AI产业的预期和现实中的变与不变

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作者：微信文章
大家好，我是小蛋。进入到9月，一切开始有了金秋的气象。最近一段时间伴随着AI牛市，大家的气氛也比较高涨，大A也突破了十年以来的高点3800的位置。我自己特别能感受到这两年AI范式发展所带来的体感上的周围人的情绪和认知的变化，我自己最早是从22年9月份开始研究LLM，那时候还不叫大模型，讲的还是基于NLP的知识图谱的应用，这两年一直持续在跟踪和研究AI科技产业，从23年ChatGPT的引爆，光模块第一次被大A开始炒作，再到24年NV的绝对强势，市场的所有人都在bullish美股M7，计算器摁爆了CSP们的AI Capex和NV的CoWoS在TSMC的bookings，咱们大A的NV链的Vendor和LLM厂商也只是跟随者美国亦步亦趋，再到25年初DeepSeek的横空出世带来的国产AI产业Narrative的极大振奋，经过了几番市场共识，特别是Q2开始token消耗在AI应用端的不断证实，几乎所有人都不再怀疑AI产业叙事的落地性和前景了，这跟两年之前我的体感确实云泥之别，这当然是好事，也证明了AI产业比以往我们历史上经历过的任何一个产业都要有更快更超乎想象的发展速度。讲上面这段话是什么意思呢，正因为有上面对比强烈的体感差异，站在今时今日，我想去思考一件事情，回首过往到底什么改变了预期，哪些是最核心的变量，它对未来意味着什么，有什么借鉴意义，同时作为一名投资人，还需要多思考一步的是对于交易意味着什么，交易对手方前后发生了怎样的变化，这些都是很有意义的内容。下面，我试图从两个角度切入来聊聊这样一个主题，帮助我们理清头绪，识别价值和机会。25年的“易中天”为何如此强势熟悉光模块产业的读者应该知道我讲的易中天并不是百家讲坛的历史老师，是股民给全球光模块头部玩家，新易盛，中际旭创，天孚通信三家的戏称，最近好像又出了个“纪连海”（寒武纪、工业富联、海光信息），佩服网友们的想象力，无论如何，都反映了这些AI产业核心公司在今年Q2开始的强势，但为什么是今年，为什么是Q2呢？有些人马上会讲因为今年AI产业落地速度加快，景气度高，不断上调预期，配合不断的产业消息刺激和业绩报表体现，这些确实有关，但也只是表面原因，大家可能忘了23年5-6月，24年的7-8月，同样也是天天传利好，预期一路上调，结果还是突然说噶就噶了，那这次有什么不一样吗？

如果大家还有印象，上面这张图是我截取的阳光电源20年6月到21年7月的股价走势，差不多14个月里股价涨了18x，是这只上一轮新能源大牛市里的核心股涨势最为强势的阶段，至此之后便一路向下，直到最近随着这波牛市又到新高。放这张图是什么意思呢，推动股价的因素很复杂，无法刻舟求剑，很多要素现在也不具备，但大体都是因为产业高景气度带来的资金的强烈共识，造成了过度的线性外推，或者你也可以理解为是泡沫（在此泡沫一词为中性），只不过不同的历史条件下，产业叙事级别不同，达成共识的资金量级不同，成分不同，最后的效果也不一样，但趋势都是类似的。那么这波的易中天抱团和之前有什么不同？我在6月份《从Marvel AI Day看AI硬件的变化趋势，以及Agent Infra的一些新方向》一文中讲过AI硬件的产业变化趋势，这里不再赘述，当时这波趋势才刚刚启动，看懂的读者应该都在这一波趋势赚到了。

但是，我更关心的是，为什么在6-8月并没有出现过往的资金高位兑现的行为，而是抱团越发猛烈，直到后来很多打不过就加入的增量资金也顺势推动了股价的上涨，从资金的角度来看，最大的不同是资金的构成出现了明显的变化。如果大家去看中际旭创和新易盛最新的半年报前十大股东，新增了不少的ETF，ETF是重要的资金流入渠道，从资金筹码角度来看，易中天，包括工业富联、胜宏等AI科技大票，都是ETF高度控盘且权重股稳定，所以你才能看到类似于美股大票的流畅走势，但这又说明了什么呢？我不想在宏观层面做过多推演和分析，这里我只提供一个事实，一个小角度来帮助大家窥探缘由：2025年5月7日，证监会发布了《关于印发《推动公募基金高质量发展行动方案》的通知》，这项规定大家可以仔细阅读，核心是支持中长期资金入市，扭转公募基金的激励机制。

