过去一个月，AI产业基本面继续得到验证，相关资产的定价却经历了剧烈波动。 两者并不矛盾。AI相关公司的估值通常具有较长久期。近期预期的调整一旦被投射至中长期增长路径，就会通过现金流折现对当前定价产生放大影响；远期价值占比越高的资产，对这类预期变化越敏感。 这轮调整既受到交易拥挤和去杠杆的放大，也反映出市场对AI远期前景的认知在短期内快速变化。价格一度走在基本面证据之前，并出现阶段性超调。与其说产业趋势发生了逆转，不如说市场正在快速重估预期与估值。 真正的问题，不是AI会不会继续发展，而是需求增长能否以足够快、又可持续的速度，承接万亿美元级别的资本投入。 01价格为何先于证据调整 过去一段时间，市场主要交易“AI前景广阔、基础设施供给不足”。在这一框架下，只要需求持续扩张，上游算力、存储、网络和数据中心等环节的供给约束就具有较高确定性。 如今，定价关注点开始转向另一组问题：AI需求会不会过快放缓？大规模资本投入能否持续？投入最终能否形成合理回报？ 这种变化未必需要产业数据明显恶化。对于远期价值占比较高的资产，市场只要小幅下调长期增长假设，估值就可能显著收缩；当交易结构又较为拥挤时，调整会被进一步放大。因此，近期价格变化的速度和幅度，明显大于同期基本面证据的变化。 这也意味着，在远期预期仍高的阶段，市场对近期偏差的容忍度会很低。单季度收入、订单或指引略低于预期，都可能被外推为长期增长路径的变化。价值实现越依赖远期，对短期信息就越敏感。 02真正的变量：需求放缓的斜率 根据公开信息和市场估算，几家头部AI模型公司的合计年化收入，可能从去年底约400亿美元增长至今年底超过2,000亿美元。这一口径并非审计数据，但足以说明需求扩张的速度。 如此高的增速逐步放缓，本身并不意外。关键不在于“是否减速”，而在于减速是否超出合理区间。 AI产业的资本开支已经进入万亿美元量级，上游不少环节也面
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BEDROCK 8月观察：从供给短缺到需求验证
BEDROCK 8月观察：从供给短缺到需求验证
一个稀缺的例外
"从数学的角度，投资本质上就是解一个数学题。如果你的机会成本或者说IRR要超过15，基本上你必须要投复利型的资产。" 说这句话的人叫谭先生。 在我们的调研清单上，有这样一类管理人：业绩惊人，却几乎从不在公开场合露面，不写公众号，不发朋友圈，行业论坛都很少参加。谭先生就是其中之一。 过去近五年，他的旗舰产品累计收益率超过235%，同期沪深300几乎原地踏步。今年上半年很多老牌价值派私募公司录得负收益，他的私募产品上半年业绩翻倍。令我好奇的是——他用的明明是深度价值的分析框架，却做出了成长派才有的收益。 我认识谭先生多年，不仅习惯了他像运动员的有型体格，更习惯了他一开口那种绝对的理工男气质：不绕弯子，不煽情，每个观点背后都有严密的逻辑推导。说话务实本真，有什么说什么，不故弄玄虚，骨子里透着理性乐观派的底色。当然，也许是常年研究海外市场的原因，谭先生说话中带着大量英文，这让我想起他长期坚持用英文写的读书笔记。 带着"你到底是价值派还是成长派？"的好奇，探普FOF团队再次走访了他。 业绩反差：价值派的框架，成长派的业绩 谭先生是BS资本的创始人，有约15年投资经验。最早在某头部机构的资产管理板块做投资，大约五年前出来创业，创立了B资本，主要做全球性投资。 在FOF圈子里，BS资本并不是那种名声在外的"网红"私募。但在看过他业绩的同行中，评价高度一致：方法论极其纯粹，业绩极其不纯粹——好得不像价值派做出来的。 他的旗舰产品成立于2021年11月，统计区间截至2026年7月，累计收益率超过235%，在沪深300四年多几乎零增长的背景下，他跑出了将近30%的年化，超额收益超过230个百分点。 有意思的是，如果你只看他的方法论——深度价值、竞争壁垒、成本曲线、供需格局——你会以为这是一个格雷厄姆式的价值投资者。但他产出的收益，却是典型的成长派数字。 "价值派的方法论，成长派的收益。"探普F
BEDROCK 7月观察：AI 基础设施的下一场验证
