來源：百億基金經(jīng)理內(nèi)參　

　　以下內(nèi)容節(jié)選自諾安基金鄧心怡最新調(diào)研紀要：

　　持續(xù)關(guān)注 AI 產(chǎn)業(yè)的三個核心預期差方向：應用、算力、以及與人類交互相關(guān)的核心消費終端。當前，對這一框架的判斷沒有改變，但產(chǎn)業(yè)內(nèi)部正在發(fā)生深刻的結(jié)構(gòu)性演變。

　　1、算力：從 “需求驗證” 進入 “利潤驗證” 與 “結(jié)構(gòu)分化” 階段

　　海外算力產(chǎn)業(yè)鏈無疑是 AI 行業(yè)最大的貝塔來源，其長期需求毫不懷疑。然而，產(chǎn)業(yè)發(fā)展已進入第三階段，市場的核心關(guān)切從 “需求真?zhèn)巍?轉(zhuǎn)向了 “利潤實現(xiàn)”。

　　階段演變回顧：

　　第一階段（需求驗證）：市場擔憂 AI 應用是否為真命題，即用戶活躍度（Token 消耗）能否持續(xù)增長。這一擔憂在 2023 年 9 月前后已被證偽。

　　第二階段（收入驗證）：市場擔憂 AI 能否創(chuàng)造收入，避免陷入 “燒錢陷阱”。隨著 OpenAI 等公司融資披露和 ARR（年度經(jīng)常性收入）的快速增長，這一擔憂也已消退。

　　第三階段（利潤驗證）：當前，市場開始擔憂 AI 能否帶來可持續(xù)的利潤。近期海外云廠商（CSP）和互聯(lián)網(wǎng)大廠財報顯示的營業(yè)利潤率分化，正是這種 “AI 泡沫化” 隱憂的體現(xiàn)。

　　核心矛盾：成本剛性 vs． 收入彈性：

　　以行業(yè)標桿 OpenAI 為例，其成本結(jié)構(gòu)具有高度剛性：一方面是最頂尖人才的股權(quán)激勵與薪酬，另一方面是占大頭的、議價空間有限的英偉達算力采購成本。盡管 OpenAI 試圖通過股權(quán)互換等方式降低硬件成本，并通過擴展用戶訂閱、開發(fā)獨立應用（如 ChatGPT）來開拓收入，但截至目前，其成本增速仍快于收入增速，虧損可能持續(xù)擴大。這種 “一騎絕塵” 的投資模式，引發(fā)了市場對整個產(chǎn)業(yè)商業(yè)可持續(xù)性的重新審視。

　　產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的深刻變化：谷歌的啟示與 “雙軌制” 算力生態(tài)：

　　正是在此背景下，谷歌憑借其 “全棧閉環(huán)” 生態(tài)（TPU 算力底座 + Gemini 模型 + 搜索 / 云 / 安卓終端生態(tài)）展現(xiàn)出強大的成本可控性和商業(yè)模式韌性，獲得了市場的重新估值。谷歌的戰(zhàn)略選擇具有標志性意義：它很早就堅持在自研 TPU 上訓練 Gemini 模型，以確保未來在自有算力上推理的自主性與成本可控。Gemini 3 的成功證明了這條道路的可行性。這預示著，除了初創(chuàng)公司，所有具備實力的大廠都將傾向于構(gòu)建或采用多元化的算力方案，以擺脫對單一供應商的依賴并控制成本。因此，算力投資的結(jié)構(gòu)正在發(fā)生兩大變化：

　　芯片層面：從英偉達 GPU 一家獨大，向英偉達生態(tài)與谷歌 TPU 等 ASIC 生態(tài) “雙軌并行” 的結(jié)構(gòu)演變。這解釋了為何博通（作為谷歌鏈核心供應商）等公司的市場表現(xiàn)會階段性超越英偉達。

　　集群需求層面：算力需求正從以訓練為主轉(zhuǎn)向以推理為主。訓練對中斷極度敏感，而推理對中斷的容忍度更高。這一轉(zhuǎn)變降低了對供應鏈（如光模塊）良率的極端苛刻要求，給二線供應商提供了 “逆天改命” 的機遇。同時，為滿足推理場景對低時延、低功耗、低成本的新要求，諸如光電路交換機（OCS）等新技術(shù)將不斷涌現(xiàn)，帶來新的主題性投資機會。

　　2、應用：數(shù)據(jù)演進進入 “研究時代”，垂類數(shù)據(jù)價值凸顯

　　模型能力的演進與數(shù)據(jù)來源的階段性瓶頸密切相關(guān)。認為，AI 發(fā)展在數(shù)據(jù)層面正進入一個新的 “研究時代”。

　　數(shù)據(jù)演進的三個階段：

　　公開互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)預訓練：這一階段已基本到達瓶頸。

　　強化學習與合成數(shù)據(jù)：通過定向優(yōu)化提升模型特定能力（如編程），但這種方式培養(yǎng)的模型如同 “高智商的 15 歲神童”，能力突出卻缺乏綜合判斷力。

　　價值判斷體系與研究時代：下一代突破需要為模型內(nèi)置更復雜的、綜合性的價值判斷體系。這依賴于與預訓練更深度的結(jié)合，而非單純的 “大力出奇跡”。

　　當前的投資機會：在公開數(shù)據(jù)紅利見頂?shù)谋尘跋?，機會將來自于 “把垂類數(shù)據(jù)用好，實現(xiàn)生產(chǎn)力變現(xiàn)”。這意味著，那些擁有獨特行業(yè)數(shù)據(jù)壁壘、并能將 AI 與業(yè)務流程深度結(jié)合，真正提升效率、創(chuàng)造商業(yè)價值的企業(yè)應用（To B）和場景，將進入價值兌現(xiàn)階段。

　　3、消費終端：新產(chǎn)品形態(tài)的 “主題性投資” 前沿

　　消費電子作為 AI 與人類日常交互的最終載體，其變革雖遠但彈性巨大，是緊密跟蹤的主題性投資方向。

　　核心驅(qū)動：未來的突破在于設(shè)備能持續(xù)收集并處理日常生活中實時、高頻、非結(jié)構(gòu)化的碎片化數(shù)據(jù)，進而為用戶提供個性化建議。目前已有科技博主進行生活實驗，通過可穿戴設(shè)備持續(xù)記錄，并用本地模型處理數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了從工作復盤到生活建議的輔助。

　　投資邏輯：這遠非現(xiàn)有產(chǎn)品的簡單升級，而將是全新產(chǎn)品形態(tài)的創(chuàng)造。因此，傳統(tǒng)消費電子大廠未必是最佳受益者，它們受既有業(yè)務牽制較多。更關(guān)注兩類公司：

　　強貝塔型公司：與引領(lǐng)生態(tài)的模型公司（如谷歌、安卓）綁定緊密的合作伙伴。

　　關(guān)鍵零部件創(chuàng)新者：在新交互形態(tài)中掌握核心硬件的公司。例如，移動互聯(lián)網(wǎng)時代是 “觸屏” 替代了鍵鼠；AI 時代，新的交互可能不再依賴傳統(tǒng)屏幕，投影光機、新型傳感器等零部件可能成為關(guān)鍵環(huán)節(jié)。