人工智能发展三阶段 - 第一阶段智能涌现：大模型通过理解全球数字化知识集合 具备泛化智能能力和通用对话能力 逼近人类各学科测试顶级水平如国际数学奥赛金牌水平 [2][3] - 第二阶段自主行动：AI具备使用工具能力 可连接数字化工具完成真实世界任务 通过Coding能力解决复杂问题 自然语言成为AI时代源代码 [3][4] - 第三阶段自我迭代：AI连接真实世界全量原始数据 通过自主学习实现模型升级迭代 最终形成超越人类智能的超级人工智能ASI [6][7][8] 大模型作为下一代操作系统 - 大模型将替代现有OS地位 成为承载用户 软件与AI计算资源交互调度的中间层 自然语言是编程语言 Agent是新型软件 Context是新型Memory [9] - 大模型允许任何人用自然语言创造无限应用 潜在开发者从几千万增至数亿规模 模型部署方式多样化 将运行在所有计算设备中并具备持久记忆 [10] 超级AI云作为下一代计算机 - 大模型运行于AI Cloud之上 需要海量计算资源支持 计算范式从CPU为核心转向GPU为核心 需要更稠密算力 更高效网络和更大集群规模 [11] - 超级AI云需具备充足能源 全栈技术 数百万GPU/CPU协同运作 全球可能仅存5-6个超级云计算平台 AI能力将以Token形式产生和输送 [11]

来源 | 格列柯南 克里斯坦森这本著作出版于1997年，对于一本讲创新的书，28年前的作品听起来似乎有点过时。因此决 定花时间阅读之前，先搜索了一下关于此人此书的介绍，先不提作者和书当年所获得的各种赞誉，关键是 看其观点是否对于现在还有意义。据百科上关于作者提出的"颠覆性创新"的介绍中指出，到了2019年2月 《自然》杂志还刊登了一篇依此概念发表的大型研究：《大团队发展科技、而小团队颠覆科技》（Large teams develop and small teams disrupt science and technology）。基于这些介绍，才决定好好地 阅读一下此书。 该书中文版实际上并不厚，不足300页，也就花了1-2天就读完了。作者的观点也十分鲜明和简洁，通过 对硬盘行业30多年的分析，作者提出了一个 颠覆性 的观点，就是很多企业的失败并非是管理者能力的低 劣、投入研发的资金不足或者企业官僚主义盛行，反而是那些管理良好的企业，最终失去了市场。科技行 业有太多的例子了，诺基亚、摩托罗拉、IBM都是这样的代表。 02 预计阅读时间：8分钟 | "颠覆性创新"已成为当下大家关注技术发展的关键之一，这个由美国哈 ...

低利率环境下的投资策略 - 通过合理多元化配置实现平衡投资组合 避免大幅周期性波动 既能获得不错回报 也能降低风险 [4] - 持有15个或更少相关度低的收益来源 理解不同环境下资产表现差异 如经济增速慢通缩压力大对股票不利但对债券有利 大量印钞对黄金等抗通胀资产有利 [4] - 少持有现金 多持有多元化资产组合 根据市场情况做战术性调整 确保组合始终平衡 [5] 资产收益构成与风险警示 - 任何资产收益由价格变化和利息两部分组成 当收益率降到很低时 资产已很贵 赚钱靠价格上涨而非利息 需高度警惕 [6][7] - 低收益率是判断未来收益率的信号 当前低收益率环境下需保持警惕 [7] - 持有多元化组合时不做市场预判 通过再平衡操作 卖出上涨资产 转入其他资产 保持组合平衡 [7] 分散投资与择时策略 - 任何时候都是分散投资好时机 个人投资者需对择时保持谨慎 假设无法准确把握市场走势 持有平衡多元化组合是最佳选择 [8] - 不要以美国股市是否涨高作为配置依据 关键是要平衡 建议一半资金留在本地但需多元化配置 其余资金分散到十个左右市场 [8] - 实现风险平衡和分散投资 能提升回报同时降低风险 持有10-15个非相关性资产可降低风险60%-80% 同时保持收益不变 夏普比例可提升至5倍 [9] 买入策略与资产配置 - 买入时需搞清楚承担风险程度 按波动率权重配置 让股票和债券波动性权重相等 实现平衡 [10] - 定投是好方法 但不是一次性买完 需明确最终风险中性组合 [10] - 不要尝试择时 择时是零和游戏 面对的是聪明投资者 系统性赚钱的人极少 [10] 黄金配置价值 - 黄金不生息 性质类似现金 应视为一种货币 核心价值是有效分散风险和法币不行时表现良好 [13][14] - 黄金上涨本质是货币贬值 配置黄金不是追涨 而是达到合理分散风险比例 优化组合中黄金通常占15%左右 少则10%或5%也能起到分散风险作用 [15] - 不要单独看黄金好坏 要看在组合中的作用 当货币大幅贬值时黄金能降低风险 应是组合一部分 [15] 美元与债务关系 - 债务就是货币 货币也是债务 当债务太多增长太快会出问题 出路是市场转向硬通货或央行印钱通过通胀帮助偿还债务 [16] - 当前环境下美元贬值是大势 [16] 稳定币特性 - 稳定币与法币挂钩 本质是可兑换对应法币 不产生利息 财务角度看不如持有生息法币资产 [17][18] - 优势在于交易功能 全球通用 相当于清算系统 适合不在乎利息的人或高通胀国家居民 [18] - 稳定币无法满足稀缺性和币值稳定两个核心需求 供应量不固定 会跟随挂钩法币一起贬值 [18] - 通胀挂钩债券是更好选择 能保证覆盖通胀外还有一定利息 风险很低 [18] 家庭财富管理 - 储蓄重要性极高 需计算积蓄能支撑生活的时间 并将该时间翻倍以应对变差情况 储蓄提供基本盘和安全感 [21] - 每年送子女金币作为储蓄方式 让他们看到价值积累过程 培养储蓄投资习惯 [21][22] - 确保基础资金安全对保障家庭生活至关重要 学习投资知识 进行资产多元化配置 确保生活水平稳步提高 [22] - 超过基本生活水平后再考虑承担更高风险追求更高收益 [22] 投资纪律与情绪管理 - 再平衡操作核心是确定战略资产配置目标 不管市场涨跌 都卖掉涨得多资产 调回战略配置比例 有助于纪律性止盈和低价买入 [24] - 投资需要很强纪律性和心理自控力 避免情绪化决策 [25][26] - 建立自动化投资计划 通过计算机执行 避免情绪化决策 记录决策规则并编程回测 事先了解可能情景 避免决策时被情绪带动 [26][27]

中国创新药产业十年发展综述 - 中国创新药产业从无到有 从仿制跟随到全球参与 在临床数量 FIC临床占比 同靶点国产分子上市时间等维度实现明显突破 [3] - 完整产业链 CXO发展 工程师红利 基础研究能力提升和研发投入为创新药发展提供支撑 [3] 创新药数量与质量突破 - 中国企业自研创新药临床数量位居全球第一 热门靶点管线中国占比超60% [6] - FIC分子全球占比升至第二 2015年FIC创新药仅9个（不足10%） 2024年达120个 [9] - 中国FIC管线占全球比重达24% 源头创新潜力持续释放 [9] 技术突破与上市时间缩短 - 中美创新药上市时间差从8年缩短至2年以内 相同赛道首药获批时间差从12年缩至3年以内 [15][16] - PD-1/VEGF EGFR ADC等FIC新药在中国首发 显著提升创新药可及性 [16] 产业链优势 - 中国拥有全球最大核苷酸生产市场 多肽药完整产业链 培养基国产替代潜力大 [18] - 冷链物流 国际贸易网络增强配套产业活力 新药研发冷链服务增速近30% [18] - CXO提供坚实产业基础 中国成为全球生物制药产业链不可或缺一环 [19] 工程师红利 - 中国理工科博士毕业生数量2004年反超美国 2025年预计达美国两倍 [20] - 医药工程师年薪仅为美国1/3-1/2 平均年龄年轻近10岁 [21] 研发投入与基础研究 - 生物医学论文发表量年均复合增长率14.3% 2020年达29万篇 仅次于美国 [22] - 生物医药企业研发费用从2016年192亿元增长至2024年1190.4亿元 CAGR达29.8% [22] 国际化进展 - 全球首付款5000万美元以上BD交易中 中国相关项目数量突破25% [24] - 超90%头部MNC已BD中国管线 跨国企业引进创新药31%来自中国 [24] - 2024年ADC药物License-out交易20笔 总金额102.4亿美元 小核酸药物交易超60亿美元 [24] - 中国企业海外临床试验占比约10% 2024年18款国产药在欧美获批 [25][28] - 泽布替尼2025Q1全球销售额7.92亿美元（同比+62%） 美国BTK抑制剂市场占比35.21%跃居第一 [28] 国内市场发展 - 2024年创新药审批时长较整体药品缩短57天 优先审评再压缩189天 [30] - 2021-2024年近90%创新药在上市2年内进入医保 远高于2019年43%和2020年57% [31] - 国产创新药市场份额从2015年18.7%提升至2024年27.8% 突破外资主导地位 [34]

杠杆ETF的数学与物理机制 - 杠杆ETF通过每日重设仓位机制确保当日回报维持预设杠杆倍数，导致波动损耗或复利衰减 [9] - 标的先涨10%再跌10%时初始100元变为99元，而3倍ETF则变为91元，计算为(1+30%)×(1-30%)=0.91 [10][11] - 几何平均回报低于算术平均回报，杠杆不成比例放大此效应，盈亏存在不对称性 [11][12] - 杠杆ETF长期表现具有路径依赖性，最终回报取决于每日波动路径，震荡市中尤其不利 [13] - 三倍杠杆ETF在标的指数单日下跌超33.33%时理论价值归零，存在赌徒必败原理的吸附效应 [14][15] - 固定杠杆陷阱导致亏损后净值基数变小，杠杆作用缩小基础上回本异常艰难 [17] - 杠杆ETF高管理费如SOXL费率0.75%远高于普通ETF的0.03%-0.2%，追踪误差也是成本 [21] 杠杆产品的历史表现与风险特征 - 三倍做多半导体ETF(SOXL)截至2023年Q1末年化回报高于同期纳斯达克和标普500指数 [23] - SOXL在牛市中回报惊人但单边上涨持续时间难预料，2022年跌幅惨重 [24][25][26] - 波动损耗长期侵蚀收益，震荡市尤为明显，行业杠杆产品风险远高于宽基指数 [28][29] - 过去5~10年全球科技与半导体板块高速发展，SOXL在统计区间展现30%+年化回报率 [40] - 行情逆转时回撤猛烈易形成巨额亏损，单边上涨对杠杆有利但难以预测持续时间 [40][41] - 杠杆产品只适合经验丰富交易者进行极短期战术性操作，非普通投资者长期选择 [40] 杠杆的本质与投资原则 - 杠杆本身不创造价值，更非低风险高收益套利手段，仅是中性放大器 [8][36] - 无结构优势或信息优势时仅靠放大无法对抗市场无序性，热力学熵增原理启示此点 [34] - 杠杆加剧金融市场混沌特征波动，无深刻洞察力易加速亏损 [35] - 若标的或策略期望收益不足，杠杆只会加速亏损，真正有效投资需基于价值、因子、趋势、分散等深度思考 [37][38] - 杠杆交易极易放大贪婪与恐惧等心理误区，需严格纪律、风控和产品机制理解 [39] - 财富=价值创造×时间复利×存活概率，即使买房按揭也需考虑长期还贷能力 [55] 普通投资者的杠杆戒律 - 杠杆只是风险与收益放大器且更放大风险，不生财 [47] - 杠杆是震荡杀手，波动损耗蚕食长期收益更是复利杀手 [48] - 亏损后回本难，跌多涨少破坏长期投资系统性 [49] - 无套利原则表明永动机式杠杆不可得 [50] - 杠杆是时间敌人，压缩容错空间 [50] - 方向不对时加杠杆如极速自杀，方向正确也可能被永久吸附死在半路 [51] - 专业门槛高，散户别碰重杠杆，别与未知对手交易期货 [52] - 赚钱长期逻辑在企业价值不在倍数放大 [53] - 加杠杆是凯利公式反义词，凯利公式更重要 [54] - 活下去活得久最要紧，莫被杠杆葬送本金 [55]

资本市场回顾 - 2025年上半年资本市场呈现"杠铃型"特征 恒生中国企业指数和中证2000为代表的中小市值指数表现较好 而茅指数和新能源指数等成长指数及红利指数表现一般[6] - 美国对全球加征关税的担忧逐渐消退 5月中国对美出口同比下降34% 但同期中国整体出口金额仍保持正增长 截至6月底全球主要股指均已收复4月2日政策宣布当日高点[7] - 港股上半年强势主要受南下资金推动 医药 原材料 科技与金融四大行业表现突出 医药板块因海外药企面临"专利悬崖"压力而增加对中国创新药管线采购[8] - 经济隐忧包括PPI连续三年负增长和房地产新开工面积连续四年负增长 导致国债利率持续低位运行[9] 宏观展望 - 中国经济处于"L型"底部 广义财政占GDP比重回升但主要用于化债而非直接投资 导致PPI未出现快速回升[10] - 出口韧性超预期源于制造业能力提升和汇率因素 高附加值制造业竞争力不断增强 人民币相对其他货币贬值增强出口竞争力[12] - 保险销售显著改善 代理人数量从峰值150万+缩减至50万级 但单人产能提升 利率下行使保险产品收益率优势凸显[12][13] 企业基本面展望 - 企业盈利压力最大阶段已过 PPI处于历史底部区域 未来回升将带动非金融企业利润增速改善[15] - 出口 科技 医药产业链已出现盈利见底回升迹象 而地产基建产业链盈利仍承压[15] - "反内卷"政策有助于缓和工业企业竞争 提高盈利能力 但需求侧刺激相对偏弱[16] - 工业企业资本开支增速转负 经营性现金流与资本开支敞口扩大 2024年分红加回购金额创历史新高[17] 估值与资金面 - A股风险溢价处于5%-6%较高水平 与未来一年指数回报呈强正相关性[18] - 三大增量资金来源：居民净存款达77万亿元历史高位 保险资金权益占比仅12%-13% 每年新增保费30%需投入权益市场 海外资金配置处于十年低位[19][20] 投资机会 - 关注盈利底部修复机会 PPI回升和"反内卷"政策将改善供需关系[22] - 低利率环境下红利策略持续有效 重点关注制造业与消费行业结构性机会[22] - 新产品与新技术增长型机会包括AI赋能和新消费场景等方向[23]

金融行业投资分析 银行业 - 银行业当前面临净息差收窄压力 上市银行净息差已降至1 5%左右 部分银行真实坏账率超过净息差水平 [7] - 银行资产质量近年逐步改善 不良率稳中有降 逾期率过去八年趋势性下行 拨备覆盖率虽下降但仍处高位 [7] - 地产行业调整对银行业影响可控 70%-80%民营开发商存在偿付困难 但最快速下跌阶段已过 按揭不良率维持在0 6%低位 [9] - 市场对银行股存在无差别定价现象 不同银行基本面分化显著 部分城商行利润年化增速超20%而股份行负增长 但市盈率均为5-6倍 [12] - 发达地区银行更具发展潜力 人口与高附加值产业向大城市集中 财政状况与信用体系优于全国整体 [13] - 