AI投資關(guān)鍵時刻！最新研判來了

　　【導(dǎo)讀】公募投研人士解讀谷歌AI敘事和人工智能投資前景：AI作為主線行情具備較強可持續(xù)性

　　近日，谷歌AI敘事熱度飆升，并引發(fā)一波AI行情。但同時，關(guān)于“人工智能泡沫”的討論在全球資本市場持續(xù)發(fā)酵。

　　谷歌在AI領(lǐng)域的進展有什么標(biāo)志性意義？作為本輪牛市主線的AI行情是否可持續(xù)？“人工智能泡沫”與2000年互聯(lián)網(wǎng)泡沫有何異同？投資者當(dāng)下該如何操作？

　　為此，中國基金報記者采訪了嘉實基金大科技投研總監(jiān)王貴重、南方創(chuàng)業(yè)板人工智能ETF基金經(jīng)理潘水洋、博時基金權(quán)益投資四部副總經(jīng)理兼投資副總監(jiān)肖瑞瑾、永贏基金權(quán)益投資部聯(lián)席總經(jīng)理李文賓、平安科技創(chuàng)新基金經(jīng)理翟森、西部利得基金基金經(jīng)理吳海健、諾德基金基金經(jīng)理周建勝，共同把脈市場分歧漩渦中的AI產(chǎn)業(yè)投資價值。

　　南方基金潘水洋：Gemini3模型的推出有望進一步提升算力與存力的需求。

　　嘉實基金王貴重：目前AI整體呈現(xiàn)估值不便宜但空間巨大的特點。

　　博時基金肖瑞瑾：中國AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢明顯，國產(chǎn)化和產(chǎn)業(yè)生態(tài)是兩個重要優(yōu)勢。

　　永贏基金李文賓：當(dāng)前AI板塊基本面持續(xù)向上，估值也處于合理階段，基于2026年至2027年高景氣持續(xù)，AI作為市場主線的行情有望具備較強的可持續(xù)性。

　　平安基金翟森：未來1-2年，AI的關(guān)鍵突破主要來自算法升級與算力基礎(chǔ)設(shè)施升級。

　　西部利得基金吳海?。嚎萍甲灾骺煽厥情L期趨勢，伴隨先進制程產(chǎn)能釋放，國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)大廠、運營商等算力需求有望快速釋放，帶來國產(chǎn)算力芯片供應(yīng)鏈業(yè)績高速增長。

　　諾德基金周建勝：作為本輪牛市主線的AI行情，我們認為其可能仍具有一定持續(xù)性。

AI產(chǎn)業(yè)從“硬件”到“軟件”的里程碑

　　中國基金報：谷歌發(fā)布Gemini 3，其AI敘事引發(fā)全球市場高度關(guān)注。如何看待這一進展？有什么標(biāo)志性意義？

　　潘水洋：谷歌近期憑借Gemini 3 Pro與Nano Banana Pro的密集發(fā)布，在AI領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了對OpenAI的強勢反超。其根本優(yōu)勢在于構(gòu)建了從TPU自研芯片、Gemini大模型到搜索及Waymo應(yīng)用的全棧式閉環(huán)生態(tài)，不僅顯著提升了模型性能，更將模型參數(shù)優(yōu)化周期從數(shù)月壓縮至一周，體現(xiàn)出軟硬一體帶來的迭代效率與成本優(yōu)勢。

　　這一生態(tài)化競爭策略，正推動谷歌重新掌握AI主導(dǎo)權(quán)。Gemini 3模型的推出有望進一步提升算力與存力的需求。

　　王貴重：Gemini 3在推理、編程和多模態(tài)能力上都有顯著提升，是AI發(fā)展中的一次重大突破。從產(chǎn)業(yè)的角度觀察，Gemini 3展示了AI產(chǎn)業(yè)可能的進路，包括原生多模態(tài)、Agent發(fā)展方向等。從AI落地的角度看，Alphabet與Gemini 3展示了AI從硬件（TPU）、模型及應(yīng)用（Gemini）到服務(wù)（云服務(wù)、搜索、廣告）閉環(huán)商業(yè)模式的可能性，可以看作AI產(chǎn)業(yè)從“硬件”到“軟件”這一過渡階段的里程碑。

