2026年Q1全球AI剧变：Coding独占技术主桌，Anthropic营收逆袭OpenAI且SaaS股估值遭大面积下杀

2026年Q1全球AI剧变：Coding独占技术主桌，Anthropic营收逆袭OpenAI且SaaS股估值遭大面积下杀 通过技术、产业与资本的三维叙事，深度剖析驾驭工程Harness的兴起、算力工厂的估值倒挂以及AI短剧重塑内容生态背后的深层逻辑 在AI发展全面加速的2026年初，以智能体思维与驾驭工程（Harness）为核心的L3阶段成为技术新共识，而Coding凭借极高的商业回报与执行力绝对占据了当前行业的主桌。在产业层面上，OpenAI与Anthropic在C端留存与B端企业服务市场展开了惨烈的巷战，同时DeepSeek V4以极致性价比震撼开源。资本市场方面则经历了剧烈震荡，传统SaaS遭遇降维打击导致软件股暴跌，算力工厂的疯狂扩张正面临美国多州电价暴涨、政策禁令等残酷的物理世界撞墙与社会焦虑反弹。 AI 行业正经历从对话和推理向具备执行力的智能体（L3，Agent）演进，驾驭工程（Harness）作为提供记忆、工具调用和任务编排的外围基础设施，成为新的核心共识。 (4:59) 在语言、Coding 和多模态的竞争格局中，Coding 目前稳坐主桌位置，不仅应用爆发式增长，其带来的商业收入也全面超越其他垂直领域。 (14:59) Anthropic 凭借企业端市场的爆发，2026年第一季度 ARR 达到 300 亿美元并反超 OpenAI，同时全球大模型竞争周期已大幅缩短至按月甚至按周迭代。 (24:59) 资本市场出现科技巨头估值下杀与传统 SaaS 模式受冲击的倒挂现象，但算力刚需依然推动半导体与数据中心扩张，而 Agent 的兴起亦带动了 CPU 配比的大幅反弹。 (71:39) AI 商业落地迅速渗透内容创作等实体产业，但电网过载、土地审批与政策禁令等物理现实瓶颈，正对超大规模数据中心的落地构成严峻挑战。 (81:39)

主讲人指出，在语言、Coding、多模态的“三桌”叙事中，Coding已稳坐产业商业化与落地的绝对主桌；与此同时，行业焦点正从单一模型转向以Agent编排为核心的驾驭工程（Harness），但狂热的AI资本开支与估值已开始撞上物理世界资源匮乏与社会矛盾的现实墙壁。 技术范式演进：Agent思维与Harness工程化 (4:59) 从ChatGPT问世以来的发展路径正经历从L1（对话）、L2（推理）到L3（Agent智能体）的跨越。当前行业的技术共识在于模型的“自主学习”能力与Agentic Thinking，即模型能够自主决定行动时机、挑选与排序工具调用，并在失败后动态修订计划。为弥补基座模型静态且无方向的缺陷，2026年一季度以“Harness（驾驭工程）”为核心的基础设施成为开发焦点。如同给F1发动机装配车身、方向盘与轮胎，Harness通过权限围栏、技能封装、记忆机制及编排系统，将模型的原始推理能力收束为有目标的执行力，驱动了OpenCloud和Claude Code等系统的诞生。 Coding独占主桌与双雄“巷战” (14:59) 在实际产业变现上，Coding领域的收入规模已超越法律、医疗、客服与写作等其他场景的总和，稳居主桌位置。GitHub上Claude Code日提交量激增，催生了大量新网站与App。在激烈的市场竞争中，未上市的Anthropic与OpenAI展开短兵相接：Anthropic凭借B端企业服务的爆发，2026年Q1的ARR冲至300亿美元并成为企业首选模型；OpenAI的ARR则达到250亿美元，依靠周活9亿、月留存达71%的ChatGPT在C端占据优势。两家巨头均走向All-in-One产品架构，同时DeepSeek V4等模型凭借极致性价比推行大幅降价，重塑了开源与商业化版图。 资本市场分化与传统SaaS模式危机 (46:59) AI开发效率的跃升对传统SaaS带来了毁灭性打击。过去耗时数月、成本数十万美元的企业系统开发，在AI Coding辅助下缩减至数小时与极低成本，促使SaaS从“软件即服务”走向“服务即软件”。受此冲击，标普500中的软件股在2026年初重挫20%，Figma跌幅超80%，ServiceNow市盈率从132倍跌至十几倍。与此同时，美股巨头年达3000亿美元的资本开支引发了现金流恶化担忧，导致科技巨头估值倍数回落至大盘均值，反而沃尔玛等传统消费企业PE出现倒挂。此外，由于Agent对任务编排的需求激增，数据中心硬件配比转向CPU与GPU 1:1，推动了英特尔等传统芯片厂商股价反弹。 物理现实制约与个体焦虑的撞墙期 (74:59) AI在内容端加速重塑传统产业，例如红果短剧中AI漫剧已占据前列榜单，其单日投流消耗超1亿元，令真人短剧扶持资金相形见绌。但宏大叙事在物理层面上正遭遇严峻瓶颈：规划5GW的“星际之门”算力中心因土地审批、电力短缺与工人不足，实际落地仅0.3GW；缅因州因电价飞涨17.6%而颁布数据中心禁令，全美十多个州亦在探讨限制措施。科技繁荣与普通人生存状态的脱节引发了诸如“恩格斯暂停”的福利担忧及极端暴力事件。 主讲人总结认为，尽管AI正在快速接管精准且标准化的高效工作，并引发宏观估值分化与现实阻力，但面对历史洪流中的宏大叙事，个体无需陷入宏观悲观，应当转向拥抱那些允许犯错、具有温度与个人特质的独特生活。

[10:59] 卫哲: 基座模型加哈内斯（Harness）就等于 Agent。 [20:22] 庄明浩: 在语言、Coding、多模态三桌中，过去半年 Coding 绝对坐在了主桌上。 [28:38] Anthropic: 收入代表一切。 [38:50] OpenAI: Our new AI tool is too dangerous to release [56:14] 庄明浩: 这次不一样 [61:32] 庄明浩: 沃尔玛和 Costco 明年的收入增长预期只有 4 到 9 个点，而英伟达有 70% 的收入增长。不合理不是吗？我为什么给一个只有 4% 增长的公司超过 40倍的 PE？ [64:59] 王慧文: 人类容易用历史经验去过度简化预测未来，比如用 2000 年互联网泡沫来预测 AI 的股市走势。 [66:50] 庄明浩: 今天这个时间点，数据中心已经变成所谓的 token 工厂了，token 就是收入，就这么简单粗暴。 [69:02] 庄明浩: 为什么又回到我们最前面讲？我们讲今天整个行业最大的共识是什么？是 Harness，是 Agent 的编排跟任务的处理。这个事情不是 GPU 干的，更多是 CPU 干的。 [74:20] 庄明浩: 今天对不起，只有 AI，没有其他，连其他都没有了 [78:50] 红果短剧负责人: 今天的环境，真人短剧是需要扶持的，听懂了吗？ [84:08] 庄明浩: 历史的一页，就是很多人的一生。

[0:00] 感谢大家然后来听这个黄喜的最后一场然后我们就不浪费大家时间正式开始吧这个PPT的制作时间应该是在4月初那今天已经4月底了其实很多内容我在做的过程中就不断的修改不断的修改不断的更新不断的更新甚至我今天早上是刚从美国飞回来早上落地到普通机场甚至在昨天晚上在应该是前天晚上在拉斯维加斯机场等飞机的时候还在改对反正最后现在这个版本我也不改了就这样了今天起的标题叫语言coding多么泰我们到底谁做主桌如果听过我之前播客的话可能会理解我为什么起这样的标题然后起了一个有一点意思的小标题叫这是给我干哪来了就是出现之后我明显感觉整个行业的发展非常疯狂的在加速所以今天这个时间你会发现很多事情不太可以理解了然后我做个简单的自我调查之前听过春节前跟春节后的这两期的整理的朋友方便举个手吗好OK大概四分之一三分之一差不多然后在上一次的狂喜播节也是在这个现场我讲过这个就是去年的十月份听过这个的举手一下看看好不好也差不多是这个OK就是我一直以来的工作习惯是大概可能每三个月左右时间会整理一次这样的内容可是你发现出现了一个变化对吧我上一次狂喜播节是十一月十一月过了两个月之后在一月底的时候我就不得不做了2026年对2025年的总结我认为那个时间点做完了应该差不多了结果过了个春节回来我发现不行所以我在3月9号又做了一个版本也就是这两个中间只隔了两个月的时间然后呢今天还没有到两个月的时间我需要再做一个新的版本所以你会发现这件事情真的在疯狂的家属所以我用了一张范围的图这可能看不太清大概就是那个学无止境的那张表情包对吧就是学吧然后你再发现更有意思一点就是我刚才说过我做这个PPT的开始大概是四月初的时候所以我第一版放那个OpenCloud图标的时候我当时列的标题还是你养龙虾了吗可是我在做的过程中发现