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【導讀】AI技術密集迭代引爆市場,，六位基金經(jīng)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(fā)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(chǎn)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(xù)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(chǎn)業(yè)基金經(jīng)理李濤

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

平安基金基金經(jīng)理翟森

創(chuàng)金合信興選產(chǎn)業(yè)趨勢混合基金經(jīng)理張小郭

諾安穩(wěn)健回報基金經(jīng)理鄧心怡

富榮基金研究部總經(jīng)理助理,、基金經(jīng)理李延崢??

在上述基金經(jīng)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(chǎn)業(yè)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(fā)期，“云端計算－管道算法－應用創(chuàng)新”三個階段的新產(chǎn)業(yè)趨勢將迅速展開,，并帶來行業(yè)生態(tài)的大變革,，催生新的產(chǎn)業(yè)投資機會。

近期全球AI技術密集迭代

有望帶來AI產(chǎn)業(yè)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(yè)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(fā)外資機構對中國資產(chǎn)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(yè)技術創(chuàng)新與增長潛力,，技術優(yōu)勢企業(yè)將獲得更高的估值。同時,，技術突破帶來新的投資機會,，AI醫(yī)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(yè)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(tài)以及動輒幾百億美金的投資給國內(nèi)參與者帶來了較高的成本,，商業(yè)模式的滯后性也使得大家對投入這一領域有猶豫的態(tài)度,，而未來開源基座模型成為“數(shù)字公共品”，廠商通過計算服務,、工具鏈優(yōu)化獲取收益,，商業(yè)模式開始逐步清晰。

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

張小郭：近期全球AI技術密集突破，不僅優(yōu)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(yè)化落地,，催生出新軟硬件產(chǎn)品,，推動傳統(tǒng)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(zhuǎn)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(fā)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(chǎn)業(yè)鏈全面涌現(xiàn),。

鄧心怡：DeepSeek的崛起標志著中國AI技術在全球范圍內(nèi)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(nèi)科技股的估值重構，還引發(fā)了外資對中國科技資產(chǎn)的重估,。港股科技板塊因此受益,，恒生科技指數(shù)在短期內(nèi)大幅上漲。

未來,，A股和港股科技板塊的投資機會或?qū)⒏蛹性贏I應用落地,、算力基礎設施、端側智能硬件等領域,，以及互聯(lián)網(wǎng)龍頭公司在近期AI變革中快速跟進帶來的業(yè)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(yī)療,、教育、制造業(yè)等多個領域,，為相關板塊帶來持續(xù)的增長動力,。

李延崢：以上事件都在強化DeepSeek出現(xiàn)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(xiàn)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(shù)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(xiàn)有的模型拉開代差,，預訓練Scaling Law放緩的敘事依然延續(xù)。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(nèi)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(yè)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(jīng)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(xiàn)了AI發(fā)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(fā)展策略,。DeepSeek-R1 通過創(chuàng)新訓練與開源模式，打造專業(yè)化,、低成本的推理引擎,，降低訓練成本，側重在有限算力下創(chuàng)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(guī)模預訓練路徑,。

雖然二者策略不同，但投資邏輯本質(zhì)未變,。算法創(chuàng)新和大規(guī)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(shù)據(jù)邊際效應減弱,，模擬人類深度思考的慢思考愈發(fā)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(fā),，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(fā),，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(guī)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(xiàn)了AI發(fā)展的兩種不同策略：Deepseek-R1通過優(yōu)化數(shù)據(jù)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(chuàng)新。Grok 3則是通過大規(guī)模算力投入實現(xiàn)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(fā)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(guī)?；涞?，行業(yè)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(yōu)質(zhì)蒸餾小模型,，降低AI開發(fā)應用門檻，推動技術普惠與生態(tài)共建,，在端側智能等領域投資價值巨大,。Grok 3借助海外大規(guī)模算力集群，提升模型邊際能力,，融合多模態(tài)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(fā)，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(shù)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?，F(xiàn)在Scaling Law分為預訓練（堆算力、堆參數(shù)）,、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(fā)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(xiàn)在范式轉(zhuǎn)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(fā)展

應用場景或迎爆發(fā)式發(fā)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(xù)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(fā)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(zhuǎn)向政策密集落地加碼,，算力,、數(shù)據(jù)要素等基礎設施建設有望進一步加速。信息產(chǎn)業(yè)板塊中具有卓越潛力和價值的上市公司值得繼續(xù)深挖和密切追蹤,。

徐智翔：AI 發(fā)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(xù)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(shù),，推理算力需求顯著增加,。隨著AI平權發(fā)展，手機,、眼鏡,、汽車和機器人四大硬件應用場景或迎來爆發(fā)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(chǎn)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(chǎn)算力、邊緣計算等基礎設施的需求會持續(xù)增加,，另外,，AI應用在醫(yī)療、教育,、康養(yǎng),、智能制造、金融等眾多垂直領域的落地,，可能會帶來行業(yè)生態(tài)的大變革,，催生新的產(chǎn)業(yè)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(yè)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(yè)的廣泛滲透，有望真正促進全社會勞動生產(chǎn)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(shù)據(jù)存儲解決方案,；二是行業(yè)應用層面,，如智能制造、智慧醫(yī)療,、自動駕駛等,，隨著技術成本下降，這些領域的商業(yè)化進程將大幅提速,；三是機器人領域,，實現(xiàn)人工智能和物理世界的交互,，依托我國較完備的制造業(yè)基礎和供應鏈優(yōu)勢，有望再次激活我國制造業(yè)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(xiàn),、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(xiàn),，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(nèi)AI大廠增加資本開支帶來的國產(chǎn)算力需求爆發(fā),，另一方面應用端Agent在各行各業(yè)的落地,。

