今年二季度以來，經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇的節(jié)奏相對(duì)平穩(wěn)，展望未來，我們對(duì)國內(nèi)經(jīng)濟(jì)中長(zhǎng)期向好發(fā)展的趨勢(shì)充滿信心。

一方面，經(jīng)過幾十年發(fā)展，我國已經(jīng)建成世界最大規(guī)模的高等教育體系，擁有規(guī)模巨大且高素質(zhì)的教育人才儲(chǔ)備，這是我國高端制造業(yè)和科技產(chǎn)業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展的核心競(jìng)爭(zhēng)力;另一方面，我國擁有廣大的內(nèi)需市場(chǎng)，是全球第二大消費(fèi)市場(chǎng)，未來有望成為全球第一大消費(fèi)市場(chǎng)。

規(guī)模巨大的受教育人口與內(nèi)需市場(chǎng)是工業(yè)體系的基礎(chǔ)，我國成為全球唯一擁有聯(lián)合國產(chǎn)業(yè)分類中全部工業(yè)門類的國家，這意味著有能力構(gòu)建以國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局。在這種經(jīng)濟(jì)中長(zhǎng)期向好發(fā)展的趨勢(shì)下，我們比較看好國內(nèi)優(yōu)質(zhì)權(quán)益資產(chǎn)的長(zhǎng)期回報(bào)。

科技方面，近期人工智能領(lǐng)域出現(xiàn)了較大的技術(shù)進(jìn)步，有望帶動(dòng)社會(huì)生產(chǎn)力進(jìn)一步提升。當(dāng)前，人工智能領(lǐng)域的技術(shù)突破主要集中在生成式AI方面，即利用人工智能技術(shù)來生成內(nèi)容。隨著硬件算力持續(xù)提升，可以訓(xùn)練的AI模型越來越大，模型參數(shù)逐漸達(dá)到千億級(jí)別甚至更高，研究人員發(fā)現(xiàn)大模型在生成內(nèi)容尤其是自然語言相關(guān)內(nèi)容方面表現(xiàn)得非常好。技術(shù)進(jìn)步有望給各行各業(yè)帶來巨大的變化，成為效率更高的輔助生產(chǎn)工具，是非常好的長(zhǎng)期投資方向。

不過，這種生成式AI并不是通用人工智能，它也不是萬能的，在某些領(lǐng)域會(huì)比人類工作效率更高且成本更低，但在某些領(lǐng)域并不如。人類認(rèn)識(shí)世界，主要有兩種邏輯思維過程：一種是歸納，另一種是演繹。歸納是由特殊到一般的過程，對(duì)應(yīng)相關(guān)性，本質(zhì)上以概率為基礎(chǔ);演繹則是由一般到特殊的過程，對(duì)應(yīng)因果性。

當(dāng)前的生成式AI采用了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，本質(zhì)上是用統(tǒng)計(jì)的方法輸入內(nèi)容來計(jì)算最有可能的輸出結(jié)果;它在歸納法或?qū)ふ蚁嚓P(guān)性方面比較擅長(zhǎng)，但在演繹法或?qū)ふ乙蚬苑矫娌惶瞄L(zhǎng)，因此在數(shù)學(xué)與物理領(lǐng)域表現(xiàn)并不太好。

當(dāng)前的生成式AI不太適合用在對(duì)正確性、真實(shí)性、因果性要求比較嚴(yán)苛的場(chǎng)景，但在對(duì)這些要求不太嚴(yán)苛的場(chǎng)景中，可以成為效率非常高的生產(chǎn)力工具，例如翻譯、輔助編程、輔助寫作、人機(jī)交互等領(lǐng)域。我們相信，假以時(shí)日，國內(nèi)人工智能領(lǐng)域的優(yōu)秀企業(yè)在生成式AI領(lǐng)域?qū)⒋笥锌蔀椤?/p>

外部環(huán)境方面，美聯(lián)儲(chǔ)加息節(jié)奏逐漸放緩，但其勞動(dòng)力供給仍然偏緊，未來全球供應(yīng)鏈穩(wěn)定性可能受到各種因素的影響進(jìn)一步下降，這可能導(dǎo)致美聯(lián)儲(chǔ)利率在高位維持相對(duì)較長(zhǎng)時(shí)間，成為潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素，因此中長(zhǎng)期相對(duì)看好國內(nèi)需求。

道阻且長(zhǎng)，行則將至;行而不輟，未來可期。我們看好中國優(yōu)秀企業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展，目前正是長(zhǎng)期投資者布局中國優(yōu)秀企業(yè)的良機(jī)!