作者：投资大顽主宜嘉
来源：雪球
因为在我们看来这是很久以后的事情不可能现在就发生完全不可能但实际上现在真的发生了
01
当问起投资中有什么重大失误时DrChuck笑了一下说应该是相对早的卖掉了英伟达
2016年DrChuck以2.3美元左右的价格买进100股英伟达2020年熔断后他又继续加仓一直到2023年觉得高估了才卖掉最终以50美元落袋为安
但这还不是结局到了2024年11月英伟达股价又涨了近2倍最高涨到149.77美元与DrChuck初次建仓价格相比英伟达股价已经涨了65倍
DrChuck觉得最早买入英伟达就是运气好正好赶上AI浪潮
DrChuck身处美国加州圣地亚哥的家中摄像头前的他随意穿着蓝色T恤戴金属框眼镜胡子没刮画面中他动作慵懒说话温吞可以听得出有一丝南方口音
圣地亚哥的时区比北京时间晚了15个小时我们视频连线时当地已是深夜2200
DrChuck旅美多年从留学到工作一直在海外2015年由于学校经费不足研究工作难以继续开展DrChuck只能被迫从密歇根大学的研究室出来找工作
当时DrChuck没有太多选择他误打误撞进入了AI行业他加入的是一家从事图像处理的创业公司这是一家真正的初创公司DrChuck就是第一号员工幸运的是不久AI风口吹起
到2021年当DrChuck把公司卖掉时他赚到了人生中的第二桶金
刚进入这家公司DrChuck其实还不太趁手当时自己的第一个工作任务是识别图片里的物品传统做法是找到物品的特征用机器学习设计特征工程做成模板然后拿着模板进行特征匹配但是做了几个月之后图像识别率不太高测试效果不佳
直到2016年举世瞩目的AlphaGo横空出世
这款由谷歌旗下创业团队Deepmind开发的围棋智能程序在全球关注下以41战胜了当时的世界冠军李世石引起全球轰动在这场人机对战中AI深度学习模式完全碾压人类人工智能由此宣告进入一个快速发展阶段
当时AlphaGo给DrChuck带来极大震撼他像疯了一样去挖掘背后的逻辑DrChuck觉得围棋是19乘19的棋盘状态空间复杂度高达10的171次方远大于宇宙中原子的个数单靠近似穷举是不可能解出答案的
曾开发出象棋软件将神传说的雪球用户编程浪子随意门前作认为在传统算法上要达到人类同等棋力围棋程序的开发难度比象棋要大得多但是AlphaGo出现后最新算法结构对不同棋类的复杂度已经不敏感了最多是参数数量的问题开发难度差别不大
编程浪子很清楚AlphaGo将快速迭代并通过不间断自我学习快速超过人类而且一定会对棋类以外的AI应用起到指引作用
经过学习DrChuck明白原来AlphaGo的核心是卷积神经网络这是一种图像识别算法
DrChuck向我解释早期的机器学习主要以支持向量机SVM算法为主神经网络学习其实很冷门只有少数科学家做过尝试
其中为了训练神经网络学习算法图灵奖获得者杨立昆就曾向美国邮政署拿到了7200多个手写邮编的扫描件这涵盖各种风格质地甚至包括常见的错误杨立昆向神经网络算法展示这几千个真实的人类笔迹让机器也能像人类一样学习相关模式形成内化的直觉这套直觉很难用传统计算机程序的形式表达但它使得算法能够以前所未有的方式理解真实世界的复杂混乱
华裔人工智能科学家李飞飞在自传我看见的世界中提到杨立昆当时的成果预示着一个大胆的未来随着时间推移行业研究重点从通过明确编程来解决问题转变为从示例中发现模式换言之算法不是被告知该做什么而是去学习该做什么
之后随着数据扩容和算力提升这种神经网络学习终于迎来技术爆炸
在AlphaGo的程序中为其提供独家支持的是美国软硬件一体化AI解决方案领导者英伟达研发的CUDA系统
