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今年以来，全球AI产业持续升温：新一代芯片技术加速落地，算力基建规模化扩张，部分细分领域实现商业化突破。二级市场上，尽管科技板块二季度经历阶段性调整，但机构资金对AI算力基建的布局力度不减反增，折射出市场对产业核心环节的长期共识。
当AI发展进入深水区，如何去伪存真，去芜存菁，把握此次科技浪潮的投资机遇？近期，中欧科技战队的两位基金经理邵洁、冯炉丹，围绕AI产业最新趋势、技术演进方向、商业化进展及未来投资机会，带来了她们的最新观察与洞见。
●9年从业经验，4年投资经验。2016年7月加入中欧基金，历任研究助理、投资经理、投顾代表、研究员。
过去两年，全球AI行业的核心发展，可以总结为由研发驱动的小循环。研发投入的增长推动了算力的扩张，而算力的投入又进一步提升了模型训练的效果，从而迭代出更强大的AI模型。
然而，市场担忧的点在于，这个小循环受制于资本开支的强度和模型迭代的速度。所以大家会去跟踪大厂的资本开支（Capex）这个指标，担心一旦投资意愿减弱，这个循环就跑不下去了。
2025年，一个重要的变化是——在研发小循环之外，海外市场已经逐渐形成由商业化支撑的大循环。研发投入后转化的产品和服务，用户量越来越大，商业模式成型，带来了收入和利润的规模化增长，又进一步提高了研发支出。
以ChatGPT为例，周活跃用户已从今年初的3亿增长到最新的8亿，接近全球领先互联网企业，用户黏性也显著提升。与此同时，AI商业模式逐步清晰：（1）订阅费（2）API调用费（3）Deep Research代表的Agent收费。
相比之下，国内AI行业在两个循环上还存在一些卡点。一方面，在算力供给端，海外先进芯片的获取受限，而国产芯片在量产能力、集群效率上仍有一定差距，导致代码书写、工具使用等模型效果与海外领先水平尚存差距。
另一方面，在需求端，由于国内尚未出现真正威胁互联网巨头核心业务的AI应用，国内互联网企业的投入更多是跟随策略。此外，国内用户对订阅付费模式的接受度相对不高，进一步限制了商业化的速度。
不过，长期来看，中国在人才储备、超级APP生态和政策支持方面具备优势，因此对AI发展水平的长期远景较为乐观。
供给端边际缓解，需求侧持续高景气，光模块和PCB（印刷电路板）等环节到2026年需求逐渐清晰，预计供不应求延续到2027年。
2026年出货量有望超过GPU巨头。看好两方面产业投资机会：（1）ASIC放量后，产业链增量环节。（2）ASIC芯片设计服务厂商、晶圆代工厂等。
期待更广泛的AI应用涌现，跑通商业化闭环，效率类应用（如智能客服、AI编程）是短期核心动力，娱乐体验类应用（如游戏+AR、虚拟人）是中期爆发点，连接类应用（如AI Agent平台）是长期战略方向，其中连接类应用可能孕育长期万亿级市场。
●13年证券从业经验，6年投资经验。曾任国金证券电子行业研究员、安信证券电子行业高级分析师。
AI发展过程中出现了一些“非共识”的方向，也是未来的投资机会。核心观点可概括为：AI推理将重塑AI金字塔。
目前，底层芯片层、中间大模型层、上层应用层分别约为1000亿、6000亿、3200亿美元的市场规模。未来，AI产业应该呈现“倒金字塔”型，芯片层可能有5000亿美元的市场空间，大模型2万亿美元，而应用层的市场空间或将达到20万亿美元。（数据来源：Verified Market Research，Marvell，Prismark，LightCounting，Gartner，弗若斯特沙利文，央视新闻，CNBC）
这种生态的重塑需要商业模型不断产生“飞轮效应”，AI应用往推理端走。有两个对应的终端市场将成为关键突破口，一个是AI眼镜，另外一个是智能驾驶，这两个市场未来有4000亿以上的空间，可能催生千亿或者万亿的大公司。
新的科技竞争格局带来了科技投资的新范式。在科技创新方面，中国正从产业链承接者转变为技术发明者，这一转变在大模型领域表现尤为明显。2023年前，中美大模型存在显著差距，但随着今年初DeepSeek-R1等国产模型的出现，这一差距正在快速缩小。
这种非线性创新特征是我们很难预期的，因此要求建立新的认知框架。科技创新可分为不同阶段：首先是工程创造阶段，这是中国电子科技信息产业过去十年的主要路径，具有线性发展特征；其次是技术发明阶段，特点是发展非线性外推，创新时间点难以预测，中国科技产业现在也在往技术发明走了，无论是在先进制程、芯片设计还是智驾等领域，已经逐步走到了国际前列。此外，技术发明的竞争门槛是比较高的，从投资的角度，要寻找产业链里面具有技术创新的环节，这样才会有超额利润。
目前，AI推理进化有四大方向，分别是模型维度、模型记忆、推理成本和推理速度。
现在常见的大语言模型虽擅长文本生成，但还缺乏对物理世界的理解，这一局限直接影响了AI在复杂任务上的表现。未来突破的关键在于构建真正的多模态模型，通过融入物理规律和环境数据，使AI能够像人类一样归纳抽象概念、规划复杂任务。这种进化将直接推动智能驾驶和人形机器人技术的发展。
现有大语言模型的记忆能力受限于单对话窗口的Token长度，难以维持长期的任务连贯性。AI现在能执行的任务时长大概是1小时，随着模型参数规模按每年翻1-4倍的速度增长，在未来两年内，我们有望看到AI Agent执行为期一天的任务。这种进化将改变人机交互模式，使AI从简单的指令执行者转变为能够自主规划、持续跟踪的日常生活助手。
推理速度的提升直接关系到用户体验和实际应用价值。各家芯片厂商都在努力提升芯片性能，每年性能提升50%-100%，ASIC由于定制化优势在单项性能上可以获得更高的数据。而端侧芯片也展现出巨大的市场潜力，未来市场空间甚至有望超过算力芯片，且中国厂商在这一轮半导体周期都积累了足够的研发实力，紧跟世界一流厂商，未来将会在端侧芯片市场份额的前三名看到中国厂商。
高昂的推理成本是目前阻碍AI普及的主要瓶颈，如果要达到像现在使用互联网一样去使用AI，成本势必要实现持续的下降。降低推理成本的关键在于，一是提升模型能力密度，二是增强端侧芯片承载能力。
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