「东升西落」的叙事

曲凯：最近我又来美国了，发现市场真是变化太快，这边突然有人开始提到一个所谓「东升西落」的叙事。

莫傑麟：对，二级市场今年 1 月以来一直在演绎这个剧本，但其实 24 年就已经在为这个叙事做铺垫了。

24 年美国的宏观环境和各项经济数据都比较好。他们一方面非常重视 AI，在所有前沿创新上也一直绝对领先，另一方面又凭借美元的强势吸引着全球的投资。

但今年 Trump 上台之后，情况发生了变化。

Trump 在关税、财政支出上都做了很多调整，一套大刀阔斧去杠杆的动作下来，大家关注的重点从 AI 转向了宏观问题，也对未来多了很多不确定性。

又因为过去几年，美国股市一直走高，投资人的预期已经被拉得很满。所以大家现在极度厌恶风险，股市就会出现剧烈的震荡。

而今年的中国刚好是美国的镜像。

其实国内的股价从 24 年开始就有回升，但并不明显，直到今年 DeepSeek 的发酵才彻底引爆。

归根结底，还是因为大家之前对于中国科技行业和宏观环境的预期都太低了。

曲凯：对，我觉得「东升西落」本质上是一种价值评判的回归，之前大家确实过于低估国内 AI 了，而 DeepSeek 就是一个典型代表。

所以虽然 DeepSeek 发布已经有一阵了，我还是很想听听你对它的看法。

莫傑麟：我觉得 DeepSeek 非常能说明一个问题，就是中美对 AI 的关注重点完全不同。

美国从 22 年 Q4 至今的核心叙事一直是 scaling law，是 AGI，只不过前缀从 pre-train 变成了 post-train，最近又变成了 compute time。

但中国一上来的重点就是应用。我们关注的是 PMF，是投入产出比。像字节很长一段时间都还是会关注豆包的日活、月活这些指标。

那 DeepSeek 出来之后，最核心的亮点就是通过工程优化极大地降低了成本，而成本对应的就是 PMF。成本越低，就越容易在市场上得到应用和推广。

曲凯：对。美国一直在讲的就是堆更多的卡、灌更多的数据、花更多的钱，从而获得更好的结果，不过实际上过去一年他们模型能力的提升似乎是不及预期的。

而当美国市场还想继续讲堆高成本的故事时，DeepSeek 直接用极低的成本，交付出了更好的结果。

莫傑麟：对。说来也很妙，大家一直都在期待 GPT-5，但 OpenAI 并没有如期在 24 年年中交付出来。大家对中国 AI 一直没什么预期，反而出了 DeepSeek。

曲凯：是。那除了 DeepSeek，最近「东升」叙事里还有一个热点就是 Manus。

Manus 刚出来的时候爆火，很多人都在夸，但后面又很快变成很多人在骂。你对这件事是什么感受？

莫傑麟：我最大的感受还是中美的 AI 叙事千差万别。

与美国不同的是，中国「应用叙事」中很重要的一点就是怎么能覆盖到更多的用户，而 Manus 团队就是按照这个思路去做事的一个典型，比如他们的联创之一 hidecloud (张涛) 在硅谷做分享的时候，主要讲的一点就是「AI 能不能做给从来没有用过 AI 产品的人」。

所以这个团队其实每天考虑的问题都不在硅谷主流的 scaling law 叙事之内，甚至也没考虑过把 intelligence 作为产品的重点，而是在想办法让更多的人更好地用上 AI。

从这个角度看，其实这个团队在硅谷非常稀缺，我也很欣赏他们。

曲凯：是。我也可以讲下我的视角。

其实不止 Manus 一夜爆火，从去年开始，全球 AI 产品都有一种脉冲式增长的势头。经常是出来一个东西大家就疯狂转发，然后很快收获大量用户，像 Cursor、Devin、Windsurf，包括 DeepSeek 等很多产品都经历了这样的过程。

比如 Cursor 前几天还在讲，他们到目前为止都是 0 投放，团队也仍然是小几十个人，但却用非常低的市场成本做出了非常高的 ARR 收入。Manus 其实也在这个路径上，我相信今年后面几个月也持续会有这样的产品出来。

这种脉冲式发展背后主要有两个原因。

第一，大家不约而同地选择了 Prosumer 这个人群。这群人既具备 C 端的属性，又具备一定的付费能力，而且能够在各个平台上通过分享转发来把一件事带火。

第二，AI 的热度太高，但真正好用的 AI 产品却太少。所以只要有一个还不错的产品出来，很快就会被网友们推上去。

Manus 就是一个典型的被推上去的案例。

但后来，有些人我觉得夸的有些用力过猛，把 Manus 架到了 OpenAI 的对立面。

此前承担这个角色的一直是 DeepSeek，但如果要说 Manus 是中国的下一个 DeepSeek、是中国的 OpenAI，这个坐标系就有些错乱，因为 Manus 本身就没有 AGI 的梦想，他们的梦想是做出一个更好的产品，让 AI 发挥出更大的效用。

