连续听了三年的年度"睿所思"，今年第四场，很有些不一样。
除了安排更大的客户交流空间，最不一样的是科技感扑面，不仅有机器人展示，现场还有很多的AI玩法。
而这种科技感一路延伸到了睿郡资产管理合伙人、研究总监董承非的PPT里。
虽然色调换回了一贯深邃严谨的靛蓝色，但在董承非"狂野"的想象中，他对智能汽车的乐观，对AI浪潮的乐观，让我们有了非常强烈的实感。
"汽车智能化就是AI对汽车行业的重塑过程，是AI在物理世界的第一个入门级的应用。"
"智驾不等于智能汽车，智驾只是智能汽车的一个子系统，未来车身智能及各类创新都会不断出现，汽车的形态和功能将迎来较大的变化。"
"未来智能汽车行业不会像现在这样分散，玩家数量会大幅减少。"
"消费者从驾驶中解放后，车与消费者的互动体验将成为核心，本质就是软件和生态的竞争。"
"有能力的企业能领先市场推出符合未来趋势、激发消费欲望的创新产品，就像苹果一样，永远是用供给创造需求。"
"当下行业正处于淘汰过程，赢家尚未显现，但未来的头部企业，一定是披着汽车外衣的AI公司。"
"当下的资本市场更开放、更包容，中国企业的实力也上了一个新台阶，且本次AI浪潮主要集中在中美两个国家，我们的技术没有落后太多，完全有机会抓住这一机遇。"
能明显感受到，董承非不是在泛泛追一个热门主题，而是试图完整回答一个更底层的问题：如果汽车正在被AI重新定义，那么这个原本并不算特别好的行业，会不会因此变成一门好生意？
按照"睿所思"一贯的结构，董承非除了智能汽车，还分享了另外两组思考。
一是市场关注很高的地产方向。他不是仅将地产当作一个宏观变量，而是进一步详细拆解，在复苏真的发生之后，哪些方向可能更受益，应该用什么样的思路去把握投资。
二是用数据说话"昔日牛股今安在"。这种缜密的数据反观，也在提醒我们，任何宏大叙事和主题，最后都要回到商业本质。
比这三组判断本身更打动人的，是他对"思考"本身的态度。一个在投资组合上非常注重客户稳健体验的投资人，在"仰望星辰"上从不止步，而且那种肉眼可见的对科技未来和投资可为的兴奋感，无法不让人共鸣。
这种独立又独特的思考，值得珍惜和反复体会。
以下是睿郡资产年度思考的完整内容，聪明投资者（ID: Capital-nature）整理分享给大家。
延伸阅读：2025年度思考：我们为什么比较乐观……
2024年度思考：两段历史的比较，都得出一个惊人相似的结论……
2023年度思考： 整个新能源革命刚刚开始，消费行业则面临三大挑战 ……
图源：睿郡资产2026年度思考
我们睿所思的研究报告和市场主流的策略报告有所不同，我们不追求面面俱到，而是聚焦2～3个感兴趣的话题或者有独特观点的话题，来和大家分享。
所以，有时候我们的观点和市场完全不一样。
比如今年，我们给大家分享的最主要的观点和市场主流观点的区别非常大。
回顾盘点
首先，我们简单回顾一下过去三年我们的主要观点。
2023年，我们给大家汇报的第一个观点是能源革命，我们认为新能源发展到一定体量后，它的发展一定会挤压传统能源的市场和盈利。
在煤电产业链中我们更看好电力，其有望扭转在产业链中的弱势占据强势地位，这一观点目前未获市场认同。
第二，消费挑战，消费品行业将面临人口基数/老龄化、财富效应差、国际化程度低的挑战，这几点与近年来实际情况比较吻合。
第三，再平衡之路，上下游利润的再平衡，实和虚的再平衡，港股和A股的再平衡。
2024年，首个话题是最后的地产冲击波，2024年是地产拖累经济的最后一年。
第二个话题是站在2024年市场低迷时提出的A股市场风格猜想，我当时的猜想还是比较狂野的，市场将从过于追求确定性转向追求可能性，市场风格从价值向成长转变。
最后是提出2024年红利资产行至一半的想法。
2025年，首个分享话题与资本市场无关，是关于我们对胖东来的观察和理解。
第二，复盘了互联网发展历程，尤其是互联网泡沫时期的表现，探讨其对当下AI浪潮的指导意义，结论是英伟达与历史上的思科高度神似，但思科后续发展不佳。
