发财搭子

如果担心AI硬件，换成软件是不是更安全？这个问题，我们没有立刻达成一致。

到底是AI越强，一些软件和内容公司的壁垒反而越薄，还是说企业购买的未必只是功能，还有稳定交付、工作流和长期积累的客户关系。但当Agent站到用户与软件之间，原来的议价权又会落到谁手里，和用户的交互入口又花落谁家？

顺着这个分歧，我们继续算三笔账：单个算力项目能回本，为什么云厂商整体仍可能面临现金缺口；光模块的价值量升级、存储长协，究竟改变了哪些周期特征；而那些追求高夏普、低回撤的资金，又是怎样在市场下跌后变成被迫卖盘的。

这一集约一个多小时，从生意讨论到股票，从产业变化讨论到交易结构。我们谈的是判断的条件、分歧与观察信号。Enjoy!

本集延续上集讨论，还没听的伙伴记得先听上集

本集是付费单集，非常感谢你的支持；当然了你也可以去到这个链接登录财搭子即可免费享用，包含了完整的逐字稿以及一些衍生资料。

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本期录制于2026年9月9日，请注意时效性。内容仅作信息整理与观点交流，不构成任何投资建议。

6月份的相关节目欢迎复习：

1. EP33-高位抱团的AI像极了当年的科网泡沫（上）：惊人相似的宏观环境和不容有失的产业指标

• EP34-高位抱团的AI像极了当年的科网泡沫（下）：AI渗透率和工程优化对算力短缺叙事的挑战

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00:21 买软件能对冲AI硬件吗？

05:42 企业买的不只是软件功能

14:34 摄影师的例子：专业软件还有什么不可替代？

20:34 办公AI与最强模型：什么任务值得付更高价格？

26:19 三年回本，为什么云厂商还会缺钱？

32:03 GPU残值与信用利差：单家公司和系统风险

40:56 光模块升级：业绩拐点和股价拐点是一回事吗？

45:04 存储长协：周期被改变了多少？

52:12 固收加的资金流、风险预算与踩踏：后续观察什么信号？

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六月中旬，135老师和我们聊过AI行情里的泡沫信号。三个月过去了，市场经历了一轮巨量下跌，那些担忧究竟兑现了多少？

这次请135老师回来，我们先把当时的问题重新摊开：英伟达的毛利率有没有松动，前沿模型有没有撞到“够用”的天花板，模型降价究竟会削弱还是扩大算力需求。讨论还从公司的财报，走到了每个人的工作桌前——当Token从“自费上班”变成企业承担的生产工具，需求会怎样变化？

有些指标提示的是产业，有些提示的是交易，但都指向了相似的结论。

本期节目会分上下两集，下集将会是付费单集，当然了你也可以去到这个链接免费享用，包含了完整的逐字稿以及一些衍生资料。

本期录制于2026年9月9日，请注意时效性。内容仅作信息整理与观点交流，不构成任何投资建议。

6月份的相关节目欢迎复习：

1. EP33-高位抱团的AI像极了当年的科网泡沫（上）：惊人相似的宏观环境和不容有失的产业指标

• EP34-高位抱团的AI像极了当年的科网泡沫（下）：AI渗透率和工程优化对算力短缺叙事的挑战

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03:14 当时的观察信号，哪些发生了变化？

04:00 英伟达的财报与毛利率：龙头议价权怎么看

08:06 模型到了“够用”的水平吗？

12:12 单价更贵，单个任务却可能更便宜

16:32 Token报销：从个人试用到企业生产工具

23:40 “AI渗透率”

29:58 存储受影响公司与黄金：产业信号和交易信号

34:28 下集预告：软件、现金流与交易

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越野跑｜百公里｜投资思考｜长期主义｜人生节奏｜目标管理｜补给策略｜投资复盘｜决策系统｜成长｜情绪管理

如果要在20+小时连续奔跑100公里，真正决定成功与否的，究竟是意志力，还是过程中一些不起眼的选择？

作为同时是无人问津的财经博主和运动博主，我回到自己第一次百公里越野的真实经历：三次因为受伤、天气和其他外部原因没能出发，第四次终于站上起点；白天遭遇暴晒和轻微中暑，进入黑夜后状态反而慢慢回来；一路自言自语，最终用23个小时走回终点。

