2025年市场回顾与投资亮点

主持人: 各位观众大家好。前两天我和大家在视频里面分享了我个人对于2025年市场的一个总结，也跟大家分享了我对于2026年的展望。今天在2026年的伊始，非常荣幸可以请到刘总再次做客我们这个频道，和我们分享一下从刘总这个角度，包括从他的基金这个角度，2025年他的一些takeaway，然后也和我们分享一下他对于2026年的一些展望。那刘总，我可以先把时间交给你，然后你和我们分享一下2025年对于你印象比较深刻的几个事件或者几个标的都可以。

刘总: 好吧，首先谢谢小陶的邀请，大家晚上好。2025年确实热点很多，尤其是特朗普上台，年初的特朗普上台，后来到4月份的关税战，这都是我们所料不及的。而且关税战爆发之后，市场反应那么剧烈，可能也是大家都没有预料到的，我也没有预料到会下跌那么快，幅度那么大。

但是从长期股市来讲，过去的股市历史，包括我所经历的股市来讲，这种熊市、这种下跌对我们来说并不新鲜，因为大跌就是股市的一部分。包括我们今年去伯克希尔股东大会，巴菲特自己也说过，他的伯克希尔过去在历史当中曾经有三次下跌超过50%。这么好的一个公司下跌超过50%，可见市场是非常非理性的。巴菲特也说，未来也会有那么一天会下跌超过50%。所以这种大跌也是股市的一部分。我们当时也是通过事物的底层逻辑来思考，因为所有的美国公司、全球的公司基本面没有什么太大的变化，仅仅是一个贸易战。美国为了把供应链拉回到美国，所以搞了这么一个关税单，并没有对整个底层逻辑、公司的这些底层投资逻辑发生变化。所以我们当时的处理还算是比较冷静，因为我们觉得机会要远远大于风险。我们也不知道底在哪，但是我们觉得在那个时候是机会要远远大于风险的。

这是一块。另外呢，还有就是AI的这种高歌猛进，我们其实也没有预期这么好。AI，无论是英伟达的GPU芯片，包括内存芯片，2025年可以说是一个AI基础设施年。所有的这种从内存到GPU到云服务，整个的一个大爆发，主要是一个大模型带动。他们搞军备竞赛，实际上是OpenAI先挑起来的，它开始进行军备竞赛，拼命地堆算力，去训练模型。剩下的几个巨头，像Google Gemini也好，还是Anthropic也好，这些其他包括Meta，都是疯狂地砸钱，包括这些云巨头都在疯狂地砸钱。这个其实也是我们没有预料的，但是我们确实一直在非常看好AI，我们也投了一些大的云平台服务公司。

芯片这一块呢，今年也算是我们比较成功的投资案例。一个是内存这一块，之前我们投了英伟达，但是英伟达后来我们也没有料到它涨那么快，其实也是有一些卖早了。但是在内存这一块，我们当时在英伟达比较火的时候，我们判断出像美光，我们投了美光，觉得在内存这个行业，你不可能说训练这些大模型，只要跑在计算机上的任何东西，不可能没有内存。你GPU搞那么多，你内存不够的话，必然是瓶颈。这个实际上我们判断要比市场要远远早，我们当时买才几十块钱。所以在这一块算是我们比较成功的一个投资，但是我们也没有料到内存涨价能这么快。供需这个东西有时候是这样，周期性行业有时是这样，供需稍微一不平衡，这个价格反应非常大，会放大很多倍。所以它这个涨价和供需，包括它的订单都订到2028年，听说。

