ai投资领域决策替代有哪些

哈喽，大家好，我是青春小孩哥令可的妈妈。今天我们来聊一聊 ai 到底是不是泡沫。如果让我用一句话来总结 ai 的 眼睛路径呢？那其实我认为 ai 是 从看的更快，到想的更深，再到做的更准。 那我个人呢，会把 ai 的 发展阶段分成三个部分，它分别是搜索替代、认知替代以及创造替代。那这条路径它其实对应到投资这个领域，它也有一条非常清晰的路径，它分别就是数据替代、行业替代以及决策替代。 那今天呢，我就用我过往十五年行业研究的经验来给大家分享一下，我是怎么理解这三个阶段的，以及我认为 ai 到底是不是泡沫。 先说第一阶段数据替代，那过往其实一个分析师也好，或者一个投资人也好，他想做分析，他需要大量的时间去找数据，做数据的清洗，然后才可以做分析。但是现在 ai 其实可以在非常快快速非常短的时间内就完成数据的收集、数据的采集、数据的清洗以及数据的分析工作。 所以其实这个阶段的本质， ai 作为一个工具，它帮助我们解决的是数据看不全以及开不快的问题，它让我们的信息变得充分并且高效。其实在互联网行业工作过的人都知道啊，各大互联网公司的周会都是在周二去开， 就是因为我们需要在周一的时候有一个数据团队小组去完成上一周一整周自然周的一个数据分析的工作。那基本上过往我在我在刚入互联网的时候，我就承担这份工作，基本上每周一我们 都是要加班到下半夜的，那一个组大概可能四五个人或者五六个人不等，我们要干一整天，遇到下半夜，就为了准备周二的这份报告。 但是现在啊，就真真实实发生的事情，现在所有的这些事情，基本上 ai 是 可以在半个小时完成的，就是我们前期的数据的提取、清洗以及简单的分析工作， ai 半个小时就可以完成。当然这里有些前提啊，就是你这个工具可能经过你，需要经过你的一些训练。 接下来就是第二阶段啊，行严替代。那这是我们现在所处的位置， ai 不 仅能够处理数据，做前期的数据准备，他可以开始理解数据了，他可以做基本面分析，提取交易信号，甚至生成非常个性化的研究报告。 那换句话说啊，他现在 ai 已经可以替代一大部分分析师的工作了。那现在真实发生了，前两天我的好朋友告诉我，他们组一个分析师，分析师的 组二十个人，过完年之后，现在只剩四个人了，就这四个人已经完全可以看完原来二十个人的工作量。但更重要的呢，其实是我们迈向的第三阶段，决策替代， 这个才是 ai 真正颠覆行业的核心。那 ai 在 未来呢？它不仅仅会告诉你已经发生了什么，可能会发生什么，它甚至会主导并参与到来，告诉你要怎么去做，包括比如说风险评估、 ai 分 析以及最终的交易执行。所以从这个角度看， ai 绝对不是一个简单的泡沫，它正在从一个工具转变成一个认知引擎，最后走向一个决策中书。 所以如果你还把 ai 开成一个讲故事的概念，那你可能已经错过了第一阶段。但是如果你能理解 ai 已经接管了认知和决策，那我相信你能看到一个真正长期的趋势。 未来的投资不再是人和人之间的博弈，而是人和模型，模型和模型之间的较量。而真正的核心不是谁更努力，而是谁也有更强的认知系统。

你还用 deep sleep 聊天吗？就在昨天，他上线了一个新功能，叫专家模式，但注意了，百分之九十的人根本不知道这玩意怎么用，甚至不知道它的存在。我先说结论，这次更新可能是 ai 工具优化的一个拐点。快速模式就是你现在用的，问个问题，让他帮你写个文案， 结合图片及时响应，够用。专家模式呢？完全不是一回事，他干的事是什么？复杂问题？拆解、多处推理、深度搜索，这是什么意思呢？我跟你说三个真实场景。场景一，产品经理，你用它做精品分析，快速给你一堆正确的废话。专家模式不一样，他会自己推理用户行为，固定 推导市场切入点，最后给你一个可落地的方案框架。场景法律从业者处理份合同快速识别这个条款就结束了。专家模式呢，它能做风险矩阵推导、履约漏洞预判、纠纷。场景场景三，科研人员查文献，做文献综述。快速模式就是搜索引擎的翻版， 专家模式能做什么？他能做跨领域的知识关联、假设推演、找研究盲区。看出区别了吗？快速模式就是一个执行层，专家模式是思考层，一个帮你做事，一个帮你想事，这意味着什么？未来会用 ai 工具的人和不会用 ai 工具的人，差距不是效率的两倍、三倍， 而是决策质量的断层。本质上来讲，快速模式呢，解决的是怎么做专家模式，解决的是做什么和为什么。但问，所以问题来了，你现在岗位是执行层还是思考层？你做的事情， ai 在 快速模式下能不能替代？如果答案是能，那你真的要思考技能提升了，怎么入局呢？ 很简单，现在就打开 deepsea， 找不到专家模式的入口，先用起来探索门槛很低，但窗口期不会太长。这东西用熟了，你会发现他不是一个聊天机器人，而是你的第二大脑。