莫傑麟：对。我发现后面一些人攻击 Manus 时会强调两点，第一它不是 AGI，第二它的影响力不如 DeepSeek。

但其实 Manus 和 DeepSeek 根本就是不同的物种，没有可比性。

曲凯：对。我还想补充一个有意思的观察。

我发现 DeepSeek 能在国内火起来，一个很重要的原因是一些海外大 KOL 都在讨论它，而很多人批评 Manus 时则是会说「海外没人讨论，那它肯定不行」，就感觉国内目前依然没有摆脱「被海外认可就是牛、没被海外认可就不行」的思维。

所以 Manus 事件可能会造成的一个影响是，未来如果有国内团队要推一个新产品，很可能会选择在海外先立住，然后再打回国内。就有点像早年消费品的逻辑，大家要想在国内卖得好，就得先出海做个假洋牌子，但这并不一定是件好事。

市场宏观趋势

曲凯：讲完这两个标志性的产品，我们再聊聊「东升西落」在二级市场的表现吧。当下的二级市场具体呈现了一个怎样的趋势？

莫傑麟：二级市场由两部分组成，一是预期，二是实际的趋势。

先说预期。我们开头有说过，这波 DeepSeek 之所以对美国市场的冲击这么大，主要就是预期在作祟。美国投资人一度把 AGI 的预期拔得非常的高，体现在市场上就是股价非常高。

那现在大家对中国市场的预期有没有被拔得很高呢？

如果直接从股价上来看，大家对中国市场的预期并不低，但还是没有美国积累了两三年的预期高。我觉得一个准确的表述是，大家对中国的预期在经历一个从 0 到逐渐填平的过程。

曲凯：那当下大家对于国内市场的预期具体是什么？

莫傑麟：海外的长线投资人对中国的预期还是我们处在一个后地产时代。他们更多还是关注我们的化债问题、消费问题，AI 只是其中的一个子命题，即使他们看 AI，关注的重点也是 AI 能不能带来产业趋势、能不能创造更多的就业和消费、能不能让经济逐步变好。

本土以及全世界主要看科技的投资人，对于中国资产、尤其是互联网和 AI 相关的资产的预期，则是我们现在是不是相当于 2023 年的美国。我们 1 月发布 DeepSeek 的这个节点，刚好对应着美国当初的 ChatGPT 时刻。

ChatGPT 发布之后，迅速引起了美国核心互联网公司对于算力的 FOMO，导致一批头部大厂带着一部分的创业公司展开了 Capex 和人才的投入，进而对美国经济也产生了实际的影响。

所以现在这批投资人会很关心 DeepSeek 出来之后国内头部大厂的反应。

曲凯：按照国内 A 股的逻辑来讲，如果一家公司要提高前期投入的成本，却无法立刻带来明显受益，那一般股价好像会跌才对，但阿里云刚说要加大对 AI 的 Capex 投入，股价就马上大涨。

这是不是也说明大家对国内 AI 的预期发生了变化？

莫傑麟：你说的这个点非常准确，这就说明国内的预期在经历一个从坏到好的转折。

曲凯：就是大家觉得大厂敢投入了，至少是一件好事？

莫傑麟：对。其实像阿里、腾讯这样的公司，在一段时间之内我们都已经把它们当成价值股了，意思是我们会要求分红、会要求看现金流，但是我们可能不会特别要求它们有很宏大的战略和业务创新的目标。

曲凯：对，之前大家就开玩笑说国内都开始把互联网当作传统产业了，但其实美国的那些互联网公司还在屡创新高。

莫傑麟：所以 DeepSeek 发布之后让全国人民和这些互联网公司都过了一个好年，因为它把 AI 从战略投入直接拔到了产业趋势的高度。

曲凯：是。然后还有一件事也挺有意思，就是过去两年一直缺位的腾讯突然开始发力了。

莫傑麟：腾讯在 DeepSeek 这波中可能是一个最大的赢家。

原来头部的互联网公司想入局 AI，都要经历一个 6 到 12 个月的模型军备竞赛，得花时间组团队、搭集群、训模型。但因为 DeepSeek 是开源模型，所以腾讯直接跨过了这个阶段，一步迈向应用，然后再回过头来在 DeepSeek 的基础上去训自己的模型。

曲凯：对，这次 DeepSeek 出来，好像给腾讯在内的一批公司，集体送了一张跳级卡，让他们能直接在 DeepSeek 的基础上从第二关开始搞。

那关于预期我想最后再讨论一个问题。美国 AI 已经经过了两年的预期和验证，也付出了超多的成本，但目前为止并没有见到大规模的收益和回报。在这样的参照下，现在大家对国内市场到底还在预期什么？还会有多少耐心？

