赛道有兴趣，但不确定哪家公司能跑出来。看这份报告，主要是为了了解行业框架和主要玩家。我的批注，其实是在建立自己的研究问题清单：这个行业的天花板有多高？增长驱动力是什么？技术路径有哪些？竞争格局如何？潜在风险在哪里？哪些公司可能胜出？”
他放下平板，拿起那本“初探”笔记，翻到中间一页，上面画着一个简陋的SWOT分析（优势、劣势、机会、威胁）矩阵，针对当时几家主要的AI芯片公司。“你看，这就是早期的粗糙对比。优势、劣势更多是基于公开信息和有限的感知，机会和威胁更多是逻辑推演。很初级，但框架有了。”
唐磊凑过来看：“你当时就圈定了XXX科技？”
“没有。”贝西克摇头，翻到后面几页，是几家公司财务数据的简单对比表格，以及一些关于技术路线（如GPU、ASIC、FPGA）的优劣分析笔记。“最初是几家都在看。但持续跟踪了大概半年多，通过财报、招股书（如果已上市）、技术发布会、专利情况、客户进展等，逐步排除了其他几家。有的是技术路线我觉得前景不明，有的是管理层不稳定，有的是财务结构有问题，或者估值太贵。XXX科技是其中，在技术自研、团队背景、财务稳健性和当时估值（相对其成长性）几个维度综合下来，赔率看起来最合适的一家。”
“赔率？”唐磊抓住关键词。
“对，赔率。”贝西克点头，从另一个文件夹里抽出一张A4纸，上面是一个简单的手写估值模型草稿。“这是我第一次尝试给XXX科技做粗略估值。不是那种复杂的DCF（现金流折现），而是基于几个关键假设：未来几年的营收增速、毛利率变化、市场份额、以及可能的估值倍数区间。算出来一个很宽泛的内在价值范围，然后对比当时的市值，看潜在上涨空间（赔率）有多大。同时，也评估了最坏情况：如果技术失败、竞争恶化、行业需求不及预期，股价可能跌到哪里。这个‘下行风险’的估算，和‘上行空间’的估算，结合起来，构成了最初的赔率判断。”
唐磊看着那张充满假设和箭头的草稿纸，虽然粗糙，但核心思路清晰：寻找上行空间远大于下行风险的机会。“所以，你并不是一开始就认定它一定会成为大牛股，而是觉得，在这个位置买入，如果对了，赚得多；如果错了，亏得相对有限？而且这个‘有限’在你承受范围内？”
“没错。”贝西克肯定道，“这就是‘赔率思维’。我不追求100%确定的机会，那种机会要么不存在，要么
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