AI芯片出口管制虽是一记重拳，但我们早有准备，不会轻易倒下。美国的英伟达和AMD股价暴跌，可见他们的恐慌和无奈。而我们国内的厂商早已囤积存货，短期内不受影响。这场中美科技竞争已经进入白热化阶段，我们不能有丝毫松懈。我们要保持定力，聚焦自主创新，扩大先进制造业投入，加快科研进度，争取核心技术突破，实现关键领域的自主可控。
正中优配一直盯着AI的投资动向，发现算力环节是大头。23年上半年，算力投资火热异常。但是，算力再强，没有应用也是白搭。所以，我觉得，AI应用端才是未来的风口。但是，AI应用端也不是那么容易的，有两大难题：一是数据不够，很多细分领域需要海量的有效数据；二是方法不行，AI要学习才能执行，而学习的过程需要不断的试错或者工程化。想了想，觉得这两个难题都可以通过以下策略来解决：要么让用户自己去试错，让大模型从中学习；要么直接把有效数据和经验灌给大模型。
在AI应用端，我发现教育和图像两个领域最有潜力。教育领域因为语音技术的突破，一对一口语私教等应用成为可能，学习机硬件也成为教育AI的主要载体，销量节节攀升。图像领域Adobe和美图都通过AI功能实现了订阅付费的模式，用户对此非常认可。
在C端产品中，电商和搜索是下一个爆点。Windows Copilot可能会改变搜索引擎的广告模式，变成订阅付费的个人搜索助手模式。电商方面，看到了机器生成的导购文章、产品攻略和推荐文章等形式，觉得这些都是电商的新趋势。
在B端应用中，知识库管理是重点。很多企业都想把自己的数据和经验传给机器人，提高管理效率，降低培训和客服成本。国外有Salesforce和ServiceNow等公司做这个事情，国内有泛微网络、新致软件和金蝶国际等公司。
另外，GPT4最新发布的多模态处理工具也值得关注，何为多模态呢？
简单来说就是把图像和语音转化成文字信息，这样才能让transfomer模型去匹配和融合。这个过程就像是把不同的语言翻译成同一种语言，然后再进行交流。最后，无论是语音、图像还是文字，都会变成向量的形式，方便统一处理。这就是为什么它能够用文字来控制其他多媒体内容的原因。其次，它要利用高质量的语言模型，比如ChatGPT，来学习各种任务。ChatGPT就像是一个聪明的小伙伴，你可以和它聊天，它会根据你的需求来生成内容。比如，你可以说“画一只猫”，它就会画出一只猫来。而如果你用一个能力较弱的语言模型，可能就要教它怎么画猫，怎么画眼睛、耳朵、鼻子等等。
对于一些美术创作，电商平台美工来说，这可能是一个颠覆式的应用。因此，在AI调整的这段时间里，正中优配认为还是很有必要去研究研究那些AI票值得去买的。
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