對于數字經濟的時間線思考

大約是21年10月的時候，決定把研究的主戰場從碳中和轉移到數字經濟。觸發點有兩個因素：

(資料圖片僅供參考)

因素1，是軟硬的估值差異太大，很多硬科技的PS到了10倍，很多軟科技的東西跌倒了4倍，從商業模式上顯然后者更好，只是景氣度上兩者有差異。

因素2，來自于中央對于數字經濟態度的扭轉。在2021年10月18日中央集體學習中邀請的是中國科學院院士、南京大學校長呂建教授就這個問題進行講解，提出了工作建議。而母校的人工智能專業，是為數不多的，能在南京這個落后地區還能領先的專業。這要感謝周志華老師（西瓜書作者）一直的不懈努力。可能也是因為熱門后的安靜，才能在南京落根。AI潮起潮落好幾輪。

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互聯網、SaaS和信創這三個方向

這3個方向，互聯網是修復型投資，其中有可能還能找到成長的力量。

信創是中美對抗的產物，目前處于產品力跟不上需求，自上而下的政策需求為主，非市場化需求，可能類似2013-2015年的新能源的需求。甲方不想用，乙方能力也不足。乙方投入也大，不賺錢的階段。而且魚龍混雜，真干事兒的可能在第一階段不一定得利，就如同2015年的造假的新能源大客車。信創屬于主題投資范疇。

SaaS，滲透率和發展階段要比互聯網處于更早的階段。SaaS處于風險投資范疇。

對于SaaS的思考

SaaS過去是非常熱的，而這一輪泡沫殺的比較干凈，我對于SaaS的思考是這樣的。

這是一種服務的增強工具，那么從企業采購角度，使用人的平均薪酬就很重要，這些費用大概就是這些員工薪酬的5-20%不等。所以顯然目前這個階段，碼農，金融民工，硅農，生物民工是能付上價的。

中美薪酬差距大概是1/匯率，有些模型在中國跑不通。可能美國卡車司機的智能駕駛就比中國的智能駕駛更早跑通。

賺錢的前臺部門工具比省錢的后臺部門的工具更好推廣，因為企業服務最終還是老板付費的。從預算的話語權上來說，前臺部門的預算話語權更強。

內嵌在工作流程的有更強的黏性，特別是工作流程中甲方和乙方都用的，以及越用數據積累性越強的。這兩種才是服務能夠長期差異化的地方。

Wind和Bloomberg就是很好的商業模型，所以他們都是非常賺錢的私營公司，不上市。 我們也找了一些SaaS公司進行研究，二級市場的價錢非常公道，大概是B輪C輪的價格，大部分一級投資人是套牢的，是個很不錯的機會，用煙蒂的價格買入高質量成長。

SaaS和AI

AI最后一定是通過SaaS的商業模式賺錢的。所以衡量的標準是。

收入端：用戶數 乘以 付費比 乘以 平均薪酬 乘以 5-15%

成本端：研發+算力成本+營銷費用

每一輪技術進步會帶來算力成本的下降，帶來技術推動應用突破點。那么在收入端和成本端做的非常優秀的公司，將會受到一級和二級市場的青睞。

中美文化差異以及付費甲方來源決定了AI方向的研究差異

引用推上@indigo的評論：

網頁鏈接 每年都會出一份 AI 全行業的分析報告，包括了科研進展、行業數據、政策、安全以及發展預測。2022 的這份最新報告中提到了中美在 AI 領域的差異。中國的研究主要集中在監控任務，而美國主要集中的在文字和自然語言模型。這就是為什么美國會有 LLMs、GPT-3 而中國沒有.

人是懶惰的，輔助思維工具比信息工具的路徑更短一層，如果思維工具，可以繞過信息工具，那么廣告的商業模式會受到沖擊。

每輪熊市過后，大家就會對新事物展開想象力，而技術恰好在上一輪泡沫的注資中進步，悄然帶來一些變化。這些變化可能能跑出商業模型，可能最終也不能。這是我的一點簡單思考。

關鍵詞： 二級市場 網頁鏈接 人工智能