1. 炒股第一件事就是不要有偏见，利润往往就来自于偏见。不说公司和行业，只说地域，A股这些年一些现象级的牛股，都来自地域偏见链的最底端。现在人工智能领域确实鱼龙混杂，但一杆子把满船的人都打倒，就容易错过机会。
2. 我要承认我前期也犯了这种错误，AI主线都是韩山童这种垃圾，天天都是机器理解人类语言了，机器有意识了，机器有智能了，因为学过人工智能编程，也粗读过几本“花书”这样的专业书籍，知道这都是瞎扯，说起应用来，都是生成文档，生成图片，生成个ppt，我也没看到什么商业价值。
3. 我个人之前学习人工智能时的方向，包括国内除科大讯飞外的几乎所有人工智能公司的方向，都是计算机视觉，图像识别，很少有人像科大讯飞这样做NLP自然语言处理，图像识别的应用场景很明确，可以做人脸识别，可以做智能驾驶，工业视觉……，而NLP除了能训练出个一本正经胡说八道的话唠之外还有什么价值。
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4. 而科大讯飞的发布会，包括实测了星火模型之后，可能是“纸上得来终觉浅”，而“现场有神灵”吧，改变了我的观点。我之前忽略一个特别重要的点：语言的本质是为了交流与协作。
5. 大模型的价值，我认为是翻译或者说是连接，这个翻译不是指汉语与英语，粤语与普通话间的翻译，而是人与机器，机器与机器之间的翻译，这里的机器指所有具备通信与程序控制能力的软硬件，包括所有的软件，你家里的手机、电脑、扫地机器人、电视盒子、各种智能电器，你厂子里的各种物联网设备、机械臂、AGV、程控设备，马路上的智能汽车，监控摄像头…
6. Chatgpt也好，星火也罢，他们既不是理解了你说的话，更不是有了意识，人工智能这个名字更多的是浪漫的文科生们的一种营销手段，他本来的名字应该叫数据挖掘，他们只是学会了语音、文字、图像、视频之间的关联关系。你跟他说一段语音，他首先翻译成标准语法、标准用词的文字（也就是结构化语言），然后再翻译成计算机能听懂的语言，比如python，或者是工业机器人能听懂的语言，从而实现了人与机器，机器与机器之间的交流。本来这个工作是程序员去做的，但程序员调研需求、开发、测试要花几个月时间，数十人的团队，几十万的工资。而人工智能呢，几秒钟时间，你跟他说的每一段语音，跟他发出的每一段文字，他都在将其编程。人类需要做的事，只剩下提出需求，然后回答同意还是不同意。
7. 大模型可能会替代体力劳动和浅层脑力劳动。五月六日我们已经看到了大模型组织调动一堆软件干完人类语音要求的一项工作，相信用不了多久也会看到大模型组织调动一堆软硬件干活的场景。比如你可以跟大模型说把咱家今年的地种一下，大模型就会给你生成一整套这一季玉米从播种到采收的行动方案，你批准了，他就会组织气象软件、你家的（或者共享的）拖拉机、水泵……去干活了。
8. 大模型满足的是低频的，非标准化的需求，这是我们生活的常态，绝大部分的使用场景都是这种低频与非标准化的。类似扫地机器人这种简单重复，每天都要做一遍，流程只有一步的高频需求其实无需大模型介入。
9. 比尔盖茨说是此生唯二的机会，与PC、互联网的发明同等重要，我是认可的。
10. 这可能意味着会出现类似windows、安卓、iOS这种操作系统层面的公司，入口可能就是大模型，通过这个平台连接所有软件和硬件。会出现微软、谷歌、苹果层次市值的公司。
11. 如果你不相信自己的判断力，你可以相信微软、谷歌、几乎所有的中国IT巨头，美国、中国、欧盟政府……的判断力，他们这些人同时错的概率并不大，我们一定要站在历史正确的一边，所谓“时来天地皆同力，运去英雄不自由”。我之前在宁德时代的逻辑里解释过这个问题，就是时代大势浩荡而来的时候，每个人，包括政府，包括投资者、产业界……所有人都不愿只做一个旁观者。
12. 研究了好久chatgpt，BAT华为，一直忽略了，最完美的生态原来在科大讯飞。科大讯飞基本就是人在家中坐，产业革命的浪潮不偏不倚的正好砸你头上了，浪潮在人工智能方向也就算了，还是NLP方向，恰好是你埋头干了二十多年的领域，这种二十年的先发优势是巨大的，哪怕是完全陌生的知识，一个在相关领域深耕二十年人学习速度也会远远领先于后来者。
