但斌 · 课程 | Compassing AI

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总纲：时间的玫瑰与时代变量

本节学什么

本节只讲但斌体系的总开关：为什么“时间的玫瑰”不能被理解成简单长期持有，而必须和时代变量绑定。深研把他的投资观概括为：在时代级产业趋势中找到能够定义未来、拥有宽阔护城河的全球龙头，用集中持有承接复利，同时用不融资、不借钱和认错复盘防止毁灭性风险。这里的关键词不是“久”，而是“把时间交给谁”。如果时间交给茅台、腾讯、网易这类在一段历史中持续扩大现金流和心智优势的公司，长期可能成为复利；如果时间交给主因恶化、需求代际变化或竞争位置失守的公司，长期只是延长错误。

核心框架

本节框架是“时代变量-承载公司-时间复利”三段式。第一步判断变量是否足够大：白酒品牌化、互联网平台化、移动互联网、AI、自动驾驶、机器人，都不是一天新闻，而是可能改写利润池和生产方式的长期变化。第二步找承载公司：趋势本身不能买，必须落到能把变化转化为收入、利润、现金流和护城河的企业。第三步才谈长期：时间不是被动等待，而是给正确企业足够空间，让管理层、规模、生态、品牌或技术壁垒持续累积。深研中特别指出，但斌口号仍是长期主义，但引擎已经从“不被世界改变的公司”转到“能够改变世界的公司”。

他怎么用(具体案例+数据+原话)

茅台是早期原型，体现品牌稀缺、文化消费和定价权；腾讯、网易体现平台和互联网复利；英伟达、谷歌、Meta、微软则是 AI 时代版本。深研记录，东方港湾公开美股持仓长期可见 Nvidia、Alphabet、Meta、Microsoft、Tesla、Apple、TSMC、Broadcom、Coinbase 等变化，说明能力圈从中国核心资产扩展到美国科技平台。但斌的原话式表达包括“时间是投资者的玫瑰”“找到能够改变世界和不被世界改变的公司后长期持有”“错失一个时代的风险远大于过早担忧泡沫的风险”。这些话不能被拆成口号，它们共同指向一个动作：先判断时代是否足够大，再把长期交给少数龙头。

常见误区

第一个误区，是把长期持有等同于永不卖出。白酒需求受年轻人饮酒习惯和社交风俗变化影响时，历史赢家也要重新比较机会成本。第二个误区，是看见“时代”就买概念。时代机会越大，参与者越多，失败者也越多。第三个误区，是把但斌的时间当自己的时间。私募产品、个人账户、家庭资金、流动性需求和心理承受力完全不同，同样标的会对应完全不同的风险。

可迁移方法

做任何长期主题前，先写三行研究卡：这个变量会改变什么利润池，预计持续几年，谁能把它转成现金流。再写三条反证：需求没变大、利润没归属、龙头位置被替代时怎么办。最后给时间一个前提：只有主因持续被验证，才配继续持有。

小结

但斌体系第一课不是“长期”，而是“时代变量中的正确长期”。时间只奖励对的公司，也只奖励仍处在对的时代位置上的公司。

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找主因：噪音中只盯核心逻辑

本节学什么

本节只讲“找主因”。但斌的高波动组合能不能拿住，关键不在于每天解释涨跌，而在于能否把长期现金流变量和市场噪音分开。深研写得很直接：他的决策链路里有一步叫通过“找主因”决定是否加减仓，核心逻辑不变时不因噪音下车，核心逻辑变坏或仓位错误时认错。主因不是最悦耳的叙事，也不是为当下持仓辩护的理由，而是能改变未来收入、利润率、竞争格局、资本开支回报和估值消化能力的少数变量。

核心框架

本节框架是“三问排序”。第一问，这条信息是否改变公司未来五到十年的现金流？如果只是短期价格、情绪或估值扰动，权重较低。第二问，它是否改变产业链利润归属？比如 GPU 需求、云厂商资本开支、AI 推理扩散、搜索广告库存、TPU 替代，都可能影响英伟达或谷歌的主因。第三问，它是否改变龙头地位？竞争新品、监管、客户自研芯片、AI 搜索份额变化，不应被简单称为噪音，而要放进可验证清单。找主因的难点是排序，不是无视风险。

他怎么用(具体案例+数据+原话)

