人工智能发展历程 - 人工智能发展经历了三次浪潮：第一次是1950年代的机器学习浪潮，目标是实现能像人类一样利用知识解决问题的机器 [4] - 第二次是2006年开启的深度学习浪潮，深度神经网络隐藏层可达150层，标志性事件是2016年AlphaGo战胜李世石 [5] - 第三次是2018年至今的生成内容大模型浪潮，代表性模型包括谷歌BERT、OpenAI GPT系列、Meta LLaMA、百度文心一言、华为盘古等 [6] - 2025年1月中国DeepSeek发布的V3与R1系列大模型性能与LLaMA相当但成本大幅降低 [6] 人工智能技术突破 - 2024年12月World Labs实现"空间智能"技术突破，可通过单张图像生成三维世界 [2] - 自2022年起生成式AI以月为单位加速迈向通用人工智能，训练数据集接近公共在线文本总量天花板 [7] - 通用人工智能定义为能跨领域学习推理的智能，超级人工智能则是假想的超越人类认知能力的系统 [6] - 马斯克预测到2030年AI超越人类的概率达100% [7] 人工智能经济影响 - 人工智能正在颠覆传统经济学原理，动摇"理性人"假设和资源稀缺性等基础理论 [8][9] - 人工智能将重构分工理论、就业目标、生产函数、价格曲线、储蓄投资模型等经济概念 [9] - 人工智能代表的技术创新表现为连续创新过程，由供给创造市场，不存在产品过剩问题 [9] - 未来将出现人工智能经济学、政治学、社会学等新兴交叉学科 [10] 人工智能产业应用 - 人工智能技术生态系统融合硬件、软件及基础设施，全方位渗透经济活动各领域 [10] - 人工智能劳动效率高于人类且无物质消费需求，可超越资源短缺限制进行内容生产 [9] - 人工智能将改变经济活动模式、经济结构布局和制度框架 [10] 人工智能企业动态 - OpenAI联合创始人预测超级人工智能将在2026年到来 [2] - 中国企业在AI大模型领域取得突破，百度、华为、DeepSeek等推出具有竞争力的产品 [6]

核心观点 - 自身风险源管控取得成效，股市做空动能急速下降，最艰难时期已过 [1] - 科技创新和新型工业革命推动产业发展，少数标杆企业如比亚迪已具备国际竞争力 [2] - 中国专利数量增长显著，为工业化发展提供知识积累和底气 [3] - 中国制造业优势明显，全工业门类齐全，自给自足能力强，可缓解全球通胀冲击 [4] - 军工和科技突破将提升全球影响力，地缘安全性带来贸易稳定 [5] 制约股市的因素 - 股债汇楼压力已削弱，杠杆、债务、泡沫有所清除，定点爆破概率低 [1] - 比亚迪从262元上涨，核心资产中线判断遥遥领先 [1] 科技创新与产业发展 - deep seek和科技创新写入十五五规划，新型工业革命带来增长潜力 [2] - 逆全球化过程中，中国制造业和服务业企业有机会占领全球市场 [2] - 中国工程师团队和人才优势将推动全球品牌估值溢价 [2] 专利与技术积累 - 2022年中国专利数量增长超过美国，为工业化提供知识积累 [3] - 专利推动的应用产品刚起步，未来可能在材料、机械、通信、芯片等领域突破 [3] - 教育改革倾向于理工科，为科技创新提供可持续人才支持 [3] 制造业优势与全球竞争 - 中国全工业门类齐全，自给自足能力强，可缓解全球通胀冲击 [4] - 产能过剩和内卷导致企业利润不高，但危机中可能改善盈利困境 [4] - 全球再工业化需5-10年，中国制造业优势窗口期仍在 [4] 地缘安全与科技突破 - 军工突飞猛进，6代机、登月等科技突破将提升全球影响力 [5] - 科技文明和军事实力是地缘安全性和贸易稳定的基础 [5]

