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　　来源：百亿基金经理内参　

　　以下内容节选自诺安基金邓心怡最新调研纪要：

　　持续关注 AI 产业的三个核心预期差方向：应用、算力 、以及与人类交互相关的核心消费终端。当前
，对这一框架的判断没有改变，但产业内部正在发生深刻的结构性演变 。

　　1
、算力：从 “需求验证” 进入 “利润验证 ” 与 “结构分化” 阶段

　　海外算力产业链无疑是 AI 行业最大的贝塔来源 ，其长期需求毫不怀疑
。然而
，产业发展已进入第三阶段，市场的核心关切从 “需求真伪
” 转向了 “利润实现”。

　　阶段演变回顾：

　　第一阶段（需求验证）：市场担忧 AI 应用是否为真命题 ，即用户活跃度（Token 消耗）能否持续增长 。这一担忧在 2023 年 9 月前后已被证伪
。

　　第二阶段（收入验证）：市场担忧 AI 能否创造收入
，避免陷入 “烧钱陷阱 ”。随着 OpenAI 等公司融资披露和 ARR（年度经常性收入）的快速增长，这一担忧也已消退 。

　　第三阶段（利润验证）：当前 ，市场开始担忧 AI 能否带来可持续的利润
。近期海外云厂商（CSP）和互联网大厂财报显示的营业利润率分化，正是这种 “AI 泡沫化
” 隐忧的体现。

　　核心矛盾：成本刚性 vs． 收入弹性：

　　以行业标杆 OpenAI 为例
，其成本结构具有高度刚性：一方面是最顶尖人才的股权激励与薪酬，另一方面是占大头的、议价空间有限的英伟达算力采购成本 。尽管 OpenAI 试图通过股权互换等方式降低硬件成本 ，并通过扩展用户订阅 、开发独立应用（如 ChatGPT）来开拓收入
，但截至目前，其成本增速仍快于收入增速 ，亏损可能持续扩大。这种 “一骑绝尘” 的投资模式
，引发了市场对整个产业商业可持续性的重新审视
。

　　产业结构的深刻变化：谷歌的启示与 “双轨制 ” 算力生态：

　　正是在此背景下，谷歌凭借其 “全栈闭环
” 生态（TPU 算力底座 + Gemini 模型 + 搜索 / 云 / 安卓终端生态）展现出强大的成本可控性和商业模式韧性 ，获得了市场的重新估值。谷歌的战略选择具有标志性意义：它很早就坚持在自研 TPU 上训练 Gemini 模型
，以确保未来在自有算力上推理的自主性与成本可控 。Gemini 3 的成功证明了这条道路的可行性
。这预示着，除了初创公司 ，所有具备实力的大厂都将倾向于构建或采用多元化的算力方案
，以摆脱对单一供应商的依赖并控制成本。因此，算力投资的结构正在发生两大变化：

　　芯片层面：从英伟达 GPU 一家独大 ，向英伟达生态与谷歌 TPU 等 ASIC 生态 “双轨并行” 的结构演变 。这解释了为何博通（作为谷歌链核心供应商）等公司的市场表现会阶段性超越英伟达
。

　　集群需求层面：算力需求正从以训练为主转向以推理为主。训练对中断极度敏感，而推理对中断的容忍度更高 。这一转变降低了对供应链（如光模块）良率的极端苛刻要求
，给二线供应商提供了 “逆天改命 ” 的机遇
。同时，为满足推理场景对低时延
、低功耗、低成本的新要求 ，诸如光电路交换机（OCS）等新技术将不断涌现
，带来新的主题性投资机会。

　　2 、应用：数据演进进入 “研究时代
”，垂类数据价值凸显

　　模型能力的演进与数据来源的阶段性瓶颈密切相关 。认为 ，AI 发展在数据层面正进入一个新的 “研究时代”
。

　　数据演进的三个阶段：

　　公开互联网数据预训练：这一阶段已基本到达瓶颈。

　　强化学习与合成数据：通过定向优化提升模型特定能力（如编程）
，但这种方式培养的模型如同 “高智商的 15 岁神童 ”，能力突出却缺乏综合判断力 。

　　价值判断体系与研究时代：下一代突破需要为模型内置更复杂的、综合性的价值判断体系。这依赖于与预训练更深度的结合 ，而非单纯的 “大力出奇迹
”
。

　　当前的投资机会：在公开数据红利见顶的背景下
，机会将来自于 “把垂类数据用好，实现生产力变现”。这意味着 ，那些拥有独特行业数据壁垒
、并能将 AI 与业务流程深度结合
，真正提升效率、创造商业价值的企业应用（To B）和场景，将进入价值兑现阶段 。

　　3 、消费终端：新产品形态的 “主题性投资 ” 前沿

　　消费电子作为 AI 与人类日常交互的最终载体 ，其变革虽远但弹性巨大，是紧密跟踪的主题性投资方向
。

　　核心驱动：未来的突破在于设备能持续收集并处理日常生活中实时
、高频、非结构化的碎片化数据
，进而为用户提供个性化建议。目前已有科技博主进行生活实验，通过可穿戴设备持续记录 ，并用本地模型处理数据
，实现了从工作复盘到生活建议的辅助 。

　　投资逻辑：这远非现有产品的简单升级，而将是全新产品形态的创造
。因此 ，传统消费电子大厂未必是最佳受益者
，它们受既有业务牵制较多。更关注两类公司：

　　强贝塔型公司：与引领生态的模型公司（如谷歌 、安卓）绑定紧密的合作伙伴 。

　　关键零部件创新者：在新交互形态中掌握核心硬件的公司
。例如，移动互联网时代是 “触屏” 替代了键鼠；AI 时代 ，新的交互可能不再依赖传统屏幕
，投影光机
、新型传感器等零部件可能成为关键环节。