我还是那句话，如果哀股不进行类似当年“股权分置改革”一个级别的制度变革，就按照现在“伪注册制”的抽血模式，GJD投入多少资金都是杯水车薪。

　　目前在健康中国战略下，国家强推癌症、心血管、脑健康领域的早诊早治，但这些领域的体检项目定价较高，针对这些领域进行体检要应用到的设备也比较贵，比如，CT、核磁共振和胃肠镜等，500元覆盖不了，也就形成了“1000块钱做不了有效体检”的结论。

　　营销咨询公司要与客户公司法务部拼死相搏，并建议老板改变对法务部的考核机制。比审查更可怕的是内部审查，因为负责内审的部门会把标准再严苛十倍，并非为了公司利益，而是为自己省事免责。

　　法务部不是不让品牌营销部门“打擦边球”，而是要保持离边界一百公里。在企业内部，业务部门往往在法务部们面前处于弱势，这就需要外力介入。

　　我们认为，一个以“0风险”为原则，只负责说NO的法务，给2000块月薪就够，因为他的指导意见，就是出门有被车撞死的风险，不许出门。这样的工作不仅没有技术含量，而且是破坏性的懒政，挡公司财路。而真正负责任，提供合规意见、风险评估和解决方案的法务，可以给百万以上年薪。

　　第一，2024年千亿大模型过半将凋零，私有化百亿大模型将百花盛开。第二，超越OpenAl的机会来自大模型应用公司。第三，“数字老板”将成为企业标配，董事会将考核CEO使用AI的时长。第四，具身智能很火，但人形机器人必定不能量产。

　　AIGC国内只有两种机会：1）现有场景降本增效；2）技术非常难，美国也做不出来，国内靠部分人工部分AI直接交付结果，比拼销售效率和交付效率。全部AI的反而很快就会成为红海。傅盛的这3张图讲的特别好，很多垂直场景用开源小模型优化后的结果远比通用大模型要好，垂直场景和数据的重要性远超大模型本身。

　　3. 类似操作系统，开源和闭源模型会共存，有1-2个闭源模型，1-2个开源模型，开源模型像Linux一样会衍生出不同分支和版本。

　　经过2023年的大模型热，其实到了下半年已经出现了冷却的现象，资本市场已经开始走极端了。这里面的主要因素一方面是产业发展客观存在的，另一方面是我们中国人的特性，喜欢一窝蜂。就像新能源车和光伏以及电池一个意思，也像过去养猪，等等都是这样的，看到好大家都来了，不论什么目的，不论实力如何，不论是不是相关，先来掺和一下炒个股顺便离个婚套点现。

　　因此必然要洗牌和出清，一个算力成本就受不了，只是肥了英伟达。之前吐槽过，但是这不是谁靠个人能改变的现象，那就只能用时间和更多人的痛苦去熨平。不完全统计有254家10亿参数以上级别的大模型吧，这里面除了某些具体垂类的能挣扎一下，大部分最后都要死掉的。

　　那么通用大模型分四类，一类就是类似通义千问这种开源的，可以靠阿里云赚钱；一类就是字节和腾讯这种的，大多用自身业务，试试玩玩，未来主要做c端的；一类是真正解决实际问题，以提高生产效率解放提高生产力为核心的，类似讯飞星火这种的；还有就是自己吹自己多么牛啥都想干的，这个就不举例了。

　　但是现在遇到一个问题，大模型c端应用，短期看很难赚钱，而在通用大模型基础上开发应用（罗本帅哥一直呼吁的那个）有个最大的bug就是我们国产大模型还是有差距，你自己的差距和性能跟不上别人怎么基于你这里开发二次应用呢？因此说对于除了财大气粗的字节，阿里，腾讯可以在c端培养起用户习惯外，其他大部分大模型最愁的是落地，当然还有就是不断的迭代，但是迭代越往上越难，并且算力成本越高，因此说2024年大模型的竞争就会清晰起来，大多数就自然掉队了。

　　而立竿见影的就是给自己业务和产品加上大模型去提高性能和市场，其次就是gb端的落地会优先于c端，因此过去被资本市场广为诟病的gb端业务的公司，可能在大模型落地时期会有着先发优势，也存在着巨大的预期差。比如讯飞（技术）和华为（芯片和算力）联合战队在去年底已经落地了一些标，如湖北利川和山东济南等项目，当时国内的头部大多都参与了竞争，但是最终综合实力和过去的经验以及口碑讯飞胜出了，就是这个意思。

　　当然在未来的gb端还有一个考虑，就是信创的问题，就是我之前一直说的，算力是不是国产算力，大模型是不是自主研发自主可控，背后的资本包括二级市场的股东是不是以内地为主，这些都涉及到国家安全的问题，都会是考量范畴。因为大模型背后就是数据。

　　因此总结下：2024年的大模型，会分化甚至是出清，因为需求下降对算力公司不是很友好；国产大模型一面要争分夺秒的迭代，会有个相互赶超的过程，还要一面应对投入以及研发的成本，一面还要争取落地的竞争，当然也有可能会应对，也是我最不希望见到的，就是一些机构打着测试的名义，收费发各种证书，来扰乱市场的行为。

