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证券时报记者 马静
近日，由证券时报社主办的“2026金融机构年会暨证券业投资银行论坛”在深圳举行。基石资本合伙人陶涛发表主题演讲时表示：“AI（人工智能）最终一定会从‘屏幕里的智能’走向‘物理世界里的生产力’。”中国的大模型调用成本大幅下跌，将AI推向了“准公共产品”的地位。
基于基石资本的投资实践，陶涛将AI赛道分为三层：基础设施层、模型层和应用层，并用群山峻峰来比喻不同层次的投资逻辑。在他看来，AI基础设施层的投资是最有可能看到机会，且安全性和确定性相对较高。
陶涛表示，在大模型层面，基于普惠开源范式，对大模型企业的竞争力评估已经不能简单地拼榜单，而要从五个维度出发剖析其技术价值。应用层面的投资弹性最高，AI应用产业将极大地提升个人和企业的产出效率，其中出海将成为AI硬件发展的重要机会。
“AI无疑是今年的主题赛道。”陶涛援引机构数据表示，2025年AI全球市场价值空间超过7570亿美元，2023年到2030年，AI市场将以37.3%的年复合增长率快速发展，“这么大的资金体量、这么高的增速，使得所有机构投资者不可避免地在AI上发力”。
陶涛认为，基础设施层投资确定性最高，算力短缺短期内难以缓解。无论是大算力芯片、先进制程的制造、存储芯片、先进封装，还是光互联和电源系统，都存在供给短缺。而每个环节的扩产周期均为2至3年，结构性短缺将持续至2028—2029年，尤其是高带宽存储器（HBM）、先进封装、光芯片，越接近供给瓶颈的环节，景气持续性越高，而“降低算力成本是AI投资最底层的核心逻辑”。
在模型层，陶涛认为，中美这场AI竞赛路径并不相同，美国追求AGI（通用人工智能）的突破和单客收入的最大化，而中国则是AI普惠，“中国大模型调用成本经过断崖式下跌已接近水电水平，实际上把AI推向了‘准公共产品’的地位”。
陶涛强调，在普惠开源范式下投资AI公司，关键看两点：一是高投入产出比，即用更小的算力训练出更好的模型；二是进和出的通道，即用户从哪里用到模型，以及模型产出的东西在哪个渠道上实现商业价值变现。
应用层方面的关键词是“跃迁”。陶涛认为，AI应用产业将提升个人和企业的产出效率，特别是在新质生产力、智能制造、文娱以及企业管理等领域。AI已经进入靠应用场景取胜的阶段。
AI应用层的另一个机会则是出海。“在竞争激烈的国内市场完成产品力的打造和供应链的补漏，再通过出海完成利润积累，中国AI硬件赛道已经出现了大量优秀的领跑者。”陶涛表示。
整体来看，陶涛表示，AI产业链正沿着从基础设施到大模型，再到应用的传导前进。与此同时，当前一级市场上期货配资账户，某些AI特定价值场景出现了估值泡沫，“估值泡沫如果在底层，压力相对小一些；如果在顶层，就取决于对正确赛手和赛道的选择。如果选对的话，泡沫会在估值高点之后的企业成长中消化掉”。
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