股市很公平，想擁有更多的談資，那就交出一個比別人更自律的青春，來換誰也偷不走的閱歷——因為只要你看好AH股，AH股就會讓你好看。

三天跌8%的主觀多頭、半個月虧15%的量化、三天跌25%的微盤DMA，4800-4700-4600逐級敲入的雪球們。AH股開年幾大問題：公募的血包還有多厚？國家隊還有多少資金？PZ基金到底幾萬億？雪球什么時候敲完？彭博社的黑底兒黃字兒最近尤為密集，讓本來就不富裕的市場多加一個煩惱：2024會是未來十年中最好的一年？

下坡路上的AH股，冷空氣讓人清醒、大陰線讓人貪婪，每一天都變得更便宜的籌碼，讓機構想一口把寒氣都吸進肺，讓散戶幻想能騎上仙鶴的背，但救市的能力值并不代表武功修為，因為在五臺山頂找到的不是“失傳已久”，而是“妙藥仙丹”。換句話說，即便內力增強，但招式卻一如既往。

無形的手拖著，但誰家的娃誰去抱：某隊護著權重但盈虧自負、優秀民企自己舉手招待投資人，剩下啥也不是的直奔仙股。放眼各大行業板塊，各有各的不幸：被硬拉的大胖子沒什么彈跳力、有彈跳力的也挺擅長蹦極、有行業趨勢的籌碼不干凈、連籌碼都沒有的那就沒法看了。AH股佳麗一共7000位，但沒幾個能真下得去嘴。“最近你拿的什么股票”這個問題的殺傷力，絲毫不比過年回家老鄉問你“有沒有對象呢”低。

那怎么辦？看看誰最近10個交易日跌得少、大盤拉稀它還在橫盤、2024年還有餅能畫、基本面還有消息能持續催化，那就湊合著上吧，要不怎么湊夠總倉位的下限要求啊。看來看去，還是AI比較好，畢竟去年估值的餅沒吃到，今年AI商業化的飯怎么也得分一口吧？

那怎么判斷一家AI公司有沒有商業化能力？如果我是ChatGPT，我會回答：需要的是Agent能力。因為GPT這種生成式AI說到底是被動輸出，屬于高級搜索引擎，但大多數企業需要的是——在有認知和只是盲區的情況下，讓AI主動幫我解決我提出的、可能涉及的、最重要完成的任務。更重要的是，只有AI Agent能主動使用插件、調用API。

AI Agent，中文名叫“人工智能體”，翻了一下那些為數不多能在2023年實現盈利的AI公司，一半是做產品的，另一半是用Agent幫客戶做解決方案的。@百融云-W（6608.HK）主要做的是后者。

雖然熊市后期是深度研究一家公司基本面的黃金時間，但炒過股的都知道真想靜心是很難的，因為——大多數公司你之前都研究過。根據我的研究，百融云這個公司盈利的基本盤來源于MaaS（模型即服務）和BaaS（業務即服務）兩個主營業務，前者是客戶調用百融云的AI模型，然后付調用費，后者是百融云用AI幫客戶完成KPI之后收服務費。但我對它的AI Agent更感興趣，因為它代表了未來這家公司的業績會不會有增量，說白了天花板會不會更高。

公告中的信息顯示，百融云的AI Agent項目叫賽博坦，是一個面向B端企業客戶的Agent項目。雖然還沒有公布具體的客戶和行業分布情況，但根據MaaS和BaaS客戶分布在不止15個行業，那根據這些已有的行業客戶需求來推測AI Agent項目進展，應該不算不合理。

