2022年全国数据中心用电77TWh,2025年预计150–200TWh,2030年或400TWh;高盛预估更激进,到2030年可能接近600TWh。区域上,贵州、内蒙古等西部能源富集区通过配套政策鼓励数据中心就近消纳风光绿电,而东南沿海地区本就电力负荷高,增量项目需依靠长输和多元能源来保障。PUE与能效需求:数据中心的能源效率通常用PUE衡量。中国各地纷纷对PUE提出更严格要求:北京、深圳等城市已将大型数据中心PUE要求定为1.2–1.25;“东数西算”规划中东部节点PUE目标1.25、西部1.2。在“双碳”政策下,新建大型数据中心PUE门槛已降低至1.3甚至更低。高效冷却和能效优化成为重要方向,如液冷技术可将PUE降至1.1以下。总体来说,AI数据中心对电力供应的稳定性要求极高(零中断),同时迫切需要提高IT设备利用率、降低冷却和空闲功耗来改善PUE。
现有解决方案
电网侧方案
扩容与专线:增建发电厂(火电、核电、水电等)和特高压输电线路,是传统且根本的扩容手段。中国国网、南网等电力公司已投入万亿级资金扩建电网,推进特高压工程以支撑西部新能源向东部输送。大规模电网升级周期长(通常5–10年),成本高,但一旦完成可全面提高电力承载力。优点:供电稳定、规模大,长期效果显著;缺点:投资巨大、建设周期长、需政策配合。需求响应和分时电价:将数据中心等大用户纳入需求响应机制,通过峰谷电价或实时电价激励错峰用电。中国目前主要采用峰谷分时电价政策,但效果有限。美国、欧盟一些地区也在试点数据中心负荷调控,如在电网紧张时临时限制数据中心非关键负荷。优点:通过市场激励降低峰值需求、缓解短期紧张;缺点:对数据中心运营影响大,需精细调度和智能控制,目前运营商参与意愿低。微电网与虚拟电厂:部署本地发、储、用一体化的微电网系统,将数据中心与就地光伏、风电和储能协同运行。例如腾讯怀来东园数据中心“风光储”示范项目集成11MW屋顶光伏、150kW风电与1.376MWh储能,实现多能互补。优点:可在本地利用可再生能源缓解对外部电网的依赖,同时储能可平滑波动;缺点:对场地需求高,前期投资大,建设调度复杂。
图:位于河北怀来的腾讯数据中心屋顶与厂区建设了11MW光伏和风力发电设施,通过光伏+风电+储能微电网为数据中心提供清洁电力。
现场发电
燃气轮机和燃气机组:燃气轮机具有高效率(简单循环40%,联合循环更高)、快速启动(几分钟内)、污染排放低等优点,已广泛用于电厂调峰和备用电源。在AI数据中心领域,燃气轮机可作为主要或备用电源补充,可显著提升系统稳定性。预计未来几年美国及全球数据中心对燃气轮机需求年复合增速分别为18%和15%,2030年全球新增需求约40GW。优缺点:燃气机组响应快、碳排放低于柴油,可利用现有燃气管网,劣势是一次投资和运维成本高,且需要稳定燃气供应。柴油/燃油发电机:传统备用方案,技术成熟,初始投资低,适用于短时应急或偏远地区独立供电。缺点是效率低(≈30%)、燃料成本和维护成本高、噪声和排放大,一般仅用作短期补充或紧急备用(通常与UPS配合使用)。燃料电池:固体氧化物燃料电池(SOFC)等燃料电池技术可现场生成电力,响应速度快(秒级),运行噪声极低。Oracle最新项目已计划使用Bloom Energy燃料电池为AI数据中心园区提供2.45GW全量电力。燃料电池碳排放低(使用天然气时≈500g/kWh),可望替代部分燃气轮机和柴油应用。优缺点:高可靠性、低维护;劣势:技术成本高、寿命有限,需提前购置或自造氢气未来可扩展,短期以天然气为主。
可再生能源与储能
光伏、风电:利用可再生能源直供数据中心,可显著降低碳排放。国外云厂商纷纷签署长期绿电购电协议:Google与法国道达尔签订15年1.5TWh太阳能/风能PPA;Meta则签署多个核电项目购电协议以保证清洁电力供应。在中国,东部数据中心逐步探索近场光伏布局,西部光照风能资源丰富的地区新建的DC多数配套风电、太阳能场。优缺点:零燃料成本、政策支持大;劣势:波动性强,需要大规模储能或灵活调度配合才能可靠使用。储能系统:主要为锂离子电池储能、抽水蓄能和氢储能。锂电池(如特斯拉Powerpack、宁德时代产品)可为数据中心提供短时调峰、UPS冗余等功能;预计未来5年数据中心用储能将大幅增长。抽水蓄能项目受地理限制,但在枢纽电网层面平滑可再生发电已被广泛采用。氢能储存(产生氢气后利用燃料电池或燃气轮机发电)在氢气成本下降后具长时储能潜力。优缺点:电池系统响应快、可就近布局;氢储可大规模长期储能;劣势:电池寿命/衰减、需冷却;抽水/氢技术投资大、效率较低(氢∼30%循环效率)。
热管理与能效优化
