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如果只选10只股票长期持仓：2026年AI资本开支流向分析

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。

AI投资赚他妈的100倍：产业链全景与机会分析

本文从投资视角出发，将AI产业链划分为算力基础设施、模型层、中间件、应用层及能源约束四个层级。作者主张建立“知识仓”，深入理解产业逻辑，以应对未来的市场波动。文章详细分析了英伟达等核心公司的护城河，并指出了光互连、散热等第二、三圈层的潜在投资机会，强调了从“训练”向“推理”转变带来的市场格局变化。

从集装箱到AI：一部“投资人亏钱”的重复史

文章通过对比微处理器革命和集装箱运输的历史，分析 AI 投资的现状。作者引用 Jerry Neumann 的观点，指出当前 AI 技术处于 ICT 浪潮的成熟期，而非新爆发期，属于“无惊喜”的技术。这意味着早期技术红利的消失，模型层和应用层面临完全竞争，大部分投资人将难以获利。真正的赢家可能是拥有“高量低价”基因的下游使用者（如沃尔玛、宜家模式）及最终消费者，而非上游技术提供商。

硅谷7000人失眠夜：AGI与自我进化的临界点

文章描述了2026年初硅谷因AI爆发性进展而产生的集体焦虑。从Matt Shumer关于“判断力”AI的描述，到OpenAI利用模型自我构建的事实，指出“智能爆炸”已进入正反馈循环。文章引用投资人王利杰的观点，分析了免费版与付费版AI的认知差，并给出了行动建议。作者认为，算力成本限制了AGI的无限进化，人类应关注决策层优势，将AI视为工具而非威胁。