比如百融云BaaS業務的客戶包括電商營銷領域，現在有一個很火的方式叫做直播切片，也就是把直播帶貨的全程錄制下來，然后切成不同的片段，讓直播中的內容反復利用。但每場直播最起碼2個小時，也就是說運營團隊需要把這個2小時的素材過2-3遍，也就是媒體行業術語“拉片兒”。當主播和運營團隊說，我在這場直播中帶過某一個產品，團隊就要從整段2小時的片子里找這段素材，然后用PR來剪輯，配上文字后再掛上小黃車。這個過程非常耽誤時間，而且帶貨視頻是不允許投流的，一旦自然流表現不好，就相當于這段素材全廢掉了，團隊也就白白浪費了成本。那如果這個時候有百融云AI Agent的幫助，團隊把整個素材直接投喂給AI，它就能很快速的完成素材截取和剪輯。而且作為Agent，電商企業的用戶可以直接跟他說最終的那個目的，比如“把這場直播中所有介紹烤腸的片段剪輯出來，形成一個一個單獨的視頻”，AI Agent就能自己調用插件和API，不用你一句一句的跟他提需求。

又比如百融云MaaS業務的客戶有很多涉及金融業，他們對AI的需求也是非常迫切的。舉一個美國金融巨頭的例子作為參考，摩根大通過去每年都要購買36萬個小時的法律服務，幫他們審核貸款合同，美國服務業的服務支出有多高不用多說。那如果有了AI Agent，摩根大通是不是只需要把以前審核過的所有貸款合同投喂給它，那這個Agent就會自動分析每一份合同中的每一個具體條款。最終效果就是，之前36萬個小時才能解決的問題，AI用幾分鐘就搞定了。那如果以后有了Agent，是不是AI就能自己輸出一套合同審核標準，并且給出打分細則？生產率提高的是幾萬倍。

未來百融云AI Agent的能力，會不會應用在幫助中國的金融業客戶解讀央行的貨幣政策、建筑業合理安排物料庫存、物流領域合理安排過年期間的快遞發貨時間，都是很有想象空間的。而且根據公開資料的顯示，百融云AI Agent可以允許用戶生成屬于自己專屬的Agent，和GPTs一個道理，同樣也和MaaS業務讓用戶自己調用AI模型一個思路。因為客戶有什么具體需求，客戶自己是最了解的。

但為什么這么好的AI業務模式，大部分中國AI公司做不了呢？因為Agent需要AI大模型的模式支持，也就是RAG架構，中文名叫做“檢索增強生成”，它是一個為大模型提供外部知識源的概念，通常包括兩個階段：檢索上下文相關信息、使用檢索到的知識指導生成過程，這是AI Agent能生成準確目符合上下文答案的關鍵，同時能夠減少AI的幻覺。

比如輸入的問題是“今天天氣怎樣？”，那么RAG架構會把這段語料，以及即將生成的回答分為question和answer兩部分，然后用vector L2匹配、切分token匹配、各知識庫（qa、text、file）、獲取doc vector等步驟進行拆分，最終去重排序，并且卡一個相似度的闕值，才是完整的AI Agent任務及生成內容的流程。因為Agent是一個有主動完成任務的AI工作者，所以需要在工作過程中涉及很多并行計算，比如針對一個流程審批的應用，Agent就需要一邊在知識庫里尋找合同條款，一邊又要分析具體的客戶需求，并且把最終界定合同是否通過的問題拆分為不同細分步驟。所以RAG架構一般會涉及類似milvus search、es search這種并行的AI運算。

RAG只是AI Agent需要的技術和綜合能力之一，而核心技術越多，也就證明像百融云這種AI公司的壁壘越高，另外還涉及行業know-how和客戶量。現在百融云90%以上的客戶留存率其實是說，已有MaaS和BaaS業務的付費用戶基本一直都給百融云付費，以后AI的產品和服務越多，就意味著客戶付費項目和金額增加，比如這個AI Agent。

所以單純用MaaS和BaaS的用戶量和現有付費金額，線性外推百融云這種AI公司的未來業績，最終現金流折現給估值，是個很狹隘的思路。換句話說，就是為什么散戶能在百融云這種AI公司身上抄機構的底。