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欢迎收听雪球出品的财经有深度，雪球，国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台，聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫宁德时代二零二五年年报，显然超预期，来自围棋投研。

3月9日晚，宁德时代发布了二零二五年年报，老球友都知道，其他企业可能会延后解读，但每次宁德年报都是当晚务必发文，只因这是研究高端制造绝对绕不开的一家龙头企业。

年报是晚上8点发出，业绩会是晚上8点开始，您没有看错，就是这么紧凑。因此大部分投资者都是提前准备好问题，然后再边参会边阅读年报，挺有意思。

宁德在我这里出现的频率绝对不算低，因此相信都比较熟悉，今晚就聊点“增量信息”。

首先是业绩，绝对满意。

“宁德二零二五年业绩能有多少？”这是经常被问及的问题。

截至去年三季度，归母净利润是490亿，简单些给到四季度200亿的预期，差不多就是690亿。有些券商给得乐观些、有些券商给得谨慎些，市场预期基本就是在680至700亿之间。

结果宁德做到了722亿，同比增长42.3%，比市场预期上限都要高，显然是超预期的。年报一发出来，我的朋友圈里就开始刷屏，都是大拇哥和牛叉。

当然也有投资者看到扣非归母净利润是645亿，觉得有些担忧。

倒是不用太担心，一方面非经主要是政府补助和非流动资产的处置收益，每年都有比较大的金额，另一方面扣非净利润增速是43.4%，比归母增速还要高。

不知道大家还记不记得，我说过个小标准：对于宁德时代这样规模的巨头企业，能够算出预期且不断符合预期，那就是超预期。更何况现在是真的超预期，因此肯定是让人满意的。

至于今年二零二六年预期如何？截止到今天收盘，市场预期基本都是给到850至900亿净利润，背后是对应着900至1000吉瓦时的出货量。今晚年报公布后，我估计券商都会提升下预期数字，但我依然稍微谨慎些，按照20%增长大概是866亿。

顺便说一句，其实宁德营收增速是有挑战的，二零二五年增速是17%，按照量和价拆分，量倒是问题不大，不确定因素就是价格波动。

好在，宁德最强的地方就是能维持单位净利润的稳健。这几年净利率也是肉眼可见的增长，已经达到了18%, 在锂电行业里确实是独树一帜。

其次是业绩会，看看机构投资者都关心哪些方面。

1.最最关心的，就是碳酸锂价格波动的影响，问了一连串问题：

碳酸锂涨价会不会降低利润？涨价能不能传导下去？整车厂自己不赚钱能接受吗？津巴布韦暂停锂出口会怎么样？储能需求会不会降低？

让我比较自豪的是，管理层答复和咱们前几天文章里提到的几乎一模一样：上轮周期的大宗商品波动，公司就有客户联动机制和上游供应链布局，这轮更是游刃有余。

就是这么简单，上轮碳酸锂价格突破60万元每吨，宁德盈利水平都能熬得过来，且越熬份额越高，那这轮介于15至20万元每吨之间，就不需要太过担心。

当然需求端是要考虑的，尤其是碳酸锂涨价对储能项目的影响，业绩会给到了比较明确的答复：对大部分储能项目的内部收益率没啥影响，因为相关政策和商业前景都给得比较好。

2.从碳酸锂延伸出来的担忧，还有美国大美丽法案、欧洲工业加速器法案、中东地缘冲突、国内出口退税等等，管理层都分别给到了回答：

美国业务占比本身就很低，影响不大；欧洲法案还是早期阶段，肯定利好于有海外产能的企业；中东是短期扰动因素；出口退税和客户商谈好了传导机制。

这个问题的背后，是市场担忧今年业绩能不能如期达成，我是这样看的：

研究做得琐碎及微观，不是不可以，但对于宁德这样全球性龙头，要看得更中观一些。甭管这影响或那影响，只要生产和销售计划能如期推进，产能利用率维持高位，就不用担心业绩问题，平时每个月的排产就是很好的验证渠道。