银行负债端成本有望下降 定期存款到期后可按较低利率重新定价 边际缓解利差压力 [15] 保险业 - 寿险股价表现与股市、长债利率及保单销售高度相关 权益投资占比10%+但杠杆高 股市上涨显著增厚利润 [19] - 当前保险业面临利差损风险 头部险企打平收益率约2%-3% 2024年初市净率普遍跌破1反映市场悲观预期 [23] - 保险销售端显著改善 代理人数量从150万+缩减至50万级 单产提升明显 产品收益率优势在利率下行中凸显 [23] - 中国与日本利差损风险存在三大差异：利率下行更平缓 保单定价上限仅3 5% 资产负债久期缺口仅3-5年 [25] - 老龄化推动保险需求增长 疫情期间被压制需求正逐步释放 代理人数量出清后行业竞争环境改善 [29] 券商行业 - 并购推动与市场回暖或成今年主线 成交量回升将激活经纪业务 资管产品销售随指数修复跟进 [32] - 债券自营业务面临挑战 去年贡献30%-50%利润 今年一季度起可能由盈转亏 [32] - 投行业务关注IPO重启 港股通道呈现拓宽趋势 券商作为高Beta板块需警惕债市风险 [32] 市场表现与估值 - 银行股过去三年超额收益明显 2022年优质银行领涨 2023年低市净率银行表现佳 2024年高股息策略占优 [17] - 当前5倍市盈率反映市场充分担忧 低估值是银行股抵御负面消息的核心优势 [18] - 保险股与十年期国债利率及沪深300高度相关 仅2015和2024年出现利率下行中股价上涨的背离 [20]

许倬云生平与学术贡献 - 知名历史学家许倬云于2025年8月4日去世，享年95岁，其研究领域涵盖中国文化史、社会经济史和中国上古史，代表著作包括《万古江河》《西周史》等 [2] - 许倬云1930年生于福建厦门，因身体残疾早年无法行走，通过父亲书房自学，1949年考入台湾大学外文系后转入历史系，师从傅斯年，后赴芝加哥大学攻读博士学位 [4] - 学术框架采用动态系统分析法，将历史分为文化、经济、社会、政治四个互动子系统，强调通过时间线切面对比揭示变化 [5] 大众史学理念与实践 - 批判现代大学分科专业导致史学脱离大众，主张历史应帮助普通人认知自我与时代关联，退休后专注撰写《万古江河》等大众史学著作 [7][8] - 研究视角聚焦普通民众生活而非传统帝王将相史，受抗战时期目睹平民苦难经历影响，提出"对伟大人物已不再有敬意" [3][5] 中国文化共同体理论 - 提出"中国"是文化、政治、经济、社会长期互动形成的超主权共同体，核心在于多元融合而非血统或疆界 [9] - 对比罗马帝国与英国殖民体系的排他性，强调中国"天下观"的大同理想在全球化时代的价值 [12][14] - 文化内核为儒道互补的刚柔哲学，使中国"最困难时不垮，最得意时不张狂" [13] 人文精神与生活哲学 - 倡导颜渊式"内心丰富"的生活观，认为尊严比富贵更重要，通过文学艺术充实精神世界 [17][18] - 以苏轼、杜甫为例，说明逆境中通过文学创作获得内心安定的方法论，提出"存在"是人生首要目标 [19][20][22] - 个人经历体现残疾状态下通过观察自然（如蚂蚁行为）实现自我排遣的实践智慧 [21]

