我把Serenity和Crux这两个美股狂魔,蒸馏成了一个自动投研的Agent
上周我扒了 Serenity(
@aleabitoreddit)的 1073 条推文,5 个月 32 倍。
这次我又扒了第二个人——Crux Capital(
@crux_capital_),五个月 647 条原帖,126 个价值票。
Serenity窄而深:找一个制胜点,押死。
Crux 宽而有纪律:画一张六层栈,每层按执行力排仓位。
看完我有点难受,不是因为收益图太夸张。是我发现,这两个人干的根本不是传统意义上的“选股”。
他们是在搭一条投研流水线, AI 负责搬砖,人负责最后拍板。
1⃣ 他们的方法论:先拆机器,再找堵点
他们看一个赛道,不先问“谁会涨”。
先问的是:
这台机器到底长什么样?
BOM 里最难替代的零件是什么?
如果其中一家明天停产,下游要等多久?
这个问题一问出来,视角就完全变了。
大家还在盯 GPU、HBM、电力这些第一层热点时,
他们已经往下抠第二层、第三层:
激光器、InP 衬底、外延、测试、连接、冷却、配电……
Serenity 最狠的地方,是死盯单点故障。
Crux 更像工程师,先画一整张栈,再给每层贴标签:
谁是龙头,
谁是瓶颈,
谁只是会讲故事,
谁又是那种没人聊、但每台机器都得用的“无聊必需品”。
2⃣AI 在他们手里,不是军师,是苦力
普通人用 AI 做投资,喜欢问:
“这票能买吗?”
“帮我总结一下财报。”
“这个赛道有没有机会?”
这种问法,说到底还是在等答案。
他们不是这么用的,他们让 AI 去干最脏最累的活:
拆机器,
顺着零件找供应商,
再找供应商的供应商,
横着读多家公司财报和电话会,
把“产能打满”“认证快结束”“明年放量”这些零碎信号拼成一张图。
说白了,AI 没替他们赚钱,AI 只是把研究量的上限硬抬上去了。
3⃣所以我把这套东西蒸馏成了一个 skill
github.com/qiuqiubuchongle-c…
它不干一件很俗的事:上来就给你甩股票代码。
它先跑五步:
L1 先确认终端,到底研究的是哪台机器、哪套系统
L2 再画供应链栈,搞清楚谁在第几层
L3 找真正的卡点,卡的是产能、认证、热、电、良率,还是材料
L4 用财报、产业新闻、研报交叉验证
L5 先给方向,再给名字,最后才谈仓位
我蒸馏的不是他们买了什么,我蒸馏的是他们怎么提问,怎么排除,怎么把热闹拆成一个个能验证的环节。
4⃣举个例子,人形机器人接下来该买什么
大部分人第一反应都是特斯拉、英伟达、总龙头。
但这个 skill 不会先看这些。
它会先问:
如果 Optimus 真开始放量,最先紧张的是哪一层?
如果谐波减速器已经被市场盯得很紧,
那下一步就该继续往旁边看:
每个关节都离不开的力传感器,有没有被认真定价?
重点不是马上得出“买谁”。
重点是先知道:你该查哪一层。
顺着这套方法继续往后推,
我现在最想深挖的,反而不是更拥挤的 GPU 叙事。
而是AI factory 的供电 液冷 物理交付层。
原因很简单。
芯片再猛,电接不进去也白搭。
柜子再多,热散不掉也白搭。
模型再聪明,机房交不出来,还是得排队。
这条线不性感,不热闹,也不太适合吹牛。
但真缺了它,项目就只能往后拖。
最后
看完 Serenity 和 Crux,我最大的感受其实挺扎心的:
AI 没有让投研变轻松。
它只是先把偷懒的人淘汰了。
以后谁再跟我说
“AI 会让投资越来越简单”
我大概只会回一句:
简单个屁,马太效应罢了,你有的他给你更多,你没有的,他把你已有的都给抢走。