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09-19

旧经验不够用了:和 Trader 韭聊日本、AI 与美网

这期,我们和 Trader 韭从一趟日本调研聊起:企业开始更积极地投资,年轻人的选择也在变化。这些信号,意味着日本正在走出过去的惯性吗? 话题随后转向国内与 AI。当熟悉的增长路径变得拥挤,新的机会会在哪里出现?AI 带来的是更多自由,还是更多需要处理的任务?未来的公司,又会如何组织人和智能? 最后,我们从美网聊到技术优势、热爱与现实回报:如果暂时赢不了,你还愿意留在自己的赛场上吗? 这是一场带着各自经历和分歧的聊天。我们也在迷茫中,希望通过交流,多找到一些理解当下的角度。 本期时间轴01:45 日本调研见闻:企业、年轻人和正在发生的变化05:26 “动物精神”回来了吗?人为什么重新愿意冒险09:17 害怕犯错的文化,能抓住 AI 带来的机会吗20:59 日本的变化,是政策起效,还是新产业带来了需求24:29 利率、日债与增长:同一组变化,为什么会有不同解读33:17 国内整体承压时,机会还能从哪里长出来37:50 AI 与出海:熟悉的路变难走了,新路怎么试45:47 AI 会让我们更自由,还是更忙50:43 未来的公司,靠组织更多人,还是用好更多 AI53:58 华尔街与硅谷:眼前的回报与更远的未来57:37 从美网聊开:旧的技术优势,还能维持多久01:03:55 即使赢不了,还愿意继续打吗?热爱与现实回报的分歧 欢迎在评论区分享你的经历,也告诉我们下一期想听什么话题。 以上为市场研究与观点交流,不构成投资建议或收益承诺。相关判断和估算可能随信息变化而调整。
旧经验不够用了:和 Trader 韭聊日本、AI 与美网
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09-07

BEDROCK 9月观察:风险重定价和AI的分歧

市场正在重新衡量风险的价格。我们的判断是,美联储对资产价格的隐性保护可能逐步收缩,投资者需要承担更多波动,也需要对企业的现金流、融资需求和估值提出更高要求。 AI方面,我们仍看好能力进步带来的长期机会。随着模型从提供工具走向交付结果,甚至直接开展业务,需求和变现空间可能超出今天的产品边界,市场对现有收入的静态外推可能低估下一阶段的增长。但能力提升、商业化与产能投放未必同步,方向正确也不保证每一轮投入都能获得回报。我们会更重视长期机会与当前定价之间的差异,同时跟踪收入兑现和资本效率。 我们仍然看好有竞争力的企业,但会更重视增长的质量、承受波动的能力,以及买入价格。 01|沃什新范式:Fed Put收缩与风险重定价 自2008年金融危机以来,美联储在市场动荡中反复介入,“市场大幅下跌时联储最终会托底”的Fed Put不断得到强化。近二十年下来,投资者、金融机构和企业已经围绕这一旧范式安排资产定价、杠杆和风险承担。 因此,沃什建立新范式的难点,不是提出新的政策主张,而是建立可信度,让市场相信他能够改变运行近二十年的旧规则。正如沃什所说,可信度的真正检验不是说了什么,而是最终反复做成了什么。 他的新范式目标相当清楚:美联储聚焦通胀、就业和金融系统功能,不再为普通市场波动和资产价格下跌提供隐性担保,把非系统性尾部风险从联储重新交还市场。 但美国正面临一个“两个锅盖盖不过来”的困境:一边是联邦政府高杠杆、财政支出刚性和不断上升的债务展期压力,需要较低的融资成本;另一边是维护支撑美元霸权的美元信用,需要财政和货币纪律。 如果通过降息、扩表、金融压抑或容忍更高通胀缓解债务压力,问题只是从财政负担转化为对美元信用的透支,最终削弱全球持有美元资产的意愿,动摇美元霸权。反过来,如果突然释放过于强烈的“不救市”信号,市场可能迅速形成一致性的单向交易,国债利率和风险溢价上升,并通过杠杆与期限错配放大
BEDROCK 9月观察:风险重定价和AI的分歧
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09-06

他们为什么敢花这么多钱?

