Ai应用,短期回避拥堵,长期重新布局

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作者：微信文章
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本号为个人观察，观点不构成建议。

股民都倔，无人能渡，能者自渡。

凭运气赚的会用实力亏掉，

要么及时离场，要么提升认知。

交易最重要的是低吸，只要够低，

机会总比风险多。

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AI经历上周的暴涨暴跌后，周末上面发文给正名了。



作为资深老乡，我因为高度拥堵走了，但我一定还会回来的。

真价值看什么？

我认为核心是Ai底座，其次是Ai商业化。

用术语表示，那就是“生态位”和“护城河”。

目前的行业共识是：基座决定天花板，应用决定生存底线。

基于Ai改变时代的长期逻辑拆解：
1. 为什么要看“大模型底座”公司？（追求垄断性与结构性收益）

核心逻辑：应用会更替，平台会沉淀；爆款会轮换，底座会垄断。

结构性的垄断优势： 回顾PC时代和移动互联网时代，最赚钱、活得最久的往往不是某款流行的应用（如当年的Flash动画），而是操作系统（Windows, iOS）和基础设施（Intel芯片）。能力红利的源头： 应用层的爆发往往依赖于基座能力的跃迁。例如，GPT-4发布后，大批基于GPT-3.5的应用迅速过时。如果你持有的是底层基座公司（如拥有核心专利的百度、智谱，或算力龙头），我们将始终掌握技术演进的红利。高壁垒护城河： 训练顶级大模型需要天量的资金、算力和高质量数据（如OpenAI、Google）。这种极高的门槛意味着一旦确立领先地位，后来者极难颠覆，具备长期的定价权和生态统治力。

2. 为什么要看“商业化落地”的应用公司？（追求确定性与现金流）

核心逻辑：挖矿的不一定都能挖出金子，但给矿工卖镐头的肯定赚钱。

穿越周期的现金流： 在AGI（通用人工智能）实现之前，市场正在经历从“技术炫技”向“务实降本”转移的阵痛期。很多只有技术没有收入的公司正在倒闭。“卖铲子”理论： 即使你不确定哪家淘金公司能挖到金子，但给淘金者卖铲子、卖水的人（即提供垂直行业解决方案的公司）一定赚钱。例如，蓝色光标（广告营销）、税友股份（财税）、能科科技（工业）等，它们利用AI提升了现有业务的效率，利润已经体现在财务报表里。场景壁垒： 单纯的通用对话模型很容易被巨头免费化（如字节、腾讯可能把模型做成App内功能免费送），但深入到工业质检、药物研发、法律合规等特定场景的AI应用，拥有极高的行业Know-how壁垒，大模型很难直接通过通用能力将其颠覆。

3. 用长期主义的视角去看，就能得出结论：寻找“混合双打”选手

如果非要二选一，在当前的2026年节点，我会优先关注“拥有底座能力的巨头”或“具备生态协同的垂直应用”。

可以参考以下筛选标准：

第一梯队（最稳健）：“有底座的巨头”（如阿里巴巴、腾讯、百度）。

理由： 它们既有底层算力/模型的布局（通义、混元、文心），又能通过庞大的流量场景（微信、抖音、搜索）直接变现。它们是唯一的“全能选手”。

第二梯队（高弹性）：“垂直领域的隐形冠军”（如医疗AI、工业AI、金融AI）。

理由： 它们可能不自研底层大模型（通常调用API），但它们拥有独家的行业数据和深度的客户关系。例如润达医疗（医疗数据闭环）或金山办公（WPS的文档数据壁垒）。这类公司长期看具备极高的用户粘性。

第三梯队（高风险高回报）：“纯大模型初创公司”（如智谱、MiniMax等）。

理由： 这类公司如果能活到最后成为“安卓”级别的平台，回报率是百倍级的。

总结得失：

此次Ai应用的交易并非产业逻辑问题。

是因为短期局部过热导致的交易拥堵。

行业成长依旧具有爆发性，目前股价透支，但未来成长空间巨大。

作为长期配置，我会持有70%的“拥有底座的巨头”（抗跌、分红、稳健）+ 30%的“高壁垒垂直应用”（业绩爆发、弹性大）。

从长周期看，不碰那些既没有底层技术壁垒，又没有独特场景流量的“纯跟风”AI应用公司是非常重要的。

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