整个周末，关于AI讨论非常多，一时间，Kimi热度持续上升，进一步点燃了人工智能领域的投资热情，好像唤醒了沉睡的大厂，国内大模型开始纷纷发力，加入内卷……
先是Kimi热度持续上升，周日经济日报刊发题为“国产大模型Kimi能否“登月”的评论文章，文章高度评价了Kimi的作用，同时，Kimi一度冲进App Store免费版应用的第五名，超越微信，自己也下载了，确实好用。
然后是阶跃星辰和财联社发布财跃F1金融大模型，基于万亿级金融语料预训练，具备强大的通用图像处理和图表理解能力，相比GPT-4等通用大模型在金融知识理解方面更为突出。
接着是百度文心一言也说要开放200-500万长度文本，（Kimi是200万）。同时，据华尔街日报报道苹果在中国寻找本土生成式AI提供方，苹果讨论了在中国的设备中使用百度的人工智能技术。
最后是阿里通义千问开放1000万字的长文档处理功能，可通过通义千问网站和APP快速读研报、分析财报、读科研论文、研判案情、读医疗报告、解读法律条文、分析考试成绩、总结深度文章。
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如果把广义的AI产业链分为上中下游，上游是卖铲子卖资源的，主要是算力+语料；中游则是大模型，百度、阿里、腾讯等互联网巨头+智谱、月之暗面、阶跃星辰这些新秀；下游就是各类应用，办公、金融、法律等。
下面用一个日常的例子来理解AI产业链的上中下游。
上游：想象一下，我们要建一座大楼。上游就像是提供建筑材料（如钢筋、混凝土）和建筑工具（如起重机、电钻）的供应商。在AI的世界里，这些“建筑材料”和“工具”就是计算机处理能力（算力）和大量的数据（语料），它们是构建智能系统的基础。
中游：中游可以比作是建筑团队，他们使用上游提供的建筑材料和工具来设计和建造大楼。在AI领域，这个“建筑团队”就是开发和训练AI模型的科学家和工程师。他们利用上游提供的算力和语料来创建能够执行特定任务的智能系统，比如自动驾驶汽车的大脑或者能听懂你说话的智能助手。
下游：下游则是大楼建成后的各种用途，比如开设商店、办公室或者住宅。在AI产业链中，这就是AI技术被实际应用到各个行业和日常生活中的部分，比如医疗诊断、金融分析、智能家居控制等。这些应用就像是大楼里的各种功能区域，它们让AI技术真正服务于人们，提高我们的生活质量和工作效率。
通过这个例子，我们可以看到AI产业链的每个环节都是相互依赖、紧密相连的，上游提供了基础资源，中游负责技术开发，下游则是技术的最终应用。
从产业链来看，中游国产大模型的爆发，直接利好上游卖铲子的——算力+语料，尤其是当前国内大模型突出长文本能力，那语料更关键，相关的概念股暴涨，例如华策影视5天暴涨95.41%。
其次利好下游应用的爆发，海外经验是应用晚于大模型1-2个季度，那国内模仿会更快，估计不到一个季度，应用就会大爆发，尤其是结合长文本能力的传媒、办公、法律、医疗等应用场景。
相关的ETF：影视ETF（516620）、云计算ETF（516510）、游戏ETF（159869）
策略表现
ST 4股还是10股轮动策略，主打一个低回撤稳健风格，收益率都创了历史新高，回撤表现也如预期。
ST 4股策略，目前收益率平稳，17年至今累计收益394.40%，年化24.80%，最大回撤8.36%，其中24年17.09%的收益率。
ST 10股策略，目前收益率平稳，17年至今累计收益209.46%，年化16.95%，最大回撤11.51%，其中24年17.54%的收益率。
S1策略：全球资产轮动
ETF池子：黄金ETF（518880）、纳指（513100）、创业板ETF（159915）、沪深300（510300）
选择思路：黄金ETF用来代表商品行情，纳指代表美国科技股表现，创业板代表国内创新成长企业表现，沪深300代表国内价值股表现。这四类指数代表了不同风格和市场的资产，他们之间具有很强的互补性。
17-24年累计收益率869.04%，年化37.02%，17.51%，其中24年目前12.58%的收益，在1月初的文章（点击可查看原文）中分享过这个策略，当下持有创业板ETF作为持仓，近期创业板ETF有所回调，盈利降低到1.96%。策略会定期公布持仓，欢迎关注。