文 | 盘古智库 文 | 盘古智库 今天，我想聚焦一个核心议题——AI时代的资本市场机遇，并将围绕三个关键问题展开：为什么现在必须拥抱AI？产业与资本已形成哪些共识？普通人又该如何抓住机遇？ 首先，我们来探讨第一个问题：为什么是现在？ 过去十年，AI领域发生了一场“从0到1”的质变。以深度学习为基础、Transformer架构为突破的技术范式，让AI彻底跳出“实验室”，走进了人们的日常生活。2022年ChatGPT的出现就是标志性节点，它让大家真切感受到“AI能用、好用”——写方案、改报告、解难题，甚至辅助编程，AI已经从“概念”变成了实实在在的工具。更关键的是，现在的AI不是“单点突破”，而是技术、政策、资本的“三力共振”：技术成熟度不断提升，政策支持力度持续增强，资本正以前所未有的速度涌入AI领域。 就像当年的电和互联网，AI正从“可选品”变成“必需品”，开始渗透到办公、医疗、制造等每一个行业。 狄更斯说“这是最好的时代，也是最坏的时代”，放在AI领域再贴切不过：有人靠技术红利快速成长，有人因认知滞后被时代甩下，差别就在于“是否看懂”和“是否行动”。 接着看第二个问题：AI领域已经形成了哪四大共识？这是我们判断机会的核心依据。 第一是技术共识。大模型的价值已经被验证，“算法+数据+算力”的规模效应越来越明显——数据越多、算力越强，AI的能力就越突出。现在的技术迭代，不是“能不能用”，而是“怎么用得更好”，多模态、轻量化模型的发展，只会让AI的应用场景越来越广。 第二是政策共识。中美欧等主要经济体，都把AI当成“未来竞争力的核心”：美国通过法案砸钱支持基础研究，中国将AI纳入“新质生产力”重点领域，欧盟也出台了《人工智能法案》明确发展方向。简单说，资源、人才、制度都在向AI倾斜，这是最确定的“时代风口”信号。 第三是市场共识。AI的应用已经从“小众场景”走向“千行百业”：办公里用AI写PPT、编程时用AI补代码，医疗上用AI辅助诊断、药物研发，甚至自动驾驶、机器人也在快速落地。企业愿意为AI付费，因为它能降成本、提效率——比如制造业的质检成本，用AI能降低约70%，这种“刚需”就是市场的底气。 第四是资本共识。全球资本正以前所未有的力度布局AI产业，仅美国的大型科技公司，每年在AI领域的投入就高达数千亿美元，覆盖从芯片、算力到应用的全链条。资本的逻辑很简单：AI是未来10年最确定的增长赛道，早布局就能早享红利。有了共识，就有了“造富样本”，我们简单分析一下AI产业链的机会分布。上游的算力与硬件是“基础中的基础”：英伟达的GPU占据了大模型训练90%以上的市场，市值突破4.5万亿美元；台积电的先进制程是芯片制造的关键；国内的光模块、PCB企业，比如中天科技、深南电路，也在供应链里快速崛起。中游的平台与模型是“生态核心”：OpenAI靠ChatGPT估值超数千亿美元，国内的阿里、腾讯等云厂商，也在通过大模型抢占市场，他们是AI时代的“基础设施提供者”。下游的应用层则是“机会最多的地方”：生物医药领域，AI能加速蛋白质结构预测和新药研发；新能源行业，AI能够优化分布式能源管理；甚至咱们熟悉的广告、办公软件，都在依靠AI提升效率，这些垂直场景里，正涌现出一批“隐形冠军”。 最后，也是大家最关心的问题：普通人该如何参与？我从投资和个体行动两个层面，给大家一些框架性思路。 展开全文 先看投资层面（这里必须强调，不构成投资建议，只是分享思考逻辑）。首先是市场选择，优先级可以参考“美股＞港股＞A股”——美股的AI龙头更集中、产业链更完整，流动性也更好；港股和A股则有一些细分领域的机会。 