莫傑麟：国内现阶段其实非常像 23-24 年的美国。

23 年为什么美国的互联网大厂涨得很好？

因为只有大厂才能搞 AI。当时美国的利率很高，所以宏观环境并不支持创业公司去做战略性投入，但是大厂却有很大的优势。

首先大厂有很强的用户的基础和业务场景，能讲清楚自己为什么要投入 AI，而且 AI 还能反过来促进它们原有业务的发展，比如 AI 对 Meta 的广告和搜推就起到了很好的作用。另外 Meta 拥抱开源、微软拥抱 OpenAI、亚马逊拥抱 Anthropic 这些故事，也能帮这些大厂在这波 AI 中抢占身位。

我们把这些基于现有业务场景和财务能力就能做的事情叫做简单题。25 年国内最重要的预期就是让大厂先把这些简单题做完。

曲凯：就是说国内还处在一个补课的阶段。

另外我想问，经过国内硬科技这几年来的发展，以及 DeepSeek 带来的性能和研发能力的提升，未来国内芯片「卡脖子」的问题还会是问题吗？

莫傑麟：我觉得现在中美在模型上的分工是有区别的。

中国可能更多会承担起主动探索商业化的作用。这条路径对卡的需求主要在于推理，所以「卡脖子」的问题不会太严重。

首先，国内的推理卡确实有非常大的进展，大家去看寒武纪的股价就能看出来。今年也会上市很多新的推理卡，可以说国内现在呈现出了一种「百卡齐放」的局面。

虽然这些卡的性能短时间可能还是不如英伟达，但至少是可用的。因为推理和预训练对卡的要求不一样。预训练需要有大集群，所以互联通信技术就很重要，而英伟达在这方面确实有垄断。

但推理不需要做互联，所以哪怕卡的性能差一些，也不会有那么大的影响。

当然如果我们也要追求 AGI，可能暂时就还是得依赖英伟达来建大集群。

曲凯：明白。所以这是预期的部分。

你前面说二级市场除了预期，另一个核心就是趋势。那这方面能不能再给大家拆解一下？

莫傑麟：趋势又包括产业趋势和宏观趋势。

也就是我们 23 年底那期播客里讲过的明线跟暗线，前者指的是产业趋势，是能拉起经济走势的新兴的发展机会；后者指的是像房地产、债务、经济周期这些和宏观环境相关的问题。

国内的宏观趋势和 23 年底相比还是有蛮大的变化。23 年底的时候，国内面临着地产转型之后的冲击，一方面居民的消费信心在减弱，另一方面，当地产不再成为主要的经济支柱后，地方债务和创收也成了很大的问题。当时我们提出的解法是说要重新锚定和解决更长期的问题。

什么是长期的问题？一是人口，二是要找到新的经济转型突破口和产业结构。

当时我们的预期是这些问题很难在短时间内得到解决，但现在我们其实已经解决了一部分，比如居民的消费信心在改善，比如出了 DeepSeek 这样一个好到完全出乎我们意料的模型，再比如上海的房价也已经创下这几年的新高。

所以目前从宏观趋势上来看，国内 24 年 1 月份可能就是信心的谷底，之后一直在缓慢匀速地提升，直到 25 年 1 月份被 DeepSeek 点燃。

然后我觉得更值得讨论的是产业趋势。

其实不止是互联网和 AI，部分「专精特新」的公司，比如一些储能公司、轴承公司，以及很多消费公司都呈现出了一种顺周期的趋势。顺周期指的就是这些公司爬出了谷底，并且通过出海或者是技术突破等方式，在自己的上升周期中确立了行业的领先地位，其中一个典型代表就是宁德时代。

所以无论是从宏观趋势还是产业趋势来看，可能我们无法直接得到「西落」的结论，但确实能看到「东升」的势头。

股市的未来

曲凯：那今年 A 股还会不会继续涨、美股会不会继续跌？

莫傑麟：很多人现在会把 AI 及互联网的发展情况和市场趋势划等号，但我个人的感受是，AI 我们虽然很看好，但它对中国资产的重要性没有美国那么高，包括前面也提到过，我们和很多海外长线投资人聊的时候，发现他们更多关注的还是中国的消费、就业、经济是不是真的能立得住等等这些问题。

从这个角度上看，我们还是得回到暗线的问题上。

解决暗线问题的一种方式是「放水」，也就是用加杠杆的方式来迅速地提振经济，而这个周期里没有采取这种「大水漫灌」的经济政策，也就意味着这个周期相对来说时间会比较长，所以大家还是需要更有耐心。

