中国科技资产投资价值 - 尽管短期市场存在波动，中国科技资产尤其是国产替代方向仍有超预期增长空间[1][3] - 美国进入降息周期后，市场流动性宽松，资金会主动追逐潜在回报率更高的资产，中国资产在全球配置中仍处于相对“低配”状态，具备显著增配空间[3] - 中国的模型能力已经受到全球大型科技公司认可，硅谷众多开发AI应用的技术人员已在使用中国研发的底层模型[3] AI资本支出与供应链转移 - 2025年，AI投资领域资本支出需求从海外供应商逐渐往国内供应商转移[4] - 2024年下半年，中国科技公司的思路从多囤积进口硬件为主，转变为积极拥抱国产解决方案[4] - 当头部公司开始大规模采购装载国产芯片的国产服务器，利润和资本回流到本土供应商，将形成良性循环并加快技术突破[4] AI模型市场发展格局 - 全球模型市场的整合阶段已基本结束，2023年中国AI领域处于“百团大战”，如今市场上仅剩下5～10家机构仍在坚持开发模型[6] - 模型基座能力正走向“商品化”阶段，各家模型差异不大，选择不同供应商的基座模型最终效果差异可能很小[6] - 在模型能力趋于同质化背景下，垂直行业的专有数据成为形成差异化优势的关键，未来垂类模型发展将呈现明显区分度[6] AI商业化落地路径 - AI商业化落地，B端路径比C端更清晰且更容易实施[7][8] - B端典型场景包括电商领域用AI虚拟替代传统拍摄以节省成本，以及编程领域用AI自动生成代码和排查漏洞以提升效率[8] - AI在B端的底层逻辑主要是融入现有运营模式实现成本节约，进而让利消费者或调整人员结构，盈利逻辑清晰合理[8] - C端商业化面临挑战，方向尚未完全明晰且竞争充分，中国市场免费服务体验佳导致用户付费意愿较低，变现更加困难缓慢[8] 行业核心发展方向 - AI行业已从模型“百团大战”迈入商品化阶段，垂类赛道与B端商业化成为核心发展方向[2] - AI发展的关键已从“模型”转向“数据与应用”，垂直行业的数据壁垒和B端的降本逻辑是当前最清晰的路径[9] - 未来若在硬件领域实现新的突破，解决了芯片通信问题并形成可行解决方案，全球投资者将更加认可中国科技[4]