據不完全統計，在2023年一季度，A股市場中共有2.13億股民，107家證券公司，156家公募基金管理人管理着1.06萬只基金，還有大大小小的22270家存續私募基金管理人。另一邊，是5192家上市公司。 無論資金規模大小，來路如何，大家來市場的目的是一致的：從5192家公司中买到漲的股票，賺錢。 說的輕松，但今天這輪突如其來的AI反彈，還是把很多人甩下了車。熟悉的面孔熟悉的配方，可惜自己的持倉裏一只都沒有，這抓個賺錢行情怎么那么難呢？ 根據中國證券登記結算公司的統計口徑，在2億多個人投資者中，账戶資產1-10萬的投資者佔比48.48%，账戶資產10-50萬的投資者佔比21.65%。上述合計1.493億中小投資者，才是構成了股民群體的中堅力量。 1.493億廣大股民，相對107家證券公司，156家公募基金，嚴重缺乏高效准確的信息服務。畢竟年費高達5萬的Wind資訊服務，動輒數千一份的券商研報，每天都买對廣大股民來說並不現實。而缺乏高效的信息服務，去准確理解市場“爲什么漲”“什么時候漲”，就成了玄學，導致一賺兩平七賠，導致頻繁被市場甩下車。 其實，玄學的背後永遠是數學。量子星河的會員研究服務在每周五次的直播中，不厭其煩的復讀一些看似很機械的道理，目的就是在市場的變化中，用直觀的數字，去幫助讀者理解一些公司“爲什么漲”“什么時候漲”。 在正確的時間，理解了某個漲的邏輯，那投資者大概率會賺錢，從而讓自己成爲一賺兩平七賠中的【一】。 最近兩周，AI衍生邏輯中的光模塊、機器人公司攜手創了新高。但只要及時理解邏輯，是絕不會被市場甩下車的。那么，直播都講了什么呢？
光模塊一哥劍橋老師今天創了歷史新高。在5月18日的光模塊直播中，詳細講述了分析過程：每一個活躍用戶用GPT4就需要0.6匹算力。 如不嚴謹的粗略計算：1塊英偉達A100大約20TF算力，建設1P算力 = 50塊英偉達A100 。1萬P算力 = 50萬塊英偉達 = 如果全用800G光模塊，大概需要220萬只。綜上，100萬只光模塊 = 匹配0.5萬匹算力。50萬匹算力 = 1億只光模塊。 1億光模塊很多么？看似多，但當GPT4活躍用戶達到84萬人時，1億光模塊就耗盡了。而當今中文搜索一哥百度的日活有將近4億。當市場可以看到從84萬到達4億日活，還有476倍空間時，還會覺得月內漲幅30%很多么？
在具身智能系列的直播中，5月22日講到了減速機新秀豐立老師斬獲兩連板，市值來到了50億。漲的多么？看似很多，但當我們用量化的方式去分析它，會發現1個機器人使用6台減速機，2連板增加的20億市值可以量化拆解爲25萬台減速機*每台利潤200元。差不多夠供應6萬個機器人用。 在人形機器人走進千家萬戶的背景下，機器人的年產量很可能達到百萬，而6萬個機器人帶來的數千萬利潤，相較企業未來可以賺取的全部收益，很可能僅僅是個零頭。雖然表面看似連續兩次20%漲了很多，但量化分析下來結論就清晰的多了：漲的並不多。 如果一位投資者恰好聽完了兩場直播，那他大概率在正確的時間，理解了漲的邏輯，從而讓自己成爲一賺兩平七賠中的

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