P2B-C3 · 估值/财报术语词典¶

核心一句话

看见术语先翻译, 不要绕过 — 绕过的术语会咬人。

Layer 2 · 看一只票 — 学完产业, 现在落地到一只票

L2-C3 (共 5 章). 学完这一章, 你能把任何财报里的术语先归到 4 维哪一维, 再读真实数字。

1. 问题: 绕过的术语会咬人¶

你写 C2 yaml 时遇到 "ORCL RPO $553B"。

不知道 RPO 是啥 → 不写进 supports
但 ORCL Q3 财报 +30% 全靠 RPO 上修 → 你 thesis miss 了核心驱动
等 6 个月后 OpenAI RPO 集中度暴雷, 你也看不出来 (因为你从来没把这数字归类)

绕过 1 个术语 = thesis 至少漏 1 个 support 或 1 个 red_flag. 复利 10 个术语, thesis 跟扔骰子没差。

2. 解决方案: 每个术语先归 4 维, 再读数字¶

不要把 glossary 当字典背 (背了就忘). 用法:

遇到术语 → 先问: 这是 WHAT / WHY / SO WHAT / RISKS 哪一维?
归类后填进 yaml 对应字段 (support / catalyst / price_outlook / red_flag)
读真实数字 — 拿 NVDA / TSM / MSFT 等真公司 case 校准你对 "高 / 低 / 健康" 的语感

下面所有术语按 4 维分组, 不按教科书 "营收 / EPS / 估值" 分。

3. 工作原理: 4 维归类的术语库¶

3.1 WHAT 维 — 当下叙事是什么 (→ filling `supports`)¶

Segment Revenue (分部营收)¶

大公司不只一个业务, 分部告诉你钱从哪来。

NVDA: Data Center (~88%), Gaming (~8%), Pro Viz (~2%), Auto (~2%)
MSFT: Productivity (Office) / Intelligent Cloud (Azure) / More Personal Computing
AMZN: AWS / Online Stores / 3P Seller / Subscription / Advertising

⚠️ 关键洞察: 营收涨 30% 看似不错, 但 Data Center 涨 +75% 而其他业务跌, 那是 "AI 拉动 + 其他业务恶化"。看分部分解才知 thesis 强度。

Backlog (订单 backlog) + RPO (Remaining Performance Obligations)¶

客户已签合同但还没确认收入的金额 — AI 时代核心 forward-looking 指标。

公司	数字	含义
ORCL Q3 FY26 RPO	$553B	其中 ~$300B 是 OpenAI 合同 (单一客户 54%!)
MSFT RPO	$260B	cloud commitments
CRWV backlog	~$99.4B	NVDA $36.6B 持股 + Neocloud 锁单
NVDA	不直接披露	但 hyperscaler 12-month 锁单可推断

⚠️ ORCL 例: RPO 总数惊人, 但单一客户集中度 = thesis 核心风险 (这同时也是 RISKS 维 — 见 3.4).

Capex Cycle 2 阶导 (hyperscaler capex guidance 变化)¶

看 hyperscaler 下一年 capex guidance 是否上调:

guidance 方向	信号
上调	AI 链全 bull (NVDA / COHR / CEG)
持平	AI 叙事 plateau, 2 阶导 = 0
下调	重大 bear catalyst

关键: 看 2 阶导, 不只看绝对值. MSFT 已 $80B/yr, 涨到 $85B = 5% 增, 不算大利好. 从 $80B → $100B (25% 增) 才是 bull catalyst.

Wafer Capacity / HBM Capacity¶

晶圆代工产能 (TSM 3nm / Samsung 2nm) 和 HBM 内存产能 (SK Hynix / Micron / Samsung) 是真物理瓶颈:

TSM 3nm capacity 决定 NVDA / AMD / Apple 出货上限
HBM 紧缺直接 cap NVDA H200 出货

Hyperscaler vs Neocloud (神云)¶

类型	代表	特征
Hyperscaler	MSFT Azure / GOOGL Cloud / AMZN AWS	大型多业务云, 客户分散
Neocloud	CRWV (CoreWeave) / NBIS (Nebius) / ORCL OCI	AI 专属, 客户高度集中

差别: Neocloud 高客户集中度 (CRWV 客户 MSFT 60%+, ORCL 客户 OpenAI 54%) → 增长爆发但客户集中风险大 (同时是 RISKS 维 input).

3.2 WHY 维 — 你比市场更敢说什么 (→ filling `core_thesis` + `confidence`)¶

Pre-announcement / Guidance¶

Pre-announcement: 财报前 (通常 2 周) 提前披露关键数字
Guidance: 财报当天披露下一季 / 全年预期

⚠️ 市场反应往往看 guidance 而非当季 result. 你的 WHY 如果能 anticipate guidance 方向 (eg. "MSFT FY27 capex guide 会 surprise upside, 因为 OpenAI commit"), 你比市场快 1 step.

