analysis

Tin tức từ ChainCatcher, SemiAnalysis đã phát hành tập podcast mới nhất, trong đó chỉ ra rằng SK Hynix và Micron đang gặp khó khăn trong việc đạt được tốc độ HBM4 cao nhất. Đặc biệt, SK Hynix đã phải thiết kế lại chip nền của mình, dẫn đến việc giao hàng HBM4 cho nền tảng NVIDIA Rubin bị trì hoãn.Samsung hiện đang sở hữu công nghệ HBM4 tốt nhất. Broadcom truyền thống phụ thuộc rất nhiều vào Samsung để cung cấp HBM. Hiệu suất của Samsung trong thế hệ HBM3E không tốt, điều này đã tạo ra bất lợi cho ASIC của Broadcom. Tuy nhiên, hiện tại Samsung đang dẫn đầu đối thủ của mình với HBM4, mối quan hệ chuỗi cung ứng tương tự đã trở thành lợi thế của Jalapeño.

Tin tức từ ChainCatcher, cơ quan nghiên cứu độc lập về bán dẫn và AI SemiAnalysis đã phát hành báo cáo sâu về an ninh Neocloud (đám mây mới), tiết lộ nhiều loại lỗ hổng an ninh xuyên thuê bao được phát hiện trong quá trình thử nghiệm ClusterMAX 3. Trong bốn tháng thử nghiệm, bao gồm 25 nhà cung cấp và 32 cụm, nhóm chỉ sử dụng các lỗ hổng đã biết công khai và kiểm tra cấu hình cơ bản, đã thực hiện nhiều cuộc tấn công thực thi mã từ xa (RCE) xuyên thuê bao, các thực thể bị ảnh hưởng bao gồm ngân hàng, công ty viễn thông, trường đại học, cơ quan nghiên cứu, phòng thí nghiệm AI, thậm chí là cơ quan tình báo của một quốc gia.Các vấn đề điển hình bao gồm: chia sẻ mặt phẳng điều khiển Kubernetes dẫn đến việc nhìn thấy dữ liệu của các thuê bao, thoát khỏi container, mạng quản lý BMC/IPMI bị lộ, khóa an ninh InfiniBand (P_Key, SA_Key, M_Key) không được cấu hình đúng, chế độ tin cậy mặc định của BlueField DPU không được củng cố, bảng điều khiển giám sát Grafana sử dụng khóa API cấp thần thánh, mạng phía trước thiếu sự cách ly VXLAN, v.v. Báo cáo đặc biệt chỉ ra một trường hợp lỗ hổng chuỗi: cấu hình vCluster chia sẻ sai và phiên bản phần mềm lạc hậu hai năm, cuối cùng đã hoàn thành xác thực POC RCE xuyên thuê bao trong thời gian ngắn.Đáng chú ý là báo cáo đã đặt câu hỏi về câu chuyện chính thống rằng "AI đã thay đổi căn bản nhịp điệu an ninh mạng": thống kê CVE về trình điều khiển GPU của Nvidia, CUDA, PyTorch, Kubernetes, Docker và nhân Linux cho thấy, sau khi mô hình mã hóa AI trở nên phổ biến, không có sự gia tăng lỗ hổng đáng kể, hầu hết dữ liệu đều "không thể từ chối giả thuyết không thay đổi". Báo cáo cũng chi tiết về sự kiện OpenAI huấn luyện tác nhân tấn công Hugging Face, tác nhân AI đã thực hiện nâng cao quyền hạn cấp cụm thông qua bảng tin được thiết lập bởi Artifactory, kéo dài từ tháng 5 đến tháng 7 mới bị phát hiện hoàn toàn. Trong quá trình xây dựng xác thực POC cho các lỗ hổng đã có, nhóm phát hiện Claude Fable và GPT-5.6 Sol thường xuyên từ chối các yêu cầu liên quan đến an ninh, cuối cùng chủ yếu dựa vào các mô hình mã nguồn mở như DeepSeek V4, Kimi K3 và GLM-5.2 để hoàn thành.SemiAnalysis cho biết vấn đề cốt lõi của ngành Neocloud (đám mây mới) không phải là rủi ro mới do AI mang lại, mà là sự thiếu hụt lâu dài trong quản lý bản vá, cách ly thuê bao và thiết kế an ninh cơ bản, khuyến nghị các nhà cung cấp thiết lập hệ thống giám sát thông báo an ninh tự động và sửa chữa mô hình kiến trúc có điểm lỗi đơn lẻ có thể làm lộ toàn bộ người dùng.