液冷与浸没冷却:传统风冷在超高功率密度下制冷能耗巨大。液体冷却(板冷、浸没)导热效率远高于空气冷却,可大幅降低PUE。根据统计,目前数据中心液冷渗透率仅13%,预计2030年将增至33%,市场规模2023–28年复合增长率41%。液冷可使机柜PUE<1.13,支持160kW/柜以上散热。国内外已有浸没冷却供应商(如Submer、3M、Iceotope等)和方案部署案例,政府和厂商已将其列为降低PUE的重要措施。优缺点:能效高、支持高密度;劣势:需要服务器兼容改造,对基础设施(液体介质管理)要求高。热回收利用:将数据中心散热余热回收用于建筑供暖或工业热源,可进一步改善综合能效。一些北方城市已试点利用数据中心低品位余热供暖。优缺点:节约热能、减少供热燃料消耗;劣势:受地域和管网限制,回收率较低,常与高能效机房改造同步推进。能耗优化调度软件:通过AI/算法优化负载调度,将非实时计算任务安排在电力紧张度低或可再生电力充足时段,或在机架间智能分配负载。一些IDC运营商和科技公司内部已开发能源管理平台,对计算负载进行QoS感知调度,以降低峰值需求。优缺点:软件投入小、可灵活调整;劣势:需配合硬件兼容,效果受负载类型和业务要求限制。迁移与边缘化:区域迁移:将部分算力需求迁往电力丰富、成本低廉的地区,如中国“东数西算”政策鼓励西部布局离线算力中心;国外也出现云厂商投建德州、印第安纳等可再生资源丰富州的案例。时段迁移:将训练等可延迟任务安排在夜间或电力需求低谷时段,以降低峰值。优缺点:有效平滑整体负荷;劣势:迁移需考虑网络延迟和业务连续性,调度需精细化系统支持。
各方案比较(示例)
(注:以上表格仅为示例,每类方案还对应其他供应商;部署周期和成本区间依项目规模差异较大。)
未来潜在解决方案与研究方向
更高效冷却技术:继续推进液冷技术创新,如两相流冷却、微通道冷却、基于相变材料的自适应冷却等。研究方向包括涡旋液冷系统、液冷服务器设计、浸没冷却流体新材料等。短期内(1–3年)液冷应用将进一步推广,技术成熟度逐步提升;中长期(3–7年)可能出现更高温差工作流体和自动化控制;远期(7–15年)有望研制出兆瓦级冷却单元和更高效的热回收系统。碳中和电力采购:加速发展绿色电力购买和碳交易机制,例如企业签订更多长期PPA、投资虚拟电厂、购买绿色证书等。技术上可利用区块链等手段确保绿电交易透明。随着市场机制完善,短期内见效(多数行动已开展);中长期可形成稳定的碳中和能源供应链。氢燃料发电:以氢气为燃料的燃气轮机或燃料电池,消除化石碳排放。未来10–15年,随着绿氢成本下降,将建置以氢能为主的备用与补偿电源。目前日本、德国等国已示范氢燃料电池供电项目。技术成熟度较低,预计中长期(7–15年)逐步商业化。微电网与分布式能源系统:面向数据中心园区的智能微网集成,包括风光储直流联网、虚拟电厂等。可将电源、负荷和储能资源灵活编排,支持局部自治和峰谷调控。技术上需求高效逆变器、储能管理、微网调度系统。短期(1–3年)推广可再生+储能微电网模式,中长期形成可复制的商业模式和产品。超导输电:高温超导线缆可显著降低输电损耗,解决长距离输电瓶颈。中国已在特高压和输配电领域研究超导示范线路。预计由于材料和成本限制,商业化应用仍处在前景展望阶段(中长期3–7年内见成效需突破材料成本;7–15年有望开始规模化部署)。能量回收与热电转换:探索利用服务器等设备产生的电磁辐射或温差发电(热电材料、热声发电等新领域),从系统角度回收更多能量。当前主要在实验室研究阶段,长期潜力大,可能在7–15年后见到商业样机。AI自适应能耗管理:利用人工智能对电力需求和冷却需求进行自学习优化,如AI芯片内部功耗管理、整机热流优化、实时预测调度等。Google DeepMind等已在数据中心PUE优化方面有所应用。随着算法进步和5G/物联网技术支持,短期可逐步部署,未来中长期将成为数据中心运维标配。
上述技术按成熟度排序,短期(1–3年)可重点关注“能量+算力协同”(源网荷储)、更高效液冷、分布式储能、算法优化调度等;中期(3–7年)重视氢能应用、微电网商业化、固态储能、超导技术验证等;长期(7–15年)则关注颠覆性技术(先进冷却材料、热电回收、全氢电网等)的可行性和商业推广。
关键公司与供应商
云服务商/数据中心运营商:全球AWS、微软Azure、谷歌云、Meta、甲骨文等,以及中国的阿里云、腾讯云、百度云、华为云等。这些公司既是巨大算力的使用者,也在全球布局数据中心并投建配套电力设施(如自建热电联供或直接PPA)。例如微软与雪佛龙在德州共建4GW燃气-储能电厂;谷歌与法国道达尔签长期PPA;中国运营商则通过“算电协同”策略联合电力公司规划算力布局。电力公司:国家电网、南方电网、国电投、华能集团、华电集团、三峡集团等中国大型电力央企,以及GE Vernova、西门子能源、三菱重工等全球设备商和发电运营商。国家电网计划投入4万亿建设智能电网和特高压,多家企业正加速可再生能源发电、抽水蓄能和氢能发电项目。竞争优势/风险:央企可获得政策支持与规模优势,但投资回报周期长、需协调区域平衡;西方能源厂商技术成熟,但面临中国国产化竞争和国际贸易摩擦风险。