在股票定价角度上，我们极为关注投资标的的位置。一旦某项资产经历了3到5倍的涨幅，个人认为再去评估其价值或定价将面临较大的难题。因此，我们不会过多配置在这些涨幅较大的资产上。

对于中游模型，我们的观点相对明确，我们对其持谨慎态度。这类模型往往具有零边际成本的特性。一旦国内涌现出一家巨头公司，其边际成本将大幅降低，最多只需增加一些算力的边际成本。一旦成功，其他参与者就可能面临较大的困境。

在应用领域，我们进行了一些应用方面的配置，但应用本身也可分为两类。有一些公司倾向于购买那些能够弯道超车的公司，认为有了人工智能工具，公司的竞争力将得到提升，有望超越行业龙头。然而，我们认为这相对困难，更多地是锦上添花。换言之，过去已经具备了良好的数据、应用场景和用户群体的公司，才有可能通过引入人工智能技术进一步发展。

我们注意到，在海外，涨幅较好的人工智能应用公司很多实际上是SaaS公司。这些SaaS公司本身原本提供的是订阅制服务，现在引入了一些新的功能和模块，通过每月增加一些订阅费用，立即见效。相比之下，在国内，这样的标的并不是很多，因为国内SaaS的普及率相对较低，这是我们对人工智能的看法。

$信澳核心科技混合A(OTCFUND|007484)$$信澳核心科技混合C(OTCFUND|018203)$$信澳聚优智选混合C(OTCFUND|017649)$

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