以伊战争升级，全球金融市场笼罩在悲观情绪之中。然而，在投资中，悲观者永远正确，只有乐观者才 能赢得未来。 事实上，悲观主义往往更能引起关注，因为悲观主义显得更有新意，只要看到最近发生的事情，悲观主义 就有说服力；乐观主义却需要回顾漫长的历史和事物发展的进程，而人们总是会忘记这些事，并需要花很 大的力气才能将分散的事实联系起来。 回顾过去一个世纪，股市就是一个披着股市外衣、年化息票率为12%的债券，它比任何其他大类资 产都能产生更多的回报。但股市的特性是波动性，当股市走势连续疲弱之时，人们往往会忘记股市 的长期高收益特征。 《金钱心理学》的作者摩根·豪泽尔说，悲观主义比乐观主义更容易出现，还有一些其他的原因： 第一个原因是，金钱在生活中无处不在，所以金融领域的消极事件往往会影响到每一个人，吸引每 一个人的注意。在1929年美国发生大萧条股市崩盘之前，尽管只有2.5%的美国人持有股票，但绝 大多数美国人——甚至可以说全世界都在惊愕地旁观这次崩盘过程，心想着这对自己生活意味着什 么。 "因为其他人也都密切关注着市场，并将其看作自己个人命运的参照物，他们也很快停止了大部分经 济活动，人们感到自己脚下的地面正在崩塌。" ...

我们要小心自己的悲观主义情结。正如泉果基金创始人王国斌曾说过的，千万不要让悲观者指导你的投资， 不要把赌注压在股市的整体表现上，市场总能爬过"忧虑之墙"，致力于投资高品质的公司。 小心我们心中的悲观主义倾向 以伊战争升级，全球金融市场笼罩在悲观情绪之中。然而，在投资中，悲观者永远正确，只有乐观者 才能赢得未来。 事实上，悲观主义往往更能引起关注，因为悲观主义显得更有新意，只要看到最近发生的事情，悲观主义就 有说服力；乐观主义却需要回顾漫长的历史和事物发展的进程，而人们总是会忘记这些事，并需要花很大的 力气才能将分散的事实联系起来。 回顾过去一个世纪，股市就是一个披着股市外衣、年化息票率为12%的债券，它比任何其他大类资产都能产 生更多的回报。但股市的特性是波动性，当股市走势连续疲弱之时，人们往往会忘记股市的长期高收益特 征。 尽管在过往60多年的时间里，巴菲特在股市里赚取了上千亿美元，但巴菲特却说："自从我离开学校，就有人 劝我卖掉股票，他们给我10个理由不让买，但我相信，世界不属于悲观者。" 绝大多数投资者宁愿相信悲观主义。悲观情绪在我们心中占有特殊的位置，悲观情绪不仅比乐观情绪更普 遍，听起来也更明智，悲 ...

核心观点 - 悲观情绪在金融市场中更易引起关注，但长期来看乐观主义才能带来更高回报 [1][2] - 股市长期年化回报率约为12%，远超债券等大类资产，但投资者常因短期波动忽视这一特性 [8][9] - 高品质上市公司能应对环境挑战，投资应聚焦企业基本面而非宏观不确定性 [10] 行为金融学分析 - 悲观主义具有认知吸引力，因人类演化中对威胁更敏感 [4][5] - 金融领域消极事件影响广泛，如1929年大萧条仅2.5%美国人持股却引发全球关注 [6] - 进步缓慢难察觉而挫折快速显性化，如股市6个月跌40%引发调查但6年涨140%无人关注 [7] 历史数据验证 - 过去60年巴菲特通过乐观投资赚取上千亿美元，强调"世界不属于悲观者" [3] - A股1100家公司20年总市值从4.25万亿增至26.65万亿，年化增幅9.6%，150+公司涨幅超10倍 [10] - 先锋基金研究显示股票长期收益9.5%来自企业经营，仅0.5%来自投机 [9] 投资方法论 - 净资产收益率可持续性支撑12%股票长期回报，但高价买入会稀释收益 [8][9] - 重大危机如石油危机、总统弹劾等反而提供最佳买入机会 [10] - 约翰·博格指出投机收益短期影响大但长期趋近于零 [9]

劳动力市场压力来源 - 关税政策对劳动力市场产生显著负面影响 [1] - 削减资金措施加剧了就业市场的压力 [1] - 消费者支出变化对劳动力需求形成冲击 [1] - 经济悲观主义情绪进一步抑制就业增长 [1]