我要把这个标题改掉这个标题不完成了你的龙虾还活着吗就是这么快的时间你会觉得这件事情好像已经是上个时代的事情对吧所以这个行业发生了非常多的变化我们回到今天的主题这张内签业其实是我在我没记错的话应该是去年的狂几这个现场我讲当时讲的我说今天这个时间点AI行业可能这一波有三个桌第一桌我们叫语言也就是拆机皮带来的这一波的变化当时的说法是说当机器掌握语言强热公正的到来所以过去一段时间语言可能这件事情最主要的事情然后第二桌叫coding代码当时说的这句话其实是Athropec的CEO说的也就是说他说12个月之内12个月之内是在2025年的大概9到10月份说的那我们距离12月还有半年的时间我们可能会进入一个AI能写出所有代码的世界回顾过去一到两个季度你会发现这件事情完全不是天方夜谈甚至很有可能会提前发生第三桌多模态那句话是DVM的核心负责人说的叫世界模型是一个孕育AGI能无限透软的虚极子宫多么泰的领域的变化所以你会发现在那个时间点我们就会认为语言coding多么泰这三桌可能代表这AI这轮发展最核心的几个叙事然后你又很特殊的是可能这三家今天这个时间点最投入的爱摩星公司恰恰好好对应了这三桌但是呢这三桌到底谁独领风骚或者说谁在某段时间站在最前面似乎是在一直变化的那所以说这个主桌的比喻我用过很多次但最近似乎又要变了三十天河东三十天河西都不是三十年是三十天然后我们一个个讲如果大家有印象或者听过我之前的版本的话我去年的总结跟今年一月份总结还是按中美对抗的角度去讲的但是因为这次是一个年中间的总结所以我用了我更熟悉的一个结构叫技术产业资本我们只讲这三件事情就是技术发展到什么程度产业之间的竞争到底是什么资本行业跟资本世界发生了什么事情以及相匹配的东西所以我们一个个来讲先讲技术我列了几个关键词Agent这关键词其实去年在我PPT就提到非常多次第二关键词是今年新加的Harness对Infra世界模型开源的趋势五个小标题我们一个一个来Agent这个很多人会说Agent的可能是今天这个时间点 [4:59] 也很像最大的公式甚至不需要去探讨我列了两张图这张图看起来也跟上个世纪一样左边这张图是千万的APP在年前去做推广的时候千万APP在年前开始做推广让大家去用千万APP下单订奶茶对吧所以当时他那场发布会的slogan叫from question to action从问题到行为那我原来的解释叫从语言到行为是这种agent的最大的代表然后这张图应该是在去年26年1月份出现前的这张图是腾讯的汤道生Dowson的演讲的图应该是在3月份腾讯云的一个大会上它标题就特别简单就是AI从ChatbotMarioAgent逻辑是一模一样的对吧然后这件事情今天这个时间点已经不需要去解释了Agent可能是今年这个时间点最大的业绩公司然后我们回头来看从ChatTP发布到我们走到今天可能有三年半左右的时间那之前我也讲过无数多无数次的OpenAI用过LE到LE5的对比方式LE叫ChatbotLE2叫推理LE3叫Agent对吧LE4叫研究者LE5叫组织者那我们从LE走到了LE3我们一路走来经历了哪些事情或者说头部公司们在干嘛我们最开始走到了L1得到了基础模型基础模型是怎么来的呢Operine通过预训练的方式就是给大模型为无数多的数据通过预先训练的方式我们得到了最最开始的XGPT以及GPT3.5到L2就推理模型的时候L1是在24年9月份发布的我们大概是从什么样的方式得到推理模型在那个时间点开始大家强调后训练跟强化学习然后在DeepSick发布的时候DeepSick是25年1月底发布的到今天也不过才一年多一点点的时间大家觉得DeepSick已经上一世代的事情对吧DeepSick之后L2成为标配然后所有的厂商开始强调强化学习环境的搭建这些事情底下这些事情从提示词工程到上下的工程再到专门为推理优化的强化学习环境我们一路走来走到这然后我们现在进入到L3 Agent那L3 Agent的时候什么重要当然前面这件事情还在做还很重要那L3的时候什么变得更重要右边这张图是3月十几号的时候之前有一个新闻是阿里一位90后的年轻人离职当天把阿里砸下四个点还是五个点这个人叫林俊阳他是阿里签问原来的负责人他在离职之后发了过了一段时间发了一篇推特去讲他过去可能大半年走时间在签问做的实施跟实践以及对未来的预期他的逻辑是说我们要从原来的那套里面跳到一个新的阶段这个新段要有新的想法或者新的思维方式这个思维方式叫agentic thinking那具体指什么呢比如说决定核实停止思考并采取行动让模型决定让模型调用哪个工具以及调用顺序整合来自环境中的噪声或观察让模型能够在失败后修订计划然后能够让模型在许多回合和许多工具的电用中保持连贯性所有这些事情的努力跟工作是为了让AI agent变得更可执行跟做任务对吧他说这个叫agentic thinking所以今天这个时间点所有的投屋模型厂商在模型的训练过程中在做的事情就是这些事情这件事情恰好符合另外一个事情用美这张图是我在年前那次PPT当中的一张图在春节之前其实也就是25年Q4开始美国硅谷的投入模型厂商基本上已经形成共识是说下一代模型最核心的标准是模型自己可以自主学习今天许庭如果你关注业界的话最近一段时间中国的几家模型厂商的负责人出来讲的时候也是讲这个逻辑然后我们把刚才林俊阳所有说的这些话去回头去看你发现它的目标是一样的就是让模型能够自主学习来实现所谓的所以你发现在技术领域这件事情全部都连上了全部都连上了然后所以就出现了一个关键词我们怎么能让模型自主运行的那么好呢出现了一个可能Q1最热的关键词叫Harness我们前面在我们L1到L3那张讲我们从提示词工程开始到上下文工程对吧我们从提示词工程如果大家有意见的话当年第一次刚刚开始用XGPT跟豆包的时候你要记很复杂的提示词才能让它答得很好到L2左右开始强调沙海文的工程整个东西变得复杂了到这一代我们开始强调叫HUNNES叫驾驭工程它不单纯只是一个给它喂多少东西跟保证你喂东西的质量的问题它变得一个更复杂的问题 [9:59] 这种表上的包就是可能整个QE左右无数你在各种各样新闻看到的关键词特别的多乱七八糟各种各样的东西都有哈内斯对吧还有爱马仕的那些关键词然后SaaS死掉了卡巴西的各种各样的文章然后Cloud把OpenCloud屏蔽掉了对吧各种各样的包括Agentic Engineer就是你可以发现这几个关键词这几个英文单词来回来的排列组合频繁的出现在各种各样新闻里然后举个更简单的比方我觉得这样图画的非常好这张图来自一个科技博客叫Ahead of AI他举个例子说他同样用刚才L1到L3的对比L1就简单的chart的模型那个时候它很像一台发动机发动机它可以转L2推理模型的时候模型能力变强了它变成了一个很强的发动机可能是FE的发动机但是光有发动机是不够的今天我们是要开车的因为我们要做agentagent要做任务的执行要做所有的这些事情我们需要把发动机放在车里我们需要轮子需要传动轴需要方向盘需要壳子甚至需要轮胎这些东西叫Hannes有个更简单的比喻是说这个比喻是卫行写的规律上创生他说机座模型就是今天我们看到各种各样的模型加哈内斯就等于agent机座模型提供原始能力它可以推理生成理解但它是静态被动且无方向它什么都能干但也代表它什么都干不了所以你需要给它提供结构方向跟约束把无限的可能性收束成有限的有目的的活动两者结合的瞬间AI从一个被询问的对象变成了一个去行动的主题如果大家在过去两个月用过OpenCloud的话你就会非常理解为什么他会这么讲这件事情一个非常简单的比喻发动机更好的发动机到车所以我们要做车对吧好到底这个车需要什么东西需要哪些模块列了一些对吧什么围栏的权限你要设置它哪地方能去哪地方不能去技能的封装skill又是一个关键词工具的调用它可以会用人类跟现在给机器的各种各样的工具它有记忆系统它要记住你是谁记住你的任务是什么你的标准是什么你意识以来的习惯是什么要评估反馈刚才我们说过它需要不断的循环它需要评估跟反馈它需要任务的编排当然这不是穷具有还有很多的文化都需要所以你看那个图又是匹配R到IU3的22年到大概可能23年底的时候我们在做的还是print training也就是说预性脸跟提示室工程到上海文工程的时候我们开始走到了25年到26年真的我们开始用Hannes这条生态了所以Hannes到底包括什么包括特别多的东西今天能想到除了模型之外为了归属模型做行动之外的所有事情你其实都可以放在Hannes这个概念里所以就出现了一个问题其实在去年跟前年的时候有一波一市场的热潮就创业公司的热潮是给agent或者给AI做什么什么什么东西那个时候对这一类项目有一个比较宽的定义叫AI的infra就是基础设施但是当Hannis来的时候你发现infra这个概念被扩大了Hannis现在是新的infra因为他想到你在给他做外园的所有的事情所以第一关于Hannis第一是修词成的Hannis