日前，博時(shí)基金策劃召開《東升西落·日異月殊——博時(shí)基金2025二季度策略會》系列直播，攜手多家券商機(jī)構(gòu)共同發(fā)聲，探討當(dāng)下市場及未來展望。同時(shí)，博時(shí)基金還策劃了【科技時(shí)代——2025科技投資系列圓桌線上沙龍】，聚焦中國科技突破五大主題：AI硬件、AI軟件、智能駕駛、機(jī)器人、創(chuàng)新藥，呈現(xiàn)產(chǎn)業(yè)趨勢研判與投資邏輯方法。

　　隨著AI助力下的“第四次科技革命”曙光初現(xiàn)，圍繞“Deep Seek與AI投資”熱門話題，博時(shí)基金權(quán)益投資四部投資副總監(jiān)兼基金經(jīng)理肖瑞瑾與華泰證券電子與計(jì)算機(jī)首席分析師謝春生、博時(shí)基金首席數(shù)字官車宏原、博時(shí)基金行業(yè)研究部研究員肖達(dá)四位投研專家，通過多方視角碰撞，深入解析Deep Seek帶來的AI投資機(jī)遇與挑戰(zhàn)。

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　　把握AI硬件的崛起機(jī)遇

　　本次圓桌深入剖析了Deep Seek對AI大模型、AI算力、AI端側(cè)、AI應(yīng)用四大行業(yè)的重要影響——從大模型開源帶來的國產(chǎn)替代機(jī)遇，到算力基建的長期投入；從企業(yè)級應(yīng)用的效率提升，到端側(cè)AI驅(qū)動(dòng)的消費(fèi)電子升級。種種跡象表明，中國AI產(chǎn)業(yè)正迎來戰(zhàn)略窗口期。

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　　AI大模型：開源浪潮縮短中美差距，通用與垂直領(lǐng)域齊頭并進(jìn)

　　自Deep?Seek推出低成本、高效率的開源大模型以來，全球AI產(chǎn)業(yè)格局加速重構(gòu)。圓桌伊始，主持人肖瑞瑾指出，Deep?Seek的快速迭代不僅提振了國內(nèi)投資者信心，更將中美人工智能大模型技術(shù)差距縮短至約三個(gè)月。

　　華泰證券謝春生表示，在算力資源受限的背景下，中國大模型廠商展現(xiàn)出了超預(yù)期的迭代能力，對中國大模型廠商的長期競爭力有充分信心。以Deep?Seek為例，其模型迭代能力已接近美國一線水平，并通過與國產(chǎn)芯片的適配，逐步實(shí)現(xiàn)模型訓(xùn)練與英偉達(dá)GPU的解耦，形成“算力-模型-應(yīng)用-終端”全鏈條閉環(huán)。他進(jìn)一步分析，未來全球大模型發(fā)展將呈現(xiàn)兩大趨勢：

　　訓(xùn)練重心從“預(yù)訓(xùn)練”轉(zhuǎn)向“后訓(xùn)練”：Open?AI等廠商已開始探索后訓(xùn)練優(yōu)化路徑，預(yù)訓(xùn)練的Scaling Law（規(guī)模定律）面臨瓶頸。

　　通用與垂直大模型齊頭并進(jìn)：用戶和數(shù)據(jù)是構(gòu)建通用大模型、垂直大模型的核心壁壘，基于用戶衍生的生態(tài)所沉淀的數(shù)據(jù)，會成為大模型進(jìn)一步迭代的核心要素。未來會看到通用大模型和垂類大模型齊頭并進(jìn)，在不同方向有新的進(jìn)展。

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　　國產(chǎn)算力：短期受限，長期可期

　　針對算力問題，博時(shí)基金行業(yè)研究部研究員肖達(dá)指出，當(dāng)前Deep Seek與國產(chǎn)算力適配情況不錯(cuò)，但制造算力芯片所需要的先進(jìn)半導(dǎo)體制程國產(chǎn)能力不足。算力芯片通常需要使用7nm以下工藝制程，但所需的EUV光刻機(jī)目前被海外禁運(yùn)，同時(shí)與之相關(guān)的其他關(guān)鍵設(shè)備、材料和工藝能力距離海外廠商仍有顯著差距。

