方法论

方法论

我们的覆盖规则和数据流水线，全部摊开来给你审查每一条断言。

AI 价值链 5 层模型

每个 AI 标签 ticker 都映射到下面 1 个或多个层级。多层 ticker（例如 NVDA = 芯片 + 基建）反映其业务线广度。
芯片
半导体、GPU、加速器、晶圆厂设备。例：NVDA、AMD、AVGO、ASML、TSM。
基建
云算力、网络、超大规模厂商资本开支。例：MSFT、AMZN、GOOGL（Cloud 业务线）、ANET、CRWV。
模型
基础模型实验室和研究驱动的产品。例：GOOGL（DeepMind）、META（Llama）、MSFT（OpenAI 合作）。
应用
AI 产品化面向 — 消费或企业。例：AAPL（Apple Intelligence）、CRM、NOW、TEAM。
赋能
支撑 AI 基建的电力、地产、散热、材料。例：VST、CEG、EQIX、CCJ。

数据源

  • SEC EDGAR 13F-HR — 伯克希尔哈撒韦 13F-HR（美国 SEC 季度持仓申报表），通过 SEC EDGAR（CIK 0001067983）抓取，使用 edgartools 5.35 解析。每天 06:00 UTC cron 刷新。
  • ARK Invest EOD CSV — ARK Investment Management 13F-HR 走 SEC EDGAR（CIK 0001697748），加上 ARK Invest 官方披露的每日持仓 CSV。每周二至周六 03:00 UTC cron 刷新。

Quote 四条铁律（每条 quote 必须同时满足）

  1. 1. 可点击且稳定的源链接。
  2. 2. 由实名编辑人工 verify 原文。
  3. 3. 源原文片段存档，防链接失效。
  4. 4. 编辑实名署名背书。