还有另外一个芯片公司，实际上我们在Intel上布局也相对比较早。那个时候Intel是属于被市场所冷落的公司，都觉得Intel没希望了。但实际上我们更看重的是，尤其是贸易战之后，美国供应链的供应链安全是一个长期趋势，供应链回归这一块。芯片的供应链最重要的就是芯片制造，除了台积电以外，也就是Intel。因为Intel是美国唯一的本土芯片制造企业，所以这个是我们看重的。而且Intel确实在那个时候投了很多钱，包括买光刻机，包括设厂，在美国建厂，确确实实投了一些很有价值的资产。虽然在技术上现在仍然非常落后，远远落后于台积电，但是我觉得是有机会的。包括它的CPU实际上它的需求并没有减少，尤其是未来的AIPC的成长，未来PC会迎来一个换机潮。因为从普通的这种低性能的PC未来过渡到AIPC，我相信对CPU也有一个很大的拉动。所以CPU也只有Intel和AMD这两家公司在做。所以我们觉得这叫做一个非对称性收益。它的下跌呢，因为当时市场已经跌到了Intel20块钱的时候，市场跌得非常低估，它的估值大概800亿，其实净资产都差不多将1000亿。所以它远低于净资产。所以我们觉得这是一种非对称性收益，下跌的风险非常有限，而上涨一旦它做起来了的话，上涨的空间就非常大。这个是我们当初的一个判断。我们也没有料到美国政府能够入股Intel，也没有料到英伟达去入股Intel，包括软银在内。所以突然间一个调控的上涨在下半年的时候。这两个是我们比较成功、不错的一个布局。

投资组合的反脆弱性与巴菲特的影响

主持人: 从一些可能错过的机会，或者从你这个角度，整体的配比来说，你觉得你可以做得更好，但是没有做得更好，或者对你来说可能一个比较有用的经验，可以在未来更加专注的，你觉得是哪一点呢？

刘总: 其实我们在整个投资组合来讲的话，我们尤其是在下半年，布局了更多的联动行业。从时间点来讲，从结果角度来看的话，其实并不是完美的，因为整个道琼斯指数的这些公司，这些传统行业的公司，实际上在整个2025年的表现是远远落后于这种科技行业、AI行业的这些公司。从结果来看是这样的，但实际上我们并不认为是一个错误的布局，因为我们要考虑这种叫做反脆弱性。我们不可能从一个投资组合的角度来讲，我们不会去说我们只单押一个行业，什么热门行业，AI现在是最热门的行业，我们就把所有的仓位都放到AI里面去。一旦我们某一个、某几个投资标的我们犯错误了，比如说投资判断错误，我们这个投资组合仍然能够活下去，仍然能够翻身。我们要保持这种投资组合的一个多样性和它的一个反脆弱性，这个是我们追求的。总体的来讲，整体回报也还不错，但尤其是今年1月份，其实我们已经看到了，这种道琼斯指数实际上在1月初的时候，这两天实际上反弹其实要远远高于标普500的一个涨幅。

主持人: 这其实撇除了市场之外，你前面聊到了4月份比较偏一个上层的一个逻辑，比较偏宏观的。然后我们也聊到了个股，然后你也聊到了整体的一个投资组合。那有一点可能和市场相关性不大，但是我知道对你个人影响非常大的是巴菲特股东大会加巴菲特正式退休了。我想因为其实我们以前的视频里面有聊过，但是你可以比较简单的，因为我知道这件事情对你来说影响挺大的，那可能比较简单的和我们聊一下吧，就整个这个事件本身巴菲特对你的影响，包括他现在正式退位之后，对于未来吧，可能你你自己包括你的基金的一个投资道路上会有什么样一些影响？

刘总: 这对我影响是应该说在整个投资上最重要的一个人，因为整个价值投资就来源于我读了巴菲特的第一本书在1997年的时候。所以整个我的投资理念，过去30年的一个投资理念，整个的底层逻辑都是来自于巴菲特的价值投资的整个投资体系。所以呢，我几乎不是说每年都去参加他的股东大会，但至少说没去参加的时候也都要看他的股东大会，包括看他的股东信。所以他这次的退休呢，确实觉得对我来说是挺遗憾的。以后巴菲特股东大会的魅力就没那么大了，因为毕竟是整个投资的一个教父。但当然了，他的思想其实对我们整个的投资逻辑、投资体系仍然是我们的整个底层逻辑。

那对伯克希尔，我觉得这种交班也是一个很正常的一个决定，而且也体现了巴菲特他的一个理智、理性。应该说做投资人都要理性了，其实能够看出巴菲特是非常理性的。很多人在权力上是不会放的，巴菲特能够在自己头脑还这么清醒的时候能够交班，也能够体现出来他是一个非常非常理性的一个智者。而且我也长期，我也是对伯克希尔的长期，我仍然是看好。而且伯克希尔还有一个非常好的地方，就是说它有大量的现金。不论股市如果发生任何大的波动的话，伯克希尔其实可以考虑作为一个对冲，因为它有大量的现金，在股市如果发生大波动的时候，其实它的机会是最多的。