大家原来都会说二六年会是 agent 的 一个元年，现在看来可能会是 ghost 的 一个元年，但会发现其实通用大模型的能力在最近半年到一年吧，它的晋升效率都没有原来的那么快，所以他们发现各家的一些大厂他都去卷到了一些应用场景，比如像什么 goprofiners， 就像 deepmind 的， 就这样的一些功能，就是大家现在默认的是我的通向模型现在已经是一个非常优秀的人类了，要想迈向 agi 的 这样的一个过程，他缺少了很多的数据。也不知道有没有看过一个报告，现在目前 ai 还不能够替代的一些行业，就像什么理发师、厨师，就类似于这样的一些动手能力比较强的一些行业，那 这些行业往往都是一些技能性比较强，或者是说非结构化数据极其之多的一些行业，而这些行业它基本占据了我们底层生活百分之六十以上的一些数据，而这些数据 是迈向 a g i 的 非常重要的一环，而且这个也是构建世界模型非常重要的一环，这才是对于目前的 ai 来说，通用能力已经足够，但大家更加需要的是它能够去落地做实际事情的能力，就 sales， 它是一个性价比最高的一个方案。

我做 c m 十年，也热爱了这行十年， ai 浪潮真的来了之后，我和身边的很多同行，还有很多企业里的朋友一样，一度非常的焦虑， 一方面是担心自己的工作会不会被取代，另一方面甚至担心整个的 c m 的 行业会不会被 ai 颠覆负面。 今天我想从一个 ai 趋魅的理性角度，跟大家聊一聊我的观察。先说结论，由专业的 cm 厂商或者 ai 厂商来研发 ai 原生 cm 或者是 ai 智能的组来替代传统 cm， 这件事可能性极高， 并且已经是行业里明确的方向，正在爆发。国内的头部厂商像分享、消客、销售意都已经走在了这条路上。 但是如果企业想抛开这些专业厂商，想完全靠自己去研发一套用 ai 赋能的自用的 cim 系统，那可能性极低 啊！为什么？我总结了最核心的三个原因，第一，就是最容易忽视 cim 系统最核心的数据逻辑和权限体系。 很多人觉得 c m 它就是一套功能、客户、商机、合同、报表等等，但其实它的核心价值远不止于功能本身，而在于它背后那一整套复杂严谨、环环相扣的数据关联逻辑，以及精细到头发丝的权限管理体系。 客户联系人、商机、合同、收款、发票、服务公单等等，这些数据之间他不是孤立的，他们有着严密的关联关系。同时销售 授权总监、财务、客服助理啊，不同角色他能看到、能编辑、能审批的数据范围也是天差地别。 在 c i m 上线和运维的过程之中，最容易出问题、最频繁要调整的恰恰就是这些权限关联逻辑。你可能会讲，现在 d 代码平台和 ai 编程能力那么强， 不是能够很灵活很快速的去配置这些吗？那我觉得从技术上或许可行，但请注意哦， ai 的 上下文理解它总是有限的。还有一点，企业里面的老板想要的数据权限往往是想一出是一出，这种充满人情世故和临时变动的权限规则， 你能用逻辑跟 ai 讲的清楚吗？还有更致命的一点，业务，它是狂奔的 业务发展，公司业务发展越快，老板对于工具的需求往往也越多，变得也越快。我做 cm 这么多年，一个很深刻的感触就是， cm 用的好，价值越大，长出来的新的需求就越多 啊。组织架构调整、业务模式转型，呃，管理策略变化，所有这些都会立刻反映到系统权限和逻辑的调整上。那么问题来了，谁来持续地维护迭代升级你这套资源 c m 系统呢？ 你敢用 ai 深层的代码像盖楼一样一层一层的往上垒，还不断的去修改地基吗？你需要多高水平的工程师？他能够多么深刻的理解业务的产品经理？你需要用多么稳定、忠诚，能够一脉相承的去理解所有这个历史决策的开发团队？ 你需要给这个团队多么的安全感和长期的承诺，让他们愿意陪你一直的叠加下去，而这背后又得花多少钱呢？好？第二是误解了 ai 时代下企业管理软件的真正形态。传统的 c i m， 它是一个工具， 它功能比较明确，边界相对清晰，流程化、模块化，比如管客户、追商机、签合同、看回款。但是 ai 时代的管理软件早就已经不是这个形态了， 未来的趋势是涌现出大量轻量化、场景化、一体化的智能业务应用，它们的功能边界和业务逻辑会完全跳出传统的 c m 的 定义。未来的 c m 可能不再是一个叫 c m 的 独立系统，它会是什么呢？ 我个人判断是，他会是一组构建在企业数据和模型之上，融入了企业专属的知识技能和权限边界的 ai agent 的 数字员工组合。