一、核心要点
- 本期《中欧常谈》探讨AI产业商业化进展、价值迁移路径及投资逻辑,AI产业周期长、斜率陡峭,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,未来将有脱离大模型的垂直应用诞生。
- AI产业历经三次价值迁移:从模型研发基础设施→推理模型→细分落地,现已到模型即应用阶段。
- 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。
- AI基础设施中,算力瓶颈缓解,网络、存储、CPU成为关键,中国企业在光网络领域具优势,国产算力同步海外但受晶圆制造限制,推理端适配快,训练端迭代中。
- AI产业链三类公司:上游硬件公司(已盈利)获认可,模型公司(高增长、未盈利)获期待,传统软件/SaaS受冲击大,市场青睐能兑现利润与收入的公司。
- 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成本下降,需求随成本下降而增长,当前顶尖模型价格上涨导致短期Token成本上升,开源模型可降低成本。
- AI产业关键指标:模型厂商年度经常性收入(ARR)是核心指标,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。
- 国内开源/闭源模型成本优势承担简单任务,海外顶尖模型负责复杂任务,国内模型在部分细分领域突出,但高难度任务仍有差距。
二、重点关注赛道与落地情况
- 人形机器人属零到一阶段,类比新能源汽车,中国供应链具研发响应快、降本优势,to B先于to C落地,核心看智能化,出海是突破ROI瓶颈关键,2026年为量产元年。
- 端侧AI(手机、PC、眼镜等)仍处零到一阶段,硬件与软件准备不足,缺乏杀手级应用,量产与智能化能力形成互哺关系。
三、风险与关注
- 2026年下半年投资核心指标为Token消耗量增速,Token挥霍转向节约将影响未来AI资本开支与产业链增长。
- AI并非宏观免疫,宏观流动性、企业资本开支影响AI产业链,需预判回撤,投资需灵活调整。
- 2026年下半年重点关注模型厂商ARR增长。