Tin tức từ ChainCatcher, các nhà nghiên cứu P Equity Research và SemiAnalysis, bao gồm Nick Doyle, đã thảo luận về bộ nhớ flash băng thông cao HBF tại X Space. Nick cho biết, hiện tại vẫn còn quá sớm để xác định mức chênh lệch chi phí của HBF so với HBM có thể thu hẹp bao nhiêu, dữ liệu hiện có chủ yếu là từ các nhà sản xuất, chẳng hạn như Sandisk cho biết chi phí mỗi bit khoảng một phần tám so với HBM. Tỷ lệ sản xuất, thử nghiệm, v.v. sẽ cải thiện theo quy mô, nhưng chi phí cấu trúc như TSV, xếp chồng và chế độ pSLC sẽ tồn tại vĩnh viễn, độ bền là yếu tố chưa biết chính, nếu hao mòn vượt quá dự kiến sẽ đẩy chi phí lên cao.Ứng dụng của HBF rất hạn chế, chỉ hướng tới suy diễn AI, đặc biệt là các mô hình MoE với batch thấp và ngữ cảnh dài, không phải là sản phẩm thay thế HBM. Mục tiêu băng thông thực tế khoảng 1.6 TB/s, thuộc cấp độ HBM3E, phù hợp cho việc đọc tuần tự để tải trọng số mô hình, phù hợp hơn với nhu cầu dung lượng của một số GPU tại chỗ hoặc doanh nghiệp tư nhân, không phải là các tình huống băng thông quy mô lớn. Độ tin cậy tản nhiệt vẫn chưa được giải quyết, bộ nhớ flash bên cạnh GPU ở nhiệt độ cao sẽ tăng tốc độ suy giảm, các biện pháp giảm thiểu như tách UCIe và làm mới hàng ngày vẫn chưa được xác minh.Về sản xuất, Sandisk/Kioxia có kinh nghiệm về 3D NAND, SK Hynix bổ sung khả năng xếp chồng kiểu HBM, nhưng sản xuất hàng loạt vẫn cần được xác nhận. Nhìn chung, thị trường lưu trữ đang chuyển sang phân khúc chuyên môn hóa theo tầng, tình trạng thiếu hụt NAND dự kiến sẽ kéo dài đến năm 2028, HBF có thể ảnh hưởng thêm đến cung cầu.

Tin tức từ ChainCatcher, người sáng lập SemiAnalysis Dylan Patel dự đoán trong podcast mới nhất rằng đến năm 2028, OpenAI và Anthropic có thể chiếm tới 70% đến 80% sức mạnh tính toán AI mới toàn cầu, với quy mô sức mạnh tính toán có thể vượt quá 100GW. Patel cho biết, hai công ty hiện đang chiếm khoảng 30% sức mạnh tính toán mới hàng năm toàn cầu, và tỷ lệ này vẫn đang tăng nhanh.Patel chỉ ra rằng mô hình kinh doanh của các phòng thí nghiệm AI tiên tiến đang thay đổi, hiệu suất sản xuất sức mạnh tính toán AI đã tăng đáng kể, doanh thu tương ứng với mỗi megawatt sức mạnh tính toán của Anthropic hiện đã đạt khoảng 50 triệu USD và có thể tăng lên 100 triệu USD. Điều này cho phép OpenAI và Anthropic mua hoặc thuê sức mạnh tính toán với giá cao từ 25 triệu đến 50 triệu USD mỗi megawatt.Patel dự đoán rằng từ năm 2024 đến 2029, chi tiêu vốn liên quan đến AI toàn cầu sẽ đạt khoảng 11 nghìn tỷ USD, trong đó hơn 5 nghìn tỷ USD cần được hoàn thành thông qua tài trợ nợ. Do tỷ suất lợi nhuận tiềm năng của cơ sở hạ tầng AI cao hơn nhiều so với các ngành truyền thống, các gã khổng lồ công nghệ có thể chấp nhận chi phí tài trợ cao hơn, từ đó đẩy lãi suất tín dụng tổng thể lên cao và gây áp lực lên định giá tài sản truyền thống cũng như các nền kinh tế có nợ cao. Ngoài ra, Patel cho rằng sức mạnh tính toán mới trong tương lai có thể không chủ yếu được sử dụng để cung cấp dịch vụ suy diễn mô hình ra bên ngoài, mà có thể nhiều hơn sẽ được chuyển đến nghiên cứu và phát triển nội bộ của các phòng thí nghiệm AI và cải tiến tự động của mô hình.

