AI，回國航班落地後，去往哪裡？

2025-05-11 21:59 雪球

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作者：悶得而蜜
來源：雪球
春節假期，時間相對充裕，我得以靜下心來，精心梳理對 AI 領域發展的一些思考。回顧過去幾天的市場動態，對相關走勢的判斷還算勉強準確，涉足金融、交通、政府資料及應用領域的眾多股票，漲勢頗為強勁。然而，當 AI 這股浪潮跨越重重阻礙，真正在國內市場落地後，我們又該如何把握方向，選擇怎樣的發展路徑呢？這是值得深入探討的問題。

AI 第一幕：技術爆發與資本狂歡（2023 – 2024 年）

英偉達（Nvidia）憑藉其在 GPU 領域的強大優勢，成為推動 AI 算力發展的核心力量。OpenAI 則以 GPT 系列大模型為代表，開啟了大模型時代，在 AI 應用端大放異彩。
大模型與大算力共舞：大模型作為 AI 智慧的核心，依賴大算力實現其複雜的訓練過程，二者相互依存、相互促進，共同推動 AI 技術突破，邁向新的發展階段。
大力出奇跡（Scaling Law）：大量的資料、強大的算力以及大規模的模型引數，成為這一時期 AI 技術突破的關鍵要素。在這種趨勢下，眾多 AI算力 相關股票迎來了爆發式增長，漲幅驚人，收益倍數達到 3 – 20 倍甚至更高，資本市場掀起了 AI 投資熱潮。

AI 第二幕：技術普及與產業分工合作（2025 – 2026 年）

以 DeepSeek 為代表的新興 AI 企業，在大模型技術上的突破和創新，推動了大模型的開源與普及，大模型的陽光普照大地。
技術平權：經過兩年的技術研發和鉅額資金投入，大模型不再是少數科技巨頭的專利，開始走向大眾。大模型程式碼開源，讓下游各行各業能夠以較低的成本，從雲服務廠商購買 AI 大模型服務，或者將開源推理大模型直接部署到端側硬體，極大地降低了 AI 應用門檻。
算力需求持續增長：技術平權並沒有削弱 AI 算力的重要性，反而激發了更大規模的算力需求。隨著下游 AI 應用場景的不斷拓展，算力需求以更良性的迴圈持續增長。大模型與大算力之間呈現螺旋式上升的發展關係，在不同階段各有側重。
算力格局變化：推理算力與訓練算力將遵循二八定律，即 80% 的算力用於推理，20% 用於訓練。進入以推理為主的階段後，算力硬體將呈現多樣化發展趨勢，GPU、LPU、XPU 等不同型別的晶片各展所長，專用晶片和定製晶片也將在市場中佔據重要地位，滿足不同場景下的算力需求。
大模型研發收斂：隨著 AI 技術的廣泛普及，大模型研發逐漸趨於理性，進入收斂階段。許多實力不足的企業難以承受高昂的研發成本和激烈的市場競爭，快速退出大模型的競爭賽道，甚至部分有潛力的企業也會基於戰略考慮主動離場。
市場關注轉變：市場對大模型的關注點從最初的好奇與追捧，逐漸轉向其實際商業價值，包括價效比、普及難度以及解決實際問題的能力。單純依靠講述大模型故事來吸引關注的時代已一去不復返，企業需要更加註重產品和服務的實際應用效果。
生態圈專業分工：整個 AI 生態逐漸形成更加均衡的專業分工格局。微軟、OpenAI、阿里巴巴、DeepSeek 等少數科技巨頭，負責大模型的研發與迭代，並透過雲服務實現商業變現；寒武紀、瑞芯微、英偉達、博通等算力供應商，為 AI 發展提供強大的算力支援；潤澤科技等企業則專注於提供能源和基建保障，作為 AI 基礎設施服務商，確保 AI 系統穩定執行；廣大下游企業專注於大資料探勘和 AI 應用（即 AI Agents），其中智慧駕駛和機器人是極具潛力的細分賽道，有望成為未來 AI 應用的重要增長引擎。
資本市場熱點切換：資本市場的目光開始從大模型 + 大算力這類基礎平臺，逐漸轉向 AI 驅動的下游應用領域。投資者更加關注 AI 技術在實際場景中的應用和商業變現能力，尋找具有高增長潛力的下游應用企業。
競爭焦點轉移：技術平權後，大模型如同 5G 通訊一樣，可透過資金購買服務，技術與資本的聯絡更加緊密。此時，差異化的場景理解力、資料入口以及使用者資源，成為企業競爭的核心要素。AI 領域將重現 2010 年代移動網際網路時期的資源搶奪大戰，擁有資料和使用者的企業將更受資本市場青睞。
終局預測：參考移動網際網路的發展歷程，除蘋果和華為高階機外，多數手機廠商硬體不賺略虧，主要透過軟體服務實現變現(每年每臺 100 – 500 元)。AI 的最終發展很可能也遵循類似模式，硬體盈利空間逐漸縮小，主要依靠軟體和服務盈利。不過，軟體和服務的特性使其不像硬體那樣確定性強、透明度高，給投資決策帶來了一定的難度和挑戰。

