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人工智能对证券的行业比任何一个行业都至关重要。有个小结论就是 ai 对于其他行业,比如银行保险可能只是锦上添花,但是对我们证券行业呢,却是雪中送炭, 因为银行保险把 ai 用来可能只是降本增效的场景。而对于我们正确行业,除了降本增效之外,对于怎么拉薪处活,怎么征收,上面是有非常强大的推动作用的。 通过 ai 的跟颠覆跟客户的这种交易的体验,然后帮助客户提升客户的投资意愿。举个例子来说,相信每一个投资者,他身边有一个专业的投资顾问,投资专家去告诉你该怎么选股,该怎么跟盘,该怎么做快速做交易。

在你的阐述当中是反复出现了一个词叫飞轮,你觉得现在 ai 时代给我们带来的这种能力边界的飞轮和互联网时代的飞轮有什么不一样?我觉得还是有显著的差别的。嗯,就是比如说在 呃在上传互联网的时间,他更多的是迷和大家的信息差,相当于提高了我们很多传播的效率。他把很多原来已经有的生态或者原来已经有的形态,他变得效率非常非常大,最大化。就他的他也诞生了一些新的一些业态,比如说我说外卖啊, 他很多都是把世界上已经有的一些呃生产力和生产要素重新的再组织了起来,让他放化出嗯,非常高的这个价值的创造。我觉得 ai 的 点就是说他不简简单单只是一个把要素重组或者说要素整合来去创造新的商业模式的意思,他更像是一个真正的就是生产力的大幅的乐体。 我说我其实一直是还是有类似于想去做一些科学探索和科学发现的,那只是说可能能力不足,有了 ai 以后我觉得很多的问题我,我可以去尝试去去探索,包括我自己投资的很多的一些想法。 其实未来也许下一个爱因斯坦,下一个爱迪生,他可能就是通过几句话,他有个很优秀的想法,嗯,很牛的这个观念,拿到了新的工具和新的武器以后我们能够去探索更大的视频。 之前的时代里面就是大家需要掌握非常多的技能才能够去探索这种可能性,而现在可能每个人都有这种机会,所以我觉得他更多的带来一次给生产力提升,然后就技术凭权的一次机会。


艺人公司又非常灵活,就是他可以自主决策,然后业务比较轻便,我可以和其他很多艺人公司去产生链接,如果有一些项目需要一起做,又可以非常快的聚集在一起。 如果你有一些很默契的配合好的艺人公司,那么他其实和你的同事是没有什么区别的。艺人公司在同一个楼层里面工作,空闲之余大家会彼此遥遥之间的业务,在某个不经意间可能大家就发现,哎,彼此之间的业务居然可以有可以合作的点。 作为一个内容生产者而言, ai 让艺人公司成为了一个可能,平时写一个公众号需要半天的时间,但是我现在有一个想法,有一个结构,我就可以让 ai 去做,甚至出图都可以让 ai, 那我这一天可以做很多事情。 零件魔方这个载体主要是针对一人公司和十五人以下小团队来形成这个超级个体,我们为此推出了十万平方的载体,以零元办公和零元居住 这个两项超级政策。八个赛道,同样还有八个支持的政策,推出我们超级二八八年轻人的创业赛道。我们想形成一个环境,让不同的年轻人继续到这里, 通过他们的交流碰撞,哎,形成更好的一个发展的这个土壤,我们看好这个赛道呢,不仅是趋于对艺人公司的发展潜力,另外呢也是为了我们园区更好的发展。

在科技领域你怎么样去识别他能够把社会蛋糕做大的?这种公司有没有什么特征? 其实特征也也还是比较明显的,如果我们很宏观一点的角度来说,我觉得这东西是是肉眼可以变的。比如我们在之前讨论新能源的时候,可能就带动相关产业的一个很大的一些就业,很大的一些价值的增长。那因为 ai 的时候我可能过去很慢的携带吗?我现在可以非常快的去构建我自己的策略的系统, 现在可能更多人在用 ai 来去做科学的发现,再去做药物的发现。嗯,你不知道下一个牛呢?会不会就是 ai 驱动的?我觉得是当这些东西发生的时候,整个社会的价值蛋糕都会在非非常大的扩大。