CUDACompute Unified Device Architecture是英伟达在2006年推出的通用并行计算架构该架构通过运用GPU并行处理能力来应对最复杂的计算挑战
DrChuck发现CUDA非常高效由此吸引了众多研究员和工程师参与开发英伟达的开发人员也热心解答各种Bug问题随着不断交互越来越多算法首发在CUDA上其他人为了超越前者改进算法也只能继续用CUDA并形成了网络效应总之就是用的人越多就越好用
深入了解这些工具以后DrChuck总算可以把图像识别算法换成深度卷积网络运行后效果显著准确率飞升
2016年DrChuck买进100股股票作为迷你股东参股英伟达之后几年英伟达股价不断走强并形成龙头效应带领美国纳斯达克指数屡创新高
DrChuck觉得AI超预期发展是支撑美国纳斯达克指数的最大动力他笑称希望泡沫不要破灭这样自己现在的公司还能有机会上市
尽管从事AI行业也投资AI公司但除了英伟达之外DrChuck基本没有参与过相关的热点投资
雪球用户PoloYu随意门前作觉得就目前来看AI公司在数据算法和算力三个层面上还是大多以热点投资为主基本面叙事还没怎么落地但他强调热点投资不是坏事至少指出了热点是什么也算是个方向就AI而言目前更直接的影响应该是能源层比如说可以确定需要发展核电需要监管的配合
尽管在AI行业获得不错回报但DrChuck其实没有相关背景自己以前是从通信行业转型过来的他觉得能转型成功主要得益于行业的无私开源
不只是DrChuck很多AI从业者都是跨学科过来的李飞飞认为人工智能的许多奠基人都兼容并蓄涉足包括心理学和认知科学在内的各种领域但他们的背景主要集中在数学电子工程和物理学领域
DrChuck亲眼见证了众多研究人员在开源社区热烈讨论大模型和论文共享知识高效推动了AI行业发展
DrChuck倡导开源文化他欣喜的看到不少中国AI公司也在积极响应尽管当前的开源环境不如以前像AI巨头OpenAI也从开源转为闭源但国内的开源家族正在为行业发展贡献自己的力量
DrChuck觉得开源和商业并不矛盾像阿里巴巴百度等公司基于模型开发出应用提供服务同样可以获得商业回报
放眼全球DrChuck认为从开源上获得回报最成功的案例是特斯拉自己也长期关注这家公司但始终没有机会入手
直到2019年特斯拉出现产能不足的瓶颈公司营收受到交付延迟影响股价从当年的高位回调50%以上
为了解决产能问题特斯拉决定在上海及其它区域建厂尽管当时估值仍不低市场对特斯拉前景也不太看好但DrChuck相信这是一个很好的买点
DrChuck依稀记得当时买进价格是13美元左右后面又经历了一系列拆股在持有过程中特斯拉突破产能瓶颈股价进一步打开上升天花板
除了主观投资理工背景的DrChuck还擅长使用量化交易
DrChuck总结在美国没什么效但一些简单量化策略在A股还是挺有效的
DrChuck在雪球上曾分享过A股短线情绪指标上证指数逃顶技术面指标A股行业轮转美股双动量基于VWAP成交量加权平均价的日内交易策略等策略
其中为了尝试用AI提取情绪因子DrChuck还加了很多炒股群看情绪
2024年9月底A股暴动大量投资者在国庆期间排队等待进场10月8日国庆假期后第1个交易日A股几大指数期货一开盘果然全部涨停但DrChuck的量化指标很快检测到情绪在快速衰竭后面行情验证果然没错
对于量化交易DrChuck认为自己也不做高频程序每周或一段时间调一下组合参数就可以了基本也不用花太多时间
碰到好的交易机会DrChuck还会动用期权和UVXY等工具DrChuck觉得中概股在2022年的隐含波动率非常高当卖方来回吃权利金很爽但现在也回落了