这不是一场“只要坚持就会成功”的励志故事。自己的节奏为什么不能由别人决定？目标为什么应该是方向，而不是审判？补给为什么不是奖励，而是给未来的自己保留判断力？复盘怎样把好决策和好运气分开？平时欠下的训练，为什么无法在比赛当天靠热血补回来？

越野跑没有教会我预测市场。它教会我在一条漫长、不确定、反馈又很慢的路上，怎样不先把自己消耗完；也提醒每一个进入市场的人：勇气值得鼓掌，但勇气只负责把我们送过起点，它不保证任何结果。

本期议题：

• 为什么比赛发枪和市场热起来时，人最容易丢掉自己的整套判断

• 从“跑完发朋友圈”到给生活设置锚点，目标如何从证明自己变成组织行动

• 三次没能站上百公里赛道后，怎样重新理解失败、等待和重新出发

• 暴晒和轻微中暑时，为什么不能为了省几分钟而抵押后面的几个小时

• 一张熟悉的脸为什么也能成为补给，以及投资中的补给为什么不只是资金

• 为什么完赛不代表过程正确，赚钱也不自动证明决策正确

• 月跑量不足带来的诚实账单：比赛当天，能力无法临时下载

• 23小时完赛以后，最感动人的为什么不是终点，而是出发的那一刻

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• 00:00 一个财经博主，为什么要聊越野跑——从“天天盯市场”和“天天往山里跑”这两个身份出发，提出全期问题：在不确定的路上，自己的路究竟该怎么走。

• 03:55 当头灯只能照见前面十几米——黑夜、疲劳和补给不足，让长期主义、风险和坚持从抽象概念变成一个具体问题：怎么把自己安全带到下一个补给点。

• 08:32 别人的配速，不是我的计划——发枪后的兴奋、赛道上的超越和市场里的收益截图，为什么都可能在一个瞬间带走自己的整套判断。

• 13:51 目标是方向，不是审判——从第一次跑完长距离只想发朋友圈，到受伤、比赛取消和第四次报名，目标开始负责组织行动，而不再负责证明自己。

• 20:37 暴晒和轻微中暑：别用几分钟抵押几个小时——降低速度、降温、补充能量与电解质；补给不会让人满血复活，却能为后面的自己保留行动和判断能力。

• 22:57 一张熟悉的脸，也是补给——跑友半夜守在补给站替不了你走一步，却能让黑夜里的人凭空多一点力气；投资中的信息、睡眠、情绪和朋友也是同样的支持系统。

• 25:39 完赛也可能掩盖错误的过程——终点照会美化记忆，真正的复盘要回到当时的信息，把判断与运气分开，而不是只根据结果奖励或惩罚自己。

• 29:19 比赛当天，补不回平时欠下的训练——有限的月跑量、工作和训练的冲突，以及为什么市场剧烈变化时也无法临时补出研究能力和风险意识。

• 33:19 进入黑夜以后，状态回来更要守住节奏——没有在比赛当天突然变强，只是带着真实积累和没有练够的部分，一步一步走进最后40公里。

• 34:50 23小时完赛，最感动的却是起点——终点没有预想中的大哭；真正值得鼓掌的是经历受伤、取消和等待以后，仍愿意走进不确定。勇气负责出发，但不保证结果

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CoreWeave｜Nebius｜英伟达｜GPU｜算力租赁｜Token工厂｜云计算｜CSP｜腾讯云｜阿里云｜Kimi｜DeepSeek｜Cloudflare｜AI Agent｜光模块｜磷化铟｜中美科技竞争｜AI基础设施

这期顺着上集留下的问题继续讨论：既然AWS、Azure和Google Cloud已经如此庞大，为什么美国还会冒出CoreWeave、Nebius、Crusoe、Lambda等一批新云？

新云表面上按GPU小时收费，真正卖的却是交付速度。当模型训练和部署窗口以月甚至周计算，而电力、机房和工程仍以年计算时，时间错配本身就成了一门生意。客户签下长期容量合同，部分项目还会支付预付款；新云再把微软、Meta或模型公司的信用转化为项目融资，购买GPU、网络和存储，最后把一代GPU分别投入训练、推理、按需池和其他计算任务，变成多段现金流。

