今天聆听Ehsan Ehsani教授《生成式AI在基本面投资与资产管理中的应用》课程，受益匪浅。整堂课信息量饱满、知识点密集，其中几页PPT极具启发，特此记录。教授通过多组长期数据图表，拆解本轮AI浪潮背后多重复合式指数增长逻辑。
Epoch AI统计显示，自2010年起，前沿AI大模型训练所需算力大约每6个月翻一番，多年累计实现千倍增长；回看百年维度，单位一美元能够买到的计算能力，在漫长岁月里保持平缓，2016年后开始加速上行，推演至2036年，算力还将迎来量级巨大的跃升。与此同时IDC数据表明，全球数据总量约每12个月翻一番，到2025年总量达到175泽字节，海量非结构化数据持续供给。
算力、数据、模型能力、云基础设施四重指数增长叠加，共同构成AI革命的底层驱动力。指数增长最容易被人低估的地方，就是漫长的蛰伏期：在临界点到来之前变化平淡，一旦突破拐点，就会迎来陡峭的爆发。做长期基本面投资，看懂这种复利式的技术演进，是把握科技产业大周期非常重要的底层视角。