成功赚钱的首要秘诀在于识别主因。
其次，投资应聚焦于能够改变世界的公司，以及那些坚韧不拔、不易被世界改变的企业。后者通常较易识别，如茅台、爱马仕、LV等，它们的稳定性往往与文化的持久性紧密相关，除非文化本身发生变化，这些公司的地位难以动摇。然而，中国的消费品公司正面临由人口结构变化带来的严峻挑战。在当前14亿人口的基础上，如果人口结构未发生显著变化，未来几十年，包括茅台在内的消费品公司可能遭遇挑战，而如爱马仕、LV这样的品牌可能不受影响。同时，要投资能够改变世界的公司，但相对不被世界改变的公司而言，这类公司更为罕见。
第三个关键秘诀是追求轻资产、高盈利的商业模式。面对如丰田和谷歌这样的选择，多数人会倾向于谷歌，因为其轻资产、高盈利的平台型商业模式更易于获取丰厚回报。
遵循这三大原则，投资成功的几率将大大提高。然而，真正的投资还需具备远见、准确判断、勇于重仓投资及持久坚持的能力。
回顾过去200年资本市场的发展历程，美国市场的真实回报率为6.6%，即1美元增值至约103万美元。相比之下，过去20年A股市场的增幅仅约80%，年化回报率为3%，同时需要承受高达72%-73%的回撤风险，表明市场存在一些问题。而美国市场则不同，它一直能够像滚动大雪球一样，持续积累增值。
当前，A股市场正在救市。以市场中位数来看，A股共有5547家公司，这批公司的平均市值约为43亿元人民币，而其利润大约为1亿元人民币，相当于市盈率约为43倍。这一数值明显偏高，尤其是在经济下行压力下，利润有进一步减少的风险，预计到2024年市盈率可能飙升至60倍。在这种背景下，市场的救援行动是否能将市盈率从43倍提升到80倍是一个值得探讨的问题。
量化基金大多关注的是市场中位数范围内的2000只股票，特别是那些小型和微型股票，这部分股票的短期表现出色。这种现象部分源于A股市场过去30多年形成的特殊交易文化——偏爱小盘和新股，这些新股通常估值高昂却仍有不少买家。量化投资者作为趋势投资者，其模型基于这种交易文化，通常能够获得胜利。然而，这些小微股票一旦出售，就可能面临崩盘风险，揭示了市场的这一脆弱性。
在历史上，某些阶段的投资回报很值得关注。1966年至1981年以及2000年至2012年，回报率为负，原因在于当时的高利率环境。然而，从1971年主要吸纳高科技、生物科技和成长型公司的纳斯达克成立到1990年，回报率基本维持在5%以上，峰值达到16%，表明投资传统行业可能并非最佳选择。相反，将资金投向那些能够改变世界的公司，回报率可能会超越市场指数。
2007年，股神巴菲特和一家对冲基金的基金经理泰德·塞德斯（Ted Seides）打赌，看未来10年谁的投资收益高。巴菲特选择买了标普指数基金，而塞德斯买了对冲基金。最终后者没有跑赢市场。对于一线的基金经理而言，超越指数是一项艰巨的任务。美国市场曾出现连续三年下跌的大机遇，而几乎每次一年内的下跌都是赚钱的机会，显示出其市场特征为“牛市长、熊市短”。这与中国市场的“熊市长、牛市短”的特征形成鲜明对比。
与实体经济的时间消耗和竞争环境不同，投资本质上是一场战略选择的过程，其中观念和战略决策的重要性不言而喻。为什么大多数人会错过一个时代的机会呢？以英伟达为例，近期有众多关于其正反两面的消息，如有观点将其比作互联网时代的思科，关键在于如何解读这些信息。对于投资者而言，把握核心因素至关重要。投资者是否坚持自己的看法，信任自己的判断，是能否走向成功的关键。在这个多变的投资世界中，信念和策略的重要性远远超过跟随他人的观点。