一、投资回顾 2026 年 6 月，全球市场在 4 月和 5 月的快速修复后进入更明显的震荡和分化阶段。美国市场没有改变 AI 基础设施主线，但高估值、利率预期反复以及部分科技龙头资本开支压力，使指数从前期强势上涨转入消化。 其他区域市场分化进一步加剧：日本继续受益于弱日元、企业治理改革和半导体设备链条景气延续；韩国在存储等 AI 半导体预期带动下仍保持强势，但月内波动明显放大；A 股整体相对稳定，而香港市场受互联网与消费板块调整和资金结构影响继续承压。 更重要的变化在于：进入 6 月后，市场对 AI 硬件的定价框架开始发生结构性切换，从“需求是否成立”逐步转向“供给与兑现能力是否匹配”。 二、市场回顾与展望 AI 的投资进入更复杂的阶段：供给上修与需求兑现节奏之间的不确定性有所上升 AI 投资从主要看商业化跑通和需求扩张的阶段，进入供给上修与需求验证并行的新阶段。近期包括韩国存储扩产计划上调、以及 Meta 将部分算力潜在外部化（Neocloud 化）等变化，使得远期供给扩张的可见性显著提升，并对当前已较为拥挤的交易结构形成阶段性扰动。 与此同时，需求侧虽然整体仍在既定扩张路径中，并未出现趋势性变化，整体仍处于“on track”状态，但市场开始重新审视 AI 商业化的终局形态：未来数年 AI 应用能否形成万亿级收入规模，并在更长期扩展至几万亿级别，从而匹配当前及未来持续前置的资本开支节奏。 从结构上看，AI 需求的核心变化在于两点： • 一方面，科技行业内部的 AI 使用仍保持高强度渗透，但已开始出现边际效率约束（如个别公司出现 token 使用限制等现象）； • 另一方面，占全球经济绝大部分的传统行业仍处于早期渗透阶段，AI 主要停留在工具层应用，尚未深度嵌入核心工作流。 因此，未来一段时间的关键不确定性在于： • “快世界”（科技行业）AI 使用增速是否自
BEDROCK 7月观察：AI 基础设施的下一场验证
人类社会其实是由众多本地小模型组成的？
弱节点堆出了文明；而现在第一次，组成它的节点和连线都可能换代 BEDROCK 投研 · 2026 年 6 月 当个段子看，它在笑那些听不进、记不住、张口就来的人；可它说中了更大的一件事。 前阵子有张图在技术圈出圈："我发现很多人其实是本地小模型"——参数小、上下文短、不会联网、没有思维链，输出不是幻觉就是过拟合。当个段子，它在笑那些听不进、记不住、张口就来的人。 但这个比喻往大了想，会逼出一个不那么好笑的判断。如果单个人就是一台又小又弱的本地模型，那人类社会，本质上就是一大堆本地小模型联在一起跑出来的系统。BEDROCK 真正在意的是后面这半句：文明的力量从来不在某个节点有多强，而在把弱节点连起来的那套架构；现在第一次，AI 要去动的，正是这套架构的底层。 顺着往下，有两件事值得想清楚。一堆这么弱的节点，凭什么堆出了数学、芯片和现代文明；以及 AI 这种新节点，到底能把这台机器变强多少，又把方向指向哪儿。 智能不在节点里，在架构里 我们习惯把文明的伟大，记在几个聪明脑袋的账上：牛顿、爱因斯坦。可单个大脑再强，也是一台二十瓦、一次记不住几句话的本地小模型。真正扛着智能的，从来不是节点，是把节点连起来的那套架构。 真正扛着智能的不是节点，是把弱节点连起来的三层架构：协议、外挂记忆、对齐。 这套架构，靠三样东西撑着。 先是语言和文字，一套统一的通信协议，让跨人、跨代的计算第一次成立。 再是外挂的记忆，图书馆和互联网。人脑存不下，就把知识甩给环境，自己只管建索引、做实时推理，这其实就是人类版的 RAG。 最后是那张筛子，法律、市场、同行评议、科学范式，把个体张口就来的幻觉一点点证伪、滤掉，剩下的才叫常识和技术。 想到这里，文明其实是一台分布式计算机：单点极弱，可架构让它跨越时空地攒。伟大不是哪个节点算得多准，而是这台机器能把每个节点那点微弱、还老出错的产出，一代代攒下来。 可这台机
人类社会其实是由众多本地小模型组成的？
AI 芯片越复杂，越离不开先进封装设备
BEDROCK | 路线会变，但检测、量测、测试不会消失 先进封装这条线，最值得看的不是某一个封装名词，而是 AI 芯片复杂度上升后，良率控制重新变成设备收入主线。CoWoS、HBM、玻璃基板、PLP、CPO 的技术路线会继续变化，但检测、量测、测试这些把复杂度关进良率闭环的环节不会消失。 Key takeaway • 算力增长正从“晶体管微缩”转向“chiplet 堆叠”，价值从前道重新流回中道与后道。 • 先进封装的第一性原理：用“更短、更密、更省电的连接”，去换“晶体管微缩”换不来的性能。 • 短期看 CoWoS 与 HBM 的确定性，长期看玻璃基板、PLP 与硅光（CPO）的空间。 • 路线会变（TCB→hybrid bonding、ABF→玻璃、CoWoS→面板级），但良率控制不会消失。 • 封装越复杂，检测 / 测试需求越是非线性（≈n²）上升——这正是“复杂度被稳定转化为收入”的机制。 • 跟踪排序：检测 / 量测（KLA、Onto、Camtek）＞ 测试 / 探针（Advantest、Chroma、FormFactor）＞ 减薄 / 切割（DISCO）＞ 键合（BESI 等，高弹性但验证后移的一层）。 一、微缩走不动：算力靠 chiplet 堆叠，落到四种主流封装 过去几十年，算力的增量主要来自晶体管微缩——节点每往前走一代，同样面积里塞进更多晶体管。但这条路正在走不动：先进节点的 PPA（性能/功耗/面积）改善越来越小，成本却快速上升，而单颗 die 继续做大又撞到光罩尺寸（reticle limit）和良率的天花板——die 越大，一个致命缺陷报废的面积就越大，良率掉得越快。结果是，靠"把一颗芯片做得更大更密"来拿算力的边际收益急剧下降。 于是行业转向 chiplet：把原本一颗大 SoC 拆成