硅谷和华尔街,谁看错了 AI? 华尔街越来越相信 AI 有泡沫:资本开支太大,编程之外没有第二个大应用,市场已经把芯片和存储公司的盈利当成周期顶部来定价。产业链却在同一时间签下几十 GW、用自己的信用兜底、继续上调资本开支。两边看到的是同一组数字,分歧出在怎么往前推。华尔街的眼光也许过于静态了,它在 Chat 时代低估过一次,很可能在 Agent 时代再低估一次。打个比方,热兵器刚出现时,一家顶级兵工厂有三种变现:把枪卖给冷兵器军队,扶持一支新军队分战利品,或者自己带兵去拿城池。市场今天只给第一种定价。当然,硅谷也可能错在路径上,2000 年的互联网目的地全对,需求却晚到了五年。 2026 年 9 月 5 日 · BEDROCK AI memo 最近看 OpenAI、Anthropic 和整个 AI 产业链的投入,我们越来越想问一个问题:硅谷和华尔街,到底谁可能看错了? 一边在追问,今天这些收入怎么支撑如此庞大的算力投入;另一边却在不断签长期合同、开发新芯片、建设数据中心,生怕几年后算力不够。两边当然都不是铁板一块,但两种思路之间的距离值得琢磨:一边从眼前的收入判断投入,另一边在为一种还没有充分出现的生意做准备。 一、华尔街的怀疑很有道理,但产业界都看错了? 先站在质疑者这边想一想。 过去两个月,"AI 有泡沫"越来越接近共识,理由并不玄:资本开支太大;除了编程没有第二个同等量级的应用;收入增速在放缓。市场已经用价格投了票:6 月底开始的下跌,七个交易日抹掉半导体板块约 1.5 万亿美元市值,存储股一度跌进技术性熊市,Micron 至今仍比高点低约两成。到 9 月 4 日收盘,按我们模型的盈利预测,Nvidia 对应 2027、2028 年的市盈率只有 14 倍和 10 倍,是它过去十年从没有到过的水平;Broadcom 18 倍和 14 倍,2024 年以来因为 AI 给
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09-03

广度已经铺开,但深度还在1%

市场最近一直在吵一件事:AI 最后能长多大? 不过,市场讨论 AI 时,最容易把两个问题混在一起:有多少公司已经开始付钱,以及这些公司究竟把 AI 用到了多深。前者决定渗透率,后者才决定收入天花板和算力需求。 从公开数据看,企业买 AI 已经不是少数现象,但大部分支出仍停留在聊天、写作和局部辅助。只有很少一批用户把模型接进了日常流程,让它连续完成原来需要人来回接手的工作。今天真正值得研究的,不是 AI 有没有铺开,而是这种深度使用能否从少数人扩散出去。 如果能,需求会出现第二次加速;如果不能,企业开通率仍会提高,但应用收入未必追得上已经发生的基础设施投入,而陷入跨越鸿沟的难题。 先把“广度”和“深度”分开 Ramp 的企业客户中,55.7% 已经出现 AI 相关支出;美国普查口径的估计是 21.6%。两个样本不能直接对比:Ramp 客户更偏数字化企业,普查覆盖面更广。但它们指向同一件事——AI 付费已经越过了极少数科技公司的试验阶段。 图:Ramp 客户中,付钱使用 AI 的企业占 55.7%;美国普查口径估计为 21.6%。来源:Ramp AI Index,2026 年 7 月。Ramp 记录的是美国公司卡上的实际支出,其客户结构更偏数字化,因此不能把 55.7% 外推为全美渗透率。 但把支出摊到员工头上,差距立刻拉开。Ramp 样本的月度中位数只有 11.95 美元,前 10% 约为 650 美元,花得最多的 1% 达到 7400 美元。12 美元接近一份聊天订阅;7400 美元一年约 8.9 万美元,已经接近一份初级岗位的成本。 图:每名员工每月 AI 支出。花得最多的 1% 从 2025 年下半年开始明显抬升,前 10% 温和上行,中位数仍贴近横轴。来源:Ramp AI Index。 过去十二个月,最深的 1% 从约 1900 美元升到 7400 美元,接近四倍;中
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09-02

打破Fed Put:沃什如何重建市场预期

从撒切尔、特拉斯到中国政府,新范式为什么必须为持续行动创造条件 “And we can be held accountable for delivering on our remit—the only true test of our credibility.” — Kevin Warsh, Jackson Hole, August 28, 2026 可信度不是靠说了什么建立的,而是靠最终做成了什么。 沃什要建立的新范式其实很清楚:收缩Fed Put。普通市场波动、资产价格调整和非系统性损失重新交给市场;只有交易、融资和支付等核心功能失灵时,美联储才介入。真正困难的不是宣布这条边界,而是让市场在一次次波动中相信它。 这里存在一个悖论。新范式必须通过对非系统性市场波动持续“不托底”来建立可信度;但如果信号过强、节奏过快,市场形成一致性押注,杠杆平仓和被迫抛售就可能把普通波动推成系统危机。一旦美联储被迫全面救市,市场得到的结论反而是:旧的Fed Put依然存在。因此,沃什需要允许政策路径更不确定、资产价格更大幅度波动,却不能让波动跨过系统失灵的边界。 新范式的成功状态,不是消灭市场波动,也不是靠一场大危机砸碎旧预期;而是让市场承担价格损失和尾部风险,同时保持核心系统稳定,再用持续行动证明Fed Put的边界已经收窄。 从沃什迄今的表现看,他的目标清楚,但没有把具体路径、节奏和幅度说死,也在避免用过强信号制造一场不得不救的危机。这是一条更稳健、也更可能成功的转换路径。由此得到的投资判断同样是两面的:不把大危机作为基准情景;但正因为新范式可能成功,从现在起就应按照“尾部风险将从联储转移给市场”重新定价。 当前瞻指引减少、Fed Put收缩,期限溢价、信用利差以及对流动性和杠杆的风险补偿都应上升;越依赖低波动、廉价融资和央行托底的资产,受到的影响越大。 撒切尔、特拉斯和中国
打破Fed Put:沃什如何重建市场预期
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08-31