管理层态度也比较坚定，只要不出现特别的大环境波动，对今年盈利的稳定性是有信心的，订单能见度的可靠性也比较高。

3.要维持全球电池龙头的地位，就需要不断创新，这方面市场问得也比较多。

例如钠新电池，已经有客户接受并上车，随着碳酸锂价格增长，转向钠离子电池也是很好的途径。友商会跟风，但能量密度和性能指标上，宁德有信心。

例如固态电池，宁德非常重视，虽然进展不能透露太多，但受到业界和专家的认可，从产业化到商业化仍然需要一些时间，要更理性去看待规模化。

例如储能市场，前期是依靠电芯优势，后面就要提升系统解决方案的能力，往下还有直流侧和交流侧的能力，甚至是做电网的能力，签了很多战略合作订单去构建生态。

这些问题的背后，就是想了解宁德未来的盈利持续性。管理层也给到了参考：中长期的前瞻性指引，就是现在到二零三零年左右，能有20%至30%的复合增长率。

最后就是回到年报本身。

我打开年报，最惊喜的地方就是看到了曾毓群董事长《致股东的信》，没记错应该是这几年来的第一次，特意摘录了其中几句话：

宁德时代始终在以行动回答一个问题：如何在不确定的世界中，构建确定性的长期价值？

当地缘政治、产业周期与技术变革交织，不确定性成为全球经济常态，宁德时代能够稳健增长，是建立在公司长期坚守的奋斗与创新价值观基石之上，让我们相较于同业，更经得起风浪的洗礼。

新能源产业正站在新的历史节点：发展目标从“速度”转向“质量”，发展路径从新能源的产业化迈向产业的新能源化。

造电池容易，但造好电池很难。在高度规模化的产业中，任何细微缺陷都会被时间和空间无限放大。

纵观人类文明的发展历程，科技革命始终伴随着能源革命，而能源利用效率，是文明跃迁的关键变量。

在下一代以可再生能源为主体的新型能源系统中，电池不再只是交通工具或储能设备的组成部分，而将成为支撑能源系统缓冲、稳定与调度的基础单元。新能源也不再是周期性的投资品，而是长期、系统性的基础设施。

有前瞻的战略眼光，有坚决的战术执行，才能实现每年实实在在的业绩增速，才能做到“世界第一”之上，更要赢得尊重。

当然年报里还给到了其他具体信息，例如动力电池销量541吉瓦时，同比增长41.9%，全球市占率突破历史新高，储能电池销量121吉瓦时，同比增长29.1%，同时两者都是连续多年位居全球第一。

不过这些数据就是用来做盈利测算了，比如判断单瓦净利，要完整的测算过程，可能需要另外再单独写一篇，而且卖方老师们做得也已经足够细致，我就不再展开。

实际上，我觉得对大部分投资者而言，有上述这些定性和定量的信息，已然足够。

最最后，就借用曾董在年报里的一句话作为结尾，希望能和宁德时代，也和各位读者们：携手迈向更加光明的未来——一个更好的“您的时代”！

欢迎收听雪球出品的财经有深度,雪球,国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台,聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫为Agent命门：体验为1，成本为0，来自田瑀研究笔记。

