文章核心观点 - 人工智能等前沿技术正在深刻变革传统煤矿产业，推动其向更安全、高效、绿色的“智能化”方向迈进 [1] AI大模型辅助决策 - 公司引入AI大模型优化决策流程，以解决传统依赖人工经验导致的决策效率低下问题 [2] - 在设备检修场景，AI大模型能快速锁定潜在故障点并给出诊断建议，大幅缩短设备停机时间，检修效率实现质的飞跃 [2] - 公司将AI大模型深度融入“五述”安全管理平台，通过输入《煤矿安全规程》、产品参数、过往故障等海量数据，确保输出方案精准可靠 [2][3] - 技术人员可利用平台深入分析故障原因并处理问题，管理人员可全面梳理生产与安全状况以科学规划工作 [3] 智能机器人应用 - 公司已部署26台智能巡检机器人，覆盖井下变电所、水泵房等关键区域，解决了人工巡检测量不准、覆盖不全的难题 [4] - 焊接机器人已投入应用，单节刮板输送机焊接时间从2小时缩短至75分钟，产品合格率达到100% [4] - 智能机器人的应用显著提升了工作效率，例如原先两人2小时完成的中部槽焊接，现在单人操作即可轻松完成 [4] 智能开采与远程操控 - 公司打造智能开采场景，实现了从传统“躬耕井下”到地面智能控制的跨越，井下设备可地面一键启动 [6] - 智能开采有效减少了入井人员数量，有力保障了生产安全，实现了减人提效 [6] - 2024年，曙光煤矿原煤完全成本同比下降16.8%，生产效率同比提升30% [6] - 智能开采场景已覆盖公司26个生产(基建)矿井单位 [7] 智能化平台与数据支持 - 公司自主研发的煤矿采掘机电运输设备EMP监测平台是智能开采的核心支撑，能实时监测并综合分析设备运行数据 [7] - 该平台已收集统计各类设备882台，存储数据超310万条，并成功对接集成9个智能化采煤工作面 [7] - 平台通过直观图表展示设备开机时长、开机率等关键指标，帮助管理人员一目了然地掌握运行状况，及时发现异常并采取措施 [7]

文章核心观点 - 人工智能等前沿技术正在深刻改变传统煤矿产业，推动其向更安全、高效、绿色的“智能化”方向转型 [1] AI大模型辅助决策 - 公司引入AI大模型优化决策流程，以解决传统人工经验判断故障效率低下的问题 [2] - 在设备检修场景中，AI大模型能快速锁定潜在故障点并给出诊断建议，大幅缩短设备停机时间，提升检修效率 [2] - 公司将AI大模型深度融入“五述”安全管理平台，平台能基于《煤矿安全规程》、产品参数、历史故障等海量数据，为设备故障提供包含概率分布、安全要点、诊断建议的详细解决方案 [2][3] - AI大模型辅助决策场景使技术人员能深入分析故障原因，管理人员能科学规划生产与安全工作 [3] 智能机器人应用 - 公司已在生产环节部署智能机器人，目前有26台智能巡检机器人“上岗”，覆盖井下变电所、水泵房等关键区域，解决了人工巡检测量不准、覆盖不全的难题 [4] - 智能机器人应用于设备焊接，如中部槽焊接机器人，将单节刮板输送机的焊接时间从2小时缩短至75分钟，产品合格率达到100% [4] - 焊接机器人的应用改变了工作模式，原先需两人工作2小时的任务，现操作人员通过简单操作即可完成 [4] 智能开采与远程操控 - 公司打造智能开采场景，实现了煤炭开采从“躬耕井下”到“地面操控、井下无人”的跨越 [6] - 在智能开采场景下，操作人员可在地面一键启动井下设备，减少了入井人员数量，保障了生产安全 [6] - 2024年，曙光煤矿的原煤完全成本同比下降16.8%，生产效率同比提升30% [6] - 智能开采场景已覆盖公司26个生产（基建）矿井单位 [7] 智能化数据平台 - 智能开采依赖于公司自主研发的煤矿采掘机电运输设备EMP监测平台，该平台能实时监测并分析设备开停信息、开机时长、开机率、停机次数等关键指标 [7] - EMP监测平台已收集统计各类设备882台，存储数据超过310万条，并成功对接集成9个智能化采煤工作面 [7] - 该平台以直观图表展示数据，帮助管理人员一目了然地掌握设备运行状况，及时发现问题并采取措施，识别生产瓶颈并提供改进方向 [7]

聚焦AI从"大模型"到"大应用"， 共探产业生态融合共生新路径。 当 "炼 大 模型"的热潮退去 产业开始 严 肃讨论落地 12月12日，2025长三角人工智能产业融合共生发展大会在杭州算力小镇隆重举行。大会以"智赋万象，创新共融"为主题，汇聚了中国科学院院士何积丰， 中国工程院院士刘大响、柴天佑、戴琼海等顶尖学界权威与技术领军者。临平区委书记周徐胤、政府相关负责人、企业代表、投资机构代表等300余位嘉宾 齐聚一堂共话产业未来、共商合作机遇。 临平区前瞻布局算力产业，打造了全国首个以 "算力"命名的特色小镇。本次大会的召开，既是对长三角AI产业阶段性成果的展示，也是一次试探：当模型 越来越强、成本越来越低，产业准备好了吗? 开幕致辞：从算力到生态 大会由浙江图灵算力研究院主办，中国 RISC-V联盟浙江中心、北京多氪信息科 技有限公司承办，并获得 中小企业出海服务联盟、私募股权行业ESG倡议 （CID） 等 机构支持。 新华社、中国青年网、人民日报、光明日报、浙江卫视等 20余家主流媒体对大会进行了全程报道。 活动的主办方 —— 浙江图灵算力研究院是浙江省委网信办指导下成立的一家创新型研究院，她不仅是个高能级 ...

智通财经记者 | 贾璐 智通财经编辑 | 崔宇 史国伟 在商业世界的风云变幻中，总有一些领军人物，以其卓越的远见、无畏的勇气和超凡的智慧，带领企业穿过风暴、穿越周期、稳步向前。他们不仅为股东创 造丰厚回报，更为社会经济发展注入稳定向上动能。他们，就是智通财经定义的超级 CEO。在全球经济复苏与产业变革交织的背景下，这一榜单旨在发掘 各行业中兼具战略眼光与执行魄力、带领企业实现高质量发展的卓越管理者。今年，除主榜单「年度超级CEO」外，系列榜单覆盖年度金融行业CEO、年度 新能源行业CEO、年度汽车行业CEO、年度医疗健康行业CEO、年度科技行业CEO、年度跨国公司中国区CEO，全面映射中国经济发展多元动能。 科技领域，中国在6G通信、AI大模型、量子计算等前沿技术持续突破。2024年7月，我国成功搭建了国际首个通信与智能融合的6G外场试验网，并验证了 4G、5G通信链路有望具备6G的传输能力。在AI大模型行业，中国已跻身国际第一阵营，近两年来各式多元、多模态的大模型百花齐放，其中DeepSeek凭借 其高性能、低成本和开源的模式，迅速吸引全球关注。工信部数据显示，目前中国已成为全球开源参与者数量排名第二、增长 ...

