"I AI-æraen må investorer være fullstack" AI-investor må være Full-Stack Investor I investeringsverdenen fokuserte man på «arbeidsdeling»: Noen jobber med makro, noen i industrien, noen med grunnleggende kunnskaper, og noen med kvantifisering. Men etter å ha gått inn i AI-æraen, svikter denne arbeidsdelingsinvesteringsmetoden raskt. I dag må en investor som virkelig kan forstå, forstå og gripe formuesmuligheter i AI-æraen være en Full-Stack Investor. Akkurat som det fantes «fullstack-ingeniører» i teknologibransjen, vil fremtidens investeringsverden også domineres av «fullstack-investorer» – forstå både makro og teknologi; Den kan ikke bare vurdere bransjen, men også skrive verktøy; Det kan både analyseres og automatiseres. Dette er tidens krav og vil også være kjernen i konkurranseevnen til neste generasjon investorer. 1. Hvorfor må investorer gå fullstack i AI-æraen? 1. AI er en ende-til-ende superindustriell kjede, og enhver lenke kan omgjøre din vurdering Kjeden som er involvert i AI er lengre enn noen gang: Algoritmer (Transformers, MoE, World Models) GPU(NVDA / AMD) HBM(SK hynix / Samsung / Micron) Avansert emballasje (TSMC CoWoS/SoIc) Optisk sammenkobling (Broadcom/Coherent/Intel SiPh) Datasenter (VRT, NET, DDOG) Energi (BE, CWEN, XIFR) Sky- og AI-plattformer (GOOG, MSFT, META, OpenAI) AI-applikasjonslag (PLTR, SaaS, alle refaktorert) Enhver flaskehals og gjennombrudd vil endre opp- og nedgangslogikken i hele sektoren. Hvis du ikke forstår optiske sammenkoblinger, kan du ikke forstå flaskehalser i GPU-skalerbarhet. Hvis du ikke kjenner HBM, kan du ikke bedømme generasjonsforskjellen mellom AMD og NVDA. Hvis du ikke forstår energiforbruk og kjøling, vet du ikke hvorfor datasentre er mer knappe enn GPU-er. Hvis du ikke forstår algoritmer, kan du rett og slett ikke si om «etterspørselen etter datakraft vil fortsette å øke eksponentielt.» AI-investering er ikke et enkelt kunnskapspunkt, men en helhetlig systemforståelse. 2. Mengden informasjon eksploderer og kan ikke dekkes av arbeidskraft Tettheten av AI-relatert informasjon har langt overgått tradisjonelle industrier: Nyheter om forsyningskjeden Algoritmeartikler og teknologiske gjennombrudd Oppdatering av Big Tech CapEx-investeringer Regulatoriske og eksportkontroller Datasenterutvidelse og strømgodkjenning GPU-leveringstidspunkt Bransjekonferanser og interne tekniske ruter X/Twitter-diskusjonsstrøm Ulike modellbenchmarks og produktoppdateringer 1000+ meldinger om dagen kan være en bransjegjennomsnittlig investor. Uten verktøyautomatisering vil du alltid ligge bak andre. Den største fordelen med fullstack-investorer er at de kan bygge sitt eget informasjonsinntak og filtreringssystem. 3. Teknologisyklusen er for rask, og det er umulig å legge frem på forhånd uten å forstå teknologi Hastigheten på iterasjon av AI-teknologi er omtrent: Viktige gjennombrudd hver 3~4. måned Produktoppdateringer hver 6~9. måned Paradigmeendring i algoritmen hver 12~18. måned (MoE, SSM, World Model) Generasjonsforskjell i maskinvarearkitektur hver 24. måned (H100 → B200 → Rubin) Hvis du ikke forstår tekniske sykluser, kan du rett og slett ikke forutsi: Hvilket firma vil eksplodere i løpet av det kommende året Hvilken forsyningskjede vil sette seg fast Hvilken lenke blir den nye vinneren Hvem vil bli erstattet etter 2 år Teknisk forståelse er den grunnleggende kvaliteten for AI-investorer i fremtiden. 2. Hvorfor er «utviklingsevne» også et obligatorisk kurs for fremtidige investorer? En ekte fullstack-investor må ikke bare kunne analysere, men også «utvikle sine egne verktøy». Fordi: 1. En av investorers kjernekompetanser er å «raskt verifisere meninger» Du vil verifisere: Hvilke AI-prosjekter har vært de heteste de siste 48 timene? Hvilke aksjer vil en hendelse (inntjening/policy) ha størst innvirkning? Sammenhengen mellom vekst i datakraft og gapet i datasenterets strømforsyning? Modellparametervekst vs. HBM-etterspørselsvekst? Så lenge du vet hvordan du skal kode på stemning, kan du få svaret med en gang, i stedet for å stole på andres analyse etter to uker. 2. Fremtidige investorer er selv «produktledere» Investorer må designe: Hendelsesovervåking database Automatisert oppsummering Automatisk klassifisering Stemningsanalyse Backtest-skript 。。。。。。 Dette er et komplett system av «investeringsforskningsprodukter». Folk som kan utvikle seg kan bygge det mest egnede systemet for seg selv; De som ikke kan, kan bare bruke andres systemer, som kanskje ikke passer best for dem 3. Konklusjon: AI-æraen vil ikke gjøre investering enklere, men det kan være et av de få alternativene for karbonbasert biologi KI gjør det ikke enkelt å investere. KI akselererer informasjonsflyten, reduserer arbitrasjetiden og øker konkurransen. I dette miljøet: Investorer som ikke kan utvikle, automatisere og resonnere på tvers av disipliner vil bli eliminert. «Fullstack-investorer» som forstår teknologi, industri, utvikling og finans vil bli neste generasjon superindivider. For ikke å nevne at når KI begynner å erstatte arbeidskraft i stort antall, kan investering være en av de få jobbene du kan velge å ikke bli erstattet. Æraen med ekte AI-investeringer har nettopp begynt. Kun fullstack-investorer kan nyte fullsyklusutbytter.

Kontroller posisjonen din, kjøp store drops, kjøp små drops Ikke-investeringsråd om DYOR

Det er ingen mangel på purre på markedet, og heller ikke på Zhuang Det mangler entreprenører som virkelig kan skape verdi, og det mangler gode prosjekter som virkelig kan oppnå positiv kontantstrøm