2026年AI展望：端侧AI与推理芯片

主持人: 我们换一个话题，因为正好前面你也聊到了整个2025年，包括进入2025年之前，你是比较看好AI这个行业。那从AI这个行业里边，其实一些标的里面也获益了。那如果我们把时间线往后播一点，因为我们可能起码看这个视频的很多观众他们更加关注2026年到底应该怎么样。我们对于2025年也回顾完了，那2026年你是不是还看好整个AI行业？如果看好的话，能不能稍微帮我们细分一些，或者在AI这个基础上，还有没有其他一些行业，或者从AI这个行业去展开，有没有一些板块等等，是可以跟我们分享的？

刘总: 好，我觉得至少从我的角度来看，AI还是一个未来5到10年非常大的一个机会。2025年仅仅是一个叫做AI被讨论最多的一个年。我相信到了2026年以后，应该说更多的叫做开始被验证。我们现在2025年其实更多的是什么？我们用的最多，从应用角度来讲，我们用的最多的就是大模型。我个人我自己用大模型，我GPT不是出现了在2025年有一个叫什么，我用了25000次，就是发了25000条消息。

主持人: 回顾对对。

刘总: 回顾，也就是为了他25000次。相当于对这个应用肯定是最受欢迎的一个应用就是大模型是在数字世界里面。那我相信到2026年以后，应该说是会进入到物理世界（physical world）。我所说物理世界并不单指机器人，机器人可能还不够成熟。那我所说物理世界是什么呢？比如说能进入到这种物联网（IOT）加AI，这是一个挺重要的一个方向。进入汽车自动驾驶是物理世界。另外呢，这种物联网所有的这种传感器加AI。以前我们有传感器，但是传感器能拿到的数据，它首先它是拿到模拟世界的数据。整个物理世界的数据是模拟信号，无论是声音还是热量，还是所有的这些自然环境的这些数据，它是模拟信号拿到了之后呢，是有模拟的芯片来进行处理，转成数字信号。但是呢，在端这一侧是没有AI的。没有AI的话，实际上要传到云端，这个就受到了很多的限制。

那我相信未来会一定是这种物联网（Internet of Things）会加AI，也就是小模型会运行到端侧。那这样的话会一下子应用场景会增加了许多。因为很多应用场景如果没有AI的话是做不了的。比如说对延迟要求非常高的话，你是做不了，因为你上传到云端是做不了的。自动驾驶是一个，包括医疗，包括工厂，你要实时反馈，你不能说我上传到云，我再回来，那个时间来得太慢了。你大模型问一个问题，你可以等它3秒钟、5秒钟没问题，但你在实际的应用场景，在工厂里面你不可能那么等，是不可以的。还有就是说我在临时断网出现问题的时候，你能不能去解决？如果断网就会出现灾难的话，你这个在以前也是做不到的。那我相信未来如果AI部署到了端侧的话，那就会实现。还有私有数据，你的个人隐私数据，你不希望通过云端来进行交互的话，那这个其实也可以部署到端，把模型部署到端。所以这个AI的应用场景，我认为是2026年是会开始，应该说算是爆发的元年吧，而不仅仅是在你的数字世界里，在你的手机里，在你的电脑里。我们在手机上呢都是云端，未来我相信更多的是这种苹果一定会推出这种端侧AI，在你手机里就不上传到云。可能有了你的个人数据，我也不想让它上传到云去，那就在手机里去运行一个自己的小模型，不会上传到云。所以这一块的需求，端侧AI的需求，我认为会起来，而且会有很多机会。包括我们可以想象，如果未来物联网所有的东西都是这种传感器加AI的话，那其实不仅仅是这种模型训练的所谓的GPU，因为GPU这些东西都是运行在云端的。其实在端侧也需要很多的芯片，比如说模拟芯片，甚至尤其是在跑小模型的这种比较高端的这种端侧芯片也都有需要。这个需求也是我相信是非常大的。

主持人: 我听下来好像是你的意思应该就是On-device AI或者从英特尔的财报，他们财报里面聊的就是AI PC。就是我听你说的应用，包括落地，可能从我的角度像苹果可能因为和Gemini之间的这个合作，虽然他们说过这个合作本身是他们有自己的私有云在那边的，数据不会到谷歌这边，但是可能存在一定的可能性在他们的设备（device）身上，然后有自己不跑到，就不需要到云，甚至不需要到私有云上，在设备（device）上面存在一定的一些AI功能，对吧？然后从这个角度可能会增加起码对于硬件的这个需求或者更新迭代。

