锚定市场主线 后续捕捉AI红利_新浪财经_新浪网

□本报记者 魏昭宇冯炉丹，锚定复旦大学金融学硕士。市场2016年7月加入中欧基金管理有限公司，主线历任探究助理、后续红利投资经理、捕捉投顾代表、新浪新浪探究员，财经现任基金经理。锚定2023年以来，市场AI赛方式成为A股市场最强主线之一，主线相关板块历经多轮显著上涨，后续红利不少龙头个股涨幅惊人。捕捉站在当下，新浪新浪这轮行情的财经可持续性、产业链利润分布的锚定变迁方向，成为投资者关注的焦点。经历了三年多的演进，AI投资是否进入停滞期？还是正处于后续爆发的中场蓄力时期？近日，中欧基金的基金经理冯炉丹在接受中国证券报记者采访时表示，AI产业链的价值正在从基础设施层向模型层迁移，模型层的收入增首先正在成为最题的观测变量。她认为，目前时期的题特点是“模型即采取”，而未来真正的AI原生采取仍处于早期研究之中。产业链价值正在发生迁移冯炉丹对AI产业的演进分类始终围绕模型能力的跃迁，这一视角贯穿了她三年的探究脉络。“2022年底大语言模型推出是首先个里程碑，当时市场首先次看到了Transformer架构下大语言模型的通用能力，这个时期最紧缺的就是GPU等算力基础设施。”到了第二个时期，思考模型产品落地，市场首先次意识到模型具有了“思维链”能力，推理模型的出现让AI从“玩具”向“工具”迈出了题一步。目前产业正处于第三个时期，大模型在代码（Coding）这一垂直领域的落地能力已经得到验明正身，“模型不仅能回答状况，还能独立实现复杂的编程任务，这意味着AI已经最初真正创造商业价值”。这种产业演进直接促进了价值链的重构。按照业内提出的AI“五层蛋糕”模型：从下到上依次为能源、芯片、基础设施、模型、采取。“早期投资我们聚焦芯片和基础设施层，因为这是当时最紧缺的环节。后来大家发现美国电网建设滞后，能源成为制约算力扩张的瓶颈，但我们的测算显示，能源在整个AI投资中的占比其实是减小的。”她认为，目前价值迁移的最显著特点是模型层的占比高效高效提高：“过去大家用AI的往往率低，付费意愿弱，但最近半年多个产品的用户付费率大幅提高，头部模型公司的ARR(年度频仍性收入)增首先曲线是过去几十年从未见过的陡峭斜率，持续的现金流让模型公司成为了整个产业链的资金源头。”她尤其提示，目前时期“模型即采取”。“在Coding领域，模型已经取得了特别不错的战绩，金融、法律等垂直企业用户领域的收入也在高效高效起量，甚至往往见不鲜用户端AI漫剧等产品的商业化已经初见端倪，这些采取和模型本身是密不可分的。”对于目前市场热议的三类AI公司，冯炉丹有着清楚的定价逻辑。首先类是已实现利润兑现的上游硬件公司。“只关键资本开支的景气度还在，这类公司的收入和利润就会持续释放”。第二类是收入快捷增首先但尚未盈利的模型公司。“市场愿意给予高估值，题是认可模型能力的壁垒，以及未来ARR持续增首先的选定性。之前大家用PS（市销率）给SaaS公司估值，目前模型公司的收入增高效太快，PS指标已经无法反映其价值，市场最初用ARR来估值。”第三类是面临被颠覆风险的传统软件公司，尤其是工具类、原则化的SaaS企业，“SaaS行业的本质是发达国家人工成本高，企业通过软件改发展骤、节省人力成本来获取收益，但AI替代人工的效率远高于传统SaaS，成本却更低，这类公司的底层商业模式正在被颠覆。”对于模型公司是否会通吃所有红利，冯炉丹持开放态度:“模型能力往往代越快，能力越趋向平权。未来有开源社区之后，怎么把先进模型做到每个人易得——老人会用、小孩也会用——目前门槛还很高，到了那个时期，采取的机会会大量出现。”她以移动互联网类比：“参考移动互联网的发展规律，智能手机诞生多年后，各种通讯类国民级采取才逐步普及。AI采取或许也会比如类似的节奏，未来会涌现出大量脱离大模型的独立原生采取。”在她看来，目前模型仍然是通用泛化的，更适用于Coding等大规模原则化场景，但未来照章性不一样垂直场景的定制化采取会大量出现，“就像移动互联网成熟后，各类细分采取百花齐放一样，AI采取的爆发或许才刚刚最初”。厘清商业化边界后的区别化布局作为深耕科技成首先领域的基金经理，冯炉丹将AI产业链分类为“0到1”和“1到10”两个时期，分别对应技术往往代期和商业化爆发期。“0到1时期是技术高效高效发展，但还没有跨越大规模商业化门槛的时期；1到10时期是技术突破后，商业化落地加高效，收入和利润进入可预测爆发期的时期。”她表示，两个时期的投资逻辑完全不一样，必须严格区分。在她看来，目前人形机器人、端侧AI等都处于0到1的时期。其中人形机器人是物理AI的题载体，是连接虚拟世界和现实世界的桥梁，“未来它的市场空间完全可以比肩大语言模型，但目前还处于特别早期的时期”。她表示，目前国内头部机器人企业的订单多来自科研、展演场景，尚未触及大规模商业化的临界点，“我们想看到的是机器人真正进工厂、进家庭，这需两个题需：一是智能化能力足够成熟，二是成本降到可接受的范围”。