當前，AI（人工智能）已成為驅動全球產業變革的核心力量，其影響力可能與1995-2000年互聯網浪潮比肩。隨著算力迭代、模型能力提升及應用場景拓展，AI產業鏈正進入健康發展周期，同時深刻重塑資本市場格局。近日，國投瑞銀基金經理馬柯接受專訪，圍繞AI發展階段、中外產業進展、資本市場表現及投資機會等核心問題展開深入解讀，為投資者厘清AI浪潮下的產業邏輯與配置方向。

問題一：OpenAI將AI通往AGI（通用人工智能）的路徑劃分為五個階段，能否詳細解讀各階段特征、當前行業所處位置，以及未來向更高階段突破的可能性？

馬柯表示，AI通往AGI的路徑可明確分為五個遞進階段，各階段功能與價值差異顯著：

第一階段是聊天機器人階段，以GPT-3.5為代表，實現了人機自由交流，但對生產力提升有限，僅停留在基礎交互層面；第二階段是推理器階段，當前行業正處于此階段，模型幻覺問題得到有效改善，成本大幅下降，同時具備較強推理能力，已成為具備戰略性價值的工具；第三階段是智能體階段，核心特征是大模型可在無人類監督下自主完成任務，目前特斯拉等企業的相關研發已為此階段提供實踐支撐；第四階段是創新者階段，AI將成為科學發明與技術創新的核心協助工具，甚至成為研發伙伴；第五階段是智能組織階段，AI可自主分類、協調并完成復雜工作任務，形成系統性服務能力。

從當前進展看，行業已跨越聊天機器人階段，處于“推理器階段向智能體階段過渡”的關鍵時期。未來向第四、第五階段突破具備可行性，核心支撐在于模型能力尚未出現天花板——隨著訓練維度從單一預訓練，擴展至“預訓練+后訓練+測試時間訓練”多維度迭代，模型性能仍在持續提升，為更高階段的功能實現奠定基礎。

問題二：北美AI產業龍頭在算力與模型迭代上有哪些關鍵進展？這些進展如何推動產業進入健康發展周期？

馬柯指出，北美AI龍頭企業的迭代節奏與技術突破，是全球AI產業發展的重要牽引，核心進展集中在三方面：

一是算力與模型的周期性迭代。北美頭部企業保持“每兩年一次大規模模型迭代”的節奏，通過算力升級持續降低單位訓練與推理成本，同時依托技術參數反饋不斷優化模型性能，形成“算力降本—模型變強—應用拓展”的正向循環；

二是廠商競爭驅動能力躍升。各大廠商在模型推出上形成“你追我趕”的競賽態勢，從多模態融合到復雜任務處理，模型能力邊界持續突破；

三是商業化驗證完成。2023年市場曾質疑“生成式AI除了聊天無實際用途”，2024年投資者質疑投入產出可行性，2025年已形成明確的商業價值共識，大量用戶愿意為AI服務付費，標志著算力模型應用已進入健康盈利周期。

問題三：中國在AI領域通過哪些路徑縮小與國際先進水平的差距？在算力、模型、應用層面有哪些突出表現？

馬柯認為，中國通過“系統級創新+軟硬件協同”的差異化路徑，正加速追趕，三大層面表現亮眼：

在算力層面，采用“集群技術+軟件能力”彌補硬件短板——例如憑借通信設備領域的技術積累，通過超節點集群設計與軟件優化，使整體系統能力與海外廠商差距大幅縮?。煌瑫r，國產算力芯片與大模型廠商開啟聯合開發模式，如支持UE8M0FP8精度的國產下一代芯片已實現模型適配，軟硬件協同創新成效顯著。

在模型層面，開源領域優勢突出。這一優勢依托于國內海量的產線供應鏈數據、全球最大的消費行為數據集，以及充足的計算機軟件人才儲備。

在應用層面，產業滲透速度加快。國內多個科技巨頭均加大AI投入，反映出應用端的旺盛需求。

問題四：AI產業的快速發展如何反映在資本市場上？哪些標志性事件印證了經濟轉型對資本市場的影響？

馬柯表示，AI產業的底層變革已清晰映射至資本市場，兩大標志性事件尤為關鍵：

一是A股電子板塊市值首超銀行業。Wind數據顯示，2025年8月22日，A股電子板塊市值達到11.54萬億元，歷史上首次超越銀行業，這一突破標志著“經濟向科技創新轉型”的方向在資本市場獲得部分認可，產業結構調整的成果開始顯現；