第三，我们对2025年市场偏乐观，提出看好香港市场的成长板块。
2026年我们依旧提出三个思考，分别是汽车智能化、地产行业，以及结合市场现状的分析。
2026思考一：AI在物理世界的第一个应用
今天我的大部分时间都会放在第一个话题，汽车智能化带来哪些变化。
从主流观念来看，汽车行业不是一个对投资者很友好的行业，但我们好奇的是，当汽车行业遇上大模型，会碰撞出什么样的火花。
2015年至今，汽车电动化程度大幅提升，中国车企借此实现弯道超车。
在五年前的燃油车时代，国产自主品牌鲜少有20万以上车型，如今国产车在国内外都很能打，但也出现了竞争过度、利润压缩的问题。
核心原因是电动化降低了造车门槛，零部件数量减少、车企对核心零部件依赖度提升，在我看来，整车行业就像是在为核心零部件厂商"打工"。
巴菲特曾说四轮生意不是好生意，电动化之后段永平也指出，电动车的差异化较燃油车更低，这也是目前该行业特别内卷的核心原因——同质化。
电动化之后是智能化，简单理解，即逐步解放驾驶员的脚、手、眼、脑。
目前行业处于L2辅助驾驶阶段，从L2到L3有一个非常重要的变化，即驾驶责任转移，由原来的驾驶员承担转为系统承担。
从投资者角度，很自然会关注几个问题：汽车智能化会带来哪些变革？行业格局有哪些变化？行业重塑后赢家的盈利能力如何？
总结是，我们想回答一个问题，原来的汽车行业不是一门好生意，智能汽车能否成为好生意？
我们可以通过复盘手机、电视、吸尘器等已完成智能化转型的行业，寻找启示。
以手机行业为例，不外乎几个关键节点，1997年诺基亚6100发布开启诺基亚王朝，2007年其发展达到顶峰；
2010年iPhone4面世，智能手机兴起，苹果成为行业龙头。
过去15年，我们亲历了功能机到智能机的转型，通过复盘我们可以找到其中值得我们体验的东西。
第一，消费者视角下，传统功能机外形各异但功能雷同，仅能通话、短信，早期智能机也仅能发邮件。
如今智能机外形趋同，但消费者更关注软件生态。说句开玩笑的话，从功能的角度看，苹果手机在中国信号一般，但大家觉得IOS的生态体验感更好，这在某种程度上也恰恰体现出消费者需求从硬件功能向软件生态转变。
第二，智能手机整合了MP3、相机、摄像机等功能，创造多元的新价值。
手机价格也从大哥大时代1000美元的奢侈品，跌至功能机山寨机的一两百元，再到智能机时代ASP （Average Selling Price，平均销售单价）一路上升，高端机型要卖到1500美元。
第三，从供应链角度看，功能机和智能机时代，整机厂商均掌握产业链绝对话语权。
第四，企业层面，功能机王者诺基亚2007年顶峰期营业利润率也仅10%多，苹果从起步阶段利润率就高于诺基亚。
诺基亚扩张市场份额时盈利能力下降，但苹果市场份额与盈利能力同步提升，根源是商业模式的本质差异。
第五，市场集中度上，功能机到智能机始终高度集中，CR3、CR5比例均很高。
第五，资本市场估值方面，2007年诺基亚14%的利润率对应不到15倍PE，市值是1500多亿美金，是普通制造业的估值水平。
因为诺基亚仅靠手机销售获得一次性收入，而苹果能从用户端消费持续获利，所以2024年苹果非硬件收入占比25%，市场给的估值是40倍。
2024年苹果利润是2007年诺基亚高点的9倍，但其估值高了25倍，公司市值最高接近5万亿美金，资本市场对功能机和智能机赛道的估值差异显著。
我们也复盘了诺基亚落败的核心原因，虽然其诞生了如触控技术等诸多原创技术，但在关键发展节点屡屡出现了路线选择失误。
再看电视机行业，与当下电车行业类似，核心零部件成本占比过高，也并非好生意。
电视机变化不大，只是新增了操作系统，变成了一个不那么强势的流量入口，商业模式也因此得到改善。
清洁工具的发展和汽车发展三部曲高度相似，拖把对应燃油车，吸尘器是电动化，扫地机器人就是智能化，这个过程中行业盈利能力持续提升。