13. 一定要对比的话，可以类比比亚迪，特斯拉不推出model3，比亚迪就永远在那造工业垃圾，有了这么个作业可以抄，有了这么个标杆可以对比，比亚迪进步就很快，毕竟他也做了二十年的电动车了，比那些新势力还有燃油车企，抄起来更轻车熟路。科大讯飞几乎是一模一样的情况，而商汤以及接下来会出的很多大模型可以类比蔚小理，当然可能也会有法拉第未来，BAT华为字节可以类比大众、奔驰、丰田、本田。
14. 一个方向做了二十年是很不容易的，长期主义在大多数的公司都是嘴上说说的，老板可能愿意，员工也不一定愿意。做人工智能还能实现盈利，这个确实特别重要，这些盈利让讯飞能在长达二三十年的时间里做到“屈身守分，以待天时”。
15. 科大讯飞的管理团队都是学者型的，和隆基管理团队的风格有点像，核心团队来自中科大，刘庆峰是少年班的天才，隆基团队则来自兰州大学，技术路线赌对了，打顺风仗的时候是可以的，大家都在同一起跑线上，比运营，比管理的时候就没优势了。这离宁德曾老板要差好远。做To B业务，在面对类似华为、阿里这样的竞争对手时，这是个很大的弱项。
16. 加班量肯定不如宁德时代，但加班量也是比较大的,在IT界算是平均水平吧，一个原因是之前盈利情况一般，付不起高薪资。
17. 两个股东：中国移动和中国科技大学，可以提供的帮助还是挺多的。
18. 数据的问题和应用场景的问题，这是个大问题，一些寡头垄断型行业，比如宁德时代的锂电池生产数据，牧原的养猪数据，都是商业机密，不可能对外公开，这种就是接入大模型API，企业自己进行训练，在企业自己的生态里应用。
19. 一些格局分散的行业，比如零售、中小型加工厂，则可能直接采用大模型公司的整套解决方案。
20. 如何从工具型向平台型转型，讯飞现在是工具型的商业模式，这是很差的商业模式，如何转变为平台型，这是很大的挑战。
21. 算力不是核心障碍，我猜过不了多久就没人提了，原因在于消费电子行业二十年的大发展，已经为人工智能行业准备了足够数量与质量的半导体产能、人才，这不是瓶颈。
22. 只要讯飞在产品层面的实力被证明，市场会给予合理估值的，也就有了融资扩张的可能性。
23. 世界上最高级的商业模式就是降成本，这里的成本不仅包括资金成本，还包括时间成本、精力成本、环境成本……而世界上最贵的成本就是人，这并不单指员工薪酬，包括你在家扫地，刷马桶，这里你的时间成本。最有效降人工成本的技术就是人工智能
24. 变现方式包括：
l 就大模型使用、调用API向B端、C端客户收费，像ChatGPT正在做的那样；
l 软硬件一体产品，包括今年即将推出的软硬件一体机器人；
l 操作系统。
25. 未来软件与平台业务的边际成本很低，如果放量，对利润的改善会非常大。
26. 目前可以类比互联网企业的免费阶段，比如车载语音模块，单车仅60元，一年600万台车搭载，只有三四亿的收入，当然这也有很大的价值，可以收集数据，持续训练优化模型。
27. 主要的护城河在于过去二十年积累的人才、技术，know-how，渠道，在产业浪潮到来前，做了二十年的冷板凳，这些竞争对手确实还很难比。
28. 讯飞语音在中文语音识别和发音方面远远领先于竞争对手，现在每两辆国产新能源车就有一辆采用讯飞语音助手，而语音是重要的交互入口。
29. 关于大模型与搜索引擎的关系，可能会抢一些搜索引擎的流量，因为实质上就是搜索结果的提炼总结，用户体验上会有差异化（这不能算是进步，搜索引擎能提供明确的信息来源，多条结果间能做交叉检验），这个价值是有的，但并不大，尤其是商业价值很小。
30. 对目前的短视频平台，电商平台、社交平台格局很难造成实质性冲击，即使操作系统都换了，为了操作系统本身的用户体验，还是要接入旧有的平台。类似移动互联网时代，操作系统换了，出了个利用手机通讯录病毒式传播起来的拼多多，但阿里系依然是主流。也就是说，流量还是在那些平台上，因为你要买东西，你就要去阿里的平台，原因是卖家都在那里，你要卖东西也要去阿里的平台，因为买家都在那里，短视频、社交平台也是同理。