《奥德赛》火了,我们研究了诺兰的28年

我想弄清楚的,不是他为什么成功过,而是他为什么能连续成功。 《奥德赛》火了。最初,我只是很好奇:它究竟火到什么程度?一看数据,全球票房约15.53亿美元,不仅成为诺兰职业生涯票房最高的作品,也进入全球影史前15。 更让我意外的是,这是一部接近三小时的R级古典史诗片。它最终超过漫威大IP《死侍与金刚狼》的13.38亿美元,成为全球影史票房最高的R级电影。再往前追,《奥本海默》用约1亿美元制作成本拿到约9.76亿美元票房。诺兰13部导演长片,累计票房已经接近78亿美元。 真正让我震撼的,不是又多了一部爆款。更难的是,他能跨越原创科幻、超级英雄、战争、传记和古典史诗,也能从华纳走到环球,一次又一次把高难度项目做成全球事件。 诺兰最难复制的并不是某一种叙事技巧,也不是IMAX摄影机,而是他把个人判断、清晰表达、团队学习、制片能力和外部伙伴,连成了一套可以持续升级的系统。 令我着迷的不是新电影又大卖了,而是他为什么能连续成功,又怎样把一次成功换成下一次更难项目的能力。 先看结果:这不是一部片的好运气 如果只看《奥德赛》,很容易把成功解释成档期、明星阵容或者史诗题材。但把诺兰的作品按时间排开,事情就不一样了。 从1998年的《追随》到2026年的《奥德赛》,13部导演长片公开制作成本合计约16.40亿美元,累计全球票房约77.95亿美元,票房相当于制作成本的4.75倍。按统一的影院回款与宣发假设估算,规模化作品合计影院ROI约39%。 这条曲线并不完美。《蝙蝠侠:侠影之谜》当期回报普通,却为后续两部十亿美元级电影搭好了平台;《信条》遇上疫情,成为最清楚的负面样本。也正因为存在失败和前置投入,后来的成功才更像一套系统,而不是只挑赢家讲故事。 《奥本海默》是最有说服力的一次验证。它是一部三小时、R级、对白密集的历史传记片,没有系列IP,却用约1亿美元成本拿到约9.76亿美元票房。按同一口径
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08-11

BEDROCK 8月观察:从供给短缺到需求验证

过去一个月,AI产业基本面继续得到验证,相关资产的定价却经历了剧烈波动。 两者并不矛盾。AI相关公司的估值通常具有较长久期。近期预期的调整一旦被投射至中长期增长路径,就会通过现金流折现对当前定价产生放大影响;远期价值占比越高的资产,对这类预期变化越敏感。 这轮调整既受到交易拥挤和去杠杆的放大,也反映出市场对AI远期前景的认知在短期内快速变化。价格一度走在基本面证据之前,并出现阶段性超调。与其说产业趋势发生了逆转,不如说市场正在快速重估预期与估值。 真正的问题,不是AI会不会继续发展,而是需求增长能否以足够快、又可持续的速度,承接万亿美元级别的资本投入。 01价格为何先于证据调整 过去一段时间,市场主要交易“AI前景广阔、基础设施供给不足”。在这一框架下,只要需求持续扩张,上游算力、存储、网络和数据中心等环节的供给约束就具有较高确定性。 如今,定价关注点开始转向另一组问题:AI需求会不会过快放缓?大规模资本投入能否持续?投入最终能否形成合理回报? 这种变化未必需要产业数据明显恶化。对于远期价值占比较高的资产,市场只要小幅下调长期增长假设,估值就可能显著收缩;当交易结构又较为拥挤时,调整会被进一步放大。因此,近期价格变化的速度和幅度,明显大于同期基本面证据的变化。 这也意味着,在远期预期仍高的阶段,市场对近期偏差的容忍度会很低。单季度收入、订单或指引略低于预期,都可能被外推为长期增长路径的变化。价值实现越依赖远期,对短期信息就越敏感。 02真正的变量:需求放缓的斜率 根据公开信息和市场估算,几家头部AI模型公司的合计年化收入,可能从去年底约400亿美元增长至今年底超过2,000亿美元。这一口径并非审计数据,但足以说明需求扩张的速度。 如此高的增速逐步放缓,本身并不意外。关键不在于“是否减速”,而在于减速是否超出合理区间。 AI产业的资本开支已经进入万亿美元量级,上游不少环节也面
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07-13

