1 探讨价值投资与科技投资的关系。

田瑀解释了为什么多数投资者将价值投资与科技投资对立。他认为这源于价值投资大师较少投资科技股的现实，以及科技企业在初期面临商业模式和需求的不确定性使价值评估困难。他指出苹果虽属科技股但不突出于AI领域，并强调价值投资首要原则是价值可评估。科技股在初期对社会产生快速变革时，其商业模式和价值难以量化，导致价值投资者涉猎较少。

2 科技企业短期亏损不影响长期价值。

田瑀指出，科技企业可能因长期投入导致短期财务亏损，但只要商业模式稳固、长期需求明确，短期亏损不影响价值判断。他以半导体行业为例，说明某些业务需要较长时间才能盈利。评估科技企业价值需要理解业务模式、护城河和长期需求，与是否当期盈利无关。

3 价值投资需评估长期盈利能力。

田瑀指出，判断企业价值需关注其长期盈利潜力，如芯片和智能驾驶行业前期可能亏损，但积累后盈利空间巨大。他强调，若企业持续投入却无法提升收入，则对股东无价值。评估需深入研究行业、竞争和产品差异，科技行业研究门槛更高。

4 晶圆代工行业护城河分析。

田瑀解释了晶圆代工行业的价值评估和护城河，特别是在先进制程领域。他指出，晶圆代工的门槛主要体现在先进制程技术上，如22纳米以下的工艺制程。随着制程技术的进步，单位面积上能容纳的晶体管数量增加，从而提升计算能力。22纳米以下的技术通过等效指标提升密度，克服物理限制。

5 晶圆代工行业护城河深厚。

田瑀分析了晶圆代工行业的特点，指出随着制程进步，生产线投资规模呈指数级增长，最先进制程形成利基市场。他强调晶圆制造的学习曲线陡峭，良率提升困难，行业护城河深厚。AI算力需求提升了护城河价值，但未扩大护城河本身。此外，存储行业因AI计算方式不同而需求旺盛。

6 AI计算模式变革提升存储需求。

田瑀解释了AI计算与传统CPU顺序计算的区别，AI的循环计算模式大幅增加了存储需求。他指出，AI快速发展导致存储成为瓶颈，尤其是HBM等新技术消耗大量DRAM产能，供需失衡引发价格上涨。国内存储行业在中美半导体自主可控背景下，凭借规模经济和技术积累，获得发展机遇。

7 自主可控推动国内企业发展。

田瑀讨论了自主可控对国内企业的重要性。他指出，一旦国产产品出现质量问题，客户难以更换海外产品，形成高门槛。但自主可控的政策背景为国内企业提供了机会，特别是那些国外已有成功案例的领域。他强调自主可控政策已明确执行，影响了企业评估的前提假设，而非商业模型本身。最后，他提到摩尔定律放缓的现象，认为芯片算力进步速度减缓。

8 半导体行业增长将放缓。

田瑀从物理原理分析半导体行业增长必将放缓。半导体基本组成单元类似开关，尺寸越小计算能力越强。但当开关尺寸小至10纳米左右时，量子隧穿效应会使开关失效。目前最先进制程已达2纳米左右，接近物理极限。尽管可采取措施延缓衰减，但摩尔定律放缓是确定性趋势，半导体行业可能进入缓慢增长阶段。

9 AI芯片计算能力取决于开关数量。

田瑀分析了AI芯片计算能力的制约因素。他指出单芯片性能提升主要通过增加开关数量实现，但受限于半导体制造工艺，晶圆尺寸已达物理极限。未来需依赖多芯片集群提升算力。针对研究重要性判断，他强调应以是否影响投资决策为关键标准，而非直接联系基金收益。