中欧基金AI产业长谈纪要：AI产业价值迁移与投资方向梳理

发布时间：2026-07-29 一、核心要点 1. 本期为《中欧常谈》第二季第二期，冯璐丹、谢昭义与主持人探讨AI产业商业化进展、价值迁移路径及投资逻辑，AI产业周期跨度长、斜率陡峭，类比工业革命，分零到一与一到十阶段，当前核心价值向模型层迁移，处于模型即应用阶段，未来会有脱离大模型的垂直应用诞生 2. AI产业历经三次价值迁移：从模型研发基础设施（芯片等）→推理模型（如DeepSeek等 ）→细分落地（如代码领域的OpenAI o系列），现已到模型即应用阶段 3. AI应用分三类：已验证效率类（代码、广告素材）处于一到十周期，娱乐类、入口级应用仍处零到一周期；投资零到一阶段需看市场空间扩容及落地时间缩短情况 4. AI基础设施中，算力从核心瓶颈转为相对重要性下降，网络、存储、CPU成为当前关键环节，中国企业在光网络领域具备全球竞争优势，国产算力同步海外但受晶圆制造（光刻机）限制，推理端适配提升快，训练端迭代中 5. AI产业链三类公司：上游硬件公司（已实现利润）获市场认可，模型公司（收入高增长、未盈利）获市场期待，传统软件/SaaS公司受AI冲击较大，市场当下更青睐能明确兑现利润与收入的公司 6. AI行业核心逻辑：用户采纳度提升、投入持续增加，长期单位Token成本呈下降趋势，需求随成本下降而增长，当前顶尖模型价格上涨导致Token成本短期上升，开源模型等替代方案可降低企业成本 7. AI产业关键指标：模型厂商年度经常性收入（ARR）是共识性核心指标，能反映真实付费需求，Token需求价格弹性大于1，需求增长快于价格下降幅度 8. 国内开源/闭源模型在基础任务上具备成本优势可承担简单任务，海外顶尖模型（SOTA）负责复杂任务，国内模型在影视等部分细分领域表现突出，但在高难度任务上耗时和正确率仍有差距二、重点关注赛道与落地情况 1. 人形机器人属于零到一阶段，类比新能源汽车产业链，中国供应链具备研发响应快、大规模降本优势，落地顺序to B先于to C，核心看智能化能力，出海是突破本土ROI瓶颈的关键，2026年为机器人量产元年 2. 端侧AI（手机、PC、眼镜等）仍处零到一阶段，硬件（重量、显示、续航）与定制化软件准备不足，缺乏杀手级应用，量产与智能化能力形成互哺的动态关系三、风险与关注 1. 2026年下半年投资核心指标为Token消耗量增速，此前Token挥霍现已转向Token节约，将影响未来AI资本开支与产业链增长2. AI并非宏观免疫，宏观流动性、企业资本开支会影响AI产业链，需提前预判回撤，AI行业变化快，投资需灵活调整仓位与标的3. 2026年下半年重点关注模型厂商ARR增长