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一、短期操作（1-3个月） 1. 规避纯算力依赖型标的：微软、亚马逊、Meta等直接受能源政策冲击的企业，短期需观望其自建电厂的成本落地进度，暂不盲目抄底，等待财报中能源成本数据的明确披露。 2. 关注能源配套赛道：科技企业自建电厂会带动光伏、储能、微电网相关美股标的（如特斯拉储能业务、First Solar），可小仓位布局此类受益板块。 二、中期布局（3-12个月） 1. 筛选抗能源成本标的：优先选择自身能源自给率高（如苹果拥有可再生能源电站）或算力优化能力强的科技巨头，待跌势企稳后分批建仓。 2. 跟踪芯片短缺缓解信号：关注台积电、英伟达的产能释放进度，若芯片供应改善，科技巨头的算力扩张逻辑会修复，可提前布局相关龙头。 三、长期持有（1年以上） 1. 锚定核心技术壁垒：美股7巨头的长期竞争力仍源于AI、云计算、元宇宙等核心业务的技术壁垒，能源成本仅是阶段性扰动，逢低配置具备持续研发投入能力的标的（如微软Azure、英伟达AI芯片）。 2. 分散配置降低风险：将科技巨头仓位与能源、消费等板块均衡搭配，对冲单一板块的政策与行业风险。 四、关键风控点 1. 密切跟踪特朗普能源政策的落地细节，若政策执行力度超预期，需进一步下调科技巨头的仓位占比。 2. 关注美股整体流动性变化，美联储加息周期若重启，会放大科技股的估值波动，需及时调整仓位。

$贵州茅台(600519)$  

每次跟政府走得太近时，都出现翻车

黄仁勋提出的AI“五层蛋糕”理论，是从产业底层到应用顶层的完整架构，同时他也基于这一框架对比了中美在各层的竞争优劣势，具体内容如下： 一、AI五层蛋糕的核心架构 1. 第一层：能源 是AI发展的底层基石，AI数据中心、芯片厂等都依赖海量电力支撑，能源供应量直接决定算力产业的规模上限。 2. 第二层：芯片 是AI的计算引擎，作为算力硬件核心，决定了AI模型训练和推理的效率。 3. 第三层：基础设施 包括数据中心建设、软件生态（如CUDA）、电力/冷却配套等，是AI技术落地的“工厂”载体。 4. 第四层：模型 涵盖GPT、Claude等前沿大模型及各类开源小模型，是AI智能的核心体现，全球现有超150万个AI模型。 5. 第五层：应用 是AI技术落地的具体场景，如工业、医疗、自动驾驶、机器人等，是技术转化为实际价值的最终环节。 二、中美在五层蛋糕中的优劣势对比 1. 能源层：中国能源产能约为美国的两倍，电力供应稳定性和成本优势显著；美国能源扩张速度难以匹配AI算力的指数级需求。 2. 芯片层：美国在高端芯片技术上领先中国数代，但半导体本质是制造业，中国的制造能力和成本控制能力被黄仁勋重点提及。 3. 基础设施层：中国基建速度远超美国（美国建AI数据中心需3年，中国基建落地效率极高），且有政策扶持、成本更低。 4. 模型层：美国顶尖闭源大模型领先中国约6个月，但中国在开源模型领域占据绝对优势，技术渗透速度更快。 5. 应用层：中国80%民众认为AI利大于弊，对AI接受度高，工业应用落地速度和市场规模领先；美国民众对AI的接受度较低，应用扩散速度相对缓慢。

20年内可以实现

英伟达眼中的未来，是算力驱动的全场景智能革命。黄仁勋勾勒的蓝图里，AI不再是工具而是“数字劳动力”，兆瓦级AI工厂将成为新生产范式，800V直流架构与Blackwell芯片构筑高效算力底座，单芯片推理性能较前代提升30倍。 物理AI将重塑现实世界：Jetson平台让机器人具备自适应能力，DRIVE Thor芯片推动L4级自动驾驶规模化落地；Omniverse数字孪生技术打通工业、医疗全场景，已在宝马工厂等实现规模化应用。更有NVQLink量子互连技术开辟计算新维度，6G AI平台解锁万物互联可能。 从“算力供应商”升级为“全栈生态商”，英伟达以CUDA生态绑定全球开发者，用硬件、软件、解决方案的协同，让AI渗透工业、汽车、量子科学等万亿级市场，最终构建一个物理世界与数字世界深度融合的智能文明。

投资笔记：巴菲特理论的当下实践 巴菲特价值投资的核心，是坚守能力圈、买入优质低估企业并长期持有。当下市场震荡加剧，科技与能源板块分化明显，更应摒弃追涨杀跌的短线思维。 聚焦具备宽护城河、稳定现金流与优秀管理层的公司，忽略短期股价波动，用时间换取企业成长的复利。正如他所言：“人生就像滚雪球，最重要的是找到湿雪和长坡。” 耐心与理性，才是穿越周期的关键。 （配图建议：巴菲特经典股东大会发言照片 / 雪球滚落长坡的创意示意图）