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　　來源：堯望后勢

　　一、從上游到中下游

　　2023年初，ChatGPT問世引爆全球人工智能產業趨勢，推動AI成為全球科技板塊的核心主線，但行情的演繹主要集中在上游算力端。在Scaling Law和全球算力需求高增邏輯下，以光模塊、AI芯片為代表的上游算力作為“賣鏟人”顯著受益。而AI應用落地進展相對低于預期，中游軟件服務和下游應用表現相對落后。

　　而自去年四季度以來，隨著以AppLovin為代表的美股軟件股業績超預期，AI應用商業化得到初步驗證，海外AI行情的交易主線已開始向中下游切換。隨著AppLovin、Palantir、SoundHound AI、Salesforce等中下游公司的業績開始兌現，盈利驅動下，海外AI行情已經率先向中下游的軟件服務和應用端擴散，由此也帶來了AI中下游相關公司的股價爆發式上漲。

　　國內。近期隨著DeepSeek大模型發布，顯著加速了AI普惠化的進程，國內AI的產業邏輯也開始從上游基礎設施的集中式發展，逐步向中下游應用端的多元化創新轉變。算力成本高昂、開發與部署成本高，一直是此前AI應用落地的主要制約因素，而DeepSeek的發布對當前AI大模型的降本增效做出重要貢獻，其低成本和開源特性極大地降低了AI應用的門檻，有望加速推進AI與各行各業融合發展。此外，DeepSeek R1蒸餾所得的高推理性能小模型能夠更好地適配端側設備，為端側AI應用落地提供技術支撐。隨著AI普惠化的推進，更多創新的AI應用場景和商業模式有望加速涌現，2025年有望成為AI應用落地元年。

　　二、從“集中”到“百花齊放”

　　在交易模式上，市場對于上游算力硬件公司的交易呈現出更加“集中化”的特征。上游算力硬件產業本質上屬于制造業，且多已形成了相對清晰的競爭格局，頭部企業在市場中具備顯著的技術壁壘和競爭優勢，業績兌現的確定性較強，由此也導致了近年來市場更加傾向于“集中”交易少數的算力龍頭，從而使得雖然同處于業績兌現確定性較強的上游算力硬件產業，但股價表現卻分化較大。

　　海外AI交易也呈現出類似的模式，在上游算力板塊中，龍頭公司英偉達顯著優于其他公司。2023年以來，美股AI行情主要聚焦在上游算力端，而其中又以英偉達為核心，股價表現要顯著優于其他上游公司。

　　而隨著AI行情從上游算力硬件端逐漸向中下游軟件服務和應用端切換、擴散，交易模式也或將從過去的“集中”，進入到“百花齊放”的階段。一方面，隨著大模型成本的降低，應用公司有望加速創新，推動AI應用在各領域的滲透率進一步提升。另一方面，與上游相比，AI中下游環節企業眾多、競爭格局相對分散，當前部分領域仍處于技術快速迭代的探索階段。在此過程中，各種創新應用和技術嘗試將層出不窮，新的應用場景和解決方案將不斷涌現，更多公司將有機會發展壯大，推動行情加速下沉擴散，進入“百花齊放”的階段。

　　三、從AI到“AI+”

　　回顧國內“互聯網+”行情的演繹歷程，同樣呈現從上游向中下游的輪動規律，更重要的是，隨著更多下游應用的落地，行情也已不再局限于TMT內部，而是進一步向更多“互聯網+”的領域擴散：

2009-2010年，移動互聯網開始萌芽，3G技術、iPhone 4問世和智能手機滲透率的提升下，以電子為代表的上游硬件率先受益。

2013年以來，移動互聯網進入加速滲透階段，產業重心逐漸向下游內容領域延伸，手游、微信支付等下游應用的用戶量快速增長，推動行情進入首個“高潮”階段，結構上也擴散至以傳媒、計算機為代表的中下游領域。

2014年底開始，科技周期不再局限于TMT內部，逐漸開始向互聯網+、萬物互聯進化。從社交、電商、游戲到金融、教育、醫療等領域，移動互聯網的應用場景不斷拓展和深化，將行情推向另一個“高潮”。結構上，除TMT中下游產業鏈更加受益外，物流、零售、醫療、機械等傳統領域也涌現眾多牛股，科技賦能推動行情百花齊放。

　　因此，與“互聯網+”類似，AI作為一項通用技術，未來也將加速賦能各個行業，隨著AI應用“多點開花”，也或將推動行情向更多“AI+”的領域延伸擴散。

　　風險提示

　　經濟數據波動，政策寬松低于預期，美聯儲降息不及預期等。