AI 芯片越复杂，越离不开先进封装设备
BEDROCK播客E24-《投研特辑：在春寒里拥抱AI，95后全球分析师的挑战与期待》
大家好，感谢关注！本期E24播客BEDROCK本拾投资为好朋友们送上《投研特辑：在春寒里拥抱AI，95后全球分析师的挑战与期待》。 🍃春日至，万物生。 春天，总是带给人焕然一新、再度拥有无限可能的感觉。在新年特辑推出后，我们的创业故事与投资反思，也受到了诸多朋友的关注和点赞，感谢大家！ 春节后，随着我们与外界交流越来越多，越能感受到大家对BEDROCK的投研团队好奇，想知道我们到底是如何用一套系统化的投资方法论日常工作的。与此同时，我们通过一系列节目，分享了BEDROCK团队如何看待、分析、参与AI这一波时代赋予的巨大投资机会，也让大家对我们在AI投资这一领域的前瞻性和专业性有了极大认可。 2026年，横空出世的OpenClaw、Cowork等AI agent，让全球投资者都惊叹智能体对世界的颠覆，面对“AI对人工替代”这一话题，有人兴奋、有人恐惧、有人拥抱、有人观望。BEDROCK的投研同事在春节期间，作为国内资管行业相对领先试用AI处理投研工作的“吃螃蟹的人”，对这一技术感到极其兴奋。同一时间内，世界局部地区的冲突与战争频发，地缘政治问题对做全球配置的投资人的考验进一步加剧。 如何理解AI这项技术对投资这门行业的范式冲击，如何将AI与我们的系统化投资体系结合起来，是BEDROCK投研团队近两月在集中思考和快速调整的。 本期，我们请到了BEDROCK两位95后分析师Oliver和Barry，从他们的视角讲讲日常的投资工作、新生代全球分析师的特点、以及如何他们如何审视在更复杂的环境下，与AI相伴继续走好投资这门职业道路。 👉时间戳 01：51 两位95后牛剑毕业分析师Barry&Oliver自我介绍 04：20 回忆入职的趣味笔试题，比如“世界上有没有外星人？” 06：00 从一级实习转二级，从海外回中国，选择入行二级投研的原因 08：17 分析师眼中的BEDROC
BEDROCK播客E24-《投研特辑：在春寒里拥抱AI，95后全球分析师的挑战与期待》
THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS
A Thought Exercise in Financial History, from the FuturePrefaceWhat if our AI bullishness continues to be right...and what if that’s actually bearish?What follows is a scenario, not a prediction.This isn’t bear porn or AI doomer fan-fiction. The sole intent of this piece is modeling a scenario that’s been relatively underexplored. Our friend Alap Shah posed the question, and together we brainstormed the answer. We wrote this part, and he’s written two others you can find here.Hopefully, reading this leaves you more prepared for potential left tail risks as AI makes the economy increasingly weird.This is the CitriniResearch Macro Memo from June 2028, detailing the progression and fallout of the Global Intelligence Crisis.Macro MemoThe Consequences of Abundant Intelligence CitriniR
THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS
脆弱、⽣存与艺术：本拾投资的四年
脆弱、⽣存与艺术：本拾投资的四年
BEDROCK 2025年回顾及2026年展望