当公募新规终止了公募行业的风格漂移竞赛，重回业绩基准而降低规模考核，基金经理们会逐步放弃之前追求的高波动率（因为可以短期扩大规模），而进入另一个新的竞赛：抱团竞赛，第一个抱团的人会获得业绩上的优势，这会引来模仿学习，最后抱团愈演愈烈，更何况现在还有量化的推波助澜。我再次强调，这只是一个从制度设计实践角度来窥探前后变化的原因，你如果继续往后面捯，还会有更多原因来解释，我在7月的两篇文章里讲中央城市工作会议和反内卷扩大内需就已经明牌讲过一些宏观政策的大转向，归根结底，背后都指向了根本意志出现了重大变化，国家奖励产业领头羊们的付出，从而引发积极的竞争模仿效应，把全局盘活，实现产业升级和居民财富效应的新积累，两者也互为因果和支持。企业级AI到底何时落地这个话题之前我写过一篇《AI时代如何颠覆企业软件》，市场似乎总是容易出现二极管的状态，要不就是觉得AI企业应用还不能落地，要不就是觉得AI可以替代企业软件做很多事情，传统SaaS和软件公司要完蛋。但是这一季度SaaS公司们的业绩确实没有太多说服力，AI相关的用量的转化和增长也并不突出，所以市场依然能听到很多人在质疑AI在企业级应用的落地，就如同两年前大家对LLM的chatbot商业化和应用持怀疑态度一样，几乎所有人的眼球都只被LLM几家巨头在C端和B端coding agent的产品所吸引，好像AGI上除了这些就没有别的东西了。企业级应用一直是个高壁垒高价值决策因素又比较复杂的市场，IT预算始终是受到CIO和CFO双轮驱动，而Generative AI的企业级应用会更加复杂一点，主要源自AI Infra的不完善带来的产品PMF的delay。我始终认为，新一代的Agentic AI产品是长在新一代的infra上面，特别是代表着企业级支出价值量最大的部分，需要嵌入到企业既有流程和集成核心数据才能最大化发挥AI的威力。目前的企业级AI expenditure主要流向了两端：云服务用量的增加和一些独立于企业流程和控制的新场景，此外还有相当一部分预算花在了整合infra架构和数据平台上，这也是为啥这个季度MongoDB与Snowflake都超预期，与AI结合的云原生方案的采用在持续加速，他们都是企业未来实现AI一体化的infrastructure的建设过程，这一点在Bernstein在7月份的CIO Survey里也有所体现。所以，丝毫不用担心企业级AI应用的落地前景，LLM对于异构和非结构化海量数据的搜索处理能力简直就是绝配，一定会出现很多以前没有的B端应用，在infra层，在模型层，在应用层，我甚至开始看好中国的企业级软件应用在Agent时代一血SaaS时代被人诟病的耻辱，真正可以让企业持续掏钱的东西来了，对于中国客户，中国IT公司，中国企业级应用市场，唯一需要等待的就是补课，先从Infra补起，先从阿里云的估值修复和业务增长补起，慢慢的，大家就会发现Agentic AI会让企业软件市场大不一样。我一直旗帜鲜明的指出，这一代AI创业的最大价值可能不在C端，而在B端，不在流量产品应用，而在大大小小你想到的想不到的B端的Agent应用上，C端产品会逐渐收敛，B端产品反而会因为场景和需求的分化而发散开来，这些都需要新的公司和商业模式来承接，我之前写过的GEO、Agent Infra、AI搜索、具身智能等等，都是他们的早期模样，都有巨大的潜力和价值。继续欢迎此领域中的创业者、投资人和研究员朋友们一起交流讨论，共同探索新世界。