AI就驾驭它是个动词对吧第二是更重要是技术层的就是山海文管理工具调用记忆护栏编排都是Hannis这些都是好那就变成了26年可能今天在截止到这个时间点过去半年左右时间在意识上最热的几个方向出现了比如说最热的Hannis的Infra第一个对吧第二个沙海文的记忆持续学习然后编排然后同时这张图里出现一个意外的意外的板块叫Word Model世界模型另一个关键出现了但其实我认为这个Word Model不应该放在这张图里这个可能是因为他为了要把所有这种方向的创意项目包在这里所以放在这里我们简单说一下One model视线模型视线模型可能也是过去多年整个业界最热门的方向之一大家会认为我们需要一个非语言之外的能够踏持到的一个无论是视频流还是3D是什么样的一个类似虚拟世界那样的东西所以出现了视线模型视线模型其实在2019年开始就有很多公司在尝试只不过进入到2024年25年之后更多公司就开始尝试了比如说李飞飞老师的OneLab比如说腾讯的魂园比如说字节马上的C-Dance 2.0之后的版本会支持世界模型比如说阿里最近在快乐小马之后又发了一个快乐什么模型也是世界模型对吧所有人都往这走我觉得这是一个意外的出现我们回到主线你发现出现了另外一个今天最热的关键词OpenCloudOpenCloud也是符合刚才我们讲的所有事情的它就是那个壳子就是那台车因为OpenCloud [14:59] 自己不做模型他只做了一层壳子对吧所以你可以发现如果你去理解整个OpenCloud的执行过程我们把各种各样的IM软件接到一个网关里然后网关里来运行整个agentagent的底下有模型对吧有多agent的实施有技艺有工具调用它有交互层网关层智能体层跟执行层其实OpenCloud的整个软件设计就是符合刚才我们说的Hannis的架构设计所以虽然OpenCloud今天已经太没有人提了对吧才火了几个月的时间我们也符合这个逻辑那有没有更符合的或者说更被业界认可的当然有在上个月的时候Athopic的Cloud的编程的agent叫Cloud Code的代码被意外泄露了意外是双眼号我们也没法评判是主动还是真的意外反正它被泄露了然后就有无数的人去拆Cloud Code的这个软件的设置方式你会发现它也分很多的层对吧各种各样层级然后你把整个的流程画出来其实Cloud Code也是一个Hannes也是一台车它通过Cloud的本身模型的超强的能力这家车设计的特别的好展示出了超强的能力所以大家开玩笑说Ansopic变成了真的OpenAI对吧真的OpenAI那个AI是Athopic的logo那现在的OpenAI已经不太Open了对吧可能当前这项时间然后再看另外一个角度开源开源可能也是过去一年多时间整个AI领域最热的关键词词那我们就看在过去这半年时间开源生态出现了什么变化首先这些图全部都是蚂蚁开源做的我非常感谢蚂蚁开源的好朋友做了这样的整理我觉得非常有意义虽然这位负责人已经离开了马以外他已经不更新了我说这个那以后用谁的呢对吧他说再说吧他第一个统计了过去2026年以来大概2026年QEGithub上最热的星星的排名的这个这个项目那当然第一是OpenCloud了你看各种各样的名字SkillCloud CodeOpenCloudSkills各种各样的词然后蚂蚁的这个看员的总结我觉得总结非常好他说卡者的注意全部留下了agent的生态围绕agent的这个生态虽然这里面有很多别的项目但是只看这些项目的名词Open CloudSkillsCloudCloudSkillsOpen CloudSkills就是来回来这几个词的排列组合就代表这些项目对吧大门相关的项目大概占40%然后如果把范围扩大到最受关注的1000个项目初略标识之后大概81%跟Agent相关然后这些最长的关键词又是agentcloudLF code skill还是这些词其实回看过去几年从不同阶段出现的开源项目的命名上我们都不需要看那个项目到底做什么我们只看这个项目的名字也能感受到整个技术生态的变化更直接的是从项目的情况来看你会发现2026年整个AI生态里面开源项目最热的板块第一AI Assistant我们科老战略局ChadbotChadbot依然是最主要战场之一对吧物理的声音是这个领域是codingcoding站得非常大块然后agent free work然后harness对吧你可以发现这几关键都有了出现一些趋势我们刚才也讲过第一从原来的单纯的提示式的工程到深海文管理到harness对吧第二软件开发原来我们做软件是给人做的可是今天大家开始为AI做软件就是为agent然后agent的编排框架自我演化刚才前面也讲过成为一个从一个加分项也就是说原来我们设计一个agent也好一个模型也好做编排跟做自我循环是一个加分项可是今天新的这一波兴起之后大家发现这是一个起点就是说我在做的第一天就想着他要这么弄第二个有意思演化的命名最开始是龙虾然后你发现有猫有蜜蜂有熊有穿山甲还有更漂亮的名字出现了还有小马对吧然后带来一个结果我觉得从一个纯用户体验之间来发现我是一个完全不懂代码的纯文科生但你发现今天我在做很多事情我是在用上面的几个软件Cloud CodeOpenEd CodeX字节的Tree他们其实原来是做Coding但你发现Coding可以做所有事情可以做PPT可以做信息整理可以做任何的事情然后下面这几个ManusJansbox包括字节的Code他们原来叫通用的Agent但你发现这两类东西的边界跟界线越来越模糊了因为你想做一个任务你并不care他是用coding解决的还是用什么方式解决的只要解决了就可以了对吗而且又因为今天这个时间所有的codingagent的交互方式也是自然语言只要跟他说我要干什么就结束了所以你就更不需要关心实现过程所以出现了一个结论第一章讲完很快对吧 [19:59] 一张讲完来出现一个结论这个结论是什么呢Coding语言杜莫泰到底谁是主桌至少在过去半年Coding在主桌上那好那Coding在主桌上我们就往下看产业到底经历了什么所以产业里面的第一张Coding第二Coding今天这个时间点最头部的代表公司是AnseoPic那OpenApp怎么办呢OpenApp原来是语言的代表对吧是三桌里面语言那桌的代表讲到OBFN跟Azopek之后我们就开始讲中美模型之间的竞争然后再扩展到应用因为产业不能讲不讲应用然后最后回到所谓的行业的渗透我们一一次展开从Coding开始结论刚才我说过了Coding可能是当前这个时间点绝对的主桌没有任何意外的主桌而且Coding这个战场很有意思说我们原来认为Coding最开始做的事情叫代码的补权典型像Github的Copilot原来程序员写个结论代码遇到一个什么问题或者有一段很复杂的不想自己写他可以用AI的方式做补权那是第一代的能力现在生成生成比补权往前卖了一步你可以自己不完全写的是生成然后还有评审除了做完之后你还要审还要debug还要做需求管理所以你发现coding的整个市场延展变得更大然后这只是逻辑层的变化从数据层更明显今天这个时间点所有AI相关的收入获取的角度来看coding是绝对的领先它比第二名第三名第四名第几名加在一起还要大第二名是legal法律客户支持医疗搜索写作这些我们常这样的认为是今天就是演员大家用AI模型能力的各种各样的功能加一起没有扣顶档加一起没有扣顶档这出现了一个结果这张图我觉得非常好玩这张图是GitHub上统计所有被提交代码当中你是用Cloud Code来提交的这个代码的量从年初的大概每天可能121个米点涨到了这张图截止到三月底应该是涨了三倍不止越来越多用Cloud Code提交代码提到Github上他们提交代码干嘛呢用本上图更有意思这是金融时报做的它统计的是过去一段时间上线的新的网站新的iOS的app以及Github上代码GitHub上代码已经看到了全部都是AI越来越多同样越来越多的网站跟越来越多的app出现那他们当然是要因为AI做的了App尤其明显你发现进入到25年底下半年开始爆发式增长大家也想iOS已经发了第十几代了对吧iOS生态已经十几年了你应该已经想到应该任何什么app都有人做过了对吧那为什么在沉寂了几年之后突然间在25年之后开始暴涨呢因为coding的能力被下放了哪怕有人做过我也想做个自己的我也想提交到APS所以你发现AuxApp的增长非常的快然后呢在这个领域做的最大一家AsoPay的Cloud高了从4.5发布开始其实是再往前Op4开始这个曲线就一直是这个样子这种类型的曲线你在今天我PPT会见到无数次就像我上一次PPT讲的就要挡不住了对吧然后CodexOpenAI也不会落后OpenAI发了Codex之后其实它的数据长得也很好最新的数据Codex的周魂应该已经达到400万结论是什么呢就是Coding这个战场挺大这个结论在去年就有但是今天这个结论是Coding这个战场比很多人想的大的多的多的多至少现在看上去是这样因为Coding看起来可以解决一切事情那就不分我们前面说的那个观点我不care是CodingAgent还是通用Agent只要能解决任务就可以那我根本不care是不是coding所以范的coding这个战场比很多人想的大的多的多的多然后那好我们提到了这两家今天这个时间点这个好像最大的两家公司或者说最最最前面的两家公司OpenEyeI'm