2025年投资回顾2025年全球主要资本市场整体表现积极，其中美国标普500指数、恒生指数及沪深300分别上涨16.4%，27.8%和17.7%，其中AI相关产业链贡献了显著的结构性Alpha。然而，投资过程并非如结果所呈现的那样简单顺畅。年初，市场一度因Deepseek推动的模型效率提升而对AI算力产生过剩担忧；4月，“关税”的黑天鹅对市场整体造成冲击；下半年，AI投资机会由“全面扩散”转向“结构性分化”，Google生态、存储与网络等细分方向表现突出，而单纯算力相关资产回报则相对平淡；进入11月，市场对“AI泡沫”的讨论明显升温。回顾全年，若在上述关键节点的判断出现偏差，组合的最终收益结果将显著不同。在具体投资应对上，年初面对Deepseek引发的AI 算力过剩担忧，我们在看到等效算力供给提升的同时，更关注其对推理应用加快渗透的推动作用，并判断随着AI 应用由简单对话向更复杂任务演进，整体算力需求仍将呈现指数级增长。因此，维持了对AI 相关资产的较高配置。4月初，在关税冲击引发市场快速下跌后，我们判断该情形更可能属于“可控冲击”而非系统性失控危机。在风险溢价显著抬升、市场接近历史可控下跌区间下沿的背景下，我们选择维持风险暴露并进行结构调整，而非采取防御收缩策略。进入下半年，随着AI 投资机会转向结构性分化。我们基于产业链格局变化与确定性的判断，我们提高了对Google 生态、存储与网络等方向的配置比例，并相对降低了对单一算力扩张逻辑的依赖。总体来看，2025年全年我们保持了相对较高的仓位，重点布局于互联网、半导体、云计算、消费和金融科技。AI横跨多个板块，是我们持续重点布局的方向，投资集中于具备长期竞争优势的AI龙头应用、关键基础设施以及芯片制造的领先企业。2026年机会展望宏观与估值：更关注基本面驱动展望2026&nb
BEDROCK 2025年回顾及2026年展望
BEDROCK播客E20期文字纪要-展望2026，AI投资脉络：中美摩擦、泡沫分歧、细分机会？
作为一家全球投资机构，我们一如既往在这里为大家带来最新的全球投资热点观察。本期呢，我们请到了TC（CIO）、研究员Tracy，和我们分享下最近热议的AI行业泡沫及相关产业话题。话题1：美联储12月利率决议及2026年展望Claire：聊AI之前，我们先聊一个这两天大家更关注的一个问题。美联储今天早上正好公布了利率决议和经济预期的摘要，我们想先听听TC的看法，因为TC平时在公众号上也会去更新我们在宏观这一块的观点。TC：这次用一个词来讲，叫做hawkish cup（鹰派降息），它虽然是降息了，但是对于明年的利率曲线的指引来说，其实还是比较偏鹰派。现在指引就只是在降一次息，分歧非常大，特别是对于2026年各位有投票权的委员的意见（降息意见）有一个词来形容，叫糖葫芦，就是它是一串的，每一个点位都是有几个人，但是没有一个非常明确的共识。明年到底是要降多少，在美国现在经济状态和现在这个利率水平，未来到底要怎么弄呢，就是分歧还是比较大的。一方面呢，现在不管是经济的韧性、就业率这些是面临一些压力的，但同时通胀也无法马上就能回到（联储）目标的2%，再加上今年已经连续降息多次，所以这个（利率）位置是否要进一步降低的分歧是比较大，我觉得是完全可以理解的。因为如果再降息，美债10年期利率，有可能就会进一步低于这个通胀目标。但是，我觉得基本明年美联储加息降息不太会是成为一个非常主要影响市场预期的一个因素，即很有可能美联储利率决议不是处于一个关键节点的变量，会来回反复。总的来说，我们觉得对美国经济的韧性、还是有通胀的可能性，甚至你可以认为现在就进入一个相对平稳的一个阶段了。所以明年我觉得宏观的干扰不能说没有，但是我们可能更想把精力更多放在一些结构性的一些机会上，即这些投资机会本身而不太依赖于整个宏观流动性突然大水漫灌预期之上。这个是我初步的一个想法，Tracy你可以再补充一下。Tracy：我非常同意
BEDROCK播客E19-聊聊AI在投资上的应用（文字版）
TC 大家好，欢迎来到Bedrock播客。 Tracy Hello，大家好，这里是Bedrock播客的第19期，欢迎大家收听。这一期我们邀请了Bill，他来自湾区，兼具AI与Crypto背景，可能是最懂投资的AI创业者，非常适合今天的话题。今天我们将和他一起讨论AI在投资中的应用。 Bill，不如你先给大家做个自我介绍？ Bill Hello，大家好，我叫Bill孙卿云。2014至2019年在斯坦福攻读数学博士，也是2016年Google Brain最早参与Transformer研发的AI研究员之一。此外，我从事投资多年，曾在千禧年担任投资组合经理，用量化方法管理规模较大的股票策略；也在Citadel和Point 72运用机器学习方法交易股票与期货。 