AI全球产业链股票追踪分析

解决的问题

AI 行情往往不是单一股票事件，而是从大模型发布、算力需求、先进制程、封装、存储到光模块的链条式变化。只盯一只标的，容易把短期消息当成基本面拐点；只按行业分类，又容易忽略不同市场之间的传导差异。这个框架把 AI 产业链拆成可追踪的信号集合，用来判断当前热度来自哪一段，哪些环节有业绩验证，哪些只是估值外溢。

工作方式

技能围绕一套自上而下的分析路径工作。它先读取 references/companies.md 获取关键公司数据，再读取 references/market_signals.md 检查市场信号状态，随后评估跨市场联动强度，最后给出投资主线建议或风险提示。核心能力包括：

• 跨市场联动：按 A股、台股、韩股、日股、美股分别观察光模块、先进制程、HBM 存储、半导体材料设备、AI 芯片与云服务等环节。
• 估值警示：使用 PE 阈值做风险分层，PE > 100 触发高风险提示，PE 50-100 需要高增长验证，PE < 50 相对更稳。
• 大模型动态：结合 references/llm_news.md 跟踪模型发布节奏、价格变化、开源程度与供应链影响。
• 风险识别：纳入地缘政治、出口管制、区域市场权重股承压、宏观流动性收紧等信号。

适用边界

该框架适合做产业趋势跟踪、事件复盘和候选池筛选，不适合直接替代个股基本面尽调。高 PE 公司可能仍在成长，但一旦增速放缓，估值回撤风险会明显放大。资料中的公司、模型动态与主线排序反映的是分析视角，使用时需要结合最新财报、订单、产能、价格体系和监管环境交叉验证。