so big疯狂竞争的两家公司我们已经很久没有见过一个细分领域的最头部的两家公司而且都没有上市疯狂的拼字刀在巷战中厮杀我们已经很久没有见过了所以最最最简单粗暴的数据收入AR的数据其实在25年底的时候大家就与其是说26年iSOP的收入是有可能超过offen ad结果没有任何人想到在26年Q1 [24:59] Asob给公布的AR就超过了OpenAOpenA这家公司从22年底发布拆拆GPT到26年Q1之前一直是引领这个行业发展的那个人那最简单粗暴的行量标准当然就是收入长得很好可是底下有一个长得更猛的尤其进入到25年下半年Q3Q4开始Asob给像挡不住了一样一军突袭所以这两家最新公布的数字OpenAI是250亿美金的ARASOP给达到了300亿美金当然这里面可能会有一些数据的标准不一致比如说OpenAI的收入数据是算到手收入的它没有扣它是扣了云断的云服务场上的渠道费用的ASOP可能是没扣的当然这些细节我们不讲了反正从趋势上看就是这样的趋势所以我们看到了AI这个行业最头部的两家公司在短兵相争的疯狂厮杀那我们就分别看这两个公司先看OP或者说先看XGPT叫C端依然绝对领先的XGPT我们先看用户量用户量最新公布的应该是9亿的周货而且这个数字还在涨其实它的数据并不涨的并不慢对吗它即便已经从1亿到3亿到2亿到5亿到8亿到9亿其实这个数字已经非常恐怖了周火是周火然后这个数据恐怖到其实在25年下半年大家会说Gemini可能对OpenAI有一定的XGP上的影响可是你看发现这个曲线虽然那个比率红色的Gemini确实在扩大但是绝对领先还是XGPT的对吧从用户量角度来看用户量那看完用户量我们看第二个指标留存依然绝对领先而且这个领先的幅度更大你发现今天这个时间点XGPT的留存可以到月留存可以到71%而且这个数字在往上涨这个在我之前的PPT也讲过他拿到了微效曲线就是说他的留存在往上涨也就是说他到了一定阶段之后它过了那个线之后这个东西往上涨我们在抖音在拼多多在豆包上也出现了类似的情况可是其他商商没有往上涨还维持到一定水平然后日活比月活也是一个衡量活跃的指标或者留存的指标XGPT依然是绝对领先所以在留存的角度来说XGPT依然领先然后再看时长时长就更明显了因为你想它本来用户量就大留存又好这两个数字一成就是时长所以在整个ChideBot的战场里XGPT的时长依然疯狂的在累加发现了吗过去三页我们分别讲了用户量留存跟时长这三个指标恰好是我们今天这个时间点去衡量所谓的古典移动互联网项目最核心的APP的指标就我们这笔老灯去衡量APP的公司的核心指标但这里出现了一个问题就是很多人会说AI时代这些古典的移动互联网的DAO留存时长这些指标可能已经没有任何意义了Iso会说是的没有任何意义收入代表一切就像前面讲的很多人会想到26年的Azopik收入会超过只是没有人想到会这么快快到一个季度就OK了Azopik涨到了300亿美金的L然后从增速上来看非常的恐怖25年底到24年底涨了10倍如果只看3月份的话涨了十六倍你要知道它是从几十亿美金涨到几百亿美金体量这个数字非常的恐怖所以安苍会说你的你所care的那些用户量留存跟时长对我来说根本没有任何意义在2B这个战场2B这个企业服务的战场安苍会一军突起你发现那个曲线我说今天我们会见到无数次这样挡不住的曲线那在2B的这个战场里在模型的扩展的这个覆盖的范围角度来说进入到25年下半年其实OPAN就平掉了但Asoftware在25年下半年开始暴涨已经快追上OPAN了然后更麻烦的是在2B的企业端默认第一首选的模型在25年26年1月份出现了一个交叉交叉之后这两个公司就分道扬镳Asoftware继续往上涨OPAN继续往上掉但是在26年之前欧凡还是企业首选的AI模型公司可是这件事情在26年1月份出现了一个巨大的交叉就反过来了所以在弊端战场工程略地对工程略地然后那他们在做什么呢有人统计在过去的五十几个工作日里面Cloud家公司发了70多个功能跟产品 [29:59] 也就是平均一天有一个半功能跟产品发布如果大家在互联网公司干过的话你会发现这个版本发布是不可能的对于任何一家传统企业对吧就每天可能又一天发好几个功能版本所以大家开玩笑就说睡醒了一睁个眼哦Cloud又发新版本了然后干掉Cloud上一个版本下一个Cloud版本然后干掉下一个版本就是明天Cloud要发的版本所以每天一睁眼你看到各种新闻就是Cloud又发了个什么新的功能在过去的三个月时间差不多都是每天这样的节奏的每天如此疯狂的发布节奏然后你把时间拉长来看从22年底拆机币发布到今天这两家这个时间点这个行业最领先的公司在各种各样产品工程上的发布其实都没有停过只不过进入到26年之后安扫贝更强势了所以两家公司的竞争非常的激烈非常非常的激烈我说过对吧这种曲线已经这个PPT上已经见过无数次了对吧两家公司的收入曲线然后另外一个曲线两家公司的最头部的模型去执行任务的时长的曲线也是这样的今天这个时间点一个头部AI模型的agent可以不需要人类辅助下自己跑十几个小时同样的把两家公司的收入放在一起去对比那些传统意义上的SaaS软件公司你会发现他们从24年开始一步一步一步一步的干掉了各种各样我们耳熟能详的软件公司DatogWorkdayServiceNowAdobeSalesforce在两个公司的收入超过这些公司的时间也是这样还有我说过类似的这种曲线我们会在今天PPT里无数次见到然后两个公司不约而同的选择了另外一种相同的策略叫all in one这个策略其实是中国的微信教给他们对吧因为原来美国的app是独立的各种各样的业务是分开的但是你发现在这个领域大家都往all in one走所以你发现出现一个变化这是最新版的CodeX就是OpenAI的CodeAgent但你发现这CodeX的APP如果大家用的话你会发现如果是一个没有全新的话APP打开只有一个这样的对话框跟你用ChatGPT是一模一样的Chat然后Coding是实施的效果然后在最新版本的CodeX的APP里面他们内嵌嵌了一个浏览器。你要知道在这之前,Chat,Code跟浏览器是三个产品,是OpenAI内部定的三个最核心的产品。今天,All-in-one放在一起了。那Unselfic的All-in-one是什么呢?我们在记住那一张讲,今年最大的关键词叫Harness,是那台车,是模型之外那套东西,大家会想,那套东西应该是第三方公司来做,还是第一方公司来做呢第一方公司是不可能不做的对吗所以阿萨伟特最近推了他们的Hannes的这套外围的壳子就是我除了提供最好的模型之外我也给你提供基于这个模型最好的那台车我真正这台车也要收钱两家公司在all in one这个战略上的不同的选择但是all in one是相同的然后呢那讲到这了我们再往再把目光扩远一点我们只讲了两家公司对吧OpenEgg and Southpick这个领域最头部的两家公司但是这个领域可能今天我们知道名字有十几家二十家公司中国公司欧洲公司美国公司上市公司大公司创业公司各种各样的公司对吧然后这张图也很有意思这张图是我昨天晚上在不前天晚上在机场接的因为这张图每天都在编每天所以呢今天模型厂商的竞争到底是什么情况这张图上我只选了大概13家模型厂商阿里的签问安Sophic百度DeepseekGoogleKimiMetaMinimaxOpenAIJuYXAI小米智朴还有很多厂商我没有选但你看那个位置从26年底开始那个位置就是最后的尾巴那个位置密密麻麻的所有人都集中在一起了发现了吗然后最最最上面的是GPT5.5刚刚发的因为如果不是最更新的那个黑色的肯定低于OVERS对吧每天那个线都在往上每天都在然后你发现出现了一个问题左边上图是我在出现之后3月9号那个版本里做的我说春节期间正好是所有中国的投影响上在更新版本的1月22号文心更多5.01月27号KIMI 2.52月2号节约的3.52月11号质朴的GR1 52月13号MiniMax 2.52月14号CD2.02月16号签的3.52月17号是大型初一我没记错的话 [34:59] 