一个历史性的数据，新鲜出炉。 2025年1-11月，中国贸易顺差——突破1万亿美元大关！ 1.1万亿美元顺差，是什么概念？我们做个最直观的对比：中国今年的国防预算，大约是2500亿美元。 也就是说，我们一年赚回来的"利润"，够支付整整四年多的军费！ 看明白了吗？这根本不是简单的贸易数据，这是一个国家强大的"造血能力"和战略韧性的最直接体现。 1. 把国家当公司：顺差就是"净利润"，我们在全球疯狂"扫货" 这笔万亿级的"净利润"怎么花？用途太关键了： 海外投资：收购矿山、港口、核心技术公司，把资源命脉握在手里。 战略支援：关键时刻支持友邦，对抗美元潮汐的收割。 扩充储备：增加外汇储备，这是金融稳定的"压舱石"。 藏富于民：财富最终会通过产业链，惠及国内民生。 所以，这1.1万亿顺差，绝不是账面上的数字游戏。它是我们购买全球资产、夯实国本、提升国民福祉 的"真金白银"。 很多人不理解贸易顺差的意义。简单说，你可以把国家想象成一家巨型公司。 出口是收入，进口是成本，贸易顺差，就是这家公司的"净利润"。 2. 美国的尴尬：贸易战赢了全世界，唯独输给中国 特朗普时代开启的全球贸易战，美国对欧盟、日本、加拿大等盟友，几乎 ...

文章核心观点 - 文章通过回顾历史上著名的金融泡沫案例（如郁金香狂热、南海泡沫），阐述了追逐市场热点和参与金融泡沫的巨大风险，其核心论点是投资者应避免追逐泡沫，并培养以长期思维、独立思维、风险思维和股权思维为核心的理性投资心智模式，以实现可持续的财富积累 [2][4][6][8] 历史金融泡沫案例与教训 - **郁金香泡沫的疯狂与破灭**：在17世纪的荷兰郁金香狂热中，一株郁金香球茎价格曾高达相当于现今2.5万至3万美元，吸引了社会各阶层疯狂参与，人们甚至贱卖房产土地以换取现金投入市场 [4] 该泡沫于1637年破裂，价格断崖式下跌，导致大量参与者，特别是那些通过贷款投机的人，财产被剥夺甚至破产，许多商人沦为乞丐，贵族失去家产 [5] - **牛顿在南海泡沫中的损失**：牛顿在“南海泡沫”中损失了2.5万英镑，相当于今天的约300万美元，并留下了“我能算出天体的运行规律，却无法预测人类的疯狂”的名言 [6] - **泡沫的普遍规律与归零风险**：历史表明，金融泡沫无论吹到多大，最终都避免不了趋于归零的结局，绝大多数参与者不仅会丧失纸面利润，还会损失本金，任何金融泡沫都暗含了资金归零的风险 [2][6] 投资大师的警示与投资哲学 - **拒绝参与不懂的投资**：投资大师们坚持“不懂不做”的原则，绝不参与自己不明白的投资，这是他们“不为清单”的核心内容 [6] - **警惕流动性的消失**：在金融投资中，流动性可能会在最需要的时刻突然消失，导致重大损失 [3] - **避免不可逆的亏损**：比赚钱更重要的是避免重大的、不可逆的亏损，投资大师们从不被热点诱惑，始终坚守自己的投资原则 [7] - **对泡沫的清醒认识**：巴菲特将参与泡沫比作一场没有指针时钟的舞会，参与者都打算在午夜前最后一秒离场，但根本无法把握时机，追逐泡沫是踏上财富的不归路 [6] 核心投资心法：四心与四维思维 - **耐心（长期思维）**：获得复利需要克服四大障碍：1) 复利过程极易因各种“万不得已”而中断；2) 复利前期成效缓慢，极具迷惑性，如同竹子前4年仅长3厘米；3) 人类大脑不善于理解决定大部分结果的少数“尾事件”；4) 必须忍受金融市场中无法避免的波动，耐心是获取时间馈赠的前提 [9][10] - **疑心（独立思维）**：股市充满从众效应，导致追涨杀跌，投资者应养成“疑”的习惯，不轻易相信第三方信息和结论，保持独立思维以化解从众误区 [10][11] - **小心（风险思维）**：人类认知存在过度乐观、急于求成等缺陷，容易在顺境时线性外推乐观情绪，从而盲目冒险，投资界有言：“有胆大的投资者，有老到的投资者，但没有又老到又胆大的投资者”，投资者应始终保持如履薄冰的小心谨慎态度 [12] - **初心（股权思维）**：价值投资的初心是股权思维，即以企业股权所有者的心态看待股票，唯有如此才会真正去研究并关注公司本身，这是耐心、疑心、小心等其他心法得以成立的前提和基础 [13]

