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      我對AI時代的一些看法

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      風險提示:本文所提到的觀點僅代表個人的意見,所涉及標的不作推薦,據(jù)此買賣,風險自負。

      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(fā)達 , 人類的就業(yè)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(huán)節(jié)

      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(fā)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(fā)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(lián)網(wǎng)時代會小得多 。

      因為移動互聯(lián)網(wǎng)時代 , 各個垂直領域是分化的 , 很難有人一統(tǒng)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(shù)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(yè)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(yè)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(yè)機床 , 大模型的幻覺問題 , 精度問題 , 對世界物理學規(guī)律的理解都不行 , 大模型還無法取代傳統(tǒng)巨頭 , 所以中國公司很難迅速干掉西門子 , 發(fā)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(yè)算法 , 中國公司缺乏積累 。

      現(xiàn)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(yè)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(yè)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(yè)領域反而機會更多。

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