從英偉達到Binance，賣鏟才是最強商業模式

By: blockbeats|2025/11/20 11:00:11

原文標題：《從英偉達到幣安，賣鏟才是最強商業模式》

原文作者：Liam，深潮 TechFlow

1849 年，加州淘金熱，無數懷著暴富夢的人湧向美國西部。

德國移民李維·斯特勞斯原本也想加入淘金大軍，但他敏銳地發現了另一個商機：礦工們的褲子經常破損，急需更耐用的工作服。

於是，他用帆布製作了一批牛仔褲，專門賣給淘金工人，從此誕生了一個名為“李維斯”的服裝帝國，而當年那些真正參與淘金的人，絕大多數卻血本無歸。

2025 年 11 月 20 日，英偉達英偉達又交出「逆天」的財報。

Q3 營收創紀錄達 570 億美元，年增 62%；淨利 319 億美元，年減 65%。最新一代 GPU 依舊是「有錢未必買得到」的稀缺品，整個 AI 產業都在為它打工。

同時，在賽博彼岸的加密貨幣世界，這個劇本也在同樣上演。

從 2017 年 ICO 牛市，到 2020 年 DeFi 夏天，再到 2024 年比特幣 ETF 與 Meme 浪潮，每一輪敘事、每一波暴富故事裡，散戶、項目方、VC 不斷輪換，但只有 Binance鏈的平台始終站在食物平台的頂端交易平台。

歷史總是押韻。

從 1849 年的加州淘金熱，到加密貨幣狂熱和 AI 浪潮，最大的贏家往往不是直接參與競爭的“淘金者”，而是為他們提供“鏟子”的人，“賣鏟”才是穿越週期、收割不確定性的最強商業模式。

AI 淘金熱，富了英偉達

在大眾認知裡，這輪 AI 浪潮的主角無疑是 ChatGPT 為代表的大模型，是會寫文案、會畫畫、會寫代碼的智能體。

但從商業與利潤的角度來看，這輪 AI 浪潮的本質並不是「應用大爆發」，而是一場前所未有的算力革命。

如同 19 世紀的加州淘金熱，Meta、Google、阿里巴巴等科技巨頭都是淘金者，開展了一場 AI 淘金大戰，

Meta 最近宣布今年在人工智慧基礎設施方面投入高達 720億美元，並表示明年的支出還會更高，執行長馬克·祖克柏表示，他寧願冒著「錯失幾千億美元」的風險，也不願在超級智慧的研發上落後。

亞馬遜、Google、微軟以及 OpenAI 等公司都在 AI 領域投入了創紀錄的資本支出。

科技巨頭殺瘋了，黃仁勳笑得合不攏嘴，他是 AI 時代的李維‧史特勞斯。

每一家想做大模型的公司，都要大規模購買 GPU、租用 GPU 雲端服務，每一次模型迭代，都要消耗巨量的訓練與推理資源。

模型捲不過對手，應用找不到清晰商業化路徑，可以推倒重來，但買過的 GPU、簽過的算力合約早就真金白銀付掉了。

也就是說，在「AI 能不能改變世界」、「AI 應用能不能長期獲利」這道命題上，大家都還在摸索，但只要你想參與這場遊戲，就必須先向算力提供者繳「入會稅」。

從英偉達到Binance，賣鏟才是最強商業模式

英偉達恰好站在這條算力食物鏈的最頂端。

它幾乎壟斷了高性能訓練晶片市場，H100、H200、B100 成為 AI 公司們爭搶的“黃金鏟子”，它從 GPU 向下打通軟體生態（CUDA）、開發工具、框架支持，進一步形成技術和生態的雙重護城河。