Tin tức từ ChainCatcher, SemiAnalysis cho biết, Nvidia Rubin Ultra sẽ được trang bị bộ nhớ HBM4 8-hi 192GB. Điều này không chỉ giảm mạnh so với 1TB HBM được giới thiệu ban đầu, mà còn thấp hơn dung lượng 288GB của phiên bản Rubin thông thường.Nguyên nhân cấu hình HBM bị cắt giảm xuống khoảng một phần năm so với ban đầu bao gồm: kế hoạch Rubin Ultra với bốn chip bị hủy bỏ, số lượng cube giảm xuống còn 8; chiều cao xếp chồng giảm từ 16-hi xuống 8-hi; và sử dụng chip HBM4 24Gb thay vì chip HBM4E 32Gb. Có thể sẽ có phiên bản nâng cấp HBM4E 8-hi ra mắt sau đó.

Tin tức từ ChainCatcher, SemiAnalysis đã công bố rằng họ đã thử nghiệm gói Claude 200 đô la mỗi tháng của Anthropic, trong các nhiệm vụ dài hạn, nếu sử dụng hết hạn mức liên quan, có thể tạo ra giá trị tối đa khoảng 8000 đô la token mỗi tháng; so với đó, gói 200 đô la mỗi tháng của OpenAI, trong trường hợp sử dụng hết hạn mức hàng tuần, giá trị token tối đa có thể đạt khoảng 14.000 đô la mỗi tháng.Cuộc thử nghiệm này đã hoàn thành vào tháng 6 năm nay. SemiAnalysis chỉ ra rằng, trong các tình huống sử dụng cường độ cao, giá trị thực tế của lượng mô hình có thể gọi từ hai gói đăng ký cao cấp này vượt xa chi phí đăng ký bản thân.

Theo thông tin từ ChainCatcher, theo tiết lộ của SemiAnalysis, tỷ lệ ARR từ các kênh gián tiếp (Bedrock, Foundry, Gemini Agent Enterprise) của Anthropic trong quý 2 năm 2026 đã vượt quá 40%, API và B2B đã đóng góp phần lớn doanh thu mới. Mô hình kiếm tiền từ kênh gián tiếp khác với doanh thu trực tiếp, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây thường thu phí IaaS hoặc chia sẻ doanh thu, phòng thí nghiệm tính vào ARR gộp nhưng chi phí liên quan được phản ánh trong chi phí bán hàng và tiếp thị, kênh gián tiếp cần phân tích phân bổ sức mạnh tính toán chính xác đến từng giao dịch.

Tin tức từ ChainCatcher, theo podcast của SemiAnalysis, Anthropic đã thiết lập một bộ phân loại (Classifiers) cực kỳ nghiêm ngặt cho phiên bản công khai của mô hình flagship Mythos, Fable, do áp lực từ cơ quan quản lý. Người dùng khi cố gắng thực hiện các thao tác cụ thể sẽ ngay lập tức bị hạ cấp xuống mô hình Opus, và không thể rút lại trong cuộc trò chuyện. Người sáng lập SemiAnalysis, Dylan Patel, cho biết, hạn chế của bộ phân loại "quá khắt khe", ngay cả nhân viên nội bộ cũng không thể hoàn thành các nhiệm vụ thông thường với nó.Podcast đề cập rằng mô hình Mythos đã hoàn thành việc đào tạo từ tháng 2, nhưng Anthropic chỉ phát hành dưới tên Fable vào tháng 5. Jordan trong cuộc thảo luận cho biết, theo hiểu biết của anh, Mythos 2 đã hoàn thành việc đào tạo nhưng chưa được phát hành, và đội ngũ phát triển nội bộ được cho là vẫn đang tiếp tục cải tiến. Các nhà phân tích cho rằng, Anthropic trước đây đã kêu gọi quản lý trong thời gian dài, nhưng giờ đây việc quản lý thực thi lại hạn chế nhịp độ phát hành mô hình của chính họ. Tương tự, OpenAI cũng đang trì hoãn việc phát hành công khai mô hình thế hệ tiếp theo, nhưng việc đào tạo nội bộ vẫn đang tiếp tục, và khoảng cách về khả năng giữa mô hình nội bộ và mô hình công khai có thể tiếp tục mở rộng.