他们是你的销售助理， 是你的客户成功伴侣，是你的数据分析参谋。他已经从人操作的工具变成了智能协调人， 变成了智能体协同人，这是本质的变迁。所以，在今天的这个节点，如果您还花费巨大的资源，用 ai 工具去复刻一套传统的、功能模块化的 c m 系统，这本身就已经陷入了一个巨大的一个矛盾， 那就是用最前沿的技术去做一个即将过时的产品。这既跟不上软件形态迭代的节奏，也无法适配企业长期的业务发展，这是一个方向性的认知偏差。好。第三，也是最为致命的一点， 那就是缺失沉淀企业核心知识资产和行业经验的能力。做 c m 十年，我见过太多企业 在自身知识资产的积累上几乎是一片空白。二零二四年之前，大家最爱谈的是信息化的几个阶段，信息化、数字化觉得是循序渐进的， 但现在 idc、 gardner、 呃，新通院等等这些顶级智库的最新判断很明确，企业的信息化建设已经不是这种阶段逼近的，已经进入一种 ai 原生重构的时代， 这已经不是在旧房子上去装修了，而是用全新的设计和全新的材料去重盖 重盖一栋更智能的房子。在这个重构的过程中，最首要最基础的一刻，那就是构建企业自己的知识资产， 把你们行业特有的诺号啊，把你们公司内部最高效的使命提炼、蒸馏固化下来。这些无比珍贵的东西， ai 工具无法凭空生成，更不是短期内靠资源系统就能够提炼成型的， 他需要长期的业务实践，海量的数据积累，反复的流程优化和运营复盘，才能够一点点沉淀下来。那么对于企业来说，最理性最可行的路径到底是什么呢？ 我认为答案不是闭门造车的搞自研，而是站在巨人的肩膀上，专注修炼自己的内功，拥抱成熟的专业的 cim 系统，用它作为你坚实的业务数据底座，借助这个底座去整合和应用各类前沿的 ai 工具， 养成使用 ai 的 手感。这个过程之中千万别忘了一个核心目标，那就是疯狂的、持续的沉淀你所在的行业的专属知识，提炼你企业内部的核心业务逻辑和技能，把这些变成你系统里活的数据可附用的模型， 然后静观其变，蓄势待发。当未来全新的成熟的智能业务物种出现的时候，因为你已经有了整理好的知识家底啊，稳固的、准确的数据基础啊，你就可以非常平滑的 迁移升级上车。这条路是循序渐进的，是风险可控的，也是价值最大的。有句话叫借假修真，我想说，在今天上线和运营 c m 系统这件事情，本身，它就是企业借假修真的最佳实践。 借着上线系统这个油桶，逼着自己把怎么获客、怎么转化、怎么服务客户、怎么降本增效这一套的秘籍， 认真的复盘梳理萃取出来，形成那一份谁也抄不走的真正的核心竞争力，先练内功，再选神兵，而不是反过来空幻想着空手造出 一把神兵就能够天下无敌。有时候我甚至觉得，在 ai 浪潮的当下，企业比任何时候都需要一套专业的 c m 系统， 这是一种刚需，不为别的，就为他能够提供一个最佳的梯级和框架，逼着你把那些最值钱的经验最清楚固化下来，然后从容的迎接那一个有素质员工，为我们工作的未来。

如果有人告诉你，从二零二七年开始，人类将进入为期十二年的剧烈动荡期，那之后才可能迎来真正的技术红利。你会觉得他是危言耸听，还是在提前预警说这句话的人？他的名字叫莫高达特，他曾经是谷歌的一个神秘部门的商务负责人，在那里工作大概十多年， 可以说是亲眼见证了自动驾驶、量子计算等颠覆性的技术诞生。但是现在呢？他给资本市场和创业者发出了一个非常冷峻的判断， ai 不是 一次产业升级，而是人类历史上最后一次技术级创新的浪潮。 也就是说， ai 将会是最后一次创新。第一，认知盲区正在摧毁传统的商业逻辑。大多数人还把 ai 当做写文案、画图、做客服的工具。但是莫格达特说，他认为这是最大的认知错误啊， 他自己创办了一家 ai 公司，只用了六周的时间呢。如果放在二零二二年，这个至少需要四年的时间吧，以及三百多个工程师。这意味着什么？ 意味着商业壁垒正在消失，组织效率正在坍塌，人与企业之间的能力差距被极度压缩。当 ai 可以 替代产品经理、工程师、分析师，甚至部分 ceo 的 决策时，资本将不再需要大量的中层执行结构。 你以为 ai 在 抢岗位，其实 ai 在 取消岗位这个概念。第二， ai 的 指数级演化正在改变资本的流向。摩根达道说，从第一性原理解释，宇宙的本质是商增，而智能的本质是降低成本。 ai 的 出现本质是更高阶的秩序生成工具，而资本天然会流向效率更高的秩序系统。哎，这就意味着，未来投资的逻辑将发生根本的变化。 资本不在投人力规模，而是投算法能力。资本不在投组织扩张，而是投智能密布。资本不在投市场占有率，而是投数据控制权。