东升西落0:00
There's something there.
我们今天很开心又请到我们的老朋友莫杰林 。
哈喽 ， 大家好 。
对 ， 我们其实之前聊过好几期 ， 跟宏观 、 乐观 、AI 相关的主题 。 我最近因为我又来美国了 ， 然后我跟这边的一些人聊 ， 我发现这个市场真是变化太快 。
就这边大家突然开始相信一个叫所谓 " 东升西落 " 的叙事 ， 我不知道你是不是最近也经常听到这个词 。
对 ， 二级市场应该 1 月份 DeepSeek 发了之后， 一直在演绎这个剧本吧 。
OK。 具体的里面到底哪些升 、 哪些落 ， 背后原因是什么 ， 我觉得我们可以拆开来分析分析吧 。
现在的走势里面 ， 两个非常关键的拐点性的事件是 ：1 月份川普正式就职 ， 然后 1 月份我们出现了 DeepSeek。
就是我们 2024 年的铺垫其实很重要 。2024 年的美国的铺垫是什么呢 ？ 就是 AI 是一切 ， 然后所有前沿的创新 ， 美国都是有绝对的领先的地位 。
再结合美元的强势 ，因为全球的投资者都在涌入美国 ， 所以这两个事情构成了就是 2024 年美国的这么一个局面 。
也就是说 ， 美国整体的宏观环境和它的各项经济数据在 2024 年其实都是一个比较好的这么一个环境 。 然后其实映射到中国这边 ， 就是中国 2024 年资产表现其实也是还不错的 。
很多中国 2024 年公司虽然波动很大 ，但它其实是有一个向上发展的趋势的 。 我们聊 23 年底那期播客的时候有提到 ， 中国其实最重要的问题还是在我们去怎么走出宏观的经济周期的问题 ， 就不管是人口 、 经济 、 就业 、 消费 。
但是美国跟我们是不太一样的 ， 美国其实它很多高毛利的业务 ， 它都留在了它的国内 。 那高毛利背后意味着什么呢 ？
就意味着它需要持续坚定地去对技术做创新 。 所以 AI 之于美国和 AI 之于中国 ， 它虽然看起来很类似 ，但它起到的作用其实是有不同的 。
所以一直到今年的时候就捅破了这一层 。 那捅破的点是什么呢 ？ 就是川普上台之后， 就开始做了比较多的这些关于关税的这些动作 ， 关于政府开支这些东西 ， 包括财政的这个支出 ， 它要去有一个 cut 的这么一个动作 。
我们如果把整个这个过程印证成去杠杆的话 ，其实就会感觉上是说 ， 美国重新回到了宏观的问题上面 。
那在它回到更宏观的问题上面的时候 ， 确实它的 AI 的预期又被打到一个很满的局面 。 所以这两个东西会导致它在一个很高的预期上面 ， 大家投资者看到的其实就是不确定性 ， 看到的其实是短时间的平静 。
那在这些东西的确定上面 ，其实就会产生一个东西叫风险厌恶 。 那风险厌恶在这么高的价格上面 ， 然后在今天的信息传播这么快速的程度上面 ， 它就会体现出来这种非常剧烈的波动 。
那这个东西演绎到什么程度呢 ？ 就是目前为止大家会担心美国会进入衰退 ， 我觉得部分投资人是有在预期这个东西的 。
比如大家可以去看一下美国的航空公司最近的股价表现 ，因为航空公司它是经济的一个最直接的一个表现 。 比如说在国内 ， 就是看春运的数量 、 假期旅游的经济体量 。
美国其实你去看像航空公司的这些发展 ， 美国投资人其实是在实际用手投票 ，他们是在预期衰退的 。 但是从另外一个客观的层面上来讲 ， 至少根据 3 月中发布的一系列数据 ， 就包括它的就业数据 、 它的通胀 、 它的消费 ， 这些数据看起来目前是没有直接指向任何衰退的这个趋势的 。
但是投资人已经在预期了 。 这个说明一个什么问题呢 ？ 说明其实大家对于风险现在是极度厌恶的 。
包括这两天曲老师你们在硅谷应该有看到 ， 比如说大家会对特斯拉很不满意 ，因为 Elon Musk 跟川普在整个这次的政治改革的过程当中起了一个非常表征化的作用 。
然后这些东西其实都是大家最后汇总起来 ， 就是投资人手上的票是什么 ， 大家厌恶这个风险 。
第二个结呢 ， 大家会对这种风险产生一种更极端的演绎 。 那这种演绎会不会变成实际的呢 ？ 我只能说它是有影响的 ， 它会慢慢地去传递 。
那如果真的有一天 ， 我们设想说某一期美国的这个宏观数据暴露出来 ， 它出现了问题 ， 那投资人会不会在这种短暂的数据问题之间去做进一步的演绎呢 ？
我觉得是会的 。 所以这就是美国的情况 。 那中国就刚好是一个镜像处理 。其实我们刚刚在讲这一套逻辑的时候 ， 都特别像 2022 年、23 年的中国 。
就是不管你做什么 ， 你的政策怎么出 ， 大家都是在预计你的经济是停滞的 ， 你会出现很严重的就业和消费的问题 。
那今年的中国 ， 我觉得会反过来 ， 大家对于中国不去做大水漫灌的政策 ， 对政策的预期首先已经放平了 。其次 ， 大家对于很多短时间的这些数据的波动 ， 会更加地抵抗力 。
所以中国会变成美国宏观的一个镜像处理 。 所以简单说起来 ， 东升西落这个概念看起来是单一事件 ， 就是指向川普在就任之后就开启了大刀阔斧地去杠杆的这么一个过程 。在中国 ， 东升会指向说中国的经济好转 ， 包括我们在 DeepSeek 这样的技术创新里面 ，其实是有自己的周期 。
但它其实东升西落背后呈现的 ，其实还是来自于大家的预期和现实呈现出来一种到底是风险厌恶还是风险偏好这么一个局面 。
那局部看起来 ， 大家对于中国资产确实是风险呈现偏好的局面 ， 对美国资产在这么高的位置上会呈现风险厌恶的局面 。
但这个东西它主要来自于预期 ， 就原来大家对于中国的预期太低了 ，不管是在科技行业还是在宏观行业 。
DeepSeek6:09
就正好这边我们可以再反过去聊到 DeepSeek 和 Manus 这些当下比较热的一些公司跟产品吧 。DeepSeek 已经过去一段时间了 ，但为什么我在这里想提到呢 ？
我就觉得你刚才讲那个点也是我比较认同的 。 我觉得它其实本质上是一种价值评判的回归 。 就之前其实是大家过于低估国内的 AI 了 ，以 DeepSeek 这个现象为主吧 。
所以我想听听 ， 比如你们现在是回头来看 ，是怎么定义跟看 DeepSeek 这件事情 。
我觉得 DeepSeek 首先有一个预期的问题 ， 它有几个点我觉得是可以提出来大家去讨论的 。 第一个是美国关注的 AI 和中国关注的 AI， 我觉得是不同的 。
然后美国关注的 AI 其实还是延续了 2022 年就是第四季度至今的一个核心的趋势 ， 就叫还是在 scaling low。 只是它在 scaling low 的这个前缀上面做了一些变化 。
之前是在讲 pre-training 的 scaling low， 后来讲 post-training， 然后最近再到推理 ， 推理形成这个 deep research。 它整个还是沿着 scaling low 在讲 ，但中国在讲的 AI 其实是一上来就是对着应用去讲的 。
