⭕HON悟

天道即是规律，遵循天道就是遵循规律，顺势而为😀

[撸毛吃猪脚饭 @mnmn94253156337]

学习美股？玩美股？这6个人不关注等于白玩

美股博主一堆，我筛出6个有真战绩的（不是嘴炮喊单党），胜率高低各有风格。

想学交易逻辑的，直接收藏慢慢看

@markminervini
Mark Minervini，两次美国投资冠军
155%和334%真实资金竞赛回报
胜率才45-50%，但他风控变态——小亏秒砍，大赚敢拿

学系统化动量交易，他是天花板，没平替

@ripster47
每天公开复盘，进出场+图表全贴
胜率60%左右，技术分析够细
适合找操盘手感的，看他日常怎么进出

@PeterLBrandt
Peter Brandt，画了40年图的老狐狸
胜率常年不到50%，嘴上一句话：胜率不是关键，盈亏比和耐心才是

古典技术分析天花板，吃这口味的再关注

@aleabitoreddit
Serenity，AI/半导体供应链挖得巨深
他点的标的第三方统计胜率很高，但集中度高、波动凶
适合研究赛道逻辑，不适合无脑跟

@qinbafrank
中文圈宏观+AI分析最扎实的
信号胜率60%左右，逻辑清晰，不瞎吹
适合想学独立思考的华人

@maojietrading
猫姐，16年美股老手
保守账户5年900%+
不搞暴富剧本，就分享波段和仓位管理

[Sergey @SergeyCYW]

AI memory is becoming the real bottleneck behind the data center buildout.

Morgan Stanley calls memory “THE bottleneck” in AI, while Goldman Sachs flags memory, power, and labor as key physical constraints. Agentic AI, larger KV caches, multimodal workloads, and longer context windows are pushing demand beyond GPUs into HBM, DRAM, NAND, HDDs, SRAM, controllers, storage systems, and packaging tools.

Layer 1: DRAM & NAND

Core memory suppliers sit closest to the AI capacity shortage. HBM feeds accelerators. DRAM supports servers. NAND supports fast retrieval, inference storage, and active AI data pipelines.

$MU Micron: Micron is the U.S. pure-play memory supplier across HBM, DRAM, NAND, and SSDs. Its 12-high 36GB HBM4 moved into high-volume production ahead of schedule, while customer agreements cover HBM capacity through 2026. HBM4E base dies also shift to TSMC, strengthening advanced foundry integration.

$000660(.KS) SK Hynix: SK Hynix remains the key HBM supplier for Nvidia platforms. The company started full-scale 1b DRAM production for HBM4 and added 40,000 wafer starts per month at M15x. Its base-die transition to advanced logic nodes supports the 2048-bit interface needed for larger AI models.

[Metamental | 方外之域 @yijiangren]

美股的下一步，再看一个板块才是真的够了

前几天写了一篇内容：美股的下一步，看三个板块就够了。
太空、电力、机器人。
跑了 20 万浏览，核心逻辑其实很简单：AI 主线没有结束，只是从“模型和芯片”，扩散到了“基础设施和物理世界”。

太空，是美国科技和国防的边疆扩张。
电力，是 AI 算力背后的能源瓶颈。
机器人，是 AI 从数字世界进入现实世界的身体。

最近经过研究，我觉得还要加上一个：光子学。
甚至可以说，光子学不是第四个普通板块，而是连接前三个板块的底层血管。

因为 AI 走到今天，最核心的问题已经悄然改变。
一个 AI 数据中心里，真正困难的不是单块芯片有多强，而是成千上万块 GPU、ASIC、交换机、服务器、机柜、数据中心之间，能不能高速、低延迟、低功耗地把数据搬起来。

算力越大，数据搬运越难
模型越大，互连瓶颈越明显
集群越密，功耗和散热压力越恐怖

这就是光子学开始被市场重新定价的原因。

如果把 AI 看成一个生命体，GPU 是大脑和肌肉，存储是记忆，电力是心脏，散热是体温系统，那光子学就是血管。
血管堵了，大脑再强也没有用。

现在市场已经开始意识到，AI 数据中心的下一阶段瓶颈，很可能不在“谁还能多买几张 GPU”，而在“这些 GPU 能不能更高效地连接在一起”。

这也是为什么光模块、硅光、CPO、外置激光源、光 I/O、1.6T、3.2T 这些词开始越来越频繁地出现。
以前这些东西对大多数散户来说很遥远。
现在不一样了，AI 数据中心的规模已经把网络互连推到了台前。

