三层投资框架 + 两大投资新范式。
来源丨小饭桌
面对 AI 大潮，传统投资框架已经不够用了。
9 月 11 日下午，在 2026 中国算力大会重要分论坛——算力产业创投 50 人论坛上，赛富投资基金合伙人蒋驰华分享了赛富针对生成式 AI 浪潮形成的投资新思考。
在他看来，面对 AI 带来的非连续性变化，如果仍用传统单一层面的框架去看项目，一定会出现误判。
为此，赛富搭建了全新的三层投资框架：底层研判 AI 产业整体趋势与增长驱动力；中层做宏观、量化、资本市场维度分析；上层沿用成熟传统投资方法论做标的判断。
在此基础上，赛富还总结出两大投资新范式：依靠赛富完整 AI 生态的确定性对抗产业不确定性；以算力基金 + AI 基金双轮驱动，同时获取基建底座与上层智能应用两层价值。
面对 AI 与算力泡沫争议，蒋驰华判断，当前市场条件仍在运行，尚未完全失控，未来 1 — 2 年整体处于估值消化阶段，但判断泡沫不能只看资本市场指标，必须结合产业真实技术演进和落地趋势。
以下为现场演讲实录：
尊敬的各位领导，各位产业股东，各位投资界同仁，大家下午好。
赛富投资基金成立于 2001 年，前身是软银亚洲基础建设投资基金，后更名软银赛富，现叫赛富投资基金。我们管理规模约 700 亿人民币，累计投资 400 家企业，八十余家企业实现上市。自 2022 年生成式 AI 浪潮兴起，我们针对投资模式与底层逻辑形成了一些新思考，今天和大家做分享。
过去做投资，我们更多使用单一层面的分析框架：判断细分赛道趋势，再落地到具体项目。这是传统的投资方法论。
但面对 AI 大潮，传统框架已经不够，我们搭建了三层投资框架：底层研判AI产业整体趋势与增长驱动力；中层做宏观、量化、资本市场维度分析；上层沿用成熟传统投资方法论做标的判断。
之所以要分层研判，核心原因是 AI 带来产业的非连续性变化，会重构整个产业结构，改变企业的生态位置、成本结构。如果还只用老框架去看项目，一定会出现误判。
举个例子：AI 编程能力打通行业之后，受冲击的不只有编程岗位，上层软件、SaaS、人力外包市场都会被深度重塑。垂直赛道原有趋势、原有团队的能力，已经不能孤立用来判断项目价值。所以我们需要自下而上开展研究，上下协同完成投资决策。
说到底层，AI是认知能力可以随时调度的深度革命。回顾历次技术革命，每一次的技术革命或者工业革命，都是把过去稀缺的资源变成随时可调度的一个能力：工业革命解放肌肉，体力可以随时调度；信息革命消除信息传递成本，连接能力可以随时调度；而 AI 革命解放的是认知，知识与认知能力可以被随时调配。每个人都可以调动整个人类文明的能力来完成任务，AI 变革的深度不亚于工业革命。
当前已经发生三件标志性事实，还有两件即将发生的重大变化。
已经发生三件事：
第一件，是智能边际成本趋近于0。两年时间同等智能水平算力成本下降 99.4%；
第二件事是大量认知类工作被替代。谷歌 75% 新代码由 AI 生成，不再由人工手写；
第三件是技术扩散速度大幅提升。过往技术革命会遇到硬件、组织、人的认知等摩擦阻力，推进节奏缓慢。但本轮 AI 变革扩散极快，ChatGPT 上线2个月即获1亿用户。
即将发生两件大事：
第一件，智能体规模化进入劳动力市场。
目前，有三个条件正在成熟：一，推理能力迭代。模型从问答器走向执行器。2022 年至 2025 年，模型完成预训练、迁移学习，逐步具备思维链、复杂推理；2025、2026，模型从回答问题转向实际完成任务，未来推理能力持续向人类水平靠拢；
二，交互走向自主规划闭环。交互从细颗粒度指令，升级到粗颗粒度目标。业务方只需要给出目标、边界、验收标准，AI 自主拆解路径、闭环完成任务。人机协同将趋近人与人协同模式，为大规模落地扫清交互障碍；