翟森：模型平權趨勢愈發(fā)顯著，開源框架打破閉源模型壟斷,。中小開發(fā)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(zhuǎn)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(chuàng)新，商業(yè)模式上具備更多可能性,，推進AI應用進入爆發(fā)期,，“云端計算－管道算法－應用創(chuàng)新”三個階段的新產(chǎn)業(yè)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(xiàn)商業(yè)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(zhuǎn)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(jù)空間,、格局和估值的三維框架，關注企業(yè)發(fā)展的三個階段并從中選擇細分行業(yè),。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(fā)展階段,。

鄧心怡：隨著AI模型能力提升和模型蒸餾，大模型調(diào)用成本下降,，應用生態(tài)不斷拓展并向端側 Agent 延展,。2025年，應聚焦AI應用生態(tài)和端側硬件新品類發(fā)展,。應用上,，關注國內(nèi)有渠道、數(shù)據(jù)和客戶基礎的軟件及應用產(chǎn)業(yè)鏈,；端側方面,，留意布局Agent功能的手機、筆記本產(chǎn)業(yè)鏈及新終端模式,。同時,，密切跟蹤人形機器人產(chǎn)業(yè)鏈，特斯拉人形機器人或帶動國內(nèi)機器人行業(yè)進入高速發(fā)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(nèi)云廠商資本開支也因此有上調(diào)的空間,。

翟森：首先看好國產(chǎn)算力。推理算法爆發(fā)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(chǎn)算力也獲得了越來越多的發(fā)展空間。國內(nèi)企業(yè)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(chǎn)業(yè)中的算力競賽,。2025年或是國產(chǎn)算力的元年。

其次看好B端的企業(yè)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(yè)來說成本不斷降低,，我們看好建立在企業(yè)端對業(yè)務AI化需求的服務型商業(yè)模式,。

張小郭：AI技術降本增效背景下，全產(chǎn)業(yè)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(chǎn)算力芯片、服務器,、邊緣計算,、端側硬件等是優(yōu)先受益的方向。此外,，能夠較快落地的AI應用,，如AI醫(yī)療、AI教育等領域也會率先受益,。

布局思路上,，優(yōu)先布局國產(chǎn)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(chǎn)業(yè)邏輯優(yōu)先落地驗證方向聚焦

中國基金報記者：當前港股科技指數(shù)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(shù)跑贏A股,，主要源于其估值偏低及外資對中國科技資產(chǎn)“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(yī)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(wěn)增長的關鍵力量,，服務消費占比的提升也展示出巨大的發(fā)展?jié)摿Γ蝗堑凸乐档膫鹘y(tǒng)行業(yè),，在低利率和資產(chǎn)荒背景下,，其重估機會也逐漸顯現(xiàn)。

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(diào)用,，誰就有衍生出新的商業(yè)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(huán)節(jié),。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(chǎn)重估預期帶動的估值回升+企業(yè)盈利回升的雙輪驅(qū)動,。不過普漲后，未來行情波動分化在所難免,，或向產(chǎn)業(yè)邏輯優(yōu)先落地驗證方向聚焦,。

產(chǎn)業(yè)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(chǎn)業(yè)發(fā)展初期,，相對來說，行情波動可能會大一些,?？垂乐档牡谝浑A段波動相對較高，基本面帶動的投資才是專業(yè)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(fā)市場對中國科技資產(chǎn)重估。2025年,，中國科技資產(chǎn)估值體系或全面變革,。

目前，港股科技指數(shù)漲幅遠超A股,。這是因為港股市場盤子小,、流動性弱，在美聯(lián)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(chǎn)的背景下,，外資流入對港股科技指數(shù)拉動明顯,。而A股增量資金有限，消費,、地產(chǎn)等權重板塊還拖累指數(shù),。不過，A股在AI全產(chǎn)業(yè)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(xiàn)在

全球尖端科技和國內(nèi)領先產(chǎn)業(yè)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(yè)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(huán)節(jié),，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(chǎn)業(yè)鏈制造業(yè)基礎以及工程師紅利,，具備培養(yǎng)出國際化科技巨頭的土壤,。

翟森：中國的AI產(chǎn)業(yè)大概處于2023年的北美的產(chǎn)業(yè)狀態(tài)，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(yè)的創(chuàng)新能力以及韌性在全球都具備更強的優(yōu)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(xiàn)在全球尖端科技領域和目前中國已處于領先地位的產(chǎn)業(yè)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(yī)藥及高端制造等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)中,，不少企業(yè)已展現(xiàn)出強大的技術創(chuàng)新能力和國際競爭力，在政策支持,、龐大國內(nèi)市場,、技術突破的多重驅(qū)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(nèi)科技行業(yè)的成長前景持樂觀態(tài)度，相對更關注信創(chuàng)軟件+AI+數(shù)據(jù)要素等細分領域,。從海外經(jīng)驗看,，世界上最優(yōu)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(tǒng)和自動駕駛等,。成熟的軟件業(yè)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。

校對：喬伊

制作：艦長

審核：木魚