Smart Money Divergence¶

当 Bridgewater 减持但 Citadel 增持同一只票 — 表示 smart money 内部分歧, 单 13F 信号 < 平均预期.

你的 WHY 如果能解释为什么 divergence (eg. Bridge 看 macro 风险, Citadel 看个股 catalyst), 你比单看 13F 总和的人更细。

3.3 SO WHAT 维 — 价格落地 (→ filling `price_outlook` + `catalysts`)¶

Revenue (营收) — 起点数字¶

公司这季度卖东西收了多少 (不扣成本):

NVDA Q4 FY26: $39.3B
TSM Q1 FY26: $35.9B
MSFT Q1 FY26: $82.9B

看 YoY 增长 和 QoQ 增长. AI 公司目前 YoY +50%+ 算 "健康", <30% 算 "放缓警告".

Gross Margin (毛利率)¶

营收 - 直接生产成本占营收 %:

NVDA: 75% (软件 + 高端芯片定价权)
TSM: 53-58%
MU: 35-45% (memory 周期性)
HPE: 30% (服务器, 低毛利)

看趋势 — 涨意味着定价权改善 (e.g. NVDA H200 vs H100), 跌意味着竞争或成本失控.

Operating Margin (营业利润率)¶

营收 - 所有成本 (含 R&D, 销售费用) 占营收 %:

MSFT: 45% (云规模效应)
NVDA: 60%+ (令人发指)
TSM: 47%
AMD: 7-12%

EPS (每股收益)¶

净利润 / 股本数:

NVDA Q4 FY26 non-GAAP EPS: $0.89 (split-adjusted)
AMD Q4 2025 non-GAAP EPS: $0.85

(GAAP vs non-GAAP 差异是 RISKS 维 — 见 3.4)

FCF (Free Cash Flow)¶

经营现金流 - capex. 公司真正落袋的钱:

MSFT TTM FCF: $74B
GOOGL TTM FCF: $72B
NVDA TTM FCF: $60B
ORCL TTM FCF: -$24.7B (负!) ← AI capex 远超经营现金流

Capex (资本支出)¶

买长期资产花的钱:

MSFT FY26 capex 预期: ~$80B
GOOGL FY26 capex 预期: ~$75B
AMZN FY26 capex 预期: ~$90B
META FY26 capex 预期: ~$60B

总和 = $300B+, 几乎全部流向 NVIDIA / TSMC / Micron / Coherent / Vertiv / 电力 — 这就是为什么 AI 卖铲子的票全涨.

P/E (市盈率) / PEG / EV/Revenue / Rule of 40¶

倍数	怎么读	例
fwd P/E	股价 / 下一年预期 EPS	NVDA 30-35x · MSFT 30x · MU 8-10x
PEG	P/E ÷ EPS 增长率 (%). 入门金线 < 1 便宜, > 2 贵	MU 0.4 · NVDA 1.0 · LRCX 2.0 · AVGO 0.9
EV/Revenue	适合不盈利 / 低毛利 (SaaS / 神云)	CRWV 12-15x · NBIS 10x · SNOW 13x · CBRS 77x
Rule of 40	增长率 + 营业利润率 ≥ 40% = 健康成长股	CRWD 60% ✓ · DDOG 50% ✓ · MDB 29% ✗

Fiscal Year (财年) — 别搞错日历¶

公司	FY27 范围
NVDA	2026-02 → 2027-01 (跟 Apple 类似)
MSFT	2026-07 → 2027-06
ORCL FY26	2025-06 → 2026-05
CSCO FY26	2025-08 → 2026-07

⚠️ 看 "Q1 FY27" 时一定先 verify 这是 calendar 几月. 你 catalyst 日期错 = thesis 验证错季.

3.4 RISKS 维 — 什么发生你会平仓 (→ filling `red_flags` + `trigger`)¶

GAAP vs non-GAAP gap¶

GAAP 含股权激励等 "非现金" 成本, non-GAAP 剔除. 市场更看 non-GAAP, 但:

⚠️ GAAP - non-GAAP 差距太大 (e.g. >20%) 是 yellow flag — 公司用激励掩盖营业弱.

FCF 转负 (AI 时代特有)¶

很多 AI 公司 FCF 转负因 capex 巨大 (MSFT / AMZN / ORCL 都接近或转负).

