科技投资的底层逻辑 - 科技投资的根本逻辑在于，要么成为创新者，要么成为创新者的股东，这是在生产力变革中守住自身财务分位的关键[2][27] - 未来的生产力重心正从人力向硬件资产转移，持有科技资产不仅是为了超额收益，更是为了适应生产力要素的更替[2][25] - 科技产业是非线性发展的，而人的思维是线性的，这是科技股牛市中普通人难以赚钱的深层原因[2][13] - 投资应放弃对预测准确率的执念，将精力放在赔率和仓位的管理上[2][24] - 很多人所谓的分散投资，只是分散了资金，并未分散风险来源，其底层资产可能都指向内需，无法对冲真正的系统性风险[2][17] 基于“物理短板”与“第一性原理”的投资方法论 - 当新技术从1走向10时，利润不会留在最显眼的核心环节，而会流向那些扩产速度跟不上需求爆发的“物理短板”[3] - 投资决策应基于“第一性原理”和“物理约束”进行演绎推导，而非基于历史规律的归纳法，因为AI带来的生产力跃迁和内需资产周期见顶已改变了大前提[19][20][26] - 公司的投研模型（ABC模型）包含三个维度：A（行业Beta强度）、B（公司竞争地位）、C（团队研究深度），只有当团队的研究深度（C）与行业和公司的优势（A、B）高度重合时，才可能捕捉到牛股[22] - 影响企业盈利的最大因素是竞争格局，而非行业空间，下游客户集中或上游被卡脖子都会侵蚀利润[22] - 收益来源于两类：“前瞻性的产业钱”（研究领先市场半步）和“深度的认知钱”（形成更深层的认知差）[24] - 投资机构需要建立覆盖硅谷、中国大陆、中国台湾、韩国、日本等关键区域的产业一线调研网络，以支撑深度研究[23] AI产业与算力基建中的具体投资机会 - 在AI庞大的系统中，系统的最终表现取决于最短的那块板，而非最强的环节，因此需从物理层面拆解寻找瓶颈[11] - 存力（存储）是AI系统的关键短板，其需求增长呈现非线性，甚至可能超过算力（GPU）本身的增速[3][11] - 多模态和智能体发展导致存力需求指数级膨胀，HBM配置可能从1个GPU配3-4颗，发展为配10到12颗[11] - 存储的供给受限于物理法则、先进封装与良率爬坡，以及极高的资本开支，其短缺问题比电力更难解决[12] - 网络设备价值量在数据中心占比将从过去的6%-7%，上升到2026年新一代架构阶段的15%左右，因其连接需求是指数级膨胀[12] - 光模块本身壁垒不高，真正的稀缺环节在上游，如磷化铟衬底，全球仅三家海外公司能做，中国正在出现新的竞争者[23] 市场认知与估值体系的变化 - 存储龙头（如美光、SK海力士、三星电子）今年以来股价普遍上涨超过100%，HBM从周期品被重新定价为定制化、长单化的稀缺产能[6] - 存储的估值锚正在迁移，HBM作为定制化产品，盈利波动率下降，正脱离周期品属性，闪迪甚至要求100%现金预付以锁定1到3年供应，这在存储业史无前例[6][12] - 科技股的估值逻辑是反直觉的，最终表现好的公司可能是几千倍PE的，因其面临技术突破后利润的瞬间释放，而非线性增长的连续高增速公司概率极低（连续三年增速30%以上的公司概率不到1%）[15] - AI已变成像电力一样的基础设施，GTC大会明确了Token经济学的ROI逻辑，使得行业进入“举债投资也很正常”的基建阶段[13] - 大厂的资本开支逻辑已转变为“供应链安全大于价格”，确保供应不成为短板比价格更重要[13] 行为金融学与认知偏见 - 人类大脑在漫长进化中形成，擅长处理线性、缓慢变化的世界，难以适应非线性、指数级的科技变化，这是行为金融学非理性行为的根源[13][14] - “处置效应”使人倾向于卖出盈利股票、死扛亏损股票，这在进化史上合理，但在资本市场会导致系统性地“卖飞好股票、死扛烂股票”[14] - “锚定效应”使人过于依赖买入成本价做出决策，阻碍了理性卖出[14] - 投资者需要避免把相关性当成因果性，例如A股一个板块最多炒两年是制造业通缩的结果，而非周期律；高端白酒销量与科技产业景气度的关联度极低[15] - 投资者需警惕“懂了”的错觉，这通常只是相信了某种市场叙事，而非真正理解产业[2][15] 宏观环境与资产配置框架 - 中国资产配置的逻辑因两大变化而必须重写：一是房地产已无投资价值，二是AI替代将改变商业模式，影响大多数人的工作[16] - 房地产失去投资价值的核心原因是人口周期，中国新生儿数量预计从1990年前后的每年约2500万，降至2034年的约500万，降至原来的1/5，降幅和速度远超日本[16] - 到2035年，中国将有4亿老年人，老龄化率达到30%，进入深度老龄化社会，这意味着大量地区需求萎缩[17] - 资产配置应按照风险来源进行分散，而非单纯分散资金，当前需要对冲的主要风险是AI对商业模式的替代风险，而非过去的通胀风险[17][18] - 对冲AI替代风险的核心逻辑是购买创新者的股票，成为其股东[18] - 对高净值家庭资产配置的具体建议分为四步：清点存量、建立仓位（优先全球半导体、AI基础设施、高性能存储）、关注信号（企业资本支出与Token消耗量）、借力专业[18] - 沪深300指数的涨幅主要由AI产业链公司（如新易盛、中际旭创）创造，指数内多数股票并未上涨，这体现了结构分化[18]