31. 存在这种可能性（当然最乐观的人也不会以这种方式估值），就是从程序员的数量和质量来说，中国是超过美国的（不信的只需要去试一试美国的各种软件，与你日常使用的微信、淘宝……有什么区别），所以，有没有那么一点点可能性，中国企业会不会弯道超车，出现全球层面的操作系统玩家？其实，中国的工程师红利真没必要妄自菲薄，讯飞团队的经验和投入度其实都不比open AI差，未来其实可以想象一下。
32. 国内的竞争对手确实够弱，到现在都没推出一个可以公开使用的产品，大量的公司等着接入API，你们都不推出，这些公司、客户不能一直等下去，讯飞推出了，还能用，就用了，用习惯了，哪怕一两个月，就很难改了。以后你再推出了，除非好非常多，大多数人是不会换的，第一个实现产品化，必然会先入为主，占领第一批，也是最优质的用户。
33. 还有一个特别重要的点，讯飞的模型参数和数据量只有chatgpt的1/10和1/20，但效果并不差，所以有没有一种可能性，就是讯飞成本领先，从而不需要chatgpt20美金一个月的使用费，直接免费了。这优势就大了。
34. 被美国列入实体清单，不仅是无法购买先进芯片，大多数发达国家市场就很难进入了，有美国业务的中国企业在与讯飞合作时也都会有顾虑，这其实是一个很大的问题，不过这也并不全是缺点，对国内业务反而成了一种投名状，投标政府、国企，甚至很多民企项目算是加分项。
35. 讯飞的发展会损害谁的利益？感觉不会真正损害谁的利益。
36. 失业的问题，这个是多虑了，有这个担忧的人可能对人性的贪得无厌，需求的无尽认识不足。
37. 给人一种爱吹牛的印象，因为人工智能长期以来就是一个很难变现的行业，可谓板凳坐得二十年冷，长期需要求爷爷告奶奶找商业化场景，不吹牛真的就会死，你看马斯克是不是也有这个毛病，前沿科技的通病吧。
38. 大量的政府类业务，付款有问题，大量的应收款。
39. 科大讯飞会如何死掉，最大的可能性就是竞争对手做出了更好的大模型，首先OPEN AI是不会进入中国了，中国也不会让他进。单就国内这几家来谈的话，之前看到一个说法，说国内真正在做大模型的就是百度和科大讯飞。从实际情况来看，都发布了，但都不敢公开测，这就让人很质疑他们的实力。
40. 未来出现很多大模型，比如几百几千个的可能性，从资金、数据、算力等角度考虑，大模型还是巨头的游戏，并且大模型的核心能力在翻译的准确不准确，生态够不够大，接入你平台的软硬件数量够不够多。所以注定了就是少数企业垄断。
41. 目前大的环境是房地产不行了，你的银行存款，各种理财、保险、信托背后的底层资产主要就是房地产，当这种低风险、高收益资产没有了，资金就会无处可去，股市就会成为一种主要的选择。
42. 炒股就是炒产品周期，现在确实到了讯飞产品周期爆发的时刻了。
43. 筹码结构：现在分两部分人，一部分做景气度投资的，炒概念，还有一部分是真正懂这个行业，认可价值的。目前筹码几乎还全部在第一类人手里，所以随时都可能有暴跌。
44. 我个人的投资风格基本就是在二级市场做风投，价投确实做不来，企业本身不发展，你期望股价发展，不合适。
45. 这种没有往期业绩支撑，几百倍市盈率的股票，要是跌起来是没有底的，全部亏光的可能性非常大，一定不能重仓。我现在的策略就是轻仓参与，亏没了就认栽。
46. 说一下我个人的持股体会（实际就今天一天）：基于有限的数学知识和人工智能知识，我相信人工智能是人类的终极科学，所以拿着A股的人工智能总龙头，不论怎么涨跌，感觉也无所谓。人的潜意识是特别重要的（本质上是人脑和人工智能相同的一种运作机制：模式识别），其实你不用说很多道理，只要当你看到一个股票就感觉特别兴奋，买了之后，跌的时候，你只是笑市场上的蠢人太多了，涨的时候，你又觉得这才哪到哪，那这只股票可能就适合你。想一下自己买了之后是不是就懒得看行情了，还是需要每天盯着涨跌，如果需要盯的话，最好就卖了吧，从底层机理上来说，需要盯盘就是你自己心里没谱，你没想清楚，你自己都认为你是在投机。
