AI应用之难
结合前期的观察与操作实践，越来越觉得市场有意思，AI应用之难，这是市场的共识，但这会贯穿整个周期吗？我不认同这个观点。
1，AI硬件并不是与生俱来的趋势流畅。
我们来看两个现像：回顾一下易中天及寒王，看了下25年聚焦在易中天的V，很少来自于23年那一批。23年第一流5倍流，也只是第一批尝鲜者。即便易中天在23年底业绩得到实锤后，依然不被市场认可，核心原因有两个：缺乏主导的代工角色，另一个就是光铜交织。缺乏市场认可，走势也走的极其烂，超出几乎所有深度跟踪的V们。
另一个现像，像源杰这样有战略地位的，在24年前后一定是Diss对象，没业绩，没未来。寒王的诞生，市场发现可以先不用看业绩，只要有可推演的战略地位，业绩兑现中会晚到不会不到。然后源杰才会被市场看见。
AI硬件起始于难于被理解和认知，然后在泥潭翻滚了多次之后，最终会市场认可，走出了25年的大牛市。将相王候宁有种乎？难于被理解的投资板块，需要一个时间过程，需要一个立木为信的标杆把样打出来，然后知道怎么去跟随了。
2，AI应用难点在于商业模式在快速的刷新
美图23年担心被大模型颠覆，然后发现大模型能赋能美图。昆仑万维起初忧虑入局大模型研发就是费钱乱投入没结果，然后发现大模型并不是成本，而是撬动下游应用的工具。科大讯飞23年以为有十年基础能鹤立鸡群，然后发现被豆包等很快就赶超优势尽失，现在时点再看国产大模型中标第一。
再说一个关于企业服务这块，在25年初我是极端看好的，尤其以泛微网络，汉得信息为代表。因为北美每一次科技革命都是从企业服务开始的，通常也是率先会进行技术迭代的地方。现在来看，流程的再造都不是件容易的事，单纯的AI解决不了企业严谨的流程。更有趣的事件，企业服务能最终取胜的可能是ERP企业，因为它们握有企业最核心的资产，而流程化的东西靠大模型能力是可以吞噬的，这可能是用友价值被重新发现的逻辑。
有梦想并不可怕，可怕的是AI逻辑时刻在变，这可能是AI应用最难的地方。拿着拿着发现逻辑变了，这种不确定性不可接受。如果你尝试着拿着ServiceNow, CRM, SAP等，你将颗粒无收，相反还会深套其中。
3，AI应用难点在于缺乏估值之锚
国内AI应用的估值一直是个难点，因为PE都高高在上，本质来源于商业模式不赚钱。所以给我们留下了刻板的印象，无法谈估值，只能谈梦想，而梦想又时刻被变化冲击。
我前面写过一篇文章用来分析软件产业的产业拐点，提出一个预判：当下正是软件产业周期拐点的地方，未来会迎来十年的长周期投资景气度。源于AI带来的成本结构的重构，以前的软件产业是人海战术，软件研发成本一直居高不下，导致利润始终释放不出来。AI首先带来的是降成本，削减研发人力成本，这已经是成为现实。
如果你是一位具有前瞻的分析师，此刻看不到行业根本性的盈利模式的改变，而抱着固有观点人云亦云，那将是非常可悲的。我们可以观望可以等待，但千万不要抱着成见，否则你会失去未来十年的最具投资价值的板块。
说一个预判：应用板块这种乱涨一气的局面即将成为过去时，业绩龙头和战略龙头的容量新军诞生后，就是波澜壮阔的应用趋势性大周期。