全球市场表现 - 全球主要股市本周普遍上涨，A股沪深300指数上涨3.92%，港股恒生指数上涨2.22%，美股纳指100上涨2.71%，德国DAX指数上涨0.21%，日经225指数上涨2.70%，印度Sensex30指数上涨0.49%，越南胡志明指数上涨0.98% [2] - 债券市场表现分化，中债新综合全价指数微跌0.02%，而美国20年以上国债指数上涨0.25% [2] - 商品市场中，上海金价格出现显著回调，本周下跌4.09% [2] 睿定投全球版组合表现 - 睿定投全球版组合本周实现1.52%的涨幅，并再次创下历史新高，其2025年累计收益已超过20% [5] - 该组合展现出持续的盈利能力，在过去三年中无论A股行情如何均保持连续正收益，预计年度收益至少能达到15%以上 [5] - 在行业对比中，睿定投全球版组合的表现可排入所有基金经理的前10%，突显其长期系统性配置全球资产的稳健性 [5] 懒人均衡组合表现 - 懒人均衡组合是睿全球的温和版本，配置更偏向债券，股票占比略低，因此波动更小，本周涨幅为0.92% [2][8] - 截至本周，该组合今年累计收益为13.91%，去年收益为5.13%，在降低波动的同时实现了可观的正收益 [8] - 组合通过对股票及债券型优秀基金动态调整持仓来降低波动和控制回撤，目前权益仓位为53% [14][15] 小帮红利组合表现 - 小帮红利组合成立以来年化收益率为13.87%，年化波动率为15.76%，夏普比率为0.78 [16] - 该组合在全球范围内优选高股息高分红基金，在政策提倡企业加大分红的背景下，红利资产估值合理，适合定投操作 [16][18] 小帮恒生港股通组合表现 - 小帮恒生港股通组合累计收益率达157.89%，成立以来年化波动率为17.99%，夏普比率为0.38 [20] - 该组合投资于香港股票市场中49支市值最大、成交活跃的蓝筹股，当前港股估值整体较合理，可分批买入 [21][24] 小帮美股组合表现 - 小帮美股组合累计收益率达168.24%，成立以来年化收益率为19.32%，年化波动率为20.58%，夏普比率为0.86 [25] - 该组合聚焦于代表美国科技股的纳斯达克100指数，其成分股具有高科技、高成长和非金融的特点 [26] 本周投资策略与市场观点 - 投资主理人于2025年10月30日对多个组合执行了1倍定投操作，建议本周正常定投 [11][15][18][23] - 市场观点认为A股站上4000点，继续“慢牛”行情，且“十五五”规划落地后将陆续有行动纲领出台 [11] - 美股方面，美联储宣布降息25个基点，但后续降息路径存在分歧，同时科技公司财报季来临需持续跟踪 [11] - 港股受中美贸易摩擦及资金流动影响出现回调，科技股回调约10%，但美联储降息提供流动性支持 [24]

公司战略定位 - OpenAI被定义为一家集消费科技、基础设施、研究实验室及硬件/新应用生态开发于一体的综合性公司 [6] - 公司的核心目标是实现通用人工智能，其战略是构建一个四层结构，涵盖从硬件、软件到研究、产品的完整体系 [6] - 公司致力于为每个人提供个人AI订阅服务，未来每个人甚至可能拥有多个了解并能帮助解决实际问题的AI [6] 算力基础设施投资 - 公司正在建设一个总算力高达26GW的超级算力中心，其规模相当于两个半纽约市的用电量，属于城市级的算力消耗 [2] - 公司采取激进的自建基础设施策略，旨在将算力、数据中心、芯片、能源等关键环节掌握在自己手中，这被视为实现AGI的唯一路径 [8][9] - 推动此激进投资的原因是公司看到了清晰的技术路线图，确信模型规模、数据量和算力的持续扩大将直接提升智能水平 [10][12] 技术发展路线图与信心来源 - 规模定律被公司视为持续有效的关键，模型规模的放大仍能带来能力突破，技术增长曲线未见顶 [12] - 未来几代GPT将进化出更强的推理能力，使AI从生成走向思考，并有望在两年内实现真正的原创科学发现 [13] - 公司判断未来几年将是延续式创新周期，现有的大模型架构足够支撑下一阶段创新，技术天花板尚远 [13][15] 产品生态与用户规模 - ChatGPT的周活跃用户已超过8亿，相当于全球人口的十分之一，使其从技术奇观转变为生活基础设施 [17] - Sora被定位为世界模型，其价值在于模拟物理规律和理解因果关系，是通往AGI的关键环节，而非简单的视频生成工具 [18][20] - 在Sora的内部测试中，内容创作者的比例从传统平台的约1%显著提升至3%-4%甚至更高，催生了以表达和娱乐为目的的新内容生态 [21][23] 商业模式与商业化路径 - AI商业化的核心逻辑是信任生意而非流量生意，未来的盈利模式将侧重于订阅服务、任务分成及用户关系的延展价值 [24][25] - 公司对广告持开放但谨慎态度，强调必须维持用户信任，避免因推荐不良产品而损害这种信任关系 [23][24] - 个人AI订阅服务被视为新一代互联网的入口，代表了主要的商业化方向 [6][25] 垂直整合战略转变 - 公司改变了此前反对垂直整合的看法，转而认为AI系统的性能依赖于软硬一体优化，因此要全面掌控从硬件、电力、芯片到应用层的所有环节 [26][28] - iPhone的成功被引证为垂直整合的典范，公司认为打通底层是避免未来受制于人的必要举措 [28] 能源瓶颈与解决方案 - 当算力需求达到城市级规模时，能源成为AI发展的真正瓶颈，电价是算力中心的核心指标之一 [29][31] - 公司规划短期依靠天然气，长期则依赖太阳能结合储能、小型模块化核反应堆及核聚变等新型核能来降低能源成本 [29] 公司文化与风险观 - 公司文化被形容为类似种子轮基金，强调容忍失败和追求创新，而非传统大公司的管理模式 [34] - 公司承认技术革命伴随风险，未来可能出现奇怪而吓人的时刻，但认为这是技术发展的必然组成部分 [32]

公司战略转型：从车企到现实世界AI平台 - 特斯拉的战略核心不再是销售更多车辆，而是部署更多作为智能节点的车辆，公司正从车企转型为现实世界的AI网络公司 [2] - 确认全自动驾驶一定能实现无人监督驾驶后，公司决定全速扩张产能，逻辑是让更多智能体上路以强化AI网络 [2] - 公司是现实世界AI的领导者，其AI通过车辆接触真实世界物理反馈，车是身体，芯片是神经系统，FSD是大脑，形成正反馈飞轮 [4] 全自动驾驶与Robotaxi业务 - FSD系统已积累超过60亿英里的行驶数据，其算法能生成难以分辨的虚拟世界视频，正在训练现实世界模拟器 [6] - FSD安全性超越人类后，监管将松动，计划年底前在奥斯汀实现无安全员测试，并在内华达、佛罗里达和亚利桑那州落地Robotaxi业务 [8] - Robotaxi商业化将改写出行行业，其最大成本人力将被消除，出行服务的边际成本将降至接近零 [8] - 专为无人驾驶优化的Cybercab将于明年二季度量产，它是未来Robotaxi网络的基石，将引发行业降维打击，竞争核心变为AI智能度 [9] 自研芯片与分布式算力网络 - 自研的AI5芯片在特定指标上比AI4强40倍，是专为自动驾驶优化的处理器，由台积电和三星代工 [11] - 芯片产能过剩部分将用于公司算力中心的AI训练，实现产能零浪费 [11] - 设想未来1亿台特斯拉车队在闲置时可贡献算力，形成100GW的移动分布式算力网络，规模可达OpenAI计划算力中心的四倍 [13] 机器人业务 - Optimus人形机器人可能成为有史以来最大的产品，其意义在于复制整个人体，掌握下一代生产力形态 [14] - 量产难点在于灵巧的手、聪明的大脑和量产能力，Optimus V3将于明年一季度亮相 [16] - 计划在2026年底前启动年产百万台机器人的汽车级别产能生产线，公司具备AI、机械、电气工程和规模制造的独特优势 [16] 储能业务 - 储能业务是隐藏的第二增长曲线，普及储能可将美国有效发电能力提高一倍，在AI时代用电需求下是确定性机会 [17] - 该业务未来几年将持续高增长 [17] 2026年关键节点与资本规划 - 2026年是公司关键之年，届时Cybercab、Optimus、Semi重卡将量产，储能大幅扩张，AI5芯片上车 [19] - 资本开支将从当前每年90亿美元跳升至新水平，公司账上410亿美元现金和每季度40亿美元自由现金流足以支撑扩张 [19] - 11月6日股东大会关于薪酬方案的决议至关重要，通过则马斯克获得25%投票权保障AI战略，否则其可能辞职导致AI梦暂停 [19] 行业定位与AI生态 - 特斯拉是唯一将AI在现实物理世界跑通的公司，与台积电、ASML、英伟达共同构成AI时代从芯片到数据的完整生态底座 [23][24] - AI投资的核心是找到能自我强化的飞轮企业，而非炒作概念 [25]

全球市场表现 - 全球市场呈现流动性推动下的结构性分化行情，美股与印度股市领跑 [2] - 纳斯达克100指数上周上涨1.58%，延续年内强势 [1][3] - 印度Sensex30指数上周上涨2.47%，日本日经225指数上涨2.28%，成为涨幅最大的主要市场 [1][3] - 越南胡志明指数上周暴跌7.29%，但相关配置已主动回避该市场 [1] - 德国DAX指数上周下跌0.53% [1] - 黄金价格上周上涨5.14% [2] A股与港股市场 - A股沪深300指数上周下跌1.21%，短期缺乏持续性热点 [1][3] - 中证红利指数表现突出，上周上涨1.87%，展现出防御属性 [1][22] - 港股恒生指数上周微跌0.12%，结构性机会明显 [1][3] - 近期港股出现较大回调，科技股回调约10%，但估值整体较合理 [26] 债券与防御型资产 - 美国20年以上国债上周上涨1.09%，中债新综合全价指数微涨0.04% [1] - 此类资产机会更多属于防守型 [2] 投资组合业绩：睿定投全球版 - 组合上周收益0.87%，再次录得正收益并逼近历史高点 [6] - 2025年至今收益已达18.57%，三年持续正收益 [6] - 组合全市场排名前9%，累计收益率达447.04% [6][14] - 采用全球分散配置，成功抓住AI结构性机会，配置了AI相关标的及主题指数 [6] - 组合最大回撤为-35.21%，年化波动率18.21%，夏普比率0.77 [14][16] - 策略通过A股、港股、美股市场分层布局，优选多只指数基金 [17] 投资组合业绩：懒人均衡组合 - 组合上周上涨0.92%，2025年至今收益达12.87%，创历史新高 [10][11] - 2024年收益为5.13%，成立以来年化收益为9.45% [7][10] - 采用股债均衡配置，当前权益仓位为53%，波动更低，更稳健 [11][15][19] - 组合最大回撤为-27.45%，年化波动率10.99% [18] 其他投资组合 - 小帮红利组合累计收益率达361.34%，成立以来年化收益13.84%，在全市场优选高股息基金 [20][21] - 小帮恒生港股通组合累计收益率达151.75%，投资于香港市场蓝筹股 [23][25] - 小帮美股组合累计收益率达156.45% [26] 投资策略与市场观点 - 睿定投全球版适合追求更高收益并能接受一定波动的投资者，与懒人均衡组合的收益差距约为18%对12% [12][15] - 对A股市场维持“慢牛”行情判断，短期因中美贸易摩擦震荡加剧，但视为一次性冲击 [17] - 对港股市场，考虑到美联储可能降息，将提供流动性支持，当前估值合理适合加仓 [26] - 对红利资产，因其估值合理且展现防御属性，四季度仍适合定投操作 [22]

FSD V14 1 2版本技术突破 - 推出代号Mad Max的疯狂驾驶模式，使车辆在确保安全前提下执行更具侵略性的驾驶动作，如精准超车、果断变道、在多车汇流区主动抢位，标志着AI驾驶从保守转向主动的分水岭 [2] - 模型参数量达到上个版本的十倍，但HW4芯片能直接在车端运行该大模型，实现自动驾驶不再依赖云端推理的本地智能里程碑 [4] - FSD系统能理解复杂场景如快餐店drive-through通道，实时调整路线和时机，实现从被动执行指令到感知、理解、决策的质变 [5] 特斯拉战略方向与领导力 - 马斯克于2024年5月回归公司管理核心后，公司产品推进节奏再平衡，工程师文化重回核心，目标聚焦于Robotaxi、Optimus机器人和FSD构成的AI超级公司三角引擎 [6] - 公司将造车转变为造AI，FSD系统以接近软件公司的速度迭代更新，计划从V14 3优化幻影刹车问题，直至V15、V16形成稳定商业化版本 [7] - 公司掌握算法、算力、数据三大支柱，通过Dojo芯片取代NVIDIA GPU，形成数据训练模型、模型改进驾驶、驾驶生成新数据的自喂养式增长闭环和AI飞轮效应 [12] 未来关键事件与商业化前景 - 未来几周公司将面临10月22日三季度财报、11月6日股东大会以及Robotaxi商业化等真相时刻，财报焦点包括Robotaxi计划时间表和FSD商业化规模化进展 [8] - FSD的商业化是Robotaxi的前提，成功后将形成车主让车自动上路赚钱、公司从每次行驶抽成的软件订阅叠加硬件分成复利商业模式 [14] - Robotaxi本质是移动版AI智能体，具备自动行驶、接单、识别用户、完成交易的自我运营能力，叠加Optimus人形机器人将构成完整的AI帝国 [16] FSD的行业意义与投资逻辑 - FSD是AI感知、决策、执行闭环最成熟的商业案例，其能在最复杂、不确定的现实路况下稳定运行，意味着在现实世界跑通了通用智能的一部分 [9][11] - 公司是唯一将AI用在现实物理世界并跑通的企业，其FSD突破将改变汽车业并复用至无人配送、无人港口、无人仓储、自动制造等物理世界AI落地场景 [11][12] - AI投资需找到能自我强化的飞轮企业，行业底座构成芯片到算力、算法、场景、数据再到算力的循环，公司在此周期中占据关键位置 [18]

AI进入第二阶段 - AI发展进入第二阶段，核心特征为算力战争、视频革命和智能体落地 [2] 算力基础设施战略 - 公司与AMD合作建设6GW算力中心，规模相当于一个大城市的全年用电量 [3] - 下一代智能体Agent时代需要大规模算力基础设施作为支撑 [3] - 公司同时与AMD、英伟达、博通合作，旨在避免芯片厂商垄断，进行算力供应链的战略博弈 [3] 存储需求爆发 - 公司与三星、海力士签署存储合作协议，规模相当于当前全球总需求的两倍 [5] - AI模型视频化和多模态化导致存储需求爆发式增长，需要重塑整个半导体生态 [5] 视频生成技术突破 - Sora 2发布标志着AI视频革命达到临界点，从演示阶段进入可用但昂贵阶段 [6] - AI技术进步是迭代式而非质疑式，每一代模型都对前一代形成碾压 [6] - 高质量视频生成门槛被彻底打破，内容创作进入全民AI时代 [6] 智能体时代来临 - 公司推出企业级AI平台，本质是数字员工流水线，允许企业组装部署各类智能体Agent [7] - AI从工具转变为员工，首次真正进入组织结构，未来企业将呈现人机共创模式 [7] 算力投入的合理性 - AI模型提升遵循单向飞轮逻辑：算力投入驱动能力提升，进而刺激需求，最终需要更大算力 [8] - 算力之争已超越行业内部竞争，成为国家级资源博弈，吸引全球资本投入 [8] 个人与AI的关系 - 个人应对AI浪潮需遵循三步：懂AI、用AI、投AI [9] - 未来财富分化取决于是否与AI挂钩，AI将重构社会结构 [9] - 算力、数据、智能体三条曲线叠加之处即为未来增长曲线 [9]

超级公司概念 - 超级公司是一种由人工智能深度驱动、以人机协同为核心的新型组织形态，其核心是AI重构企业而非仅作为工具使用[5] - 未来十年企业竞争的关键在于是否使用AI以及应用的深度，这标志着从“上云”时代进入“用AI”时代[5][16] - 超级公司是未来组织的新物种和整个产业的进化方向，并非科技巨头的专利[5][16] 超级公司的运作模式 - AI深度嵌入企业每个环节（销售、客服、市场、财务、决策），使组织运转更快、更聪明、更精准[5] - 在销售场景中，AI助手可在几秒内分析客户信息，优先排序联系对象并提供个性化销售话术，极大提升效率[8] - AI能完成信息检索、地址规划、天气查询、语言优化等复杂操作，例如生成包含路线和天气提醒的邀约短信，将人类耗时半小时的工作压缩至几秒钟[10] 人机协同的角色转变 - 人类角色从执行者转变为监督者，负责判断策略合理性、润色话术及把握客户心理，补充AI所缺的20分[11] - 工作性质从机械劳动转变为高效协作，形成“AI负责计算与执行，人类负责判断与优化”的黄金搭档模式[11] - 当所有部门效率提升10倍，公司整体将呈现超级公司雏形，早期完成AI改造的企业已拉开代差[12] 超级公司的落地支撑 - AI基础设施日益“平台化”、“模块化”，像水电煤一样易于获取，企业可像搭积木一样构建智能系统[13][16] - 各大云厂商（如阿里云、百度智能云、华为云、亚马逊AWS）正加速释放算力、模型服务及智能体平台能力[13] - 未来企业竞争关键在于能否快速、精准、深入地融合AI，而非单纯拥有AI技术[16] AI时代的个体与组织机遇 - 未来属于懂得使用AI的人，个人的生产力边界即为其竞争力上限，不懂AI的人将被懂AI的人管理[18] - 超级公司浪潮刚起步，真正用AI的公司将获得巨大优势，未来五年超级公司将成为主流，十年内AI将重新定义“努力”[18] - 个体可先成为“用AI工作的人”，通过人机并肩作战创造更高生产力，参与AI时代的进化[18][19]

AI市场定位与规模 - AI瞄准的是10万亿美元的全球劳动力市场而非6500亿美元的软件市场[2] - 当前AI自动化仅占服务业劳动力市场的0.2%若渗透率提升至10%-20%将创造数万亿美元新增市场[8] - SaaS市场规模从互联网初期的60亿美元增长至当前4000亿美元超越传统软件总规模软件整体市场达6500亿美元[5] AI对劳动力市场的颠覆性影响 - AI本质是替代人力生产力例如用年费5000美元的AI系统替代年薪4万美元的前台岗位[9] - AI工具能以600元年费实现人力效率5%的提升核心价值在于生产力替代而非软件工具属性[9] - 未来10人团队可支撑上市公司三五人可运营千万级收入业务公司规模因AI效率提升而缩减[12] AI革命的历史对标与发展阶段 - AI革命类比工业革命当前处于类似1760年蒸汽机阶段缺乏系统化生产流水线[10][12] - AI发展三阶段:1999年GPU为"蒸汽机"2016年DGX-1为"算力工厂"未来需"AI流水线工厂"实现规模化[11] - AI革命速度将远快于工业革命后者历时约150年而AI基础设施迭代显著加速[11] AI未来五大趋势 - 容忍AI不确定性以换取指数级效率提升核心是"错得起"而非完美[13] - 衡量标准从参数准确率转向直接商业结果如销售额提升与成本降低[13][17] - 强化学习使AI自主进化从依赖数据喂养转向实践学习[13] - AI从数字世界延伸至物理世界渗透制造业物流等实体产业重塑供应链[13] - 算力成为新生产力指标个人差距由调用的AI智能体规模决定[13] 算力需求与基础设施机遇 - 未来十年算力需求将增长1000至10000倍[14] - 芯片云计算数据中心等基础设施厂商将受益于算力爆发式增长[14] - 公司竞争维度从人力规模转向算力配置效率[13][14] AI落地挑战与协作模式 - 当前AI落地瓶颈在于缺乏标准化"流水线"系统化生产能力待突破[12] - 未来核心能力是人机协作效率管理者需转型为"AI CEO"或"AI CTO"[12] - 企业内部要求人力交付成果不得低于AI水平推动全面AI化转型[12]

市场整体表现 - 上周市场出现短暂震荡，部分资产在经历前期强势上涨后出现小幅回调，整体波动体现为高位的技术性调整 [1] - 全球市场保持良好韧性，结构性分化特征明显，黄金与美股继续领跑，债券略显承压，红利板块及部分新兴市场小幅回落 [1] - 9月份全球市场整体延续强势，大多数资产上涨，黄金表现最为突出，单月大涨11.53%，中国债券表现较弱，下跌0.60% [2] 主要资产9月表现 - 股票市场：恒生指数上涨7.09%，纳指100上涨5.40%，日经225上涨5.18%，沪深300上涨3.20%，印度Sensex30上涨0.57%，德国DAX下跌0.09%，胡志明指数下跌1.22% [2] - 固定收益及另类资产：美国20年以上国债上涨4.35%，上海金上涨11.53%，中债新综合全价下跌0.60% [2] - 红利板块：中证红利下跌1.39% [2] 睿定投全球版组合表现 - 9月份录得4.41%的月度收益，今年截至9月底累计收益达15.98% [6] - 连续三年实现正收益，且年均回报超10%，在同类公募基金中综合性价比排名进入全市场前9% [6] - 组合通过全球分散配置，有效对冲单一市场波动风险，搭配美股、黄金、债券等多元资产，体现稳健增长特质 [6] - 成立以来年化收益15.63%，年化波动率18.23%，夏普比率0.77 [12] 懒人均衡组合表现 - 9月份实现2.84%的月度收益，2024年全年收益5.13%，自2025年初以来累计收益11.18% [10] - 过去两年均为正收益，2023年收益3.8%，2024年收益3.4% [10] - 组合在睿定投全球版基础上增加债券与现金比例，目标降低波动、追求稳健收益，权益仓位为52.8% [10][14] - 成立以来年化收益1.80%，累计收益率9.06%，年化波动率11.01%，夏普比率0.02 [14] 小帮红利组合表现 - 累计收益率达358.22%，成立以来年化收益15.87%，最大回撤-34.91% [15][16] - 年化波动率15.77%，夏普比率0.78 [16] - 组合在全球范围内优选高股息高分红基金，中证红利资产近期展现出色防御属性，在市场调整情况下逆势上涨 [16][17] 小帮恒生港股通组合表现 - 