● 本报记者 刘杨 自2012年参与国内首个需求侧管理试点城市项目以来，协鑫能科在虚拟电厂领域已深耕13年，全程参与 可调控负荷、辅助服务以及现货市场等各发展阶段，如今已形成数据全面、客户广泛、模型完善等综合 优势。 "截至目前，公司管理的用户负荷规模超20GW，经市场检验的可调负荷规模约835MW，其中在江苏省 内辅助服务市场实际可调负荷规模占比约35%。这一成绩的取得，离不开AI技术的有力支撑。"费智告 诉记者，通过自主研发的AI大模型，公司实现了精准预测、动态调控、算法重构，打通"预测-决策-执 行"全链路，显著提升智能交易水平。借助该大模型，协鑫能科对综合能源系统尤其是用户侧的可调度 潜力评估精度提升10%以上，同时使分布式能源系统的整体运行成本降低约3%。更重要的是，AI智能 体及能源大模型的应用，有效提高了用户使用绿色能源的意愿和积极性，进一步促进绿色能源消费。 在策略优化、智能运维等场景中，AI技术的落地成效同样显著。智能运维方面，协鑫能科与蚂蚁数科 联合成立的"蚂蚁鑫能"开发的智能巡检解决方案，打造出"无人值班、少人值守、集中监控"的运维管理 新模式，目前已在公司内部风电场、光伏电站投入应用， ...

苏波表示，制造业发展面临新形势。"十五五"时期，大国博弈将更加激烈；新一代人工智能快速演进， 影响持续扩大；制造强国建设进入关键期和新阶段。 首先，全球制造业竞争格局发生深刻变化。大国战略博弈日趋激烈，逆全球化严重割裂全球产业链供应 链。主要制造强国大力推进制造业回流，新兴工业国家加快布局发展，重塑产业竞争新优势。外部环境 不稳定、不确定、难预料成为常态。 要加快发展智能制造 12月18日，海南自贸港将正式启动全岛封关，这一标志性开放举措为中国高水平对外开放按下加速键。 值此关键节点，12月11日至13日，由每日经济新闻与海南国际经济发展局联合主办的"2025第十四届上 市公司发展年会暨海南自贸港开放机遇交流大会"系列活动在海南海口举行。 国家制造强国建设战略咨询委员会副主任，工业和信息化部原党组副书记、副部长苏波在年会上作《中 国制造跨越2025：开启制造强国建设第二个十年新征程》主旨演讲。 制造业发展面临新形势 此外，加快发展新质生产力成为建设制造强国和现代化产业体系的重要着力点。苏波提到，"十五五"将 开启制造强国建设"三步走"战略的第二个十年新征程，制造业整体水平到2035年要达到世界制造强国阵 营前 ...

核心观点 - 计算机行业2026年投资策略的核心驱动力是模型迭代驱动、应用突破与算力国产引领 [2] - AI基础设施板块：算力端国产AI芯片已从“测试和试用”走向“2026年大规模放量”阶段，模型端国内外领先模型差距缩小，国内大模型在快速迭代和追求成本下降的共识下，正推动超级Agent等应用突破 [8][17] - AI应用板块：大模型快速迭代下，AI+商业化脚步逐渐清晰，具备投资价值的公司可分为三类：已获标杆客户商业认可但处于从0到1进程的领域、长期趋势确定但落地时间较长和格局不确定的领域、以及利用AI赋能既有业务且已有拐点可触达的个股 [8][17] - EDA等研发设计类软件板块：国产厂商产品力迅速提升，借助并购投资补足技术短板，在政策支持下并购整合有望加速 [8][17] - 智能驾驶与机器人板块：在OEM价格竞争和补贴退坡背景下，建议关注竞争格局好的智驾芯片赛道、出海方向以及从0到1变化的无人驾驶新赛道，机器人板块重点推荐全球AMR龙头极智嘉 [8][18] - 信创&鸿蒙板块：传统信创需求确定但资金落地是核心，鸿蒙PC的发布及迭代是外包应用公司业务增量和技术升级的契机 [8][18] - 能源信息化板块：电网资本开支稳健增长，2025年136号文标志电力市场化改革进入新节点，但政策兑现节奏仍需关注 [8][18] AI基础设施 算力端 - AI芯片国产替代进入“2026年大规模放量”阶段 [8][17][26] - 海外AI大模型Tokens使用量快速增长：谷歌月度Tokens调用量从2025年7月的980万亿增长至10月的1300万亿 [27][33]，国内豆包大模型日均Tokens使用量从2025年6月的16.4万亿增长至9月的30万亿 [27][30][89] - 国内互联网厂商资本开支大增，存在大量采购国产AI芯片的可能性：2025年第二季度，在英伟达H20芯片限制出口背景下，阿里巴巴、腾讯和百度资本开支同比依然大增 [34] - 国产AI芯片采购比例有望提升：2025年前三季度，中国大陆市场占英伟达营收比例持续下滑至11.2% [36][39]，以华为昇腾910C为代表的国产AI芯片在性能上与英伟达H200接近，在推理等场景可实现替代 [36][42] - 国产AI芯片产品迭代稳步推进：华为计划自2026年起，昇腾芯片算力水平有望实现每年提升一倍 [43][45]，寒武纪2025年第三季度研发费用为3.0亿元，同比增长42.2% [44] - 国产AI芯片供应链恢复：截至2025年三季度末，寒武纪存货为37.3亿元，较2024年底增长19.5亿元 [47][52] - 以NPU为代表的ASIC芯片技术路线优势凸显：谷歌TPU 7x与英伟达B300在浮点算力等指标上处于同一水平 [48][49] - 国产算力厂商加快布局AI算力集群产品：华为CloudMatrix 384可提供300 PFLOPS算力，性能相当于英伟达GB200 NVL72集群的1.7倍 [54]，百度发布昆仑芯天池超节点产品 [54] - 算力集群化趋势利好国产公司：紫光股份800G CPO硅光交换机产品已具备量产与商用交付能力 [56] - 互联网厂商算力基础设施全球化布局带动国产设备出海：2024年浪潮信息海外业务营收341亿元，同比增长257% [59] 模型端 - 2025年大模型迭代并未放缓，中美厂商维持高频“月级”发布节奏 [62][65] - 国产模型加速追赶，与海外领先模型的性能差距缩短至约1-2个季度 [66] - 国产模型调用量占比持续上升：在第三方平台Openrouter上，国产模型调用占比呈上升态势 [69][71] - 国产模型在Agent领域竞争力增强：智谱AI研发的智能体产品AutoGLM具备跨应用操作和长链条任务处理能力 [72] - 国产模型性价比优势凸显：MiniMax M2大模型的Tokens输入价格为2.1元/百万tokens，输出价格为8.4元/百万tokens，显著低于Claude Sonnet-4.5 [73][77]，其日token消耗量已超过50B [76] - 大模型商业化进展迅速，Token调用量带动年化收入（ARR）快速增长：谷歌Tokens月度处理量突破1300万亿 [79][81]，OpenAI预计2025年年化收入将突破200亿美元 [83]，Anthropic 2025年年化收入已接近70亿美元 [83][87] AI应用 行业趋势与分类 - 大模型快速迭代下，AI+商业化脚步逐渐清晰 [90] - 具备投资价值的AI应用公司可分为三类 [8][90] - 第一类：已获标杆客户商业认可但处于从0到1进程的特定领域，如AI制药领域的晶泰控股 [8][90][103] - 第二类：长期趋势确定但预期落地时间较长、商业兑现和格局不确定性较大的领域，如石基信息、光云科技等 [8][90][103] - 第三类：充分利用AI赋能既有业务且已有拐点可触达的个股，如金蝶国际、税友股份 [8][90][104] - AI赋能各行各业，落地节奏加快 [91] - 软件开发领域：采用Cursor的企业开发效率提升35%，代码审查需求下降12% [91]，微软称公司30%的代码由AI编写 [92] - ERP领域：AI通过数据分析预测、流程自动化和个性化服务驱动企业管理范式升级 [92][93]，预计到2027年，60%的客户在更换ERP时会选择具有GenAI和业务流程编排能力的软件 [95] - 财税SaaS领域：AI以Agent或Copilot形式融入，提升效率与准确性，如税友“犀友”大模型通过超200亿财税数据训练赋能业务场景 [99][100] 重点公司分析 - **晶泰控股**：作为AI制药稀缺标的，技术实力雄厚，干湿实验室兼具 [105][113]，2025年以来持续签订新项目，如与礼来的协议总价值最高可达3.45亿美元 [106][113]，AI制药行业仍处早期，全球AI药物发现市场规模预计从2024年的63亿美元增至2034年的165亿美元 [108][110] - **聚水潭**：电商SaaS ERP龙头，2024年市占率达24.4% [115]，净客户收入留存率为115% [115]，正积极出海并发力增值软件业务 [116]，在各大电商平台围绕“AI+生态闭环”竞争加剧的背景下，其中立、跨平台的第三方SaaS工具稀缺性提升 [118] - **石基信息**：AI已应用于酒店营销和PMS、POS产品的辅助预测 [119]，核心云产品SaaS业务年度可重复订阅费（ARR）同比增长21.4%，达到约5.4亿元 [121]，全球化进程突破，其Daylight PMS产品获万豪集团认证为中国区首选云PMS [121] EDA等研发设计类软件 - 国产工业软件技术壁垒高，与国外头部厂商差距明显，国产化率低，替代空间广阔 [17] - 在持续高强度研发投入下，国产厂商产品力迅速提升，性价比优势明显 [8][17] - 国产厂商正借助并购投资补足技术短板，在行业理性回归与政策支持下，并购整合有望加速 [8][17] 智能驾驶与机器人 - 展望2026年，智能驾驶领域OEM价格竞争未明显缓解，同时存在一定的补贴退坡 [8][18] - 建议重点关注三个方向：竞争格局好的智驾芯片赛道、出海方向（包括海外业务规模大的tier1和激光雷达）、以及处在从0到1变化的无人驾驶新赛道 [8][18] - 机器人板块，看好智驾玩家的跨界突破，重点推荐全球AMR龙头极智嘉 [8][18] 信创&鸿蒙 - 传统信创方向：自主可控的替代性需求相对确定，但2025年资金落地节奏低于预期，资金落地是核心 [8][18] - 鸿蒙方向：2025年鸿蒙PC的发布及产品迭代，对外包应用公司不仅是业务增量的催化剂，更是技术升级与生态地位重塑的契机 [8][18] 能源信息化 - 电网资本开支（capex）持续稳健增长，下游支付能力稳定，强化了板块业绩增长稳定性 [18] - 2025年136号文正式刊发，电力市场化改革迎来标志性节点 [8][18] - 政策兑现节奏仍需关注，参考历史，或在2026年下半年有更多进展 [18] 主要推荐公司 - **AI基础设施**：算力方向推荐寒武纪、浪潮信息、紫光股份，建议关注中科曙光；模型及工具方向推荐第四范式，建议关注商汤、科大讯飞、星环科技 [8][19] - **AI应用**：晶泰控股、虹软科技、聚水潭、石基信息、税友股份、金蝶国际、金山办公、合合信息、万兴科技，建议关注汉得信息、光云科技、卓易信息 [8][19] - **智能驾驶与机器人**：极智嘉、黑芝麻智能、锐明技术，建议关注德赛西威、速腾聚创等 [8][21] - **EDA等研发设计类软件**：广立微、概伦电子、华大九天、中望软件，建议关注中控技术、索辰科技、浩辰软件等 [8][21] - **信创&鸿蒙**：金山办公、软通动力，建议关注太极股份、纳思达等 [8][21] - **能源信息化**：国能日新、朗新集团，建议关注国网信通、南网数字等 [8][22] - **其他**：新大陆、九方智投控股、顶点软件、同花顺 [8][23]

（文章来源：每日经济新闻） 每经讯 12月11日至13日，由每日经济新闻与海南国际经济发展局联合主办的2025第十四届上市公司发 展年会暨海南自贸港开放机遇交流大会系列活动在海口举行。国家制造强国建设战略咨询委员会副主 任，工业和信息化部原党组副书记、副部长苏波12日发表主旨演讲时指出，"十五五"是AI（人工智能） 和智能制造创新发展应用高速发展的关键时期，要加快建设全球领先的智能制造创新体系，加快发展 AI大模型、智能终端、智能网联新能源汽车、智能机器人等智能产业，推进智能制造工厂建设由试点 示范向重点骨干企业普及发展转变，到2035年实现智能制造在全国规上企业基本普及，我国智能制造应 用水平走在世界前列。 ...

