1. AI是数字化时代的“操作系统”，是一个超级工具，它会大幅加速数字化应用的落地，就像移动互联网时代的IOS和安卓，但不要忘记更大的时代主线是数字化和智能化，我们既要看到AI对数字化的加速，更要看到数字化时代将会对生产、生活方式的下一次重塑，这才是空间更大的领域。
2.这一轮科技创新是在中美科技竞争的背景下展开的，所以很多创新我们不能再只从应用或者商业模式创新做起，需要从底层操作系统、大模型、芯片和CPU、GPU做起，甚至从芯片再上层的芯片先进制程，以及半导体装备、材料这些创新做起，这是跟前面两轮科技创新最大的不一样。也会带给我们全新的挑战和机遇。
3. 站在今天，长期看全球供应链要从效率优先逐步走向安全优先，当然这个安全是广义的， 包括自主可控、供应链稳定、数据及信息安全等等。
4.想明白这件事，你就明白了第三次科技浪潮的机会主要是在中美之间。当然对于AI来讲，这次Open AI的成功，是给中国所有互联网企业带来了一剂强心针，照着这个路径去做生成式AI，是能够做出来的。我们过去几个月调研了非常多一线的互联网公司，得到一个非常一致的结论，对于这些互联网公司或者产业来讲，他们认为上一次让他们这么恐慌的时候还是2009年，就是移动互联网来临的时候，而且这次是全面的一把手工程，很多都是创始人亲自督战，这也是过去几年没有过的。都会发现他们把大模型的团队作为目前阶段他们非常重要的要全力支持的，不管在算力上还是人才上，这个趋势是很清晰的。所以未来6-12个月的AI行业应该会很卷，但也很精彩。各家模型的登场才刚刚开始。
5. 回到大家最关心的AI和接下来TMT领域的投资机遇。我们简单把整个产业链分为大模型、中间层、算力和应用来看，大模型可能还是核心中的核心。大模型的壁垒和难点到底是哪些呢？不管是现在开始火的生成式AI还是GPT自身，这个背后是有大量的底层的技术突破，包括算法，训练模型的机制，也包括算力、数据等，但除了数据量之外更重要的还有数据的质量，当然入口场景也是非常重要，拥有优质数据和场景的公司在这个阶段会很有话语权。
6.事实上我们从2017年谷歌这个Transformer模型出来之后，GPT和BERT都是从这个链路延伸出来的，你不得不承认，纵然大模型是一个门槛很高的行业，但实际上大模型的成功它不是一个简单的强因果关系，实际上是有一定的偶然性的。所以最近其实在大模型界有很多讨论，就是说如果把GPT-3及以前的训练模型，以及算法全部开源了之后，还能不能复现GPT的能力，我觉得这个其实是需要时间去检验的。所以接下来的半年对全球AI行业都会是非常重要的半年，大家都把GPT-3.5当做一个对标的锚点，能不能做到类似的能力或者到底会有多大的差距，这个非常重要。当然，这半年能不能再有比较惊艳的大模型跑出来、被验证也是在目前二级市场情绪和估值已经阶段性高点下还能不能继续或者有空间的重要影响因素。所以我们要去认真跟进每个大模型公司的进展和技术，而不是简单去拍行情是开始还是结束。
7.其实今天的大模型就像几年前的电动车，是有偶然性的，但它也一定会有最后的赢家，但这个赢家是卷出来的，而且是竞争非常激烈的，因为这里边有传统的巨头、有二次创业的新贵，更有门口的野蛮人，最后谁在整车里面能胜出，不确定性极大。但卷了几年的电动车和现在的大模型领域最大的区别是造车的人已经开始减少和出清了，而造模型的人现在还在净增加的阶段。
8.当下来看，流向大模型的每一滴水其实最后都会流向算力，在所谓大模型创业的泡沫阶段，实际上会给上游产能需求的爆增是非常确定的，所以这个阶段我还是认为算力是一个非常确定的投资领域，我们应该把这个算力理解为广义的，算力的上游芯片和半导体甚至设备都会有机会。
9.另外对于应用，我想可能也会带来一个朦胧美的阶段，至少不管是谁的大模型成功，有场景和用户的应用创业者都可以去接入，在这个阶段会给整个应用行业的估值带来很大的想象力。
10. 在应用部分的话，我们想数字化最大空间的领域最终应该是从to C走向to B。今天我们盯着AI在解决这些问题，比如说代码、图片、视频、游戏，这是海外的一些创新，但是我个人觉得长期它一定会延伸到更多to B的场景，比如汽车、工业（制造业）、军工及航天航空卫星等、能源、生物制药等领域。
11. 每一轮科技创新都是由大的确定性和小的不确定性构成的。确定的是行业技术和演进趋势，不确定的是谁最终能跑出来在行业初期非常难判断。所以我们经常开玩笑说科技行业的投资要留一份清醒留一份醉，太清醒了会错过科技大浪潮的板块性机会，太醉了又可能会被泡沫反噬。
短期来说AI板块是到顶了，后面板块将会越来越聚焦，不会有板块普涨的行情了。从国家的支持、引导来看，以及各个大厂的大模型发展，以及现实情况来看，算力是最最最确定的分支。比如国内的光模块在全球具有极强的竞争力，今天不惧调整。接下来还是坚定算力这个方向，这个是目前唯一能出业绩的
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