二是AI相關板塊批量涌現千億市值公司。海外算力、國產算力賽道已培育出多家市值超千億元的企業，部分標的漲幅達5倍、10倍甚至20倍以上，股價表現充分反映了AI產業的高成長性。

從長期視角看，資本市場的“時代標桿”已完成切換——2016-2020年聚焦傳統核心資產，2021-2022年轉向新能源，2023年起進入“AI時代”，以海外算力和國產算力為代表的標的成為新的市場焦點，股價變遷本質是產業底層邏輯迭代的體現。

問題五：您判斷當前AI產業仍處于發展初期，這一結論基于哪些與2014年移動互聯網時代的相似特征？初期階段的市場特點有哪些？

馬柯分析，當前AI產業與2014年移動互聯網時代存在四大核心相似性，投資機會仍處于“初期階段”：

一是宏觀環境相似：2012-2015年經濟處于增速回落期，2023年以來經濟增速同樣面臨壓力，與經濟強相關的板塊機會有限；

二是流動性環境相似：內外部流動性均趨于寬松，固收理財收益處于低位，推動存款向權益市場轉移；

三是科技趨勢相似：2014年移動互聯網成為核心科技趨勢，當前AI成為強確定性的產業方向，均具備“改變生產生活方式”的潛力；

四是政策導向相似：經濟低迷期政策均聚焦“科技創新+產業并購”，2014年倡導“互聯網+”，當前鼓勵“人工智能+”，為科技產業提供政策支撐。

初期階段的市場特點同樣顯著：一是資金結構分化，上漲過程中多數基金遭遇贖回，僅敏感資金先行入市，市場普遍質疑“經濟不好為何股市上漲”；二是估值合理，核心AI標的2026年預測估值多在20-25倍，處于合理區間，尚未出現“以遠期盈利或市值空間估值”的泡沫化特征；三是產品端冷靜，未出現百億規模的AI主題新發基金，市場熱度未達非理性水平；四是風險偏好修復，從2024年對標日本“失去二十年”的極度悲觀，逐步恢復對中國經濟與科技產業的信心，但尚未出現過度樂觀情緒。

問題六：您提到AI正與越來越多產業結合，這一“AI+”趨勢將帶來哪些產業變革？

馬柯指出，“AI+”并非簡單的技術疊加，而是對全產業的“效率革命、模式革新、格局重塑”，具體將帶來三大變革：

一是效率提升，AI可替代重復勞動、優化決策流程，例如AI在編碼領域可大幅提升開發效率，在廣告領域可實現精準匹配，大幅降低獲客成本；二是商業模式革新，AI催生“按需服務”“智能定制”等新商業模式，例如云服務結合AI后推出“按token付費”的靈活定價，消費電子結合AI后開發出智能交互終端；三是競爭格局重塑，掌握AI技術的企業將形成差異化競爭優勢，行業集中度可能向具備“AI+產業”融合能力的龍頭企業傾斜，部分傳統企業若未能及時轉型，可能面臨被淘汰風險。

問題七：未來AI產業鏈的核心投資機會集中在哪些領域？在持倉策略上有哪些核心考量？

馬柯認為，AI產業鏈的投資機會將沿“算力—能源鏈—應用”三個維度展開，同時需堅持“性價比優先”的持倉邏輯：

在算力領域，分為海外與國產兩條主線：海外聚焦GPU、PCB、光模塊、服務器、交換機等核心環節，受益于全球算力需求擴張；國產聚焦半導體自主可控、液冷、IDC、國產服務器等，依托政策支持與軟硬件協同優勢實現替代突破。

在能源鏈領域，AI服務器對電力的高需求催生新機會，電源模組龍頭與第三代半導體廠商將成為核心受益者，這類企業直接承接AI算力基礎設施的能源供給需求，市場空間明確。

在應用領域，分為“現有場景重做”與“原生應用探索”兩類：前者包括云服務、廣告、編碼、軍工等，AI技術將提升現有場景效率；后者包括智能眼鏡、Robotaxi、人形機器人、智能駕駛等，屬于AI驅動的全新場景，具備爆發潛力。

持倉策略上，將始終以“性價比”為核心：對價格高位、股價高位且后續基本面可能走弱的品種保持謹慎；重點關注“價格分位低、盈利分位低、具備供給改革預期且市值安全邊際充足”的標的。馬柯強調，AI具備“巨大想象空間、明確產業趨勢、相對低估值”三大優勢，大概率成為本輪牛市的主線，建議投資者聚焦具備核心技術壁壘與商業化能力的企業，在把握趨勢的同時控制短期波動風險。

