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　　距离ChatGPT3.5大模型面世已经3年多了，人工智能产业和以往的新兴产业一样，产业界和投资界经历了从震撼到质疑再到普及的过程。根据最新的披露数据，OpenAI的周度活跃用户已经达到了9亿，而Anthropic周度活跃用户据估计也已经达到了5000-6000万。与此同时，OpenAI和Anthropic最新一轮融资后的估值分别达到了8520亿美元和3800亿美元，而Anthropic的最新年化经常性收入（ARR）更是达到了300亿美元，超过了OpenAI 2月底公布的250亿美元（数据来源：OpenAI、Anthropic公司官网、最新融资文件）。投资者不再争论AI人工智能产业是否只是概念，因为从投资的角度出发，价值投资和主题投资的区别在于：第一，所投资的产业是否真正具备社会意义，能够不断创造社会价值和经济价值；第二，商业模式是否能够产生经营性自由现金流，满足企业持续发展的需要。如果按照上述标准判断，人工智能产业已初步满足上述两个条件，成为了未来重要的生产力形态之一并完成了商业闭环，真正进入了适合长期深耕挖掘价值的阶段。本文主要想就投资者关心的几个问题做初步探讨。

　　过去几年，二级市场AI产业公司的表现呈现出的特征是AI算力硬件公司大幅跑赢传统互联网、云计算平台厂商，背后的原因也是来自于在AI转型的过程中无论是初创企业还是互联网平台都加大了对于AI算力基础设施的投资建设。从产业实际需求观测，AI算力的真实需求与Tokens词元增长呈现出正相关的关系，目前仅约两成的Tokens消耗用于模型的预训练，约八成的Tokens已应用于推理领域。可以预见的是，随着各类AI Agent应用的成熟、嵌入传统的C端应用或企业工作流中，Tokens的消耗增长会保持飞速增长。现阶段对于AI算力投资的边际约束并不来自于产业用户的真实需求，而是来自于资本开支的可持续性和产业链各环节的供给瓶颈。我们长期看好AI算力需求的持续性，未来的投资机会主要来自于符合未来技术发展方向，具备较高技术壁垒，行业需求巨大的领域，包括光通信、存储、AIDC能源等相关领域的投资机会。

　　我们还是以OpenAI和Anthropic两家大模型厂商的发展路径为例，从收入结构来看，两家大模型厂商呈现出不同的发展策略。OpenAI的收入构成中C端订阅占55-60%，而企业服务、开发者API分别占25-30%、15-20%左右。Anthropic的发展策略与OpenAI截然相反，企业服务、开发者API收入达到了85%，而C端订阅仅占15%。Anthropic目前已拥有30万家企业客户，其中年消费超过10万美元的客户数量在过去一年增长了7倍，年消费超100万美元的客户已超过500家。（数据来源：OpenAI、Anthropic公司最新融资文件）

　　从收入结构上可以看出OpenAI的策略与传统互联网巨头类似，先占据流量分发入口，然后再将消费者、企业服务应用场景货币化。Anthropic的策略则是专注企业级市场，捕捉到了最适合商业化落地的场景，正式进入了爆发增长期。从两家大模型发展路径可以观察到，AI应用和传统互联网产品最大的区别在于：传统互联网思维下的入口型产品很多时候是用户注意力吸引机制驱动，而AI应用是以结果、质量、成本、效率驱动的。对于我们投资端的启示是，AI应用能够吸引用户持续付费成功进行商业化，说明此类产品至少需要满足以下条件：1）创造收入、2）节省成本和时间、3）降低错误率、4）完成人工无法完成的工作。因此AI产品的付费机制比传统互联网时代的应用更接近真实用户价值。而对于传统互联网巨头来说，拥有海量用户规模、数据、使用场景只是先决条件，基础模型能力的持续投入和突破才是传统平台实现AI应用转型的关键。

　　以半导体行业研发为例，计算光刻是芯片设计和制造领域中最大的计算工作负载，每年消耗数百亿 CPU工作小时数。晶圆代工厂的大型数据中心24x7全天候运行，以便创建用于光刻系统的掩膜板。这些数据中心是芯片制造商每年投资近2000亿美元的资本支出的一部分。根据美国算力芯片龙头披露的资料，其联合ASML、新思推出的计算光刻库cuLitho能够将计算光刻的速度提高到原来的40倍。举例来说，H100 GPU的制造需要89块掩膜板，在CPU上运行时，处理单个掩膜板需要两周时间，而在目前在GPU上运行cuLitho只需8小时就可以完成工作。

　　风险提示：基金有风险，投资需谨慎。本资料涉及的观点和判断仅代表我们对当前时点的看法，基于市场环境的不确定性和多变性，所涉观点和判断后续可能发生调整或变化。本资料仅为宣传材料，不作为任何法律文件，本文仅用于沟通交流之目的，不构成任何投资建议。基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽职的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。基金的过往业绩不预示未来表现，基金管理人管理的其他基金业绩并不构成基金业绩表现的保证，投资人应当仔细阅读《基金合同》《招募说明书》《产品资料概要》等法律文件以详细了解产品信息。