AI最大黑马不是英伟达 华尔街大佬:真正被低估的是…
加文： 其实有两笔。2011年到2012年间，我经历了非常艰难的一年，两只股票给了我深刻的教训。
第一只是一家叫Decree of Health的公司，他们的业务是帮助小型医院更好地与大型保险公司谈判，出发点很好。然后有一天，我一觉醒来，《纽约时报》周日版头版刊出了一篇长达一万字的文章，声称他们在拒绝为有需要的人提供医疗服务。这根本不是事实，但股价还是跌了90%到95%，再也没有恢复。这告诉我，永远存在未知的未知风险——无论你多么努力地去量化一个机会，风险始终存在。
第二笔有点丢人。是Nextel International。我做了很长时间的电信分析师，深知每当一个新兴市场建起新网络，它在定义上就是成本最低、质量最高的网络，因为没有历史负担。Nextel International在南美洲建了一张最新的3G网络，正从一种叫Iden的技术迁移过来。我在这类模式上赚过很多钱，于是建了一个大仓位。我甚至亲自写信给董事会，要求他们回购股票——然而18个月后，公司宣告破产。
教训是：对高杠杆要非常非常谨慎。公司杠杆率太高，而事情并非总能一帆风顺。当时发生的是，两个规模大得多、彼此并无关联的竞争对手打起了价格战，公司被卷进去。我将永远带着这个污点——那是我唯一一次写信给董事会要求回购股票，而公司恰恰在15个月后申请了破产。这本身也是一个深刻的教训。
贾斯： 感谢你的坦诚和勇气，真的很珍贵。
我们换个节奏，来个闪电问答，通常放在最后，今天放在前面。每个词只用一个词来评价：过誉还是被低估？模式识别，实地调研，仓位管理，睡眠。
加文： 我认为模式识别和睡眠都被严重低估。实地调研被高估了。第四个是什么？
贾斯： 仓位管理。
加文： 仓位管理非常重要，但关键是你要找到自己的打法并坚持到底。你可以做一个长打率选手，也可以做一个高命中率选手，但你必须清楚自己的风格，然后保持一致。
贾斯： 听起来是"评价恰当"——这像是加文·贝克尔的生产函数。当你回看自己的优势来源，也许是今年，也许是去年，阅读占多大比重？人脉网络占多大比重？毕竟刚才说实地调研被高估了。还是说，主要来自于比别人更早建立一两个正确的认知框架？
加文： 我认为阅读是压倒性的最重要因素。坦率地说，我现在几乎不再主动约见上市公司。我只在他们主动找我时才见，因为这些公司的发言人经过严格培训，说的话不会超出财报电话会议记录或10-Q文件的范围，而我阅读的速度远比他们说话快。
所以我大量阅读财报记录、第一手资料，同时我认为专家访谈记录也非常有价值，AI在这方面的应用也很出色。总结下来：阅读是核心，模式识别是重要辅助，而提前建立认知框架也很有帮助。
举个例子，2023年5月英伟达发布那份引爆市场的财报时——讽刺的是，距ChatGPT发布已经过去了整整六个月——当时大多数对冲基金甚至还没有配备专职半导体分析师。而半导体和深度科技是我的终生挚爱。不过现在，大家对半导体的认知已经大幅提升了。
贾斯： 是的，你确实入场极早。这也是一个很好的过渡——说到认知框架，你今天的思维模型：内存价格上涨了60%到70%，美光的利润率大概在60%多，而历史平均水平更接近16%。你一直在谈论计算资源的普遍短缺，短缺正在向数据中心、电力延伸，并进一步蔓延至前沿晶圆产能。你对这一演变的思维模型是什么？你也说过，每次短缺之后终将迎来过剩，这个局面会怎么演化？
加文： 纵观历史，确实如此。我相信最终一定会出现过剩，但"最终"这个词承载了这句话里所有的重量——并非眼前。
从过去25年每一轮内存周期来看，现在100%是应该卖出内存的时机。我其实在2000年时是美光的分析师，记得去太阳谷参加他们的分析师日，我经历过无数次内存周期，从历史规律来看，现在确实该卖。
然而，有一个周期是绝对不该卖的——那就是1990年代中期，那是我认为最近一次真正意义上的产能周期。对标那个周期，我们现在可能还处于非常早期的阶段。
我听了朋友亚历克斯和莱昂的分享，他们做得很好，莱斯利也是，我只想说，他们给出的每一个数字，我都选择押大。每一个数字。他们是谨慎的人，我估计他们自己也会押大——毕竟没人想在索恩会议上一年后被打脸。
我们可能还在非常早期。这可能是第一个真正意义上的产能周期。而这些基本面上的短缺，对我们投资者来说是好事。最不希望看到的是泡沫。泡沫很糟糕，穿越泡沫的投资过程很痛苦，泡沫破裂后的余波更惨。我们不想要泡沫。