文章核心观点 - 我国工业品价格面临下行压力、部分行业盈利下降，国际贸易摩擦频繁，企业陷入“内卷式”竞争，朱鹤给出理解去产能政策框架，认为本轮去产能政策影响范围或大于上一轮，并对相关政策问题给出思考 [1][2] 政策背景与现状 - 2025年《政府工作报告》提出综合整治“内卷式”竞争，2024年底中央经济工作会议也提及相关内容，背后是工业品价格下行、部分行业盈利下降及国际贸易摩擦频繁的现状 [1] - 朱鹤长期研究“新三样”过剩争议，在《什么行业会被“去产能”》中给出理解去产能政策初步框架，推测本轮去产能行业包括上游和高端制造业，营收占比高于上一轮，影响范围或更大 [2] 政策逻辑异同 - 当前“内卷”集中在部分重点行业，本质是价格竞争，“恶性竞争”界定标准未明确，市场缺乏退出机制，与上一轮钢铁行业供给侧改革前困境相似 [5][6] - 去产能政策与行业复苏因果关系需深入研究，治理内卷关键是厘清不同行业市场失灵具体形态，而非简单套用过往经验 [6] 政策切入角度 - 最有效方式可能是限制投资，但需研究诸多细节问题，“新三样”在本轮可能去产能行业名单中 [7] - 新兴产业新增产能与原有产能是替代关系，释放有效需求重要性或许大于化解产能，应依靠市场力量实现行业自发出清 [7] - 上一轮供给侧改革通过压产出减供给、抑制投资控制产能，抑制投资效果更好，核心是实现供需平衡 [8] 宏观层面变化 - 从去产能到“反内卷”期间，经济结构变化，制造业投资持续扩张导致供需矛盾，“新三样”行业通过出口缓解国内供需压力，出现“内卷”的出口现象 [9] 政策并存问题 - 综合整治“内卷式”竞争更像改革政策，旨在规范地方政府招商引资和投资行为 [10] - 补贴政策对制造业投资拉动作用有限，制造业投资取决于企业盈利和市场需求，带动总需求好转和改善企业现金流才能实现可持续投资扩张 [10] - 促进有效投资需支持性宏观政策，改变低通胀环境，“推动价格的温和回升”，需重新审视“新三样”相关政策，适度调整发展节奏 [11] 需求侧措施 - 从需求出发关键是消费，是研究、当期政策和未来经济发展战略重点 [12] - 与发达国家类似阶段相比，中国劳动者报酬占比不低，二次分配有优化空间，应从中高收入群体收税转移至低收入群体 [12] - 居民消费信心部分是内生因素，决定消费的是收入，“稳楼市、稳股市”政策重要，稳住居民资产价格可促进消费 [13] - 《政府工作报告》强调深化财税体制改革，部署多项具体改革措施，可探索将高端服务业纳入消费税征收范围 [13][14]

文章核心观点 - 盈利是科技企业的生命线，创新必须完成"技术势能→商业模式→财务正循环"的价值闭环 [1][3] - AI行业已显现盈利突破迹象，DeepSeek和涂鸦智能分别通过技术成本优化和商业模式创新实现盈利 [4][6] - AI行业正从技术崇拜回归商业本质，技术演进将回归基础设施本质 [9][10] - 涂鸦智能通过"LLM Agnostic"理念和技术集成策略，降低AI应用门槛，推动AI平权生态 [11][15][17] - 涂鸦智能通过破解技术、经济和市场三重壁垒，构建系统化AI赋能体系 [20][21][23][28][35] 根据相关目录分别进行总结 从技术崇拜回归到商业本质 - DeepSeek实现理论成本利润率545%，打破技术参数军备竞赛的叙事 [4][9] - 大模型的本质是将复杂AI能力泛化为可调用工具，技术演进将回归基础设施本质 [10] - 涂鸦智能提出"LLM Agnostic"理念，延续"Cloud Agnostic"和"Edge Agnostic"思路，降低开发者技术复杂性 [11][12] 做一个技术集大成者 - 涂鸦智能集成DeepSeek、豆包、通义千问等顶尖模型，支持开发者按需调用差异化能力 [15] - 不同模型在文本推理、多模态交互、成本效率等方面各具优势，涂鸦智能通过技术集成解决选择复杂性 [16][17] - 平台通过架构级创新，允许开发者自由组合模型能力，如融合通义千问语义理解与DeepSeek代码生成 [18] 破解三重壁垒 - 涂鸦智能通过"数据处理-垂直训练-场景调优"全链路体系，降低技术门槛 [21][22] - 推出"亿元补贴"计划，通过"成本分类解耦"策略降低经济门槛 [23][25] - 2024年服务5800个品牌客户，覆盖超12万个渠道门店，降低市场门槛 [27] 构建系统化的AI赋能体系 - AI Agent开发平台采用低代码模式，支持多硬件环境部署和八大场景标准化解决方案 [31] - 在PaaS领域推进AI能力产品化，部分类目已支持AI能力开发 [33] - 在SaaS领域开发基于AI的服务，如宠物赛道动物识别算法和视频自动剪辑服务 [34] - 提供零代码、API/SDK和定制化解决方案等多层次交付方式 [35] 商业生态重塑 - 涂鸦智能通过降低开发门槛激发长尾创新，实现平台与生态伙伴共生共荣 [36] - 技术普惠与商业可持续的共生关系预示智能硬件产业将进入"边际成本趋零，生态价值倍增"新阶段 [37]