传统铜连接便宜、成熟，但距离、功耗和带宽都会遇到瓶颈。
光连接更贵、更复杂，但在更大规模、更高带宽、更低功耗的场景里，优势会越来越明显。
所以我不觉得光子学只是一个短期题材。
它更像是 AI 基建从第一阶段走向第二阶段时，必须解决的底层问题。

第一阶段，市场买的是算力
英伟达、AMD、ASIC、HBM、先进封装，这些是主角。

第二阶段，市场开始买的是“算力能不能跑起来”
这就会涉及电力、液冷、网络、存储、光互连、数据中心基础设施。
光子学正好卡在这里。

它不是最容易被大众理解的方向，但它很可能是专业资金最难忽略的方向。
大模型时代，数据不是静止的。

数据要在 GPU 之间流动，在服务器之间流动，在机柜之间流动，在数据中心之间流动。
谁能降低这条链路的延迟和功耗，谁就能提升整个 AI 集群的效率。

这就是光子学的价值。
光子学现在最大的问题，是很多公司已经涨过一波了，短期又出现回调。
市场前面炒得太快，后面一定会分化。
有些公司是真正卡在 AI 数据中心互连瓶颈里。
有些公司只是名字里带光，蹭了一轮题材。
这时候更要分清楚：

它到底是在做光模块，还是硅光芯片？
到底有真实客户，还是只有概念？
到底能进入 AI 数据中心供应链，还是只停留在实验室？
到底有收入增长，还是只有 PPT 和远期想象？

我现在更愿意看几类方向

一类是光模块和高速互连供应链
这类公司离数据中心需求最近，收入验证也更直接。

一类是硅光、外置激光源、光 I/O
这类弹性更大，但商业化节奏更需要验证。

一类是连接层的平台公司，比如既做铜互连，又开始布局光互连的公司。

因为未来不一定是铜和光二选一，更可能是不同距离、不同功耗、不同成本场景下，各自找到位置。

比如我说了好多次并且近期创新高的 $CRDO ，它不是纯光子学公司，但它代表了 AI 数据中心互连瓶颈正在被重新定价。

比如我提了之后，过了一个星期将近翻倍的 $MRVL 、 $AVGO 这种 AI 网络和定制芯片平台，也会长期受益于数据中心互连升级。

再往上游看，InP、激光器、光子芯片、封装和测试，也可能出现真正的卖铲人。
这条线最有意思的地方在于：

它不像 GPU 那么显眼
也不像机器人那么性
还不像太空那么宏大
又不像电力那么直观

但它非常底层。

AI 最后拼的不只是单点算力，而是系统效率。

而系统效率，离不开光。
所以我对美股下一步的理解，略微发生了一点改变

太空，解决 AI 和美国科技的边疆扩张
电力，解决 AI 算力的能源瓶颈
机器人，解决 AI 进入现实世界的身体
光子学，解决 AI 数据中心内部的数据流动

前三个方向，是 AI 向外扩张。

光子学，是 AI 在内部进化。

这也是为什么我觉得，这个板块值得关注。
短期涨多了会跌，跌多了会洗人，财报不够强也会被砸。
100分满分的卷子，起码要101分才能继续大涨。

但中长期看，只要 AI 数据中心继续扩张，光互连、硅光、CPO、激光器、光模块、高速网络这条线，就不会消失。

因为 AI 不只是要算，AI 还要连接。
真正的下一代 AI 基建，不只是更强的大脑，而是更强的血管系统。
而光子学，就是这套血管系统里最值得跟踪的方向。

[Frontier Investment Circle @MajidTulsh32058]

🚀 Who Will Be the Next 10-Bagger?

