从AI谈投资中的“精确性陷阱” | 月度策略观察

所谓“精确性陷阱”，就是耗费大量时间算细账，而忽视了行业发展的大格局。对于新兴行业投资，这一点尤其重要。如果一个东西是可以被精确计算出来，那它就会像是超市货架上的商品一样，已经被明码标价了。能见度大的地方不会有太多的超额收益，看不清的地方才隐藏着巨大的奖励。所以，投资不应该追求能见度，而是应该追求正确判断方向。拿着显微镜去找星辰大海，大概率是找不到的。

我们应该把90%的精力花在定性分析上，去找到主要矛盾，剩下的10%花在定量分析上，用于判断是否有足够的安全边际。就像苹果公司真正的护城河不是iPhone的利润率，而是十亿级用户形成的生态系统价值。如果想找到AI时代的下一个伟大公司，那么我们应该分析谁掌握了行业的关键入口，谁能构建智能生态系统，或者谁能通过AI交互实现乘数效应等，而不仅仅是算估值和业绩增速。

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从底层逻辑出发思考问题

对于新生事物要富有想象力，但这种想象力绝非天马行空，而是要符合事物发展的底层逻辑。底层逻辑不一定是什么高深莫测的东西，它可能就是一个常识。很多时候我们被五花八门的共识给误导了，但其实最简单的常识就是最有效的原则。

以AI为例，过去人们对AI的关注点大多落在了算力上面，但如果我们用常识去推演，像DeepSeek这样通过算法优化去大幅节约算力是行业发展的必然趋势。原因很简单，人的大脑一天的能耗转化为电功率大约为20瓦，相当于一个低功率的灯泡。而ChatGPT 的日均能耗超过50万千瓦时，相当于美国数万家庭一天的用电量。这个巨大的差异来源于人脑是生物结构，可以通过高效的并行处理和生物机制来实现低能耗。这本质上是一种算法架构的优越性。

所以，AI要大规模发展必须从算法上突破，单纯堆算力是无法突破能源供给这个物理瓶颈的，这就是常识。从这个角度出发，一味地追捧算力相关的海外龙头公司可能会遇到麻烦。

对于快速变化的新兴行业，我们不需要知道"何时会发生"，但是要知道"什么一定会发生"。我们应该不断追问：这个商业模式的根基是什么？哪些底层变量可能引发质变？市场上有哪些共识，有没有不符合逻辑的地方，有没有被忽视的地方？基于这些判断，我们可以对行业发展路径提出合理的设想，再密切跟踪现实中的变化，当现实的演绎验证了我们的设想，投资自然也就先人一步。

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