从产业逻辑看 ， TMT的技术演进路径、技术成果的商用普及以及由此带来商业模式的创新路径尤为重要 。 技术与商业模式的领导者将由于“报酬递增原理” ， 其领先优势与市场份额在相当长的时间里持续扩大 ， 行业集中度迅速提高 。 无论是硬件 ， 还是软件、服务 ， 都显示出这个特征 ， 比如芯片、显示、存储、各种应用软件、流量平台、社交网络等各个细分行业都是如此 。 所以 ， 在同一个细分行业 ， 不同公司的命运是天壤地别的 ， 产业中观的研究尤为关键 。
站在现在时点看 ， 智能手机的普及与流量红利基本上结束 ， 新的技术进步需要跨越到下一个S行曲线 ， 大级别的技术创新可能需要较长时间的探索 ， 大数据、云计算、下一代智能终端的形态（AI、AR/VR ， 难以形成几亿量级的标准化大单品 ， 更可能的是硬件、软件、内容、服务的融合）都和前二十年的发展逻辑又将有新的变化 。
从企业的业务逻辑看 ， TMT行业的技术路径选择的错误成本非常高 ， 错误的选择会是灭顶之灾 ， 经典商业读物《追求卓越》案例中的一些“伟大企业” ， 现在不是惨淡经营就是已经不在了；主流技术的领先性所主导形成的全产业链研究尤为重要 。
从财务逻辑看 ， 技术导向型的企业 ， 其收入 ， 利润 ， 现金流的变化 ， 不像传统制造业那样线性变化 。 对于技术研发型的企业来说 ， 最先增加的可能是技术人员与研发费用 ， 然后才是收入 ， 净利润与现金流更为滞后；对于商业模式创新的服务型企业来说 ， 最新体现的可能是流量与用户 ， 再有收入的增长 ， 最后是净利润与正的现金流 。
上面说到的几个大类行业 ， 并不是一个严格的区分 ， 这些粗线条的大逻辑只是简单说明了一些重要的共性与规律性的东西 。 很多产业本身可能具备多个特征的综合 ， 当然这些特征会有显著的主次关系 ， 对于具体的细分行业还要做更为深入的分析 ， 并形成严谨的逻辑框架 。 另外 ， 在现在的经济与产业背景下 ， 跨学科的、融会贯通的研究越来越重要 。
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归纳、演绎、实证
研究一个问题 ， 或认识一个问题包含三个过程 ， 即归纳、演绎/推理、实证 。 三者之间是互相促进、相互验证的过程 。
归纳：我们要把碎片化的信息进行格式化 ， 先解构再重构 。 按照矛盾的主次关系 ， 我们要知道哪个是最重要的 ， 排第一和第五的是哪个 ， 把次要的先放一边 。 归纳的过程中 ， 我们不仅是信息的传递者 ， 更是信息的整合者 ， 要搞清楚问题的逻辑关系与主要矛盾 。
演绎：在归纳的基础上提出最有可能的几种假设 ， 研究科学史的时候知道 ， 整个科学史就是一个假设演绎法的推演过程 。 我们对过去的信息、理论进行归纳后 ， 提出几个最有可能的假设 ， 再通过实证研究进行验证 。 演绎需要一种有逻辑的、突破线性框架的创造性思维 ， 假设的过程中可以需要一定的理性的想象力 。 没有想象力的话 ， 过去的互联网公司都没法投资了 。
实证：科学家在研究自然科学需要做实验去验证假设与推理 。 100年前爱因斯坦提出的引力波 ， 他自己也怀疑 ， 然后全球最牛的一批科学家花了100年最终证明了引力波的存在 。 实证研究的结果 ， 有时候可能会彻底否定之前的几个假设 ， 却获得了新的答案 。 在实证的过程中还可以启发更多新的思维 ， 这是实证研究意外的收获 。 在找桃子的过程中可能找到了苹果 ， 这也很好 。 在研究A问题的时候 ， 有时候会获得研究B问题的思路 。
当然对做博弈的投资人来说 ， 他们可能只做了归纳与推理 ， 或者在逻辑和推理上可能比别人稍早一步、更强一些 ， 他也能赚到了智力优势的钱 ， 但却很难持续获得成功、过程也会比较忐忑 。 但对基本面研究来说 ， 我们要努力把这三个步骤都做好 。 我们要做的是把通常60%确定性的理解提升到90%以上 ， 事实上60%确定性的判断几乎是没有决策价值的 。
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