另外有一个值得关注的现象是，这些年板块轮动的速度在变得越来越快。

投资人可利用的工具在变多，大家关注新闻的速度更快、渠道更广，对信息的处理也更深，导致大家达成共识和演绎的速度越来越快。

曲凯：但如果市场对于一件事的反馈过快，会不会变相地激励一种蹭热点、讲故事的经营方式？

莫傑麟：一定会。股价毕竟是一个很重要的信号，讲好故事，股价上升，对企业经营就可能带来一些利好。

比如在高利率的周期里，你如果能被投资人认可，那你就能更容易地利用这个窗口期来做一些收并购。如果公司的股价足够高，那员工的信心也会更高，用期权来吸引人才时就更有优势，资金成本也更低。

曲凯：我最近还有个很大的感受，这种「东升西落」的叙事真是来得猝不及防。过去两年大家都非常悲观，结果春节过完一下子就彻底翻转了。

大家看待世界的变化频率已经变得这么快了？这是未来的常态吗？

莫傑麟：频率就是加快了。

但我们要尊重一个现实是，市场最终还是取决于一线的企业能不能真的做出产业趋势。

曲凯：是，我们今天一个核心的结论就是未来会持续有高频率的波动，但是波动最终到底是向上还是向下，还是取决于每家公司最后做出来的东西。

但这就又引出了一个问题，当把时间线拉到足够长以后，有没有可能这些小波动就是可以抹平的？

莫傑麟：不排除这种可能性。

但是今天我们说的高波动不仅来自于交易行为，还来自于世界的变化，比如美国跟俄罗斯的关系去年还很糟糕，今年突然就变好了。

所以现在越来越多的人不再把「做时间的朋友」看成那个唯一的答案。

曲凯：对于 25 年资产走势，你还有哪些可以分享的建议或看法吗？

莫傑麟：我觉得可以分为 AI 和非 AI 来看。

AI 确实是走到了一个值得大家投入更多精力去研究的阶段，因为现在硅谷、纽约、中国在讲的 AI 叙事，可能是三个不同的叙事，大家关注的点非常不一样，这就会呈现出很大的波动，而波动背后就是机会。

我个人今年会主要关注三个问题：

（1）模型在产业链中的价值。很多人，包括我在内，第一反应都是闭源模型的定价权在减弱。但事实会往哪个方向发展还有待观察，因为一个客观情况是，现在还能持续投入资源去训模型的公司越来越少，也就是说大模型的竞争格局在慢慢收敛。

（2）原生应用。除了 Devin、Operator、Manus 这类 Agent 应用，最近 Google 也默默出了很多工具和产品，包括海外的声音模型也进展很快。我会很关注这些产品今年会呈现出什么样的趋势。

（3）垂直应用。Ilya 之前就提到过，他会特别关注 AI 在生物制药里的应用。今年我也会 follow 医疗、金融、保险等行业会出现哪些垂直 AI 产品。

另外非 AI 领域其实也有很多值得研究的公司，比如美国生物医药行业、航空航天业的公司，国内出现在民营企业家座谈会上的公司等等。

曲凯：我还想和你讨论一个问题，这波 AI 里很多人都在说最赚钱的方式是炒股，确实很多价值的驱动和最终的呈现也都落在了那些上市的互联网大厂上。你怎么看这个问题？

莫傑麟：我对这点的感受非常直接。

之前很多 CEO 不知道该在哪个点上卖自己的股票，但是这几年我听到的故事恰恰相反。我发现这波 AI 从业者很知道自己该怎么做投资。

举个例子，24 年初的时候，专业的投资机构还没关注到光模块，但一些云厂商的 CXO 已经意识到了光模块在英伟达下一代技术中的重要性，所以开始大举买入相关的公司。再比如 hidecloud 曾经反复表达过他对算力很悲观，但他自己做了 Manus 之后，发现 agent 对 token 的调用量呈几何级增加，对算力的看法就发生了变化。

所以你会发现这波从业者对产业的判断更有体感，而且因为很多投资人会找他们聊，他们对投资人的预期也更有把握。

曲凯：明白。最后一个问题，因为过去几年有一些一级市场的基金合伙人最大的收入是来自于炒股，像你刚刚说的，很多创始人现在也都会去买股票，专业炒股的人也越来越多。

所以是不是二级市场真的是所有人最终的归宿？对此你有什么建议吗？

莫傑麟：我觉得这些人去炒股非常正常，因为他们本身有很高的信息密度和认知密度，只是可能不知道怎么把自己的认知转换为一个对应的价格。

但转化这一步本身是一个可被学习的技巧，我的一个建议就是可以多跟二级市场取得过结果的同学取取经。

然后相比于实际经营一家公司，二级市场肯定还是一个比较舒服的归宿，它舒服的点就在于路径会简单很多，无外乎是你要有信息源，有对信息比较好的加工能力，可以做出胜率比较高的预判。

但二级市场会是最终的归宿吗？

不一定。

很可能你全职炒股之后，对事物的认知密度也就消失了。