三，行业隐性知识显性化、技能服务沉淀成熟。专家的行业经验、隐性知识，被提炼、量化、沉淀为技能图谱。大模型、智能体依托标准化技能图谱，执行更长、更复杂的业务任务。行业专家的隐性知识变成显性可复用能力。当技能服务积累成熟，就是智能体大规模商用的拐点。
推理、自主交互、知识沉淀三大条件成熟，智能体将大规模进入劳动力市场，AI 基建 2.0 时代到来。不只是算力规模扩张，更要求算力基础设施适配上层模型与应用的全新需求。
第二件，递归式自进化（RSI）技术带来指数级加速。技术迭代由线性转向指数级，一旦突破临界点，技术水平会快速迭代，这也是全球各国都高度重视大模型技术研发的关键原因。
讲完底层，我们再看中层，主要就是量化研判AI资本市场，理性看待市场上关于泡沫的争议。
市场一直在讨论 AI 赛道、算力赛道是否存在泡沫。赛富从估值水平、融资热度、资本结构、盈利质量、舆情、宏观环境多维度做量化分析，对标 2000 年互联网泡沫做对比测算。
当前市场条件仍在运行，尚未完全失控，未来1 ‑ 2年整体处在估值消化阶段，市场结构会持续优化。
但单纯量化只是时间切片下的静态结果，判断泡沫不能只看资本市场指标，必须结合底层 AI 产业真实技术演进、产业落地趋势，底层产业大盘和中层资本市场数据结合，才能形成完整判断。
底层、中层都梳理清楚之后，最后就来到上层，落到实际的项目投资，这里我们有两个典型案例。完成底层趋势研判、中层资本市场量化分析，最后落到具体项目投资。我们看两个赛富代表性投资案例。
案例一：九章云极。国内头部智算云建设和运营商。除规模体量外，有两大核心亮点：一，可进化的词元（Token）工厂。不同于传统基础设施调用越多、成本越高，这套 AI 基础设施类似编译器与强化学习逻辑——每一次业务调用都是训练样本，系统持续自我优化。越调用，能力越强、成本越低。二，三级词元（Token）体系，聚焦专业级、前沿级高价值场景。不把重心放在消费级应用，更看重深度嵌入企业核心业务流程，这样可以给专业客户带来可衡量生产力提升，带动实体经济升级。
案例二：数巅科技。打造 AI 自进化平台，实现从对话式大模型走向可干活的数字员工，适配未来智能体产业发展大趋势。
基于这套三层框架，我们总结出AI时代投资的两大新范式，面对 AI 产业非连续加速变化、资本市场剧烈波动，传统投资范式不再够用，赛富形成两套新投资范式。
投资新范式一：依靠完整赛富AI生态的确定性，对抗产业不确定性。
赛富已经搭建起完整 AI 生态。需求端，属于无意构建：覆盖文旅、制造、游戏、医疗、营销等各垂直行业产业资源；供给端，属于有意布局：布局 AI 基础设施、模型、工具链条，包含芯片、数据系统、智算基础设施、基础大模型、智能体等。打造人工智能 " 航空母舰 "，输出一揽子解决方案，满足客户多样化需求。在人工智能产业快速动荡的周期，完整生态本身就是最大确定性。
投资新范式二：算力基金+ AI基金双轮驱动，产业龙头+风险投资共建生态。
只做算力基金存在局限：算力属于重资产，现金流稳定，但收益结构和 AI 应用高成长、高弹性存在错配，会错过上层应用最大价值增量。参考早年 IDC 时代，带宽是底层基建，但最大价值来自上层互联网应用。
我们的模式是，算力基金，布局数据中心、GPU 等重资产，获取稳定确定现金流；AI 基金，投向模型、智能体、AI 词元工厂等轻资产赛道，捕捉高成长、高弹性机会。二者双轮驱动。联合多家千亿市值产业龙头合作，一次布局同时获取基建底座 + 上层智能应用两层价值。
这就是我们在算力基建 2.0 时代正在推进的投资新范式，也期待和在座各位开展合作，共同助力 AI 产业发展。
谢谢大家。
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