当前，人工智能(AI)已成为驱动全球产业变革的核心力量，其影响力可能与 1995-2000 年互联网浪潮比肩。随着算力迭代、模型能力提升及应用场景拓展，AI 产业链正进入健康发展周期，同时深刻重塑资本市场格局。近日，国投瑞银基金经理马柯接受专访，围绕 AI 发展阶段、中外产业进展、资本市场表现及投资机会等核心问题展开深入解读，为投资者厘清 AI 浪潮下的产业逻辑与配置方向。
问题一：OpenAI将 AI 通往通用人工智能(AGI)的路径划分为五个阶段，能否详细解读各阶段特征、当前行业所处位置，以及未来向更高阶段突破的可能性？
马柯表示，AI 通往 AGI 的路径可明确分为五个递进阶段，各阶段功能与价值差异显著：
第一阶段是聊天机器人阶段，以GPT-3.5为代表，实现了人机自由交流，但对生产力提升有限，仅停留在基础交互层面；第二阶段是推理器阶段，当前行业正处于此阶段，模型幻觉问题得到有效改善，成本大幅下降，同时具备较强推理能力，已成为具备战略性价值的工具；第三阶段是智能体阶段，核心特征是大模型可在无人类监督下自主完成任务，目前特斯拉等企业的相关研发已为此阶段提供实践支撑；第四阶段是创新者阶段，AI 将成为科学发明与技术创新的核心协助工具，甚至成为研发伙伴；第五阶段是智能组织阶段，AI 可自主分类、协调并完成复杂工作任务，形成系统性服务能力。
从当前进展看，行业已跨越聊天机器人阶段，处于“推理器阶段向智能体阶段过渡”的关键时期。未来向第四、第五阶段突破具备可行性，核心支撑在于模型能力尚未出现天花板 —— 随着训练维度从单一预训练，扩展至“预训练 + 后训练 + 测试时间训练”多维度迭代，模型性能仍在持续提升，为更高阶段的功能实现奠定基础。
问题二：北美AI产业龙头在算力与模型迭代上有哪些关键进展？这些进展如何推动产业进入健康发展周期？
马柯指出，北美AI龙头企业的迭代节奏与技术突破，是全球 AI 产业发展的重要牵引，核心进展集中在三方面：
一是算力与模型的周期性迭代。北美头部企业保持 “每两年一次大规模模型迭代” 的节奏，通过算力升级持续降低单位训练与推理成本，同时依托技术参数反馈不断优化模型性能，形成 “算力降本 - 模型变强 - 应用拓展” 的正向循环；
二是厂商竞争驱动能力跃升。各大厂商在模型推出上形成“你追我赶”的竞赛态势，从多模态融合到复杂任务处理，模型能力边界持续突破；
三是商业化验证完成。2023年市场曾质疑“生成式 AI 除了聊天无实际用途”，2024 年投资者质疑投入产出可行性，2025年已形成明确的商业价值共识，大量用户愿意为 AI 服务付费，标志着算力模型应用已进入健康盈利周期。
问题三：中国在 AI 领域通过哪些路径缩小与国际先进水平的差距？在算力、模型、应用层面有哪些突出表现？
马柯认为，中国通过 “系统级创新 + 软硬件协同” 的差异化路径，正加速追赶，三大层面表现亮眼：
在算力层面，采用“集群技术 + 软件能力”弥补硬件短板 —— 例如凭借通信设备领域的技术积累，通过超节点集群设计与软件优化，使整体系统能力与海外厂商差距大幅缩小；同时，国产算力芯片与大模型厂商开启联合开发模式，如支持 UE8M0 FP8 精度的国产下一代芯片已实现模型适配，软硬件协同创新成效显著。
在模型层面，开源领域优势突出。这一优势依托于国内海量的产线供应链数据、全球最大的消费行为数据集，以及充足的计算机软件人才储备。
在应用层面，产业渗透速度加快。国内多个科技巨头均加大 AI 投入，反映出应用端的旺盛需求。
问题四：AI 产业的快速发展如何反映在资本市场上？哪些标志性事件印证了经济转型对资本市场的影响？
马柯表示，AI 产业的底层变革已清晰映射至资本市场，两大标志性事件尤为关键：
一是A股电子板块市值首超银行业。Wind数据显示，2025 年 8月22日，A 股电子板块市值达到 11.54 万亿元，历史上首次超越银行业，这一突破标志着“经济向科技创新转型”的方向在资本市场获得部分认可，产业结构调整的成果开始显现；