还是这样的所以在整个春节前的那一个月中国的投资模型厂上全部在疯狂的更新版本春节前到今天不过两个月的时间你发现从3月16号开18号开始MIMAX更新了2.7也就是说它距离它的2.5版本只过去了一个月零五天然后开始这进入到4月尤其是上周开始你发现每天甚至每天都有不止一个模型发布千问的3.6plusJR5.1看啊JR5.1它5是2月11号发的4月7号就发了5.1然后那个Meta的新的模型终于发布了然后是千问3.6的35B版本然后Operus 4.7就是Cloud然后Grog 4.3千问的3.6max你看千问已经连续的一周发几个版本然后KIMI的K2.6KIMI的上一个K2.5是21月27号它不过了才过了三个月不到千问3.6你看又是千问然后GPT5.5到周末DeepSick4DeepSick4上一次头部模型厂商由中国模型厂商主动更新大版本是在1月到2月再上一次是在25年的7月到8月也就是说那个时候这个版本的更迭是按半年为计算单位的可是到今天这个版本更迭是按两个月为计算单位的那再往后就是按月就是你每个月都会看到这些模型厂商尤其是投入模型厂商不断的革新版本是一个疯狂内卷疯狂加剧的过程在所有这些模型当中大家最等待的多的你发现这右边这张图已经过时了对吧因为我们等到了对吧这个这是一个KOL他在写他在等DevceV4的心态然后克罗斯说内部已经在测试一个非常牛逼的模型他起这个名字当然还在测他没有发布所以说模型下一代还在疯狂你要知道发布出来的模型是以他们已经训好的甚至是已经训好的上一代模型他们再训的跟已经训好再测试的又是两代对吧所以我们还好等到了对吧再上周这是昨天晚上前天晚上在机场新加的我们等到了GPT的5.5非常强口碑有点逆转对吧然后我们也等到了国人的骄傲DeepSickV4我们终于等到了你要知道我在做上一个3月9号版本的时候我就说过那个版本的标题那个PVT的标题就是V4不等了我在那个时候就在等V4还没有等到还好我们等到了我们今天真的等到了DeepSig V4DeepSig V4怎么样呢上面张图是DeepSig V3.2到DeepSig V4的排名提升下面张图是在整个开源板块DeepSig V4基本上已经非常强更重要的是右面张图右面张图是一个PALIT最优的图什么意思呢重座标是模型的能力表现横座标是它的价格越往那边越便宜所以DeepSick最重要的尤其是它小的规模的版本的意义在于它在成本相对低的情况下达到了分数最高这是DeepSick的意义DeepSick今天已经不去承担把天豪版捅漏的那个事情了因为今天这个时间点投无模型竞争太过激烈了它已经不可能捅漏了但是它在承担另外一个角色这个角色其实原来也是DeepSick一直在承担的角色所以你发现DeepSick公布了他的token的价格之后马上我没记错你看今天早上新闻他的token的价格就打了2.5折2.5折你没有听错直接砍到四分之一所以DeepSick今天的价值是这个然后大家都学坏了都学坏了学坏了是什么呢可老师说他们的模型太厉害了太厉害了厉害到他们可以发可以发现一个27年以来没有人发现的巨大的软件的漏洞所以这个东西不能放开放出来太危险所以要去做测试然后差不多同一时间欧帕亚也说我那模型也很厉害也不能放出来也太危险了所以你看这个标题特别有意思叫 our new AI2 is too dangerous to release就是我们也不能这样弄我觉得大家都学坏了我觉得有一定的营销成分但是确实你可以想象这个模型真的抢到了一定程度之后他们才要这么干对吧那你说所以我家里说或许可能mayby也是需要的也是需要在发布之前做更多的安全的测试是有可能需要的所以我们提到DeepSeek我们就往下讲就不能不提到另外一个关键词就是开源然后这个关键词甚至可能是中国厂商来引领所以在各种各样的数据统讯上你发现无论从下载量就是开源模型的下载量还是百分比来看红色就是阿里的签问然后有DeepSeek有国内的各种各样的厂商包括可能美国有些厂商欧洲厂商也对 [39:59] 但是你会发现中国的模型厂商在开源这个板块非常的强势上周美国国会专门开了一场关于中美AI对抗的听证会有一位专门研究这个AI行业的这个这个类似大学的这个研究员就引用了这两张图来去讲相当于某种人他在说美国没有太多开源相当于把这个事情拱手让给了中国厂商他会认为这很危险开源那同样的对吧开源引发的问题变成了中美对抗的问题因为开源不仅仅只是开源软件的问题它变成了中美两国在AI这件事情上竞争的最核心的站底所以这个报告做的时候特意区分了中国模型欧洲模型跟美国模型那从结果上来看确实无论从模型能力还是模型的占比来看中国模型厂商在开源这个板块确实非常的强毋庸置疑的强然后我们讲完了coding讲完了那个open-end对象讲完了开源我们再往下讲应用应用大家都会说AI要走到了应用环节里对吧这两张图呢是A16Z每半年会出的一张图是他统计了前50大AI的网站以及前50大AI的APP这个大的标准特别的简单流量跟DAO但是又回到我刚才那个问题在这个时代流量跟DAO还有价值吗图上的很多公司其实都非常多出现在榜单上这个榜单本身的价值我觉得在被弱化你会发现这个榜单的讨论越来越少因为大家发现流量跟DAO好像没有太大的价值但是我们还可以看到榜单一些歧视首先图片跟视频一直以来都是兵家必争之地我也讲过无数次我在叛乱直播间也讲过无数次APIS到今年已经十几年的时间APIS到每年的最佳应用绝大部分全部来自于图片和视频这个领域那你看板块占比来看也确实如此图片生成图片编辑视频生成视频编辑一直占最大的板块但是同样也出了新闻3月多少号我看一下29号应该是28号OpenAI关闭了它的视频生成的APPSORA大家想才过去一个月的时间感觉像上个时代一样对吗这个新闻才过去不到一个月的时间然后SORA关闭当天我写了这样的微博我说SORA关闭了无数人看笑话刘村岔这个瞎搞打败抖音的绝对不是另外一个抖音这些观点应该你在无数的新媒体上都看到了类似很多人挂在嘴边的我早就说过这个APP不行这不就是抖音的什么AI版对吧大概率我觉得这些结论本身都是正确的但很多时候这些判断会类似人总会死的情况是正确的废话尤其在变革的当下所有走过的弯路我觉得最后可能都算数相较于那些议题我觉得这个议题真正值得展开的是或者说我想看到的表达是第一AI模型公司的架构选择这个架构涉及到产品架构跟组织架构第二模型公司的资源的优先级或者说如何权衡自身的token效率因为今天这个时间点训练需要token给用户提供服务需要token研究新的模型也需要token但token或者说算力是有限的无论你融了多少钱所以对于任何一家模型厂商而言在今天这个时间点token在内部的效率变得非常的重要优先级三什么阶段什么估值什么市场竞争地位的公司如何做动态的战略取舍这件事情是OFN主动选择的取舍因为他发现在摊子铺这么大真的就追不上SOP但又想谁会关心这些呢然后你发现SOR2关闭之后出现了新的东西GPT说我们关的是对的因为我们推了更厉害的东西就是之前两天大家应该被虎数刷屏叫GBT的新的视频模型图片模型Image 2我当时看到的时候真的震惊的无以复加左边张图是看到就一句生成词叫生成一个抖音直播的截图直播间名叫什么精选一个40岁左右的中年女性在北京央视大楼下讲解39.9的北京遗典 [44:59] 有产品一句提示词生成的结果是个样子你发现他对什么叫抖音直播间了如指掌评论区点赞关注列表什么红包用户数量排名甚至连那个小航车的卡都知道这个事情还符合刚才我说的GPT不不GPT抱歉Google GIMN在去年强势推出他的投资模型之后在讲的就是在一桌的概念什么叫在一桌就是图片生成不单纯只是生成图片图片理解今天世界所有的知识就是语言跟图在一起在一桌然后我当时说法是新的GPT的新的图片模型其实还是符合之前JAMINI在做的多模太和语言是一桌的逻辑就是不是单纯的画一张图而是非常明显的带有逻辑跟know how而且看起来Emic 2比Nana Umana更能理解世界发生了什么但就像我们前面讲最近半年这个是业界的主线是coding但是直到我还是会被震惊于这一轮Emic 