人类创新是陷阱，而 ai 迭代是指数级的， 我们正在用 ai 制造 ai， 本身就意味着技术起点正在逼近。第三，未来十二年真正的机会在哪？如果动荡期不可避免，那么资本与创业者真正要抓住的不是岗位，而是结构的变化。 莫高达给出了四个方向，我把它翻译成投资的语言，第一，成为 ai 的 掌控者，而不是使用。第二，建立快速试错与实时迭代的能力。第三， 投资真实世界，稀缺价值、信任品牌关系。第四，避免被算法共识绑架，保持独立的判断。因为当 ai 可以 生成一切内容时候，真正稀缺的将是决策权。最后，这个莫克达特留下了一个非常残酷的问题， 资本主义的核心是劳动力，如果 ai 取代了劳动力，这个社会还需要那么多普通的工作者吗？ 换句话说，未来十年真正的分水岭不是会不会用 ai， 而是你是否站在了 ai 所带来的资本重构的一侧。这不是技术讨论，而是财富结构正在重新改写。

五大战争 ai 技术，第一种战场大脑，用于智能指挥决策。华如科技、星图星科、 中国长城。第二种战场，天眼，用于全域智能感知。中科星图航天宏图、国瑞科技。第三种战场尖刀，用于自主无人作战航天彩虹中无人机、航天电子。 第四种战场风群，用与集群智能协调，科斯科技、国科军工、雷科防务。第五种战场火力用与智能杀伤链紧加微智明达观享科技。

嘿，聊到智能眼镜，你是不是觉得这东西早就过时了？感觉像是好几年前的科技新闻，一个曾经被大家疯狂吐槽的失败品，现在你猜怎么着？他正悄悄的准备回来，而且还要颠覆我们的生活。今天咱们就来好好聊聊这场不可思议的翻身仗。 你还记得骨骼眼睛吗？当年那叫一个火啊，所有人都觉得未来已来，但很快他就成了一个科技圈的大笑话，然后就，嗯，你懂的，凉了。我们当时都以为治哪眼睛这个故事到这就算曲终了， 但是啊，事实证明，我们都想错了，那个曾经的笑柄不仅回来了，而且这次啊，是带着家伙来的，来势汹汹。所以问题就来了，为什么二零一五年摔得那么惨，现在却突然成了风口上的猪？这背后到底发生了什么变化？ 好，要想搞明白，现在咱们就得先翻翻旧账，当年的骨骼眼镜到底栽在了哪？而今天这些新一代的产品又究竟做对了什么呢？ 你看啊，这对比简直了，一边是骨骼眼镜，又笨又重，那个摄像头杵在那，生怕别人不知道你在录像似的，戴着出门，感觉自己就像个怪人。再看看现在这个麦塔和雷鹏搞的外观上，它就是一副普普通通的时尚眼镜啊， 所有的黑科技全都藏得严严实实，但最关键的还是那个看不见的东西，一个聪明的人工智能大脑，没错，就是时尚的外观，再加上一个强大的 ai， 这辆招直接让智能眼镜满血复活了。 你看，高东公司的首席财务官有句话说的特别到位，他能看到你所看到的，听见你所听见的，你可以像和真人对话一样与他交谈。你听听这说的是什么意思？就是 ai 让这副眼睛活了过来，他不再是个冷冰冰的机器，而是变成了一个能跟你聊天、能帮你办事的贴身助理。 好，既然我们知道了 ai 是 这次翻盘的关键，那现在谁是牌桌上的老大？这个市场到底有多大的想象空间呢？这么说吧，现在的市场上基本上就是 mad 的 天下，他们拉上雷鹏一起玩，直接就吃掉了超过百分之八十五的蛋糕。新泰人呢？只能在旁边分点渣渣 来看个数字。八百七十万，你可能会说，这好像也没多少。别急，这只是对二零二五年出货量的预测。真正吓人的是什么？是它的增长速度跟前一年比直接翻了四倍。四倍啊， 你以为这就完了？还没呢，有分析师说，光是今年这个数字就可能冲到一千五百万台，这速度真的跟坐了火箭一样，蹭蹭的往上涨。看到这么大一块肥肉，你觉得其他科技举头能坐得住吗？那肯定不能啊，所以一场新的淘金热已经悄悄开始了， 你看看现在这个赛道上都挤了谁？苹果、谷歌、三星，全都是熟面孔老袁家了，一个个都撸起袖子准备下场干了。甚至连一些眼镜品牌像 warby parker 也找人合作，想来分一杯羹。 那这场比赛赌注到底有多大？我给你看个预测，魔关大通算的，他们估计到这个十年结束的时候，光苹果一家就能卖掉五千万副智能眼镜，收入超过一百五十亿美金。我的天，这哪是机会啊，这简直就是发现了一座金山。 不过呢，咱们也别光盯着这些台面上的大品牌，因为在这场变格的背后啊，有一整条商业链，里面藏着好多闷声发大财的幕后赢家。 咱们来拆解一下这副小小的眼镜，你看品牌方是 mate 对 吧？但镜片镜架是谁造的？是那个眼镜行业的大佬伊士路陆逊提卡里头的芯片，也就是那个大脑是革新搞的。还有那个小小的电池，是 enovix 的， 你看，这每一个零件背后都是一个大生意， 而且这些幕后玩家已经开始收钱了。