AI研究不仅需要持续跟踪已有标的，也需要从产业变化中发现新的研究对象。对于已经明确的AI公司，研究重点在于能力、商业化和估值判断；当AI进入真实生产和业务流程并遇到新的约束时，研究还需要进一步追问哪些原本普通的资源开始变得重要，以及哪些公司具备解决问题的条件。本报告以“AI整体跟踪与选股逻辑生成框架”为总论图，构建从持续跟踪、逻辑推演到标的筛选和经营与财务验证的研究闭环。
　　“AI开始撞墙”提供了从产业约束中发现新线索的研究入口。本报告所说的“AI开始撞墙”，是指大模型向真实生产和业务流程深入时，开始遇到任务可靠性、业务情境理解、系统接入、权限与责任以及完整任务成本等约束，并不意味着模型能力已经触顶或AI发展停滞。不同约束可能分别由模型、数据、工程和组织条件解决，其解决主体及成本变化将进一步影响产业分工。
　　三层研究框架负责持续跟踪，AB面对照与XYZ轴负责发现和推演。三层框架组织基础模型、AI原生业务以及利用AI重塑自身生产和供应的企业，并持续观察已有研究标的；AB面对照比较资源在原有环境与AI环境中的作用，XYZ轴则从内容类型、产业观察和逻辑线与标的映射三个维度组织新证据，由此形成逻辑线并寻找具备承接条件的公司。经过初步筛选的标的进入动态股票池，再重新纳入持续跟踪。
　　经营与财务验证进一步检验产业逻辑能否转化为企业经济性。本报告以FDE现场交付贯穿发现和验证，以Jev与Muse作为方法应用案例，观察判断能力、执行条件等变化，并通过可用能力、客户付费、交付成本、收益归属等证据验证相关逻辑。进一步从任务经济性出发，分析收入质量、利润、现金流和资本回报，避免将产业逻辑、公司承接条件与投资价值直接等同。
　　研究最终形成从持续跟踪到发现、推演、筛选和验证的动态闭环。经营与财务验证结果重新反馈至逻辑线和动态股票池，持续修正研究判断；公开披露及独立列示的假设演算用于说明研究过程，配套底稿保留来源、口径和公式。本报告案例用于展示研究方法，不预设任何资源或商业模式必然获得重估，产业逻辑、公司承接条件和当前价格的投资吸引力仍需分别验证。
　　风险提示：AI技术发展及产业投入变化的风险、AI产业竞争加剧及产业价值传导不畅的风险、相关公司AI业务落地及经营业绩波动的风险。