Morgan Stanley 绘制了一张图，试图展示桌面互联网、移动互联网和 AI 三个周期的全景图，从股票指数的角度。

其将 1993 - 2002 年作为桌面互联网的成长周期，2003 - 2012 年作为移动互联网的成长周期。

AI 是否能作为一个大的主题周期，以及从什么时候开始算，其实是非常有争议的。毕竟过去二三十年，AI 起起伏伏好几个轮回了。

CIRP 针对美国消费者的 2024 年调研显示，Apple 的 Mac 电脑用户中，3 年及以上时间的老用户明显增加。

消费者更换 Mac 电脑的换机周期明显在变得更长。也侧面反映了持续通胀对消费电子销售的影响。

Deep Tech（深科技）通常指一些偏基础的技术，对人类社会潜在影响巨大的技术。对于 Deep Tech 的投资和成长过程，与传统科技项目有很大不同。

附图来自 Mckinsey，对比而言，传统科技项目在项目初始不久，就开始有收入（通常也意味着产品化成形，有了成型的产品，才会获得收入）。

而 Deep Tech 在较长时期是 “零收入” 的未商业化状态。

GSMA 预计全球 4G 网络用户将在 2024 年触顶，达到 51.7 亿户，然后就开始走向下行。

预计 2030 年 4G 用户数会下降到 34.5 亿户。

Mckinsey 在 2023 年和 2021 年分别针对全球汽车行业的决策者们进行了调研，围绕 L4 和 L5 高等级自动驾驶的用例（Use Case）的开发周期预期。

最直接的结论就是，对比 2021 年的判断，2023 年调研中对多数用例的预期平均延后了 2-3 年。

产业对 L4 和 L5 的进展难度有了更深入的理解。

每个技术周期，尤其是代表性公司的产品中，都会有一些 "Breakout" 时刻。

对冲基金 Coatue 认为，2012 年的 iPhone 4S 和 2014 年的 AWS 都是移动互联网和云服务周期的关键时刻。

Apple 市值从 3000 亿美元升至 3 万亿美元；Amazon 从 1500 亿美元升至 1.3 万亿美元。

对冲基金 Coatue 绘制了一张图，其将信息科技划分为了七大主题周期，分别是:

(1) 大型主机：IBM、HP；

(2) PC：Dell、Intel；

(3) 网络通信：Ericsson、Cisco；

(4) 桌面互联网：Google、Amazon、Facebook；

(5) 移动互联网：Apple、字节跳动、腾讯；

(6) 云计算与 SaaS：Salesforce、微软、Amazon；

(7) 生成式 AI（AGI）。

围绕生成式 AI 的机会，Coatue 罗列了很多，既有大模型 GPT 和杀手级应用 ChatGPT 的服

附图是 TechInsights 基于 EDT 数据，绘制的 4G LTE 的终端出货量在 2012Q1 - 2023Q1 十二年的变化过程。

可以看出来某一代典型的移动通信技术，如何从新兴发展到高点，然后走向下行的过程。

2023Q1 全球 4G LTE 的终端出货量下降到了 9,600 万部，大致相当于 4G 规模上市两年后 2014Q1-Q2 的状态。

偶遇两张截止到 2021 年的数据图表，感觉很有意思。

图 1 是 Bloomberg 跟踪的上市公司季报关键字的频次统计。从这张图可以看到，AI 作为关键字，在 2017-2018 是高速上扬的，体现行业对 AI 的兴趣与日俱增。但 2019 年开始，AI 的频次则不再增加，而是下滑抖动状态。反映了 AI 商业化不利等，总之就是热度下滑。

图 2 则是风险投资机构在 AI 创业公司的的投资金额统计。很容易看到，风险投资 VC 对 AI 的兴趣是持续在增加的，而且 2021 年还创新高。

2022 年下半年生成式 AI 和 AIGC 开始兴起。2022 年底

附图来自 Smart Insights，其归纳了 AI 在客户生命周期中 15 种应用类别。

根据其近期的研究，只有 13% 的人正在使用 AI 和机器学习进行营销；接近三分之一 (38%) 的受访者计划在 12 个月内进行部署。

然而，接近一半 (49%) 的企业仍然没有计划实施 AI 来支持其营销。