人工智能生成内容

人工智能生成内容 (Artificial Intelligence Generated Content)，英文缩写为AIGC。 这可不是什么遥远的科幻概念，而是正在我们身边发生的生产力革命。简单来说，AIGC就是利用人工智能技术来自动生成各种内容。想象一下，过去你需要一个作家团队、一个画师和一个作曲家才能完成的工作——写一篇引人入胜的故事、画一幅精美的插画、谱一首动听的曲子——现在，你只需要向AI下达指令，它就能在短时间内为你“创作”出来。AIGC的诞生，标志着内容创作从纯粹的人工生产（PGC，专业生产内容）和用户生产（UGC，用户生产内容）的时代，迈入了一个人机协作的新纪元。它是继互联网之后，又一个可能颠覆各行各业的底层技术变革。

曾几何时，会思考、能创作的机器只是电影里的情节。但如今，随着大语言模型 (LLM) 等技术的突破，AIGC正以前所未有的速度从实验室走向我们的日常生活。从能与你对答如流的ChatGPT，到能根据文字描述生成惊艳画作的Midjourney，AIGC的能力边界正在被不断拓宽。 这场变革的深刻程度，堪比历史上的印刷术或蒸汽机。印刷术让知识的复制成本大幅降低，引爆了文艺复兴；蒸汽机将人类从繁重的体力劳动中解放出来，开启了工业革命。而AIGC，则有望将人类从重复性的、模式化的脑力劳动中解放出来，极大地提升知识生产和创新的效率。它不仅是内容创作者的“超级助理”，更是一种全新的生产要素，正在重塑软件、娱乐、教育、科研等无数行业的运作模式。对于投资者而言，看懂AIGC，就像在工业革命初期看懂了蒸汽机的潜力，意义非凡。

价值投资的核心是寻找那些拥有宽阔“护城河”的优秀企业，并以合理的价格买入。AIGC作为一项颠覆性技术，正在构建全新的商业模式和竞争壁垒。对于独具慧眼的价值投资者来说，这里面蕴藏着发现未来“伟大公司”的巨大机遇。

在美国西部的淘金热中，最赚钱的往往不是那些冒着巨大风险去淘金的矿工，而是向他们出售铲子、牛仔裤和水的“卖铲人”。这个经典的投资比喻在AIGC时代同样适用。与其去猜测哪个AIGC应用会最终胜出，不如关注那些为整个生态提供基础设施和核心工具的公司。

AIGC的训练和运行，就像是烹饪一道极其复杂的满汉全席，需要一个火力超强的“厨房”——这个厨房就是算力。

• 芯片（GPU）： 这是“厨房”里的“炉灶”。训练大型AI模型需要进行海量的并行计算，图形处理器（GPU）在这方面拥有天然优势。英伟达 (NVIDIA) 正是凭借其在GPU领域的绝对领先地位，成为了AIGC时代最核心的“卖铲人”之一。
• 云计算： 不是每家公司都有能力自建昂贵的“厨房”。因此，提供算力租赁服务的云计算平台，如亚马逊的AWS、微软的Azure、谷歌的Cloud，就成了AI开发者们的首选。它们相当于为整个AIGC淘金热提供了水电煤等基础设施。

如果说算力是“厨房”，那么基础大模型就是“中央厨房”预制的“半成品菜肴”。

• 基础大模型： 像OpenAI、谷歌、Meta等科技巨头，投入巨资训练出能力强大的基础模型（如GPT系列、Gemini系列）。它们并不直接把模型卖给消费者，而是通过API接口等方式，将模型的能力开放给其他开发者。
• 模型即服务（Model-as-a-Service, MaaS）： 这是一种全新的商业模式。中游的平台公司将复杂的AI模型打包成简单易用的服务，让下游的应用开发者可以像调用“自来水”一样方便地使用AI能力，而无需关心背后复杂的技术实现。这大大降低了创新的门槛。

这里是AIGC价值最终实现的“餐厅”，也是竞争最激烈、最贴近用户的层面。

• 软件与服务： 将AIGC能力嵌入到现有软件中，提升用户体验和工作效率。最典型的例子就是微软将其AI能力整合进Office办公套件，推出了Copilot（副驾驶），帮助用户自动写邮件、做PPT、分析数据。
• 垂直行业应用： 在特定领域，AIGC正在发挥巨大作用。例如，在生物医药领域，AI可以加速新药的研发进程；在游戏行业，AI可以自动生成游戏场景和NPC（非玩家角色）对话，极大丰富游戏内容；在教育领域，AI可以提供个性化的学习辅导。

对于价值投资者而言，产业链的每一个环节都可能诞生伟大的公司。上游的公司拥有技术壁垒和规模优势，中游的公司掌握着平台和生态，下游的公司则离用户和现金流最近。

沃伦·巴菲特钟爱拥有宽阔且持久“护城河”的公司，这能帮助企业抵御竞争对手的侵蚀，长期保持高资本回报率。在AIGC时代，传统的护城河依然有效，但也出现了一些新的形式。

