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一手信息源清单：财报 / 招股书 / 访谈 / 播客

最后更新：2026-04-22

摘要

行业研究的质量由信息源的质量决定。本文把常用信息源按信号强度排成"金字塔"，给出每一类的获取方式和坑。底线：永远要求至少两个独立一手源互相印证。

信号强度金字塔

graph TD
    T[I. 法定披露<br/>10-K / 招股书 / 年报] --> S1[信号最强]
    A[II. 当事人长访谈<br/>1h+ 深访 / 播客] --> S2[信号强]
    B[III. 官方技术内容<br/>技术博客 / 论文 / GitHub] --> S2
    C[IV. 从业者一手输出<br/>Substack / 推特长文 / 博客] --> S3[信号中]
    D[V. 头部科技媒体<br/>The Information / Bloomberg 独家] --> S3
    E[VI. 中文财经 / 科技媒体<br/>晚点 / 36Kr / 硅星 / 机器之心] --> S4[信号中-弱]
    F[VII. 自媒体 / 短视频 / 公众号] --> S5[信号弱]
    G[VIII. 传言 / "据悉"] --> S6[不用]

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I. 法定披露（最强）

美股公司

  • SEC EDGAR（https://www.sec.gov/edgar）——所有 10-K / 10-Q / 8-K / DEF 14A / S-1 原始档案；关键字搜索 ticker 或 CIK
  • Investor Relations 页——每家公司官网都有，常包含季报 earnings slides + webcast 录音
  • Seeking Alpha 的 earnings call transcripts——免费看，虽然偶尔延迟

港股 / A 股

一级市场 / 未上市

  • Crunchbase（付费但试用版够用）——融资历史、投资方
  • PitchBook / CB Insights ——更深度但贵，很多学校和大公司有账号
  • Dealroom、IT 桔子（中文）——替代品
  • SEC Form D——私募融资的美国合规文件，可以挖出未公开轮次

读财报的重点顺序

  1. Management's Discussion & Analysis (MD&A)——管理层自己对业务的解读
  2. Risk Factors——监管、业务、技术、供应链的自认风险
  3. Segment reporting——按业务线拆收入
  4. Subsequent events——财报发布后到披露前的重大事件

不要只看利润表

现金流量表比利润表更难粉饰。AI 公司尤其要看 deferred revenue（预收款）、customer concentration（客户集中度）、capex on H100/H200 这种大额资本支出。

II. 当事人长访谈（1h+）

规律：15 分钟的财经访谈信息密度≈推特短文；60 分钟深访才值得听；90 分钟 + 的对谈是金矿。

推荐的访谈源（英文）

节目 特色 嘉宾画像
Dwarkesh Podcast AI 技术深度访谈，追问精准 Dario Amodei、Demis Hassabis、Jeff Dean
Latent Space AI 工程/产品一线 各家 CTO / VP、开源项目主理人
Acquired 讲公司史讲得最好 每期一家公司 3-5 小时
Invest Like The Best 投资人视角 CEO、基金经理
The Logan Bartlett Show VC 视角 SaaS/AI 创始人
20VC 超高频，风投圈 各路 GP
Lenny's Podcast 产品视角 头部产品负责人
Stratechery Interviews (Ben Thompson) 商业模式分析 平台型公司 CEO

中文访谈源

节目 特色
张小珺 商业访谈录 国内一线公司 CEO / CTO，深度可读
晚点聊 LateTalk 晚点主笔做的长播客
十字路口 AI 产品经理视角
科技早知道（小宇宙） 头条科技话题，偏新闻解读
声东击西 宏观科技/人物

官方发布会 / 年度大会

  • OpenAI DevDay、Anthropic 的 Opus 发布、Google I/O、Meta Connect、NVIDIA GTC、Apple WWDC、字节火山引擎大会、阿里云栖大会——所有重要产品信息都先出现在这里
  • 完整 keynote 录像 + 配套技术博客比新闻报道信息量大 10 倍

访谈的识别信号

  • 有没有"新信息"——嘉宾说了什么是之前没说过的
  • 主持人敢不敢追问——软性 PR 性质的访谈价值低
  • 嘉宾是不是真的 decision maker——VP 级比总监级有用得多

