尽管人工智能（AI）占据了新闻头条，但我们认为其颠覆性的增长潜力和诱人的投资回报仍被低 估。与此同时，投资者面临着"重蹈覆辙"的风险，即期望通过广泛的指数投资来捕捉投资机会，却难以 区分颠覆者与被颠覆者。 二是技术提升迅速，成本随之降低。自ChatGPT发布以来，大语言模型的进化速度之快令人惊叹。 关键在于，推理模型能够生成自己的训练数据，模型处理的每个思考过程都可以反馈回模型中，从而在 解决问题时实现实时学习。 此外，由于半导体技术的进步，技术成本正在迅速下降，为生成式AI带来了更多盈利应用场景。 就在几年前，推理模型还因其计算密集的特性，成本高得令人望而却步。 三是AI扩展性远超其他技术突破。回顾历史技术周期，无论是通过计算机实现劳动力自动化，还 是知识型工作赋能（涉及思考、分析或创造的任务），都需要新设备和流程。自动化流水线已经存在了 一个多世纪，但发展缓慢，因为在现实世界降本需要时间。计算机赋能的知识型工作也需要设备和技 能，例如，学习打字或使用Excel，虽然这一过程进展很快，但也花了数十年时间。 而如今，我们看到AI正以前所未有的速度增强人们的工作能力。随着我们迈向由智能体主导的世 界（首批应用案 ...