一个稀缺的例外

"从数学的角度,投资本质上就是解一个数学题。如果你的机会成本或者说IRR要超过15,基本上你必须要投复利型的资产。" 说这句话的人叫谭先生。 在我们的调研清单上,有这样一类管理人:业绩惊人,却几乎从不在公开场合露面,不写公众号,不发朋友圈,行业论坛都很少参加。谭先生就是其中之一。 过去近五年,他的旗舰产品累计收益率超过235%,同期沪深300几乎原地踏步。今年上半年很多老牌价值派私募公司录得负收益,他的私募产品上半年业绩翻倍。令我好奇的是——他用的明明是深度价值的分析框架,却做出了成长派才有的收益。 我认识谭先生多年,不仅习惯了他像运动员的有型体格,更习惯了他一开口那种绝对的理工男气质:不绕弯子,不煽情,每个观点背后都有严密的逻辑推导。说话务实本真,有什么说什么,不故弄玄虚,骨子里透着理性乐观派的底色。当然,也许是常年研究海外市场的原因,谭先生说话中带着大量英文,这让我想起他长期坚持用英文写的读书笔记。 带着"你到底是价值派还是成长派?"的好奇,探普FOF团队再次走访了他。 业绩反差:价值派的框架,成长派的业绩 谭先生是BS资本的创始人,有约15年投资经验。最早在某头部机构的资产管理板块做投资,大约五年前出来创业,创立了B资本,主要做全球性投资。 在FOF圈子里,BS资本并不是那种名声在外的"网红"私募。但在看过他业绩的同行中,评价高度一致:方法论极其纯粹,业绩极其不纯粹——好得不像价值派做出来的。 他的旗舰产品成立于2021年11月,统计区间截至2026年7月,累计收益率超过235%,在沪深300四年多几乎零增长的背景下,他跑出了将近30%的年化,超额收益超过230个百分点。 有意思的是,如果你只看他的方法论——深度价值、竞争壁垒、成本曲线、供需格局——你会以为这是一个格雷厄姆式的价值投资者。但他产出的收益,却是典型的成长派数字。 "价值派的方法论,成长派的收益。"探普F
一个稀缺的例外
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07-06

BEDROCK 7月观察:AI 基础设施的下一场验证

一、投资回顾 2026 年 6 月,全球市场在 4 月和 5 月的快速修复后进入更明显的震荡和分化阶段。美国市场没有改变 AI 基础设施主线,但高估值、利率预期反复以及部分科技龙头资本开支压力,使指数从前期强势上涨转入消化。 其他区域市场分化进一步加剧:日本继续受益于弱日元、企业治理改革和半导体设备链条景气延续;韩国在存储等 AI 半导体预期带动下仍保持强势,但月内波动明显放大;A 股整体相对稳定,而香港市场受互联网与消费板块调整和资金结构影响继续承压。 更重要的变化在于:进入 6 月后,市场对 AI 硬件的定价框架开始发生结构性切换,从“需求是否成立”逐步转向“供给与兑现能力是否匹配”。 二、市场回顾与展望 AI 的投资进入更复杂的阶段:供给上修与需求兑现节奏之间的不确定性有所上升 AI 投资从主要看商业化跑通和需求扩张的阶段,进入供给上修与需求验证并行的新阶段。近期包括韩国存储扩产计划上调、以及 Meta 将部分算力潜在外部化(Neocloud 化)等变化,使得远期供给扩张的可见性显著提升,并对当前已较为拥挤的交易结构形成阶段性扰动。 与此同时,需求侧虽然整体仍在既定扩张路径中,并未出现趋势性变化,整体仍处于“on track”状态,但市场开始重新审视 AI 商业化的终局形态:未来数年 AI 应用能否形成万亿级收入规模,并在更长期扩展至几万亿级别,从而匹配当前及未来持续前置的资本开支节奏。 从结构上看,AI 需求的核心变化在于两点: • 一方面,科技行业内部的 AI 使用仍保持高强度渗透,但已开始出现边际效率约束(如个别公司出现 token 使用限制等现象); • 另一方面,占全球经济绝大部分的传统行业仍处于早期渗透阶段,AI 主要停留在工具层应用,尚未深度嵌入核心工作流。 因此,未来一段时间的关键不确定性在于: • “快世界”(科技行业)AI 使用增速是否自
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06-24

人类社会其实是由众多本地小模型组成的?