UPS与发电机厂商:施耐德电气、艾默生(Vertiv)、华为数字能源等提供UPS和精密供电系统;卡特彼勒 (CAT)、科勒 (Kohler-SDMO)、潍柴动力、康明斯 (Cummins)等生产备用燃油/燃气发电机。中国公司如潍柴已布局燃料电池领域。优势/风险:这些厂商产品成熟,市场份额稳固;但价格相对较高,受全球供应链和原材料波动影响。储能与电池厂商:特斯拉(Powerpack/Megapack)、宁德时代、比亚迪、国轩高科等锂电池和整套储能系统供应商;宁波神力、南都电源等专注数据中心UPS和蓄电池;大型可再生储能项目则有三峡集团、中国水电等。未来铁空气电池、钠离子电池等新技术公司如连城数控(Energus)或远景能源也值得关注。优势/风险:电池成本持续下降,可迅速部署,全球需求强劲;但寿命衰减、热管理和供应链(锂、钴)是主要风险。液冷/浸没冷却厂商:国际上3M、Submer、Asperitas、GRC、Iceotope等提供单相和两相浸没冷却解决方案;板冷方案如Nutanix(CORE)、华为等也在推进。国内海达智冷、京东数科等在数据中心液冷方面有布局。优势/风险:液冷厂商技术门槛高,普遍注重高性能应用,市场增长空间大;但需与服务器厂商配合、教育客户,前期采用和运维经验尚少。能源管理与软件:艾默生(GE Digital)、施耐德EcoStruxure、碳卫星等提供智能能耗管理平台;OPAL-RT、National Instruments等提供仿真和控制系统;阿里、腾讯等云厂也自主开发调度系统。优势/风险:软件和AI方案灵活易部署,可快速迭代;但效果依赖数据和算法质量,对现网改造和人才要求高,标准化水平目前较低。初创公司和创新者:如美国Kalray(高性能AI芯片+网络)、中国启元博、景嘉微(AI芯片)等虽非传统能源公司,但其提高算力效率也间接影响能源需求;深蓝电气、格林瑞(液冷技术)等紧跟趋势创业;潍柴、远景等跨界能源探索新技术。评估此类企业需关注技术可行性、专利壁垒和融资能力。
投资机会与风险分析
细分领域机会:高潜力领域包括高效冷却设备、能源存储系统、智能微电网、新型发电设备(燃料电池/氢能)、绿色能源购电协议等。预计全球数据中心绿色电力和储能市场将以数十亿美元计,年均增速数十百分点。例如,液冷市场2023–28年CAGR预计41%;燃气轮机市场2023–30年复合增幅3.6%,其中数据中心需求年增15%;全球数据中心可再生能源配套投资亦呈双位数增长。
市场规模估算:可参考行业报告和推算。按IEA预测2030年全球数据中心用电≈945TWh,假设每度电对应约0.5美元能源及相关基础设施支出,未来十年市场空间超过千亿美元。中国部分,政府目标到2030年数据中心用电400TWh,对应电力和节能改造需求占全球显著份额(约占1/3)。此外,相关配套市场如UPS、电池、配电设备、冷却设备等全球共计上百亿美元。
增长率与驱动因素:根据不同机构预测,数据中心功率密度、存量与新增容量均处于快速上升期(参考)。关键驱动包括AI算力需求爆发、政府“碳中和”政策、数字经济增长等。保守估计,未来5年数据中心电力需求复合增速有望超过10%,相应设备市场增速亦在10–20%以上。
投资入口:可通过多种方式参与——直接投资相关上市公司(如电源设备厂商、储能公司等股票)、债券(电网和新能源项目)、项目融资(参与大规模储能/新能源电站)、并购或股权投资(绿色技术初创公司)、行业基金等。对冲基金、绿色能源基金和专注AI基础设施的私募基金也是选择。
时间窗口与退出:考虑技术与政策演进,短期(1–3年)适合布局已有商业模式的细分领域,如大功率UPS、液冷设备、微电网项目;中期(3–7年)可关注尚在成长阶段但前景明确的技术如氢燃料电池、铁空气储能、智能控制平台;长期(7–15年)布局需风险承受力,如新材料、高温超导等前沿技术。退出路径包括项目收入、股权转让、公开市场退市(IPO)等。
政策与技术风险:潜在风险包括政府对电网和地产的新规(如限电政策、用能审查)、补贴退坡、技术替代(如氢能替代燃气轮机)、供应链瓶颈(芯片、电池原料)等。需警惕如电力市场化改革推进速度慢、绿色电力交易机制不健全导致投资收益率不确定。技术层面,新技术未达预期性能或成本高企亦构成风险。
推荐清单
基于上文分析,按投资优先级(短期/中期/长期)列出10个重点关注领域/公司(仅举例,不构成投资建议):
