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有些朋友真他娘的是个人才，不知是怎么想的，拿着我好友的观点来问我，“这事你怎么看”，我谢谢你啊。

周天晚上，阿凡提发了一篇文章，《大A的政治正确》，对比AI产业，谈了下他对商业航天板块投资前景的看法，逻辑非常清晰和缜密。

昨天，商业航天大涨，就有朋友带着阿凡提的文章来问我，“剁总，你对商业航天怎么看啊”，怎么看，当然是看我上周五WB啊，那观点，不就和阿凡提一致么。

首先，从产业维度看，正如阿凡提所言，二者的市场空间差距，至少差一个数量级，商业航天是千亿美金级，而AI产业是万亿美金级。

其次，从炒作持续性看，商业航天大概率不如AI产业链，商业航天还属于事件驱动型投资，发了颗卫星或XX公司给XX送了个样就可炒，就如去年的机器人，而AI产业已属于是业绩驱动型投资，持续性比较强。

最后，从A股以往的炒作经验看，凡是涉密产业和公司，都炒不出大级别的行情，因为公司业务能见度太低了，给不出远期估值，这就是我今年一直没有参与军工主题炒作的核心原因之一。

那可能也会有人说，商业航天放量节奏非常清晰，好，咱的国防开支增速和新型武器列装速度不清晰吗，但表现不依旧很淡。可能还有人会说商业航天和军工不一样，OK，就说现在炒的那些市场高标属于哪个板块，炒军工时，董秘不愿出来讲，炒商业航天就愿意出来讲？

A股，从来不缺宏大叙事，也从来不缺炒作机会，普通投资者，注定无法完全把握这些所谓的机会，这就要我们必须做出战略性的取舍，那对我而言，还是优选空间更大、更易跟踪的AI产业链。

不过AI产业链在历经两年的上涨后，普涨行情可能也要告一段落，往后，就要拼认知和选股能力了，同时，市场扰动和波动也会加大，就如前段时间市场热议的AI产业泡沫，包括一些华尔街著名大空头也以各种理由做空。

为此，剁手也在努力调研学习，前些天，听了诺安稳健回报混合C（002052）基金经理邓心怡的路演，个人对她的一些配置思路和AI产业判断，还是比较认可的，今天分享给各位。下图是她管理产品的净值走势，过去一年多的表现也是比较亮眼，有兴趣的朋友可以关注下。

1、AI 是不是个伪命题？

不是。这个问题在2023年OpenAI 月活首次出现下降时就被讨论过，之后大家研究发现，最早使用 AI 的群体是学生和科研工作者，假期结束后，数据自然恢复，现在，已经有更多高频数据可以跟踪，比如 Token 调用数、API 调用量等，AI 是真实的需求。

2、大模型能力能不能带来利润？

各凭本事。今年三季度，OpenAI 宣布了一系列合作，总额大约有5000 亿美元，相当于全美所有大厂一年以上的资本开支，当时，市场就在讨论这个量是否透支或超前，我是自己对它的合作做了梳理，分成了两大类。

一类是对上游算力的垄断或控制。卡：英伟达、AMD 等各种卡。钱：引入越来越多参与方。另一类是对下游应用触角的延伸。开发者大会宣布了 Apps in GPT，引入了 Spotify 等 7、8 家 APP 公司，GPT 可直接调用。

由此我们可以看出，OpenAI 的这一系列动作，提高的不是智能化或行业竞争壁垒，而是融资能力和追赶壁垒。他通过控制卡提高了别人的成本，做的是垄断生意，这对行业其实是不利的。

所以，大模型能力能不能带来利润，这个过程就是各凭本事，看如何把成本控制的更好，把收入做的更高。

移动互联网巨头获客后，边际成本趋近于0（服务器摊薄），但AI的边际成本是刚性的（人才的高薪、算力卡的消耗），这点从谷歌（利润率稳定向上）和 Meta（利润率因折旧波动大）的第三季度财报分化就能看出。未来这种分化会加剧。

3、那在这个过程中，如何挖掘投资机会？

AI 对收入的影响是缓慢的，但投入若过早或成本控制不好，对利润的侵蚀是即刻的。

很多人说 AI 是新基建，但要区分：铁路水坝可用百年，AI 的 GPU 最多 3 到 5 年就废掉了，甚至因为反复读写，寿命可能更短。

因此，我们要在这个阶段寻找在开源和节流方面能体现竞争力或壁垒的公司，或者能帮助客户提高这些壁垒的公司。

关于AI 泡沫，大家担心的就是投入能否带来利润。模型能力再往后，收入变化很多跟人或生态交互界面的改变有关，不应局限于APP。

4、国内有些公司也在尝试应用端发力，如果应用有产业机会，前置条件是什么？

目前模型不太可能替代所有入口，尤其在B端和专有领域。核心还是看生态和数据。这有点像当年移动互联网“百团大战”，美团靠地推、运营和成本控制跑出来。

AI 时代也是如此，最大的壁垒是你能不能有很好的数据应用生态入口。如果你只是单纯的工具，大模型一下场就容易被替代。

5、怎么看待国内算力公司未来的竞争格局？

我在去年二三季度的季报里写过：国产算力的验证空间和追赶壁垒形成的时间表已经非常迫近了。

技术层面：异构算力很难解决。英伟达、AMD、华为等不同卡很难高效组网。如果无法解决，互联网大厂为了效率和成本，不可能维护一个很长的供应商名单。除了英伟达和华为（供给可靠），可能再选两三家就顶天了。

供给层面：良率提升需要周期。先发优势很重要，华为、寒武纪、海光量够且申请早，磨合出了良率优势。后来者在需求上拿不到有效订单，供给上良率还没上来，风险更高。行业的集中度会筛选出来。

6、当前AI板块投资的主要矛盾是什么?

AI产业仍处于快速迭代发展阶段，这种持续的变化，既带来新的投资机会，也带来重新定价的可能，而这也正是AI投资最具吸引力的地方。

科技产业投资难免会出现估值阶段性偏离中枢的情况，我们会重点关注收入增速的兑现程度和产业整体ROE的平衡，但在当前阶段，我们特别关注两个方面：1）财报业绩与市场预期的匹配度；2）市场对财报的实际反应。

OpenAI宣布了未来三五年内数千亿美元的投资计划，在基础设施逐步完善后，我们更需要关注这些设施的具体应用方向，以及它们如何切实改变人们的生活和生产效率，这将构成AI叙事正向循环的关键。

7、AI产业链普涨过后，该如何防范AI的投资风险?

只要AI产业保持高速发展，机会总体上就大于风险。但不同资金属性的投资者需要采取不同的风险管理策略。

对于仍有充足资金准备投入科技的投资者，板块的阶段性调整反而可能提供更好的布局机会，相反，则需要更加注重控制投资波动。

从大方向看，AI是真实且空间广阔的赛道，展望未来一年至三年，整体趋势依然向上。

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比较干货的问答大概就这么多，听她的路演，给我最大的感受就是“笃定”，对科技产业链有着清晰的研究和深度的理解。

同时，邓心怡作为市场上较早聚焦AI产业链投资的基金经理之一，其管理产品业绩在同类中排名靠前，这也印证了她对AI产业的认知，所以，对AI板块感兴趣的朋友，都可以关注下。