刘总: 对，不仅仅是手机，手机只是一方面。所有这种传感器到任何一个地方，你家的冰箱里或者是到工厂里面的所有这些，你只要能放传感器的地方，我们都可以跑AI。未来的场景会非常多，也不仅仅是AIPC。我们能想到的AIPC、手机、自动驾驶汽车这些都是。但是物联网可以说是无处不在（everywhere）。所以这个未来我觉得我对这个期待是挺大，而且我相信一定能跑成。

主持人: 那还有没有，如果这是一个比较大的一个主题的话，或者在AI里边，你认为是一个比较大的一个主题的话，那AI还有没有其他你认为在AI的空间里面可以继续探索的，或者说跳出AI以外，你认为还会有些机会？

刘总: 2025年以前呢，基本上都是这种训练（training），无论是这种算力也好，还是芯片也好，所有这些都是集中在训练上。我相信未来从2026年甚至到更远未来，2035年甚至是更长时间，需求最大的一定是推理芯片。因为推理就意味着应用，你既然这种端侧都有这么多了的话，其实最终是在推理。每一次调用就是一个推理，其实最终是要应用。我们训练只是把它变很聪明，那最终你肯定是要用它了。所以推理芯片这个需求会非常非常大。这个其实也催生很多机会，无论是在端侧还是在服务器端。服务器端我们已经看到现在这些大厂都在搞自研芯片，无论是亚马逊还是谷歌，都在搞自己的自研芯片。所以未来他们尤其是在推理这一块，会摆脱对英伟达GPU的依赖。因为以前完全是靠单纯的依赖GPU，因为他要跑得最快，因为是训练上，我希望用最最强大的武器。但是但是在推理上这个逻辑是不一样的，因为我做推理的话，我要考虑成本。你用户我一个人就调用了25000次，你想一想这种成本是多高啊？虽然我给他钱，每个月才20多块钱，那一定要考虑成本。未来谁竞争强，就是说我的推理成本强，那就是要靠自研芯片。TPU芯片也好，亚马逊的自研芯片也好，他们的成本要远低于英伟达的GPU。成本这是很重要的，如果我每一个调用我都比别人贵的话，那别人，比如说谷歌如果把价格压下来，对OpenAI的压力还是蛮大的。所以这个是一方面，推理这一块。

AR眼镜与自动驾驶的未来

刘总: 还有就是说端侧这一块，就是AR眼镜。我认为也是一个很大的机会。AR眼镜，其实Meta已经在搞了，至少都搞了两年以上了。今年好像谷歌2025年也推出了自己的AR眼镜了。谷歌最早其实他应该最早搞的，我记得，最早搞不是很成功，因为那时候可能是无论算力各方面都不行。但是谷歌现在又开始推他的AR眼镜。我认为这是非常大的一个赛道，但是呢，什么时候能够叫做那个iPhone时刻什么时候会到来？因为现在还不够流行，无论是从硬件、算力各方面，包括电池、续航，都不是特别理想。还没到那个时刻（moment）。iPhone时刻什么时候来？我期待苹果会推出这个东西。如果苹果出来的话，我觉得可能iPhone时刻就不远了。苹果一定会出，就是什么时候出。我期待他2026年会出一个AR眼镜。因为AR眼镜这个事儿本身是一个非常大的事儿，因为它跟现实世界的融合。很多事情我们可以想象，你无论是看地图，你走路导航也好，还是说看到一个东西，我想比如说到了国外，到另外一种语言，我想实时翻译，我拿手机拍照就显得很不方便。看某一个商品，你想找它的相关信息，或者你到博物馆，或者你到任何一个场景，你想看到一个东西，你想解释，你要拿手机拍照再去找，这就是就差了很多体验。如果有AR眼镜的话，实时能够在你的眼前能够呈现，我觉得这个需求是蛮大的，而且这个体验是远远要比手机好的多。所以我觉得这个场景是非常现实的一个场景，这个需求是很大的。所以我挺期待这个的。