但这种商业模式的弹性并不对称。供给紧张时，一张大单、一笔预付款和一轮融资就能迅速放大规模；供给宽松后，租价、利用率和旧卡残值可能同时承压，债务利息与机房义务却不会陪客户一起延期。我们以CoreWeave和Nebius的二季度业绩为样本，对比两者的体量与增速，分别审视CoreWeave的RPO和资本开支，以及Nebius的客户预付与项目回收期。节目也讨论A100为什么至今仍在“发光发热”，以及GPU的物理、技术、经济、合同和会计寿命应该如何分开看。

为了避免只做GPU房东，两家新云都在尝试升级为“Token工厂”：CoreWeave发展托管推理，Nebius向Token Factory、Tavily搜索和Agent编排延伸。这也解释了英伟达为什么愿意帮新云建立融资与残值体系：与拥有自研芯片的大型CSP相比，新云是通用GPU更稳定的买家。开源模型越强，工作负载越可能流向通用GPU和第三方云；但如果单价下降快于调用量增长，新云的算力收入仍可能承压。

本集也转向了中国云厂商的“两本账”：同一张GPU，是对外出租马上确认收入，还是留给混元、Qwen、豆包、广告、游戏和Agent应用，换取更长期的模型能力与主业效率。我们也结合腾讯财报，以及阿里与Kimi、腾讯云与DeepSeek的托管和分发关系，讨论中国云的算力该如何在内部与外部之间定价。最后，节目延伸到Cloudflare试图抢占的Agent网络控制层，以及美国潜在光模块限制与中国磷化铟出口许可之间的供应链相互制约。

本期录制于2026年8月13日，请注意时效性。内容仅作信息整理与观点交流，不构成任何投资建议。

相关单集：

• EP43-7月AI产业链暴跌复盘，只是去杠杆，还是产业范式转移？

• EP42-中美大厂AI应用大乱斗有赢家了吗？大厂真的做得好AI产品吗？- 串台苔藓之火

• EP41-AI先知 Leopold：他看见了未来，却失去了等待的筹码

• EP39-Kimi K3闪亮登场为啥利好AI算力 ｜ 串台东方财富-自由进度条

• EP35-模型大厂吃掉一切之后，AI应用公司还剩什么了？-串台苔藓之火

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• 00:00｜从上集的Token ROI，走进新云的这本账 回顾7月AI产业链、开源模型和Token Minimizing，引出下集核心问题。

• 00:47｜AWS已经这么大，为什么还需要新云？ 区分CSP的综合企业服务与Neocloud的紧急GPU集群交付，解释“卖交付日期”的时间溢价。

• 05:51｜一笔新云大单怎么跑起来？ 从锁电力和机房、长期容量合同与预付款，讲到用客户信用融资、采购GPU并在验收后确认收入。

• 11:40｜一张GPU的“五段人生” 拆分GPU的物理、技术、经济、合同和会计寿命，以及训练卡如何逐步转向推理和长尾任务。

• 15:18｜新云与CSP：供给紧时共生，供给松时竞争 解释新云作为大云“溢流阀”的作用，以及它为什么同时具有更强的向上弹性与更脆弱的向下弹性。

• 20:14｜CoreWeave与Nebius：两种高速增长，两种资本供血 对比两家上市新云的收入体量和增速，分别拆解CoreWeave的RPO、上电规模与自由现金流，以及Nebius的客户预付和项目回收期；同时重新审视A100、H100和H200的租价与残值。

• 31:20｜从GPU房东到Token工厂 CoreWeave发展托管推理，Nebius延伸至Token Factory、Tavily和Agent服务；同时分析英伟达扶持新云与开源模型变强的条件性影响。

• 37:47｜中国云的两本账：对外收入与内部ROI 从腾讯财报讲到阿里、Kimi、DeepSeek和豆包，讨论GPU是对外出租，还是留给自家模型、广告、游戏与Agent产品。

• 49:06｜Cloudflare想做Agent互联网的“收费站” 当非人类流量大幅增加，身份、权限、抓取、流量和支付控制层可能如何变得更值钱。

• 51:30｜如果美国禁中国光模块，谁会先被卡住？ 分析尚未正式落地的潜在限制、非中国产能的扩产周期，以及光模块与磷化铟供应链之间的相互制约。

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学习资料：

7月，费城半导体指数、A股科创、通信设备和创业板相关指数暴力回撤；产业需求没有突然消失，市场为什么一个月就从“怕买不到”迅速转向“怕卖不掉”？

深度复盘还原7月AI交易的完整起起伏伏的时间线：Meta算力过剩疑虑如何点燃情绪，为什么ASML、台积电等公司交出不错业绩后，股价仍然涨不动，以及仓位拥挤和杠杆退潮怎样把分歧放大成投降式抛售。