The AI bull market has followed a clear path of capital rotation:

Wave 1 — Semiconductors
$NVDA, $ARM, $AMD, $AVGO, $INTC, $TSM
Wave 2 — Memory Chips
$MU, $WDC, $STX, $SNDK
Wave 3 — Optical Networking & Connectivity
$NOK, $LITE, $COHR, $AAOI, $GLW, $CIEN, $MRVL
Wave 4 — AI Compute & Data Centers
$IREN, $CIFR, $WULF, $CORZ, $NBIS, $CRWV, $SMCI, $DELL
Wave 5 — Network Infrastructure
$ANET, $AVGO, $MRVL, $CSCO
Wave 6 — Power, Grid & Cooling
$VRT, $ETN, $GEV, $CEG, $SMR, $OKLO, $VST
Wave 7 — Materials & Rare Earths
$MP, $USAR, $UUUU, $FCX, $AA
Wave 8 — Space Economy
$ASTS, $RKLB, $LUNR, $PL
Wave 9 — AI End-User Applications
$TSLA, $PLTR, $SYM, $SERV

[LIWEI_TW Capital @LIWEI_TWCapital]

1. TrendForce: AMD has started scrambling for high-power CW lasers.
2. TSMC insiders: CW lasers are sold out everywhere. 🤯

Everyone knows about $LITE and $COHR…

But I happen to know a tiny Taiwanese company that’s probably one of the purest $MRVL suppliers, also shipping CW lasers, and management expects revenue to grow ~4x this year.

Do you know who it is? 👀🍿

https://t.co/tSf7dUqCoI

[쭈꾸냥이 @Jjukkunyang]

📈 포트폴리오 1 - 장기투자(1년 이상) 목적

1. $IREN - AI 데이터센터 전력 인프라 수혜주(5.8GW 확보)

2. $RKLB - 우주, 방위산업 수직계열화 완성(피터벡❤️)

3. $TSLA - 로봇 + 자율주행, 피지컬 AI 최대 수혜주

4. $IONQ, $INFQ - AI 다음 거대 흐름은 양자컴퓨터

[지평선 넘어 새로운 질서 @formanystories_]

모건스탠리는 삼성전자가 내년에 글로벌 기업 가운데 이익 1위가 될 것으로 전망했습니다.

반도체 소부장 관련주, 삼성전자 핵심 공급사 Top10

1. 원익IPS (반도체 증착 장비 핵심 공급사)
2. 동진쎄미켐 (감광액 및 식각액 핵심 공급사)
3. 솔브레인 (감광액 및 식각액 국산화)
4. 비에이치 (스마트폰용 연성회로기판 공급사)
5. 에스에프에이 (공정 자동화 설비, 물류장비 공급)
6. 파트론 (갤럭시S, A 카메라 모듈 핵심 공급사)
7. 하나마이크론 (반도체 후공정 패키징)
8. 심텍 (반도체용 연쇄회로기판 공급)
9. 대덕전자 (고성능 반도체 기판)
10. 한솔케미칼 (반도체 세정용 과산화수소, 퀀텀닷)

[TheBigBerbowski @TheBigBerbowski]

I haven't been this excited about a company since I invested in SK Hynix.

I hope you enjoy the read.

$CRDO

[북극성 @PolarisLog]

유동원 본부장님 삼성전자, SK하이닉스 적정가

삼성전자 : 700,111~938,244원
SK하이닉스 : 5,006,009~6,459,635원

👍👍

[猴哥｜houge.sol @HougeSol]

猴哥观市 ：AI 基础设施全产业链图谱（财富密码）！

这是一份AI基础设施全产业链的深度拆解，我已将供应链按层级梳理，并标注了对应的中文名称与股票代码，财富密码都在这里！

AI基础设施全产业链图谱，这张图谱展示了从上游衬底材料，到激光器光源，再到光模块互联，最终通向AI算力平台与物理AI（机器人）的完整闭环。

一、 最上游：衬底材料 (红色节点)
GaAs（砷化镓）、InP（磷化铟）等化合物半导体是光通信的源头。

AXT ( $AXTI ): 美国AXT公司

JX金属 (TYO: 5765): 日本JX金属
住友电工 (TYO: 5802): 住友电气工业
全新光电 (台股: 2455): 全新光电
旺矽 (台股: 6223): 旺矽科技

二、 外延层 (橙色节点)

在衬底上进行薄膜生长，是决定光芯片性能的关键环节。

欧亚光电 (台股: 3081): 欧亚光电

IQE (伦敦: $IQE ): 英国IQE公司

三、 激光器/EML (深红节点)

产业链枢纽，决定光信号质量的核心。

Sivers Semiconductors (斯德哥尔摩: $SIVE / 美股OTC: SIVEF): Sivers半导体

Coherent (美股: $COHR ): 相干公司

Lumentum (美股: $LITE ): Lumentum Holdings

MACOM (美股: $MTSI ): MACOM科技

四、 光模块与光互连 (蓝色节点)