“得数据者得天下。” AI模型的性能在很大程度上取决于训练数据的质量和数量。如果一家公司能够合法地拥有海量的、独特的、高质量的专有数据，它就能训练出比竞争对手更精准、更强大的模型。例如，一家医疗影像公司多年积累的标注过的病例数据，就是其开发医疗AI应用的坚实护城河。

虽然许多AI模型已经开源，但最前沿、性能最顶尖的模型研发，仍然是一项极其复杂的系统工程，需要世界顶级的科学家团队和巨大的资金投入。这种技术和人才的壁垒，使得只有少数巨头玩家能够参与这场“军备竞赛”。

将AIGC技术与特定的应用场景深度结合，并融入到一个庞大的用户生态中，可以形成强大的锁定效应。当用户习惯了在某个办公软件或设计工具中使用AI辅助功能后，他们转换到其他平台的成本就会变得非常高。这种基于用户习惯和工作流的“粘性”，构成了坚固的生态护城河。

随着模型规模的扩大和用户数量的增加，领先的AIGC公司可以获得显著的成本优势。更大的用户群体意味着可以分摊高昂的研发和算力成本。同时，某些AIGC应用还具备网络效应：越多人使用，应用就会变得越智能（例如通过收集用户反馈来优化模型），从而吸引更多用户，形成一个正向循环。

正如本杰明·格雷厄姆在《聪明的投资者》一书中所警示的，市场的热情往往会催生泡沫。面对AIGC这样激动人心的技术，保持冷静和审慎尤为重要。

每当一个新的技术浪潮来临时，总会有一些公司试图浑水摸鱼。它们可能仅仅是在自己的名字或产品介绍中加入了“AIGC”或“AI”的字眼，却没有真正可持续的商业模式或技术实力。价值投资者需要擦亮眼睛，深入研究公司的基本面，关注其是否能产生真实的自由现金流，而不是被天花乱坠的故事所迷惑。

AIGC是一股强大的创造性破坏力量。它在创造新机会的同时，也必然会颠覆许多传统行业。投资者不仅要思考AIGC能“成就”哪些公司，更要审视自己的投资组合中，有哪些公司可能会被AIGC“摧毁”。例如，一些依赖大量人工进行内容创作、数据标注或客户服务的公司，其商业模式正面临严峻挑战。

许多AIGC相关的公司都处于高速成长期，盈利微薄甚至仍在亏损，这给传统的估值方法带来了巨大挑战。市场往往会给予它们极高的估值，这其中包含了对未来的乐观预期。此时，本杰明·格雷厄姆提出的“安全边际”原则就显得格外重要。与其去追逐那些估值已经高高在上的“纯”AIGC概念股，不如去寻找那些业务稳健、估值合理，并且能有效利用AIGC技术来增强自身核心竞争力的传统优质公司。

AIGC的发展也伴随着一系列潜在风险，如数据隐私、内容版权、信息茧房、算法偏见以及被用于制造虚假信息等。这些问题正引起全球监管机构的高度关注。未来可能出台的法律法规，将对AIGC行业的发展路径和盈利能力产生深远影响。这是投资者在进行长期投资决策时，必须考虑的“黑天鹅”风险。

面对AIGC这股势不可挡的浪潮，普通投资者既不应盲目冲动，也不必望而却步。运用价值投资的智慧，我们依然可以找到理性的参与方式。

查理·芒格一再强调“能力圈”的重要性——只投资于自己能够理解的领域。AIGC技术领域极其广阔且日新月异，任何人都很难成为全知全能的专家。投资者应该选择产业链中的某一个环节，或者某一个垂直应用领域，进行深入研究，真正搞懂其商业逻辑和竞争格局，构建属于自己的能力圈。

在技术变革的早期，预测哪个应用会最终胜出是非常困难的。就像在智能手机时代初期，你很难猜到最终是微信和抖音跑出来。一个更稳妥的策略，是投资于那些为整个生态系统提供基础工具和平台的“赋能者”——比如前面提到的芯片公司、云计算巨头和基础模型提供商。它们是浪潮本身，无论下游的应用如何变化，它们都能从中受益。

抛开复杂的技术术语，回归商业的本质。在分析一家AIGC公司时，不妨问自己几个简单的问题：

• 这个产品或服务，最终解决了谁的什么问题？
• 它是否能帮助客户显著地降低成本或提升效率？
• 客户是否愿意为这种价值提升付费？愿意付多少？
• 这家公司如何将技术优势转化为可持续的盈利能力和健康的资产负债表？

常识是价值投资者最有力的武器。

AIGC对社会和经济的改造是一个长达十年甚至数十年的过程。其间必将充满波动、炒作和失望。真正的价值投资者应该具备长远的眼光，不为市场的短期情绪所动。找到那些真正拥有护城河、管理层优秀、并且正在积极拥抱AIGC变革的伟大公司，然后，买入并持有，与它们一同分享这场技术革命带来的长期红利。