扫地机器人因涉及算法，消费者能明显感知产品差异，行业格局更集中，CR3提升了近20个百分点。
复盘了已完成智能化的消费品，能总结出几个共性。
第一，智能化本质是在纯硬件基础上增加软件和算法。通过软性内容为消费者创造新价值，进而不同程度改善行业商业模式。
比如手机改善显著，电视机相对有限，改善程度由各行业自身特性决定。
第二，资本市场乐于看到行业从功能化向智能化转型，任何一个To C的消费品智能化对股东都会友好。
回到汽车行业，目前行业处于L2、L2+辅助驾驶阶段，汽车智能化才刚刚起步。
这里要明确一个观点，智驾不等于智能汽车，智驾只是智能汽车的一个子系统，未来车身智能及各类创新都会不断出现，汽车的形态和功能将迎来较大的变化。
现在的智能汽车，就像2008、2009年的黑莓手机，当时的黑莓也被称作智能手机，但和如今的智能机差距巨大。
基于此，我们结合逻辑推理和一些"狂野"的想象，抛出我们自己的观点。
第一个问题，会发生哪些改变？
传统汽车就是四个轮子加一个壳子，驾驶员全程专注驾驶。
而智能汽车，就是在四个轮子上建"大小脑"的过程，目前行业还在摸索，但大模型和AI是必经之路。
那更想得狂野一些，当汽车足够智能，会不会长出手来？
就像功能机到智能机，如果车辆真能实现完全自动驾驶、不再需要人工驾驶，消费者的观念和选择会发生怎样的转变？
现在评价一辆好车，核心看驾驶体验，动力、续航、操控性，评价权在司机手中。
但如果不用开车，就像坐专车、出租车，大家更在意的会是座舱是否干净、空间是否舒适，关注的是座舱环境，甚至希望能获得娱乐等额外价值。
所以大胆地想象，从电动车到智能汽车，消费者的消费重心也会发生转移。
此外，产品黏性也会随之增加。
传统燃油车，拿到钥匙基本都能开，而现在的智能汽车系统，需要一定时间学习适应，未来如果智能座舱能精准匹配个人习惯，存储个人数据，就像智能手机一样，消费者的品牌忠诚度会大幅提升。
当然，也有人会关注公共使用场景，比如Robotaxi，若自动驾驶普及，或不再需要这么庞大的私家车保有量。但这一问题目前尚无答案。
除了消费者层面，再看造车企业自身的转变。
传统车企是纯硬件公司，软件占比极低，燃油车时代尤为明显。进入电动车时代，软件的占比提高，软件开发在产品交付中的重要性逐渐升高。
而智能汽车的发展，即搭建汽车智能"大脑"的过程，就是AI大模型在汽车领域垂直应用的过程。
这一过程中，企业人才构成会发生剧烈变化，需要顶尖的模型团队、算法团队和数据基建团队，这类人才年轻、成本高、管理难度大，对车企管理者是巨大挑战。
同时，车企的组织架构和开发流程也会迎来变革，传统金字塔式架构、瀑布式开发，在智能汽车时代可能彻底颠覆。
就像传统企业向互联网企业转型需要互联网思维，非AI原生企业向AI转型，也会诞生全新的AI组织架构和AI文化。
我们认为，智能化对整车厂的要求大幅提升，电动车时代行业门槛是下降的，而智能汽车时代，门槛会呈指数级提升，并非所有企业都具备这样的能力。
快速迭代是更关键的挑战。
回顾智能手机的发展，基本是每年迭代一次，而现在的智驾系统已经达到周度、天度的内部迭代效率，这样的速度并非所有企业都能跟上。
最后，是产业组织的变革。
电动车产业链中，整车厂让渡了议价权，核心供应商掌握了产业链话语权，这一点在去年表现得尤为明显。
但智能汽车时代，软硬件耦合的程度会极大加深，好的智能产品体验需要芯片、模型、算法、硬件等多方面的深度融合与联合设计。
所以，未来智能汽车的赢家在产业链的话语权会大幅提升。
基于以上变化，能得出第一个结论：智能汽车行业未来的市场集中度会提升，只是提升的程度难以判断。
原因有几点，第一，行业竞争从单一硬件要素竞争，变成硬件、软件、算法、模型的全要素竞争，竞争门槛急剧提升；
第二，中国制造业体系完善，硬件创新很容易被模仿，但软件和生态的迭代，很难被模仿；