主持人: 如果苹果推的话，其实反而我觉得对于Meta应该是一个利好。因为很多时候，苹果你能够把这一波风潮带起来之后，反而人家对吧，你苹果也卖得很贵，反而Meta的时候人家也会注意到有没有一个替代品（alternative）。那也许是Meta。我记得在元宇宙的时候，那段时间2021年、2022年，我非常关注过Meta。他们在硬件这一块的处理，包括它背后所花的科研，包括现在眼镜不是有那个手环（bralet），然后用手去控制吗？怎么用手去控制，然后背后体现能够接受到这个信号，然后传递到你的设备（device）上，Meta其实是非常非常领先的。起码当时在那个领域里面，我相信现在也是，因为他们一直没有丢掉我们元宇宙这一块。以前元宇宙这一块就是他们的一个设想，那现在正好可以把这个技术全部放在眼镜上面。那确实如果我不知道苹果有没有这个打算，但我其实我对于苹果的一个期待，更多的是2026年和谷歌在Gemini上的一个合作。我觉得挺好的，因为你既然自己大模型不行，用了谷歌的一个Gemini之后，现在这一代刚刚出的那个Pixel其实已经让我挺惊艳的了。如果说可以和苹果合作，苹果也能够出类似于在自己的设备（device）身上可以加很多和AI相关的一些功能，我认为等于是下一代的，就更加智能了，是下一代的一个智能手机了吧？

刘总: 苹果目的性的特点是它非常特质，不什么都做。但是这种赛道的事情，就比如说AR眼镜，我可以100%来确认它一定会做，它一定会做，就是时间问题。而且苹果它有那么多的果粉，很多人买苹果的东西是无脑买入的。比如说苹果如果出AR眼镜，我也会无脑买入，直接买一个用了再说，看看怎么样。它有相当数量的果粉，因为苹果做硬件做了这么多年，它积累了相当的果粉品牌价值，这就是品牌价值。只要它出个东西就会有人买，我觉得特别特别贵。

主持人: 对，就像那个以前他们好像出过Vision Pro，Vision Pro是很贵很贵。我觉得苹果的有个好处是，因为这些设备（device）它最重要的是要引起一个网络效应。你像Meta这一类，它没有群众基础在那边，没有硬件的群众基础在那边，很难引起一个网络效应。像Meta有软件的网络效应，他们出的那个Threads，马上的网络效应就起来，你可以把从Instagram全部转过去。但是硬件这一块，它没有那个网络效应那个群众基础在那边。但苹果是最容易做起来的。所以确实它有这个基础可以使硬件一下子就火起来，只要对的时间（right time），对的价格（right price），对的产品（right product），是非常有可能。

刘总: 确实是非常有可能。苹果搞智能手机也不是最先搞的，对吧？它说明不当那个最先搞那个，但是呢，它就会在一个对的时刻（right moment）去搞这个东西，一下子把这个东西潮流带起来。苹果有这个能力。

主持人: 行，那我稍微，我知道你在AI这一块，你有没有还有没有补充？因为我们讲到了On-device AI或者说Edge AI这一块，然后另外一块就是在应用和从训练2026年应该会是也是会从就基本上会从训练这一块，然后转到应用这一块。那AI这一块，我不知道你还有没有补充？

刘总: 我觉得自动驾驶2026年我还是蛮期待的。就是过去一直在技术层面不停地跑，不停地迭代，无论是特斯拉的FSD还是其他的国内的这些厂家都在不停地验证技术方案、技术方向，是纯视觉呢，还是这种激光雷达加这种高清地图呢，都在不停地在验证这些方案。那我相信2026年以后呢，2026年应该算是可能会是一个分水岭，就是说真正落地的一个分水点，能够商业化落地，取决于他们的落地速度。今天好像CES上老黄搞了一个自动驾驶模型，这个挺厉害的。但是反正有点听起来有点感觉像自动驾驶的安卓系统，因为他说他搞开源的一个教师模型，让这些车企去基于他的这个模型再去训练，训练小模型也好或者什么。他这个搞的实际上会对这些车企，其他这些车企，特斯拉以外的车企实际上是一个利好，他们搞自动驾驶的门槛一下变低了。这个未来会怎么走向不好说，老黄这个到底行还是不行，那不好说。但至少FSD这一块呢，从他的技术上，现在他说因为我每天也在体验FSD，我觉得技术上逐渐应该是已经趋向成熟，需要其他的更多的是一个落地和这种监管的一个批准，需要更多这些方面的东西。但当然了，它摄像头这一块他还要解决，就是说在下雨天有雾的时候或者下雨，像加拿大这种气候，那怎么解决？我相信这个技术上应该不是问题，他把摄像头就是自我清洗这一块，它应该不是问题。

