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陪伴伟大企业崛起的路一定是波折的!

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来源:市场资讯

(来源:亨特hunter)

一些朋友提出了质疑,觉得国内的软件公司普遍质地都很差,saas跑不通,受宏观经济影响大业绩连续下滑,在未来还可能被大模型和新兴的公司替代。

业绩差,质地差,竞争格局恶化...毫无投资价值。

比如过去算是市值最大的B端软件企业用友网络去年还亏13亿...连续第三年亏损。软件公司在内需走弱企业信心走弱的背景下受到的影响比白酒大的多的多。

这些质疑都没问题,软件企业确实是A股过去商业模式最差,业绩最差的企业...而且大部分公司在AI时代是被替代而不是崛起。

这些逻辑都没问题,如果不是因为这个板块这么烂,近期市场也不会关注,最近市场炒作的风格就是关注A股最烂的东西,比如商业航天带动的军工,AI应用带动的传媒,计算机,软件。

这些公司最大的特点就是公司质地差,业绩差,未来成长预期差,三差品种...

如果不是因为足够差,也不可能在最近被炒作。

但垃圾里面不一定没金子。

我举个例子,比如一些能做软硬件结合的公司,摄像头是入口,云服务是增量。

我家里有一个摄像头是用来看我养的狗的,他上面有云服务我从来没有购买过...

但如果有了模型的赋能呢?

比如这个摄像头除了可以摄像录制,还可以帮我梳理狗狗的一天,他睡觉了多久,喝水了几次,把相关的精彩视频总结给我并发送给我。

更进一步,他可以发现我的狗今天挠了几次耳朵,因为狗挠耳朵意味着可能有耳螨,但我因为忙之前我们家狗耳螨都是比较严重了我才发现,如果有一个这种监控能用模型提供能力,我肯定愿意付费。

过去监控摄像头是收集信息的,他没有处理信息的能力,只有我自己来处理。而一旦他有了处理信息的能力,这个产品一定会有溢价,这就是AI带来的变化。

这是一个C端的小例子,理论上这样的例子会非常多。

但这里有一个关键:

你相比大模型要有优势。

就像我之前文章分享的,我用的投研模型他的数据是有优势的,他用上了大模型没有的数据,而且由于没有广泛的进行训练,没有被垃圾数据污染,准确率反而很高。

除了数据优势以外,还有的优势可能是入口的优势。

上面分享的硬件是个入口,因为大模型企业没有做这样的硬件...

不光硬件是入口,你一定会打开软件也可以是入口,比如之前文章AI应用最关键的战场!分享的大厂他拥有的生态也是入口。

让你的硬件更好用,让你一定要打开的软件更智能,这是当下可以看到的AI正在带来的应用和变化。

毋庸置疑的是,近期A股针对最垃圾公司的炒作一定是不可持续的。

今天看了一个华源证券策略团队的统计,12月反弹以来,A股涨得最多的就是亏损和没业绩的公司。


这种针对最垃圾公司炒作只有在2015年有过四个月的疯狂,但那个时候的背景是杠杆牛,杠杆倍数从2倍的融资融券,变成5倍的伞型信托,再变成10倍的场外配资。

监管很明显不会让这种金融风险再次重演,今天已经出手了,如果这样的疯狂炒作持续,监管还有大量的手段来平衡,比如降低融券的保证金等等...

实在不行2015年还有过大招叫做抓人,操纵股价这件事,从来都不是非黑即白的。


AI应用作为这一轮垃圾股炒作的载体,毫无疑问会在未来出现股价剧烈的波动,无论是那稀少的真实有机会的公司,还是绝大部分垃圾公司。

对于AI应用的投资一定会在今年经历剧烈的波动,但AI应用的产业发展趋势我觉得是不可逆的。

昨天快手公告可灵AI2025年12月的当月收入突破2000万美元,对应年化收入运行率(简称ARR)达2.4亿美元。

我让grok整理了下美国AI应用公司当中ARR超过2亿美元的公司,不算上互联网公司大模型公司,一共也只有四家。


其中估值最低的也有60亿美元...估值最高的AI编程Cursor估值接近300亿美元。

工具类应用同样也是移动互联网时代没有跑通的应用场景,当时国内的美图,金山办公,最后都被证明是收不到什么钱的。

但AI时代,区别正在展现。

替代程序员的Cursor正在被广泛订阅;替代画图师,美工的可灵ARR也突破了2亿美元。

我对AI应用的核心判断还是过去那两个,选股标准也是过去那两个。

第一,AI应用一定是生产力工具才有空间,试图提升生产力的,让软件硬件功能更多,更好用,是AI最重要的工作。

第二,垂直应用是最大的机会,比如碎片化场景下的行业AI,智能驾驶,AI做图做视频,编程,教育。

而通用的应用,无论是Agent还是更难的物理AI机器人,都是一个远期的故事,2-3年看不到短期兑现的希望。

2015年的移动互联网应用牛市,虽然最后跌的惨不忍睹,但终究走出了东方财富,腾讯,阿里等一帮优秀公司。

这一次AI应用牛市,毫无疑问99%以上的公司最后都会跌回去,其中大部分还会直接被行业的发展所淘汰(比如营销公司)。

但也一定有AI时代的东方财富,腾讯,阿里走出来。

陪伴这样伟大公司的成长一定是波折的,但也是值得的。

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