目前我正在推进一个AI创业项目“gen alpha”，近期推出了新产品“AIUSD到AI”，欢迎大家试用。这是一个稳定币余额宝产品，你可以存入USDC、USDT、USD One（支持多链），我们将为你提供20%的收益。AI会作为财富管理人和执行交易员，协助完成多链交易、跨链操作等。 Bill 在硅谷时我结识了TC，我们一起探索了如何利用AI自动化基本面投资，并让AI达到优秀买方基金的分析水平。我们进行了一些技术路径尝试和概念交流，觉得非常有意思。今天我们可以从这个话题展开讨论。 Bill TC是我见过最出色的基本面投资者之一，他既能深入理解基本面，又能对未来技术趋势拥有清晰洞察。 TC，不如你介绍一下你的基本面分析方法，尤其是对那些难以用现金流折现估值的“高飞股”？你们是如何预测未来现金流的？如果有一个不知疲倦、24小时运转、可化身千万的AI分析师，能为你带来哪些增益？ TC 今天我们就轻松聊聊，关于AI、C
BEDROCK播客E19-聊聊AI在投资上的应用（文字版）
BEDROCK播客 E18- 聊聊巴西和投资（文字版）
TC 大家好，欢迎来到BEDROCK播客。 Tracy Hello，大家好，这里是BEDROCK播客的第18期。这一期我们来聊聊巴西。最近我们花了两周时间在巴西进行走访，包括了解当地的风土人情、会见当地朋友，还拜访了一些公司，收获颇丰。所以今天就把我们当地的一些感受和讨论反馈给大家。参与讨论的有我Tracy、TC，还有Oliver。那我们还是从整个调研的观感开始聊起吧。 TC 嗯，对，最近去了两周。虽然主要聚焦巴西，但我们也和当地很多朋友聊到了整个拉美的情况。当然，大家也知道整个拉美最核心的国家就是巴西，所以我们今天的话题主要围绕巴西，顺带聊聊整个拉美的情况。这次我们去了几个城市，最核心的当然是圣保罗和里约，还有西部和南部的其他两个小城镇。这次走访感触比较多，因为以前我们对这个大陆以及上面的很多公司和机会的了解，更多是来自于报道、上市公司报告、卖方分析，以及与其他在当地的人士交流得出的。我们自己还没有非常深入地进行过走访，也没有如此高密度地和当地人交流。这次花两周时间，比较高强度地一方面与投资者，另一方面与当地的从业人员——有的在当地做零售、做电商、做运营，还包括一些当地上市公司——进行了比较广泛的交流，确实有很多感触。很多东西我觉得确实是你不到当地，想象和实际情况还是有比较大差异的。所以这次花两周时间还是非常值得的。Tracy，你可以先聊聊你的一些观感吧。 Tracy 我想聊两个偏见问题。在去巴西之前，你在各个渠道上很容易形成的印象是巴西的安全很成问题。第一是有大量的贫民窟，第二是经常在小红书上看到各种博主分享自己被抢的经历。所以总体印象觉得巴西很危险。另外一个印象，不仅是对巴西，还有对整个拉美的，就是说那边“离上帝太近”，资源很好，天气也很好，所以民众处于一种“躺平”状态。这两个印象在我去了以后，觉得都有或多或少的纠偏。第一个是安全问题。第一，我们在这些城市里有一些亲身
BEDROCK播客 E18- 聊聊巴西和投资（文字版）
BEDROCK播客E17-聊聊中亚 (文字版）
Tracy： Hello大家好，这里是Bedrock播客的第17期节目。这一期是我和TC从中亚调研归来后，对当地机会的一些讨论，欢迎大家收听。今天我们来聊聊中亚这个话题。最近我们花了差不多两周时间在中亚进行了实地调研，包括哈萨克斯坦的阿拉木图、首都阿斯塔纳，以及乌兹别克斯坦的塔什干。我们拜访了一些当地的机构，包括政府的招商引资部门、投资机构，还有一些当地的Startups孵化器、IT产业园以及一些SuperAPP公司，也参加了一些会议，走访了一些当地朋友。今天我们就从投资的角度来聊一聊。大家对中亚可能比较陌生，TC，要不你先讲讲这趟中亚之行的整体观感？有哪些印象深刻的地方，或者和原来预期很不一样的地方？ TC： 这次我们在中亚停留了两周。虽然时间不算特别短，但要全面深入地理解一个地区的发展仍然有限，因此我们尽可能多地与不同的人交流、走访各类机构，以加深对当地市场的认识。总体而言，目前的体会仍然是初步和片面的。 TC： 总体的感觉是，虽然大家在称谓上常把中亚当作一个区域来讲，地理环境上也确实有一些共通之处——比如都位于亚洲中心，基本都是内陆国家，是古丝绸之路的一部分，又处于中国和俄罗斯两大国的影响之下，是连接东西、沟通中俄的非常有意思的地理位置。过去发展相对滞后，但最近在不断变化。 TC： 受到中国、俄罗斯乃至欧美等各方面的影响，各个国家实际上走的是不同的道路，资源禀赋也不一样，存在一些区别。这是一个非常有意思、可以相互观察的区域，并非表面上“中亚”一词就能简单概括的。这是首先得出的一个总体的结论：虽然它叫中亚，但实际上是一个相当有意思且比较复杂的区域经济情况。 TC： 比方说这几个国家，中亚五国在91年苏联解体时采取的方针也有所不同。有些国家之前相对封闭，发展路线可能与前苏联时期类似，以自给自足和相对封闭的方针建国或治理。过去三四十年间，它们逐渐进行改革开放或选择不同发展路
