ONE EARNINGS · TWO PROSPECTUSES
AI 正在穿过
资产负债表
技术是否改变时代，最后要在
三处留下证据：现金流、客户
复购，以及规模化后的单位经济。
一张资本地图
00 / 本周总判断
AI 的下一阶段，
是把技术变成可回收的资本。
亚马逊用零售现金流建设 AI 算力，Momenta 把模型装进量产车，基本半导体让电流以更低损耗驱动物理世界。推断：资本正从“模型能力演示”迁向三类硬证据——基础设施利用率、软件许可复购、功率器件单位经济。
01—03 / 三份研究
不数故事，
只数转化率。
财报 · 2Q26
01
亚马逊
AI 需求已经兑现，
但资本回收才刚开始考试。
- 营收 US$2,006 亿
- AWS 同比 +37%
- TTM 自由现金流 -US$76 亿
招股书 · 450 页
02
Momenta
自动驾驶的商业拐点，
不是路测，是量产许可费。
- 2025 收入 24.13 亿元
- 毛利率 71.6%
- 量产安装超 68 万套
招股书 · 407 页
03
基本半导体
SiC 的市场空间很大，
真正稀缺的是正毛利量产。
- 2025 收入 3.11 亿元
- 整体毛利率 -10.9%
- 应收周转 198.6 天
04 / 生产力与资本流向
从训练模型，
到建设执行系统。
推断：时代正在从“谁拥有更大的模型”转向“谁能以更低单位成本把智能部署到云、车和电力系统”。算力仍是入口，但估值最终由资本周转、许可收入和良率决定。
最先进生产力不是单点算法，而是把资本、数据、工程、认证和供应链组合成稳定交付的系统能力。三家公司分别暴露了同一问题：增长能否快过折旧、研发和融资成本。
只讲参数
把订单当收入
把净利润当现金
把市场空间当份额
真实利用率
量产与复购
单位经济转正
可复制的现金流
05 / 如何顺势而为
把每个 AI 判断，
改写成一张转化漏斗。
训练“事实—预期—价格”三栏思维
不因产品惊艳就推导股价。先确认收入、利润和现金分别发生了什么，再写下市场已经预期了什么。
用利用率和回收期管理 AI 投资
采购算力前先定义可替代工时、收入增量和现金回收期。无法被度量的 AI 项目，很容易只增加折旧。
卡住从可用到规模复制的断点
机会集中在数据闭环、行业认证、软硬协同和部署工具。真正的壁垒，是让第 100 个客户比第 1 个更便宜。
沿五阶段下注，不跨级想象
技术可行、产品可用、客户复购、单位经济转正、规模复制，必须逐级验证。订单不是收入，收入不是利润，利润也不是现金。
06 / 带走一句话
下一轮赢家不是
AI 概念最多的公司，
而是能证明每一单位资本
最终换来更多现金流的公司。
好公司不等于好价格；节点是事实、预期与价格关系改变的时刻。
ARCHIVE / 历史研究
WEEK 02台积电：AI 制造收费站↗ WEEK 02思格新能源：可编程电力↗ WEEK 02珞石机器人：具身智能量产↗ WEEK 01泡泡玛特：经营全球情绪资产↗