股市上涨时，投资者往往想要更多地买入，而股市下跌时则想要卖出。新投资产品的出现会动摇投资者的心态，市场前景的变化也会促使他们改变策略。这是许多投资者熟悉的场景。 新书《只做能赢的投资》正是从这里出发。书中指出，与其寻找准确预测市场波动的方法，不如从一开始就建立一个投资者能够长期坚持的结构。 作者金大中（森林合伙人公司常务）和最近民（森林合伙人公司董事）在书中反转了“如何战胜市场”的常见问题。他们主张，投资者应首先做出能够提高自身胜算的选择，而不是追求高于市场的收益率。 金常务在证券公司工作了26年，负责金融产品和养老金业务。他在大学和研究生院学习行政学和政策学，并在现场积累了养老金规划和退休资产管理的经验。目前，他在森林合伙人公司从事专栏和写作活动，著有《猫咪雷的礼物》和《托管资产》等书籍。 这本书关注的不是华丽的选股方法或短期交易技巧，而是重新强调资产配置、分散投资、成本管理、定期投资和再平衡、复利等投资中的基本原则。通过数据、案例和模拟比较各种投资策略，探讨长期可持续的投资方式。 特别是，作者们强调了“可持续性”。市场上不断出现短期内获得高回报的策略，但长期保持这些回报则是完全不同的问题。 投资者的行为也是一个变量。在牛市中，投资者往往想要迟迟进入市场，而在熊市中则希望迅速退出以避免损失。随着新信息和前景的不断涌现，保持既定的投资原则变得更加困难。频繁的选择和交易会增加成本，并可能缩短长期投资的核心——复利的运作时间。 因此，这本书所说的“赢的投资”标准并不是高于他人的收益率，而是减少不必要的成本和选择，警惕情绪驱动的判断，建立一个能够参与市场长期增长的投资结构。 对于像退休金这样投资周期较长的资产，书中也进行了单独讨论。与其根据短期收益率不断改变投资方向，不如管理资产配置和分散投资，确保长期投资的时间。 最终，书中提出的问题很简单。在众多产品和策略中，投资者应该选择什么？ 作者们表示，不必试图抓住所有投资机会。应避免不利的游戏，选择相对有利的投资方式，并长期坚持。与其追求战胜市场的欲望，不如专注于自己能够控制的选择。 在投资信息泛滥的时代，人们往往会关注还需要了解什么。《只做能赢的投资》则反其道而行，强调应关注不做什么，以及如何长期坚持已定的原则。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

软件行业正面临日益增加的人工智能（AI）代币成本的困扰。主要AI服务公司推出高性能的高价模型，部分企业每月代币支出接近1亿韩元。 根据6月25日的信息技术（IT）行业消息，企业在开发和非开发工作中普遍引入AI代理，导致代币成本负担迅速增加。 软件开发公司A表示，其每月AI使用成本已超出原计划预算的30%。虽然预算是基于成本增长趋势进行的计算，但由于汇率急剧上升和代币使用量超出预期，导致了这一情况。 截至6月24日，韩元对美元汇率为1546韩元，较六个月前的1400韩元中位数上涨约7%。即使是相同的工作，企业也需额外支出7%的成本。此外，开发人员需要阅读庞大的代码库，进行推理、修改并反复验证，AI要求的工作水平也在提高，导致代币使用量激增。 A公司相关人士表示：“我们的月度预算并不是保守估计，但代币使用量仍超出预期。AI代理版本更新速度加快，使得预算编制变得困难。我们计划在审查如何从提示方法开始最小化和优化代币使用量后，发布全公司通知。” 游戏公司B表示，每位开发人员每天的代币成本达到150至400美元。尽管尚未达到人力成本水平，但很快可能会超过，因此公司正在制定应对措施。 公司正在讨论发布减少代币使用的指南，并对各部门进行差异化管理以限制代币使用量。然而，由于不同工作使用的AI模型和性能水平差异很大，事先预测成本规模面临困难，因此具体的指南编写也遇到挑战。 市场研究公司IDC预测，到2027年，AI代理的使用量将增加10倍，代币调用次数将增加100倍。