1 可能有這幾個層面，倒著來看還是可以從剛剛提到的四個層面來理解。它是一個 “倒金字塔”的結構，就是越往應用層越分散，應用層面應該是百花齊放的，它可 以容納很多小公司，這個行業集中度不會太G，這是D一大類

2 第二層就是在“小模型”這一層，或者比喻為上大學和研究生的階段訓練。這個部 分應該會有很多大公司做，但很多有數據、有場景優勢的公司也可以做

a 比如我在圖片行業或者音樂行業有大量的版權、原始數據，那它可能也會有， 因為這個板塊相關公司的核心壁壘D一個肯定要有基礎的算法優勢，但更重要 的是它要有數據，就是要有很多原創數據

b 那就去挖掘哪些是有場景、有數據的公司，這部分也有投資機會

3 第三層就是“大模型”，前面也有提到，這里就不再展開

4 第四層，就是提供底層算力、云基礎和相關支撐的公司

5 2022 年年初，國務院發了一個有關數字經濟十四五規劃。“十四五”規劃中在對數 字經濟定義時提到“數據要素是核心生產力”，這就有點像“未來的石油”，我可以通 過石油加工出很多如尼龍、化工行業的東西，未來數據也一樣

a 所以從這點來講，提供底層算力的公司可能不會是涉及面很多的公司，因為它 是一個門檻相對比較G的行業，現在像做云計算、做通信、做技術支持服務還 是一些大公司或國資類的公司比較多，但是它的確定性會很G

b 底層有關的這種“云”，不管是 IDC 服務、網絡服務、提供 ICT 設備，甚至是 CPU 和 GPU（芯片）都會受益。它可能沒有前面提到的那些應用、做模型的公 司那么直接，但反過來講，它的確定性會很G。工業數字化投資確定性很G， 未來傳統行業公司也要買