节前的这波下跌行情让很多人春节过得不舒服，各种社交媒体上充斥着宣泄的情绪，身在其中很难不受其影响。现在大家都讲“情绪价值”，那么疫情之后股市和经济给我们带来的应该是情绪价值的贬值。
但同时也有情绪价值的升值，那就是AI行业在这一年的飞速发展。作为一个一级市场投资人，我觉得可以写这么一篇文字，来做一下情绪价值的表达，更重要的是简单分析当前的困难和机遇，确定我们接下来一年的关注方向。
暴跌行情及背后的经济结构性问题
先从这一次下跌行情出发，马后炮的讲，我认为这是当前处于衰退通道的大环境，以及我们不成熟的金融市场体系共同作用的结果，大环境造就了下跌的行情趋势，而不成熟的金融市场、工具和产品导致了下跌如此惨烈。具体的我概括为如下几点：
当下出口、投资、消费三驾马车疲软的客观市场现状；
后疫情时代持续的市场信心缺失，这种信心缺失不仅局限于股市；
资产负债表衰退背景下，刺激政策边际效益骤减（货币空转）；
一月中公布的相当一般的2023CPI、PPI等经济数据；
“广受信赖的外界权威机构”们“适时”释放的看空信号；
市面上众多的传递和放大风险的工具和产品清盘带来的踩踏。
国民经济增速减缓，股市暴跌，可能很多人脑海里会闪现“股市是国民经济的晴雨表”这句话。从我个人的角度出发，我认为这句话对也不对。
它不对的地方在于，当前股市已经失去了资产定价这一基本功能。例如某新能源命根子巨头公布的去年净利润增长超40%，但PE却只有16倍，这合理吗？这要是在美股有这样一家公司，PE会是多少？
而它对的地方，在于股市确实能反映出我国经济当前遇到的困境。例如我国经济当前的结构化问题，例如我们的金融市场本身的欠成熟。
这是一种矛盾，我觉得这个矛盾能够很好地映衬出我们很多人对于这个时代的困惑——学了很多经济知识、方法、策略、规则，做了很多投资，采取了很多手段，却并没有越来越好。
虽然我们机构在内部讨论的时候，总会感慨这十年来机会点都踩的不错，能做到领先市场很多年投AI、投人形机器人、投新能源等等，但是回头来看，即使被投企业业务前景再好，也很难在下行市场做到超人表现，市面上99.99%的企业都是这样。
即投资不仅是赛道的选择，更强调时机的选择，了解背靠的大市场，才能使投资具有穿越周期的能力。
普遍的宏观分析认为，当前我国经济各项问题，主要根源在于过往经济发展模式的不健全，即轻视内需特别是消费、严重依赖外贸、严重依赖基建和房地产投资。这不但导致了严重的行业（制造业大而不强、产能过剩）、区域（沿海>内陆）、国企和民企（国企低效&垄断）之间的资源错配，更造成了如今严重的债务，特别是短期债务风险。地方、企业、居民背负的高杠杆，进一步挤兑了内需，同时压缩了金融市场的直接融资能力，即金融行业的资源错配，而创新又普遍依赖直接融资，这又使得创新能力被进一步压缩。
这是结构性的问题，所以结构性改革势在必行，但改革也需要钱，在经济增速放缓的趋势下，收入的下降难以覆盖不断积累的债务，全社会的紧缩心态使得扩张性的财政政策不再具有以往的边际效益，释放的流动性只能在政府、国企、银行系统内空转。
归根到底，债务问题。
大环境从“和谐的去杠杆”到“推绳子”
《债务周期》一书中，达利欧提出的债务周期的七个阶段：早期阶段、泡沫阶段、顶部阶段、萧条阶段、和谐的去杠杆阶段、推绳子阶段和正常化阶段。
看去年年底中央的各种经济工作相关会议，别管是几大政策、几大重点还是几大任务，从债务的角度来看，就是对于存量债务该违约的违约、该重组的重组，有选择地大而不倒，以时间换空间做到软着陆即可，也就是将债务风险降低到可以接受的程度，即“和谐的去杠杆”。财政紧缩同时减少支出，对于新印出来的钱，修改和稳固金融规则，让钱流到该去的地方，例如创新和内需，实现财富转移——这对应债务周期第六阶段“推绳子”。具体什么时候可以实现复苏，很难论证精确的时间点，但这不妨碍我们做个假设，例如2025完成“和谐的去杠杆”，2030完成“推绳子”。