二是AI相关板块批量涌现千亿市值公司。海外算力、国产算力赛道已培育出多家市值超千亿元的企业，部分标的涨幅达5倍、10倍甚至 20倍以上，股价表现充分反映了 AI 产业的高成长性。
从长期视角看，资本市场的“时代标杆”已完成切换 ——2016-2020年聚焦传统核心资产，2021-2022年转向新能源，2023 年起进入“AI 时代”，以海外算力和国产算力为代表的标的成为新的市场焦点，股价变迁本质是产业底层逻辑迭代的体现。
问题五：您判断当前 AI 产业仍处于发展初期，这一结论基于哪些与 2014 年移动互联网时代的相似特征？初期阶段的市场特点有哪些？
马柯分析，当前 AI 产业与 2014 年移动互联网时代存在四大核心相似性，投资机会仍处于“初期阶段” ：
一是宏观环境相似：2012-2015 年经济处于增速回落期，2023年以来经济增速同样面临压力，与经济强相关的板块机会有限；
二是流动性环境相似：内外部流动性均趋于宽松，固收理财收益处于低位，推动存款向权益市场转移；
三是科技趋势相似：2014 年移动互联网成为核心科技趋势，当前 AI 成为强确定性的产业方向，均具备“改变生产生活方式”的潜力；
四是政策导向相似：经济低迷期政策均聚焦 “科技创新 + 产业并购”，2014 年倡导 “互联网 +”，当前鼓励 “人工智能 +”，为科技产业提供政策支撑。
初期阶段的市场特点同样显著：一是资金结构分化，上涨过程中多数基金遭遇赎回，仅敏感资金先行入市，市场普遍质疑“经济不好为何股市上涨”；二是估值合理，核心 AI 标的 2026 年预测估值多在 20-25 倍，处于合理区间，尚未出现“以远期盈利或市值空间估值”的泡沫化特征；三是产品端冷静，未出现百亿规模的 AI 主题新发基金，市场热度未达非理性水平；四是风险偏好修复，从2024 年对标日本 “失去二十年” 的极度悲观，逐步恢复对中国经济与科技产业的信心，但尚未出现过度乐观情绪。
问题六：您提到 AI 正与越来越多产业结合，这一 “AI+” 趋势将带来哪些产业变革？
马柯指出，“AI+” 并非简单的技术叠加，而是对全产业的 “效率革命、模式革新、格局重塑”，具体将带来三大变革：
一是效率提升，AI 可替代重复劳动、优化决策流程，例如 AI 在编码领域可大幅提升开发效率，在广告领域可实现精准匹配，大幅降低获客成本；二是商业模式革新，AI 催生 “按需服务”“智能定制” 等新商业模式，例如云服务结合 AI 后推出 “按 token 付费” 的灵活定价，消费电子结合 AI 后开发出智能交互终端；三是竞争格局重塑，掌握 AI 技术的企业将形成差异化竞争优势，行业集中度可能向具备 “AI + 产业” 融合能力的龙头企业倾斜，部分传统企业若未能及时转型，可能面临被淘汰风险。
问题七：未来 AI 产业链的核心投资机会集中在哪些领域？在持仓策略上有哪些核心考量？
马柯认为，AI 产业链的投资机会将沿 “算力 - 能源链 - 应用” 三个维度展开，同时需坚持 “性价比优先” 的持仓逻辑：
在算力领域，分为海外与国产两条主线：海外聚焦 GPU、PCB、光模块、服务器、交换机等核心环节，受益于全球算力需求扩张；国产聚焦半导体自主可控、液冷、IDC、国产服务器等，依托政策支持与软硬件协同优势实现替代突破。
在能源链领域，AI 服务器对电力的高需求催生新机会，电源模组龙头与第三代半导体厂商将成为核心受益者，这类企业直接承接 AI 算力基础设施的能源供给需求，市场空间明确。
在应用领域，分为 “现有场景重做” 与 “原生应用探索” 两类：前者包括云服务、广告、编码、军工等，AI 技术将提升现有场景效率；后者包括智能眼镜、Robotaxi、人形机器人、智能驾驶等，属于 AI 驱动的全新场景，具备爆发潜力。
持仓策略上，将始终以 “性价比” 为核心：对价格高位、股价高位且后续基本面可能走弱的品种保持谨慎；重点关注 “价格分位低、盈利分位低、具备供给改革预期且市值安全边际充足” 的标的。马柯强调，AI 具备 “巨大想象空间、明确产业趋势、相对低估值” 三大优势，大概率成为本轮牛市的主线，建议投资者聚焦具备核心技术壁垒与商业化能力的企业，在把握趋势的同时控制短期波动风险。