投資的下一站

重視資料與使用者資產：投資者應高度關注擁有資料和使用者護城河的資產，尤其是資料已完成確權、統一標準，並打通變現途徑的行業。個人認為，投資優先順序排序為交通、醫療、金融、貨物流通等。這些行業資料價值高，在 AI 技術的賦能下，有望透過創新應用模式實現更大的商業價值，成為未來投資的重要方向。有政策鼓勵和保護的行業，更是上品。
關注新興技術融合應用：隨著 AI 技術的不斷發展，與物聯網、區塊鏈等新興技術的融合成為新的趨勢。AI 與物聯網結合，能夠實現智慧裝置的自主決策和最佳化控制，在智慧家居、工業網際網路等領域具有廣闊的應用前景；AI 與區塊鏈結合，可以解決資料安全和隱私保護問題，為資料的流通和共享提供更可靠的保障。投資者應密切關注這些新興技術融合的應用場景，挖掘潛在的投資機會。
佈局 AI 基礎設施建設：儘管資本市場的興趣向 AI 下游應用轉移，但 AI 基礎設施建設仍然是行業發展的重要支撐。除了算力供應商外，資料中心、網路通訊、能源等基礎設施領域也將迎來新的發展機遇。隨著 AI 應用的不斷普及，對資料傳輸速度和穩定性的要求將越來越高，這將推動 5G、6G 等新一代通訊技術的發展，以及資料中心的升級和擴建。投資者可以提前佈局相關領域的優質企業，分享行業發展的紅利。
挖掘細分領域龍頭企業：在 AI 應用的各個細分領域中，將湧現出一批具有核心競爭力的龍頭企業。這些企業在技術研發、市場份額、品牌影響力等方面具有顯著優勢，能夠更好地應對市場競爭和技術變革。投資者可以透過深入研究和分析，挖掘這些細分領域的龍頭企業，長期持有，獲取企業成長帶來的收益。例如，在智慧駕駛領域，特斯拉、蔚來等企業已經在技術和市場上取得了領先地位；在機器人領域，大疆、波士頓動力等企業也展現出了強大的創新能力和市場潛力。
聚焦自動駕駛領域投資：自動駕駛是 AI 技術落地的重要場景之一，正處於快速發展階段。目前，全球多個國家和地區都在加大對自動駕駛技術的研發投入和政策支援，相關企業也在不斷進行技術創新和產品迭代。從技術層面看，DeepSeek大幅度降低算力要求，推動自動駕駛等級逐步提升。在投資時，可關注掌握關鍵技術的企業，如雷射雷達供應商禾賽科技、速騰聚創等，它們在感測器領域技術領先，為自動駕駛車輛提供精準的環境感知；以及專注於自動駕駛演算法研發的 Momenta、文遠知行等，其演算法能力決定了自動駕駛車輛的決策和控制水平。同時，整車製造企業向智慧化轉型的進展也不容忽視，像比亞迪等傳統車企積極佈局智慧駕駛領域，透過與科技公司合作或自主研發，提升車輛的智慧化程度，有望在自動駕駛市場佔據一席之地。
洞察機器人行業投資機遇：機器人行業在 AI 技術的加持下迎來了新的發展機遇。協作機器人能夠與人類安全協作，在工業生產、醫療護理、物流配送等領域的應用日益廣泛。在工業領域，發那科、庫卡等老牌工業機器人企業不斷升級產品，融入 AI 技術提升機器人的靈活性和智慧性；同時，新松機器人等國內企業也在快速崛起，憑藉本地化優勢和技術創新，逐步擴大市場份額。服務機器人市場同樣潛力巨大，如家庭清潔機器人品牌科沃斯、雲鯨等，藉助 AI 技術實現了智慧路徑規劃和環境感知，滿足了消費者對智慧家居的需求；醫療機器人在手術輔助、康復護理等方面發揮著重要作用，像直觀醫療的達芬奇手術機器人，已成為微創手術領域的重要工具。投資者可關注機器人核心零部件製造商，如減速器領域的綠的諧波、控制器領域的匯川技術等，這些企業掌握著機器人的關鍵技術，是行業發展的重要支撐。
綜上所述，AI 技術的發展正深刻改變著各行業的發展格局，也為投資者帶來了新的機遇和挑戰。在未來的發展中，我們需要密切關注技術趨勢、市場動態和行業變化，做出更加明智的投資決策。

總的原則：技術裂變已現端倪，按AI即將落地來考慮。

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