第179章木頭體係雛形
第179章木頭體係雛形(第2/7頁)
玩家。我的批註，其實是在建立自己的研究問題清單：這個行業的天花板有多高？增長驅動力是什麼？技術路徑有哪些？競爭格局如何？潛在風險在哪裡？哪些公司可能勝出？”
他放下平板，拿起那本“初探”筆記，翻到中間一頁，上麵畫著一個簡陋的swot分析（優勢、劣勢、機會、威脅）矩陣，針對當時幾家主要的ai芯片公司。“你看，這就是早期的粗糙對比。優勢、劣勢更多是基於公開信息和有限的感知，機會和威脅更多是邏輯推演。很初級，但框架有了。”
唐磊湊過來看：“你當時就圈定了xxx科技？”
“冇有。”貝西克搖頭，翻到後麵幾頁，是幾家公司財務數據的簡單對比表格，以及一些關於技術路線（如gpu、asic、fpga）的優劣分析筆記。“最初是幾家都在看。但持續跟蹤了大概半年多，通過財報、招股書（如果已上市）、技術發布會、專利情況、客戶進展等，逐步排除了其他幾家。有的是技術路線我覺得前景不明，有的是管理層不穩定，有的是財務結構有問題，或者估值太貴。xxx科技是其中，在技術自研、團隊背景、財務穩健性和當時估值（相對其成長性）幾個維度綜合下來，賠率看起來最合適的一家。”
“賠率？”唐磊抓住關鍵詞。
“對，賠率。”貝西克點頭，從另一個文件夾裡抽出一張a4紙，上麵是一個簡單的手寫估值模型草稿。“這是我第一次嘗試給xxx科技做粗略估值。不是那種複雜的dcf（現金流折現），而是基於幾個關鍵假設：未來幾年的營收增速、毛利率變化、市場份額、以及可能的估值倍數區間。算出來一個很寬泛的內在價值範圍，然後對比當時的市值，看潛在上漲空間（賠率）有多大。同時，也評估了最壞情況：如果技術失敗、競爭惡化、行業需求不及預期，股價可能跌到哪裡。這個‘下行風險’的估算，和‘上行空間’的估算，結合起來，構成了最初的賠率判斷。”
唐磊看著那張充滿假設和箭頭的草稿紙，雖然粗糙，但核心思路清晰：尋找上行空間遠大於下行風險的機會。“所以，你並不是一開始就認定它一定會成為大牛股，而是覺得，在這個位置買入，如果對了，賺得多；如果錯了，虧得相對有限？而且這個‘有限’在你承受範圍內？”
“冇錯。”貝西克肯定道，“這就是‘賠率思維’。我不追求100%確定的機會，那種機會要麼不存在，要麼早已pricein（價格已充分反映）。我追求的是‘不對稱性’：向上的空間遠大於向下的風險。這就需要深度研究來降低‘不確定性’，提高判斷正確的概率，但更重要的是，識
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