AI产业投资逻辑框架 - AI产业投资主线从题材博弈回归到底层逻辑和商业价值辨识，核心逻辑围绕算力、算法与应用的互动关系 [1] - 算力是AI模型迭代和能力跃迁的基础底座，算法和模型是技术演化的核心驱动力，应用是验证商业闭环的终点，三者共同构成产业长期成长底层逻辑 [1] - 本轮AI新范式起点是大模型等软件技术先突破，进而对软件和硬件赋能，投资节奏可沿"基础设施—硬件—软件应用"展开 [2] 算力基础设施投资机遇 - Sora2在海外的火爆印证AI产业链对算力需求依然强劲，算力资本开支具备持续性 [2] - 仅Sora App一款产品未来每年将带来超过50亿美元的推理算力需求 [2] - 当前算力端机会已然显现，AI存储需求激增，预计未来一段时间会出现供需错配情况 [2][5] 算法模型与软件应用投资视角 - 大模型群雄逐鹿，投资逻辑从关注技术参数转变为关注模型生态构建能力和商业化落地能力 [3] - AI工具正转变为社交和娱乐产品，成功构建从拉新、留存到促活的产品闭环，为AI应用打造产品化模板 [2] - AI应用板块处于商业化落地初期，目标市场规模广阔，长期视角下估值水平具备吸引力 [5] 自主可控与产业链安全 - 贯穿AI全产业链的核心投资主线是自主可控与安全可靠，实现核心技术自主可控是重中之重 [3] - 从硬件到软件，具备自主研发能力、能够保障供应链安全的企业将享有更高战略溢价和市场份额 [3] AI驱动能源与材料新需求 - AI对数据中心能源需求激增，未来核能等新能源以及铜等有色金属将迎来周期上行 [7] - 全球AI投资竞赛白热化，电力基础设施扩张直接拉动铜需求，欧美电网平均运行年限达40-50年需更新投资 [7] - 预计到2030年全球数据中心用电需求达945TWh，约占全球总电力消耗3%，对铜消耗量相当于2024年的2.3倍 [7] - 核聚变能源成为重要方向，微软2023年达成全球首个核聚变电力购电协议，约定2028年起交付50MW商用电力 [8]