包括字节在去年很长一段时间都还是会以豆包的这个日活 、 月活 ， 这些指标其实都是在它的这个考量范围之内的 。
那 DeepSeek 这件事情出来 ，其实有两件事情冲击是比较大的 。 第一个确实就是成本上面 ，DeepSeek 有一个非常核心的能力 ， 就是在基础的 infrastructure 上面 ， 它们的很多写算子的能力上面能够把 infrastructure 的成本降到目前来讲还是行业最低的一个水平 。
甚至我们在美国都可以听到头部的这些 AI labs 的人都会很想要去跟他们这部分的同学去交流 。 那成本对应的是什么呢 ？
其实就是 PMF， 成本越低 ， 你会相对更容易地尽快地把这个东西推上市场 。 那这句话其实就打掉了中国的 AI 的价值观 ， 中国一上来就是在讲应用 ，在讲这个东西的投入产出 ， 反而是在用一种更严谨 、 更理性的方式在做 。
那美国至今为止我觉得是没有逃出它 day one 的这个叙事的 ， 就是 intelligence。 它们觉得 PMF， 甚至到目前为止我都不觉得它们觉得这个重要 。
所以两边讲的东西是不一样的 ， 所以就会导致对于大部分人来说 ，他们看到 DeepSeek 的这个范式的时候 ，他们就会跟原有在硅谷已经讲了三年左右的这个范式产生一个很大的冲击 。
这个其实我们之前也讨论过 ， 对吧 ？ 它其实更多的还是一个工程上的创新的东西 。 当然它算法上是有东西的 ，但可能比较核心的还是工程上的一些优化 。
我不知道你是不是也这么认为 。
我觉得是 。 然后它最强的两个部分肯定是来自于工程上的优化 ， 然后另外一个还是来自于它成本上面 。
就工程下面一个指向 ， 就在成本上的控制是非常强的 。
对 ， 所以它其实是对美国整体 AI 趋势的一个打击 。 美国一直在讲的就是 scaling low， 就是我堆更多的卡 、 更多的数据 、 花更多的钱 ， 然后有更好的结果 。
但实际遇到的问题呢 ， 可能是过去大家一年看到的 ， 美国那边的 AI 的底层模型没有一个很明显的好的结果的提升 ，但是它们仍然想讲一个继续堆高成本的故事 。
然后 DeepSeek 这时候同时提供了更好的结果和更低的成本 ， 就正好跟美国那边的叙事是反过来的了有点 。
对 ，24 年年中的时候 ，OpenAI 没有交付 GPT-5，DeepSeek 是刚好是在 R1 开源之后在美国引起了很大的反响 。 中国这边当你没有预期的时候 ， 它反而交付出来一个成本更低 ，但其实 performance 也一样好的这么一个东西 。
Manus9:48
对 ， 然后再讲回来 ， 就是最近的新的一个热点 ， 就是 Manus 这件事 。 但 Manus 其实因为他们团队我们都很熟了 ， 就是大家也都认识 ， 所以我们尽量维持客观的来分析一下 Manus 的这件事情吧 。
就从它一开始的爆火 ， 然后一开始还是很多人夸的 ， 对吧 ？ 后面呢又变成很多人在骂这件事吧 。
我想先听听你的感受 。
我感受最大的其实就是我刚刚提到那个点 ， 就是中国看的 AI 和美国看的 AI， 那个是我觉得是千差万别的 。
我觉得中国在讲的 AI 上面还是在讲说这个东西我要用到一个更大的用户身上 。 只是说这个用户从移动互联网的时候 2C 的用户变成了现在可能是更看重生产力的这些用户 ，但它仍然是一个很庞大的用户基础 。
所以说中国的 AI， 包括像 DeepSeek 整个 1 月份破圈之后 ，其实大家纠结比较多的几个议题还是说 DeepSeek 的 infrastructure 怎么能够去 serve 这么多的用户短时间 ， 它的成本是多少 。其实你看它的整个角度还是偏向于应用的 ，但是我们基本上在美国的主要的 AI 叙事里面不会把这个东西作为最重要的东西讲出来 。
所以具体到 Manus 身上， 就是说当时其实很多人问过我中国最特别的团队是谁 ， 这个确实没有公文 。 我当时就觉得中国最特别的团队可能是有 10 个左右的产品经理在做的这些创业 ，他们在做一些在硅谷这几年的叙事里面就不会把它当成重点叙事的这些工作 。
比如说像 Manus 其中一个产品的负责人张涛 ， 当时在硅谷的时候 ，他主要分享的一个点是说 AI 可不可以是做给从来没有用过 AI 产品的人。
他们其实每天在考虑的角度其实不是在 scaling low 这套体系之内的 ， 甚至他们没有去考虑说我的 intelligence 一定要成为我的 AI 产品里面的一个重要的支柱 。
但是在硅谷的主流的这个叙事里面 ， 叙事为什么很重要 ？ 因为你这样 VC 才能达成共识 ， 一级市场才能达成共识 ， 你才能融得到钱 ， 你才能够去接下来的东西 。
所以从我角度上看到 ， 就是这个团队在硅谷是非常稀缺的 。
是 。 我也可以讲一下我的视角 。 我觉得有几个点是造成这个结果吧 。 我觉得一个是从去年开始 ，其实你看整个全球的 AI， 它就有一种脉冲式增长的这么一个势头 。
比如说 Cursor 的爆火 ， 包括 Devon， 包括 Windsurf 之类的几款产品 ， 包括其他的一些模型 ，也包括像 DeepSeek 这样的产品 ， 就是经常是出来一个东西 ， 然后大家就一下子转发 ， 然后很快地使用起来 。
所以大家能看到一些数据 ， 比如说 Cursor， 我记得前几天他们也在讲自己其实是到目前为止都是零头房 ， 然后他们团队仍然是小几十个人吧 ， 可能最多的 ， 就非常小的团队 ， 做非常大的 ARR 收入 ， 然后有非常低的市场成本 。
我觉得这个是过去两年我们明显看到在发生的事情 。 然后 Manus 也一样在这个路径上， 然后我相信今年后面几个月也会持续地有这样的产品出来 。
所以我们把它定义成叫一个脉冲式的发展 。 那这个背后原因是什么 ？ 我觉得有几个点 。 一个点是大家基本上不约而同地选择了所谓的 to proceed 这个人群 ， 就是一些专业的个人工作者 。
因为这些人我们之前也在之前的播客里有讲过 ， 就是它具备 C 端的属性 ， 它又具备一定的付费能力 。
所以正好是这些人 ，他能够在各个平台里面通过分享转发把这件事带起来 。 我觉得这个是一个原因 。
然后另外一个原因呢 ， 就是整个市场对于 AI 的热度烘托得实在是太热烈了 ，但是大家真的是缺少好的可用的 AI 产品 。
所以出来一个做得还不错的可用的 ， 很快地就会被用户和网友们推上去 。 我觉得 Manus 就是一个典型的被推上去的案例 。
但是它推上去 ， 你会发现它的区别是什么 ？ 它是先被一些自媒体推上去 ，因为它毕竟没有开放大的那一侧 。
