今天的盘面太惨烈，最近一段时间其实都是，上证指数不跌，个股大跌，新能源暴跌。
市场分割成了三个层次，买了运营商及相关股票的，买了其他股票的，和买了新能源的。
买了新能源的当然成为了其中最卑微的存在，买了新能源的现在应该不配和买了运营商的坐一辆地铁...
这不禁让我想起了我去年11月写的那篇被投诉到删帖的文章，我当时真没想到会这么惨...文章写完后，广大新能源的粉丝开始在留言区骂我，然后投诉到删帖...彷佛新能源是被我一个人砸下去的...
仔细想想，A股又不能做空，看空的人肯定不持仓啊，不持仓怎么砸呢，要砸也是那你们自己人砸的啊...和我半毛钱关系没有。
时到今日，时过境迁，我发现当初很多坚定看好持有的投资者已经割肉，而且表示坚决不买了，新能源已经从小甜甜变成了牛夫人，变成了过街老鼠人人喊打。唯一不变的是分析师们依然每天写着利空没有影响坚定推荐文案。他们也没办法，就看这一个行业，不推荐这个行业推荐啥...
对于新能源的观点我之前也反复写过新能源还能再战么？，从基本面来说，分化不可避免，现在一起跌，但到未来反弹的时候一定不会一起涨，有些的公司跌了就这样跌下去了，但有的基本面硬的公司跌了还会有新高，还会有未来。
再分享一遍观点，我更看好目前实际基本面已经往下走的锂电板块，因为股市反应预期，锂电板块目前基本面下行明显，但在这个下行过程中我们逐步看清楚各个企业在行业下行期盈利能力的状况，在看清楚最差的情况后我们就能对未来有一个正确的预期，这个预期的修正会是部分板块内龙头公司很好的投资机会。
而对于风光储来讲，现在基本面还比较坚挺，但毫无疑问伴随下半年明年行业增速的放缓，技术迭代的加速，行业的基本面会开始下行，真正的下行还没有到来，也就谈不来预期的拐点。
从周期来看，锂电板块公司自2021年11月以来，已经调整一年多时间；而风光储板块大部分公司去年7，8月才见顶，调整周期也并不充裕。
从市场情绪来看，我归纳过去一个板块中级调整的情绪往往要经历三个阶段。第一个阶段很多人骂，大家都亏钱了；第二个阶段，有人开始割了，但还有人打死不割；第三个阶段，反复震荡，让打死不割的人也绝望割肉....
风光储现在很明显还在第二个阶段，后续我们可能会见到第三个阶段，反复涨涨跌跌，跌跌涨涨，类似于锂电在去年12月到现在的走势，让人疯狂，绝望。
但从历史来看，在这样的第三个阶段里，相关公司至少会迎来反弹的机会，所以对于现在还持有风光储的投资者，也不用过度绝望，反弹一定会有的，而且不会太远了，没有只跌不涨的...
今天百度发布了文心一言，从发布会情况来看是非常拉胯的...最关键的一点是发布会使用的录像并不是现场操作产品，等于这是一个产品都没有的产品发布会。而且从李彦宏表述来看，也不是很有信心，反复在说现在不完善，但未来会越来越完善。在发布会还没有结束的时候，A股投资者的百度维权群已经建立好了...
说实话，从发布会来看，信息量很小，但比较明晰的是文心一言和ChatGPT确实还有比较大的差距。百度今天已经开放了邀请码申请，之后看看真实的使用体验如何。我个人觉得我们还是要给中国企业以时间，ChatGPT发布之前，人工智能行业对于大模型的研究并不是最热门的，包括谷歌的大模型在发布会上也出了bug，ChatGPT发布也就几个月时间，给中国企业更多时间，我们大概率也能做出很好的产品。就像李彦宏今天讲的，其实目前没有大型互联网企业真正搞出好的AIGC产品了，ChatGPT也不是微软搞出来的，只是微软收购的。大模型背后，我理解更多还是算法的优化和算力的堆砌，也就是李彦宏讲的暴力美学。这两件事，我们都有能力去做，我们有大量的算法工程师，这也是大领导之前讲的人才红利，算力方面我们过去几年大搞新基建，国内数字基础设施还是非常完善，甚至进行了超前建设的。伴随时间的推移，我们肯定还是有能力搞出好的AIGC产品，而且我们大概率在应用层面会更有优势，就像移动互联网时代，很多优质的应用都是被国内企业发扬光大的，比如外卖，打车，点评，短视频等等。李彦宏也讲，应用端才是最大的市场，期待更多好的应用生根发芽。今天正好天风证券研究所所长赵晓光也就ChatGPT引领的数字革命的产业趋势做了一个演讲，他的演讲更偏实战一些，他分享他认为两个方向是这个产业趋势下最值得关注的。
一个是硬件，通讯设备、光模块、运营商、芯片商这些提供算力的企业，这个大家了解的都比较多了。第二个是扎根于各行各业信息化和物联网的公司，他们拥有大量数据，能获得大量数据，他们才是数据革命的生力军和有源之水。换句话说，人工智能其实只是基础设施，应用层面关键在于把数据和人工智能结合起来，使用人工智能学习数据，优化数据背后的工作流程，甚至通过学习，让人工智能替代一部分工作。在这里，人工智能只是基础设施，数据要素才是稀缺资源。大家都可以用人工智能，但只有拥有数据的人才能用好人工智能。毕竟所有人工智能都是需要数据学习的，没有数据学习，没有应用场景进一步优化，也很难成为一个好用的人工智能。此外还有一些物联网企业，他们其实是载体，把实体变成数据，比如一些交通信息，就得通过摄像头变成数据，一些温度信息，光照信息，需要用传感器变成数据，这些摄像头，传感器企业，天然也会掌握大量可用于训练的数据。