在股票定价角度上,我们极为关注投资标的的位置。一旦某项资产经历了3到5倍的涨幅,个人认为再去评估其价值或定价将面临较大的难题。因此,我们不会过多配置在这些涨幅较大的资产上。

对于中游模型,我们的观点相对明确,我们对其持谨慎态度。这类模型往往具有零边际成本的特性。一旦国内涌现出一家巨头公司,其边际成本将大幅降低,最多只需增加一些算力的边际成本。一旦成功,其他参与者就可能面临较大的困境。

在应用领域,我们进行了一些应用方面的配置,但应用本身也可分为两类。有一些公司倾向于购买那些能够弯道超车的公司,认为有了人工智能工具,公司的竞争力将得到提升,有望超越行业龙头。然而,我们认为这相对困难,更多地是锦上添花。换言之,过去已经具备了良好的数据、应用场景和用户群体的公司,才有可能通过引入人工智能技术进一步发展。

我们注意到,在海外,涨幅较好的人工智能应用公司很多实际上是SaaS公司。这些SaaS公司本身原本提供的是订阅制服务,现在引入了一些新的功能和模块,通过每月增加一些订阅费用,立即见效。相比之下,在国内,这样的标的并不是很多,因为国内SaaS的普及率相对较低,这是我们对人工智能的看法。


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