# 中国大模型AI平台投研分析 任务分解

## 任务清单

### Task 1.1: 发展历史与时间线分析
**产出文件**: `reports/platform-analysis/ai-lLM-platform/1_development_history.md`
**核心问题**:
- 各平台创立背景、关键发展节点
- 字节跳动豆包AI如何快速崛起？
- DeepSeek为何被称为"东方神秘力量"？
- 各平台选择的发展路径差异

### Task 1.2: 商业模式与禀赋分析
**产出文件**: `reports/platform-analysis/ai-lLM-platform/2_business_model.md`
**核心问题**:
- 各平台的商业模式解析
- 豆包AI的"字节跳动生态"模式
- DeepSeek的开源模式解析
- 各平台的核心禀赋与局限

### Task 1.3: 竞争格局与护城河评估
**产出文件**: `reports/platform-analysis/ai-lLM-platform/3_competitive_landscape.md`
**核心问题**:
- 中国AI大模型竞争格局演变
- 豆包AI的竞争优势分析
- 各平台的护城河深度评估

### Task 1.4: 财务质量与资本配置
**产出文件**: `reports/platform-analysis/ai-lLM-platform/4_financial_quality.md`
**核心问题**:
- 各平台的融资情况对比
- 豆包AI的资本优势
- DeepSeek的"免费"策略

### Task 1.5: 治理结构与管理层
**产出文件**: `reports/platform-analysis/ai-lLM-platform/5_governance.md`
**核心问题**:
- 各平台管理层背景
- 张朝阳、梁文锋等人的特点
- 各平台管理层决策风格对比

### Task 1.6: 估值与安全边际
**产出文件**: `reports/platform-analysis/ai-lLM-platform/6_valuation.md`
**核心问题**:
- 各平台的估值水平对比
- VC对AI赛道的估值逻辑
- 豆包AI对字节跳动的估值贡献

### Task 1.7: 催化剂与拐点分析
**产出文件**: `reports/platform-analysis/ai-lLM-platform/7_catalysts.md`
**核心问题**:
- AI赛道的边际变化
- 豆包AI的催化剂
- 开源vs闭源的竞争

### Task 1.8: Pre-mortem逆向风险分析
**产出文件**: `reports/platform-analysis/ai-lLM-platform/8_premortem.md`
**核心问题**:
- AI公司最可能的失败场景
- 算力限制、商业化困难
- OpenAI的竞争压力

### Task 1.9: 资金面与情绪面
**产出文件**: `reports/platform-analysis/ai-lLM-platform/9_sentiment_funds.md`
**核心问题**:
- VC对AI赛道的态度
- 市场情绪与估值关系
- 中美AI竞争的情绪影响

### Task 1.10: 芒格栅格模型复核
**产出文件**: `reports/platform-analysis/ai-lLM-platform/10_munger_checklist.md`
**核心问题**:
- 多学科视角验证
- AI大模型的"Too Hard"清单
- 综合评分

### Task 1.11: 最终投资分析报告
**产出文件**: `reports/platform-analysis/ai-lLM-platform/11_final_report.md`
**核心结论**:
- 豆包AI成功的根本原因
- 各平台的禀赋与局限
- 投资建议

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## 执行顺序
1. 执行 Task 1.1 → 1.11
2. 每完成一个task，简要汇报发现
3. 最终汇总研究，输出对比洞察
