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来源:刘煜辉的高维宏观
谈及明年展望,刘博对于算力链的beta,是持保留态度的。

今年,市场的逻辑归因都极为“纯粹”,基本全部都归因于纯血英伟达链条。然而,当下局势正在悄然变化。一是,谷歌开始向王者挥拳。最近推出的新一代AI模型Gemini 3被认为是当前多模态理解能力最强的系统,在各项基准测试中大幅领先。二是更严重的,Scaling law正受到越来越多的质疑。
Scaling law认为模型性能会随规模扩大而持续提升,这个核心假设初期一直在快速推动AI的发展。但如今模型规模扩大后性能提升并不显著,Scaling law的有效性开始面临挑战。这两大边际变化,都将对达子的估值逻辑产生影响。往大里说,会不会影响费城半导体的景气周期转中期调整。
还有一个因素对国产算力链的贝塔有着不可忽视的影响,那就是“H200进东大”,最近特朗普政府在考虑允许英伟达向我们出售H200芯片。英伟达芯片巨大的CUDA生态优势短线对国产算力链的情绪冲击也不可小觑。
不过,对于明年AI端侧和应用的贝塔,倒是可以更为乐观一些。从叙事逻辑上讲,发展AI端侧完全契合东大自身的AI战略定位。
AI端侧,实则是一个庞大而复杂的产业链生态,是大模型装入消费电子的外设+应用场景+数据挖掘+数字资产+信用扩张周期。当下,Qwen、智谱等中国模型已经逐渐被全球开发者所认可。而所谓的外设,就是靠着强大的制造能力而风靡全球的“中国制造”,比如消费电子、电动车、无人机、机器人等等。AI端侧的核心意义,就在于解决AI基建那巨量资本开支的变现问题,并构建完整的AI端侧产业链生态闭环。
现在西大在力推谷歌的“全栈自研”模式:试图将芯片-软件-模型-应用的链条全部跑通,形成自身的竞争优势。而东大,则更应当构建独属于自己的AI战略。中国人的优势就是制造Power,机器人、无人机、智能外设、电动车,这些工业制造领域才是中国人大展身手的主战场,软件只是工具。开源的软件让全世界的用户加入AI生态,然后把这些生态装入物美价廉的硬件(AI Agents)中,最终再把这些硬件卖给全世界……
而AI生态催生出的应用场景和数据资源,将形成巨大的飞轮效应,让AI所创造的巨额财富,最终沉淀在中国的土地上……
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