Tin tức từ ChainCatcher, tổ chức nghiên cứu SemiAnalysis đã công bố phân tích cho biết, SpaceX có khả năng hoàn thành khoảng 10GW công suất trung tâm dữ liệu AI trước cuối năm 2027. Nếu 50% trong số đó được sử dụng cho dịch vụ suy diễn, theo tính toán doanh thu hàng năm trên mỗi GW vượt quá 100 tỷ USD, doanh thu hàng năm có thể đạt 300 tỷ USD. Giám đốc điều hành SpaceX, Elon Musk, trong báo cáo tài chính đầu tiên của mình cho biết, "ước tính thận trọng" rằng vào năm 2027 sẽ có thêm 6-8GW, thực tế có thể vượt quá 10GW.Bộ mô phỏng suy diễn của SemiAnalysis cho thấy, khi chạy trên cụm GB300 với giá đám mây khởi nghiệp hiện tại (khoảng 3 USD/GPU mỗi giờ), doanh thu hàng năm từ suy diễn của các công ty mô hình tiên tiến như OpenAI và Anthropic có thể vượt quá 100 tỷ USD mỗi GW, chi phí hàng năm khoảng 12 tỷ USD. Microsoft, với quyền truy cập hoàn toàn vào mô hình OpenAI, không cần chịu chi phí đào tạo, cũng có thể thu được doanh thu quy mô tương đương. Phân tích chỉ ra rằng, Microsoft đã ký hợp đồng trung tâm dữ liệu 10GW từ năm 2026 đến nay (tổng giá trị vượt quá 300 tỷ USD), và có điều khoản hủy bỏ trong 90 ngày, giảm thiểu rủi ro ký kết.Về tiến độ xây dựng của SpaceX, SemiAnalysis cho rằng Musk đã giảm đáng kể thời gian xây dựng bằng cách sử dụng điện khí tại chỗ, bỏ qua các nút thắt lớn về máy biến áp điện, thi công song song và rút ngắn quy trình điều chỉnh. Nhà máy Southaven ở Tennessee đã mở rộng từ 27 tuabin (khoảng 495MW) vào tháng 2 lên 69 tuabin (1.7GW) vào tháng 7, dự án "MiniHard" có thể hoàn thành 450-500MW trong khoảng 5 tháng. Tuy nhiên, mục tiêu 10GW vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức như phê duyệt đất đai, cung cấp khí đốt và giao hàng thiết bị. Phân tích này dựa trên mô hình suy diễn, việc thực hiện thực tế vẫn còn nhiều bất định.

Tin tức từ ChainCatcher, tổ chức nghiên cứu SemiAnalysis đã công bố phân tích chỉ ra rằng Google DeepMind không còn nằm trong hàng ngũ các phòng thí nghiệm AI tiên tiến. Một tuần trước, người đồng sáng lập DeepMind, Demis Hassabis đã rời khỏi hoạt động hàng ngày, các thành viên cốt lõi như nhà khoa học trưởng của Google, Jeff Dean và người đồng lãnh đạo Gemini, Oriol Vinyals cũng đã rời đi để thành lập phòng thí nghiệm mới Discovery Loop. Phân tích cho rằng, cuộc chơi lâu dài về phân bổ sức mạnh tính toán giữa Gemini và GCP trong nội bộ Google đã kết thúc với chiến thắng thuộc về GCP.SemiAnalysis cho biết, Gemini 3.5 Pro đã bị hủy bỏ, hiệu suất của Gemini 3.6 Flash không bằng các mô hình mã nguồn mở hàng đầu của Trung Quốc và Grok 4.5, hiện tại Gemini đã rơi xuống vị trí thứ 8 hoặc thứ 9 trong bảng xếp hạng mô hình lớn. Trong khi đó, GCP đang bán một lượng lớn TPU cho các đối thủ cạnh tranh như Anthropic, trong 9 tháng qua đã ký kết hàng trăm ngàn hợp đồng cho thuê và bán TPU dài hạn. Mô hình Tokenomics ước tính, ARR của Gemini khoảng 12 tỷ USD, trong khi doanh thu dịch vụ đám mây AI bên thứ ba của GCP sẽ vượt quá 73 tỷ USD vào cuối năm 2027, doanh thu từ hệ thống TPU sẽ đóng góp thêm hơn 120 tỷ USD. Tăng trưởng quý mới nhất của GCP là 82%, dự kiến đến năm 2027 sẽ tăng tốc lên trên 100% nhờ doanh số bán hệ thống TPU, đóng góp khoảng 3 USD cho lợi nhuận mỗi cổ phiếu của Google.