其次是投资方法，建议“以ETF/指数基金为底仓，少做高频个股博弈”。AI板块波动大，个股风险高，通过ETF覆盖半导体、AI算力等赛道，能分散风险，也能分享整个行业的增长。 具体可关注三个方向：一是算力/半导体链，比如半导体ETF、台积电相关标的、光模块和先进封装企业；二是AI基础设施，像数据中心、分布式能源设备、液冷供电设备；三是AI应用与软件，比如生产力工具、开发者平台、AI驱动的广告和云服务。 资产配置上，建议把AI相关权益资产控制在总资产的20%-33%，分批建仓，不要追涨杀跌，并且坚持“抓龙头、长期持有”——优先选各个细分领域的前三名，容忍短期的高估值，换取长期的确定性，每季度复盘一次持仓逻辑，及时调整。 再看个体行动层面，核心是“把AI当成自己的‘超级助手’”。 第一，工具化使用AI。不要只把AI当“新鲜玩意儿”，而是主动用它提升效率：写报告用ChatGPT，做图用Midjourney，处理数据用AI工具，先从1-2个工作环节入手，把AI变成“第二个自己”。 第二，升级能力模型。花点时间学习“提示工程”，知道怎么跟AI“对话”才能出好结果；了解基础的数据处理和自动化知识，让AI帮助完成重复性工作，从而把精力放在更有创造性的事上。 第三，保持认知迭代。每周固定抽出1-2小时，看看AI领域的研报、财报，或者技术更新，用一页纸记录“重点赛道、龙头企业、核心指标、潜在风险”，形成自己的“行业雷达图”，避免信息滞后。 最后，我想和大家说：AI不是一阵风，而是一条在未来十年、甚至更长时间的“时代主航道”。技术、政策、市场、资本的四重共识已经形成，接下来比拼的，不是谁能预测未来，而是谁能把“认知”变成“系统性的行动”。 未来，AI都将持续重塑全球的产业格局与资本逻辑。面对这场深刻的结构性变革，唯有以开放的心态拥抱技术、以理性的视角布局资本，才能在波动中把握机遇。愿我们都能在AI时代的浪潮中把握方向、稳步前行。谢谢大家！ （本文系盘古智库理事长易鹏在10月1日线上会议“AI时代如何拥抱资本市场”的发言摘要。）返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

文 | 晓枫说 文 | 晓枫说 在全球气候治理与😴能源革命的双重浪潮下，海运业这条全球贸易的“动脉”——正经历🌟一场静默却深刻的革命。 IMO数据显示，航运业约占全球🙌温室气体排放量的2.89%，其脱碳进程直接关乎《巴黎协定》目⭐标的实现。随着碳强度指标（CII）、欧盟排放交易体系（ETS😀）从政策蓝图转化为实际成本，一场围绕技术路线、运营模式与商业🤯逻辑的全面竞赛已然拉开帷幕。在这场全球性的转型中，以ABB、😀瓦锡兰为代表的国际技术提供商，以中国船舶集团、中远海运等中国💯领军企业及众多中小创新型科技企业，共同勾勒着“全船电气化”为❤️血脉、“系统智能化”为神经的未来船舶蓝图。这幅跨国产学研协同🙌绘制的蓝图描绘了清晰的愿景，但其落地之路却布满需要全球行业共😉同应对的复杂挑战。 一、系统重构：电气化是底层逻辑变革🤗，而非简单动力替换 事实上，行业认知正经历一个深化的过🙌程——船舶电气化的核心，并非仅是安装一套电池组那么简单，其本🙄质是从“机械驱动”向“电力驱动”的范式转移，是对船舶能源分配🚀与推进系统的彻底重构。 在这一领域，东西方的技术路径呈🤯现出有趣的对比与融合。ABB力推的车载直流电网（DC Gri😢d）概念，与西门子能源的直流港口方案、瓦锡兰的混合动力解决方💯案等代表了欧洲的技术思路，其核心优势在于构建了一个高度集成化🤗的“能源平台”。