接着，我们把视角从股价转回产业。五家美国大云的资本开支正在逼近其经营现金流，市场的考题也由“买了多少GPU”变成“多久上电、利用率多少、现金何时回来”。英伟达披露正在推动通过独立平台动员第三方资本，把AI工厂算力变成可投资资产类别：这可能让GPU从计算设备进一步变成可估残值的抵押品，并把数据中心租约与算力现金流打包成可融资资产，也把AI基建带入更复杂的金融化阶段。

最后聊开源模型“斩杀线”。Kimi K3和DeepSeek V4 Flash代表了大模型与高性价比两条路线；当足够便宜的模型可以完成越来越多真实任务，企业不再只比较每百万token的价格，而会比较成功率、重试、人审和时间在内的完整任务成本。从Token Maxing到Token ROI，再到模型路由、缓存和代码化，AI价值并没有简单消失，而是在模型、应用、云与硬件之间重新分配。

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相关单集：

• EP41-AI先知 Leopold：他看见了未来，却失去了等待的筹码

• EP39-Kimi K3闪亮登场为啥利好AI算力 ｜ 串台东方财富-自由进度条

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00:00｜本期三个问题：股价为何脆弱、云厂为何被追问回报、开源模型会把利润搬到哪里。

03:40｜7月到底跌了多少？中美AI资产为何高度分化 对比SOX、纳斯达克100、科创50、通信设备与创业板的回撤，解释为什么不能把所有AI资产压成一条线。

08:49｜从“怕买不到”到“怕卖不掉”：7月市场四阶段 Meta算力过剩疑虑点火，弱反弹、资金换仓与好财报不涨逐步改变筹码结构。

15:08｜好财报为何成了离场窗口？ 从ASML、台积电到英特尔，拆解利好兑现、头顶卖盘与最终的投降式抛售。

25:18｜Capex叙事变了：建完以后，钱从哪里回来？ 市场从“资本开支越高越好”转向追问自由现金流、ROIC、资金来源和项目回收期。

31:52｜英伟达重大叙事：GPU会成为AI基建的抵押品标准吗？ 解析超过5000亿美元的第三方资本动员框架、GPU残值与融资成本，也讨论供应商金融和风险重复计算。

41:45｜什么是开源模型“斩杀线”？ 用价格与能力的坐标解释：企业为何不再为每一项任务采购最强、最贵的模型。

47:02｜从Token Maxing到Token Minimizing，重新定义任务ROI：路由、缓存与代码化 同样的任务如何用更少、更便宜的模型调用完成，企业衡量AI的标准为何开始变化。

53:31｜Kimi K3、DeepSeek V4 Flash与Luna降价 对比能力线、成本线、部署和许可路线，并借杰文斯悖论讨论降价之后用量会不会增长得更快。

01:01:25｜利润如何重分：模型、应用、云、New Cloud与CPU 拆解谁可能从模型降价中受益、谁承受信用与估值压力，并落到美国云厂的上电、利用率、折旧与RPO。

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学习资料：

铺天盖地的“办公AI”/“xxx Work”/“xxxx Buddy”到底是大厂的新希望，还是新内卷？本期我们和Raymond一起拆解字节、阿里、腾讯、百度等中国大厂在AI办公Agent上的布局与困境。为什么手握重金和人才的大厂，至今做不出一款让人“眼前一亮”的AI原生应用？大公司病、局部理性、内部赛马如何扼杀创新？海外Google、微软、苹果、Meta又走到了哪一步？未来的AI入口是手机厂商的OS，还是微信这样的超级APP？一场关于“替代白领”的终局猜想，正在发生。

聊天搭子：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播

• “局部理性，就是每个部门都在做自己定义下正确的事情，但最终结合产出就偏离了最初的目标。”

• “模型的忠诚度是零，谁强用谁的。迁移成本一旦被抹平，用户随时可以走。”