问题八：当前市场对国内宏观经济存在 “海外出口效应减弱、国内消费补贴退坡” 的担忧，进而对证券市场持中性或谨慎观点，您为何倾向于保持乐观？权益类资产的配置价值体现在哪里？
马柯表示，对宏观经济与证券市场的乐观判断，核心基于 “拖累因素减弱 + 支撑力量增强” 的基本面逻辑，而非忽视短期压力：
从经济拖累因素看，过去几年对经济总量影响的房地产行业，其负面冲击正逐步减弱，对整体经济的拖累效应边际收敛，为经济企稳创造了基础；从支撑力量看，双重因素形成合力 —— 一方面，政府出台的反内卷政策与稳经济措施持续发力，针对性缓解中游产能过剩、需求不足等问题；另一方面，以 AI 为代表的新兴产业加速崛起，不仅成为经济增长的新引擎，更带动产业链上下游投资与就业，推动经济结构向高质量转型。综合来看，经济总量有望保持 “稳中向好” 趋势，无需过度担忧短期压力。
权益类资产的配置价值则凸显于大类资产性价比对比：当前固定收益类资产收益处于历史低位，不动产市场面临流动性与估值双重压力，而权益类资产一方面受益于新兴产业发展带来的成长红利，另一方面 AI 等赛道核心标的估值仍处于合理区间，安全边际充足；叠加证券市场正迎来 “系统性投资机会” 的窗口期 —— 新兴产业崛起推动上市公司盈利结构优化，资金从固收、不动产向权益转移的趋势明确，权益类资产的配置吸引力将持续提升。
问题九：基于 “AI+” 趋势与宏观经济判断，您后续组合配置的核心思路是什么？为何仍将 AI 作为核心线索？
马柯表示，后续组合配置将始终围绕 “AI+” 主线展开，核心思路是 “锚定 AI 核心，辐射融合领域”，具体包括三方面：
一是坚守 AI 产业链核心环节，继续重点布局海外算力(GPU、光模块等)与国产算力(半导体自主可控、液冷等)，这类标的是 “AI+” 趋势的基础支撑，需求确定性最强；二是挖掘 “AI + 传统产业” 的融合机会，聚焦 AI 与消费电子、智能驾驶、人形机器人、军工等领域的结合，这类标的兼具 “AI 成长属性” 与 “产业基本面支撑”，安全边际更高；三是关注能源链配套机会，AI 算力对电力的高需求将带动电源模组、第三代半导体等能源链标的，这类标的是 “AI+” 的 “基础设施配套”，受益逻辑明确。
坚持将 AI 作为核心线索，核心基于 “长期趋势 + 短期性价比” 的双重考量：从长期看，AI 是未来 5-10 年强确定性的科技趋势，其对产业的改造深度与广度远超移动互联网，“AI+” 将持续创造新需求、新赛道；从短期看，当前 AI 板块未出现泡沫化特征，核心标的估值合理，且宏观经济支撑、政策支持、资金流入等因素形成合力，板块仍具备较大上涨空间。相比其他产业趋势，AI 兼具 “想象空间、成长速度、盈利确定性”，是当前最优的配置方向。
马柯最后总结，本轮 AI 产业变革的影响力远超新能源与移动互联网，当前仍处于发展初期，尽管存在技术突破与商业化节奏的不确定性，但长期看算力、能源链、应用端的机会已逐步清晰。随着经济转型持续推进与政策支持加码，AI 将成为驱动 “科创牛” 的核心引擎，投资者可通过聚焦产业链核心环节，分享产业成长红利。
注：
1、数据源于Wind,截至2025年8月
2、马柯，基金经理，中国籍，厦门大学金融学硕士。13年证券从业经历。2012年7月至2014年3月期间任安信证券股份有限公司研究中心研究员，2014年3月至2016年6月期间任招商基金管理有限公司研究部研究员，2016年6月加入国投瑞银基金管理有限公司研究部，2019年12月9日至2022年8月5日期间担任国投瑞银稳健增长灵活配置混合型证券投资基金的基金经理助理。2022年8月6日起担任国投瑞银锐意改革灵活配置混合型证券投资基金基金经理，2025年3月11日起兼任国投瑞银信息消费灵活配置混合型证券投资基金基金经理。
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