每年M W C都是一场科技界的春晚，但今年的剧本有点不一样。

荣耀给手机装上脖子，中兴让豆包动手办事，千问把A I眼镜压到2000块。表面上看是硬件形态的狂欢，底层逻辑其实是同一件事：Agent终于开始好用了。

Agent好用，硬件形态的探索才有根基。

以前智能眼镜为什么火不起来？不是光学模组不够轻，是背后的Agent并不好用——问个天气还行，让它"找一下上周在餐厅拍的那张照片发给我妈"，它就懵了。

现在Agent能跨应用、跨终端操作，端侧N P U能跑十亿参数模型，交互的速度和深度都有显著的提升。

这意味着什么？手机、眼镜、机器人，甚至胸针、吊坠，都可能成为Agent的载体。场景是被Agent的能力解锁的，不是被硬件发明出来的。

但以内存为代表的硬件涨价确实是硬件普及路上的绊脚石。

千问眼镜一千九百九十七元，像这样的可选消费品，消费者对价格还是十分敏感的。如果运行内存和存储空间继续涨，消费电子的 B O M 表根本算不过来——要么牺牲利润换市场，要么提价收缩用户池。

但两条路都不舒服。

更麻烦的是，Agent越好用，对内存的胃口越大。端侧跑大模型、多模态交互、上下文记忆，都离不开存储的支撑？这和产品的成本约束直接冲突。手机就是典型的例子。

短期来看，由于对价格接受程度更高的云端需求高增，这场拉锯战存储等硬件占了上风。但对于A I相关的端侧产品来说，市场也有分歧。

乐观来看：Agent体验突破会使用户愿意为智能付费从而促使均价上移，消化成本。但这个事情同样也有悲观版本：存储成本刚性会呆滞会导致涨价后消费者接受度大幅下降进而场景探索慢于预期。短周期来看，这场拉锯战走向哪边都有可能，我认为判断可能没有什么置信度。

但有些时候拉长看，很多问题就会相对容易解决，因为这一轮半导体硬件的周期固然要比以往更持久，但周期中的负反馈力量并没有消失，当下的存储等产品的价格显然不能长期维持。

所以长期的关键问题是Agent本身是否是体验上有代际上的升级。

成本是周期因素，体验才是结构因素。如果Agent在两年内从能用变成离不开，存储成本的压力只是阶段性噪音；如果Agent进展不及预期，成本下降也救不了需求萎缩——用户不会因为便宜就买单，体验才是那个1，成本只是后面的0。

投资上，这种短期模糊、长期清晰的状况，我的习惯是结合护城河、价格拉长来看。

M W C让我们看到行业在往哪里试探。但方向不等于结果，热闹不等于生意。长期看我对Agent的发展较为乐观，但寻找具有护城河的标的仍然困难，还是那句话，免费的期权还凑合。

欢迎收听雪球出品的财经有深度,雪球,国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台,聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫为“HALO资产”折射— CXO行业，来自吕执着。 高盛近期一份报告，为理解全球生物医药产业链的估值重构，提供了一个绝佳的理论框架：“HALO 资产”。它指的是那些通过高额、持续且明智的资本开支，在物理世界的产能与技术，和数字世界的数据与人工智能上，构筑起宽阔护城河，从而能持续获取超额回报的稀缺资产。在我仔细审视后发现，药明系近期的动作，正是这一理论在中国乃至全球 C D M O 领域最极致的演绎。

HALO 资产的基石：以 “超前资本支出” 构筑物理护城河
高盛指出，HALO 资产的核心特征之一是 “高资本开支强度”。在我看来，药明系的资本开支，绝非简单的产能堆砌，而是一场精准、超前且系统性的战略卡位。

1、产能的 “规模与网络” 护城河。

药明康德覆盖中国、美国、新加披、欧洲的全球产能网络已从 “成本优势” 升级为 “供应链安全与就近服务” 的核心能力。特别是在多肽或寡核苷酸领域，超过十万升的固相合成产能全球领先，在未来直接绑定了 GLP-1 等黄金赛道。这种产能是重资本、长周期投入的结果，后来者难以追赶。而药明生物包括合联在内的 “全球双厂生产” 策略和 覆盖美、欧、中、新等的“全球六极供应链” 布局，是其承接跨国药企大规模商业化订单的前提。收购拜耳德国工厂、建设新加坡基地，近期并购东耀，在我看来都是资本开支驱动的 “基础设施” 先行。