市场整体表现与宏观环境 - 二级市场回暖，2024年前三季度VC/PE机构持有的新增被投中企IPO账面股份价值超4100亿元，创近三年新高纪录 [6] - 增强国内资本市场的吸引力和包容性是面向未来的战略重申，为下一步改革带来巨大机会和动力 [9] - 中国供应链和人才优势的外延仍是巨大机会，供应链最上游可能仍留在国内，但企业出海需适应海外政策、文化、人才等要求 [16] 投资策略与市场观点 - 早期投资应保持相对平稳的节奏，创新机会的多少更多取决于产业发展趋势而非当年投资环境 [14] - 中国没有不能赢的赛道，至少能做到共赢 [19] - 巨大投资收益往往来源于非共识，属于具备超常耐心与长期视野的投资人，过程通常伴随被忽略、嘲笑与长时间积累等待 [42] 行业赛道与技术创新 - 看好AI、能源、生物医药三个行业的未来 [30] - 生成式AI飞速发展，但在真实世界可靠执行还需要不同体系的能力 [55] - 机器人最大的短板是数据，数据来源包括真机采集、仿真和物理世界学习 [66] - 通用型量子计算实用化还需5-10年，专用型量子计算机当下可在生物制药等AI4S场景快速落地 [69] - 用类脑范式构建具身大脑可带来至少一万倍的样本效率提升，商业落地速度最快 [72] - VLA是当下智驾技术的分水岭，正在拉高智驾体验上限，有望成为推动行业质变的转折点 [58] - AI领域的竞争是硅谷的华人与国内华人之间的竞争，彼此学习、互相借鉴 [75] - AI投资与创业是至少5-10年的长期赛道，算力底层基础设施的研发远未抵达终点 [81] 估值、泡沫与风险 - 只要AI行业自加速速度足够快，泡沫可以被消化，怕的是发展不够快导致泡沫充斥 [22] - 金融泡沫是技术革命和市场经济互动的必然产物，泡沫破灭后黄金时代才到来 [39] - 需警惕海外IPO发行定价非完全市场化造成的价值幻觉，例如有企业市值达200亿，但业绩更好的公司一级市场估值却不到20亿 [27] - 一个方向的意义越重大，它所经历的泡沫和低潮的次数往往就越多 [60] 并购市场展望 - 金融政策支持下的2026年预计将开启并购元年，并购贷款新规将加大银行投放力度，并购票据重启将加快银行间债券市场助力并购发展 [36] - 中国资产被严重低估，现在是投资中国的好时机，上市公司负债率很低，A股上市公司并购需求非常强烈 [47] - 关于并购投资的风险控制，核心是控制合理估值以及保持良好的现金流支撑杠杆和分红 [45] - 金蝶国际目标2030年AI板块增加更多收入，需要大规模并购，海外AI创业公司将是重点并购对象 [52] 募资与生态建设 - 募资源头不仅关乎存量，更需有更多新钱进入，并从第一天开始就以市场化、更合理的条款机制运营 [24] - 金融机构的目标是做好中国创新产业的全球金融伙伴，支持企业发展的每一个阶段 [33] - 宁波银行在提供基金募投管退全流程赋能基础上，全力打造并购私域生态，整合买卖双方需求，全流程赋能并购基金设立与交易落地 [36] - 万兴科技推出平台+创业者的组织模式，和万千创作者共同拥抱AIGC大时代 [49] 市场趋势与预测 - 时间往往是硬件的敌人，软件的朋友 [63] - 今年机器人热度比想象中高，AI应用比想象中慢，但AI应用明年会加速起来 [78]

