談及最先可能獲益的企業(yè),,姚煒認為云計算與算力服務(wù)商,、AI應(yīng)用與工具開發(fā)商,、硬件與解決方案商以及從事生態(tài)服務(wù)與流量運營的公司有望迎來訂單增長,、業(yè)績提升或變現(xiàn)機會,。
如DeepSeek模型訓練與推理依賴高性能算力,,隨著國內(nèi)一些社交APP等生態(tài)的接入和AI交互場景的增加,,算力需求將激增,。這些公司已適配DeepSeek模型并提供GPU算力服務(wù),,有望迎來訂單增長和業(yè)績提升。
杜厚良則在其投資與研究中把整個產(chǎn)業(yè)鏈分成四部分:海外的算力,、國內(nèi)的算力,、應(yīng)用側(cè)以及端側(cè)。
在訓練與推理的“雙輪驅(qū)動”下,,不管是國內(nèi)算力還是海外算力,,芯片需求都在增加。海外可重點關(guān)注ASIC芯片及配套產(chǎn)業(yè)鏈,,國內(nèi)的產(chǎn)能缺口則為推理芯片,、存儲方案等國產(chǎn)替代斜率高的環(huán)節(jié)帶來布局機會。
在應(yīng)用側(cè),,垂直場景可能率先迎來爆發(fā),。比如,開源模型+垂直數(shù)據(jù)使得越來越多企業(yè)能夠以較低的成本快速部署大模型,,從而實現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營和管理的大幅降本增效,;消費端的教育、娛樂以及個人助手等場景也有望迎來爆發(fā)。
相比之下,,杜厚良認為端側(cè)爆發(fā)還需等待“臨界點”,。如果能在2025年實現(xiàn)技術(shù)突破,隨著多模態(tài)的成熟,,AI眼鏡和車載助手等在復雜場景的滲透率有望提升,。
其表示,“長期來看,,AI投資需要考慮軟件周期和硬件周期的迭代,,投資時間可能持續(xù)較長,且有比較強的專業(yè)度,?!?/p>
港股熱情不過度,估值仍處低位
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