关于中国股市，25年之后，我很少评论，因为市场涨了之后，很多问题就不在被当成问题了。
但是眼看着韩国日本美国的股市泡沫化，以及我们科创板的泡沫化，最近关于股市的问题，又经常出现在我日常的评论中。
实际上虽然我从事的是交易工作，但对股市没有特别的研究，可能我本身对于投机倒把并没有特别的兴趣，只是因为在毕业的时候这份工作收入高一点，所以就从事了这一行。因为我算是学院派的出身，对于有效市场理论，理性人假设颇为认可，在刚刚从事工作的时候，对于股市的泡沫化，是非常不以为然的，当时的被炒作起来的公司，只要稍微看下公司是干什么的，就知道这是个骗子，买这些公司股票的散户，愚蠢至极。但这些年我的看法有所改变，买这些公司股票的散户，有一些真诚相信被炒作起来的概念，但是还有很多只是觉得，图很好，肯定还有人来追，这种并不算愚蠢，这些人甚至能赚不少钱。
打字打到这里，我突然想到一点，我微信特别讨厌语音留言，我从不做发，我可以语音通话，但是不喜欢语音留言。前几天我尝试语音输入写点文章，发现也不习惯，因为我发现我在打字的过程中，本来就是在梳理自己的思路，打字的速度刚刚好适合，从看到文字出现在屏幕上，然后思考着下一个字应该如何表达，有点类似gpt输出token的意思。而语音输入，首先速度太快，然后他会把我思考不流畅的地方也输出了出来，我需要确认他识别出来的文字就是我想表达的意思，这种反而使得思维不够流畅，还是文字输出足够精确。
把话题再扯回来，中国的股市问题在哪。前些年我认为中国的股市问题在于股价太贵了，普遍的市盈率太高，但是这些年下来，中国的股市有些指数市盈率不算特别高了，而作为对比的美股股市，市盈率反而上来了。我现在的理解是，市盈率本身是结果，不是原因。中国的公司和美国公司最大的区别在哪里，是中国的公司根本不敢多赚钱，就和中国人做人要低调一样。一个上市公司，你不要把钱放在自己口袋里面，然后发给自己的股东。从正反两面我都可以找到例子。
首先我们说正面的例子，贵州茅台，茅台的利润率非常高，而且茅台酒的官方售价是很难买到的，要买茅台都需要找经销商加价购买，这些加价的利润，并没有被算到茅台上市公司体系内部，因此并不在股票的利润上面体现，但是买茅台股票的人都知道这一点，因为经销商可以加价赚钱，因此他们也在帮茅台囤货，实际上构成的是更深层的合作关系，但是如果只是分析股票市盈率是看不到这些的。而目前的茅台在自建渠道，等于是把经销商的利润拿到上市公司报表里面去，虽然利润增加了，但是市场对这种行为并不算买账。
反面的例子就更多的，远一点的阿里腾讯的千亿的慈善基金，近一点的携程的反垄断罚款，只要你赚钱多，如果你不是国企，你就有问题。因此实际上中国的上市公司就有强烈的投资冲动，并不需要让公司很赚钱，但是可以把公司做的更大，因为更大，可以做手脚的地方更多。
几年前我看到一篇评论韩国股市为什么不行里面也有相似的地方，韩国的上市公司因为是财阀控制，因此也是习惯性的把赚到的钱都投出去，而不是回馈给股民，导致股市长年不涨，这和中国的情况几乎完全一样，但是今年他们股市倒是涨起来了，只是ai的能量太强了，好像他们的李在明也出台一些政策改变他们这种做法。
AI时代下的一些碎片化思考
我想在这个时代，还保留着个人独立博客的，已然是小众里的小众；还能坚持更新的，更是寥寥无几。十几年前关注的那些博客里，大概也就剩张志强还在写了。
如今写文章的门槛确实被彻底踩平了，扔几个提示词，大模型就能洋洋洒洒吐出一长串。但字里行间那种挥之不去的“AI味”也随之而来，我甚至觉得上面提到张志强的近作里，也隐约沾染了这种味道。
既然是给自己这方自留地写点碎碎念，以后我还是纯手工敲字吧。
说起AI时代的源头，其实很难界定。让人造物拥有“智能”的执念，可能从人类学会制造工具起就萌生了。算盘大概不算有智能，但挂在蒸汽机上的机械计算器算不算？
不过，我们真切感受到人工智能在狂飙，确实是从大语言模型（LLM）的破局开始的。而底层的推手，是算力集群的暴力跃升。有趣的是，当初硬件算力刚上来时，大家最先折腾的其实是图像识别和模式识别，而不是语言。
直到ChatGPT横空出世，才真正印证了一个也许古老但一直缺乏证明的哲学洞见：人类的智慧，是深嵌在语言结构里的。
语言即智慧。跨过了这道坎，现在的AI和过去就有了本质区别。以前的AI只是在跑逻辑树，给定输入，刺激反应，产出死板的结果；而现在的模型，给定的输入，吐出的往往是超越单一个体经验的“智慧”。
它有没有超越人类整体？现在下定论还太早，毕竟它眼下的智能依然是对人类已有知识的“咀嚼”。但爆发的基础已经具备了：如果在端侧或云端真有一个全知的“智能体”，只要我们抛出足够精准的问题，必然能榨取出超越前人的见解。至于眼下的AI究竟进化到了哪一步，我也还在边折腾边观察。
谈到AI对社会的冲击，给我的感觉是既显著又平淡。资本市场早就翻了天，资金情绪在各种概念股和期指的起落间体现得淋漓尽致；但跳出盘面看，回归到具体的产业生产环节，真正的技术门槛似乎并没有被实质性颠覆。
对普通人而言，冲击绝对存在，只是眼下还没引发剧烈的社会阵痛。我个人的体会是：工作岗位的缩减，正隐蔽地发生在“拒绝新人”这一端。就像最近在筛那几十份初级岗位的简历时能明显感觉到，白领行业对基础人工的真实需求正在快速萎缩。但因为企业运作的惯性，现有的人员编制还没大幅裁撤，甚至因为AI工具的介入拉高了人效，反而增厚了当期的利润。
写着写着，又和以前一样，突然没了兴致。就碎碎念到这里吧，止步于此。