一个AI视频和“董事长女儿”概念，就让几个AIGC公司携手20CM。尽管短剧开始付费投流，也没阻止投资者在龙头结束连扳儿后畅想星辰大海。之前一个GPTs，让北美800GCPO龙头怒涨将近70%。现实情况是，比母公司收购计划、AI商业化落地更重要的是：年底了，公募们再不拉拉净值，那可就真倒数了。
不要纠结AI为什么涨，有本事找下一个。
股票为什么能上涨？不就是买盘比卖盘多嘛。投资群里经常会有人问，今天A股又跌了，为啥？发没发现大多数时候，投资者都是看到下跌之后“找理由”？有些公司之前是互联网板块的，今年涨了那么多，无非就是成AI概念股了。重点是得看：“市场拿这股票当什么概念炒”。
所以，别研究太细，跟着炒就行。
与其纠结为什么AI会涨，不如选一下有机会“被炒”的AI股票。如果一个AI公司有大模型（踩风口）、有AIGC的产品和服务（有标签）、商业模式（该怎么挣钱）也整明白了，市值未至百亿（盘子小），我就不信这票不被炒。
不怕打脸，我觉得@百融云-W（6608.HK）这个AI概念股，看着挺像那么回事，有戏。简单说就是它除了算力之外，该有的AI标签都有，被动资金如果配置AI板块，肯定得把这个票选进来。
首先，AI大模型这个标签，百融云有，所以天然就会吸引想做AI板块的人。这公司大模型我觉得还算不错。首先就是模型蒸馏和私有化部署，中国客户对私有化部署的需求远比其他任何国家客户都高得多，同时又不想多花钱在算力成本上，所以客户要的就是调用AI大模型里边——“我需要的那一小部分”。现在一些大模型厂商的方式是模型压缩，也就是将非特定任务领域的参数删除，从而达到小模型的效果，但这就会导致权重矩阵不规则，算法难以优化。另一种思路是从大模型的精度入手，比如将此前用4个字节表示的模型参数压缩成2个，但技术尚未成熟。所以最优解，就是大模型的“蒸馏”技术，翻译成普通话，就是用大模型标注出来的高质量数据训练出小模型，百融云就是这个思路。任何AIGC产品和服务，都要搭建在一个好一点的AI大模型上，否则白给。
不管是电商、租赁、物流、金融领域的客户，需要哪部分模型参数那就自己来调用。而且客户可以采购百融云的AI大模型之后，自己进行部署。但现在AI大模型竞争这么激烈，其实核心壁垒就是AI大模型的“数据反馈”。因为预训练数据的质量直接决定大模型的性能，客户使用效果和数据反馈直接决定大模型能不能继续商用。百融云现在的业务模式是MaaS（模型即服务）和BaaS（业务即服务），但之前的SaaS交付方式给了公司一个很好的数据反馈基础
其次是百融云的其他AI标签，也就是被炒作的其他标签和理由，比如大模型和AIGC应用的结合。因为客户要的肯定不是一个AI大模型放在那，而是落地到商业化应用。百融云有三个思路，一个是AI智能语音机器人（Vice Bot）产品，现在拓展客户很顺利，内部使用已经节省了20%成本；第二个是网页端AI应用和数字人，这个主要解决GPTs闭源没法嵌入国内终端的问题；第三个是后续要开发应用系统，比如Copliot AI助手和APP交互入口，这样客户就不用像原来那样，不懂计算机代码就没法用自然语言调用百融云的产品和服务模块，换句话说，能用自然语言调用更多AI功能的话，百融云收费量也会更多。
题外话：不仅大模型厂商竞争的核心是数据闭环，而且C端和B端的数据反馈是不一样的，因为C端靠用户反馈，时滞性很强，但B端由于每家私有化部署的不同，后续很可能变成项目制，所以这就是大模型和AIGC结合的重要性，因为“应用场景”是切入口。
接着是得有客户认可百融云的AI商业化，这样市场会觉得这个股票有“业绩预期”，价投型资金才会配置。举一个金融行业某国有大行的例子，之前银行智能入口都是基于UI去设计的，后续肯定涉及自然语言和AI大模型的嵌入。而且银行一向很传统，因为要避免客诉问题，所以能被采纳的AI商业化方案肯定证明了安全性。而且银行如果想要自己做一些应用端试验，百融云也能提供BR-corder算法自动生成源代码，把代码生成和复制集成在IDE里边不用跳出界面，给程序员提效20%-30%。
最后就是看百融云这个可能被炒的“公司”，是不是一个能被炒的“股票”。现在这个票在港股，4个亿出头总股本、不到100亿市值（盘子小）、机构持股占比超过80%（锁仓稳定的话很容易拉升）、机构投资者可供借出的股份基本没有（避免融券）、一直在做回购（港股回购只能注销），所以，我觉得“好炒”嘛。
