公司做财务没关系，但是做电视更难，做芯片更难。前者更容易赚钱，而后者恰恰相反，与公司的基因相反。一旦错过了窗口期，企业就很难弥补。对于芯片和操作系统等生态产品，除非出现新的轨道，如人工智能。
    
     近来，美国商务部对中兴通讯实施的出口禁令已经引起了人们对核心技术（尤其是芯片）的重新关注，但事实上，核心技术的发展有其内在的规则，与经济效益最大化相冲突。
    
     从纯技术的角度来看，炼钢肯定比互联网更困难，但显然炼钢在互联网上赚不到钱。如果这种比较感觉完全无可比拟，它可以类似于硬件产品和互联网产品，并且结论是一样的。我以前写了一篇题为硬件创造新世界，软件获利的文章，专门讨论这个话题。
    
     为了制造硬件，我们需要控制供应链、产品质量、销售渠道、售后服务以及维护大量的员工。使软件链比这短得多。但是如果你比较一下戴尔和微软，你会发现在同一时期微软的利润将是戴尔的三倍多，而且差距会扩大。
    
     如果你把这种比较放在芯片公司和社交网络公司上，结果会更加明显。根据美国股市市值，像Momo（2011年成立）这样的社交网络公司的市值是400亿元，净利润是23亿左右。2017年以人民币计价，而泉州科技（成立于2007年）的市场价值约为94亿元。泉州科技2017年的净利润超过2000万元，关键是数量相似。
    
     社交网络公司做的是软的，更多的产品和操作，而芯片公司做的是硬和系统的，设计和生产芯片，并维持一个较长的销售支持链。技术含量，但赚钱理论似乎应用越多，赚钱就越容易。
    
     至少从表面上看，这不是一个例子，但情况非常普遍。高通几乎是领先的芯片公司，但其2017年的净利润约为25亿美元，或约285亿美元，而Facebook则为159亿美元。同样，微软和英特尔在2017年的净利润为96亿美元。而微软的212亿美元则稍有失望。
    
     一直以来，在纯粹的虚拟领域创造财富要比在工业领域创造财富容易。过去，金融和制造业是类似的，但最近提到了硬件和软件。最终被转移，只留下金融、保险等。后者反映在更容易实现软企业，更难实现硬企业。从赚钱的角度来看，它一定是最令人愉快的赚钱方式。作为支撑芯片和硬件赚钱，这些东西太重了。数字显然是更好的载体。
    
     工业的发展大体上就是这样。在产业发展的早期阶段，投资高、效率低的领域有发展的机会，因为此时利润可以维持在相对高的水平。一旦进入后期，主导企业就会出现。此时，如果你想成为英特尔公司，你将能够再次做到这一点。无论是在技术上还是在市场上，这都是非常困难的。技术原因在于没有那么多的试错机会。市场是因为其他已经具有规模效应和生态。后来，无论在价格、性能和生态方面，它们都将处于劣势，几乎没有机会。
    
     也就是说，如果纯粹从经济价值的角度出发，那么我们就必然追求投资少、见效快、利润高的产业，而不会做后半部分的芯片等基础设施。
    
     中兴销售禁令的核心含义是，它提醒企业经济不仅是一种经济，而且企业数字经济的本质非常脆弱。类似的事情也会发生，比如违反某种禁令，Wechat必须打开和关闭所有的iOS货架。等等。
    
     这很有趣，因为即使你知道风险，大多数公司也不能真正采取行动，甚至不能采取什么行动。有多少像腾讯这样的公司真的想建立自己的操作系统大多数企业更愿意将这种风险归因于需要通过运输来解决。也就是说，企业自然会继续在其主要业务或利润更高的领域加强实力，继续玩游戏，继续做广告，这就是市场经济。比如说，互联网公司可以做金融，但是做电视更难，做芯片也更难。前者更容易赚钱，而后者与企业的基本基因相反。
    
     如前所述，如果我们错过了窗口期，那么我们就必须发挥一定的作用来补偿芯片工业的发展。否则，理性的企业就不会真正基于赚钱而不是赚钱的市场考虑来从事这个领域。
    
     华为是一个非常特殊的企业。它在很小的时候就非常安全并且处于危险之中，并且一直在芯片领域投资。这实际上是一个好的模型，因为这样做就避免了启动像这样的基础设施产品的一些核心障碍。在没有着陆场景的情况下，没有人愿意支持着陆场景。在华为这样的场景中，因为着陆路径比较清晰（华为可以卖东西），只要企业坚持投资，就能够真正解决问题。y取决于企业决策水平的全面再平衡，具有很大的偶然性。这还取决于大型企业是否真的有决心和勇气这样做。毕竟，多年来，有很多产品公司，但没有很多下沉的企业。
    
     也就是说，一旦你错过了窗口期，你想弥补生态产品，如芯片和操作系统。这对企业来说是非常偶然的。
    
     理想的情况是，在产业起步阶段，企业已经涉及到了产业链的各个方面，这样无论谁最终获胜，总体情况都能够解决上述问题。像人工智能这样的行业，机会是恰到好处的。
    
     AI轨道可以类似于WiTEL联盟尚未形成的时期。现在显然需要新的芯片和系统。同时，国内外AI企业之间也没有本质的区别。相反，在轨道上的本地企业如语音交互有着本质的优势。在此背景下，在理论上，真正有可能制造自己的芯片、自己的系统，并创建一个完全独立的生态系统。
    
     本文指出一些比较令人困惑的问题，总结出以下四点：第一，不同轨道上的报酬和回报比例不同；第二，企业只能以其固有属性赚取越来越多的钱，或者扩展到利润更高的轨道；第三，基础设施产品从经济维度看没有意义，但从非经济维度看，结果完全不同。第四，在工业的中后期，基础设施的补充严重依赖于大型或超大型企业。第五，完成整个产业链的机会实际上是人工智能产业。