【本期课题】

人工智能领域的投资机会。

【栏目介绍】

在《产业观察》这档专栏里，我们会为你厘清不同产业的历史沿革，希望能够从中找到一些底层的规律。虽然当下变化迭起，但是所有新风口都有迹可循，不同产业的发展其实也有很多相似之处。

【免责声明】

本节目的所有内容并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或者法律上的建议。

【内容索引】

00:32 讨论大模型，可以拆成算法、算力和数据分开来看

02:58 算力领域的三类中国玩家

06:12 OpenAI曾公布过它的算法，但在目前GPT依然保持神秘，这跟十年前的云计算有很多相似之处

09:34 当大模型进入具体商业场景的时候，需要投射和抽象成中小模型的形式存在，才能落地作为生产力工具去计算其商用价值

10:59 回顾互联网的发展史，算法演进迭代的前提是数据量上的积累

12:41 14到16年自动驾驶是非常热门的投资标的，算法公司获得了巨大的青睐，但后续他们都不同程度地遇到了挑战

14:39 其实各行各业并不一定是今天的算法不够，而是因为数据化不够

14:52 美国更擅长脱虚向虚，中国比较擅长虚实结合

16:40 如果你推动了数字化的进程，并且促使数字化在你这里产生和集成，同时你也有技术基因，你就有很大机会可以提高全链条的产业效率

17:11 淘宝本质上是推动了零售行业的数据化，在引入了支付宝这个金融工具后，于是诞生了蚂蚁

19:15 投资的时候，要警惕锤子来的比钉子早

21:18 中国的数据化程度在全世界范围内是领先的吗？

23:46 产业端的数据化推手究竟会是谁？

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