相较于传统交流电系统，直流电网能减少高达10😉-20%的能源转换损耗，并显著节省设备空间与重量。更重要的是🤯，它作为一个开放的架构，能够灵活兼容当前的锂离子电池、正在兴🙌起的甲醇/氨燃料电池以及未来的新型储能技术。这种设计哲学，为😅船东提供了至关重要的“技术中立性”和“面向未来”的弹性，有效😂规避了因过早押注单一绿色燃料技术而导致的资产搁浅风险。 😉 视线回到国内，中国船舶集团在高端邮轮、大型液化天然气（LN👏G）船等领域展现的系统集成能力，以及宁德时代在船舶用锂离子电😉池、钠离子电池方面的技术创新，则体现了中国在产业链中后端的快😊速追赶。特别是宁德时代针对内河航运推出的“船舶动力电池系统”😁，已应用于长江流域等多艘电动船舶，展示了中国在特定应用场景下😘的市场化突破。 市场的选择清晰地揭示了现实的转型路径。😡根据挪威船级社（DNV）的统计，混合动力方案在新造船与改装船🎉市场中占据重要地位。这反映了行业在理想与现实间的权衡：混合动👍力作为关键的过渡技术，允许船舶在排放控制区（ECAs）和港口👍内实现“零排放”静音航行，以满足局部最严苛的法规并提升企业C😢SR形象，同时在开阔水域依靠主发电机保障续航与经济性。中远海😎运集团在旗下多艘大型集装箱船上实施的混合动力系统改造项目，正🥳是这种务实路径的体现——通过在现有船队上进行技术升级，而非全👍部新建，以更具经济性的方式推进减排。 然而，技术的先进😂性无法自动跨越经济的鸿沟。核心挑战在于，这套系统重构所带来的🤩高昂初始资本支出。一艘采用先进直流电网和电池系统的新造船，其🙄建造成本可能比传统船舶高出20%-40%，绿色溢价最终需要在😆整个价值链中被消化。这催生了新的商业合作模式，例如一些航运公🤔司开始与货主签订包含“绿色溢价”的长期运输合同，或寻求绿色金🙌融的支持。技术的普及速度，将不取决于其技术指标的巅峰，而取决😘于其全生命周期成本的竞争力。在这方面，中国银行、进出口银行等😆金融机构对绿色船舶提供的优惠利率贷款，以及一些中国船厂推出的😢“能源管理合同”模式，正在尝试通过金融创新来降低技术应用的门🥳槛。这种技术+金融的整体解决方案，可能成为推动技术普及的重要😀助力。 展开全文 二、从自动化到自主化：数据驱动🥳运营模式的范式转移 智能化是脱碳的另一大支柱，其价值远🔥超节省人力，其终极目标是通过数据驱动，实现全局能效最优和运营😡模式的重塑。 趋势正从“单船自动化”迈向“船岸一体化智🎉能运营”。ABB Ability™、瓦锡兰的船舶效能管理系统😁（EMS）等代表了西方公司在软件平台和系统集成方面的传统优势🚀。这意味着，传统的船长和轮机长角色正在演变，他们与岸上的专家😍团队共同构成一个“数字船队”的运营中枢。这种模式不仅能优化单😂船航速、航线以减少燃油消耗（据估计可带来5-10%的能效提升🙄），更能实现预测性维护，大幅降低故障停航风险。而中国公司则从🙌不同维度切入：华为的5G技术、船载通信模块和云服务正在为智能😡航运提供数字基础设施；上海国际港务集团打造的“智慧港口”系统😴，通过优化船舶在港口的作业效率，间接减少了船舶的等待时间和排⭐放；而国内诸如百舸新能这样的众多中小创新型企业，也在围绕船岸😁一体模式、新能源动力系统等加快研发和产业化进程。 在自❤️主航行这一前沿领域，西方公司如康士伯与Yara合作的“Yar😍a Birkeland”项目引人注目，而中国的进展同样值得关💯注。