核心观点 - 全球AI产业从2022年技术突破进入产业化兑现期 经历估值驱动 产品验证和盈利兑现三阶段 投资逻辑从估值溢价转向盈利质量[1][7][8] - AI产业链分为上游算力基础设施 中游云/数据中心和下游应用 各环节商业化路径和估值锚点存在显著差异[2][3][38] - 中国AI行业在国产替代背景下快速发展 上游算力突破 中游建立护城河 下游应用规模化落地 需采用差异化估值框架[2][71] AI浪潮发展阶段 估值驱动阶段（2022Q4-2023Q2） - ChatGPT上线2个月突破1亿活跃用户 成为增长最快互联网应用 触发资本市场重估[10][13] - OpenAI在2023年4月完成3亿美元融资 估值达270-290亿美元 确立AI大模型核心资产地位[13][16] - 2023年大型科技公司获得AI公司融资270亿美元中的三分之二 打破2021年110亿美元记录[14] - 资本为未来现金流提前支付溢价 头部项目形成"估值回路"：二级市场巨头绑定推动一级市场估值跃升[16][19] 产品验证阶段（2023Q3-2024Q2） - 厂商聚焦六大商业化KPI：对齐与安全 检索增强 推理优化 多模态能力 工具插件生态 模型族系化成本分层[20][23] - 版本家族化+成本分层成为商业化必要条件 通过低成本试用转化高能力付费用户[25] - 检索增强与工具插件生态显著提升企业支付意愿 连接私有数据和工作流[25] - 蒸馏/量化与工程化优化直接决定单位经济（$/1k token） 是估值转向现金流的关键变量[25] 盈利兑现阶段（2024Q3至今） - 训练成本高度集中 30多个模型达到或超过GPT-4级别训练阈值 形成规模化先发优势[30][31] - 企业盈利由收入端（token计费 订阅 企业合同）和成本端（推理成本 存储成本）共同决定[32] - 美国厂商token定价高出中方30%-80% 采用高毛利SaaS模式 中国厂商以价格换规模 利润短期承压[34][37] - 分层定价策略明显 高端模型决定ARPU上限 低端模型覆盖开发者群体 输出token定价普遍高于输入[33][34] AI产业链估值逻辑 上游算力基础设施 - 估值逻辑依赖于产能扩张 政策补贴和长期供给缺口 与资本开支和国产化进展高度相关[2][39] - NVIDIA的H100/B200 GPU垄断AI训练基础设施 CUDA生态加强客户黏性 市值达4,378亿美元[40][42] - AMD的MI300系列2024年贡献达10亿美元级别 ROCm生态逐步完善[43] - 中国算力企业在本地化客户和政策支持上有优势 但高端制程和生态兼容性仍受制约[72] 中游云/数据中心 - 估值锚点在于长期客户合同 数据中心利用率 电力成本管理和互联生态[44][49] - Microsoft Azure与OpenAI深度绑定 推动AI服务营收增长[45] - Oracle Cloud凭借高性价比GPU集群和长期合同模式 2024年云业务高速增长[45] - 云商估值重视可预测长期现金流和单位毛利 数据主权与合规服务成为溢价来源[49] 下游应用层 - 估值取决于能否将token收入转化为高毛利可预测经常性收入 并建立高黏性生态[50][51] - ChatGPT通过订阅+API双轮变现 2024年10月估值达1,570亿美元 核心变量转为周活7亿和120亿美元预期收入[53][54] - Gemini产品发布带来显著市值增量：1.0版本发布当日股价涨5.3% 市值增加900亿美元 1.5版本再增700亿美元[58][59] - Claude采用安全可控溢价商业模式 2025年3月完成35亿美元E轮融资 估值达615亿美元[63][64] 中国市场特点与估值框架 - 2024年中国AI大模型市场规模294亿元 预计2026年突破700亿元[66][68] - 2025年1月DeepSeek发布后 AI类APP月活环比增长88.9% 3月用户超1.9亿[66][69] - 上游算力国产替代快速突破 中游头部互联网厂商建立护城河 下游垂直应用进入规模化落地[2][71] - 上游企业估值锚点为"产能扩张×政策补贴×供给缺口" 中游为"用户数×订阅单价×增长率" 下游为"行业渗透率×单客价值×可复制性"[2][72]