2、技术的 “深度与平台” 护城河。

C R D M O 一体化将研发作为流量入口的商业模式，本身就需要在早期投入大量资本开支建设全球顶尖的研发平台，比如 D N A 编码化合物库、抗体发现平台等。这一系列是建立在长期研发投入和大量生产数据反馈之上的，技术工艺的核心经验与诀窍的护城河，这种投入在短期拉低利润率，却锁定了长期的客户与管线。

HALO 资产的飞轮：当物理护城河遇见 A I 与数据
高盛理论强调，HALO 资产的另一面是数据积累和数字化能力。在我看来，药明系正在将庞大的物理资产，转化为驱动增长的智能飞轮。

1、数据资产的 “滚雪球” 效应。

药明康德累计合成超过四十三万个新化合物，药明生物赋能超过六百二十个临床阶段项目。每一个分子、每一次实验、每一批生产，都转化为结构化的数据。

这构成了全球最庞大的药物研发与生产私有数据库之一。这些数据是训练 A I模型最宝贵的燃料，让企业在分子设计、性质预测、工艺优化上越来越精准，形成数据越多、A I 越强、成功率越高、吸引更多项目、产生更多数据的正向循环。

2、A I 赋能的 “效率革命”。

通过投资和自研，A I 已经深度嵌入研发流程。比如，将临床前候选物的交付时间缩短到十三个月零二十一天，而行业平均水平大约是二十四个月。在 C D M O 环节，A I 用于生产排程、质量控制、收率预测，直接提升产能利用率和毛利率。A I 不仅降低成本，更在创造新价值。它有望帮助发现全新机理的分子，到那时，药明系提供的将不仅是研发生产服务，更是知识产权与解决方案，商业模式和价值链地位将再次跃升。

所有这些，都建立在同一个基础上：多年高额资本开支投入所积累的、经过大量项目验证的、且难以复制的工程化与数据化能力。他们卖的不仅是技术，更是时间和确定性，帮客户省下数年研发时间和数亿美金的试错成本。这就是其平台授权的深层护城河。近期药明生物、药明合联的平台技术授权，合计超过二十亿美金，就是最好的例子。

在这里我想强调：跟创新药的管线授权不一样，技术平台的授权是可以重复利用的，药明可以同时授权给多家不同的企业，同时收取多份收益，这就是平台的威力。

HALO 资产的回报：从成本中心到价值中枢
市场曾将 C X O 视为周期性的成本中心，但在我看来，药明系证明，持续的资本开支投入可以将其转化为具备定价权的价值中枢。

从财务回报来看，随着前期资本开支进入收获期，规模效应和平台效应开始兑现。药明康德调整后净利率稳居百分之三十以上，药明生物在高速扩张中保持强劲现金流。这证明了其资本开支的高回报率和优秀的管理能力。

从生态系统的溢价来看，药明系已超越单一公司，成为一个生物医药创新的生态系统。从早期研发，到特定技术平台，再到临床与生产，创业者可以在这里获得一站式的创业解决方案。这种生态价值，是竞争对手用钱在短期内无法复制的，构成了最深的护城河，也理应享受估值溢价。

我给出一个很大胆的结论：投资药明系，就是投资中国生物医药的基础设施。

高盛的 HALO 资产理论，最终指向：在产业变革期，投资于那些通过持续聪明投资、同时拥有实体和数字护城河的基石型企业，是获得长期超额收益的关键。

药明系正是这样的资产。它用十年如一日的巨额资本开支，为中国乃至全球的生物医药行业修建了不可或缺的高速公路和云计算平台。无论路上跑的是哪家药企的车，无论计算的是哪个靶点的数据，它都是最终的受益者。

当行业从野蛮生长进入精耕细作时代，当 A I 开始重塑研发范式，药明系已凭借其物理的广度、数据的深度和技术的锐度，占据了最有利的位置。它不再是一个简单的外包服务商，而是驱动行业创新的核心引擎和价值分配的关键节点。这，就是 HALO 资产的终极形态。