科技,其实这一轮的科技呢,核心其实就是 ai, 然后 ai 他每个阶段的载体会有一点变化。嗯,硬的基本上四个方面,就是算力、纯力、互联跟电力。我觉得瓶颈其实 已经不是单纯的计算,其实他的瓶颈就是在比方说存储的贷款啊,比如说互联啊,瓶颈在哪就意味着更多的变化,他更多的变化就意味着更多的投资。 其实您是一个特别会挑选买入实点的一个经营经历,在这个股票的买点和卖点的时候是怎么样去这个操作的?买点跟卖点都是个结果啊,就是主要是两方面, 一个呢是,呃,坚持去横向的比性价,比,性价比很高的一些东西,某个时间点他其实容易起来,这天然更容易起来。第二个呢就是呃,适度的去 考虑产业趋势跟一些边界变化,以成长风格建成了。张建生,二零二五年在创新、要、半导体、有色等多个板块均有所获,他既偏好成长,又看重远期价值,他关注行业景气,却拒绝支付高估值议价, 那么他是以何种姿态在成长上斩获颇丰的?呃,大家好,我是中国正宣告的记者魏昭宇。大家好,我是博道基金的张建胜。呃,我是一五年开始做投资, 然后一直在博道基因这边。其实您是一个特别会挑选买入实点的一个基因经历,比如说健身总的过往实操上看,然后他一季度,然后买了创新药, 然后二十三季度的时候就是创新药板块长得特别好的时候,二十三季度他还买了这个半导体,然后这个有色,然后也吃到了很多的这个涨幅,就是我们 其实也想问,就是剑圣总,就是您在这个股票的买点和卖点的时候是怎么样去这个操作的?有有有一点运气怎么办?哈哈哈,买点跟卖点都是个结果啊,就是主要是两方面, 一个呢是呃坚持去横向的比性价比,嗯,性价比很高的一些东西,就是你,你其实迟早他很有可能是 呃在某个某个时间点,他其实容易起来,就天然更容易起来。第二个呢就是呃适度的去考虑产业趋势跟一些编织变化, 这个呢就是在 t m t 行业特别特别典型,有没有一个案例可以和我们分享?呃,比如说我在六三零后其实就把那个我的第一大行业就是从创新要切到了那个电子啊,就主要就是半导体,基本上就是 主要集中在存储,呃,半导体制造存储,首先是你得对判断他的一个长期的工序, ai 对整个呃存储的一个长期的一个需求拉动,我觉得是,嗯,比市场想的要 要明显的,要要高的。在那个时点呢,就是你能看到,嗯,整个 ai 对工序的拉动其实到了一个平,刚好是到了一个临界点。呃,海外的 csp 大厂其实是不断的,非常非常值得去原厂去锁 所产的,刚好到了那个临界点,这是一一个产业的趋势跟编制变化,那你要是对长期其实是有比较明确的一个判断,所以你就会在那个十点做这个选择。二零二四年一季度的时候你买入了一些 港股的股票,那个时候整体的这个估值就是非常便宜,但其实他二二年底的时候他就已经跌到了一个非常便宜的位置,但他其实经历了很长时间的震荡。但是您当时买的那个时间点其实是一个可以在港股估值修复,估值修复之前是一个比较好的位置去买入的。怎么样去平衡? 就是一方面基因经理我要去买到一个呃比较舒服的一个位置,然后另一方面可能呃投资,然然后渠道端、资金端,然后对你也有一些呃业绩上的这种,嗯,期待你不能左侧,我买进去了之后我一直在那里趴着,是吧?对对,嗯,我觉得主要是两方面,就是第一方面呢,其实 呃组合管理其实是资金经理,就是工作的很重要的一部分,你不能整个组合里面所有的资产都是左侧的,都是逆向的, 就是你还是得有呃更好的一个,就左车右车的各种的一些一些匹配。第二个点呢,我觉得呃要有一定的平常心,就是很多很多人可能容易比方说 过于左侧,我从来没有这方面的想法,就是我只要在一个合适的区间,然后呢,呃就是先有一个平常心,不追求,就是不让自己的动作变形。那这样的话呢,其实从事后看反而结果上容易,就是像你说的刚好踩的那个那个点了。 您之前的时候提到一个点,就是不为短期高景气付出过高的这个估值溢价。我们看到市面上有很多科技的这种成长经营经理,然后他其实买的这些股票很多都是一些呃,像 ai 的一些明星的一些龙头股。也有一种 观点,就说 ai 竞赛里面就是你看不清楚我这个谁能够跑出来,然后那我就去找这些龙头虎,但是这些龙头虎可能偏偏有有一些比较高的这种议价。呃两方面就是从餐,单纯从产业的角度来讲,我其实认同您说的就是呃 ai 的这一轮其实对龙头公司相对更有利的。 呃,假如说龙头公司的溢价不是太高的话,我也会偏向龙头公司。嗯,一些正常股有一些相当于没那么热门,就我的组合里面的话呢,原因呢是,嗯,一般这种公司呢,就是其实是他的产业趋势 呃带有比较左侧的一个性质,就是比如说一项新的技术,他的渗透率还比较低啊,或者说新的公司他在呃整个比较比较吻合产下一代的一些 一些技术趋势的一些方向。