衍生品工具确实波动巨大有次赌财报DrChuck买了拼多多看涨期权权利金从几乎归零又涨了回来他看着那款末日期权从0.03飚到2.48短时间内疯涨了80倍
对于DrChuck来说看到有价值的投资机会逻辑验证没问题后马上就要落地实现
2017年公司韩国同事无意中聊到了加密货币尽管当时正是各种币泡沫破灭时期但DrChuck一听就激灵了他看中的是技术上的去中心化和开源自由他越研究越觉得有戏说干就干自己快速完成准备工作进场最终以3000美元左右的价格囤进大饼
DrChuck强调投资的非相关性尽管入市时间不长但他的资产覆盖了A股港股和美股的各类企业和基金其中既有高科技新贵也有银地保蓝筹股票资产之外还有黄金和加密货币等等交易方法有主观估值也有AI量化五花八门只要你想得到的DrChuck都愿意去尝试
当问起同时操作这么多策略会不会打架时DrChuck脱口而出不会打架啊分散是投资里唯一免费的午餐
02
2024年AI主题横扫诺贝尔奖
诺贝尔物理学获奖者之一正是AI深度学习之父杰弗里辛顿在坐了30年学术冷板凳后辛顿终于熬出头
神经网络学习曾经不被看好直到AphaGo出现才改变这个局面在OpenAI推出大模型之后神经网络学习更是一夜之间进入千家万户
国民级大模型Kimi创始人杨植麟认为最近几年突然出现通用模型的原因是必然也是偶然必然是人类科技总有一天会达到这个节点偶然是因为数据芯片和架构三者共振的结果第一互联网发展了20多年这为AI提供了大量的训练数据第二芯片技术和网络技术的发展现在算力可以在短时间内实现10的25次方FLOPs运算第三算法提升主要是因为Transformer架构诞生
Transformer是一种深度学习模型架构最初由Vaswani等人在2017年的论文Attention is all you need中提出它主要用于处理序列到序列的任务如机器翻译文本摘要问答系统等Transformer模型的核心思想是利用注意力机制来捕捉序列中不同位置的元素之间的关系无论这些元素之间的距离有多远
DrChuck认为Transformer是一种自注意力架构简单说就是只关心输入之间的关系不再关注输入和输出的关系这是一个颠覆性的变化
在这之前虽然深度学习已经取得长足进展但AI在视觉语音语言理解等分析还是相对割裂每个领域都有各自的模型但在Transformer出现之后各领域专家的知识整合以及多模态整合变得更加轻松
人工智能高速发展机器的深度学习模式似乎已形成某种人类直觉
当问起人工智能是否已有自我意识时DrChuck给予否定的答案
他觉得就目前而言深度学习主要还是将人类数据的高效压缩依然在统计学习的范畴内只是现在人工智能的核心算法通常运行在类似于黑盒的工作模式中导致AI系统的运算结果还不太能被人类所理解
现在也有科学家通过白盒模式解析AI的思维方式试图总结机器学习的逻辑路径
DrChuck认为现在训练超级大模型成本很高一般院校没法做只能通过商业途径去发展基于大模型的应用开发可能才是普通AI从业者可以触及的
DrChuck现在从事的SAAS公司的主要业务正是基于AI大模型的接口进行二次开发为各种应用微调模型从而提高工作效率
对此PoloYu则有不同观点他认为SAAS在美国也是一个没啥技术含量且高毛利的业务说起来有生产力提升其实也比较可疑AI的价值很可能会直接推倒这个行业大多数人而不是助力
他觉得大多数SAAS其实都是薄皮套壳大模型各种浅应用很难在大模型的升级过程中活下来但这个行业在过去20年中也吸引了很多人才原因很简单就是这个行业有极高毛利从业者可以赚到不少钱
看到大模型出现DrChuck思考是不是可以应用于交易