　　李文賓：Gemini 3的發(fā)布，初步奠定了谷歌在AI領(lǐng)域從追趕到領(lǐng)跑的地位，展示出其技術(shù)與生態(tài)協(xié)同的優(yōu)勢。對行業(yè)格局來說，谷歌的突圍，讓產(chǎn)業(yè)在算力基礎(chǔ)設(shè)施層進入多元化競爭狀態(tài)，而在模型和應(yīng)用層可能會向集中化演進，后續(xù)需要關(guān)注相應(yīng)趨勢帶來的產(chǎn)業(yè)鏈重塑的投資機會。

　　肖瑞瑾：Gemini 3模型具有多重重要意義，不僅強化了大模型技術(shù)進步的持續(xù)性，同時也顯示了谷歌“自研芯片+模型+應(yīng)用”的強大協(xié)同創(chuàng)新能力，這也為后續(xù)中國大模型企業(yè)持續(xù)進步提供了學(xué)習(xí)范例。

　　翟森：谷歌Gemini 3執(zhí)行復(fù)雜workflow（工作流程）的實際表現(xiàn)出現(xiàn)代際提升，標(biāo)志著AI從“回答問題”躍遷到“執(zhí)行任務(wù)”，在規(guī)劃、長鏈路推理、多模態(tài)視頻理解和工具協(xié)同上進入可用于真實workflow的階段，意味著AI不再只是輔助工具，而是可以承擔(dān)生產(chǎn)力任務(wù)。在這種模型普及后，AI的商業(yè)化有望呈現(xiàn)指數(shù)級驗證，而非線性爬坡。

　　吳海?。含F(xiàn)階段來看，谷歌在AI板塊處于領(lǐng)先地位，其本身具備良好的硬軟件生態(tài)，更容易出現(xiàn)從底層芯片到中層模型，再到終端用戶體驗提升的全棧式創(chuàng)新，它的領(lǐng)先將刺激其他大模型廠商加大投入，AI“軍備競賽”的趨勢仍將維持，有益于AI產(chǎn)業(yè)長期發(fā)展。

“估值不便宜但空間巨大”

　　中國基金報：當(dāng)前AI板塊基本面和估值水平如何？作為本輪牛市主線的AI行情是否仍具有可持續(xù)性？未來將如何演繹？

　　王貴重：目前AI整體呈現(xiàn)“估值不便宜但空間巨大”的特點。AI主線能否持續(xù)，這背后的邏輯是國內(nèi)AI發(fā)展能否追上美國，我們對此是有信心的。這個信心來自幾方面：硬件層面，我們在加速追趕，一些半導(dǎo)體公司收入的快速增長，在以前是很難想象的；算法層面，AI的競爭核心是人才，這方面對手很難拉開代差；應(yīng)用層面，國內(nèi)擁有更完整的產(chǎn)業(yè)鏈和下游市場。這些都是未來AI行情演繹的方向。

　　李文賓：當(dāng)前AI板塊基本面持續(xù)向上，估值也處于合理水平。預(yù)計2026年至2027年高景氣將會持續(xù)，AI作為行情主線具備較強的可持續(xù)性。

　　從基本面角度來看，上游算力側(cè)依舊保持高景氣度，AI對硬件的需求（Scaling Law，規(guī)?；▌t）支撐相關(guān)企業(yè)業(yè)績高增，2026年訂單等基本面指引繼續(xù)加速，2027年仍然可維持中高增速；中游模型側(cè)來看，海外模型持續(xù)提升綜合能力上限，國內(nèi)模型通義千問、豆包等陸續(xù)實現(xiàn)突破，出海進程加速，海外市占率不斷提高，且國內(nèi)外模型廠商收入都在快速增長；下游應(yīng)用端，已出現(xiàn)AI應(yīng)用雛形，如智能體、機器人等，2026年至2027年有望大規(guī)模推廣落地。

　　周建勝：AI作為本輪牛市行情的主線，具有一定的持續(xù)性。當(dāng)前，我們對未來行情依然較為樂觀，因為本輪AI行情的大贏家同時也是產(chǎn)業(yè)的大贏家，是他們在真實地推動產(chǎn)業(yè)進步。

　　肖瑞瑾：當(dāng)前AI板塊基本面仍然堅實，估值水平相對合理，我們認為AI主線投資機遇具有可持續(xù)性。隨著大模型進入產(chǎn)業(yè)生態(tài)競爭階段，未來將更加偏好大型科技企業(yè)。

“人工智能泡沫”并未出現(xiàn)

　　中國基金報：當(dāng)前市場對人工智能是否出現(xiàn)“泡沫”存在分歧。目前的狀況與2000年互聯(lián)網(wǎng)泡沫相比有何異同？如何評估其中的風(fēng)險與機會？