AI热潮与市值膨胀 - 自2022年11月底ChatGPT上线前夕至2024年10月，英伟达市值从4000亿美元增长至超过5万亿美元，成为首个达到此市值的公司[3] - 同期，美国资本市场与AI密切相关的公司价值增加了10多万亿美元，相当于整个A股总市值，其中仅英伟达新增市值就超过英法德股市总和[3][4] - OpenAI估值增加4800亿美元，超过大多数国家的GDP，其估值自ChatGPT上线以来膨胀了24倍[4][8] 市场表现与泡沫特征 - 上市大公司中，英伟达受益AI最多，股价约涨了11倍；新上市公司CoreWeave在IPO后3个月内股价翻了4.5倍，从早期估值算起总共翻了33倍多[8] - 分析师朱利安·加兰认为，美国AI泡沫的狂热程度是互联网泡沫的17倍，2008年房地产泡沫的4倍[8] - 当前“七巨头”平均市盈率30多倍，是标普500过去80年均值的两倍，但仍低于1969年“漂亮50”股票60-90倍的市盈率水平[23] AI利益网络与资本循环 - OpenAI的融资呈现“循环投资”特征：从供应商获得投资，再向这些供应商购买算力和芯片，例如英伟达向其投资最多1000亿美元，OpenAI用此资金购买数百万块英伟达GPU[12] - 英伟达同时投资OpenAI和云基础设施公司CoreWeave，CoreWeave的最大客户是微软，而微软既是OpenAI的投资者，也向英伟达购买芯片，OpenAI也是CoreWeave的客户和股东[13] - 与OpenAI或英伟达达成大额交易的公司，如甲骨文、英特尔、AMD，股价可在一天内上涨几十个百分点[15] 资本投入规模与结构 - 不计入能源成本，投资银行摩根士丹利估算2025年至2028年全球新建数据中心累计投资额将达到2.9万亿美元[16] - 美国风险投资机构2024年在AI上投入预计超过2000亿美元，是2000年互联网泡沫时期风险投资额（通胀调整后约200亿美元）的10倍[20] - 大部分资本流向了10家AI公司，包括OpenAI、Anthropic、xAI等，它们的估值合计达1万亿美元，但尚未创造显著收益，例如OpenAI上半年营收43亿美元，净亏损135亿美元[21] 融资方式与潜在风险 - 科技公司为支持AI投入启动大规模债务融资，例如Meta筹集290亿美元（其中260亿美元为债务），甲骨文通过债券市场筹集180亿美元，xAI计划发行125亿美元债券[19] - 债务融资很多来自私募信贷，其不透明、杠杆化和循环性可能加剧金融系统风险，如果发行者信用评级较低，会使银行和高杠杆非银行部门面临违约风险[20] - 资产管理公司游说特朗普政府，允许私募股权、私募信贷等另类资产进入规模高达13万亿美元的养老金账户市场，这可能让AI泡沫更大、金融系统更脆弱[21][22] 泡沫性质与遗留影响分析 - 亚马逊创始人杰夫·贝索斯将AI热潮定义为“工业泡沫”，认为即便破灭也能留下有益遗产，如互联网泡沫留下的光纤电缆和1990年代生物技术热潮留下的药物[24] - 《经济学人》引用《繁荣与萧条：金融泡沫的全球史》框架，认为泡沫破灭后遗留什么取决于三个因素：引发繁荣的原因、投入资本的性质、谁承担了损失[24] - AI热潮最初由技术引爆，但各国政府已将其作为战略扶持，加入了政治导火索；当前美国AI投资占GDP的3%-4%，但未来数据中心建设将推高占比[25][26] 资本性质与资产折旧 - 