AI 投资竞赛：需求真实，为什么仍可能过度建设？
BIS 工作论文解释了一个看似矛盾的机制：每家公司独立看都可能在理性投资，全行业合在一起却仍可能投入过多、过早，并通过融资网络放大后续损失。
Technology Cycle OS
研究文章
不只展示结论，也解释结论从哪里来、哪些证据仍然缺失、 什么条件会推翻当前判断。
韩国半导体暴跌：哪些是信号，哪些还只是洪灏的判断？
洪灏 2026 年 7 月文章把韩国市场描述为高集中、高杠杆和机械去杠杆叠加的压力样本。它值得研究，但不能直接证明全球 AI 基本面已经见顶。
“是不是底部？”——一段微信讨论真正提醒了什么
微信讨论把 RSI 超卖、基本面变化和战争、油价、通胀等尾部风险放在一起。它的价值不是给出底部答案，而是暴露出底部判断必须拆成不同证据层。
AI 泡沫什么时候破裂？要观察哪些数据？
无法提前知道某一个破裂日期，但可以观察价格反应、经营兑现、资本回报、产能、融资和跨公司传导，判断市场是否已经从估值过热进入真实破坏。
均线何时有用：市场开始坏时，损失已经发生了多少？
均线适合记录价格损伤和修复的顺序，不适合预测精确顶部。真正有用的问题，是每个信号出现时股票已经从峰值跌了多少。