AI作为根本性技术变革 - AI被视为科技发展的"正餐"，代表使用工具、理解世界和生产价值方式的根本性重写[2][3] - 与半导体、个人电脑、互联网、移动互联网等"前菜"技术相比，AI是之前所有技术准备的汇总和升华[9][15] - AI具备三个前所未有的特征：总接口性、红利叠加性和路径依赖性，使其成为不可或缺的核心技术[11][13][14] AI技术的核心特征 - 总接口性：AI作为"所有工具的总接口"，未来人类使用其他技术都将通过AI完成，类似于万能遥控器[12] - 红利叠加性：AI同时捕获算力红利、数据红利和模型红利，三种红利叠加产生强大的赢家通吃效应[13] - 路径依赖性：AI形成闭环飞轮效应，拥有算力和高质量数据的公司通过"更多数据→更强模型→更多用户→更多数据"的循环建立持续优势[14] 科技公司估值逻辑演变 - AI时代估值基于"算力获取能力+模型演化速度"，与传统科技时代的估值逻辑完全不同[19][20] - 科技公司市值呈现明显跃迁：从1970年代百亿美元级别发展到2020年代向3-5万亿美元逼近，预计2030年代将出现十万亿美元级公司[21] - NVIDIA的价值不仅在于卖芯片，更在于掌握全球算力分配的主动权[19] AI应用发展阶段分析 - AI应用尚未大规模爆发是因为技术仍处于剧烈变化期，大模型每三个月就出现新版本，接口和能力快速迭代[22][23] - 技术低门槛导致应用同质化严重，各种AI编程助手、自动写作制图产品海量但差异极小，竞争走向价格战甚至免费化[24] - 真正的大规模应用需要等技术进入平台期，类似PC用20年普及办公自动化，互联网用15年孕育出Google和Amazon[22] AI行业指标评估风险 - 在AI行业，年度经常性收入是极不可靠的指标，续费率可能出现断崖式下跌[26] - 价格战不可避免，许多产品从收费到打折再到免费，AI应用生命周期被压缩极短[26] - 用户心智尚未固化，工具替代性极强，将年度经常性收入作为AI公司核心价值依据存在风险[27]