2124.产业趋势投资中，如何赚“认知差”的钱？(下)

那么，如何降低获取信息的成本？什么才是信息量更大的机会呢？

我们平时投资中所说的“信息”，与信息论中的信息定义并不完全一样，如果分为两类，它们对投资者的作用刚好相反：

第一类就是“信息论”中定义的有效信息，减少了投资的不确定性，解决了我们心中一些悬而未决的问题，做出买卖决策，最终驱动股价上涨下跌；

而另一类则刚好相反，揭示了一个充满不确定的全新领域，增加了我们面对的投资的不确定性，并对我们原来的认知体系带来极大的冲击。

以今年需要处理的信息来看，新能源带来的大多是第一类信息，新能源产业的产品体系已经基本完成，产业链已经成形，接下来无非是，锂矿和硅料价格有没有降？组件的招标和排产上升了多少？等等，每一个信息都直接对应着一个投资决策，这也是大部分还持有新能源仓位的投资者的原因；

相反，AI相关板块带来的大都是第二类信息，它在展示了其语言能力的同时，给人类造成了巨大的冲击与困惑：

面对着每天早上都要进行的“猜猜AI界昨晚又发生了什么”的游戏，消除的不确定性远远低于增加的不确定性，这正是很多投资者不愿意投资AI方向的原因——看不到确定受益的标的，看到了也算不出空间。

通常而言，投资者都喜欢第一类信息，厌恶第二类“信息”，因为后者并不是信息，而是一个拥有极高“信息熵”的系统。面对这样的系统，追求确定性的投资者就会本能的回避，并根据以往的经验，得到一个“题材炒作，都是泡沫”的结论，以让自己心安理得。

这个心态实际上符合前面说过的持续盈利的投资方法的“成本特征”——降低获取信息的成本，但问题在于，它错过了“收益特征”——寻找对应信息量更大即可以消除的不确定性更大的投资机会。

什么是信息量更大的机会？比如说，抛一枚硬币，和掷一个骰子，哪一种结果的不确定性更强一点呢？

直觉上就可以判断，抛硬币有两种结果，掷骰子有6种结果，自然后者的不确定性更大。

前面的信息熵公式表示的意思是，变量的不确定性越大，熵也就越大，认知时所需要的信息量也就越大——而信息量越大，其推动股价上涨的动力也越大。

因此，投资者不能屈从于心理上对这种巨大不确定性的恐惧，富贵险中求，不是让你随便去冒险，而是指这一类可以通过认知来消除的不确定性的风险。

所以关键在于，到底哪一些不确定性是可以通过认知去消除？

信息论有两个基本思想：

一、信息量的判断：必然事件没有任何信息量，大概率发生的事件信息量较少，不太可能发生的事件居然发生了，具有极高的信息量。

换成投资上的说法，叫“预期差”，人类天生有趋向高信息量的本能，狗咬人的消息没有价值，人咬狗的新闻才有人关注，正是因为后者能够提供更大的价值。

近些年，人工智能密集出现了多个小概率事件：

我在之前的文章中，列举了一些我觉得需要重视的十个产业趋势，唯独没有放人工智能，当时是觉得这玩意儿可能离成熟还远，但两年后，正是这个方向出现了“涌现”。

甚至我想，大部分人倾向于低估人工智能成熟的概率，可能是潜意识中回避这个威胁，或者是基于某些信仰，不相信人工智能真的能实现。

另一个小概率现象是它的成熟度超出想象。

技术变革，光有技术还不行，必须要等到它的产品足够成熟、成本下降，我们才有可能去应用、去推动这个技术，形成一波趋势，有时需要相当长的时间。

但GPT从诞生到应用，从3.5到4，都是在短短几个月内完全的，完全打破了以前技术变革的规律，在商业上也完全可以用“涌现”二字形容。

一个产业趋势并不是平滑的，不是说今天30%的进度，明天40%的进度。有可能今天10%，接下来几个月一直都是10%，再过一个月突然一下从10%跳到50%，也就是边际变化出现拐点。

二、独立事件具有信息增量的性质。

这个观点的例子是，一个团队发表了验证某一新理论的实验后，另一团队也独立完成了实验，后者的实验虽然完全相同，但提供的也是新的信息增量。

在ChatGPT之前，OpenAI已经推出了图像生成系统DALL-E 2，在图像创作领域，把人工智能推到无限接近人的高度，所以当几个月后，基于另一个系统的ChatGPT在文字生成领域获得成功，它包括的信息量要比单一的突破性事件大得多。

而此后，百度、阿里、360等多家公司，在几个月内相继独立推出同样基于GPT技术的大模型，虽然成熟度不及ChatGPT，但信息量仍然非常大，它意味着技术复现的可能性非常大，大语言模式已经从一个极高信息熵系统，变成一个很高信息熵系统。

那么，根据前面的信息与股价的关系，这个巨大的信息量，必然带来股价的巨幅上涨。

很多投资者受价值投资影响，纠结于不知道哪些标的真正受益，要再等等看，但基于信息量驱动的产业趋势投资，不会给你这个等待机会，它一定是先把有信息量的标的股价推上去，然后在标的的内部进行市值的重新分配，即，进展不如人意的跌下去，超预期的再继续上涨。

很多投资者在选择标的时，过于关注企业的基本面，这就好像技术分析的投资者在股价技术破位后，再用“基本面好”的理由来继续持有一样方法错位，产业趋势投资的盈利来源是未来不确定性的消除，那么，能消除不确定性的有价值的信息，也就不可能来源于代表过去的基本面，而是企业对未来业务的投资。

所以春节后的第一波上涨，市场首先选择认知最充分的拓尔思、海天瑞声和科大讯飞，它们的信息量最大；随着大家对ChatGPT和国内产业链的研究，第二波上涨的标的变成了信息量最大的光模块、寒武纪、昆仑万维、工业富联、三六零，等等。