一、從上游到中下游
在2023年伊始，ChatGPT的推出在全球範圍內引發了人工智能產業的熱潮，使得AI成為了全球科技領域的焦點。然而，市場的關注點主要集中在上游的算力領域。在Scaling Law和全球對算力需求的快速增長的背景下，光模塊和AI芯片等上游算力產品作為“賣鏟人”获得了显著的益处。相比之下，AI應用的實際落地進展並未達到預期，導致中游的軟件服務和下游的應用發展相對滯後。
自去年第四季度起，隨著AppLovin等美股軟件股的業績超出預期，AI應用的商業化開始得到初步驗證，海外AI市場的交易重點也開始從中上游向中下游轉移。隨著AppLovin、Palantir、SoundHound AI、Salesforce等中下游公司的業績逐步實現，海外AI市場的熱點已經率先向中下游的軟件服務和應用端擴展，這也帶動了相關公司股價的大幅上漲。
在中國，隨著DeepSeek大模型的發布，AI的普及化进程得到了显著加速，國內AI產業的發展邏輯也從上游基礎設施的集中式發展轉向中下游應用端的多元化創新。高昂的算力成本和開發部署成本一直是AI應用落地的主要障礙，而DeepSeek的發布對降低AI大模型的成本和提高效率做出了重要貢獻，其低成本和開源特性極大地降低了AI應用的門檻，有望推動AI與各行業的深度融合。此外，DeepSeek R1通過蒸餾得到的高推理性能小模型能夠更好地適配端側設備，為端側AI應用的落地提供了技術支持。隨著AI普及化的推進，預計會有更多創新的AI應用場景和商業模式出現，2025年有望成為AI應用落地的標誌性年份。
二、從“集中”到“百花齊放”
在交易模式上，市場對上游算力硬件公司的交易呈現出更加“集中化”的趨勢。上游算力硬件產業本質上屬於製造業，且已經形成了相對明確的市場競爭格局，头部企业在市场上拥有显著的技术壁垒和竞争优势，業績兌現的確定性較高，這也導致了近年來市場更傾向於“集中”交易少數的算力龍頭企業，從而使得雖然同處於業績兌現確定性較強的上游算力硬件產業，但股價表現卻出現了較大的分化。
海外AI市場的交易也呈現出類似的模式，在上游算力板塊中，龍頭公司英偉達的表現明顯優於其他公司。自2023年以來，美股AI市場的焦點主要集中在上游算力端，尤其是以英偉達為核心，其股价表现要显著优于其他上游公司。
隨著AI市場的熱點從上游算力硬件端逐漸向中下游軟件服務和應用端轉移和擴散，交易模式也可能從過去的“集中”轉變為“百花齊放”的階段。一方面，隨著大模型成本的降低，應用公司有望加速創新，推動AI應用在各領域的滲透率進一步提升。另一方面，與上游相比，AI中下游環節的企業眾多、競爭格局相對分散，當前部分領域仍處於技術快速迭代的探索階段。在此過程中，各種創新應用和技術嘗試將不斷湧現，新的應用場景和解決方案將不斷出現，更多公司將有機會發展壯大，推動市场热点加速下沉扩散，進入“百花齊放”的階段。
三、從AI到“AI+”
回顧國內“網際網路+”市場的發展歷程，同樣呈現出從上游向中下游的輪動規律，更重要的是，隨著更多下游應用的落地，市場也不再局限於TMT內部，而是進一步向更多“網際網路+”的領域擴散：
2009-2010年，移動互聯網開始萌芽，3G技術、iPhone 4的推出和智能手機滲透率的提升下，以電子為代表的上游硬件率先受益。
從2013年開始，移動互聯網進入加速滲透階段，產業重心逐漸向下游內容領域延伸，手游、微信支付等下游應用的用戶量快速增長，推動市場進入首個“高潮”階段，結構上也擴散至以傳媒、計算機為代表的中下游領域。
從2014年底開始，科技週期不再局限於TMT內部，逐漸開始向互聯網+、萬物互聯進化。從社交、電商、遊戲到金融、教育、醫療等領域，移動互聯網的應用場景不斷拓展和深化，將市場推向另一個“高潮”。結構上，除TMT中下游產業鏈更加受益外，物流、零售、醫療、機械等傳統領域也湧現眾多牛股，科技賦能推動市場百花齊放。
因此，與“網際網路+”類似，AI作為一項通用技術，未來也將加速賦能各個行業，隨著AI應用“多點開花”，也或將推動市場向更多“AI+”的領域延伸擴散。
風險提示：經濟數據波動，政策寬鬆低於預期，美聯儲降息不及預期等。
本文轉載自微信公眾號“XYSTRATEGY”，作者：興證策略團隊；FOREXBNB編輯：陳筱亦。