你看那个制造商伊势路陆续梯卡股价都创历史新高了，高通呢，给自己定了个小目标，靠这个业务要赚二十亿美元。就连做显示和电池的都发现自己脚下踩着一个价值超过十亿美元的新市场，真的是人人有份。 好了好了，说了这么多让人兴奋的东西，咱们也得泼盆冷水冷静一下，因为啊，这东西要想真正普及，前面还有几座大山要翻呢。 没错，最大的坎其实不是技术，而是信任问题。你摸着良心问问自己，你真的敢把一个二十四小时开机的摄影机和麦克风就这么戴在脸上吗？你怎么能保证他不会偷看偷听你的生活呢？ 你可别觉得这是我想多了啊，现在 mate 和他家那个合作伙伴就被人给告了，还是集体诉讼？告他们什么呢？说他们偷偷把用户用眼睛拍的视频发到海外去给 ai 当教材，根本没经过用户同意。 你看，这种事一出来，隐私这两个字一下子就变得特别扎心了。当然了，虽然有这些麻烦事，但大佬们还是拼了命的往前冲。为什么？因为他们心里想的那个最终目标，那可就太大了，大到可以说是叫改变世界。 你想想扎克伯格这种人，他到底想干嘛？他的野心就是让这个 ai 眼镜干掉我们现在人手一部的智能手机，成为下一个时代的个人设备之王，这才是他们愿意砸几百亿美元进来打这场硬仗的根本原因。 所以，最后我也想问你一个问题，你想过没有，你的下一部手机，他可能根本就不是一部手机了，而这一天，也许比我们任何人想的都要来得快。

ai 会替代哪些岗位？哪些职业？你与其这么聊，我们不如想一个另一个话题，哪些地方永远不会被 ai 所替代？我觉得它有几个特征，你听我说第一个特征是需要去做决策，需要去做创意的这些岗位。因为我给所有企业讲课，我给所有人讲课，讲的就是 ai 不 能够帮你做创造 和决策。我早上讲过，我说你一个企业如果全部听 ai 的， 那你就完蛋了，对吧？你自己是要有决策的，你这自己是要有思考，你自己是要有创新的，他做执行做的飞快，然后这一类不容易被替代，就是点的就是企业的这个一号位啊，对吧？你不可能放 ai 放到那个地方，让 ai 带领人类往前进吧？这不太可能吧，对吧？企业主 不太可能被替代。我有个朋友，他是帮别人做 ip 的， 他帮别人拍视频的，那他就说他，别人也会问他，他说你这个职业难道不会被 ai 所取代吗？嗯，他说 ai 是 可以做执行，可以帮我剪视频，可以帮我搞文案，他做的比谁都快， 但是他取代不了的一点是说我去做判断把握这种感觉，你知道判断商业模式能不能通过流量的方式跑起来？你流量是可以做起，但是如果你没有商业模式，你有什么用呢？是不是 看到这个商业模式变不了现嘛？对吧？你这个东西没有任何的用处。 ai 有 个问题，就是你如果让他给你设定这个商业模式和方向，你纯粹让 ai 给你设定，他会把一个极其错误的战略方向给你拆分的非常细致，让你失败的非常彻底，就是最终的这个拍板和决策，以及这个创造还是要由人类来完成，这是不可被取代的。 我觉得第二点，我们与其叫他创造性的岗位，不如叫他要去拿捏分寸的这种职业。我举个例子，你看 ai 现在给你写嗯，你的文档的出稿，给你帮做表格的出稿，对不对？帮你做这个信息整理，他做的非常快，比你快几十倍、上百倍。他 整理出来的东西是不是符合你要的调性的？它可以帮你写一个视频文案，但这个视频文案放进去之后是不是有 ai 位？是不是还要人来来判断？那，那别人听到这个，听到这个内容之后会不会觉得你这个东西有启发，最终是要人人来拿捏这个分寸的？到目前为止 还做不到，未来能不能做到我不知道。第三类就是我以前说过的，就是你需要身体在现场的这一类职业，比如说什么呢？就是厨师啊、调酒师啊，完全需要以个人的素质去人在那个地方才能完成的事情，你不太能够期待一个 ai 去当救生员，现在至少还做不到这个事情。

月底的科技方向非常的热闹，但主要的催化剂就是两个重要的事件，一个是二十二号到二十四号谷歌将召开谷歌云计算大会，另外一个呢，就是四月下旬 deepsea v 四呢有望发布，那么针对这两个催化具体的机会线该怎样去看待？那么接下来我们跟大家详细的探讨一下 关于谷歌这个方向呢。之所以它一直以来被市场非常追捧，其实主要有两个方面的原因，第一个原因呢，是因为谷歌它是一站式的 ai 企业， 它不光是有 ai 大 模型，还有独立的 ai 芯片 t p u， 我 们要知道 t p u 这一款芯片呢，未来是有可能会蚕食英伟达市场份额的，所以说呢，它备受市场关注。其实还有另外一个点，大家不知道的是什么 呢？那就是现在这个全球 ai 大 模型的龙头宝座一组了，根据 ko 的 的母公司 onshore pick， 它最新的批录，全年的营收来到了三百亿美元， 超过了行业的老大哥 openai， 并且呢，它还实现了盈利。