欢迎收听雪球出品的财经有深度,雪球,国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台,聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫跌落的速度：5%金丝雀与被误解的抄底，来自张翼轸。
每当市场跌去一点，总有两个声音在投资者的脑海里打架：一个是 “赶紧跑，后面还有深坑”，另一个是 “好机会，千金难买牛回头”。
买入还是止损？这大概是交易里最古老，也最折磨人的核心问题。
传统的解题思路，总是盯着下跌的 “幅度” 或者是所谓的 “估值”。但在拿下 2023 年查尔斯・道奖的一篇论文《The 5% Canary》中，作者给出了一个极其锐利的新切口：时间。更准确地说，是下跌的初始加速度。
危险的“早发速度”
标普 500 指数自 1950 年以来，有 90% 的时间都处在某种程度的回撤之中。绝大多数的日常回撤，都在 2% 到 6% 之间徘徊。对于长期投资者来说，这个区间的波动是不必理会的白噪音。
但问题在于，那些最终演变成 20%、甚至 30% 的灾难性大熊市，最初也是从跌破 5% 开始的。我们如何区分一次 “良性调整” 和一次 “崩盘前兆”？
Thrasher 从 17 世纪最速降线的物理学原理中找到了灵感。物理学告诉我们，物体在一个曲线轨道上下滑，要想在最短时间内到达终点，并不是走直线，而是走一条前期极其陡峭的弧线 ——依靠初始阶段极快的速度累积动能。
股票市场也是如此。这篇论文的核心发现是：真正具有破坏性的大跌，往往在最初的 5% 下跌时，表现出了极快的速度。
如果一个主要指数（如标普 500 或道琼斯）从 52 周高点回撤 5%，仅仅用了不到 15 个交易日，这就触发了所谓的 “5% 金丝雀” 信号。
在早年的煤矿里，矿工会带着对一氧化碳极度敏感的金丝雀下井。一旦金丝雀出事，矿工就知道毒气来了，必须立刻撤离。15 天内极速暴跌 5%，就是资本市场的金丝雀。
因为这种极速下跌打破了市场的常态，它意味着抛压极其坚决，没有任何承接盘。更致命的是，基于行为金融学中的 “注意力驱动” 效应，这种急速的下跌会迅速吸引全市场的目光，唤醒投资者的损失厌恶本能，从而引发更猛烈的非理性抛售。
确认与过滤
当然，市场偶尔也会有无厘头的恐慌发泄，随后迅速收复失地。为了过滤掉这些噪音，论文引入了技术分析中最朴素的工具：200 日均线。
当 “5% 金丝雀” 发出尖叫之后，如果指数在随后的 42 天内，出现连续两天收盘跌破 200 日均线，这就构成了 “确认版的 5% 金丝雀”。
叠加了这个确认条件后，预警效果惊人。1980 年至今的标普 500 中，总共只出现了 15 次确认信号。而这 15 次信号之后，标普 500 未来 3 个月和 6 个月的中位数回撤，是普通 5% 下跌后回撤的两倍以上。
换句话说，当动能的恶化与长期趋势的破位产生共振时，千万不要心存侥幸。
慢跌中的“抄底”逻辑
既然极速下跌是毒药，那么如果是慢悠悠的下跌呢？
这正是这篇论文进入第二部分时的精妙之处 —— 它顺手把 “抄底” 这件事给量化了。
