投资框架 - 核心为自下而上选个股，对领军企业的定义比市场普遍认知更严格，要求是产业里最领先、细分领域第一且能从国内走向全球的公司[1][3] - 选股不仅看当前技术壁垒，还需计算国际化后的市值空间，例如AI应用公司需先做到国内领先以证明竞争力[3] - 通过建立两个备选池筛选标的，一类池有100多只处于行业第一梯队的公司，二类池有300到400只用于跟踪的优质公司[7] 组合构建与风险管理 - 组合风格鲜明，采用高个股集中度，但不做短期仓位判断，通过动态调整风险收益比控制回撤[3][8] - 择时非强项，因此不依赖单一行业贝塔，例如将半导体配置比例压到50%以内[6] - 当市场出现泡沫化特征或波动率变大时，通过分散个股配置降低集中度，若标的风险收益比下降则立即替换[6] - 备选池中科创板的比重在提升，但不会刻意押注某个板块[3][8] 行业观点与赛道分析 - 全球半导体处于上行周期后半程，行业贝塔减弱，海外库存处于合理偏高位，若需求未陡峭抬升则增长斜率会放缓[5][10] - 国内市场存在错配机会，家电、汽车补贴政策拉动半导体需求，出现淡季不淡特征，但需跟踪补贴政策持续性[5][10] - 在AI赛道，重点关注端侧与软件方向，端侧如自动驾驶、人形机器人是同步化方案，软件则关注AI+工作流等能提升企业效率的领域[9] - AI基础模型能力提升快，但与用户体验对齐不足，例如OpenAI订阅收入突破100亿美元，但toB端企业工作流尚未与大模型无缝衔接[9] 投资逻辑演变 - 2021年至2022年半导体周期波动带来教训，当时对组合标的做了激进线性外推，把短期极值当成长期趋势[5] - 此后投资逻辑中增加审慎，盈利预测不跟随市场一致预期，而是关注下游需求持续性及海外库存周期错配[5] - 更关注AI相关的高性能计算、车、工业场景的需求，认为这些是细分领域的确定性机会[10]