那为什么它是被自媒体推上去的 ？ 因为你看张涛跟 Peak， 甚至于包括小红 ，他们都带有一定的 IP 属性 。
小红和张涛其实都上过我们的播客 ， 然后小红在产品发之前也上了其他的播客 ， 然后张涛在发之前正好是他讲了 DeepSeek 的那个视频超级火 。
我觉得那个可能是全中国所有的想要了解 DeepSeek 的人都要去看的一个东西 ， 包括海外 。 然后 Peak 其实也是上一代的很火的 ， 然后一直延续到这一代 。
所以他们正好具备了这些自媒体人愿意去推的这么样的一个属性 。 然后自媒体人推起来以后呢 ， 我觉得有的人真的是有点用力过大 。
我当时看到呢 ， 我就觉得说这个事好像对 Manus 来讲 ， 对他们团队来讲不一定是个完全向好的事情 ，因为真的是把他们放到了 OpenAI 的对立面了 。
就我觉得 DeepSeek 之前在承担这个事情 ， 对吧 ？DeepSeek 是中国的 OpenAI， 中国的 OpenAI 时刻 ， 对吧 ？ 然后是跟美国的那些大模型去抗衡的 。
然后突然如果今天有人讲说 Manus 是中国的下一个 DeepSeek，Manus 是中国的 OpenAI， 那我觉得这个它的坐标其实就有点错乱 。
因为像今天你刚才其实讲了好几次的 ， 就 Manus 其实是一个典型的国内叙事 。 如果说 DeepSeek 是一个介于硅谷跟中国之间的 ， 就 DeepSeek 我觉得比较合理的评价是它是一个中国的团队 ，但是在用非常硅谷的方式做了一件事情 ， 然后产出了一个模型层的结果 。
但 Manus 其实是一个典型的中国团队 ， 用很中国的方式和理解 ， 然后借助一些硅谷的科技 ， 总之是中国团队很擅长的方法来做的一个产品 。
这个是本质的区别 。 就 Manus 本身它是个产品 ，但是大家把它推到了一个模型层 ， 一个先进科技的视角的这么一个位置上 。
我觉得这个是它最终被反噬的一个核心的原因 。 所以我觉得从结果来讲 ， 很可能有个什么结果呢 ？
之后这些产品再去做推广的时候 ， 它可能真的不会把中国作为第一站了 。 就 Manus 它其实是一个纯海外的产品 ， 它整个的网页其实都是英文的 ，但是它变成国内火起来了 。
所以我觉得这件事最大的影响就是可能国内的团队以后会更怕在国内火起来 ，他都会先放到海外去 ，也不一定是一件好事情 。
所以我之前有发过一条 ， 我说中国的投资人 、 中国的创业者确实还是都需要学习 ， 对吧 ？ 都需要更有梦想也好 ， 还需要更先进的创新能力也好 。
但同时国内的媒体跟网民其实也是一样的 ， 就是要给这个市场更多的时间 ， 相对宽容一点 ，不要捧杀 ，也不要骂得太狠吧 。
其实那天 Manus 出来之后， 你说的有一个点我挺有共鸣的 。 部分人转向工作的时候 ， 第一个点是说 Manus 不是 AGI， 然后第二个抬头是说 Manus 比如 DeepSeek 带来的影响大 。
大家会觉得产品跟商业模式的创新在某一个维度上来讲是不如 AGI 和 DeepSeek 这套东西的 。 但是一个生态环境 ， 它是由这里面的创业者 、 用户 ， 然后你的商业环境 、 你的政治和政策环境 ，是由这些东西全部加在一起去组成的 。
那国内确实就是我们在 AGI 整个这个生态里面 ， 它就是不如硅谷 。 说实在的 ， 就是说你要去招做 pre-training 的人， 可能在国内真正的供给上来来讲都是不如海外的 。
但是你刚刚提到了这三位 ，其实都是由移动互联网时代产出的很优秀的产品经理或者说技术的人。
然后我们移动互联网就是比美国发展得更好一些 ， 我们就有这些供给 。 另一个呢 ， 就是 Josh， 你刚刚提到很有意思的那个叫 Procumer， 中国其实有比美国绝对数字更多的 Procumer。
所以我们在讲的跟硅谷讲的 AI 的产业逻辑就是完全不同的 。Manus 出现之后， 你说得非常对 ， 它为什么要去对比 DeepSeek， 它为什么要去对比 OpenAI 呢 ？
因为它做的事情就是不同的事情 。
对 ， 我觉得这跟大众对于 AI 的理解跟认知程度也有关系吧 。 就我觉得是两面 。 首先因为国内的大众对 AI 的信息没有 follow 那么及时， 所以 Manus 出来能这么火 。
当时你还记得我们其实一看到的时候就在讲说它其实很像是 OpenAI 的 operator， 就是它的这个产品形态其实在海外是能找到影子的 ， 肯定不是一个完全纯创新的东西 。
我觉得这个是因为大众对于这事没有那么了解 ， 所以能把它捧得很火 。 但同时也因为大众对这事没有什么了解 ， 所以我们后面会看到说有人会批评说你用的都不是自己研发的模型 ， 你凭什么是一个好的公司 、 好的产品 。
或者说极端的说你因为用的是开源的模型 ， 所以你就是套壳 。 我觉得这个是当下市场可能在发展的过程当中一些必然面对的一些问题吧 。
然后我最后还想补充一个点 ， 我发现一个很有意思的事情 ， 就是大家说 Manus 的时候会说什么 ？ 会说海外都没有人讨论 Manus， 所以它肯定不行 。
然后我们回头去看说 DeepSeek 那波的时候 ，其实它在国内火很重要的一个原因是我们发现海外的一些大的 KOL 都在讨论 DeepSeek 这件事情 。
但美国本来就不 care 2C 应用这件事情的 ，而且本来他们就是有各种 operator 等等类型的产品的 。 就你要一个产品真的要在美国火起来 ， 肯定是一个更难的事情 。
或者就它本身就不是一个主流叙事里面大家会去讨论的问题 。 所以这个结果我觉得是正常的 。
但我想讨论的一个点就是国内仍然没有摆脱说这个事如果海外认可 ， 我们就觉得它牛 ； 如果海外没有人讨论 ， 就是不行 。
我会觉得说大众关注的还是在 2C 领域 ， 然后呢硅谷本来就不 care 2C 领域 ，但其实在 2B 领域的讨论是很难泛化到媒体和 2C 的一些视角的 。
对 。 然后我发现 DeepSeek 在某种层面上跟哪吒造成的舆论影响是有点类似的 ， 就是大家会有一种民族自豪感 ， 就是你看我们做出来一个这么牛逼的东西 。
我觉得 DeepSeek 它的牛逼的点 ， 大家认的点在于说你看海外这么多人都在讨论也认可 ， 然后哪吒呢最后是靠在一个搒单上是得到了一个很大的背书跟认可 。
所以我觉得有可能说如果未来真的有个新产品要宣发 ， 你可能还是在真的要在海外先立足 ， 然后再打回国内 。
这个有点像早年的消费品的逻辑 ， 对吧 ？ 大家先出海做个品牌 ， 或者甚至于很多做个假洋牌子 ， 然后再打回国内 。
