Einer der Gründe, warum ich wirklich nicht mit Kryptowährungen handeln möchte, ist auch, dass ich nicht will, dass mein tägliches Leben mit diesen lächerlichen Symbolen, vulgären Klatschgeschichten und dergleichen vermischt wird. Ich hoffe, dass ich, wenn andere mich fragen, was ich studiere, offen und ehrlich sagen kann, was ich mir anschaue. US-Aktien erforschen AI, BSC erforscht die unteren drei Wege.

Auf der CES 2026 stellte 老黄 einen neuen Standpunkt vor: Der neue Engpass in Rechenzentren hat sich von "unzureichender Rechenleistung" zu "unzureichem Kontext" gewandelt und er erklärte: "Kontext ist der neue Engpass – die Speicherung muss neu gestaltet werden." 1️⃣ Was genau bedeutet hier der Kontext? Kontext ist ein sehr zentrales Konzept in der KI! Um es einfach auszudrücken: Die Kontextlänge ist die Menge an vorherigem Text (oder Gesprächshistorie), die das KI-Modell bei der Bearbeitung deiner aktuellen Frage "sehen" und berücksichtigen kann. Du kannst es dir wie das "kurzfristige Arbeitsgedächtnis" des Modells oder die "Anzahl der Seiten in einem Referenzbuch" vorstellen. Angenommen, du hast einen Lehrer mit begrenztem Gedächtnis: Kurze Kontextlänge (z. B. 4K Tokens): Dieser Lehrer kann sich nur an das Gespräch der letzten Minuten erinnern. Wenn du ihn plötzlich fragst: "Was hat der Autor des Buches, über das wir gerade gesprochen haben, noch geschrieben?", kann er nicht antworten, wenn dieser Teil nicht mehr in seinem "Gedächtnisfenster" ist. Lange Kontextlänge (z. B. 128K Tokens): Dieser Lehrer kann sich an das vollständige Gespräch der letzten Stunden oder sogar Tage erinnern. Er kann leicht auf Details zurückblicken, die vor langer Zeit erwähnt wurden, und darauf basierend komplexe Schlussfolgerungen und Zusammenfassungen ziehen. 2️⃣ Technisch gesehen wird die Kontextlänge normalerweise in "Tokens" gemessen. Ein Token entspricht etwa 0,75 englischen Wörtern oder einem chinesischen Zeichen. 🌟4K Tokens: etwa 3000 englische Wörter oder ein kurzer Aufsatz. 🌟128K Tokens: etwa 100.000 englische Wörter, was der Länge eines mittellangen Romans entspricht. 🌟1M Tokens: etwa 750.000 englische Wörter, was mehreren langen Werken entspricht. 3️⃣ Warum ist das so wichtig? Die Kontextlänge bestimmt direkt die Komplexität und Kohärenz der Aufgaben, die das Modell bearbeiten kann: - Verarbeitung langer Dokumente: Um ein mehrere hundert Seiten umfassendes Buch zusammenzufassen, zu analysieren oder zu übersetzen, ist ein extrem langes Kontextfenster erforderlich. - Komplexe mehrstufige Dialoge: In Kundenservice, psychologischer Beratung oder komplexer kreativer Zusammenarbeit können Gespräche Dutzende oder sogar Hunderte von Runden dauern. Ein langer Kontext stellt sicher, dass das Modell die ursprünglichen Einstellungen und Ziele nicht vergisst und die Konsistenz und Tiefe des Dialogs aufrechterhält. - Fähigkeit, "eine Nadel im Heuhaufen zu finden": Dies ist ein entscheidender Test zur Bewertung der Effizienz von Modellen mit langem Kontext. Das bedeutet, dass in einem Text von mehreren zehntausend Wörtern absichtlich eine Tatsache versteckt wird, und ein starkes Modell mit langem Kontext kann die Antwort genau finden. - Verringerung des Informationsverlusts: In einem kurzen Kontext wird alte Information "herausgedrängt", wenn neue Informationen eingegeben werden. Dies kann dazu führen, dass das Modell vergisst und inkonsistent wird. Ein langer Kontext mildert dieses Problem erheblich. 4️⃣ Was passiert, wenn der Kontext zum neuen Engpass wird? Welche technischen Revolutionen und Investitionsmöglichkeiten könnten sich daraus ergeben? Tatsächlich ist es in den letzten Tagen auf dem Markt bereits sehr offensichtlich, dass sowohl die starken Unternehmen wie SanDisk $SDNK, Micron $MU, Samsung und SK dies zeigen. Der neue technische Engpass wird auch neue Chancen mit sich bringen. Dies treibt die Revolution der Speicherarchitektur und der Speichersubsysteme voran (wie HBM-Hochbandbreitenspeicher, CXL-Protokoll, NVIDIAs ICMS-Plattform usw.). 5️⃣ Vielleicht steht der Speicher-Superzyklus wirklich bevor! Diese logische Veränderung hat dazu geführt, dass der ursprünglich "nebenbei" agierende Speicher und die Speicherung das "Hauptdarsteller"-Skript des KI-Infrastrukturzyklus übernommen haben. Der Speicherbereich ($MU, Samsung, Hynix): ist nicht mehr nur ein zyklischer Wert, der mit Smartphones/PCs schwankt, sondern das "Fundament für die Erweiterung" von KI-Systemen. Hochleistungs-Speicher ($SNDK/WDC): Der logische Ansatz für Unternehmens-SSDs hat sich von "Kapazitätswettbewerb" zu "Wettbewerb um Beschleunigung der Schlussfolgerungen" gewandelt. Netzwerk und DPU (NVIDIA selbst): 老黄 hat durch BlueField-4 und Spectrum-X Speicher, Speicherung und GPU zu einer Einheit verbunden, was bedeutet, dass NVIDIA nicht nur Chips verkauft, sondern auch die Regeln definiert, **"wie Daten innerhalb der Maschinen fließen"**.

Verkaufen Sie zuerst an der Gewinnmitnahme-Position, auch wenn es sich anfühlt, als würde man verkaufen, bevor es wirklich steigt. Aber ich respektiere immer noch die Limit-Order.