⚠️ 这是 thesis 关键: capex 是为未来 (赚回来) 还是黑洞 (永远填不平)? 答不上来 → red_flag.

trigger 写法: "若 FCF 连续 4 季度为负 + 同时 revenue 增长率掉到 <20% → 触发"

客户集中度 (Neocloud / RPO 来源)¶

CRWV: MSFT 60%+
ORCL OCI: OpenAI 54% (RPO $300B / $553B)
CRWV: NVDA $36B 持股 = circular financing 担忧

⚠️ 单客户 >50% = red_flag. trigger: "若大客户披露下调订单 OR 大客户自身基本面恶化 → 触发"

13F 滞后 + 局限¶

13F-HR: 机构 (>$100M AUM) 季度披露持仓.

⚠️ 局限:

滞后 6 周 (5/15 披露的是 3/31 持仓)
不显示 short positions
不显示 options (Aschenbrenner $1.57B NVDA put 是 13F 罕见 case)

你 thesis 用 "13F 增持" 当 support 之前, 先问: 这 6 周 macro / catalyst 变了吗? 变了 = support 失效.

Capex 2 阶导 = 0 (RISKS 视角)¶

3.1 那一节是 WHAT 维 (catalyst). 但同样数据从 RISKS 维看:

hyperscaler capex 一旦 plateau → AI 链条全部 de-rate
trigger: "MSFT 或 GOOGL FY27 capex guide < 10% YoY 增"

4. vs C2 你已经会的¶

C2 给你 yaml 骨架 — 但骨架里塞的字 (RPO / FCF / fwd PE / Rule of 40) 你看不懂就塞错位置:

把 RPO 塞进 supports 看似 OK, 但 ORCL 例里 RPO 同时是 RISKS (单客户集中) — 你只塞 1 处, 漏 1 处
把 "Capex 上调" 塞进 catalysts_90d 是对的, 但 "Capex 持平" 同时是 RISKS 触发条件
把 "13F 增持" 塞进 supports 看似强力, 但你不知道滞后 6 周 这个 caveat — 6 周后市场已变

C3 教你 每个术语先归 4 维哪一维, 然后才填. 一个术语可能同时落多维 (RPO 既是 WHAT 也是 RISKS), 你都得记进 yaml.

5. 试一下: 把你 ticker 的 4 维各填 1 个真数字¶

任务: 用 C1/C2 选的 ticker, 在每一维至少填 1 个有数字 + 有出处的术语 (~30 分钟)

维	你的 ticker 例	出处 (财报 / 13F / 哪份 transcript)
WHAT	___ (segment / RPO / backlog / capex cycle)	___
WHY	___ (guidance 方向 / smart money divergence)	___
SO WHAT	___ (PE / PEG / FCF / Rule of 40)	___
RISKS	___ (集中度 / GAAP gap / capex 2 阶导)	___

Self-check:

每格都有具体数字 (不是 "高" / "低" 这种形容词)
每格都有出处 (公司财报 PDF / Motley Fool transcript / 13F filing URL)
你能跟朋友解释每个数字相对行业基准是高还是低 (eg. NVDA 75% gross margin 比 TSM 55% 高, 因为软件 + 定价权)

4 个格全填 + self-check 全 yes → 你 C2 yaml 现在 supports/red_flags/catalysts 都有真数字了.

6. 接下来¶

术语会了, yaml 也填了数字. 但你还没完整跑过 1 只票:

从 transcript 到 4 维 yaml 怎么连?
KPI predictions 是什么? 怎么验证?
财报后怎么 update yaml?

→ L2-C4 · 真实 walkthrough (NVDA) 用 NVDA Q4 FY26 → Q1 FY27 真实 case 走全 6 步循环.

7. 深入 (optional): GAAP vs non-GAAP / FCF 转负在 AI 时代特殊¶

点开看 3 个 AI 时代的术语 trap

Trap 1: non-GAAP 美化 - 但 gap 也告诉你东西

NVDA non-GAAP EPS $0.89, GAAP EPS $0.81 — gap ~10%, 正常. 某些 SaaS GAAP-non-GAAP gap >40% → 公司 50% 利润是会计概念, 不是现金. gap 本身就是信号.

Trap 2: FCF 转负 — 资本支出 vs 黑洞

MSFT / GOOGL / META FCF 还正但正在快速收窄. ORCL 已转负. 问题不是 "负" 本身, 是 capex / revenue ratio:

健康: capex / revenue ~15-20%
警告: ~30%+
ORCL FY26: 接近 40% (因 OpenAI commit)

trigger 写法: "若 capex/revenue > 35% 持续 2 季度 + revenue 增长率 <30% → ORCL RISKS 触发"

Trap 3: 13F 在 AI 时代信号衰减

很多 AI hedge fund 用 options + short 表达 view (eg. Aschenbrenner $1.57B NVDA put). 13F 只看 long stock = 你 systematically 错过 sophisticated 玩家的真实 positioning.

缓解: 看 13F 同时看 options open interest 异常 (尤其大 strike 的 long-dated puts/calls).