将激光器封装为数据中心可用的高速模块。

中际旭创 (A股: 300308): 中际旭创

新易盛 (A股: 300502): 新易盛

古河电工 (TYO: 5801): 古河电气工业

Fabrinet (美股: $fn ): Fabrinet

Marvell (美股: $MRVL ): 美满电子

五、 硅光/光计算 (紫色节点)

下一代互联技术的先行者。

POET Technologies (美股: $POET ): POET技术

X-FAB (欧洲: $XFAB ): X-FAB硅晶圆代工

Alphawave/OpenLight (美股: $AWE ): Alphawave IP

采钰科技 (台股: 6789): 采钰科技

高通 (美股: $QCOM ): 高通公司

六、 存储与先进封装 (蓝色节点)

算力芯片不可或缺的配套，解决内存墙问题。

SK海力士 (韩股: 000660): SK海力士

美光 (美股: $MU ): 美光科技

三星电子 (韩股: 005930): 三星电子

欣兴电子 (台股: 3037): 欣兴电子

日月光 (台股: 3711 / 美股: $ASX ): 日月光投控

鸿海 (台股: 2317): 鸿海精密（富士康）

七、 半导体设备 (灰色方块)

覆盖检测、光刻、键合等制造全流程。

Advantest (日股: 6857 / 美股: $ATEYY ): 爱德万测试

ASMPT (港股: 0522): ASMPT

Aixtron (德股: $AIXA ): 爱思强

Veeco (美股: $VECO ): 维易科

闻泰科技 (A股: 600745): 闻泰科技

八、 AI算力平台 (核心黑色节点)
AI生态的指挥中枢。

英伟达 (美股: NVDA): 英伟达

谷歌 (美股: GOOGL): 谷歌

苹果 (美股: AAPL): 苹果公司

英特尔 (美股: INTC): 英特尔

博通 (美股: AVGO): 博通公司

AMD (美股: AMD): 超威半导体

亚马逊 (美股: AMZN): 亚马逊

Meta (美股: META): Meta平台

微软 (美股: MSFT): 微软

甲骨文 (美股: ORCL): 甲骨文

联发科 (台股: 2454): 联发科技

世芯电子 (台股: 3661): 世芯-KY

维谛技术 (美股: VST): 维谛技术 (电力设施)

星座能源 (美股: $CEG ): 星座能源 (电力设施)

九、 代工/特种晶圆厂 (绿色节点)
高塔半导体 (美股: TSEM): 高塔半导体

Soitec (法股: $SOI ): Soitec

格芯 (美股: $GFS ): 格罗方德

十、 机器人/物理AI (粉色/品红节点)
AI走进物理世界的终端应用。

特斯拉 (美股: TSLA): 特斯拉

Allegro MicroSystems (美股: $ALGM ): Allegro微系统

MP Materials (美股: $MP ): MP材料

Ouster (美股: $OUST ): Ouster

Ambarella (美股: $AMBA ): 安霸

Vicor (美股: VICR): Vicor公司

Novanta (美股: NOVT): Novanta

Harmonic Drive (日股: 6324): 哈默纳科

莱迪思半导体 (美股: LSCC): 莱迪思半导体

三花智控 (A股: 002050): 三花智控

供应链逻辑核心总结

整张图的核心逻辑链条为：

化合物衬底/外延 → 光芯片/激光器(枢纽：Sivers) → 光模块 → 算力平台(英伟达/谷歌) → 物理AI终端(特斯拉/Optimus)

平行协同： 存储(HBM)与先进封装(CoWoS)支撑算力性能的极致输出。

制造支撑： 半导体设备贯穿始终。

电力保障： 数据中心供电(VST/CEG)是算力扩张的最后防线。

[OrangeGroveCapital @OGCapital25]

Some napkin math on $AAOI:

> Management explicitly told you that their mid-2027 target is $471M transceiver revenue - that's $5.65B annualized just from their 100G/400G, 800G and 1.6T lines.
> The biggest risk is management doesn't achieve this (it is ultimately a huge ramp, but one they've raised capital for). But if they do, that puts AAOI at roughly 2.4–2.9x P/S at today's market cap. That is stupid cheap compared to larger optical peers: Lumentum trades around 15x FY2027 sales and Coherent around 8x FY2027 sales.
> CPO laser also sits on top as a free option (GS already predicts this will reach ~$100B in 2028).
> $AAOI (pluggables) will be a big beneficiary if CPO is delayed as Semi Analysis argues in their CPO report.

