自 4 月初以来，英伟达从底部翻倍只花了 3 个月的时间，随着全球的 AI 叙事再起，国内在近期 H20 解禁后，市场资金对国内 AI 硬件 / 应用股都有了更大的期待。

在 A 股市场，也跑出了 AI 相关的翻倍股，例如光模块龙头的中际旭创和新易盛，连续交出超市场预期的业绩，过去几个月的估值变化也是 " 越买越便宜 " 的阶段。即使涨了一倍，现在对应明年估值仍然是便宜的。

为什么会有那么大的预期差，这其实是因为 AI 投资的研究难度跟创新药有些类似。

同样是业内人士也很难判断出哪些究竟是优秀的公司，专业卖方跟个人投资者的研究水平没有拉开差距，也就会出现这种低估值定价，逐渐修复到合理估值的过程。而 AI 行业在日益变化着，但我们看到的是全球 AI 叙事才刚刚开始，过去两年是 0-1 的阶段，接下来是 1-10 的阶段，AI 板块依旧是仓位配置中不可缺少的一环。

既然如此，用 ETF 的方式来参与也是不错的选择，既不怕个人研究挑错个股踩雷，也能享受到国内外 AI 逐渐爆发的过程。例如，人工智能 ETF（159819）和科创人工智能 ETF（588730），自 4 月以来都有 20% 左右的涨幅，国外 AI 大模型在爆发，国内只是时间上可能会晚一些。

从 Chatbot 走向推理

Token 消耗量的大幅增长

回顾今年的 AI 行情，主要由 1 月份 trump 推动星际之门的建设，NVDA 带领 AI 板块创下新高，而在 2 月份 deepseek 出现后，由于全球资金对 AI 板块的拥挤度在历史最高水平，加上市场开始担忧 AI 算力需求，因此 AI 板块出现了大幅的回调。

到 3-4 月份，英伟达 GB200 服务器的出货延迟，AI 算力需求 + 对等关税的担忧，让 AI 板块一度陷入 " 泡沫被戳破 " 的阶段。直到对等关税延期 90 天后，美股 AI 开始反弹。

值得注意的是，虽然当时 AI 板块跌的很惨，但从 AI 产业发展来看，实际上基本面跟股价是出现背离的。

在 Deepseek 出现后，快速推动了大模型对推理功能的升级。大模型从基础的 chatbot 走向深度推理，这意味着 tokens 的消耗量从几千至几万的水平，上升到几万至上百万的程度。也就是说，代表算力消耗量的指标，tokens 翻了数十倍，算力的需求在越来越大。

从下图中看，自从谷歌 Gemini 发布深度思考功能后，谷歌 2 月份的 token 消耗量为 170 万亿 / 月均，而到今年 7 月，这个数字已经到了 960 万亿 / 月均，短短半年时间就翻了几倍，而到年末显然会去到更高的数字。

谷歌 CEO 表示，由于看到大量的推理需求，今年的 Capex 上调至 850 亿美元，明年资本开支会在该数字上继续增长。

而这只是最不被市场看好的谷歌，谷歌明年资本开支可能会达到 1000 亿美元，那其他几家 CSP 的资本开支可能会比谷歌还要高，可见海外 AI 的进展有多快。

对于国内大模型来说也是一样的。

从下图中看，在推理需求出现后，豆包大模型日均 tokens 消耗量从去年底的 4 万亿 tokens/ 日均，上升到 16.4 万亿 tokens/ 日均。

而在 to c 端的 AI 应用付费率上，国内 AI 反而从数据上看是优于海外的。

例如，金山办公 WPS AI 的付费率是 13%，近期港股大涨的美图付费率是 12%，而 OpenAI 的付费率仅为 4%。当然，用户基数上有很大的差距，但从数据上来看，其实付费率也不差，只是爆发的时间节点还没到。

2C 端生成式 AI 工具的收入贡献占比仍低于 30%；2B 端 AI 收入占比低于 20%。 

应用领域：2C 端高 AI 收入占比的企业集中在视频 / 图片处理、医疗、办公领域； 2B 端高 AI 收入占比的企业集中在医疗、办公、人力资源领域。

从下图中看，Chatbot 访问量数据上看，还是保持着较高的水平，并不是今年 2 月高峰后数据就直线下降了，而是培养出一部分的用户。

根据高盛的预估，随着 H20 出口解禁，接下来互联网股对 AI capex 的开支会加速，甚至会超出市场原本的预期也不奇怪。

随着 AI 应用的渗透率提升，接下来大概率会看到 AI 硬件和软件共振的增长趋势，也就是 AI 硬件走在前面，而软件爆发走在后面。

那么，站在中长期的视角来看，目前可能我们还只是 AI 发展的 1-10 阶段，在这阶段各家都在摸索出自己的应用方向，当行业内有几家跑出优秀的模式后，行情扩散的速度会非常快，虽然当下不知道谁会是第一个跑到终点的，但通过 ETF 的方式来配置整个行业，其实就不怕选错了哪家公司。

例如，人工智能 ETF（159819）及联接基金（012733/012734），和科创人工智能 ETF（588730）及联接基金（023564/023565），这两个都是不错的选择，既有 AI 硬件的龙头公司，也有应用公司，硬件和应用的配置会提高些胜率。

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