文章梳理了希音（SHEIN）历时三年的上市之路：从估值近千亿美元的2022年，因美股政治阻力、港股低迷、伦敦遭中国证监会备案审查等辗转，最终2026年9月以约265亿美元市值在香港挂牌，打了2.7折，上市即破发。作者以'甲醛白菜'比喻希音将隐性成本转移到供应商、工人、环境与税务上的低价模式，指出免税政策取消、环保规费等使隐藏成本逐步被清算，营收增速骤降。最黑色幽默的是IPO募资17.4亿却需赔付老股东35亿，基石投资者与受偿机构高度重合。作者认为便宜不是买入理由，散户不该比机构更自信。
本文介绍了基于 ChatGPT Codex 搭建的 AI 股票分析系统的技术方案，该系统定位为 AI 投资研究与信息处理系统，非自动交易或涨跌预测。文章详细阐述了系统的整体架构（6层）、技术选型（数据源、AI模型、调度、推送）、核心数据流、评分体系、配置说明、运行部署、安全边界及关键风险。作者强调工程上先单模型跑通更稳，评分不等于涨跌概率，并提供了与主线项目（Codex 式 Agent 桌面应用）的关联建议。
文章介绍如何用ChatGPT Codex结合Python、GitHub Actions、多个AI模型和Email，搭建一套全自动的AI股票分析系统。用户负责定义需求，Codex负责开发，系统每天自动获取行情、计算技术指标、调用多模型分别分析技术面、基本面、新闻与风险，加权生成综合评分和晨报，并通过Email发送。文章详细讲解项目搭建、模块化分层、API Key安全、自选股批量扫描等步骤，并强调该系统定位为投资研究辅助而非自动交易工具，核心价值在于让AI替代重复的信息处理工作。
文章评测了 GitHub 项目 AI Berkshire，该项目将巴菲特等投资大师的方法论转化为 AI 可执行的标准化研究流程（SOP）。项目通过多视角 Agent 模拟（巴菲特、芒格等）进行交叉验证，解决投资研究中的随机性问题。文章详细介绍了其分析框架、量化结合策略及如何建立可复制的决策系统，强调流程重于预测。
文章由Kova撰写，提出了一个基于2026年超大规模企业$300B+资本开支流向的AI投资4层模型（半导体制造、核心芯片、DC物理层、DC建造层）。基于此模型及Picks-and-shovels、Anti-correlation等原则，作者筛选出了包含LRCX、MU、VRT等在内的10只长线底仓股票，并详细阐述了每只标的的Thesis、权重配置及具体的退出与监控策略。
文章回顾了孙宇晨过去十年在比特币、英伟达、特斯拉等资产上的精准投资，指出其近期对存储芯片（如SNDL）的成功预测。文章进一步剖析了孙宇晨目前的四大关注方向：具身智能、无人机、空间计算与太空探索，阐述了他通过“身体与大脑分离”、“军民用两端布局”等逻辑在物理AI时代的投资版图。
文章指出，在 AI 算力扩张的传导链中，公牛插座作为物理接入的“最后一公里”被市场严重低估。通过分析中国数据中心增长、国产替代及公牛的渠道护城河，作者认为公牛集团应被视为 AI 战略基础设施而非传统消费股，具备极大的估值重估空间。
本文以荷兰东印度公司的大航海为喻，深度解析英特尔在2025-2026年的重生逻辑。文章指出，随着美国政府入股、英伟达及软银注资，以及18A制程良率超预期，英特尔已从破产边缘被重新定位为美国国家战略资产。然而，其代工业务尚未跑通商业闭环，巨额亏损仍在持续。这是一场关于技术、资本与国家意志的豪赌，英特尔能否真正“返航”仍取决于后续执行。
文章深入分析了 AI 从训练时代进入推理时代的投资机遇。随着推理成本占比提升至 80%-90%，算力需求呈几何级增长，但英伟达在推理市场的份额已下滑至 60-75%。AMD 凭借大显存优势及 OpenAI 等巨头的订单，正在抢占市场。ASIC 定制芯片也成新势力。文章对比了英伟达与 AMD的投资逻辑：英伟达仍是行业 beta，而 AMD 是份额转移的直接受益者。