　　肖瑞瑾：我們認為當(dāng)下市場沒有出現(xiàn)所謂的“人工智能泡沫”，與2000年互聯(lián)網(wǎng)泡沫相比也有巨大的不同。人工智能行業(yè)存在一些結(jié)構(gòu)性風(fēng)險，但也對應(yīng)著潛在的投資機會。當(dāng)前，大模型進入產(chǎn)業(yè)生態(tài)競爭階段，中國具備強大生態(tài)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)仍然處于相對低估值狀態(tài)，這可能是較為顯著的投資機遇。

　　潘水洋：目前AI領(lǐng)域投資增長很快，相關(guān)公司估值較高，但產(chǎn)業(yè)鏈盈利持續(xù)兌現(xiàn)、基本面良好、流動性相對寬裕，尚不具備傳統(tǒng)意義上觸發(fā)產(chǎn)業(yè)劇烈調(diào)整的宏觀條件。對比當(dāng)年互聯(lián)網(wǎng)浪潮，此次AI浪潮出現(xiàn)如Facebook、微信等“爆款”級應(yīng)用或許只是時間問題，現(xiàn)在說AI出現(xiàn)泡沫可能言之過早。

　　李文賓：當(dāng)前市場爭論的“人工智能泡沫”與2000年的互聯(lián)網(wǎng)泡沫，在資本狂熱、估值偏高、行業(yè)早期波動等表象上有相似之處，但在盈利支撐、技術(shù)成熟度、市場格局等核心層面差異顯著，本輪人工智能浪潮更加扎實。目前主要風(fēng)險包括資本開支投入過多引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險，商業(yè)模式盈利性尚未完全清晰等。

　　翟森：AI不是互聯(lián)網(wǎng)2.0，它不是信息流速的升級，而是生產(chǎn)力結(jié)構(gòu)的重寫。以互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)化的歷史來類比AI發(fā)展，本質(zhì)上是用錯誤的標(biāo)尺去測量另一類經(jīng)濟形態(tài)。

　　周建勝：2000年時期，大量“.com”中小公司以虛無的敘事把市值撐得非常大，估值高企，早已超出合理范疇。如今，無論是海外還是國內(nèi)AI優(yōu)勢企業(yè)，支撐市值的大多是扎扎實實的利潤和現(xiàn)金流，許多龍頭公司呈現(xiàn)股價越漲而相對估值越便宜的現(xiàn)象。對于人工智能的風(fēng)險與機會，我們會結(jié)合公司所處的產(chǎn)業(yè)賽道的成長潛力與公司的競爭力來綜合評估其中期（3年）與長期（10年）的潛在空間，以合理的折現(xiàn)率進行估值。

　　王貴重：我們確實應(yīng)該警惕部分領(lǐng)域估值過高，以及技術(shù)發(fā)展可能不及預(yù)期的風(fēng)險。但就目前來說，我們可能仍然處在AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的早期階段，通過精選個股，仍然可以在不同階段匹配不同的受益股票來分享AI發(fā)展帶來的投資機遇。

部分細分領(lǐng)域估值較高

　　中國基金報：AI板塊目前估值水平如何？是否存在估值偏高的細分領(lǐng)域？在投資中如何規(guī)避？

　　周建勝：目前AI板塊中部分細分領(lǐng)域存在估值偏高的風(fēng)險。為了更好地把握機會、規(guī)避風(fēng)險，建議考慮把更多倉位放在當(dāng)下以及未來三年確定性相對較強且能兌現(xiàn)利潤與現(xiàn)金流的龍頭公司上。給予確定性較高的龍頭公司溢價；對于確定性較低、彈性較大的品種，可以考慮低倉位、分散持倉，待其確定性提升后再提高持倉比例。

　　李文賓：目前AI板塊的投資風(fēng)險并不在于短期估值，而更多在于產(chǎn)業(yè)進展是否順利，以及是否因為競爭加劇影響到領(lǐng)先企業(yè)的產(chǎn)業(yè)地位。谷歌大模型的強勢崛起，帶領(lǐng)谷歌鏈“硬件－軟件－云－生態(tài)”強勢出圈，同時推動谷歌業(yè)務(wù)延伸至其他互聯(lián)網(wǎng)龍頭。所以，我們需要謹(jǐn)慎審視各行業(yè)龍頭是否能夠頂住AI技術(shù)對產(chǎn)業(yè)競爭格局的沖擊。同時，AI對消費端的影響日益加深，但更廣闊的應(yīng)用空間在于制造業(yè)，目前無論大模型企業(yè)還是制造業(yè)都在努力搭建AI和實體制造業(yè)之間的橋梁，目前來看有進展但不夠快。

