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author: 投资TALK君
date: '2026-01-10'
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source: https://www.youtube.com/watch?v=HmMcNX37vm8
speaker: 投资TALK君
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  - ai-application
  - edge-computing
  - inference
  - autonomous-driving
  - market-outlook
title: 2025年回顾与2026年展望：投资策略与AI机遇
summary: 本次访谈回顾了2025年的市场表现，包括特朗普上台后的关税战、AI基础设施的爆发式增长以及对英特尔和美光等公司的成功投资。展望2026年，嘉宾重点分析了AI的未来趋势，包括端侧AI、推理芯片、AR眼镜和自动驾驶的落地。此外，访谈还探讨了AI赋能传统行业的潜力以及工业板块的复苏，强调长期价值投资而非追逐短期热点。
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category: ai-ml
area: tech-engineering
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people:
  - Warren Buffett
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  - OpenAI
  - NVIDIA
  - Intel
  - Micron
  - Berkshire Hathaway
  - Google
  - Amazon
  - Meta
  - Apple
  - Tesla
  - Anthropic
  - AMD
  - TSMC
  - SoftBank
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  - GPT
  - Gemini
  - FSD
  - AIPC
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status: evergreen
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### 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**Intel**20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。