王凯 AI 行业判断与大公司竞争格局观察

跨 3 年的 AI 行业演化记录。王凯的行业判断质量被多次时间验证（OpenAI vs 微软 vs Google 演化、Apple AI 路径、Anthropic 崛起、Scaling Law 之争、AI 硬件浪潮、SaaS 危机）。

1. 核心判断（按确认时间排序）

1.1 早期高确定性判断（多数已验证）

时间	判断	现在
2023-04	MJ 一定会被封禁 + 国外 AI 绘画封禁	✅ 验证
2023-05	国内大模型一定多家并存，没有龙头股	✅ 验证
2023-09	AI 改变硬件浪潮一定会来，苹果将抓住	部分验证（特斯拉 FSD/iPhone 16 AI）
2023-10	中国 AI 创业者面临"四座大山"	✅ 验证
2023-11	SD 长期无法独立存活	✅ 验证（被收购/萎缩）
2023-11	搜索引擎从"给信息"过渡到"给答案+解决方案"	✅ 验证（SGE）
2024-02	苹果是 AI 时代必然的最大赢家	待定（执行慢）
2024-02	AI 时代"品牌资产"价值显著提升	✅ 验证
2024-03	RAG 是数据金矿，垂直 RAG 有未来	部分验证（垂直 AI 搜索普遍）
2024-05	Google AI 落地 > OpenAI（产品色彩 > 技术）	✅ 验证
2024-06	Siri 是 AI 时代确定性船票，吃所有浅交互 APP	⚠️ 苹果执行慢
2025-02	国内 AI 产品不再可能收费	✅ 验证
2025-03	Manus 爆火主要是叙事 + 大众情绪	✅ 验证
2025-09	AI 替代职位还在早期，1-3 年大规模显现	验证中
2026-02	SaaS 估值受 AI 替代恐慌影响，多数恐慌过度	验证中

1.2 王凯认错过的判断

判断	错误原因	教训
22年12月坚信 AI，但没买 NVDA	没把认知变现到投资	"认知不变现等于没认知"
ChatGPT 出来后会立即冲击搜索	低估了滞后效应	"变化是累积的，不是一蹴而就"
智能手机替代功能机一定立刻完成	同上	Nokia 现在仍 400 亿美金市值

2. 大公司角色定位

graph TD
    A[AI 时代竞争层级] --> B[硬件层]
    A --> C[系统层]
    A --> D[模型层]
    A --> E[生态层]
    A --> F[应用层]
    
    B --> B1[苹果 - 软硬一体生态<br/>未来 AI 硬件最大赢家]
    B --> B2[OPPO/小米 - 中国本地化 AI 手机]
    B --> B3[Tesla / 机器人 - 物理 AI]
    
    C --> C1[iOS - 苹果 Siri 系统级 AI]
    C --> C2[Android - Google + Gemini]
    C --> C3[Windows - Copilot]
    
    D --> D1[OpenAI - 模型领先 + 应用平台化]
    D --> D2[Anthropic - 纯 AI 路线 + 工具链]
    D --> D3[Google - 全栈数据 + 生态]
    D --> D4[国内: DS / 千问 / Kimi / MiniMax / 智谱]
    
    E --> E1[Chrome + Google 全家桶]
    E --> E2[微信 / 抖音 / 飞书]
    E --> E3[Salesforce - 企业数据生态]
    
    F --> F1[Cursor / Devin - Coding 应用]
    F --> F2[Cursor 类 Agent 应用]
    F --> F3[小创业 team - 极细分点]

3. 三巨头演化（OpenAI / Anthropic / Google）

3.1 OpenAI 路径

• 2023：纯技术公司，Sam = AI 教皇
• 2024：开始做生态（GPTs / Store / 4o）
• 2025：开始做产品平台（Custom GPTs / Apps in ChatGPT）+ 出 ChatGPT Agent（专门优化模型）
• 王凯判断：在复制 Google 的生态路线，但保有模型领先 → 长期独立大模型公司中最强

3.2 Anthropic / Claude 路径

• 2024：纯粹 AI 路线，模型质量为王
• 2025：MCP / Skills / Code 三大生态布局，Claude Code 改变开发协作
• 2026：Claude Code 是 AI 时代基础协作工具
• 王凯判断：纯粹 AI 路线，最契合 token 经济，但需要绑定 Google 等生态对抗 OpenAI 平台化

3.3 Google 路径

• 2023-2024：被认为"AI 落后"，但王凯多次说看 Google 发布会比 OpenAI 更有用
• 2024-2025：Gemini 模型能力快速追平
• 2026：把 Gemini 接入 Google 全家桶 + Stitch + Veo + Genie，生态优势开始显现
• 王凯判断："Google 是产品色彩 > 技术色彩的公司，AI 落地世界第一"