AI行业发展趋势 - AI发展正从"智商时代"转向"情商时代"，未来将具备社交商(SQ)和行动商(AQ)等多元智能维度 [4][19][33] - 行业从信息检索型AI向具备情感陪伴功能的"AI伴侣"演进，用户期待AI能理解情绪、主动完成任务并推动用户前行 [4][21][23] - 微软2019年向OpenAI投资10亿美元被视为前瞻性布局，当时OpenAI尚未推出GPT系列模型 [5] 微软AI战略布局 - 微软采取双轨支持策略：既扶持内部AI研发，也通过投资OpenAI实现多元布局 [5] - Copilot已实现跨平台部署，可在Telegram、WhatsApp等各类应用中运行，展现出平台无关性 [16] - 微软与OpenAI的合作将持续至2030年，目前最广泛使用的AI模型仍来自OpenAI [4][5] 技术治理与开源争议 - 开源模型提升透明度但伴随滥用风险，当模型能力达到临界点时需建立通报机制 [11][12] - 监管适应速度加快，相比社交媒体时代，政府对AI的响应周期明显缩短 [10] - 实验室型机构(如DeepMind、OpenAI)面临商业化压力，需平衡研究使命与生存需求 [6] AI产品演进路径 - AI交互方式将从指令式转向代理式，能自主操作设备完成复杂任务 [20][39] - 产品设计进入"性格工程"阶段，需平衡人性化特征与伦理边界 [24][26] - 移动设备将成为AI枢纽，在两三年内接管多数管理性任务 [21] 市场竞争格局 - AI领域可能不会形成"赢家通吃"局面，用户会根据偏好选择不同性格的AI伴侣 [14][15] - 网络效应仍起作用，但AI的个性化特征可能削弱平台垄断趋势 [15][16] - 小型搜索引擎难以突破数据规模壁垒，但AI伴侣领域可能出现差异化竞争 [15] 技术扩散与社会影响 - 智能普及将改变城市聚集模式，到2040-205年人们可能更倾向居住在低成本地区 [39] - AI可能降低生活成本，使人们以更少收入获得同等生活质量 [42] - 需要建立新型价值分配机制，解决创作者激励与全民基本保障问题 [41]

AI行业发展趋势 - Mustafa Suleyman的职业路径从DeepMind联合创始人到Inflection AI创始人再到Microsoft AI CEO 体现了AI行业从研究导向向商业化落地的转型 [3] - 微软采取双轨AI战略 同时支持内部研发和外部合作(如2019年投资OpenAI 10亿美元) 以规避创新者困境 [5] - AI组织形态从纯实验室向"商业实体"演变 OpenAI等机构面临研究使命与商业压力的平衡挑战 [6] - 行业正从IQ(信息检索)时代进入EQ(情感交互)时代 AI伴侣概念兴起 要求具备情商和社交商 [8][27] 技术演进方向 - 模型能力从模仿转向结构化推理 逻辑理解和复杂问题解决成为关键突破点 [11] - 四大智能维度演进：IQ(智商)、EQ(情商)、AQ(行动商)、SQ(社交商) 其中AQ指AI操作数字/物理世界的能力 [26][40] - 开源模型(Llama系列等)加速创新但引发安全争议 需在透明度与风险控制间平衡 [14][15] - 提示工程重要性凸显 特朗普关税事件显示提示语设计直接影响政策类问题输出质量 [9] 产品形态变革 - Copilot展示平台无关性 可在Telegram/WhatsApp等多平台适配不同用户群体 [20] - AI交互从"冷冰冰应答"转向拟人化 需设计个性边界(如是否模拟呼吸声) [31][32] - 未来AI可能深度整合数字生活 实现自动信息收集/表格填写/计划制定等管理任务 [27] - 二手商品数字生命档案等应用显示AI增强实体物品叙事能力的潜力 [37] 社会影响与治理 - 技术扩散速度远超监管适应周期 需建立结构化通报机制(如向美英政府提前报告) [16] - "遏制"概念提出十步骤措施 强调对技术扩散的有意控制与必要时关停能力 [52][53] - 全民基本收入与价值分配成为关键议题 AI可能降低生活成本但需解决创作者补偿问题 [49][51] - 工作形态重构 城市中心化减弱 2040-2050年或出现居住自由化趋势 [47] 用户行为变迁 - 低门槛表达释放创造力 用户对AI倾诉日常观察的行为模式不同于传统社交 [35][36] - 年轻群体出现与AI建立拟人际关系现象(如扮演前任) 引发伦理争议 [43] - 隐私保护需实现细粒度控制 用户应拥有通知/数据访问等功能的自主选择权 [41][44] - 数字身份呈现多元化 人们可能为不同场景维护多个AI伴侣角色 [19]