在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，人工智能(AI)的發(fā)展速度令人矚目。2025年，AI技術(shù)不僅將繼續(xù)保持快速發(fā)展的態(tài)勢(shì)，還將通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新、倫理治理和社會(huì)適應(yīng)，避免對(duì)現(xiàn)有社會(huì)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)模式造成破壞性沖擊。

　　那么AI下一個(gè)爆款應(yīng)用在哪里？天弘基金經(jīng)理助理洪明華在《情投E合》直播間講解了當(dāng)前AI所處自身發(fā)展階段，AI具備大規(guī)模商業(yè)化條件需要那些底層技術(shù)的突破等大家關(guān)心的問題。

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　　AI技術(shù)邁向智能體階段：從推理走向行動(dòng)

　　1.在市場(chǎng)熱度和短期波動(dòng)背后， AI技術(shù)本身的發(fā)展究竟現(xiàn)在處于哪個(gè)階段？

　　自2022年11月底ChatGPT發(fā)布以來(lái)，至今已過(guò)去兩年零四個(gè)月。在此期間，AI技術(shù)取得了顯著發(fā)展，已明確跨越概念驗(yàn)證階段，進(jìn)入規(guī)?；虡I(yè)應(yīng)用的初期。然而，目前尚未達(dá)到完全滲透的成熟期。

　　AI發(fā)展可分為以下階段：聊天機(jī)器人，推理者，智能體，創(chuàng)新者和組織化AI。當(dāng)前AI行業(yè)正處于從第二階段(推理者)向第三階段(智能體)過(guò)渡的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。現(xiàn)階段的AI已具備人類水平的問題解決能力，并開始嘗試執(zhí)行物理或數(shù)字世界的實(shí)際任務(wù)，也能連貫理解多段對(duì)話指令。

　　然而，不同領(lǐng)域的技術(shù)成熟度仍存在較大差異。在文本類大模型方面，自deepseek發(fā)布后，整體技術(shù)路線已趨于收斂。

　　第四階段的大模型仍在持續(xù)迭代中，目前較為領(lǐng)先的包括阿里巴巴的"萬(wàn)象2.1"和OpenAI的Sora等。AI智能體領(lǐng)域也處于持續(xù)研發(fā)階段，代表性項(xiàng)目有OpenAI的Optimus以及國(guó)內(nèi)近期備受關(guān)注的Manus等。

　　底層技術(shù)雙輪驅(qū)動(dòng)：成本降低與多模態(tài)演進(jìn)加速AI商業(yè)化落地

　　2.近期哪些底層技術(shù)的突破讓AI開始具備大規(guī)模商業(yè)化的條件？

　　底層技術(shù)突破是推動(dòng)AI商業(yè)化加速的核心驅(qū)動(dòng)力。我們認(rèn)為關(guān)鍵性底層突破主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：

　　1)大模型成本的大幅降低

　　通過(guò)算法優(yōu)化與工程創(chuàng)新(包括多頭注意力、MoE框架等技術(shù)突破)，當(dāng)前大模型的訓(xùn)練與推理成本已實(shí)現(xiàn)指數(shù)級(jí)下降。早期大模型訓(xùn)練需耗費(fèi)數(shù)千萬(wàn)至上億美元，而當(dāng)前如Deepseek V3等先進(jìn)模型已降至約500萬(wàn)美元量級(jí)；推理成本，以API調(diào)用成本為例，領(lǐng)先廠商的定價(jià)較行業(yè)基準(zhǔn)顯著降低。這種持續(xù)下降的邊際成本，正在為AI應(yīng)用的大規(guī)模商業(yè)化創(chuàng)造必要條件。

　　2)多模態(tài)大模型的成熟演進(jìn)

　　相較于單一文本模態(tài)，融合文本、圖像、音頻等多維數(shù)據(jù)的多模態(tài)大模型具有顯著優(yōu)勢(shì)，它更貼近現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)處理能力，可理解復(fù)雜上下文語(yǔ)境并且支持跨模態(tài)內(nèi)容生成。

　　錨定AI投資主線：應(yīng)用領(lǐng)跑，算法筑基，算力突圍

　　3、AI產(chǎn)業(yè)鏈中包括算法、數(shù)據(jù)、算力和應(yīng)用4個(gè)層面，它們的投資優(yōu)先級(jí)是怎樣的？

　　自2022年底至今，AI行業(yè)已歷經(jīng)2~3年的快速發(fā)展，產(chǎn)業(yè)格局和投資邏輯也隨之演變。當(dāng)前投資應(yīng)聚焦以下三個(gè)核心方向：