而 ko 的 呢，它并不属于哪一家大厂，因为它实际上是 openai 原来一直的员工创办的，所以说呢，这样一些公司，它刚开始的时候没有钱去建算力中心，因此它选择了使用谷歌云和亚马逊云，并且它和谷歌呢是深度合作的， 它和谷歌呢签署了三点五 g 瓦，未来 tpu 的 容量，用更加简单的话来说就是 ko 的， 它实际上就是 tpu 训练出来的，这 这也就是为什么整个华尔街对于 tpu 的 需求预期不断抬升的原因。根据这个最新的台媒的消息，这个华尔街再次上调了 tpu 用量的需求，预计二零二七年的时候， tpu 的 用量将超过六百万克，提高了百分之五十。 所以说这个就是为什么市场非常追捧 t p u。 而讲到谷歌云计算大会，那么大家根据市场当中的核心消息啊，就是在谷歌云计算大会当中，接下来可能会发布 t p u v 七的升级版，以及可能会譬如关于 o c s 相关的具体的参数。那么这里面呢，就有一个非常重要的一个 点，就是大家首先想到了关注谷歌线，就一定会想到关注 o c s， 因为 o c s 光交换机这个技术方案它是谷歌率先提出来的， 所以说 t p u 的 进展，它就直接是代表了 o c s 的 最新进展。因此呢，在最早期的时候呢，哎，大家一看关注到哎谷歌要发布云计算相关的大会，要发布相关 o c s 的 技术方案的时候，马上就想到了实施 o c s 这个方向， 但是呢，当 o c s 这个方向被炒高了之后呢，这个时候市场才想到谷歌这个产业链其实还有其他的方向啊，因为我们 a 股市场当中有明确的谷歌的页轮供应商，明确了两家这个谷歌的页轮供应商，有明确的谷歌的电源模块供应商，哎，这个时候这些方向它就慢慢地承接了 o c s 方向的热度，这个时候就慢慢被市场关注到了。 接下来呢，其实还有一件非常重要的事情，那就是在周五的时候，有消息称四月下旬 deepsea v 四呢将要发布，其实呢，这个 deepsea v 四未来会不会发布呢？现在我们呢都不知道，因为这个 deepsea v 四呢一再延期， 但是这里面呢，就是说整个的 deepsea 微视，如果说一旦发布的话，它最最利好的就是华为深腾这条线，这一点在机构当中是毋庸置疑的，因为 deepsea 主要是由深腾芯片去进行训练出来的，而且深腾芯片呢，它也需要 deepsea 为它去证明这一个点呢，我在前面的视频当中跟大家去讲过。 而近期我们去关注华为线，你会发现华为线当中实际上一直有戏份的方向在表现，比如说华为的光模块的供应商，他的股价表现就非常的好。当然这里面呢，还有一些原因是因为它本身就是光模块，而光模块近期非常火， 可是华为的其他的方向，其实它表现就不温不火，比如说华为的同联接板，比如说华为的 pcb 的 供应商，电源的供应 商，那么这些方向哎，市场当中它的热衷度就没有那么高，那么为什么会出现这样的情况呢？这里面有几个原因。 第一个原因呢，就是现在因为 deepsea v 四呢已经进入到了辉度测试，根据市场测试的结果上面来看呢，这个 deepsea v 四呢，可能仍然是开源大模型当中最好的那一款，但是呢，它不会再像以前一样，在某些数据上面对其他大模型形 成单方面的碾压了，而且呢在不同的使用场景当中，它的程度和以前完全不一样。所以说呢，这种时候呢，这个机构对于整个 deepsea v 四的预期就不 会像 r e 版本之前那样那么兴奋呢？其实还有一个非常关键的一个点，那就是正是因为 dipstick 之前有一再延期的传统，那么对于四月下旬 dipstick 到底能不能发布这个问题，机构这个分歧非常大，大家又担心你的这个预期落空。 而这一个点呢，和二十二号到二十号谷歌云计算大会是明确召开这一个点上面来看的话，至少从确定性的角度上来讲，谷歌这一边它的催化的确定性要更高，所以说更多的资金他偏爱选择谷歌这一条产业链。 但是我们要想到一个点，正是因为 deepsea 微四这一边它有分歧，反而让这个方向更加具有博弈的价值。就如果说这个方向没有分歧了，大家都知道未来一定会发布了，那么这个时候它可能没有投资的价值了。 所以说呢，对于机构而言，现在就有机构，它在做什么呢？就是对于整个华为深腾这个方向呢，它去进行一个逢低去洗筹，因为如果说月底的时候，你 deepsea 微四真的发布了，那么你的筹码就将获得奖励，如果说没有发布，当然你有可能会获得一定的惩罚，但 但是呢，在这个预期还是朦朦胧胧的情况之下，还有可能会预期落空的情况之下。