# Pre-mortem逆向风险分析

## 核心结论
**AI大模型公司最可能的价值毁灭场景是"技术差距+资金耗尽+竞争淘汰"三重叠加。豆包AI的风险是字节跳动战略收缩，其他公司风险是资金链断裂。**

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## 一、Pre-mortem思维框架

### 1.1 巴菲特的忠告

> "我们应该首先思考什么会让我们投资失败，然后避免这些事情。"

### 1.2 芒格的反向思维

> "告诉我我会死在哪里，我就永远不去那里。"

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## 二、豆包AI Pre-mortem分析

### 2.1 场景一：字节跳动战略收缩（概率10%）

**情景描述**：
- 字节跳动AI投入回报低于预期
- 战略重心转移
- AI投入减少

**传导路径**：
```
战略收缩 → 投入减少 →
→ 技术落后 →
→ 市场份额下降
```

### 2.2 场景二：竞争失利（概率20%）

**情景描述**：
- DeepSeek开源模型持续领先
- OpenAI入华
- 豆包技术差距拉大

**传导路径**：
```
竞争失利 → 用户流失 →
→ 收入下降 →
→ 估值压缩
```

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## 三、Kimi Pre-mortem分析

### 3.1 场景一：资金耗尽（概率30%）

**情景描述**：
- 收入增长不及预期
- 融资窗口关闭
- 资金链断裂

**传导路径**：
```
资金耗尽 → 无法继续研发 →
→ 产品落后 →
→ 被迫出售或倒闭
```

### 3.2 场景二：技术落后（概率25%）

**情景描述**：
- 长上下文优势被追平
- 大厂低成本复制
- 技术差距消失

**传导路径**：
```
技术落后 → 用户流失 →
→ 收入下降 →
→ 估值崩塌
```

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## 四、DeepSeek Pre-mortem分析

### 4.1 场景一：开源监管限制（概率15%）

**情景描述**：
- 政府限制开源模型
- 技术出口管制
- 开源生态受阻

### 4.2 场景二：商业化困难（概率30%）

**情景描述**：
- API收入不足以覆盖成本
- 免费开源无法变现
- 资金压力

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## 五、行业整体 Pre-mortem

### 5.1 场景一：OpenAI入华（概率25%）

**情景描述**：
- OpenAI正式进入中国
- 凭借技术优势抢占市场
- 国内公司受压

**传导路径**：
```
OpenAI入华 → 用户流失 →
→ 收入下降 →
→ 估值崩塌
```

### 5.2 场景二：算力限制（概率20%）

**情景描述**：
- 美国芯片管制升级
- H100/A100断供
- 训练能力受限

**传导路径**：
```
算力受限 → 模型能力下降 →
→ 竞争力减弱 →
→ 市场份额下降
```

### 5.3 场景三：AI泡沫破裂（概率40%）

**情景描述**：
- AI商业化持续不及预期
- 投资者信心崩溃
- 估值崩塌

**传导路径**：
```
泡沫破裂 → 融资困难 →
→ 资金耗尽 →
→ 行业寒冬
```

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## 六、多重风险叠加情景

### 6.1 黑天鹅情景（概率5%）

**情景描述**：
算力限制 + OpenAI入华 + 资金耗尽三重叠加

**最坏情景**：
```
三重叠加 → 行业洗牌 →
→ 大多数公司倒闭
```

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## 七、风险监控指标体系

### 7.1 日常监控

| 指标 | 警戒线 | 含义 |
|------|--------|------|
| 芯片管制 | 新政策 | 算力风险 |
| 融资事件 | 某公司融资失败 | 资金风险 |
| 技术突破 | 大厂新模型 | 竞争风险 |

### 7.2 季度验证

| 指标 | 预期 | 低于预期处理 |
|------|------|--------------|
| 收入增速 | >100% | 警惕 |
| 用户增长 | >50% | 警惕 |
| 融资情况 | 顺利 | 警惕 |

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## 八、核心结论

| 平台 | 核心风险 | 概率 | 影响 |
|------|----------|------|------|
| 豆包AI | 字节战略收缩 | 10% | 大 |
| 千问AI | 阿里战略收缩 | 15% | 大 |
| Kimi | 资金耗尽 | 30% | 极大 |
| DeepSeek | 商业化困难 | 30% | 中 |

**巴菲特总结**：
> "Pre-mortem不是让我们恐惧，而是让我们'知己知彼'。了解最坏的情况，才能在风险来临时从容应对。"

**芒格补充**：
> "风险管理不是避免所有风险，而是承担'正确的风险'。AI行业的风险是已知的，关键是它们是否被合理定价。"