第三，从消费者角度，驾驶体验的差异不大，而未来智能化后，智能空间的体验、交互方式的友好度、生态搭建的差距会越来越大。
就像不同智能手机的生态差异，头部品牌会形成正循环，越卖越好，生态也会越来越完善；
第四，目前各车企都在宣传自家智驾系统好，消费者很难分辨优劣。因为现阶段出了事故，责任由驾驶员承担，车企可以大胆宣传。
但L3、L4时代，驾驶责任会转移到系统，未来一定有专业保险公司会根据智驾系统的安全率定价，反映在保费差异上。
消费者出于安全考虑，一定会选择安全率更高的产品。
综合来看，未来智能汽车行业不会像现在这样分散，玩家数量会大幅减少。
大家可能还会问，未来智能汽车有没有可能摆脱一次性买卖的模式，实现增值收入？
实事求是讲，目前特斯拉FSD的订阅率达到12%，但中国市场免费服务居多，消费者还不愿为辅助驾驶付费，很难通过低阶智驾实现增值收入，但未来并非没有可能。
如果实现不依赖高清地图的L4级自动驾驶，相当于每个人都拥有了一位专职司机。
在上海，雇一名专职司机每年至少要10万元。如果80%的出行都能用上智能驾驶，相当于每年能享受到七八万元的用车体验价值。当用户真正感受到这种高品质、省心的消费体验后，就不会再对车价上一两万元的差价过分敏感了。
当然这只是我自己设想，我认为这个市场的蛋糕足够大，未来整车厂一定会想办法让消费者来分享这块蛋糕。
当自动驾驶实现后，驾驶员的手、脚、眼、脑被解放，原本用于驾驶的时间精力被释放，汽车会变成一个移动的空间，甚至成为流量入口，衍生出各类新场景。
最后，也是我对行业最大的想象，汽车有了大脑之后，未来或许能衍生出机械臂，帮我们完成如今司机做的事，比如买东西、取送物品。
这类功能目前国内还未出现，不代表未来没有可能。
另外，Robotaxi会推动车企商业模式转变，从纯硬件制造转向运营和网络搭建，商业模式会大幅优化。
特斯拉的转型方向就很明确，今年2月18日Cybercab下线，这款车没有方向盘和刹车，乘客无法操控车辆。
刚刚我讲的看似像科幻小说，但其实离我们并不遥远，大概率未来两到三年就会成为现实。
以上讲了智能汽车的相关思考，最后做个总结。
第一，汽车智能化是AI在物理世界的首个入门级应用。
之所以是入门级，因为它有明确边界，在政府划定区域内行驶，遵循法定交通规则，运动维度只有前后左右，无法上下。
我常说，如果你不相信L4自动驾驶能实现，就更不要相信人形机器人，因为人形机器人的实现一定在L4之后。
第二，消费者从驾驶中解放后，车与消费者的互动体验将成为核心，本质就是软件和生态的竞争。
软件和生态的差异会被无限放大，不同品牌给消费者的体验差距会显著增加，产品差异化程度也会大幅提升。
第三，智能化的过程，也是行业快速迭代和残酷洗牌的过程。
有能力的企业能领先市场推出符合未来趋势、激发消费欲望的创新产品，就像苹果一样，永远是用供给创造需求。
我始终认为，中国不缺消费能力，缺的是让人眼前一亮的产品，像一些爆款产品一年能赚上百亿，就证明了好产品必然有市场。
这类企业能获得产品溢价和产业链话语权，反之，缺乏创新能力的企业会陷入恶性循环，过度依赖第三方智驾系统，自身积累有限。
第四，智能汽车若能像优秀的专职司机一样，在基础功能外提供增值服务，消费者必然愿意买单。
我大胆预测，未来卖车不再是一次性买卖，车企能从车辆日常使用中获得持续性收入。
一句话，智能汽车大概率会像智能手机一样，成为一门好生意。
这个曾经对投资者不友好的行业，有望借助智能化实现蜕变，成为优质赛道。
同时，汽车智能化作为AI在物理世界的首个入门级应用，具备很强的技术延展性，这也是我们看重相关投资的核心原因。
如果押注正确，我们看中的不仅是一家车企，更是未来的AI企业。
当下行业正处于淘汰过程，赢家尚未显现，但未来的头部企业，一定是披着汽车外衣的AI公司。
特斯拉已经树立了标杆，美国资本市场也给予了特斯拉极高的认可，我相信中国企业迟早会走到这一步，中国资本市场也会迎来这一天。