数据中心液冷设备厂商(如华为数字能源、Submer、中国高澜股份等):短期受益于PUE要求和高密度机柜,市场渗透率快速增长,预期回报稳健、技术风险低。能源存储企业(如特斯拉、宁德时代、比亚迪):锂电池储能成本持续下降,可灵活部署于数据中心与电网。10年市场空间大,成长性好,但需防范原材料价格波动风险。燃气轮机及燃料电池企业(如GE Vernova、Mitsubishi、Bloom Energy、潍柴动力):AI时代备用/调峰机组需求旺盛,新增订单前景乐观。需关注气源价格和碳排放政策变动对成本的影响。分布式新能源集成商(如晶科、金风科技、国电投等):鼓励风光+储储能微电网模式(见华为“算力浦江”等方案),短期项目落地多、政策支持强,中长期可复制性高。电网升级与智能配电(国网、南网、华为NARI等):作为国家战略重点领域,有政府预算和政策背书。投资周期长但基本面稳定,收益相对确定。微电网与虚拟电厂运营(如国网虚拟电厂项目、特变电工等):支持数据中心侧协同调度、可提升绿电消纳,市场机制成熟后潜力大。新能源与碳交易服务商:抓住碳中和机遇的咨询和交易平台企业(如碳卫星、能流科技等),短期服务需求稳定增长,但受政策变动影响大。智能能耗管理软件公司(如施耐德、艾默生、国内AIoT企业):可在短期内通过软件升级实现节能降耗,轻资产模式,适合风险偏好适中投资者。氢能技术企业(如丰田、三菱重工(Hydrogen)、中广核氢能等):关注中长期发展前景,虽短期项目少但长期潜力巨大,适合长线布局。风光PPA平台与贸易所:随着产业化推进,预期将有更多专业PPA平台和可再生能源交易市场,参与低风险长期电力合约分成或交易,可获得稳定回报。
以上标的覆盖了AI算力与能源融合的关键环节。投资时应结合自身资金规模和风险偏好,分散布局:例如短期可关注设备制造商和运营商股权,中期布局基础设施项目融资,长期配置新兴技术基金或白牌股。同时密切关注政府补贴政策、技术路线成熟度以及市场需求变化,适时调整策略以控制风险。$FLNC.US
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在说2个指标,AHR999 指标来到了0.29,几乎是历史低位,然后山寨季指数居然有47?很明显山寨季没来,那这个指标只能说明大饼跌多了,反而山寨没怎么跌! $BTC
在说2个指标,AHR999 指标来到了0.29,几乎是历史低位,然后山寨季指数居然有47?很明显山寨季没来,那这个指标只能说明大饼跌多了,反而山寨没怎么跌!
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目前易老板也认为4-5w性价比高,还有很多人在等3w-4w的大饼,目前观点还是人性论触发,我觉得要么到不了,从目前位置拉到9w,让没上车的拍断大腿,上车后再杀回去。要么直接干到2w,让你们3-4w上车全部大吐血才行。我上轮也是最低抄到1.8w实在子弹打完了,1,5真抄不到,谁能抄到真低?(一把梭哈全在底部的那种!) $BTC
目前易老板也认为4-5w性价比高,还有很多人在等3w-4w的大饼,目前观点还是人性论触发,我觉得要么到不了,从目前位置拉到9w,让没上车的拍断大腿,上车后再杀回去。要么直接干到2w,让你们3-4w上车全部大吐血才行。我上轮也是最低抄到1.8w实在子弹打完了,1,5真抄不到,谁能抄到真低?(一把梭哈全在底部的那种!)
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从人性论角度出发,上轮大家都认为大饼能到15w,结构他就没到。
这轮大家都认为它会到3-5w,而可能他就到不了,6w就是本轮底部!$BTC
全在口口声声说看空,什么3w大饼,几百以太,结果身体比较诚实,全在做多,难怪周末2天涨不动的,车这么重涨个锤子,求你们赶紧做空!不然庄怎么拉盘! 看来目前抄底情绪还是有的,那估计的在砸一波,让大家都不敢抄底才行啊! $ETH
全在口口声声说看空,什么3w大饼,几百以太,结果身体比较诚实,全在做多,难怪周末2天涨不动的,车这么重涨个锤子,求你们赶紧做空!不然庄怎么拉盘!
看来目前抄底情绪还是有的,那估计的在砸一波,让大家都不敢抄底才行啊!
$ETH
SOLmemeANSEM已经疯了,一天涨了360倍,什么情况,SOLmeme又要带SOL飞了吗? $SOL
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算个数据你们会吓一跳,假设手续费万一,每天交易一次,整体不亏不赚的情况下,1年本金变为70%,2年腰斩,所以频繁db必定没有好下场。 $BTC
算个数据你们会吓一跳,假设手续费万一,每天交易一次,整体不亏不赚的情况下,1年本金变为70%,2年腰斩,所以频繁db必定没有好下场。
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有个兄弟问屏幕组建怎么设置,文字交流半天,直接长按屏幕,出现组建,下面点➕,相方什么放什么,我一般放这几个就够了,看你自己需求。 这块目前bn的app确实做的第一档存在,没话说。 $BNB
有个兄弟问屏幕组建怎么设置,文字交流半天,直接长按屏幕,出现组建,下面点➕,相方什么放什么,我一般放这几个就够了,看你自己需求。