2的能力右边这张图你也应该看过这张图的提示词是把元神明朝洛克王国黑神话悟空做一张联动的类似活动的推广图你知道这个事情的难度在哪里吗元神明朝黑神话悟空洛克王国是分别属于四家公司的产品这张图做完在最底下有一个版权说明版权说明里把米哈游库洛游戏科学跟腾讯都写到了听懂了吗我的提示词是这四个游戏的联动他知道一张这样的图底下需要有一个版权声明他同时也知道这四款游戏来自于哪四家公司并且把他们的大小写都写对了所以还是非常强的非常非常强然后再往下看对吧我们谈了那么多大家说DAO留存都不重要那重要的看上去只有收入了对吗只有收入了所以我们又回到了AR老生常谈那除了我们看到几家Coding公司AR长得非常乱我们还能看到哪些公司Coin长得AR长得很好这张图也更新了无数次版本这张图叫什么呢叫一家AI公司从一做到一亿美金AR所需要的时间这个记录在过去几年疯狂的不断的被打破时间的记录最新被打破了两家一家叫Legora一家叫Wiz后面还有一家叫Harvey正两个公司Legora跟Havi都是做法律的对吧Havi跟Legora都是做法律的然后很有意思的是如果大家听我播客时间比较长的话我在24年应该是几月5月还是4月的时候跟Cogy就是Sruco的Cogy我们做过一次整理是整理YC所有AI创业公司的24年5月份我们做的整理在那个时候我记得特别清楚在那天早上起我去找Cogy我在路边的便利店买东方书业然后打开手机刷新闻的时候哈维在那个时候刚刚融A轮5000万美金然后在我做这个PPT的那一天哈维已经110亿美金了两年多不到不到两年抱歉所以我跟我跟Cogy说我说哈维已经110亿美金了记得我们那天见面聊的第一句话我们就说哈维刚刚融资了他说所以科技说当时就应该投他但是我没有办法投这是一个侧面了我觉得这两三年真的发生太多事情然后再看另外一个角度法律只是一个切面这个切面其实切了非常多的行业右面张图是一个对美国很多CIO就是首席信息官的统计他们到底想砍什么样的预算首当其冲的是IT预算跟软件的SaaS预算完全不砍的是安全的预算砍到这些预算去干嘛呢当然是做AI了所以有另外一个角度这是红杉画的一条图就是说他会认为什么样的行业跟什么样的工种会最先被AI所替代第一个是它分两个坐标轴第一个坐标轴横坐标轴是左边是更多的这些东西是靠所谓人类判断的右边那一套是靠信息跟搜索的然后上下两个是分外包跟内部做的那最危险的当然就是外包已经外包出去了来做信息相关的工作什么保险什么IT设施这些然后下边 [49:59] 好一点是copilot第二个就是也是外包但是更多是基于人类的判断的那他可能现在AI能做的是copilot就是这个这个管理的consulting对吧然后第三项线第三项线是那里这个是靠内部的但是更多是靠判断的这个相对来说还在观察中下一波的可能就是今天这个实验点更多是靠信息但是内部在做这些事情可能下一波就会把它们吃掉所以今天这时间点这些行业几乎已经包含了所有我们能够想到的垂直行业只是先后的问题没有谁绝对安全的问题所以我们讲完了这个技术产业对吧那我们已经讲到了你会发现这个话题慢慢引向到了很多人今天探讨的问题什么AI替代软件替代人类那我们就开始正式讨论这个问题所以我们在这个问题上架了一个新的框架就是关于资本市场的框架我们从资本角度来就讲这件事情首先讲软件跟SaaS5的暴跌可能也是过去一个季度整个二位市场最核心的一题然后讲过去三年引领整个市场发展的索菲的那几家大家伙麦克7然后从麦克7再扩到真正一场整个二位市场的变化然后再讲泡沫算力最后讲一点点我更熟悉的意义上我们就结束今天的内容软件你应该见过无数的新闻说软件或者SARS已经死掉了然后有人说当年会说软件退出事件那这一轮就是AI退出软件从结论上来说特别的简单标普500所有公司截止到26年这应该是这张图应该是做在26年二月底左右所有板块涨的最好的energy能源涨最差的红色的跌了20%software软件股市场是非常简单的涨跟跌是非常清楚的然后那今天这个时间其实市面上有两种非常截然不同的两种观点对于软件股的认知这边的是说所有软件股的增长开始放缓AI开始影响这些软件股的利润率并且更核心的问题就像我们前面那张图一样AI真正意义上在影响软件跟SaaS公司的商业模式在颠覆你的根本这是负面的当然也有正面的观点会认为软件公司还是增长非常稳定的并且在各个细分板块最领先的公司依然是强者横强的而且今天时间软件其实被AI打开了新的潜在的规模这两方的观点听起来都是正确的谁就选择相信哪一边代表了你的动作然后从另外一个节目来看软件股的SaaS软件股的PE跟标普500的PE经历了一个巨大的波折然后现在回到了一起也就是说今天这个时间点标普500所有公司软件股已经不是什么特殊的股份了它不应该享有所谓的溢价大家PE回到了一起对吧我觉得数字还是非常简单跟直白的惨对惨得一塌糊涂两张图这张图截止到26年4月9号那张图应该是截止到26年QE的我没记错的话你发现这些软件公司最疯狂的跌到了跌了四分之三跌了四分之三对吧然后如果这只是历史的数字然后如果比过去一年的数字的话你像飞个马跌了80%几我没记错的话应该是吧快跌快跌到不跌到90了然后Datadog Adobe ServiceNow你发现了吗刚才那张OpenAI加Athropec收入超过那张曲线上的公司都在这里出现了你能听过名字的大部分软件跟SaaS公司在过去一个季度的经历非常非常痛苦的过程惨得一塌糊涂惨到什么程度呢这些公司的PE低到可以只有10倍用明年的PS算可能只有4倍就是跌无可跌了10倍的PE4倍的PS你要知道这些软件公司毛利可能有70%已经跌成这个程度了那就出现了一个问题这个估值水平是不是已经体现了所有我们刚才那些负向的担忧是不是看两个例子第一个例子service now这家公司这个图我当时看完这非常service now今天时间PE已经跌到了23这张图只截止到上次纪彩报service now昨天晚上还是前天晚上刚发完彩报又跌了十几个点一晚上跌十几个点你知道什么概念就PE直接跌好几个数字但是你看它的收入一直在涨这么老的一家公司又是那么传统的业务能保证每个季度收入增长这么稳定的情况下股价一直跌到这个样子从巅峰可以到132倍的P跌到现在只有23倍可能今天实际数已经只有十几倍的P了然后更有意思的一个数字是去统计标普500所有公司在发财 [54:59] 的时候的财报分析师的会议上高管们提到AI跟盈利这两个关键词的对比特别有意思你发现22年底Opongebic发布之后AI一军突起但是财报分析师会议当然大家要谈的是利润对吗但这个数字什么时候出现了变化25年Q2开始AI变得更重要所以这些公司即便收入利润还在涨但是市场不关心了该跌还是跌然后呢你回头来看这么多年其实软件股一直都是非常非常优等比如说收入增长平均来看软件股可以在17%其他比较5个公司只有6%毛利软件股平均毛利74%印钞机一样四分之三的毛利收入的确定性基本上今年的收入明年的收入今年就能确定对吧一直软件股为什么在那个时间点享受了高估值因为他们确实在过去这么多年一直是优等生但是这轮好像不太一样这次可能真的有点挡不住了什么意思呢就是原来比如说你是家公司要做一个相关的事情做传统的方式六个月花50万然后今天可能有低代码的方式你可以用六周五万然后今天有webcoding你可能只需要六个小时50美金而且你可以自己搞然后更简单的方式是说比如说你有收入然后你的成本结构去算你把成本结构拆开付给音范儿云的钱付给指使的钱付给营销的钱付给专业服务的钱到你的毛利再到付给研发销售Marketing IT内部成本各种各样的板块你发现AI在改变这些板块所有板块的毛利水平那剪吧剪吧全剪完你发现好像都能剪到几个零这就是今天这个时间点对所有AIAI对于SaaS跟软件股的最大的担心然后有个比喻是说SaaS这个这个词的缩写叫Software as a Service原来的SaaS是说我给你提供软件这个软件是作为服务的但是今天你发现反了service as a software提供了一种能力你想做软件什么自己做就好了我只给你提供服务就好了但是当商业模式变成这个样子的确实建立在原有商业模式的公司都会受到非常大的挑战然后你发现这件事情的影响扩大了影响的不仅仅是软件也开始影响过去三年多一直引领i行业发展的所谓的那些大家伙麦克奇在OpenFi发布拆拆的第一年二三年引领了整个行业的增长二二四年依然引领但差距在变小二五年就不引领25年是AI的软件跟AI的比如说能源公司来引领到26年他们开始领跌了接着到Q1Mac7无一例外全部跌跌最狠的微软跌了三分之一1998年以来这是微软表现最差的一个季度26年Q1微软做错了什么吗除了Copilot做的不好没做错什么那他为什么跌成这个样子这些家伙们依然非常大而且越来越大NVIDIA 苹果 Google 微软 亚马逊 特斯拉依然非常大他们占整个标普牌的比例越来越高对吧他们还非常大但是你看这大到什么程度比如说这是年初英伟达的发布会上英伟达的预期你发现你要知道这个周标系其实你画的非常夸张了你抛掉27年这个预期这个周标系原来你要想它从23年24年25年26年过去三年英伟达收入已经暴涨到不可预知的地步但是即便是这样26年大概是2000多亿的收入的情况下它预计27年要破到1万亿也就是一年要翻5倍在现在英伟达已经是世界最大的公司情况下还要翻5倍为什么因为所有的巨头在今年依然疯狂的加注所谓的KPS中国的厂商也一样这张图是中国的头部互联网巨头们对KPS的投入百度腾讯阿里跟自协在这些上也不会放弃的所以大家伙们依然很大收入增长也很好那为什么跌成这个样子出现了一些问题投这么多钱影响的是什么看这些公司的收入跟cashflow from