"V éře AI musí investoři být full stack" AI investor musí být full-stack investor V minulosti ve světě investic věnovala pozornost "dělbě práce": Někteří lidé dělají makroekonomii, někteří průmysl, někteří fundamenty a někteří kvantifikaci. Ale po vstupu do éry AI tato metoda rozdělení práce rychle selhává. Dnes musí být investor, který skutečně rozumí, rozumí a využívá příležitosti k bohatství v éře AI, full-stack investorem. Stejně jako v technologickém průmyslu existovali "full-stack inženýři", bude i budoucí investiční svět ovládán "full-stack investory" – rozumět jak makroekonomii, tak technologiím; Může nejen hodnotit odvětví, ale také psát nástroje; Lze ji analyzovat i automatizovat. To je požadavek doby a zároveň základní konkurenceschopnost další generace investorů. 1. Proč musí investoři v éře AI přejít na full-stack? 1. AI je komplexní superprůmyslový řetězec a jakýkoli článek může změnit váš úsudek Řetězec zapojený do AI je delší než kdy dřív: Algoritmy (Transformers, MoE, World Models) GPU (NVDA / AMD) HBM (SK hynix / Samsung / Micron) Pokročilé balení (TSMC CoWoS/SoIc) Optické propojení (Broadcom/Coherent/Intel SiPh) Datové centrum (VRT, NET, DDOG) Energie (BE, CWEN, XIFR) Cloud a AI platformy (GOOG, MSFT, META, OpenAI) AI aplikační vrstva (PLTR, SaaS, vše refaktorováno) Jakýkoli úzký hrdlo a průlom změní logiku vzestupu a pádu celého sektoru. Pokud nerozumíte optickým propojením, nemůžete pochopit škálovatelnost GPU. Pokud neznáte HBM, nemůžete posoudit rozdíl v generaci mezi AMD a NVDA. Pokud nerozumíte spotřebě energie a chlazení, nevíte, proč jsou datová centra nedostatková více než GPU. Pokud algoritmům nerozumíte, jednoduše nemůžete poznat, zda "poptávka po výpočetním výkonu bude nadále exponenciálně růst." Investování do AI není jediným bodem znalostí, ale komplexním pochopením systému. 2. Množství informací exploduje a nelze je pokrýt lidskou silou Hustota informací souvisejících s AI výrazně převyšuje hustotu tradičních odvětví: Zprávy z dodavatelského řetězce Články o algoritmech a technologické průlomy Aktualizace velkých technologických kapitálových výdajů Regulační a vývozní kontroly Rozšíření datových center a schválení napájení Časování doručení GPU Průmyslové konference a interní technické cesty Diskusní stream X/Twitter Různé benchmarky modelů a aktualizace produktů 1000+ zpráv denně může být průměrný investor v oboru. Bez automatizace nástrojů budete vždy pozadu za ostatními. Největší výhodou full-stack investorů je, že si mohou vytvořit vlastní systém "přijímání a filtrování informací". 3. Technologický cyklus je příliš rychlý a není možné si to předem naplánovat bez pochopení technologií Rychlost iterace AI technologie je přibližně: Důležité průlomy každé 3~4 měsíce Aktualizace produktu každých 6~9 měsíců Změna paradigmatu algoritmu každých 12~18 měsíců (MoE, SSM, World Model) Generační rozdíl v hardwarové architektuře každých 24 měsíců (H100 → B200 → Rubin) Pokud nerozumíte technickým cyklům, prostě nemůžete předpovědět: Která společnost v příštím roce exploduje? Který dodavatelský řetězec se zasekne Který odkaz se stane novým vítězem Kdo bude po dvou letech nahrazen Technické porozumění je základní kvalitou AI investorů v budoucnu. 2. Proč je "rozvojová schopnost" také povinným kurzem pro budoucí investory? Skutečný full-stack investor musí nejen umět analyzovat, ale také "vyvíjet své vlastní nástroje". Protože: 1. Jednou ze základních kompetencí investorů je "rychle ověřit názory" Chcete si ověřit: Které AI projekty byly za posledních 48 hodin nejžhavější? Které akcie bude mít událost (zisky/politika) největší dopad? Vztah mezi růstem výpočetního výkonu a mezerou v napájení datového centra? Růst modelových parametrů vs. růst poptávky po HBM? Pokud umíte vibe kód, můžete odpověď dostat hned, místo abyste se spoléhali na analýzu někoho jiného až po dvou týdnech. 2. Budoucí investoři jsou sami "produktoví manažeři" Investoři musí navrhnout: Monitorování událostí databáze Automatizované shrnování Automatická klasifikace Analýza sentimentu Zpětný test skript 。。。。。。 Jedná se o kompletní systém "investičních výzkumných produktů". Ti, kteří se dokážou rozvíjet, si mohou vytvořit nejvhodnější systém pro sebe; Ti, kteří to nedokážou, mohou používat pouze systémy jiných lidí, které nemusí být pro ně nejvhodnější 3. Závěr: Éra AI investice neusnadní, ale může být jednou z mála možností pro biologii založenou na uhlíku AI investování neusnadňuje. AI urychluje tok informací, zkracuje dobu arbitráže a zvyšuje konkurenci. V tomto prostředí: Investoři, kteří nedokážou rozvíjet, automatizovat a uvažovat napříč obory, budou eliminováni. "Investoři do full-stacku", kteří rozumí technologiím, průmyslu, rozvoji a financím, se stanou další generací superosobností. Nemluvě o tom, že až AI začne ve velkém nahrazovat pracovní sílu, investice mohou být jednou z mála profesí, které si můžete vybrat, že nebudou nahrazeny. Éra skutečného investování do AI právě začala. Pouze investoři do full-stacku si mohou užívat dividendy v rámci celého cyklu.

Kontroluj svou pozici, kupuj velké dropy, kupuj malé dropy Neinvestiční poradenství ohledně DYOR

Na trhu není nouze o pór, ani o Zhuang Chybí podnikatelé, kteří dokážou skutečně vytvářet hodnotu, a chybí kvalitní projekty, které by skutečně dokázaly dosáhnout pozitivního cash flow