DrChuck认为ChatGPT开放的code interpreter有点惊艳它可以分析表格清洗数据生成图表等等中间过程都以Python代码显示实时编译报错了还能自己debug以后人人都是数据分析师
现在DrChuck只要有个想法马上就输入GPT然后编程出来这比以前敲代码要轻松多了
之前在完全不懂爬虫和JavaScript的情况下DrChuck还曾通过GPT在一周内轻松实现爬取各大购物网站的功能
PoloYu认为AI应用于投资已经很广泛了比如在公告中用AI文本检索文本生成之后可以很快找到关键投资标的还有语音识别和翻译现在浏览器的翻译效率和准确率是3年前想象不到的总之叠加AI buff之后现在信息搜集和理解都快了一个数量级
ChatGPT火爆之后人工智能成为市场热点巴菲特和芒格等投资大佬也高度关注
刚接触投资时DrChuck看了巴菲特写给股东的信自己被他风趣而真诚的文字所吸引之后每年给股东的信都会跟踪只是一直没有机会到现场见面
尽管圣地亚哥距离奥马哈有2000多公里但考虑到两位大师都已是90+高龄怕万一哪天就看不到了DrChuck决定参加2023年伯克希尔股东大会
到奥马哈后DrChuck被现场氛围所感染他觉得这不愧是资本界的伍德斯托克摇滚音乐节在股东会现场他还特别关注了查理芒格关于AI的观点芒格称赞了比亚迪工厂的智能化水平但对人工智能的炒作持谨慎态度自己更相信传统的人类智能
对此DrChuck心有戚戚焉尽管自己从事的是前沿的AI行业但DrChuck对传统理念依然认可
在投资上当他看到雪球创始人方三文提出的自由现金流淹没股价的概念时他觉得自己被击中了
他回忆说看到自由现金流淹没股价这个说法时醍醐灌顶不亚于看到AlphoGo时对AI的激发点
DrChuck觉得方三文对私募三大建议让自己受益良多建议包括人格认知长期净值和业绩归因为了表明态度DrChuck还下场认购了方三文主理的雷石基金
2023年底回国DrChuck特意前往广州参加雪球嘉年华现场还认识了不少用户
尽管自己是2017年才入球但雪球社区的类开源文化让自己很快进入状态DrChuck还写过一篇雪球抄作业心得总结不同用户的用法
不管是AI还是投资DrChuck其实都不算科班出身
对于新生事物的敏锐度DrChuck觉得可能是自己喜欢阅读的习惯有关
自己从小就看漫画书后来看人物传记学术论文投资书籍方面看过巴菲特施洛斯技术分析也读过他觉得基于兴趣的学习是最高效的
DrChuck从小喜欢科幻自己曾一路追看科幻世界2008年自己还专程去成都参加科幻大会与刘慈欣合影
通过阅读积累经验之后自己可以拓展知识面发现有价值的机会然后聚焦往这个方向快速学习试错迭代
DrChuck觉得这有点像贝叶斯公式有先验知识再通过条件函数推导未来结果这样可以提高概率DrChuck觉得这种方法不限于投资对于人生选择也有帮助
对于贝叶斯公式DrChuck最早也是受到雪球用户张小丰影响
张小丰专注于生物医药投资DrChuck对于这个领域的前景也充满信心当时关于生物医药基金的投资有两个选择雪球用户黄建平的建平远航基金和张小丰的小丰基金经过考虑DrChuck最后选择小丰基金持有基金两年中DrChuck认为张小丰投资风格没有漂移而且还在继续进化
关于投资DrChuck既有自投也有外投看到心动的就干他并没有对自己设限
尽管已取得丰厚回报但DrChuck觉得自己没有路径依赖
他说如果出现路径依赖那是你不再继续学习不再继续进步
03
AI革命在全球持续爆发除了中美的军备竞赛之外欧洲也加入战局
2023年初法国AI初创团队Mistral成立得益于开源文化这家获得谷歌和英伟达支持的公司在成立当年便推出首个生成式人工智能大模型