大部分AI资本投入了会快速贬值的资产，例如英伟达的芯片过时速度很快，数据中心设备折旧周期接近3到5年，而互联网泡沫时期修建的光纤电缆可用十年以上[26][27] - 数据中心成本结构中，芯片占总资本约50%、建筑成本占约20%、机架与制冷系统占约30%[28] - 《经济学人》估算，美国科技企业资产的平均寿命仅为9年[27] 损失承担者与收益集中度 - 目前大部分AI投资源于大型科技公司的主业利润，风险主要来自债务投资者、养老金计划等，如果泡沫破灭、价值归零，这些投资者会遭受损失[29] - 2022年11月ChatGPT发布以来，美国股市市值增长超过20万亿美元，其中英伟达等十家受益于AI的公司占全部增长额的50%以上[30] - 按照AI依赖规模化和集中度的技术特性，未来的收益可能仍然集中于少数组织，且其发展方向倾向替代人，可能使得多数人最后无法从中受益[30] 地缘政治与政府干预 - AI成为地缘政治下的经济战略和博弈竞赛，美国政府开始更直接干预先进制造，例如入股英特尔10%，加上补贴投资超过百亿美元，并投资稀土、锂矿、铜钴锌等供应链公司[33] - 2024年，基建、国防相关的五个行业大多数企业股价涨幅超过50%，甚至高于半导体和软件服务[37] - OpenAI获得美国国防部一份价值2亿美元的合同，为其开发AI以应对国家安全挑战；OpenAI、甲骨文和软银的“星际之门”AI基建计划高达5000亿美元[41][42] 企业战略与FOMO心态 - 微软在投入产出效率低于预期后曾一度“踩刹车”，但随后又宣布投建“世界上最强大的AI数据中心”并向OpenAI提供额外算力，体现了“害怕错过”的普遍心态[31][32] - Meta创始人马克·扎克伯格认为，不投入AI的风险更大——如果AI实现大跨越，自己会错失先机，被对手甩开，商业巨头和国家都不会接受这种可能[42] - 随着贸易战和军事冲突，和平红利消失，消费繁荣不再是唯一重要的问题，提供AI生产工具的英伟达市值比苹果高出1万亿美元，承接国防部订单的微软市值也长期高于苹果[38]

中美关系与贸易战 - 中美关系达成阶段性协议，实质是退回到一年前的状态，标志着美国打压中国的目标未能达到[3] - 美国国债已接近40万亿美元，每年新增债务超过2万亿美元，面临金融体系崩盘风险[4] - 美国试图通过关税、稳定币、比特币等多种手段解决财政窟窿，但其全球贸易战并未使政府获益[3][4][27] - 中国已非美国主要目标，因美国难以从中国获取经济利益[5] 美国再工业化挑战 - 美国缺乏足够的人才和破旧的基础设施，使其再工业化面临巨大困难[6] - 一个国家去工业化后很难快速恢复，美国曾是最大汽车生产国，现已被中国、日本、韩国、德国超越[7] - 高科技领域的革命性突破在美国难以商业化，最终可能由中国成为最大生产商，例如台积电美国工厂项目因人力资源和工会问题一再拖延[7] - 德国因能源成本高昂也面临去工业化，其在华建生产线需42个月，而中国仅需10个月[7] 中国企业出海投资策略 - 中国在全球的投资主要集中在基础设施和制造业，而非服务业或房地产收购[8] - 在欧美投资需警惕政治风险，如安世半导体被荷兰政府冻结资产，以及俄罗斯在欧洲的资产被冻结并计划用于援助乌克兰[8][9] - 欧美国家将金融和商业武器化，投资环境已恢复到“野蛮丛林规则”状态[9] - 出海重点应转向全球南方市场，而非高风险欧美目的地[11] 全球南方市场机遇 - 美国近十年打压中国后，东盟国家与中国经济联系反而更紧密，因其供应链深度依赖中国[11] - 非洲被视为下一个重要市场，美国忽视该地区，而中国通过华为、中兴的网络建设促进了其数字经济发展[11][12] - 