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AI突然引爆市場！最新研判

來源：中國基金報作者：張燕北孫曉輝2025-02-23 08:25

【導讀】AI技術密集迭代引爆市場，六位基金經理解讀AI板塊行情

中國基金報記者張燕北孫曉輝

2025年，AI技術密集迭代（如Grok 3、DeepSeek稀疏算法、GPT-4o免費開放等），掀起新一輪席卷全球的熱潮，極有可能成為具有劃時代意義的AI爆發元年。

隨著“AI+”成為市場關注的重點，近期A股和港股在AI應用方向形成了極強的共振行情，中國科技資產的估值體系迎來全面變革。

AI技術突破性進展將會如何重塑A股和港股科技板塊的投資邏輯？技術民主化將持續帶來怎樣的投資機會？AI技術降本增效背景下，哪些細分領域率先受益？

對此，中國基金報記者采訪了：

嘉實信息產業基金經理李濤

富國基金權益投資部高級權益基金經理、富國新材料新能源、富國匠心成長基金經理徐智翔

平安基金基金經理翟森

創金合信興選產業趨勢混合基金經理張小郭

諾安穩健回報基金經理鄧心怡

富榮基金研究部總經理助理、基金經理李延崢??

在上述基金經理看來，近期AI技術密集迭代，市場投資邏輯也隨之從前期關注的算力芯片、光模塊等算力基礎設施迅速向AI應用端擴散，“AI+”成為市場關注的重點，AI技術降本增效背景下，投資機會有望進入產業鏈全面開花階段。

在他們看來，技術民主化會推進AI應用進入爆發期，“云端計算－管道算法－應用創新”三個階段的新產業趨勢將迅速展開，并帶來行業生態的大變革，催生新的產業投資機會。

近期全球AI技術密集迭代

有望帶來AI產業鏈全面開花

中國基金報記者：近期全球AI技術密集突破（如Grok 3、DeepSeek稀疏算法、GPT-4o免費開放等），將會如何重塑A股和港股科技板塊的投資邏輯？

李濤：這些技術突破對AI領域意義重大，深刻影響相關企業估值、市場預期和投資策略。一方面，它增強了市場對AI技術的信心，DeepSeek引發外資機構對中國資產價值重估，投資者對科技股熱情高漲。另一方面，改變了科技股估值邏輯，投資者更看重企業技術創新與增長潛力，技術優勢企業將獲得更高的估值。同時，技術突破帶來新的投資機會，AI醫療等領域前景廣闊。不過，其帶來的不確定性也要求投資者謹慎評估企業技術實力和市場前景，防止盲目追高。

翟森：近期AI技術密集迭代，最顯著特征是模型平權。此前模型進入門檻較高，閉源的生態以及動輒幾百億美金的投資給國內參與者帶來了較高的成本，商業模式的滯后性也使得大家對投入這一領域有猶豫的態度，而未來開源基座模型成為“數字公共品”，廠商通過計算服務、工具鏈優化獲取收益，商業模式開始逐步清晰。

前期國內AI產業的發展更多是作為跟隨者和配套商的角色參與全球的AI發展。高效率的開源模型出現后，國內與海外的技術代差消失，國內的科技巨頭與海外的差異迅速從一年縮短到6個月以內。國內的科技巨頭未來有可能從AI產業的追趕者成為引領者，中國的科技資產將迎來重估。

張小郭：近期全球AI技術密集突破，不僅優化了AI性能、提升推理能力，還降低了訓練與推理成本，加速AI應用商業化落地，催生出新軟硬件產品，推動傳統IT架構變革。受此影響，市場投資邏輯從關注算力基礎設施轉向AI應用端，“AI+”成為焦點，A股和港股的AI應用板塊形成共振行情。而且，下游AI應用的爆發會增加對算力基礎設施的需求，未來市場投資機會或在上游AI基礎設施和下游AI應用產業鏈全面涌現。

鄧心怡：DeepSeek的崛起標志著中國AI技術在全球范圍內的競爭力顯著提升，其高性能與低成本的特性不僅推動了國內科技股的估值重構，還引發了外資對中國科技資產的重估。港股科技板塊因此受益，恒生科技指數在短期內大幅上漲。

未來，A股和港股科技板塊的投資機會或將更加集中在AI應用落地、算力基礎設施、端側智能硬件等領域，以及互聯網龍頭公司在近期AI變革中快速跟進帶來的業績和估值預期的提升。隨著AI技術進一步普及，其應用場景將不斷拓展至醫療、教育、制造業等多個領域，為相關板塊帶來持續的增長動力。