3/ 人工智能是当下热点投资主题
关于当下的投资主题，人工智能无疑位于核心位置。在经历了电子硬件、互联网、移动互联网三个时代之后，我们即将迎来第四个时代——人工智能时代，它标志着资本市场上一场伟大征程的开启。电子硬件时代大约16年内增长了6.5倍，互联网时代约10年增长了13倍，而移动互联网在13年内增长了10倍。人工智能作为一场几乎无上限的技术革命，其未来10年对纳斯达克指数的影响更是让人充满期待。将资金投入到人工智能领域的领先公司，并以产业视角以及5年或10年的长期眼光进行投资，将大大增加获胜的可能性。
投资于人工智能领域，通常意味着选择美国的几大科技巨头。依据缩放理论，只有在大模型开发达到某个程度并取得突破时，投资才会显现成效。然而，摩尔定律的极限在何处，目前仍是未知。在达到这一顶峰之前，需要巨额的资金和人才投入，只有规模庞大的公司才具备这样的实力。OpenAI的首席执行官山姆·奥特曼曾提出，筹集7万亿美元以建立芯片帝国，这一数额相当于德国和日本GDP的总和，展示了人工智能领域巨大的投资潜力和挑战。
这轮人工智能浪潮的终点何时到来？我认为，或许在OpenAI上市之时。但即便是那一刻，也未必意味着终结。假设OpenAI以2000亿美元的市值上市，其市值能否飙升至5000亿美元？当类似OpenAI这样的公司纷纷登陆资本市场时，我们可能会见证一个泡沫的形成。
探讨AI是否只是一个热潮泡沫，我们或可通过回顾自1990年起互联网领域的演进得到些许启示。目前，腾讯已稳步成为价值型企业，苹果自功能手机演进至智能手机后，未再有突破性创新，正逐步成为价值股的代表。
人工智能仍处于初期阶段，行业潜力巨大，大幕才刚刚拉开。作为投资人，我们必须要有前瞻性。投资本质上是一种预见未来的艺术，要求我们具有宏大的视野。这颇具挑战性，需要极高的智慧。虽然事后回顾似乎一切都显得简单明了，但当下的决策却充满复杂性。
过去半个世纪里，人类打造出了速度日益提升的计算机。展望未来五十年，GPU、AI加上人脑的结合将成为创新的前沿。OpenAI以其迅速超越传统巨头的迭代速度，明确告诉我们无论是投资者还是行业从业者，都必须具备前瞻性的视角。历史多次证明，世界的进步往往依靠个别英雄人物的推动，有时候某些行业的命运甚至人类的未来，就悬于一两个决策者之手。
我认为，未来一定会出现大模型。随着模型规模的增加（例如，参数数量），模型的性能也会提高。在AI领域，特别是对于像特斯拉、Meta、谷歌、亚马逊这样的大公司，它们会继续投资于开发更大的模型，因为这些公司拥有大量有价值的数据，可以通过这些数据来训练和提高模型的性能。
AI的进步高度依赖于算力，即用于训练和运行模型的计算能力，有人将其比喻为“新时代的煤炭”。过去几年，算力的需求每几个月翻一倍，预计模型的规模（例如从GPT-4到GPT-5）将会经历指数级增长，这对算力提出了更高的要求。目前，GPU（图形处理单元）是满足这种算力需求的主要工具。随着AI技术的发展，对算力的需求也在增加，这对相关行业（例如GPU制造商）产生了积极的经济影响。例如，戴尔的增长超过30%，AI技术的发展对经济各领域都有显著影响。
今年表现最亮眼的领域无疑是半导体，特别是GPU供应的成本大幅降低。虽然我们无法预测AI的巅峰时期，但可以肯定的是，巨额的资金投入指日可待。人机协作无疑是一个过渡现象，碳基生命向硅基生命的演进似乎是一条不可逆转的道路。过去，企业依靠增加员工数量来实现增长；未来，关键在于算力的增强。