在全球科技創(chuàng)新浪潮的推動下，人工智能產(chǎn)業(yè)正經(jīng)歷新一輪變革。近日，嘉實全球產(chǎn)業(yè)升級基金經(jīng)理陳俊杰表示，當前AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心矛盾正從技術(shù)突破，轉(zhuǎn)向應(yīng)用落地與商業(yè)化閉環(huán)，而近期行業(yè)出現(xiàn)的結(jié)構(gòu)性變化，為投資者提供了重要觀察窗口。

陳俊杰指出，AI產(chǎn)業(yè)已進入“滲透率提升”與“成本優(yōu)化”并行的新階段。參考美股科技巨頭的輪動路徑，從底層算力、云服務(wù)到終端應(yīng)用的產(chǎn)業(yè)鏈條逐漸清晰，但當前仍面臨兩大核心挑戰(zhàn)：一是AI芯片的高成本與大規(guī)模應(yīng)用盈利模式的不確定性；二是算力擴張帶來的能源消耗問題。在此背景下，產(chǎn)業(yè)迭代邏輯正從單純追求模型性能，轉(zhuǎn)向探索成本下降路徑與應(yīng)用場景的適配性。以近期引發(fā)全球關(guān)注的DeepSeek模型為例，其通過工程化創(chuàng)新將訓(xùn)練和推理成本壓縮至行業(yè)標桿的1/10至1/30，同時開源策略加速了技術(shù)擴散，這種“降本增效”的突破，或?qū)⒅貥?gòu)產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

在算力基礎(chǔ)設(shè)施層面，陳俊杰分析認為，推理算力的需求彈性正在超越訓(xùn)練算力。隨著模型能力的邊際提升趨緩，產(chǎn)業(yè)資源開始向應(yīng)用側(cè)傾斜，推理芯片、邊緣計算及端側(cè)設(shè)備的商業(yè)化價值逐漸顯現(xiàn)。例如，蘋果最新終端產(chǎn)品已支持本地化模型運算，而特斯拉通過自研芯片優(yōu)化自動駕駛系統(tǒng)的成本效率。與此同時，國產(chǎn)算力供應(yīng)鏈的成熟為行業(yè)提供了多元化選擇，從先進封裝到服務(wù)器國產(chǎn)化，本土企業(yè)在特定環(huán)節(jié)已展現(xiàn)出全球競爭力。

針對AI應(yīng)用的落地前景，陳俊杰強調(diào)“商業(yè)化閉環(huán)”是當前投資篩選的關(guān)鍵標準。在搜索、廣告、營銷等眾多場景中，AI改造帶來的效率提升已形成可驗證的商業(yè)模式。例如，部分云服務(wù)廠商通過AI功能推動收入增長，而智能客服、代碼生成等工具類應(yīng)用正在打開企業(yè)付費市場。值得關(guān)注的是，Agent（智能體）技術(shù)的演進，可能成為下一個斜率提升的領(lǐng)域，其與終端硬件的結(jié)合，或?qū)⒋呱碌慕换バ螒B(tài)。

對于市場關(guān)心的中美AI產(chǎn)業(yè)競爭格局，陳俊杰認為，盡管全球頭部企業(yè)仍在基座模型和生態(tài)建設(shè)上保持領(lǐng)先，中國企業(yè)在工程化創(chuàng)新和場景落地上正加速追趕。DeepSeek等模型的突破證明，當技術(shù)發(fā)展進入工程優(yōu)化階段，中國在人才儲備、數(shù)據(jù)資源和市場需求方面的優(yōu)勢將逐步釋放。這種趨勢在開源生態(tài)、端側(cè)應(yīng)用及垂直行業(yè)模型中尤為明顯。

作為深耕科技產(chǎn)業(yè)投資的基金經(jīng)理，陳俊杰管理的嘉實全球產(chǎn)業(yè)升級基金，始終聚焦技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動的機會，力爭在復(fù)雜市場環(huán)境中持續(xù)捕捉產(chǎn)業(yè)升級紅利。在他看來，AI產(chǎn)業(yè)逐漸從主題投資轉(zhuǎn)向業(yè)績驗證期，下一階段將重點關(guān)注三個維度：一是模型成本下降帶動的長尾應(yīng)用普及；二是端側(cè)AI與現(xiàn)有硬件生態(tài)的融合創(chuàng)新；三是國產(chǎn)算力供應(yīng)鏈的持續(xù)突破。這種“硬件打基礎(chǔ)、軟件拓場景”的產(chǎn)業(yè)邏輯，或在全球范圍內(nèi)重塑科技投資的價值鏈條。

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