ChainCatcher thông báo, theo SemiAnalysis tiết lộ, AMD đã đạt được thỏa thuận quyền chọn cổ phiếu dựa trên hiệu suất với Meta và OpenAI từ cuối năm ngoái đến đầu năm nay, quyền chọn cổ phiếu sẽ được phân bổ theo từng đợt dựa trên việc hai công ty này mua sắm và triển khai tối đa 6GW GPU AMD Instinct, đồng thời giá cổ phiếu AMD cần vượt qua mục tiêu theo bậc (tối đa lên tới 600 đô la).Khi giá cổ phiếu AMD tăng từ khoảng 200 đô la vào đầu năm 2026 lên mức hiện tại 500-600 đô la, SemiAnalysis ước tính chi phí vốn GPU của Meta và OpenAI đã giảm từ khoảng 2.15 đô la/giờ và 2.50 đô la/giờ xuống còn khoảng 1.60 đô la/giờ và 1.75 đô la/giờ. Nếu giá cổ phiếu AMD tăng lên 600-700 đô la, chi phí vốn của GPU sẽ gần như bằng không; nếu vượt qua 1000 đô la, thì toàn bộ chi phí vốn của cụm (bao gồm máy chủ, mạng và CPU, v.v.) thực tế sẽ bằng không đối với hai công ty này. Phân tích này dựa trên giả định phân bổ tuyến tính và điều kiện toàn bộ công suất 6GW được triển khai, các điều khoản cụ thể của quyền chọn cổ phiếu vẫn chưa được công bố.

Tin tức từ ChainCatcher, tổ chức nghiên cứu bán dẫn SemiAnalysis đã công bố, dự kiến Nvidia sẽ trải qua một giai đoạn tăng trưởng lớn về năng lực sản xuất trong nửa cuối năm nay (tức là nửa cuối năm tài chính 2027), doanh thu từ mảng tính toán trung tâm dữ liệu của họ được ước tính sẽ cao hơn 20% so với dự báo đồng thuận hiện tại của thị trường.Tổ chức này cho biết, trước đây do HBM4 gặp phải những trở ngại kỹ thuật mà Nvidia đã phải hoãn lại chip kiến trúc Rubin thế hệ mới, hiện các vấn đề liên quan đã được giải quyết, và nguồn cung wafer phía trước đã hoàn thành dự trữ ban đầu, sắp bước vào giai đoạn sản xuất quy mô lớn.Ngoài ra, SemiAnalysis nhấn mạnh, dữ liệu dự đoán của họ được xây dựng dựa trên nghiên cứu sâu rộng toàn bộ chuỗi công nghiệp, bao gồm từ nguyên liệu thượng nguồn, gia công wafer, linh kiện, nhà tích hợp máy chủ, đến các nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô lớn và các phòng thí nghiệm AI tiên tiến. Mô hình theo dõi của họ cũng bao trùm các nhà tham gia chính trong hệ sinh thái chip AI như Broadcom, AMD, MediaTek và Marvell.

Tin tức từ ChainCatcher, tổ chức nghiên cứu bán dẫn SemiAnalysis đã công bố phân tích mới nhất chỉ ra rằng, Changxin Storage (CXMT) của Trung Quốc đã xác định trở thành nhà sản xuất DRAM lớn thứ tư thế giới. Mặc dù năng lực sản xuất và dòng tiền của họ đang tiếp tục tăng trưởng, nhưng tổ chức này cho rằng, Changxin Storage vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức về thiết bị, công nghệ và thị trường, và trong ngắn hạn sẽ không kết thúc "siêu chu kỳ" lưu trữ hiện tại.Về các thách thức cụ thể, việc kiểm soát xuất khẩu thiết bị sản xuất bán dẫn tiên tiến (như EUV, thiết bị khắc tiên tiến và công cụ TSV) đã nghiêm trọng hạn chế sự mở rộng của Changxin vào quy trình tiên tiến hơn và lĩnh vực bộ nhớ băng thông cao (HBM); mặc dù thiết bị nội địa (như Zhongwei, Bắc Phương Hoa Sáng, v.v.) đã phần nào giảm bớt áp lực, nhưng không thể giải quyết triệt để vấn đề tích hợp nhiều quy trình và nút thắt về tỷ lệ sản xuất, dẫn đến công nghệ của họ vẫn tụt hậu so với các nhà sản xuất hàng đầu vài thế hệ. Hơn nữa, thị phần của Changxin hiện vẫn tập trung cao độ tại thị trường nội địa Trung Quốc, việc mở rộng toàn cầu bị hạn chế bởi địa chính trị và ý muốn đa dạng hóa chuỗi cung ứng của khách hàng.Đối với lo ngại của thị trường về việc Changxin có thể "tấn công thị trường toàn cầu bằng chip giá rẻ", SemiAnalysis đã làm rõ rằng, hiện tại thị trường DRAM đang tồn tại tình trạng thiếu hụt cấu trúc nghiêm trọng, và sự gia tăng năng lực sản xuất của Changxin thậm chí có thể khó khăn để đáp ứng hoàn toàn nhu cầu trong nước của Trung Quốc. Thực tế, giá chip lưu trữ của Trung Quốc cũng đang tăng vọt, phù hợp với xu hướng tăng toàn cầu, và Changxin cũng là một trong những người hưởng lợi từ tình trạng thiếu hụt này. Do đó, Changxin Storage nên được coi là một lực lượng cạnh tranh cấu trúc lâu dài, trong bối cảnh nhu cầu AI gia tăng và nguồn cung bị hạn chế, họ sẽ không thể làm lung lay nền tảng siêu chu kỳ do các nhà sản xuất hàng đầu chi phối trong ngắn hạn.