很多人死在抄底上，是因为他们什么底都敢抄。牛顿在 1720 年南海泡沫破裂时试图抄底，结果倾家荡产，留下了那句著名的 “我能计算天体的运行，却无法计算人性的疯狂”。
但如果你改变一下条件：大背景是上升趋势：50 日均线高于 200 日均线。下跌极其缓慢：从 52 周高点回撤 5%，花了超过 15 个交易日。
当这两个条件同时满足时，论文将其定义为 “Buy The Dip” 信号。
这背后的逻辑依然是人性和微观结构。在长期多头排列的趋势下，如果一波 5% 的回撤走得磨磨唧唧，说明市场里并没有恐慌情绪。这往往只是获利盘的自然换手，或者是前期过热情绪的温和释放。
美股的数据证明了这一点。在出现这种 “慢跌抄底” 信号后的 42 天里，标普 500 上涨的概率高达 87.5%，中位数收益达到 5.55%，无论胜率还是赔率，都显著优于全样本的盲目做多。
这不在于盲目相信均值回归，而在于你通过时间的标尺，过滤掉了那种带有破坏性的情绪宣泄。
A股的现实骨感
海外的实证做得很漂亮。但作为 A 股的长期受摧残者，看到任何神奇指标，第一反应永远是：在我们这儿管用吗？
我请 GPT 5.3 用万得全 A 指数（2006 年初至 2026 年初，近 5000 个交易日）作为标的，严格按照论文的参数跑了一遍复现。
结果很有意思，一半海水，一半火焰。
首先，“急跌没好货” 这个底层逻辑，在中美市场是完全相通的。
在万得全 A 的样本里，发生 “5% 金丝雀”（15 天内跌破 5%）之后的未来 1 个月到 12 个月，其平均回撤深度显著大于普通的 5% 下跌。动能的自我强化一旦开启，向下砸出的坑同样深不见底。在这个层面上，金丝雀的警报依然有效。
其次，“确认版金丝雀” 在 A 股水土不服。论文中那个极具威力的过滤条件 —— 随后跌破 200 日均线确认 —— 在 A 股碰了壁。
为什么？因为过去十几年里，严格符合这一条件的仅仅只有 6 次。A 股的波动率本就偏高，牛短熊长，很多时候指数距离 200 日均线极远，或者在均线附近反复无序震荡。样本量太少，导致这个确认信号在 A 股失去了普适的统计意义。
最后，关于 “慢跌抄底”。
在万得全 A 中，上升趋势里的慢跌，其随后的上涨概率和中位数收益，确实比 “所有上升趋势下的 5% 回撤” 要有一定的边际改善。
但这仅仅只是 “有一点改善” 而已。它的整体表现，并没有比你在这个近 20 年的全样本里随便挑一天闭眼买入好。A 股没有美股那种长达十年的平稳慢牛，哪怕是温和的下跌，有时也只是漫长阴跌的开始，而非重新向上的蓄力。
为什么同样的量化逻辑，在不同的市场会呈现出强度上的差异？
说到底，任何指标都是微观结构的倒影。成熟市场的平滑、长牛，让均线和时间过滤能够精确捕捉情绪的异动；而 A 股的高波动与资金博弈特性，使得很多趋势性指标显得要么过于迟钝，要么过于敏感。
但这并不妨碍我们从中吸收最核心的思维操作系统。
它提醒我们，面对市场的下跌，不要仅仅盯着那个 “跌了多少” 的绝对数字，更要感受它 “跌得有多快”。
急跌释放的是恐慌的动能，而恐慌是极易传染的。
当市场以惊人的加速度飞流直下时，宁可承受踏空的代价，也不要去做那个试图徒手接飞刀的英雄。对市场保持绝对的敬畏，当金丝雀停止鸣叫，先退出来看看，总好过把本金留在深渊里去验证底部的坚硬程度。