或者你认为我们走不出周期，那只能得出“润”一个结论，但这不是讨论问题的态度。况且现在债务是全球的普遍问题。
所以说，我们困惑的原因，就是我们发展的时间太短，好的坏的一股脑学的用的太多，必然存在快速的犯错-纠错的迭代，这个可以套用大家都喜欢的“螺旋上升”理论。
对于投资行业，既然政策引导创新，创新需要金融系统的直接融资来支持，这也意味着流动性层面的支持，远期来看一定是向好的，特别是对于我们这些投资创新的投资人。我们当下能做的就是跟随好政策的方向，并做好长期准备，保持学习。
认清经济增速减慢的情况下，投资会越来越难做的事实。
AI技术大爆炸，机会点有哪些？
虽然大环境不好，但过去一年人工智能大模型的发展给我们带来了太多的不可思议，不仅是说AI在这一年实现的效果有多么令人惊叹，而是说AI的进化速度，我相信是所有人都没有想到的。现在投资人和创业者正在面临一个难题——也许商业计划书还没写完，你的创业项目就已经落伍了。
例如22年底GPT3刚发布的时候，都说它只是一个语言模型，于是很多人开始搞多模态，结果OpenAI就发布了具有多模态能力的GPT4（其实GPT4在22年就有了），一堆创业项目胎死腹中；例如Meta开源了Llama2，喊出口号“可商用”，给开源大模型圈子奶了一口大的，可以说既是Llama，更是奶妈；例如Github Copilot等各种Copilot上线，给生产力应用打了个很好的样本；图像AIGC下沉到消费端；火上浇油的GPTs商店。
22年早先时候AI还是一个仅仅局限于技术圈的事情，结果2023年过完，不仅每个人都能用AI了，甚至很多行业都可以商用了。
这个文章还没写完，Sora发布了。
传统行业可能18个月都还没做完PoC，但AI行业已经能做完一次大模型的训练和调试。本
来我这个文章已经写的差不多了，结果随着Sora发布，后面全部内容我都是删掉了重写的，也不想组织语言了，有一条是一条吧：
AI大模型本质上依然是一种软件技术，应该从数据、算法、算力角度去思考，对应当下的训练数据集、大模型范式和GPU，这三个要素其中任何一个发生质的飞跃的时候，都会是一场技术革命，AI大模型的这次飞跃就是来自于算法范式上的突破。
这种技术进步通常都会被映射为上升的S曲线，我们要明确当前是曲线上的哪一点，斜率是正在变大还是在变小，离AGI还差几个拐点？
Sora的发布又是一次巨大的颠覆，不仅在于这个模型本身有多牛逼，而是让人看出来背后OpenAI这家公司的研发实力、迭代能力以及下游的商业持续回馈有多牛逼，并且差距正在被不断拉大，是指数级的拉大，成为不了OpenAI就只能成为“其他公司”。
长期来看的话，也许“其他公司”只能走开源这一条路？
据网络上的分析Sora的参数规模可能只有30亿，这跟之前很多人以为的参数越多越好，最好几百亿几千亿才好，形成了一个强烈的反差。其实参数少是好事情，因为这意味着推理成本的下降，会更易于模型在用户侧的部署，不要以为云端就足够了，很多场景对吞吐量和时延有要求，必须要在用户侧部署。
应该依然牢记不要过于高估技术的短期收益，而忽视长期影响。现在的AI大模型范式本质上还是鹦鹉学舌，鹦鹉并不会真正去理解它自己说的话的真正含义，也许未来还需要几次技术范式上的突破。
ChatGPT最大的意义是降低了前人经验成果的分发成本，现有LLMs的范式下，一切的核心都是基于对训练集数据的学习，用户通过使用LLMs得到的其实是一个经过收集汇总筛选出的最优答案。