　　1)應(yīng)用層：商業(yè)化加速，彈性最大

　　AI應(yīng)用層正迎來(lái)商業(yè)化落地的關(guān)鍵拐點(diǎn)，其增長(zhǎng)潛力顯著高于其他環(huán)節(jié)。其中，通用應(yīng)用(如PC端AI工具)已相對(duì)成熟；終端硬件與垂直場(chǎng)景(如AI手機(jī)、AI PC、醫(yī)療、金融等)正進(jìn)入爆發(fā)期，例如智能投顧在AI賦能下，傳統(tǒng)投顧的周期從3年縮短至1年。同時(shí)，成本下降也會(huì)驅(qū)動(dòng)AI應(yīng)用公司ROI的改善，國(guó)產(chǎn)大模型調(diào)用成本僅為海外(如OpenAI)的50%。此外To C應(yīng)用更具爆發(fā)力，直接面向消費(fèi)者的AI產(chǎn)品(如AI助手、內(nèi)容生成工具)可能呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

　　2)算法層：技術(shù)收斂，頭部集中

　　開源生態(tài)推動(dòng)創(chuàng)新：如部分模型采用MIT協(xié)議開源，吸引全球超50萬(wàn)開發(fā)者共建，加速AI技術(shù)重心東移。

　　工程化效率提升：動(dòng)態(tài)參數(shù)激活、FP8矩陣運(yùn)算等技術(shù)大幅提高算法效能，模型迭代速度顯著加快。

　　競(jìng)爭(zhēng)格局優(yōu)化：文本大模型技術(shù)趨于收斂，頭部廠商(如少數(shù)幾家領(lǐng)先企業(yè))有望占據(jù)主要市場(chǎng)份額，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度降低。

　　3)算力層：國(guó)產(chǎn)替代加速，需求爆發(fā)

　　國(guó)產(chǎn)算力 vs. 海外算力：

　　算力是AI發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施，當(dāng)前需重點(diǎn)關(guān)注國(guó)產(chǎn)化趨勢(shì)。海外算力(如英偉達(dá)GPU)過(guò)去表現(xiàn)優(yōu)異，但現(xiàn)階段在DeepseekⅠ等發(fā)布后，國(guó)產(chǎn)替代(如華為昇騰、寒武紀(jì)590)等需求激增，包括AI芯片、光模塊、液冷等硬件。

　　打造AI生態(tài)壁壘：技術(shù)整合+場(chǎng)景穿透+價(jià)值共生

　　4、具備長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)力的企業(yè)需要構(gòu)建怎樣的生態(tài)壁壘？

　　當(dāng)前AI行業(yè)面臨技術(shù)同質(zhì)化、盈利模式單一的問題，構(gòu)建生態(tài)壁壘是實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。AI行業(yè)生態(tài)壁壘的構(gòu)建主要分為三種路徑：

　　1)技術(shù)整合型生態(tài)：從硬件到算法

　　當(dāng)前AI行業(yè)正從單一技術(shù)突破向協(xié)同發(fā)展演進(jìn)，形成"大模型+專用芯片+優(yōu)化算法+定制硬件"的完整技術(shù)閉環(huán)。這種生態(tài)模式的核心在于通過(guò)深度垂直整合，實(shí)現(xiàn)技術(shù)各環(huán)節(jié)的緊密配合與性能優(yōu)化。例如阿里巴巴通過(guò)通義千問大模型與平頭哥自研AI芯片的深度適配，構(gòu)建了從底層算力到上層應(yīng)用的完整技術(shù)協(xié)同。

　　2)場(chǎng)景穿透型生態(tài)：打造商業(yè)價(jià)值閉環(huán)

