盖茨形容AI为类似互联网诞生的的重大变革，而纳德拉甚至用“工业革命”来形容。我们必须对人工智能给予足够的关注，AI可能对很多产业与企业产生难以预估的影响。
经过一段时间的学习，有些事情我看得更加“清楚”，也和大家交流AI产业链上一些值得关注的环节。
上游：数据要素
人工智能整个产业的基础，是人工智能所需要的数据及算力。其中数据要素可以理解为现在已经成为一种新的生产要素，是和土地要素、资本要素等并列的第五种生产要素。
地方与企业，作为数据拥有方，乐意看到数据所有权、使用权等分离，将使得本来拥有但无法变现的数据，经过加工等可以产生价值。而个人与企业对数据都有一定需求，将有望成为购买方。市场化的供需产生，将是我们观察重点。
随着数据要素价值化/市场化，拥有算法与提供服务的公司可能将显著受益，但目前尚不够明朗，受益相对更确定的，是相关的“工具”领域：数据采集、数据加工清洗、数据安全、计算存储等领域。
中游：模型开发者——互联网科技公司
在算法无本质区别，算力与数据能够支撑的情况下，参数数量越多被普遍认为模型效果更好，所以各家一直在尝试更多参数的模型。
鉴于国外经验openAI达到ChatGPT的水平投入了30-40亿美元，国内公认大模型训练一次也要千万美元，人工智能大模型的门槛很高，国内可以真正参与的玩家屈指可数，目前业内判断，仅零星大厂进度尚可，其他大厂离成熟依然存在距离。
商业模式上，我认为大小企业会有所不同：拥有通用型大模型的企业，将出现新成长曲线，即使目前规模很大，AI大模型也有望提供较大成长空间；而中小企业也可通过GPT开放的API接口参与浪潮，付费使用openAI的大模型，针对特定领域进行训练，培育出特定领域的人工智能产品。其中，中小企业的模式存在一定的不确定性，长期看盈利难言长坡厚雪赛道，但短期行业爆发，以及大企业对生态培育，不排除获得阶段性超额利润。
下游：竞争格局好的行业更佳
AI 传媒、AI 金融等等，AI为各行各业降本增效的前景引起资本市场热捧。但是，也要分两类行业来看：
第一类，竞争格局分散的行业，比如游戏、影视，率先使用先进工具的企业可能出现阶段受益的局面。为什么是阶段性？类比新型纺织机械在投入初期，确实能为纺织企业降本增效，但每家纺织企业都应用新型纺织机械后，行业竞争把这些降本增效传导给上下游，各家纺织企业受益并不多。除非部分企业在技术或者商业模式上取得突破并难以追赶，比如皮克斯这种运用全新技术制作公司。
第二类，壁垒高与格局好的领域，比如办公等门槛较高的软件，将会把这种受益多数转化为利润。
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#基金大面积调仓至AI#
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