狄更斯說“這是最好的時代，也是最壞的時代”，放在AI領(lǐng)域再貼切不過：有人靠技術(shù)紅利快速成長，有人因認(rèn)知滯后被時代甩下，差別就在于“是否看懂”和“是否行動”。

本文系盤古智庫理事長易鵬在10月1日線上會議“AI時代如何擁抱資本市場”的發(fā)言摘要。

本文大約2400字，讀完約6分鐘。

今天，我想聚焦一個核心議題——AI時代的資本市場機遇，并將圍繞三個關(guān)鍵問題展開：為什么現(xiàn)在必須擁抱AI？產(chǎn)業(yè)與資本已形成哪些共識？普通人又該如何抓住機遇？

首先，我們來探討第一個問題：為什么是現(xiàn)在？

過去十年，AI領(lǐng)域發(fā)生了一場“從0到1”的質(zhì)變。以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)、Transformer架構(gòu)為突破的技術(shù)范式，讓AI徹底跳出“實驗室”，走進(jìn)了人們的日常生活。2022年ChatGPT的出現(xiàn)就是標(biāo)志性節(jié)點，它讓大家真切感受到“AI能用、好用”——寫方案、改報告、解難題，甚至輔助編程，AI已經(jīng)從“概念”變成了實實在在的工具。更關(guān)鍵的是，現(xiàn)在的AI不是“單點突破”，而是技術(shù)、政策、資本的“三力共振”：技術(shù)成熟度不斷提升，政策支持力度持續(xù)增強，資本正以前所未有的速度涌入AI領(lǐng)域。

就像當(dāng)年的電和互聯(lián)網(wǎng)，AI正從“可選品”變成“必需品”，開始滲透到辦公、醫(yī)療、制造等每一個行業(yè)。

狄更斯說“這是最好的時代，也是最壞的時代”，放在AI領(lǐng)域再貼切不過：有人靠技術(shù)紅利快速成長，有人因認(rèn)知滯后被時代甩下，差別就在于“是否看懂”和“是否行動”。

接著看第二個問題：AI領(lǐng)域已經(jīng)形成了哪四大共識？這是我們判斷機會的核心依據(jù)。

第一是技術(shù)共識。大模型的價值已經(jīng)被驗證，“算法+數(shù)據(jù)+算力”的規(guī)模效應(yīng)越來越明顯——數(shù)據(jù)越多、算力越強，AI的能力就越突出?，F(xiàn)在的技術(shù)迭代，不是“能不能用”，而是“怎么用得更好”，多模態(tài)、輕量化模型的發(fā)展，只會讓AI的應(yīng)用場景越來越廣。

第二是政策共識。中美歐等主要經(jīng)濟(jì)體，都把AI當(dāng)成“未來競爭力的核心”：美國通過法案砸錢支持基礎(chǔ)研究，中國將AI納入“新質(zhì)生產(chǎn)力”重點領(lǐng)域，歐盟也出臺了《人工智能法案》明確發(fā)展方向。簡單說，資源、人才、制度都在向AI傾斜，這是最確定的“時代風(fēng)口”信號。

第三是市場共識。AI的應(yīng)用已經(jīng)從“小眾場景”走向“千行百業(yè)”：辦公里用AI寫PPT、編程時用AI補代碼，醫(yī)療上用AI輔助診斷、藥物研發(fā)，甚至自動駕駛、機器人也在快速落地。企業(yè)愿意為AI付費，因為它能降成本、提效率——比如制造業(yè)的質(zhì)檢成本，用AI能降低約70%，這種“剛需”就是市場的底氣。