BEDROCK播客E17-聊聊中亚 (文字版）
BEDROCK Monthly Report -2025/10
I. Investment Review In September, our portfolio exposure increased slightly and remained at a medium-to-high level overall. Our core investment directions remain unchanged—Internet, semiconductors, cloud computing, consumer, and financial technology. Among these, AI continues to be our primary focus, spanning Internet, semiconductors, and cloud computing, with investments concentrated in AI applications, cloud infrastructure, and leading chip manufacturers. II. Market Outlook and Investment Strategy MacroEnvironment: No Fundamental Shift Since September, the macro environment has largely continued along the same trajectory, without fundamental changes. Although the Federal Reserve cut rates by 25 basis points, the 10-year U.S. Treasury yield did not fall significantly, instead rebounding
BEDROCK Monthly Report -2025/10
关税冲突对国内经济的影响
本文试图快速研究下中美当前冲突不进一步升级下，对经济的影响。其中借助了Grok、豆包等AI工具查询资料和数据，采用了比较粗糙的估算，不免有错误之处，请不吝指正。结论：1. 中国目前主要是债务问题，但短期控制住了；人口是长期问题，一时半会儿也不会“崩溃”，其他方面很有韧性；2. 如果base case是在当前情况下维持，中美冲突不进一步升级，不考虑刺激内需情况下，GDP可能受到10个百分点的负面冲击；3. 但如果同时考虑2万亿级别的消费刺激，估计能拉动6-8万亿消费，那么可以对冲5个点GDP影响；综合下来5个点左右负面影响。结构上：1. 出口差（可能有相当于GPD10%的负面影响，不容易对冲），以及会受到出口转内需冲击的需求也很差（供大于求，有价格压力，利润端会显著放大影响）；2. 私人投资相关需求非常差（搞不好大幅下滑），但考虑政府投资相关的相对好，整体投资可能走平；3. 内需消费的相对好一点（如果不刺激，可能受到相当于GDP5%的负面影响，但考虑刺激可能打平），比较大概率会刺激的方向还是家电、汽车、手机等，产值大、产业链较长、刺激效果好的领域。中国的反制&应对：1. 建立新伙伴关系、刺激内需；2. 报复性关税、贸易限制等；3. 卖美债和竞争性贬值很可能都不可取。以下是正文：中美冲突后续演进大致有两种情形：一种是，如果中美冲突短期不再升级，而其他地区通过和美谈判获得缓和；另一种是中美较量螺旋升级，其他地区也得不到缓解甚至冲突升级。目前看，第一种更像是base case。一、中国的应对&反制1. 报复性关税&贸易限制&调查制裁、减少购买美国商品：比如对美货物征税34%，限制出口稀土、国防航天航空商品等；2. 竞争性贬值？有约束，不能贬值太多太快形成贬值预期，会严重伤害其他出口国（这些国家相对脆弱很多，也更容易出现危机），与中国致力于成为区域领导
关税冲突对国内经济的影响
BEDROCK Monthly Report -202411