According to CNBC, Bitcoin fell to its lowest level since February on Wednesday, hitting a low of $65,385, a decrease of 2.3%. Funds are flowing from the crypto market to other asset classes. QCP stated that the fundamental issue is liquidity rotation. The stock market continues to outperform, attracting the attention of both crypto-native investors and traditional asset managers to a stronger stock narrative, and investors may be shifting funds from Bitcoin to private markets or IPO projects like SpaceX, OpenAI, and Anthropic.BTIG technical strategist Jonathan Krinsky believes that Bitcoin needs to hold around $65,000, which is the last support before testing the year-to-date low of $60,000. QCP expects initial support in the range of $63,000 to $64,000, and if it breaks below, attention will turn to $62,000, followed by the psychological level of $60,000, with the next major support level at $58,000.

According to independent analyst Markus Thielen, Strategy recently made a small-scale sale of Bitcoin after the performance conference call in May, which the market interpreted as testing market reactions and the flexibility of capital allocation strategies.The analyst pointed out that although Strategy remains highly optimistic about Bitcoin, the success and expansion of the STRC preferred stock financing tool may take precedence in the overall financial arrangements. This move breaks the company's market image of "buying only, not selling" that has lasted for nearly six years. Considering Strategy's strong market influence on Bitcoin demand, this shift is quietly rewriting market expectations.

According to Cointelegraph, Bitcoin fell to a nearly two-month low on Tuesday, as the divergence between cryptocurrencies and traditional stock markets continued to deepen. Bitcoin briefly dropped to $70,023 on Coinbase, the lowest level since April 7, with a daily decline of over 4% and a weekly decline of 8%, down 44% from the October peak of $126,000.Meanwhile, the S&P 500 index set a new historical high of over 7,600 points on Monday, and the Nasdaq index peaked above 27,000 points. Andri Fauzan Adziima, head of research at Bitrue, stated that Bitcoin is currently the only major asset in a downtrend, and this divergence is worth noting, indicating that Bitcoin resembles a high-beta risk asset linked to macro sentiment rather than an independent hedging tool.Santiment noted that the gap between traditional stocks and cryptocurrencies has become hard to ignore, leading investors to increasingly prefer stocks over Bitcoin and altcoins, with capital often rotating from crypto to the stock market. However, Santiment pointed out that this pattern will not last forever; when mainstream influencers begin discussing the dominance of stocks, it usually indicates that market sentiment is overly biased towards stocks, and market trends often move contrary to the expectations of most traders.

SpaceX disclosed in its latest S-1 filing that it holds approximately 18,712 bitcoins, with a current market value of about $1.4 billion, significantly higher than previous market expectations, with a cost of about $661 million. This bitcoin holding has become an important component of SpaceX's balance sheet, accounting for about 1.8% of total assets, making it one of the major corporate bitcoin holders, second only to a few institutions.The more critical issue lies in the financial volatility risk brought about by accounting treatment. Analysts say that measuring bitcoin at fair value will cause its price fluctuations to be directly reflected in the financial reports each quarter, potentially leading to significant profit volatility unrelated to core business (rocket launches, satellite business), creating significant "accounting noise." Market participants believe that this mechanism may make it more difficult for investors to assess SpaceX's true operational performance, with the bitcoin holding potentially evolving from a "strategic reserve asset" to a key variable affecting the stability of financial reports.