III. 官方技术内容

技术博客（必订阅）

论文与预印本

  • arXiv → cs.AI / cs.CL / cs.LG / cs.RO → 订阅 RSS
  • Papers With Code——带代码的论文
  • HuggingFace Daily Papers——每日精选
  • Semantic Scholar——找文献引用关系

GitHub 活动

一家 AI 公司的 真实投入 往往体现在 commit 频率、活跃 contributor、issue 响应速度上。PR 文案可以包装，但 GitHub commit log 骗不了人。

IV. 从业者一手输出

Substack / 个人博客（AI 方向精选） - Stratechery（Ben Thompson）——商业模式与平台分析 - Import AI（Jack Clark，Anthropic 联合创始人）——每周 AI 总结 - Ahead of AI（Sebastian Raschka）——ML 技术 - AI Snake Oil（Arvind Narayanan）——反炒作 - Interconnects（Nathan Lambert）——后训练与开源 - The Algorithmic Bridge（Alberto Romero）——Big Picture

推特 / X（关注列表推荐） - 各家公司官方号 - 公司 VP 以上管理层（个人号比公司号有料） - 独立研究员：@karpathy、@DrJimFan、@soumithchintala - 记者：@steph_palazzolo (The Information)、@emilymbender、@michael_nielsen

小红书 / 知乎（中文一线从业者） - 知乎高赞长回答 > 小红书精选笔记 > 知乎短回答 - 搜索 公司名 + "离职" / "体验" / "内推" 能挖到真实状态

V. 头部付费科技媒体（值得订阅）

媒体 强项 年费
The Information 硅谷独家爆料，AI 内幕最多 ~$500
Bloomberg 财经 + 科技双强 ~$350
Wall Street Journal 老牌财经 ~$200
The Wire China 中国科技 + 地缘政治 偏贵
Stratechery Plus 商业模式订阅专栏 ~$150

中文：晚点 LatePost 的会员制内容质量高，偶尔几篇"一号位"专题值回订阅费。

VI. 中文财经 / 科技媒体（交叉验证用）

  • 晚点 LatePost（36Kr 旗下）——深度专题好
  • 36Kr、极客公园、PingWest 品玩——新闻速度快
  • 硅星 GenAI、机器之心——技术 + 行业
  • 虎嗅、钛媒体——观点类，需要筛选

警告：大部分中文科技媒体的"独家访谈"有软文成分，用它们补事实而不是观点。

VII. 自媒体 / 公众号（谨慎使用）

  • 公众号 AI 头部号 有几个值得订阅（如"量子位"、"新智元"、"AI 前线"），但它们的内容多半是编译自英文源——直接读英文一手源更高效
  • B 站 / 抖音科技博主——极少数有深度，主要是传播价值
  • 朋友圈转发的"独家内幕"——几乎都是错的，除非出处明确

VIII. 不用的（坚决避开）

  • 只有"据悉" / "有消息称" / "据知情人士"且无具名的爆料（有具名 = 强信号）
  • 没有数据来源的图表
  • 翻译自推特短帖的长文包装
  • 带强烈情绪（"颠覆！"、"崩盘！"、"碾压！"）的文章
  • 百度百科（版本混乱）、Wikipedia 中文版（经常滞后）

信息源维护工作流

订阅： 1. RSS 工具：Inoreader / Feedly 2. Newsletter 统一入口：用一个专门邮箱（避免污染日常邮箱） 3. 播客：小宇宙（中文）+ Overcast / Pocket Casts（英文）

整理： 1. 一个 Obsidian / Notion 库作为"链接抽屉"，按公司 / 话题 tag 2. 每周清一次——未读堆太多要砍 3. 每月选 3-5 篇真正读完 + 写 150 字摘要——这是内化的关键

常见错误

  1. 信源广度陷阱：订了 100 个 newsletter 但一个都没读完——5 个订阅读完比 100 个订了不读强
  2. 二手复述循环：A 媒体引 B 媒体引 C 报告引 D 调研——追溯到 D 才算到一手
  3. 时间盲区：忘记标注信息时点，把 3 年前的行业格局当成现在
  4. 中英文偏科：只读英文→漏掉中国真实情况；只读中文→漏掉海外最新动态

延伸阅读