唐磊被说服了：“有道理。真实，才是最有力量的。那……那些涉及具体财务预测数字、估值模型核心参数的呢？这些要公开吗？”
“具体数字要脱敏处理。”贝西克早有考虑，“可以用相对值，比如‘基于当时信息，预期未来三年营收复合增长率在X%-Y%区间’，‘给予Z倍至W倍的估值倍数’，‘据此估算内在价值区间在A元至B元’。或者直接用‘上调/下调XX%’、‘处于历史估值X%分位’这样的表述。目的是展示估值的方法和思考过程，而不是给出具体的投资建议。模型本身，可以展示框架和主要假设项，但具体参数可以模糊化或替换为符号。”
“明白了。就是展示‘渔’的方法，而不是给出现成的‘鱼’。”唐磊总结。
经过近两周不眠不休的整理、筛选、编辑、脱敏、串联、撰写说明文字，一份超过一百五十页的PDF文档终于初步成型。文档标题为：《深度研究证据链：以XXX科技为例——我的投资思考与实践》。
文档开篇，贝西克用简短的文字阐述了制作这份文档的初衷：“非为炫耀，亦非教学。仅为完整呈现，在XXX科技这一具体案例上，我个人的研究、思考、决策与调整过程。希望能为对‘如何做投资研究’感兴趣的朋友，提供一个真实、具体、充满错误与修正的样本。投资无定法，唯有持续学习与进化。本文不构成任何投资建议。”
正文严格按照六个部分展开：
第一部分：为何是AI算力芯片？简要回顾了当时（数年前）关注该行业的宏观背景、技术趋势、市场潜力判断，并附上了当时阅读的几份关键行业报告摘要（脱敏）及贝西克的批注，展示其最初的思考起点和问题清单。
第二部分：初步筛选，为何关注XXX科技？展示了早期对几家候选公司的简单对比（SWOT、关键财务数据对比、管理层背景对比等），以及最终将XXX科技作为重点研究对象的原因：技术自研潜力、团队背景、相对合理的估值等。