弱节点堆出了文明;而现在第一次,组成它的节点和连线都可能换代 BEDROCK 投研 · 2026 年 6 月 当个段子看,它在笑那些听不进、记不住、张口就来的人;可它说中了更大的一件事。 前阵子有张图在技术圈出圈:"我发现很多人其实是本地小模型"——参数小、上下文短、不会联网、没有思维链,输出不是幻觉就是过拟合。当个段子,它在笑那些听不进、记不住、张口就来的人。 但这个比喻往大了想,会逼出一个不那么好笑的判断。如果单个人就是一台又小又弱的本地模型,那人类社会,本质上就是一大堆本地小模型联在一起跑出来的系统。BEDROCK 真正在意的是后面这半句:文明的力量从来不在某个节点有多强,而在把弱节点连起来的那套架构;现在第一次,AI 要去动的,正是这套架构的底层。 顺着往下,有两件事值得想清楚。一堆这么弱的节点,凭什么堆出了数学、芯片和现代文明;以及 AI 这种新节点,到底能把这台机器变强多少,又把方向指向哪儿。 智能不在节点里,在架构里 我们习惯把文明的伟大,记在几个聪明脑袋的账上:牛顿、爱因斯坦。可单个大脑再强,也是一台二十瓦、一次记不住几句话的本地小模型。真正扛着智能的,从来不是节点,是把节点连起来的那套架构。 真正扛着智能的不是节点,是把弱节点连起来的三层架构:协议、外挂记忆、对齐。 这套架构,靠三样东西撑着。 先是语言和文字,一套统一的通信协议,让跨人、跨代的计算第一次成立。 再是外挂的记忆,图书馆和互联网。人脑存不下,就把知识甩给环境,自己只管建索引、做实时推理,这其实就是人类版的 RAG。 最后是那张筛子,法律、市场、同行评议、科学范式,把个体张口就来的幻觉一点点证伪、滤掉,剩下的才叫常识和技术。 想到这里,文明其实是一台分布式计算机:单点极弱,可架构让它跨越时空地攒。伟大不是哪个节点算得多准,而是这台机器能把每个节点那点微弱、还老出错的产出,一代代攒下来。 可这台机
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06-19

AI 芯片越复杂,越离不开先进封装设备

BEDROCK | 路线会变,但检测、量测、测试不会消失 先进封装这条线,最值得看的不是某一个封装名词,而是 AI 芯片复杂度上升后,良率控制重新变成设备收入主线。CoWoS、HBM、玻璃基板、PLP、CPO 的技术路线会继续变化,但检测、量测、测试这些把复杂度关进良率闭环的环节不会消失。 Key takeaway • 算力增长正从“晶体管微缩”转向“chiplet 堆叠”,价值从前道重新流回中道与后道。 • 先进封装的第一性原理:用“更短、更密、更省电的连接”,去换“晶体管微缩”换不来的性能。 • 短期看 CoWoS 与 HBM 的确定性,长期看玻璃基板、PLP 与硅光(CPO)的空间。 • 路线会变(TCB→hybrid bonding、ABF→玻璃、CoWoS→面板级),但良率控制不会消失。 • 封装越复杂,检测 / 测试需求越是非线性(≈n²)上升——这正是“复杂度被稳定转化为收入”的机制。 • 跟踪排序:检测 / 量测(KLA、Onto、Camtek)> 测试 / 探针(Advantest、Chroma、FormFactor)> 减薄 / 切割(DISCO)> 键合(BESI 等,高弹性但验证后移的一层)。 一、微缩走不动:算力靠 chiplet 堆叠,落到四种主流封装 过去几十年,算力的增量主要来自晶体管微缩——节点每往前走一代,同样面积里塞进更多晶体管。但这条路正在走不动:先进节点的 PPA(性能/功耗/面积)改善越来越小,成本却快速上升,而单颗 die 继续做大又撞到光罩尺寸(reticle limit)和良率的天花板——die 越大,一个致命缺陷报废的面积就越大,良率掉得越快。结果是,靠"把一颗芯片做得更大更密"来拿算力的边际收益急剧下降。 于是行业转向 chiplet:把原本一颗大 SoC 拆成
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03-11