然后最后我总结一下， 我觉得站在我的视角来看 ，DeepSeek 是确实有 AGI 理想的 ，是非常难得的 ，而且做得确实非常好 。
梁文峰是非常专注要实现 AGI 的 。 然后 Manus 呢 ， 我觉得大家现在对它有点褒贬都太极端了 ， 就是它确实没有 AGI 梦想 ，因为人家是做产品的 。Manus 的梦想我觉得就是让更多的人能更好地用上 AI， 或者让 AI 能发挥更大的效用 ， 然后做一个更好的产品 。
这个也是他们的初心 ，他们也没有大家说的那么差 ，但也没有大家说的要去内比 AGI 吧 。 我觉得大概是这么个结论 。
然后我们讲完今年的比较主要的两个事件吧 。 怎么聊到这呢 ？ 就是这两个事件正好是东升西落的其中的一些标志性的事件嘛 。
然后东升西落最后我觉得过去这几年里面很多时候是体现在二级市场的资产上的 。 然后正好莫杰林是做二级市场资产配置相关的 ， 就比较多的精力是放在这个上面嘛 ， 对吧 ？
我想听听你讲一下当下的一些宏观二级市场相关的一些趋势吧 。
宏观预期22:00
二级市场其实等于两个东西 ， 一个是预期 ， 然后另外一个东西是实际的趋势 。 这个实际趋势里面就包括产业跟宏观 。
像美国 AI 的趋势为什么会被 DeepSeek 冲击得这么大 ，其实我觉得核心作祟的一个东西其实就是预期 ， 就是他们把 AGI 的预期一度拔得非常的高 ， 然后体现在市场上面就是股价拔得非常的高 。
那目前为止大家对中国市场的预期有没有拔得很高呢 ？ 其实我们直接从股价上面来看的话 ， 我的感觉预期其实是不低的 。
但是呢你说有没有美国高 ， 我觉得可能还是没有的 ，因为美国的预期其实是通过两到三年的时间不断地去建立起来的 。
那我更宁愿相信是说大家从原来对中国毫无预期 ， 变成从现在开始逐步地把预期填平 。 另一个就是二级市场里面有一个很重要的点 ， 就是实际的趋势 。
就比如说你刚刚提到的 AI 到底是有没有交付 ， 就是模型有没有交付 ， 然后产业上来讲有没有实现真正的这个投资回报 ，有没有实现真正的这个收入的增长 。
然后中国的趋势确实是跟我们 2024 年初聊乐观的那期的时候其实是有了蛮大的变化的 。
对 ， 我觉得我们可以分开讲一下 。 首先你说第一个点是预期 ， 对吧 ？
对 。
我就想问首先当下大家对于国内市场跟美国市场吧 ， 我们以这两个为代表来讲吧 ， 的预期分别是什么 ？
我觉得海外对中国的预期还是集中在我们在地产后时代 ， 我们的化债问题 ， 我们的消费问题 。
那 AI 只是这里面的其中一个子命题 ， 它是不是能真正地带来产业趋势去创造更多的就业 ， 进而创造更多的消费 ， 让经济逐步地缓解 ， 这可能是海外长线投资人比较关注的一个点 。
那本土投资人， 包括全世界以看科技为主的投资人， 现在对于中国资产 ， 尤其是互联网和 AI 相关的公司的资产的这么一个预期 ， 还是来自于我们现在是不是 2023 年上半年的美国 ，也是 ChatGPT 对应了我们 1 月份发的 DeepSeek。
由于 ChatGPT 出来 ， 引起了美国核心的互联网公司之间对于算力的这种 FOMO， 进而导致这些头部大厂带着一部分的创业公司展开了对于算力的 Capex 和人才的这么一个投入 ， 然后进而对美国经济其实是产生了还是很实际的影响的 。
那这部分投资对于中国我觉得是有一点点在映射当时的这么一个环境 ，也就是 DeepSeek 会带来中国的这些头部的互联网公司对于算力 、 对于人才这些地方的 FOMO， 进而导致他们会展开一段时间的 Capex 和产业上的投入 。
你给大家解释一下吧 ，Capex 可能大家经常听到 ，但会有些人不理解这个词的话 。
Capex 指的就是资本性投入 。 这些大厂 ， 比如说像腾讯 、 阿里 ，他们因为预期会有很多用户去用 ，他们就会去投入 ， 像去买卡 ， 去投入建这个数据云中心 ， 去抢夺更多的人才 ， 然后去做更多的这个上游这些投入 。
而且是一个前置性的投入 ， 对吧 ？
是的 。
对 ， 这个确实是我们今年看到的一个挺有意思的地方 ， 就是字节大家都知道过去两年是一直在比较猛地在投入 ，但其实从至少站在今天的这个节点回头来看的话 ， 我觉得它稍微有点折腾 。
就是投入很猛 ， 预期也很高 ，但是并没有 deliver 出来一个特别明显的结果 。 然后阿里呢 ， 我们现在看到它其实是从去年就开始在做投入 ，但是应该是阿里云的那期财报也是今年年初的时候发的 ， 对吧 ？
就是它说要提高整个的 Capex 那一块 。
是在今年的企业家座谈会之后 。
OK， 然后这个是阿里这边的一个情况 。 然后有意思的是说 ， 我看之前至少是国内 A 股的逻辑来讲的话 ， 如果我说我要提高我的投入 ， 然后成本要提高 ，并不会马上带来一个明显的利润的结果的话 ， 一般股价会跌的 ， 对吧 ？
我不知道是不是这样 ，但阿里等等这波它发完马上就大涨 ， 这个是不是也是你讲的预期的一部分 ？
是的 ， 你说的这个点上非常准确 。 国内在走一个从坏到好的这么一个转折 。
大家觉得你敢投入了 ， 至少是件好事 。
对 ，是的 。
是 。 然后这里面另外一个很有意思的点是 ， 过去两年一直缺位的腾讯也突然开始发力了 ， 感觉也加入进来了 。
然后就确实是很像 23 年的美国那边的市场 ， 对吧 ？ 就是大厂都进来去卷 。
非常像 。 包括这里面有一个很有意思的争论 ，是其实第一批会去买腾讯的人， 大家是对标 Meta 去买的 。 因为两个公司的业务结构很像 ，有相似的收入 ，但是估值上其实比 Meta 有差距 。
所以当时第一批去所谓抄底腾讯的人都是去对标 Meta 的 。 但在 DeepSeek 这件事情之后 ，其实是产生了非常明显的变化的 。
因为 DeepSeek 除了说它是 ChatGPT 的一个对标之外， 它还有一个很重要的特点是它是一个开源的模型 。 所以原来头部的互联网公司 ， 它其实都需要经历一个 6 到 12 个月去组建团队 ， 去找这个技术路径的这么一个阶段 。
腾讯其实直接就用了 DeepSeek 的东西 ， 然后第一个阶段就是准备竞赛阶段 ，其实它没有完整地去打这个我们内部叫资格赛 。
所以在这个点上腾讯是一个非常有意思的存在 。DeepSeek 这件事情出来 ，其实我觉得直接最受益的公司应该就是腾讯 。
腾讯可以直接就一步跨向应用 ， 然后从应用本身再反过来去再去 DeepSeek 基础上再去训自己的模型 。
对 ， 这个确实蛮有意思的 。 包括腾讯 ， 然后以及各种海外国内的公司 ，有点像大家集体获得了一张跳级卡之类的感觉 ， 就直接把低关就跳过去了 。