　　肖瑞瑾：當(dāng)前市場AI板塊有兩個方向存在一定高估風(fēng)險，投資中應(yīng)以防御姿態(tài)應(yīng)對。

　　首先是算力租賃行業(yè)，隨著英偉達和國產(chǎn)算力芯片技術(shù)持續(xù)進步，舊卡經(jīng)濟性大幅下降，可能導(dǎo)致折舊期限縮短，影響算力租賃企業(yè)的盈利能力。其次是AI初創(chuàng)企業(yè)和應(yīng)用層企業(yè)，由于大模型競爭進入產(chǎn)業(yè)生態(tài)競爭階段，行業(yè)發(fā)展主導(dǎo)權(quán)轉(zhuǎn)移到大型科技企業(yè)手中，一些綜合實力不強的AI初創(chuàng)企業(yè)，以及產(chǎn)品單一的AI應(yīng)用企業(yè)，可能會被科技巨頭取代，失去成長空間。

中國AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢明顯

　　中國基金報：中國AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的優(yōu)劣勢是什么？如何看待國產(chǎn)算力板塊的投資價值？

　　吳海?。褐袊鳤I產(chǎn)業(yè)發(fā)展的優(yōu)勢在于應(yīng)用場景和基建能力，包括擁有全球最大的數(shù)字市場因而享受數(shù)據(jù)紅利，豐富的落地場景滋養(yǎng)各類AI應(yīng)用的創(chuàng)新和生長，強大的基建能力和特高壓傳輸網(wǎng)絡(luò)為AI算力提供長期穩(wěn)定的能源保障。短板在于底層算力和模型架構(gòu)，包括高端芯片受限以及芯片制造工藝暫時落后，與主流大模型架構(gòu)0-1創(chuàng)新能力還有差距，軟件棧成熟度仍不足以及缺乏用于訓(xùn)練的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。從中期維度看，科技自主可控是長期趨勢，伴隨先進制程產(chǎn)能釋放，國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)大廠、運營商的算力需求有望快速釋放，帶來國產(chǎn)算力芯片供應(yīng)鏈業(yè)績高速增長。

　　翟森：中國在AI上的優(yōu)勢是整體體系的效率與落地速度，在開源生態(tài)、算力成本、工程化人才和產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同上具備更強的規(guī)模化能力。GPU之外的整條供應(yīng)鏈——服務(wù)器、光模塊、液冷、電力、IDC建設(shè)——中國都能以更低成本、更快速度完成，形成大規(guī)模訓(xùn)練與部署的經(jīng)濟性。劣勢在于我們受限于高端算力芯片供給。長期依然看好國產(chǎn)算力的成長空間。

　　李文賓：中國AI產(chǎn)業(yè)在開源生態(tài)、制造業(yè)和落地場景等方面優(yōu)勢突出，但在基礎(chǔ)理論和核心硬件等領(lǐng)域存在短板。優(yōu)勢方面，我們的開源模型處于世界領(lǐng)先地位，具備豐富的制造業(yè)基礎(chǔ)和可落地場景，在AI產(chǎn)業(yè)鏈硬件環(huán)節(jié)具備較好基礎(chǔ)。劣勢主要是高端模型理論以及核心硬件不足，如高端GPU等制造業(yè)能力，這導(dǎo)致國內(nèi)模型廠商落后海外1~2年。

　　王貴重：中國AI發(fā)展的瓶頸主要是算力，這方面我們正在加速追趕。中國AI產(chǎn)業(yè)也有優(yōu)勢，比如我們在To C應(yīng)用層面市場廣度較大，有更好的落地經(jīng)驗。國產(chǎn)算力領(lǐng)域，雖然目前存在不確定性，但彈性很大。國內(nèi)無法使用最先進的海外算力，倒逼我們建立自己的完整生態(tài)，包括設(shè)備、材料、零部件、芯片設(shè)計、生態(tài)體系等等，任何一個突破都是巨大的機會。

　　肖瑞瑾：中國AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢明顯，國產(chǎn)化和產(chǎn)業(yè)生態(tài)是兩個重要優(yōu)勢。國產(chǎn)算力板塊的長期投資價值顯著。短板在底層半導(dǎo)體制造技術(shù)，這也是目前少數(shù)待突破的環(huán)節(jié)，但隨著國產(chǎn)核心裝備的技術(shù)突破，相信這一產(chǎn)業(yè)發(fā)展短板很快也將被彌補，未來將迎來國產(chǎn)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的黃金期。