主持人: 最近这两天昨天的CES，那最近其实那个老黄说了之后，整个网上就炒翻了。反正针对，首先我觉得有有一点事实客观的事实，就我们可以讨论。比如说像马斯克他直接说老黄所发的那一段，或者老黄所用的这个方法，他说“exactly what Tesla is doing”。那么其实我觉得首先，可以把它，即使你把它理解为是安卓版本的FSD，但它也是去验证了你一开始苹果或者特斯拉做的一个方向是正确的，我觉得这个是毫无疑问的，就是起码它是验证了特斯拉的方向是正确的。但是能不能成功，说实话确实现在太早了，也没人我觉得也没人说老黄一定会成功或怎么样。他以前包括很多人也有聊到两三年之前，老黄就已经想搞自动驾驶，但是其实也一直没有搞起来。但我其实对于这件事情的看法倒是有一点，我觉得更多的是从英伟达这个角度去，因为他势必对他自己来说，他要找到下一个更大的一个市场。好几个财报老黄就已经聊过了，他说未来AI这一块的应用自动驾驶就是一块。他肯定是希望把这一个蛋糕越做越大，然后有更多的竞争者进来，而不是特斯拉一家独大，然后希望其他的参与者可以进来买他更多的芯片。他肯定是想往这个方向去。

刘总: 这个方面芯片，因为他希望他能够占据占领汽车。因为特斯拉已经明确说了，在车端这个都用他们自研芯片，不用GPU。在车顶这一块上都用他们的自研芯片。所以老黄希望搞这么一个模型，让你们门槛低一点，能搞自动驾驶，这样的话你会更买更多的我的芯片，车用芯片。那实际上他到底能不能搞成呢？我确实是打问号，因为我个人感觉就是汽车跟手机不一样，汽车的话，你对性能的要求，你得实时的这种反馈，实时的这种做决策，因为自动驾驶你要实时做决策的。你安卓系统跟苹果系统，如果把特斯拉设想成是苹果系统的话，因为它所有都是自研的，所有都是自己的，从软件到硬件到汽车到芯片，都是他自己的。那另外一个安卓这一块就是传统车企，比如说奔驰用英伟达的模型软件，再加上英伟达的芯片，用自己的硬件配合到底有没有那么默契，有没有那么快，反应有那么实时？这个东西可不是手机，因为它是涉及到一个安全问题。所以我我觉得还是打个问号，要看要确实需要验证，不是那么乐观，我个人不是那么乐观。

主持人: 我今天看了一篇文章，我觉得还挺中肯的，就是我也比较倾向于那个观点，就起码可能未来在起码在无人驾驶出租车（robotaxi）这一块，它应该不会是一家独大，可能会有其他的一些参与者进来。但是至于老黄的这个版本和FSD之间到底有多大的这个差距，就因为他给的时间点，就明年年底，是骡子是马，拉出来遛遛你就知道的差距到底有多大。那至于特斯拉的话，我看到一个观点我也挺认可，就是他暂时来说还是自己和自己去竞争，或者自己和监管去竞争。你把安全驾驶员（safety driver）给移除掉，包括其实我一直认为今年是二季度要Cybertruck一个量产。但是你安全驾驶员不移除的话，Cybertruck在我的视角里是没有任何必要量产的。Cybertruck现在好像还没有决定要不要装那个，上次好像说他那个董事会成员（board member）说还没有一定确定说是不是要装那个方向盘（steering wheel）。对吧？那安全驾驶员第一目前移除之后，你才可以去确认才走到下一步。所以确实这个应该是整个从自动驾驶这一块吧，应该变得更加的有趣了。

刘总: 至少别的市场看到希望了。欧洲那块其他车厂都已经放弃了，包括美国的福特、通用什么基本上都放弃了自动驾驶。

主持人: 对，但是马斯克一直是有这个提议（offer）的。我觉得他一直是有这个提议，说你传统车企可以问我买软件的。我不知道为什么现在没有一家企业。

刘总: 特斯拉他说有人跟他谈，有大公司跟他谈，不知道福特还是通用的，有可能是福特在跟他谈。跟英伟达不一样，因为他是竞争对手，车企的竞争对手，他自己造车。英伟达他自己不造车，他只是提供软件。