I think $AAOI, while not without risk, presents great risk to reward. NFA - I am long.

Full analysis below, including my take on the "risk" that management is unable to succeed in ramping production.

[Athu Invests @athuinvests]

Everyone needs to think about buying $AAOI shares!

Huge opportunity - EVEN beyond 2028.

I'm not joking or hyping. Read this...

> Raymond James ($300B AUM) analyst reiterated an outperform rating for the company a few days ago, following his meetings with their CFO. The company increased also their stake by 93% in Q1'2026.

> Monthly production capacity by mid-2027 to more than $450M, which implies an annual revenue of ~$6B by 2028. Raymond sees it as a realistic bull case.

> Company believes it could gain market share from chinese competitors due to geopolitics, with Innolight being added to the 1260H list (identified as chinese military company) by U.S. DoD. 2027 looks like the year when it becomes clearer.

> Beyond 2028, the upside still exists, with CPO adoption through their ELSFP modules & lasers. Capacity increase today holds them even steadier for the next cycle.

> Raymond analyst Leopold mentions opportunities extending beyond $NVDA, with $AMD and $AMZN being recognized too.

So...

The story keeps getting better for $AAOI. Independent of the timelines for CPO. Initially I was skeptical due to their transceiver business being the main theme. That is why I saw it as a 2 year play. But now it certainly looks like they will keep growing beyond 2028, especially with the capacity they are planning to reach. And with the competition, by having a US footprint, $AAOI stands out even further.

PTs: $50-$60B in valuation by early 2028. That is a 4X upside in a year and a half.

Extremely bullish.

[红嘴蓝鹊 @lanque300825]

前几天，我哥哥告诉：
7月1日开始，2家WF6半导体材料工厂永久性关闭，产能占比全球25%。
我立即google了一下

[Serge @Sergeant991]

$NOK JP Morgan upgrading their PT from $14 -> $21

After Northland Securities upgrading theirs from $13 -> $20

They are starting to catch on finally.

[루팡 @DrNHJ]

4대 하드웨어병목:
연산, 메모리, 인터커넥트, 전력

1. 연산 (Computation) $NVDA $AMD
주요 역할: 시스템의 핵심인 데이터 처리 및 명령 실행을 담당합니다.

2. 메모리 (Memory) $MU $SNDK SK hynix Samsung
주요 역할: 데이터의 저장과 로딩을 수행합니다.
병목 요인: 데이터 처리 속도를 결정짓는 대역폭(Bandwidth)과 지연(Latency) 문제가 주요 병목 지점이 됩니다.

3. 전력 (Power) $NBIS $BE $IREN
주요 역할: 안정적인 전력 공급과 에너지 효율성을 관리합니다.
병목 요인: 시스템의 성능과 직결되는 열 관리(발열 제어)가 매우 중요한 요소로 작용합니다.

4. 인터커넥트 (Interconnect) $MRVL $LITE $AAOI $COHR $VIAV $CRDO
주요 역할: 시스템 내부에서 데이터를 이동시키는 통로 역할을 합니다.
병목 요인: 서로 다른 시스템(구성 요소) 간의 데이터 통신 과정에서 병목 현상이 주로 발생합니다.

(26.6.11 미래)

[白线 WhiteLine @0xWLWhiteLine]

谷歌和 Anthropic 正在为 SpaceX 的 AI 算力“打工”

SpaceX 的 AI 算力叙事，最重要的不是 Grok 能否打赢 GPT，而是它正在把 AI 变成基础设施生意。谷歌协议显示，谷歌未来每月将向 SpaceX 支付 9.2 亿美元，Anthropic 也被报道每月支付约 12.5 亿美元购买其 AI 算力。两者合计年化收入接近 260 亿美元，推动 SpaceX AI 业务从“烧钱黑洞”转向现金流来源。

内容不构成任何投资建议，请严格遵循当地法律法规。

欢迎大家关注我们视频号、B 站、小红书、抖音、小宇宙、YouTube、X（推特）等平台账号，统一昵称《白线 WhiteLine》。

《白线 WhiteLine》由吴说团队出品，从 Crypto 走向更广阔的资本市场，关注 AI 时代下的趋势变化与交易机会。

[Pike时政财经分析 @BigbirdflyChan]