第四是資本共識。全球資本正以前所未有的力度布局AI產(chǎn)業(yè)，僅美國的大型科技公司，每年在AI領(lǐng)域的投入就高達(dá)數(shù)千億美元，覆蓋從芯片、算力到應(yīng)用的全鏈條。資本的邏輯很簡單：AI是未來10年最確定的增長賽道，早布局就能早享紅利。有了共識，就有了“造富樣本”，我們簡單分析一下AI產(chǎn)業(yè)鏈的機會分布。上游的算力與硬件是“基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)”：英偉達(dá)的GPU占據(jù)了大模型訓(xùn)練90%以上的市場，市值突破4.5萬億美元；臺積電的先進(jìn)制程是芯片制造的關(guān)鍵；國內(nèi)的光模塊、PCB企業(yè)，比如中天科技、深南電路，也在供應(yīng)鏈里快速崛起。中游的平臺與模型是“生態(tài)核心”：OpenAI靠ChatGPT估值超數(shù)千億美元，國內(nèi)的阿里、騰訊等云廠商，也在通過大模型搶占市場，他們是AI時代的“基礎(chǔ)設(shè)施提供者”。下游的應(yīng)用層則是“機會最多的地方”：生物醫(yī)藥領(lǐng)域，AI能加速蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測和新藥研發(fā)；新能源行業(yè)，AI能夠優(yōu)化分布式能源管理；甚至咱們熟悉的廣告、辦公軟件，都在依靠AI提升效率，這些垂直場景里，正涌現(xiàn)出一批“隱形冠軍”。

最后，也是大家最關(guān)心的問題：普通人該如何參與？我從投資和個體行動兩個層面，給大家一些框架性思路。

先看投資層面（這里必須強調(diào)，不構(gòu)成投資建議，只是分享思考邏輯）。首先是市場選擇，優(yōu)先級可以參考“美股＞港股＞A股”——美股的AI龍頭更集中、產(chǎn)業(yè)鏈更完整，流動性也更好；港股和A股則有一些細(xì)分領(lǐng)域的機會。

其次是投資方法，建議“以ETF/指數(shù)基金為底倉，少做高頻個股博弈”。AI板塊波動大，個股風(fēng)險高，通過ETF覆蓋半導(dǎo)體、AI算力等賽道，能分散風(fēng)險，也能分享整個行業(yè)的增長。

具體可關(guān)注三個方向：一是算力/半導(dǎo)體鏈，比如半導(dǎo)體ETF、臺積電相關(guān)標(biāo)的、光模塊和先進(jìn)封裝企業(yè)；二是AI基礎(chǔ)設(shè)施，像數(shù)據(jù)中心、分布式能源設(shè)備、液冷供電設(shè)備；三是AI應(yīng)用與軟件，比如生產(chǎn)力工具、開發(fā)者平臺、AI驅(qū)動的廣告和云服務(wù)。

資產(chǎn)配置上，建議把AI相關(guān)權(quán)益資產(chǎn)控制在總資產(chǎn)的20%-33%，分批建倉，不要追漲殺跌，并且堅持“抓龍頭、長期持有”——優(yōu)先選各個細(xì)分領(lǐng)域的前三名，容忍短期的高估值，換取長期的確定性，每季度復(fù)盤一次持倉邏輯，及時調(diào)整。

再看個體行動層面，核心是“把AI當(dāng)成自己的‘超級助手’”。

第一，工具化使用AI。不要只把AI當(dāng)“新鮮玩意兒”，而是主動用它提升效率：寫報告用ChatGPT，做圖用Midjourney，處理數(shù)據(jù)用AI工具，先從1-2個工作環(huán)節(jié)入手，把AI變成“第二個自己”。

第二，升級能力模型。花點時間學(xué)習(xí)“提示工程”，知道怎么跟AI“對話”才能出好結(jié)果；了解基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)處理和自動化知識，讓AI幫助完成重復(fù)性工作，從而把精力放在更有創(chuàng)造性的事上。

第三，保持認(rèn)知迭代。每周固定抽出1-2小時，看看AI領(lǐng)域的研報、財報，或者技術(shù)更新，用一頁紙記錄“重點賽道、龍頭企業(yè)、核心指標(biāo)、潛在風(fēng)險”，形成自己的“行業(yè)雷達(dá)圖”，避免信息滯后。

最后，我想和大家說：AI不是一陣風(fēng)，而是一條在未來十年、甚至更長時間的“時代主航道”。技術(shù)、政策、市場、資本的四重共識已經(jīng)形成，接下來比拼的，不是誰能預(yù)測未來，而是誰能把“認(rèn)知”變成“系統(tǒng)性的行動”。

未來，AI都將持續(xù)重塑全球的產(chǎn)業(yè)格局與資本邏輯。面對這場深刻的結(jié)構(gòu)性變革，唯有以開放的心態(tài)擁抱技術(shù)、以理性的視角布局資本，才能在波動中把握機遇。愿我們都能在AI時代的浪潮中把握方向、穩(wěn)步前行。謝謝大家！■

圖文編輯：肖佳彤

責(zé)任編輯：劉菁波