文章核心观点 - AI领域热点持续不断，包括巨头倡议降速、存储价格走高、AI短剧爆发和CPU重新升温，但真正值得追问的是喧嚣背后不变的生意逻辑：门槛从哪来，利润流向谁，竞争优势能否持续 [3] - 研究核心应关注优势梯度而非门槛本身，优势梯度足够大才是企业赚钱的统一标准 [11][13] AI巨头呼吁降速与行业门槛 - AI巨头呼吁分两部分：一是要求监管和安全审查，建立安全机制控制AI失控风险；二是希望前沿模型慢一点研发 [4] - 第二个呼吁很难执行，类似囚徒困境，因为一旦AI实现递归自我改进（RSI），智能水平将呈几何增长而非直线增长，领先者会把后来者甩得越来越远 [6] - 各家领先程度都不足以说是绝对领先，行业第二、第三的模型如果首先实现RSI，就有可能超过第一 [7] - 增加监管和安全门槛会对初创企业产生影响，原本一两亿美金可能就够的模型研发融资将不再足够，这会增加门槛 [7] - 优秀大模型厂商融资和发债动作都没停过，说明其并不会真正放慢研发速度 [7] 门槛与利润的关系 - 大多数门槛应该是这门生意的自然属性带来的，但判断标准取决于改变这个护城河的难度高低，而非它是人为的还是先天的 [9][10] - 参与门槛一旦建立，已经在门内的公司不一定必然大赚，取决于门槛够不够高、门槛里公司的差异够不够大 [11] - 如果门槛内只有三家公司且水平差不多、成本也差不多，大概率大家都赚不了很多利润 [11] - 参与者的优势梯度足够大才是统一标准，即使没有门槛，优势梯度足够大也能很赚钱 [11] - 以卖折纸壳为例，如果效率差别非常大，无论有没有门槛，效率最高的人的利润回报水平一定不低 [12] - 研究主要关注差异的梯度，不光是成本，还包括产品质量、品牌等优势差异 [13] - 只要最有优势的企业和最没优势的企业之间差距足够大，无论有没有门槛，这个生意都应该挺赚钱 [13] 存储产能与涨价趋势 - 存储价格分现货市场价格和长协价格，当前现货价格比长协价格贵很多，新闻中提到的存储明年涨价指长协价格 [14] - 供需情况目前来看还是供不应求，AI需求很大，挤压了消费电子对存储的需求，存储厂商很多产线相互共用 [14] - 两种情况下涨势可以退潮：一是AI需求不如市场预期能空出供给；二是供给增加，存储扩产 [14] - 短期来看似乎没有看到AI退潮的迹象，但半年、一年以后不确定，退潮概率比较低，可能还是指望增加供给比较容易 [14] - AI用的存储价格敏感性更低，通常是AI挤压消费电子，而不是消费电子挤压AI [15] - 手机内存贵了会带来需求萎缩，因为手机客户是个体消费者，对价格更敏感；而服务器内存需求方对价格不那么敏感 [15] - 存储厂商会保证给手机厂商的最低供应量，不会因为手机存储价格比AI低就给手机厂商断供，要考虑以后长期合作 [16] - 下游手机厂商也很集中，主流厂商就那么几家，一般做生意不会完全断供，最多就是给涨价 [17] AI短剧降本与利润流向 - AI会显著降低短剧制作成本，基本可以覆盖短剧全流程，从写剧本到生成视频、配音，成本至少降低了一个数量级，降低两个数量级也有可能 [19] - 以前制作真人短剧成本不低，纯动画制作要做渲染、雇美工人员等成本也很高，现在AI都能完成 [19] - 下降的成本大概率不会变成制作公司的利润，反而会侵蚀制作公司的利润，因为门槛对专业技能需求降得太低，供给爆发程度远大于刺激的需求 [21] - 短剧做出来只是第一步，想赚钱还得买量，投流成本没有降低，投流成本取决于用户数量乘以用户使用时长 [21] - 假设短剧总市场需求翻倍，但短剧供给增加100倍，单剧收入会大幅下降，投流环节竞争变激烈甚至单价上涨，短剧利润可能是负增长 [22] - 短剧制作的利润被压缩，这部分利润给平台和上游工具 [24] - 引入AI降本后只是缩窄了制作精良作品与普通作品之间的差距，漫威这种品质的作品比以前更不挣钱了，因为差距变小了 [25] 车企自研电池的动机与挑战 - 电池厂商赚了更多的钱是车企自研电池的原因之一，但不是全部 [28] - 一辆纯电新能源汽车假设带100度电池，电池成本约6万元，如果有百分之十几的净利，意味着净利将近1万块钱；而品牌车厂卖一辆车能挣超过5000的都是优秀企业，有些车企出厂均价10万元，3%净利率对应利润约3000元 [28] - 自研电池对车企产品设计有好处，不同车型使用工况、设计特征、使用场景不同，对电池要求不同，电池本身有充电倍率、容量、一致性、低温性能等多维度指标 [28] - 如果电池厂不提供定制，车企只能买标品，就无法实现希望实现的功能和产品差异化 [29][30] - 车企想用最新技术但每家车企新产品周期不同，电池厂商研发有自己的节奏，不能跟车企周期恰好匹配 [30] - 大多数车企其实不具备自研电池的能力，这是统计意义的结果，最后出来的效果不一定都更好，甚至可能成本更高，因为量不够大，制造没达到规模效应，研发费用摊不掉，有些还要给原来的电池厂支付专利费 [32] - 电池对成本的影响很显著 [33] - 电池行业集中度比较高，头部的占比很高，实际上是电池头部企业很赚钱，不是电池行业很赚钱，有些电池厂商到现在可能都不太赚钱 [34] - 车企开始做自研电池，以前不太赚钱的电池企业会有机会，头部车企配合的动力不足，后面的车企如果想迎头赶上会表达出更高意愿 [35] - 头部车企对电池生产管理有自己的理解，会派人去电池厂到生产线上帮助改进生产线、提升良率，但有这个能力的车企很少 [35] CPU需求大增与增量来源 - CPU已经热起来了，AMD预测CPU市场到2030年复合增长率能到50% [37] - 端侧使用Harness结构的Agent会用PC的CPU，但这不会让CPU需求量扩大很多，因为不管用不用Agent电脑都要配CPU，增量很有限，真正的增量在云端 [38] - 云端CPU参与长程任务的安排，Agent这种长程coding包括其他长程任务能力导致市场对CPU需求大幅提升 [39] - 长程指需要协调连续推进、包含多步骤的任务，复杂任务一定是长程的，有先后顺序的逻辑处理，大多数由CPU完成 [40] - 现在大模型都不是单独使用，外面有一个Harness理解意思、协调大模型、做出脚本、完成长任务，这个使用场景需要CPU [42] - 大模型本身的盈利模式目前不清晰，第一大家的差距到底能不能维持不好说，第二盈利模式是不是稳定也不好说 [42] - 现在的模型恨不得天天更新，下一代模型大家也都摩拳擦掌，一旦RSI来了速度只会更快 [43]