operations运营现金流还行其实他们收入增长跟利润都还可以但出问题的是什么现金流cashflow就是自由现金流出现了问题因为要投那么多钱短时间不可能回来 [59:59] 所以这个曲线是这样然后最头部的这几家公司是最明显的三家云公司加麦塔这个不要命的人四家公司在KPS上一年要投3000亿美金收再涨他们也扛不住了所以大家担心这些公司的收入这些公司的现金会出问题最核心的担心所以出现了一个变化就是市场对于麦克奇重新定价微软Meta特斯拉然后这张图是过去52周的这张图是26年截止到3月27号就Q1的基本上趋势一模一样的都在跌而且跌的不少然后看英伟达从PE角度来说英伟达的forward PE就是新那一年的收入利润算PE已经只跌到17倍然后你要知道这个图跟刚才Service Now那张图是一模一样的就是它的收入一直在涨一直在涨疯狂在涨但它一直在掉一直在掉一直在掉我也讲过很多次英伟达的股价横在180到200已经9个月的时间了这9个月时间英伟达已经发了两次财报两次财报都是超预期的那为什么它横在这儿呢更有意思的是今天时间还是看PE的话微软亚马逊GoogleMeta这四家疯狂在KPS上投入的公司的PE倍数只有20到30倍可是市场给沃尔玛跟Costco已经40倍到50倍了沃尔玛和Costco明年的收入增长预期只有4到9个点因为大家有70%的收入增长不合理不是吗我为什么给一个只有4%增长的公司超过40倍的皮而且又是一家传统的不能再传统的沃尔玛市场到底在买什么或者在怕什么然后呢这件事情再扩大你会发现纠结的不仅仅是软件谷歌还有市场本身因为那些最大的家伙们已经可以影响市场了所以你看整个标500的整个曲线从去年开始到今年的曲线那个大坑是中美贸易战砸出来的在那之后标500就一直涨一直涨一直涨直接涨到20年QE开始跌跌了一个小坑出来对吧然后你发现在整个QE回看QE的整个的所有公司的财报我们刚才提到那些公司大部分都在科技科技这个板块超过90%的公司的收入增长是超预期的就是他们的业绩很好但跌的一塌糊涂你看那几家大的全都跌的一塌糊涂对吧英伟达苹果高通微软Google亚马逊Meta特斯拉跌的一塌糊涂但他们收入涨得很好同样的一样的问题整个标普整个标普国外其实单股盈利一直在涨可是标普外所有公司的现金流掉得非常的厉害更有意思一点是我们刚才说软件股的PE回归到了跟所有股票一样今天告诉你所有AI的相关的information相关的公司的PE也回到了跟标普卖平均的PE一样的地步也就是说如果单纯看PE的话过去三年的高峰已经消失了我们过去三年对所有信息科技的优待跟溢价也消失了然后市场总有会人长得好长得好在Q1最核心的存储跟光看这个所有公司增长最前面的三desk就是一军突袭的存入物然后这张这张表现26年应该是长得最好的一些公司三desk西部数据西节美光除了做硬盘就是做内存的那几个蓝色的全都是做光的所以为什么中A股的什么中续基创最近长得很好也是这个逻辑对吧市场只有存储跟光两个主题了然后但是呢很有意思市场呢跌多了就会涨非常简单补速的道理对吧所以你看那个坑这张图是更新的这张图上一个版本黑色的那个部分是截止到Q1的可是占了之后在最近的一周标500重创新高看我上面的标题你们叫0417这张图截止到4月17号4月17号的标500涨到了历史新高那个小小的坑在一周之内迅速的涨回来了那几家刚才比沃尔玛跟Costco都低的P的公司的P在那你看那个尾巴也开始涨起来了市场总是在那样波动对吧市场跌多了就会涨回来英伟达重新回到5万亿美金了 [64:59] 英伟达重新回到了五万亿美金也就是他突破了两百那个界限然后标五百达到了历史新高然后我就回头去翻我的极客翻到这样一条极客因为我有印象1月28号的时候王惠文说了这样一句话他说人类容易用历史经验去过度简化预测未来比如用2000年互联网泡沫来预测AI的股市优势所以AI会不会回调或者根本不会回调雨森说这次不一样吗我在下面说看起来很有可能发生的情况是哪怕回调剧烈的回调也会非常短时间拉回来现在看上去就是这样对吗上一页对吧那里发生了剧烈的回调那里剧烈更剧烈的拉了回来然后呢那到底发生了什么来去验证这些事情我们炮灰市场再讲另外一件事情就是这个泡沫跟蒜莲的事情这张图你们应该看过另外一个版本这张图是讲什么是讲美国的办公室的投入跟数据中心投入的曲线这个数字在25年Q3有个版本它俩接近在26年正好它俩超过了然后超过之后出现的问题是你要知道在未来几年数据中心的投入是暴涨的但给人类的办公室是不可能再涨的也就是说给归籍世界的办公室再暴涨给人类的办公室再涨而且是暴涨这个数字超过之后就飞了对吧所以有人预期在未来五年AI训练跟AI推理带来的数据中心的可能要占比整个数据中心的超百分六十到七十今天这个时间点数据中心已经变成所谓的token跟工厂了token就是收入就这么简单粗暴对吧然后那倒成结果是说所有的厂商就开始囤算力了最头部的五家公司微软Google亚马逊MetaOracle五家公司加一起的算力可能在整个市场60%到70%把中国都算进去了我们把中国一个整体算进去了也仅仅跟Oracle差不多所以算力这件事情我们还是有一定的压力的然后呢造成结果是什么呢这样才很有意思就是我们去衡量今天这个时间点市场对算力需求很重要的一个指标就是显卡的租赁的价格就是GPU的租赁价格六年之前还是五年之前发布的H100也就是说这个H100发布的时候拆GPT还没有发呢按理说这个显卡应该已经淘汰了对吗但是我告诉你过去一个季度H100的租赁价格还在涨整个市场供不应求同时英伟达在做的事情是说把它赋予的现金流投给那些做算力足利跟算力我们叫New Cloud的公司他在疯狂投资这些他的生态公司所以不会跌下去的足利价格不会跌下去的然后造成结果半导体行业直接起飞十年期前的半导体行业是高通是博通是联合科今天因为达博通AMD高通联合科然后中国的这些所谓的GPU公司跟CPU公司也迎来了增长对吧有要上市的上市暴涨的暴涨订单的起飞的起飞盈利的盈利对吧半导地行业起飞然后还有一点是过去两周作为业界最大的讨论我们在过去几年一直强调算力是GPU带来的那相对的失忆的一方就是CPU英特尔AMD这些公司但是周五英特尔发完财报报涨20个点AMD跟着涨14个点市场重新把CPU拉到了舞台中央然后回头来看截止到26年应该这张图是截止到上周的英特尔在今年已经翻倍了ARM已经涨了68%了AMD也涨了50%了为什么又回到我们最前面讲我们讲今天整个行业最大的共识是什么是Harness是Agent的编排跟任务的处理这个事情不是GPU干的更多是CPU干的所以在训练的年代一个数据中心常见的更多是为数据模型训练的数据中心在做的时候一般是一个CPU配七到八个GPU到了Inference就是后训练开始强化崛起的时候一个GPUCPU要配四个GPU在今天Agent崛起了一个CPU要配一个GPUCPU变得重要什么程度呢我的说法就是矫枉必须过正 [69:59] 这个市场的规律就是这样所以英特尔的股价超过了2000年互联网泡沫的时候在经历了20多年的曲折的发展之后在上周英特尔的股价超过了2000年互联网泡沫的时候英特尔今天的市盈率已经超过100倍了如果大家在上一次的庞喜之科节这个现场听过我的故事的话我讲过当年互联网泡沫最代表的公司司科巅峰的市盈率117倍这个数字非常疯狂而现在看起来刚刚开始这个概念刚刚开始如果大家有勇气炒短期我觉得英特尔和MD最近是有比较大的波动大家可以试一试然后呢所以除了这个这个CPU之外那还是这个纯属文光依然长得非常好三DISC美光那你家光的公司然后整个数据中心相关的股票在整个QE涨的确实非常好这是基本上是共识了然后但是但是就跟市场涨了总会跌市场这么强的预期一定会出现一些问题首先的问题是虽然这几家巨大的云场商的KPS疯狂的提但是你看半导体公司的KPS受限于物理世界的极限他们不可能提的那么快无论是先进制造封装产线设计甚至政府审批再说到政府审批从二我们一错应该是特朗普是24年还是25年上任对吧数据中心这波浪潮拉之后你会发现今天26年回头去看25年美国有超过一半的数据中心延期土地审批审批不下来没有工人造没有发电机所有事情往后延我们所有员的预期都会认为我写一个数字一记把叫不是那么容易的事情物理世界有非常多的局限来限制所以事情没有那么一帆风顺然后最后一个小的议题意义上这是注重是代表投资金额曲线代表投资项目数量然后从2016年统计到2026年大家有没有发现这张图有什么问题今天是几号4月底而已26年的数字已经是这个样子如果我不说大家可能会觉得二六年好像已经结束的样子对吗二六年只过去了四个月他已经变成这个样子了你如果把他线性外推你应该知道二六年如果全年的话他应该已经突破那个天花板了对吗他已经比腾点要高了二六年的QE在意识上来讲是创历史记录的QE人类从来没有见过的QE一个季度一市场投入出去3000亿美金按季度看它甚至超过了21年疫情放水的那个时候然后我们刚才说整个QE真正的MAC7不太行一市场告诉你我们这边有我们的MAC7SpaceXOpenAIXEIDataBrixAnthopic全都是AI公司是ZRIPS做支付的但其实他也是享受这一波所以这所谓的一市场的MAC7有六家是爱相关公司然后前五大基金募走了市场三分之三的钱前五大项目募走了市场三分之三的钱大者横强OpenEye 