DrChuck认为Mistral开源了混合专家模式架构这个架构由多个专家子模型组成在回答特定领域问题只需要调用相应的数据整体推理消耗大大降低进一步推动大模型迭代发展
提起法国DrChuck其实并不陌生
在华中科技大学光电信息工程专业毕业后DrChuck继续参加学校组织的中法交流项目华科的光电专业在全国排名第一光电实验室还出了几个华为天才少年2009年为了继续从事研究DrChuck前往法国参加通信专业研究生学习
出国前DrChuck已经做足准备但是到达之后发现事情远不如自己想象那样
回忆法国往事DrChuck认为这是自己人生中最大的挫折
自己在小学初中高中的学霸之路是一路绿灯并高分进入华中科技大学的光电信息工程专业本科毕业后自己突然间就来到一个陌生的国家他感觉自己遭遇了文化冲击
其中语言就是第一道难关
他说语言以为准备好但后来发现不是那么一回事那些高级课程根本听不懂
苦熬了一年之后DrChuck觉得自己法语还是不过关而且感觉法国高科技机会少行业薪酬也不行未来可能一片渺茫
经过深思熟虑DrChuck做出一个艰难决定他要提前结束研究生学业回国
15年后说起这段经历在摄像头面前的DrChuck突然严肃起来他至今还有一些懊恼他的愧疚感主要是给家里带来了负担
他侧着身子轻叹口气说哎多花了一大笔学费尽管当时有一部分奖学金
还好父亲给了最大支持
提起父亲DrChuck眼睛发亮他觉得从父亲身上可以看到中国这几十年来的巨大发展
作为50后高中毕业后父亲正好赶上上山下乡一个学生突然之间就离开家乡来到一个异常艰苦的地方
后来改革春风吹来父亲了解到国内将恢复高考他意识到这是一个改变命运的机会但当时距离高考只剩下2个月时间
没有意外经过2个月努力父亲顺利考上一所石油化工中专并在毕业后进入当地的石化系统工作直到退休
退休后父亲又被聘请到一家民营能源企业当董事活力满满
说起父亲在逆境中的经历和取得的成就DrChuck肃然起敬他觉得自己可能也做不到回顾过往从法国回国后DrChuck感觉自己成熟了不少似乎比同龄人成长更快
在家里的支持下DrChuck获得第二次选择机会他决定参加华中科技大学另一个交流项目这次他考上了美国公立常春藤名校密歇根大学
之后DrChuck留美14年人生从此进入顺车道
交流过程中DrChuck认为家庭给自己的帮助很大这也影响了自己对下一代的教育他不只一次强调自己也希望能给小孩一次托底机会
他希望女儿可以放手追逐梦想即便失败了也没关系自己还可以再给她一次选择机会
DrChuck是幸运的人成长过程中一直被童年时代所滋养回忆起中学时候自己有次和母亲在路边等车闲聊旁边女士很讶异DrChuck的母子关系很平等双方说话很随和不像传统亲子关系回想起来DrChuck觉得这样的家庭氛围在那个年代确实很开明
提起家庭帮助的具像化DrChuck回忆在1998年家里在自己上小学二三年级时便买了电脑这在当时相当珍贵上世纪90年代那时的电脑甚至还没有图形只有DOS系统
DOS系统就不介绍了
小孩迷恋玩电脑一般都是先玩游戏DrChuck也没有例外
游戏的虚拟环境是开发和测试人工智能算法的绝佳平台许多游戏都有得分系统可以很方便的衡量进步程度
但在26年前正在读小学的DrChuck并没有考虑那么远他只是单纯的喜欢玩
他记得很清楚当时一款现象级角色扮演RPG游戏仙剑奇侠传风靡电脑圈自己从此入坑到初中后DrChuck又开始沉迷网络游戏传奇
游戏实在是太好玩了为了逃避中考DrChuck偶然得知参加化学奥赛获得一等奖可以直接保送高中他决定走捷径结果努力了一个月去参赛只拿到二等奖第一名与保送机会擦肩而过