　　不過，隨著國內(nèi)光刻機(jī)技術(shù)突破及定制化芯片開發(fā)，國產(chǎn)算力有望在未來3-5年縮小差距。他特別提到，2025年國內(nèi)AI基礎(chǔ)設(shè)施資本支出計(jì)劃近5000億元，但相比美國前五大云廠商合計(jì)的3000億美金規(guī)模仍有差距，需持續(xù)加大投入以應(yīng)對推理需求的非線性增長。

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　　AI應(yīng)用：企業(yè)部署加速，AI Agent開啟人機(jī)協(xié)同新時(shí)代

　　企業(yè)級應(yīng)用進(jìn)入快車道

　　博時(shí)基金首席數(shù)字官車宏原介紹，國內(nèi)正處于企業(yè)快速部署Deep Seek的時(shí)期，大模型與業(yè)務(wù)流程深度結(jié)合，博時(shí)基金已率先行動(dòng)大幅提升私有算力，相對去年提升了數(shù)倍。目前，國內(nèi)金融、教育、法律、醫(yī)療等各個(gè)行業(yè)都在積極引入Deep?Seek等國產(chǎn)模型，例如，在企業(yè)人力資源部門，AI可高效篩選簡歷數(shù)據(jù)，協(xié)助企業(yè)招聘，輔助提升企業(yè)經(jīng)營效率等。但他同時(shí)指出，當(dāng)前企業(yè)算力需求激增，部分行業(yè)面臨算力擴(kuò)容挑戰(zhàn)，需通過資源池管理、推理加速等技術(shù)優(yōu)化應(yīng)對瓶頸。

　　AI Agent的潛力與邊界

　　針對近期熱門的AI Agent（智能體），車宏原認(rèn)為類似Manus的AI Agent已在專題研究、報(bào)告撰寫、軟件開發(fā)、智能助理等場景中達(dá)到了較好的效果，但受限于底層大模型的幻覺風(fēng)險(xiǎn)與黑箱等問題，某些場景下甚至可能放大缺陷，因此在使用AI Agent的過程中離不開人類的判斷和決策。他預(yù)測，未來AI Agent將分化為通用型與專業(yè)型兩類，前者由大模型廠商主導(dǎo)，后者則依賴行業(yè)生態(tài)構(gòu)建，形成“共生共存”的競爭格局。

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　　AI端側(cè)：硬件升級周期，消費(fèi)電子產(chǎn)業(yè)鏈迎新機(jī)遇

　　端側(cè)AI普及加速

　　主持人、博時(shí)基金權(quán)益投資四部投資副總監(jiān)兼基金經(jīng)理肖瑞瑾在總結(jié)中指出，除了AI企業(yè)應(yīng)用如雨后春筍般普及外，我們也留意到AI正在走向端側(cè)，即走向我們每天使用的智能手機(jī)、平板電腦、個(gè)人PC以及耳機(jī)、手表等IOT設(shè)備——端側(cè)AI正從概念走向現(xiàn)實(shí)。通過模型蒸餾技術(shù)，DeepSeek的7B參數(shù)小模型已可在筆記本電腦流暢運(yùn)行，未來更小模型將適配手機(jī)、耳機(jī)等設(shè)備，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)翻譯、環(huán)境感知、智能生活助理等功能。

　　硬件升級與產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)芤?/p>

　　端側(cè)AI對本地算力需求有限，但復(fù)雜任務(wù)仍需云端協(xié)同。肖瑞瑾預(yù)測，為提升用戶體驗(yàn)，AI端側(cè)等有望迎來硬件升級周期，國內(nèi)消費(fèi)電子產(chǎn)業(yè)鏈（芯片、零組件、組裝）及AI原生應(yīng)用開發(fā)商將顯著受益。此外，中美在端側(cè)AI領(lǐng)域技術(shù)差距較小，中國憑借完善的消費(fèi)電子產(chǎn)業(yè)鏈，有望趕上差距，推動(dòng)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代走向真正的原生AI應(yīng)用時(shí)代。

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