AI无法做关键决策，有当前技术范式本身的缺陷，也有伦理道德层面的原因，AI最多只能做到决策支持这个程度，所以真正做决策的业务不会消失，能利用好AI来帮助决策的公司会获得更多机会。
世界上绝大多数工作都不是靠对话去完成的，所以说接下来应该是AI Agent，其实AI Agent是一个很宽泛的概念，可以是语音助手，也可以是人形机器人，不应该去拘泥于某个产品形态。我认为AI Agent强调的是让AI具有真正执行任务的能力。
因为大公司展现的实力，以及不断拉大的差距，我认为2024年再做大模型创业已经不再有意义，更别提套壳了，大公司一个版本更新就能把你秒掉，聚焦应用才是小公司创业的出路。
任何时刻创业机会都在于业务本身，你从事的业务定义了你是怎样一家公司，AI是一个工具，大模型时代对人的要求更高，因为不仅考验你本身业务资源和实力够不够强，更要考验你能不能用好大模型这个工具。就像微软CEO纳德拉所说的，Copilot产品是新的UI，你必须学会使用这种UI，就像当初学会使用智能手机一样。
垂直赛道、基础设施、算力优化、模型优化是更实际的事情，我觉得未来会持续几年都有机会。
也并不是每个行业都要面临AI的挑战，虽然我认为今年会有很多人利用大模型做应用，但最终人们会发现很多行业不适合大模型，或者说当前技术范式下不行。
AI芯片产业处在持续的刺激下，天下苦英伟达久矣，我相信如果不是去年反复加码的芯片禁令，老黄也不会这么努力的来华开年会，事实上就是所有大厂都在寻找自研AI芯片的出路，未来有可能会是N大门派围攻皮衣刀客的局面。总之就是利好AI芯片行业。
老黄前两天刚说过，再让他选择一次专业，他会选生命科学Life Science或者说他讲的更具体的生命工程Life Engineering，马斯克不也是在搞脑机接口么，我们应该期盼着未来能够像科幻电影里一样人类赛博化。
AI体现出的经济科技领域的综合对抗，以及对个人能力提出的挑战
写这段文字的时候，我正在和我们沈总聊天，聊到英伟达是不是还会涨。我觉得在当前形势下还是看多的，而且不仅仅和AI大模型的发展有关。虽然可能有宏大叙事的嫌疑，但我觉得美股科技持续的强势，与其背后货币资本之间在经济金融领域的对抗脱不了关系。众所周知国家间的竞技对抗体现在货币层面，因为美元存在的一系列问题，在当前政治经济环境下，过去美元和石油的（潜在）锚定变得不稳固，为了维持美元的稳固，持有美元的资本（不仅是美国）一定会积极的寻找能够维护美元价值的新的锚定物，在这轮AI大爆发的情况下，科技公司是绝佳的标的。也就是说以英伟达、微软、OpenAI（未上市）为代表的科技公司背后的强大的创新能力，是美元新的锚定物。
如果从这个角度来看，我们所面临的挑战是巨大的，后发、算力缺口、封闭的数据环境，以及不断被时间放大的劣势，会使得我们越来越难以追赶，越来越暴露我们创新能力的羸弱。
回归到我们个人，为了不被AI取代，甚至为了活下去，数据建模和分析、读论文和代码、设计实验将会成为必备技能，而独立思考能力、逻辑分析和推理能力将会成为衡量一个人智力水平的潜在标准。而那些只会接收信息无法做到有效产出的人，会连学舌的鹦鹉都不如，沦为AI及其背后使用者的宠物，甚至可能连做宠物的资格都没有。
2024，保持学习吧，共勉。
刘旸
天狼星资本-执行董事/合伙人
天狼星资本成立于2015年，专业从事硬科技与生命科学领域的创业投资机构。公司紧密跟随全球科技发展趋势与中国政策导向，自成立以来在人工智能、芯片、新能源、生物传感、创新药等多个领域投资了数十家优秀企业。
天狼星资本信仰颠覆式创新，渴望与优秀的科学家、企业家和企业共同成长，力求以资本的力量为人类社会的进步带来贡献。
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