AI 产业链研究 · 活项目

目标:建一套自己的、结构化的认知系统,持续更新,能看出公司与公司、技术与技术之间的关系,最终产出定期深度报告,指引公开市场(美股为主)投资。

这台"认知机器"怎么转

知识库(地基,活的)  →  报告(产出,定期)  →  决策(应用)
公司卡 / 技术卡 / 关系表      季度综述 / 专题 / 财报速评     观察名单 / 论点 / 信号

报告不是从零写的,是从知识库"长"出来的。平时把信息喂进卡片,到节点快速产出报告。

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新手红线

当前进度(2026-06-25 由 Claude 初始化)

已完成:

现共 42 张公司卡(新增 HDD 双寡头 希捷 STX/西部数据 WDC)、11 张技术卡(新增《推理成本栈》《模型技术态势》半活《AI 存储层级》《先进制程路线图》)、39 篇报告(含 20 份真估值〔新增 Intel SOTP〕+ 估值光谱总览 + 红队审查/循环融资/下行剧本 + 技术雷达日志 + Agent 吃 SaaS 专题)、123 条关系边(含"资金边"区 10 条)、42 个观察标的 + 论点台账 18 条在册(截至 2026-07-04;关系图 42 节点/75 边;核心篮子决策表 10 家)。覆盖 L1–L7 全部七层(L2 模型层多为非上市、无公司卡,但已有《模型层地图》报告讲清间接持有)。

数据已做首轮第一档核查(2026-06-26,见核查日志):9 家承重数字回 IR/SEC 核实、大多精确吻合;更正 Marvell 1 处财年错位错误;标注 4 处档级问题(指引/GAAP口径)。仍有能源四家、Nebius、SK海力士待回第一档。

下一步队列(2026-06-27 刷新,给普通模式照做)

普通模式铁律:先读 认识论与方法论.md(尤其 Part 3 作业清单 + 标准指令);承重数字必回第一档(联网核实),前序语料 ~/Downloads/AI产业研究报告/ 只作线索/脚手架、严禁直接抄数字;平时改完 .md 只跑 python3 build.py(本地生成 + 双击 site/index.html 预览,不限次、免费);攒一批再跑 ./发布.sh 集中部署(2026-07-08 起默认部署 Cloudflare Pages:https://ai-chain-research.pages.dev ,免费带宽不限、500 次部署/月,无 Netlify 式限流;./发布.sh --netlify 为旧通道兜底)。
标准指令:"按宪法 Part 3·F 和 模板/技术卡模板.md 新建技术卡《推理成本栈》:原理讲到新手能复述(对照 HBM 卡样板)+ 新手词汇表;核心问题=单位 token 成本由什么构成、三层(模型/系统/硬件)各自的降本速度、哪层降得最快;技术断言按 数据来源与可靠性.md 第八节标 T1/T2;投资含义压一行链接到英伟达/博通/美光/CoreWeave 卡;写完在 论点台账.md L-13 行留痕(此卡是否改变效率突跃概率)。"

技术深度补强(2026-06-27)

针对"报告偏金融、技术与公司发展着墨少"做的一轮补强(宪法升 v1.3):