最可怕的不是他5个月32倍，是他把投研这件事外包给了AI 最近X上有个很火的美股交易员👉，「前 RISC-V Foundation 成员，AI 研究科学家；现在的工作是——交易那些没人注意到的瓶颈。」 看起来就是一个喜欢在网上吹牛的散户，对吧？直到我看到了他2026年5月晒出的那张收益截图。 2026年至今（5个半月）：+3,152.77%。 不是32%。是32倍。 而且这已经是「回撤之后」的数字。他在2025年7月才注册这个账号，到2025年底的半年里已经做到了630%的回报。 他买了23只股票。没有一只涨幅低于100%。涨得最多的那一只，翻了84倍。 如果你2026年1月1日给他1万美金，到5月20日，你可以拿回32.5万美金。10万进去，325万出来。 涨得最少的一只，翻了一倍。涨得最多的那一只，翻了84倍。 所以我把他这几个月的推特全部扒了一遍，发现这个人不是传统意义上的「基本面研究」。 他做的事情，我称之为—— 「AI驱动的全球供应链瓶颈套利」。 👉23只股票，23次提前预知市场 这23只股票有一个共同特点：它们都不是什么明星股，全是你可能从没听过名字的公司。 但恰恰是这些没人注意的公司，每一只都精准地卡在AI产业链的「咽喉」位置——一旦断货，整个行业都得停下来等。 他看的是更底层的问题：如果AI继续扩张，哪一环会先不够用？ AI产业链的第一层瓶颈，比如GPU、HBM、电力、数据中心，已经被所有人盯烂了。真正能出超额收益的，往往是第二层、第三层：光模块、激光器、InP衬底、SOI晶圆、外延设备、晶圆级测试、IC载板、特殊玻纤。 最典型的是 AXTI。Serenity 在 Reddit / WSB 上发过一篇很夸张的帖子，把 AXTI 写成整个西方AI建设的“单点故障”：不是因为它名字响，而是因为 InP 衬底和上游材料卡在光通信、硅光、CPO这条线上。 👉他到底怎么实现的：普通人用AI看研报，他用AI制造研究差 很多人一听“AI投资”，脑子里想的是：问ChatGPT买什么股票，问DeepSeek这家公司好不好，问Perplexity总结一下财报。 这基本没用。因为同一个问题，所有人都能问，所有人都能得到差不多的答案。Serenity 的用法更像是把AI当成一整个投研助理团。 1. 先让AI拆产业链，而不是让AI推荐股票 如果全球AI数据中心继续扩张，从GPU、HBM、网络、光模块、衬底、外延、测试、封装、PCB、玻纤到电力，分别会卡在哪里？这个问题一变，答案就完全不一样，你会得到一张产业链地图 。 2. 再让AI沿着每个环节找供应商 比如你拆到光通信，就继续问：光模块里最难扩的是哪一段？激光器供应商有哪些？InP衬底谁供？外延片谁做？这些公司是上市公司吗？市值多大？过去有没有进入核心客户供应链？ 3. 然后让AI做交叉验证，而不是只听一个故事 这个瓶颈会不会被替代？这家公司有没有产能？客户有没有验证？收入什么时候可能体现？有没有被稀释风险？有没有地缘风险？有没有管理层问题？估值是不是已经透支三年？ 真正值得学的是问题 。 Serenity 这件事给普通人最残酷的提醒是：AI没有让投资变简单，AI只是把“研究量”的上限抬高了。 他的核心方法论可以压成五句话： 先确认超级趋势，不在小风口里找幻觉。 把趋势拆成物理供应链，不停留在概念层。 找第二层、第三层瓶颈，不追已经被充分定价的龙头。 用AI扩大检索、整理和反证能力，不让AI直接替你拍脑袋。 最后用人的产业理解和风险纪律决定仓位，而不是让模型替你冲。 Serenity在字典上是「宁静、安详」。 真正的宁静，不是不关心外界。而是当整个市场都在为「英伟达又涨了」而喧嚣、为「某某概念又火了」而狂热的时候——你却安静地坐在那里，看着一张全球供应链的地图，思考一个问题： 「如果AI继续扩张——下一个会被卡住的环节，在哪里？」 这个问题，才是他5个月32倍的真正秘密。