累计收益率达151.11%，成立以来年化收益8.13%，最大回撤-47.48% [17][18][19] - 年化波动率18.01%，夏普比率0.36 [19] - 恒生指数市盈率仅11.6倍，显著低于标普500指数和沪深300指数，AH溢价指数收窄至115.44，估值修复潜力较大 [22] 小帮美股组合表现 - 成立以来年化收益18.53%，年化波动率20.62%，夏普比率0.82 [23] 当前市场观点与操作策略 - 睿定投全球版组合认为中美贸易摩擦再起是“以打促谈”，市场倾向于视其为一次性冲击，A股短期震荡加剧但“慢牛”行情仍在，美股波动加剧但市场整体韧性较强，本周正常定投 [13] - 懒人均衡组合认为当前股债均衡配置下风险可控，有充足仓位用于抄底，本周正常定投 [14] - 小帮红利组合认为恒生高股息指数走出年内新高后高位震荡，四季度市场风格切换概率较大，红利资产估值合理，适合定投操作 [17] - 小帮恒生港股通组合认为港股波动较大但估值修复潜力较大，美联储若继续降息将增强市场流动性，对股市形成利好，本周正常定投 [22]

英伟达对OpenAI的投资逻辑 - 英伟达计划与OpenAI合作建设一个10GW的算力集群，其用电量相当于整个纽约市，若全部使用英伟达芯片，预计将带来4000亿美元的收入[5] - 投资OpenAI本身是基于一个核心观点：AI将成为世界的新电网，算力则是新的能源，OpenAI有望成为一家市值几万亿美元的公司[5] - 该投资本质上是布局算力主导权，押注于谁能掌握算力，谁就能掌握AI的主动权，类似于马斯克的xAI通过自建Colossus超级算力中心获得竞争优势[9][13] AI芯片市场前景 - AI应用已大规模落地，例如搜索和推荐系统正从CPU迁移至GPU，因为GPU的加速计算更适合AI模型，这标志着互联网底层架构正在被重写[14][16] - 全球GDP约为100万亿美元，其中一半（50万亿）由人类智力劳动创造，若投入10万亿美元进行AI赋能以提升效率，其中约5万亿美元将流向AI基础设施，而当前全球AI投入仅4000亿美元，市场存在10倍增长空间[16] - 阿里云CEO同样预测未来算力能耗需提升10倍，买方与卖方观点一致，印证了算力需求大幅增长的趋势[19] 华尔街对AI增长的理解偏差 - 华尔街分析师预测英伟达2027至2030年的年增长率仅为8%，这可能源于人类大脑对指数级增长天生迟钝，习惯于理解线性增长[20][21] - 类似的认知偏差曾在2020年特斯拉案例中出现，分析师过于关注季度销量而忽略了自动驾驶算法的潜在价值，导致模型错误，AI领域可能正重演此错误[22] 英伟达应对ASIC竞争的护城河 - 面对ASIC专用芯片的价格竞争，英伟达强调效率而非价格是关键，算力中心的真正瓶颈是能源，高效能芯片可带来更高收益，即使对手芯片便宜15%也无意义[24] - 英伟达通过GB200芯片、NVLink网络和CUDA生态构建了AI基础设施系统，使其成为AI世界的操作系统，护城河在于能效比领先[25] 全球AI竞争格局 - 中国AI进展已与美国并驾齐驱，中国创业者来自全球顶尖理工院校，具备强创新能力，即便英伟达不进入中国竞争，中国同行也会在全球市场竞争[26][28] - AI竞争本质上是算力、数据、算法和生态的全球协作，而非国家对抗，世界已被算力的神经网络连接成一体[28] AI对就业的影响 - AI不会取代人类劳动，而是放大人类能力，历史表明技术革命会淘汰旧岗位但创造新岗位，如工业革命和互联网革命所示[29] - 未来最珍贵的能力是提出问题的创造力，AI负责计算而非思考，它作为放大器将催生更多需要判断力和创造力的岗位[29]