过去一个月，全球资产经历了一场狂风骤雨。恐慌式抛售下VIX指数一度超过60，为1990年有指数以来排行第四，纳斯达克指数自年初高点最大回撤逼近27%，传过大洋彼岸，拖累恒指也经历了近23%的下跌。我们在月初回顾了纳指历史上的九次中大型股灾，推论当下情形与股灾常见的“四大诱因”似乎貌合神离，市场可能已经见到了最坏情形。随着对等关税从惊吓转变成了90天谈判的筹码，市场也逐渐恢复了理性，尽管美国一季度GDP出现了负增长，市场最终依旧收复了自所谓“解放日”以来的全部跌幅。
特朗普政府的“美国优先”政策正在摧毁二战以来形成的国际秩序，不确定性依旧很大，未来的波动率可能依然不小。但市场在下跌的恐慌之中，所担心的一种极端情形——维系全球资本稳定的“美元体系”即将解体，我们却不能苟同。
当前“美元大循环”的架构下，世界依赖美国的市场需求来保持GDP增长，而美国维持贸易逆差向全球输出美元；世界拿到美元储备后，又投向了全球最优质资产——美债与美股，以实现资本增值，也形成了美国的巨额资本顺差。在此大循环中，美国政府和民众收取了所谓的“铸币税”——靠印钱消费全球生产力，同时享受全球最强融资流动性；而全球其他国家则依靠美国需求实现经济增长，依靠美股和美债实现了资本增值。
但此美元循环架构也存在着明显的缺陷：
1）美国逐渐出现制造业空心化。国际贸易分工虽然容易导致本国工厂转移，但深度参与国际贸易分工的日本和德国，却并未出现本土制造业的空心化。虽然还有产业政策等原因，但美国的制造业空心化，可以说与“铸币税”的诱惑和高汇率都有着不可分割的关联。
2）美政府的财政压力。与制造业类似，因为回流的美元对美债形成了极强的融资流动性，美政府在“铸币税”的诱惑下，因缺乏财政纪律而常年保持较高“财政赤字”。理论上，全球其他国家的增长需求（形成美元流动性）如果超过了美债和美股背后的基本面支撑，这个体系就有崩塌的危险。所以，除非美国政府恢复财政纪律，美国私营企业保持强劲业绩，否则美元大循环最终会玩不下去。
3）全球其他国家过度依赖美国市场需求。做过生意的朋友都知道，商品销往美国利润丰厚。在美元大循环下，全球其他国家也会因过度依赖美国市场需求，而忽略了本土的市场需求培育。这在稳定期问题不大，一旦出现当前的国际局势变革，世界各国经济也难免要出现剧烈的通缩压力。
虽然并未出现美债实质性违约，美国工人阶级矛盾也未演化成剧烈的社会冲突，但以上美元体系的两大矛盾却通过选举，在特朗普这届政府身上集中得到了体现。我们所看到的，也就是“美元大循环”体系在制度允许的范围内在自我纠错。于是在种种的表象上，市场会误以为解决矛盾是冲着解构美元体系本身的方向走，美国要走入全面的“孤立主义”，退出全球分工、国际联盟和资本循环。尤其在特朗普“极端开局，极限施压”的谈判技巧的恐吓之下，以及莱特希泽、纳瓦罗、米兰等极端民族主义右翼学者的煽动下，美元体系更是显得岌岌可危，美元、美股和美债出现了罕见的齐齐下跌。
但我们最终需要诉诸理性与常识。在种种表象之下，本届美国政府可以实现的最终目标可能也就只有一个——修复财政平衡。而其他种种的试错手段，如果遭受足够大的负面冲击，都可能被“灵活调整”。为了争取削减这2万亿美元的财政赤字，许多增收降本的手段都会被拿出来试错。例如，马斯克所领导的DOGE部门，至今削减了美国政府1600亿的开支，并承诺在2026年7月前继续深化美政府的结构与自动化改革；其次在高额对等关税的威胁下，市场并没有细究“10%”的最低关税问题，但仅10%的关税也给美政府带来3300亿美元的财政收入；还有即将推出的金卡，相对居民绿卡免去了持有者在全球非美地区收入和资产的税收负担，可能也会为美政府带来一笔不小的收入；还有国际防务的免费开支削减，也可能帮助减少政府开支（单单这两年援助乌克兰战场就花了3600亿美元）；最后是美政府最为期待的降息，100个基点每年能节省3600亿的利息支出。以上是可能有效的手段，至于高达145%的关税，百年零息国债置换计划，合并加拿大，吞并格陵兰，甚至想要实现完全的贸易顺差（同时保持资本顺差），实现美国制造业的完全自给自足，都是不可能实现目标或代价过于庞大的手段，大概率是雷声大雨点小，为执政政府争取一些政治资本，为美元大循环的矛盾和贫富差距压力寻求一个“泄气口”罢了。而全球其他国家的股市和债市，也并未做好替代美股和美债的准备。因此，美元体系在短时间内仍将保持稳定。