为什么sndk股价涨幅超过mu，我说几个理由；

1.SNDK与铠侠共享资本开支和晶圆厂建设成本，因此在周期底部现金流压力更小，资本效率更高，经营杠杆更强。

2，2023-2024年NAND行业亏损最严重，所以当价格恢复的时候，NAND企业利润弹性最大。比如说NAND价格上涨20%，利润可能从 -5美元变 +5美元。利润增长是是无限大，因此股价弹性更大。而DRAM企业可能本来就盈利，显得三大存储厂商的eps上修幅度小于nand企业。

3.sndk去年8月份股价40块，那时候是亏损状态，后面量价齐升公司变得到盈利，估值倍数也从pb切换到pe，导致股价指数增长。

4.最近nand的asp 价格上涨幅度高于dram，而且三大存储厂商几乎把扩产的产能都用于生产dram，导致nand紧缺程度无法得到缓解。而dram投资者有预期，2027年下半年产能开始缓解。所以股价上，sndk上涨幅度更高。

注：mu和sndk都有仓位，sndk两张leaps，一张16w刀，一张10w刀😎

[텍사스트럭기사 @TexasTrucker30]

< 삼전 벨류는 시작도 안했다 >

지금 엄청난 일이 벌어지고있음.

삼전이 TSMC 사업 일부를 가져온다는거.

전세계 AI칩 생산 전부를 TSMC가 독점하고 있는데
구글같이 추론칩 시장의 파이를 먹어볼라고 하는 기업은
전부 TSMC에 줄서있음.

추론칩시장은 이제 시작 단계로
엔비의 학습칩 시장의 10배 이상됨.

그 많은 물량을 TSMC 혼자 생산해내는건 물리적으로
불가능하고 삼전 팹이 생산해낼거라고
테슬라가 삼전에게 맡겼을때부터 예상됬던 일임.

안그래도 구글과 삼전, 겔럭시폰에 제미나이 탑제로
끈끈한 관계이고 이번에 구글의 스마트 안경 삼전이 만든것만봐도 둘의 관계는 엄청난 공생관계.
소프트웨어 구글 + 하드웨어 삼전.

구글이 삼전에게 차세대 TPU 생산을 맡기는건
정말 예정된 미래였고 그 미래가 확인받음. ㅋㅋ

사실은 이거 내가 평소에 많이 하던 이야기여서
햇제 하고싶은데 ㅋㅋ X에는 처음 써서 할수가 없음 ㅋㅋ

암튼 삼전 주식의 벨류는 시작도 안했다에 한표~! ㅋ

[Musolsol.𝟎𝐱𝐔 @MMMusol]

美股高质量Alpha博主分享 Pt.1

最近美股动荡得厉害，这种时候反而最适合静下来学东西。

趁这个时机，跟大家分享一些我平时一直在关注的美股高质量博主：

方外之域 @yijiangren

江哥是我从他2k 粉不到的时候就一直在学习，文章写得深入浅出，每篇之间上下启承，连着看会有种“哦原来上篇那个点是在给这篇铺路”的感觉。

他不光教你怎么交易。他教你怎么想——思考的框架是什么，技术面怎么判断，大势用什么标准去衡量。相信我，从现在开始每天认真看完江哥的每一篇推文，你的写作和交易都会有质的变化。

他会手把手带你从“听消息炒股”过渡到“懂产业链选股”。读报告、抓瓶颈、判断哪些是错杀，这套东西他讲得特别耐心。

Serenity @aleabitoreddit

非常喜欢看她狂怼分析师

NVDA 刚否认 CPO/800V 延期，她就甩出 Lumentum 的原话，再贴 BlackRock 和 Fidelity 悄咪咪建仓 $SIVE 的截图——推文短平快，情绪真实，像在说“市场又在自己吓自己了吧”。