3.4 谁会赢？王凯的"上下文工程"视角

• 上下文工程成为共识 → Google 拥有最多高质量上下文（搜索/Gmail/Drive/YT）
• 阿里 / 字节 / 微信也是巨大上下文持有者
• 大模型独立公司想存活必须接入数据生态
• 未来用户的 GPT/Claude 表面相同，但接入的数据/工具不同，效率天差地别

4. 模型能力评估（王凯的纪律）

模型	王凯的常态使用场景	评价
Claude（Pro 250 美金/月）	决策、判断、长文分析、Coding（Claude Code）	投资判断质量最高，但API数据不准；2026 升级到客户端 + 终端 + Skills
GPT-5 / GPT-4o / o3	长任务、推理、研究报告、市场分析	thinking 模式质量高，2025 重新成主力
Gemini	深度研究、NotebookLM（看论文/播客必备）	性价比高，"老黄都用 Perplexity"
DeepSeek	不用！绝对不能用于投资	联网搜索拿数字幻觉严重
千问 / 豆包 / Kimi	实验用	限定中文信息源是天然缺陷

关键纪律：

• 用最好的模型
• 多模型对比（同时开 Cursor / Qoder / TRAE）
• 不省 token，用最贵的会员
• 多用 thinking 模式

5. 三个 Scaling Law 之争（王凯立场）

流派	主张	代表
暴力美学派	更多数据 + 更大算力 = 更高智慧 = AGI	OpenAI / Anthropic / Google
应用层派	大模型升级吃不掉机会，应用场景才是核心	朱啸虎 / 国内 VC
天花板派	Scaling Law 已经在边际递减	李开复 / Cohere CEO

王凯立场：偏暴力美学派（坚信 AGI 在 2035 前到达），但承认应用层在能解决"AI 不擅长的细节"时仍有空间。

6. AI 5 等级（OpenAI 2024-07）

graph TD
    L1[L1 Chatbot<br/>对话能力<br/>2022-2023] --> L2[L2 Reasoner<br/>专家级推理<br/>2024 o1/r1]
    L2 --> L3[L3 Agent<br/>多步任务自主<br/>2025 Devin/Claude Code]
    L3 --> L4[L4 Innovator<br/>原创性突破<br/>?]
    L4 --> L5[L5 Organization<br/>完整组织<br/>?]

王凯目前定位：L2 → L3 过渡期，C 端 Agent 离爆发还差 token 价格再降 90%

7. AI 硬件浪潮

关键判断

• 手机厂商一定参与：AI 手机是手机行业第三次革命（OPPO 软文论调）
• 苹果是终极赢家：硬件+系统+生态+品牌全方位优势，但执行慢
• AI 硬件评测/媒体生态：现在是空白期（类比早期手机评测博主）
• 物理 AI：黄仁勋说的下一波浪潮，机器人融入日常生活

王凯投资标的

• 苹果（核心）→ 后转出
• ISRG（Intuitive Surgical 医疗机器人）→ 2 个月持仓暴涨 20% 卖出
• 特斯拉（FSD + 机器人）→ 持续调整
• 不买 OPPO / 小米（认知不到、不是垄断）

8. SaaS 危机判断（2026-02 大跌后）

市场恐慌逻辑：AI 替代人工 → 裁员 → SaaS 按席位收费 → 营收下降 → 估值崩塌（CRM/NOW/ADBE 大跌）

王凯反驳：

• 3 年内确定性没问题
• 真正风险不是当下，是 AI 改变读写（人人带 AI 眼镜，不用打开 CRM）
• 但 SaaS 巨头有独有数据 + 渠道 + 服务，AI 时代仍占优
• 当前买入 SaaS 是"好资产，好波动"机会

对比 Google AI 浪潮反应：

• 2023 ChatGPT 爆火，王凯认为 Google 搜索垄断会破 → 实际 Google 没大跌
• 现在 SaaS 大跌一点恐慌，明显市场对 AI 信任程度提高了

9. AI 时代的"风险"重新定义

王凯学习霍华德马克斯《投资最重要的事》后的总结：

• "波动 ≠ 风险"
• 真正的风险是基本面变化、护城河消失
• AI 给"风险"一套量化框架，让散户也能像保险精算师一样定价

风险量化的 5 个变量（提示词内置）：

1. 公司基本面是否真的变化
2. 宏观风险（美联储/关税/战争/突发事件）
3. 行业风险（AI 替代/政策/竞争格局）
4. 流动性风险
5. 持仓集中度

10. AI 时代的"商业垄断"演化

互联网时代	AI 时代
平台垄断（淘宝/微信/抖音）	AI Agent 平台垄断（ChatGPT/Claude）
Page Rank 决定信息分发	Agent Rank 决定 Agent 调用频次
SaaS 中介型垄断（Salesforce）	中介型垄断终结，AI 直接打通供需
内容站靠搜索流量	内容站权重转给 AI 训练数据