大家都基于 DeepSeek 从第二关开始搞 。 但从这个叙事逻辑来讲 ， 你刚才说的时候我就在想 ， 那 DeepSeek 在海外它影响最大的到底是 Meta 的 Llama， 或者说是有 Llama 的 Meta， 还是 OpenAI， 还是谁呢 ？
这个是一个特别好的问题 。 当时有一个企业家发了一条朋友圈说 DeepSeek 让全国人民过了一个好年 。其实像阿里 、 腾讯这样的公司在一段时间之内 ， 我们都已经把它当成一个价值股在看待了 。
价值股的意思就是说我们会要求你分红 ， 我们会要求去看你的现金流 ，但是呢我们可能不会特别要求你告诉我你有很宏大的战略创新的目标 、 业务创新的目标 ， 可能是以这个角度去看这些公司 。
对 ， 我这里先插一句 ， 我觉得你说的其实就是 exactly 我们之前讲的 ， 就是大家觉得互联网已经是一传统产业了 ， 就大家是有这么个感觉的 。
但同时你去看美国的所谓的传统产业 ， 所谓那些互联网公司都在屡创新高 。
是的 。 所以 DeepSeek 让大家过了一个好年， 这个大家除了欢天喜地的群众之外 ，其实还包括这些互联网公司 。DeepSeek 直接把这个事情从一个战略投入直接拔到了一个产业趋势的程度 。
但是 DeepSeek 其实我觉得在业内讨论更多的有一个点 ， 就是其实硅谷的 AI 公司也是可以分为两派的 。 第一派就是由这个 OpenAI 和 Anthropic 他们领衔的头部的这些 AI Labs。
然后第二派其实就是 Llama 这些公司 。其实我并不觉得像 Llama 这批公司他们的模型 ， 或者说它积累的这些对于工程上的认知会比国内强多少 。
我觉得是一个比较齐平的一个状态 。其实我觉得 AI 的整个投入里面最难的一件事情 ， 就是我们一直在讲全世界可能 T0 的人才都不会超过 20 个 。
那怎么去定义 T0 呢 ？ 就是说能看到这件事情终局的人 ，他知道怎么在哪些方向上去坚持 ， 哪些方向不去坚持 。
比如说 Anthropic， 大家会觉得说好 ， 我就不碰多模态 ， 我就坚持在文字模型上去做 intelligence 的提升 。 那 OpenAI 的之前的像 Ilya， 包括到现在的很多 researcher， 大家会觉得是有很多 T0 的人去在技术路径上面去做判断 。
那这种技术路径的判断在整个这个事情里面其实是占有一个绝对的重要性的作用 。 那 DeepSeek 其实仿佛就变成了这些原来缺少在技术路径上做远见判断的人的这些公司 ， 它成为这么一个 T0 的角色 ， 它来帮大家去趟了一条路 ， 它来去帮这些 TO2 的模型去找到了一个是技术路径上的判断怎么继续去 scale up， 另外一个是怎么具体地在 infrastructure，在推理上面去做一些技术上的往前
的这么一个路径的提升 。 另一个层面 ， 除了这个之外呢 ， 它对于 OpenAI 他们的冲击其实我觉得也是有的 。
第一是 OpenAI 也在讨论开源的价值是什么 ，是不是应该去开源 。 然后另外一个事情呢 ， 大家也开始重视说 DeepSeek 他们为什么能在 infrastructure 上面做得这么极致 。
所以它同时是在对这两批公司 ，也就是 TO1 的 TO2 的 Model 公司都产生了很深的影响 。 它对于 TO2 的 Model 来说就有点像是他们那个 T0 的定技术路径方向的那么一个角色 。
那对于 TO1 的公司其实是起到了一个警醒 ， 或者说是引发思考也好这么一个角色 。
然后我们关于预期在最后讨论一个问题啊 ， 就是大家其实在看美国市场那边已经经过了两年的预期跟验证了 ， 对吧 ？
但最终至少在当下这个节点来讲呢 ， 我觉得似乎 AI 并没有产生太多经济上实际的收益 ， 就还没有看到一个大规模的收益和回报 ， 对吧 ？
但大家付出了超多的成本在可能模型训练等等这些事上 ，以及说我看像亚马逊等等 ， 它其实在最新的说法里面仍然是要大规模投入的 。
但国内市场呢 ， 大家到底现在预期的是什么 ？ 或者说大家给这个预期会给多少时间 ？
我觉得国内这个阶段的预期还是在走 23 年和 24 年美国大厂的路线 。 整个 23 年为什么美国的互联网公司会涨得很好 ？
因为这个故事只有互联网公司能去投入 。 当时美国的宏观环境并不支持创业公司去做战略性投入的 ，因为美国的利率非常的高 。
利率高它直接就会导致说其实对于做投入这件事情来讲不是一个好的阶段 。 但是大的互联网公司它能做三件事情 ： 第一个 ， 它能讲清楚自己为什么能去做这个投入 ，因为要么它有很强的用户的基础 ， 要么它有很强的业务的场景 。
然后第二件事情呢 ， 就是说我做了这些卡的投入 ， 像 Meta 很典型 ， 它对于我的广告也好 ， 对于我的这个搜索推荐也好 ， 可能还会起到很好的作用 。
那第三个点呢 ， 就是像 Meta 开源 ， 像微软去拥抱 OpenAI， 进而现在去拥抱其他模型 ， 亚马逊拥抱 Anthropic， 它其实对于这些公司在公众里面的这个认知度其实是很重要的 。
所以这条路径上面我们其实把这个题叫简单题 ， 它是一个基于你现有的业务场景和你的财务能力 ， 你就能去做到的事情 。
我觉得对于 2025 年最重要的预期还是说国内去把这个简单题先做完 。
所以有一点像还是在补课的 。
对 ，因为你叫 catch up 美国当时走过的这个简单题 ， 美国现在已经走到难题了 ，但其实我们还是有一段简单题可以做的 。
但这些是跳不过去的 ， 对吧 ？ 因为你不管怎么样最终其实核心体现在卡 、 数据中心这些事情上， 就一定是要建立的 。
一定是要建立 ，以及其实是有优势的 。 因为确实来讲就是在 AI 的模型的 training 过程当中， 它会走很多弯路 。
由于整个开源 ， 还有其他的头部 AI Labs 有摸索一段时间 ， 那国内确实在这个投入上面会呈现出来在商业上来讲有可能是更好的一个局面 。
这个更好指的就是它的投入产出和确定性上来讲可能是会更好的 。
然后因为国内硬件 、 硬科技过去几年的发展 ，以及 DeepSeek 的一些性能和研发的能力的提升吧 ， 所以其实在过去两年里面我们提的比较多的这个所谓的卡脖子的一些问题 ， 相对的也不再是问题了 ， 可以这么理解吗 ？
会不会因为卡的问题 ， 所以这个事仍然无法很快地追上还是怎么样 ？
我觉得这个问题挺有意思的 ， 就是说我觉得现在中美在模型上的分工其实是有区别的 。 就是中国可能会承担起来一个主动探索这个东西的商业延续的这么一个作用 。
那如果是这条线在上确实就是大家讲的推理 ， 然后推理卡上面来讲国内确实是有非常大的进展的 。
大家去看韩国这个股价其实就能看出来 ， 包括这块其实我们在讲独立自主基金讲了很多年， 这个战略其实确实在执行过程中也收到了很多效果 ， 包括今年还会上市很多推理卡 。