非洲90%以上人口曾无银行账户，移动网络普及后经济发展加速，未来5-10年有望快速增长并与中国更紧密绑定[12] - 中国企业应关注全球南方如南太平洋岛国的分布式能源等新机遇，而非仅聚焦欧美[24] 美国金融风险与人民币国际化 - 美国金融泡沫风险高，印钞创造的流动性推高了股市和虚拟货币，英伟达市值超4万亿美元，比特币价格达十万美元[26][27] - 美国千亿美元财富以上富翁有12人，但同时有77万人无家可归，显示财富分配极度不均[26] - 人民币在SWIFT中占比仅2.12%，但因与多国进行本币结算和货币互换，实际跨境交易量未完全统计，例如中国与阿联酋的液化天然气交易已使用数字人民币，几秒即可完成[25][26] - 特朗普《天才法案》将稳定币锚定美国国债，一块钱国债可当两块钱用，进一步放大金融泡沫[27] 科技竞争与人才优势 - 在64个最重要先进科技领域中，中国在57个领域领先[30] - 中国每年STEM专业毕业生达500万人，超过欧洲和美国的总和[30] - 美国社会金融化导致工程师和科学家培养不足，精英多流向金融领域，使其科技竞争力减弱[30] 台湾问题与两岸关系 - 台湾岛内民心变化，从依赖美国保护转向讨论“和平统一”的可能性[16][20] - 特朗普视台湾为小事，不相信“岛链”理论，其交易型人格使其对台策略模糊，但实质动作有限[18][19][20] - 美国盟友如加拿大已意识到不能依赖美国，计划使非美出口翻番[19] - 国民党重新确认“九二共识”，反对“台独”，表明“和平统一”已成为现实议题[20]

AI投资热潮的性质与特征 - 全球范围内形成人工智能投资热潮，多位专家认为兼具技术革命和投资泡沫的双重属性[3] - 诺贝尔经济学奖得主迈克尔·斯宾塞指出AI领域投资热潮催生股市"狂热"，但整体上属于"理性泡沫"[3] - 历史上所有颠覆性技术周期都伴随巨大投资泡沫，科技革命必然伴随泡沫且难以避免[9] - 亚马逊创始人贝佐斯认为AI存在两种泡沫：产业泡沫和金融泡沫[9] AI技术对企业发展的价值 - AI能为企业特别是民营企业带来巨大发展机遇，可对供应链、生产、运营、管理、销售等环节进行优化[5] - 企业利用AI技术可实现降本增效并创造价值[5] - 劳动密集型企业可能越来越多使用机器人，人工智能对就业存在工作替代效应和工作创造效应[6] - 任何企业甚至机构都认为如果不积极拥抱AI就会落后，在竞争市场上挨打、被淘汰[10] AI技术的经济影响 - 据美国经济学家预测，美国今年超过90%的GDP增长来自人工智能的投资[8] - AI在提高劳动生产率、减少各种要素投入方面具有明显优势[10] - AI在应对气候变化、老龄化、极端气候等重大挑战方面具有明显优势[10] - AI赋能产业升级过程中可能带来社会消费不足的后果，因为机器人不消费[11] AI发展的挑战与应对 - 中国在AI领域最大优势是应用市场庞大、场景丰富[11] - AI具有双刃剑属性，在应用中会充分显现[11] - AI在提升部分企业生产率的同时，会将劳动力挤压到生产率较低部门，形成"马太效应"[13] - 需要通过制度建设平衡AI的创造性和破坏性，使其创造性大于破坏性[13] 投资决策逻辑 - 科技企业相信投资不足所付出的代价远高于投资过度所付出的成本[14] - AI投资被视为"理性投资"，决策逻辑是一旦被淘汰出局代价过于巨大[14] - 这一轮人工智能投资热是"浇不冷"的，不管是革命还是泡沫都浇不灭它[10]