那我为什么就是把这一类公司经常就是相对仓位会多一点呢?主要是从呃组合管理的角度想给自己留更多的容错空间。 因为你假如说一类呃公司整个隐含的溢价是比较低的话呢,那其实哪怕 嗯他稍微有一点就是就是没有如预想的那么顺利,他的下线空间也会相对有底一些。我看你们就是过去也写过文章,当中就是反复提到一个词,就是这个 股票的未来三到五年的这个隐含的回报率,这个点就是让我感觉好像是在这个就是成长的这个风格里面加上了一点价值的色彩。就是就是因为对于我,我是呃一直聚焦在成长的这几 个方向上啊,呃成长的那个资金经理来讲呢,就是他的主要的一个风险其实是, 嗯,就所谓的成长被高估了,你只要其实你只要把这一个风险把它降低的话,你的组合的回报总总体就会相对的比较满意的站在当下,然后我们去看二零二六年是怎样的一个观点,您觉得这个市场风格可能会出现怎样的变化,然后以及在操作上 哪些好的板块,然后可能会更多的关注。基调呢?就是我二六年还是会总体是比较积极的去找机会的基调,嗯,我觉得不是 不是过于专注防守的。呃,资本面跟流动性没有发生大的变化的背景下,我还是会更偏向于成长一些,像科技包括资源我还是会保留,保留一定 的那个风险窗口消费经过四五年的调整了以后呢,估值收缩的阶段结束了,那我就可以自向而上做一定的个股的一些一些选择了科技,其实这一轮的科技呢,核心其实就是 a, 然后 ai 他每个阶段的载体会有一点变化。嗯,硬的基本上四个方面,就是算利存、利、 互联跟电力。 ai 性能啊,就计算机吃的那个服,服务之权的那个性能的话。呃,我觉得瓶颈其实已经不是单纯的计算,其实它的瓶颈就是在比方说存储的带宽啊,比如说互联啊上瓶颈在哪?就意味着对科技来讲啊,就意味着更多的变化, 更多的变化就意味着更多的投资机会啊。然后应用方面呢,我会二六年我肯定会关注的力度会 显著的比二五年高。嗯,龙头公司其实在在产品跟商业化上其实也是相对以往就是投入了更多,所以我觉得二六年的整个应用会相对更热闹。资源这一这一块的话,就比如说,呃,我相对看好一点, 银白银,白银就对,就是,然后包括铜这一轮的资源的主线其实是黄金, 黄金其实的逻辑其实我觉得到现在为止还没有没有发生变化。黄金的下半场的时候呢?其实白银因为他投资属性更重,然后呢?他整个市场规模呢?其实更小,白银的弹性就是,嗯,一般在周期的后半段其实都会比黄金要更高一些的。

hong kong exchanges and clearing 香港交易所中概股桥头堡,一声锣鼓震天下,市值约六万一刀。腾讯、阿里巴巴、美团等互联网大佬云集,连接内地与全球,适合跨境猎手波动。中藏金矿 japan exchange group 日本交易所集团,日经大本营,市值超六万一刀。汽车电子巨头如丰田、索尼,本田在此活跃,注重效率,适合稳健日式投资。樱花季别错过。 shanghai stock exchange 上海证券交易所, a 股核心堡垒,市值约八万亿刀。国企制造业密集,如中国石油、工商银行,政策导向强,适合内地玩家,波动大弹机会多。 new york stock exchange 纽约证券交易所蓝筹股老大哥,市值近三十万一刀。传统稳健代表如可口可乐、沃尔玛伯克、希尔、哈萨维,适合保守投资者,历史悠久,不怕波动。 nasa 纳斯达克科技古天堂,市值超三十一万一刀。创新驱动如苹果、微软、英伟达等巨头再次闪耀,适合爱追热点的小散户,风险高,回报也爆棚。