那国内其实就会呈现出是一种百卡齐放的这么一个局面 。 那百卡齐放的局面说 ， 如果你纯从性能上面去讲的话 ， 短时间之内可能还是不如英伟达 ，但是它能不能用呢 ？
其实是能用的 ，因为 pre-training 要求的是一个卡的集群 。 那整个互联技术上来讲的话 ， 确实还是英伟达会更好 ， 就是更独家 、 更垄断性一些 。
但推理它因为不用去做互联 ， 所以就是说你卡的性能上面差一些 ，其实不会导致这个东西不能用 。
所以从这个角度上来讲 ，其实我觉得卡脖子的问题不会严重 。 然后另外那我们需不需要去追求 AGI 呢 ？
就是如果我们也要去追求 AGI 的话 ， 那就需要去建大集群 ， 比如说 10 万卡的集群 。 那这里面的互联通信技术就是一个非常重要的技术 。
那在这个点上来讲 ， 确实英伟达的整个 GPU 的技术上的投入 ， 我们目前其实还是很难去替代的 ， 现在是这么一个状况 。
产业趋势35:41
明白 。OK， 所以这个是预期的部分 。 你刚才讲说二级市场核心的两个点 ， 一个是预期 ， 第二个是趋势嘛 。
所以当下的一些趋势具体的是什么 ？
我记得我们讲过明线跟暗线 。 所谓暗线指的就是像比如说你的房地产 、 你的债务 、 你的宏观周期 ，是这些其实更大趋势面的一些问题 。
明线的逻辑其实是讲的是产业趋势 。 我们录那一期播客的时候 ， 我记得是 23 年底 ， 当时宏观环境里面大家比较纠结的几个问题 ， 第一个是来自于地产转型之后， 然后会导致第一是居民的消费的信心会减弱 。
那第二件事情呢 ，是来自于那地产它不成为主要的经济支柱之后， 那地方的债务问题怎么去解决 ， 怎么进一步地去创收 。
然后当时我们的解法是来自于是说我们要重新地去锚定去解决更长期的问题 。 什么是长期的问题呢 ？
第一个是人口的问题 ， 另外一个是找到新的经济转型产业结构的这些问题 。 从实际的宏观趋势来看的话 ， 第一从预期的角度 ， 当时预期我们解决不了这些问题 ， 到现在我们可能是在一些点状上面其实是解决了一些问题的 。
比如说 DeepSeek 这个很典型 ， 我们可能都没有预期到说我们会有一家模型公司是能够做到这种程度的 。 包括居民的消费者信心上面其实也在解决 。
那再说到房地产的价格上面 ，其实我们能看到上海的房价已经创这几年的新高了 ， 目前来看 。 所以从整个大的宏观环境上来讲 ， 我觉得国内从 2024 年的 1 月份就是一个信心的底部了 ， 确实一路是在缓慢地 、 匀速地在这么一个提升的过程当中， 一直到 2025 年的 1 月份被 DeepSeek 这个事情点燃了 。
我觉得从宏观的趋势上面是这样子的 。 那另外一个我觉得更值得讲的其实是产业趋势 ， 可能我们更多刚刚谈论的很多是来自于这些互联网公司和像 DeepSeek 引起的对于 AI 的产业的这些理解 。
但其实在这个之前 ， 我们很多公司其实是已经走出自己的产业趋势 ， 这些公司可能大家只是没有那么关注 。
比如说有一些储能的公司 ，有一些做轴承的公司 ， 我们过去很喜欢叫这些公司叫专精特新 ， 还有就是像最近其实除了 AI 之外， 走得非常火热的其实是消费的这些公司 。
这些公司其实都开始也走出自己一个比较好的这么一个周期 。 所以从明线上面来讲 ， 确实很多行业上面也呈现出来一个二级里面很喜欢用叫顺周期这个词 。
所谓的顺周期也就是说它爬过了底部 ，并且在自己的这么一个上升周期里面找到一些点去做 ， 比如说要么是出海 ， 要么是在它的那个细分行业里面它做了一些技术突破 ， 导致它把整个行业的竞争的这个问题给解决了 。
这里面比较典型的像宁德时代 ， 像这些公司其实都逐步地解决了这些问题 。 所以说两个部分来看 ， 确实从实际的趋势上面来讲 ， 它可能不直接指向东升西降 ，但它确实是指向东升的 。
股市未来38:44
对 ， 我们其实开头的时候聊了很多东升西降的各种分析吧 ，但其实我在想 ， 从最简单 、 所有人都最直接关注的结果来讲的话 ，不外乎就是 A 股今年是不是会往上涨的 ， 美股是不是会继续往下跌的 。
从这个角度你有没有答案 ？
这里面有一个点是我觉得大家的预期会有很大的不一样 。 比如说其实我们刚刚聊了前半段 ， 我们会认为趋势等于 AI，但其实我的感受上来讲 ，AI 对于中国资产的重要性没有美国这么高 。
包括我们在跟很多海外的长线投资人聊的时候 ，他可能更多的还是关注我们的消费问题 、 就业问题 、 经济的是不是能够立得住的这些问题 。
那如果是从这个角度上来讲的话呢 ， 我们又要回到当时讲的暗线 。 你要去解决暗线 ， 我们曾经用过一种方式 ， 就是所谓的放水 ， 就是用杠杆的方式去解决 。
那至少我们的政策在这个周期里面是没有选择用大水漫灌的方式去迅速地解决暗线上的这些问题 。
不管是地方债的问题也好 ， 还是房地产的问题也好 ， 还是消费的问题也好 ， 我们至少没有走这条路径 。
那它就意味着我们要付出的代价是什么呢 ？ 就是我们会用相对长的时间和相对波动的这么一个感受去面对这个周期 。
所以说当我们在提到中国资产的时候 ， 如果我们狭隘地只是觉得是说它指的就是 AI， 指的就是互联网 ， 指的就是这里面相关的这些科技公司 、 半导体公司的话 ， 确实我会相对来讲比较看好 。
因为就像我们刚刚讲 ， 它是一个简单题 ， 这个简单题在执行过程当中虽然会剧烈波动 ，但它整体的趋势还是往上走的 。
但是如果你回到一个是一个更广大的中国资产的局面 ， 你涉及到是说一个更宏观的问题 ， 它的解决我觉得我们还是要有一个预期 ， 说需要有耐心 。
对所谓牛市的观点吧 ， 我反而会相对我觉得应该把预期放平一点 。 所以这里面我的判断是说 ， 中国资产可能会呈现所谓的 alpha，其实就是呈现出一些个体趋势的行情 ， 可能会有些个体的趋势在很短的时间之内大家会把预期打得很满 。
这个东西我觉得可能还会是今年的主线 。
你这个我作为国内韭菜听起来比较熟呀 ， 就是两个词 ， 一个叫稳中向好 ， 一个叫板块轮动 ，是这样吗 ？
对 ，但是因为这几年投资人的工具变多了 ， 比如说你看的新闻也更快了 ， 渠道更多了 ， 对信息的处理更广 ， 大家会倾向于在资产价格上会在一个更短的时间去走完一个产业实际要走的全程 。
它会迅速地达到这个共识 ， 然后迅速地把这个共识去演绎完 。
对 ， 就另外我在想的一个点就是 ，其实对于这些企业经营者来讲 ，是面临一个更难的局面 。
