自4月初以來，英偉達(dá)從底部翻倍只花了3個(gè)月的時(shí)間，隨著全球的AI敘事再起，國(guó)內(nèi)在近期H20解禁后，市場(chǎng)資金對(duì)國(guó)內(nèi)AI硬件/應(yīng)用股都有了更大的期待。

在A股市場(chǎng)，也跑出了AI相關(guān)的翻倍股，例如光模塊龍頭的中際旭創(chuàng)和新易盛，連續(xù)交出超市場(chǎng)預(yù)期的業(yè)績(jī)，過去幾個(gè)月的估值變化也是“越買越便宜”的階段。即使?jié)q了一倍，現(xiàn)在對(duì)應(yīng)明年估值仍然是便宜的。

為什么會(huì)有那么大的預(yù)期差，這其實(shí)是因?yàn)锳I投資的研究難度跟創(chuàng)新藥有些類似。

同樣是業(yè)內(nèi)人士也很難判斷出哪些究竟是優(yōu)秀的公司，專業(yè)賣方跟個(gè)人投資者的研究水平?jīng)]有拉開差距，也就會(huì)出現(xiàn)這種低估值定價(jià)，逐漸修復(fù)到合理估值的過程。而AI行業(yè)在日益變化著，但我們看到的是全球AI敘事才剛剛開始，過去兩年是0-1的階段，接下來是1-10的階段，AI板塊依舊是倉位配置中不可缺少的一環(huán)。

既然如此，用ETF的方式來參與也是不錯(cuò)的選擇，既不怕個(gè)人研究挑錯(cuò)個(gè)股踩雷，也能享受到國(guó)內(nèi)外AI逐漸爆發(fā)的過程。例如，人工智能ETF（159819）和科創(chuàng)人工智能ETF（588730），自4月以來都有20%左右的漲幅，國(guó)外AI大模型在爆發(fā)，國(guó)內(nèi)只是時(shí)間上可能會(huì)晚一些。

從Chatbot走向推理，Token消耗量的大幅增長(zhǎng)

回顧今年的AI行情，主要由1月份trump推動(dòng)星際之門的建設(shè)，NVDA帶領(lǐng)AI板塊創(chuàng)下新高，而在2月份deepseek出現(xiàn)后，由于全球資金對(duì)AI板塊的擁擠度在歷史最高水平，加上市場(chǎng)開始擔(dān)憂AI算力需求，因此AI板塊出現(xiàn)了大幅的回調(diào)。

到3-4月份，英偉達(dá)GB200服務(wù)器的出貨延遲，AI算力需求+對(duì)等關(guān)稅的擔(dān)憂，讓AI板塊一度陷入“泡沫被戳破”的階段。直到對(duì)等關(guān)稅延期90天后，美股AI開始反彈。

值得注意的是，雖然當(dāng)時(shí)AI板塊跌的很慘，但從AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展來看，實(shí)際上基本面跟股價(jià)是出現(xiàn)背離的。

在Deepseek出現(xiàn)后，快速推動(dòng)了大模型對(duì)推理功能的升級(jí)。大模型從基礎(chǔ)的chatbot走向深度推理，這意味著tokens的消耗量從幾千至幾萬的水平，上升到幾萬至上百萬的程度。也就是說，代表算力消耗量的指標(biāo)，tokens翻了數(shù)十倍，算力的需求在越來越大。

從下圖中看，自從谷歌Gemini發(fā)布深度思考功能后，谷歌2月份的token消耗量為170萬億/月均，而到今年7月，這個(gè)數(shù)字已經(jīng)到了960萬億/月均，短短半年時(shí)間就翻了幾倍，而到年末顯然會(huì)去到更高的數(shù)字。

谷歌CEO表示，由于看到大量的推理需求，今年的Capex上調(diào)至850億美元，明年資本開支會(huì)在該數(shù)字上繼續(xù)增長(zhǎng)。

而這只是最不被市場(chǎng)看好的谷歌，谷歌明年資本開支可能會(huì)達(dá)到1000億美元，那其他幾家CSP的資本開支可能會(huì)比谷歌還要高，可見海外AI的進(jìn)展有多快。

對(duì)于國(guó)內(nèi)大模型來說也是一樣的。

從下圖中看，在推理需求出現(xiàn)后，豆包大模型日均tokens消耗量從去年底的4萬億tokens/日均，上升到16.4萬億tokens/日均。

而在to c端的AI應(yīng)用付費(fèi)率上，國(guó)內(nèi)AI反而從數(shù)據(jù)上看是優(yōu)于海外的。

例如，金山辦公WPS AI的付費(fèi)率是13%，近期港股大漲的美圖付費(fèi)率是12%，而OpenAI的付費(fèi)率僅為4%。當(dāng)然，用戶基數(shù)上有很大的差距，但從數(shù)據(jù)上來看，其實(shí)付費(fèi)率也不差，只是爆發(fā)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)還沒到。

2C端生成式AI工具的收入貢獻(xiàn)占比仍低于30%；2B端AI收入占比低于20%。 

應(yīng)用領(lǐng)域：2C端高AI收入占比的企業(yè)集中在視頻/圖片處理、醫(yī)療、辦公領(lǐng)域； 2B端高AI收入占比的企業(yè)集中在醫(yī)療、辦公、人力資源領(lǐng)域。

從下圖中看，Chatbot訪問量數(shù)據(jù)上看，還是保持著較高的水平，并不是今年2月高峰后數(shù)據(jù)就直線下降了，而是培養(yǎng)出一部分的用戶。

根據(jù)高盛的預(yù)估，隨著H20出口解禁，接下來互聯(lián)網(wǎng)股對(duì)AI capex的開支會(huì)加速，甚至?xí)�超出市�?chǎng)原本的預(yù)期也不奇怪。

隨著AI應(yīng)用的滲透率提升，接下來大概率會(huì)看到AI硬件和軟件共振的增長(zhǎng)趨勢(shì)，也就是AI硬件走在前面，而軟件爆發(fā)走在后面。

那么，站在中長(zhǎng)期的視角來看，目前可能我們還只是AI發(fā)展的1-10階段，在這階段各家都在摸索出自己的應(yīng)用方向，當(dāng)行業(yè)內(nèi)有幾家跑出優(yōu)秀的模式后，行情擴(kuò)散的速度會(huì)非�？欤�雖然當(dāng)下不知道誰會(huì)是第一個(gè)跑到終點(diǎn)的，但通過ETF的方式來配置整個(gè)行業(yè)，其實(shí)就不怕選錯(cuò)了哪家公司。

例如，人工智能ETF（159819）及聯(lián)接基金（012733/012734），和科創(chuàng)人工智能ETF（588730）及聯(lián)接基金（023564/023565），這兩個(gè)都是不錯(cuò)的選擇，既有AI硬件的龍頭公司，也有應(yīng)用公司，硬件和應(yīng)用的配置會(huì)提高些勝率。

       原文標(biāo)題 : 如何把握一路狂飆的AI敘事？