数字经济怎么投资赚钱

一边在持续大放水，一边却呈现通缩之势！

2008年干个4万亿，经济立马热火朝天，现在40多万亿下去，经济却有些许纹丝不动的感觉。

尤其这两年，越来越明显：数字都发烫了，手头却依然很冷。钱到底去哪儿了？

今年A股市场很显然没有走出强复苏行情，但全球人工智能技术进步持续引爆A股相关产业链。AI超级大行情还在持续，我们该怎么去赚钱？

钱到底去那里了？

昨日，官方发布了两项数据令不少人感到困惑：

一是3月CPI同比上涨0.7％，低于市场预期，较前值下降0.3个百分点，同时环比下降0.3％；

二是3月新增社融5.38万亿，新增人民币贷款3.89万亿，均超市场预期，月末M2增速高达12.7％。

今年前三个月，信贷高歌猛进，CPI却掉入“1”时代，呈现通缩之势。

经济学家刘煜辉在社交平台发文称：三月份M2增加了5.94万亿，今年一季度印了16万亿，过去的15个月印了44万亿，但依然没有阻止滑向通缩，这44万亿的M2估计只对应了不到9万亿的GDP产出，我们应该思考这个问题了。

的确，大家都越来越好奇，印了这多钱，但不少人却感觉钱越来越难赚，自己手头上也没钱。2008年干个4万亿，经济立马热火朝天，现在40万亿下去，经济有些许纹丝不动的感觉。

尤其这两年，越来越明显：数字都发烫了，手头却依然很冷。

那钱到底去哪儿了？

有市场人士称：首先窟窿大了，很多印的钱填窟窿了，还债会消灭钱（流动性）。从政府到民间，这些年的负债是比较大。除此之外，还有两个导致流动性的大问题：一个是钱流向了超级有钱人，大型民营企业主与躺赢的隐形私人富豪阶层；一个是钱流向了非市场竞争性，也不怎么注重竞争与效益的国有企业。

另外也有研究员称：中国以信贷扩张方式将货币引入公共部门、基建、地产和制造业投资领域，私人企业、家庭部门属于货币匮乏部门，家庭消费购买力长期不足，实体经济复苏不易、反陷通缩。理论上，货币投入市场中便可“自由翱翔”，海量货币投入其中便“水漫金山”。但是，由于各种非市场因素导致交易费用高，市场上安装了许多“漏斗”，将海量超发货币汇聚在一些“内陆湖”中，而广大陆地只能通缩。重要的是，拆卸这些“漏斗”。

总结来说，当下多方面实际情况其实是冰火交加：

货币供给过剩与消费需求收缩，冰火交加。

金融体系空转与实体运转困局，冰火交加。

高杠杆利息黑洞与居民收入预期，冰火交加。

国企和民企的融资差异，冰火交加。

百鸟在林，不如一鸟在手！

宏观上决定了A股市场很难有全面性普涨行情，但这不妨碍资金持续围绕人工智能大主线不断挖掘。

周一单日暴力调整之后，AI主线周二、周三的反扑非常迅速。

俨然一幅赛道牛景象。

周一单日大跌之后，价值线发文称，接下来的思路就是去概念，留干货。对于纯靠概念被吹起来的公司要择机果断出局；对于未来几年主营业务确实能受益且能贡献业绩的公司，应耐心持有，甚至恰逢赛道情绪回落时，不断加仓。

目前，赛道内一些强势品种已经收复失地，有的已经或正创出新高。

从整个赛道的运行节奏来看，软件品种和硬件品种螺旋式交替上升。软件包括：传媒、游戏、互联网。硬件主要是算力方向，包括芯片、光模块、服务器。

说来说去，其实整个AI的大机会不外乎就这两个方向：

一个是上游的算力，这无可厚非，没算力，就没有底层基础，光模块已经涨好几波，算力、服务器这些卖铲子的机构非常喜欢，因为他们有业绩预期，行业增量大背景，量价齐升，市场高速扩容。

再一个就是下游的应用端、产品端，AI+各种应用场景，都是此消彼长的节奏，市场节奏现在就是快速轮动，这个方向反弹一波就切换到另一个方向，不太好追高，特别是这种快节奏下，看准方向等风来会更好。

面对大赛道内多条分支轮转，投资者守好自己深入研究的一些支线、公司即可，没必要朝三暮四。

百鸟在林，不如一鸟在手！

最新消息，埃隆？马斯克在推特推进新的生成式人工智能（AIGC）项目，并为此购买了上万个 GPU（图形处理器）。

据一位知情人士透露，马斯克在推特推进的人工智能项目涉及一个大型语言模型（LLM）。LLM 本质上仍是一种人工智能，它需要接受大量数据的训练，以便最终自己创建新的、看似相当复杂的内容和文本。

业内猜测，Twitter很可能会使用Nvidia的Hopper H100或类似的硬件来进行其AI项目。考虑到该公司尚未确定其AI项目将用于何处，很难估计它可能需要多少Hopper GPU。

此前，马斯克在一封联名公开信，呼吁所有AI实验室立即暂停训练比GPT-4更强大的AI系统至少6个月。叫停理由是：“AI可能对社会和人类构成潜在风险；近期各人工智能实验室陷入了失控的研发竞争，如果不能立即暂停，呼吁政府可以介入。”

有投资者吐槽：“这个集体呼吁更像是一场暗渡陈仓的闹剧，也是马斯克以及一众被 OpenAI 生态伙伴们甩在身后的科技巨头们的缓兵之计。”

本文源自价值线

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