她每一篇推文其实都在教你一件事：怎么分辨真消息和标题党。信一手来源，看机构动作，别被二手解读带节奏。

对新手来说特别有价值的是——她会帮你建立“AI 是分阶段兑现”这个认知。有了这个锚，你就不容易被短期情绪割韭菜。

Dave @bc1qDave

Dave 哥是我交易心态的启蒙导师。文能挥斥估值 PE 雄文，武能下场深挖做市逻辑，关键是他文字特别平易近人，像一个资深的大作手坐你旁边跟你闲聊。

他的文章读起来就是实战派的心态课——别死扛、会认错、懂资金流动。没有那种居高临下的说教感，就是前辈把自己踩过的坑摊开给你看。

适合谁呢？

想先学“怎么在市场里活下来”的小白。够了，先活下来，再说赚大钱的事。

武哥 @qinbafrank

我是从去年年初开始学习武哥的文章，虽然不敢说学有大成，但至少能理清楚很多市场的脉络了。

他的覆盖面很广——趋势、宏观、前沿科技，AI、Crypto、宏观全都涵盖，财报和产业链拆得既细致又有深度。

最清晰的是他那套“看大势→选赛道→调仓”的方法论。根据宏观政策、通胀走向、资本流动来判断市场趋势和叙事方向，小白看完就知道现在该追还是等回调。

不用猜，有武哥的框架足矣。

Toni @0xtonixie

你能想象一个顶级的 AI PM 研究美股比研究 AI 还深吗？

Toni 哥不仅教你怎么用小资金以小博大，还能告诉你大资金怎么高效复利 Beta。

宗之潇洒美少年，举觞白眼望青天，皎如 Toni 临风前

无论是他的知识储备还是价值输出的质量，都非常适合0基础新手一边学 AI 一边练手。

两条线同时走，效率和复利都拉满了。

Nico @staypinkyup

Nico 姐是非常低调的实力派。

她的复盘清晰到什么程度呢——每次看完都觉得“啊这个点我怎么自己没想到”。

在推特这么浮躁的地方，她还坚持写期权教学长文，很多知识真的是掰碎了喂给你，文字特别真诚。

她会教你从0到1建立一套思维体系：别只看股价，要看钱从哪来、利息多贵。也会跟你聊 AI 建数据中心到底是重在生产还是主推通胀，帮你在市场里去伪存真。

偶尔也会聊聊日常和设计，活人感很强。

有时候看她复盘就感觉像朋友坐你旁边跟你聊天——这种感觉在推特上真的很稀缺了。

[Z大诗 @Zh_Crypto517]

翻了美股大神 Serenity 几十条推文之后，我大概总结出了他的选股逻辑 @aleabitoreddit

先说结论：他不是简单地追 AI 热点，也不是单纯买大科技龙头
而是从大趋势出发，沿着产业链往上拆，找到真正卡住供给、最难绕开的瓶颈环节

1. 核心底座：垄断“算力”的卖水人
- 代表公司： $NVDA 、 $AMD、 $TSM 、 $ARM、 $INTC
- 逻辑：AI 时代的基石就是 GPU 和底层架构。无论是谁在做大模型，最终都要给卖铲子和造炉子的人交过路费。台积电的产能和英伟达/AMD的芯片，是避不开的底层印钞机

2. 隐藏的瓶颈：数据中心与光通信
- 代表公司： $AVGO、 $MRVL、 $LITE、 $COHR
- 逻辑：这是 Serenity 选股中最体现功力的一环！算力集群越大，数据传输的瓶颈就越大。GPU 算力再强，也需要博通的通信芯片和光子器件/激光模块来互联。买光模块和网络芯片，是比单纯买 GPU 更深入的聪明钱逻辑

3. 算力变现：云巨头与新锐 GPU 云基础设施
- 代表公司： $MSFT、 $GOOGL、 $AMZN、 $CRWV 、 $NBIS 不仅押注传统的北美云服务三大厂（他还盯上了像 CoreWeave 这样的纯正 GPU 云算力新贵
- 逻辑：巨头负责全生态收割，而垂直算力云则是当下最稀缺的基础设施。

4. 燃料、数据与高弹性资产
- 代表公司： $MU 、 $RDDT 、 $HOOD, $IREN、 $RKLB
- 逻辑：AI 需要海量的 HBM 存储和 Reddit 这种优质的语料数据池。除此之外，他还配置了具有极高弹性的资产作为“进攻矛”：比如加密货币/互联网券商、比特币挖矿转AI算力，以及硬科技火箭

但是每天盯着大神的推文去手动拆解逻辑、跟踪标的，实在太耗费精力了

有人对Serenity的选股逻辑进行蒸馏成了一个Skill并且公开在GitHub上面，目前已经斩获1.6k stars了

这个Skill会从热点出发，拆产业链，找供应链瓶颈，筛候选公司和基金方向，再检查公告、财报、客户、产能和风险，最后整理成一份优先研究清单

用 AI 的方式去投资 AI，才是这个版本的最终答案

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