[物价飞涨的时候 这样省钱购物很爽]
还没人说话啊，我想来说几句
第一只是一家叫Decree of Health的公司，他们的业务是帮助小型医院更好地与大型保险公司谈判，出发点很好。然后有一天，我一觉醒来，《纽约时报》周日版头版刊出了一篇长达一万字的文章，声称他们在拒绝为有需要的人提供医疗服务。这根本不是事实，但股价还是跌了90%到95%，再也没有恢复。这告诉我，永远存在未知的未知风险——无论你多么努力地去量化一个机会，风险始终存在。
第二笔有点丢人。是Nextel International。我做了很长时间的电信分析师，深知每当一个新兴市场建起新网络，它在定义上就是成本最低、质量最高的网络，因为没有历史负担。Nextel International在南美洲建了一张最新的3G网络，正从一种叫Iden的技术迁移过来。我在这类模式上赚过很多钱，于是建了一个大仓位。我甚至亲自写信给董事会，要求他们回购股票——然而18个月后，公司宣告破产。
教训是：对高杠杆要非常非常谨慎。公司杠杆率太高，而事情并非总能一帆风顺。当时发生的是，两个规模大得多、彼此并无关联的竞争对手打起了价格战，公司被卷进去。我将永远带着这个污点——那是我唯一一次写信给董事会要求回购股票，而公司恰恰在15个月后申请了破产。这本身也是一个深刻的教训。
贾斯： 感谢你的坦诚和勇气，真的很珍贵。
我们换个节奏，来个闪电问答，通常放在最后，今天放在前面。每个词只用一个词来评价：过誉还是被低估？模式识别，实地调研，仓位管理，睡眠。
加文： 我认为模式识别和睡眠都被严重低估。实地调研被高估了。第四个是什么？
贾斯： 仓位管理。
加文： 仓位管理非常重要，但关键是你要找到自己的打法并坚持到底。你可以做一个长打率选手，也可以做一个高命中率选手，但你必须清楚自己的风格，然后保持一致。
贾斯： 听起来是"评价恰当"——这像是加文·贝克尔的生产函数。当你回看自己的优势来源，也许是今年，也许是去年，阅读占多大比重？人脉网络占多大比重？毕竟刚才说实地调研被高估了。还是说，主要来自于比别人更早建立一两个正确的认知框架？
加文： 我认为阅读是压倒性的最重要因素。坦率地说，我现在几乎不再主动约见上市公司。我只在他们主动找我时才见，因为这些公司的发言人经过严格培训，说的话不会超出财报电话会议记录或10-Q文件的范围，而我阅读的速度远比他们说话快。
所以我大量阅读财报记录、第一手资料，同时我认为专家访谈记录也非常有价值，AI在这方面的应用也很出色。总结下来：阅读是核心，模式识别是重要辅助，而提前建立认知框架也很有帮助。
举个例子，2023年5月英伟达发布那份引爆市场的财报时——讽刺的是，距ChatGPT发布已经过去了整整六个月——当时大多数对冲基金甚至还没有配备专职半导体分析师。而半导体和深度科技是我的终生挚爱。不过现在，大家对半导体的认知已经大幅提升了。
贾斯： 是的，你确实入场极早。这也是一个很好的过渡——说到认知框架，你今天的思维模型：内存价格上涨了60%到70%，美光的利润率大概在60%多，而历史平均水平更接近16%。你一直在谈论计算资源的普遍短缺，短缺正在向数据中心、电力延伸，并进一步蔓延至前沿晶圆产能。你对这一演变的思维模型是什么？你也说过，每次短缺之后终将迎来过剩，这个局面会怎么演化？
加文： 纵观历史，确实如此。我相信最终一定会出现过剩，但"最终"这个词承载了这句话里所有的重量——并非眼前。
从过去25年每一轮内存周期来看，现在100%是应该卖出内存的时机。我其实在2000年时是美光的分析师，记得去太阳谷参加他们的分析师日，我经历过无数次内存周期，从历史规律来看，现在确实该卖。
然而，有一个周期是绝对不该卖的——那就是1990年代中期，那是我认为最近一次真正意义上的产能周期。对标那个周期，我们现在可能还处于非常早期的阶段。
我听了朋友亚历克斯和莱昂的分享，他们做得很好，莱斯利也是，我只想说，他们给出的每一个数字，我都选择押大。每一个数字。他们是谨慎的人，我估计他们自己也会押大——毕竟没人想在索恩会议上一年后被打脸。
我们可能还在非常早期。这可能是第一个真正意义上的产能周期。而这些基本面上的短缺，对我们投资者来说是好事。最不希望看到的是泡沫。泡沫很糟糕，穿越泡沫的投资过程很痛苦，泡沫破裂后的余波更惨。我们不想要泡沫。
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