投资模型:AI生成视频赛道的泰勒展开投资分层框架

一、别列清单,请做泰勒展开面对“AI生成视频”这个混沌的投资宇宙,静态的分类表已经失效,向数学之神祈祷,赐予我“泰勒展开”的神器。我们要把“投资 AI 生成视频”看作一个动态的数学函数 f(x)。通过在“模型层”进行泰勒展开,把复杂的市场信号解析为一系列不同阶数的“项”。每一项,都代表着完全不同的投资影响因素。从零阶的基础模型,到一阶的工具赋能,再到二阶的应用智能体与高阶的基础设施,层层递进、相互放大。用城市比喻理解“分层逼近”想象你要评估一块城市的“发展潜力”。第一眼只能看清市中心(x=0),这是最核心的“模型/工具层”。接着,你以市中心为参照,向外扩展:一阶是道路与桥梁,让人和物流动...

一、核心观点区别于用算法优化传统人工流程AI数据治理=自我认知+自我组织的数据系统,将原始数据转为智能资产二、对比说明在一家图书馆:用扫描枪录入书籍,仅加速了入库环节,这是对人工流程的优化AI 完成:扫描所有新书→自动理解内容→生成业务标签→绘制知识地图→揭示深层关联区别是...

一、核心定义未来数据库本质是从“数据仓库”演变为“AI大脑”,原生融合事实、关系、语义,实现复杂AI应用的高效构建二、类比说明过去:冰箱(存事实)+砧板(处理关系)+烤箱(特定计算)现在:智能料理机 - 同时放入事实(食材)、关系(搭配规则)、语义(目标口味),自动执行全过...

2025年11月5日,阿里巴巴集团董事长蔡崇信在港大有一场演讲,他提出了中国在AI领域的四个优势:能源成本、数据中心基建、AI 人才红利,为解决算力受限进行的系统级优化我想从强化学习的角度,来理解演讲中的一些观点:核心观点:场景就是 AI 的强化学习反馈AI 的优势来自真实...

AI数据处理模式从批处理(历史数据分析)转向行为流(实时数据感知)一、关键差异批处理:完整体拍照→统一处理→获得历史洞察行为流:连续录像→实时处理→预测下一帧二、技术要素事件:行为数据原子(点击、传感数据)流引擎:持续处理心脏(如RisingWave)状态:上下文记忆智能代...