我现在就在二零二五大湾区交易所科技大会的现场,本次大会的主题为迈向人工智能加时代, ai 在资本市场应用的未来发展趋势如何?业内发展人工智能有什么样的困难和应对策略?我们一起来听听这场大会的金融大佬和业内专家怎么说。其实我们现在已经实现了叫体系化建设, 呃,规模化、硬化啊,在公司各个领域,各个板块都在用啊,比如说我们在风控叫智能风控啊啊,智能投研啊啊,包括我们智能服务啊,智能的,呃,协作啊, 智能的交易啊,包括我们智能科技也都在广泛的使用啊,现在我们公司 a 金层也有一百一百五十多个了啊,其实我们公司形成了处处数字化、人的数字化的这么新的一个一个格局。在金融行业我们就进行了呃,协助金融机构做了一百多种场景的最佳实践, 像这个证券只管行业的,呃,投研投顾啊,知识库场景、鱼情场景等等。目前来看,整个证券行业里面大概覆盖了五十多个场景,是深交所发布了呃,业界第一个专业级的证券行业的法规大模型应用, 跟华为联合打造的,通过模型的优化,工具链的优化以及知识的,就是我们的法律法规知识和客户的一些这种自然语言的融合, 解决了整个法律法规模型在回答的准确率达到百分之九十五以上。同时呢,在实效性上也解决了,当会员去问这个法律法问题时候,就可以得到最新的答复。 在整个全球范围内,整个这个金融行业的落地,其实现在已经是进入到这样一个规模化落地和场景扩展的这样一个阶段,没有庞大的在金融服务端,是 零售的非常庞大的零售端的客户基础。所以说我们在智能客服,我们在智能头部领域的推进是非常迅速的,每天都在用的理财助手,每天又在都在用的这种 atp 里面的 enf 的一些种功能,我觉得这一块是看到了一些成效的,比如智能来说潜力很大, 挑战挑战也不小啊。这种行业对于这个大模型的应用,其实呃要求是更高的一个呢,是这个合规方面的要求 非常的严格啊。第二呢金融行业其实他更加的严肃,然后对客户的这种影响是更大的,所以其实他对模型的这个幻觉,包括他输出的内容的准确性 呃和严肃性要求是更高的。所以要在这个内容内容合规的这种把控内容 风险的这个识别啊,以以及说真正在服务的过程中,这个他的容错率的这个要求也会更加的高。对于我们正确行业,尤其是在除了降本经销之外,对于怎么拉薪处活,怎么征收上面是有非常强大的推动作用的。 就是有了 ai 助力之后,通过 ai 的跟颠覆跟客户的这种交易的体验,然后帮助客户提升客户的投资意愿,相当于每一个投资者,他身边有一个专业的 投资顾问,投资专家去告诉你该怎么选股,该怎么跟盘,该怎么做快速做交易。

当国内互联网大厂还在拿着旧地图通过发红包抢占用户心智时,新一轮的战争已经在更高维度打响。一边是来自硅谷的 anthropic 上周用 cowork 血写了软件行业,一边是北京的字节用 cdance 二点零颠覆了全球影视行业。这里是财经乌多邦,今天我们就一起来看看,这两家公司到底是怎么 餐桌子的。 上周, ai 在软件业引起了一场腥风血雨,甚至有人直言 sars 行业已死。短短一周,全球软件股蒸发了八千三百亿美元, 大概相当于三个茅台的市值。事情的源头是一家叫 anthropic ai 公司,他们在今年年初一共做了三件事,而且一件比一件狠。第一件呢,是他们在一月十二日推出了一个叫 cover 的工具。和传统 ai 不同,他不再只是回答问题,而是替你执行任务。但是这个工具发布后,没有 引起太大的动静,真正引爆华尔街的是他们做的第二件事情。一月三十日,他们发布了十一个专业的插件。注意,这还不是新的模型,仅仅是十一个新的插件,他们直接统领了财务、销售、法律各行各业。其中最先引起关注的是他在法律专业上的能力。 这里交代一个背景哈,很多律所的工作模式是法务助理加上专业软件。比如说你是一个律师事务所老板,你的律所每天要处理大量的合同, 怎么处理?你得雇一个法务助理买一套专业的软件。比如说唐僧路透的 yslo 软件,他一年的花费大概是五万美元。然后这个助理每天的工作是在这个软件里面查条款,审合同,标注风险点,写合规报告。 现在呢,装这个 ai, 配一个法律插件,后台就可以全自动的审核同标风险,出报告,每月只要一百多刀,从五万的成本直接降到了一百多,这是破天荒的第一次。一家做底层模型的 air 软件,把应用层直接端掉了,并且接管了整个业务的工作流。那现如今呢?整个华尔街陷入了恐慌,并宣称 sars 末日真的来临了。摩尔大通也发文称, anthropic 正在吞噬整个世界,让 sars 商业模式坍塌,且无数可逃。 很快很多人就意识到了不对啊,既然 ai 能够取代法律软件,是不是也能取代其他的软件,比如说金融分析、销售管理、客户支持呢?要知道,传统软件服务行业一共有三大支柱,现在这三大支柱全都面临着巨大的冲击。第一根支柱呢,是按席位收费。 