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📋 内容介绍 这一期我们迎来 「周期股研究月」的阶段性汇报。 Jennifer 从去年开始配置黄金 ETF，由此一路入坑大宗商品研究，慢慢搭建出一套完整的 资源股投资框架。这一期节目，我们就从黄金开始，聊聊周期股的钱到底是怎么赚的。 为什么黄金常被称为 美元风险和地缘政治的天然对冲？普通投资者又可以通过哪些方式参与——实物黄金、ETF、黄金股、还是期货？ 接着我们聊到白银。相比黄金，白银市场更小、供给弹性更低，因此在牛市中往往表现出 更大的价格弹性。巴菲特当年买入 7 亿美元白银的背后，其实就是一个典型的 供需缺口投资案例。 但真正反常识的，是周期股的估值逻辑： PE 越低，可能越危险；PE 越高，反而可能是机会。 为什么会这样？如果要判断一个行业在周期的哪个阶段，我们应该看什么指标？ 最后我们把视角落到石油行业——从产业链如何选公司、如何看成本优势与分红，到左侧投资 vs 右侧交易的风格差异。我们也复盘了最近的几笔交易，以及在周期股里如何管理等待的时间成本。 节目最后，我们还聊到了 Lily 在巴厘岛旅行时的观察： 宗教如何慢慢塑造一个地方的审美与生活方式。 ⏱️ 时间戳 00:00 开场：第五集，一周连更两期 00:56 Jennifer 的黄金入坑故事，以及为什么看好黄金长期走势 04:12 配置黄金的方式：实物 / ETF / 黄金股 / 期货，各有什么优劣？ 07:23 白银为什么比黄金弹性更大？供给端的特殊性解析 11:27 巴菲特买白银的故事：如何用供需缺口逻辑判断大宗商品 13:55 周期股最反常识的估值陷阱：PE 低的时候反而要小心 18:41 为什么现在看好石油？短期战争催化 + 中长线供需结构逆转 27:55 周期的四个阶段怎么判断？以及如何筛选石油标的 34:28 交易心得复盘：左侧等待的时间成本，以及如何用做 T 把握卖点 41:08 生活分享：巴厘岛的印度教文化，宗教如何孕育出日常审美
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震荡市里，Jennifer 想好了一个小红书标题：“好消息挣到钱了，坏消息流量掉了。”但她觉得，平平无奇的市场里依然藏着阿尔法——这期我们聊 AI 制药。 为什么是现在？从 Anthropic、OpenAI 到英伟达×礼来、字节分拆、Isomorphic Labs 的大额融资，科技巨头和大模型公司在过去一年里集中涌向同一个赛道。 Jennifer 从靶点、分子讲起，拆解 AI 真正能加速的两步。Lily 替外行一路追问：“AI 直接生成出来的，不就是药吗？”答案藏在干实验与湿实验的区别里：线上一次生成上万个候选分子，线下实验反而成了瓶颈。 于是我们顺着瓶颈找铲子：DNA 合成里的 Twist、重组蛋白里的国产厂商、自动化实验室里的 Ginkgo 与 Adaptyv。哪一环的 AI 增量已经进了财报，哪一环还只是故事？ 至于 AI 药企本身，Jennifer 直说：这是她的知识盲区，不如简单点买铲子。也欢迎懂行的听众来评论区帮我们补课。 以上内容仅为个人研究与交流，不构成投资建议。
本期简介 比特币一个月反弹约22%，这是牛回了，还是熊市里一次被逼空放大的反弹？我们这次要走在牛市之前，让大家提前做好预案。 这期从人尽皆知的四年周期讲起，非常小白友好。但依旧从供需和技术面给大家拎出来多个监测信号，并且给大家了非常体贴的建议。 7709送走的钱，这次原生家庭补回来。
本期简介 开源大模型已经赢下用量，却没有赢下收入。OpenRouter 上，头部 Token 流量越来越多流向中国开源模型；但同一批流量经过路由、托管、云和 Agent 入口后，真正回到模型公司的钱却很少。但开源不是做慈善，即使开源了，也要努力的收钱。 这期我们从一笔流水账开始拆：OpenRouter 为什么收费，Together AI、Fireworks AI 怎样靠部署赚钱，云厂商拿走什么，以及 DeepSeek 为什么即便开放权重，仍可能依靠部署效率和官方 API 保留成本优势。问题的关键不只是单 Token 定价，而是谁拥有入口、用户心智和收口。 我们负责把账追到底：如果海外流量大多漏给了第三方，开源 Lab 怎样提高商业化渗透？Claude Code 这类 Agent harness 为什么能把模型从“比价商品”变成产品？智谱、DeepSeek、Kimi 和 MiniMax，又分别押注了私有化部署、成本工程、前沿模型和海外 C 端产品。 最后两个人把话题落回投资：二级市场和一级市场在给什么定价，P/ARR 能不能信，社区许可又是否真能把“漏掉的钱”收回来，也请期待我们下一期的大模型公司拆解。
本期简介 2026年8月，具身智能热到全顶着几百亿的估值要去IPO了，宇树/银行通用/自变量/星海图/智平方等等等等，但机器人今天连抓个杯子都还会失败。这些公司能不能上市、上市了要不要买？——在我们反复的自我逼问下，我们出了这一期具身智能播客。 我们这期不聊浅的，从技术开始尽量大白话，把这个“看起来都长两条腿，里面到底差在哪”的行业讲明白。从数据采集、到模型训练、到终端应用，从RT-2、端到端、再到VLA、Scaling Law、和世界模型，一路拆到最现实的问题——机器人还没有完全找到自己的GPT路径，而且数据比大模型难搞得多。 主播这期扎实的聊了30分钟技术（人又学废了），咱们还是得落到投资决策，这部分简介里先不写了，欢迎大家自己去找我们的观点～
播客简介 6月底以来市场多次急跌，"AI泡沫要破"的鬼故事满天飞。这一期盘中闲聊，Jennifer 和 Lily 想给大家做一次心理按摩 这一轮下跌不适合与2000年互联网泡沫对比，真正值得回看的是去年的 DeepSeek Moment。两次恐慌的共同点都不是 AI 需求出了问题，而是市场对巨额资本开支"是否有效率、利润最终归谁"的内生质疑。 我们从博通指引、Meta"出租过剩算力"的发酵讲起，拆解算力租赁价格的数据陷阱、训练与推理的算力叙事反转、token 定价的粗糙与 AI 商业化的巨大空间，再对照 Gavin Baker 两次经典的逆势 call，聊聊产业周期与股价周期为何不同步。 最后送给正在挣扎的科技投资人两条建议：建立产业链分层思维，找到 AI 环节中真正的瓶颈与阿尔法所在；做好仓位管理，用高信念+高纪律对抗情绪与波动，避免在急跌中造成 permanent loss。 时间戳 00:09 开场：主播介绍（Jennifer & Lily）