大Co🐱

拆物理 AI：VLA、机器人数据、仿真、本体、部署。只写有证据和反证条件的判断。

[大Co🐱 @antwenqi]

AAOI 两年涨了十倍，又从高点腰斩。

真正决定下一阶段的，不只是 AI 光模块需求有多强，而是美国扩产、良率和客户复购能否跑赢行业供给释放。

这期视频拆解了 800G/1.6T、垂直整合、竞争格局和当前估值隐含的预期：
https://t.co/j4ic7EdHsb

你认为最关键的变量是什么？

#AAOI #光模块

[大Co🐱 @antwenqi]

投资拼的是信息优势、分析优势、决策优势。
难度层层递进，AI能抹平大部分信息优势，少部分分析优势，但对决策优势几乎毫无帮助。

[大Co🐱 @antwenqi]

这张 G1 29DoF BOM 的关键信息：

1. 中位 COGS $8,976，对应 ASP $27,300，毛利 67.12%
2. 腿部/手臂/躯干都是 $2.3k 左右，是价值大头
3. 关节执行器链条：减速器、电机、编码器、FOC 驱动、轴承
4. BOM 不含灵巧手，后续成本池还没算

#具身智能 #人形机器人

[大Co🐱 @antwenqi]

@aleabitoreddit 机器人还太早期

[大Co🐱 @antwenqi]

具身智能的多跳供应链拆解：模型/世界模型 -> 感知 -> 运动控制 -> 执行器/减速器/传感器 -> 磁材/材料/设备 -> 可规模制造

[大Co🐱 @antwenqi]

@aleabitoreddit 投研五步法

1. 从不可逆资本开支迁移出发
Serenity 先找已经被大型买方锁定的长期迁移，而不是先找便宜股票。典型迁移包括 AI 数据中心、光互连/CPO、InP/化合物半导体、HBM/NAND/内存、电力/800V DC、neocloud、机器人/physical AI。
这一点解释了他为什么能跨行业：光子、电力、内存、机器人看起来不同，本质都是“下游资本开支已经确定，上游还没被市场充分定价”。

2. 做多跳 BOM/OSINT 供应链地图，定位真正 chokepoint

这是 Serenity 最硬的底层能力。他会从 hyperscaler capex、会议材料、OFC/GTC/JP Morgan fireside、IR deck、SEC 文件、官网 partner 变化、LinkedIn、进口记录一路往上拆，直到找到难替代、资格周期长、价格可上调的小环节。
不允许只说“AI 相关”。必须能说明：如果这个环节不放量，哪条下游路线会卡住；有没有第二供应商；客户是否会为保供而接受涨价。

3. 用前瞻收入/合同/利润池对比市值，而不是看 TTM 便宜

完整的经济建模：签约 ARR、take-or-pay 合同、客户质量、GAAP gross margin、BOM 占比、潜在价格上涨、资格后 revenue ramp、以及市场是否仍按 TTM 数据误定价。
这一步覆盖 NBIS、ALAB、AAOI、SIVE、LPK、AEHR，也覆盖他对 margin 口径和非 GAAP 宣传的警惕。小市值不是充分条件；真正的条件是“未来可验证收入/利润池相对市值足够大，且经济性不会被稀释和融资结构吃掉”。

4. 用证据和催化把推断分层，而不是把供应链猜测当事实

证据等级仍然是：官方确认 > 强支持 > 弱支持 > Serenity 推断 > 未支持。有效催化包括订单、客户资格、产能、backlog、财报、政策资金、上市/ADR/指数、机构持仓、供应协议、长期合同。

Serenity 的强项是早于官方新闻搭出供应链地图；弱点是客户映射会先于事实。因此任何客户关系、份额、订单、收入节奏，只要不是官方/监管/客户/财报确认，就不能升级为事实。

5. 最后做融资质量、稀释、价格拥挤和仓位时机闸门

Serenity 的完整方法不是“发现瓶颈就买”，还包括：ATM/稀释日历、债务和 counterparty 质量、融资路径、短线拥挤、宏观冲击、是否已被社媒炒成 late call、以及 conviction tier / sizing。

“融资质量 + 价格纪律 + 仓位时机”。这一步拦截 IREN/CRWV 式融资风险，也拦截 FOCI/MSSCORPS/Nextronics 式高热推断追高。

[大Co🐱 @antwenqi]

https://t.co/9WoaptPfD9

[大Co🐱 @antwenqi]

工作。

[大Co🐱 @antwenqi]

记录一下，被狠狠恶心到了，希望十年后回过来刷到这条。看看那时候心情如何。

[大Co🐱 @antwenqi]

我愿称 codex 和 GLP-1 为新两大发明，脑力减重 + 体重减重，感谢科技。

[大Co🐱 @antwenqi]

买入一只股票时，你就对这家企业未来的基本面（收入、盈利、自由现金流）以及市场对这家企业未来发展的看法（体现在估值倍数上）下了赌注。

那问题是你下注的依据是什么呢？

[大Co🐱 @antwenqi]

@thedantelord 说的虽然是西班牙语 但我看到的是中文 感谢自动翻译🤣

[大Co🐱 @antwenqi]

拼多多账上五千亿，市值八千亿，年赚一千亿，非经营性利润下降大概率是汇率问题。我愿意左脚存储（海力士），右脚光（nok），然后剩下两成仓位给拼多多，螺旋升天加个降落伞🪂

[大Co🐱 @antwenqi]

听说自动翻译上线了，ai的完美应用

[大Co🐱 @antwenqi]

@thcaroline2233 @grok 确认真实性 以及翻译成中文

[大Co🐱 @antwenqi]

我的观点是还没有到GPT-1时刻，统一的架构（transformer）还没有出现，scaling law更没有迹象，但这也证明物理AI的赛道还充满机会。

[大Co🐱 @antwenqi]

以ChatGPT的演进为锚点，物理AI现在进行到什么阶段了？

[大Co🐱 @antwenqi]

@Starlight4You_ opendesign

[大Co🐱 @antwenqi]

@NVIDIARobotics 真正要验证的不只是算力，而是边缘功耗、延迟、传感器/控制闭环和真实 ROI 能不能跑通。

机器人 demo 到产业化，最后一定会遇到部署约束。