对于很多的机构，他在选择华为深层产业链的时候，他就选择的是做成本，我去高抛低吸，我去确保在月底的时候，我是带着一定的利润去搏的，就哪怕那个时候预期落空了，我的成本是可控的，至少不会亏太多出局， 所以说整个的华为产业链呢，就经常会出现冲高回落的表现。但是呢，整个的这个华为产业链呢，在月底之前呢？在 deepsea 微视发布之前， 它其实还是值得我们持续的去关注的。综合来说，月底的科技方向是非常热闹的，但是核心的看点呢，就是我们上述的两个重要的预期，就是这两个预期去进行关注和布局呢，更加的合理，毕竟呢，有催化总比没有催化好。

今年即将爆发的五大风口，抓住这机会属于泥！今年会长到发疯的五大超级黑马赛道有点冷门，但每一个都是确定性最强、空间 最大的超级风口，而且现在还没被市场充分关注，正是布局的黄金时机，如果错过将会后悔一辈子。第一匹黑马，碳纤维，千万别以为它只是做自行车架子的普通材料，在当下的高端制造体系里，它是商业航天火箭的主体骨架，甚至是先进军用装备里不可获 缺的材料。简单来说，未来不管是高端装备还是高端制造，只要缺了碳纤维这个核心材料，就等于失去了最核心的骨架与支撑，完全没有任何发展的可能。为什么说碳纤维今年一定会涨疯？现在全世界百分之七十以上的高端碳纤维被日本两三家头部 企业牢牢垄断，他们掌握着核心工艺，包括关键设备和长期认证体系。而国内的需求正迎来爆发式增长，商业航天、高密度发射、人形机器人即将量产和高端装备全面升级，这三大 方向同时在抢材料，直接导致缺口冲到一点二万吨，缺口率更是高达百分之九十。更关键的是，供给端补不上这个缺口。高端碳纤维可不是随便建个厂就能立马量产的东西，从设备调试、工艺打磨，再到客户认证，最快也要两年的时间。 这也就意味着在两年之内根本填不上这个巨大的供需缺口。总的来说，需求是实打实的刚性需 球，而供给早就触碰到了天花板。所以今年这个赛道，谁能拿到稳定货源，谁就能掌握真金白银。第二匹黑马， a b f 载板专用的特种波纤布大家可能没听说过，但这是 ai 服务器的核心命脉， ai 服务器不管是跑大模型还是做高速运算，都是靠 a b f 载板来传输信号。而特种波纤布就是 a b f 载板里最核心的原材料，它要求极低的热膨胀系数、 超高的平整度以及稳定性，技术门槛极高，要是没有它，再厉害的 ai 芯片也只能是个摆设，根本传不出数据。然而目前全世界百分之九十的市场份额被日本几家公司牢牢控制，国内产量几乎是空白，没有像样的产量可以稳定供货， 就算是新的有效产量，也要到二零二七年才能真正释放。也就是在今年这一整年，供给是顶 零死的，需求却在暴涨，甚至就连瑞银都预测涨价会持续到二零二七年，而且每一个季度都会涨。第三匹黑马， h b m 封装专用的纳米级 硅微粉，这也是 ai 时代的隐形王者。现在的 ai 服务器都在用 h b m 这种高带宽内存，只要传输数据就必须用到这种填充材料。然而它的技术门槛极高，光纯度都要达到百分之九十九以上，颗粒甚至要做到纳米级。 如今 ai 大 模型全面爆发， h b m 内存的需求更是爆发式增长，硅微粉的产能根本跟不上，甚至连百分之四十的需求都无法满足。这巨大的供需缺口已经 导致硅微粉暴涨了百分之三百。而且随着技术升级，硅微粉要从传统的溶溶法换成化学 和惩罚，到时候单价可能会从几万一吨直接涨到几十万一吨。所以这批黑马是 ai 算力爆发最确定的受益方向之一，后续将迎来全面爆发。第四批黑马，零化文，它是光芯片的核心衬底材料，要做出高端光模块，就必须要用零化梗做衬底。 然而目前日美牢牢掌控着百分之九十以上的产能，国内几乎是全靠进口，一直被卡着脖子。但随着 ai 算力的全面爆发，光模块需求直接暴增，二零二五年全球需求超过二百万片，缺口高达百分之七十，这就是典型的公布应 球。所以这个赛道同时踩中 ai 算力和国产替代两个风口，接下来很有可能迎来全面爆发。第五匹黑马，银高。银高主要用于新能源车高压快充和光伏碳化硅 气件的高端封装，是大功率电子设备不可或缺的关键材料。而且现在新能源车都在往高压快充升级，光伏装机量也在暴增，这就直接导致碳化硅气件的需求直线飙升。因此银 作为核心封装材料，需求自然也会跟着大幅提升。这五匹黑马每一个都有全球垄断、锁死供给和刚需爆发放大缺口的硬逻辑。这种供需错位被海外卡脖子的赛道，就是今年价格最硬、 行情最猛的财富风口，想不涨都难。现在资金还没完全把这些冷门材料的基本面炒透，正是布局的关键窗口期。那么具体该如何布局？关注我，带你看懂全球宏观趋势，实现财富稳健增值！

