北京
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作者：icefighter
來源：雪球
1.AI與人類歷史上任何一個科技革命都是不同的。
它減少了人與人的鏈接 ， 用算力代替人力 ， 通縮屬性更強 。
AI越發達 ， 人類的就業越少 ， 需求越少 。
但是AI的壁壘更高于以往的科技革命 ， 他的受益群體高度集中 ， 主要是算力和大模型 。
所以AI的受益者的市值會遠遠高于以前科技革命時代的巨頭市值 。
2.算力是AI最核心的環節。
AI的本質就是算力代替人力 。
算力在AI時代的重要性 ， 永遠不能低估 。
大模型本身存在一個問題 ， 開源 VS 閉源 ， 哪個更牛逼 ， 還不確定 。
但他們都需要算力 。
算力本身技術在高速發展 ， 里邊細分技術層出不窮 。
始終會有機會 。
3.C端硬件
馬斯克預測 ， 只有語音輸入功能的AI設備會在幾年后替代手機 。
他對人形機器人也非常樂觀 。
我個人不這么認為 ， 因為AI大模型的幻覺問題是無法解決的 。
我自己用AI寫文章 ， 作圖 ， 有些場景下AI的弱智程度想讓人砸電腦 。
譬如以前我想讓AI生成沒有白云的藍天 ， 折騰了好久 ， 效果都不行 。
但是 ， AI時代會誕生一些手機之外的長尾硬件 。
譬如目前最火的AI硬件爆款是plaud錄音卡片 。
一個錄音功能 ， 看起來不起眼 ， 手機本身就有錄音功能 ， 但是對于需求極端的消費者 ， 手機無法滿足他的需求 。 所以需要一個專門的硬件來服務它們 。
以前很多長尾碎片化場景 ， 因為缺乏智能 ， 無法滿足這些需求極端的客戶的需求 。
這些市場等于是空白的 ， AI時代可以在這些地方發揮作用 。
但是這些長尾硬件 ， 市場碎片化 ， 很難誕生巨頭 。
對于二級市場 ， 意義不大 。
4.應用軟件
應用軟件的機會比起移動互聯網時代會小得多 。
因為移動互聯網時代 ， 各個垂直領域是分化的 ， 很難有人一統天下 。
人與信息 ， 人與人 ， 人與商品 ， 每個領域都是專門的巨頭 。
但是大模型時代 ， 他可以跨界 。
一個AI助手 ， 可以幫你下單購物 ， 替代電商 ， 可以幫你作圖 ， 替代PS軟件 。
理論上 ， 大模型越強 ， 下游應用越是利空 ， 因為應用做的一些適配工作 ， 本身就是彌補大模型的能力不足 。
比如 ， 阿里釘釘都推出了CAD看圖功能 。
我不知道這個功能和AI大模型有沒有關系 ， 但是至少說明一點 ， 軟件本身也是容易跨界的 ， 特別是大模型時代 。
其他公司專門做CAD看圖軟件的 ， 會否面臨巨大威脅 ？
同理 ， 做PDF ， 文字掃描等基礎通用功能的細分軟件龍頭 ， 會否被一個同時做這些功能的巨頭軟件替代 ？
這些復雜情況 ， 造成AI應用軟件的投資價值不大 ， 格局很難看懂 ， 變數太多 。
當然 ， 也不能過于悲觀 。
以前SAAS軟件在中國是最苦逼的商業模式 ， 因為這些軟件缺乏智能 ， 他們只是工具 ， 需要人類來操作 。
中國人力成本低 ， 老板可以用人類牛馬干活 。
未來AI牛馬性價比遠超人類牛馬 ， 所以應用軟件在中國的市場會起來 。
但是中國的市場有限 ， 如果不能國際化 ， 想象力依然不高 。
但至少 ， 這是老齡化和逆全球化時代 ， 中國內需少有的增量市場 。
5.AI應用最大的機會在哪里？軟硬件結合的工業設備。
當我們提到終端硬件 ， 我們一般只考慮C端 ， 譬如蘋果 。 但是我們不會想到 ， B端也有蘋果模式 ， 例如日本基恩士 。
對于工業機床 ， 大模型的幻覺問題 ， 精度問題 ， 對世界物理學規律的理解都不行 ， 大模型還無法取代傳統巨頭 ， 所以中國公司很難迅速干掉西門子 ， 發那科 。
但是日本基恩士的設備 ， 他主要是視覺功能 。 大模型的視覺功能比小模型強了太多 。
以前 ， 基恩士的軟件有很多專業算法 ， 中國公司缺乏積累 。
現在 ， 憑借能力更強的大模型 ， 中國公司可以彎道超車 ， 反超基恩士 。
當然 ， 基恩士的牛逼 ， 還不僅僅是算法 ， 他在基礎硬件上還是很厲害的 ， 譬如機械加工精度 。
C端的消費電子 ， 會誕生很多長尾AI硬件 ， B端同樣如此 。
工業領域也有很多場景 ， 這些場景也很碎片化 。
中國公司依靠軟硬件結合 ， 是可能在這些細分領域彎道超車的 。
看看歐美日本股市 ， 工業領域有很多隱形冠軍 ， 市值都是幾百億美元 。
消費領域要誕生一個幾百億美元市值的硬件公司 ， 容易嗎 ？
不容易 。工業領域反而機會更多。
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