　　基于高頻應(yīng)用場(chǎng)景構(gòu)建的生態(tài)體系，能夠?qū)I技術(shù)深度融入用戶日常行為，形成穩(wěn)定的商業(yè)變現(xiàn)通道。這種生態(tài)模式的關(guān)鍵在于選擇用戶粘性高、使用頻率大的核心場(chǎng)景作為切入點(diǎn)。例如，騰訊以微信作為載體，將AI技術(shù)滲透至客服、支付風(fēng)控等基礎(chǔ)功能，通過(guò)"騰訊研選"等AI入口創(chuàng)新廣告形式，從而獲取流量、形成自己的護(hù)城河。字節(jié)跳動(dòng)依托抖音短視頻平臺(tái)用抖音內(nèi)容反哺整個(gè)AI工具的滲透，使用AIGC工具提升內(nèi)容生產(chǎn)效率，智能推薦算法優(yōu)化廣告投放效果，并且構(gòu)建從內(nèi)容創(chuàng)作到電商變現(xiàn)的完整閉環(huán)。

　　3)價(jià)值網(wǎng)絡(luò)型生態(tài)：建立開發(fā)者共生體系

　　通過(guò)構(gòu)建互利共贏的開發(fā)者生態(tài)，能夠吸引大量第三方創(chuàng)新力量，共同完善技術(shù)平臺(tái)并拓展應(yīng)用邊界。這種生態(tài)模式的重點(diǎn)在于設(shè)計(jì)合理的價(jià)值分配機(jī)制。比如蘋果的App Store生態(tài)，它的開發(fā)者能收到合理的報(bào)酬，形成良性循環(huán)；同時(shí)這種生態(tài)也會(huì)建立分層激勵(lì)體系，深度參與可分享的商業(yè)利益，例如百度飛槳平臺(tái)有15%的交易分成，吸引了200萬(wàn)以上的開發(fā)者。

　　AI如何入局資產(chǎn)配置？看風(fēng)險(xiǎn)承受與行業(yè)周期

　　5、從資產(chǎn)配置角度來(lái)看，AI更應(yīng)該適合作為衛(wèi)星策略還是核心策略？

　　投資者在選擇科技類投資產(chǎn)品(如AI或其他領(lǐng)域)時(shí)，需首要考慮自身的風(fēng)險(xiǎn)承受能力。

　　1)根據(jù)不同的風(fēng)險(xiǎn)偏好，投資者需采取差異化的配置策略：

　　保守型投資者：建議將AI主題資產(chǎn)控制在總資產(chǎn)的較低比例，主體配置應(yīng)側(cè)重于紅利型或債券型資產(chǎn)。

　　穩(wěn)健型投資者：可采用"科技+紅利"的杠鈴策略，將AI主題資產(chǎn)配置比例適當(dāng)提升。

　　進(jìn)取型投資者(特別是投資期限較長(zhǎng)的年輕投資者)：可適當(dāng)提高主題投資配置比例。

　　2)投資者需動(dòng)態(tài)關(guān)注AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展階段及估值水平：

　　產(chǎn)業(yè)成熟度指標(biāo)：當(dāng)AI技術(shù)滲透率超過(guò)50%或進(jìn)入成熟期時(shí)，建議逐步降低配置比例，轉(zhuǎn)向更前沿的科技領(lǐng)域。

　　估值指標(biāo)：若AI主題資產(chǎn)的PE、PB、PS等指標(biāo)達(dá)到歷史高位，且缺乏實(shí)質(zhì)性技術(shù)突破支撐時(shí)，應(yīng)適時(shí)減配。

　　動(dòng)態(tài)調(diào)整：根據(jù)產(chǎn)業(yè)進(jìn)展和估值波動(dòng)，定期調(diào)整配置比例。

　　3)投資AI板塊的其他注意事項(xiàng)：

　　市場(chǎng)有效性：兼具AI概念與低估值的標(biāo)的通常會(huì)被市場(chǎng)快速發(fā)現(xiàn)，難以長(zhǎng)期維持。

　　風(fēng)險(xiǎn)提示：科技賽道投資需具備較高的風(fēng)險(xiǎn)承受能力，但完全規(guī)避配置亦非理性選擇。

　　最低配置原則：即使風(fēng)險(xiǎn)承受能力較低，配置個(gè)位數(shù)比例的AI資產(chǎn)仍有助于優(yōu)化投資組合表現(xiàn)。

　　時(shí)代紅利：人工智能作為重要發(fā)展趨勢(shì)，適度配置相關(guān)資產(chǎn)是普通投資者參與行業(yè)發(fā)展的有效途徑，具體比例應(yīng)根據(jù)個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)承受能力確定。