尤其是预计到2030年，年总代币需求将从今年的约100京（10^17）增加到约4海（4 × 10^18），年均增长率约为150%。换句话说，代币成本每年将增加2.5倍。 特别是人均代币使用量的急剧增加，已成为企业的一大难题。习惯于对话式AI的用户输入的提示比以往更长、更复杂，这导致代币使用量急剧上升。此外，随着企业将复杂的推理、协作过程和编码任务委托给AI，人均代币使用量持续上升。 信息通信技术（ICT）行业认为，企业对AI的关注已进入“成本管理”阶段。B公司相关人士表示：“AI确实提高了开发生产力，但在成本结构上无法无限制使用。现在企业正在考虑可能的成本节约方式。”

日本企业正在利用人工智能（AI）提升软件开发速度。在生产力提升成为当务之急的背景下，企业们开始将生成型AI视为业务创新的手段。然而，随着高性能AI模型的使用费用增加，如何衡量其引入效果和管理成本成为新的挑战。 《日本经济新闻》报道，安斯罗普于11日在东京举办了开发者活动“与克劳德一起编程”，正式进军日本市场。今年的活动是继美国旧金山和英国伦敦之后的第三场，约有500名日本企业工程师参加。安斯罗普计划在2025年10月在日本设立首个亚洲分公司，并与NEC、日立制作所等公司建立合作关系。 在活动中，安斯罗普公开了其AI“克劳德”的新模型“克劳德·佩布尔5”。该模型基于4月有限公开的高性能AI“克劳德·米托斯”技术，同时加强了对网络攻击等恶意指令的安全防护。日经评价佩布尔5能够在编程、数学、金融等复杂专业领域长时间自主工作。 安斯罗普平台工程负责人凯特琳·莱希在开幕致辞中表示：“佩布尔等AI模型的性能正在以几何级数提升，但在实际业务中所承担的角色却未能跟上。”她希望通过克劳德来弥补这一差距。弥补这一差距的手段之一是2025年推出的“克劳德代码”，这是一种自动化编程工作的工具，旨在开发能够长时间自主处理复杂任务的AI代理。安斯罗普正在基于企业和机构的使用费用继续投资高性能AI的开发。 日本企业已经开始全面应用AI。日经报道称，日本知名二手交易平台梅鲁卡里表示，通过引入AI，工程师的生产力比去年提升了90%。乐天集团的AI负责人表示，过去每三个月发布一次主要功能的周期现在缩短至两周。富士通在5月与安斯罗普达成合作，使约10万名员工在日常工作中使用克劳德。未来十年，富士通计划转型为AI主导的开发模式，目标是在超过90%的项目中使用AI。预计生产力将比2025年提升两倍以上。 AI的普及也在要求日本系统开发行业的商业结构发生变化。该行业一直以来是根据开发者投入的人数和工作时间来计算费用。如果开发时间因AI而缩短，这种方式可能导致开发公司的收入反而下降。富士通的土方高仁社长表示，如果不改变商业模式，“很难期待大的增长”。 成本问题日益突出。随着将编程代码交给AI处理的“Vibe编码”逐渐普及，用户与AI模型之间的数据交换量，即“令牌”的使用量迅速增加。安斯罗普对企业和开发者实施按令牌使用量计费的按量收费制。新高性能模型的费用是现有主力模型“Opus”的两倍。 随着AI使用费用的增加，企业面临着必须评估成本效益的局面。日经报道称，美国优步科技公司已经耗尽年度AI预算，开始对员工的AI使用设定上限。在日本，许多企业也在将AI的广泛使用作为引入成果。然而，使用率的提高并不一定直接导致收入增加、开发周期缩短或成本降低。日经指出，实际效果的衡量指标仍然缺乏。 普华永道咨询公司的宫崎信平执行董事指出：“许多日本企业将生成型AI的使用率作为引入评估指标，但未能设计出与业绩相连接的评估指标。”他还指出，“在未能衡量效果的情况下，仅仅增加使用量而导致成本上升的案例也不少。” 随着AI成为提升工作生产力的工具，企业的思考也在发生变化。企业不再仅仅考虑是否引入AI，而是开始思考将哪些工作交给AI，以及如何根据成果来合理化成本。日本企业的AI竞争也正在从技术引入的速度转向如何精确管理成本效益的较量。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。