• “搬起石头砸自己的脚——旧业务太赚钱，新业务就下不了决心砸资源。”

• “未来的竞争，最终就是渠道之争。谁把握流量和预装，谁就把握AI应用的命脉。”

• “一个老师傅带五个Agent，比五个老师傅带五个应届毕业生厉害多了。”

本期录制于2026年7月27日。内容仅作信息整理与观点交流，不构成任何投资建议。

相关单集：

• EP35-模型大厂吃掉一切之后，AI应用公司还剩什么了？-串台苔藓之火

• 43. 大模型半年报：RSI，Fable，5.2，混元3，龙猫，到处都是斩杀线 - 王铁震

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• 00:07电梯里的办公AI广告引发的“周五烦躁”与分众传媒的商业信号

• 01:12新系列「Everybody OK」开场：谁会成为中国办公Agent的超级APP？

• 02:19大厂广告投放有多猛？网红一个月接4条Body广告，单条十几万

• 04:05什么是“AI原生”产品？GUI硬改LUI就是反人性

• 06:30大厂通病①：OKR拆解导致“局部理性”，算法只关心准确率，不关心用户感知

• 08:40大厂通病②：内部赛马与合并，玉博离开阿里做语雀的无奈

• 09:40经典案例：钉钉被曝“面试先拉5个新用户”，大公司病有多离谱

• 12:00组织解法对比：字节Flow（独立部门+内部结算）vs 阿里ATH（CEO直管）

• 16:00小米雷军的“放权”式管理：给空间，不查岗，让团队自己跑

• 19:00为什么字节相对做得更好？独立期权、亲兄弟明算账、不耦合旧业务

• 22:00海外篇①：Google为什么稳住了？搜索份额没掉，Gemini在抢ChatGPT的量

• 26:00海外篇②：Meta没有应用亮点，微软输在Windows生态和Office的“可替代性”

• 29:00硬件终端之争：Mac统一内存吊打Windows，AI开发者都在换苹果

• 34:00未来入口之争①：OS Agent（手机厂商）vs Super App Agent（微信/支付宝）

• 38:00未来入口之争②：“预装应用”战争卷土重来，排他协议将决定渠道命脉

• 43:00AI替代人力的进度条：从“赋能”到“替代”，美国裁员加速，中国隐性变相裁员

• 48:00终局猜想：12个月内办公Agent将进入替代阶段，白领岗位面临蒸馏

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学习资料：

• 飞书 CEO 谢欣演讲：ARR、多维表格与产品使命。

• 晚点 LatePost 对谢欣的专访：内部起源、长期目标和 AI 产品路径。

• 第一财经：飞书 ARR、亏损状态、NDR 与标品原则；36氪：钉钉用户、组织和付费企业口径、钉钉软件订阅 ARR。

• 21 财经：《置身钉内》、ONE 项目与组织调整。

• Clayton Christensen 与 Michael Overdorf：资源—流程—价值观框架；

• Christensen：Meeting the Challenge of Disruptive Change

• James March：探索与利用；

• Melvin Conway：组织沟通结构会投射到系统设计。

• Alfred Chandler：The Visible Hand

• QuestMobile 2026 半年报：豆包、千问、DeepSeek 活跃用户分别约 3.82 亿、1.67 亿、1.29 亿。

• George Sivulka：You Just Hired a Million Bad Employees

一个相信 AGI 将在 2027 年前后到来的年轻人，把未来写进基金的资产负债表；婚礼前夕，融资时钟提前响了。

两年前，Leopold Aschenbrenner 坐在 Dwarkesh Patel 的播客里，用四个半小时讲述自己看到的未来：更大的模型、更大的计算集群、更大的电厂和晶圆厂，以及可能在 2027 年前后到来的 AGI。

那场访谈里，他还留下了一句话：

“不要爆仓，是第一任务，也是第二任务。”

后来，他把这张未来地图变成了一只真实的基金。多头押注芯片、内存、数据中心和电力，空头押注可能被新模型侵蚀的旧软件公司。据《金融时报》查阅的投资者信，这只基金在 2026 年上半年取得了 439% 的回报。那个写下 AI 长文的年轻人，一度成了华尔街最受关注的 AI 投资者之一。