海扫费都是在QE融了非常多钱的超级大Top5的Big 6当然要不配op5的Big Fund然后造成结果是说哪怕今天这个时间点Speak X没有上市Opac也没有上市但是两个公司的市值已经可以排到全世界的前15我们把今天这个时间世界上所有最值钱的公司全部列在这里Speak X和Opac已经在这个表里了他们还没有上市那他们上市了之后呢然后看YC的统计每个技术YC会同一个各样的项目在我跟COGI24年做统计的时候YC的项目还是分AI跟其他的今天对不起只有AI没有其他连其他都没有了95%以上的项目是AI项目然后同样的你会发现今天这个时间点一场的所谓的后期市场成为了公开市场也就是对于这些大家伙们而言他不需要去上市他想目前就目前想发股就发股想怎么样想收购就收购同样的为什么因为二级厂经历调整过之后二级厂给这些后期公司的PE倍数跟PS倍数非常的差可是一级厂愿意给一架一级厂非常的慷慨所以他们可以选择补上然后镇两厂最投入的公司的收入预期其实已经过时了因为这张表做的时候 [74:59] 已经是上个月的事情你发现两个公司的收入预期已经在每个月更新很恐怖对吧OpenAI跟Ansofic的收入预期OpenAI大到什么程度OpenAI8000多亿美金相当于麦兰劳加迪斯尼加波音加Uber加福特加这些公司8000多亿美金的公司其实收入只有250亿美金对吧OpenAI已经大到这个程度OpenAI大到这个程度现在这个时间点比它更好的Ansofic值多少钱Code2他投资日移给了个预期2030年Eso会可以值2万亿美金如果大家同样在上一次听过我讲这个故事的时候应该知道TRAILING这个数字万亿美金是个非常恐怖的数字Code2说2030年Eso会就值2万亿这个市场最有意思是说当一个数字被喊出来它就会被迅速打到所以Eso会今天在一级半市场里已经可以跑到1万亿美金的市值了就在今天Google加码了安造费400亿美金所以你发现那家巨头除了微软之外微软其实也在两个阵营英伟达阵营跟Google阵营或者英伟达阵营跟GPU阵营跟TPU阵营都在安扫配合上下了重注甚至包括亚网讯听起来OpenAI有点危险了对吧然后但是OpenAI告诉你我有巨大的泡沫的网络对吧这个循环这张表你们在上次这个场合应该也听过对吧那这张表变得更复杂了那这张表还没有换安扫配合如果把安扫配合换上这张表会非常非常的复杂然后标普500就像我们刚才说的从去年4月中美贸易战砸出了坑之外一直涨一直涨一直涨然后QE又砸出了坑但是迅速又拉回来了对吗这个市场在经历各种各样乱七八糟的事情非常非常多的事情循环融资历史新高各种各样的事情然后自然而然的又是那个问题我们到底在哪这个议题我在上一次这个场合也讲过这有篇文章写我们可能在1999年那个样子在这的话那就代表着我们距离泡沫确实越来越近了但是我们可能有一段最最最疯狂的其实还没有经历对吗那就跟所有的那种周期曲线是一样的我们是否在山脚下痕不太现实大家大部分人认为我们在山腰当然也有一些基金观点的时候我们已经过了山峰再往下走了每个人有自己的选择我们不去探讨谁对谁错每个人有自己的选择反正我只把我所能看到的所有的信息列在这按理说今天的内容应该全部都讲完了按照正常的技术资本产业三章都讲完了但是我在做PPT的时候我做到这的时候我觉得在今天这个时间内我们可以想一点别的事情尤其在过去几个月我相信大家有更多的体干想讲点别的事情第一张图这张图是我一位中信的朋友他拍的一张他们书店的门头的热门书的照片立起来的是Open Cloud豆包这种书已经只能横着放了对吧然后我说再过几个月似乎横着放的书也不需要再放了Open Cloud可以横着放了然后会有新的书立着放对吧这些都是热门书是热门书代表大家买的多为什么焦虑对巨大的焦虑因为真的我相信大家在各种各样的地方已经肉身的感受到这种扑面而来的焦虑感跟那个水位淹到脖子的状态焦虑这个很有意思这是三张图我们先看这张这个人呢是红果短剧的负责人叫乐丽这个新闻发现在我们记错应该是10月10几号他在干什么呢他在那个会他在叫中国网络事情大会上做的发言如果大家不做这个事情行业相关内容应该不太知道中国网络事情大会是监管部门主办的每年一次的业界的最大的年会是监管部门主办也就是说所有平台一把手是一定要来的在这次会议上红果短剧的负责人发布的事情是说我们拿出武艺支持真人短剧的拍摄什么意思呢今天的环境真人短剧是需要扶持的听懂了吗同一天这张新闻红果短剧的app内的热门的排行榜同一天他的排行榜在这一天之前是分AI剧榜跟真人榜然后在这一天这个榜不分了你现在打开宏国短剧可能前十名里面有六到七个是AI剧这个是诚实的 [79:59] 这个是给领导看态度的为什么也是同一天我的好友洪亮他说4月17号字节巨量已经投留4月15日AI剧的总消耗9968.92万周五早上我们刚做过一场直播讲短剧这个数字在今天应该已经稳稳的超过一个亿了比如说在红果跟短剧这个平台上给AI漫剧AI短剧每天投的广告费有超过一个亿这边说我拿五亿来支持说打发要饭的可能都有点难听但事实可能就是这么个事情你知道这个状态的变化就这么几个月的时间这张图这是一二三四五五个数据中心的建设的微星图这五个数据中心全部都是在特朗普刚刚上任的时候他跟OpenAI以及Oracle跟软银谈的所谓星际之门计划的数据中心你会发现除了第一张图之外大部分数据中心的建设进度是严重延期的基本上没有什么动可能就土木动了一点之外没做什么动作我们新闻里看到说我要建5GW要投几千亿美金要增长每年要带来几百亿美金收入现实呢特朗普你上任多久了之前预期的5GW可能现在真正应只有0.3GW已经过去快两年的时间了事情不是那么一帆风顺再一点上周美国的敏因州是美国第一个州通过了一个数据中心的禁令也就是说到27年11月份之前敏因州不能盖数据中心你能看到敏因州人民的开心的表情为什么过去一年美国的电价一直在上涨涨得最狠的敏因州涨了17.6今天这个时间点在美国有11到12个州在认真的讨论是否要禁止或者暂缓数语中心的建设为什么是这个时间点因为确实大家看到了太多所谓的科技故事的渲染但是很少人去理解这个东西到底对人类对生活对环境对各种各样事的影响到底是什么更极端的我们看到了各种各样的游行示威甚至最极端的OpenID的创始人Simon Altman的家被连续袭击两次一次是燃烧瓶一次是射击所有的事情都发生在过去两三个月的时间所有的事情然后我在准备这个材料的时候找到一个历史的理论因为无数人讲类似的故事我也讲过我说当年什么蒸汽机替代纺织工人那个故事对吧然后恩格斯有一个经典的理论叫恩格斯暂停就是这段时间虽然因为新技术带来了GDP跟经济的增长但是工人的工资在长达四五十年里面是没有变化那很多人会说我们要经历新的一次NX暂停因为肉眼可见AI可能会带来GDP的快速增长但是似乎跟我们的工资跟福利没有太多的关系对吧然后所以很多人就会说这样一句话叫历史的一页就是很多人的一生那40年其实就是很多人的一生那我们似乎可能也要经历这样的事情但我会觉得不太对对吧就是这个说法太上帝视角了谁是以谁就被拍成了一页纸呢每个人都有自己的一生你生下来你要经历什么你要做什么你会变成什么样子你的兴趣是什么你的爱人是什么所有东西每个人都不一样每个人都有自己的选择人生下来不是成为一张纸跟成为历史的一页所以我会觉得这种观点特别的然后这张图是我在上一次讲狂喜伯格节的最后一页的时候摄影师抓牌下来我特别像一个干死他我也不知道为什么会抓牌这样一个动作但我觉得抓得很好我觉得很能代表当时的但是我回头去想去年我在做这页的时候更多是我觉得是一种单纯的情绪因为去年我做了一次统计我说在去年狂喜的上半年一次狂以的AI的话题的浓度是12% [84:59] 到了去年年底那次只有6%大家没有那么关心爱到底是什么那这次其实管伍给我的反馈是说这次对爱的比率降得更低了所以我觉得这不单纯是情绪我觉得是一种是一种感受对是一种感受可能甚至是一种态度今天这个时间点爱爱真的太强了越来越强爱爱能做太多看上去正确而不会出错的事情那我们就把那些正确而不会出错的事情交给他吧我们就做那些能出一点错的事情然后所以最后一页sorry我最后一页怎么出不来了我还打了广告呢算了最后一页就是感谢大家最后一页感谢大家这个闭幕事件因为我会觉得整个狂喜的闭幕事是整个狂喜最好的一次活动特别任何一次演讲都有在场感都有情绪的宣泄有快乐有感动有各种各样的东西如果大家有时间我建议大家去并不吃好谢谢大家