交通运输部水运科学研究院牵头制定的智能船舶技术标准，青岛🙄无人船基地的测试验证平台，以及系统科技有限公司等企业在自主避😍碰、智能靠离泊等关键技术上的突破，显示中国正在构建自主可控的🔥技术体系。特别是中船重工第716研究所开发的“船海智云”工业👏互联网平台，已应用于数百艘船舶，实现了设备健康管理、能效优化😂等功能的国产化替代。 然而，这片“新蓝海”也充满了“暗👏礁”。 一是法规与责任的空白。当智能系统做出决策导致事😅故时，法律责任的界定是全球监管机构面临的崭新课题。IMO正在🤔制定的《海上自主水面船舶（MASS）规则》进展谨慎，便反映了😡这一复杂性。而中国机构和企业也正积极参与相关国际标准的制定，🤩这种技术标准话语权的竞争，其重要性不亚于技术本身的竞争。 🤩 二是网络安全的致命脆弱性。高度互联的船舶使其成为网络攻击⭐的高价值目标，2020年某大型集装箱航运公司遭遇的网络攻击导🤔致全球业务中断，已为全行业敲响警钟。 三是人机协作的挑😢战。船员角色将从操作者转变为系统管理者和监督者，这一转型需要❤️体系化的培训和文化适应，对航海教育体系提出了全新要求。 🙌 三、脱碳的终极拷问：绿色燃料的抉择与全球基础设施的协同 🤗 领先的电气化平台解决了绿色能源的输送和分配问题，但最根本🔥的挑战在于——绿色能源本身从何而来？这引出了脱碳征程中最具争😊议和不确定性的领域。 目前，液化天然气（LNG）、甲醇🤔、氨、氢等选项构成了一个充满竞争的“燃料罗生门”。马士基巨资😁投入绿色甲醇船舶，中远海运集团积极探索氨燃料动力技术，而一些😜欧洲船东则看好LNG的过渡作用，每一种选择都面临“Well-👏to-Wake”（从油井到螺旋桨）全生命周期碳排放的严格审视😆。因此，船舶电气化系统的真正绿色成色，最终取决于为其供电的能🙄源来源是否在全生命周期内真正清洁。 更深层次的矛盾是“🌟鸡与蛋”的全球基础设施困局。船东不愿投资某类绿色燃料动力船，🙌因为全球加注网络几乎为空白；能源公司不愿投资数百亿美元建设全🤯球加注站，因为市场上对应的船舶数量不足。破解这一死结，单靠市😍场力量远远不够。 在这方面，中国依托其强大的基建能力，😊在国内长江流域、珠江三角洲等内河航道沿线加快建设船舶充电、加🤗注设施，这种“先内河、后沿海、再远洋”的渐进式基础设施布局策😆略，为技术验证和商业模式探索提供了宝贵的试验场。然而，要将这⭐种国内经验复制到全球航线网络，仍面临巨大的投融资和国际协作挑🙄战，亟需强有力的国际政策协调（如全球性碳税机制）、巨额的基础❤️设施投资以及形成行业共识的标准体系。这已超越技术范畴，成为对🔥全球治理智慧的考验。 然而，我们必须清醒地认识到，技术😡方案的成熟只是漫长征程的起点。未来的成功将不取决于任何单一国⭐家或公司的技术突破，而取决于整个全球生态系统的协同进化，比如🚀技术路径的多元化与融合，能否形成尊重不同国家、不同航线条件下😀的技术选择，促进东西方技术方案的交流互鉴，而非形成新的技术壁🙌垒；比如商业模式的创新与共赢，能否建立合理分摊绿色溢价、覆盖😀全生命周期成本的商业模式，确保发达国家和发展中国家的船东都能😊"用得起"绿色技术；再比如治理体系的包容性与有效性，在IMO😴等多边框架下，能否构建平衡环保雄心、技术可行性和经济承受力的🎉国际规则，等等。 可以说，未来十年，海运业这艘巨轮将航😂行在技术的“星辰大海”与现实的“惊涛骇浪”之间。这场转型，既💯是对人类工程智慧的考验，更是对全球合作精神与商业创新能力的终🚀极测验。唯有产业链上下同舟共济，方能在可持续发展的航道上行稳⭐致远。返回搜狐，查看更多