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作者：icefighter
来源：雪球
1.AI与人类历史上任何一个科技革命都是不同的
它减少了人与人的链接用算力代替人力通缩属性更强
AI越发达人类的就业越少需求越少
但是AI的壁垒更高于以往的科技革命他的受益群体高度集中主要是算力和大模型
所以AI的受益者的市值会远远高于以前科技革命时代的巨头市值
2.算力是AI最核心的环节
AI的本质就是算力代替人力
算力在AI时代的重要性永远不能低估
大模型本身存在一个问题开源 VS 闭源哪个更牛逼还不确定
但他们都需要算力
算力本身技术在高速发展里边细分技术层出不穷
始终会有机会
3.C端硬件
马斯克预测只有语音输入功能的AI设备会在几年后替代手机
他对人形机器人也非常乐观
我个人不这么认为因为AI大模型的幻觉问题是无法解决的
我自己用AI写文章作图有些场景下AI的弱智程度想让人砸电脑
譬如以前我想让AI生成没有白云的蓝天折腾了好久效果都不行
但是AI时代会诞生一些手机之外的长尾硬件
譬如目前最火的AI硬件爆款是plaud录音卡片
一个录音功能看起来不起眼手机本身就有录音功能但是对于需求极端的消费者手机无法满足他的需求所以需要一个专门的硬件来服务它们
以前很多长尾碎片化场景因为缺乏智能无法满足这些需求极端的客户的需求
这些市场等于是空白的AI时代可以在这些地方发挥作用
但是这些长尾硬件市场碎片化很难诞生巨头
对于二级市场意义不大
4.应用软件
应用软件的机会比起移动互联网时代会小得多
因为移动互联网时代各个垂直领域是分化的很难有人一统天下
人与信息人与人人与商品每个领域都是专门的巨头
但是大模型时代他可以跨界
一个AI助手可以帮你下单购物替代电商可以帮你作图替代PS软件
理论上大模型越强下游应用越是利空因为应用做的一些适配工作本身就是弥补大模型的能力不足
比如阿里钉钉都推出了CAD看图功能
我不知道这个功能和AI大模型有没有关系但是至少说明一点软件本身也是容易跨界的特别是大模型时代
其他公司专门做CAD看图软件的会否面临巨大威胁
同理做PDF文字扫描等基础通用功能的细分软件龙头会否被一个同时做这些功能的巨头软件替代
这些复杂情况造成AI应用软件的投资价值不大格局很难看懂变数太多
当然也不能过于悲观
以前SAAS软件在中国是最苦逼的商业模式因为这些软件缺乏智能他们只是工具需要人类来操作
中国人力成本低老板可以用人类牛马干活
未来AI牛马性价比远超人类牛马所以应用软件在中国的市场会起来
但是中国的市场有限如果不能国际化想象力依然不高
但至少这是老龄化和逆全球化时代中国内需少有的增量市场
5.AI应用最大的机会在哪里软硬件结合的工业设备
当我们提到终端硬件我们一般只考虑C端譬如苹果但是我们不会想到B端也有苹果模式例如日本基恩士
对于工业机床大模型的幻觉问题精度问题对世界物理学规律的理解都不行大模型还无法取代传统巨头所以中国公司很难迅速干掉西门子发那科
但是日本基恩士的设备他主要是视觉功能大模型的视觉功能比小模型强了太多
以前基恩士的软件有很多专业算法中国公司缺乏积累
现在凭借能力更强的大模型中国公司可以弯道超车反超基恩士
当然基恩士的牛逼还不仅仅是算法他在基础硬件上还是很厉害的譬如机械加工精度
C端的消费电子会诞生很多长尾AI硬件B端同样如此
工业领域也有很多场景这些场景也很碎片化
中国公司依靠软硬件结合是可能在这些细分领域弯道超车的
看看欧美日本股市工业领域有很多隐形冠军市值都是几百亿美元
消费领域要诞生一个几百亿美元市值的硬件公司容易吗
不容易