Market Review In October, U.S. risk-free interest rates increased, while risk premiums declined, reflecting the market's view that recession risks are diminishing. At the same time, the upcoming election and potential policy adjustments add uncertainty, which in turn can increase risk premiums. On one hand, concerns over a recession are easing, while on the other, election-related uncertainties loom. Overall, these factors combined have led to a reduction in market-traded risk premiums, with current levels among the lowest since 2002-2022 (in the top 25% range). Although the market has likely priced in both positive and negative factors, the extent of this pricing is uncertain, so we are adopting a wait-and-see approach. Q3 earnings reports have started to roll in, and here are some of our
BEDROCK Monthly Report -202411
美国餐饮饮料行业投资机会探讨
近几年陆续看了几个美国消费品行业，在这里对现阶段的研究做一个简单的梳理和总结，理解肯定也存在局限性，如果有好的想法或者指正，欢迎大家交流和分享，希望这些观点能不断被推翻或修正，从而具有反脆弱性，也避免成为“手拿锤子的人，看什么都是钉子”。在这里分享的主要是两个行业，餐饮、能量饮料。选择这些行业深耕的核心原因是，他们的行业出现了结构性的成长机会，我们希望通过研究理解消费者需求的变化，对这些行业的公司进行合理的定价。餐饮：之前公众号的文章中提到《美国餐饮股牛股辈出》，做到百亿甚至千亿美元的市值，如果看24年YTD，也有几家公司的股价实现了50-200%的涨幅，比如SG, CAVA，抛开其他干扰因素，我们在这里试图从基本面去理解背后的原因。美国的食品支出主要分成两类，FAFH（Food away from Home，在外用餐）和FAH(Food at home，在家吃)，22年分别占比56%和44%，在外用餐的比例在过去不断提高，1929年只有16.7%。背后的原因，1是需求端，经济增长带来的消费能力提升，2是供给端，特别是LSR（*limited service restuarant，也就是我们常说的快餐；另一类则是FSR，full service restuarant，服务好，ticket size高，需要支付小费，连锁化程度低等，这里不重点讨论） 效率提高、连锁化提升的美国餐饮第一波的结构性变化，淘汰了卫生、出餐速度、口味等达不到标准的餐车、独立店的同时，也给消费者带来了新的用餐选项，更快、更好吃、甚至更便宜，逐渐替代了一部分在家吃的需求。过去，LSR连锁餐厅行业的快速增长十分受益于这波结构性变化，但未来的LSR连锁餐厅却可能再难拥有以上因素同时驱动带来的整体行业的快速增长。每个人用餐的次数一年大约就是1095（3*365）次，FAFH和LSR提升到一定比例可能会
大模型训练烧钱还能烧多久
我们对未来大模型训练的算力需求进行了测算，结论是大模型训练每升级一代，对算力的需求是倍数级增加，后续如果没有商业的正向循环，将越来越难跟进。参考MS测算，我们把参数调整为自己的理解，计算不同情形下每一代大模型训练需要的算力。核心的变量是大模型参数，训练天数，卡性能和单价。至少从目前看，大模型升级的过程还是伴随着参数量的倍数级增加，那么可以通过模型参数量，推导训练的tokens量，按照每token所需算力计算总算力需求，假设每一代模型训练天数适当延长的情况下，计算出每代模型训练需要多少投入多少GPU Capex。下表对A、H、B、”R”卡价格分别假设是1.1万、2.5万、3.5万和6万美金。在MS测算的基础上，根据NVDA目前爆料的路线图，我们调整了一下假设，以下是我们测算的Bull、Base和Bear case：结论是：训练GPT4，参数1760bn，训练100天，需要A100 2.5万张，买卡capex 不到3亿美金；训练GPT5，参数8800bn-15tn，训练150天，需要H100 15-26万张，买卡capex对应37-66亿美金；训练GPT6，参数35-85tn，训练200天，需要B100 58-232万张不等，买卡capex对应200-810亿美金。如果按60tn参数，对应需要~430亿美金；训练GPT7，参数106-340tn，训练250天，需要“R”100 45-720万张，买卡capex 270-4300亿美金。如果按180tn参数，需要~1300亿美金。花出去一千亿对巨头意味着什么？可以来看看巨头们的Capex情况：微软24FY在700-750亿美金，其中和设备相关只有50%，350-380亿，其他是新建和租赁数据中心（用于未来15年）。而且设备投入包括了CPU和GPU，既有Cloud也有AI投入。（有专家反馈今年微软采购gpu在70万张卡，金额基本能对