国家制造强国建设战略咨询委员会副主任，工业和信息化部原党组副书记、副部长苏波在年会上作《中 国制造跨越2025：开启制造强国建设第二个十年新征程》主旨演讲。 "十五五"时期制造强国建设进入关键期和新阶段 苏波提到，近年来，我国制造强国建设取得举世瞩目的历史性成就。制造大国的地位更加巩固，制造业 增加值占全球制造业增加值的比重从2010年首次成为全球第一大国时的19.8%稳步提升到2023年占全球 31.1%，与排位靠前的美、德、日、韩、英五强之和相当。 不过，他也指出，尽管这十年取得了令人振奋的成就，但我们与美国、德国、日本等主要制造强国还有 一定差距，需要着力在高端技术装备、重要基础零部件/元器件如高端芯片、基础操作系统和工业软件 等关键核心技术等领域攻关突破、创新发展，不断缩小差距。 苏波表示，制造业发展面临新形势。"十五五"时期，大国博弈将更加激烈；新一代人工智能快速演进， 影响持续扩大；制造强国建设进入关键期和新阶段。 首先，全球制造业竞争格局发生深刻变化。大国战略博弈日趋激烈，逆全球化严重割裂全球产业链供应 链。主要制造强国大力推进制造业回流，新兴工业国家加快布局发展，重塑产业竞争新优势。外部环境 ...

文章核心观点 - AI技术具有划时代的变革潜力，但当前行业存在资本开支与商业回报严重不匹配的现象，形成了潜在的泡沫风险 [4][5][6] - 当前AI发展阶段类似于互联网的1997-1999年，泡沫尚未达到顶点，但已进入高风险区域 [8][56][57] - 投资者应采取理性、有选择性的参与策略，避免“梭哈”或“逃离”，并关注泡沫破裂后的长期投资机会 [7][62][70] AI的商业化现状与影响 - **直接商业化场景**：目前最直接的商业化体现在互联网广告和成本节约两方面 [13] - **广告收入提升**：Meta、谷歌、腾讯等公司将AI大模型整合进广告系统后，近七八个季度广告收入增速达到甚至超过20%，其中约一半增量来自AI带来的效率提升 [17] - **市场规模与增量**：全球在线广告市场规模约七八千亿美元，AI带来的10%增长率意味着七八百亿美元的增量 [18] - **成本端节约**：以GitHub Copilot为例，其年化收入从年初的1亿美元迅速增长至超过10亿美元，AI编程工具显著降低了成本 [19][20] - **巨头效率提升**：美国“科技七巨头”在AI出现后，过去三年收入持续增长但员工数量基本不变，AI每年为行业节省的成本估计达一两百亿美元甚至更多 [21][22] - **当前应用局限**：AI在投研中如同“实习生”，存在“幻觉”问题，需要人工复核，且难以完成多轮复杂验证，准确率可能仅50%多 [24][25][26] 技术吸收的漫长周期与历史参照 - **技术转化三阶段**：从技术发明到转化为生产力需经历配套技术能力提升、流程再造与组织改革、新商业模式形成三个阶段，整个过程漫长 [27][28][29] - **历史参照案例**： - **第二次工业革命（电）**：电动机发明40年后，全面电气化改造才带来劳动生产率的大幅提升，美国制造业劳动生产率增速从1899–1914年的年均1.1%提升至1914–1929年的5% [30] - **互联网革命**：从亚马逊1994年上线网站到形成成熟竞争力体系，花了15到20年时间 [32] - **AI的现状**：AI带来的生产力提升和商业价值创造仍处非常早期阶段，但行业资本开支已极为庞大，年资本开支可能已超过1万亿美元，投入与产出存在巨大落差 [32][33] 泡沫风险的具体表现与征兆 - **过度投资与资本循环**：泡沫风险主要源于围绕技术的过度投资与资本循环，而非技术本身 [6] - **典型案例：环球电讯（Global Crossing）**：互联网泡沫时期，该公司募集超137亿美元建设光纤网络但从未盈利，市值一度达490亿美元（同期苹果仅50亿美元），最终因产能过剩在2002年破产，以2.5亿美元被收购 [36][37][38] - **当前AI行业的相似性**：以OpenAI为例，其今年上半年收入50亿美元，年化收入约130亿美元，但单季度亏损高达120亿美元，累计融资约600亿美元却计划未来7年投入1.4万亿美元建设算力中心，存在巨大资金缺口 [39] - **风险转移**：真正的风险可能不在OpenAI本身，而在于因承诺租赁而过度建设算力中心的公司，如微软、甲骨文等 [40] - **特殊的融资结构（泡沫征兆）**： - **供应商融资循环**：例如英伟达投资OpenAI，OpenAI向甲骨文承诺租赁，甲骨文再向英伟达采购芯片，形成资金不断放大的循环 [48] - **私募债务与表外融资（SPV）**：如Meta可能仅出资5亿美元（占项目总投资约1.7%），通过SPV向私募债务公司借钱建设300亿美元算力中心，进行表外融资 [53][54] 当前AI周期定位与潜在影响 - **周期定位**：参照互联网泡沫，当前AI行业可能处于1997年繁荣到1999年泡沫之间的阶段 [56] - **判断依据**：席勒市盈率估值已接近2000年峰值，科技行业支出占GDP比例也接近2000年高点 [57] - **对美股及美国经济的影响**： - **美股依赖**：自ChatGPT发布以来，标普500涨幅的四分之三来自AI产业贡献；今年美股上涨的80%以上由AI相关产业链公司推动 [59] - **经济核心驱动力**：美国今年4个点的GDP增长中，有92%与AI相关；若剔除AI相关投资，GDP增长可能仅0.1%左右 [59] - **泡沫性质**：AI泡沫被视为“产业型泡沫”，即便泡沫破裂公司倒下，其留下的资产（如算力中心）依然具有长期价值 [60][61] 投资策略与组合构建方向 - **核心策略：等待泡沫破裂后的机会** [62] - **理由**：泡沫破裂后估值足够低；竞争格局变得清晰，易于识别真正赢家；市值增长将由盈利增长推动，回报幅度远超第一轮基于预期的上涨 [69][70] - **历史参照**：互联网泡沫后，亚马逊股价从峰值跌超95%，2008-2009年才重回高点，但长期回报极高；微软、苹果也经历了类似过程 [66][67] - **关注AI发展路径**：AI发展将复制互联网从硬件到软件再到应用的路径，当前市场热点在硬件，未来应用端将诞生大市值公司 [64][71][72] - **具体组合构建方向** [79]： 1. **AI超级平台**：拥有完善用户生态的领先互联网平台（如微信），被AI颠覆的风险因开源模型能力趋同而降低，生态和用户成为竞争关键 [73][74][76] 2. **消费行业**：具备供给端整合优势的消费公司（如区域垄断的啤酒企业），在需求低迷时盈利仍创新高，现金流充沛，分红率高 [82][83][84] 3. **制造业龙头与细分冠军**：在细分领域存在盈利能力强、估值便宜、现金流充沛的单一龙头公司 [85][86][87] 4. **周期性行业**：拥有大额净现金、高分红率且估值较低的周期性行业，有望随宏观恢复带来盈利增长 [88] - **配置“反脆弱”资产**：投资高客单价重体验的零售商（如爱马仕）、强大品牌公司（如可口可乐、茅台）等不易被AI颠覆的领域，它们估值合理，并能受益于AI带来的全社会生产力提升红利 [77][78]