它並不需要押注哪家大模型會贏，只需要整個產業都持續「賭」：賭 AI 能創造某種未來、能支撐更高的估值與預算。

在傳統網路裡，亞馬遜的 AWS 曾經扮演過類似角色，新創公司活不活下來是一回事，但對不起，你先把雲端資源的付費了來。

當然，英偉達也並不是孤立存在，它背後是一整條“賣鏟供應鏈”，他們也是 AI 浪潮下偷笑的大贏家。

GPU 需要高速互聯與光模組，A 股的新易盛、中際旭創、天孚通信成為了“鏟子”不可或缺的一部分，今年股價上漲數倍。

資料中心改造需要大量機櫃、電力系統、散熱方案，從液冷、配電到機房基建，新的產業機會不斷湧現；儲存、PCB、連接器、封裝測試，所有和「AI 伺服器」掛鉤的零件廠商，都在這輪浪潮中輪番估值與利潤。

這就是賣鏟模式的可怕之處：

淘金者可能虧錢，挖金行為可能失敗，但只要人們還在挖，賣鏟的人就永遠不會虧。

大模型還在掙扎「怎麼賺錢」，算力與硬體鏈條已經在穩定的數錢。

幣圈賣鏟人

如果說 AI 的賣鏟者是英偉達，那麼 Crypto 的賣鏟者是誰？

答案大家都能想到：交易平台。

產業一直在改變，不變的只有交易平台一直在印鈔。

2017 年是加密史上第一輪真正意義上的全球多頭市場。

專案發幣門檻極低，白皮書加幾張 PPT 就能上線融資，投資人瘋狂追逐「十倍百倍幣」，無數代幣上線又歸零，大部分專案在 1–2 年內被凍結、退市，連創裡都消失在時間線裡。

但專案上幣要繳費，用戶交易要繳手續費，期貨合約要按倉位收費用。

幣價可以腰斬再腰斬，交易平台卻只要看成交量吃飯；成交越頻繁，波動越劇烈，它賺得越多。

2020 年，DeFi 盛夏，Uniswap 用 AMM 模型挑戰傳統訂單簿，各類挖礦、借貸、流動性池讓人感覺「好像不再需要中心化交易平台了」。

但現實非常微妙，大量資金從 CEX 提到鏈上挖礦，又在高峰期、暴跌時回到 CEX 做風控、套現、對沖。

在敘事上，DeFi 是未來，但 CEX 仍然是入金、出金、對沖、永續合約交易的首選入口。

到 2024–2025 年，比特幣 ETF、Solana 生態、Meme 2.0 再一次把加密推向高潮。

這一輪週期裡，無論敘事變成「機構入場」、還是「鏈上樂園」，有一個事實沒變：仍然有大量想加槓桿的資金湧向中心化交易平台；槓桿、期貨、選擇權、永續合約、各種結構化產品，構成了交易平台的「利潤護城河」。

