热点聚焦西部徐嘉奇AI的Windows时刻战略看多港股互联网20260810 原文

多港股互联网！20260810_原文 2026年08月10日23:38 发言人00:00 各位朋友们，大家下午好，我是西部策略组的联系手机分析师徐佳琪。今天给各位领导汇报一下，我们最新的一个周度的观点。与其说是周度观点，不如说其实我们是写了一篇看多港股互联网以及国产科技的专题。最近我们其实也反复的在出报告，一方面在看多黄金，另外一方面重点其实就放在了港股互联网这里我们其实大概从七月初开始战略的看多港股互联网，一直到现在可能也接近已经一个多月的水平。我们也观察到了，其实最近港股其实走了一个比较流畅的反弹。那么到了这个位置，其实部分客户就开始去犹豫或者说怀疑港股的行情是不是已经到这就结束了，是不是后续的这个反弹就告一段落了。我们这里面就是从一些短期的逻辑之外，给大家补充一些中长期的看到港股互联网的一个逻辑。 发言人00:53 我们标题就叫AI的windows时刻。首先我们大家都很清楚windows是什么。它其实是我们现在用的比较多的互联网系统，就是整个PC，现在绝大多数的系统其实都仍然运行在windows之上。 发言人01:07 如果我们回到当年的这个互联网时代的话，就是计算机时代的话，我们会发现其实当年计算机信息化的时代和目前的这个AI智能化的时代，其实它从发展结构上的角度来看，是具备着比较强的相似之处的那最早的时候，在1950年之前，大家可能还提不到一个范式的这种泛化计算机概念的时候。那个时候其实市场就是整个科技领域，大家用的是批处理的阶段。就是最早的时候用的是这种穿孔的卡片，对吧？然后最传统的计算机，每一个的计算机都是为了解决单一任务而生的，当时需要大量的人去做后面的处理。这个其实 和我们这个智能化时代最早期的大模型是一致的。也就是你不存在一个大语言模型之前，我相信大家很清楚，就是在比如说我们在过去的5到10年当中所经历的，包括语音转文字，包括人脸识别等等。这些都是一家公司做一件事情没有一个泛化能力的这么一个过程。就是非常像之前计算机时代的这个处理时代的这个过程。 发言人02:09 然后到了1950年之后，其实出现了一个变化，就是整个的程序可以被存储起来了。你不再是说我每一次都是只单一处理一样任务了，我可以把这个程序存储起来。然后计算机可以通过存储过来的软件承载多个任务，那就变成了一个通用的平台。行从底层的角度来看，就具备了一定的相似性。 发言人02:32 也就是说大语言模型从一个技术底座的角度变成了一个AI上的一个通用平台。Transformer这个模型本身其实就是泛化到了各种其他的领域之上。不光是人脸识别，不光是语音识别，它就泛化到了包括写文字，包括出图，出视频等等这些能力之上。 发言人02:55 然后再下一个，就到了1960年的阶段，那个时候就出现了一个东西叫终端。最早的时候，我们用计算机其实还是在这个大的一个大的机柜，前面很多人在里面不同的协作。但是慢慢的，大家发现，有了一定程度的自动化之后，我可以通过一个终端命令行的方式去跟电脑去进行交互。我不用再去大费周章的跑来跑去的去解决这个计算机的问题，而只是坐在一个窗口面前前对计算机敲指令，计算机就能够给我对应的反馈这个其实就是我们讲说CLI时代，就是CL时代连续交互的这个时代。它对应到这一轮的大模型，其实是对应到 了 一 个 我 们有了 一 个招 呼 窗 口， 这 个东西 就 叫 做ChatGPT3.5。 从2022年 的2022年底的 时 候 ，ChatGPT3.5出来，慢慢的大家发现这个东西我好像只需要跟一个对话窗口去对话，很多的信息我就都能够拿过来了。那个时间点其实大家讨论的是这个东西未来会不会替代掉搜索引擎推出替代掉其他的这些传统 的，包括百度、谷歌这些公司。 发言人03:56 再往后，其实就到了一个东西，叫做我们刚才提到的DLI时代，1960年代中期这个时候，IBM说我可以给你一个封装下来一个软件，在在这个窗口之内，你变成了每一条命令，我给你写一个语法，你的所有的命令都是一个命令行，你通过这个命令行去可以去让计算机去执行一个标准化的工作流程。