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Gavin 在 X 说什么、新深访押什么@GavinSBaker
持续盯他的 X + Invest Like the Best/Capital Allocators 深访 + Medium 复盘，合成一条按时间倒序、可一直刷的中文速递流——每条提炼判断、挂相关标的、留原帖出处。每天来看他押了什么未来。
138已盯动态更新 2026-06-26
🎯 追踪主题
🔮 在途开放预测（带验证日期）
○revenue per gigawatt 净扩张
○物理短缺平滑泡沫
○GPU vs ASIC=workload 分层
○Amazon Trainium 被低估
○中国 AI parity 反方情景
📡 信源
💬观点 Atreides披露他同时负责投资研究和日常组合管理，说明公开观点来自实际组合决策链。 06-26
NNVDA 他把AI回报框架压到每瓦token吞吐，若吞吐升幅快过价格跌幅，单吉瓦收入仍可扩张。 06-17
他把AI回报框架压到每瓦token吞吐，若吞吐升幅快过价格跌幅，单吉瓦收入仍可扩张。
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GGOOGL
AAMZN
MMSFT 💬 还想深入？和 AI 接着聊这条 → NNVDA 他认为当前对算力需求的估计可能偏低，因为强模型测试时算力曲线仍未看到清晰平台期。 06-09
NNVDA 他把Nemotron 3 Ultra视为美国开源AI的重要发布，同时关注Harvey的RL和微调进展。 06-06
TTSM 他称赞台积电管理层的产能纪律，认为平滑而更长的AI周期优于过度扩产泡沫。 06-04
TTSLA 他关注CursorBench里Composer 2.5编码表现，认为Colossus 2补训可能让Grok底座继续增强。 05-27
他关注CursorBench里Composer 2.5编码表现，认为Colossus 2补训可能让Grok底座继续增强。
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💬 还想深入？和 AI 接着聊这条 →💬观点 他认为AI定价从包月转向按杯收费，会帮助前沿模型公司提高企业token收入。 05-25
💬观点 他认为Anthropic一季度EBIT转正被低估，这直接回应了市场对AI投资回报的质疑。 05-23
NNVDA 他用Starcloud已把H100送入太空的案例，反驳轨道算力只是科幻想象的观点。 05-21
NNVDA 他并列观察Nvidia AI hyperscaler收入和Broadcom AI增速，强调GPU与ASIC需求都在高增。 05-20
他并列观察Nvidia AI hyperscaler收入和Broadcom AI增速，强调GPU与ASIC需求都在高增。
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AAVGO 💬 还想深入？和 AI 接着聊这条 → NNVDA 他认为芯片融资利率会取决于预期使用寿命，这长期有利于绿色GPU龙头。 05-20
💬观点 他认为Anthropic单月增加110亿美元ARR，是美国商业史上罕见的指数增长样本。 05-20
NNVDA 他主张向中国卖降级GPU可降低其自研更耗电路线的动力，理由是国家安全而非商业让利。 05-03
NNVDA 他投资Aria Networks，理由是深度网络可提高训练MFU和每瓦推理token产出。 04-17
NNVDA 他认为向中国出售B30低于美国先进芯片，有助于降低中国追上美国AI的风险。 04-15
💬观点 他看好硅光PIC减少激光器数量、节省空间和功耗，并指出行业正走向激光短缺。 04-15
NNVDA 他在科技估值低位时强调token消费加速、GPU租金上行与成长股倍数压缩同时出现。 03-30
💬观点 他把投资定义为寻找真相，要求团队通过辩论、诚实和承认错误来提高判断质量。 03-02
NNVDA 他反驳仅靠蒸馏、量化和端侧AI就能补足算力缺口，认为AGI仍显著依赖计算。 02-23
MMU 他把长期供给紧张排序为HBM DRAM高于DRAM再高于NAND，同时指出股价年内反向交易。 02-12
MMSFT 他用AI软件公司前十分位人均收入上升75%，反驳市场看不到AI生产率的说法。 01-30
MMSFT 他认为Claude只把Excel当展示层，而微软用Claude执行函数，暴露AI原生与软件集成差异。 01-24
NNVDA 他认为Nvidia收购Groq可补齐decode负载，Rubin组合能按工作负载优化成本性能。 12-26
TTSLA 他用SpaceX火箭复用、星链和GPU集群能力，支持太阳能轨道算力的物理经济性。 12-10
💬观点 他认为研究AI产品发布必须亲自使用最高付费层，免费层不足以判断模型真实能力。 12-09