李延崢：以上事件都在強化DeepSeek出現后AI新的投資邏輯。DeepSeek帶來的影響可以總結為“算力平權”和“模型平權”。

算力端，證明現階段有限的算力投入后訓練強化學習，要比投入預訓練增加模型參數更為陡峭的Scaling Law斜率。Grok 3是全球第一個10萬卡集群訓練出的大模型，但效果并未與現有的模型拉開代差，預訓練Scaling Law放緩的敘事依然延續。DeepSeek NSA算法有望在長文本領域進一步弱化大模型推理對算力的需求。

應用端，DeepSeek已使得國內各種應用可以低門檻接入頂級模型。對于最近GPT-4o和Grok 3的免費，可以理解為行業的鯰魚效應，同樣有利于各類應用接入大模型后科技板塊ROI的提升。

DeepSeek-R1和Grok 3策略差異

帶來不同細分領域投資機會

中國基金報記者：最近半年AI領域經歷了兩次顯著的躍遷，分別由DeepSeek-R1和Grok 3代表。這兩個模型是否體現了AI發展的兩種不同策略？投資邏輯有何不同？

翟森：Deepseek-R1和Grok 3代表AI不同發展策略。DeepSeek-R1通過創新訓練與開源模式，打造專業化、低成本的推理引擎，降低訓練成本，側重在有限算力下創新算法，將算力向推理端傾斜；Grok 3追求通用性與實時功能，依賴強大計算能力和平臺整合，沿襲北美大規模預訓練路徑。

雖然二者策略不同，但投資邏輯本質未變。算法創新和大規模算力相互依存，并非矛盾。不同算法影響的是算力投入結構，而非整體投入。

從趨勢看，人工智能正從大量預訓練邁向深度思維鏈推理。由于訓練數據邊際效應減弱，模擬人類深度思考的慢思考愈發關鍵，MOE混合專家模型和強化學習受到關注，這使得算力投入中推理占比將逐步提高。

張小郭：投資方面，DeepSeek路線降低了AI技術的使用門檻，催生AI應用端的爆發，帶來眾多AI垂直應用、端側AI硬件等方面的投資機會。同時，應用端的爆發，會反過來大幅增加對算力基礎設施的需求和相關的投資機會。Grok路線重點依賴大規模算力，投資機會主要集中在算力芯片、光模塊、IDC、云服務等算力基礎設施領域。

李濤：這兩個模型體現了AI發展的兩種不同策略：Deepseek-R1通過優化數據和算法，追求效率和成本降低，其開源特性推動了AI能力的民主化，促進了技術的快速迭代和創新。Grok 3則是通過大規模算力投入實現性能突破，成為“大力出奇跡”的典型。當前，算力短缺和電力供應成為AI發展的主要限制因素，盡管Grok 3展示了算力投入的潛力，但長期來看，隨著AI應用的規?；涞?，行業降本增效或也將成為必然趨勢。

鄧心怡：DeepSeek-R1聚焦“低成本+高性能”開源策略，憑借低推理API價格和優質蒸餾小模型，降低AI開發應用門檻，推動技術普惠與生態共建，在端側智能等領域投資價值巨大。Grok 3借助海外大規模算力集群，提升模型邊際能力，融合多模態和思維鏈能力，投資邏輯側重高難度思考推理應用及前沿技術研發，有望在智能駕駛、機器人等領域帶來突破。

李延崢：一年前大家談到Scaling Law，主要指的是預訓練階段堆算力、做大模型參數來獲得更好的模型效果。Grok 3就是這條路線的代表。但OpenAI的o1和DeepSeek-R1則拓展了Scaling Law的維度。現在Scaling Law分為預訓練（堆算力、堆參數）、后訓練（強化學習、RLHF）、測試時間縮放（延長推理思考過程），DeepSeek-R1正是在后兩個方向上發力，獲得比資源投入預訓練更好的效果。具體到投資上，預訓練相關的投資主要依賴于海外AI大廠的資本開支，而現在范式轉變后，應用側和推理算力或會獲得更好的增長預期。?

AI平權發展

應用場景或迎爆發式發展

中國基金報記者：技術民主化是否加速AI應用場景落地，將持續帶來怎樣的投資機會？

李濤：AI引領的科技革命，不是短期概念，而將引發長期的社會趨勢變革。大模型開源平權后，將加速AI智能化終端落地。人工智能政策已從前期喊話轉向政策密集落地加碼，算力、數據要素等基礎設施建設有望進一步加速。信息產業板塊中具有卓越潛力和價值的上市公司值得繼續深挖和密切追蹤。

徐智翔：AI發展有兩個主要方向。通用人工智能（AGI）追求極致性能，對訓練算力需求極大，訓練和推理算力需求都會持續上升。以DeepSeek為代表的AI平權追求技術普及大眾，雖降低了訓練算力需求，但因龐大用戶基數，推理算力需求顯著增加。隨著AI平權發展，手機、眼鏡、汽車和機器人四大硬件應用場景或迎來爆發式增長。

