AI内容的三层分类
AI内容可分为表达型内容（AIGC）、生产型内容和决策型内容。其中，AI应用服务对应决策型内容，其发展范围跟随AIGC中"C"的范围扩展。
AI应用服务与AIGC的区别
AI应用服务相比AIGC多一层海外映射，海外软件股的修复与重估是重要投资逻辑。从上市公司中寻找不被AI吞噬的个股是一种研究方法，但不够完备。
研究报告的出发点
完备的研究应关注AIGC的决策内容，即AI应用服务相关标的。研究框架应完备，并根据产业中的新方向寻找相关标的。
年底白皮书与2027年选股逻辑
年底将发布更全面的白皮书，探讨2027年"价值重估"的选股逻辑。AI对现实物理世界和网络世界的再组织将导致价值重估，二级市场适合研究这一方向。
脑力劳动者的出路
脑力劳动者应进入服务环节，将自己打造成数据库或Agent，镶嵌在各种服务需求中。这一方向的标的数量远超AIGC。
模型能力在真实应用中的占比
大模型能力在真实应用中只占1/3或2/5，其他环节包括获取权限、处理异常、反馈与结算等。处理异常能力对未来非常重要。
模型能力差异的影响
模型能力差异只要不是巨大，实际影响成功程度的关键因素不是能力本身，而是能否被进入和批准。
现象级标的与"新大陆"逻辑
现象级标的存在（如Muse、FD、Sora）是重要方向，但发现什么算什么，无需过于着急。
"AI撞墙"是投资机会
"AI撞墙"是投资机会，因为模型能力只占1/3或2/5，撞墙时投资风险较低。撞墙有6类定性分析，是完备性的来源。
已找到的5条投资逻辑方向
已找到5个投资逻辑方向：业务系统、行业工程实际服务、内容运营、个人助手、连接与执行互联网平台的AI化。
国内与海外互联网/软件的差异
海外软件公司擅长工具类产品和系统集成，而国内则更注重行业深度和专业交付。付费方式创新方面，海外相对简单。
AI与互联网时代的商业逻辑差异
AI时代更多是帮客户创收或降本，与互联网、移动互联网时代的增量市场不同，AI时代是存量时代的重构和再组织。
产品跑通不等于成功
产品跑通不等于成功，需要关注人工接管率、费用率等高频小指标。AI时代业务变得很精微，需要拿着放大镜做业务。
产品化不等于经营收益
产品化不等于经营收益，AI时代一部剧的成功不等于公司真正赚钱。
AI应用的三层研究框架
AI应用服务分为三层：技术大模型（如Anthropic、阿里、谷歌）、模型服务与分发（如Agent模型、分发平台）、使用AI的公司（如美团）。
二级投资的唯一标尺
二级投资的唯一标尺是标的在AI时代比在互联网时代混得好，或在AI时代比在互联网时代有更好的生态位。
决策型内容的定义
决策型内容是与钱包支出相关的辅助性判断，如订餐、订票等。医疗、制药、研发、量化等行业也属于决策型内容。