NNVDA 他认为TPU上一年度优势后，GB300与Rubin会带来模型能力和每token成本的新跃迁。 12-02
MMSFT 他认为OpenAI一万亿美元支出承诺提高市场怀疑，反而压住了1999式AI熔涨风险。 11-15
💬观点 他在a16z讨论中强调，判断AI泡沫不能只看资本开支总额，还要看采用和单位经济。 10-30
NNVDA 他指出FT把服务器和单GPU经济性混淆八倍，正确计算反而支持GPU残值和租金。 10-19
AAMZN 他关注亚马逊提高Blackwell小时价和H200租金上行，认为这比远期巨额交易更有信号。 10-08
NNVDA 他强调H20落后B200约四年，出售降级芯片可能延缓中国国产加速器生态成熟。 08-12
GGOOGL 他认为测试时算力和后训练RL使低成本token生产者第一次在科技投资中变得关键。 07-10
AAMZN 他提出中等置信假设：三年后Trainium、TPU和Dojo可能是仅存的主流ASIC路线。 06-27
他提出中等置信假设：三年后Trainium、TPU和Dojo可能是仅存的主流ASIC路线。
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GGOOGLTTSLA 💬 还想深入？和 AI 接着聊这条 → NNVDA 他认为开放NVLink比软件更能压制ASIC供应商，scale-up网络的重要性高于CUDA。 06-11
MMSFT 他认为Cursor等AI编码代理单季新增收入可能超过微软外整个SaaS行业。 06-09
💬观点 恐惧是心灵杀手：长期增长股票日益吸引人。 05-18
💬观点 从《执行的艺术》中学习投资者的成败教训。 04-17
💬观点 从我认识的最伟大投资者之一George Vanderheiden那里学到的教训。 12-26
从我认识的最伟大投资者之一George Vanderheiden那里学到的教训。
从我认识的最伟大投资者之一George Vanderheiden那里学到的教训。
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💬 还想深入？和 AI 接着聊这条 →💬观点 为什么西装具有周期性，商务旅行正在回归。 12-22
💬观点 为什么品类领先的实体店零售商可能是长期Covid的最大赢家…… 10-18
为什么品类领先的实体店零售商可能是长期Covid的最大赢家……
为什么品类领先的实体店零售商可能是长期Covid的最大赢家……
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💬 还想深入？和 AI 接着聊这条 →💬观点 投资错误，第1001章。 08-14
💬观点 股票市场的风险/回报：三体问题和Hic Sunt Leones。 06-11
股票市场的风险/回报：三体问题和Hic Sunt Leones。
股票市场的风险/回报：三体问题和Hic Sunt Leones。
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💬 还想深入？和 AI 接着聊这条 →💬观点 规模和忠诚度在线上比线下更重要，这推动了“赢者通吃”…… 05-10
规模和忠诚度在线上比线下更重要，这推动了“赢者通吃”……
规模和忠诚度在线上比线下更重要，这推动了“赢者通吃”……
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💬 还想深入？和 AI 接着聊这条 →💬观点 投资书单。 05-02
💬观点 软件合同、第一留置权债务以及没有收入是真正持续的现实。 03-22
💬观点 他认为成本下降会扩大AI需求，但价值分配可能随token价格和模型能力重排。 03-12
◆ 单人通 · 盯住他
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🐦他认为未来大机会在被错误归类的公司，篮子交易会制造短期错价。
🐦他认为美国天然气相对优势会影响AI电力成本，能源价格也是算力竞争变量。
🐦他认为Anthropic一季度EBIT转正被低估，这直接回应了市场对AI投资回报的质疑。
🐦他用Starcloud已把H100送入太空的案例，反驳轨道算力只是科幻想象的观点。NVDA
🐦他并列观察Nvidia AI hyperscaler收入和Broadcom AI增速，强调GPU与ASIC需求都在高增。NVDA
🐦他认为芯片融资利率会取决于预期使用寿命，这长期有利于绿色GPU龙头。NVDA
🐦他认为Anthropic单月增加110亿美元ARR，是美国商业史上罕见的指数增长样本。
🐦他把2026年三四月AI下跌视为价格错配，因为基本面同时出现更强算力需求。
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