BEDROCK播客E24-《投研特辑:在春寒里拥抱AI,95后全球分析师的挑战与期待》

大家好,感谢关注!本期E24播客BEDROCK本拾投资为好朋友们送上《投研特辑:在春寒里拥抱AI,95后全球分析师的挑战与期待》。 🍃春日至,万物生。 春天,总是带给人焕然一新、再度拥有无限可能的感觉。在新年特辑推出后,我们的创业故事与投资反思,也受到了诸多朋友的关注和点赞,感谢大家! 春节后,随着我们与外界交流越来越多,越能感受到大家对BEDROCK的投研团队好奇,想知道我们到底是如何用一套系统化的投资方法论日常工作的。与此同时,我们通过一系列节目,分享了BEDROCK团队如何看待、分析、参与AI这一波时代赋予的巨大投资机会,也让大家对我们在AI投资这一领域的前瞻性和专业性有了极大认可。 2026年,横空出世的OpenClaw、Cowork等AI agent,让全球投资者都惊叹智能体对世界的颠覆,面对“AI对人工替代”这一话题,有人兴奋、有人恐惧、有人拥抱、有人观望。BEDROCK的投研同事在春节期间,作为国内资管行业相对领先试用AI处理投研工作的“吃螃蟹的人”,对这一技术感到极其兴奋。同一时间内,世界局部地区的冲突与战争频发,地缘政治问题对做全球配置的投资人的考验进一步加剧。 如何理解AI这项技术对投资这门行业的范式冲击,如何将AI与我们的系统化投资体系结合起来,是BEDROCK投研团队近两月在集中思考和快速调整的。 本期,我们请到了BEDROCK两位95后分析师Oliver和Barry,从他们的视角讲讲日常的投资工作、新生代全球分析师的特点、以及如何他们如何审视在更复杂的环境下,与AI相伴继续走好投资这门职业道路。 👉时间戳 01:51 两位95后牛剑毕业分析师Barry&Oliver自我介绍 04:20 回忆入职的趣味笔试题,比如“世界上有没有外星人?” 06:00 从一级实习转二级,从海外回中国,选择入行二级投研的原因 08:17 分析师眼中的BEDROC
BEDROCK播客E24-《投研特辑:在春寒里拥抱AI,95后全球分析师的挑战与期待》
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02-24

THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS

A Thought Exercise in Financial History, from the FuturePrefaceWhat if our AI bullishness continues to be right...and what if that’s actually bearish?What follows is a scenario, not a prediction.This isn’t bear porn or AI doomer fan-fiction. The sole intent of this piece is modeling a scenario that’s been relatively underexplored. Our friend Alap Shah posed the question, and together we brainstormed the answer. We wrote this part, and he’s written two others you can find here.Hopefully, reading this leaves you more prepared for potential left tail risks as AI makes the economy increasingly weird.This is the CitriniResearch Macro Memo from June 2028, detailing the progression and fallout of the Global Intelligence Crisis.Macro MemoThe Consequences of Abundant Intelligence CitriniR
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02-01

脆弱、⽣存与艺术:本拾投资的四年

脆弱、⽣存与艺术:本拾投资的四年
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01-04

BEDROCK 2025年回顾及2026年展望

2025年投资回顾2025年全球主要资本市场整体表现积极,其中美国标普500指数、恒生指数及沪深300分别上涨16.4%,27.8%和17.7%,其中AI相关产业链贡献了显著的结构性Alpha。然而,投资过程并非如结果所呈现的那样简单顺畅。年初,市场一度因Deepseek推动的模型效率提升而对AI算力产生过剩担忧;4月,“关税”的黑天鹅对市场整体造成冲击;下半年,AI投资机会由“全面扩散”转向“结构性分化”,Google生态、存储与网络等细分方向表现突出,而单纯算力相关资产回报则相对平淡;进入11月,市场对“AI泡沫”的讨论明显升温。回顾全年,若在上述关键节点的判断出现偏差,组合的最终收益结果将显著不同。在具体投资应对上,年初面对Deepseek引发的AI 算力过剩担忧,我们在看到等效算力供给提升的同时,更关注其对推理应用加快渗透的推动作用,并判断随着AI 应用由简单对话向更复杂任务演进,整体算力需求仍将呈现指数级增长。因此,维持了对AI 相关资产的较高配置。4月初,在关税冲击引发市场快速下跌后,我们判断该情形更可能属于“可控冲击”而非系统性失控危机。在风险溢价显著抬升、市场接近历史可控下跌区间下沿的背景下,我们选择维持风险暴露并进行结构调整,而非采取防御收缩策略。进入下半年,随着AI 投资机会转向结构性分化。我们基于产业链格局变化与确定性的判断,我们提高了对Google 生态、存储与网络等方向的配置比例,并相对降低了对单一算力扩张逻辑的依赖。总体来看,2025年全年我们保持了相对较高的仓位,重点布局于互联网、半导体、云计算、消费和金融科技。AI横跨多个板块,是我们持续重点布局的方向,投资集中于具备长期竞争优势的AI龙头应用、关键基础设施以及芯片制造的领先企业。2026年机会展望宏观与估值:更关注基本面驱动展望2026&nb
BEDROCK 2025年回顾及2026年展望
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2025-12-17

BEDROCK播客E20期文字纪要-展望2026,AI投资脉络:中美摩擦、泡沫分歧、细分机会?

