融智投资基金经理包金刚：DeepSeek的崛起推动中国科技股价值重估
近期，AI技术的快速发展引发了市场的广泛关注，尤其是DeepSeek的出现，不仅改变了全球对中国AI技术的认知，还推动了科技股的估值重估。在此背景下，我们邀请到融智投资基金经理兼高级研究员包金刚就AI及科技股的2025年投资机会展开深入探讨，旨在剖析当前市场趋势、潜在风险以及未来投资主线。
私募排排网：Deepseek的出现有着怎样的意义和影响？
融智投资基金经理兼高级研究员包金刚：
DeepSeek的出现具有多方面的重要意义和深远影响。
首先是技术突破与产业格局重塑。DeepSeek的出现标志着中国AI技术已经实现从相对美国的“跟随”到“并跑”的关键跨越。其发布的DeepSeek-V3和DeepSeek-R1两款大模型，以低成本、高性能的特点，打破了美国在AI领域的一骑绝尘，为中国AI产业注入了强大信心。
其次是开源生态与产业共赢。DeepSeek的开源模式为全球AI产业带来了新的发展机遇。其开源协议使得中小开发者能够基于前沿模型进行应用开发，推动大模型创新从少数科技巨头向分布式社区转移。这种模式不仅降低了AI应用的门槛，还促进了AI技术在企业管理、教育、医疗、科研等领域的广泛应用。
再次是推动中国科技股价值重估。DeepSeek的崛起引发了全球对中国科技股的重新定价。外资机构纷纷转向积极配置中国资产，推动了A股和中概科技股的估值修复。这种估值重估不仅体现在大型科技股上，还带动了云计算、服务器、通用软件应用等多个相关行业的估值提升。最后是对全球科技竞争的影响。DeepSeek的出现改变了全球投资者对中国科技的认知，提升了中国在全球科技竞争中的地位。其低成本、高性能的模型技术，对全球AI大模型的发展范式和GPU算力市场都产生了较大的冲击。
私募排排网：DeepSeek的技术突破（如低成本训练、开源模型）对中国AI产业链的自主可控有何里程碑意义？其商业化落地将优先赋能哪些细分领域（如算力、应用、硬件）？
融智投资基金经理兼高级研究员包金刚：
- DeepSeek的技术突破对中国AI产业链自主可控的里程碑意义。首先是技术突破“卡脖子”困境。通过稀疏化训练、动态计算框架等创新，在同等算力下实现性能提升，降低了对先进制程芯片的绝对依赖。通过开源核心模型代码和训练数据，推动国内开发者基于本土技术栈开发垂直应用，减少对海外开源社区的依赖，形成自主可控的AI工具链。
其次是算力设施重构路径。通过模型压缩和异构计算优化，使国产算力（如华为昇腾）的利用率提升30%以上，缓解美国芯片禁令下的算力缺口压力。
最后是数据与生态话语权。中文语料占比超60%的预训练模型，强化本土数据在AI价值生成中的主导地位，打破GPT系列英语语料的垄断格局。吸引全球开发者参与中国主导的开源社区，形成技术标准输出能力。
- 商业化落地的优先赋能领域。优先赋能算力领域。DeepSeek通过技术创新降低了硬件依赖和训练时间，但其高性价比反而推动了算力需求的指数级增长。DeepSeek的低成本训练和高效推理能力降低了对高端硬件的依赖，推动了国产AI芯片和编译器的发展，使得国产算力生态迎来新机遇。
私募排排网：与ChatGPT（2022）和OpenAI（2023）驱动的AI行情相比，本轮A股科技板块在投资者预期、政策支持、商业化进度上有何显著差异？市场是否从“概念炒作”转向“业绩验证”？
融智投资基金经理兼高级研究员包金刚：
- 投资者预期。2022-2023年：全球技术叙事主导，估值先行。市场对AI的认知停留在“颠覆性技术”的宏大叙事层面，投资者更关注技术潜力而非落地路径，导致估值与业绩严重脱钩。当前A股科技板块：聚焦实际价值。投资者预期更加理性，市场对AI技术的商业化落地和应用前景有了更清晰的认识。随着DeepSeek等技术的突破，AI产业链逐步成熟，投资者开始关注具备实际应用场景和业绩兑现能力的企业。