飘风不终朝，骤雨不终日。如果“极端天气”改变不了“气候环境”，我们最终都要将注意力回归到企业经营与时代进步的根本方向上来。
四月市场的强劲反弹，很重要的部分要归功于上市公司发布的强劲一季报。市场担心贸易战的不确定性，以及AI泡沫的冷却，会带来一季报的企业集中暴雷，出现收入增速大幅下滑，利润率因折旧上升而下降，资本开支因此开始收缩，未来季度的指引不明确或大幅下调等状况。而现实结果打败了市场恐惧，在已经发布业绩的企业中，收入端大多略超了市场预期，尤其是AI推动的业务。例如Azure云，又重现了增长提速的现象（增长35%），AI占比大幅提升至16%；例如，搜索引擎的搜索频次也因AI改造而大幅提升，“画圈搜索”次数同比增长40%；再例如，广告媒体的用户时长、广告转换率和创意工具使用率也都得到了不少提升。利润端则普遍大超预期，虽然AI投入的资本开支折旧增长导致利润率承压，但AI同时带来的降本控费却更为明显，营业费用增速普遍远低于收入增速，甚至出现下滑，带动了利润远超市场预期的增长。再者，市场所担心的AI资本开支停滞甚至下降的情况并没有出现，大公司普遍维持全年开支不变，F公司甚至再次提高了全年开支水平；前期市场传闻不断砍数据中心租赁的M公司，也在云业务高增后，提高了二季度的开支水平；而过去行业算力最为充足的G公司，也开始出现产能不足，导致云业务增速受限的情况。至于对未来的展望，也大多符合预期，其中M公司在一季报超预期的表现后，甚至继续提高了二季度的业绩指引，带动股价大涨。而N公司甚至给出了2030年的收入翻倍，利润翻两番的目标。总体而言，这是一次企业基本面战胜市场恐惧的业绩期。
放眼更长期视角，与当前剧烈的市场波动相比，参与者仿佛都对人工智能的迭代进步熟视无睹。四月份人工智能领域最大的变化，并不是ChatGPT更新的最前沿模型o3，而是令山姆奥特曼“激动到失眠”的AGI里程碑功能——全局记忆。
我们常说，AI Agent的发展需要补齐的能力包括多模态融合、工具使用以及记忆功能。三月GPT4o原生图像和MCP协议的推出，在前两个能力上往前迈出了一大步。本月GPT引入的“全局记忆”功能，又补齐了Agent最后一块能力拼图，对AI应用的普及推广意义重大。
截至目前，AI应用无论是各种聊天机器人还是任务机器人，都只是个“失忆的天才”：AI因为没法记住历史的内容，每次聊天与任务都需要“从零开始”，这大大限制了AI的工作能力和普及速度。针对这个缺陷，模型公司过去一般会采取两种解决方案。第一种解决方案是扩大上下文窗口，允许用户在每次任务前，输入尽可能多的背景资料，或尽量让聊天尽量保持在一个窗口内，以更好地完成任务。2023年GPT4发布之初，上下文窗口仅有8000 token（问答总字数约限于6000字），而当前GPT4o的窗口数已达到12.8万 token；Gemini甚至给出了高达200万token的窗口数量。但扩大上下文窗口，仍无法从根本上解决长期记忆问题。第二种解决方案则是由GPT首创的“标签化记忆”功能，于23年7月推出。它允许用户指定或GPT根据频率主动去记住一些用户关键信息，例如名字、爱好、系统指令等；用户可以随时删改这些标签记忆，且有一定的记忆上限。这虽然一定程度上实现了AI个性化，但其记忆规模非常有限且被动，也不利于推广。