DeepSeek 事件是深研中特别适合讲本节的案例。市场一度担心低成本模型会削弱英伟达需求；东方港湾公开回应的逻辑是，效率提升可能增加全球 AI 算力需求，而非削弱需求。这个判断背后是杰文斯悖论：单位成本下降后，使用场景可能扩大，总需求反而上升。对英伟达，主因不是某个模型便宜了，而是推理 token 量、数据中心收入、Blackwell/Rubin 节奏、毛利率、网络和系统收入、客户 CapEx 是否继续兑现。对谷歌，主因不是“ChatGPT 会不会威胁搜索”这一句，而是 Gemini、搜索广告、Google Cloud、TPU、YouTube、Android 和广告 ROI 是否形成平台闭环。深研引用的原话是“投资者要学会找主因”。

常见误区

第一个误区，是把所有不利信息都叫噪音。若坏消息会破坏长期现金流，它就是主因。第二个误区，是把价格下跌当主因。价格是结果，主因要回到业绩、竞争和需求。第三个误区，是主因后验化：涨了就说主因没变，跌了就换一套主因。深研回测指出，2022 年他在减仓、踏空和追高之间摇摆，说明中短期择时不是他的强项，也说明主因不能为动作服务。

可迁移方法

给每个核心标的写“主因表”：三条正向主因、三条证伪条件、每条对应一个数据。英伟达可以看数据中心收入、云厂商资本开支、毛利率；谷歌可以看云增速、AI 搜索商业化、广告效率；特斯拉可以看 FSD、汽车利润率、机器人进展。每次新闻来临，只问它击中了哪一条。若连续两个季度数据和主因相反，不要用更宏大的叙事补洞，而要把仓位和判断一起下调。

小结

找主因不是让人更乐观，而是让人更少被无关变量牵走。没有主因，长期主义会变成情绪忍耐；没有验证，找主因会变成自我催眠。

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大产业趋势里的龙头

本节学什么

本节只讲“大产业趋势里的龙头”。但斌体系最容易被简化成“买大公司”，但深研强调，他真正关心的是时代主线选择权：先判断时代变量是否足够大，再判断产业链利润归属最清晰的龙头，最后用集中持有承接复利。趋势和龙头必须同时成立。只有趋势，没有龙头，容易买成热闹的概念；只有龙头，没有趋势，可能只是成熟公司低速增长。本节要把“行业很大”和“公司能赚到钱”分开。

核心框架

本节框架是“趋势长度、利润归属、护城河宽度、动态迁移”。趋势长度要求不是几个季度的主题，而是多年级别产业变化。AI 被但斌看成十年以上周期，因为它同时牵动芯片、网络、服务器、云、模型、应用、终端、电力和数据中心。利润归属要求公司不是只在新闻里出现，而是拥有定价权、客户关系、生态粘性或资本开支能力。护城河要具体到技术、生态、品牌、网络效应、数据、管理层和财务资源。动态迁移则要求承认 AI 价值链会变：早期基础层强，中期平台和应用可能接力，后期商业化效率决定谁留下。

他怎么用(具体案例+数据+原话)

深研列出的公开持仓变化展示了一张 AI 产业链地图：Nvidia 代表 AI 基础设施和系统能力，Alphabet 代表搜索、YouTube、Android、Gemini、TPU、云和广告变现闭环，Meta 代表 AI 广告效率和社交平台，Microsoft 代表企业软件与云，TSMC、Broadcom、Micron 则分别落到制造、网络/定制芯片和存储链条。公开报道还显示，东方港湾海外基金 2025Q4 美股持仓约 13.16 亿美元、约 10 只标的，谷歌大幅加仓为第一大重仓，前四仓位占比高；另有 2026Q1 报道称加仓谷歌、英伟达，新进台积电、美光、Circle，清仓微软和 FNGU 等，具体以 SEC 原始文件核对。原话式表达是“集中投资大产业趋势里的龙头公司”“聚焦能够定义未来、拥有宽阔护城河的伟大公司”。

常见误区

第一个误区，是趋势大所以随便买。越大的产业越会吸引资本，二三线公司可能只分到收入，分不到利润。第二个误区，是龙头贵所以买便宜替代品。便宜如果没有利润归属，只是另一种昂贵。第三个误区，是把龙头当静态标签。英伟达可以是基础层龙头，谷歌可能成为平台层赢家，价值迁移时要重新比较，而不是一家公司永远代表全部 AI。