这块目前bn的app确实做的第一档存在,没话说。
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1500以太坊你不买,不做多,还在做空,你玩什么币圈啊。除非发生史诗级黑天鹅,比如V神被女朋友甩了,V神怒删核心代码库;或者美伊最终没谈拢,美国向伊朗发射了“小胖子”原子弹;或者沃什不满川普长期压榨,一意孤行强行加息100点!才有可能到1000-1200左右。 1450是25年4月最低点,22年的2个最低点事837和1050.不可能这波比22年害惨吧! 就算到1200,向下300点,向上至少4000吧,2500,这怎么算盈亏比也高高的吧! $ETH
1500以太坊你不买,不做多,还在做空,你玩什么币圈啊。除非发生史诗级黑天鹅,比如V神被女朋友甩了,V神怒删核心代码库;或者美伊最终没谈拢,美国向伊朗发射了“小胖子”原子弹;或者沃什不满川普长期压榨,一意孤行强行加息100点!才有可能到1000-1200左右。
1450是25年4月最低点,22年的2个最低点事837和1050.不可能这波比22年害惨吧!
就算到1200,向下300点,向上至少4000吧,2500,这怎么算盈亏比也高高的吧!
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昨天etf砸了4.4亿,币价并没有像前天大暴跌,反而微涨一丢丢,有且可以相信这边是有盟军的。 $BTC
昨天etf砸了4.4亿,币价并没有像前天大暴跌,反而微涨一丢丢,有且可以相信这边是有盟军的。
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才看到居然上了美股了,全部美股都有,不用切繁体中文了,我搜了下wen这个前两天在x上火爆的meme消费股都有。 看来以后要多花点精力在美股上了。 $SPCXB
才看到居然上了美股了,全部美股都有,不用切繁体中文了,我搜了下wen这个前两天在x上火爆的meme消费股都有。
看来以后要多花点精力在美股上了。
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大饼ETF昨天砸了7亿,然后迅速被买上来了,说明这边买盘的共识还挺强的,25号的4.6亿砸盘也是一样,被快速买上来了,目前有理由相信这边有底的“迹象”! 24年一年时间的盘整区,也就在5.4-6.9之间! $BTC {spot}(BTCUSDT)
大饼ETF昨天砸了7亿,然后迅速被买上来了,说明这边买盘的共识还挺强的,25号的4.6亿砸盘也是一样,被快速买上来了,目前有理由相信这边有底的“迹象”!
24年一年时间的盘整区,也就在5.4-6.9之间!
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部分真实
文章
STRC暴跌之后,微策略这套模式还能走多久?最近微策略的STRC脱锚,从稳定的100美元目前跌到75美元,很多人觉得微策略要死亡螺旋了。 在5月6号的文章《如果有巨鲸盯上微策略,这会是一场“明牌猎杀”》中其实我们说过,strc只是一个永续优先股,微策略并没有承诺他一定是100美元,或是低于100美元,他就得赔偿。 而他稳定股价的手段是通过发股息,当股价低了,他就增加股息,11.5%你们觉得低了,那就12%,12不行15行不行,价格合适总有人会买。 所以目前STRC的脱锚,还是市场上大部分比较恐慌,担心微策略会崩盘,支付不出股息,产生的恐慌性抛售。但是即使微策略不支付股息,那STRC的持有者能不能告他呢?   永续优先股的意思是优先mstr的股东,优先发放股息,也就是公司有分红的时候,如果STRC的股息没有发,那么优先发STRC的,而不是mstr的股东。如果公司没有宣布分红,那么微策略也可以选择不发,这个不违法。   唯一违法的条件是,董事会宣布发股息,进入法定流程了,那么他后面拒绝支付,STRC的持有者可以告他。   这里是微策略要拒绝发,当微策略说我承诺发,但是现在没有,能不能缓一缓,我后面会发的,这就没有违法。   当后面公司经营好了,微策略说我要发放股东分红了,那么得先把欠STRC的股息补上,才能发普通股东的分红。   所以从这套机制来看,目前STRC即使跌到归零也影响不了微策略,最多就是后续微策略不能再靠这套方式继续融资买币了。   目前Strategy有没有救STRC的计划? 目前来看并没有对于STRC的单独救市计划,只有在6月初说了把发股息改成半个月一次,没有官方说回购和做市的。   MSTR目前有没有暴雷风险? 在4月29号的文中《微策略的“斩杀线”是多少?》算过,如果大饼低于2w,那么他的比特币储备价值会低于债务,可能被清算,所以目前来看2W的大饼概率极低。 然后目前微策略的现金是23亿,目前STRC的市值300亿,股息300*11.5%=34.4亿,所以目前的现金可以够他撑半年,那么半年后如果大饼还不涨,他就一定要卖币了!   所以目前微策略最安全的做法就是停止购买比特币,然后停止继续发STRC优先股,然后能先卖一部分币,每天要出一点货,不然半年后一次出十几亿,市场抛压太大,导致比特币大幅下跌引起市场恐慌。   还有非常重要的一点,一定要把STRC的股息降低,目前12%的股息绝对是一个很大的拖累,毕竟你是炒股赚钱,没有真实的业务营收(真实软件业务营收可以忽略不计),这种拆东墙补西墙的模式我觉得是不持久的。因为我们都知道任何没有门槛承诺稳定收益10%以上的产品,你要绝对的小心,历史上有太多案例,超过15%的稳定年化产品是“风险巨大”的(历史上各种XX宝事件)。           所以我觉得微策略真的想要长期持续,一定要想方设法的把股息降到10%以内才能够很安全,因为未来大饼就算一直涨,随着规模的变大,后续可能增长会变缓慢,不要给自己埋雷。如果融资成本一直维持在高位,这种高股息模式终究不会是最优解,也是未来值得持续关注的风险点。  $BTC $MSTRB {spot}(MSTRBUSDT)