11. 投资框架（三层）

1. 技术栈层（最底层）：芯片 → 模型 → 推理 → 应用
2. 价值链层（中层）：数据 → 决策 → 行动
3. 竞争格局层（最上层）：垄断 / 寡头 / 红海

王凯只在垄断/寡头层下重注（苹果、NVDA 错过、Google、ISRG）

12. 老黄 newtype（对比视角）

• newtype 老黄从公关营销转独立开发，更偏个人/小生意路径
• 王凯偏投资/资产配置 + 算账
• 互相印证："AI 时代要做的不是 AI 本身，是配套"
• 王凯反复说："站在 AGI 视角看当下"，黄叔说"AI 让 1 人公司可能"

13. 时间锚（每年 AI 行业最大事件）

年份	标志事件	王凯观察
2022-11	ChatGPT 发布	"AI 一波波解锁机会"
2023-03	GPT-4 + 国内大模型乱战	"国内必出多家大模型,无龙头"
2023-11	OpenAI 内斗	"Sam 不可替代"
2024-05	GPT-4o	"多模态、摄像头输入"
2024-09	o1 推理模型	"慢思考平权"
2025-01	DeepSeek v3/R1	"中美 AI 竞争重新评估"
2025-03	Manus	"Agent 元年开端,情绪 > 技术"
2025-08	GPT-5	"thinking 模式默认"
2025-11	Claude Code 普及	"AI Coding 是基础技能"
2026-02	SaaS 大跌	"市场已开始用 AI 替代终局给估值"

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引用

• 王凯 RSI AI 投资策略与"好资产 好价格 好波动"框架 - 投资策略
• 王凯 AI 时代创业方法论与商业判断框架 - 创业方法论（对应行业判断的另一面）
• 王凯 AI Coding 实操：从 Cursor 到 Claude Code 终端工作流 - AI Coding 行业演化
• 王凯 Agent 工程实操 - Agent 行业演化
• newtype AI 商业、行业与投资观察 - 老黄 newtype 对比视角
• newtype-ai-agent-architecture - Agent 架构演进
• newtype 模型评测、微调与硬件演化 - 模型对比基准

2026-06 增补：AI 成本、市场增长与软件入口要分开判断

以下是王凯 2026 年 6 月四则帖子的阶段性观点。文字已全文读完；财报和股价配图未核验，预测不等于已经发生的结果。

不要把市场扩张全部归因于消耗更多 Token

6 月 6 日，作者对“用更多 Token → 创造更多收入 → 继续无限用”的叙事提出反例。AI 公司处于新增市场，营收增长可能主要来自市场扩张；成熟的出行或广告业务，即使员工效率提高，需求和广告位等约束也不会自动消失。对产品经理，评估 AI 投入要分开看市场增量、效率增量和可售资源上限。消耗量上升本身不能证明收入增量由 AI 带来。

6 月 15 日，他以 Meta 控制 AI 支出的新闻作敏感性估算：将报道中的“数十亿美元”暂取 30 亿美元，并用每人每年约 3.8 万美元、约工资 10% 的口径观察成本量级。这些是作者当时的取值与计算说法，本次未复核财报或员工口径。可以借鉴把总费用换算成人均及工资占比的办法；不能把单一公司的比例升级为全社会的“绝对天花板”。技术成本和能力改变后，该假设本身也要重算。

软件的风险可能在交互入口，而不仅是编程变便宜

6 月 1 日延续本页第 8 节：作者认为此前软件股下跌包含短期情绪，部分企业营收尚未受到显著影响；与此同时，长期风险仍然存在。他担心的是人不再打开 CRM 查询信息，而由 AI 助手主动提取、加工并交付，软件与人的交互价值随之下降。两层判断可以同时成立：短期收入不崩，不代表长期入口稳固。

审视自己的产品时，可分别问：用户还需要直接打开它吗？数据、权限、安全或工作流程中，哪一环仍需它承担？这是业务入口分析，不是依据价格反弹证明某只股票便宜。

市值差异与解禁日期属于待检验假设

6 月 22 日，作者对智谱与 MiniMax 市值差异提出解禁与交易结构的解释，并预测 7 月 9 日前后可能出现下跌。本批材料没有后续行情验证。应把这类记录保留为带日期的预测样本，未来对照结果和其他原因；不能在知识库里写成已证明的规律。

来源与关联资料

• https://wx.zsxq.com/group/48884824582158/topic/55522515848852216
• https://wx.zsxq.com/group/48884824582158/topic/55522545152581220
• https://wx.zsxq.com/group/48884824582158/topic/22255285444581840
• https://wx.zsxq.com/group/48884824582158/topic/22255221218524220