大模型训练烧钱还能烧多久
BEDROCK Monthly Report -202408
Investment Review: Maintaining High Exposure and Increasing Investment in Edge AIIn July, we maintained a high exposure, with a focus on holding positions in internet, cloud computing, semiconductors, consumer, and fintech sectors. The proportion of AI investments slightly increased to 40-45%, primarily targeting B2B applications, leading chip foundries, and edge AI. In July, we further increased our investment in edge AI. The proportion of overseas assets remained around 80%.Market ReviewIn early July, the U.S. stock market experienced a significant pullback, with panic starting to spread at the beginning of August. There are many explanations for this market behavior, including the unwinding of crowded trades (such as buying U.S. stocks of M7, yen carry trades, etc.), and concerns about
BEDROCK Monthly Report -202408
A short story of BEDROCK
周末一边阅读《What It Takes》（非常精彩，推荐），一边修改我们的网站（www.bedrock-invest.com) ，突然翻到去年写的一篇小作文，想到当时正刚刚从创业以来各种危机中逐渐看到隧道的光亮。。。就觉得真是不容易。。。当然，直到今天我们依然处于创业的早期阶段，还远远谈不上成功，不过这个过程本身就已经充满收获和开心了。。。Bad luck?It is quite obvious that the timing of our establishment couldn’t have been worse. We resigned from our original company in the second half of 2021 to establish BEDROCK, and by the end of the year, we had set up a dual-currency fund in RMB and USD. In fact, we didn’t cherry-pick this timing. Although our investment style has always been long-term value investing, we believed at the time that as long as our global strategy (mainly focusing on China and the US) could find enough companies that were sufficiently cheap, even though it was quite difficult in that environment, we shouldn’t make choices based o
A short story of BEDROCK
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