核心观点 - 美国GDP增长与实体经济指标（如发电量、汽车销量）脱节，其高增长可能由统计方法、通胀和金融泡沫驱动 [1][3][5] - 中国GDP增长有坚实的实体产业支撑，如发电量、汽车产销和基础设施建设同步增长，但GDP可能被现行统计方法低估 [1][7][11] - 美国GDP核算采用支出法，将大量非生产性支出（如医疗、知识产权估值）计入，而中国采用生产法，更侧重实际产出 [15][17][19] - 美国经济结构高度依赖服务业（占GDP 80%以上），其中金融、医疗和知识产权估值存在泡沫化风险，而中国在制造业和基础设施领域展现实体优势 [23][25][27] 宏观经济表现 - 美国GDP从2019年21.5万亿美元增长至2024年29.2万亿美元，涨幅36%，但同期发电量仅从4.1万亿度增至4.3万亿度，增幅不足5% [3][5] - 中国GDP从2019年14.4万亿美元增长至2024年18.94万亿美元，增幅31.5%，同期发电量从7.1万亿度增至10.1万亿度，增幅42% [7] - 若中国采用美国支出法核算GDP，其规模可能达44万亿美元，较美国高出15万亿美元 [19] 实体产业与产能 - 美国汽车销量从2019年1710万辆下降至2024年1600万辆，而中国汽车销量稳中有升，并在新能源车领域全球领先 [9][11] - 中国在2024年成为全球第一大汽车出口国，汽车产业出口猛增 [11] - 美国在钢铁、飞机制造等领域增长乏力，波音飞机问题频发，而中国C919大飞机已实现商业化运营 [11][13] - 中国高铁网络完善且成本低（每公里1-2亿元人民币），美国加州高铁造价达每公里32亿元人民币，为中国30倍 [21] 统计方法与经济结构 - 美国采用支出法核算GDP，将医疗账单、律师费、知识产权估值等非生产性支出计入 [17][19] - 中国经济核算以生产法为主，侧重实际产出减去中间投入 [17] - 美国服务业占GDP比重超80%，其中知识产权占41%、金融交易占12.7%、医疗支出占17.6% [23] - 美国医疗产业成本高昂（如感冒治疗花费数千美元），但大部分支出未转化为实际治疗价值 [25] 金融泡沫与资本循环 - 美国AI概念股估值泡沫显著，OpenAI 2024年利润37亿美元，却带动13.5万亿美元市值，杠杆比率达3600多倍 [27] - 美国科技领域存在资本闭环：OpenAI购买英伟达芯片，英伟达投资OpenAI，OpenAI使用微软、谷歌云服务，后者再投资OpenAI，推高估值 [29] - 美国日常消费品价格大幅上涨（如卫生纸从4美元涨至8美元，床垫从299美元涨至649美元），表明GDP增长部分由通胀驱动 [21][23]

AI投资热潮的性质与驱动力 - 诺贝尔经济学奖获得者迈克尔·斯宾塞表示，AI领域投资热潮催生股市"狂热"，科技企业相信投资不足所付出的代价远高于投资过度所付出的成本 [1] - 迈克尔·斯宾塞认为这是一轮"理性投资"，其背后的逻辑是一旦被淘汰出局，代价过于巨大 [1] - 中国社会科学院学部委员蔡昉谈及此轮投资热潮存在泡沫，并将泡沫分为伴随过热但最终能沉淀技术、提升生产率、增加社会财富的产业泡沫，以及金融泡沫 [1] 技术发展与社会影响的平衡 - 与会嘉宾就引导技术向善达成共识，蔡昉认为生产率增长不是技术发展的必然，需要引导科技向善，用制度建设平衡新技术的创造性和破坏性 [1] - 蔡昉关注到老龄化问题，指出劳动年龄人口因承担养老保险缴费等三重负担导致消费能力受限，AI的发展应与人的发展平衡，以释放各年龄段人口的消费能力与消费意愿 [2] - 迈克尔·斯宾塞表示，未来十年若未看到AI在'蓝领世界'中的积极应用将非常令人失望 [2] AI产业的特定应用与要求 - 中国银行原行长李礼辉表示，技术向善的道路也是金融普惠的方向 [2] - 中国AI产业的自主性、普惠性发展将保证金融资产和金融数据的安全性、金融交易和金融服务的可靠性、账务处理和账务记录的准确性 [2]

