近日，随着人工智能（AI）技术的飞速发展，AI投资领域呈现出前所未有的热潮。其中，AI基础设施与AI+赋能应用成为两大核心热点，吸引了全球投资者的广泛关注。
AI基础设施：构建智能时代的基石
随着全球数字化进程的加速，AI基础设施正逐渐成为企业智能决策、自动化流程和大数据分析的核心支撑。据行业分析，数字化转型的需求、AI应用场景的爆发、算力需求的激增以及国家战略竞争的需要，共同推动了AI基础设施建设成为行业的新宠。
在算力基础设施方面，我国已取得了显著进展。2023年，我国算力总规模达到每秒1.97万亿亿次浮点运算，位居全球第二。随着大模型、自动驾驶、具身智能等领域的快速发展，训练和推理算力需求激增，AI服务器、液冷技术、高速铜缆、电源模块等环节迎来显著增长。例如，英伟达新机柜方案推动了液冷系统需求的增长，单机柜液冷成本较风冷高出不少，但市场空间也随之显著扩大。
此外，国产算力自主可控也成为重要趋势。受限于国际技术限制，国产AI芯片（如寒武纪、壁仞）加速迭代，同时配套的液冷、电源等产业链环节也受益匪浅。政策支持下，央企信创替代提速，国产服务器、操作系统、数据库等关键领域迎来增量。
AI+赋能应用：驱动产业升级的新引擎
与AI基础设施的蓬勃发展相呼应，AI+赋能应用也在各行各业中展现出巨大潜力。从金融、制造到航空航天、能源等领域，AI技术正不断推动产业升级和效率提升。
以金融领域为例，AI智能体在办公自动化（OA+ERP）、金融客服、工业流程优化等方面展现出强大能力。微软Copilot、百度秒哒等产品推动了多Agent协作的落地，极大地提高了金融服务的智能化水平。在制造领域，AI技术则被广泛应用于质量控制、供应链优化等环节，有效提升了生产效率和产品质量。
值得一提的是，随着大模型开源趋势的加强，AI“平权化”趋势愈发显著。DeepSeek等开源模型的崛起进一步降低了行业门槛，使得更多企业能够以更低成本接入顶级AI模型，推动AI应用加速落地。迪洛斯人工智能创始人汤浩指出，AI应用的落地不再依赖单一大模型，而是由多个行业专用模型协同，形成“千业万模”的产业格局。
投资逻辑转变：从算力主导到应用驱动
随着AI技术的不断成熟和应用场景的持续拓展，资本市场的投资逻辑也在发生深刻变化。早期市场主要关注算力芯片、光模块、IDC等算力基础设施，而当前投资热点已快速向AI应用侧扩展。
多家机构投资者指出，AI的技术民主化将进一步加快AI应用落地，推动AI产业进入“云端计算-管道算法-应用创新”三阶段发展趋势。尤其是DeepSeek-R1等高效低成本的开源模型，使得企业能够以更低门槛接入顶级AI模型，降低开发与运营成本，进一步推动B端AI应用的商业化成熟。
展望未来：AI赋能千行百业
展望未来，AI技术将继续在各个领域发挥重要作用，推动产业升级和效率提升。一方面，随着AI基础设施的不断完善，更多企业将能够享受到AI技术带来的红利；另一方面，随着AI应用场景的持续拓展，AI技术将在更多领域展现出巨大潜力。
可以预见的是，AI投资热点将继续聚焦于基础设施与应用赋能两大方向。对于投资者而言，把握这一趋势将有望获得丰厚回报；对于企业而言，积极拥抱AI技术将有望实现跨越式发展。
（本文综合了多方信息，旨在反映当前AI投资领域的热点趋势。投资者在做出投资决策时，应充分考虑市场风险和个人风险承受能力。）
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