到了 7 月，故事突然翻面。AI 基础设施多头大幅下跌，软件空头反向上涨，融资方开始重新计算抵押品和现金需求。Leopold 正在准备周末的婚礼，几家华尔街大银行已经开始替他的基金寻找现金与买家。最终，Citadel 接走了大部分公开股票组合。交易完成的同一天，科技股和半导体股迎来猛烈反弹。

这期节目，我们沿着 2024 年的预言、2026 年的狂飙、7 月的融资危机，以及 X 上迅速发酵的婚礼梗和阵营争论，还原这场华尔街故事。

故事里有四只同时走动的时钟：技术、股票、融资和互联网。它们共同指向一个比看对趋势更难的问题——一个人究竟靠什么，才能保住等待未来的权利？

本期录制于2026年7月31日。内容仅作信息整理与观点交流，不构成任何投资建议。

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• 00:00 婚礼前夕，资产出售也进入倒计时

• 03:57 回到 2024 年，AI 已经被预言是一项工业工程

• 06:03 从 OpenAI 离场，到把世界观变成基金《Situational Awareness》

• 10:19 他早已知道，最大的风险叫“爆仓”

• 12:37 47%、439%，以及迅速扩大的胜利者光环

• 15:50 7 月，多头和空头从两边同时收紧

• 18:56 Leopold 想等到 8 月 1 日，融资方只看今天

• 20:04 36 小时，Citadel 接走大部分公开股票组合

• 22:26 X 只用几分钟，把危机改写成婚礼梗与阵营战争

• 27:23 四只时钟，谁拥有等待未来的权利
  

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关键词：财搭子 | AI投研 | AI Agent | 智能体｜Leopold｜Anthropic｜云厂商｜存储｜数据中心｜AI投资

学习资料：

• Leopold Aschenbrenner，《Situational Awareness》：<https://situational-awareness.ai/>

• Dwarkesh Patel 对 Leopold 的四个半小时访谈：<https://www.youtube.com/watch?v=zdbVtZIn9IM>

• CNBC 对基金公开股票组合出售的报道：<https://www.cnbc.com/2026/07/30/leopold-aschenbrenners-hedge-fund-is-facing-steep-ai-losses.html>

• Financial Times 对投资者信与融资压力的报道：<https://www.ft.com/content/280336bf-dbed-405f-b38e-5af644a21549>

• SEC Form ADV：<https://reports.adviserinfo.sec.gov/reports/ADV/333011/PDF/333011.pdf>

给你们找到了个宝藏行业，但别因为估值低增速高就冲哦。一款游戏能让人“赢一把就睡”，为什么未必能让股东赚钱？这一期，我们拆开游戏行业从玩家注意力到公司现金流之间的整张地图。

从《游戏改变世界》的目标、规则、反馈和自愿参与出发，拆解游戏行业的版号、安卓渠道、买量、玩家承诺、流水、收入、利润和现金流。我们还会聊乙女游戏的玩家信任危机、Roblox的增长与治理成本、AI进入生产管线后的真实财务证据，以及腾讯、Capcom、任天堂、米哈游和 Valve 各自代表的公司能力。

好产品、好公司、好投资，是三道不同的关。真正值得长期观察的护城河，也许不是让玩家无法退出，而是玩家随时能走，过一阵仍愿意回来。

本期录制于2026年7月24日。内容仅作信息整理与观点交流，不构成任何投资建议。

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• 04:26 从“赢一把就睡”到游戏的四个基本要素 -《游戏改变世界》

• 13:40 3507 亿元大盘背后：游戏收入和用户规模创新高，玩家没走，竞争却更难了

• 16:22 安卓税与渠道战争：谁掌握稀缺入口，谁分走利润

• 22:22 游戏卖的是承诺：《恋与深空》的信任危机

• 28:38 Roblox：大平台、大现金流，为什么仍会巨幅回撤？

• 34:00 一件 100 元皮肤，怎样走进收入和现金流？

• 41:03 AI 会做游戏了，为什么利润率不一定自动起飞？

• 47:27 游戏行业的可投性：好产品、好公司、好投资

• 55:09 最好的护城河，是玩家走了还愿意回来

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关键词：财搭子 | AI投研 | AI Agent | 智能体 | 游戏 ｜ 腾讯｜米哈游｜dota｜无尽冬日｜乙女｜恋与深空｜游戏改变世界