全局记忆功能的特点是，GPT会主动将所有历史的对话与任务内容，进行优先级排序、提取、转化和抽象成一个云端的个人向量数据库（高度抽象升维），并在每次任务与对话前，根据任务相关性，自动RAG检索个性化向量库，加入Prompt提示词当中。新的全局记忆，就像人类一样，没有存储上限。奥特曼在采访中表示：未来某天，如果你愿意，它或许能全天候倾听你、观察你。它会了解你，成为你自身的延伸、你的伙伴，一个致力于帮助你发挥最大潜能的存在。
这在AI的商业化道路上意义深远。
首先，AI对个性化能力将得到大幅提升。随着记忆的累积，AI能够提供更懂用户的回复和任务执行方式，甚至具备条件在用户没有要求的情况下，主动根据用户所处场景进行推荐。这对一个全新行业——AI陪伴来说意义重大，如果缺少了个性化记忆，AI陪伴就缺少了一种专属感与认同感，能提供的情绪价值也就少得可怜。同样的，个性化对于AI个人助手应用来说，也是不可或缺的。
同时，个性化还能帮助模型厂形成真正的商业壁垒。Deepseek的开源所带来的模型平权，让微软放弃了对Openai的持续投资，尽管GPT的用户量和收入仍保持高速增长，但8亿月活跃用户数和127亿的年收入目标，仍旧无法平息市场对大模型厂商没有壁垒的担忧。我们说最好的投资，是那些改变世界但同时不被世界所改变的公司。创新的领导者要不断将领先优势转变成竞争壁垒，而全局记忆和AI个性化，或许可以显著提高用户的黏性和转移成本，形成模型厂商长期的竞争壁垒之一。
再者，全局记忆是Agent工作的基础条件。任务机器人Agent追求的不是简单的一问一答，而是对重复任务的执行，以及跨任务的连续工作和多任务机器人之间的协作。设想一下，你新招的员工，如果一直处于“第一天”的状态，永远没法形成自己“工作经验”的积累，没法与同事之间形成合作默契，又如何能胜任工作岗位。也就是说，AI需要记住的不只是用户的喜好等信息，还有AI自身如何工作的经验记忆。
那么，Agent化和经验记忆或许就能助力AI形成数据飞轮。互联网时代的商业模式中，非常重要的一种机制是“飞轮效应”：大多数互联网公司作为信息聚合平台，通过搜集用户使用数据，迭代提升向用户推荐信息内容和商品广告的推荐效率，形成越用越用好的“正反馈”效应。但AI产品提供的是“智能”，而非“信息聚合”，通过用户问答的内容没法直接提升AI能力，循环的飞轮也就一直转不起来，没有“正反馈”和“复利效应”，商业普及速度自然就慢。但在Agent化和经验记忆的帮助下，AI将会逐步摆脱人类数据的依赖，进入AI经验数据时代的自我迭代，出现越用越好用的“正反馈”循环飞轮，提升AI应用的普及速度。
最后，全局记忆和个性化会促进AI产品的货币化。我们一直认为AI问答追求的精确性，与广告的模糊性之间显得格格不入。尤其是此前我们提及的“免费用户”难题，因为没法打广告，在AI应用普及的过程中，一直是个严重的障碍。但这会不会是我们先入为主的误判？本月，GPT在推出全局记忆之后，开始在其问答回复中，正式开启了商品的推荐，进军搜索引擎的业务腹地；而受此威胁，Gemini也宣布在其问答结果中，开始添加谷歌广告，捍卫核心业务的领地。而早在2024年，Perplexity 就寻求以AI回复中添加赞助推荐的方式，覆盖快速上升的免费用户成本。广告的本质是人货的匹配，AI在拥有全局记忆和个性化之后，天生拥有比互联网更高的匹配效率，未来即便不以广告创收，在物质精神生活日渐丰盛，成交金额不断攀升之中分走一杯羹，也是势在必行的。
风雨初歇，但天空仍似阴云密布。我们不知道这场风雨算不算真正过去，但我们知道短期的极端天气影响不了长期的气候环境，投资应该更多着眼于时代变化和企业经营。
AI已经不再只是一个科技热点，它正逐步变得羽翼丰满，悄然在塑造企业和经济的基本面。对于投资者而言，穿越短期的躁动，把握长期的趋势，理解一个新时代的“生产资料”是如何被重新定义，将是未来十年最重要的能力之一。
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