以后我觉得炒股也会被 ai 替代啊，不是炒股吧，就是投资吧。以后就是一个人有逻辑，然后让 ai 根据你的逻辑去找信息，然后给你组成新的逻辑推演的这个过程，然后给你做出决策。 不仅是短线，我觉得长线的这种研究团队也都会被替代掉，不会替代的就是你的逻辑，通过逻辑去辨别真伪的能力，我觉得，嗯，超乎也会被替代。

大家好，我是南哥。本图全景覆盖光引擎 cpu、 硅光光芯片、无源结构件、法拉利玄光片、光隔离器四大核心环节，完整呈现 ai 算力时代光模块全产业链技术核心企业与国产替代格局。 这期视频主要讲解光芯片板块的核心企业。本次分享将解析光芯片的核心技术分类，并深度介绍在 d f b e m l a w g p l c。 硅光高功率激光器和 v c s e l 等细分领域的核心代表企业。 我们将重点关注二零二六年的最新行业动态，特别是在 ai 算力需求爆发的背景下，光芯片如何成为数据中心和下一代通信技术的关键驱动力？首先我们来概览光芯片行业。 光芯片主要分为有源、无源和归光芯片三大类，它们是光通信系统的核心上游器件，直接决定了光模块的性能。 在 ai 算力爆发的背景下，高速光模块对高端光芯片的需求激增，同时海外管制和国产技术的突破，使得光芯片成为国产替代的核心赛道。我们首先来看圆结科技，它是国内 d f b。 斜杠 eml 高速光芯片的龙头企业， 公司是国内唯一能够量产一百 g e m l。 芯片的企业，并且是英伟达等巨头的核心供应商， 二零二六年启动了节能扩张计划，未来增长潜力巨大。第二家企业是世嘉光子，它是全球 awg 和国内 plc 芯片的绝对龙头，实现了无缘和有缘芯片的双轮驱动。公司的一点六 t awg 芯片是国内唯一量产的， 并且已经批量供货给英伟达等巨头。二零二六年，公司的 d、 f、 b 芯片也开始小批量上量，业务增长动力强劲。第三家企业是光讯科技， 它是国内唯一覆盖全技术路线的光通信 idm 企业，实现了光芯片、光模块和子系统的全产业链布局。 公司在硅光技术上国内领先，并且是三点二 t、 n、 p、 o 技术的全球首发者。第四家企业是长光华新，它是全球高功率半导体激光芯片的龙头企业。 公司的产品不仅应用于工业领域，还拓展到了光通信和激光雷达市场。二零二六年，公司的高功率芯片满产满销，并且在光通信芯片领域也取得了突破。第六家企业是纵汇光电， 他是全球多节 vcsel 技术的领导者，是中长聚激光雷达光源的核心供应商。公司的十二节 vcsel 产品性能全球领先，并且已经获得了北美车企的订单。接下来我们看一下二零二六年光芯片行业的重大进展。 在技术上，一点六 t 芯片已经实现量产，三点二 t 芯片也取得了实验室突破。在订单和产能方面，英伟达的需求带动了相关芯片订单的暴增，头部厂商纷纷扩产，国产替代进程加速。接下来我们看一下二零二六年光芯片行业的重大进展。 在技术上，一点六 t 芯片已经实现量产，三点二 t 芯片也取得了实验室突破。在订单和产能方面，英伟达的需求带动了相关芯片订单的暴增，头部厂商纷纷扩产，国产替代进程加速。最后，我们对本次分享进行总结， 光芯片是 ai 算力最核心的上游，正进入量价齐生的黄金期。我们介绍的六家企业各有所长，在不同的细分领域都具备核心竞争力， 国产替代正在加速，未来两年将是国内光芯片企业业绩和市场份额双重提升的关键时期。本期视频到此结束，如果觉得对您有帮助，麻烦点赞留言加关注，谢谢大家！

彩虹股份这种在面板寒冬里硬生生杀出的全产业链逆袭，你看懂了吗？今天我们就来详细拆解它。一 g 八点五加玻璃 g 版的国产替代命门， 他的核心武器是高世代液晶玻璃基板。在这个追求超大尺寸屏幕、追求极致显示效果的关口，谁掌握了八点五代甚至更高世代的玻璃基板，谁就掌握了全球面板行业的准生证。 彩虹凭借自主研发，打破了海外巨头的技术封锁，锁死了他在行业底部的利润安全区。 二卡位面板周期反转的暴力收割。二零二六年初，面板行业迎来了一次猛烈的价格回补， 彩虹凭借面板加基板的协调效应，在行业普涨时表现出了极强的盈利弹性。这种双轮驱动的逻辑，让他在这一轮的资产重估中，从曾经的重资产累赘变身成了高现金流奶牛。 三、从追随者到大屏领航者的资产整容。随着智算中心与智慧家庭对超大显示终端的需求激增， 彩虹正在利用其成熟的高世代线潜能，抢占原本被日韩企业垄断的高端市场。这种不仅有面子，更有基材底子的趋势，才是他估值逻辑重构中最硬的底牌。家人们，点赞关注不迷路，司机带你上高速！