对于数字经济的时间线思考
大约是21年10月的时候，决定把研究的主战场从碳中和转移到数字经济。触发点有两个因素：
因素1，是软硬的估值差异太大，很多硬科技的PS到了10倍，很多软科技的东西跌倒了4倍，从商业模式上显然后者更好，只是景气度上两者有差异。
因素2，来自于中央对于数字经济态度的扭转。在2021年10月18日中央集体学习中邀请的是中国科学院院士、南京大学校长吕建教授就这个问题进行讲解，提出了工作建议。而母校的人工智能专业，是为数不多的，能在南京这个落后地区还能领先的专业。这要感谢周志华老师（西瓜书作者）一直的不懈努力。可能也是因为热门后的安静，才能在南京落根。AI潮起潮落好几轮。
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互联网、SaaS和信创这三个方向
这3个方向，互联网是修复型投资，其中有可能还能找到成长的力量。
信创是中美对抗的产物，目前处于产品力跟不上需求，自上而下的政策需求为主，非市场化需求，可能类似2013-2015年的新能源的需求。甲方不想用，乙方能力也不足。乙方投入也大，不赚钱的阶段。而且鱼龙混杂，真干事儿的可能在第一阶段不一定得利，就如同2015年的造假的新能源大客车。信创属于主题投资范畴。
SaaS，渗透率和发展阶段要比互联网处于更早的阶段。SaaS处于风险投资范畴。
对于SaaS的思考
SaaS过去是非常热的，而这一轮泡沫杀的比较干净，我对于SaaS的思考是这样的。
这是一种服务的增强工具，那么从企业采购角度，使用人的平均薪酬就很重要，这些费用大概就是这些员工薪酬的5-20%不等。所以显然目前这个阶段，码农，金融民工，硅农，生物民工是能付上价的。
中美薪酬差距大概是1/汇率，有些模型在中国跑不通。可能美国卡车司机的智能驾驶就比中国的智能驾驶更早跑通。
赚钱的前台部门工具比省钱的后台部门的工具更好推广，因为企业服务最终还是老板付费的。从预算的话语权上来说，前台部门的预算话语权更强。
内嵌在工作流程的有更强的黏性，特别是工作流程中甲方和乙方都用的，以及越用数据积累性越强的。这两种才是服务能够长期差异化的地方。
Wind和Bloomberg就是很好的商业模型，所以他们都是非常赚钱的私营公司，不上市。 我们也找了一些SaaS公司进行研究，二级市场的价钱非常公道，大概是B轮C轮的价格，大部分一级投资人是套牢的，是个很不错的机会，用烟蒂的价格买入高质量成长。
SaaS和AI
AI最后一定是通过SaaS的商业模式赚钱的。所以衡量的标准是。
收入端：用户数 乘以 付费比 乘以 平均薪酬 乘以 5-15%
成本端：研发+算力成本+营销费用
每一轮技术进步会带来算力成本的下降，带来技术推动应用突破点。那么在收入端和成本端做的非常优秀的公司，将会受到一级和二级市场的青睐。
中美文化差异以及付费甲方来源决定了AI方向的研究差异
引用推上@indigo的评论：
“
网页链接 每年都会出一份 AI 全行业的分析报告，包括了科研进展、行业数据、政策、安全以及发展预测。2022 的这份最新报告中提到了中美在 AI 领域的差异。中国的研究主要集中在监控任务，而美国主要集中的在文字和自然语言模型。这就是为什么美国会有 LLMs、GPT-3 而中国没有.
”
谷歌为什么恐慌？
人是懒惰的，辅助思维工具比信息工具的路径更短一层，如果思维工具，可以绕过信息工具，那么广告的商业模式会受到冲击。
资本市场跟新技术的关系：
每轮熊市过后，大家就会对新事物展开想象力，而技术恰好在上一轮泡沫的注资中进步，悄然带来一些变化。这些变化可能能跑出商业模型，可能最终也不能。这是我的一点简单思考。