经历了上半年的高歌猛进，AI科技板块在7月短暂进入中场休息，虽然这两天波动再度放大，但8月板块整体止跌回血的态势较为明朗。AI浪潮滚滚向前，每当市场情绪把行情推向极致，观点交锋也变得愈加激烈。

在更长的周期里，科技投资从来都是高波动与高成长相伴相生。短期行情会受到资金和情绪左右，但中长期走势，最终仍要回到产业基本面上。越是焦灼的时候，越需要坐下来深度长谈，回到产业现场，去拆解那些无法被瞬时价格完全反映的底层逻辑。

本期节目，我们邀请到中欧科技战队的三位成员——冯炉丹、杜厚良、谢钊懿，和硅谷101联合创始人陈茜一起，在AI的奥德修斯时刻展开一场深度长谈，一起聊聊：

· 这轮AI周期和过去有什么显著不同？

· 国产算力走到了哪一步，训练端能不能追上？

· 端侧AI为什么迟迟没有出现杀手级产品？

· 当AI行情从普涨走向分化，我们该怎么寻找真正的机会？

聊天的人

冯炉丹，中欧科技战队基金经理

杜厚良，中欧科技战队基金经理

谢钊懿，中欧科技战队投资经理

陈茜，硅谷101联合创始人

时间轴：

Part1 AI这轮周期到底哪里不一样？

02:01 AI为什么被拿来类比工业革命？速度、斜率和影响范围都不一样

03:02 时间更长、斜率更陡：AI可能仍然只是早期阶段

04:05 从预训练到推理，再到Coding落地：AI价值链如何一步步迁移？

06:14 五层AI蛋糕正在重排：模型收入开始接棒，应用还在路上

09:49 下一个万亿级AI入口，会属于模型公司，还是新的应用公司？

Part 2 机器人、端侧AI、Coding：谁还在0到1，谁已经到了10？

13:17 “0到1”看想象，“1到10”看收入利润：不同阶段对应不同投资逻辑

15:43 机器人不是另一个硬件故事，而是“物理AI”的入口

18:01 机器人产业链会复制新能源车早期的投资机会吗？

23:27 端侧AI为什么还没有杀手级产品？硬件、续航和交互还不够顺手

26:25 Coding已经跑到“10”：哪些AI应用开始进入商业化阶段？

Part3 AI涨了三年：真正要看的，是供需是否错配

27:26 AI基础设施为什么最早进入“1到10”？别人越投入，硬件越先收钱

28:25 算力不是唯一瓶颈：网络传输、存储和CPU的重要性正在抬升

31:28 国产算力的节奏正在追赶：推理端适配更快，训练端也在迭代

36:36 看AI下半场，为什么Token增长斜率是最重要的指标之一？

42:14 ARR是最朴素的答案：真金白银付费，比故事更重要

44:43 AI涨了三年，泡沫在哪里？关键要看供给能不能追上Token需求

51:18 对美国AI进展的打分从7到9：真正的变化是模型开始自我迭代

52:23 供给端的瓶颈：日韩部分供应链“不敢扩产”

Part4 光、存与国产算力：谁是AI供需失衡里的关键环节？

54:45 光通信和存储，为什么被放到更靠前的排序？

57:28 判断光通信公司质量，重要的是技术路径和对上游产能的锁定

01:01:02 存储为什么比光还紧缺？AI抢走供给，消费电子开始被迫涨价

01:05:24 解决存储供需失衡，最后的希望仍在中国供应链

01:07:58 AI的未来是星辰大海，但科技投资要小心翼翼

名词解释：

ARR:是Annual Recurring Revenue的缩写，通常指年度经常性收入。对于大模型公司来说，ARR能较直接地反映用户真实付费和收入增长情况，因此也是判断模型商业化进展的重要指标。

SaaS:是 Software as a Service 的缩写，通常译为“软件即服务”。它指的是通过云端向用户提供软件功能，用户不需要自己安装和维护系统，而是通过订阅、账号或按使用付费的方式使用软件。

Capex:是Capital Expenditure的缩写，即资本开支。AI产业中的资本开支，主要指云厂商、大模型公司等为建设算力基础设施、数据中心、服务器和网络设备等进行的长期投入。

Token Maximizing:可以理解为“最大化使用 Token”。在AI应用早期，一些企业会鼓励员工尽可能多地调用大模型、使用AI工具，以便更快适应AI工作方式，并验证AI对效率提升和人工替代的价值。随着使用成本上升，企业也会逐渐转向Token Minimizing，也就是在保证产出的前提下，优化模型调用方式，减少不必要的Token（词元）消耗。

- 中欧基金出品，特别鸣谢聪明投资者-

风险提示：基金有风险，投资需谨慎。以上内容仅供参考，不预示未来表现，也不作为任何投资建议。其中的观点和预测仅代表当时观点，今后可能发生改变。未经同意请勿引用或转载。