問題八：當前市場對國內宏觀經濟存在“海外出口效應減弱、國內消費補貼退坡”的擔憂，進而對證券市場持中性或謹慎觀點，您為何傾向于保持樂觀？權益類資產的配置價值體現在哪里？

馬柯表示，對宏觀經濟與證券市場的樂觀判斷，核心基于“拖累因素減弱+支撐力量增強”的基本面邏輯，而非忽視短期壓力：

從經濟拖累因素看，過去幾年對經濟總量有影響的房地產行業，其負面沖擊正逐步減弱，對整體經濟的拖累效應邊際收斂，為經濟企穩創造了基礎；從支撐力量看，雙重因素形成合力——一方面，政府出臺的反內卷政策與穩經濟措施持續發力，針對性緩解中游產能過剩、需求不足等問題；另一方面，以AI為代表的新興產業加速崛起，不僅成為經濟增長的新引擎，更帶動產業鏈上下游投資與就業，推動經濟結構向高質量轉型。綜合來看，經濟總量有望保持“穩中向好”趨勢，無需過度擔憂短期壓力。

權益類資產的配置價值則凸顯于大類資產性價比對比：當前固定收益類資產收益處于歷史低位，不動產市場面臨流動性與估值雙重壓力，而權益類資產一方面受益于新興產業發展帶來的成長紅利，另一方面AI等賽道核心標的估值仍處于合理區間，安全邊際充足；疊加證券市場正迎來“系統性投資機會”的窗口期——新興產業崛起推動上市公司盈利結構優化，資金從固收、不動產向權益轉移的趨勢明確，權益類資產的配置吸引力將持續提升。

問題九：基于“AI+”趨勢與宏觀經濟判斷，您后續組合配置的核心思路是什么？為何仍將AI作為核心線索？

馬柯表示，后續組合配置將始終圍繞“AI+”主線展開，核心思路是“錨定AI核心，輻射融合領域”，具體包括三方面：

一是堅守AI產業鏈核心環節，繼續重點布局海外算力（GPU、光模塊等）與國產算力（半導體自主可控、液冷等），這類標的是“AI+”趨勢的基礎支撐，需求確定性最強；二是挖掘“AI+傳統產業”的融合機會，聚焦AI與消費電子、智能駕駛、人形機器人、軍工等領域的結合，這類標的兼具“AI成長屬性”與“產業基本面支撐”，安全邊際更高；三是關注能源鏈配套機會，AI算力對電力的高需求將帶動電源模組、第三代半導體等能源鏈標的，這類標的是“AI+”的“基礎設施配套”，受益邏輯明確。

堅持將AI作為核心線索，核心基于“長期趨勢+短期性價比”的雙重考量：從長期看，AI是未來5-10年強確定性的科技趨勢，其對產業的改造深度與廣度遠超移動互聯網，“AI+”將持續創造新需求、新賽道；從短期看，當前AI板塊未出現泡沫化特征，核心標的估值合理，且宏觀經濟支撐、政策支持、資金流入等因素形成合力，板塊仍具備較大上漲空間。相比其他產業趨勢，AI兼具“想象空間、成長速度、盈利確定性”，是當前最優的配置方向。

馬柯最后總結，本輪AI產業變革的影響力遠超新能源與移動互聯網，當前仍處于發展初期，盡管存在技術突破與商業化節奏的不確定性，但長期看算力、能源鏈、應用端的機會已逐步清晰。隨著經濟轉型持續推進與政策支持加碼，AI將成為驅動“科創?！钡暮诵囊妫顿Y者可通過聚焦產業鏈核心環節，分享產業成長紅利。蘇萍

注：

1、數據源于Wind,截至2025年8月

2、馬柯，基金經理，中國籍，廈門大學金融學碩士。13年證券從業經歷。2012年7月至2014年3月期間任安信證券股份有限公司研究中心研究員，2014年3月至2016年6月期間任招商基金管理有限公司研究部研究員，2016年6月加入國投瑞銀基金管理有限公司研究部，2019年12月9日至2022年8月5日期間擔任國投瑞銀穩健增長靈活配置混合型證券投資基金的基金經理助理。2022年8月6日起擔任國投瑞銀銳意改革靈活配置混合型證券投資基金基金經理，2025年3月11日起兼任國投瑞銀信息消費靈活配置混合型證券投資基金基金經理。

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