此外，CEX 也在產品層面與 DEX 進行融合，在 CEX 中交易鏈上資產成為常態。

幣價可以漲跌、專案可以輪替、監管可以收緊、板塊可以輪動，但只要大家還在交易，只要波動仍在，交易平台就是這個遊戲裡最穩定的「賣鏟者」。

除了交易平台，加密世界的「賣鏟人」還有很多：

例如，比特大陸等礦機公司透過賣礦機而非挖礦獲利，可以在多輪牛熊中保持獲利。

Infura、Alchemy 等提供 API 服務，隨著區塊鏈應用增長而受益；

Tether、Circle 等穩定幣發行方靠利差與資產配置賺取「數位美元的鑄幣價格$」；資產不斷抽稅

……

在這些位置上，他們不需要每次都賭哪條鏈會勝出、哪一個 Meme 能爆，但只要投機和流動性還在，他們就穩定印鈔。

為什麼「賣鏟」是最牛商業模式？

真實的商業世界遠比大家想像中殘酷，創新往往是九死一生的，想要成功不僅需要個人努力，也需要依賴歷史的進程。

對於任何週期性產業，結果往往是這樣的：

做上層應用也就是挖金子，追求的是Alpha（超額收益），你需要賭對方向、賭對時機、打敗對手，勝率極低，賠率極高，稍有判斷錯誤就可能血本無歸；

做底層基礎設施也就是上游賣鏟人，賺取的是 Beta，只要整個行業還在增長，只要玩家數量持續，且包覆的機率

英偉達不需要選哪家 AI 大模型能夠「跑出來」，Binance 也不需要判斷哪一輪敘事能持續最久。

它們只需要一個條件：「大家都繼續玩這個遊戲」。

而且，一旦你習慣了英偉達的 CUDA 生態，遷移成本高到無法想像，一旦你的資產都在某大型交易平台，且習慣了它的深度和流動性，你很難再去適應一個小交易平台。

賣鏟子生意的終局，往往是壟斷。而在壟斷形成後，定價權就完全掌握在賣鏟人手中，看看英偉達高達 73% 的毛利率就知道了。

用一個非常粗暴的視角來歸納：

賣鏟的公司，賺的是「產業存在稅」，淘金的公司，賺的是「時間窗紅利」，一定要在某個短暫的視窗期內搶走流量」，淘金的公司，賺的是「時間窗紅利」，一定要在某個短暫的視窗期內被搶奪的使用者

說得直白

前者是宏觀命題，後者是殘酷淘汰賽。所以，從機率論上講，賣鏟的勝率，要高出一個數量級。

對於我等散戶或創業者而言，這也是一個深刻的啟示：如果你看不清誰是最後的贏家，或者不知道哪個資產持續上漲數倍，那麼，去投資那個給所有礦工送水、賣鏟子、甚至只是賣牛仔褲的人。

最後分享一個資料：攜程 Q3 淨利 199.19 億，超越了茅台 (192 億）和小米 (113 億）。

別只盯著誰在故事裡最閃耀，

想想誰在所有故事裡都能持續收費。

在狂熱的時代，服務於狂熱，但保持冷靜，才是商業的最高智慧。

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針對新手、老鳥和懷疑者的加密貨幣建議：來自一位失去7億美元比特幣的比特幣投資者

重點摘要新手應在進入加密貨幣市場前透徹了解其運作和目的，以避免不當投資。加密貨幣老鳥應不斷測試其加密錢包的備份機制，確保資金安全。懷疑者在形成任何結論前，應實際使用加密貨幣來理解其價值和潛力。避免追逐華爾街和政界的認可，重點應放在推進點對點加密採用。 WEEX Crypto News, 2025-12-26 10:08:40 在2026年，一位因錯丟8,000枚比特幣而成名的比特幣老手James Howells，分享了他對於加密貨幣新手、老鳥和懷疑者的建議。過去12年中，Howells持續努力試圖從垃圾場中追回那價值7億美元的比特幣，而不再讓損失定義他的生活。他給予了新進入這個行業的投資者、經驗豐富的投資者以及批評者一些關鍵的建議和決心。新手踏入加密市場前需先透徹了解許多新手在不瞭解加密貨幣究竟是什麼的情況下，便貿然進入市場。Howells強調，急於投資之前應該先深入學習他們要購買的加密貨幣及其試圖解決的現實問題。他指出：「先了解區塊鏈怎麼運作，為什麼去中心化金融存在，及其解決的問題。」法幣體系將權力集中在政府和中介機構手中，而區塊鏈技術則提供給個人一個不需要第三方許可的退出選擇。「理解這點比購買任何硬幣更重要。」新手應小額嘗試並慎重實驗在掌握基本知識後，Howells建議新手應該在各種加密協議、服務和錢包上進行實驗，但不應投入真實金錢。「錯誤和損失是學習的一部分，關鍵在於確保這些教訓只損失一點小錢，而不是整個薪水。」這可以讓投資者從錯誤中進步，如Howells所說，沒人會在損失$0.10時抱怨技術問題，卻在損失$20或更多時歸咎於整個技術。…