- 政策支持。早期阶段（2022-2023），政策以宏观鼓励为主，如《新一代人工智能发展规划》强调技术突破，但缺乏具体产业配套。当前阶段，政策支持力度显著增强，特别是在AI产业链的自主可控和商业化落地方面，例如财政部设立2000亿AI大模型专项基金，要求国产化率不低于70%。
- 商业化进度。2023年，技术落地受限于算力成本和场景碎片化，商业化以“试点项目”为主，难以规模化。当前阶段，DeepSeek等低成本技术推动AI商业化进度显著加快，产业链的各个环节（如算力、数据服务、应用开发）也逐步进入业绩兑现期。
- 从“概念炒作”转向“业绩验证”。概念炒作阶段：在2022年和2023年，市场对AI的关注更多集中在技术突破带来的短期估值提升，投资者追逐相关概念股。业绩验证阶段：2025年，随着AI技术的商业化落地加速，市场开始关注企业的实际业绩和盈利前景。
私募排排网：AI板块的高波动性背后存在哪些潜在风险？
融智投资基金经理兼高级研究员包金刚：
- 技术风险。AI技术的发展速度和方向存在不确定性，技术突破可能不如预期，导致相关企业的业绩不及市场预期。
- 商业化进度不及预期。尽管AI技术前景广阔，但实际应用落地的速度和范围可能不及市场预期，导致相关企业的盈利能力和市场表现不及预期。
- 市场风险。AI板块的快速上涨可能引发估值泡沫，市场对AI企业的高估值可能缺乏基本面支撑。一旦市场情绪转向，泡沫破裂可能导致股价大幅下跌。
私募排排网的：面对本轮AI行情的结构性分化（如硬件与应用、国产替代与全球化竞争），基金经理将如何优化组合配置？
融智投资基金经理兼高级研究员包金刚：
随着AI技术发展、商业化落地和市场行情演绎，投资组合将通过动态平衡“硬件与应用”、“国产替代与全球化竞争”，实现收益风险比的优化。
- 硬件与应用的平衡配置。算力硬件作为确定性方向，是当前阶段配置的重点。随着字节、阿里、腾讯等大厂的资本开支增长，算力需求将迎来爆发式增长。AI应用领域，尽管部分应用端企业短期业绩不佳，但会密切关注相关领域落地情况，并对有望率先落地的部分ToB场景（如金融、政务、医疗）做少量配置。（2）国产替代与全球化竞争的平衡配置。国产替代：在中美技术博弈背景下，国产替代成为AI产业链的重要投资主线，重点配置数据要素、国产算力产业链等。全球化竞争：光模块、电源等部分算力配套设备具备全球竞争力，出海前景广阔，但需警惕地缘风险。
私募排排网：2025年AI投资的主线是否会从“模型能力”转向“场景落地”？本轮AI投资将在哪些细分领域有机会？
融智投资基金经理兼高级研究员包金刚：
- 随着AI技术的不断发展，2025年AI产业将从模型开发与竞赛转向产品为先与场景打磨的新阶段。技术进步使得AI模型的训练成本大幅降低，例如DeepSeek通过算法优化将训练成本降低60%，这推动了行业从“模型竞赛”向“应用落地”转变。
- 细分领域的投资机会。
- 算力基础设施。a.AI芯片与服务器：随着AI模型的广泛应用，算力需求呈现“短期成本优化，长期总量爆发”的特点。AI芯片、服务器、交换机等基础设施领域将持续受益，特别是国产AI芯片厂商有望在性能和生态上加速追赶英伟达。b.液冷、电源等：AI服务器的高能耗需求推动液冷、电源等配套技术升级，相关硬件厂商订单可见度提升。
- 端侧应用。AI手机、AIPC、智能穿戴与家居等端侧设备在AI加持下，产品功能和用户体验不断升级，市场前景广阔。
- 企业级应用。AI Agent将在企业级应用中逐步落地，如AI代码生成、AI客服支持、企业级搜索等，成为提升企业效率的重要工具。
- 垂直行业应用。医疗与金融：AI在医疗影像、智能诊断、智能投研等领域的应用将加速落地，提升行业效率。
- 人形机器人与智能驾驶。a.人形机器人。2025年被认为是人形机器人量产的元年，相关产品如特斯拉“擎天柱”等将进入规模化生产，应用场景从工业制造延伸至家庭服务。b.智能驾驶。受益于政策驱动，AI 在智能驾驶领域的应用不断深化，包括自动驾驶、辅助驾驶、车路协同等，相关产业链上的企业具有较高的投资价值。
风险揭示
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