人工智能投资热潮性质 - 本轮人工智能投资热被描述为"浇不冷"的 [2] - 有预测显示今年上半年美国GDP的90%以上增长来自人工智能相关投资 [2] - 存在观点认为本轮投资热潮存在泡沫 并区分为能沉淀技术的产业泡沫和注定破裂的金融泡沫 [2] 人工智能对生产率的影响 - 人工智能在提升部分企业生产率的同时 会将劳动力挤压到生产率较低的部门 形成"马太效应" [2] - 整体生产率的提升可能不及预期 [2] - 人工智能的核心目的在于通过提升生产率打破供给侧层面的增长制约 [2] 人工智能的应用与发展路径 - 行业优势在于人工智能的应用 拥有庞大的应用市场和丰富的应用场景 [2] - "智能向善"需贯穿人工智能应用全流程 联动所有参与主体共同对标 [2] - 方向选择将直接决定人工智能的整体发展路径 [2] 人工智能与价值观对齐 - 需关注如何让人工智能系统与人类价值观、道德标准保持一致 [2] - 人工智能投资应如何对标高质量发展目标被提出作为问题 [2] 人工智能在需求侧的作用 - 人口负增长和老龄化加剧使消费需求成为制约因素 [3] - 劳动年龄人口因养老保险缴费、家庭养老责任和预防性储蓄三重负担导致消费能力受抑制 [3] - 老年群体因收入有限 消费能力和消费意愿都偏低 [3] - 人工智能应致力于提升各年龄段人口的消费能力与消费意愿 [3] 人工智能赋能养老经济 - 通过人工智能赋能基本养老保险制度和银发经济可提高赡养生产率并扩大养老资源 [3] - 人工智能有助于提高分享水平 让科技成果惠及老年人 [3]

文章核心观点 - 金融泡沫是人类有限理性的必然结果，而非纯粹的非理性行为 [7][8] - 投身泡沫可能是基于利弊权衡的相对理性选择，例如机构投资者迫于排名压力追求相对收益 [9] - 逆向投资者可分为激进型、孤独型和积极型三类，各自面临不同的挑战 [10] 金融泡沫的成因 - 害怕错过心理导致专业投资者即便无法理解股价乐观来源也不敢轻言泡沫 [7] - 从众心理驱使个体在不确定环境中模仿市场主流行为，Asch实验显示超过1/3被试者会选择随大流 [7] - 投资回报成为社会地位象征，促使个人投资者为缓解焦虑而投身泡沫 [10] 激进型逆向投资 - 逆势做空是操作难度最高的策略，做空机制导致亏损可能无限扩大 [13][15] - 做空需要支付借股利息，即使股价不涨也会持续亏损，成为时间的敌人 [16] - 做空不仅赌泡沫破裂，还需赌破裂时机，如游戏驿站做空者因股价飙升被迫平仓，尽管股价三年后跌回原位 [17] 孤独型逆向投资 - 空仓者面临沉默螺旋效应，看空者沉默导致信息孤岛，加剧泡沫升级 [19] - 机构投资者空仓时需应对客户对管理费的质疑，并失去卖方研究员服务 [21][22] - 空仓者在泡沫环境中承受社会心理孤立，需习惯孤独并避免自证清白 [22] 积极型逆向投资 - 深度价值投资者在泡沫期间选择被低估的老登股，但可能被质疑能力问题 [25][29] - 持有非主流板块被视为破坏泡沫叙事，形成类宗教式的敌对关系 [29] - 机构投资者被贴上老登标签将面临募资能力封杀，如巴菲特在互联网泡沫期间坚守原则遭批评 [31] 逆向投资的心理陷阱 - 殉道者心理导致投资者为逆向而逆行，强化自我道德身份并与现实脱节 [34][35] - 有效的逆向策略需以开放心态说服他人加入，如大空头中的CDS推销员通过路演建立同盟 [35][36] - 投资应避免将逐利行为道德化，智勇者需平衡逃避与偏激两种倾向 [37]