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你好，我是熊猫校长 Ming。

先用一句话说清楚我是谁，再说我每天在研究什么。

过去 20 年，我做 IT 教育创业，手里有一张互联网络专家认证（CCIE#9748），带过二十几万 IT 学员。这 20 年我一直在研究同一样东西：IT 基础设施 —— 网络、服务器、存储、云、数据中心。

今天，我把研究的对象，从"旧世界的 IT 基础设施"，扩展到了"整个 AI 时代的新基础设施"。

一、我到底在研究什么

这两年，所有人都在追大模型、盯着聊天框。

但我越研究越确定一件事：大模型当然重要，可它只是最上面那一层。真正撑起整个 AI 时代、也真正让钱一层层往上流的，是它底下的那几层 —— 算力、存储、网络、电力、支付、数字资产……

它们一层一层，拼出了一整个 AI 新世界。钱，正沿着这条链，一层层往上游流。

AI 时代最大的机会，可能不是 AI 本身，而是看懂 AI 时代的钱，会往哪里流。

瓶颈在哪，钱就往哪迁。 这句话，是我所有研究的那根主线。

我研究这个 AI 新世界，主要靠两张图。

一张是《AI 时代世界地图》—— 这是整个 AI 新世界的全景，接下来十年，我会一直画、一直更新它。

可这片大陆太大了。所以我得给自己找一条主线。

后来我找到了，就是钱。技术会骗人，概念会骗人，估值也会骗人 —— 但钱不会。钱往哪里流，藏不住。

所以我又画了第二张：《钱的河流》—— AI 的钱，是怎么一层层往上游流的。它是那张大地图里，我现在正走着的一条河。

地图我会画很多年，河流我每天都在看。因为对我来说，看懂 AI 时代的钱往哪里流，比知道今天哪只股票涨了，更重要。

二、我每天到底在做什么

我不想在这里堆头衔。我更想让你看到，我最近每天真在干嘛。

每天早上，我会花几个小时研究 AI 产业。最近看比较多的，是这几家公司：英伟达、谷歌、Meta、美光、台积电、博通、应用材料……

我每天大概做三件事：

读财报。

听电话会。

用 AI 把产业链一层层拆开。

然后，我会把研究整理成几样东西 —— 研究文章、产业结构图、利润迁移图，还有我一直在画的那张"钱的河流"。

我给自己定了条规矩：再复杂的东西，也要让一个小白能听懂。 因为我自己就是从"看不懂"一路研究过来的，我太知道那种"每个字都认识、连起来却不知道在讲什么"的感觉有多让人绝望。

三、关于我的研究，先说清楚两件事

第一，我不是专家，我是过来人。 不是我比你更懂 AI，是这条路我刚走过一段，知道哪里有坑、哪里是弯路。

第二，我不敢保证自己永远正确，但我保证，把我每天的研究过程原原本本公开出来。 判断对了，希望能帮你少走一点弯路；判断错了，我会第一时间公开认错、把它修正过来。你愿意天天看我，不该是因为我总对，而是因为我真的在研究。

还有一件事我想说在前头：我分享的是我的研究和思考方法，不是叫你买这个、卖那个。 我不做任何个股推荐，也不预测涨跌。市场里每个人的情况都不一样，最终的判断，得你自己来做 —— 我能做的，是把"钱往哪里流"这件事，尽量帮你看懂。

四、如果你愿意，我们可以一起研究

我能给你的，不是一个答案 —— 答案会过期。

我能给你的，是我寻找答案的整个过程，和一套你以后自己也能用的方法。我怎么一层层往上倒推，我在哪儿犹豫，我可能在哪儿看错，我都原封不动地摆给你看。

我不站在高处，我只是比你早一点点开始研究。

所以如果你也看见了这个正在成形的 AI 新世界，想把它看懂，甚至想在里面找到自己的位置 —— 欢迎在评论区，跟我一起研究、一起思考、一起成长。

你的一个问题、一条反驳、一个我没注意到的角度，很多时候就是我下一篇研究的起点。这条路很长，一个人走会闷。有你在，会好玩很多。

我就是自己穿越过火线的过来人，

我知道小白穿越火线有多大挑战，

所以我回来，陪你再穿越一次。

—— 熊猫校长 Ming

实盘观察，不是投资建议。

研究 AI 基建的标的：

$英伟达(NVDA)$  $谷歌(GOOG)$  $美光科技(MU)$  

台积电｜特斯拉｜SpaceX｜Meta ……