投资策略研究：如何建立AI投资的锚点

　　人工智能技术的突破正在开启人类社会的又一次生产力革命。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 的公测标志着技术临界点的到来。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、互联网孕育搜索引擎、电商平台的路很高度相似。

    　　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：

    　　时机与形态的不确定性。虽然长线趋势的确定性很强，但技术发展时点和路径由必然性和偶然性共同作用，必然性如万维网的开放性和去中心化属性，偶然性则体现在技术融合催生的多种可能性。与此同时，站在当下看的产业龙头并不一定是未来的唯一答案。拥有资金、渠道优势的龙头可快速逆袭技术先发者，但长期竞争仍需依赖产品力。对于AI投资而言，确定的趋势下同样需要动态调整来适应路径上的移动。

    　　基础设施建设的周期性规律或在AI领域再次显现。互联网泡沫期，下游应用的产出并未与基础设施投入同步增长，存在过度扩张情况。崩溃期（2001-2003） 光纤单价暴跌90%，预示产业基础设施可能面临阶段性产能过剩风险。消化期的经验显示，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。

    　　AI商业化正当时。2024年美国新晋AI独角兽中，软件类占比已经过半，但估值较高的仍然是企业服务类项目，需进一步等待To-C端应用的爆发；国内人工智能创业公司同样百花齐放。从营收角度看，AI的商业化速度较互联网时期已更进一步，产业发展有望再加速。

    　　风险提示：历史复盘不能代表AI产业未来趋势；AI产业发展路径不确定性较强；地缘不确定性影响AI产业发展进度；AI行业竞争格局的不确定性