STRC暴跌之后,微策略这套模式还能走多久?

最近微策略的STRC脱锚,从稳定的100美元目前跌到75美元,很多人觉得微策略要死亡螺旋了。
在5月6号的文章《如果有巨鲸盯上微策略,这会是一场“明牌猎杀”》中其实我们说过,strc只是一个永续优先股,微策略并没有承诺他一定是100美元,或是低于100美元,他就得赔偿。
而他稳定股价的手段是通过发股息,当股价低了,他就增加股息,11.5%你们觉得低了,那就12%,12不行15行不行,价格合适总有人会买。
所以目前STRC的脱锚,还是市场上大部分比较恐慌,担心微策略会崩盘,支付不出股息,产生的恐慌性抛售。但是即使微策略不支付股息,那STRC的持有者能不能告他呢?

永续优先股的意思是优先mstr的股东,优先发放股息,也就是公司有分红的时候,如果STRC的股息没有发,那么优先发STRC的,而不是mstr的股东。如果公司没有宣布分红,那么微策略也可以选择不发,这个不违法。

唯一违法的条件是,董事会宣布发股息,进入法定流程了,那么他后面拒绝支付,STRC的持有者可以告他。

这里是微策略要拒绝发,当微策略说我承诺发,但是现在没有,能不能缓一缓,我后面会发的,这就没有违法。

当后面公司经营好了,微策略说我要发放股东分红了,那么得先把欠STRC的股息补上,才能发普通股东的分红。

所以从这套机制来看,目前STRC即使跌到归零也影响不了微策略,最多就是后续微策略不能再靠这套方式继续融资买币了。

目前Strategy有没有救STRC的计划?
目前来看并没有对于STRC的单独救市计划,只有在6月初说了把发股息改成半个月一次,没有官方说回购和做市的。

MSTR目前有没有暴雷风险?
在4月29号的文中《微策略的“斩杀线”是多少?》算过,如果大饼低于2w,那么他的比特币储备价值会低于债务,可能被清算,所以目前来看2W的大饼概率极低。
然后目前微策略的现金是23亿,目前STRC的市值300亿,股息300*11.5%=34.4亿,所以目前的现金可以够他撑半年,那么半年后如果大饼还不涨,他就一定要卖币了!

