拆除"安全"投資方法

也找到最難於取代的上游連結, 最后在市場價格足夠之前下注。

例如,當市場不知道AI数据中心的光線升級會使上游材料,激光器,測試裝置成為稀缺的資產,這一小段可能會重新定价,遠超於目前的基本收入。

和餐廳一樣,最貴的是主菜,但卡住的真品是一點點的支流;如果這沒有供應,所有主菜都無法做。

它就像一個五因子模型 當它本质上是瓶颈方法:

需求方必須有足夠的定義, 供應方必須夠窄, 市場觀察必須滞后。

5個條件也得到满足。

第一层:确定需要。

AI數據中心擴大,云制造商ASIC,自學芯片,推理需要,帶寬需要,這些构成了需求的背景。

多次提及AMZN Trainium、MSFT Maia、Google TPU、NVDA推800V DC。

例如,他在AAOI/LITE的推特上寫道MSFT 美元Maia的光線互通需求。

第二層:限制供應。

所謂的瓶颈並非「這件東西也有利」。

例如,InP線路,CPO外部光源,CW DFB激光,SOI晶圓,光收發器測試裝置等,都發音冷淡,但一旦AI数据中心從電子連接移到光線連接,這些連結就成了容量、好率、憑證周期和客戶匯入的瓶颈。

例如,在InP排程器中,InP在高速光通信激光器,探測器和一些光子中具有關鍵位置,特别是在直接差距,光效和高速布局的情景中。

同時, 也難以估量短期內的繁殖, 原因主要包括憑證周期。

第三層 低焦點。

低焦=真正低价。

Serena的目標大多不在主流叙事中心。

4級:值捕捉。

是否有定价權、毛利區域、客戶目標、供應股權。

真正的瓶颈化為過量收入, 中間有好幾條條條件:公司能否取得產能, 能否定价。

5級 催化剂。

雖然長期的空間很重要。

短中期啟動:金融報紙、客戶批量製作、Jabil Freside Chat、CHIPS法案、索引整合、Nasdaq雙面上市、M& A、拥挤、從當地市場向美國投資商的資本流。

典型的瓶颈案例。

自從Reddit的早期

當時AXTI市場價值很小, 業務冷淡, 總營InP線被視為「推票」; 然而, Serena明白IAI数据中心輕便通訊需要IP基礎材料。

而非觀察股價上升, 而是決定連結是否從「冷門材料」變成「战略瓶颈」的第一步。

2. RPI:小市值公司对边际需求极为敏感。

需求的变化也可能是大公司1%的收入受到干扰和小公司重新估价。

例如,對AI硬件、開發板、外圍設備的需求增加,對蘋果等巨人的影響有限美元RPI這個小的硬件公司可能會直接改變增長曲線。

這台「小型電腦」可能突然成為AI應用程式繁衍的基礎。

3. AAOI /法律: 從單點瓶颈到供應鏈圖。

安全將LITE放在TPU / OCS 的利潤鏈中, 將AAOI放在MSFT Maia和AMZN Trainium營運鏈中。

當Google TPU連結受到市場獎勵時, 下一步可能是挖掘AMZN、MSFT自學ASIC相關的光線。

學會如何思考, 如果你真的能握住標記 你必須建立自己的知識系統。

那我們怎麼用Serenity的思維方法? 有六步。

第一步:尋找大趋势:需求得到確認嗎

先辨其法。

例如,AI的算法擴大、CPO光線互聯、800V DCS、人類機器人、穩定的貨幣支付和RWA货币化都是潮流。

如果趋势本身不能确定,后者的供应链分析也是小牛。

第二步:繪圖:從终端到上游的連結是什麼

把鏈子畫出來。

例如,我們不能只知道$NVDA了解ASIC,開關,光模組,外光源,激光,InP/SOI材料,封印,測試,光纤陣列,显微鏡等。

靜靜本身提到,如果從上游IPP到下游的光模組不覆盖光通信業的連結,它就無法讀取足夠的光。

第三步:尋找瓶颈:最難擴張/取代的是什麼

不管是真正的瓶颈還是假的瓶颈。

真正的瓶颈通常有以下几种特征:供應集中、憑證周期長、客戶轉換成本高、技術率差、擴張速度慢和依赖特大路面圖。

虛偽的瓶颈通常在「产业鏈中」。

第四步: 是否有客戶 認證 能力 訂單追蹤

是證據,不是情感。

證據包括年報、管理紀錄、供應商簡介、CHIPS法案/政府資金、索引包含、專利、招聘、擴張能力、合作公告、客戶產品路徑圖以及業務封面。

包括客戶網站、招聘、專利、供應商名單、政府專案; 要分開三种證據 不然就更容易推斷了。

第五步 風控:如果錯了,在哪里

"逆表"必作。

勇猛小心 不复一朝。

如果客戶不限制收入, 如果比賽被取代,瓶颈會消失嗎? 股價能負擔起效勞嗎? 如果過量傳送導致過份拥挤, 如果公司金融、稀释、金融重述

第6步:匹配研究的位置和深度。

如果你只看別人的摘要, 空間應該很小; 如果你能畫出經營的鏈子。

學習方法伴有一碗冷水. 因為有限度的最好。

很容易推斷。

但這種方式自然會有誤估的風險。 將供應商從客戶網站上移除, 需要区分推论和事實。

勇敢點 保重。

2. 早期金融不善,估值不固定。

對SIVE、XFAB、AAOI等目標而言。

這在正确的方向上是很高的成功率,但容易在错误的方向上誤判。

3. 液力反向風險:宁靜已成市場變數。

靜靜不是一個普通的研究者, 可能直接推動價格。

在查明幸存者方面也存在一些偏见。

除了值得學習的邏輯之外。

宁靜是偉大的,但我們必須小心。

過去的經驗在未來可能不會被考驗, 巨人會試圖在目前的領帶之後繞過它嗎

此外,"安宁"的成功,除了它的強大分析能力外,还需要穩定地存留第一手資訊和坚固的心力來抵抗撤退。

那也是同樣的句子 大胆的假設 小心的證詞 負責自己的位置。

 

也就是說, 博特萊內克投資法是有效的, 因為市場往往會在第二級供應商之前。

但這個方法最危險的地方就在這裡:它主要依靠專業的判斷、資訊拼圖、非共识的容忍和仓庫的纪律。

我們真正需要做的不是用Serena的阻力, 而是他的研究序列: 找出潮流、找出瓶颈、找出證據、觀察價值、等待催化。

最后,看看Serenity的方法,腦袋裡只剩下三個字: 走窄門。

在AI等大潮流中, 而不是買下最受歡迎的股權, 而是在工業圈內。

這是投資或生活的小門。