我们认为，汽车行业与大模型的结合，必将碰撞出别样的火花。
思考二：地产or地产产业链，偏好不同选择不同
接下来汇报第二个板块，地产及地产产业链。
2024年我们就提出，地产拖累经济的最后一年，是地产最后的冲击波。
当时我们的判断偏乐观，认为2024年地产数据仍会下滑，但2025年下滑幅度会大幅收窄，只是投资有滞后性，经济仍会承压。
2025年，实事求是地讲，量，略低于我们预期。
但这个判断目前来看没有大的偏差，2024年地产数据下跌15%，2025年跌幅收窄至10%以内，幅度收窄明显，但走势高开低走，年初表现尚可，后续持续走弱。
另外，价，严重低于我们预期。
尤其是2024年9月之后，原本基于历史规律，股市上涨会带动一线城市房价企稳，毕竟上海金融从业者多、深圳企业家群体多，他们的财富会随股市提升，但没想到八九月后房价加速下跌。
我们持续统计了相关数据，本质原因是地产行业仍在深度去库存，目前已经连续五年每年以2-3亿平米的速度在去库存，已开工未销售的房源18亿平米的数据还在持续下降。
虽然前面被打脸，但地产去库存还是很厉害的，没有一个行业的供给侧改革有地产行业这么彻底。
近10年，前十大房企的格局发生了翻天覆地的变化，目前行业整体销量基本回到10年前的水平。
但也有亮点。
二手房已经率先企稳朝上，把新房和二手房数据合并后发现，整体市场基本在同一水平线上波动。
这个行业可能并没有大家想象得那么悲观，只是因二手房价格偏低，大量购买力分流到了二手房市场。
目前房价跌到这个水平，结合稳定的租金收益，哪怕只有一个点的贴息，对于股市投资者而言，就可以实现无成本套利。若房价有上涨预期，会刺激一部分投资需求，房价已经获得一定支撑。
但地产的春天会来临吗？
整体来看，行业调整幅度已经不小，政策也早已转向，相信随着时间推移，地产行业总会迎来复苏。
就像2024年"9·24"之前，我们一直坚信股市会涨，最终也等到了上涨行情，只是地产的复苏时间还不确定。
如果地产真的迎来复苏，有两个投资思路：
第一，直接布局地产股，这个逻辑是成立的，弹簧压得越久，反弹力度越大。
美国霍顿地产就是例子，最低市值仅9亿美金，如今涨到400多亿美金，涨幅超几十倍。
第二，布局地产上下游产业链。
新房销量虽在下降，但新房加二手房的整体市场趋于企稳，购房后必然会有轻装修、重装修需求，会带动地产上下游发展。
目前建材行业的收入和利润已经开始企稳，收入虽还有小幅负增长，但利润已经实现正增长，今年各类建材如石膏板、涂料等都在涨价。
经过多年的去库存和优胜劣汰，大量企业退出市场，行业竞争程度大幅下降，且企业前期出清较为彻底，资产负债率相对可控，且行业具备一定的支付能力，分红意愿较强，企业经营负担不断减轻。
我们发现，行业内不少企业的分红率能超过银行同期存款利率2～3个点。
总体来说，我们认为地产行业的量和价都处于底部，只是反转时间未知，在投资中属于期权性质。
二级市场投资中，地产板块的风险被充分释放，地产股属于高风险、高回报。
高风险源于行业自带杠杆属性，对判断的精准度要求很高，但判断正确后，回报也会非常可观；地产上下游产业链则属于中等风险、中等回报，是更中庸的选择。
思考三：昔日牛股今安在？
接下来简单分享我们对目前A股市场状态的思考，我们的标题是"昔日牛股今安在？"
我是数学出身，喜欢用统计数据说话。
首先看2024年"9·24"之后，指数上涨了40%多，股价翻倍的公司有将近1600家。
我很好奇，对其做了画像分析，结果显示这1600家公司：
第一个特征，中位数市值80亿，而且是到2025年底股价翻倍后市值才到的80亿，上涨之前的市值会更小，中小型企业为主。
第二个特征，从盈利能力角度看，表现不佳。盈利中位数0.5亿，ROE是5%；亏损447家，占比28%，盈利低于1亿的是516家，占比32%。
第三个特征，成长性同样缺乏亮点。没有亏损的企业中：业绩下滑的占比22%，30%以下增长的占比16%，30-50%增长的占比8%，实现50%以上增长的占25%。