欢迎收听雪球出品的财经有深度,雪球,国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台,聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫漫谈AI时代：教育、土地、前额叶、神秘主义，来自STH_。
AI发展速度与社会影响力远超曾经被认为“激进”的预期，我觉得是时候写篇随笔谈谈自己的一些想法，包括人类作为碳基生物如何适应新的时代、一些预测、以及开放性的灵感碎片。
一、AI所擅长的工作与对人类劳动力的替代
目前的AI极其擅长对于信息进行检索以及机械化加工，显著优势在于“重复性高”、“可预测性高”的传统脑力工作。比如缺乏实际意义的空话与中等质量文案、基础的编程、信息检索汇总等，这些传统白领脑力工作的特征在于极高的重复度与可预测性。AI可以大量学习历史数据并复制模仿流程，产生70分甚至80分的成果。产出成果低于AI水平、或没有能力进一步优化的大量传统白领工作价值会受到严重挑战。
在艺术类作品中，AI对于作画、音乐、配音、视频等曾经需要大量人力完成的工作已经产生明确生产力提升与替代威胁。在深度学习某个画家的作品后，AI可以高效率捕捉其绘画特点并进行高效产出；许多配音演员被要求出售对其声音的AI学习与再制作权益，而AI配音已经很大程度以假乱真，能有85分以上的真实度与感染力。
但生产力爆发、成本降低的背后是知识产权的混乱。比如AI音乐制作领域已经有很多听感极佳的作品，但总会有一种熟悉感，可能来源于多段相似风格作品的节奏与旋律拼接。这种潜在的“致敬”或“抄袭”质疑在音乐界经久不衰，但AI的使用与算法盲盒使得AI音乐制作生产力爆发的同时，对抄袭定义、原创者权益保护的灰色地带迅速扩张。
以目前的AI发展，我认为有几个人类依旧占据生产力优势的方向：
1. 非公开信息：信息是原料，掌握非公开的重要信息可以赢在起点。
2. 对信息的加权处理能力：
AI面对的是爆炸的信息源，人类的优势在于对复杂矛盾的信息进行优先级与权重分配，这种能力在更多元的、精细的、历史数据较难用于未来预测的任务上有长期超越AI的可能性。
3. 对不同领域信息与资源的整合能力：
目前的AI对于跨学科/领域的整合能力较差，可能是这类人才与情景本来就较少、考验的能力更复合，导致AI更难学习模仿。以创作类为例，AI工具较容易做出70-80分的音乐、美术等单一领域产品，却无法纯粹由AI完成70分的游戏制作。这一点其实大量解放了有才华、却曾经被个人技术与生产力限制的创作者。我们观察到在使用了AI之后，小型游戏工作室与个人制作者的生产力大幅提升，降低了对于基本实现能力（比如基础代码、音乐、美术）的外部依赖。包括短视频制作，过去拥有一个好的想法需要重人力的实现途径，比如演员、摄像、视频剪辑等等，但现在可以更低成本、低依赖度实现想法。
我认为AI在降低了“实现”环节的权重后，拥有know-how的少数人生产力会得到前所未有的解放，也会在整个社会资源与价值分配中拿到更大份额。在AI具有更强的综合信息资源整合能力与非线性/非归纳型预测能力之前，这种优势会维持很久。
二、教育、白领、中产阶级
目前的教育体系依旧过度强调机械性的脑力工作，将会与AI时代所需要的技能背道相驰。传统的白领工作模式在于“较高的前置学习壁垒”与“较低的应用变量”，比如医学、法律等行业需要人类学习专业数据库并知道在什么时候调用具体的知识/法条，但大多数情景其实都是没有太多争议的机械性知识调用工作。输入“眼睑局部红肿”、“硬结”、“按压剧痛”，很容易得到麦粒肿的诊断与相对应的治疗处理方式，其实很多工作是AI能胜任、具有替代性的。当然，越是复杂的情况与诉求会对AI使用者对于语言文字的描述精确性有更高的要求，有更强表达与理解能力的使用者会对AI给出更精确有效的指令，从而提升最终的AI生产结果。
