普通人買股票，先看價格、財報、盈利、板塊熱度、是否有機構買

Serenity的投資方式是在做產業鏈上下游拆解。先把一個大趨勢拆開，再去找裡面最難取代、最容易卡住別人、最容易被巨頭依賴的關鍵節點
英偉達上漲之後，真正厲害的人會繼續往下拆：AI為什麼需要GPU，GPU為什麼需要HBM，資料中心為什麼需要光模組，模型越來越大為什麼需要更多存儲、網路、能源、封裝和散熱
我在3月初也發現一個很有意思的現象，很多大佬開始投核電站。理由很簡單，AI缺能源
這就是典型的下游邏輯
如果你看好AI，就不能只看ChatGPT、英偉達、微軟這些名字。你要繼續拆AI產業鏈：
能源供電，設備造芯片，芯片產生算力，存儲和網路釋放算力，雲平台分發算力，模型公司訓練智能，中轉站聚合模型，應用層觸達用戶，Agent最終完成任務
Serenity的投資邏輯大概就是這樣。她是沿著產業鏈一層一層往下找，哪裡是瓶頸，哪裡是咽喉，哪裡被市場忽略，哪裡就可能成為下一輪資金輪動的入口
她看AXTI，是看InP衬底這種光電子底層材料。她看SIVE，是看下一代CPO和外部光源。她看AAOI、LITE、COHR、MRVL，是看光模組、硅光、網路和AI資料中心之間的傳導
這套思路最有價值的地方在於提前站到資金未來要去的地方
市場第一階段炒英偉達，第二階段炒HBM和存儲，第三階段炒光模組和CPO，再往後可能繼續下沉到材料、設備、封裝、能源和更冷門的供應鏈節點
AI模型爆發是一階。GPU需求上升是二階。HBM、光模組、存儲、網路、能源緊缺是三階，再往下，某些材料、設備、衬底、封裝、光源供應商被重新定價，就是四階
這就是她的邏輯。是故事繼續往下傳導時，市場還沒有完全定價的關鍵節點
Serenity最值得學的是這種產業鏈測繪能力，從終端需求倒推到基礎設施，從顯性龍頭倒推到隱性瓶頸，從市場共識倒推到資金下一步會去哪裡，這才是她的Alpha來源，我不知道說的對嗎，請@aleabitoreddit指教！