第四个特征，这些公司中位数的PE（TTM）估值是120倍左右，PB估值5倍左右。当然，估值水平见仁见智。
这就是当下A股相关公司的基本现状。这个画像和之前各种"茅股票"的画像截然相反，在基本面投资者眼中感觉有些尴尬。
之所以出现这种情况，背后有几个深层的经济原因。
第一，宏观背景下上市公司实现高增长本就不易。
我连续多年统计了中证800和1000剔除金融股后的数据，这类代表中国实体经济的企业，2025年盈利虽正增长好转，但仅为个位数增长，难以支撑股价这么大的涨幅。
第二，AI技术席卷全球，带来巨大产业想象力。
A股某公司在AI风口前ROE仅10%、成长性一般，大风之后市值从10亿左右飙升至近100亿。
每个投资者都会期待自己持有的股票能被风口选中，这和此前新能源车的逻辑一致，AI风口也会吹向各个领域。
此外，我们也复盘了历史上类似的市场风格，主要是2000年互联网浪潮和2015年移动互联网浪潮。
2000年互联网浪潮中，我们选取1999年5月19日到2001年5月25日市场高点的时段，涨幅前200的A股股票。
这些公司中位数涨幅是218%，最低是165%，最高是699%。彼时市值普遍偏小，最大市值仅300亿，股价上涨与盈利无关，期间200家公司盈利合计下降30%。
期间涨幅最大的前两家公司都已经退市。
二十几年过去，200家公司中36家退市、86家重组，近一半公司面目全非。
当时炒得最厉害的互联网企业，如今没人会将其归为互联网公司。反而走出来的都是当时未被看好的企业，若在最高价买入这些公司，二十几年后的收益率尚可。
其次，我发现，重组其实具备价值，未被重组的公司年化回报仅1.7%，重组的86家企业年化回报达5.8%。
用同样方法统计2015年移动互联网浪潮，涨幅更为显著，中位数涨幅900%，最高涨了40倍，高点市值都集中在1000亿以内，最大市值达四千亿。
期间这200家公司累计利润实现增长，这是巨大的进步，但盈利持续性很差，2013-2015年利润增长100%，到2024年，十几年过去，利润反而下滑近50%，短期业绩增长尚可，但是长期发展其实非常一般。当时公认的牛股早已陨落，只有三家脱颖而出。
整体投资结果也不尽如人意，十年间若持有这200家公司，股价近乎腰斩，除非买到少数优质标的，高点买入能实现年化10%左右的回报。
此外，重组公司的股价回报依旧优于未重组公司，但我只是间断的市值比较，没有做更细致的计算，实际收益可能比二级市场统计数据更低。
梳理这些数据，能得出一个现象，主题投资在A股有着悠久历史和高人气，短期效果显著。
比如人形机器人概念走热时，市场关注度会被迅速推高。A 股本身就有浓厚的主题投资传统，再叠加 AI 与量化资金的影响，市场里的股票几乎都被贴上各类概念标签。一旦风口来临，对应板块标的就会快速上涨；而量化交易又进一步放大、加速了这一过程，原本可能需要两年走完的涨幅，现在往往一个月内就能完成。
这一现象本身无好坏之分，一千个人眼中有一千个哈姆雷特，不同投资周期的投资者观点本就截然相反，毕竟投资就是要赚钱，赚钱是硬道理。
从睿郡角度，我们并不擅长主题投资，如果这类市场风格持续，我们的表现可能会偏慢，敬请大家谅解。
另外，2000年互联网浪潮中没有真正跑出来的优质企业，2013-2015年移动互联网浪潮跑出了两家。
这次AI浪潮，我大胆认为跑出来的企业会更多。
原因在于，当下的资本市场更开放、更包容，中国企业的实力也上了一个新台阶，且本次AI浪潮主要集中在中美两个国家，我们的技术没有落后太多，完全有机会抓住这一机遇。
所以，我对本次AI浪潮的结果是偏积极和乐观的。
—— /Cong Ming Tou Zi Zhe/ ——
排版：关鹤九
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