美研芒格君投资框架

他不是泛行业选股，核心几乎都围绕 AI 算力、推理、训练和半导体。

非回复推文里，AI 算力/推理/训练相关内容 27 条，占 49.1%。账号反复强调只研究看得懂的 AI、半导体受益股，把技术从业者的日常使用经验转成投资线索。

AI 机会不是固定在一家公司，而是在产业链里一层一层移动。

他的显性框架是：第一阶段算力，第二阶段 HBM/存储，第三阶段互联和光模块，第四阶段设备、检测和封测。重点不是“AI 很强”，而是下一段最缺的环节在哪里。

不只买最热的芯片，也买让芯片产能、良率和互联变好的工具链。

他会把 HBM、CPU、GPU、InP、CPO 继续向下拆到设备、封装、测试、基板、材料和量测。AMAT、LRCX、KLAC、AMKR、TER、TTMI、COHR 等都属于这种二阶受益链。

他的优势来自技术解释，而不是只转述券商目标价。

样本里大量出现 coherent PIC、Tower foundry、InP 6 inch fab、GPU 利用率、HBM 传输、ASIC、Vera Rubin、Trillium 等技术细节。他试图把金融市场没讲清楚的工程约束翻译成股票机会。

故事要落到会议、出货、目标价、管理层表态和订单路径。

他经常说自己回看投行研报、财报会议和管理层表述。比如 MRVL 用 500 万颗相干 PIC 出货验证长期叙事，ORCL 用 OCI、Capex、GW 交付量验证算力云路径。

他愿意做高波动 AI，但不主张满仓硬扛。

账号多次提到保留 30%-40% 现金、分批建仓、减仓收本金、sell put、covered call、protective put。核心是用期权权利金和现金缓冲，让长期正股逻辑不被短期波动打断。

当逻辑从非共识变成共识，他会更谨慎。

他在 AMAT/LRCX/KLAC 和 TTMI 样本里都表达过：当好消息被公开、市场追上来、风险偏好变高，就会减仓或降低风险敞口。这是典型的“先做认知差，后做纪律退出”。