汪毅,丁皓晨:如何建立AI投资的锚点

长城证券首经汪毅2025-04-07 15:58

人工智能技术的突破正在开启人类社会的第三次生产力革命。与电力革命和互联网革命的历史轨迹相似,大模型技术通过提供可规模化的“智力供给”,推动产业生态重构。ChatGPT的公测(2022年)标志着技术临界点的到来,OpenAI、Google等技术供应商通过API接口和提示词工程建立了标准化服务框架。当前AI产业链已形成分层结构:底层以NVIDIA的算力芯片和云计算平台为核心,类比电力时代的电网和互联网时代的光纤网络;中层通过模型即服务(MaaS)模式提供智力输出;上层则涌现出AI客服、代码生成、内容创作等多元化应用。这一进程与电力革命催生家电产业、互联网孕育电商平台的路径高度相似,预示着AI将驱动芯片、向量数据库等关联产业爆发式增长。

 

互联网发展历史为AI投资提供了重要参照。20世纪90年代的互联网泡沫揭示了技术革命的典型轨迹:早期碎片化竞争阶段,网景浏览器与微软IE的争夺验证了渠道优势与技术创新的动态平衡,IE凭借Windows系统预装快速占领市场,但最终被技术更优的Chrome取代,说明长期竞争终将回归产品本质。泡沫形成期(1995-2000)的狂热投资催生估值逻辑异化,雅虎动态PS值达37倍,亚马逊营收增长132%的同时亏损扩大96%,这些现象与当前AI领域的资本热潮形成镜像。2000年互联网泡沫破裂的核心诱因——美国家庭宽带渗透率仅1%导致应用需求滞后——警示投资者需关注AI技术成熟度与商业落地的匹配度。历史经验表明,基础设施过剩可能成为应用爆发的催化剂,2005年YouTube的崛起正是受益于带宽成本下降90%的红利,这一规律对当前GPU算力投资具有启示意义。

 

基础设施建设的周期性规律在AI领域再次显现。1998-2000年互联网泡沫期,Global Crossing等企业主导的光纤网络投资超3000亿美元,但实际利用率不足30%,这与当前AI算力投资的集中扩张形成对照。崩溃期(2001-2003)光纤单价暴跌90%、暗光纤占比达95%的史实,预示AI芯片可能面临阶段性产能过剩风险。消化期(2004-2007)的经验显示,YouTube等视频应用利用廉价带宽重塑内容产业,跨行业对比表明,电力、互联网和AI均经历“建设过剩-成本下降-应用爆发”的循环,当前算力投资或为未来应用奠基。

 

当前AI投资呈现显著的商业化导向。2024年美国新晋独角兽中,企业服务类项目占据主导地位,Sierra(智能客服平台)通过自然语言交互提升客户体验,获红杉资本连续三轮投资;Harvey(法律AI工具)集成文档生成与案例检索功能,单轮融资达3亿美元,验证垂直场景的变现能力。基础设施层创新同样活跃,Together AI通过开源模型微调服务降低中小企业部署成本,NVIDIA参与其B轮融资;Groq专攻低延迟推理芯片,为语言模型提供高效算力支持。国内科技巨头布局呈现差异化:字节跳动以“豆包大模型”为核心打造20余款C端应用,月活超6000万;腾讯依托微信生态整合AI搜索功能;阿里则聚焦电商场景优化供应链AI应用。这些实践延续了互联网时代“浏览器争夺入口、电商深挖需求”的竞争逻辑。

(作者:长城证券首经汪毅 )

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专家学者

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