所以目前微策略最安全的做法就是停止购买比特币,然后停止继续发STRC优先股,然后能先卖一部分币,每天要出一点货,不然半年后一次出十几亿,市场抛压太大,导致比特币大幅下跌引起市场恐慌。

还有非常重要的一点,一定要把STRC的股息降低,目前12%的股息绝对是一个很大的拖累,毕竟你是炒股赚钱,没有真实的业务营收(真实软件业务营收可以忽略不计),这种拆东墙补西墙的模式我觉得是不持久的。因为我们都知道任何没有门槛承诺稳定收益10%以上的产品,你要绝对的小心,历史上有太多案例,超过15%的稳定年化产品是“风险巨大”的(历史上各种XX宝事件)。
所以我觉得微策略真的想要长期持续,一定要想方设法的把股息降到10%以内才能够很安全,因为未来大饼就算一直涨,随着规模的变大,后续可能增长会变缓慢,不要给自己埋雷。如果融资成本一直维持在高位,这种高股息模式终究不会是最优解,也是未来值得持续关注的风险点。
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讲个鬼故事,早上以太跌到1516时,usdt的市值超过了以太坊,以太坊你做个人吧! $ETH {spot}(ETHUSDT)
讲个鬼故事,早上以太跌到1516时,usdt的市值超过了以太坊,以太坊你做个人吧!
$ETH
韩股能不崩吗?未成年开户暴增,老年人拿养老金炒股,当一个市场疯狂成这样,反正就不是很正常! $KORU
韩股能不崩吗?未成年开户暴增,老年人拿养老金炒股,当一个市场疯狂成这样,反正就不是很正常!
$KORU
KORUETF+0.13%
EWYETF+0.02%
美股进回调,只有存储mu,sndk,猛猛涨,mag7被存储吸血了啊,拿铲子的公司得挣钱才行啊,大饼看来要新低了,难搞。$BTC
美股进回调,只有存储mu,sndk,猛猛涨,mag7被存储吸血了啊,拿铲子的公司得挣钱才行啊,大饼看来要新低了,难搞。$BTC
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其实目前雷很大,别看目前的半导体财报一个个好的很,很多AI数据中心建好了,问题是没有电,电力供应不上,目前电网建设要4年以上周期,所以目前有点像东大几年前的楼市,大量盖楼,结果没人入住。
买铲子的AI公司疯狂铺设“军备竞赛”,如果赚不到钱,卖铲子的怎么持续赚钱?这是一个值得思考的问题!
$FLNC
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ETF正在主导比特币价格?这可能是本轮下跌最关键的原因$BTC
ETF正在主导比特币价格?这可能是本轮下跌最关键的原因$BTC
ETF正在主导比特币价格?这可能是本轮下跌最关键的原因昨天大饼继续暴跌,最低来到了59100的位置,来到了6月5号的最低点。而且砸盘时间就是美股开盘时间,晚上9点左右,这一看肯定是机构砸盘。 然后看了下ETF数据,果然是ETF的大量流出,昨天流出了4.69亿,其中IBIT也就是贝莱德的流出了2.39亿,Fbtc流出1.2亿。 为什么一个4亿的流出会对大盘造成这么强大的伤害? 我去查了一下目前最大交易所现货的24H成交情况,bn24小时现货交易量18.9亿,一来一回也就是卖盘大概在9亿,而etf4.69亿几乎要占一半的交易量,虽然说交易所BN只是其中一家,其他家还有,但是目前BN是最大的,其他加起来估计也就BN这么多量。 所以这些ETF的卖盘几乎要占到市场25%的总卖盘,然后其中还有很多散户和做市商在哪做短线的,所以这些ETF的真实资金砸盘就完全可以主导市场的走向! 还有个证据表明目前BTC ETF对比特币价格影响巨大,可以看下图是目前比特币ETF的持仓,比特币资产管理规模的顶峰是1651亿,目前是820亿,减少了50%,而目前大饼价格也从高点12万跌到目前6w,价格腰斩了一半。 目前这些ETF持仓情况如下,IBIT持有76.83万,FBTC18万,GBTC13.89万,其他小头,总计加起来117万枚左右。 这117万枚的体量其实挺大的,因为目前全部交易所钱包余额大概在250万左右,所以几乎可以说这300-400万枚比特币影响着币价。其他的在要么在冷钱包中,还有微策略的85万枚(虽然他体量大,但是他没有卖)不常动的不会影响目前的币价。 所以ETF得这些比特币对市场的影响巨大,因为按照目前的占比来看,它还占比30%左右,之前高点可能占比50%以上。   所以什么时候止跌,只能看老美这群ETF什么时候不卖了,或者开始买了。当然ETF其实也是反应着散户的情绪,之前没有ETF其实也都是散户参与的,只不过没有一个直观地指标可以看到,现在有了ETF之后,其实可以明显看到市场散户情绪的变化,所以你才会看到这轮的比特币走势非常快,一跌就会跌一大根,而且走势比之前要快很多,所以这轮的ETF可以说是比特币的一个加速器,我觉得有好有坏,坏处就是目前的情况,一旦熊市,价格下跌,很多散户都会割肉离场,而ETF数据又能加速,那么好处同理,当后面转牛了,也会加速! 然后这些ETF的价格几乎已经快到2024年那时候的价格,当然btc的价格也回到了2024年ETF刚通过时的价格,而2024年比特币在5w左右的价格盘整了近乎一年时间,这边的交换是很充分的,所以有理由相信这边的支撑是足够的,并且ETF如果在跌,或者在出逃,占比也会下降,影响也会下降,所以我认为目前的价格不是底,也几乎是底了。   最近也有很多朋友说比特币和以太已经是“老登”资产,那一直处于下跌过程中,什么资产肯定都会被鄙视,还是之前的道理,你可以试想你是一个老美韭菜,一边是疯狂的美光和闪迪,还有英伟达系,一天涨10%,另外一边是一天跌5%的比特币ETF,你肯定也会卖掉手里的比特币,去追半导体股票。   因为目前的“注意力”都在半导体,资金也是屁股决定脑袋,那里热就会去“聚集过去”,而从目前的行情情况来看,半导体这波至少有半年以上时间。所以如果市场情绪不能转变,那即使四年周期到了,依旧不会有人愿意去买比特币或者ETF。   所以加密这块,要么需要耐心,要么就去追热点,也没有绝对的谁好谁不好,策略而已,追半导体热点的好处是你可以立马获得收益,但是收益率可能就那样,毕竟已经涨了很多。不追热点,那你就需要付出时间成本的代价,看你怎么取舍了。$BTC