这个东西在我看来就有点类似于目前的AI时代的codingagent。那命令行它的特殊之处在于什么呢？它大大的简化了计算机的使用门槛，但仍然具备一定程度的门槛。也就是说，我们现在大家所熟知的这个电脑，大家可能用的都是一个比较熟悉的。我们现在用的这个windows系统也好，mac系统也好，它底层其实都是这种图形化的界面。 发言人04:46 在图形化界面运行之前，大概在1980年代的时候，那个时候有一个系统叫dos系统。Dos系统其实它底层就是运行在命令行之上的。就是你所有的操作都是你需要了解计算机的语法，然后我基于这个语法去编写这个代码执行命令，这个叫CRI时代。这个就非常类似于目前的这个codingagent。 发言人05:07 比如说codingagent，你仍然需要在一个命令行，在一个对话窗口之前去给他提供指令。只不过他在背后可能调用了各种各样的这个能力也好，最后去帮你实现了这个代码。在底层我们现在绝大多数包括cloudcode也好，然后包括codex，包括我们现在比较或者就是58第这些东西。它底层其实都还是一个简单的和ChatGPT没有什么区别的一个语言对话的窗口。这个东西仍然具备一定程度的使用门槛，我相信大家也很清楚，我们周边的一些朋友家人目前还是不知道AI的能力有多强。他们对这个AI的能力的印象可能仍然停留在豆包，停留在春节发红包之类这些事情之上。 发言人06:03 下一个时代就是在1990年代之后，以windows包括麦克这些系统为主的就进入到了一个所谓的GUI时代。当时的windows最大的一个突破是什么呢？是windows提供了一个东西叫图形化的界面。这个东西我们大白话来讲，这个东西文盲都能用。你不用是学会什么计算机语法，你只要手拿着那个鼠标，你都甚至不需要那个键盘。你手拿这个鼠标在这个图形上拖动并双击那个图标，这个图标就会放大。这个显示屏上就会显示出来一些比较有意思的文字和图。这个东西就是windows在1990年推出的windows 3系列的系统。 发言人06:41 Windows 3的这个系统它的强大之处在于，它一方面承接了旧的人群的工作流，另外一方面又打开了我们刚才提到这些跨不过旧门槛的这些广泛的人群的市场。于是window 3从1990年代开始大幅度的蔓延开来，然后爆的大力的销售，然后成为了当年时代的爆发。这个东西在我看来目前仍然是现在AI还没有发展出来且亟待解决的一个问题。也就是目前整个的AI它的这个能力是毋庸置疑的。但是它仍然具备一定程度的使用门槛。在使用的过程当中，我作为一个老百姓，我仍然需要去会一定程度的代码，会部署网站，会excel里面可能涉及到什么VBA等等这些东西。我需要稍微会，同时我还要大胆的去尝试去探索，我才能够完成这个codinga就发挥到codingagent的所有技能。 发言人07:43 但是仍然还有大部分的人，绝大部分的人仍然对这个东西还是望而却步的那我们现在的AI时代的下一个瓶颈，其实就是什么时候能够像当年的windows一样，提供出来一个全人类人类都能够很轻松的去使用的这么一个产品出来。所以说我们现在就站在了codingagent之后，以及AI的GUI时代之前。如果说codingagent就是当年计算机的COI时代的话，那么我们可能就需要去找到一个AI的GUI时代。如果我们去看节奏的话，我们都知道其实相比于当年的计算机时代，目前的这个AI的进展非常的快快到什么程度呢？可能对于AI而言，我们在过去两年当中的投资可能就已经cover掉了计算机时代1980年十年的投资了，甚至这个投资还在增长。另外一方面，就是这个AI的用户数大幅度的增加，你ChatGPT的用户现在已经到了10 亿人群了。 发言人08:46 那计算机当年的那这个每百人使用人数的计算机的数量，可能慢慢的从五个人、十个人，也就到90年代可能也就涨到二三十个人。