大量传统机械化脑力白领工作会被AI提升效率并替代，我们已经在全球各地看到这种劳动力与市场需求的错配：以美国为例，目前短缺的是蓝领工人与灰领服务人员，白领的入门级工作机会大幅下降、资深白领的需求则在增长。
大部分国家的中产阶级是白领，在可见的未来会进一步空心化，直到某一天AI革命创造更多新的高附加值中产岗位。同样以美国为例，顶端富人更富、中产和底层承压的K型经济非常显著。以消费行业的高频数据为例，餐饮与零售行业的压力从低价产品逐渐渗透到传统中产的领域。
贫富差距加剧、中产空心化的对社会治理带来的挑战会是全球性的难题。
三、资本、土地、人力的价值分配
传统的生产要素理论认为企业/企业家整合了资本（有形与无形的生产工具）、土地（自然资源）、人力三种资源。
人力整体在可见的中短期会不可避免承压，AI的低成本与生产成果可以平替大量传统人力产出；也同时会加剧分配的顶端极化，比如AI人才在各大科技公司的话语权与薪资大幅上升。
技术突破带来的生产工具效率提升至少会阶段性使可被提升效率的行业生产工具价值下降。
企业在全球化逆转、各国更注重本土主义的情况下受限。过去享受到全球化浪潮带来低成本生产力、全球市场、避税港的跨国公司会无法追求极致效率，支付更高的综合成本。在全球货币更滥发、经济增速更缓慢的环境下，全社会平均资本回报率会更低，当然资本内部分化依旧显著。
综上，在社会总价值比例分配的变化趋势上，我认为具有稀缺性的自然资源会整体获得更大的份额，也会承担更多的社会治理成本负担。硅基生产力依赖电子，而电子的传播资源铜铝、电子的储存资源锂都会有长期产业级的需求增长。飙升的资源价格与加剧的资源民族主义都在展示AI趋势下新的社会价值分配模式。
在AI迅速发展与突破的时期，政府可能不会对重要的生产资料进行过多干扰，以免生产力落后于其他国家；等到AI对社会影响更稳定后，可能会对电力、资源等硅基生产力的成本进行提高，以保证碳基生产力不被过度替代。民用与商用基础资源的价格双轨制是一种选项。
四、全球性的前额叶退化
在对全球著名烈酒公司Diageo进行投资复盘时，我发现了新世代烈酒消费的大幅下滑。24年时我将其归因为疫情带来的一次性冲击，事实上这种代际变化发生时间更早。
在于Gen Alpha群体及其密切相关的教育界、心理咨询界等人士交流后，我发现全球性的前额叶退化正在发生。疫情的一次性冲击、经济不景气的压力、短视频的流行都在促成一个前额叶发育更糟糕的世代，包括成年人的前额叶状态也在恶化。而这一大脑核心功能区的恶化会导致专注力下降、社交欲望下降、语言沟通与表达能力下降。
更多的青少年面临焦虑、adhd、社交障碍等困扰，这几年线下社交场景的收缩与全球性前额叶恶化也具有一定的相关性，青少年的饮酒频率下滑显著高于同期成年人。包括游戏行业的常青老游戏老IP复兴，也一定程度受益于大量现代人注意力更碎片化、对多巴胺奖励更缺乏耐心、没有精力从零开始学习一个入门成本较高的新游戏。
这种情况在未来极大可能会因为教育体系的错配与改革进一步恶化。传统教育体系对于大量阅读、专注学习的诉求会在16-25岁大幅增强前额叶的发展，而这一点可能在未来越来越困难。未来较强的专注能力、社交能力、表达沟通能力会是稀缺品。
五、重新赋魅
Max Weber所说的祛魅disenchantment的底层是大量现代人接纳并投入经济生产活动的效率体系，而这种经济生产关系与体系的动摇必然带来更多对于现代性的思考与反叛。对于人类价值与意义的思考、神秘主义的复苏、更低的社会教育水平，会塑造一个重新赋魅的社会氛围。
我并非科技加速主义的信徒，但AI与社会的新时代已经到来，无论抗拒或拥抱。