学习资料：

1. Jane McGonigal, Reality Is Broken: Why Games Make Us Better and How They Can Change the World, 2011。

2. 中国音数协游戏工委，《2025 中国游戏产业报告》：https://manage.cgigc.com.cn/api/ReportInfo/08de474f-eed0-496a-8fdc-bb4a06b1b1a1

3. QuestMobile，《2026 手机游戏行业半年报告》：https://www.questmobile.com.cn/research/report/2079409273000030210

4. 腾讯《2025 Annual Report》：https://static.www.tencent.com/uploads/2026/04/09/62d786fcf3d3c8cb7e54791ee95439ac.pdf

5. Roblox 2026 年第一季度股东信 / 业绩附件：https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1315098/000162828026028882/ex991-q12026earningsshar.htm

6. 钛媒体，《叠纸游戏信任危机全复盘》：https://www.tmtpost.com/8048304.html

7. Sensor Tower，《2026 年 6 月中国手游发行商全球收入排行榜》：https://sensortower.com/zh-CN/blog/highest-earning-CN-game-publishers-for-june-2026

8. Nature，《World and Human Action Models towards gameplay ideation》：https://www.nature.com/articles/s41586-025-08600-3

9. Capcom，2026 财年业绩资料：https://www.capcom.co.jp/ir/english/data/pdf/result/2025/full/result_2025_full_01.pdf

10. Nintendo，Annual Report 2026：https://www.nintendo.co.jp/ir/pdf/2026/annual2603e.pdf

从AI浪潮是否见顶讲起，结合大厂资本开支、开源模型、Kimi K3和“算力过剩”争议，探讨当前AI浪潮阶段。

普通投资者又应该选择什么工具、是否值得本地部署、为什么不宜照抄机构量化，以及如何让AI帮助我们提出关键假设、寻找反例、完成回测并持续监控。直面AI幻觉——它无法被彻底消灭，但可以通过可靠数据源和工程校验降低风险。

本期录制于2026年7月22日。内容仅作信息整理与观点交流，不构成投资建议。

也欢迎大家可以关注东财的自由进度条

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• 01:43 AI浪潮走到哪了？与科网泡沫的异同

• 06:16 大厂资本开支：AI产业链的命脉

• 11:42 Kimi K3冲击：规模、超节点、成本与架构创新

• 20:15 中美模型竞争：任务成本与“智能通缩”

• 22:15 算力过剩争议：出租算力为何不等于需求消失

• 27:29 普通投资者如何开始使用AI投研

• 36:26 散户为何不该照抄顶级量化

• 40:08 技术分析：不能只靠截图问答，更要回测与校验

• 42:35 AI的正确角色：提出假设、寻找反例、持续监控

• 44:14 基本面研究：技术、资金、财务、估值与消息面

• 51:37 AI幻觉能根治吗？投研场景如何降低风险

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CFA满分持证分析师的小白课堂更新啦：利润表、资产负债表、现金流量表，到底应该按什么顺序看？合理合法的做账会对财报造成哪些影响？毛利率很高，为什么净利润未必可靠？账面盈利巨幅增长，为什么兜里没进钱？合同金额很大，为什么不能直接算成收入？自由现金流变负，又为什么不一定代表生意恶化？

这期节目讨论的是同一件事：不要让一个醒目的财务数字替你讲完整个故事。

你会听到三张表如何互相验证、A 股和美股公告口径有什么区别、研发费用为什么能改变当期利润，以及应收、存货、应付应该怎样放在一起判断。本期用几个公开的财报例子，把这些常见财务黑话翻译成普通投资者真正能用的问题：利润从哪里来、现金有没有回来、增长占用了多少资金，以及下一份财报该继续追踪什么。

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• 00:00 买股票就是买公司

• 04:28 三张表分别在回答什么

• 12:37 毛利率高，不等于最后很赚钱

• 14:40 净利润为什么还要看扣非

• 18:30 最高近 30 亿美元的合同，怎样才会变成利润

• 20:42 GAAP 与 Non-GAAP 不是 A 股扣非的翻版

• 25:03 同样花 2,000 万研发，利润为什么能差很多

• 32:10 自由现金流为什么有时比净利润更重要

• 40:06 应收、存货、应付要放在一起看

• 44:35 财报是线索，不是判词

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