文章核心观点 - 未来15年，18个关键领域将创造29万 - 48万亿美元收入和2万亿 - 6万亿美元利润，对全球GDP增长总量贡献率达18% - 34%，中国在部分领域具备发挥优势的机会和潜力 [1][4] 未来18个潜在“竞技场”概况 - 预计到2040年，18个竞技场将创造29万 - 48万亿美元收入，贡献1/3的全球GDP增长 [4] - 过去20余年，12个竞技场展现成长力，2005年12个行业经济利润占全球总额不足10%，2019年占比飙升至49% [5] - 未来18个竞技场将是竞争、创新和价值创造中心，可能掀起“创造性破坏”浪潮 [7] 竞技场定义及特点 - 竞技场指高增长、高活力领域，能占据全球经济增量大份额，市场变化快，新玩家可能颠覆旧秩序 [10] - 2005 - 2020年，12个竞技场收入年复合增长率达10%，市值增速达16%，远超非竞技场行业；营收和市值洗牌率均值分别达49%和66%，比非竞技场行业高17和19个百分点 [11] - 12个竞技场行业崛起受益于数字化浪潮，新兴领域2005 - 2020年复合增速达13% - 33% [14] 当前12个竞技场特征 - 高利润：2005年12个行业经济利润占全球总额不足10%，2020年升至49%，消费电子等领域领先；2020年疫情时资本回报率达28%，其他行业仅12% [17][18] - 高投资：2005年美国企业研发支出62%流向竞技场及相关行业，2020年增至65%，半导体和电子元器件创新投资份额最大 [19] - 新生力量：2020年12个竞技场总市值33%来自2005年“局外”公司 [20] - 巨头摇篮：截至2020年，竞技场行业总市值74%由市值超500亿美元巨头掌控，半数来自超2000亿美元超级巨头，非竞技场行业比例低 [21] - 高集中度：2020年云服务等5个行业头部十家企业至少占行业市值和营收90%以上，消费互联网领域内部竞争激烈 [22] - 全球化突出：竞技场企业平均50%营收来自本土以外，68%企业海外营收占比超20%，软件行业典型 [23] 未来18个竞技场分类 持续竞技场 - 包括电子商务、电动汽车、云服务和半导体四大行业，处于市场渗透率S型曲线快速增长中期，将在创新与数字化浪潮推动下扩张 [25][26] - 各行业有不同增长动能、竞争要素和关键变量，如电子商务新兴模式、发达和新兴市场机会等 [27] 分拆竞技场 - 包括AI软件和服务、数字广告和流媒体三大行业，消费互联网等行业进入S型曲线尾部，这三个细分行业将通过技术跃迁或模式重构爆发式增长 [28][29] - 各行业有不同增长动能、竞争要素和关键变量，如数字广告用户基数扩张、技术迭代等 [30] 新兴竞技场 - 包括共享自动驾驶车辆等11个行业，具备高增长和高活力潜能，处于S型曲线早期至中期阶段；还有清洁氢等“准新兴竞技场” [31] - 18个行业未来15年收入或增长至29万 - 48万亿美元，复合年增长率8% - 11%，占全球GDP份额从2022年的4%增长至2040年的10% - 16% [31] 中国优势 - 当今12大竞技场中，中国在工业电子领域占绝大部分市场资本份额，在消费互联网等领域发挥重要作用 [33][34] - 未来18个竞技场中，中国在电子商务等多个领域具备发挥优势的机会和潜力 [34] - 2024年全球新增4.5万条生成式AI专利信息，2.7万条来自中国，占比61.5%；DeepSeek带动AI算力效率出现拐点；中芯国际跃升为全球第三大晶圆代工厂；2023年中国工业机器人密度跃居世界第三，全球制造人形机器人上市公司中中国企业占比56% [35]