AI 投资¶
Part 2 使命
把 Part 1 产业认知转成投资判断 — 通用投资框架 (Part 2.A) + AI 产业特有分析 (Part 2.B). Part 2.A 是任何行业都用的; Part 2.B 是 AI 行业独有.
Part 2 脊柱
通用 → 特有. 先学 Buffett / Munger / Graham 三巨头通用框架 (P2A), 再学 AI thesis 4 维 (P2B) — 后者建在前者上.
结构: 2.A 通用 + 2.B AI 特有¶
通用投资模型 (5 章)¶
任何行业都用的工具. 估值 / mental models / 历史可比 / portfolio / 行为金融.
| # | 标题 | 核心一句话 | 估时 |
|---|---|---|---|
| P2A-C1 | 估值基础 (DCF / 多重 / 安全边际) | 价格是付的, 价值是得的, 永远要 margin of safety | 1 hr |
| P2A-C2 | Mental Models (Buffett / Munger / Graham) | Latticework — 跨学科 70 框架交织 | 1 hr |
| P2A-C3 | 历史可比 (dotcom / mobile / 工业革命) | 给 AI 找历史 anchor, base rate 不背叛 | 1 hr |
| P2A-C4 | Portfolio construction | Sizing + concentration + risk parity | 1 hr |
| P2A-C5 | 行为金融 (6 个偏差) | 你最大的对手不是市场, 是你自己 | 1 hr |
AI 产业特有分析 (5 章)¶
AI 行业独有的分析框架. Thesis 4 维 + KPI predictions + walkthrough + 自写 thesis.
| # | 标题 | 核心一句话 | 估时 |
|---|---|---|---|
| P2B-C1 | 你的票要解决什么问题 | 先说 WHAT, 再说 WHY | 30 min |
| P2B-C2 | 4 维 thesis 框架 | 4 维不缺一维 | 1 hr |
| P2B-C3 | 估值/财报术语词典 | 看见术语先翻译 | 1 hr |
| P2B-C4 | 真实 walkthrough (NVDA) | 第一次跑真案例 | 2 hr |
| P2B-C5 | 你自己写一个 thesis | 写出来才叫学会 | 1 hr + 持续 |
推荐节奏 — 2 周分批¶
Part 2 完成你能做到¶
- 用 DCF / 多重估值给 1 只票 fair value range
- 用 4-5 个 Buffett / Munger mental models 拆 1 个决策
- 找出 AI 跟历史哪段最像 (dotcom / mobile / 工业革命)
- 给 portfolio 做 sizing (concentration vs diversification)
- 识别你 thesis 里的 6 种行为偏差
- 用 4 维 yaml 写自己 thesis + KPI predictions + 周月度 review
Part 2 跟 Part 3 互补
Part 2 = 投资框架 (估值 + thesis 模板). Part 3 = 流程 (头部基金 / Buffett / 找瓶颈 / 多视角 / Anti-thesis). 框架 + 流程合用 — 缺一不可。