以前一个公司有一百个员工,就得买一百个软件账号,每个软件一年得几千美元,你用不用都得交这笔钱,这是萨尔斯公司最稳定的收入来源。但现在呢,可乐的智能体能把这些专业的软件的活直接干了,而且可乐的不是按习收费,是按照使用量收费,这直接击穿了萨尔斯的商业模式。萨尔斯行业的第二根支柱呢,是 复杂的操作界面。以前软件公司会把界面设计的很复杂,因为复杂的界面能够形成壁垒,用户的学习成本太高,不容易换软件。但现在呢,告诉我,你根本不需要在后台看界面, ai 会自动帮你在后台干活,你只需要告诉他,帮我省一下这份合同,然后等待结果就可以了。第三根支柱呢,是功能的封闭性。 以前软件公司会把功能封闭起来,形成自己的生态。就拿作图软件来说,每个绘图软件都有自己的工程文件,而且其他软件是无法识别的, 你要用这些功能就必须待在他的生态里。但现在呢, cloud 通过一个叫 m c p 的协议,就能够接入各种外部工具。什么叫 s c p? 就是模型上下文协议, 简单说就是一套标准化的接口,让 ai 能够像人一样看到一个新工具,自己琢磨怎么用。这意味着 ai 不需要待在各个软件的生态系统里面,它能够自由的调用各种工具,哪个工具好用用哪个,不存在被绑定的问。 所以你看, sars 赖以生存的三根支柱被全面冲击,这不是简单的优化,而是深层意义的颠覆。所以在 cowork 推出专业插件后,软件股一路暴跌,于是就有了新闻里说的 ai 学习软件业的说法。 但是到这一步还没完,还记得前面说过吗? anthropic 一共做了三件事,现在只收了两件,第一件是推出了工具 cowork, 第二件是上线了十一个专业插件。假如说这两件事情让软件行业一夜入冬,那么第三件事情就是雪上加霜了。第三件事呢,是二月五日推出了 coloordos。 四点六,这是一个新版的基础大模型, 前面说的 cowork 还有专业插件都是在这个基础模型上运行了。说白了,前面的改进是让 ai 更会干活,更懂专业流程,而这个基础模型的作用是让 ai 从根本上更聪明。而且要知道,前面讲的很多事情还只是 anthropic 一家 ai 公司掀起的波澜。这还不算 open ai、 谷歌这些 其他的 ai 巨头,假如说这些 ai 巨头一起行动,对软件业的冲击只会更大,这也是为什么软件公司的投资者会在上周那么的悲观。 接下来呢,我们聊聊字节。最近 say dance 二点零是一个强到令人害怕的模型,没有用过的朋友们呢,可以看一看影视剧峰 team 的最新一期节目, 在节目中做了一个测试,他只上传了一张自己的照片,没有任何音频的输入。结果那个 cdance 二点零生成的视频里,那个数字 team 开口说话了,而且用的是 team 本人一模一样的声音, 说明 team 的生物特征数据,无论是长相还是身文,早就已经被未经 ai 模型了。而细思极恐的是,不仅 team 在训练库里,会不会只要在抖音发布视频的人都已经成为了这个超级模型的一部分了,如果这个功能被滥用,后果不敢想象。这个事件风波呢,也引起了 cindance 二点零下架了支 是真人人脸的功能。除了舆论风波, c 的二点零之所以引起这么大讨论的原因,主要还是因为能力的大幅优化。首先是一致性的问题,过去做 ai 视频最大的痛点是抽卡,同一个角色换个镜头就换了张脸,而字节似乎完美的解决了这个痛点。 大家可以看到,无论是大特写还是远景,这就是同一个人,菜就多练。除了一致性的问题, 很多 ai 模型最让人头疼的就是运镜,但在 cdance 二点零零自己引入了一个类似虚拟摄影机的控制层,大家可以看看这个黑客帝国六的测试。 speed defined here breaking boundaries reshaping reality your battlefield your rules 看着这个怪兽级的模型,我只能 说现在谁也拦不住自己,短时间内只有版权伦理和监管能够拦一拦了。那不管是 cloud 还是 c dance 二点零,真正让我们后背发凉的或许不是 ai 今天能做什么,而是他的进化加速度。好了,本期财经乌托邦的内容就到这,我们下期再见。