作为一家全球投资机构,我们一如既往在这里为大家带来最新的全球投资热点观察。本期呢,我们请到了TC(CIO)、研究员Tracy,和我们分享下最近热议的AI行业泡沫及相关产业话题。话题1:美联储12月利率决议及2026年展望Claire:聊AI之前,我们先聊一个这两天大家更关注的一个问题。美联储今天早上正好公布了利率决议和经济预期的摘要,我们想先听听TC的看法,因为TC平时在公众号上也会去更新我们在宏观这一块的观点。TC:这次用一个词来讲,叫做hawkish cup(鹰派降息),它虽然是降息了,但是对于明年的利率曲线的指引来说,其实还是比较偏鹰派。现在指引就只是在降一次息,分歧非常大,特别是对于2026年各位有投票权的委员的意见(降息意见)有一个词来形容,叫糖葫芦,就是它是一串的,每一个点位都是有几个人,但是没有一个非常明确的共识。明年到底是要降多少,在美国现在经济状态和现在这个利率水平,未来到底要怎么弄呢,就是分歧还是比较大的。一方面呢,现在不管是经济的韧性、就业率这些是面临一些压力的,但同时通胀也无法马上就能回到(联储)目标的2%,再加上今年已经连续降息多次,所以这个(利率)位置是否要进一步降低的分歧是比较大,我觉得是完全可以理解的。因为如果再降息,美债10年期利率,有可能就会进一步低于这个通胀目标。但是,我觉得基本明年美联储加息降息不太会是成为一个非常主要影响市场预期的一个因素,即很有可能美联储利率决议不是处于一个关键节点的变量,会来回反复。总的来说,我们觉得对美国经济的韧性、还是有通胀的可能性,甚至你可以认为现在就进入一个相对平稳的一个阶段了。所以明年我觉得宏观的干扰不能说没有,但是我们可能更想把精力更多放在一些结构性的一些机会上,即这些投资机会本身而不太依赖于整个宏观流动性突然大水漫灌预期之上。这个是我初步的一个想法,Tracy你可以再补充一下。Tracy:我非常同意
BEDROCK播客E20期文字纪要-展望2026,AI投资脉络:中美摩擦、泡沫分歧、细分机会?
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2025-10-24

BEDROCK播客E19-聊聊AI在投资上的应用(文字版)

TC  大家好,欢迎来到Bedrock播客。 Tracy  Hello,大家好,这里是Bedrock播客的第19期,欢迎大家收听。这一期我们邀请了Bill,他来自湾区,兼具AI与Crypto背景,可能是最懂投资的AI创业者,非常适合今天的话题。今天我们将和他一起讨论AI在投资中的应用。   Bill,不如你先给大家做个自我介绍? Bill  Hello,大家好,我叫Bill孙卿云。2014至2019年在斯坦福攻读数学博士,也是2016年Google Brain最早参与Transformer研发的AI研究员之一。此外,我从事投资多年,曾在千禧年担任投资组合经理,用量化方法管理规模较大的股票策略;也在Citadel和Point 72运用机器学习方法交易股票与期货。  目前我正在推进一个AI创业项目“gen alpha”,近期推出了新产品“AIUSD到AI”,欢迎大家试用。这是一个稳定币余额宝产品,你可以存入USDC、USDT、USD One(支持多链),我们将为你提供20%的收益。AI会作为财富管理人和执行交易员,协助完成多链交易、跨链操作等。 Bill  在硅谷时我结识了TC,我们一起探索了如何利用AI自动化基本面投资,并让AI达到优秀买方基金的分析水平。我们进行了一些技术路径尝试和概念交流,觉得非常有意思。今天我们可以从这个话题展开讨论。 Bill  TC是我见过最出色的基本面投资者之一,他既能深入理解基本面,又能对未来技术趋势拥有清晰洞察。  TC,不如你介绍一下你的基本面分析方法,尤其是对那些难以用现金流折现估值的“高飞股”?你们是如何预测未来现金流的?如果有一个不知疲倦、24小时运转、可化身千万的AI分析师,能为你带来哪些增益? TC  今天我们就轻松聊聊,关于AI、C
BEDROCK播客E19-聊聊AI在投资上的应用(文字版)
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2025-10-23

BEDROCK播客 E18- 聊聊巴西和投资(文字版)