AI应用与传统行业赋能

主持人: 行，那我稍微总结一下。不知道AI这一块刘总还有没有补充的，或者整个2026年吧，整个2026年的一个展望，你还有没有补充？

刘总: 从有一块来，就是AI应用。我相信会比2025年更加爆发，更加多。但是呢，在AI应用这一块呢，总体来讲我觉得护城河我们还是要区分。就是一种是纯AI应用，纯的AI应用没有自己的核心业务。这种的话呢，绝大多数基本上所有的AI应用底层都是模型，是别人的模型，其实护城河是不够深的，跟以前意义上那样的SaaS那种软件是不一样的。那这个的话就要在投资的时候就要比较小心，因为它的护城河不够深。无论是你只是可能有点先发优势，但先发优势又不意味着什么。如果别人搞一个更好的，你的客户的转换成本也是蛮低的，而且你的技术也没有什么，除非你有特殊的数据，否则的话你技术上也没有什么护城河，因为底层大家都一样，都是用的第三方的模型。所以这一块投资的时候确实需要谨慎。我更喜欢的是叫做AI赋能的这种AI赋能给传统企业的这类的应用。我觉得这个是确定性更高或者更深的一个方向，传统行业AI加行业。

主持人: 那我稍微总结一下，就前面我记得我们讲了4个点。第一个是On-device AI或者叫Edge AI。然后第二点我们前面聊到的是从2026年将会从训练（training）然后到推理（inferencing），那么到应用这一块。第三点就是自动驾驶，你认为在2026年应该会看到一个爆发点吧。可能基本上就是自动驾驶，起码在北美这一块的话，基本上就是特斯拉。那最后一点的话就是AI对于传统行业的一些赋能，然后要稍微避开一些业务本身可能对于大模型比较依赖的这些公司，它可能护城河本身就不会那么的深或者转移的成本会相对比较低，对吧？

刘总: 对，还有AR眼镜。

主持人: 对对，还有AR眼镜。行，那最后一点时间，要不刘总你可以用一两句话帮我们总结一下2026年你整个有什么东西要留给我们各位观众。

刘总: 我在准备之前吧，我再补充一下，就是说除了AI以外，我还看好一个就是说叫做工业板块。工业这一块呢，其实我们已经看到了从上下游的公司财报和电话会议，我已经看到了就是工业这一块的复苏。订单原来过去从疫情之后那几年一直在去库存，因为疫情之后他们由于供应链中断，就大量的这种补库存。现在基本上库存已去，库存已经接近尾声，开始补货，而且很多的补货是需求端的带动。所以我们能看到这个工业板块已经迎来了复苏。这个也会有，我相信2026年的机会也比较多。而且我们也看到，我相信2026年在道琼斯指数这一块，传统行业应该是有机会，价值回归和这种周期的一个反转是有这个可能性，反弹也好，反转也好，是有这个机会的。这是另外一块机会，我认为2026年的。

那一点总结呢，我觉得就是说我们还是不会说增押某一个风口，而是呢我们更要就是说长期趋势能不能兑现，这个对我们来说是最重要的。就是说我们不会去追逐热点，更主要呢是看这种长期的这种企业现金流的改善和它的盈利的增长这一块，我们更关注的，而不是说叙事对我们来说不是最重要的。讲故事很多现在很多长得很好的一些股票都靠讲故事，这个对我们来说吸引力并不大。我们更看重的是未来长期现金流的一个增长。

主持人: 行，那今天我们就到这边吧，然后非常感谢刘总的这个参与，然后也花了这个时间，包括帮我们做的2025年的总结，还有2026年的这个展望。我相信大家应该会有些收获的。最后帮刘总做一个声明（disclosure），就是今天聊到所有这些标的都不构成投资建议。那我们只是看好哪一些板块或者整个未来的这个板块，2026年嘛，很多板块有可能会跑出来。那我们所聊的这些板块都不构成投资建议，我们也不一定对，我们只是聊我们自己对于整个2026年投资的一些看法。行，那今天就到这边，非常感谢刘总参与。