"一二三四 二二三四" 时代在召唤。
现在的头部大模型公司，是一种以前没见过的经济实体。底层技术发生巨变时，当下的认知和估值总是缺乏想象力。或者说，想象力会由于环境的不适配而受到限制。
蒸汽机/铁路取代马力是一个值得参考的例子 - 早期断裂、互不相通的铁路无法体现真正价值。直到美国南北战争爆发，强烈的需求倒逼铁路连成了一张巨大的统一网络，火车才开始对整个国家物流和经济生产方式产生了彻底的重构。但在全网建立前的几十年里，这种颠覆力被严重低估。
电力取代蒸汽机时，类似的剧情又上演了一遍。电动机刚发明出来的头二十年，老板们只是单纯地把工厂中央那个巨大的蒸汽机，换成了一台大电机，原本的传动轴和皮带一点没变。生产力也没有得到大的提升。直到后来，人们改变了原有的车间布局，给每一台工作台配上独立的小电机，发明出现代流水线，电力的真正威力才爆发出来。在搞懂这种"重构工作流"的潜力之前，当时的资本市场对电力的估值也是保守的。
所以，在当下，惊叹于 neo labs 极高的估值的时候，我又会觉得我一定仍然低估了他们的价值：
in general, 员工人数少，但经济杠杆大。像 OpenAI 和 Anthropic 只有几千人，但它们的估值体量和对经济的渗透能力，不亚于拥有几十万员工的传统巨头。
neo labs 和上下游形成了封闭的利益循环。大模型实验室和云服务、芯片厂商之间，既是投资人，又是客户。微软投资 OpenAI，OpenAI 转头去买微软的算力；亚马逊和谷歌投资 Anthropic，Anthropic 接着用它们的云服务。这种你中有我的内循环，带了不少 systematic risk 也有不少吐槽，但这也确实是实打实的影响力和对整个产业链的控制。
跨行业的门槛被降到了前所未有的低度。以前进入一个新行业需要很多年的积累，现在有了 AI 自动生成代码等工具，很多行业的底层逻辑重构成了可能。（当然，完全的落地仍然要假以时日with the help from FDE）
无法想象的use cases, 无法估计的进步曲线，我们真的有可能在当下高估neo labs 的价值吗