《AI-Zeitalter, Investoren müssen Full-Stack sein》 ein Investor muss ein Full-Stack Investor sein In der vergangenen Investitionswelt war „Arbeitsteilung“ wichtig: Es gab Leute, die sich mit Makroökonomie beschäftigten, andere mit Branchenanalysen, einige mit Fundamentalanalysen und wieder andere mit quantitativen Analysen. Doch im AI-Zeitalter funktioniert diese Art der Arbeitsteilung schnell nicht mehr. Heute muss ein echter Investor, der die Chancen des Wohlstands im AI-Zeitalter versteht, sieht und ergreift, ein Full-Stack-Investor sein. So wie es in der Technologiebranche „Full-Stack-Entwickler“ gab, wird die zukünftige Investitionswelt von „Full-Stack-Investoren“ dominiert werden — die sowohl Makroökonomie als auch Technologie verstehen; die sowohl Branchen beurteilen als auch Werkzeuge schreiben können; die sowohl analysieren als auch automatisieren können. Das ist die Anforderung der Zeit und wird die zentrale Wettbewerbsfähigkeit der nächsten Generation von Investoren sein. 1. Warum müssen Investoren im AI-Zeitalter Full-Stack sein? 1. AI ist eine End-to-End-Super-Industriekette, jeder einzelne Schritt kann deine Einschätzung umkehren. Die Kette, die AI betrifft, ist länger als je zuvor: Algorithmen (Transformer, MoE, World Model) GPU (NVDA / AMD) HBM (SK hynix / Samsung / Micron) Fortschrittliche Verpackung (TSMC CoWoS / SoIc) Optische Interkonnektivität (Broadcom / Coherent / Intel SiPh) Rechenzentren (VRT, NET, DDOG) Energie (BE, CWEN, XIFR) Cloud- und AI-Plattformen (GOOG, MSFT, META, OpenAI) AI-Anwendungsschicht (PLTR, SaaS wird komplett umgebaut) Jeder Engpass, jeder Durchbruch wird die Logik der Kursbewegungen im gesamten Sektor verändern. Wenn du die optische Interkonnektivität nicht verstehst, kannst du den Engpass bei GPU-Erweiterungen nicht erkennen. Wenn du HBM nicht verstehst, kannst du die Generationenunterschiede bei AMD/NVDA nicht beurteilen. Wenn du Energieverbrauch und Kühlung nicht verstehst, weißt du nicht, warum Rechenzentren knapper sind als GPUs. Wenn du Algorithmen nicht verstehst, kannst du nicht beurteilen, ob die „Rechenleistungsnachfrage weiterhin exponentiell wachsen wird“. AI-Investitionen sind kein punktuelles Wissen, sondern ein End-to-End-Systemverständnis. 2. Informationsmenge explodiert, rein menschliche Arbeit kann nicht abdecken. Die Informationsdichte im Zusammenhang mit AI hat die der traditionellen Branchen bereits weit übertroffen: Nachrichten aus der Lieferkette Algorithmus-Papiere und technische Durchbrüche Big Tech CapEx-Updates Regulierung und Exportkontrollen Erweiterung von Rechenzentren und Genehmigungen für Strom GPU-Lieferzeitpläne Branchentreffen und interne technische Routen X/Twitter-Diskussionen Verschiedene Modell-Benchmarks und Produktupdates Täglich 1000+ Informationen könnten nur das durchschnittliche Niveau eines Investors in der Branche sein. Ohne automatisierte Werkzeuge wirst du immer hinter anderen zurückbleiben. Der größte Vorteil eines Full-Stack-Investors ist, dass er sein eigenes Informations-„Aufnahme- und Filtersystem“ aufbauen kann. 3. Technologischer Zyklus ist zu schnell, ohne technisches Verständnis kann man nicht im Voraus planen. Die Geschwindigkeit der technologischen Iteration von AI ist ungefähr: alle 3–4 Monate ein wichtiger Durchbruch alle 6–9 Monate ein Produktupdate alle 12–18 Monate eine Veränderung des Algorithmusparadigmas (MoE, SSM, World Model) alle 24 Monate ein Generationenunterschied in der Hardwarearchitektur (H100 → B200 → Rubin) Wenn du den technologischen Zyklus nicht verstehst, kannst du nicht vorhersagen: welches Unternehmen im nächsten Jahr explodieren wird welche Lieferkette ins Stocken geraten wird welcher Schritt zum neuen Gewinner wird wer in 2 Jahren ersetzt wird Technologisches Verständnis ist die grundlegende Kompetenz eines AI-Investors in der Zukunft. 2. Warum ist „Entwicklungsfähigkeit“ auch ein Pflichtfach für zukünftige Investoren? Ein echter Full-Stack-Investor kann nicht nur analysieren, sondern muss auch „seine eigenen Werkzeuge entwickeln“. Denn: 1. Eine der Kernfähigkeiten eines Investors ist „schnelle Validierung von Ansichten“. Du möchtest überprüfen: Welche AI-Projekte in den letzten 48 Stunden waren am heißesten? Welchen Einfluss hatte ein Ereignis (Quartalsbericht/Politik) auf welche Aktien? Die Beziehung zwischen dem Wachstum der Rechenleistung und der Stromlücke in Rechenzentren? Das Wachstum der Modellparameter im Vergleich zum Wachstum der HBM-Nachfrage? Solange du vibe coding beherrschst, kannst du sofort die Antworten erhalten, anstatt auf die Analyse von jemand anderem in zwei Wochen zu warten. 2. Zukünftige Investoren sind selbst „Produktmanager“. Investoren müssen entwerfen: Ereignisüberwachung Datenbanken Automatische Zusammenfassungen Automatische Klassifizierung Stimmungsanalyse Backtesting-Skripte 。。。。。。 Das ist ein komplettes System eines „Investmentforschungsprodukts“. Diejenigen, die entwickeln können, können ihr eigenes System schaffen, das am besten zu ihnen passt; diejenigen, die es nicht können, müssen die Systeme anderer verwenden, die möglicherweise nicht am besten zu ihnen passen. 3. Fazit: Das AI-Zeitalter wird das Investieren nicht einfacher machen, könnte aber eine der wenigen Optionen für kohlenstoffbasierte Lebensformen sein. AI wird das Investieren nicht einfacher machen. AI wird den Informationsfluss beschleunigen, die Arbitragezeiten verkürzen und den Wettbewerb intensivieren. In dieser Umgebung: Investoren, die nicht entwickeln, nicht automatisieren und nicht interdisziplinär denken können, werden aussortiert. „Full-Stack-Investoren“, die Technologie, Industrie, Entwicklung und Finanzen verstehen, werden die nächste Generation von Superindividualen sein. Ganz zu schweigen davon, dass wenn AI beginnt, menschliche Arbeit in großem Umfang zu ersetzen, Investieren möglicherweise einer der wenigen Berufe ist, in denen du nicht ersetzt werden kannst. Die wahre AI-Investitionsära hat gerade erst begonnen. Nur Full-Stack-Investoren können die Vorteile des gesamten Zyklus ernten.

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