大佬持仓|一篇推文带火绿的谐波:“白毛股神”Serenity

最近 A 股机器人板块又被点了一把火。
6 月 5 日,海外投资人 Serenity 在 X 平台发文,直接点名绿的谐波是自己最看好的中国人形机器人上市公司。当天机器人概念股集体走强,减速器、人形机器人、机器人板块大涨,绿的谐波午后直线拉升,最终“20CM”涨停,收报 393 元 / 股,总市值达到 720.49 亿元。
一篇推文,带飞一只 A 股机器人龙头。

Serenity 到底是谁?
他现在在中文互联网的外号是“白毛股神”,因为她的 X 头像是一个标志性的白发二次元形象。
再深扒一下他的履历,Serenity 不是传统机构投资人,更像是一个技术背景很强的独立研究型投资者。
——他长期活跃在 X 平台,经常写很长的产业研究贴,研究对象包括芯片设计、先进封装、光模块、CPO、机器人、AI 数据中心这些方向。
——他自称曾是 AI 研究科学家,也是 RISC-V 基金会成员,还曾受邀加入英伟达 AI 团队,但最后选择独立发展。
我们重点来看下他的研究方法。
一、只做确定扩张的大主线
Serenity 的第一条逻辑,是只研究未来 2 到 5 年确定扩张的大方向。
不是今天市场炒什么,就跟着去追什么;也不是哪个概念名字好听,就觉得它能涨。真正的大主线,必须有产业级资本开支、有技术路线、有订单扩张、有巨头持续投入。
第一步不是找股票,而是先判断主线有没有确定性。如果只是概念热度,没有大客户投入,没有技术路线推进,没有订单验证,那就不是主线,是题材。
二、不要主线龙头
主线最强,为什么不直接买龙头?比如 AI 里最强的英伟达、博通、微软、Meta,这些公司当然是全球最优质的资产。但问题是,它们已经被全世界最聪明的钱盯死了。
Serenity 要找的不是“最确定的大公司”,而是“还没被充分定价的小环节”。普通投资者最容易犯的错误,是看到英伟达涨了,就去找“谁最像英伟达”;但真正有弹性的机会,往往不是下一个英伟达,而是英伟达扩张过程中被迫要用的那颗小螺丝钉。
三、必须找到供应链窄门
什么叫供应链窄门?
不是供应链上随便一个环节,而是大公司扩张过程中绕不开、替代少、认证慢、扩产难、技术门槛高的环节。
比如 AI 数据中心继续扩张,GPU 之间的数据传输越来越大,传统铜连接在距离、功耗、散热、信号损耗上都会遇到瓶颈。英伟达自己也在推进硅光和 CPO 交换机,Quantum-X800 InfiniBand 平台已经包含基于 CPO 的交换机,并采用液冷设计来管理板载硅光带来的热量。
这就是窄门。
机器人也是一样。人形机器人不是会聊天就行,它要走路、转身、抓取、平衡、承重,每一个动作背后都需要高精度执行系统。谐波减速器、行星滚柱丝杠、关节模组、电机、传感器,这些都属于从“模型能力”走向“物理执行”的关键部件。
绿的谐波这次被市场点燃,本质上就是因为它处在机器人关节运动控制这个窄门位置——这就是 Serenity 能挖掘到绿的谐波的方法论。
四、优先寻找小而关键的公司
Serenity 最喜欢的不是大公司,而是“小而关键”的公司。
我们可以算笔账,一家万亿美元公司,就算多拿 10 亿美元订单,对利润结构的改变也有限;但一家几十亿、几百亿市值的公司,如果突然从验证阶段进入量产导入,收入和利润可能直接变一个级别。
这就是所谓 0 到 1 的收入跃迁。只要它卡位对了,一点订单就能改变利润结构,估值弹性就会火箭式上升,如果小市值能叠加关键卡位,想象空间
五、必须处于订单前夜
Serenity 说过,最好的位置,不是公司已经大规模放量的时候,而是“订单前夜”。
什么叫订单前夜?就是技术已经卡位,客户开始验证或送样,小批量导入已经出现,但大规模量产还没有完全兑现。
这个阶段最有赔率。因为市场还没有完全看懂,财务报表还没完全体现,但产业链信号已经开始出现。
如果等到公司收入大增、利润爆发、全市场研报覆盖,当然更确定,但赔率也低了。
迈威尔就是一个典型例子。
Serenity 很早就关注迈威尔,核心不是看它传统通信芯片业务,而是看它在 AI 数据中心互联、定制 ASIC、CPO 这些位置上的卡位。今年黄仁勋在 Computex 期间称迈威尔可能成为“下一家万亿美元公司”后,迈威尔股价大幅走强,市场才开始集中讨论“连接能力”成为 AI 基础设施的新瓶颈。
但真正的机会,不是在黄仁勋说完之后才出现。而是在市场还担心微软、亚马逊会不会换供应商的时候,Serenity 已经看到设计导入和客户切换并不是一句话的事,投资者要敢于买在黎明前,才能吃到完整的收益,而不是等行业爆发了才去追高,这就是订单前夜的价值。
由于这套方法论信息量比较大,今天先拆前五个核心点:大主线、避开主线龙头、寻找供应链窄门、小而关键的公司,以及订单前夜。感兴趣的同学可以点个关注和在看,明天再继续讲后五个:供应链证据、认知差、退出规则、核心公式和最终总结。
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