　　潘水洋：今年，DeepSeek實現(xiàn)了大模型第二路徑“不強堆參數(shù)量和算卡，支持端側(cè)部署”，向全世界證明了用更少GPU實現(xiàn)等效算力，也證明中國在AI算法和架構(gòu)設(shè)計方面已有明顯突破。數(shù)據(jù)和算力正迎頭趕上，機器人、無人機等領(lǐng)域也初步建立了領(lǐng)先優(yōu)勢，在新一輪科技革命中有望形成“雙核心”模式。

　　周建勝：AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展依賴電力、算力、人才、資本、政策、應(yīng)用等諸多要素，我們擁有全世界最好的電力基礎(chǔ)設(shè)施、廣泛的AI人才、豐富的資本支持和良好的政策環(huán)境。

AI應(yīng)用處于商業(yè)化落地初期階段

　　中國基金報：目前AI應(yīng)用端處于什么階段？更看好哪些具有明確商業(yè)化路徑的應(yīng)用場景？

　　肖瑞瑾：AI應(yīng)用目前處于高速發(fā)展期，以Gemini 3模型為代表的SOTA模型與產(chǎn)業(yè)生態(tài)高度融合，并迅速內(nèi)嵌到生態(tài)應(yīng)用中，模型調(diào)用token（詞元）數(shù)量處于快速增長期。我們看好AI在建模和編程、個人知識庫管理、企業(yè)生產(chǎn)力工具等多個細分領(lǐng)域的應(yīng)用前景。

　　李文賓：目前比較看好有明確商業(yè)化路徑的應(yīng)用場景，包括AI廣告、辦公和軟件助手、數(shù)據(jù)與分析平臺、AI編程、金融醫(yī)療等垂直領(lǐng)域軟件平臺等，上述方向海外已出現(xiàn)業(yè)績兌現(xiàn)與明確收費模式，國內(nèi)企業(yè)也在陸續(xù)嘗試切入。

　　王貴重：AI正從預(yù)期驅(qū)動轉(zhuǎn)入真實落地的新階段。在To C端，AI應(yīng)用已與廣告、游戲、個人助理（Agent）等緊密結(jié)合。在To B端，國內(nèi)正參照美國的發(fā)展路徑，營銷、法律、政務(wù)、代碼（Coding）等部分工作逐步被AI替代。

　　翟森：AI商業(yè)化還處于初期階段，尤其在To C層面，尚未形成大規(guī)模、可重復(fù)的單點產(chǎn)品模式。同時，AI的收入會滯后，因為企業(yè)使用它，要把原有的流程拆掉重建。所以，AI的投入與收入之間出現(xiàn)階段性錯配并不是泡沫的信號，而是所有生產(chǎn)力革命的共同特征：先擴大能力，再擴大場景，最后才進入大規(guī)模商業(yè)化兌現(xiàn)。我們看好傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字生產(chǎn)力進入改造階段的商業(yè)化落地。

　　吳海?。寒?dāng)前AI應(yīng)用處于商業(yè)化落地的初期階段，市面上已出現(xiàn)了AI耳機、AI玩具、AI視頻、AI編程等應(yīng)用軟件和終端電子產(chǎn)品，但均處于探索階段，滲透率和付費率較高的應(yīng)用主要是聊天和編程領(lǐng)域，主要看好廣告營銷、辦公軟件、視頻編輯、AI眼鏡、智能穿戴等場景。

看好AI算力基礎(chǔ)設(shè)施及AI生態(tài)應(yīng)用

　　中國基金報：在AI算力、模型、應(yīng)用三大環(huán)節(jié)中，最看好哪個環(huán)節(jié)的投資價值？

　　王貴重：“硬三年、軟三年、商業(yè)模式再三年”，我們現(xiàn)在可能處在由“硬三年”向“軟三年”過渡的早期階段。模型和應(yīng)用（現(xiàn)在模型即應(yīng)用也成為一種趨勢）將帶來巨大的投資機會。同時，模型和應(yīng)用的進化帶動需求提升，也會給上游算力帶來新的機會。