　　回到股价，依然要看市场怎么反应，如果看迭代和落地，技术与收入，那么也不排除会有不错的投资收益；如果向过去一样单纯的看利润，2024年的所有大模型公司大概率不会反应出多少利润，那么可能会继续等待。

　　商汤科技股价跌破1港元了。市值300多亿港元。虽然很多人会说前人工智能时代的企业，至今还没找到可持续性的商业模式，挣钱很难，都要靠做非标准的项目，但是毕竟商汤代表着中国一类高技术含量的人工智能能力，没能在资本市场上证明自己，也是整个行业的损失。现在一窝蜂都去做大模型了，会不会又重演这样的故事呢，谁都难说。

　　AI是未来。但是对应的整个芯片产业链绕开了中国（光模块这种非核心除外），大模型也是，这么下去，Ai就是各搞各的了，电动车通过各种贸易非贸易壁垒也在坚壁清野。这都是代表未来的产业，所以当下是历史性时刻，改革开放就特别重要，只有融入世界才能不被脱钩。科技高水平自立自强重要，但前提是和世界融合发展，不能若干年回头一看自己一套体系，世界是另外一套体系。

　　AI PC在国内的故事讲不下去的很大一部分原因是，已经没有什么日常应用支持 PC 和 Web 端了。 就算你的 Agent 强如人类，也没法在 PC 上完成许多操作。

　　现在的问题是中国汽车厂商内卷加剧到底对中国整个汽车产业是利大于弊还是弊大于利。内卷虽然锻炼出了卷王，但是也充分淘汰了中国多家企业，这些企业是否本应该在出海市场去抢夺市场份额，而不是在一个锅里面竞争最后都赚不到钱。最惨的情况是国产车一顿内卷奄奄一息，然后被外资携海外市场和资本之力，收割最后胜利的果实。

　　2023年各行各业的成绩单虽然还没有公布，但是大的排名已经是尘埃落定。其中最耀眼的学霸非汽车产业莫属，可以明确的说比高端芯片产业的突破要更加成绩突出。

　　因为高端芯片行业的突破虽然也很关键，但总体态势还是防守态势，现在的成果是保证了自己不会被对手困死。而汽车行业就不一样了，什么新势力旧势力隔壁跨界势力，按各自理解万马齐奔。一看结果，不仅蝉联汽车第一生产大国好多年，马上变成汽车出口第一大国也是板上钉钉的事了。

　　在汽车出口总量上，虽然跟第二名没有拉开太大差距，但是我们的产品发展方向更合理，更面向未来，时机在我。不仅如此，我们与第二名的主要战场就是东南亚，离我们更近，地理和气候条件也适合电车发挥优势，地利在我。总之，优势在我。

　　前天一国内做MCU的老总说，目前国内做MCU的公司超过400家。所以在这种情况下，哪怕有整合，哪怕有几起整合，对这个产业也起不到作用。合并之后，又出来几家，说不准两家合并后，反而1+1后，会有超过五家公司出来。

　　在有指导或者审批的前提下，每个Fab立项的时候，都是错位竞争，和国内现有主体都是几无重迭的 申请书都是八仙过海，各显神通。但一旦立项成功，那就是你有我有全都有，大家做的一模一样。

　　金融行业一向是周期行业：市场好的时候，那是真赚钱，一年赚三年、甚至十年的钱；市场不好的时候，就是不怎么赚钱，而且从业者搞不好就失业了。

　　所以，市场好的时候，一定要拼命赚钱，吃到撑；赚了大钱也别得瑟，因为这笔钱中的相当一部分，也是未来寒冬的口粮。

　　最怕就是，认为“市场好”就是理所当然的，自己也“应该”一直赚这么多钱；然后，还按照这个“预期”去消费那么寒冬到来之后，你就会非常痛苦。

　　我是互联网出身，互联网公司做一个项目：如果是新项目，增长不及预期；或者是成熟项目，赚不到钱 直接砍，整个事业部从上到下都砍掉。

　　但公墓基金经理就不会担忧：主观偏股基金这条赛道，哪天不会被不知道从哪儿冒出来的新业态颠覆吧？

　　所以我说，金融真的是一个非常好的行业，根本没有整条业务线被砍掉，业态被颠覆、公司倒闭的风险和烦恼。

　　拼多多市值超过阿里的时候，很多文章出来写拼多多如何成功，组织管理如何有效，这些都对，但是如果你研究两者市值的变化，就会发现阿里市值向拼多多靠拢的幅度，远大于拼多多市值向阿里靠拢的幅度。不是拼多多崛起来快，而是阿里跌下去猛。优秀学生掉入谷底，被其他同学反超在正常不过。其实更值得研究的是京东为什么跌成了人家零头这个现象。

　　我有一个观点，那就是一个公司如果不断分拆，那管理层的精力就在资本运作上面了，这对一个科技公司来说不是好事，放在创新上的资源就不够用了。希望阿里不要这条路了。

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