AI发展阶段与投资逻辑 - AI技术发展目前处于基础设施投入期 投资主要集中在模型 算力和数据三大方向 [3] - 与互联网经济时代不同 智能经济的核心特征是生产率的跃迁和双边重构 不仅重构流量端和用户端 也重构产品本身 [3] - 行业预测AI从应用到全面渗透各行各业将需要相当一段时间 行业可能存在调整但未出现类似2000年互联网泡沫破裂前的迹象 [3] - 投资逻辑发生非常大变化 科技能力和商业化部署都重要 估值在当前并非最大问题 难点在于投资人需要具备前瞻性并提前布局 [5] AI领域投资策略 - 在AI领域投资时 技术壁垒和商业化能力两者同等重要 且必须形成飞轮效应 [3] - 以智能驾驶为例阐述飞轮效应形成过程：部署越多安装基础越大数据越丰富 数据越多模型智能水平越高 智能水平提升用户更喜欢进而推动更多部署 [4] - 如果早期只有技术而无法快速商业化落地 技术优势会随竞争对手快速迭代而丧失 反之商业化能力强但技术根基不稳也易被更先进技术颠覆 [4] 退出路径观察 - 香港资本市场重要性日益凸显 特别是对科技公司 港股市场正变得更加友好 [5] - 并购作为退出路径的价值在科技领域会比流量时代更高 因为技术的模块化特性使其更易被整合 [5] 中国企业全球化机遇 - 未来10到20年 伴随着电动化 智能化 中国企业引领的新全球化将是一大主线 [6] - 新全球化特点是生而全球化 充分利用数字和AI基础设施 并更加注重本地化利益 [6] - 中国研发能力 工程师红利和规模化研发管理能力支撑新全球化 中国每年毕业的大学生数量可能相当于北欧一个国家的总人口 [6] - 中国企业在智能驾驶 储能 机器人 电子商务等领域的产业优势 使其有能力在海外市场掌握核心技术 品牌和产业链核心环节 [6] - 预测未来10年到20年是中国企业全球化的一次巨大浪潮 中国企业在全球经济的参与度将显著提升 [6]