張小郭：技術民主化會加速AI應用場景落地，一方面會吸引更多受眾來關注和體驗AI產品，以積累大量的客戶基礎；另一方面，性能的提升和使用門檻的降低，也會加速AI應用向不同使用場景滲透，加速AI應用場景的落地。

AI應用場景的不斷落地，對國產算力、邊緣計算等基礎設施的需求會持續增加，另外，AI應用在醫療、教育、康養、智能制造、金融等眾多垂直領域的落地，可能會帶來行業生態的大變革，催生新的產業投資機會。

鄧心怡：技術民主化通過降低技術門檻，使更多企業與個人能夠接入和使用人工智能技術，推動人工智能在各行各業的廣泛滲透，有望真正促進全社會勞動生產率的提高。這一趨勢帶來的投資機會集中在以下幾個方向：一是AI基礎設施領域，包括算力芯片、云計算平臺及數據存儲解決方案；二是行業應用層面，如智能制造、智慧醫療、自動駕駛等，隨著技術成本下降，這些領域的商業化進程將大幅提速；三是機器人領域，實現人工智能和物理世界的交互，依托我國較完備的制造業基礎和供應鏈優勢，有望再次激活我國制造業增長新動能。

李延崢：底層模型進步對于應用端的意義在于ROI更容易跑通了，DeepSeek開源且API廉價，復現、蒸餾和接入都變得成本較低，只要能幫助應用有更好的表現，ROI分子分母端都有更好的預期。絕大部分軟件應用都可以通過接入LLM讓自己的智能水平或人機交互方式升級。我們看好兩個方面：一方面國內AI大廠增加資本開支帶來的國產算力需求爆發，另一方面應用端Agent在各行各業的落地。

翟森：模型平權趨勢愈發顯著，開源框架打破閉源模型壟斷。中小開發者借助云部署或本地化部署，無需大量算力就能構建垂直場景模型，催生長尾需求。同時，模型使用門檻不斷降低，推動用戶心智從“嘗鮮”向“剛需”轉變，普通用戶也能輕松將模型融入生活。

在此背景下，AI應用不再是巨頭的專屬。成本降低使大模型部署模式多樣，中小團隊能基于開源模型創新，商業模式上具備更多可能性，推進AI應用進入爆發期，“云端計算－管道算法－應用創新”三個階段的新產業趨勢將迅速展開。

算力基礎設施和AI應用等領域都將迎來較好機會

中國基金報記者：AI技術降本增效背景下，哪些細分領域率先受益？你的主要布局思路是怎樣的？?

徐智翔：大模型處于生成式人工智能階段，人形機器人處于更后期的物理人工智能階段。大模型落地速度更快，有望先實現商業化，不過機器人的市場潛力可能更大。從投資角度看，AI投資重點將逐漸向應用端轉移，TMT、人工智能、汽車和機械等與機器人相關板塊值得關注。

選擇投資標的時，主要依據空間、格局和估值的三維框架，關注企業發展的三個階段并從中選擇細分行業。隨著AI應用落地，云計算、機器人、智能駕駛和智能助理等板塊或已進入“從1到10”的快速發展階段。

鄧心怡：隨著AI模型能力提升和模型蒸餾，大模型調用成本下降，應用生態不斷拓展并向端側Agent延展。2025年，應聚焦AI應用生態和端側硬件新品類發展。應用上，關注國內有渠道、數據和客戶基礎的軟件及應用產業鏈；端側方面，留意布局Agent功能的手機、筆記本產業鏈及新終端模式。同時，密切跟蹤人形機器人產業鏈，特斯拉人形機器人或帶動國內機器人行業進入高速發展期，可擇機布局。

李延崢：模型方面和海外的差距被迅速縮小后，各類應用接入，全社會大模型推理流量將迎來顯著增長。承載這些推理流量的推理側算力，如云計算、IDC、服務器、GPU等方向都將在中長期受益，國內云廠商資本開支也因此有上調的空間。

翟森：首先看好國產算力。推理算法爆發以及模型開源的背景下，算力集中化體系被多元化體系替代后，國產算力也獲得了越來越多的發展空間。國內企業在看到低成本訓練的可行路徑后，猶豫中的廠商勢必在2025年開始加大投入，并形成類似于北美產業中的算力競賽。2025年或是國產算力的元年。

其次看好B端的企業化AI需求。在巨頭積極投入的背景下，無論是云端部署還是本地化部署，對于中小企業來說成本不斷降低，我們看好建立在企業端對業務AI化需求的服務型商業模式。

張小郭：AI技術降本增效背景下，全產業鏈都會迎來較好的投資機會，其中，基建先行，算力基礎設施，如國產算力芯片、服務器、邊緣計算、端側硬件等是優先受益的方向。此外，能夠較快落地的AI應用，如AI醫療、AI教育等領域也會率先受益。