TC 大家好,欢迎来到BEDROCK播客。 Tracy Hello,大家好,这里是BEDROCK播客的第18期。这一期我们来聊聊巴西。最近我们花了两周时间在巴西进行走访,包括了解当地的风土人情、会见当地朋友,还拜访了一些公司,收获颇丰。所以今天就把我们当地的一些感受和讨论反馈给大家。参与讨论的有我Tracy、TC,还有Oliver。那我们还是从整个调研的观感开始聊起吧。 TC 嗯,对,最近去了两周。虽然主要聚焦巴西,但我们也和当地很多朋友聊到了整个拉美的情况。当然,大家也知道整个拉美最核心的国家就是巴西,所以我们今天的话题主要围绕巴西,顺带聊聊整个拉美的情况。这次我们去了几个城市,最核心的当然是圣保罗和里约,还有西部和南部的其他两个小城镇。这次走访感触比较多,因为以前我们对这个大陆以及上面的很多公司和机会的了解,更多是来自于报道、上市公司报告、卖方分析,以及与其他在当地的人士交流得出的。我们自己还没有非常深入地进行过走访,也没有如此高密度地和当地人交流。这次花两周时间,比较高强度地一方面与投资者,另一方面与当地的从业人员——有的在当地做零售、做电商、做运营,还包括一些当地上市公司——进行了比较广泛的交流,确实有很多感触。很多东西我觉得确实是你不到当地,想象和实际情况还是有比较大差异的。所以这次花两周时间还是非常值得的。Tracy,你可以先聊聊你的一些观感吧。 Tracy 我想聊两个偏见问题。在去巴西之前,你在各个渠道上很容易形成的印象是巴西的安全很成问题。第一是有大量的贫民窟,第二是经常在小红书上看到各种博主分享自己被抢的经历。所以总体印象觉得巴西很危险。另外一个印象,不仅是对巴西,还有对整个拉美的,就是说那边“离上帝太近”,资源很好,天气也很好,所以民众处于一种“躺平”状态。这两个印象在我去了以后,觉得都有或多或少的纠偏。第一个是安全问题。第一,我们在这些城市里有一些亲身
BEDROCK播客 E18- 聊聊巴西和投资(文字版)
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2025-10-17

BEDROCK播客E17-聊聊中亚 (文字版)

Tracy: Hello大家好,这里是Bedrock播客的第17期节目。这一期是我和TC从中亚调研归来后,对当地机会的一些讨论,欢迎大家收听。今天我们来聊聊中亚这个话题。最近我们花了差不多两周时间在中亚进行了实地调研,包括哈萨克斯坦的阿拉木图、首都阿斯塔纳,以及乌兹别克斯坦的塔什干。我们拜访了一些当地的机构,包括政府的招商引资部门、投资机构,还有一些当地的Startups孵化器、IT产业园以及一些SuperAPP公司,也参加了一些会议,走访了一些当地朋友。今天我们就从投资的角度来聊一聊。大家对中亚可能比较陌生,TC,要不你先讲讲这趟中亚之行的整体观感?有哪些印象深刻的地方,或者和原来预期很不一样的地方? TC: 这次我们在中亚停留了两周。虽然时间不算特别短,但要全面深入地理解一个地区的发展仍然有限,因此我们尽可能多地与不同的人交流、走访各类机构,以加深对当地市场的认识。总体而言,目前的体会仍然是初步和片面的。 TC: 总体的感觉是,虽然大家在称谓上常把中亚当作一个区域来讲,地理环境上也确实有一些共通之处——比如都位于亚洲中心,基本都是内陆国家,是古丝绸之路的一部分,又处于中国和俄罗斯两大国的影响之下,是连接东西、沟通中俄的非常有意思的地理位置。过去发展相对滞后,但最近在不断变化。 TC: 受到中国、俄罗斯乃至欧美等各方面的影响,各个国家实际上走的是不同的道路,资源禀赋也不一样,存在一些区别。这是一个非常有意思、可以相互观察的区域,并非表面上“中亚”一词就能简单概括的。这是首先得出的一个总体的结论:虽然它叫中亚,但实际上是一个相当有意思且比较复杂的区域经济情况。 TC: 比方说这几个国家,中亚五国在91年苏联解体时采取的方针也有所不同。有些国家之前相对封闭,发展路线可能与前苏联时期类似,以自给自足和相对封闭的方针建国或治理。过去三四十年间,它们逐渐进行改革开放或选择不同发展路
BEDROCK播客E17-聊聊中亚 (文字版)
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2025-10-16

BEDROCK Monthly Report -2025/10

I. Investment Review In September, our portfolio exposure increased slightly and remained at a medium-to-high level overall. Our core investment directions remain unchanged—Internet, semiconductors, cloud computing, consumer, and financial technology. Among these, AI continues to be our primary focus, spanning Internet, semiconductors, and cloud computing, with investments concentrated in AI applications, cloud infrastructure, and leading chip manufacturers. II. Market Outlook and Investment Strategy MacroEnvironment: No Fundamental Shift Since September, the macro environment has largely continued along the same trajectory, without fundamental changes. Although the Federal Reserve cut rates by 25 basis points, the 10-year U.S. Treasury yield did not fall significantly, instead rebounding
BEDROCK Monthly Report -2025/10

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