ETF正在主导比特币价格?这可能是本轮下跌最关键的原因

昨天大饼继续暴跌,最低来到了59100的位置,来到了6月5号的最低点。而且砸盘时间就是美股开盘时间,晚上9点左右,这一看肯定是机构砸盘。
然后看了下ETF数据,果然是ETF的大量流出,昨天流出了4.69亿,其中IBIT也就是贝莱德的流出了2.39亿,Fbtc流出1.2亿。
为什么一个4亿的流出会对大盘造成这么强大的伤害?
我去查了一下目前最大交易所现货的24H成交情况,bn24小时现货交易量18.9亿,一来一回也就是卖盘大概在9亿,而etf4.69亿几乎要占一半的交易量,虽然说交易所BN只是其中一家,其他家还有,但是目前BN是最大的,其他加起来估计也就BN这么多量。
所以这些ETF的卖盘几乎要占到市场25%的总卖盘,然后其中还有很多散户和做市商在哪做短线的,所以这些ETF的真实资金砸盘就完全可以主导市场的走向!
还有个证据表明目前BTC ETF对比特币价格影响巨大,可以看下图是目前比特币ETF的持仓,比特币资产管理规模的顶峰是1651亿,目前是820亿,减少了50%,而目前大饼价格也从高点12万跌到目前6w,价格腰斩了一半。
目前这些ETF持仓情况如下,IBIT持有76.83万,FBTC18万,GBTC13.89万,其他小头,总计加起来117万枚左右。
这117万枚的体量其实挺大的,因为目前全部交易所钱包余额大概在250万左右,所以几乎可以说这300-400万枚比特币影响着币价。其他的在要么在冷钱包中,还有微策略的85万枚(虽然他体量大,但是他没有卖)不常动的不会影响目前的币价。
所以ETF得这些比特币对市场的影响巨大,因为按照目前的占比来看,它还占比30%左右,之前高点可能占比50%以上。

所以什么时候止跌,只能看老美这群ETF什么时候不卖了,或者开始买了。当然ETF其实也是反应着散户的情绪,之前没有ETF其实也都是散户参与的,只不过没有一个直观地指标可以看到,现在有了ETF之后,其实可以明显看到市场散户情绪的变化,所以你才会看到这轮的比特币走势非常快,一跌就会跌一大根,而且走势比之前要快很多,所以这轮的ETF可以说是比特币的一个加速器,我觉得有好有坏,坏处就是目前的情况,一旦熊市,价格下跌,很多散户都会割肉离场,而ETF数据又能加速,那么好处同理,当后面转牛了,也会加速!
然后这些ETF的价格几乎已经快到2024年那时候的价格,当然btc的价格也回到了2024年ETF刚通过时的价格,而2024年比特币在5w左右的价格盘整了近乎一年时间,这边的交换是很充分的,所以有理由相信这边的支撑是足够的,并且ETF如果在跌,或者在出逃,占比也会下降,影响也会下降,所以我认为目前的价格不是底,也几乎是底了。

最近也有很多朋友说比特币和以太已经是“老登”资产,那一直处于下跌过程中,什么资产肯定都会被鄙视,还是之前的道理,你可以试想你是一个老美韭菜,一边是疯狂的美光和闪迪,还有英伟达系,一天涨10%,另外一边是一天跌5%的比特币ETF,你肯定也会卖掉手里的比特币,去追半导体股票。

因为目前的“注意力”都在半导体,资金也是屁股决定脑袋,那里热就会去“聚集过去”,而从目前的行情情况来看,半导体这波至少有半年以上时间。所以如果市场情绪不能转变,那即使四年周期到了,依旧不会有人愿意去买比特币或者ETF。

所以加密这块,要么需要耐心,要么就去追热点,也没有绝对的谁好谁不好,策略而已,追半导体热点的好处是你可以立马获得收益,但是收益率可能就那样,毕竟已经涨了很多。不追热点,那你就需要付出时间成本的代价,看你怎么取舍了。$BTC
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