布局思路上，優先布局國產算力芯片、服務器、端側硬件等AI硬科技方向，同時重點跟蹤AI垂直應用落地進展，及時布局AI應用落地較快、降本增效效用較大的細分方向。另外，以人形機器人為代表的具身智能，作為一個重要的AI應用方向，也是重要的布局方向。

未來行情波動分化在所難免

或向產業邏輯優先落地驗證方向聚焦

中國基金報記者：當前港股科技指數漲幅顯著跑贏A股，如何看待兩地市場的分化？A股的補漲潛力集中在哪些細分板塊？

鄧心怡：港股科技指數跑贏A股，主要源于其估值偏低及外資對中國科技資產“認知差”和“估值差”的雙重修復。A股的補漲潛力不容忽視，可以關注：一是受益于人工智能技術突破的“AI+”應用領域，如AI醫療、智能駕駛及算力基礎設施；二是順周期板塊，如消費等，消費將成為穩增長的關鍵力量，服務消費占比的提升也展示出巨大的發展潛力；三是低估值的傳統行業，在低利率和資產荒背景下，其重估機會也逐漸顯現。

李延崢：最近蘋果和阿里合作，將搭載通義千問在中國落地AI功能。騰訊也在微信搜索測試接入DeepSeek。我們認為AI時代，流量入口尤為關鍵，眾多Agent，由誰調用，誰就有衍生出新的商業模式的潛力。類似于搜索引擎的競價排名機制，終端選擇什么Agent來滿足用戶的需求，是掌握AI Agent流量分配的關鍵環節。目前看，騰訊、阿里有望成為端側AI Agent新的流量入口。A股各細分領域平臺型公司，也有潛力跑通這種模式。

李濤：港股此番上漲受到科技資產重估預期帶動的估值回升+企業盈利回升的雙輪驅動。不過普漲后，未來行情波動分化在所難免，或向產業邏輯優先落地驗證方向聚焦。

產業與市場，基本面與行情有時并不是完全對應的關系。尤其是在產業發展初期，相對來說，行情波動可能會大一些。看估值的第一階段波動相對較高，基本面帶動的投資才是專業投資者更青睞的，也是投資更甜美的階段。

張小郭：近期，港股和A股科技板塊大幅上漲，源于中國在AI、機器人等前沿技術的突破，引發市場對中國科技資產重估。2025年，中國科技資產估值體系或全面變革。

目前，港股科技指數漲幅遠超A股。這是因為港股市場盤子小、流動性弱，在美聯儲降息預期帶來的全球流動性寬松及全球資本重估中國科技資產的背景下，外資流入對港股科技指數拉動明顯。而A股增量資金有限，消費、地產等權重板塊還拖累指數。不過，A股在AI全產業鏈、機器人等細分板塊存在補漲潛力。

中國科技巨頭可能出現在

全球尖端科技和國內領先產業領域

中國基金報記者：有觀點認為中國可能孕育類似美股“七姐妹”的科技巨頭，你認為哪些領域或企業具備潛力？

李延崢：在底層算力芯片、AI大模型、大模型應用等各個環節，都有成長出巨大公司的潛力。中國具有廣闊消費市場和全產業鏈制造業基礎以及工程師紅利，具備培養出國際化科技巨頭的土壤。

翟森：中國的AI產業大概處于2023年的北美的產業狀態，我們認為算力基座——云上管道——端側應用都具備這樣的潛力公司。中國企業的創新能力以及韌性在全球都具備更強的優勢，在可能的增長潛力上，甚至會超過美國市場。比如算力基座上，我們不但有總量邏輯，同樣還有自主化的滲透率的雙重加持。

張小郭：中國的科技巨頭很可能會出現在全球尖端科技領域和目前中國已處于領先地位的產業領域，包括半導體、算力基礎設施、人工智能、量子科技、智能硬件、新能源、智能駕駛等。

鄧心怡：在AI應用與服務、智能硬件與端側智能、半導體制造、新能源汽車、云計算、生物醫藥及高端制造等戰略性新興產業中，不少企業已展現出強大的技術創新能力和國際競爭力，在政策支持、龐大國內市場、技術突破的多重驅動下，有望進一步拓展全球布局，成為引領未來科技變革的領軍者。

李濤：我們對國內科技行業的成長前景持樂觀態度，相對更關注信創軟件+AI+數據要素等細分領域。從海外經驗看，世界上最優秀的科技公司大多是軟件公司，科技底層的競爭力是解決問題的軟件和算法，包括操作系統和自動駕駛等。成熟的軟件業務低成本、復制性強，邊際利潤提升快。中國軟件未來必將誕生上萬億元市值的公司。