是的 ， 最简单的道理来讲 ， 为什么我们英伟达发财报之前 ， 你会看到 Jensen 会每一次都会出来做很多演讲也好 ， 甚至像上个季度他会去做很多播客去普及 Tesla Computer 的 Scaling Law 是什么 ， 然后他们怎么找到新的 Scaling Law 的 。
因为你股价其实是一个很重要的信号 ， 这个信号本身其实是会有很多要么是直接 ， 要么是潜移默化的影响 。
比如说举一个具体的例子 ，在这个周期因为美国的利率很高 ， 如果你的股价是能受到投资人， 尤其是长期的投资人的认可的话 ， 它是不是更容易地去做一些收并购呢 ？
利用这个窗口期 ， 答案肯定是是的 。 所以说其实你刚刚这个问题我觉得是肯定的 ， 股价本身其实对于公司的经营和战略本身就是有很直接的这么一个影响在里面的 。
对 ，但如果市场对于一件事的反馈周期过于快吧 ， 就像你讲的 ， 它会快速演绎完整个流程 ， 那会不会它在变相激励一种蹭热点讲故事的经营方式 ？
我觉得一定会有 ，因为动物精神嘛 ， 这个点上不止中国 ， 美国也会有很多公司去蹭这个热点 ， 包括 AI 的这些热点 。
可能你会感觉上从以前的所谓的专业机构来说 ， 你都没法认可的一些基本面 ，但它觉得就是我就是相关 ， 所以我就是应该去做这个事情 。
但这里面也会产生一些真正实质性的一些好处 ， 就是比如说我刚刚提到收并购其实是一种直接的这么一个体现方式 。
它还会有一个很简单的逻辑 ， 比如说你公司的股价发展得好 ， 员工的信心是不是会更高呢 ？ 你在发期权的时候是不是会更占优势 ？
你的资金成本是不是会更低呢 ？ 对于公司来讲 ，其实这里面谁能够把资本市场的这个东西故事讲得更清楚 ， 它确实就会有更长远的这些优势 。
这些东西其实都是一些新的课题 ，是在以前的时候不太存在 。 我记得比如说 20 以前 ， 我当时的投资人互相之间是会非常在乎一个所谓共识的东西 ， 就是我买一个东西 ， 我还是会追求说我理解东西跟市场还是一样的 ， 然后大家还是会争着去做时间的朋友 。
但是在我印象里面反正就疫情之后吧 ，其实对于反共识的追求 ， 或者说对于这个时间的这个要求其实是在变相提高了很多的 。
然后还有一个问题啊 ， 就是我们在聊过一点 AI 和二级市场的一些点 ， 就在这波 AI 里面其实有很多人在讲说最应该赚钱的方式是炒股 ， 对吧 ？
大家觉得说确实很多价值的体现 ， 它的驱动力跟最终的呈现都是在那些大的互联网公司上的 ， 就它跟之前那波还不太一样 。
之前那波很多时候比如我们说是资本驱动的也好 ， 还是什么驱动也好 ，但这波好像确实是一些大的二级市场里面的上市公司驱动的 。
我不知道你怎么看这个问题 ，但从你个人来讲 ， 你肯定本身已经用脚投票了 ， 就是你更多的资产跟时间是花在二级市场的 。
说这个点我感受非常直接 ， 就是我印象里面有一段时间我们听到的故事是什么呢 ？ 是比如说某一个 CEO，他在选择卖自己的股票的时候 ，他总是找不好正确的位置去卖 。
但是这几年我听到的故事其实是相反的 。 我会发现说 ， 比如说以 AI 举例 ， 这个行业里面的人 ，他会很懂怎么去做投资 。
很简单 ， 我举几个例子 ， 比如说 2024 年初的时候 ， 当时可能专业的投资机构还没有关注到光模块 ， 可能一些比如说云厂商的这些专业的 HR 们已经知道英伟达的下一代技术至少在可预见的这个周期 ， 光模块是一个非常重要的事情 ， 所以我应该去大举地去买入这些光模块的公司 。
后来就演绎到比如说像韩国这些公司身上 。在其他的行业其实是一样的 ， 包括之前像 Manus， 张涛他们 ，他也去反复地提到说曾经他对算力很悲观 ，但他自己做了 Manus 之后 ，他会发现说 Agent 对于这个 Token 的调用数量其实是几何级的增加 。
你会发现说他们对于产业的判断其实是更有体感的 ， 然后呢 ， 会有很多投资人会去找他们去聊 ， 去了解行业 ， 所以他会反向地知道说原来你们投资人的预期是这样子的 ， 你们投资人预期的这个水位比如说是在 30 分还是在 60 分 ，他会有这么一个刻度 。
这两个东西加在一起 ， 就等于说他们在二级市场上面很多表达 ， 第一会更有 conviction， 第二个更重要的点是他会更知道这个产业趋势的起点跟终点是什么 。
这个点上映射了我们刚刚说那句话 ， 市场会呈现出一种非常波动 ， 比如说我认可这个东西 ， 我会在一个很快的时间去走完 ， 可能产业里面会花两倍三倍时间走完的这么一个趋势 。
所以这个年代讲的炒股这个逻辑跟以前讲的炒股逻辑内涵已经完全不一样 。 以前炒股的重点词在炒 ， 就是你要去炒作 ， 现在炒股的逻辑重点词在股 ，是说你选择用什么样的公司去表达你的对于趋势 、 对于行业的信息密度的认知 。
明白 。 然后另外我今年听到很多所谓的东升西落的这种说法啊 ， 听了以后其实我稍微怎么讲 ， 我觉得有点甚至有点搞笑 ， 就是如果东升西落 ， 我们当然每个人都非常开心 ，但是这个事吧 ， 来得有点太突然了 。
因为我的体感就是过去两年大家都非常悲观 ， 然后突然今年就彻底扭转了 。 所以我不知道说这个事呢 ， 到底你觉得这个预期它是能持续多久的 ？
就我很担心会不会过个半年一年呢 ， 突然又扭转了 ， 还是说这个就是大家现在看待资产 、 看待世界发展的一个常态的变化频率 ？
我觉得是的 。 刚刚我们有提到说因为投资人的预期 ，因为各种信息工具 、 信息平权 ， 所以导致大家的预期和交易行为会呈现出来一种非常快速 、 非常饱满的这么一个局面 。
两个东西叠加在一起 ， 我们一定会面临很大的波动 ，但是最终我们要尊重一个现实 ， 就是大的趋势本身真的还是取决于一线的这些创业者也好 ， 企业家也好 ， 可能还是取决于他们实际上是不是能真的做出产业趋势 。
对 ， 我觉得你这个讲得特别好 ， 就是我们今天核心讲的一个点就是未来会持续地有高频率的波动 ，但是波动最后是到底向上还是向下， 可能还是取决于每个个体或者每家公司到底实际做出的东西吧 。
但我有个小问题啊 ， 就是有没有可能说当你把时间线拉到足够长以后， 小的波动就是可以磨平的 ？
不排除这种可能性 ， 价值投资当然还是存在 ， 我们还是能看到很多好公司 ， 你拿的时间足够久 ， 它就能不断地诞生奇迹给你看 。
但是同时我们也看到说会有更多的人 ，他会觉得说在今天的这么一个高波动 ， 尤其这个波动本身不只来自于交易行为 ， 还是来自于实际趋势可能就是在波动的 。
比如说美国跟俄罗斯的关系 ， 可能去年是很糟糕 ， 今年突然就 。 所以我会看到越来越多的人会选择不去跟时间做抗衡 ，他们反而去应对波动本身 。
你怎么去应对波动呢 ？ 你要么有更好的风控的措施 ， 另外就是 intelligence， 凭借更多的信息密度 、 更强的认知密度 ， 你来去应对这个波动 。