　　從確定性來看，一些受益于AI發(fā)展的細分領(lǐng)域增長迅猛，比如在算力的巨大需求下，存儲五年來第一次出現(xiàn)了由需求拉動的漲價。

　　潘水洋：最看好AI產(chǎn)業(yè)鏈上游算力基礎(chǔ)設(shè)施。近期海內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)巨頭開始大幅上調(diào)資本開支計劃，主要投向算力基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，尤其是AI算力芯片、光模塊等硬件板塊。在算力芯片領(lǐng)域，國產(chǎn)替代進程在加速，AI芯片產(chǎn)能和良率持續(xù)提升，出貨量有望持續(xù)超越市場預(yù)期。

　　李文賓：最關(guān)注算力環(huán)節(jié)，這與當(dāng)前全球AI發(fā)展所處的階段有關(guān)?，F(xiàn)階段，Scaling Law依然是指導(dǎo)AI模型產(chǎn)業(yè)的核心理論基礎(chǔ)，全球（以中美為主）繼續(xù)加大算力投資以占據(jù)領(lǐng)導(dǎo)地位，未來2～3年，算力領(lǐng)域有望形成較強的業(yè)績兌現(xiàn)能力。

　　其次，目前模型端的競賽孰強孰弱很難下結(jié)論，即使谷歌的最新大模型已斷層式領(lǐng)先，但依然無法推導(dǎo)出贏者通吃的結(jié)論。

　　最后，從應(yīng)用端看，AI產(chǎn)業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展有著不同的發(fā)展特點，最明顯的是大模型本身就是一個超級應(yīng)用。應(yīng)用端投資需要等到大模型競爭格局清晰后才會有比較確定的投資結(jié)論。

　　光模塊領(lǐng)域，國內(nèi)廠商具有較強競爭力，發(fā)展出多個全球市占率領(lǐng)先的光模塊品牌，是AI算力產(chǎn)業(yè)鏈為數(shù)不多的國產(chǎn)替代率較高的環(huán)節(jié)，也是這輪AI算力擴張浪潮中的重要玩家。

　　肖瑞瑾：當(dāng)前更看好AI算力基礎(chǔ)設(shè)施，以及AI生態(tài)應(yīng)用。首先，以Gemini 3為代表的SOTA模型仍在持續(xù)取得技術(shù)進步，表明Scaling Law規(guī)模法則仍然有效，算力投入仍然是必選項。其次，當(dāng)前大模型技術(shù)競爭正在進入產(chǎn)業(yè)生態(tài)競爭階段，掌握龐大算力資源和應(yīng)用基礎(chǔ)的大型科技企業(yè)具備顯著優(yōu)勢。

AI的關(guān)鍵突破方向：

算法升級與算力基礎(chǔ)設(shè)施升級

　　中國基金報：未來1—2年，AI領(lǐng)域哪些方向可能出現(xiàn)重要的技術(shù)突破和商業(yè)應(yīng)用？

　　李文賓：未來最值得關(guān)注的技術(shù)突破和商業(yè)應(yīng)用可能會出現(xiàn)在全模態(tài)突破、AI智能體落地、具身智能突破方向。AI環(huán)節(jié)經(jīng)過2～3年的發(fā)展，已出現(xiàn)格局分化，作為重投入行業(yè)，已掉隊玩家存在出現(xiàn)泡沫的風(fēng)險，應(yīng)聚焦具備領(lǐng)先優(yōu)勢的企業(yè)。

　　翟森：未來1～2年，AI的關(guān)鍵突破主要來自兩個方向：算法升級與算力基礎(chǔ)設(shè)施升級。前者包括多Agent協(xié)作、長上下文與外部記憶，讓模型從“回答問題”進化到“主動執(zhí)行任務(wù)”，真正進入應(yīng)用爆發(fā)期；后者包括新的技術(shù)升級支撐超大規(guī)模GPU集群的出現(xiàn)。隨著推理成本下降和自動化能力增強，AI將在企業(yè)流程、科研、創(chuàng)意和個人效率中快速實現(xiàn)商業(yè)化，形成新一輪確定性極強的需求周期。

　　肖瑞瑾：我們認為未來1～2年AI領(lǐng)域值得關(guān)注的技術(shù)突破是在線學(xué)習(xí)（online-Learning）。根據(jù)相關(guān)論文，采用在線學(xué)習(xí)技術(shù)的模型將在推理過程中不斷進行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，持續(xù)提升模型能力，而不是在訓(xùn)練完成后能力基本定型。從商業(yè)應(yīng)用角度看，最值得關(guān)注的應(yīng)用場景為無人駕駛和人形機器人。

（文章來源：中國基金報）

(原標(biāo)題：AI投資關(guān)鍵時刻！最新研判來了)

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