【關注】易鵬 | AI與資本市場：從共識到機會

狄更斯說“這是最好的時代，也是最壞的時代”，放在AI領域再貼切不過：有人靠技術紅利快速成長，有人因認知滯后被時代甩下，差別就在于“是否看懂”和“是否行動”。

本文系盤古智庫理事長易鵬在10月1日線上會議“AI時代如何擁抱資本市場”的發言摘要。

本文大約2400字，讀完約6分鐘。

今天，我想聚焦一個核心議題——AI時代的資本市場機遇，并將圍繞三個關鍵問題展開：為什么現在必須擁抱AI？產業與資本已形成哪些共識？普通人又該如何抓住機遇？

首先，我們來探討第一個問題：為什么是現在？

過去十年，AI領域發生了一場“從0到1”的質變。以深度學習為基礎、Transformer架構為突破的技術范式，讓AI徹底跳出“實驗室”，走進了人們的日常生活。2022年ChatGPT的出現就是標志性節點，它讓大家真切感受到“AI能用、好用”——寫方案、改報告、解難題，甚至輔助編程，AI已經從“概念”變成了實實在在的工具。更關鍵的是，現在的AI不是“單點突破”，而是技術、政策、資本的“三力共振”：技術成熟度不斷提升，政策支持力度持續增強，資本正以前所未有的速度涌入AI領域。

就像當年的電和互聯網，AI正從“可選品”變成“必需品”，開始滲透到辦公、醫療、制造等每一個行業。

狄更斯說“這是最好的時代，也是最壞的時代”，放在AI領域再貼切不過：有人靠技術紅利快速成長，有人因認知滯后被時代甩下，差別就在于“是否看懂”和“是否行動”。

接著看第二個問題：AI領域已經形成了哪四大共識？這是我們判斷機會的核心依據。

第一是技術共識。大模型的價值已經被驗證，“算法+數據+算力”的規模效應越來越明顯——數據越多、算力越強，AI的能力就越突出?，F在的技術迭代，不是“能不能用”，而是“怎么用得更好”，多模態、輕量化模型的發展，只會讓AI的應用場景越來越廣。

第二是政策共識。中美歐等主要經濟體，都把AI當成“未來競爭力的核心”：美國通過法案砸錢支持基礎研究，中國將AI納入“新質生產力”重點領域，歐盟也出臺了《人工智能法案》明確發展方向。簡單說，資源、人才、制度都在向AI傾斜，這是最確定的“時代風口”信號。

第三是市場共識。AI的應用已經從“小眾場景”走向“千行百業”：辦公里用AI寫PPT、編程時用AI補代碼，醫療上用AI輔助診斷、藥物研發，甚至自動駕駛、機器人也在快速落地。企業愿意為AI付費，因為它能降成本、提效率——比如制造業的質檢成本，用AI能降低約70%，這種“剛需”就是市場的底氣。

第四是資本共識。全球資本正以前所未有的力度布局AI產業，僅美國的大型科技公司，每年在AI領域的投入就高達數千億美元，覆蓋從芯片、算力到應用的全鏈條。資本的邏輯很簡單：AI是未來10年最確定的增長賽道，早布局就能早享紅利。有了共識，就有了“造富樣本”，我們簡單分析一下AI產業鏈的機會分布。上游的算力與硬件是“基礎中的基礎”：英偉達的GPU占據了大模型訓練90%以上的市場，市值突破4.5萬億美元；臺積電的先進制程是芯片制造的關鍵；國內的光模塊、PCB企業，比如中天科技、深南電路，也在供應鏈里快速崛起。中游的平臺與模型是“生態核心”：OpenAI靠ChatGPT估值超數千億美元，國內的阿里、騰訊等云廠商，也在通過大模型搶占市場，他們是AI時代的“基礎設施提供者”。下游的應用層則是“機會最多的地方”：生物醫藥領域，AI能加速蛋白質結構預測和新藥研發；新能源行業，AI能夠優化分布式能源管理；甚至咱們熟悉的廣告、辦公軟件，都在依靠AI提升效率，這些垂直場景里，正涌現出一批“隱形冠軍”。

最后，也是大家最關心的問題：普通人該如何參與？我從投資和個體行動兩個層面，給大家一些框架性思路。

先看投資層面（這里必須強調，不構成投資建議，只是分享思考邏輯）。首先是市場選擇，優先級可以參考“美股＞港股＞A股”——美股的AI龍頭更集中、產業鏈更完整，流動性也更好；港股和A股則有一些細分領域的機會。

其次是投資方法，建議“以ETF/指數基金為底倉，少做高頻個股博弈”。AI板塊波動大，個股風險高，通過ETF覆蓋半導體、AI算力等賽道，能分散風險，也能分享整個行業的增長。

具體可關注三個方向：一是算力/半導體鏈，比如半導體ETF、臺積電相關標的、光模塊和先進封裝企業；二是AI基礎設施，像數據中心、分布式能源設備、液冷供電設備；三是AI應用與軟件，比如生產力工具、開發者平臺、AI驅動的廣告和云服務。

資產配置上，建議把AI相關權益資產控制在總資產的20%-33%，分批建倉，不要追漲殺跌，并且堅持“抓龍頭、長期持有”——優先選各個細分領域的前三名，容忍短期的高估值，換取長期的確定性，每季度復盤一次持倉邏輯，及時調整。

再看個體行動層面，核心是“把AI當成自己的‘超級助手’”。

第一，工具化使用AI。不要只把AI當“新鮮玩意兒”，而是主動用它提升效率：寫報告用ChatGPT，做圖用Midjourney，處理數據用AI工具，先從1-2個工作環節入手，把AI變成“第二個自己”。

第二，升級能力模型。花點時間學習“提示工程”，知道怎么跟AI“對話”才能出好結果；了解基礎的數據處理和自動化知識，讓AI幫助完成重復性工作，從而把精力放在更有創造性的事上。

第三，保持認知迭代。每周固定抽出1-2小時，看看AI領域的研報、財報，或者技術更新，用一頁紙記錄“重點賽道、龍頭企業、核心指標、潛在風險”，形成自己的“行業雷達圖”，避免信息滯后。

最后，我想和大家說：AI不是一陣風，而是一條在未來十年、甚至更長時間的“時代主航道”。技術、政策、市場、資本的四重共識已經形成，接下來比拼的，不是誰能預測未來，而是誰能把“認知”變成“系統性的行動”。

未來，AI都將持續重塑全球的產業格局與資本邏輯。面對這場深刻的結構性變革，唯有以開放的心態擁抱技術、以理性的視角布局資本，才能在波動中把握機遇。愿我們都能在AI時代的浪潮中把握方向、穩步前行。謝謝大家！■

圖文編輯：肖佳彤

責任編輯：劉菁波