所以从这个角度上来讲 ， 跟时间做朋友可能不是市场的唯一答案 ， 会有越来越多的投资者会在其他的这种策略里面会直接去面对其他的东西 。
比如说前段时间段永平老师在学术上也在写 ，他说他可能会开始去研究英伟达 ，因为这是一个很有意思的公司 。
但可能这个时间点对于很多投资人来讲 ，他们可能已经在卖出英伟达 ，但你能够就此说段永平老师的投资能力是不如这些趋势投资人的吗 ？
我觉得这个就是一个不公平的说法 ，他可能就不是说好与不好 、 优秀不优秀 ， 这个人是投资大神 ，他不是 。
你会发现不同的人他去选择这个角度 ，他去表达的载体 、 表达的区间都会产生很大的区别 。
个人观察49:54
好 ， 那我们最后一个问题啊 ， 就是你正好也聊到英伟达 ， 然后可能大家还是有些会比较关心的股票 ， 或者一些更具体的感兴趣的说 25 年的一些资产的一些走势啊之类的 ， 看看有没有什么一些建议啊 ， 一些想法 ， 一些 25 年你的规划等等能跟大家分享 。
我觉得应该分为 AI 跟非 AI 来看 。 我觉得 AI 到今天为止来讲 ，其实是大家应该投入非常多核心精力去做研究的这么一个阶段 ，因为确实走向了一个互相之间认知密度差异非常大的区间 ， 包括硅谷人在讲的 AI 叙事 ， 中国讲的 AI 叙事和纽约讲的 AI 叙事 ， 可能会呈现的是三个叙事 ， 大家关注的点会不一样 。
那这里面就会阶段性地再加上宏观的这些问题 ， 然后资金行为 、 投资者行为这些问题 ， 所以就会呈现出一种很大的波动 ， 波动就是机会 。在这里面你可能就会找到很多你的很鲜艳 。
那对于 AI 来讲 ， 我觉得今年会非常有意思 ， 可能我会觉得有三个问题是很重要的 。 第一个是我觉得大家争议最大的现在是来自于模型跟其他基础设施建设在整个产业链价值里面分配的这个问题 。
我的直觉反应也是觉得模型本身的 ， 尤其是闭源模型本身的定价权在减弱 ，但是这件事情值得观察 ，因为有另外一个事实是 ， 现在还能够获取大家的信任 ， 持续地去投入资源去训下一代模型的公司是在变少的 。在变少的情况之下， 你就会发现行业的竞争格局其实是在收敛的 。
然后这个是应该衍生问题 ， 就是说技术本质上就是每三年就会爬一个坡 ，是不是我们会慢慢地不断地接近到一个不能叫 AGI，但是我觉得会到一个更明显的智能的提升 。其实这些东西其实我觉得还是今年很值得关注的 。
另一方面 ， 另一件事情呢 ，是我觉得原生应用这件事情会特别重要 ， 然后原生应用现在目前看起来 ， 比如说刚刚你提到的像 Manus，其实这个产品在海外是有直接的对标的 ， 像 Devon 和 DeepResearch， 包括像 Operator 这些产品其实是在同一个路径上面其实在做实验 ， 包括 Google 其实默默地出了很多工具和产品 ， 包括海外声音模型其实也是进展很快 。
那这些东西到底是一个什么样的趋势 ？ 然后第三件事情其实我觉得是来自于垂直应用 ， 比如说医疗行业 、 金融行业 、 保险行业是不是会出现自己的一些垂直行业里面的这个 AI 的载体 。
像之前 Ilya 就提到 ，他会特别关注在生物医药制药里面 AI 的一些应用 ，其实我觉得这几个东西其实是很值得关注的 。
那所有这些东西加在一起 ，其实就会在投资上面会有些选择 ， 比如说投 AI 你是更相信中国的公司的资产价格表现还是美国的 ， 你是更相信这个价值链上面模型公司还是应用公司 ， 还是 to be 的公司 ， 还是 to procure to see 的公司 ， 这里面其实都会有自己的表达 。
我觉得这个是整个 AI 这个层面 。 那另外一个层面呢 ，其实我觉得有很多公司其实是很值得研究的 ， 比如说生物医药行业 ，其实美国的生物医药行业因为利率的关系其实已经冷了很长一段时间 ， 然后比如说像日本 、 像美国的工业上面其实也会有很多的机会 ， 比如说航空航天业的一些机会 ，其实都是很值得大家去研究的 。
那另外一个角度就是中国的独立自主 ， 至少比如说今年 2 月份的企业家座谈会上出现的公司 ， 我觉得都非常值得去研究一遍 。
所以如果是从找投资机会的角度上来讲 ， 这几个点上我会花很多的精力 。
对 ， 我补一个问题 ， 就是我们其实之前聊到一个点没有讨论的 ， 就是我们这两年也看到像你有提到说很多创始人他其实自己买了英伟达什么的股票 ， 对吧 ？
就是很多人至少翻倍 ， 然后我们也看到过去几年非常多的一级市场基金的 GP 合伙人 ，他其实最大的收入反而是来自于炒股的 。
然后我们也看到越来越多的人现在开始自己可能因为各种原因离职以后是专业在炒股的 。 所以现在有一种说法叫二级市场可能真的才是最终的归宿 。
我不知道你是怎么看这件事 ，以及说给大家什么建议的 ， 作为一个最后转行成为二级市场从业者的人来讲 。
我觉得这是很正常 ，因为他们就是有密度 。 我觉得新的投资范式里面很要求一个东西 ， 就是密度 ，不管是信息的密度还是认知的密度 ， 这个东西其实是很重要的 。
然后呢 ， 你刚刚提到了一级市场的同学 ，他的产业认知密度其实是非常深的 ， 中间只是缺少一个转化 ， 这个转化就是说你怎么对应到资产的价格上面 。
那它不是一个简单的事情 ，但是它这个事情其实是能转化的 。 有一个建议就是说要多跟二级市场取得过结果的同学多沟通 ，他们会告诉你你的认知和信息密度怎么能转化到价格上面 ， 怎么能转化到策略上面 。
这个转化其实是一个技术 ， 是一个技巧 ，但它并不是这里面最重要的事情 。
对 ， 我觉得你刚才讲的逻辑是说 ，不管是一级市场还是创业者 ，他具备的能力跟素质能帮他很好地做二级市场 ，但是二级市场到底是不是他最好的那个选择呢 ？
你觉得或者是不是我们讲的最终的归宿 ？
我觉得不一定是最终的归宿 ， 它是一个舒服的归宿 。 如果你能取得结果的话 ， 它舒服的点就在于是说 ， 比如说你不用去经历那个很多事情发展蜿蜒崎岖的路程 。
所以为什么社会还是在推崇企业家 ，因为他们真的是九九八十一呢 ，他们应对的不只是产品路径 ，他们其实还应对每一天发生的所有的这些事情 。
投资这个事情它会很残酷 ，但是它的路径上会简单很多 ， 无外乎就等于是说我对一个东西有阅读理解 ，有信息 ， 我转化为一个判断 。
那这个判断只要你能长期维持在一个稳定的胜率之上， 你可能就是能过一个很舒服或者说很直接的这么一个通道里面 。
但你说对于他们来讲最终的归宿吗 ？ 不一定 ，因为他可能全职炒股了之后 ，他这种认知密度也会消失了 。
所以总结来说 ， 我觉得它会是一个很直接的表达的方式 ，但它是不是最终的归宿要看每个人的情况和选择 。
好 ， 谢谢莫吉林
。