尽管没有保送成功但从那时起DrChuck突然惊醒自己从此把游戏瘾戒断了
现在看到雪球用户讨论玩游戏利弊时作为过来人DrChuck也会忍不住参与互动他觉得玩游戏就在中学阶段玩玩挺好的到了大学的宽松环境反而不容易沉迷毕竟体验过了如果到大学才沉迷游戏那带来的伤害显然要大得多
拉长时间看游戏或许只是人工智能发酵的引子DrChuck坚信深度学习是AI的未来如果机会合适自己也有回国打算
他对国内AI行业也充满信心他分析中国AI没有落后美国太多可能是3-6个月
把英伟达卖掉后自己重点买进中概股DrChuck觉得现在中概股非常低估值自己感觉未来前景没那么差美国投资者对于中概股也不感兴趣就目前确实很难找到同时兼具低估和成长的公司
提起自己极度分散的风格DrChuck认为主要受耶鲁大学首席投资官斯文森所写的不落俗套的成功影响DrChuck认可书中观点作为理性投资者资产配置是工具箱中最有效力的工具
斯文森在书中写道定义资产类别既需要艺术也需要科学试图将同类的资产归在一起其最终目的是将相对而言同类的投资机会集合在一起
他同时也强调个性化艺术注重个人偏好个人经济状况和个人技能会使投资者做出更佳决策来配置金融资产将投资组合的资产配置按个人偏好进行调整会使投资者在任何情况下都能维持对各种资产类别的投资情况不变
DrChuck认为斯文森将超额收益分为三个部分资产配置市场择时和标的挑选相对来说他觉得大多数普通人应该放弃市场择时和标的挑选将重点放在资产配置上这样才是比较合理的选择
当问起未来是否会尝试发行私募基金时DrChuck觉得没有工作带来稳定现金流可能压力会比较大现在管理工作少投资时间多了业余投资挺好自己对收益预期也不高过往业绩应该跑赢标普500指数
对于AI未来DrChuck认为是非常乐观的尽管有人担心AI会让很多人失业但DrChuck认可李飞飞的观点AI取代的是任务而不是工作每项工作都由大量任务组成让AI去完成繁重的任务人类的创造力将进一步解放
编程浪子感觉人类未来大部分重复劳动无论是体力还是脑力大概率都将被机器取代这是一场不亚于工业革命的变革
尽管在深度学习研究取得成功但杰弗里辛顿对AI未来的发展有些忧虑他认为未来5-20年AI有一半概率比人类聪明
在这个问题上特斯拉创始人马斯克和辛顿有着同样立场甚至更加强烈
2024年10月29日马斯克在号称沙漠达沃斯的第八届沙特未来投资倡议峰会访谈中谈到AI能力每年至少提高10倍4年后将比现在进步10000倍到2028年左右AI可能将具备所有人类的综合能力
人类在未来应该如何与AI battle
尾声
2016年3月13日AlphaGo与李世石准备开始第4局比赛前面3局AlphaGo保持全胜
从大比分看李世石已经落败李世石在前3局中尝试过不同风格但均告失败舆论从赛前的看好到赛中的失落最后只能用沉默来消解失望情绪人机对战的残酷现实是人类在AI面前毫无反手之力评论员开玩笑说李世石要想获胜只能拔掉电源插头
第4局开始李世石用回自己的典型手法双方迂回僵持李世石一直在等待最佳时机终于在第78手时李世石执白子下出一记人类棋手没想到AI也没想到的奇手AlphaGo似乎有点宕机后台数据显示AlphaGo胜率突然下降8%从图形上看就像从悬崖上掉下来一样之后AlphaGo有点错乱它在95手的搜索时间出奇的长然后走出4局来的第一次奇怪走法
李世石设法把局面变得复杂78手这一步使得人工智能也没法正确计算出来事实上算法显示白子78手下出这一步的概率只有万分之7评论员认为李世石创造了奇迹他在看似绝境中找到出路最后AlphaGo输掉了这局比赛
终于李世石为人类赢得一场宝贵的胜利
赛后中国围棋大师古力称李世石第78手为神之一手