这个其实是渗透率，用户也好，包括投资也好，这两者都存在着一个非常大的一个区别。那这种区别就导致什么呢？就是对于计算机而言，我们从左边这张图可以看到，大概到了80年代后期，它的投资增长以及新增人群增长其实都相对有些乏力了。对于AI而言也是这样，我们现在可能看到的codingagent的增速非常的快。然后它底层的这个包括unforced的AR也涨也好，增长的非常的快。但是大家最近的这个科技行情的突然的降温，其实某种程度上就是在定义大家对于codingagent的这个新需求的拉动的不确定。也就是我开始质疑codingagent是否还能够给AI带来这么大的增速。 发言人09:46 那你想要让AI带来一个更大的增速呢？在我们看来就你需要抛开codingagent这个叙事，在codingagent的基础之上去寻找一个泛化的操作系统，像当年windows一样，事实上并没有提出什么技术层面的新的东西出来。但windows提出来之后，我们可以看到的是在1990年代，大概在9293年之后，美国的每百人PC的数。数量的同比增速又开始回升了。也就是我们知道的是在80年代后期，它的增长速度在下降。但是90年代推出了windows之后，反而把整个计算机的渗透率的增速又再一次的拉动了起来。所以也就是说在codingagent面临增速质疑之后，对于AI而言，你仍然也需要一个类似于当年windows一样。可能在技术层面，底层硬件层面没有什么大的进步。但是在使用门槛上大幅降低，以至于你能够拉来很多新增用户的这么一个时间点。 发言人10:49 如果我们参考windows 3的话，我认为windows 3的成功，它其实有两个条件是我们现在的这个AI尚不满足的。第一个条件就是什么呢？第一个条件是当时80年代，由于你生产的节奏足够的长，每年的这个产能都 可以被释放出来。所以导致的结果是，其实他是留足了足够的时间给计算机硬件去进步的。所以你不像我们这一轮的AI可能只有两三年的时间。 发言人11:19 计算机AI的进步和这个硬件端的进步是远远不匹配的那导致的一个结果就是我们知道的硬件在大幅度的涨价。相对比而言，在80年代无论是存储也好，还是当时的CPU也好，实际上都是大幅降价的。这个其实是当时windows能够推出来，并且在老百姓当中大幅度的去去去大卖这个销售的原因是因为当时386芯片可以承载大量的软件任务。同时386的门槛会大幅度的降低，这个价格从20从1985年的这个100，从100的水平降到了这个我们说1991年大概可能只有百就可能只有10和20的水平，也降低了可能五倍以上这样的一个比例。但现在我们知道现在无论是GPU也好，CPU也好，还是DRAM这些东西，还是PM这些东西，其实它都在涨价。这是一个现在目前仍然没有跨过去的门槛。所以你想要有下一代的系统出来，并且新增的人群想要快速渗透降本，硬件的降本一定是一个绕不过去的话题。 发言人12:27 另外一个就是旧工作流需要自然承接。我们需要知道的是，当年的迈克系统在1985年的时候，其实就出现了这麦克系统，就是一代新的图形化的界面系统。但是为什么mac系统并没有像这个windows一样发展的这么快，获得这么多用户的喜欢呢？就是因为mac系统它是一个全新的系统，你想要用迈克就必须要抛弃掉过去的那些旧时代的包括dos系统的东西。但是windows不一样，当时windows 3最成功的原因就在于它可以兼容所有dos系统的软件。所有的dos系统当中，所有的软件都可以一边在我的电脑当中运行，一边可以我可以运行windows 3系统之下的其他的软件。这两个你做的是个加法，不是一个替换。所以这个是windows目前windows爆火的原因。 发言人13:20 目前而言，我们知道的是可能类似于巴黎他提出了这个人机协作的这么一个概念，叫人机双写的这个概念 它其实某种程度上就是借鉴了当时windows的系统的这种旧工作流承接的这个概念。但是目前整个的系统化的东西尚未成熟，没有出