消费社会的四个阶段 - 第一消费时代（1912-1941年）：消费集中在少数富裕阶层，追求西方化生活方式如西服、咖啡、汽车，具有阶级象征意义 [4] - 第二消费时代（1945-1974年）：大众消费兴起，追求"三大神器"（电视、洗衣机、冰箱），体现从无到有的消费升级，强调均质化和从众心理 [4] - 第三消费时代（1975-2004年）：消费从量转向质，品牌意识觉醒，个性化、差异化需求显现，注重心理满足 [4] - 第四消费时代（2005-2034年）：重视社会联系与真实价值，追求可持续、有温度的生活方式，消费特征转向无品牌、高性价比和共享意识 [5] 消费社会演变的核心特征 - 消费者意识从"national"（国家）到"family"（家庭），再到"individual"（个人），最终到"social"（社会）的转变 [10] - 第三消费社会（高度消费社会）的矛盾包括个性化导致的人际隔阂和物质过剩，第四消费社会通过共享和联系解决这些问题 [10] - 第四消费社会的五大特征：从个人意识到社会意识、从私有到共享、从名牌到简约、从崇尚欧美到本土意识、从物质到服务 [11] 第四消费社会的消费哲学 - 消费从物质需求转向人际关系充实感，物质成为建立联系的手段而非目的 [13] - 消费的本质是"充实地度过时间"，追求人生和时间的充实而非消耗 [13] - 消费的终极目标是人生的成就，反映对精神富裕和生活意义的追求 [13] 消费社会数据对比 - 人口变化：第一至第二消费时代人口增加，第四消费时代人口减少 [7] - 出生率：从第一时代的5降至第四时代的1.3-1.4 [7] - 老年人比率：从第一时代的5%升至第四时代的20%-30% [7] - 消费承担者：从第一时代的中等阶级家庭变为第四时代的所有年龄层单一化个人 [7]

核心观点 - 柏基（Baillie Gifford）的核心投资优势在于"探寻不同寻常的理解"，强调长期视角、独特认知框架和严谨分析方法 [2] - 长期耐心、独特视角、严谨分析和所有者心态是柏基投资策略的四大支柱 [2] - 通过复盘20年案例（如穆迪、奈飞、Meta）验证长期专注与审慎"不作为"的价值 [9][12][16] - 认知多样性和"可信顾问网络"是获取非常规视角的关键 [19][24] - 严谨分析聚焦长期关键因素（如行业整合、定价能力），而非短期噪音 [27][29] - 企业所有者心态体现为积极与管理层互动，支持长期目标 [40][43] 复盘过去20年：长期专注产生卓越的成果 - 2005年全球数字化程度低（平均网速仅1Mbps），但柏基已通过长期视角挖掘穆迪等优质企业 [5][9] - 穆迪持有20年，核心优势未变：寡头垄断地位、特许权使用费随债务发行量增长 [10][11] - 奈飞2018年买入后股价波动剧烈，但坚守三大逻辑：流媒体趋势不可逆、定价能力、经营杠杆效应 [12][13] 耐心与审慎的"不作为" - "咖啡罐"投资范例：长期持有（如穆迪）让复利价值自然增长 [15] - 全球阿尔法策略前十大投资平均最大回撤超50%，Meta曾单次回撤75% [16] - Meta股价从2022年11月90美元低点反弹至2025年2月740美元，验证长期分析假设 [16] 非常规的视角 - 招聘注重好奇心与想象力，鼓励分析师打破传统框架 [20][22] - "可信顾问网络"补充内部研究，新增全球收益增长等团队代表 [24][25] - 法拉利案例失败启示：误判其奢侈品牌属性，卖出后股价上涨五倍 [37][38] 严谨分析 - 聚焦行业整合、定价能力等长期因素，而非短期天气影响等噪音 [28][29] - 投资机会分析四领域：行业扩张期、管理层能力、优质股东、差异化估值 [30][31] - 提出非常规问题（如十年愿景、业务误解）挖掘深层价值 [33] 企业所有者心态 - 积极与管理层沟通，支持长期目标而非被动搭便车 [40][41] - The Trade Desk案例：业绩短暂未达指引后股价腰斩，但沟通确认问题已解决，股价反弹50% [43] 在变化中坚守本质 - 高信念、低换手率策略长期跑赢市场，需适应全球巨变并调整流程 [46][47]