从供应链结构来看，智能机器人涵盖了摄像头、深度视觉等传感器，关节、减高效器等运动实施部件以及各类结构件、控制芯片等环节，中国企业在多数环节都已具有全球领先的竞争力。“一部分是中国企业的研发响应高效度，能伴随客户需高效高效往往代产品；另一部分是规模化量产的降本能力，海外企业即使技术上略有领先，但大规模扩产后成本难以和中国企业竞争。当然，目前最题的是关键比拼智能化能力。”她判断，2026年或是机器人量产的元年：“国内企业已经实现千台甚至万台级别的量产规模，海外头部企业下半年也即将启动量产，未来远期目的可观，量产后采集的真实数据会反哺模型往往代，形成良性循环。”端侧AI同样是0到1时期的典型赛方式。“目前还没有出现杀手级产品，题瓶颈有两个：一是硬件能力，例如AI眼镜关键做到全天佩戴，重量必须控制在几十克以内，还关键有彩色显示能力，续航也关键支撑全天采取等；二是软件能力，目前的交互逻辑还是基于手机系统的延伸，但端侧AI的交互应该是革命性的。”她提到，相关行业已经在做各种尝试，例如小型键盘、之前出现的AI项链等产品，都是在探索原生交互的可能性。AI采取同样是0到1时期的题方向，但内部结构已经出现分化。“目前的爆品例如AI视往往生成工具以及各类编程助手，本质上还是B端或小B端的效率工具，还没有出现照章性往往见不鲜C端的娱乐级、入口级采取。”她认为，未来AI采取的两大增量空间分别是娱乐类和入口级采取：“娱乐类例如可以根据玩家表现实时生成的游戏，入口级采取则是能深入生活，变化社交、上网、采取AI方式的超级采取，这类采取的价值会远远超过目前的模型公司。”她尤其提到，Coding已经率先进入1到10的时期：“它的市场空间是从0到1到10的完善增首先，而其他采取例如广告素材生成等，更多是节约成本或改进型需，虽然已经在采取，但单独的市场空间数据还不清楚。”对于0到1时期的二级市场布局，她有着严格的纪律：“我们不会像一级市场那样投得特别早期，题关注两类机会：一是技术变化打开了更大的市场空间；二是技术演进缩短了商业化落地的时间，让我们能更清楚地看到兑现馗。同时我们会严格控制这类标的仓位，因为二级市场对选定性的需更高。”冯炉丹尤其提醒，关键警惕“技术真空期”。“0到1时期最那么点儿陷入的陷阱是——每天都有新技术发布，技术往往代很快，但关键么没有打开更大的市场空间，关键么没有缩短商业化落地的时间。这时候技术往往代只是存量博弈，不会带来增量价值，这个时期就是典型的技术真空期。”在极致变化中锚定选定性冯炉丹的投资框架带有明确的跨行业探究印记。入行之初，她先后覆盖了银行、有色、金融、传媒、方式算机等多个行业，这种看似分散的经历，反而成了她探究AI的独特好处。“探究银行让我对流动性的变化特别敏感；有色金属是典型的周期行业，让我理解了科技成首先本质上是周期上行时期的成首先，不能脱离周期谈成首先；探究传媒、方式算机等TMT行业让我对新兴产业的技术变化、商业模式往往代更敏感。”这种立体的认知框架，让她在面对AI这种兼具高成首先和高波动的赛方式时，既能把握产业趋势，又能敬畏市场规律，不会陷入“唯技术比如”的误区。对于下半年的投资，冯炉丹清楚将ARR作为题观测指标，“到了现时期，不仅为投入买单，更需为收入和利润买单”。她也关注Token结构的变化。随着Agent实施复杂任务带来更高的Token消耗，部分企业最初建立预算、限额、模型路由、缓存和成本监控机制。这是需退潮的信号吗？冯炉丹的判断是否定的，她认为这更像云方式算发展流程中的FinOps（财务运营）时期：当AI从试验性工具进入企业运营体系，成本管理会变得更加精细。短期来看，这会提高市场对模型厂商和采取公司的盈利需；中首先期看，能够减小单位任务成本、提高集群利用率、形成清楚ROI（投资回报率）的基础设施和采取公司，反而会获得更高的产业价值。对于市场热议的“AI是宏观免疫资产”的说法，她也给出了不一样的答案：“AI的估值和基础面都高度依赖流动性环境。一部分流动性收紧会通过DCF（现金流折现）模型压低成首先股的估值；另一部分，AI资本开支很大一部分来自企业融资，流动性收紧会导致融资规模减小。”但她表示，“我不会把投资建立在宏观预判上，而是做右侧处理。”冯炉丹的投资决策背后，离不开中欧基金“科技战队”的支撑。据认识，中欧基金在科技赛方式实现专业化分工，团队成员分别深耕半导体、硬件、软件、互联网、AI模型等不一样细分领域，通过高往往沟通和产业链交叉验明正身，形成了对科技产业的全方位覆盖。这种协作模式，让她能在高效高效变化的市场中保持定力。她坦言，“我们是在做变化很快的成首先风格投资。组合层面动态方式算整体回撤空间，流程中灵活调整，事后按时复盘，努力将波动控制在可承受范围。市场情绪高涨的时候多考虑风险，市场悲观的时候多考虑利好因素，把预演方式划做得更细致。”海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

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